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

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 6	0.06 96	0.10 162	0.16 198	0.07 123	0.04 1	0.13 170	0.10 27	0.10 65	0.05 2	0.11 240	0.07 122	0.05 17	0.07 3	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

IGEV-Stereo+	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.15 105	0.06 25	0.04 1	0.09 20	0.10 27	0.09 44	0.06 23	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.06 1	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.06 290

derf	0.07 6	0.05 31	0.10 162	0.14 55	0.06 25	0.05 3	0.12 102	0.12 79	0.09 44	0.05 2	0.07 57	0.07 122	0.08 223	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

qqai	0.07 6	0.05 31	0.10 162	0.14 55	0.06 25	0.05 3	0.12 102	0.08 11	0.09 44	0.05 2	0.07 57	0.06 40	0.08 223	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.05 185

DispViT+	0.08 74	0.05 31	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.05 3	0.11 67	0.18 282	0.16 266	0.09 174	0.08 119	0.07 122	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MatchStereo	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.14 55	0.06 25	0.05 3	0.12 102	0.12 79	0.09 44	0.07 70	0.07 57	0.04 1	0.04 1	0.09 55	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.05 185
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
DDF-Stereo	0.08 74	0.05 31	0.10 162	0.15 105	0.10 443	0.05 3	0.13 170	0.09 19	0.14 206	0.06 23	0.06 19	0.07 122	0.06 65	0.09 55	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.08 429	0.05 185

zero-FE	0.08 74	0.05 31	0.10 162	0.15 105	0.10 443	0.05 3	0.13 170	0.09 19	0.14 206	0.07 70	0.06 19	0.07 122	0.06 65	0.09 55	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.08 429	0.05 185

111111	0.07 6	0.05 31	0.10 162	0.17 286	0.06 25	0.05 3	0.10 33	0.11 53	0.10 65	0.06 23	0.06 19	0.07 122	0.05 17	0.08 21	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.07 362	0.06 290

dual_stereo	0.07 6	0.05 31	0.08 35	0.15 105	0.05 2	0.05 3	0.13 170	0.12 79	0.08 19	0.07 70	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.04 48

IGEV-Stereo++	0.07 6	0.06 96	0.08 35	0.18 376	0.06 25	0.05 3	0.10 33	0.11 53	0.11 98	0.06 23	0.07 57	0.07 122	0.06 65	0.09 55	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

PFNet+	0.12 355	0.06 96	0.14 363	0.16 198	0.09 328	0.05 3	0.12 102	0.18 282	0.21 385	0.16 404	0.19 387	0.14 348	0.10 288	0.11 187	0.11 269	0.08 410	0.05 237	0.09 475	0.08 451	0.06 280	0.11 549

mm2	0.07 6	0.04 1	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.06 13	0.13 170	0.13 108	0.08 19	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.09 257	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

mm1	0.07 6	0.04 1	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.06 13	0.13 170	0.06 1	0.08 19	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.09 257	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 74	0.07 198	0.18 499	0.16 198	0.06 25	0.06 13	0.13 170	0.13 108	0.13 177	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 74	0.06 96	0.08 35	0.16 198	0.06 25	0.06 13	0.14 241	0.14 138	0.15 232	0.07 70	0.10 189	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.09 91	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.03 1

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 104	0.12 5	0.05 2	0.06 13	0.11 67	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.09 91	0.07 334	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 48

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.04 1	0.06 13	0.12 102	0.06 1	0.05 3	0.06 23	0.05 7	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

DLNR-FE	10.51 707	2.29 696	19.85 721	120.28 725	13.21 712	0.06 13	0.13 170	0.24 420	0.10 65	0.08 123	0.10 189	0.09 216	0.07 170	0.10 113	0.09 91	0.13 588	0.04 24	0.06 183	0.04 53	53.18 727	0.04 48

Monster-pub-mixall	0.07 6	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.06 25	0.06 13	0.08 7	0.12 79	0.07 13	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 160	0.05 185

asda	0.07 6	0.08 331	0.08 35	0.16 198	0.07 123	0.06 13	0.10 33	0.16 214	0.11 98	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.10 113	0.10 190	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

StereoAnything_RVC	0.07 6	0.16 585	0.17 465	0.11 1	0.05 2	0.06 13	0.11 67	0.08 11	0.08 19	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.08 410	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.05 160	0.04 48

DLNR_Zeroshot_test	10.48 706	2.27 695	19.78 720	120.28 725	13.29 713	0.06 13	0.13 170	0.24 420	0.10 65	0.08 123	0.10 189	0.09 216	0.07 170	0.10 113	0.09 91	0.13 588	0.04 24	0.06 183	0.04 53	52.68 726	0.04 48

DisPM	0.11 277	0.07 198	0.13 317	0.16 198	0.09 328	0.06 13	0.13 170	0.18 282	0.17 301	0.14 350	0.19 387	0.12 304	0.10 288	0.12 279	0.11 269	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.11 549

Patchmatch Stereo++	0.11 277	0.09 412	0.17 465	0.19 447	0.08 208	0.06 13	0.11 67	0.17 251	0.13 177	0.15 375	0.16 325	0.14 348	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.08 429	0.07 377
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
PSM-adaLoss	0.11 277	0.09 412	0.17 465	0.19 447	0.08 208	0.06 13	0.12 102	0.17 251	0.13 177	0.15 375	0.16 325	0.14 348	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.08 429	0.07 377

ROB_FTStereo_v2	0.11 277	0.09 412	0.17 465	0.19 447	0.08 208	0.06 13	0.12 102	0.17 251	0.13 177	0.15 375	0.16 325	0.14 348	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.08 429	0.07 377

ROB_FTStereo	0.11 277	0.09 412	0.17 465	0.19 447	0.08 208	0.06 13	0.11 67	0.17 251	0.13 177	0.15 375	0.16 325	0.14 348	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.08 429	0.07 377

HUI-Stereo	0.11 277	0.09 412	0.17 465	0.19 447	0.08 208	0.06 13	0.11 67	0.17 251	0.13 177	0.15 375	0.16 325	0.14 348	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.08 429	0.07 377

SST-Stereo	0.11 277	0.07 198	0.16 441	0.18 376	0.09 328	0.06 13	0.12 102	0.18 282	0.10 65	0.15 375	0.18 371	0.13 329	0.12 360	0.10 113	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.09 475	0.06 275	0.07 362	0.06 290

RAFT_R40	0.11 277	0.07 198	0.15 398	0.18 376	0.09 328	0.06 13	0.13 170	0.17 251	0.15 232	0.14 350	0.18 371	0.15 373	0.12 360	0.10 113	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.09 475	0.06 275	0.06 280	0.05 185

Pruner-Stereo	0.11 277	0.07 198	0.12 276	0.17 286	0.09 328	0.06 13	0.12 102	0.18 282	0.17 301	0.14 350	0.19 387	0.13 329	0.10 288	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.08 447

iGMRVC	0.11 277	0.09 412	0.17 465	0.19 447	0.08 208	0.06 13	0.12 102	0.17 251	0.13 177	0.15 375	0.16 325	0.14 348	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.08 429	0.07 377

iRAFT	0.11 277	0.09 412	0.17 465	0.19 447	0.08 208	0.06 13	0.11 67	0.17 251	0.13 177	0.15 375	0.16 325	0.14 348	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.08 429	0.07 377

RAFT-IKP	0.11 277	0.09 412	0.17 465	0.19 447	0.08 208	0.06 13	0.11 67	0.17 251	0.13 177	0.15 375	0.16 325	0.14 348	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.08 429	0.07 377

CAR	0.07 6	0.05 31	0.09 104	0.14 55	0.06 25	0.07 36	0.08 7	0.12 79	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

MSE-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.06 25	0.07 36	0.08 7	0.12 79	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

aanet-new-90k	0.08 74	0.07 198	0.09 104	0.19 447	0.06 25	0.07 36	0.12 102	0.13 108	0.13 177	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.07 170	0.11 187	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.03 1

aanet-new-60k	0.08 74	0.07 198	0.08 35	0.18 376	0.06 25	0.07 36	0.10 33	0.09 19	0.14 206	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.07 170	0.11 187	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.03 1

aanet-new-78k	0.08 74	0.07 198	0.09 104	0.19 447	0.06 25	0.07 36	0.12 102	0.11 53	0.13 177	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 113	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.03 1

aanet-new-24k	0.08 74	0.08 331	0.08 35	0.17 286	0.06 25	0.07 36	0.12 102	0.10 27	0.11 98	0.09 174	0.09 157	0.06 40	0.07 170	0.09 55	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

aanet-new-16k	0.08 74	0.08 331	0.08 35	0.18 376	0.06 25	0.07 36	0.10 33	0.13 108	0.13 177	0.08 123	0.07 57	0.07 122	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

aanet-new-14k	0.08 74	0.09 412	0.08 35	0.19 447	0.07 123	0.07 36	0.10 33	0.14 138	0.15 232	0.06 23	0.08 119	0.05 4	0.06 65	0.10 113	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 74	0.06 96	0.08 35	0.17 286	0.06 25	0.07 36	0.14 241	0.13 108	0.16 266	0.05 2	0.10 189	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 6	0.05 31	0.11 227	0.15 105	0.06 25	0.07 36	0.12 102	0.10 27	0.11 98	0.07 70	0.08 119	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.07 1	0.05 48	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.04 48

BLMT-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.15 105	0.07 123	0.07 36	0.14 241	0.07 7	0.10 65	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 65	0.07 3	0.09 91	0.04 6	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.04 48

BridgeDepth	0.07 6	0.07 198	0.08 35	0.18 376	0.06 25	0.07 36	0.11 67	0.10 27	0.06 6	0.04 1	0.07 57	0.10 248	0.09 257	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 53	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.07 6	0.05 31	0.07 8	0.16 198	0.06 25	0.07 36	0.11 67	0.10 27	0.08 19	0.06 23	0.07 57	0.07 122	0.07 170	0.09 55	0.09 91	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MSCF	0.08 74	0.05 31	0.09 104	0.19 447	0.08 208	0.07 36	0.12 102	0.14 138	0.11 98	0.10 217	0.09 157	0.07 122	0.04 1	0.11 187	0.08 23	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.05 185

qwe	0.08 74	0.08 331	0.07 8	0.15 105	0.06 25	0.07 36	0.10 33	0.18 282	0.12 135	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 113	0.09 91	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 53	0.04 45	0.03 1

4.5_new	0.07 6	0.09 412	0.08 35	0.15 105	0.07 123	0.07 36	0.10 33	0.14 138	0.11 98	0.06 23	0.08 119	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 190	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 53	0.04 45	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 6	0.09 412	0.08 35	0.15 105	0.07 123	0.07 36	0.10 33	0.14 138	0.11 98	0.06 23	0.08 119	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 190	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 53	0.04 45	0.03 1

4w-stereo	0.07 6	0.08 331	0.08 35	0.16 198	0.07 123	0.07 36	0.08 7	0.11 53	0.09 44	0.07 70	0.07 57	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.10 190	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 53	0.04 45	0.03 1

3.75w	0.07 6	0.07 198	0.08 35	0.16 198	0.07 123	0.07 36	0.09 20	0.16 214	0.10 65	0.07 70	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.09 55	0.10 190	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 74	0.06 96	0.07 8	0.16 198	0.06 25	0.07 36	0.10 33	0.14 138	0.15 232	0.07 70	0.08 119	0.05 4	0.06 65	0.10 113	0.09 91	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

LG-Stereo_L2	0.07 6	0.05 31	0.10 162	0.14 55	0.06 25	0.07 36	0.12 102	0.09 19	0.10 65	0.06 23	0.04 1	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 6	0.05 31	0.11 227	0.14 55	0.06 25	0.07 36	0.12 102	0.09 19	0.08 19	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 21	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.04 48

MLG-Stereo_test3	0.07 6	0.05 31	0.10 162	0.15 105	0.06 25	0.07 36	0.10 33	0.08 11	0.06 6	0.06 23	0.04 1	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.06 290

MLG-Stereo_test2	0.07 6	0.04 1	0.10 162	0.15 105	0.06 25	0.07 36	0.11 67	0.09 19	0.04 2	0.06 23	0.05 7	0.06 40	0.04 1	0.08 21	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.05 160	0.05 185

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 31	0.08 35	0.17 286	0.05 2	0.07 36	0.11 67	0.09 19	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.05 185

MLG-Stereo	0.07 6	0.05 31	0.09 104	0.17 286	0.05 2	0.07 36	0.11 67	0.08 11	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 40	0.05 17	0.10 113	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.05 185

LGtest1	0.07 6	0.05 31	0.11 227	0.15 105	0.06 25	0.07 36	0.09 20	0.08 11	0.06 6	0.06 23	0.04 1	0.06 40	0.07 170	0.10 113	0.09 91	0.07 334	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.06 290

GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 96	0.09 104	0.13 11	0.07 123	0.07 36	0.14 241	0.10 27	0.09 44	0.06 23	0.08 119	0.06 40	0.05 17	0.10 113	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_test	0.07 6	0.06 96	0.07 8	0.15 105	0.07 123	0.07 36	0.14 241	0.10 27	0.10 65	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.03 1

rvit_stereo_0080	0.10 234	0.08 331	0.15 398	0.15 105	0.10 443	0.07 36	0.15 325	0.16 214	0.16 266	0.11 259	0.10 189	0.15 373	0.09 257	0.12 279	0.10 190	0.09 468	0.07 481	0.07 299	0.06 275	0.07 362	0.05 185

