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

BTL-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 7	0.17 29	0.09 36	0.09 1	0.14 82	0.10 1	0.14 25	0.07 1	0.09 12	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.07 103	0.06 109	0.05 5	0.05 27

3w_stereo	0.12 55	0.11 175	0.18 57	0.18 65	0.08 14	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.19 88	0.12 53	0.12 46	0.07 1	0.12 115	0.15 29	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

StereoAnything_RVC	0.13 71	0.37 555	0.36 247	0.14 2	0.07 1	0.11 6	0.12 27	0.17 14	0.12 11	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 56	0.20 128	0.10 2	0.09 320	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.24 549	0.05 27

Test_v1	0.10 4	0.07 3	0.16 35	0.15 5	0.09 36	0.13 16	0.13 54	0.22 63	0.16 42	0.09 7	0.10 21	0.08 4	0.08 10	0.14 13	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 4	0.07 3	0.14 7	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.13 54	0.11 2	0.13 18	0.10 19	0.09 12	0.08 4	0.06 1	0.22 169	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.08 249	0.05 5	0.05 27

MatchStereo	0.11 29	0.08 19	0.23 103	0.16 12	0.07 1	0.09 1	0.12 27	0.20 38	0.17 60	0.10 19	0.15 92	0.08 4	0.08 10	0.14 13	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.14 99	0.07 3	0.17 47	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.11 17	0.21 51	0.19 88	0.77 577	0.11 31	0.08 4	0.08 10	0.13 6	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

MonStereo	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.17 29	0.08 14	0.14 22	0.12 27	0.24 98	0.19 88	0.09 7	0.11 31	0.08 4	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.17 29	0.08 14	0.13 16	0.12 27	0.24 98	0.19 88	0.09 7	0.11 31	0.08 4	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 4	0.07 3	0.16 35	0.16 12	0.08 14	0.11 6	0.09 2	0.20 38	0.12 11	0.11 35	0.11 31	0.08 4	0.08 10	0.23 179	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 93

asda	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.24 98	0.16 42	0.11 35	0.11 31	0.08 4	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 29	0.11 175	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.21 51	0.16 42	0.13 70	0.13 59	0.08 4	0.09 24	0.13 6	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 61	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 29	0.11 175	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.21 51	0.16 42	0.13 70	0.13 59	0.08 4	0.09 24	0.13 6	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 61	0.04 1

4w-stereo	0.10 4	0.10 102	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.10 8	0.19 27	0.13 18	0.12 53	0.12 46	0.08 4	0.11 88	0.16 47	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 29	0.09 59	0.14 7	0.16 12	0.09 36	0.15 34	0.12 27	0.25 108	0.16 42	0.14 96	0.13 59	0.08 4	0.10 56	0.16 47	0.13 110	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 27

3.75w	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.11 130	0.18 111	0.12 27	0.23 83	0.14 25	0.13 70	0.11 31	0.08 4	0.10 56	0.16 47	0.11 17	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 29	0.10 102	0.15 17	0.18 65	0.08 14	0.16 62	0.14 82	0.27 130	0.20 114	0.14 96	0.14 89	0.08 4	0.11 88	0.13 6	0.12 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 55	0.08 19	0.14 7	0.18 65	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.25 108	0.21 131	0.13 70	0.16 106	0.08 4	0.12 115	0.16 47	0.13 110	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

monsterstereo	0.11 29	0.09 59	0.14 7	0.19 112	0.12 189	0.14 22	0.12 27	0.25 108	0.17 60	0.13 70	0.16 106	0.08 4	0.09 24	0.19 110	0.11 17	0.05 9	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 29	0.09 59	0.13 1	0.17 29	0.12 189	0.15 34	0.11 17	0.23 83	0.15 36	0.14 96	0.12 46	0.08 4	0.09 24	0.21 152	0.10 2	0.06 32	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 4	0.08 19	0.19 65	0.16 12	0.09 36	0.12 10	0.13 54	0.18 21	0.13 18	0.09 7	0.07 3	0.08 4	0.08 10	0.16 47	0.10 2	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 4	0.08 19	0.19 65	0.16 12	0.09 36	0.12 10	0.13 54	0.17 14	0.11 4	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 65	0.10 2	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MonSter	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.17 29	0.08 14	0.14 22	0.12 27	0.24 98	0.19 88	0.09 7	0.11 31	0.08 4	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 102	0.13 1	0.16 12	0.07 1	0.15 34	0.12 27	0.15 6	0.11 4	0.09 7	0.07 3	0.09 24	0.10 56	0.13 6	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.05 27

BridgeDepth_RVC	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.13 1	0.07 1	0.16 62	0.10 8	0.20 38	0.14 25	0.09 7	0.10 21	0.09 24	0.12 115	0.13 6	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 51	0.06 61	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.11 29	0.09 59	0.20 76	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.13 54	0.16 8	0.13 18	0.10 19	0.10 21	0.09 24	0.09 24	0.19 110	0.12 61	0.05 9	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.05 5	0.05 27

S2M2_XL	0.10 4	0.09 59	0.21 86	0.14 2	0.10 83	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 1	0.10 19	0.11 31	0.09 24	0.09 24	0.12 3	0.11 17	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.06 93
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 4	0.10 102	0.15 17	0.17 29	0.10 83	0.16 62	0.10 8	0.19 27	0.13 18	0.12 53	0.11 31	0.09 24	0.10 56	0.16 47	0.11 17	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 29	0.10 102	0.14 7	0.17 29	0.10 83	0.15 34	0.12 27	0.25 108	0.17 60	0.14 96	0.13 59	0.09 24	0.09 24	0.18 87	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.10 8	0.19 27	0.18 71	0.14 96	0.17 119	0.09 24	0.10 56	0.18 87	0.13 110	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

4.25_new	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.12 27	0.21 51	0.14 25	0.12 53	0.13 59	0.09 24	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.12 27	0.21 51	0.14 25	0.12 53	0.13 59	0.09 24	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.12 27	0.21 51	0.14 25	0.12 53	0.13 59	0.09 24	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 29	0.10 102	0.14 7	0.17 29	0.09 36	0.17 88	0.09 2	0.22 63	0.16 42	0.13 70	0.13 59	0.09 24	0.11 88	0.19 110	0.13 110	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 29	0.06 1	0.17 47	0.15 5	0.11 130	0.16 62	0.13 54	0.21 51	0.16 42	0.11 35	0.15 92	0.09 24	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.05 27

LGtest1	0.10 4	0.08 19	0.17 47	0.17 29	0.08 14	0.13 16	0.09 2	0.16 8	0.12 11	0.09 7	0.07 3	0.09 24	0.09 24	0.15 29	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.06 93

LG-Stereo	0.13 71	0.10 102	0.24 113	0.20 174	0.09 36	0.16 62	0.18 231	0.21 51	0.18 71	0.11 35	0.17 119	0.09 24	0.09 24	0.15 29	0.14 146	0.05 9	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.05 27

GREAT-IGEV	0.12 55	0.09 59	0.25 126	0.16 12	0.11 130	0.14 22	0.16 146	0.17 14	0.17 60	0.10 19	0.15 92	0.09 24	0.09 24	0.18 87	0.10 2	0.06 32	0.07 304	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.10 377
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.11 29	0.08 19	0.17 47	0.17 29	0.09 36	0.22 231	0.14 82	0.14 5	0.16 42	0.11 35	0.10 21	0.09 24	0.08 10	0.21 152	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

dual_stereo	0.10 4	0.07 3	0.14 7	0.17 29	0.08 14	0.09 1	0.13 54	0.24 98	0.13 18	0.10 19	0.09 12	0.09 24	0.08 10	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.06 177	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 250	0.72 594	0.70 498	0.17 29	0.08 14	0.15 34	0.15 109	0.18 21	0.16 42	0.13 70	0.12 46	0.09 24	0.08 10	0.16 47	0.13 110	0.35 584	0.04 2	0.08 189	0.07 169	0.11 395	0.23 558

DispViT+	0.12 55	0.12 218	0.23 103	0.18 65	0.12 189	0.14 22	0.11 17	0.23 83	0.19 88	0.13 70	0.10 21	0.10 42	0.10 56	0.16 47	0.16 199	0.08 229	0.07 304	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.06 93

CSFM-Stereo	0.10 4	0.07 3	0.14 7	0.16 12	0.08 14	0.16 62	0.13 54	0.21 51	0.11 4	0.11 35	0.11 31	0.10 42	0.10 56	0.14 13	0.11 17	0.07 81	0.06 177	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

GEAStereo	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.18 65	0.12 189	0.19 140	0.16 146	0.20 38	0.14 25	0.12 53	0.15 92	0.10 42	0.09 24	0.16 47	0.10 2	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.08 206	0.08 260

GSStereo	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.17 29	0.12 189	0.19 140	0.16 146	0.26 117	0.18 71	0.13 70	0.15 92	0.10 42	0.09 24	0.16 47	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.08 206	0.08 260

GS-Stereo							0.16 146	0.26 117	0.18 71	0.13 70	0.15 92	0.10 42	0.09 24	0.16 47	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.08 206	0.08 260

gasm-f	0.12 55	0.09 59	0.19 65	0.18 65	0.12 189	0.18 111	0.18 231	0.20 38	0.14 25	0.12 53	0.19 146	0.10 42	0.11 88	0.16 47	0.11 17	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.09 280	0.08 260

Wavelet-MonSter	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.18 65	0.10 83	0.13 16	0.12 27	0.15 6	0.12 11	0.10 19	0.13 59	0.10 42	0.10 56	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Replicate-Monster	0.12 55	0.10 102	0.32 192	0.16 12	0.08 14	0.17 88	0.10 8	0.22 63	0.19 88	0.11 35	0.10 21	0.10 42	0.09 24	0.19 110	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.08 260

2.5w	0.11 29	0.10 102	0.15 17	0.18 65	0.09 36	0.15 34	0.15 109	0.20 38	0.15 36	0.12 53	0.13 59	0.10 42	0.09 24	0.17 65	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

3.25w_new	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.19 140	0.10 8	0.22 63	0.17 60	0.14 96	0.12 46	0.10 42	0.11 88	0.17 65	0.12 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 27

3.25w	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.19 140	0.10 8	0.22 63	0.17 60	0.14 96	0.12 46	0.10 42	0.11 88	0.17 65	0.12 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 27

MLG-Stereo_test3	0.10 4	0.08 19	0.16 35	0.17 29	0.08 14	0.16 62	0.12 27	0.17 14	0.12 11	0.10 19	0.07 3	0.10 42	0.08 10	0.14 13	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

MLG-Stereo_test2	0.10 4	0.08 19	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.11 17	0.16 8	0.10 2	0.09 7	0.07 3	0.10 42	0.06 1	0.15 29	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.05 27

MLG-Stereo_test1	0.10 4	0.08 19	0.15 17	0.18 65	0.09 36	0.15 34	0.11 17	0.16 8	0.10 2	0.08 2	0.06 1	0.10 42	0.07 3	0.17 65	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

MLG-Stereo	0.10 4	0.08 19	0.15 17	0.18 65	0.07 1	0.15 34	0.11 17	0.17 14	0.11 4	0.08 2	0.06 1	0.10 42	0.08 10	0.18 87	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 71	0.14 326	0.19 65	0.26 460	0.09 36	0.15 34	0.13 54	0.22 63	0.18 71	0.12 53	0.11 31	0.10 42	0.13 149	0.21 152	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.05 27

FoundationStereo	0.09 1	0.07 3	0.16 35	0.16 12	0.08 14	0.12 10	0.13 54	0.11 2	0.12 11	0.09 7	0.07 3	0.10 42	0.09 24	0.11 1	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

IGEV-Stereo++	0.11 29	0.08 19	0.15 17	0.19 112	0.11 130	0.14 22	0.10 8	0.22 63	0.18 71	0.10 19	0.13 59	0.10 42	0.11 88	0.14 13	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

U	1.00 594	0.09 59	0.21 86	0.21 220	3.68 623	6.12 628	0.14 82	0.21 51	0.21 131	0.11 35	0.11 31	0.10 42	0.09 24	0.12 3	0.11 17	0.07 81	0.05 33	5.42 632	2.90 630	0.07 134	0.06 93

IGEV-Stereo+	0.12 55	0.08 19	0.17 47	0.18 65	0.13 268	0.09 1	0.11 17	0.16 8	0.15 36	0.10 19	0.08 11	0.10 42	0.10 56	0.21 152	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.16 486	0.24 563

UniTT-Stereo	0.14 99	0.10 102	0.30 171	0.21 220	0.13 268	0.17 88	0.13 54	0.19 27	0.18 71	0.15 115	0.20 162	0.10 42	0.11 88	0.18 87	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.06 93

LACA2	0.10 4	0.11 175	0.20 76	0.16 12	0.07 1	0.16 62	0.13 54	0.17 14	0.14 25	0.09 7	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.14 13	0.09 1	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

MonSter++	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.16 12	0.09 36	0.15 34	0.12 27	0.17 14	0.13 18	0.09 7	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.14 13	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

HiDET	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.15 5	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.19 27	0.15 36	0.10 19	0.09 12	0.11 63	0.09 24	0.15 29	0.13 110	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

LCMNet	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.15 5	0.09 36	0.15 34	0.12 27	0.18 21	0.19 88	0.10 19	0.10 21	0.11 63	0.10 56	0.15 29	0.13 110	0.06 32	0.06 177	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

VIP-Stereo	0.12 55	0.12 218	0.21 86	0.18 65	0.11 130	0.24 273	0.12 27	0.19 27	0.18 71	0.10 19	0.13 59	0.11 63	0.09 24	0.19 110	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

GASTEREO	0.13 71	0.12 218	0.21 86	0.23 334	0.10 83	0.18 111	0.15 109	0.26 117	0.18 71	0.17 154	0.16 106	0.11 63	0.13 149	0.19 110	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.07 169	0.06 61	0.06 93

MSCF	0.13 71	0.12 218	0.21 86	0.22 282	0.10 83	0.16 62	0.15 109	0.26 117	0.18 71	0.17 154	0.16 106	0.11 63	0.13 149	0.18 87	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.07 169	0.06 61	0.06 93

LG-G_1	0.11 29	0.08 19	0.18 57	0.18 65	0.07 1	0.21 202	0.09 2	0.19 27	0.11 4	0.10 19	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.19 110	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

LG-G	0.11 29	0.08 19	0.18 57	0.18 65	0.07 1	0.21 202	0.09 2	0.19 27	0.11 4	0.10 19	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.19 110	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

SGD-Stereo	0.11 29	0.08 19	0.17 47	0.17 29	0.07 1	0.17 88	0.13 54	0.18 21	0.16 42	0.11 35	0.13 59	0.11 63	0.12 115	0.18 87	0.11 17	0.08 229	0.04 2	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.04 1

RAStereo	0.13 71	0.12 218	0.27 143	0.22 282	0.11 130	0.15 34	0.18 231	0.23 83	0.23 165	0.13 70	0.17 119	0.11 63	0.09 24	0.15 29	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.05 27

CAS	0.15 132	0.07 3	0.21 86	0.41 571	0.16 395	0.20 175	0.18 231	0.22 63	0.19 88	0.15 115	0.19 146	0.11 63	0.09 24	0.14 13	0.13 110	0.29 577	0.04 2	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.14 473

BStereo	0.13 71	0.10 102	0.42 333	0.18 65	0.11 130	0.13 16	0.14 82	0.24 98	0.22 144	0.12 53	0.11 31	0.12 75	0.09 24	0.16 47	0.14 146	0.05 9	0.06 177	0.06 34	0.08 249	0.05 5	0.06 93

Wave_Phase_stereo	0.14 99	0.10 102	0.42 333	0.18 65	0.11 130	0.36 454	0.14 82	0.28 152	0.22 144	0.12 53	0.11 31	0.12 75	0.09 24	0.16 47	0.14 146	0.05 9	0.06 177	0.06 34	0.08 249	0.05 5	0.06 93

NLSM3	0.13 71	0.10 102	0.17 47	0.21 220	0.13 268	0.18 111	0.16 146	0.30 185	0.24 179	0.11 35	0.15 92	0.12 75	0.13 149	0.17 65	0.15 173	0.05 9	0.05 33	0.08 189	0.08 249	0.05 5	0.05 27

111111	0.11 29	0.07 3	0.17 47	0.19 112	0.11 130	0.13 16	0.11 17	0.22 63	0.15 36	0.11 35	0.12 46	0.12 75	0.08 10	0.18 87	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.08 206	0.06 93

SMoEStereo_RVC	0.13 71	0.10 102	0.22 96	0.19 112	0.10 83	0.19 140	0.17 187	0.19 27	0.19 88	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.11 88	0.24 194	0.16 199	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

IGEV++	0.13 71	0.10 102	0.23 103	0.21 220	0.10 83	0.15 34	0.15 109	0.29 166	0.16 42	0.12 53	0.15 92	0.12 75	0.12 115	0.17 65	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.07 187

MyStereo07	0.16 145	0.12 218	0.26 134	0.22 282	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.29 166	0.21 131	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.13 149	0.25 225	0.13 110	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

ff7	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

ffff	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

11t	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

LoS_RVC	0.13 71	0.10 102	0.19 65	0.18 65	0.16 395	0.20 175	0.18 231	0.20 38	0.17 60	0.13 70	0.19 146	0.12 75	0.15 190	0.17 65	0.13 110	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.12 435

anonymousdsp	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.28 152	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.07 187

ccc-4	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

IGEV-Stereo	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.28 152	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.07 187
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
NLMM1	0.19 233	0.12 218	0.16 35	0.23 334	0.18 440	0.24 273	0.20 328	0.59 526	0.65 546	0.18 173	0.17 119	0.13 89	0.14 172	0.25 225	0.18 253	0.08 229	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

NLSM1	0.17 164	0.10 102	0.17 47	0.21 220	0.18 440	0.25 291	0.17 187	0.47 388	0.40 390	0.16 139	0.21 174	0.13 89	0.15 190	0.21 152	0.18 253	0.08 229	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.06 93

DDF-Stereo	0.13 71	0.08 19	0.19 65	0.19 112	0.16 395	0.12 10	0.15 109	0.18 21	0.18 71	0.11 35	0.10 21	0.13 89	0.12 115	0.23 179	0.19 286	0.08 229	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.21 536	0.06 93

Zero-FE251	0.14 99	0.09 59	0.24 113	0.17 29	0.09 36	0.20 175	0.13 54	0.20 38	0.14 25	0.61 556	0.13 59	0.13 89	0.11 88	0.14 13	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.05 27

zero-FE	0.16 145	0.08 19	0.81 522	0.19 112	0.18 440	0.12 10	0.15 109	0.19 27	0.19 88	0.10 19	0.10 21	0.13 89	0.12 115	0.21 152	0.19 286	0.08 229	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.19 524	0.06 93

MM-Stereo_test2	0.15 132	0.10 102	0.44 355	0.23 334	0.11 130	0.21 202	0.21 359	0.27 130	0.22 144	0.15 115	0.16 106	0.13 89	0.11 88	0.20 128	0.13 110	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.05 27

SCV_C0	0.14 99	0.11 175	0.25 126	0.19 112	0.12 189	0.15 34	0.16 146	0.30 185	0.22 144	0.13 70	0.15 92	0.13 89	0.09 24	0.24 194	0.10 2	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.09 280	0.06 93

SCV	0.14 99	0.14 326	0.24 113	0.21 220	0.11 130	0.15 34	0.16 146	0.31 196	0.18 71	0.11 35	0.15 92	0.13 89	0.10 56	0.23 179	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.06 93

AIO_rvc	0.12 55	0.11 175	0.22 96	0.19 112	0.10 83	0.15 34	0.17 187	0.20 38	0.16 42	0.11 35	0.13 59	0.13 89	0.08 10	0.22 169	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

GIP-stereo	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.19 112	0.11 130	0.16 62	0.14 82	0.29 166	0.18 71	0.11 35	0.16 106	0.13 89	0.09 24	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

fffft	0.13 71	0.09 59	0.24 113	0.19 112	0.10 83	0.17 88	0.19 277	0.22 63	0.16 42	0.14 96	0.11 31	0.13 89	0.10 56	0.24 194	0.18 253	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.06 93
1: 1. 1
Pointernet	0.13 71	0.07 3	0.27 143	0.19 112	0.11 130	0.20 175	0.12 27	0.31 196	0.24 179	0.15 115	0.15 92	0.13 89	0.11 88	0.17 65	0.13 110	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

AIO-Stereo	0.13 71	0.10 102	0.22 96	0.20 174	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.16 42	0.13 70	0.15 92	0.13 89	0.08 10	0.18 87	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

CAS++	0.16 145	0.12 218	0.27 143	0.18 65	0.12 189	0.17 88	0.15 109	0.42 339	0.24 179	0.19 179	0.18 137	0.13 89	0.10 56	0.21 152	0.12 61	0.12 446	0.10 456	0.11 407	0.08 249	0.10 347	0.09 321
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.18 189	0.08 19	0.69 491	0.32 538	0.26 542	0.17 88	0.15 109	0.32 208	0.29 252	0.14 96	0.21 174	0.13 89	0.09 24	0.28 276	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.05 27

MoCha-V2	0.13 71	0.08 19	0.26 134	0.23 334	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.26 117	0.16 42	0.15 115	0.15 92	0.13 89	0.14 172	0.20 128	0.11 17	0.06 32	0.07 304	0.06 34	0.06 109	0.06 61	0.05 27

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 164	0.13 283	0.24 113	0.19 112	0.13 268	0.24 273	0.17 187	0.30 185	0.37 349	0.43 497	0.17 119	0.13 89	0.12 115	0.19 110	0.15 173	0.08 229	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.08 260