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 6	0.05 31	0.11 227	0.15 105	0.06 25	0.07 36	0.12 102	0.10 27	0.11 98	0.07 70	0.08 119	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.07 1	0.05 48	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.04 48

whm_eth	0.10 234	0.08 331	0.15 398	0.15 105	0.10 443	0.07 36	0.15 325	0.16 214	0.16 266	0.11 259	0.10 189	0.15 373	0.09 257	0.12 279	0.10 190	0.09 468	0.07 481	0.07 299	0.06 275	0.07 362	0.05 185

MIM_Stereo	0.10 234	0.07 198	0.11 227	0.15 105	0.07 123	0.07 36	0.12 102	0.20 333	0.14 206	0.13 327	0.14 295	0.09 216	0.05 17	0.12 279	0.08 23	0.05 48	0.06 410	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.05 185

CASnet	0.09 164	0.09 412	0.09 104	0.19 447	0.06 25	0.07 36	0.11 67	0.18 282	0.14 206	0.11 259	0.10 189	0.09 216	0.07 170	0.10 113	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.10 523	0.08 451	0.06 280	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-3	0.09 164	0.06 96	0.10 162	0.18 376	0.07 123	0.07 36	0.14 241	0.12 79	0.16 266	0.10 217	0.08 119	0.08 175	0.08 223	0.11 187	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.05 190	0.04 45	0.04 48

test_1	0.09 164	0.06 96	0.10 162	0.18 376	0.07 123	0.07 36	0.14 241	0.12 79	0.16 266	0.10 217	0.08 119	0.08 175	0.08 223	0.11 187	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.05 190	0.04 45	0.04 48

HHNet	0.11 277	0.06 96	0.16 441	0.15 105	0.14 576	0.07 36	0.13 170	0.20 333	0.18 319	0.15 375	0.25 475	0.11 280	0.09 257	0.13 336	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.08 389	0.06 275	0.05 160	0.09 493

FTStereo	0.12 355	0.07 198	0.14 363	0.18 376	0.09 328	0.07 36	0.15 325	0.22 375	0.18 319	0.12 295	0.24 449	0.11 280	0.13 393	0.13 336	0.14 412	0.05 48	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.06 280	0.10 523

IRAFT_RVC	0.12 355	0.08 331	0.17 465	0.19 447	0.08 208	0.07 36	0.14 241	0.25 441	0.23 417	0.14 350	0.15 308	0.15 373	0.12 360	0.12 279	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.09 475	0.06 275	0.06 280	0.06 290

MGA	0.07 6	0.04 1	0.11 227	0.13 11	0.06 25	0.08 75	0.09 20	0.12 79	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.06 40	0.05 17	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.05 160	0.05 185

monster-pro	0.07 6	0.06 96	0.06 1	0.15 105	0.05 2	0.08 75	0.10 33	0.15 177	0.15 232	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 91	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

LiteMatch*	0.08 74	0.04 1	0.12 276	0.13 11	0.08 208	0.08 75	0.13 170	0.14 138	0.09 44	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 257	0.11 187	0.10 190	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.06 290

aanet-new-70k	0.07 6	0.06 96	0.09 104	0.17 286	0.06 25	0.08 75	0.12 102	0.11 53	0.10 65	0.07 70	0.07 57	0.07 122	0.06 65	0.10 113	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.03 1

aanet-new-40k	0.07 6	0.08 331	0.08 35	0.17 286	0.07 123	0.08 75	0.13 170	0.10 27	0.10 65	0.07 70	0.09 157	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

aanet-new-34k	0.08 74	0.06 96	0.09 104	0.17 286	0.05 2	0.08 75	0.13 170	0.12 79	0.13 177	0.09 174	0.08 119	0.07 122	0.05 17	0.10 113	0.09 91	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.03 1

aanet-32k-new	0.08 74	0.07 198	0.08 35	0.19 447	0.06 25	0.08 75	0.12 102	0.11 53	0.13 177	0.07 70	0.08 119	0.05 4	0.07 170	0.10 113	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.04 48

aanet-new-28k	0.08 74	0.07 198	0.09 104	0.18 376	0.06 25	0.08 75	0.12 102	0.10 27	0.09 44	0.09 174	0.08 119	0.08 175	0.06 65	0.12 279	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 6	0.07 198	0.07 8	0.16 198	0.06 25	0.08 75	0.12 102	0.10 27	0.09 44	0.06 23	0.09 157	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.04 48

aanet-new-22k	0.08 74	0.06 96	0.10 162	0.18 376	0.06 25	0.08 75	0.11 67	0.14 138	0.12 135	0.09 174	0.09 157	0.08 175	0.06 65	0.10 113	0.08 23	0.04 6	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.04 48

aanet-new-10k	0.08 74	0.08 331	0.08 35	0.19 447	0.07 123	0.08 75	0.13 170	0.15 177	0.12 135	0.07 70	0.08 119	0.07 122	0.07 170	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

aanet-new-12k	0.08 74	0.10 480	0.07 8	0.20 511	0.08 208	0.08 75	0.12 102	0.12 79	0.14 206	0.08 123	0.08 119	0.05 4	0.07 170	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 74	0.06 96	0.16 441	0.15 105	0.06 25	0.08 75	0.12 102	0.13 108	0.11 98	0.07 70	0.08 119	0.07 122	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

PipStereo	0.07 6	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.05 2	0.08 75	0.10 33	0.06 1	0.07 13	0.06 23	0.05 7	0.09 216	0.05 17	0.08 21	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 160	0.05 185

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.05 2	0.08 75	0.10 33	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.08 175	0.05 17	0.08 21	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

PSi22	0.08 74	0.06 96	0.11 227	0.16 198	0.07 123	0.08 75	0.10 33	0.14 138	0.08 19	0.08 123	0.07 57	0.10 248	0.06 65	0.12 279	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 53	0.04 45	0.04 48

DepthFocus	0.08 74	0.04 1	0.15 398	0.13 11	0.09 328	0.08 75	0.12 102	0.10 27	0.05 3	0.09 174	0.06 19	0.07 122	0.04 1	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.05 160	0.04 48

Selective-IGEV-i32	0.07 6	0.06 96	0.09 104	0.17 286	0.06 25	0.08 75	0.12 102	0.13 108	0.08 19	0.08 123	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.10 113	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.03 1

Pro-Stereo	0.07 6	0.05 31	0.08 35	0.15 105	0.08 208	0.08 75	0.12 102	0.07 7	0.08 19	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.04 48

BStereo	0.08 74	0.06 96	0.17 465	0.15 105	0.08 208	0.08 75	0.09 20	0.15 177	0.16 266	0.06 23	0.07 57	0.07 122	0.05 17	0.09 55	0.11 269	0.04 6	0.05 237	0.05 46	0.07 376	0.04 45	0.05 185

GEAStereo	0.08 74	0.06 96	0.09 104	0.13 11	0.08 208	0.08 75	0.14 241	0.10 27	0.10 65	0.08 123	0.10 189	0.06 40	0.04 1	0.11 187	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.05 185

GSStereo	0.08 74	0.06 96	0.09 104	0.13 11	0.08 208	0.08 75	0.14 241	0.11 53	0.12 135	0.08 123	0.10 189	0.05 4	0.04 1	0.11 187	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.05 185

gasm-f	0.08 74	0.05 31	0.08 35	0.13 11	0.08 208	0.08 75	0.14 241	0.10 27	0.10 65	0.08 123	0.10 189	0.06 40	0.05 17	0.10 113	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.05 185

MonStereo	0.07 6	0.06 96	0.06 1	0.15 105	0.05 2	0.08 75	0.10 33	0.15 177	0.15 232	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 91	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 6	0.06 96	0.06 1	0.15 105	0.05 2	0.08 75	0.10 33	0.15 177	0.15 232	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.10 190	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

FlowAnything_test	0.11 277	0.08 331	0.14 363	0.15 105	0.09 328	0.08 75	0.14 241	0.20 333	0.11 98	0.10 217	0.09 157	0.12 304	0.12 360	0.13 336	0.11 269	0.09 468	0.06 410	0.09 475	0.09 497	0.06 280	0.09 493

GASTEREO	0.08 74	0.05 31	0.09 104	0.19 447	0.08 208	0.08 75	0.12 102	0.14 138	0.11 98	0.10 217	0.09 157	0.07 122	0.04 1	0.12 279	0.08 23	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.05 185

asd	0.07 6	0.08 331	0.08 35	0.16 198	0.07 123	0.08 75	0.08 7	0.11 53	0.08 19	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 113	0.09 91	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 53	0.04 45	0.03 1

2.25w	0.07 6	0.07 198	0.08 35	0.15 105	0.06 25	0.08 75	0.09 20	0.10 27	0.15 232	0.08 123	0.10 189	0.07 122	0.06 65	0.09 55	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 53	0.03 1	0.04 48

4.25_new	0.07 6	0.08 331	0.09 104	0.15 105	0.06 25	0.08 75	0.08 7	0.14 138	0.08 19	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.12 279	0.10 190	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.5w_new	0.07 6	0.08 331	0.09 104	0.15 105	0.06 25	0.08 75	0.08 7	0.14 138	0.08 19	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.12 279	0.10 190	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 6	0.08 331	0.09 104	0.15 105	0.06 25	0.08 75	0.08 7	0.14 138	0.08 19	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.12 279	0.10 190	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

2.5w	0.07 6	0.07 198	0.08 35	0.16 198	0.06 25	0.08 75	0.12 102	0.10 27	0.10 65	0.07 70	0.06 19	0.09 216	0.06 65	0.08 21	0.09 91	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 53	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 6	0.07 198	0.07 8	0.13 11	0.06 25	0.08 75	0.08 7	0.18 282	0.13 177	0.08 123	0.08 119	0.06 40	0.06 65	0.09 55	0.11 269	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

3w_stereo	0.08 74	0.09 412	0.10 162	0.17 286	0.07 123	0.08 75	0.11 67	0.20 333	0.13 177	0.06 23	0.07 57	0.05 4	0.06 65	0.08 21	0.09 91	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

monsterstereo	0.08 74	0.06 96	0.07 8	0.16 198	0.06 25	0.08 75	0.10 33	0.16 214	0.12 135	0.07 70	0.08 119	0.06 40	0.07 170	0.08 21	0.09 91	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.03 1

monsters	0.07 6	0.06 96	0.06 1	0.15 105	0.06 25	0.08 75	0.09 20	0.13 108	0.09 44	0.09 174	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 53	0.03 1	0.04 48

S2M2_L	0.09 164	0.08 331	0.11 227	0.13 11	0.10 443	0.08 75	0.06 1	0.10 27	0.10 65	0.10 217	0.10 189	0.09 216	0.09 257	0.11 187	0.11 269	0.13 588	0.07 481	0.08 389	0.09 497	0.10 528	0.08 447
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.08 74	0.07 198	0.08 35	0.16 198	0.10 443	0.08 75	0.14 241	0.11 53	0.13 177	0.08 123	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.11 187	0.07 1	0.05 48	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.05 185

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 74	0.07 198	0.09 104	0.22 569	0.06 25	0.08 75	0.12 102	0.10 27	0.10 65	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.11 187	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.06 280	0.04 48

AIO_rvc	0.07 6	0.06 96	0.08 35	0.15 105	0.06 25	0.08 75	0.14 241	0.09 19	0.08 19	0.07 70	0.08 119	0.07 122	0.04 1	0.10 113	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.03 1

MonSter	0.07 6	0.06 96	0.06 1	0.15 105	0.05 2	0.08 75	0.10 33	0.15 177	0.15 232	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 91	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 164	0.10 480	0.32 601	0.15 105	0.06 25	0.08 75	0.14 241	0.11 53	0.10 65	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.11 187	0.07 1	0.12 569	0.04 24	0.07 299	0.05 190	0.05 160	0.05 185

RSM	0.08 74	0.06 96	0.09 104	0.17 286	0.07 123	0.08 75	0.12 102	0.12 79	0.10 65	0.08 123	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.11 187	0.09 91	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

LoS_RVC	0.08 74	0.05 31	0.07 8	0.15 105	0.07 123	0.08 75	0.15 325	0.12 79	0.11 98	0.08 123	0.09 157	0.06 40	0.09 257	0.10 113	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.04 48

Selective-IGEV	0.07 6	0.06 96	0.09 104	0.17 286	0.06 25	0.08 75	0.12 102	0.13 108	0.08 19	0.08 123	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.10 113	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.03 1

HBP-ISP	0.18 523	0.13 552	0.17 465	0.15 105	0.11 499	0.08 75	0.13 170	0.28 494	0.30 510	0.22 520	0.33 558	0.21 464	0.25 576	0.23 562	0.18 498	0.15 613	0.17 638	0.21 639	0.17 635	0.10 528	0.09 493

test_4	0.11 277	0.10 480	0.08 35	0.19 447	0.09 328	0.08 75	0.21 556	0.15 177	0.18 319	0.12 295	0.18 371	0.12 304	0.09 257	0.08 21	0.11 269	0.04 6	0.04 24	0.08 389	0.08 451	0.04 45	0.04 48

GLC_STEREO	0.11 277	0.07 198	0.11 227	0.18 376	0.07 123	0.08 75	0.13 170	0.16 214	0.24 429	0.12 295	0.13 282	0.12 304	0.08 223	0.18 475	0.12 339	0.06 161	0.08 514	0.08 389	0.06 275	0.05 160	0.05 185

LCNet	0.11 277	0.07 198	0.09 104	0.19 447	0.09 328	0.08 75	0.14 241	0.21 351	0.15 232	0.12 295	0.15 308	0.16 395	0.11 327	0.12 279	0.11 269	0.05 48	0.04 24	0.08 389	0.07 376	0.06 280	0.14 601