ACVNet-DCA	0.18 189	0.14 326	0.38 277	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.41 325	0.27 217	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.18 264	0.28 276	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.09 280	0.09 321

1test111	0.19 233	0.14 326	0.38 277	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.41 325	0.27 217	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.18 264	0.34 337	0.22 350	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.09 280	0.09 321

cc1	0.18 189	0.14 326	0.38 277	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.35 255	0.47 466	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.18 264	0.28 276	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.08 206	0.08 260

tt1	0.18 189	0.14 326	0.35 228	0.23 334	0.11 130	0.30 385	0.19 277	0.35 255	0.44 431	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.16 209	0.27 262	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.08 206	0.08 260

plain	0.17 164	0.13 283	0.43 346	0.21 220	0.13 268	0.16 62	0.17 187	0.27 130	0.22 144	0.16 139	0.26 226	0.13 89	0.16 209	0.27 262	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.07 169	0.10 347	0.07 187

AEACV	0.13 71	0.09 59	0.23 103	0.18 65	0.19 467	0.19 140	0.16 146	0.23 83	0.14 25	0.13 70	0.17 119	0.13 89	0.16 209	0.16 47	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.08 249	0.07 134	0.06 93

Selective-IGEV	0.12 55	0.09 59	0.22 96	0.19 112	0.10 83	0.15 34	0.14 82	0.27 130	0.15 36	0.13 70	0.14 89	0.13 89	0.08 10	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.05 27

ProNet	0.14 99	0.12 218	0.25 126	0.19 112	0.11 130	0.19 140	0.19 277	0.27 130	0.20 114	0.14 96	0.13 59	0.13 89	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.07 187

CREStereo++_RVC	0.15 132	0.08 19	0.26 134	0.17 29	0.11 130	0.18 111	0.13 54	0.22 63	0.30 266	0.21 194	0.30 264	0.13 89	0.11 88	0.16 47	0.15 173	0.07 81	0.04 2	0.06 34	0.15 513	0.06 61	0.05 27
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
test_xeample3	0.16 145	0.11 175	0.56 440	0.19 112	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.35 255	0.20 114	0.16 139	0.12 46	0.13 89	0.12 115	0.24 194	0.15 173	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.08 249	0.07 134	0.07 187

WQFJX1	0.18 189	0.10 102	0.16 35	0.23 334	0.17 418	0.24 273	0.19 277	0.58 520	0.52 505	0.16 139	0.16 106	0.14 116	0.15 190	0.26 242	0.17 229	0.08 229	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.06 93

WQFJX	0.18 189	0.10 102	0.17 47	0.22 282	0.18 440	0.25 291	0.18 231	0.53 468	0.45 443	0.17 154	0.16 106	0.14 116	0.16 209	0.23 179	0.18 253	0.07 81	0.08 391	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

NLCSM	0.19 233	0.12 218	0.18 57	0.24 387	0.19 467	0.24 273	0.21 359	0.42 339	0.40 390	0.19 179	0.18 137	0.14 116	0.16 209	0.47 389	0.19 286	0.08 229	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

BridgeDepth	0.10 4	0.09 59	0.14 7	0.19 112	0.07 1	0.16 62	0.12 27	0.16 8	0.12 11	0.08 2	0.09 12	0.14 116	0.13 149	0.14 13	0.10 2	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
depthmonostereo	0.14 99	0.09 59	0.19 65	0.19 112	0.08 14	0.20 175	0.15 109	0.27 130	0.23 165	0.16 139	0.18 137	0.14 116	0.17 239	0.19 110	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.05 27

S2M2_L	0.13 71	0.11 175	0.20 76	0.16 12	0.12 189	0.12 10	0.07 1	0.18 21	0.20 114	0.12 53	0.15 92	0.14 116	0.12 115	0.15 29	0.14 146	0.13 465	0.09 426	0.09 274	0.10 386	0.11 395	0.09 321
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.15 132	0.11 175	0.38 277	0.17 29	0.11 130	0.16 62	0.17 187	0.22 63	0.20 114	0.11 35	0.13 59	0.14 116	0.11 88	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.20 562	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.14 473

AIO_test	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.19 112	0.11 130	0.15 34	0.17 187	0.19 27	0.16 42	0.11 35	0.13 59	0.14 116	0.09 24	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

tt45	0.14 99	0.09 59	0.22 96	0.19 112	0.11 130	0.23 253	0.18 231	0.22 63	0.17 60	0.15 115	0.13 59	0.14 116	0.10 56	0.30 310	0.14 146	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.07 187

999	0.14 99	0.08 19	0.24 113	0.19 112	0.11 130	0.20 175	0.17 187	0.24 98	0.18 71	0.13 70	0.16 106	0.14 116	0.11 88	0.36 351	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.07 187

mms	0.13 71	0.11 175	0.19 65	0.19 112	0.12 189	0.16 62	0.17 187	0.20 38	0.17 60	0.13 70	0.17 119	0.14 116	0.09 24	0.24 194	0.14 146	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.07 187

ours_stereo	0.13 71	0.11 175	0.23 103	0.20 174	0.11 130	0.17 88	0.18 231	0.20 38	0.19 88	0.13 70	0.18 137	0.14 116	0.10 56	0.23 179	0.14 146	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.06 61	0.05 27

RSM++	0.12 55	0.09 59	0.19 65	0.20 174	0.09 36	0.17 88	0.15 109	0.21 51	0.19 88	0.12 53	0.12 46	0.14 116	0.09 24	0.20 128	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.05 27

IGEVStereo-DCA	0.14 99	0.11 175	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.12 46	0.14 116	0.12 115	0.28 276	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

rrr	0.17 164	0.11 175	0.57 443	0.19 112	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.35 255	0.22 144	0.15 115	0.12 46	0.14 116	0.12 115	0.28 276	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

MaDis-Stereo	0.14 99	0.13 283	0.26 134	0.19 112	0.14 313	0.16 62	0.13 54	0.25 108	0.21 131	0.13 70	0.14 89	0.14 116	0.11 88	0.17 65	0.17 229	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.06 93

CES	0.14 99	0.08 19	0.19 65	0.17 29	0.22 509	0.18 111	0.16 146	0.23 83	0.19 88	0.14 96	0.17 119	0.14 116	0.10 56	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.08 206	0.18 520

XX-TBD	0.15 132	0.18 420	0.28 154	0.22 282	0.10 83	0.22 231	0.15 109	0.22 63	0.27 217	0.22 200	0.26 226	0.14 116	0.12 115	0.16 47	0.13 110	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.07 134	0.06 93

CREStereo	0.13 71	0.08 19	0.21 86	0.14 2	0.08 14	0.22 231	0.15 109	0.25 108	0.24 179	0.16 139	0.21 174	0.14 116	0.13 149	0.18 87	0.13 110	0.09 320	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.07 134	0.06 93
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
WQFJA1	0.18 189	0.10 102	0.16 35	0.22 282	0.18 440	0.25 291	0.19 277	0.51 438	0.51 496	0.15 115	0.17 119	0.15 135	0.16 209	0.20 128	0.20 305	0.07 81	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

NLMM	0.18 189	0.10 102	0.16 35	0.22 282	0.18 440	0.25 291	0.19 277	0.51 438	0.51 496	0.15 115	0.17 119	0.15 135	0.16 209	0.20 128	0.20 305	0.07 81	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

FlowAnything_test	0.14 99	0.11 175	0.21 86	0.21 220	0.12 189	0.17 88	0.16 146	0.25 108	0.16 42	0.15 115	0.13 59	0.15 135	0.14 172	0.18 87	0.16 199	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.12 463	0.08 206	0.09 321

water-stereo	0.13 71	0.08 19	0.20 76	0.19 112	0.10 83	0.17 88	0.14 82	0.25 108	0.19 88	0.17 154	0.23 193	0.15 135	0.15 190	0.12 3	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.05 27

DilatedVolume-Stereo	0.14 99	0.08 19	0.18 57	0.18 65	0.09 36	0.21 202	0.14 82	0.24 98	0.21 131	0.21 194	0.21 174	0.15 135	0.14 172	0.23 179	0.15 173	0.07 81	0.06 177	0.06 34	0.06 109	0.05 5	0.05 27

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 71	0.09 59	0.24 113	0.20 174	0.10 83	0.15 34	0.14 82	0.22 63	0.16 42	0.12 53	0.19 146	0.15 135	0.11 88	0.13 6	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.07 134	0.06 93

MM-Stereo_test1	0.17 164	0.10 102	0.39 292	0.23 334	0.11 130	0.20 175	0.22 386	0.33 224	0.29 252	0.22 200	0.21 174	0.15 135	0.14 172	0.23 179	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.06 93

AIO-test2	0.20 250	0.20 448	0.36 247	0.26 460	0.15 364	0.22 231	0.16 146	0.42 339	0.42 409	0.16 139	0.29 251	0.15 135	0.11 88	0.26 242	0.13 110	0.18 540	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.07 134	0.07 187

fffy	0.14 99	0.11 175	0.24 113	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.18 231	0.22 63	0.19 88	0.13 70	0.16 106	0.15 135	0.13 149	0.25 225	0.14 146	0.06 32	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.06 93

WCG-NET	0.14 99	0.09 59	0.23 103	0.18 65	0.08 14	0.18 111	0.17 187	0.21 51	0.28 233	0.18 173	0.21 174	0.15 135	0.12 115	0.18 87	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

RSM	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.20 174	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.23 83	0.18 71	0.13 70	0.13 59	0.15 135	0.09 24	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

trnet	0.13 71	0.08 19	0.21 86	0.15 5	0.07 1	0.21 202	0.12 27	0.24 98	0.24 179	0.16 139	0.21 174	0.15 135	0.13 149	0.18 87	0.13 110	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.05 27

GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 250	0.08 19	1.14 576	0.29 513	0.42 576	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.14 96	0.17 119	0.15 135	0.11 88	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

MGS-Stereo	0.14 99	0.11 175	0.32 192	0.19 112	0.11 130	0.18 111	0.17 187	0.20 38	0.22 144	0.14 96	0.24 207	0.15 135	0.10 56	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.10 347	0.06 93

MIF-Stereo (partial)	0.16 145	0.10 102	0.34 219	0.21 220	0.15 364	0.15 34	0.13 54	0.28 152	0.25 193	0.17 154	0.26 226	0.15 135	0.16 209	0.25 225	0.17 229	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.08 260

CASnet	0.14 99	0.12 218	0.22 96	0.22 282	0.08 14	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.22 200	0.20 162	0.15 135	0.11 88	0.17 65	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.11 407	0.09 344	0.08 206	0.05 27
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.20 250	0.08 19	1.19 580	0.29 513	0.43 577	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.14 96	0.17 119	0.15 135	0.11 88	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

GCAPDPT-zeroshot	0.20 250	0.08 19	1.14 576	0.29 513	0.43 577	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.14 96	0.17 119	0.15 135	0.11 88	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

GCAP-Stereo	0.14 99	0.14 326	0.33 209	0.20 174	0.09 36	0.21 202	0.10 8	0.26 117	0.20 114	0.18 173	0.19 146	0.15 135	0.13 149	0.17 65	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.06 93

EGLCR-Stereo	0.13 71	0.08 19	0.20 76	0.18 65	0.09 36	0.21 202	0.13 54	0.27 130	0.21 131	0.13 70	0.10 21	0.15 135	0.09 24	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

CroCo-Stereo Lap2	0.15 132	0.15 361	0.28 154	0.25 426	0.18 440	0.11 6	0.19 277	0.28 152	0.21 131	0.13 70	0.16 106	0.15 135	0.12 115	0.17 65	0.14 146	0.07 81	0.07 304	0.08 189	0.06 109	0.08 206	0.07 187

IPLG	0.21 273	0.15 361	0.53 427	0.21 220	0.12 189	0.28 345	0.17 187	0.42 339	0.30 266	0.33 372	0.32 287	0.15 135	0.17 239	0.50 401	0.21 330	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

DLNR-FE	10.45 633	12.13 639	19.94 642	106.10 654	23.12 648	0.14 22	0.13 54	3.28 627	0.17 60	0.16 139	0.23 193	0.16 157	0.10 56	0.31 317	0.15 173	2.41 627	0.06 177	0.07 103	0.07 169	40.22 653	0.06 93

DA	0.14 99	0.10 102	0.18 57	0.21 220	0.10 83	0.29 367	0.16 146	0.28 152	0.20 114	0.14 96	0.17 119	0.16 157	0.14 172	0.17 65	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.07 187

GGEV	0.14 99	0.10 102	0.18 57	0.21 220	0.10 83	0.29 367	0.16 146	0.28 152	0.20 114	0.14 96	0.17 119	0.16 157	0.14 172	0.17 65	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.07 187

castereo++	0.13 71	0.10 102	0.18 57	0.18 65	0.10 83	0.27 325	0.13 54	0.23 83	0.23 165	0.11 35	0.13 59	0.16 157	0.10 56	0.18 87	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 99	0.10 102	0.19 65	0.18 65	0.10 83	0.20 175	0.19 277	0.30 185	0.27 217	0.13 70	0.18 137	0.16 157	0.16 209	0.15 29	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.06 61	0.05 27

DLNR_Zeroshot_test	10.44 632	12.10 638	19.93 641	106.08 653	23.66 649	0.14 22	0.13 54	3.22 626	0.17 60	0.16 139	0.23 193	0.16 157	0.10 56	0.31 317	0.15 173	2.36 626	0.06 177	0.07 103	0.07 169	39.70 652	0.06 93

MC-Stereo	0.14 99	0.09 59	0.25 126	0.21 220	0.09 36	0.18 111	0.16 146	0.23 83	0.19 88	0.18 173	0.23 193	0.16 157	0.13 149	0.22 169	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

TANstereo	0.15 132	0.09 59	0.28 154	0.16 12	0.08 14	0.25 291	0.14 82	0.23 83	0.28 233	0.24 220	0.30 264	0.16 157	0.12 115	0.17 65	0.13 110	0.08 229	0.07 304	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

GMStereo	0.19 233	0.25 493	0.40 300	0.21 220	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.29 166	0.40 390	0.25 228	0.23 193	0.16 157	0.15 190	0.25 225	0.19 286	0.09 320	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.08 260
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.15 132	0.08 19	0.23 103	0.15 5	0.09 36	0.23 253	0.16 146	0.25 108	0.23 165	0.17 154	0.21 174	0.16 157	0.14 172	0.22 169	0.13 110	0.29 577	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.07 134	0.06 93

VMStereo-Base	0.13 71	0.08 19	0.22 96	0.15 5	0.09 36	0.18 111	0.13 54	0.24 98	0.25 193	0.14 96	0.22 186	0.17 167	0.12 115	0.19 110	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

gcap_with_dpt	0.18 189	0.09 59	0.90 545	0.20 174	0.14 313	0.21 202	0.16 146	0.32 208	0.24 179	0.17 154	0.22 186	0.17 167	0.12 115	0.18 87	0.14 146	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.06 93

MM-Stereo_test3	0.17 164	0.12 218	0.29 164	0.23 334	0.14 313	0.19 140	0.22 386	0.39 302	0.36 338	0.16 139	0.24 207	0.17 167	0.12 115	0.19 110	0.14 146	0.07 81	0.07 304	0.08 189	0.06 109	0.09 280	0.06 93

HART	0.15 132	0.11 175	0.30 171	0.21 220	0.09 36	0.17 88	0.16 146	0.30 185	0.19 88	0.15 115	0.25 217	0.17 167	0.09 24	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.07 304	0.07 103	0.05 51	0.08 206	0.06 93

RCA-Stereo	0.16 145	0.09 59	0.25 126	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.17 187	0.36 274	0.35 325	0.20 183	0.25 217	0.17 167	0.17 239	0.18 87	0.14 146	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.05 27

DCANet-4	0.19 233	0.10 102	0.52 423	0.19 112	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.36 274	0.39 373	0.29 288	0.30 264	0.17 167	0.22 308	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

GLC_STEREO	0.15 132	0.10 102	0.24 113	0.21 220	0.09 36	0.17 88	0.15 109	0.23 83	0.27 217	0.17 154	0.20 162	0.17 167	0.11 88	0.23 179	0.16 199	0.07 81	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.06 93

sAnonymous2	0.20 250	0.21 462	0.58 448	0.24 387	0.17 418	0.22 231	0.19 277	0.34 232	0.28 233	0.17 154	0.19 146	0.17 167	0.16 209	0.17 65	0.14 146	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.23 546	0.17 506

CroCo_RVC	0.20 250	0.21 462	0.58 448	0.24 387	0.17 418	0.22 231	0.19 277	0.34 232	0.28 233	0.17 154	0.19 146	0.17 167	0.16 209	0.17 65	0.14 146	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.23 546	0.17 506

sCroCo_RVC	0.18 189	0.14 326	0.49 396	0.27 488	0.18 440	0.22 231	0.17 187	0.27 130	0.23 165	0.14 96	0.22 186	0.17 167	0.14 172	0.21 152	0.15 173	0.10 369	0.11 478	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

EAI-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.33 209	0.21 220	0.12 189	0.30 385	0.46 567	0.46 380	0.20 114	0.25 228	0.50 473	0.17 167	0.16 209	0.24 194	0.23 369	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.10 386	0.06 61	0.07 187

AIO-test1	0.19 233	0.14 326	0.41 323	0.27 488	0.15 364	0.21 202	0.16 146	0.39 302	0.36 338	0.17 154	0.26 226	0.18 178	0.13 149	0.28 276	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.06 61	0.09 321

rvit_stereo_0081	0.16 145	0.11 175	0.24 113	0.21 220	0.12 189	0.16 62	0.17 187	0.22 63	0.33 299	0.16 139	0.18 137	0.18 178	0.14 172	0.20 128	0.16 199	0.11 408	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

rvit_stereo_0082	0.16 145	0.11 175	0.24 113	0.21 220	0.12 189	0.16 62	0.17 187	0.22 63	0.33 299	0.16 139	0.18 137	0.18 178	0.14 172	0.20 128	0.16 199	0.11 408	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

LoS	0.14 99	0.08 19	0.27 143	0.16 12	0.09 36	0.22 231	0.14 82	0.26 117	0.26 206	0.15 115	0.18 137	0.18 178	0.13 149	0.22 169	0.14 146	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fff	0.19 233	0.13 283	0.40 300	0.18 65	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.35 255	0.43 416	0.29 288	0.30 264	0.18 178	0.28 407	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

ADStereo(finetuned)	0.19 233	0.13 283	0.49 396	0.19 112	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.34 232	0.39 373	0.29 288	0.31 278	0.18 178	0.31 452	0.21 152	0.19 286	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.07 187

RAFT+CT+SA	0.21 273	0.18 420	0.33 209	0.25 426	0.18 440	0.23 253	0.29 490	0.40 313	0.36 338	0.24 220	0.38 362	0.18 178	0.16 209	0.32 324	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.12 463	0.09 280	0.09 321

AnonymousM	0.17 164	0.19 436	0.24 113	0.18 65	0.10 83	0.18 111	0.17 187	0.30 185	0.23 165	0.26 239	0.20 162	0.18 178	0.14 172	0.19 110	0.14 146	0.09 320	0.06 177	0.38 581	0.15 513	0.06 61	0.05 27

CroCo-Stereo	0.14 99	0.13 283	0.24 113	0.25 426	0.11 130	0.11 6	0.18 231	0.32 208	0.23 165	0.12 53	0.12 46	0.18 178	0.12 115	0.14 13	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.06 93
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.16 145	0.12 218	0.26 134	0.21 220	0.11 130	0.20 175	0.17 187	0.32 208	0.23 165	0.20 183	0.25 217	0.18 178	0.12 115	0.20 128	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.08 206	0.07 187

s12784h	0.17 164	0.09 59	0.26 134	0.18 65	0.07 1	0.32 410	0.19 277	0.37 284	0.32 287	0.23 206	0.25 217	0.18 178	0.17 239	0.25 225	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.05 27

DCANet	0.18 189	0.13 283	0.40 300	0.19 112	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.34 232	0.39 373	0.29 288	0.31 278	0.18 178	0.23 322	0.20 128	0.19 286	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.07 187

csc	0.19 233	0.13 283	0.40 300	0.18 65	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.35 255	0.43 416	0.29 288	0.30 264	0.18 178	0.28 407	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

cscssc	0.19 233	0.13 283	0.40 300	0.18 65	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.35 255	0.43 416	0.29 288	0.30 264	0.18 178	0.28 407	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

xyz-stereo-finetune	0.16 145	0.12 218	0.23 103	0.16 12	0.08 14	0.23 253	0.20 328	0.29 166	0.31 278	0.19 179	0.22 186	0.19 192	0.15 190	0.29 295	0.20 305	0.06 32	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.06 61	0.06 93

tg	0.16 145	0.11 175	0.25 126	0.21 220	0.11 130	0.23 253	0.15 109	0.34 232	0.24 179	0.20 183	0.25 217	0.19 192	0.12 115	0.24 194	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.08 206	0.07 187

rvit_stereo_0083	0.16 145	0.12 218	0.26 134	0.21 220	0.13 268	0.17 88	0.17 187	0.22 63	0.34 309	0.16 139	0.21 174	0.19 192	0.16 209	0.21 152	0.16 199	0.11 408	0.10 456	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.07 187

rvit_stereo_0081_aga	0.16 145	0.14 326	0.28 154	0.21 220	0.13 268	0.19 140	0.17 187	0.23 83	0.24 179	0.17 154	0.21 174	0.19 192	0.13 149	0.19 110	0.14 146	0.11 408	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

rvit_stereo_0080	0.15 132	0.13 283	0.25 126	0.19 112	0.13 268	0.15 34	0.20 328	0.28 152	0.24 179	0.15 115	0.17 119	0.19 192	0.13 149	0.19 110	0.15 173	0.11 408	0.08 391	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.07 187