AAGNet	0.12 355	0.08 331	0.17 465	0.19 447	0.09 328	0.08 75	0.13 170	0.19 315	0.13 177	0.16 404	0.21 415	0.13 329	0.14 426	0.11 187	0.14 412	0.06 161	0.04 24	0.09 475	0.06 275	0.06 280	0.05 185

PSM-softLoss	0.12 355	0.07 198	0.15 398	0.17 286	0.09 328	0.08 75	0.12 102	0.24 420	0.17 301	0.15 375	0.19 387	0.13 329	0.11 327	0.11 187	0.11 269	0.07 334	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.07 362	0.12 570

KMStereo	0.12 355	0.07 198	0.15 398	0.17 286	0.09 328	0.08 75	0.12 102	0.24 420	0.17 301	0.15 375	0.19 387	0.13 329	0.11 327	0.11 187	0.11 269	0.07 334	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.07 362	0.12 570

KYRaft	0.12 355	0.07 198	0.10 162	0.19 447	0.09 328	0.08 75	0.15 325	0.23 394	0.12 135	0.13 327	0.16 325	0.20 455	0.10 288	0.12 279	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.08 389	0.08 451	0.06 280	0.15 615

ASMatch	0.11 277	0.06 96	0.13 317	0.17 286	0.10 443	0.08 75	0.14 241	0.18 282	0.16 266	0.12 295	0.16 325	0.16 395	0.11 327	0.13 336	0.11 269	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.06 275	0.04 45	0.09 493

DeepStereo_RVC	0.11 277	0.08 331	0.17 465	0.18 376	0.08 208	0.08 75	0.11 67	0.17 251	0.12 135	0.13 327	0.15 308	0.12 304	0.12 360	0.12 279	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.07 299	0.06 275	0.07 362	0.08 447

RAFT-345	0.11 277	0.07 198	0.16 441	0.17 286	0.08 208	0.08 75	0.12 102	0.16 214	0.10 65	0.11 259	0.34 568	0.09 216	0.10 288	0.11 187	0.12 339	0.05 48	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.04 45	0.05 185

GMM-Stereo	0.11 277	0.07 198	0.10 162	0.18 376	0.09 328	0.08 75	0.14 241	0.24 420	0.16 266	0.11 259	0.15 308	0.13 329	0.11 327	0.11 187	0.11 269	0.05 48	0.04 24	0.08 389	0.07 376	0.06 280	0.09 493

quiztm	0.08 74	0.08 331	0.08 35	0.18 376	0.07 123	0.09 133	0.14 241	0.14 138	0.13 177	0.07 70	0.07 57	0.05 4	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.05 160	0.03 1

PointNet	0.08 74	0.06 96	0.07 8	0.15 105	0.07 123	0.09 133	0.14 241	0.11 53	0.08 19	0.05 2	0.08 119	0.08 175	0.09 257	0.09 55	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.04 48

aanet-new-36k	0.08 74	0.07 198	0.10 162	0.17 286	0.06 25	0.09 133	0.13 170	0.12 79	0.14 206	0.08 123	0.08 119	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.03 1

aanet-new-8k	0.08 74	0.08 331	0.08 35	0.19 447	0.07 123	0.09 133	0.11 67	0.17 251	0.15 232	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 113	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 74	0.07 198	0.10 162	0.16 198	0.07 123	0.09 133	0.12 102	0.15 177	0.15 232	0.09 174	0.12 260	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 74	0.05 31	0.12 276	0.15 105	0.06 25	0.09 133	0.13 170	0.12 79	0.12 135	0.07 70	0.09 157	0.06 40	0.06 65	0.10 113	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

LACA3	0.07 6	0.08 331	0.08 35	0.13 11	0.05 2	0.09 133	0.11 67	0.08 11	0.09 44	0.08 123	0.06 19	0.07 122	0.07 170	0.08 21	0.07 1	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1c-attn	0.08 74	0.05 31	0.07 8	0.14 55	0.05 2	0.09 133	0.12 102	0.13 108	0.10 65	0.09 174	0.10 189	0.10 248	0.07 170	0.08 21	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.04 48

Foundation-i1b	0.08 74	0.05 31	0.07 8	0.14 55	0.05 2	0.09 133	0.12 102	0.13 108	0.10 65	0.09 174	0.10 189	0.10 248	0.06 65	0.07 3	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.03 1

LACA2	0.07 6	0.05 31	0.06 1	0.15 105	0.06 25	0.09 133	0.10 33	0.11 53	0.11 98	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.08 223	0.09 55	0.07 1	0.07 334	0.04 24	0.04 1	0.04 53	0.04 45	0.04 48

LACA1	0.07 6	0.07 198	0.07 8	0.14 55	0.05 2	0.09 133	0.11 67	0.10 27	0.07 13	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.08 223	0.08 21	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.04 53	0.03 1	0.04 48

Test_v1	0.07 6	0.04 1	0.06 1	0.13 11	0.06 25	0.09 133	0.10 33	0.15 177	0.12 135	0.06 23	0.05 7	0.04 1	0.05 17	0.08 21	0.10 190	0.07 334	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

Hybrid-DGEV-2	0.11 277	0.06 96	0.12 276	0.18 376	0.09 328	0.09 133	0.13 170	0.29 513	0.30 510	0.11 259	0.12 260	0.10 248	0.13 393	0.12 279	0.10 190	0.06 161	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.05 160	0.05 185

HiDET	0.08 74	0.05 31	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.09 133	0.12 102	0.12 79	0.12 135	0.07 70	0.07 57	0.07 122	0.07 170	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 48

LCMNet	0.08 74	0.05 31	0.10 162	0.13 11	0.07 123	0.09 133	0.12 102	0.10 27	0.12 135	0.06 23	0.08 119	0.06 40	0.07 170	0.11 187	0.10 190	0.06 161	0.05 237	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 48

CSFM-Stereo	0.08 74	0.05 31	0.08 35	0.14 55	0.06 25	0.09 133	0.13 170	0.15 177	0.07 13	0.07 70	0.08 119	0.06 40	0.08 223	0.09 55	0.10 190	0.06 161	0.05 237	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 48

Replicate-Monster	0.07 6	0.05 31	0.09 104	0.14 55	0.06 25	0.09 133	0.09 20	0.14 138	0.12 135	0.05 2	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.04 48

S2M2_XL	0.08 74	0.06 96	0.12 276	0.12 5	0.08 208	0.09 133	0.09 20	0.07 7	0.07 13	0.08 123	0.07 57	0.07 122	0.06 65	0.09 55	0.09 91	0.08 410	0.06 410	0.07 299	0.06 275	0.08 429	0.06 290
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.5w_stereo	0.07 6	0.07 198	0.07 8	0.15 105	0.07 123	0.09 133	0.06 1	0.14 138	0.11 98	0.08 123	0.07 57	0.06 40	0.07 170	0.10 113	0.09 91	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

2w_stereo	0.08 74	0.08 331	0.09 104	0.16 198	0.06 25	0.09 133	0.10 33	0.20 333	0.15 232	0.08 123	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.06 1	0.10 190	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 53	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.08 74	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.06 25	0.09 133	0.12 102	0.14 138	0.10 65	0.06 23	0.09 157	0.07 122	0.05 17	0.09 55	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

LG-G_1	0.07 6	0.04 1	0.11 227	0.15 105	0.06 25	0.09 133	0.08 7	0.08 11	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.07 122	0.07 170	0.11 187	0.08 23	0.07 334	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.06 290

LG-G	0.07 6	0.04 1	0.11 227	0.15 105	0.06 25	0.09 133	0.08 7	0.08 11	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.07 122	0.07 170	0.11 187	0.08 23	0.07 334	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.06 290

HI	0.11 277	0.06 96	0.12 276	0.13 11	0.09 328	0.09 133	0.14 241	0.22 375	0.11 98	0.20 489	0.17 345	0.14 348	0.10 288	0.16 416	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.08 451	0.07 362	0.06 290

CoSv	0.11 277	0.06 96	0.12 276	0.13 11	0.09 328	0.09 133	0.14 241	0.22 375	0.11 98	0.20 489	0.17 345	0.14 348	0.10 288	0.16 416	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.08 451	0.07 362	0.06 290

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 35	0.13 11	0.05 2	0.09 133	0.13 170	0.06 1	0.09 44	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

HUF	0.08 74	0.05 31	0.08 35	0.14 55	0.06 25	0.09 133	0.13 170	0.13 108	0.13 177	0.07 70	0.07 57	0.09 216	0.06 65	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

AIO-test1	0.10 234	0.07 198	0.11 227	0.24 602	0.07 123	0.09 133	0.13 170	0.22 375	0.15 232	0.11 259	0.12 260	0.09 216	0.07 170	0.11 187	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.09 475	0.10 536	0.04 45	0.07 377

GIP-stereo	0.08 74	0.06 96	0.11 227	0.15 105	0.07 123	0.09 133	0.13 170	0.15 177	0.11 98	0.07 70	0.08 119	0.05 4	0.04 1	0.10 113	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

fffft	0.09 164	0.06 96	0.12 276	0.16 198	0.07 123	0.09 133	0.16 389	0.12 79	0.11 98	0.09 174	0.07 57	0.09 216	0.06 65	0.11 187	0.12 339	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.05 185
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 6	0.05 31	0.07 8	0.14 55	0.06 25	0.09 133	0.13 170	0.07 7	0.13 177	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.10 113	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.04 48

SMoEStereo_RVC	0.08 74	0.06 96	0.12 276	0.16 198	0.07 123	0.09 133	0.13 170	0.11 53	0.14 206	0.09 174	0.07 57	0.07 122	0.07 170	0.12 279	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.04 48

Occ-G	0.08 74	0.05 31	0.07 8	0.14 55	0.07 123	0.09 133	0.14 241	0.14 138	0.15 232	0.07 70	0.12 260	0.07 122	0.05 17	0.09 55	0.10 190	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.06 290

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 277	0.05 31	0.14 363	0.16 198	0.21 642	0.09 133	0.17 423	0.21 351	0.16 266	0.11 259	0.15 308	0.10 248	0.07 170	0.10 113	0.08 23	0.06 161	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.07 362	0.09 493

AIO-Stereo	0.08 74	0.06 96	0.10 162	0.18 376	0.06 25	0.09 133	0.11 67	0.16 214	0.09 44	0.09 174	0.08 119	0.07 122	0.05 17	0.11 187	0.08 23	0.05 48	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

RSM++	0.08 74	0.06 96	0.09 104	0.17 286	0.07 123	0.09 133	0.12 102	0.11 53	0.11 98	0.08 123	0.06 19	0.07 122	0.05 17	0.10 113	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.03 1

RAFT-Stereo-weight	0.09 164	0.06 96	0.11 227	0.16 198	0.07 123	0.09 133	0.14 241	0.19 315	0.16 266	0.11 259	0.10 189	0.08 175	0.06 65	0.10 113	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.04 45	0.04 48

MGS-Stereo	0.09 164	0.07 198	0.12 276	0.16 198	0.08 208	0.09 133	0.15 325	0.12 79	0.12 135	0.07 70	0.10 189	0.08 175	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.05 185

4D-IteraStereo	0.10 234	0.07 198	0.10 162	0.18 376	0.07 123	0.09 133	0.15 325	0.18 282	0.15 232	0.10 217	0.11 240	0.10 248	0.07 170	0.12 279	0.09 91	0.05 48	0.03 1	0.08 389	0.07 376	0.06 280	0.05 185

CES	0.08 74	0.04 1	0.08 35	0.14 55	0.07 123	0.09 133	0.14 241	0.11 53	0.09 44	0.08 123	0.09 157	0.11 280	0.07 170	0.12 279	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.05 160	0.05 185

RCA-Stereo	0.09 164	0.06 96	0.09 104	0.16 198	0.06 25	0.09 133	0.13 170	0.18 282	0.14 206	0.10 217	0.11 240	0.08 175	0.07 170	0.12 279	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.04 48

CroCo-Stereo Lap2	0.09 164	0.09 412	0.08 35	0.22 569	0.09 328	0.09 133	0.18 472	0.16 214	0.12 135	0.09 174	0.10 189	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.06 410	0.07 299	0.05 190	0.06 280	0.05 185

DCANet-4	0.11 277	0.07 198	0.13 317	0.16 198	0.06 25	0.09 133	0.17 423	0.18 282	0.20 370	0.13 327	0.17 345	0.09 216	0.14 426	0.12 279	0.13 375	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.05 185

fff	0.10 234	0.06 96	0.12 276	0.15 105	0.07 123	0.09 133	0.17 423	0.16 214	0.21 385	0.13 327	0.17 345	0.10 248	0.11 327	0.12 279	0.13 375	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.05 185

ADStereo(finetuned)	0.10 234	0.06 96	0.13 317	0.16 198	0.06 25	0.09 133	0.17 423	0.16 214	0.20 370	0.13 327	0.18 371	0.10 248	0.12 360	0.12 279	0.12 339	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.05 185

iRaft-Stereo_5w	0.12 355	0.09 412	0.12 276	0.20 511	0.08 208	0.09 133	0.12 102	0.22 375	0.22 407	0.19 467	0.14 295	0.11 280	0.09 257	0.20 518	0.16 468	0.05 48	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.05 160	0.06 290

TransformOpticalFlow	0.10 234	0.08 331	0.13 317	0.18 376	0.07 123	0.09 133	0.15 325	0.19 315	0.16 266	0.12 295	0.16 325	0.11 280	0.11 327	0.11 187	0.11 269	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.05 185

OMP-Stereo	0.11 277	0.07 198	0.14 363	0.18 376	0.08 208	0.09 133	0.12 102	0.21 351	0.21 385	0.13 327	0.14 295	0.11 280	0.12 360	0.11 187	0.13 375	0.06 161	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.05 160	0.04 48

PFNet	0.12 355	0.06 96	0.17 465	0.18 376	0.08 208	0.09 133	0.15 325	0.26 455	0.20 370	0.16 404	0.16 325	0.14 348	0.12 360	0.13 336	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.07 299	0.06 275	0.05 160	0.05 185

GrayStereo	0.11 277	0.06 96	0.11 227	0.19 447	0.09 328	0.09 133	0.16 389	0.18 282	0.17 301	0.14 350	0.17 345	0.17 413	0.11 327	0.12 279	0.11 269	0.05 48	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.10 523

AnonymousM	0.10 234	0.06 96	0.10 162	0.14 55	0.07 123	0.09 133	0.13 170	0.19 315	0.14 206	0.13 327	0.12 260	0.09 216	0.08 223	0.13 336	0.10 190	0.08 410	0.05 237	0.08 389	0.05 190	0.05 160	0.05 185

CroCo-Stereo	0.09 164	0.08 331	0.08 35	0.22 569	0.09 328	0.09 133	0.18 472	0.16 214	0.12 135	0.07 70	0.07 57	0.08 175	0.06 65	0.08 21	0.07 1	0.07 334	0.05 237	0.06 183	0.04 53	0.05 160	0.04 48
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
CREStereo++_RVC	0.08 74	0.04 1	0.07 8	0.13 11	0.07 123	0.09 133	0.12 102	0.14 138	0.14 206	0.10 217	0.14 295	0.08 175	0.07 170	0.10 113	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.05 190	0.04 45	0.04 48
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
raftrobust	0.09 164	0.06 96	0.11 227	0.17 286	0.08 208	0.09 133	0.10 33	0.18 282	0.16 266	0.10 217	0.09 157	0.12 304	0.08 223	0.12 279	0.10 190	0.08 410	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

DCANet	0.10 234	0.06 96	0.12 276	0.16 198	0.06 25	0.09 133	0.17 423	0.16 214	0.20 370	0.13 327	0.18 371	0.10 248	0.11 327	0.11 187	0.12 339	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.05 185

csc	0.10 234	0.06 96	0.12 276	0.15 105	0.07 123	0.09 133	0.17 423	0.16 214	0.21 385	0.13 327	0.17 345	0.10 248	0.11 327	0.12 279	0.13 375	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.05 185

cscssc	0.10 234	0.06 96	0.12 276	0.15 105	0.07 123	0.09 133	0.17 423	0.16 214	0.21 385	0.13 327	0.17 345	0.10 248	0.11 327	0.12 279	0.13 375	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.05 185

CFNet-RSSM	0.09 164	0.07 198	0.10 162	0.16 198	0.07 123	0.09 133	0.15 325	0.17 251	0.18 319	0.08 123	0.12 260	0.11 280	0.09 257	0.12 279	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.04 45	0.04 48

DNS	0.09 164	0.06 96	0.12 276	0.15 105	0.08 208	0.10 191	0.16 389	0.17 251	0.10 65	0.08 123	0.12 260	0.08 175	0.07 170	0.09 55	0.08 23	0.07 334	0.04 24	0.05 46	0.05 190	0.06 280	0.05 185

aanet-new-32k	0.08 74	0.07 198	0.09 104	0.18 376	0.06 25	0.10 191	0.11 67	0.10 27	0.09 44	0.07 70	0.07 57	0.07 122	0.06 65	0.11 187	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

aanet-new-30k	0.08 74	0.07 198	0.09 104	0.18 376	0.06 25	0.10 191	0.11 67	0.10 27	0.09 44	0.07 70	0.07 57	0.07 122	0.06 65	0.11 187	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

aanet-new	0.09 164	0.09 412	0.10 162	0.18 376	0.08 208	0.10 191	0.12 102	0.15 177	0.13 177	0.08 123	0.08 119	0.05 4	0.07 170	0.10 113	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 74	0.05 31	0.08 35	0.15 105	0.06 25	0.10 191	0.14 241	0.13 108	0.12 135	0.07 70	0.08 119	0.07 122	0.06 65	0.10 113	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 6	0.06 96	0.07 8	0.15 105	0.06 25	0.10 191	0.15 325	0.12 79	0.11 98	0.06 23	0.11 240	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.03 1

LiteMatch	0.09 164	0.06 96	0.10 162	0.16 198	0.07 123	0.10 191	0.15 325	0.13 108	0.08 19	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.16 467	0.10 113	0.14 412	0.07 334	0.04 24	0.06 183	0.06 275	0.06 280	0.06 290

Foundation-i1	0.09 164	0.04 1	0.10 162	0.14 55	0.06 25	0.10 191	0.13 170	0.16 214	0.15 232	0.10 217	0.10 189	0.11 280	0.07 170	0.07 3	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.05 190	0.05 160	0.05 185

GeoVLM	0.08 74	0.04 1	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.10 191	0.13 170	0.13 108	0.08 19	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.08 223	0.10 113	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

gcap_with_dpt	0.08 74	0.06 96	0.10 162	0.16 198	0.07 123	0.10 191	0.12 102	0.14 138	0.14 206	0.08 123	0.12 260	0.05 4	0.06 65	0.10 113	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.04 48

BridgeDepth_RVC	0.07 6	0.04 1	0.09 104	0.11 1	0.05 2	0.10 191	0.10 33	0.14 138	0.09 44	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.08 223	0.07 3	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.04 53	0.05 160	0.04 48
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 74	0.04 1	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.10 191	0.13 170	0.13 108	0.08 19	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.08 223	0.10 113	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

DA	0.09 164	0.07 198	0.07 8	0.19 447	0.08 208	0.10 191	0.13 170	0.13 108	0.12 135	0.08 123	0.10 189	0.10 248	0.08 223	0.09 55	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.05 160	0.04 48

GGEV	0.09 164	0.07 198	0.07 8	0.19 447	0.08 208	0.10 191	0.13 170	0.13 108	0.12 135	0.08 123	0.10 189	0.10 248	0.08 223	0.09 55	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.05 160	0.04 48

water-stereo	0.09 164	0.06 96	0.08 35	0.16 198	0.07 123	0.10 191	0.13 170	0.15 177	0.13 177	0.11 259	0.12 260	0.09 216	0.10 288	0.07 3	0.08 23	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.05 190	0.04 45	0.04 48

3.25w_new	0.07 6	0.06 96	0.08 35	0.15 105	0.06 25	0.10 191	0.07 3	0.12 79	0.11 98	0.08 123	0.07 57	0.07 122	0.06 65	0.11 187	0.10 190	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

3.25w	0.07 6	0.06 96	0.08 35	0.15 105	0.06 25	0.10 191	0.07 3	0.12 79	0.11 98	0.08 123	0.07 57	0.07 122	0.06 65	0.11 187	0.10 190	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

xyz-stereo-finetune	0.11 277	0.08 331	0.13 317	0.14 55	0.06 25	0.10 191	0.19 518	0.18 282	0.19 347	0.12 295	0.14 295	0.15 373	0.11 327	0.13 336	0.12 339	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.05 190	0.04 45	0.05 185

LG-Stereo	0.08 74	0.08 331	0.10 162	0.18 376	0.07 123	0.10 191	0.17 423	0.11 53	0.08 19	0.06 23	0.08 119	0.06 40	0.07 170	0.09 55	0.09 91	0.04 6	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.04 45	0.04 48

HART	0.08 74	0.07 198	0.09 104	0.18 376	0.07 123	0.10 191	0.16 389	0.13 108	0.11 98	0.09 174	0.10 189	0.08 175	0.05 17	0.10 113	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.05 160	0.04 48

SCV	0.08 74	0.09 412	0.08 35	0.15 105	0.08 208	0.10 191	0.12 102	0.11 53	0.12 135	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.10 113	0.08 23	0.05 48	0.05 237	0.06 183	0.04 53	0.06 280	0.04 48

IGEV-RUCA	0.08 74	0.06 96	0.11 227	0.14 55	0.09 328	0.10 191	0.12 102	0.10 27	0.12 135	0.06 23	0.07 57	0.08 175	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.06 290

999	0.09 164	0.06 96	0.13 317	0.15 105	0.08 208	0.10 191	0.14 241	0.15 177	0.12 135	0.10 217	0.08 119	0.08 175	0.08 223	0.16 416	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.06 290

PAM_32	0.10 234	0.06 96	0.17 465	0.15 105	0.08 208	0.10 191	0.15 325	0.14 138	0.16 266	0.09 174	0.08 119	0.10 248	0.07 170	0.14 368	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.06 290

PAM	0.10 234	0.06 96	0.17 465	0.15 105	0.09 328	0.10 191	0.16 389	0.15 177	0.16 266	0.12 295	0.09 157	0.10 248	0.07 170	0.13 336	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.06 290

rvit_0105_6	0.14 416	0.09 412	0.18 499	0.17 286	0.10 443	0.10 191	0.17 423	0.19 315	0.26 467	0.12 295	0.18 371	0.17 413	0.13 393	0.18 475	0.13 375	0.15 613	0.11 584	0.12 575	0.10 536	0.09 492	0.06 290

UGAM-zero	0.10 234	0.05 31	0.15 398	0.15 105	0.08 208	0.10 191	0.13 170	0.20 333	0.15 232	0.11 259	0.15 308	0.07 122	0.08 223	0.09 55	0.10 190	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

U	0.08 74	0.07 198	0.10 162	0.19 447	0.10 443	0.10 191	0.13 170	0.12 79	0.17 301	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.07 3	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.06 280	0.05 185

MoCha-V2	0.08 74	0.05 31	0.11 227	0.20 511	0.07 123	0.10 191	0.14 241	0.12 79	0.08 19	0.07 70	0.08 119	0.07 122	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

IGEV++	0.08 74	0.06 96	0.09 104	0.18 376	0.07 123	0.10 191	0.13 170	0.10 27	0.10 65	0.08 123	0.08 119	0.06 40	0.05 17	0.13 336	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

AE-Stereo	0.10 234	0.08 331	0.11 227	0.19 447	0.09 328	0.10 191	0.15 325	0.14 138	0.20 370	0.09 174	0.15 308	0.12 304	0.08 223	0.11 187	0.10 190	0.05 48	0.06 410	0.07 299	0.06 275	0.05 160	0.04 48

MSKI-zero shot	0.09 164	0.05 31	0.09 104	0.16 198	0.07 123	0.10 191	0.13 170	0.15 177	0.14 206	0.09 174	0.09 157	0.09 216	0.06 65	0.12 279	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.05 185

MIF-Stereo (partial)	0.11 277	0.06 96	0.10 162	0.19 447	0.10 443	0.10 191	0.12 102	0.17 251	0.19 347	0.14 350	0.16 325	0.10 248	0.11 327	0.12 279	0.12 339	0.08 410	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.06 280	0.07 377

CAS	0.08 74	0.04 1	0.07 8	0.17 286	0.08 208	0.10 191	0.13 170	0.12 79	0.09 44	0.09 174	0.10 189	0.08 175	0.06 65	0.09 55	0.09 91	0.08 410	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.05 160	0.04 48

MC-Stereo	0.09 164	0.07 198	0.09 104	0.17 286	0.06 25	0.10 191	0.14 241	0.12 79	0.11 98	0.09 174	0.12 260	0.09 216	0.06 65	0.11 187	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.04 48

TRStereo	0.10 234	0.05 31	0.12 276	0.16 198	0.12 531	0.10 191	0.13 170	0.18 282	0.19 347	0.09 174	0.09 157	0.09 216	0.07 170	0.10 113	0.08 23	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.04 45	0.04 48

STrans-v2	0.10 234	0.07 198	0.13 317	0.18 376	0.08 208	0.10 191	0.14 241	0.22 375	0.11 98	0.11 259	0.15 308	0.12 304	0.10 288	0.11 187	0.12 339	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.05 185

NF-Stereo	0.11 277	0.07 198	0.13 317	0.17 286	0.09 328	0.10 191	0.13 170	0.23 394	0.19 347	0.12 295	0.17 345	0.12 304	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.07 299	0.06 275	0.07 362	0.12 570

OCTAStereo	0.11 277	0.07 198	0.14 363	0.17 286	0.09 328	0.10 191	0.13 170	0.23 394	0.19 347	0.12 295	0.17 345	0.12 304	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.07 299	0.06 275	0.07 362	0.11 549

NRIStereo	0.11 277	0.08 331	0.15 398	0.18 376	0.08 208	0.10 191	0.13 170	0.17 251	0.15 232	0.12 295	0.15 308	0.13 329	0.13 393	0.13 336	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.07 377

PSM-AAD	0.11 277	0.07 198	0.10 162	0.20 511	0.09 328	0.10 191	0.14 241	0.21 351	0.13 177	0.12 295	0.14 295	0.18 428	0.11 327	0.11 187	0.10 190	0.05 48	0.05 237	0.09 475	0.08 451	0.06 280	0.14 601

RE-Stereo	0.11 277	0.07 198	0.13 317	0.17 286	0.09 328	0.10 191	0.13 170	0.23 394	0.19 347	0.12 295	0.17 345	0.12 304	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.07 299	0.06 275	0.07 362	0.11 549

TVStereo	0.11 277	0.07 198	0.13 317	0.17 286	0.09 328	0.10 191	0.13 170	0.23 394	0.19 347	0.12 295	0.17 345	0.12 304	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.07 299	0.06 275	0.07 362	0.11 549