RAFT-Stereo-weight	0.15 132	0.09 59	0.26 134	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.17 187	0.36 274	0.29 252	0.24 220	0.20 162	0.19 192	0.10 56	0.18 87	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.05 27

whm_eth	0.15 132	0.13 283	0.25 126	0.19 112	0.13 268	0.15 34	0.20 328	0.28 152	0.24 179	0.15 115	0.17 119	0.19 192	0.13 149	0.19 110	0.15 173	0.11 408	0.08 391	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.07 187

MIPNet	0.21 273	0.15 361	0.52 423	0.21 220	0.12 189	0.27 325	0.20 328	0.45 369	0.37 349	0.30 319	0.23 193	0.19 192	0.24 340	0.27 262	0.19 286	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

raftrobust	0.16 145	0.13 283	0.29 164	0.22 282	0.15 364	0.19 140	0.13 54	0.32 208	0.26 206	0.26 239	0.20 162	0.19 192	0.17 239	0.21 152	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.07 187

FE-Mocha	0.16 145	0.10 102	0.33 209	0.19 112	0.13 268	0.19 140	0.15 109	0.35 255	0.22 144	0.24 220	0.24 207	0.20 201	0.14 172	0.17 65	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.06 93

GCAP-BAT	0.16 145	0.11 175	0.36 247	0.18 65	0.13 268	0.21 202	0.16 146	0.23 83	0.18 71	0.26 239	0.28 238	0.20 201	0.11 88	0.24 194	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.05 5	0.06 93

rvit_stereo_ft	0.17 164	0.14 326	0.30 171	0.25 426	0.14 313	0.17 88	0.21 359	0.28 152	0.26 206	0.16 139	0.19 146	0.20 201	0.16 209	0.22 169	0.17 229	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.07 187

WCG-NET（raft）	0.14 99	0.09 59	0.23 103	0.17 29	0.08 14	0.19 140	0.16 146	0.23 83	0.26 206	0.18 173	0.19 146	0.20 201	0.12 115	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

4D-IteraStereo	0.17 164	0.16 387	0.50 407	0.21 220	0.14 313	0.19 140	0.17 187	0.28 152	0.28 233	0.23 206	0.20 162	0.20 201	0.11 88	0.19 110	0.14 146	0.06 32	0.04 2	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.06 93

HHNet	0.22 304	0.12 218	0.52 423	0.18 65	0.18 440	0.20 175	0.20 328	0.34 232	0.31 278	0.32 359	0.59 517	0.20 201	0.21 295	0.24 194	0.31 441	0.08 229	0.05 33	0.09 274	0.07 169	0.08 206	0.11 412

rafts_anoy	0.18 189	0.15 361	0.35 228	0.22 282	0.14 313	0.19 140	0.17 187	0.32 208	0.30 266	0.23 206	0.25 217	0.20 201	0.16 209	0.22 169	0.19 286	0.08 229	0.07 304	0.10 351	0.12 463	0.09 280	0.08 260

Anonymous3	0.23 321	0.18 420	0.63 470	0.27 488	0.18 440	0.41 486	0.23 411	0.43 352	0.35 325	0.23 206	0.27 232	0.20 201	0.18 264	0.27 262	0.18 253	0.12 446	0.11 478	0.10 351	0.10 386	0.11 395	0.12 435

raft+_RVC	0.18 189	0.14 326	0.32 192	0.21 220	0.15 364	0.21 202	0.16 146	0.38 290	0.34 309	0.21 194	0.28 238	0.20 201	0.15 190	0.24 194	0.19 286	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.08 260

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 164	0.14 326	0.32 192	0.20 174	0.09 36	0.19 140	0.17 187	0.32 208	0.30 266	0.25 228	0.33 308	0.20 201	0.17 239	0.19 110	0.15 173	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.05 27

R-Stereo Train	0.18 189	0.09 59	0.32 192	0.22 282	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.42 339	0.19 88	0.31 337	0.45 445	0.20 201	0.14 172	0.18 87	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

RAFT-Stereo	0.18 189	0.09 59	0.32 192	0.22 282	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.42 339	0.19 88	0.31 337	0.45 445	0.20 201	0.14 172	0.18 87	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.17 164	0.11 175	0.26 134	0.16 12	0.09 36	0.27 325	0.19 277	0.27 130	0.20 114	0.22 200	0.28 238	0.21 213	0.22 308	0.37 354	0.22 350	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.06 61	0.07 187

DFGA-Net	0.23 321	0.24 488	0.49 396	0.22 282	0.15 364	0.25 291	0.17 187	0.39 302	0.39 373	0.29 288	0.31 278	0.21 213	0.17 239	0.59 455	0.28 413	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.08 260

FACV-RUCA	0.21 273	0.15 361	0.32 192	0.23 334	0.23 522	0.26 314	0.19 277	0.39 302	0.34 309	0.25 228	0.32 287	0.21 213	0.24 340	0.24 194	0.19 286	0.10 369	0.07 304	0.15 507	0.08 249	0.16 486	0.13 452

Occ-G	0.13 71	0.08 19	0.21 86	0.17 29	0.10 83	0.15 34	0.19 277	0.22 63	0.19 88	0.13 70	0.19 146	0.21 213	0.11 88	0.17 65	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.06 93

AE-Stereo	0.17 164	0.11 175	0.31 185	0.24 387	0.14 313	0.23 253	0.18 231	0.34 232	0.29 252	0.15 115	0.25 217	0.21 213	0.13 149	0.20 128	0.14 146	0.07 81	0.08 391	0.09 274	0.10 386	0.07 134	0.06 93

Selective-RAFT	0.17 164	0.12 218	0.30 171	0.24 387	0.10 83	0.29 367	0.15 109	0.32 208	0.31 278	0.17 154	0.17 119	0.21 213	0.18 264	0.28 276	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.06 93

IPLGR	0.21 273	0.13 283	0.61 459	0.21 220	0.11 130	0.25 291	0.18 231	0.41 325	0.37 349	0.28 260	0.27 232	0.21 213	0.19 279	0.37 354	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

TRStereo	0.19 233	0.17 406	0.47 382	0.23 334	0.19 467	0.19 140	0.16 146	0.52 457	0.28 233	0.20 183	0.19 146	0.21 213	0.13 149	0.24 194	0.13 110	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.11 424	0.06 61	0.06 93

DRaft	0.24 352	0.10 102	0.34 219	0.18 65	0.12 189	0.28 345	0.23 411	0.33 224	0.39 373	0.38 447	0.61 529	0.21 213	0.41 507	0.48 392	0.42 498	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.08 260

RAFT-345	0.21 273	0.10 102	0.46 374	0.22 282	0.11 130	0.20 175	0.16 146	0.26 117	0.25 193	0.27 249	0.66 540	0.21 213	0.16 209	0.55 427	0.21 330	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.06 93

DIP-Stereo	0.18 189	0.12 218	0.33 209	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.12 27	0.42 339	0.25 193	0.27 249	0.32 287	0.21 213	0.17 239	0.25 225	0.20 305	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.08 260
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
model_zeroshot	0.17 164	0.11 175	0.39 292	0.20 174	0.12 189	0.24 273	0.15 109	0.34 232	0.22 144	0.30 319	0.20 162	0.22 224	0.12 115	0.24 194	0.14 146	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.07 187

StereoVision	0.22 304	0.18 420	0.37 258	0.27 488	0.17 418	0.23 253	0.22 386	0.38 290	0.31 278	0.20 183	0.51 479	0.22 224	0.16 209	0.28 276	0.18 253	0.11 408	0.12 495	0.13 466	0.13 490	0.10 347	0.07 187

anonymousdsp2	0.17 164	0.10 102	0.28 154	0.20 174	0.11 130	0.25 291	0.17 187	0.41 325	0.31 278	0.23 206	0.23 193	0.22 224	0.15 190	0.25 225	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.08 206	0.07 187

TestStereo1	0.21 273	0.16 387	0.32 192	0.26 460	0.13 268	0.26 314	0.27 468	0.40 313	0.36 338	0.29 288	0.39 375	0.22 224	0.21 295	0.33 331	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.07 187

SA-5K	0.21 273	0.16 387	0.32 192	0.26 460	0.13 268	0.26 314	0.27 468	0.40 313	0.36 338	0.29 288	0.39 375	0.22 224	0.21 295	0.33 331	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.07 187

test_4	0.18 189	0.12 218	0.34 219	0.23 334	0.12 189	0.18 111	0.22 386	0.26 117	0.24 179	0.24 220	0.47 462	0.22 224	0.13 149	0.24 194	0.16 199	0.06 32	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.07 134	0.05 27

CIPLG	0.21 273	0.21 462	0.55 436	0.23 334	0.15 364	0.25 291	0.20 328	0.35 255	0.29 252	0.31 337	0.33 308	0.22 224	0.15 190	0.26 242	0.20 305	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260

iRaft-Stereo_20w	0.19 233	0.10 102	0.46 374	0.19 112	0.13 268	0.25 291	0.19 277	0.52 457	0.19 88	0.29 288	0.21 174	0.22 224	0.20 288	0.28 276	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.08 249	0.08 206	0.08 260

IPLGR_C	0.21 273	0.22 475	0.60 456	0.23 334	0.15 364	0.24 273	0.20 328	0.35 255	0.29 252	0.31 337	0.32 287	0.22 224	0.15 190	0.25 225	0.20 305	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260

test-3	0.16 145	0.09 59	0.31 185	0.21 220	0.11 130	0.18 111	0.16 146	0.30 185	0.27 217	0.26 239	0.16 106	0.22 224	0.12 115	0.26 242	0.18 253	0.06 32	0.04 2	0.08 189	0.08 249	0.06 61	0.06 93

test_1	0.16 145	0.09 59	0.31 185	0.21 220	0.11 130	0.18 111	0.16 146	0.30 185	0.27 217	0.25 228	0.16 106	0.22 224	0.12 115	0.26 242	0.18 253	0.06 32	0.04 2	0.08 189	0.08 249	0.06 61	0.06 93

ACRE	0.21 273	0.20 448	0.62 467	0.23 334	0.15 364	0.24 273	0.20 328	0.35 255	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.22 224	0.15 190	0.25 225	0.20 305	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260

NF-Stereo	0.20 250	0.10 102	0.35 228	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

OCTAStereo	0.20 250	0.10 102	0.35 228	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

RE-Stereo	0.20 250	0.10 102	0.35 228	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

TVStereo	0.20 250	0.10 102	0.35 228	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

test-1	0.17 164	0.11 175	0.40 300	0.23 334	0.13 268	0.22 231	0.23 411	0.34 232	0.26 206	0.20 183	0.24 207	0.22 224	0.14 172	0.16 47	0.20 305	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.08 260

TestStereo	0.21 273	0.19 436	0.40 300	0.25 426	0.10 83	0.22 231	0.21 359	0.31 196	0.31 278	0.23 206	0.34 318	0.22 224	0.18 264	0.62 473	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.07 169	0.11 395	0.06 93

RALCasStereoNet	0.18 189	0.15 361	0.33 209	0.21 220	0.14 313	0.21 202	0.18 231	0.31 196	0.25 193	0.21 194	0.29 251	0.22 224	0.15 190	0.27 262	0.17 229	0.08 229	0.10 456	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.09 321

DN-CSS_ROB	0.22 304	0.25 493	0.47 382	0.24 387	0.14 313	0.25 291	0.12 27	0.40 313	0.33 299	0.29 288	0.42 410	0.22 224	0.20 288	0.33 331	0.19 286	0.07 81	0.06 177	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.07 187

Hybrid-DGEV-03	0.20 250	0.14 326	0.31 185	0.22 282	0.12 189	0.26 314	0.16 146	0.31 196	0.27 217	0.32 359	0.58 514	0.23 244	0.15 190	0.23 179	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.07 169	0.08 206	0.06 93

WQFJA1++	0.44 531	0.07 3	0.63 470	0.18 65	0.13 268	0.15 34	0.11 17	0.20 38	0.11 4	2.05 620	0.12 46	0.23 244	0.11 88	0.17 65	0.12 61	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	4.20 629	0.07 187

rvit_0105_6	0.19 233	0.14 326	0.34 219	0.23 334	0.14 313	0.18 111	0.20 328	0.29 166	0.37 349	0.18 173	0.22 186	0.23 244	0.17 239	0.26 242	0.17 229	0.15 503	0.13 507	0.13 466	0.11 424	0.11 395	0.08 260

11t1	0.18 189	0.10 102	0.30 171	0.20 174	0.11 130	0.27 325	0.17 187	0.35 255	0.23 165	0.25 228	0.23 193	0.23 244	0.23 322	0.25 225	0.18 253	0.09 320	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.09 321

MSKI-zero shot	0.17 164	0.09 59	0.43 346	0.20 174	0.11 130	0.21 202	0.15 109	0.32 208	0.21 131	0.23 206	0.24 207	0.23 244	0.10 56	0.31 317	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

EKT-Stereo	0.38 503	0.12 218	0.38 277	0.42 572	3.88 625	0.21 202	0.17 187	0.35 255	0.28 233	0.20 183	0.20 162	0.23 244	0.15 190	0.28 276	0.16 199	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.09 321

MIM_Stereo	0.18 189	0.12 218	0.38 277	0.20 174	0.11 130	0.17 88	0.14 82	0.35 255	0.25 193	0.27 249	0.35 329	0.23 244	0.13 149	0.27 262	0.16 199	0.06 32	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.08 206	0.06 93

DCRE	0.20 250	0.13 283	0.40 300	0.21 220	0.15 364	0.20 175	0.19 277	0.30 185	0.27 217	0.22 200	0.80 562	0.23 244	0.16 209	0.23 179	0.15 173	0.07 81	0.07 304	0.07 103	0.08 249	0.07 134	0.06 93

DisPM	0.19 233	0.10 102	0.35 228	0.23 334	0.13 268	0.18 111	0.20 328	0.29 166	0.29 252	0.33 372	0.34 318	0.23 244	0.16 209	0.33 331	0.16 199	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.11 412

SA	0.22 304	0.16 387	0.36 247	0.23 334	0.13 268	0.24 273	0.23 411	0.45 369	0.40 390	0.27 249	0.44 434	0.23 244	0.23 322	0.33 331	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.08 206	0.06 93

test_3	0.18 189	0.11 175	0.32 192	0.24 387	0.11 130	0.22 231	0.25 450	0.31 196	0.31 278	0.25 228	0.18 137	0.23 244	0.13 149	0.25 225	0.19 286	0.06 32	0.05 33	0.09 274	0.10 386	0.07 134	0.06 93

DeepStereo_RVC	0.18 189	0.11 175	0.40 300	0.21 220	0.11 130	0.19 140	0.16 146	0.28 152	0.22 144	0.27 249	0.27 232	0.23 244	0.28 407	0.24 194	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.10 377

RAFT-RH_RVC	0.25 380	0.11 175	0.45 366	0.21 220	0.12 189	0.25 291	0.14 82	0.27 130	0.27 217	0.38 447	1.15 586	0.23 244	0.17 239	0.57 442	0.24 380	0.07 81	0.05 33	0.10 351	0.07 169	0.06 61	0.07 187

SFCPSM	0.22 304	0.10 102	0.51 417	0.21 220	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.55 486	0.39 373	0.29 288	0.32 287	0.23 244	0.21 295	0.27 262	0.19 286	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.08 260

DStereoRT	0.35 481	0.13 283	0.51 417	0.25 426	0.16 395	0.42 493	0.19 277	0.48 401	0.39 373	0.30 319	0.39 375	0.24 258	0.39 498	0.64 481	0.30 433	0.08 229	0.07 304	1.54 623	0.41 590	0.08 206	0.11 412

Reg-Stereo(zero)	0.16 145	0.07 3	0.36 247	0.19 112	0.10 83	0.19 140	0.14 82	0.28 152	0.24 179	0.22 200	0.20 162	0.24 258	0.18 264	0.21 152	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.06 61	0.06 93

LL-Strereo2	0.18 189	0.18 420	0.39 292	0.22 282	0.12 189	0.24 273	0.13 54	0.31 196	0.23 165	0.24 220	0.20 162	0.24 258	0.12 115	0.26 242	0.15 173	0.06 32	0.06 177	0.12 445	0.09 344	0.08 206	0.07 187

UDGNet	0.23 321	0.31 536	0.38 277	0.24 387	0.14 313	0.24 273	0.18 231	0.32 208	0.43 416	0.29 288	0.28 238	0.24 258	0.19 279	0.29 295	0.20 305	0.15 503	0.07 304	0.21 547	0.11 424	0.14 464	0.10 377

PFNet+	0.20 250	0.10 102	0.37 258	0.21 220	0.12 189	0.17 88	0.19 277	0.29 166	0.34 309	0.33 372	0.32 287	0.24 258	0.16 209	0.32 324	0.17 229	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.08 206	0.12 435

PSM-softLoss	0.21 273	0.10 102	0.39 292	0.24 387	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.38 290	0.26 206	0.29 288	0.32 287	0.24 258	0.16 209	0.52 412	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.09 344	0.08 206	0.12 435

KMStereo	0.21 273	0.10 102	0.39 292	0.24 387	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.38 290	0.26 206	0.29 288	0.32 287	0.24 258	0.16 209	0.52 412	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.09 344	0.08 206	0.12 435

CRE-IMP	0.18 189	0.12 218	0.37 258	0.22 282	0.11 130	0.24 273	0.17 187	0.29 166	0.21 131	0.27 249	0.26 226	0.24 258	0.17 239	0.23 179	0.18 253	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.07 169	0.10 347	0.10 377

Prome-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.30 171	0.24 387	0.12 189	0.23 253	0.23 411	0.36 274	0.25 193	0.33 372	0.59 517	0.24 258	0.28 407	0.29 295	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.20 537

Hybrid-DGEV-2	0.21 273	0.15 361	0.34 219	0.24 387	0.13 268	0.28 345	0.14 82	0.48 401	0.44 431	0.27 249	0.24 207	0.25 267	0.25 361	0.28 276	0.19 286	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.07 187

rvit_0105_4	0.20 250	0.15 361	0.38 277	0.23 334	0.14 313	0.20 175	0.22 386	0.33 224	0.39 373	0.19 179	0.24 207	0.25 267	0.19 279	0.27 262	0.17 229	0.16 518	0.13 507	0.13 466	0.11 424	0.11 395	0.08 260

H2IRNET	0.18 189	0.13 283	0.35 228	0.21 220	0.12 189	0.20 175	0.15 109	0.27 130	0.30 266	0.17 154	0.31 278	0.25 267	0.20 288	0.24 194	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.10 386	0.09 280	0.06 93

MyStereo8	0.22 304	0.15 361	0.63 470	0.21 220	0.17 418	0.31 401	0.16 146	0.36 274	0.32 287	0.28 260	0.36 339	0.25 267	0.18 264	0.25 225	0.28 413	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.12 435

MyStereo05	0.23 321	0.12 218	0.57 443	0.21 220	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.48 401	0.52 505	0.31 337	0.23 193	0.25 267	0.22 308	0.30 310	0.21 330	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

CASS	0.21 273	0.15 361	0.32 192	0.26 460	0.11 130	0.28 345	0.19 277	0.39 302	0.30 266	0.32 359	0.34 318	0.25 267	0.24 340	0.25 225	0.20 305	0.13 465	0.08 391	0.11 407	0.09 344	0.11 395	0.11 412
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.23 321	0.19 436	0.38 277	0.26 460	0.18 440	0.25 291	0.29 490	0.40 313	0.37 349	0.29 288	0.40 386	0.25 267	0.22 308	0.34 337	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.10 377

dd	0.22 304	0.26 504	0.40 300	0.22 282	0.12 189	0.25 291	0.21 359	0.32 208	0.44 431	0.29 288	0.28 238	0.25 267	0.16 209	0.30 310	0.25 390	0.12 446	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.11 395	0.09 321

Patchmatch Stereo++	0.18 189	0.12 218	0.37 258	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.26 242	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 189	0.11 175	0.35 228	0.23 334	0.11 130	0.24 273	0.20 328	0.29 166	0.26 206	0.26 239	0.25 217	0.25 267	0.18 264	0.34 337	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.08 260

PSM-adaLoss	0.18 189	0.12 218	0.37 258	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.16 146	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.18 264	0.24 194	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

ROB_FTStereo_v2	0.18 189	0.12 218	0.37 258	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.16 146	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.24 194	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

ROB_FTStereo	0.18 189	0.12 218	0.37 258	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.28 238	0.25 267	0.17 239	0.24 194	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

HUI-Stereo	0.18 189	0.12 218	0.37 258	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.28 238	0.25 267	0.17 239	0.22 169	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

DEmStereo	0.26 396	0.09 59	0.47 382	0.19 112	0.12 189	0.30 385	0.25 450	0.28 152	0.36 338	0.36 425	0.58 514	0.25 267	0.48 540	0.53 419	0.44 504	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.06 61	0.07 187

Pruner-Stereo	0.19 233	0.11 175	0.34 219	0.29 513	0.12 189	0.19 140	0.17 187	0.31 196	0.29 252	0.33 372	0.32 287	0.25 267	0.15 190	0.24 194	0.21 330	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.09 321

iGMRVC	0.18 189	0.12 218	0.37 258	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.15 109	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.27 262	0.17 229	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

iRAFT	0.18 189	0.12 218	0.37 258	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.26 242	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

RAFT-IKP	0.18 189	0.12 218	0.37 258	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.15 109	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.18 264	0.25 225	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

RALAANet	0.19 233	0.18 420	0.37 258	0.23 334	0.14 313	0.23 253	0.13 54	0.37 284	0.29 252	0.28 260	0.26 226	0.25 267	0.15 190	0.26 242	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.06 93