CRE-IMP	0.11 277	0.09 412	0.16 441	0.19 447	0.09 328	0.10 191	0.12 102	0.18 282	0.10 65	0.14 350	0.14 295	0.14 348	0.13 393	0.12 279	0.12 339	0.07 334	0.04 24	0.08 389	0.06 275	0.08 429	0.08 447

rafts_anoy	0.11 277	0.06 96	0.10 162	0.17 286	0.08 208	0.10 191	0.14 241	0.18 282	0.14 206	0.13 327	0.13 282	0.12 304	0.11 327	0.11 187	0.13 375	0.07 334	0.05 237	0.09 475	0.11 568	0.07 362	0.06 290

raft+_RVC	0.11 277	0.07 198	0.09 104	0.16 198	0.07 123	0.10 191	0.11 67	0.24 420	0.20 370	0.12 295	0.15 308	0.12 304	0.08 223	0.12 279	0.13 375	0.07 334	0.04 24	0.07 299	0.06 275	0.05 160	0.05 185

111	0.11 277	0.06 96	0.12 276	0.15 105	0.07 123	0.10 191	0.14 241	0.21 351	0.24 429	0.11 259	0.12 260	0.14 348	0.12 360	0.13 336	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.06 280	0.05 185

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 164	0.06 96	0.10 162	0.17 286	0.07 123	0.10 191	0.15 325	0.17 251	0.15 232	0.10 217	0.10 189	0.08 175	0.09 257	0.12 279	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.06 275	0.04 45	0.03 1

AFF-stereo	0.09 164	0.07 198	0.10 162	0.17 286	0.07 123	0.10 191	0.15 325	0.18 282	0.10 65	0.10 217	0.11 240	0.09 216	0.10 288	0.12 279	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.07 376	0.04 45	0.04 48

EAI-Stereo	0.09 164	0.07 198	0.11 227	0.16 198	0.07 123	0.10 191	0.15 325	0.16 214	0.09 44	0.08 123	0.09 157	0.08 175	0.07 170	0.09 55	0.11 269	0.05 48	0.05 237	0.05 46	0.05 190	0.05 160	0.04 48

Gwc-CoAtRS	0.09 164	0.07 198	0.10 162	0.16 198	0.07 123	0.10 191	0.15 325	0.18 282	0.17 301	0.08 123	0.10 189	0.12 304	0.09 257	0.12 279	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.04 45	0.05 185

DF	0.08 74	0.06 96	0.10 162	0.15 105	0.06 25	0.11 242	0.12 102	0.11 53	0.12 135	0.09 174	0.10 189	0.10 248	0.08 223	0.11 187	0.09 91	0.07 334	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 74	0.08 331	0.09 104	0.18 376	0.07 123	0.11 242	0.14 241	0.13 108	0.11 98	0.08 123	0.11 240	0.07 122	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 74	0.06 96	0.11 227	0.16 198	0.07 123	0.11 242	0.12 102	0.15 177	0.16 266	0.08 123	0.12 260	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 74	0.06 96	0.10 162	0.16 198	0.07 123	0.11 242	0.13 170	0.14 138	0.14 206	0.08 123	0.13 282	0.05 4	0.06 65	0.10 113	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.03 1	0.04 48

VMStereo-Base	0.09 164	0.05 31	0.10 162	0.13 11	0.07 123	0.11 242	0.10 33	0.16 214	0.13 177	0.10 217	0.16 325	0.10 248	0.09 257	0.11 187	0.10 190	0.07 334	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.06 290

WQFJA1++	0.08 74	0.04 1	0.11 227	0.14 55	0.07 123	0.11 242	0.11 67	0.12 79	0.07 13	0.07 70	0.07 57	0.07 122	0.06 65	0.10 113	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.06 290

Wave_Phase_stereo	0.09 164	0.06 96	0.17 465	0.15 105	0.08 208	0.11 242	0.09 20	0.18 282	0.16 266	0.06 23	0.07 57	0.07 122	0.05 17	0.09 55	0.11 269	0.04 6	0.05 237	0.05 46	0.07 376	0.04 45	0.05 185

NLSM3	0.09 164	0.07 198	0.08 35	0.20 511	0.08 208	0.11 242	0.16 389	0.18 282	0.17 301	0.06 23	0.08 119	0.08 175	0.09 257	0.09 55	0.11 269	0.04 6	0.04 24	0.06 183	0.07 376	0.03 1	0.04 48

VIP-Stereo	0.07 6	0.07 198	0.08 35	0.15 105	0.06 25	0.11 242	0.10 33	0.11 53	0.11 98	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.10 113	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.03 1

FE-Mocha	0.09 164	0.06 96	0.14 363	0.16 198	0.09 328	0.11 242	0.15 325	0.19 315	0.16 266	0.10 217	0.09 157	0.07 122	0.07 170	0.09 55	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.05 185

AdaDepth	0.07 6	0.06 96	0.07 8	0.18 376	0.06 25	0.11 242	0.11 67	0.10 27	0.08 19	0.06 23	0.05 7	0.07 122	0.06 65	0.09 55	0.10 190	0.04 6	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

depthmonostereo	0.09 164	0.06 96	0.09 104	0.15 105	0.06 25	0.11 242	0.13 170	0.14 138	0.15 232	0.10 217	0.10 189	0.09 216	0.11 327	0.08 21	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.04 53	0.04 45	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 164	0.05 31	0.08 35	0.15 105	0.06 25	0.11 242	0.12 102	0.14 138	0.16 266	0.11 259	0.11 240	0.09 216	0.10 288	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.03 1

xyz-stereo-finetune2	0.11 277	0.07 198	0.13 317	0.13 11	0.07 123	0.11 242	0.19 518	0.17 251	0.12 135	0.15 375	0.15 308	0.17 413	0.13 393	0.13 336	0.11 269	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.05 190	0.04 45	0.06 290

AIO-test2	0.10 234	0.08 331	0.10 162	0.23 590	0.09 328	0.11 242	0.11 67	0.23 394	0.24 429	0.08 123	0.09 157	0.08 175	0.05 17	0.10 113	0.08 23	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.09 497	0.05 160	0.05 185

castereo	0.09 164	0.06 96	0.11 227	0.15 105	0.06 25	0.11 242	0.14 241	0.14 138	0.18 319	0.08 123	0.10 189	0.11 280	0.08 223	0.09 55	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

mms	0.09 164	0.07 198	0.08 35	0.17 286	0.08 208	0.11 242	0.15 325	0.12 79	0.11 98	0.09 174	0.09 157	0.08 175	0.06 65	0.11 187	0.12 339	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.05 190	0.04 45	0.04 48

ours_stereo	0.09 164	0.07 198	0.09 104	0.17 286	0.08 208	0.11 242	0.16 389	0.11 53	0.12 135	0.08 123	0.10 189	0.08 175	0.06 65	0.12 279	0.12 339	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.04 48

tg	0.10 234	0.06 96	0.10 162	0.18 376	0.08 208	0.11 242	0.16 389	0.20 333	0.12 135	0.08 123	0.11 240	0.11 280	0.07 170	0.11 187	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.08 389	0.08 451	0.04 45	0.04 48

rvit_stereo_0083	0.12 355	0.08 331	0.17 465	0.16 198	0.09 328	0.11 242	0.15 325	0.15 177	0.26 467	0.11 259	0.14 295	0.13 329	0.10 288	0.12 279	0.13 375	0.10 509	0.08 514	0.09 475	0.07 376	0.07 362	0.06 290

WCG-NET	0.08 74	0.05 31	0.10 162	0.15 105	0.06 25	0.11 242	0.14 241	0.13 108	0.14 206	0.07 70	0.09 157	0.07 122	0.06 65	0.13 336	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.04 45	0.03 1

rvit_stereo_0081	0.11 277	0.08 331	0.16 441	0.16 198	0.09 328	0.11 242	0.14 241	0.14 138	0.24 429	0.11 259	0.13 282	0.14 348	0.09 257	0.11 187	0.12 339	0.10 509	0.07 481	0.08 389	0.07 376	0.07 362	0.06 290

GCAP-BAT	0.09 164	0.05 31	0.11 227	0.13 11	0.07 123	0.11 242	0.14 241	0.14 138	0.17 301	0.07 70	0.10 189	0.08 175	0.06 65	0.13 336	0.08 23	0.07 334	0.05 237	0.05 46	0.05 190	0.05 160	0.04 48

rvit_stereo_0082	0.11 277	0.08 331	0.16 441	0.16 198	0.09 328	0.11 242	0.14 241	0.14 138	0.24 429	0.11 259	0.13 282	0.14 348	0.09 257	0.11 187	0.12 339	0.10 509	0.07 481	0.08 389	0.07 376	0.07 362	0.06 290

WCG-NET（raft）	0.08 74	0.05 31	0.10 162	0.15 105	0.06 25	0.11 242	0.13 170	0.15 177	0.12 135	0.08 123	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.13 336	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

test_for_model	0.08 74	0.06 96	0.11 227	0.16 198	0.07 123	0.11 242	0.12 102	0.15 177	0.16 266	0.08 123	0.12 260	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.03 1	0.04 48

DispNO	0.15 458	0.09 412	0.18 499	0.19 447	0.12 531	0.11 242	0.21 556	0.23 394	0.29 504	0.18 451	0.23 437	0.19 438	0.17 493	0.16 416	0.16 468	0.07 334	0.05 237	0.08 389	0.08 451	0.07 362	0.06 290

ff7	0.09 164	0.07 198	0.11 227	0.16 198	0.09 328	0.11 242	0.15 325	0.16 214	0.12 135	0.10 217	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

IGEVStereo-DCA	0.09 164	0.07 198	0.11 227	0.16 198	0.10 443	0.11 242	0.15 325	0.16 214	0.12 135	0.10 217	0.06 19	0.08 175	0.06 65	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

ffff	0.09 164	0.07 198	0.11 227	0.16 198	0.09 328	0.11 242	0.15 325	0.16 214	0.12 135	0.10 217	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

rrr	0.09 164	0.07 198	0.13 317	0.16 198	0.10 443	0.11 242	0.15 325	0.16 214	0.15 232	0.10 217	0.06 19	0.08 175	0.06 65	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

11t	0.09 164	0.07 198	0.11 227	0.16 198	0.09 328	0.11 242	0.15 325	0.16 214	0.12 135	0.10 217	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

plain	0.11 277	0.09 412	0.10 162	0.19 447	0.09 328	0.11 242	0.14 241	0.14 138	0.13 177	0.13 327	0.15 308	0.09 216	0.12 360	0.13 336	0.12 339	0.07 334	0.05 237	0.09 475	0.06 275	0.06 280	0.06 290

GCAPDPT-zeroshot	0.09 164	0.05 31	0.11 227	0.13 11	0.07 123	0.11 242	0.14 241	0.14 138	0.17 301	0.07 70	0.10 189	0.08 175	0.06 65	0.13 336	0.08 23	0.07 334	0.05 237	0.05 46	0.05 190	0.05 160	0.04 48

GCAP-Stereo	0.09 164	0.07 198	0.13 317	0.18 376	0.06 25	0.11 242	0.07 3	0.14 138	0.12 135	0.09 174	0.10 189	0.07 122	0.09 257	0.13 336	0.10 190	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.05 185

RAFT-Test	0.09 164	0.06 96	0.10 162	0.16 198	0.07 123	0.11 242	0.15 325	0.16 214	0.13 177	0.09 174	0.10 189	0.11 280	0.09 257	0.12 279	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.05 185

HH	0.09 164	0.06 96	0.13 317	0.17 286	0.08 208	0.11 242	0.16 389	0.15 177	0.10 65	0.08 123	0.10 189	0.08 175	0.07 170	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.04 48

HanStereo	0.09 164	0.06 96	0.13 317	0.17 286	0.08 208	0.11 242	0.16 389	0.15 177	0.10 65	0.08 123	0.10 189	0.08 175	0.07 170	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.04 48

LL-Strereo	0.13 383	0.10 480	0.12 276	0.20 511	0.10 443	0.11 242	0.18 472	0.33 562	0.25 454	0.16 404	0.16 325	0.14 348	0.14 426	0.19 500	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.09 475	0.08 451	0.04 45	0.05 185

anonymousdsp	0.09 164	0.07 198	0.11 227	0.17 286	0.09 328	0.11 242	0.15 325	0.16 214	0.12 135	0.10 217	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

EGLCR-Stereo	0.08 74	0.05 31	0.08 35	0.14 55	0.07 123	0.11 242	0.12 102	0.11 53	0.16 266	0.06 23	0.05 7	0.07 122	0.05 17	0.10 113	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.04 48

DCRE	0.11 277	0.07 198	0.13 317	0.16 198	0.11 499	0.11 242	0.17 423	0.18 282	0.17 301	0.11 259	0.18 371	0.11 280	0.10 288	0.15 387	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.05 185

ProNet	0.09 164	0.07 198	0.11 227	0.17 286	0.08 208	0.11 242	0.15 325	0.15 177	0.12 135	0.10 217	0.06 19	0.07 122	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.05 48	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.06 290

ccc-4	0.09 164	0.07 198	0.11 227	0.16 198	0.09 328	0.11 242	0.15 325	0.16 214	0.12 135	0.10 217	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

IGEV-Stereo	0.09 164	0.07 198	0.11 227	0.17 286	0.09 328	0.11 242	0.15 325	0.16 214	0.12 135	0.10 217	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.11 277	0.08 331	0.15 398	0.17 286	0.08 208	0.11 242	0.14 241	0.20 333	0.15 232	0.13 327	0.18 371	0.07 122	0.07 170	0.14 368	0.14 412	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.04 48