GES	0.22 304	0.12 218	0.42 333	0.20 174	0.14 313	0.27 325	0.19 277	0.49 411	0.33 299	0.30 319	0.36 339	0.25 267	0.23 322	0.29 295	0.22 350	0.10 369	0.08 391	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.11 412

AFF-stereo	0.18 189	0.15 361	0.32 192	0.21 220	0.10 83	0.18 111	0.18 231	0.33 224	0.27 217	0.25 228	0.37 348	0.25 267	0.17 239	0.24 194	0.15 173	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.05 27

rvit_0105_5	0.21 273	0.15 361	0.38 277	0.23 334	0.13 268	0.22 231	0.24 433	0.36 274	0.39 373	0.21 194	0.23 193	0.26 289	0.19 279	0.26 242	0.19 286	0.15 503	0.13 507	0.12 445	0.12 463	0.10 347	0.09 321

raft_robust	0.22 304	0.17 406	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.23 253	0.22 386	0.49 411	0.48 475	0.32 359	0.32 287	0.26 289	0.23 322	0.53 419	0.15 173	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.10 386	0.08 206	0.06 93

Sa-1000	0.22 304	0.15 361	0.35 228	0.23 334	0.13 268	0.28 345	0.23 411	0.47 388	0.39 373	0.30 319	0.50 473	0.26 289	0.19 279	0.33 331	0.16 199	0.07 81	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.08 206	0.06 93

GMOStereo	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

error version	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

test-v	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

LCNet	0.21 273	0.11 175	0.29 164	0.25 426	0.12 189	0.23 253	0.19 277	0.34 232	0.26 206	0.28 260	0.35 329	0.26 289	0.30 436	0.35 346	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.10 386	0.13 446	0.22 551

test-2	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

CFNet-RSSM	0.17 164	0.10 102	0.40 300	0.20 174	0.11 130	0.20 175	0.15 109	0.36 274	0.30 266	0.23 206	0.21 174	0.26 289	0.15 190	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

IGEV-FE	0.18 189	0.10 102	0.65 479	0.20 174	0.12 189	0.19 140	0.15 109	0.34 232	0.19 88	0.28 260	0.22 186	0.27 298	0.13 149	0.23 179	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.06 93

MyStereo04	0.23 321	0.12 218	0.55 436	0.22 282	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.49 411	0.52 505	0.28 260	0.23 193	0.27 298	0.23 322	0.30 310	0.22 350	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

IGEV_Zeroshot_test	0.18 189	0.10 102	0.65 479	0.20 174	0.12 189	0.19 140	0.15 109	0.34 232	0.19 88	0.28 260	0.22 186	0.27 298	0.13 149	0.23 179	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.06 93

Any-RAFT	0.17 164	0.08 19	0.31 185	0.19 112	0.10 83	0.29 367	0.16 146	0.42 339	0.30 266	0.24 220	0.27 232	0.27 298	0.16 209	0.21 152	0.12 61	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.06 93

RAFT-Test	0.17 164	0.10 102	0.38 277	0.19 112	0.12 189	0.25 291	0.17 187	0.33 224	0.23 165	0.23 206	0.29 251	0.27 298	0.14 172	0.20 128	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

gwcnet-sp	0.24 352	0.13 283	0.63 470	0.22 282	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.44 359	0.39 373	0.35 409	0.34 318	0.27 298	0.27 390	0.35 346	0.25 390	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

scenet	0.24 352	0.13 283	0.63 470	0.22 282	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.44 359	0.39 373	0.35 409	0.34 318	0.27 298	0.27 390	0.35 346	0.25 390	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

knoymous	0.17 164	0.09 59	0.32 192	0.17 29	0.11 130	0.21 202	0.17 187	0.32 208	0.23 165	0.23 206	0.28 238	0.27 298	0.16 209	0.23 179	0.16 199	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.06 109	0.09 280	0.09 321

ssnet	0.24 352	0.13 283	0.63 470	0.22 282	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.44 359	0.39 373	0.35 409	0.34 318	0.27 298	0.27 390	0.35 346	0.25 390	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

AAGNet	0.33 468	0.11 175	0.37 258	0.25 426	0.16 395	0.20 175	0.19 277	0.30 185	0.27 217	0.35 409	0.35 329	0.27 298	0.30 436	0.44 379	2.66 621	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.07 169	0.08 206	0.06 93

ASMatch	0.23 321	0.11 175	0.51 417	0.24 387	0.14 313	0.19 140	0.17 187	0.31 196	0.28 233	0.28 260	0.68 545	0.27 298	0.26 371	0.50 401	0.22 350	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.11 412

PFNet	0.23 321	0.10 102	0.57 443	0.24 387	0.14 313	0.22 231	0.19 277	0.39 302	0.33 299	0.35 409	0.32 287	0.27 298	0.19 279	0.64 481	0.22 350	0.09 320	0.05 33	0.09 274	0.07 169	0.08 206	0.07 187

GMM-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.43 346	0.23 334	0.13 268	0.24 273	0.25 450	0.37 284	0.27 217	0.30 319	0.45 445	0.27 298	0.21 295	0.31 317	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.10 351	0.09 344	0.08 206	0.19 527

Gwc-CoAtRS	0.17 164	0.10 102	0.37 258	0.20 174	0.12 189	0.19 140	0.15 109	0.32 208	0.28 233	0.23 206	0.23 193	0.27 298	0.15 190	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

HITNet	0.20 250	0.17 406	0.43 346	0.19 112	0.08 14	0.27 325	0.14 82	0.42 339	0.30 266	0.29 288	0.32 287	0.27 298	0.21 295	0.28 276	0.25 390	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.06 93
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.24 352	0.18 420	0.61 459	0.25 426	0.11 130	0.29 367	0.21 359	0.42 339	0.43 416	0.33 372	0.43 423	0.27 298	0.22 308	0.34 337	0.26 403	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

FSD	0.27 404	0.28 514	0.32 192	0.27 488	0.24 530	0.27 325	0.27 468	0.31 196	0.29 252	0.26 239	0.27 232	0.28 314	0.27 390	0.28 276	0.26 403	0.23 554	0.22 569	0.27 559	0.26 571	0.25 551	0.24 563

IGEV-RUCA	0.21 273	0.08 19	0.23 103	0.19 112	0.19 467	0.28 345	0.24 433	0.23 83	0.21 131	0.20 183	0.23 193	0.28 314	0.49 541	0.26 242	0.18 253	0.09 320	0.08 391	0.18 532	0.13 490	0.17 503	0.17 506

rvit_0105_3	0.23 321	0.17 406	0.40 300	0.25 426	0.15 364	0.24 273	0.28 484	0.38 290	0.41 402	0.25 228	0.25 217	0.28 314	0.21 295	0.28 276	0.20 305	0.15 503	0.13 507	0.14 492	0.15 513	0.10 347	0.09 321

test_sample4	0.24 352	0.13 283	0.43 346	0.20 174	0.12 189	0.32 410	0.21 359	0.51 438	0.34 309	0.31 337	0.37 348	0.28 314	0.23 322	0.53 419	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.11 395	0.10 377

xx1	0.20 250	0.14 326	0.38 277	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.35 255	0.47 466	0.17 154	0.19 146	0.28 314	0.24 340	0.28 276	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.09 344	0.09 280	0.09 321

qqq	0.20 250	0.12 218	0.31 185	0.20 174	0.11 130	0.23 253	0.19 277	0.41 325	0.27 217	0.24 220	0.28 238	0.28 314	0.24 340	0.34 337	0.22 350	0.08 229	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.09 280	0.09 321

x	0.19 233	0.11 175	0.29 164	0.20 174	0.11 130	0.26 314	0.18 231	0.41 325	0.29 252	0.25 228	0.29 251	0.28 314	0.24 340	0.26 242	0.23 369	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.08 260

CrosDoStereo	0.31 450	0.10 102	0.49 396	0.18 65	0.12 189	0.22 231	1.11 618	0.34 232	0.37 349	0.38 447	0.61 529	0.28 314	0.46 531	0.61 465	0.57 531	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.07 187

PSM-AAD	0.25 380	0.10 102	0.30 171	0.24 387	0.12 189	0.26 314	0.38 544	0.34 232	0.28 233	0.35 409	0.39 375	0.28 314	0.79 580	0.30 310	0.16 199	0.07 81	0.06 177	0.12 445	0.11 424	0.08 206	0.21 546

DeepStereo_LL	0.31 450	0.10 102	0.49 396	0.18 65	0.12 189	0.22 231	1.11 618	0.34 232	0.37 349	0.38 447	0.61 529	0.28 314	0.46 531	0.61 465	0.57 531	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.07 187

ARAFT	0.24 352	0.21 462	0.78 509	0.22 282	0.12 189	0.29 367	0.24 433	0.43 352	0.32 287	0.33 372	0.28 238	0.28 314	0.19 279	0.49 397	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.12 445	0.11 424	0.09 280	0.06 93

rvit_stereo_0075_2	0.24 352	0.17 406	0.50 407	0.26 460	0.22 509	0.22 231	0.15 109	0.40 313	0.35 325	0.27 249	0.37 348	0.29 325	0.20 288	0.28 276	0.19 286	0.17 529	0.12 495	0.19 540	0.12 463	0.13 446	0.13 452

GCST	0.47 539	0.60 587	0.57 443	1.04 611	0.48 583	0.38 468	0.11 17	0.40 313	0.32 287	0.41 481	0.34 318	0.29 325	0.17 239	0.46 385	0.19 286	0.69 601	0.42 596	0.79 605	0.62 608	0.62 594	0.46 593

test_sample5	0.24 352	0.13 283	0.42 333	0.21 220	0.12 189	0.30 385	0.21 359	0.50 421	0.34 309	0.32 359	0.41 394	0.29 325	0.23 322	0.55 427	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.11 395	0.10 377

test_sample3	0.23 321	0.12 218	0.43 346	0.19 112	0.12 189	0.32 410	0.20 328	0.50 421	0.34 309	0.31 337	0.33 308	0.29 325	0.22 308	0.53 419	0.22 350	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.10 347	0.10 377

test_sample1	0.20 250	0.10 102	0.28 154	0.19 112	0.12 189	0.28 345	0.19 277	0.41 325	0.25 193	0.26 239	0.31 278	0.29 325	0.26 371	0.44 379	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.09 321

CoDeX	0.23 321	0.12 218	0.46 374	0.21 220	0.14 313	0.29 367	0.21 359	0.53 468	0.41 402	0.29 288	0.35 329	0.29 325	0.22 308	0.48 392	0.19 286	0.09 320	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.07 187

mmm	0.21 273	0.12 218	0.31 185	0.22 282	0.12 189	0.28 345	0.21 359	0.41 325	0.27 217	0.29 288	0.38 362	0.29 325	0.24 340	0.29 295	0.22 350	0.09 320	0.07 304	0.11 407	0.09 344	0.10 347	0.09 321

DualNet	0.24 352	0.13 283	0.42 333	0.21 220	0.12 189	0.30 385	0.21 359	0.50 421	0.34 309	0.33 372	0.43 423	0.29 325	0.23 322	0.55 427	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.11 395	0.10 377

RAFT_CTSACE	0.21 273	0.16 387	0.41 323	0.25 426	0.15 364	0.22 231	0.24 433	0.32 208	0.28 233	0.33 372	0.51 479	0.29 325	0.17 239	0.32 324	0.13 110	0.06 32	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.06 93

SST-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.37 258	0.24 387	0.13 268	0.19 140	0.17 187	0.31 196	0.24 179	0.34 392	0.33 308	0.29 325	0.25 361	0.56 438	0.17 229	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.07 187

IRAFT_RVC	0.22 304	0.12 218	0.39 292	0.26 460	0.11 130	0.18 111	0.24 433	0.40 313	0.37 349	0.31 337	0.30 264	0.29 325	0.24 340	0.55 427	0.22 350	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.07 187

cross-raft	0.17 164	0.12 218	0.41 323	0.23 334	0.10 83	0.20 175	0.24 433	0.33 224	0.23 165	0.23 206	0.28 238	0.29 325	0.15 190	0.17 65	0.15 173	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

LMCR-Stereo	0.26 396	0.18 420	0.49 396	0.28 510	0.14 313	0.36 454	0.23 411	0.54 476	0.34 309	0.39 462	0.40 386	0.29 325	0.29 422	0.37 354	0.27 409	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.13 446	0.09 321

111	0.20 250	0.17 406	0.40 300	0.18 65	0.09 36	0.24 273	0.17 187	0.41 325	0.45 443	0.23 206	0.29 251	0.29 325	0.21 295	0.24 194	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.08 260

test_xeample	0.34 476	0.10 102	0.29 164	0.19 112	0.11 130	0.33 421	0.23 411	0.55 486	0.38 363	0.32 359	0.45 445	0.29 325	0.26 371	0.57 442	2.24 619	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.09 321

FENet	0.21 273	0.11 175	0.45 366	0.21 220	0.12 189	0.26 314	0.17 187	0.41 325	0.35 325	0.30 319	0.31 278	0.29 325	0.23 322	0.26 242	0.23 369	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

test_sample6	0.25 380	0.13 283	0.41 323	0.21 220	0.11 130	0.30 385	0.22 386	0.51 438	0.35 325	0.33 372	0.43 423	0.30 341	0.24 340	0.57 442	0.22 350	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.10 386	0.11 395	0.10 377

test_sample2	0.21 273	0.10 102	0.28 154	0.19 112	0.11 130	0.27 325	0.21 359	0.43 352	0.29 252	0.26 239	0.31 278	0.30 341	0.24 340	0.45 382	0.18 253	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.09 321

gcap-zeroshot	0.17 164	0.11 175	0.36 247	0.20 174	0.12 189	0.26 314	0.16 146	0.30 185	0.22 144	0.26 239	0.20 162	0.30 341	0.14 172	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

GwcNet-ADL	0.22 304	0.14 326	0.58 448	0.24 387	0.13 268	0.22 231	0.23 411	0.49 411	0.40 390	0.27 249	0.29 251	0.30 341	0.20 288	0.26 242	0.23 369	0.09 320	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.09 280	0.09 321

FTStereo	0.28 425	0.10 102	0.43 346	0.23 334	0.13 268	0.21 202	0.53 582	0.34 232	0.26 206	0.38 447	0.95 575	0.30 341	0.56 553	0.32 324	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.19 527

RAFT_R40	0.21 273	0.10 102	0.37 258	0.24 387	0.13 268	0.18 111	0.18 231	0.31 196	0.29 252	0.33 372	0.33 308	0.30 341	0.24 340	0.55 427	0.18 253	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.07 187

GrayStereo	0.25 380	0.09 59	0.32 192	0.26 460	0.13 268	0.23 253	0.47 571	0.34 232	0.30 266	0.39 462	0.47 462	0.30 341	0.79 580	0.29 295	0.16 199	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.09 344	0.07 134	0.13 452

222	0.41 516	0.10 102	0.29 164	0.19 112	0.11 130	0.36 454	0.20 328	0.57 511	0.39 373	0.35 409	0.44 434	0.30 341	0.27 390	0.55 427	3.56 624	0.11 408	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.09 280	0.09 321

RAFT + AFF	0.27 404	0.23 484	0.50 407	0.25 426	0.17 418	0.30 385	0.33 523	0.52 457	0.40 390	0.28 260	0.30 264	0.30 341	0.31 452	0.62 473	0.24 380	0.09 320	0.10 456	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.11 412

FADNet_RVC	0.30 443	0.28 514	0.83 529	0.23 334	0.15 364	0.30 385	0.17 187	0.49 411	0.37 349	0.30 319	0.38 362	0.30 341	0.27 390	0.52 412	0.31 441	0.14 490	0.14 517	0.14 492	0.16 525	0.21 536	0.23 558

rvit_105_1	0.27 404	0.19 436	0.46 374	0.27 488	0.19 467	0.30 385	0.35 529	0.44 359	0.51 496	0.31 337	0.31 278	0.31 351	0.26 371	0.35 346	0.25 390	0.15 503	0.14 517	0.15 507	0.17 534	0.11 395	0.10 377

SMFormer	0.25 380	0.12 218	0.40 300	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.28 413	0.10 369	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.09 280	0.09 321

tta	0.24 352	0.12 218	0.40 300	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.28 413	0.10 369	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.08 206	0.07 187

qqq1	0.24 352	0.12 218	0.40 300	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.16 199	0.10 369	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

fff1	0.24 352	0.12 218	0.40 300	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.16 199	0.10 369	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

MyStereo06	0.20 250	0.12 218	0.57 443	0.21 220	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.40 313	0.21 131	0.30 319	0.24 207	0.31 351	0.18 264	0.22 169	0.18 253	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

XX-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.83 529	0.26 460	0.17 418	0.23 253	0.13 54	0.40 313	0.18 71	0.20 183	0.41 394	0.31 351	0.10 56	0.32 324	0.12 61	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.05 27

BEATNet_4x	0.22 304	0.18 420	0.47 382	0.22 282	0.10 83	0.28 345	0.14 82	0.46 380	0.32 287	0.31 337	0.34 318	0.31 351	0.25 361	0.31 317	0.29 425	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.10 347	0.08 260

MLCV	0.22 304	0.16 387	0.44 355	0.21 220	0.08 14	0.29 367	0.19 277	0.38 290	0.37 349	0.38 447	0.44 434	0.31 351	0.21 295	0.41 370	0.24 380	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.06 93

BUS	0.23 321	0.12 218	0.28 154	0.25 426	0.14 313	0.43 502	0.17 187	0.56 502	0.34 309	0.34 392	0.35 329	0.32 360	0.20 288	0.26 242	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.09 280	0.09 321

IER	0.23 321	0.12 218	0.39 292	0.20 174	0.14 313	0.31 401	0.19 277	0.42 339	0.36 338	0.33 372	0.40 386	0.32 360	0.33 462	0.29 295	0.22 350	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.09 280	0.08 260

NINENet	0.25 380	0.15 361	0.37 258	0.23 334	0.16 395	0.43 502	0.17 187	0.60 535	0.46 461	0.32 359	0.37 348	0.32 360	0.20 288	0.42 373	0.21 330	0.10 369	0.10 456	0.12 445	0.08 249	0.11 395	0.10 377

AASNet	0.27 404	0.19 436	0.49 396	0.26 460	0.17 418	0.34 434	0.20 328	0.62 548	0.48 475	0.35 409	0.40 386	0.32 360	0.25 361	0.28 276	0.34 458	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.08 249	0.13 446	0.11 412

GANet-ADL	0.21 273	0.12 218	0.45 366	0.23 334	0.14 313	0.29 367	0.19 277	0.46 380	0.35 325	0.25 228	0.32 287	0.32 360	0.19 279	0.24 194	0.20 305	0.10 369	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.10 377

HCRNet	0.24 352	0.25 493	0.33 209	0.34 547	0.16 395	0.27 325	0.18 231	0.43 352	0.35 325	0.30 319	0.35 329	0.32 360	0.22 308	0.44 379	0.20 305	0.13 465	0.08 391	0.13 466	0.11 424	0.10 347	0.09 321

FINET	0.34 476	0.27 511	0.80 519	0.24 387	0.24 530	0.36 454	0.34 525	0.54 476	0.72 561	0.39 462	0.47 462	0.32 360	0.30 436	0.51 406	0.32 446	0.19 546	0.17 546	0.13 466	0.12 463	0.18 517	0.16 494

ITSA-stereo	0.25 380	0.15 361	0.33 209	0.23 334	0.11 130	0.27 325	0.18 231	0.56 502	0.59 530	0.31 337	0.32 287	0.33 367	0.28 407	0.49 397	0.30 433	0.11 408	0.08 391	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.13 452

riskmin	0.18 189	0.09 59	0.34 219	0.18 65	0.12 189	0.24 273	0.16 146	0.34 232	0.28 233	0.21 194	0.23 193	0.33 367	0.24 340	0.23 179	0.17 229	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.06 109	0.10 347	0.10 377

HBP-ISP	0.33 468	0.30 529	0.72 502	0.22 282	0.16 395	0.32 410	0.22 386	0.54 476	0.44 431	0.41 481	0.49 470	0.33 367	0.38 492	0.73 512	0.25 390	0.18 540	0.19 557	0.24 556	0.20 547	0.16 486	0.13 452

IIG-Stereo	0.23 321	0.13 283	0.35 228	0.29 513	0.12 189	0.23 253	0.14 82	0.38 290	0.31 278	0.34 392	0.37 348	0.33 367	0.21 295	0.70 502	0.26 403	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.07 134	0.06 93

DMCA	0.22 304	0.14 326	0.36 247	0.22 282	0.14 313	0.27 325	0.20 328	0.43 352	0.38 363	0.31 337	0.32 287	0.33 367	0.24 340	0.24 194	0.28 413	0.11 408	0.08 391	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.11 412

FADNet-RVC-Resample	0.29 436	0.25 493	0.93 551	0.26 460	0.16 395	0.32 410	0.21 359	0.47 388	0.39 373	0.35 409	0.38 362	0.33 367	0.27 390	0.53 419	0.24 380	0.10 369	0.10 456	0.14 492	0.13 490	0.13 446	0.16 494

SuperB	0.49 545	0.28 514	2.23 606	0.23 334	0.15 364	0.41 486	0.32 513	0.47 388	0.82 573	0.43 497	0.50 473	0.33 367	0.45 525	0.68 497	1.08 582	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.98 614	0.14 473

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 380	0.14 326	0.95 554	0.21 220	0.27 545	0.20 175	0.19 277	0.48 401	0.25 193	0.26 239	0.55 501	0.34 374	0.18 264	0.25 225	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.12 463	0.12 431	0.12 435

ffm	0.22 304	0.12 218	0.42 333	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.35 255	0.44 431	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.27 262	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.11 407	0.10 386	0.08 206	0.08 260

ff1	0.29 436	0.12 218	0.42 333	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.35 255	0.44 431	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.81 543	1.08 582	0.08 229	0.05 33	0.11 407	0.10 386	0.08 206	0.08 260

mmx	0.31 450	0.12 218	0.42 333	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.55 486	0.45 443	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.81 543	1.08 582	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.10 377

xxx	0.31 450	0.12 218	0.42 333	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.55 486	0.45 443	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.81 543	1.08 582	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.10 377

HH	0.18 189	0.12 218	0.55 436	0.22 282	0.12 189	0.18 111	0.18 231	0.34 232	0.19 88	0.20 183	0.24 207	0.34 374	0.18 264	0.29 295	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.06 93

HanStereo	0.18 189	0.12 218	0.55 436	0.22 282	0.12 189	0.18 111	0.18 231	0.34 232	0.19 88	0.20 183	0.24 207	0.34 374	0.18 264	0.29 295	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.06 93

iRaft-Stereo_5w	0.23 321	0.18 420	0.44 355	0.22 282	0.13 268	0.19 140	0.19 277	0.37 284	0.32 287	0.28 260	0.37 348	0.34 374	0.23 322	0.65 488	0.27 409	0.06 32	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.08 260

DAS	0.27 404	0.12 218	0.42 333	0.24 387	0.18 440	0.29 367	0.24 433	0.45 369	0.45 443	0.41 481	0.44 434	0.34 374	0.29 422	0.75 521	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.09 321

SepStereo	0.26 396	0.12 218	0.42 333	0.24 387	0.18 440	0.29 367	0.24 433	0.45 369	0.45 443	0.41 481	0.44 434	0.34 374	0.29 422	0.64 481	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.09 321

OMP-Stereo	0.23 321	0.14 326	0.35 228	0.29 513	0.13 268	0.21 202	0.16 146	0.37 284	0.33 299	0.34 392	0.30 264	0.34 374	0.19 279	0.70 502	0.24 380	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.07 134	0.06 93

KYRaft	0.22 304	0.10 102	0.30 171	0.23 334	0.12 189	0.23 253	0.23 411	0.35 255	0.24 179	0.35 409	0.54 497	0.34 374	0.26 371	0.29 295	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.10 386	0.08 206	0.31 577

THIR-Stereo	0.29 436	0.12 218	0.41 323	0.19 112	0.11 130	0.28 345	0.72 596	0.32 208	0.35 325	0.37 432	0.65 538	0.34 374	0.50 543	0.57 442	0.45 507	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.09 344	0.07 134	0.07 187

GEStereo_RVC	0.27 404	0.20 448	0.44 355	0.27 488	0.16 395	0.33 421	0.25 450	0.56 502	0.54 515	0.34 392	0.38 362	0.34 374	0.25 361	0.51 406	0.28 413	0.12 446	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.11 395	0.11 412

ICVP	0.23 321	0.13 283	0.44 355	0.26 460	0.14 313	0.29 367	0.25 450	0.45 369	0.33 299	0.29 288	0.43 423	0.35 388	0.25 361	0.26 242	0.23 369	0.12 446	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.10 377
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.32 459	0.15 361	1.26 586	0.23 334	0.18 440	0.32 410	0.18 231	0.59 526	0.60 534	0.36 425	0.45 445	0.35 388	0.29 422	0.36 351	0.25 390	0.14 490	0.11 478	0.12 445	0.11 424	0.14 464	0.15 485

ADCRef	0.38 503	0.24 488	0.88 541	0.26 460	0.21 493	0.49 529	0.27 468	0.52 457	0.48 475	0.50 527	0.58 514	0.35 388	0.47 534	0.48 392	1.29 598	0.09 320	0.08 391	0.12 445	0.12 463	0.11 395	0.11 412

AdaStereo	0.24 352	0.16 387	0.37 258	0.24 387	0.12 189	0.32 410	0.17 187	0.54 476	0.42 409	0.33 372	0.38 362	0.35 388	0.21 295	0.30 310	0.22 350	0.14 490	0.06 177	0.13 466	0.08 249	0.11 395	0.08 260
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PS-NSSS	0.32 459	0.30 529	0.46 374	0.23 334	0.17 418	0.33 421	0.24 433	0.57 511	0.41 402	0.37 432	0.52 487	0.35 388	0.30 436	0.80 540	0.30 433	0.17 529	0.14 517	0.21 547	0.15 513	0.15 478	0.13 452

HI	0.20 250	0.13 283	0.33 209	0.18 65	0.15 364	0.17 88	0.16 146	0.34 232	0.21 131	0.37 432	0.39 375	0.36 393	0.24 340	0.29 295	0.21 330	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.09 344	0.09 280	0.07 187

CoSv	0.20 250	0.13 283	0.33 209	0.18 65	0.15 364	0.17 88	0.16 146	0.34 232	0.21 131	0.37 432	0.39 375	0.36 393	0.24 340	0.29 295	0.21 330	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.09 344	0.09 280	0.07 187

STrans-v2	0.24 352	0.13 283	0.54 430	0.21 220	0.12 189	0.23 253	0.21 359	0.47 388	0.28 233	0.31 337	0.42 410	0.36 393	0.35 475	0.62 473	0.23 369	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.06 93

TransformOpticalFlow	0.24 352	0.13 283	0.56 440	0.23 334	0.11 130	0.21 202	0.19 277	0.40 313	0.32 287	0.30 319	0.43 423	0.36 393	0.31 452	0.61 465	0.20 305	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.07 187

MMNet	0.27 404	0.14 326	0.49 396	0.24 387	0.17 418	0.47 518	0.22 386	0.45 369	0.51 496	0.39 462	0.41 394	0.36 393	0.33 462	0.39 361	0.34 458	0.08 229	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.08 260

PWCDC_ROB	0.38 503	0.30 529	0.60 456	0.33 545	0.20 485	0.42 493	0.19 277	0.58 520	0.89 582	0.42 491	1.26 590	0.36 393	0.34 471	0.50 401	0.38 471	0.18 540	0.11 478	0.11 407	0.09 344	0.19 524	0.13 452

DualNet (step1)	0.28 425	0.19 436	0.50 407	0.18 65	0.16 395	0.34 434	0.20 328	0.51 438	0.38 363	0.37 432	0.34 318	0.37 399	0.30 436	0.39 361	0.23 369	0.23 554	0.09 426	0.28 567	0.24 562	0.18 517	0.16 494

test_sample9	0.42 519	0.19 436	0.50 407	0.18 65	0.16 395	0.34 434	0.20 328	0.51 438	0.38 363	0.37 432	0.34 318	0.37 399	0.30 436	0.66 492	0.91 572	0.23 554	1.82 624	0.28 567	0.24 562	0.18 517	0.16 494

test_sample7	0.25 380	0.15 361	0.35 228	0.20 174	0.14 313	0.28 345	0.21 359	0.51 438	0.38 363	0.37 432	0.34 318	0.37 399	0.30 436	0.39 361	0.23 369	0.14 490	0.09 426	0.13 466	0.12 463	0.13 446	0.12 435

PCWNet_CMD	0.23 321	0.13 283	0.48 391	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.16 146	0.46 380	0.46 461	0.29 288	0.36 339	0.37 399	0.24 340	0.28 276	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.11 395	0.09 321

delet	0.27 404	0.14 326	0.40 300	0.23 334	0.19 467	0.41 486	0.29 490	0.49 411	0.48 475	0.33 372	0.41 394	0.37 399	0.30 436	0.48 392	0.34 458	0.09 320	0.09 426	0.11 407	0.12 463	0.08 206	0.08 260

UPFNet	0.25 380	0.12 218	0.38 277	0.24 387	0.19 467	0.37 460	0.28 484	0.48 401	0.38 363	0.34 392	0.37 348	0.37 399	0.28 407	0.39 361	0.33 453	0.10 369	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.10 347	0.08 260

MSMDNet	0.23 321	0.13 283	0.48 391	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.16 146	0.46 380	0.46 461	0.29 288	0.36 339	0.37 399	0.24 340	0.28 276	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.11 395	0.09 321

iResNet_ROB	0.25 380	0.19 436	0.40 300	0.20 174	0.12 189	0.30 385	0.16 146	0.55 486	0.53 510	0.38 447	0.43 423	0.37 399	0.26 371	0.38 359	0.22 350	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.04 1	0.09 280	0.09 321

DispNO	0.27 404	0.18 420	0.62 467	0.23 334	0.17 418	0.25 291	0.22 386	0.45 369	0.41 402	0.32 359	0.39 375	0.38 407	0.27 390	0.77 532	0.27 409	0.09 320	0.07 304	0.10 351	0.10 386	0.08 206	0.08 260

SDNR	0.42 519	0.21 462	0.82 526	0.21 220	0.18 440	1.27 603	0.17 187	0.50 421	0.49 484	0.42 491	0.81 563	0.38 407	0.27 390	1.19 588	0.38 471	0.23 554	0.24 576	0.17 524	0.13 490	0.17 503	0.20 537

BSDual-CNN	0.23 321	0.12 218	0.28 154	0.25 426	0.14 313	0.35 449	0.21 359	0.56 502	0.34 309	0.34 392	0.35 329	0.38 407	0.24 340	0.26 242	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.09 280	0.09 321

psmg	0.23 321	0.12 218	0.28 154	0.21 220	0.14 313	0.35 449	0.23 411	0.51 438	0.34 309	0.35 409	0.38 362	0.38 407	0.24 340	0.26 242	0.21 330	0.10 369	0.08 391	0.10 351	0.10 386	0.09 280	0.08 260

RAFT	0.21 273	0.17 406	0.32 192	0.24 387	0.12 189	0.25 291	0.27 468	0.35 255	0.28 233	0.33 372	0.33 308	0.38 407	0.22 308	0.29 295	0.17 229	0.08 229	0.08 391	0.11 407	0.10 386	0.10 347	0.06 93

CFNet_pseudo	0.23 321	0.13 283	0.47 382	0.19 112	0.13 268	0.26 314	0.16 146	0.44 359	0.44 431	0.29 288	0.37 348	0.38 407	0.23 322	0.29 295	0.21 330	0.09 320	0.06 177	0.11 407	0.08 249	0.11 395	0.09 321

xxxx	0.34 476	0.10 102	0.29 164	0.19 112	0.11 130	0.37 460	0.20 328	0.58 520	0.38 363	0.29 288	0.42 410	0.38 407	0.24 340	0.46 385	2.20 617	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.09 321

ACVNet	0.23 321	0.13 283	0.35 228	0.18 65	0.15 364	0.27 325	0.23 411	0.39 302	0.44 431	0.28 260	0.41 394	0.38 407	0.26 371	0.27 262	0.32 446	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.07 187

acv_ft	0.25 380	0.13 283	0.40 300	0.23 334	0.19 467	0.34 434	0.21 359	0.45 369	0.44 431	0.38 447	0.41 394	0.38 407	0.27 390	0.27 262	0.35 462	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.11 395	0.07 187

PSMNet-RSSM	0.24 352	0.15 361	0.36 247	0.21 220	0.14 313	0.25 291	0.20 328	0.48 401	0.37 349	0.30 319	0.44 434	0.38 407	0.26 371	0.52 412	0.22 350	0.12 446	0.07 304	0.11 407	0.13 490	0.10 347	0.09 321

CFNet	0.27 404	0.20 448	0.44 355	0.22 282	0.14 313	0.33 421	0.14 82	0.51 438	0.45 443	0.30 319	0.40 386	0.38 407	0.27 390	0.76 526	0.25 390	0.09 320	0.07 304	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.08 260

ccs_rob	0.23 321	0.13 283	0.47 382	0.20 174	0.13 268	0.26 314	0.17 187	0.44 359	0.44 431	0.29 288	0.37 348	0.38 407	0.23 322	0.29 295	0.21 330	0.09 320	0.06 177	0.11 407	0.08 249	0.11 395	0.09 321

Select-FE	0.23 321	0.14 326	0.78 509	0.22 282	0.18 440	0.22 231	0.13 54	0.43 352	0.26 206	0.28 260	0.33 308	0.39 419	0.29 422	0.27 262	0.19 286	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.13 490	0.08 206	0.12 435

z-ln-s-r	0.32 459	0.21 462	0.82 526	0.23 334	0.14 313	0.30 385	0.26 462	0.43 352	0.50 492	0.32 359	0.60 522	0.39 419	0.29 422	0.73 512	0.66 551	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.08 260

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 321	0.13 283	0.83 529	0.20 174	0.21 493	0.23 253	0.17 187	0.48 401	0.27 217	0.23 206	0.29 251	0.39 419	0.23 322	0.25 225	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.11 424	0.11 395	0.10 377

1111x	0.32 459	0.11 175	0.40 300	0.22 282	0.11 130	0.32 410	0.26 462	0.59 526	0.43 416	0.31 337	0.41 394	0.39 419	0.28 407	0.76 526	1.37 599	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.10 386	0.09 280	0.08 260

CFNet_ucs	0.24 352	0.13 283	0.50 407	0.20 174	0.15 364	0.28 345	0.17 187	0.49 411	0.45 443	0.32 359	0.42 410	0.39 419	0.22 308	0.31 317	0.21 330	0.11 408	0.08 391	0.12 445	0.09 344	0.12 431	0.11 412

ToySt	0.24 352	0.16 387	0.48 391	0.21 220	0.13 268	0.29 367	0.29 490	0.39 302	0.39 373	0.27 249	0.35 329	0.39 419	0.31 452	0.31 317	0.29 425	0.08 229	0.09 426	0.10 351	0.11 424	0.11 395	0.10 377

anonymousa	0.23 321	0.11 175	0.50 407	0.21 220	0.16 395	0.31 401	0.20 328	0.36 274	0.35 325	0.32 359	0.50 473	0.39 419	0.26 371	0.22 169	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.11 424	0.07 134	0.08 260

GANet-RSSM	0.24 352	0.14 326	0.36 247	0.21 220	0.14 313	0.27 325	0.21 359	0.45 369	0.33 299	0.29 288	0.39 375	0.39 419	0.28 407	0.58 449	0.23 369	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.09 321

DSFCA	0.27 404	0.13 283	0.36 247	0.20 174	0.17 418	0.38 468	0.31 506	0.47 388	0.43 416	0.43 497	0.37 348	0.39 419	0.29 422	0.52 412	0.32 446	0.12 446	0.10 456	0.10 351	0.11 424	0.11 395	0.10 377

DMCA-RVC	0.27 404	0.21 462	0.61 459	0.28 510	0.17 418	0.29 367	0.21 359	0.42 339	0.35 325	0.40 472	0.37 348	0.39 419	0.36 479	0.43 375	0.30 433	0.13 465	0.10 456	0.15 507	0.11 424	0.13 446	0.10 377

DeepPrunerF	0.44 531	0.29 522	1.29 589	0.33 545	0.30 559	0.35 449	0.36 534	0.62 548	1.15 601	0.40 472	0.44 434	0.39 419	0.41 507	0.80 540	0.52 527	0.18 540	0.14 517	0.23 554	0.21 550	0.17 503	0.17 506

TDLM	0.30 443	0.21 462	0.38 277	0.28 510	0.15 364	0.33 421	0.32 513	0.52 457	0.47 466	0.38 447	0.43 423	0.39 419	0.29 422	0.91 561	0.28 413	0.14 490	0.08 391	0.13 466	0.11 424	0.12 431	0.10 377

UCFNet_RVC	0.24 352	0.16 387	0.34 219	0.18 65	0.15 364	0.33 421	0.16 146	0.46 380	0.35 325	0.29 288	0.35 329	0.39 419	0.25 361	0.34 337	0.22 350	0.13 465	0.08 391	0.13 466	0.14 504	0.13 446	0.12 435

DeepPruner_ROB	0.26 396	0.19 436	0.44 355	0.21 220	0.16 395	0.30 385	0.21 359	0.52 457	0.32 287	0.35 409	0.38 362	0.39 419	0.26 371	0.42 373	0.24 380	0.15 503	0.11 478	0.11 407	0.11 424	0.14 464	0.13 452

iResNetv2_ROB	0.27 404	0.26 504	0.72 502	0.23 334	0.13 268	0.29 367	0.18 231	0.52 457	0.49 484	0.37 432	0.45 445	0.39 419	0.25 361	0.34 337	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.12 431	0.09 321

xyz-stereo	1.40 605	0.10 102	17.09 639	0.18 65	0.07 1	4.78 623	0.18 231	0.29 166	0.34 309	0.36 425	2.81 622	0.40 434	0.29 422	0.56 438	0.24 380	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.06 109	0.06 61	0.05 27

G2L-Stereo_test	0.24 352	0.16 387	0.38 277	0.19 112	0.13 268	0.27 325	0.24 433	0.49 411	0.38 363	0.37 432	0.37 348	0.40 434	0.24 340	0.52 412	0.28 413	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.06 109	0.09 280	0.08 260

G2L-Stereo	0.25 380	0.16 387	0.47 382	0.22 282	0.14 313	0.25 291	0.18 231	0.46 380	0.35 325	0.33 372	0.37 348	0.40 434	0.22 308	0.60 458	0.30 433	0.10 369	0.09 426	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.09 321

TCMNet	0.33 468	0.23 484	0.72 502	0.29 513	0.30 559	0.40 482	0.28 484	0.50 421	0.47 466	0.37 432	0.45 445	0.40 434	0.29 422	0.60 458	0.39 479	0.14 490	0.13 507	0.15 507	0.14 504	0.17 503	0.15 485

GMStereo_Zeroshot	0.24 352	0.21 462	0.45 366	0.26 460	0.13 268	0.28 345	0.15 109	0.39 302	0.35 325	0.37 432	0.43 423	0.40 434	0.17 239	0.34 337	0.20 305	0.12 446	0.07 304	0.13 466	0.07 169	0.16 486	0.09 321

GwcNet-RSSM	0.26 396	0.17 406	0.46 374	0.21 220	0.13 268	0.28 345	0.23 411	0.44 359	0.42 409	0.31 337	0.45 445	0.40 434	0.26 371	0.55 427	0.28 413	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.10 386	0.09 280	0.08 260

NVstereo2D	0.31 450	0.16 387	0.54 430	0.24 387	0.22 509	0.42 493	0.28 484	0.58 520	0.56 524	0.28 260	0.38 362	0.40 434	0.30 436	0.71 505	0.28 413	0.13 465	0.08 391	0.13 466	0.10 386	0.19 524	0.16 494

G2L-ROB	0.23 321	0.15 361	0.41 323	0.19 112	0.12 189	0.27 325	0.21 359	0.47 388	0.33 299	0.34 392	0.31 278	0.41 441	0.22 308	0.49 397	0.26 403	0.09 320	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.10 377

UGAM	0.26 396	0.14 326	0.45 366	0.25 426	0.12 189	0.23 253	0.25 450	0.32 208	0.41 402	0.31 337	0.42 410	0.41 441	0.22 308	0.92 562	0.22 350	0.08 229	0.06 177	0.14 492	0.12 463	0.10 347	0.07 187

LL-Strereo	0.29 436	0.25 493	0.58 448	0.25 426	0.21 493	0.23 253	0.24 433	0.55 486	0.42 409	0.34 392	0.32 287	0.41 441	0.40 503	0.94 566	0.23 369	0.08 229	0.07 304	0.11 407	0.09 344	0.09 280	0.09 321

iinet-f	0.30 443	0.18 420	1.03 565	0.20 174	0.15 364	0.44 504	0.22 386	0.45 369	0.37 349	0.35 409	0.44 434	0.41 441	0.34 471	0.34 337	0.40 487	0.10 369	0.09 426	0.08 189	0.08 249	0.13 446	0.11 412

PSMNet-ADL	0.25 380	0.15 361	0.32 192	0.26 460	0.14 313	0.31 401	0.22 386	0.44 359	0.36 338	0.27 249	0.33 308	0.41 441	0.28 407	0.61 465	0.29 425	0.11 408	0.09 426	0.09 274	0.11 424	0.10 347	0.10 377

HGLStereo	0.27 404	0.14 326	0.46 374	0.24 387	0.21 493	0.33 421	0.23 411	0.50 421	0.42 409	0.35 409	0.48 468	0.41 441	0.33 462	0.45 382	0.33 453	0.11 408	0.10 456	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.12 435

FADNet-RVC	0.31 450	0.35 547	0.78 509	0.25 426	0.20 485	0.33 421	0.20 328	0.49 411	0.40 390	0.34 392	0.39 375	0.41 441	0.29 422	0.63 479	0.31 441	0.13 465	0.14 517	0.14 492	0.15 513	0.19 524	0.19 527

PA-Net	0.37 496	0.28 514	0.83 529	0.31 532	0.28 550	0.39 477	0.42 558	0.51 438	0.55 521	0.34 392	0.42 410	0.41 441	0.36 479	0.79 536	0.49 518	0.12 446	0.23 574	0.16 518	0.23 560	0.12 431	0.18 520
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet-Refined	0.27 404	0.17 406	0.35 228	0.25 426	0.14 313	0.37 460	0.21 359	0.47 388	0.41 402	0.44 504	0.51 479	0.41 441	0.28 407	0.45 382	0.37 469	0.09 320	0.06 177	0.11 407	0.11 424	0.10 347	0.10 377
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.27 404	0.13 283	0.45 366	0.26 460	0.19 467	0.24 273	0.14 82	0.45 369	0.43 416	0.39 462	0.48 468	0.42 450	0.27 390	0.32 324	0.29 425	0.20 549	0.12 495	0.17 524	0.16 525	0.16 486	0.20 537