IIG-Stereo	0.11 277	0.06 96	0.13 317	0.17 286	0.08 208	0.11 242	0.12 102	0.22 375	0.18 319	0.14 350	0.17 345	0.12 304	0.13 393	0.12 279	0.13 375	0.06 161	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.05 185

cross-raft	0.10 234	0.09 412	0.09 104	0.19 447	0.07 123	0.11 242	0.24 593	0.13 108	0.15 232	0.08 123	0.10 189	0.12 304	0.10 288	0.09 55	0.11 269	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.04 48

test-1	0.10 234	0.07 198	0.17 465	0.19 447	0.08 208	0.11 242	0.24 593	0.15 177	0.18 319	0.09 174	0.07 57	0.10 248	0.08 223	0.08 21	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.06 275	0.04 45	0.05 185

iRaftStereo_RVC	0.10 234	0.07 198	0.10 162	0.17 286	0.09 328	0.11 242	0.17 423	0.18 282	0.12 135	0.09 174	0.11 240	0.10 248	0.07 170	0.11 187	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.08 389	0.08 451	0.04 45	0.04 48

TANstereo	0.09 164	0.04 1	0.08 35	0.13 11	0.06 25	0.11 242	0.13 170	0.15 177	0.19 347	0.11 259	0.15 308	0.10 248	0.07 170	0.12 279	0.09 91	0.07 334	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.05 185

test_xeample3	0.09 164	0.07 198	0.12 276	0.16 198	0.09 328	0.11 242	0.15 325	0.16 214	0.14 206	0.10 217	0.07 57	0.08 175	0.06 65	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

R-Stereo Train	0.10 234	0.06 96	0.11 227	0.17 286	0.08 208	0.11 242	0.14 241	0.24 420	0.11 98	0.12 295	0.19 387	0.11 280	0.08 223	0.10 113	0.11 269	0.07 334	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.05 185

RAFT-Stereo	0.10 234	0.06 96	0.11 227	0.17 286	0.08 208	0.11 242	0.14 241	0.24 420	0.11 98	0.12 295	0.19 387	0.11 280	0.08 223	0.10 113	0.11 269	0.07 334	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.05 185
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
TS12	0.08 74	0.06 96	0.09 104	0.21 547	0.07 123	0.12 296	0.12 102	0.11 53	0.09 44	0.10 217	0.10 189	0.08 175	0.10 288	0.09 55	0.12 339	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.04 48

DN	0.10 234	0.05 31	0.10 162	0.15 105	0.09 328	0.12 296	0.18 472	0.17 251	0.16 266	0.08 123	0.09 157	0.08 175	0.06 65	0.08 21	0.09 91	0.11 543	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.07 362	0.09 493

RT-Monster	0.09 164	0.05 31	0.09 104	0.14 55	0.08 208	0.12 296	0.10 33	0.17 251	0.19 347	0.14 350	0.10 189	0.10 248	0.08 223	0.11 187	0.10 190	0.07 334	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.06 290

WQFJA1	0.10 234	0.07 198	0.08 35	0.20 511	0.09 328	0.12 296	0.18 472	0.18 282	0.18 319	0.09 174	0.10 189	0.08 175	0.10 288	0.12 279	0.11 269	0.06 161	0.08 514	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.05 185

WQFJX1	0.10 234	0.07 198	0.08 35	0.22 569	0.09 328	0.12 296	0.17 423	0.18 282	0.18 319	0.10 217	0.10 189	0.07 122	0.10 288	0.11 187	0.10 190	0.07 334	0.08 514	0.07 299	0.06 275	0.05 160	0.05 185

WQFJX	0.10 234	0.07 198	0.09 104	0.21 547	0.09 328	0.12 296	0.16 389	0.19 315	0.18 319	0.12 295	0.10 189	0.08 175	0.10 288	0.12 279	0.10 190	0.07 334	0.07 481	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.05 185

NLMM1	0.11 277	0.09 412	0.07 8	0.22 569	0.10 443	0.12 296	0.20 539	0.19 315	0.20 370	0.12 295	0.11 240	0.08 175	0.10 288	0.11 187	0.11 269	0.08 410	0.08 514	0.07 299	0.06 275	0.05 160	0.04 48

NLMM	0.10 234	0.07 198	0.08 35	0.20 511	0.09 328	0.12 296	0.18 472	0.18 282	0.18 319	0.09 174	0.10 189	0.08 175	0.10 288	0.12 279	0.11 269	0.06 161	0.08 514	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.05 185

NLCSM	0.11 277	0.09 412	0.09 104	0.23 590	0.11 499	0.12 296	0.19 518	0.19 315	0.19 347	0.12 295	0.11 240	0.07 122	0.09 257	0.11 187	0.10 190	0.08 410	0.08 514	0.07 299	0.07 376	0.06 280	0.05 185

Select-FE	0.11 277	0.06 96	0.21 538	0.15 105	0.11 499	0.12 296	0.13 170	0.22 375	0.18 319	0.09 174	0.11 240	0.10 248	0.06 65	0.12 279	0.09 91	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.08 451	0.06 280	0.08 447

IGEV-FE	0.09 164	0.05 31	0.13 317	0.14 55	0.08 208	0.12 296	0.13 170	0.17 251	0.11 98	0.10 217	0.06 19	0.09 216	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.05 185

Zero-FE251	0.08 74	0.05 31	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.12 296	0.12 102	0.11 53	0.10 65	0.07 70	0.08 119	0.06 40	0.06 65	0.10 113	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

G2L-Stereo_test	0.14 416	0.07 198	0.11 227	0.13 11	0.08 208	0.12 296	0.17 423	0.31 543	0.28 496	0.21 505	0.23 437	0.20 455	0.16 467	0.17 456	0.19 513	0.07 334	0.05 237	0.05 46	0.05 190	0.07 362	0.07 377

SGD-Stereo	0.08 74	0.05 31	0.10 162	0.14 55	0.06 25	0.12 296	0.12 102	0.11 53	0.12 135	0.07 70	0.09 157	0.09 216	0.09 257	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

MM-Stereo_test3	0.10 234	0.07 198	0.07 8	0.18 376	0.07 123	0.12 296	0.19 518	0.24 420	0.19 347	0.06 23	0.10 189	0.08 175	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.06 161	0.06 410	0.07 299	0.05 190	0.05 160	0.04 48

MM-Stereo_test2	0.09 164	0.07 198	0.09 104	0.19 447	0.08 208	0.12 296	0.18 472	0.15 177	0.14 206	0.07 70	0.10 189	0.07 122	0.06 65	0.12 279	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.04 48

MM-Stereo_test1	0.10 234	0.07 198	0.09 104	0.18 376	0.07 123	0.12 296	0.18 472	0.21 351	0.20 370	0.09 174	0.11 240	0.08 175	0.06 65	0.10 113	0.10 190	0.06 161	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.05 160	0.04 48

Reg-Stereo(zero)	0.09 164	0.05 31	0.08 35	0.16 198	0.06 25	0.12 296	0.11 67	0.15 177	0.11 98	0.12 295	0.09 157	0.10 248	0.08 223	0.11 187	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.05 185

tt45	0.09 164	0.06 96	0.11 227	0.15 105	0.07 123	0.12 296	0.15 325	0.13 108	0.12 135	0.09 174	0.06 19	0.08 175	0.06 65	0.13 336	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

rvit_0105_4	0.15 458	0.09 412	0.17 465	0.17 286	0.10 443	0.12 296	0.20 539	0.23 394	0.27 480	0.14 350	0.20 397	0.17 413	0.14 426	0.17 456	0.13 375	0.15 613	0.11 584	0.11 553	0.10 536	0.09 492	0.06 290

rvit_stereo_ft	0.12 355	0.07 198	0.13 317	0.19 447	0.10 443	0.12 296	0.17 423	0.16 214	0.16 266	0.13 327	0.13 282	0.15 373	0.10 288	0.14 368	0.13 375	0.10 509	0.06 410	0.08 389	0.07 376	0.07 362	0.06 290

gcap-zeroshot	0.08 74	0.06 96	0.11 227	0.15 105	0.07 123	0.12 296	0.13 170	0.15 177	0.16 266	0.08 123	0.12 260	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.03 1	0.04 48

trnet	0.08 74	0.05 31	0.07 8	0.12 5	0.05 2	0.12 296	0.10 33	0.13 108	0.10 65	0.08 123	0.13 282	0.09 216	0.08 223	0.11 187	0.10 190	0.08 410	0.05 237	0.05 46	0.03 1	0.06 280	0.05 185

H2IRNET	0.10 234	0.09 412	0.10 162	0.18 376	0.09 328	0.12 296	0.15 325	0.14 138	0.21 385	0.10 217	0.10 189	0.10 248	0.11 327	0.10 113	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.08 389	0.08 451	0.06 280	0.05 185

CoDeX	0.12 355	0.07 198	0.13 317	0.17 286	0.08 208	0.12 296	0.16 389	0.23 394	0.27 480	0.13 327	0.17 345	0.15 373	0.12 360	0.14 368	0.11 269	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.05 185

IGEV_Zeroshot_test	0.09 164	0.05 31	0.13 317	0.14 55	0.08 208	0.12 296	0.13 170	0.17 251	0.11 98	0.10 217	0.06 19	0.09 216	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.05 185

testlalala	0.08 74	0.06 96	0.11 227	0.15 105	0.07 123	0.12 296	0.13 170	0.15 177	0.16 266	0.08 123	0.12 260	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.03 1	0.04 48

RAFT_CTSACE	0.12 355	0.09 412	0.10 162	0.22 569	0.08 208	0.12 296	0.24 593	0.18 282	0.17 301	0.21 505	0.27 506	0.13 329	0.07 170	0.13 336	0.09 91	0.05 48	0.06 410	0.08 389	0.07 376	0.04 45	0.04 48

SA	0.13 383	0.09 412	0.09 104	0.18 376	0.08 208	0.12 296	0.24 593	0.23 394	0.19 347	0.17 418	0.27 506	0.15 373	0.11 327	0.11 187	0.11 269	0.05 48	0.05 237	0.09 475	0.08 451	0.05 160	0.05 185

iRaft-Stereo_20w	0.09 164	0.05 31	0.13 317	0.14 55	0.09 328	0.12 296	0.15 325	0.19 315	0.11 98	0.11 259	0.08 119	0.08 175	0.05 17	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.05 185

UDGNet	0.14 416	0.13 552	0.17 465	0.18 376	0.10 443	0.12 296	0.16 389	0.21 351	0.27 480	0.20 489	0.20 397	0.17 413	0.13 393	0.16 416	0.14 412	0.10 509	0.06 410	0.09 475	0.07 376	0.07 362	0.07 377

IPLGR_C	0.11 277	0.08 331	0.15 398	0.17 286	0.08 208	0.12 296	0.15 325	0.17 251	0.15 232	0.14 350	0.11 240	0.16 395	0.10 288	0.16 416	0.12 339	0.07 334	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.06 290

MIPNet	0.11 277	0.08 331	0.15 398	0.17 286	0.09 328	0.12 296	0.14 241	0.21 351	0.25 454	0.12 295	0.10 189	0.09 216	0.07 170	0.13 336	0.13 375	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.04 48

GMOStereo	0.11 277	0.09 412	0.08 35	0.19 447	0.08 208	0.12 296	0.28 629	0.13 108	0.18 319	0.11 259	0.17 345	0.14 348	0.12 360	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 237	0.09 475	0.07 376	0.04 45	0.04 48

error version	0.11 277	0.09 412	0.08 35	0.19 447	0.08 208	0.12 296	0.28 629	0.13 108	0.18 319	0.11 259	0.17 345	0.14 348	0.12 360	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 237	0.09 475	0.07 376	0.04 45	0.04 48

test-v	0.11 277	0.09 412	0.08 35	0.19 447	0.08 208	0.12 296	0.28 629	0.13 108	0.18 319	0.11 259	0.17 345	0.14 348	0.12 360	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 237	0.09 475	0.07 376	0.04 45	0.04 48

GwcNet-ADL	0.13 383	0.08 331	0.14 363	0.20 511	0.09 328	0.12 296	0.20 539	0.30 526	0.25 454	0.14 350	0.14 295	0.18 428	0.14 426	0.13 336	0.15 449	0.07 334	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.07 362	0.06 290

CrosDoStereo	0.12 355	0.07 198	0.12 276	0.14 55	0.09 328	0.12 296	0.15 325	0.17 251	0.22 407	0.19 467	0.24 449	0.15 373	0.11 327	0.11 187	0.12 339	0.06 161	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.05 160	0.05 185

DeepStereo_LL	0.12 355	0.07 198	0.12 276	0.14 55	0.09 328	0.12 296	0.15 325	0.17 251	0.22 407	0.19 467	0.24 449	0.15 373	0.11 327	0.11 187	0.12 339	0.06 161	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.05 160	0.05 185

RAFT-RH_RVC	0.12 355	0.06 96	0.14 363	0.16 198	0.09 328	0.12 296	0.12 102	0.17 251	0.12 135	0.13 327	0.40 599	0.11 280	0.10 288	0.13 336	0.12 339	0.05 48	0.04 24	0.08 389	0.05 190	0.05 160	0.06 290

test-2	0.11 277	0.09 412	0.08 35	0.19 447	0.08 208	0.12 296	0.28 629	0.13 108	0.18 319	0.11 259	0.17 345	0.14 348	0.12 360	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 237	0.09 475	0.07 376	0.04 45	0.04 48

Prome-Stereo	0.11 277	0.07 198	0.11 227	0.18 376	0.09 328	0.12 296	0.14 241	0.23 394	0.13 177	0.13 327	0.16 325	0.13 329	0.08 223	0.12 279	0.10 190	0.05 48	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.10 523