CSP-Net	0.27 404	0.15 361	0.30 171	0.21 220	0.14 313	0.44 504	0.24 433	0.50 421	0.40 390	0.41 481	0.43 423	0.42 450	0.26 371	0.66 492	0.28 413	0.12 446	0.08 391	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.09 321

cf-r	0.24 352	0.15 361	0.44 355	0.21 220	0.14 313	0.27 325	0.22 386	0.42 339	0.40 390	0.30 319	0.42 410	0.42 450	0.26 371	0.43 375	0.25 390	0.11 408	0.06 177	0.08 189	0.10 386	0.08 206	0.08 260

NOSS_ROB	0.31 450	0.20 448	0.35 228	0.24 387	0.16 395	0.32 410	0.19 277	0.52 457	0.48 475	0.33 372	0.36 339	0.42 450	0.28 407	0.93 564	0.24 380	0.19 546	0.20 562	0.24 556	0.22 558	0.17 503	0.17 506

PSMNet-RUCA	0.37 496	0.41 565	0.66 484	0.46 578	0.41 573	0.34 434	0.25 450	0.57 511	0.45 443	0.39 462	0.52 487	0.43 454	0.33 462	0.41 370	0.29 425	0.25 564	0.14 517	0.33 578	0.21 550	0.31 572	0.22 551

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 443	0.20 448	0.70 498	0.21 220	0.17 418	0.46 512	0.27 468	0.50 421	0.49 484	0.42 491	0.55 501	0.43 454	0.30 436	0.46 385	0.38 471	0.09 320	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.11 395	0.10 377

hknet	0.25 380	0.14 326	0.40 300	0.25 426	0.15 364	0.35 449	0.21 359	0.56 502	0.37 349	0.34 392	0.35 329	0.43 454	0.27 390	0.37 354	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.09 280	0.09 321

AACVNet	0.26 396	0.16 387	0.37 258	0.22 282	0.14 313	0.29 367	0.19 277	0.41 325	0.31 278	0.38 447	0.42 410	0.43 454	0.28 407	0.73 512	0.25 390	0.11 408	0.08 391	0.11 407	0.09 344	0.13 446	0.11 412

UNet	0.28 425	0.14 326	0.69 491	0.23 334	0.20 485	0.44 504	0.22 386	0.50 421	0.40 390	0.34 392	0.39 375	0.43 454	0.33 462	0.40 368	0.31 441	0.09 320	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

CFNet-ft	0.24 352	0.15 361	0.35 228	0.18 65	0.15 364	0.30 385	0.21 359	0.39 302	0.36 338	0.28 260	0.40 386	0.43 454	0.25 361	0.47 389	0.24 380	0.12 446	0.07 304	0.12 445	0.11 424	0.12 431	0.09 321

FADNet	0.32 459	0.36 550	0.74 507	0.23 334	0.22 509	0.37 460	0.19 277	0.53 468	0.48 475	0.32 359	0.36 339	0.43 454	0.32 459	0.64 481	0.25 390	0.16 518	0.16 539	0.14 492	0.16 525	0.24 549	0.19 527

CFNet_RVC	0.24 352	0.15 361	0.35 228	0.18 65	0.15 364	0.30 385	0.21 359	0.39 302	0.36 338	0.28 260	0.40 386	0.43 454	0.25 361	0.47 389	0.24 380	0.12 446	0.07 304	0.12 445	0.11 424	0.12 431	0.09 321

CVANet_RVC	0.30 443	0.19 436	0.41 323	0.26 460	0.16 395	0.33 421	0.26 462	0.52 457	0.47 466	0.40 472	0.46 455	0.43 454	0.31 452	0.89 557	0.26 403	0.14 490	0.09 426	0.14 492	0.13 490	0.14 464	0.10 377

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 404	0.21 462	0.59 454	0.25 426	0.18 440	0.29 367	0.22 386	0.50 421	0.40 390	0.38 447	0.41 394	0.43 454	0.27 390	0.43 375	0.29 425	0.11 408	0.08 391	0.10 351	0.10 386	0.10 347	0.11 412
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 450	0.22 475	0.50 407	0.23 334	0.14 313	0.30 385	0.24 433	0.47 388	0.54 515	0.38 447	0.60 522	0.43 454	0.29 422	0.87 552	0.40 487	0.11 408	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.09 280	0.09 321

Anonymous_2	0.37 496	0.21 462	0.47 382	0.20 174	0.21 493	0.42 493	0.26 462	0.38 290	0.29 252	0.33 372	0.30 264	0.44 465	0.38 492	0.36 351	0.29 425	0.26 565	0.29 584	0.44 586	1.41 623	0.34 576	0.21 546

ADLNet	0.28 425	0.15 361	0.42 333	0.23 334	0.19 467	0.34 434	0.23 411	0.53 468	0.43 416	0.42 491	0.41 394	0.44 465	0.27 390	0.55 427	0.35 462	0.11 408	0.08 391	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.12 435

STTStereo	0.28 425	0.20 448	0.61 459	0.25 426	0.17 418	0.29 367	0.24 433	0.47 388	0.39 373	0.39 462	0.41 394	0.44 465	0.28 407	0.40 368	0.28 413	0.13 465	0.12 495	0.13 466	0.16 525	0.12 431	0.11 412

DRN-Test	0.33 468	0.17 406	0.61 459	0.27 488	0.19 467	0.46 512	0.29 490	0.65 557	0.51 496	0.47 520	0.46 455	0.44 465	0.34 471	0.62 473	0.41 495	0.12 446	0.08 391	0.13 466	0.12 463	0.12 431	0.10 377

w-ln-seven-2	0.36 486	0.29 522	1.06 567	0.27 488	0.18 440	0.37 460	0.30 501	0.50 421	0.54 515	0.45 508	0.55 501	0.45 469	0.41 507	0.62 473	0.49 518	0.10 369	0.10 456	0.12 445	0.11 424	0.14 464	0.11 412

coex_refinement	0.26 396	0.16 387	0.36 247	0.23 334	0.15 364	0.31 401	0.20 328	0.49 411	0.42 409	0.35 409	0.42 410	0.45 469	0.27 390	0.55 427	0.33 453	0.10 369	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.10 347	0.10 377

GASNet	0.36 486	0.46 569	0.88 541	0.34 547	0.23 522	0.35 449	0.22 386	0.60 535	0.53 510	0.40 472	0.37 348	0.45 469	0.30 436	0.79 536	0.35 462	0.15 503	0.10 456	0.14 492	0.14 504	0.22 543	0.12 435

dad	0.28 425	0.31 536	0.44 355	0.21 220	0.14 313	0.30 385	0.20 328	0.33 224	0.49 484	0.44 504	0.44 434	0.45 469	0.21 295	0.41 370	0.26 403	0.20 549	0.11 478	0.20 544	0.11 424	0.14 464	0.10 377

ADLNet2	0.30 443	0.17 406	0.72 502	0.23 334	0.17 418	0.36 454	0.24 433	0.52 457	0.51 496	0.32 359	0.38 362	0.45 469	0.30 436	0.69 499	0.35 462	0.10 369	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.12 431	0.10 377

Syn2CoEx	0.36 486	0.31 536	0.78 509	0.34 547	0.21 493	0.41 486	0.28 484	0.61 539	0.49 484	0.42 491	0.56 508	0.45 469	0.44 522	0.69 499	0.38 471	0.17 529	0.14 517	0.15 507	0.12 463	0.13 446	0.12 435

psm_up	0.29 436	0.16 387	0.41 323	0.26 460	0.17 418	0.32 410	0.26 462	0.55 486	0.43 416	0.36 425	0.40 386	0.45 469	0.37 488	0.58 449	0.30 433	0.11 408	0.12 495	0.13 466	0.12 463	0.10 347	0.10 377

CBMV_ROB	0.33 468	0.18 420	0.53 427	0.21 220	0.14 313	0.33 421	0.20 328	0.51 438	0.45 443	0.51 532	0.55 501	0.45 469	0.42 516	0.71 505	0.32 446	0.18 540	0.19 557	0.23 554	0.21 550	0.14 464	0.15 485

SACVNet	0.30 443	0.20 448	0.41 323	0.25 426	0.18 440	0.34 434	0.25 450	0.52 457	0.40 390	0.41 481	0.44 434	0.46 477	0.32 459	0.71 505	0.25 390	0.13 465	0.10 456	0.12 445	0.12 463	0.16 486	0.17 506

ADCP+	0.45 534	0.24 488	1.15 578	0.25 426	0.22 509	0.56 546	0.39 549	0.54 476	0.51 496	0.44 504	0.51 479	0.46 477	0.52 548	0.56 438	1.89 612	0.10 369	0.08 391	0.11 407	0.10 386	0.14 464	0.13 452

DCVSM-stereo	0.24 352	0.13 283	0.52 423	0.20 174	0.14 313	0.26 314	0.13 54	0.34 232	0.34 309	0.41 481	0.33 308	0.47 479	0.29 422	0.30 310	0.22 350	0.10 369	0.10 456	0.11 407	0.10 386	0.12 431	0.15 485

SQANet	0.40 514	0.48 573	0.67 485	0.48 580	0.39 570	0.48 524	0.22 386	0.51 438	0.43 416	0.40 472	0.47 462	0.47 479	0.33 462	0.54 425	0.32 446	0.36 585	0.15 532	0.40 584	0.21 550	0.45 584	0.31 577

ssnet_v2	0.28 425	0.16 387	0.44 355	0.22 282	0.15 364	0.40 482	0.30 501	0.57 511	0.46 461	0.38 447	0.36 339	0.47 479	0.29 422	0.38 359	0.39 479	0.13 465	0.11 478	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.11 412

Consistency-Raft	0.55 558	0.48 573	1.02 563	0.45 576	0.49 584	0.49 529	0.47 571	0.72 577	0.72 561	0.45 508	0.82 565	0.47 479	0.60 560	0.50 401	0.63 546	0.39 589	0.39 594	0.44 586	0.51 598	0.52 588	0.37 583

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 486	0.36 550	0.53 427	0.34 547	0.19 467	0.51 534	0.24 433	0.55 486	0.38 363	0.41 481	0.47 462	0.47 479	0.27 390	0.73 512	0.30 433	0.36 585	0.19 557	0.27 559	0.17 534	0.26 559	0.23 558

RASNet	0.28 425	0.14 326	0.44 355	0.22 282	0.18 440	0.32 410	0.19 277	0.48 401	0.38 363	0.29 288	0.43 423	0.47 479	0.37 488	0.79 536	0.36 468	0.09 320	0.07 304	0.07 103	0.09 344	0.07 134	0.07 187

STTRV1_RVC	0.42 519	0.32 541	0.89 544	0.29 513	0.36 568	0.49 529	0.31 506	0.61 539	0.53 510	0.46 512	0.56 508	0.47 479	0.43 520	1.00 575	0.39 479	0.27 570	0.21 564	0.20 544	0.18 540	0.25 551	0.17 506

DStereoO	0.46 536	0.32 541	0.51 417	0.36 558	0.29 558	0.38 468	0.45 564	0.55 486	0.60 534	0.47 520	0.49 470	0.48 486	0.73 577	0.59 455	0.69 554	0.81 608	0.18 552	0.38 581	0.19 545	0.46 585	0.20 537

DDVS	0.25 380	0.15 361	0.39 292	0.24 387	0.17 418	0.34 434	0.21 359	0.41 325	0.30 266	0.33 372	0.41 394	0.48 486	0.21 295	0.52 412	0.27 409	0.11 408	0.09 426	0.11 407	0.09 344	0.13 446	0.14 473

CRFU-Net	0.28 425	0.14 326	0.45 366	0.25 426	0.15 364	0.45 510	0.23 411	0.50 421	0.30 266	0.43 497	0.41 394	0.48 486	0.46 531	0.43 375	0.29 425	0.11 408	0.10 456	0.09 274	0.08 249	0.10 347	0.10 377

APVNet	0.36 486	0.20 448	0.70 498	0.26 460	0.22 509	0.52 543	0.35 529	0.61 539	0.44 431	0.38 447	0.52 487	0.48 486	0.38 492	0.84 548	0.46 513	0.13 465	0.14 517	0.15 507	0.16 525	0.16 486	0.15 485

CC-Net-ROB	0.43 525	0.47 571	0.65 479	0.37 564	0.23 522	0.51 534	0.29 490	0.66 563	0.49 484	0.46 512	0.51 479	0.48 486	0.38 492	0.96 570	0.35 462	0.34 583	0.23 574	0.55 592	0.25 567	0.31 572	0.20 537

StereoDRNet	0.32 459	0.22 475	0.61 459	0.27 488	0.21 493	0.42 493	0.30 501	0.61 539	0.48 475	0.46 512	0.39 375	0.48 486	0.30 436	0.57 442	0.40 487	0.11 408	0.09 426	0.12 445	0.11 424	0.12 431	0.10 377

DStereoSA	0.81 587	0.37 555	1.08 569	0.51 584	0.65 597	0.67 564	1.44 623	0.74 579	1.06 595	0.54 546	1.67 607	0.49 492	1.78 613	0.96 570	1.69 607	0.28 574	0.43 597	0.27 559	0.51 598	0.40 581	0.58 601

zh-mn7	0.46 536	0.45 568	1.48 595	0.25 426	0.19 467	0.44 504	0.29 490	0.56 502	0.82 573	0.65 563	0.96 576	0.49 492	0.38 492	0.88 555	0.63 546	0.12 446	0.10 456	0.11 407	0.11 424	0.13 446	0.14 473

fast-acv-ft	0.31 450	0.20 448	0.81 522	0.24 387	0.18 440	0.46 512	0.27 468	0.41 325	0.49 484	0.39 462	0.55 501	0.49 492	0.35 475	0.37 354	0.38 471	0.11 408	0.11 478	0.11 407	0.12 463	0.12 431	0.09 321

S-Stereo	0.38 503	0.20 448	1.05 566	0.27 488	0.22 509	0.38 468	0.32 513	0.55 486	0.66 548	0.39 462	0.59 517	0.49 492	0.41 507	0.75 521	0.40 487	0.12 446	0.15 532	0.13 466	0.13 490	0.16 486	0.21 546

RTSC	0.39 508	0.28 514	0.78 509	0.27 488	0.18 440	0.49 529	0.22 386	0.59 526	0.84 580	0.55 548	0.53 494	0.49 492	0.36 479	0.67 496	0.82 565	0.13 465	0.10 456	0.11 407	0.12 463	0.17 503	0.17 506

NaN_ROB	0.41 516	0.28 514	0.62 467	0.30 526	0.19 467	0.51 534	0.47 571	0.58 520	0.59 530	0.56 549	0.47 462	0.49 492	0.41 507	1.21 591	0.64 548	0.12 446	0.18 552	0.12 445	0.13 490	0.11 395	0.14 473

MDST_ROB	0.48 542	0.14 326	0.95 554	0.30 526	0.21 493	1.33 606	0.32 513	0.77 582	0.56 524	1.06 595	0.71 550	0.49 492	0.35 475	1.26 594	0.38 471	0.13 465	0.11 478	0.16 518	0.13 490	0.12 431	0.12 435

PSMNet_ROB	0.33 468	0.24 488	0.54 430	0.31 532	0.21 493	0.42 493	0.43 560	0.59 526	0.47 466	0.37 432	0.44 434	0.49 492	0.31 452	0.64 481	0.43 499	0.14 490	0.10 456	0.15 507	0.14 504	0.13 446	0.11 412

Wz-Net-LNSev	0.34 476	0.29 522	0.91 547	0.26 460	0.21 493	0.47 518	0.31 506	0.54 476	0.54 515	0.44 504	0.52 487	0.50 500	0.35 475	0.39 361	0.39 479	0.11 408	0.11 478	0.10 351	0.09 344	0.14 464	0.13 452

HSM-Net_RVC	0.27 404	0.11 175	0.42 333	0.19 112	0.11 130	0.34 434	0.20 328	0.62 548	0.43 416	0.40 472	0.43 423	0.50 500	0.26 371	0.76 526	0.22 350	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.43 525	0.47 571	0.69 491	0.38 566	0.20 485	0.51 534	0.48 575	0.66 563	0.66 548	0.46 512	0.46 455	0.50 500	0.44 522	0.90 560	0.39 479	0.27 570	0.21 564	0.32 576	0.18 540	0.27 564	0.22 551
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CBMV	0.33 468	0.21 462	0.54 430	0.23 334	0.13 268	0.42 493	0.33 523	0.53 468	0.48 475	0.52 538	0.49 470	0.50 500	0.41 507	0.56 438	0.31 441	0.15 503	0.16 539	0.18 532	0.16 525	0.13 446	0.13 452
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 459	0.22 475	0.58 448	0.27 488	0.23 522	0.48 524	0.27 468	0.51 438	0.45 443	0.48 524	0.56 508	0.51 504	0.30 436	0.39 361	0.40 487	0.13 465	0.16 539	0.13 466	0.12 463	0.13 446	0.12 435

YMNet_1	0.32 459	0.22 475	0.58 448	0.27 488	0.23 522	0.48 524	0.27 468	0.51 438	0.45 443	0.48 524	0.56 508	0.51 504	0.30 436	0.39 361	0.40 487	0.13 465	0.16 539	0.13 466	0.12 463	0.13 446	0.12 435

UGAM-zero	0.23 321	0.10 102	0.54 430	0.19 112	0.13 268	0.21 202	0.14 82	0.44 359	0.22 144	0.28 260	0.28 238	0.51 504	0.33 462	0.65 488	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.08 249	0.06 61	0.07 187

GwcNet	0.35 481	0.23 484	0.88 541	0.25 426	0.24 530	0.48 524	0.27 468	0.55 486	0.57 527	0.38 447	0.52 487	0.51 504	0.32 459	0.60 458	0.41 495	0.13 465	0.11 478	0.12 445	0.11 424	0.13 446	0.14 473

DLCB_ROB	0.28 425	0.16 387	0.34 219	0.27 488	0.16 395	0.38 468	0.25 450	0.48 401	0.43 416	0.46 512	0.46 455	0.51 504	0.33 462	0.53 419	0.33 453	0.10 369	0.10 456	0.11 407	0.11 424	0.10 347	0.09 321

PWC_ROB	0.38 503	0.29 522	0.69 491	0.25 426	0.20 485	0.38 468	0.19 277	0.58 520	0.67 551	0.57 551	0.85 568	0.51 504	0.40 503	0.71 505	0.52 527	0.13 465	0.09 426	0.14 492	0.10 386	0.17 503	0.14 473

zh-sn7	0.48 542	0.51 580	1.43 594	0.29 513	0.20 485	0.47 518	0.39 549	0.57 511	0.62 540	0.52 538	0.81 563	0.52 510	0.56 553	1.05 580	0.87 569	0.12 446	0.13 507	0.13 466	0.13 490	0.17 503	0.16 494

DGSMNet	0.61 568	0.29 522	0.91 547	0.51 584	0.70 599	0.62 559	1.38 622	0.59 526	0.55 521	0.37 432	0.61 529	0.52 510	0.33 462	0.65 488	0.43 499	0.53 591	0.60 612	0.67 597	0.61 607	0.63 595	0.61 608

aanetorigin	0.39 508	0.29 522	1.09 570	0.24 387	0.19 467	0.28 345	0.37 538	0.33 224	0.47 466	0.94 587	0.82 565	0.52 510	0.54 549	0.49 397	0.50 524	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.16 486	0.15 485

ac_64	0.27 404	0.13 283	0.41 323	0.24 387	0.17 418	0.36 454	0.22 386	0.46 380	0.33 299	0.35 409	0.36 339	0.52 510	0.30 436	0.62 473	0.32 446	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.09 280	0.08 260

SGM-Forest	0.36 486	0.17 406	0.47 382	0.23 334	0.16 395	0.45 510	0.41 555	0.55 486	0.48 475	0.52 538	0.60 522	0.52 510	0.41 507	0.85 549	0.50 524	0.17 529	0.17 546	0.17 524	0.15 513	0.15 478	0.15 485
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-mn7	0.44 531	0.40 561	1.09 570	0.25 426	0.18 440	0.61 557	0.34 525	0.56 502	0.93 588	0.43 497	0.96 576	0.53 515	0.39 498	0.94 566	0.59 537	0.10 369	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.14 464	0.13 452

w-ln-seven	0.42 519	0.30 529	1.18 579	0.26 460	0.22 509	0.58 550	0.31 506	0.62 548	0.81 572	0.58 552	0.61 529	0.53 515	0.36 479	0.57 442	0.65 550	0.11 408	0.10 456	0.13 466	0.12 463	0.15 478	0.13 452

Wz-Net-MNSev	0.36 486	0.26 504	0.79 516	0.26 460	0.21 493	0.59 553	0.38 544	0.55 486	0.56 524	0.48 524	0.54 497	0.53 515	0.36 479	0.60 458	0.44 504	0.11 408	0.09 426	0.11 407	0.11 424	0.15 478	0.13 452

hitnet-ft	0.29 436	0.17 406	0.40 300	0.19 112	0.14 313	0.39 477	0.23 411	0.44 359	0.41 402	0.36 425	0.46 455	0.53 515	0.34 471	0.76 526	0.32 446	0.14 490	0.10 456	0.13 466	0.10 386	0.15 478	0.13 452

anonymity	0.56 559	0.54 583	0.70 498	0.47 579	0.61 594	0.56 546	0.43 560	0.69 572	0.49 484	0.63 559	0.55 501	0.54 519	0.60 560	0.61 465	0.57 531	0.55 594	0.53 605	0.50 589	0.54 602	0.51 587	0.56 598

AnyNet_C32	0.51 552	0.40 561	1.10 574	0.29 513	0.28 550	0.59 553	0.58 586	0.54 476	0.60 534	0.62 557	0.66 540	0.54 519	0.54 549	0.78 534	1.74 609	0.15 503	0.14 517	0.15 507	0.17 534	0.20 533	0.20 537

MultiAttention	1.02 598	0.13 283	0.43 346	0.35 556	0.43 577	5.36 624	1.71 624	0.69 572	0.53 510	0.36 425	0.63 535	0.55 521	0.22 308	7.60 633	0.43 499	0.09 320	0.06 177	0.14 492	0.24 562	0.26 559	0.30 574

PAM	0.23 321	0.10 102	0.63 470	0.22 282	0.15 364	0.34 434	0.21 359	0.37 284	0.22 144	0.31 337	0.27 232	0.55 521	0.26 371	0.26 242	0.17 229	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.09 344	0.07 134	0.09 321

ADCL	0.47 539	0.22 475	1.00 560	0.27 488	0.19 467	0.74 572	0.64 591	0.54 476	0.69 556	0.56 549	0.71 550	0.55 521	0.60 560	0.60 458	1.43 600	0.11 408	0.09 426	0.13 466	0.13 490	0.14 464	0.14 473

GANet	0.36 486	0.22 475	0.49 396	0.29 513	0.17 418	0.41 486	0.38 544	0.57 511	0.45 443	0.46 512	0.75 556	0.55 521	0.40 503	0.94 566	0.41 495	0.13 465	0.13 507	0.13 466	0.11 424	0.14 464	0.11 412

PAM_32	0.23 321	0.10 102	0.63 470	0.21 220	0.14 313	0.33 421	0.19 277	0.36 274	0.23 165	0.29 288	0.28 238	0.56 525	0.28 407	0.27 262	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.09 344	0.07 134	0.09 321

CBFPSM	0.27 404	0.16 387	0.67 485	0.20 174	0.14 313	0.38 468	0.25 450	0.40 313	0.36 338	0.33 372	0.36 339	0.56 525	0.38 492	0.32 324	0.38 471	0.08 229	0.08 391	0.07 103	0.08 249	0.09 280	0.11 412

ccnet	0.42 519	0.31 536	0.48 391	0.27 488	0.32 563	0.60 556	0.32 513	0.65 557	0.46 461	0.53 544	0.66 540	0.56 525	0.45 525	0.72 510	0.61 541	0.26 565	0.19 557	0.24 556	0.21 550	0.26 559	0.22 551

NCC-stereo	0.39 508	0.25 493	0.69 491	0.32 538	0.28 550	0.46 512	0.36 534	0.65 557	0.52 505	0.40 472	0.57 512	0.56 525	0.47 534	0.73 512	0.45 507	0.17 529	0.14 517	0.18 532	0.25 567	0.16 486	0.16 494

Abc-Net	0.39 508	0.25 493	0.69 491	0.32 538	0.28 550	0.46 512	0.36 534	0.65 557	0.52 505	0.40 472	0.57 512	0.56 525	0.47 534	0.73 512	0.45 507	0.17 529	0.14 517	0.18 532	0.25 567	0.16 486	0.16 494
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DDUNet	0.41 516	0.50 578	0.48 391	0.44 575	0.39 570	0.46 512	0.32 513	0.50 421	0.43 416	0.45 508	0.52 487	0.57 530	0.36 479	0.48 392	0.33 453	0.33 582	0.21 564	0.55 592	0.25 567	0.37 580	0.32 580

XQC	0.43 525	0.37 555	0.96 556	0.34 547	0.25 538	0.53 544	0.34 525	0.60 535	0.73 564	0.51 532	0.46 455	0.57 530	0.47 534	0.70 502	0.72 556	0.17 529	0.12 495	0.18 532	0.15 513	0.25 551	0.23 558

RYNet	0.37 496	0.18 420	0.59 454	0.25 426	0.28 550	0.61 557	0.32 513	0.59 526	0.59 530	0.41 481	0.38 362	0.57 530	0.39 498	0.87 552	0.53 529	0.11 408	0.08 391	0.12 445	0.11 424	0.18 517	0.18 520

Nwc_Net	0.37 496	0.25 493	0.68 490	0.31 532	0.24 530	0.44 504	0.30 501	0.65 557	0.50 492	0.37 432	0.69 549	0.58 533	0.45 525	0.60 458	0.40 487	0.15 503	0.12 495	0.19 540	0.21 550	0.14 464	0.13 452

XPNet_ROB	0.33 468	0.20 448	0.43 346	0.27 488	0.18 440	0.37 460	0.31 506	0.55 486	0.50 492	0.51 532	0.53 494	0.58 533	0.37 488	0.63 479	0.45 507	0.17 529	0.12 495	0.13 466	0.12 463	0.15 478	0.14 473

UDG	0.40 514	0.46 569	0.49 396	0.40 570	0.35 567	0.47 518	0.27 468	0.54 476	0.47 466	0.39 462	0.45 445	0.59 535	0.44 522	0.46 385	0.39 479	0.26 565	0.19 557	0.48 588	0.22 558	0.34 576	0.26 568

SHD	0.42 519	0.27 511	0.81 522	0.31 532	0.25 538	0.42 493	0.22 386	0.66 563	0.94 590	0.63 559	0.60 522	0.59 535	0.47 534	0.59 455	0.58 536	0.15 503	0.13 507	0.16 518	0.16 525	0.20 533	0.22 551

DANet	0.35 481	0.23 484	0.60 456	0.36 558	0.22 509	0.39 477	0.25 450	0.48 401	0.43 416	0.52 538	0.50 473	0.59 535	0.41 507	0.76 526	0.49 518	0.13 465	0.11 478	0.14 492	0.12 463	0.17 503	0.15 485
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FAT-Stereo	0.36 486	0.18 420	0.73 506	0.26 460	0.18 440	0.33 421	0.29 490	0.60 535	0.59 530	0.46 512	0.60 522	0.60 538	0.50 543	0.61 465	0.34 458	0.13 465	0.14 517	0.13 466	0.12 463	0.14 464	0.18 520

RTS	0.78 585	0.48 573	4.68 619	0.34 547	0.28 550	1.12 595	0.46 567	0.62 548	1.03 592	0.73 570	0.89 573	0.60 538	0.59 558	1.61 604	1.16 591	0.14 490	0.11 478	0.15 507	0.15 513	0.21 536	0.19 527

RTSA	0.78 585	0.48 573	4.68 619	0.34 547	0.28 550	1.12 595	0.46 567	0.62 548	1.03 592	0.73 570	0.89 573	0.60 538	0.59 558	1.61 604	1.16 591	0.14 490	0.11 478	0.15 507	0.15 513	0.21 536	0.19 527

DPSNet	0.47 539	0.24 488	0.93 551	0.27 488	0.20 485	0.75 574	0.57 585	0.84 592	0.79 570	0.47 520	0.51 479	0.60 538	0.69 573	0.87 552	0.71 555	0.16 518	0.13 507	0.12 445	0.10 386	0.25 551	0.21 546

RP	0.35 481	0.22 475	0.51 417	0.31 532	0.24 530	0.37 460	0.28 484	0.50 421	0.58 529	0.40 472	0.63 535	0.61 542	0.47 534	0.61 465	0.39 479	0.16 518	0.15 532	0.17 524	0.15 513	0.17 503	0.17 506

NCCL2	0.35 481	0.26 504	0.49 396	0.36 558	0.22 509	0.41 486	0.41 555	0.53 468	0.42 409	0.47 520	0.46 455	0.61 542	0.39 498	0.55 427	0.37 469	0.16 518	0.13 507	0.21 547	0.21 550	0.16 486	0.16 494

Wz-Net-SNSev	0.43 525	0.41 565	1.27 587	0.30 526	0.21 493	0.44 504	0.41 555	0.61 539	0.65 546	0.46 512	0.65 538	0.62 544	0.39 498	0.74 520	0.59 537	0.12 446	0.11 478	0.12 445	0.13 490	0.16 486	0.14 473

EDNetEfficient	0.63 569	0.37 555	2.40 610	0.26 460	0.25 538	0.38 468	0.49 577	0.41 325	1.06 595	1.38 605	0.87 572	0.62 544	0.95 591	0.65 488	1.65 604	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.11 424	0.19 524	0.17 506

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 552	0.50 578	0.86 538	0.39 568	0.24 530	0.84 582	0.55 583	0.56 502	0.62 540	0.60 554	0.68 545	0.62 544	0.42 516	1.13 586	0.43 499	0.23 554	0.27 580	0.27 559	0.35 582	0.25 551	0.29 573

RGC	0.39 508	0.32 541	0.64 478	0.34 547	0.27 545	0.40 482	0.29 490	0.57 511	0.53 510	0.45 508	0.64 537	0.62 544	0.45 525	0.72 510	0.39 479	0.15 503	0.15 532	0.21 547	0.20 547	0.18 517	0.19 527

ADCMid	0.49 545	0.34 545	1.13 575	0.26 460	0.21 493	0.51 534	0.37 538	0.57 511	0.54 515	0.75 574	0.66 540	0.62 544	0.64 570	0.64 481	1.68 605	0.13 465	0.12 495	0.17 524	0.17 534	0.20 533	0.17 506

PASM	0.45 534	0.35 547	0.90 545	0.35 556	0.33 564	0.39 477	0.38 544	0.50 421	0.61 538	0.52 538	0.51 479	0.62 544	0.45 525	0.93 564	0.48 516	0.26 565	0.29 584	0.29 571	0.33 580	0.29 570	0.26 568

DISCO	0.32 459	0.13 283	0.51 417	0.25 426	0.16 395	0.48 524	0.25 450	0.50 421	0.57 527	0.37 432	0.45 445	0.62 544	0.36 479	0.64 481	0.49 518	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.12 431	0.11 412

ETE_ROB	0.34 476	0.26 504	0.45 366	0.29 513	0.18 440	0.40 482	0.37 538	0.57 511	0.47 466	0.50 527	0.50 473	0.62 544	0.36 479	0.55 427	0.38 471	0.13 465	0.10 456	0.14 492	0.12 463	0.16 486	0.16 494

LSM	1.64 613	0.40 561	2.56 612	2.02 623	17.61 637	0.51 534	0.52 580	0.61 539	0.76 566	0.82 579	1.11 584	0.63 552	0.54 549	0.75 521	0.49 518	0.16 518	0.24 576	0.18 532	0.21 550	0.25 551	2.42 628

PDISCO_ROB	0.43 525	0.30 529	0.67 485	0.43 573	0.36 568	0.67 564	0.32 513	0.72 577	0.76 566	0.43 497	0.53 494	0.63 552	0.40 503	0.66 492	0.47 515	0.21 551	0.12 495	0.21 547	0.19 545	0.25 551	0.20 537

G-Net	0.46 536	0.25 493	0.86 538	0.34 547	0.28 550	0.90 587	0.35 529	0.47 388	0.45 443	0.68 566	1.22 588	0.64 554	0.60 560	0.61 465	0.57 531	0.16 518	0.14 517	0.17 524	0.13 490	0.22 543	0.19 527

Ntro	0.58 563	0.64 590	0.92 549	0.66 594	0.50 585	0.77 575	0.36 534	0.66 563	0.70 558	0.50 527	0.59 517	0.65 555	0.51 546	0.75 521	0.45 507	0.56 595	0.32 588	0.56 595	0.34 581	0.63 595	0.46 593

AF-Net	0.37 496	0.26 504	0.56 440	0.32 538	0.23 522	0.41 486	0.29 490	0.61 539	0.64 545	0.42 491	0.68 545	0.65 555	0.49 541	0.57 442	0.44 504	0.15 503	0.11 478	0.19 540	0.14 504	0.15 478	0.13 452

FBW_ROB	0.43 525	0.26 504	0.54 430	0.31 532	0.20 485	0.51 534	0.32 513	0.70 574	0.60 534	0.59 553	0.55 501	0.65 555	0.41 507	1.40 601	0.51 526	0.13 465	0.17 546	0.21 547	0.16 525	0.17 503	0.18 520

CSAN	0.50 548	0.35 547	0.78 509	0.36 558	0.23 522	0.56 546	0.59 588	0.61 539	0.70 558	0.64 561	0.78 560	0.65 555	0.60 560	1.38 600	0.62 543	0.21 551	0.17 546	0.20 544	0.20 547	0.18 517	0.18 520

otaku	0.57 562	0.62 589	0.87 540	0.63 593	0.44 580	0.73 570	0.37 538	0.65 557	0.66 548	0.51 532	0.75 556	0.66 559	0.45 525	0.69 499	0.46 513	0.53 591	0.34 590	0.55 592	0.35 582	0.60 593	0.45 590

ACV-stereo	0.29 436	0.18 420	0.79 516	0.23 334	0.16 395	0.47 518	0.19 277	0.36 274	0.34 309	0.29 288	0.33 308	0.67 560	0.42 516	0.54 425	0.30 433	0.10 369	0.09 426	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.11 412

stereogan	0.37 496	0.17 406	0.65 479	0.27 488	0.22 509	0.62 559	0.26 462	0.59 526	0.63 544	0.43 497	0.60 522	0.67 560	0.42 516	0.68 497	0.35 462	0.13 465	0.14 517	0.14 492	0.12 463	0.19 524	0.17 506

ADCPNet	0.48 542	0.29 522	1.60 599	0.27 488	0.23 522	0.70 569	0.38 544	0.53 468	0.51 496	0.51 532	0.59 517	0.67 560	0.56 553	0.60 458	1.14 587	0.15 503	0.18 552	0.14 492	0.23 560	0.19 524	0.19 527

HSM	0.28 425	0.16 387	0.35 228	0.20 174	0.15 364	0.33 421	0.19 277	0.53 468	0.37 349	0.36 425	0.38 362	0.67 560	0.31 452	0.89 557	0.23 369	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.08 260

WZ-Net	0.52 556	0.38 559	1.90 603	0.30 526	0.24 530	0.57 549	0.48 575	0.62 548	0.78 569	0.50 527	0.71 550	0.68 564	0.54 549	0.98 574	0.84 566	0.13 465	0.10 456	0.11 407	0.12 463	0.19 524	0.20 537

ADCS	0.58 563	0.40 561	1.35 592	0.29 513	0.24 530	0.55 545	0.45 564	0.67 568	0.83 577	0.76 576	0.71 550	0.68 564	0.60 560	0.76 526	2.23 618	0.16 518	0.16 539	0.16 518	0.17 534	0.22 543	0.22 551

MFMNet_re	0.72 578	0.76 596	0.99 559	0.62 592	0.70 599	0.77 575	0.67 592	0.75 580	0.83 577	0.78 578	0.86 569	0.69 566	0.78 579	0.71 505	0.61 541	0.66 600	0.59 611	0.61 596	0.58 606	0.68 601	0.71 612

DispFullNet	0.66 572	0.89 603	1.59 598	0.77 600	1.21 617	0.51 534	0.23 411	0.59 526	0.72 561	0.69 568	0.61 529	0.69 566	0.91 590	0.79 536	0.48 516	0.27 570	0.12 495	0.73 600	0.30 579	0.65 598	0.40 586

LALA_ROB	0.36 486	0.25 493	0.46 374	0.30 526	0.21 493	0.47 518	0.39 549	0.61 539	0.51 496	0.52 538	0.51 479	0.69 566	0.36 479	0.50 401	0.43 499	0.17 529	0.11 478	0.16 518	0.14 504	0.17 503	0.15 485

Wz-Net-TNSev	0.51 552	0.58 585	1.61 601	0.25 426	0.21 493	0.65 561	0.45 564	0.63 555	0.69 556	0.51 532	0.54 497	0.71 569	0.60 560	1.00 575	0.77 560	0.15 503	0.15 532	0.13 466	0.15 513	0.21 536	0.20 537

psmorigin	0.50 548	0.25 493	3.03 615	0.24 387	0.19 467	0.38 468	0.22 386	0.50 421	0.44 431	0.64 561	0.68 545	0.71 569	0.51 546	0.85 549	0.45 507	0.14 490	0.17 546	0.13 466	0.14 504	0.16 486	0.21 546

edge stereo	0.39 508	0.22 475	0.81 522	0.27 488	0.22 509	0.37 460	0.24 433	0.56 502	0.54 515	0.53 544	0.60 522	0.71 569	0.50 543	0.78 534	0.40 487	0.16 518	0.14 517	0.19 540	0.14 504	0.16 486	0.17 506

AnyNet_C01	0.65 571	0.58 585	2.60 613	0.32 538	0.26 542	0.88 585	0.61 589	0.63 555	0.62 540	0.68 566	0.96 576	0.76 572	0.60 560	0.96 570	1.43 600	0.16 518	0.16 539	0.17 524	0.17 534	0.23 546	0.23 558

PVD	0.58 563	0.34 545	0.84 534	0.39 568	0.31 562	0.59 553	0.47 571	0.80 587	1.25 602	0.92 585	1.09 582	0.79 573	0.82 584	0.85 549	0.76 557	0.21 551	0.18 552	0.22 553	0.18 540	0.27 564	0.35 582

RainbowNet	0.72 578	0.89 603	1.02 563	0.82 601	0.63 596	0.78 578	0.52 580	0.81 589	0.93 588	0.60 554	0.79 561	0.80 574	0.60 560	0.80 540	0.57 531	0.78 606	0.55 608	0.78 603	0.49 595	0.76 604	0.58 601

EDNetEfficientorigin	7.51 629	0.52 582	140.47 654	0.25 426	0.17 418	0.42 493	0.29 490	0.47 388	1.03 592	1.28 602	1.02 580	0.83 575	0.84 586	0.75 521	0.99 577	0.10 369	0.09 426	0.12 445	0.10 386	0.21 536	0.22 551

MFN_U_SF_RVC	0.56 559	0.51 580	1.19 580	0.38 566	0.22 509	0.69 566	0.27 468	0.80 587	0.67 551	0.73 570	0.74 555	0.87 576	0.61 569	0.81 543	0.76 557	0.29 577	0.27 580	0.32 576	0.37 586	0.32 575	0.31 577

MADNet+	1.01 596	1.16 615	4.72 621	0.70 596	0.47 582	1.24 602	0.96 611	0.97 599	0.89 582	0.65 563	0.77 559	0.87 576	0.85 588	2.09 614	1.68 605	0.38 588	0.39 594	0.31 575	0.27 575	0.43 582	0.39 585

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 574	0.64 590	1.06 567	0.45 576	0.27 545	1.40 610	0.58 586	0.78 583	0.92 586	0.84 580	0.86 569	0.88 578	0.68 572	1.33 599	0.68 553	0.37 587	0.29 584	0.34 579	0.36 585	0.43 582	0.37 583

SAMSARA	0.56 559	0.39 560	0.80 519	0.60 591	0.46 581	1.00 591	1.23 621	0.67 568	0.68 554	0.71 569	0.54 497	0.89 579	0.57 556	0.81 543	0.62 543	0.19 546	0.22 569	0.18 532	0.18 540	0.27 564	0.25 566

SANet	0.53 557	0.28 514	0.96 556	0.26 460	0.15 364	0.69 566	0.44 563	0.67 568	1.34 605	0.67 565	0.98 579	0.94 580	0.71 575	0.89 557	0.76 557	0.14 490	0.12 495	0.12 445	0.11 424	0.17 503	0.16 494

SPS-STEREO	0.69 575	0.61 588	0.98 558	0.52 587	0.57 591	0.74 572	0.50 578	0.78 583	0.62 540	0.95 589	0.86 569	0.94 580	0.70 574	1.01 577	0.87 569	0.58 597	0.51 602	0.50 589	0.50 597	0.55 590	0.58 601
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	0.72 578	0.81 598	1.33 591	0.72 598	0.50 585	0.80 580	0.31 506	0.71 576	0.80 571	0.50 527	0.72 554	0.95 582	0.43 520	0.96 570	1.20 595	1.13 620	0.21 564	0.76 602	0.45 591	0.65 598	0.46 593

coex-ft	3.44 621	0.73 595	48.55 652	0.24 387	0.19 467	0.50 533	0.43 560	0.47 388	2.40 617	7.03 632	1.20 587	0.97 583	2.23 618	0.73 512	1.92 613	0.12 446	0.15 532	0.14 492	0.12 463	0.21 536	0.43 588

MSAF-DinoV2	0.76 584	0.44 567	1.98 604	0.49 583	0.16 395	0.58 550	0.31 506	0.81 589	0.83 577	0.41 481	0.52 487	0.98 584	0.58 557	4.97 628	1.03 579	0.11 408	0.07 304	0.10 351	0.24 562	0.27 564	0.26 568

NVStereoNet_ROB	0.67 573	0.49 577	0.83 529	0.48 580	0.40 572	0.51 534	0.46 567	0.70 574	0.77 568	0.84 580	1.72 608	1.02 585	0.83 585	1.23 592	0.79 563	0.32 581	0.38 593	0.40 584	0.46 592	0.36 579	0.41 587
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoFS	0.84 588	0.66 592	0.80 519	0.53 588	0.50 585	1.23 601	0.55 583	0.94 597	1.32 604	0.89 582	1.32 592	1.04 586	2.32 620	1.29 597	1.14 587	0.31 580	0.35 591	0.30 573	0.39 589	0.34 576	0.60 604

SGM_RVC	0.50 548	0.19 436	0.50 407	0.25 426	0.15 364	0.69 566	0.39 549	0.68 571	0.82 573	0.95 589	0.84 567	1.13 587	0.76 578	1.16 587	0.60 540	0.16 518	0.16 539	0.16 518	0.16 525	0.16 486	0.17 506
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 591	0.86 600	0.84 534	0.97 606	0.75 601	0.92 588	0.71 594	1.27 603	1.10 598	0.89 582	1.45 597	1.14 588	0.96 592	1.19 588	0.84 566	0.74 603	0.51 602	0.97 608	0.55 603	0.84 606	0.60 604