HITNet	0.11 277	0.06 96	0.12 276	0.14 55	0.06 25	0.12 296	0.10 33	0.18 282	0.18 319	0.13 327	0.17 345	0.15 373	0.11 327	0.15 387	0.14 412	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.04 53	0.06 280	0.05 185
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
Foundation-i1a	0.08 74	0.05 31	0.08 35	0.13 11	0.05 2	0.13 339	0.13 170	0.12 79	0.10 65	0.11 259	0.11 240	0.11 280	0.06 65	0.08 21	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.04 48

Lsterematch	0.11 277	0.06 96	0.11 227	0.16 198	0.07 123	0.13 339	0.15 325	0.14 138	0.18 319	0.16 404	0.18 371	0.15 373	0.16 467	0.13 336	0.14 412	0.07 334	0.04 24	0.06 183	0.06 275	0.06 280	0.06 290

DStereoRT	0.17 507	0.07 198	0.12 276	0.19 447	0.09 328	0.13 339	0.12 102	0.28 494	0.23 417	0.12 295	0.20 397	0.11 280	0.10 288	0.15 387	0.14 412	0.06 161	0.05 237	1.02 691	0.09 497	0.05 160	0.04 48

NLSM1	0.10 234	0.07 198	0.08 35	0.19 447	0.08 208	0.13 339	0.16 389	0.21 351	0.16 266	0.11 259	0.10 189	0.07 122	0.10 288	0.10 113	0.11 269	0.07 334	0.08 514	0.08 389	0.07 376	0.05 160	0.05 185

252Zero-FE	0.08 74	0.04 1	0.10 162	0.13 11	0.07 123	0.13 339	0.11 67	0.13 108	0.14 206	0.07 70	0.05 7	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.06 290

DFGA-Net	0.13 383	0.11 506	0.19 523	0.18 376	0.10 443	0.13 339	0.13 170	0.23 394	0.25 454	0.16 404	0.16 325	0.13 329	0.12 360	0.17 456	0.15 449	0.07 334	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.05 160	0.05 185

G2L-Stereo	0.14 416	0.07 198	0.13 317	0.17 286	0.09 328	0.13 339	0.12 102	0.27 469	0.22 407	0.17 418	0.27 506	0.21 464	0.13 393	0.18 475	0.18 498	0.09 468	0.08 514	0.08 389	0.07 376	0.07 362	0.07 377

fffy	0.09 164	0.08 331	0.10 162	0.16 198	0.07 123	0.13 339	0.17 423	0.13 108	0.12 135	0.08 123	0.09 157	0.08 175	0.09 257	0.13 336	0.11 269	0.05 48	0.05 237	0.07 299	0.05 190	0.04 45	0.05 185

UGAM	0.13 383	0.10 480	0.09 104	0.22 569	0.08 208	0.13 339	0.20 539	0.18 282	0.24 429	0.22 520	0.16 325	0.13 329	0.13 393	0.19 500	0.13 375	0.07 334	0.05 237	0.13 589	0.11 568	0.07 362	0.05 185

model_zeroshot	0.10 234	0.05 31	0.12 276	0.15 105	0.09 328	0.13 339	0.14 241	0.20 333	0.14 206	0.11 259	0.10 189	0.12 304	0.07 170	0.12 279	0.11 269	0.07 334	0.06 410	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.06 290

ITSA-stereo	0.16 485	0.11 506	0.14 363	0.19 447	0.08 208	0.13 339	0.14 241	0.30 526	0.49 617	0.17 418	0.18 371	0.22 482	0.15 446	0.17 456	0.16 468	0.10 509	0.06 410	0.08 389	0.08 451	0.08 429	0.09 493

rvit_stereo_0075_2	0.17 507	0.12 525	0.25 565	0.23 590	0.16 609	0.13 339	0.10 33	0.30 526	0.27 480	0.20 489	0.28 517	0.22 482	0.15 446	0.18 475	0.13 375	0.16 630	0.10 570	0.17 625	0.10 536	0.10 528	0.10 523

RAStereo	0.10 234	0.09 412	0.08 35	0.20 511	0.08 208	0.13 339	0.18 472	0.16 214	0.17 301	0.10 217	0.12 260	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.05 190	0.05 160	0.04 48

Pointernet	0.09 164	0.05 31	0.10 162	0.16 198	0.08 208	0.13 339	0.10 33	0.15 177	0.18 319	0.09 174	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.11 187	0.10 190	0.08 410	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.06 280	0.05 185

CAS++	0.11 277	0.07 198	0.11 227	0.14 55	0.10 443	0.13 339	0.14 241	0.24 420	0.14 206	0.11 259	0.09 157	0.11 280	0.07 170	0.14 368	0.09 91	0.11 543	0.09 547	0.09 475	0.07 376	0.07 362	0.08 447
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo06	0.10 234	0.07 198	0.12 276	0.17 286	0.09 328	0.13 339	0.18 472	0.19 315	0.12 135	0.13 327	0.08 119	0.07 122	0.07 170	0.11 187	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.06 280	0.06 290

MyStereo05	0.13 383	0.07 198	0.10 162	0.17 286	0.09 328	0.13 339	0.18 472	0.28 494	0.35 556	0.17 418	0.14 295	0.15 373	0.11 327	0.15 387	0.13 375	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.06 280	0.06 290

ACVNet-DCA	0.10 234	0.08 331	0.13 317	0.17 286	0.09 328	0.13 339	0.15 325	0.24 420	0.16 266	0.09 174	0.09 157	0.06 40	0.06 65	0.10 113	0.07 1	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.07 362	0.07 377

xx1	0.11 277	0.08 331	0.13 317	0.17 286	0.09 328	0.13 339	0.15 325	0.16 214	0.18 319	0.09 174	0.09 157	0.16 395	0.16 467	0.10 113	0.07 1	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.08 451	0.07 362	0.07 377

1test111	0.11 277	0.08 331	0.13 317	0.17 286	0.09 328	0.13 339	0.15 325	0.24 420	0.16 266	0.09 174	0.09 157	0.06 40	0.06 65	0.15 387	0.16 468	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.07 362	0.07 377

cc1	0.10 234	0.08 331	0.13 317	0.17 286	0.09 328	0.13 339	0.15 325	0.16 214	0.18 319	0.09 174	0.09 157	0.06 40	0.06 65	0.10 113	0.07 1	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.06 290

tt1	0.10 234	0.08 331	0.13 317	0.17 286	0.09 328	0.13 339	0.15 325	0.15 177	0.19 347	0.09 174	0.08 119	0.06 40	0.06 65	0.10 113	0.08 23	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.06 290

UniTT-Stereo	0.09 164	0.07 198	0.08 35	0.18 376	0.08 208	0.13 339	0.11 67	0.12 79	0.11 98	0.10 217	0.12 260	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.10 190	0.07 334	0.06 410	0.05 46	0.05 190	0.06 280	0.05 185

EKT-Stereo	0.11 277	0.07 198	0.14 363	0.16 198	0.10 443	0.13 339	0.14 241	0.19 315	0.21 385	0.11 259	0.08 119	0.13 329	0.10 288	0.11 187	0.12 339	0.08 410	0.06 410	0.07 299	0.06 275	0.08 429	0.07 377

Any-RAFT	0.10 234	0.05 31	0.10 162	0.15 105	0.07 123	0.13 339	0.14 241	0.21 351	0.15 232	0.11 259	0.12 260	0.13 329	0.10 288	0.13 336	0.10 190	0.07 334	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.05 185

anonymousdsp2	0.11 277	0.07 198	0.11 227	0.16 198	0.09 328	0.13 339	0.14 241	0.19 315	0.23 417	0.13 327	0.14 295	0.12 304	0.09 257	0.14 368	0.11 269	0.05 48	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.06 290

CBFPSM	0.15 458	0.07 198	0.27 576	0.17 286	0.09 328	0.13 339	0.15 325	0.22 375	0.23 417	0.20 489	0.27 506	0.23 499	0.16 467	0.16 416	0.19 513	0.06 161	0.06 410	0.06 183	0.07 376	0.07 362	0.07 377

anonymousa	0.13 383	0.07 198	0.14 363	0.18 376	0.09 328	0.13 339	0.17 423	0.20 333	0.29 504	0.15 375	0.24 449	0.16 395	0.14 426	0.14 368	0.14 412	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.09 497	0.05 160	0.07 377

qqq	0.13 383	0.09 412	0.15 398	0.16 198	0.08 208	0.13 339	0.15 325	0.24 420	0.16 266	0.15 375	0.19 387	0.16 395	0.16 467	0.15 387	0.16 468	0.07 334	0.06 410	0.08 389	0.08 451	0.07 362	0.07 377

raft_robust	0.13 383	0.10 480	0.07 8	0.18 376	0.08 208	0.13 339	0.24 593	0.29 513	0.34 542	0.20 489	0.20 397	0.15 373	0.10 288	0.11 187	0.12 339	0.05 48	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.05 160	0.04 48

CIPLG	0.11 277	0.08 331	0.15 398	0.17 286	0.08 208	0.13 339	0.15 325	0.17 251	0.16 266	0.14 350	0.11 240	0.16 395	0.10 288	0.17 456	0.12 339	0.07 334	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.06 290

IPLGR	0.11 277	0.09 412	0.17 465	0.18 376	0.08 208	0.13 339	0.16 389	0.21 351	0.24 429	0.12 295	0.12 260	0.11 280	0.09 257	0.13 336	0.12 339	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.04 48

ACRE	0.11 277	0.08 331	0.15 398	0.17 286	0.08 208	0.13 339	0.15 325	0.17 251	0.14 206	0.14 350	0.11 240	0.16 395	0.10 288	0.16 416	0.12 339	0.07 334	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.06 290

test_3	0.11 277	0.09 412	0.10 162	0.21 547	0.08 208	0.13 339	0.25 609	0.14 138	0.21 385	0.10 217	0.10 189	0.09 216	0.10 288	0.08 21	0.11 269	0.05 48	0.04 24	0.08 389	0.07 376	0.04 45	0.04 48

PSMNet-ADL	0.15 458	0.12 525	0.13 317	0.22 569	0.09 328	0.13 339	0.20 539	0.26 455	0.23 417	0.18 451	0.20 397	0.23 499	0.17 493	0.18 475	0.18 498	0.09 468	0.08 514	0.08 389	0.11 568	0.08 429	0.07 377

XX-TBD	0.09 164	0.06 96	0.07 8	0.14 55	0.07 123	0.13 339	0.16 389	0.14 138	0.14 206	0.11 259	0.12 260	0.09 216	0.08 223	0.10 113	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.05 185

CFNet_pseudo	0.14 416	0.08 331	0.16 441	0.16 198	0.09 328	0.13 339	0.14 241	0.27 469	0.34 542	0.15 375	0.21 415	0.22 482	0.13 393	0.18 475	0.14 412	0.07 334	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.07 362	0.07 377

RALCasStereoNet	0.11 277	0.07 198	0.09 104	0.16 198	0.08 208	0.13 339	0.14 241	0.17 251	0.11 98	0.12 295	0.17 345	0.14 348	0.10 288	0.12 279	0.11 269	0.07 334	0.06 410	0.06 183	0.05 190	0.08 429	0.07 377

GES	0.14 416	0.08 331	0.16 441	0.15 105	0.10 443	0.13 339	0.13 170	0.28 494	0.26 467	0.17 418	0.24 449	0.19 438	0.14 426	0.16 416	0.14 412	0.08 410	0.08 514	0.07 299	0.06 275	0.08 429	0.09 493

PSMNet-RSSM	0.14 416	0.07 198	0.14 363	0.15 105	0.08 208	0.13 339	0.16 389	0.25 441	0.24 429	0.17 418	0.28 517	0.23 499	0.14 426	0.16 416	0.14 412	0.11 543	0.06 410	0.09 475	0.12 590	0.08 429	0.07 377

PMTNet	0.09 164	0.05 31	0.09 104	0.12 5	0.06 25	0.13 339	0.14 241	0.16 214	0.11 98	0.09 174	0.13 282	0.10 248	0.07 170	0.14 368	0.10 190	0.15 613	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.07 362	0.06 290

FADNet_RVC	0.17 507	0.14 567	0.41 623	0.20 511	0.11 499	0.13 339	0.13 170	0.27 469	0.22 407	0.21 505	0.23 437	0.20 455	0.18 507	0.15 387	0.17 485	0.08 410	0.08 514	0.12 575	0.09 497	0.11 550	0.10 523

DIP-Stereo	0.11 277	0.08 331	0.15 398	0.17 286	0.09 328	0.13 339	0.09 20	0.16 214	0.16 266	0.12 295	0.16 325	0.14 348	0.12 360	0.16 416	0.14 412	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.07 377
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.14 416	0.09 412	0.16 441	0.16 198	0.09 328	0.13 339	0.14 241	0.27 469	0.34 542	0.15 375	0.21 415	0.22 482	0.13 393	0.18 475	0.14 412	0.07 334	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.07 362	0.07 377

G2L-ROB	0.13 383	0.07 198	0.13 317	0.13 11	0.08 208	0.14 383	0.17 423	0.25 441	0.19 347	0.20 489	0.19 387	0.20 455	0.14 426	0.18 475	0.16 468	0.08 410	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.08 429	0.09 493

castereo++	0.08 74	0.06 96	0.08 35	0.15 105	0.05 2	0.14 383	0.11 67	0.11 53	0.15 232	0.07 70	0.07 57	0.08 175	0.06 65	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.03 1

rvit_0105_5	0.14 416	0.10 480	0.14 363	0.17 286	0.09 328	0.14 383	0.23 582	0.24 420	0.27 480	0.14 350	0.15 308	0.18 428	0.13 393	0.17 456	0.14 412	0.14 609	0.11 584	0.10 523	0.11 568	0.08 429	0.07 377

rvit_stereo_0081_aga	0.12 355	0.09 412	0.15 398	0.18 376	0.10 443	0.14 383	0.14 241	0.14 138	0.19 347	0.10 217	0.18 371	0.16 395	0.09 257	0.12 279	0.10 190	0.10 509	0.06 410	0.08 389	0.07 376	0.07 362	0.06 290