IMH-64	0.91 591	0.86 600	0.84 534	0.97 606	0.75 601	0.92 588	0.71 594	1.27 603	1.10 598	0.89 582	1.45 597	1.14 588	0.96 592	1.19 588	0.84 566	0.74 603	0.51 602	0.97 608	0.55 603	0.84 606	0.60 604

test_sample8	0.49 545	0.19 436	0.50 407	0.18 65	0.16 395	0.34 434	0.20 328	0.55 486	0.34 309	0.62 557	0.38 362	1.15 590	0.67 571	0.66 492	0.91 572	0.23 554	1.82 624	0.28 567	0.24 562	0.18 517	0.16 494

ELAS	0.74 582	0.36 550	0.85 537	0.36 558	0.33 564	1.36 607	0.77 601	0.93 596	0.92 586	1.41 608	1.53 602	1.16 591	1.17 599	0.95 569	1.03 579	0.26 565	0.25 578	0.28 567	0.28 578	0.31 572	0.30 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADE	4.32 623	1.06 611	4.35 617	0.71 597	0.76 604	0.73 570	0.50 578	1.85 619	1.52 610	0.75 574	0.66 540	1.17 592	2.69 623	2.83 619	1.96 616	24.23 650	4.70 632	17.35 645	17.61 644	0.49 586	0.44 589

ELAS_RVC	0.74 582	0.36 550	1.00 560	0.37 564	0.33 564	0.88 585	0.93 610	0.83 591	1.08 597	1.35 604	1.33 594	1.24 593	1.33 607	1.06 581	0.95 575	0.27 570	0.25 578	0.29 571	0.27 575	0.30 571	0.30 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.00 594	1.17 616	1.70 602	0.91 604	0.41 573	1.19 599	0.92 609	1.10 600	1.14 600	1.16 600	1.14 585	1.25 594	0.88 589	1.75 610	1.04 581	0.87 611	0.50 600	0.87 606	0.53 601	0.96 613	0.52 596

WCMA_ROB	0.51 552	0.21 462	0.65 479	0.25 426	0.21 493	0.58 550	0.32 513	0.54 476	0.55 521	0.95 589	1.40 595	1.28 595	0.81 583	0.73 512	0.62 543	0.18 540	0.15 532	0.15 507	0.15 513	0.19 524	0.19 527

SGM+DAISY	0.87 589	0.66 592	1.30 590	0.51 584	0.60 593	1.03 592	0.84 607	0.76 581	0.73 564	1.39 606	1.51 601	1.31 596	1.22 601	1.11 583	1.08 582	0.57 596	0.53 605	0.51 591	0.51 598	0.54 589	0.61 608

ACVNet_1	0.72 578	0.81 598	1.37 593	0.72 598	0.53 589	0.77 575	0.42 558	0.85 595	0.90 584	0.74 573	0.75 556	1.32 597	0.72 576	1.02 578	0.55 530	0.54 593	0.31 587	0.71 599	0.35 582	0.64 597	0.45 590

IMH	1.05 599	0.95 607	1.00 560	1.01 608	0.78 605	1.11 594	0.68 593	1.38 606	1.43 608	1.00 592	1.72 608	1.43 598	1.14 596	1.73 609	0.89 571	1.09 617	0.55 608	0.99 610	0.57 605	0.87 608	0.62 610

WAO-7	1.01 596	0.89 603	0.93 551	0.83 603	0.66 598	1.18 597	0.81 605	1.40 607	1.57 611	1.11 598	1.76 610	1.45 599	1.19 600	1.50 603	1.14 587	0.61 598	0.62 615	0.70 598	0.68 610	0.66 600	0.60 604

ACVNet_2	0.89 590	0.87 602	1.25 585	0.82 601	0.62 595	0.97 590	0.62 590	1.14 602	1.42 607	1.00 592	1.40 595	1.47 600	0.84 586	1.11 583	0.66 551	0.61 598	0.43 597	0.78 603	0.49 595	0.75 603	0.52 596

MonStereo1	0.93 593	0.56 584	0.82 526	0.69 595	0.58 592	1.37 608	0.35 529	0.94 597	1.25 602	0.93 586	1.90 611	1.52 601	2.10 617	1.27 595	0.77 560	0.69 601	0.33 589	0.75 601	0.47 594	0.70 602	0.57 600

WAO-6	1.07 600	0.93 606	0.92 549	0.96 605	0.78 605	1.28 604	0.75 598	1.34 605	2.00 615	1.02 594	1.54 603	1.59 602	1.22 601	1.31 598	1.14 587	0.78 606	0.55 608	1.02 612	0.75 614	0.83 605	0.69 611

MeshStereo	0.58 563	0.27 511	0.67 485	0.22 282	0.17 418	0.66 563	0.37 538	0.78 583	0.61 538	1.47 616	1.30 591	1.65 603	0.79 580	1.12 585	0.59 537	0.17 529	0.17 546	0.17 524	0.14 504	0.17 503	0.14 473
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
JetBlue	1.14 602	0.76 596	2.36 608	0.59 590	0.75 601	3.04 621	1.78 625	1.11 601	0.90 584	0.94 587	1.10 583	1.66 604	1.28 605	2.09 614	1.72 608	0.43 590	0.36 592	0.38 581	0.38 588	0.58 592	0.56 598

FCDSN-DC	0.63 569	0.31 536	0.61 459	0.36 558	0.30 559	0.65 561	0.37 538	0.66 563	0.68 554	1.14 599	1.54 603	1.71 605	1.26 603	0.92 562	0.64 548	0.24 561	0.22 569	0.27 559	0.26 571	0.27 564	0.27 572
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	0.60 567	0.33 544	0.61 459	0.30 526	0.25 538	0.86 584	0.35 529	0.55 486	0.67 551	1.10 597	1.49 600	1.76 606	0.97 594	0.88 555	0.49 518	0.23 554	0.21 564	0.27 559	0.27 575	0.25 551	0.24 563

LVE	1.13 601	1.02 608	1.28 588	1.01 608	0.80 608	1.29 605	0.81 605	1.47 610	1.96 613	1.07 596	1.90 611	1.90 607	1.01 595	1.48 602	0.91 572	0.93 614	0.61 614	0.94 607	0.69 611	0.87 608	0.75 616

FC-DCNN	0.70 576	0.30 529	0.69 491	0.32 538	0.27 545	0.81 581	0.39 549	0.79 586	0.82 573	1.41 608	1.58 605	1.98 608	1.26 603	1.02 578	0.77 560	0.24 561	0.22 569	0.27 559	0.26 571	0.26 559	0.26 568

LE_ROB	1.76 614	0.20 448	2.68 614	0.48 580	0.52 588	0.78 578	0.96 611	0.84 592	6.61 630	7.40 633	2.08 616	2.08 609	4.83 626	1.27 595	3.79 625	0.10 369	0.08 391	0.12 445	0.11 424	0.11 395	0.10 377

FC-DCNN v2	0.71 577	0.30 529	0.67 485	0.32 538	0.27 545	0.84 582	0.39 549	0.84 592	0.85 581	1.44 612	1.64 606	2.09 610	1.28 605	1.06 581	0.80 564	0.24 561	0.22 569	0.27 559	0.26 571	0.26 559	0.25 566

WAO-8	1.46 609	1.10 613	1.09 570	1.10 612	0.84 609	2.06 614	0.75 598	1.84 616	3.83 623	1.44 612	2.21 617	2.15 611	1.43 609	3.17 621	1.19 593	0.91 612	0.65 617	1.09 613	0.79 615	0.90 610	0.71 612

Venus	1.46 609	1.10 613	1.09 570	1.10 612	0.84 609	2.06 614	0.75 598	1.84 616	3.83 623	1.44 612	2.21 617	2.15 611	1.43 609	3.17 621	1.19 593	0.91 612	0.65 617	1.09 613	0.79 615	0.90 610	0.71 612

Dean	1.17 603	1.04 610	1.49 597	1.03 610	0.78 605	1.20 600	0.77 601	1.48 611	1.96 613	1.28 602	1.99 614	2.15 611	1.14 596	1.25 593	1.00 578	0.81 608	0.60 612	1.01 611	0.69 611	0.92 612	0.74 615

JetRed	2.30 619	2.64 625	6.12 623	1.12 615	1.38 620	5.85 627	3.29 627	1.99 620	1.67 612	1.98 619	1.95 613	2.16 614	1.60 612	2.48 618	4.10 626	1.05 615	1.60 623	1.09 613	1.01 621	1.67 622	1.28 624

MADNet++	2.26 618	1.80 623	2.06 605	2.13 625	1.97 622	2.61 620	1.79 626	2.38 623	2.16 616	2.75 624	2.65 621	2.38 615	2.43 621	3.17 621	3.21 622	2.17 625	1.95 626	1.94 625	1.63 624	2.06 623	2.01 627

notaker	1.45 608	1.34 619	1.48 595	1.40 619	1.07 615	1.18 597	0.85 608	1.48 611	1.40 606	1.51 617	3.46 624	2.40 616	1.81 614	1.76 611	1.45 603	1.11 618	0.69 620	1.38 620	0.87 617	1.31 619	0.97 620

pmcnn	0.50 548	0.20 448	0.78 509	0.24 387	0.26 542	0.39 477	0.30 501	0.51 438	0.50 492	0.54 546	1.23 589	2.52 617	0.37 488	0.77 532	0.95 575	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.10 347	0.08 260

UNDER WATER-64	1.55 611	1.19 617	2.52 611	1.31 617	0.95 613	2.12 616	1.21 620	1.45 609	3.19 619	1.43 611	1.32 592	2.64 618	2.04 616	1.63 606	1.83 610	1.11 618	0.67 619	1.28 618	0.92 618	1.19 615	1.02 621

TorneroNet-64	1.43 607	1.03 609	1.20 582	1.10 612	0.86 611	2.26 618	0.73 597	1.84 616	3.84 625	1.25 601	2.25 619	2.69 619	1.42 608	1.76 611	1.43 600	0.76 605	0.50 600	1.09 613	0.66 609	1.23 617	0.76 617

UNDER WATER	1.59 612	1.22 618	2.36 608	1.38 618	1.03 614	1.67 613	1.10 617	1.54 614	3.63 621	1.44 612	1.47 599	2.85 620	2.25 619	1.67 607	1.94 614	1.06 616	0.62 615	1.31 619	0.93 619	1.21 616	1.02 621

KSHMR	1.89 616	1.36 620	1.60 599	1.47 621	1.22 618	1.38 609	1.06 615	1.79 615	5.97 629	1.42 610	5.65 630	2.98 621	1.14 596	2.23 617	1.20 595	1.27 621	1.12 622	1.46 622	1.10 622	1.32 620	1.15 623

ktn	1.77 615	1.36 620	1.22 583	1.43 620	1.14 616	1.52 611	1.08 616	1.51 613	3.96 626	2.77 625	4.69 626	3.35 622	1.46 611	1.69 608	1.25 597	1.43 622	0.77 621	1.45 621	0.99 620	1.32 620	0.96 619

MANE	1.41 606	0.36 550	0.74 507	0.43 573	0.41 573	2.16 617	0.80 603	2.39 624	3.38 620	2.22 621	3.06 623	3.54 623	2.73 624	2.15 616	1.94 614	0.28 574	0.27 580	0.30 573	0.46 592	0.28 569	0.34 581

TorneroNet	2.22 617	1.08 612	1.24 584	1.14 616	0.90 612	5.58 625	0.80 603	2.12 622	8.69 632	2.58 623	5.42 628	3.88 624	1.97 615	1.78 613	1.87 611	0.86 610	0.54 607	1.15 617	0.74 613	1.23 617	0.85 618

tt	4.71 625	0.10 102	3.94 616	2.06 624	1.53 621	10.14 633	16.88 634	9.27 636	4.98 627	1.39 606	1.02 580	4.68 625	4.90 627	3.35 624	5.86 630	5.76 633	9.15 639	2.24 628	2.53 627	3.10 625	1.32 625

DPSimNet_ROB	4.34 624	4.23 626	6.89 625	3.67 626	3.68 623	4.75 622	5.21 630	2.67 625	3.68 622	5.82 630	3.95 625	5.57 626	6.72 631	3.46 625	4.48 627	4.05 631	2.88 629	4.68 631	3.12 631	3.69 626	3.62 631

DGTPSM_ROB	8.34 630	5.10 627	10.37 636	5.31 629	10.18 630	8.33 629	23.60 640	6.06 631	13.41 639	4.90 626	10.87 637	5.65 627	10.44 634	6.17 629	12.59 635	3.74 629	7.55 634	3.69 629	7.26 635	4.14 628	7.46 634

DPSMNet_ROB	8.40 631	5.11 628	10.49 637	5.58 630	10.25 631	8.34 630	23.62 641	6.07 632	13.45 640	4.93 627	10.88 638	5.66 628	10.44 634	6.24 630	12.64 636	3.98 630	7.61 635	3.76 630	7.30 636	4.20 629	7.51 635

HanzoNet	2.97 620	1.69 622	2.29 607	1.74 622	1.33 619	1.53 612	1.03 614	1.99 620	2.64 618	5.51 629	5.16 627	5.90 629	6.82 632	4.32 627	3.29 623	3.16 628	2.02 628	1.92 624	2.87 629	2.24 624	1.89 626

SGM-ForestM	1.36 604	0.28 514	0.79 516	0.26 460	0.16 395	2.26 618	1.00 613	1.42 608	1.46 609	2.38 622	2.05 615	5.95 630	2.66 622	2.95 620	2.46 620	0.17 529	0.18 552	0.18 532	0.18 540	0.15 478	0.18 520

ASD4	7.23 628	6.65 631	7.69 626	5.24 628	5.62 626	11.85 634	20.36 635	7.57 633	7.14 631	6.55 631	5.47 629	5.99 631	5.78 628	7.22 632	9.24 634	4.85 632	4.44 631	6.40 636	5.19 632	6.53 632	4.89 633

TCMNet-wrong-test	4.29 622	5.57 630	4.65 618	11.33 635	10.39 632	5.73 626	4.48 629	4.13 628	1.02 591	1.91 618	2.39 620	6.16 632	3.62 625	3.84 626	4.50 628	1.99 624	0.47 599	1.97 626	1.69 625	5.69 631	4.31 632

USTest	6.88 627	5.23 629	5.63 622	7.22 631	7.29 627	14.34 636	22.76 636	8.48 634	9.32 633	5.42 628	6.39 631	6.29 633	6.64 630	6.92 631	8.62 633	1.94 623	3.29 630	2.16 627	2.55 628	3.85 627	3.29 630

LRCNet_RVC	10.90 634	14.34 641	9.35 627	15.35 636	8.04 629	1.08 593	0.34 525	8.78 635	0.70 558	12.63 641	16.05 641	9.85 634	6.54 629	8.57 635	6.34 631	20.27 648	5.40 633	23.70 647	21.88 648	14.87 639	13.83 642

Anonymous_1	16.62 641	9.35 632	9.84 628	10.66 632	14.64 635	18.66 641	27.12 642	12.64 640	13.51 641	10.76 640	10.30 636	10.13 635	10.60 636	11.06 640	12.74 637	15.87 647	7.74 636	16.92 644	43.48 651	58.66 654	7.68 636

xxxxx1	15.27 637	9.54 633	10.31 631	20.13 639	18.88 638	17.08 637	23.03 637	10.36 637	10.99 635	9.21 635	9.62 633	10.74 636	10.61 637	10.72 637	13.89 640	7.97 637	9.20 640	31.85 650	44.72 652	12.84 636	13.69 639

tt_ll	15.27 637	9.54 633	10.31 631	20.13 639	18.88 638	17.08 637	23.03 637	10.36 637	10.99 635	9.21 635	9.62 633	10.74 636	10.61 637	10.72 637	13.89 640	7.97 637	9.20 640	31.85 650	44.72 652	12.84 636	13.69 639

ff	15.27 637	9.54 633	10.31 631	20.13 639	18.88 638	17.08 637	23.03 637	10.36 637	10.99 635	9.21 635	9.62 633	10.74 636	10.61 637	10.72 637	13.89 640	7.97 637	9.20 640	31.85 650	44.72 652	12.84 636	13.69 639

DPSM_ROB	11.49 635	9.87 636	10.35 634	11.13 633	11.31 633	19.11 642	27.51 643	13.37 641	14.21 642	10.31 638	11.06 639	10.96 639	11.27 640	11.96 641	13.59 638	6.78 635	8.19 637	6.03 633	7.09 633	7.93 633	7.73 637

DPSM	11.49 635	9.87 636	10.35 634	11.13 633	11.31 633	19.11 642	27.51 643	13.37 641	14.21 642	10.31 638	11.06 639	10.96 639	11.27 640	11.96 641	13.59 638	6.78 635	8.19 637	6.03 633	7.09 633	7.93 633	7.73 637

BEATNet-Init1	4.73 626	2.61 624	13.29 638	0.58 589	0.53 589	10.12 632	3.33 628	4.83 629	5.01 628	8.75 634	8.51 632	14.08 641	7.60 633	7.70 634	5.34 629	0.28 574	0.28 583	0.34 579	0.37 586	0.57 591	0.45 590

HaxPig	17.72 642	20.22 651	19.73 640	16.53 637	16.51 636	9.27 631	9.33 631	14.34 643	13.27 638	18.65 642	18.70 642	17.35 642	16.77 643	17.04 643	16.45 643	22.05 649	20.89 650	22.27 646	21.53 647	21.29 647	22.13 652

PML	16.10 640	12.82 640	6.78 624	5.23 627	7.76 628	33.92 646	66.56 654	5.30 630	10.28 634	26.12 653	68.59 654	20.51 643	13.49 642	10.06 636	6.78 632	5.96 634	2.00 627	6.04 635	2.18 626	8.96 635	2.60 629

MEDIAN_ROB	21.21 643	24.62 652	23.47 650	19.58 638	19.65 641	13.22 635	10.96 632	17.88 644	17.00 644	22.14 652	22.02 644	20.86 644	20.36 644	21.06 644	19.71 644	25.63 651	24.13 651	26.21 648	25.20 649	25.17 648	25.38 653

Hybrid-DGEV	23.16 648	19.94 649	20.96 648	22.49 643	22.75 644	38.51 652	55.52 653	27.09 654	28.90 654	20.58 646	22.25 648	22.00 645	22.80 650	24.11 650	27.33 647	13.60 643	16.47 644	12.14 637	14.30 642	15.95 640	15.54 645

RAFT-FEzeroshot	23.10 644	19.88 646	20.56 643	22.49 643	22.75 644	38.38 647	55.50 650	26.84 648	28.66 649	20.60 647	22.10 645	22.05 646	22.74 646	24.00 647	27.37 650	13.59 640	16.48 645	12.14 637	14.28 639	15.96 642	15.54 645

RAFT-FE	23.10 644	19.88 646	20.56 643	22.49 643	22.75 644	38.38 647	55.50 650	26.84 648	28.66 649	20.60 647	22.10 645	22.05 646	22.74 646	24.00 647	27.37 650	13.59 640	16.48 645	12.14 637	14.28 639	15.96 642	15.54 645

FlowAnything	23.14 647	19.87 645	20.79 646	22.50 646	22.74 643	38.39 649	55.46 648	26.89 650	28.72 652	20.77 651	22.29 650	22.07 648	22.72 645	23.99 645	27.41 652	13.60 643	16.55 649	12.15 641	14.36 643	15.97 644	15.52 643

CasAABBNet	23.10 644	19.86 644	20.64 645	22.47 642	22.73 642	38.41 650	55.50 650	26.89 650	28.70 651	20.61 649	22.15 647	22.08 649	22.75 648	23.99 645	27.36 648	13.59 640	16.48 645	12.14 637	14.27 638	15.95 640	15.53 644

Selective-RAFT-Error	23.16 648	19.93 648	20.87 647	22.54 647	22.81 647	38.52 653	55.47 649	27.01 653	28.83 653	20.66 650	22.25 648	22.09 650	22.80 650	24.09 649	27.36 648	13.61 645	16.48 645	12.15 641	14.28 639	15.99 645	15.57 648

LSM0	24.24 650	19.98 650	22.32 649	24.22 648	40.14 653	38.48 651	55.20 647	26.95 652	28.57 648	20.49 645	21.83 643	22.26 651	22.75 648	24.22 651	27.30 646	13.66 646	16.32 643	12.19 643	14.15 637	16.10 646	17.66 649

AVERAGE_ROB	25.43 651	29.06 653	27.24 651	24.63 649	24.20 650	17.73 640	12.61 633	22.29 647	21.39 647	26.79 654	26.16 653	25.20 652	24.64 654	25.07 652	23.53 645	29.96 652	28.40 652	30.60 649	29.58 650	29.72 649	29.84 654

RSGM-EC	29.65 652	17.75 642	10.04 629	35.31 650	33.15 651	26.42 644	46.65 645	19.89 645	17.74 645	18.92 643	23.36 651	30.14 653	23.59 652	41.87 653	45.99 653	59.56 653	34.38 653	33.25 653	20.37 645	34.97 650	19.60 650

acva	29.65 652	17.75 642	10.04 629	35.31 650	33.15 651	26.42 644	46.65 645	19.89 645	17.74 645	18.92 643	23.36 651	30.14 653	23.59 652	41.87 653	45.99 653	59.56 653	34.38 653	33.25 653	20.37 645	34.97 650	19.60 650

test_example2	101.33 654	108.28 654	68.15 653	98.43 652	106.93 654	89.75 654	102.43 655	36.80 655	97.65 655	129.04 655	130.15 655	65.26 655	66.62 655	92.11 655	80.24 655	144.10 655	199.48 655	81.81 655	103.01 655	125.01 655	101.27 655

ccccc	256.34 655	256.29 655	313.62 655	354.40 655	364.36 655	149.10 655	168.46 656	152.89 656	131.30 656	153.93 656	155.56 656	164.00 656	204.39 656	268.02 656	295.19 656	390.55 656	349.22 656	244.59 656	219.82 656	412.30 656	378.83 656

Low-res two-view benchmark