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 277	0.05 31	0.12 276	0.15 105	0.13 557	0.14 383	0.16 389	0.23 394	0.18 319	0.10 217	0.13 282	0.10 248	0.07 170	0.12 279	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.07 362	0.08 447

MyStereo07	0.10 234	0.07 198	0.10 162	0.17 286	0.09 328	0.14 383	0.17 423	0.15 177	0.15 232	0.09 174	0.06 19	0.06 40	0.07 170	0.12 279	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.06 280	0.06 290

MyStereo04	0.13 383	0.07 198	0.10 162	0.17 286	0.09 328	0.14 383	0.17 423	0.29 513	0.38 573	0.17 418	0.14 295	0.16 395	0.11 327	0.15 387	0.13 375	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.06 280	0.06 290

MaDis-Stereo	0.09 164	0.09 412	0.08 35	0.17 286	0.09 328	0.14 383	0.11 67	0.16 214	0.16 266	0.09 174	0.11 240	0.06 40	0.06 65	0.09 55	0.13 375	0.07 334	0.06 410	0.08 389	0.05 190	0.05 160	0.04 48

PCWNet_CMD	0.14 416	0.08 331	0.15 398	0.17 286	0.09 328	0.14 383	0.14 241	0.29 513	0.36 561	0.14 350	0.20 397	0.21 464	0.13 393	0.17 456	0.14 412	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.07 362	0.07 377

CFNet_ucs	0.15 458	0.09 412	0.17 465	0.16 198	0.11 499	0.14 383	0.14 241	0.30 526	0.34 542	0.16 404	0.24 449	0.23 499	0.14 426	0.18 475	0.15 449	0.09 468	0.06 410	0.08 389	0.07 376	0.09 492	0.09 493

AEACV	0.09 164	0.05 31	0.08 35	0.14 55	0.13 557	0.14 383	0.13 170	0.15 177	0.09 44	0.07 70	0.09 157	0.07 122	0.08 223	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.04 48

LoS	0.09 164	0.05 31	0.11 227	0.13 11	0.07 123	0.14 383	0.11 67	0.15 177	0.15 232	0.09 174	0.09 157	0.12 304	0.09 257	0.15 387	0.10 190	0.07 334	0.05 237	0.05 46	0.03 1	0.05 160	0.05 185
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
riskmin	0.11 277	0.06 96	0.13 317	0.14 55	0.08 208	0.14 383	0.14 241	0.18 282	0.15 232	0.12 295	0.15 308	0.17 413	0.11 327	0.14 368	0.12 339	0.09 468	0.05 237	0.07 299	0.05 190	0.08 429	0.08 447

IER	0.14 416	0.08 331	0.13 317	0.17 286	0.09 328	0.14 383	0.16 389	0.26 455	0.27 480	0.18 451	0.26 488	0.17 413	0.20 538	0.17 456	0.14 412	0.08 410	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.08 429	0.07 377

test_5	0.14 416	0.12 525	0.08 35	0.20 511	0.10 443	0.14 383	0.28 629	0.21 351	0.24 429	0.19 467	0.28 517	0.11 280	0.15 446	0.12 279	0.13 375	0.06 161	0.05 237	0.07 299	0.08 451	0.08 429	0.07 377

THIR-Stereo	0.12 355	0.07 198	0.11 227	0.15 105	0.08 208	0.14 383	0.16 389	0.18 282	0.25 454	0.17 418	0.24 449	0.13 329	0.13 393	0.12 279	0.14 412	0.06 161	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.05 160	0.05 185

DRaft	0.12 355	0.06 96	0.12 276	0.14 55	0.09 328	0.14 383	0.17 423	0.21 351	0.30 510	0.18 451	0.27 506	0.10 248	0.16 467	0.11 187	0.12 339	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.07 376	0.05 160	0.05 185

RALAANet	0.11 277	0.08 331	0.10 162	0.17 286	0.09 328	0.14 383	0.10 33	0.20 333	0.16 266	0.14 350	0.13 282	0.16 395	0.09 257	0.12 279	0.12 339	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.06 280	0.04 48

RAFT + AFF	0.13 383	0.08 331	0.21 538	0.20 511	0.10 443	0.14 383	0.23 582	0.27 469	0.21 385	0.12 295	0.10 189	0.12 304	0.10 288	0.16 416	0.12 339	0.08 410	0.07 481	0.09 475	0.09 497	0.06 280	0.09 493

CREStereo	0.09 164	0.05 31	0.08 35	0.11 1	0.06 25	0.14 383	0.14 241	0.14 138	0.10 65	0.09 174	0.13 282	0.09 216	0.08 223	0.12 279	0.10 190	0.08 410	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.06 280	0.06 290
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
ACVNet	0.15 458	0.09 412	0.15 398	0.13 11	0.12 531	0.14 383	0.20 539	0.22 375	0.34 542	0.17 418	0.26 488	0.21 464	0.17 493	0.18 475	0.21 536	0.07 334	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.08 429	0.06 290

cf-r	0.14 416	0.07 198	0.13 317	0.16 198	0.08 208	0.14 383	0.19 518	0.21 351	0.25 454	0.17 418	0.26 488	0.22 482	0.17 493	0.14 368	0.15 449	0.10 509	0.05 237	0.06 183	0.08 451	0.06 280	0.06 290

GANet-RSSM	0.14 416	0.07 198	0.13 317	0.13 11	0.08 208	0.14 383	0.18 472	0.23 394	0.21 385	0.17 418	0.25 475	0.24 508	0.16 467	0.16 416	0.16 468	0.10 509	0.06 410	0.07 299	0.08 451	0.08 429	0.07 377

MSMDNet	0.14 416	0.08 331	0.15 398	0.17 286	0.09 328	0.14 383	0.14 241	0.29 513	0.36 561	0.14 350	0.20 397	0.21 464	0.13 393	0.18 475	0.14 412	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.07 362	0.07 377

iResNet	0.13 383	0.10 480	0.18 499	0.19 447	0.08 208	0.14 383	0.18 472	0.21 351	0.27 480	0.16 404	0.24 449	0.15 373	0.13 393	0.14 368	0.15 449	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.05 185

RT-IGEV	0.13 383	0.06 96	0.14 363	0.15 105	0.10 443	0.15 408	0.18 472	0.25 441	0.28 496	0.16 404	0.17 345	0.18 428	0.11 327	0.14 368	0.11 269	0.08 410	0.05 237	0.07 299	0.05 190	0.07 362	0.08 447

ISRNet	0.18 523	0.08 331	0.20 528	0.19 447	0.13 557	0.15 408	0.12 102	0.30 526	0.33 531	0.21 505	0.26 488	0.27 538	0.18 507	0.17 456	0.20 523	0.20 645	0.08 514	0.14 603	0.14 608	0.14 600	0.17 633

FACV-RUCA	0.13 383	0.11 506	0.13 317	0.19 447	0.12 531	0.15 408	0.16 389	0.22 375	0.21 385	0.16 404	0.16 325	0.15 373	0.16 467	0.14 368	0.13 375	0.07 334	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.10 528	0.08 447

DDVS	0.16 485	0.10 480	0.22 548	0.16 198	0.12 531	0.15 408	0.14 241	0.25 441	0.19 347	0.18 451	0.30 538	0.27 538	0.13 393	0.20 518	0.16 468	0.09 468	0.06 410	0.09 475	0.07 376	0.11 550	0.11 549

rvit_0105_3	0.16 485	0.10 480	0.15 398	0.20 511	0.12 531	0.15 408	0.26 618	0.25 441	0.30 510	0.15 375	0.17 345	0.21 464	0.14 426	0.18 475	0.14 412	0.14 609	0.11 584	0.12 575	0.14 608	0.07 362	0.07 377

DCVSM-stereo	0.15 458	0.09 412	0.16 441	0.16 198	0.10 443	0.15 408	0.09 20	0.20 333	0.24 429	0.20 489	0.24 449	0.26 531	0.15 446	0.19 500	0.14 412	0.09 468	0.07 481	0.09 475	0.08 451	0.10 528	0.12 570

ACV-stereo	0.15 458	0.10 480	0.29 588	0.18 376	0.12 531	0.15 408	0.13 170	0.23 394	0.21 385	0.19 467	0.23 437	0.22 482	0.15 446	0.23 562	0.17 485	0.08 410	0.07 481	0.07 299	0.07 376	0.08 429	0.07 377

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 277	0.08 331	0.13 317	0.16 198	0.08 208	0.15 408	0.16 389	0.18 282	0.19 347	0.10 217	0.09 157	0.09 216	0.08 223	0.11 187	0.12 339	0.07 334	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.07 362	0.06 290

LL-Strereo2	0.11 277	0.10 480	0.16 441	0.18 376	0.08 208	0.15 408	0.09 20	0.17 251	0.14 206	0.14 350	0.11 240	0.09 216	0.07 170	0.16 416	0.10 190	0.05 48	0.05 237	0.11 553	0.07 376	0.06 280	0.05 185

CASS	0.14 416	0.12 525	0.12 276	0.23 590	0.09 328	0.15 408	0.17 423	0.19 315	0.20 370	0.17 418	0.18 371	0.15 373	0.15 446	0.15 387	0.14 412	0.09 468	0.06 410	0.10 523	0.08 451	0.09 492	0.07 377
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 277	0.06 96	0.12 276	0.14 55	0.07 123	0.15 408	0.13 170	0.20 333	0.14 206	0.11 259	0.17 345	0.13 329	0.09 257	0.14 368	0.11 269	0.09 468	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.07 362	0.07 377

RAFT+CT+SA	0.13 383	0.11 506	0.09 104	0.19 447	0.09 328	0.15 408	0.28 629	0.22 375	0.22 407	0.15 375	0.26 488	0.10 248	0.10 288	0.11 187	0.12 339	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.08 451	0.07 362	0.06 290

BSDual-CNN	0.15 458	0.09 412	0.14 363	0.22 569	0.10 443	0.15 408	0.15 325	0.34 577	0.20 370	0.17 418	0.23 437	0.25 521	0.16 467	0.16 416	0.14 412	0.08 410	0.06 410	0.10 523	0.09 497	0.07 362	0.07 377

hknet	0.15 458	0.11 506	0.14 363	0.22 569	0.11 499	0.15 408	0.15 325	0.34 577	0.26 467	0.17 418	0.23 437	0.22 482	0.18 507	0.17 456	0.13 375	0.07 334	0.06 410	0.10 523	0.09 497	0.07 362	0.07 377

Sa-1000	0.12 355	0.08 331	0.09 104	0.18 376	0.08 208	0.15 408	0.22 570	0.22 375	0.19 347	0.15 375	0.20 397	0.17 413	0.11 327	0.10 113	0.10 190	0.06 161	0.05 237	0.09 475	0.09 497	0.05 160	0.05 185

psmg	0.14 416	0.09 412	0.14 363	0.17 286	0.10 443	0.15 408	0.17 423	0.29 513	0.20 370	0.17 418	0.21 415	0.25 521	0.16 467	0.16 416	0.14 412	0.08 410	0.07 481	0.08 389	0.08 451	0.07 362	0.07 377

dd	0.15 458	0.17 595	0.17 465	0.19 447	0.09 328	0.15 408	0.18 472	0.22 375	0.26 467	0.23 535	0.20 397	0.21 464	0.10 288	0.21 536	0.17 485	0.10 509	0.06 410	0.08 389	0.06 275	0.08 429	0.07 377

RAFT	0.13 383	0.09 412	0.11 227	0.18 376	0.08 208	0.15 408	0.23 582	0.21 351	0.20 370	0.21 505	0.21 415	0.18 428	0.13 393	0.17 456	0.10 190	0.06 161	0.07 481	0.10 523	0.09 497	0.06 280	0.05 185

TestStereo	0.14 416	0.15 574	0.11 227	0.23 590	0.08 208	0.15 408	0.21 556	0.20 333	0.23 417	0.14 350	0.25 475	0.16 395	0.13 393	0.16 416	0.14 412	0.06 161	0.06 410	0.08 389	0.06 275	0.09 492	0.05 185

XX-Stereo	0.09 164	0.05 31	0.09 104	0.17 286	0.09 328	0.15 408	0.12 102	0.21 351	0.10 65	0.10 217	0.14 295	0.07 122	0.06 65	0.13 336	0.08 23	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.04 45	0.04 48

HCRNet	0.16 485	0.23 631	0.12 276	0.35 653	0.11 499	0.15 408	0.17 423	0.26 455	0.22 407	0.19 467	0.24 449	0.21 464	0.14 426	0.15 387	0.13 375	0.11 543	0.07 481	0.11 553	0.10 536	0.09 492	0.07 377

ARAFT	0.12 355	0.08 331	0.18 499	0.19 447	0.09 328	0.15 408	0.17 423	0.20 333	0.13 177	0.12 295	0.13 282	0.14 348	0.12 360	0.15 387	0.13 375	0.06 161	0.05 237	0.10 523	0.09 497	0.06 280	0.04 48

SFCPSM	0.13 383	0.07 198	0.15 398	0.17 286	0.09 328	0.15 408	0.16 389	0.28 494	0.27 480	0.14 350	0.18 371	0.12 304	0.13 393	0.14 368	0.11 269	0.08 410	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.07 362	0.06 290

FENet	0.13 383	0.08 331	0.13 317	0.16 198	0.08 208	0.15 408	0.16 389	0.23 394	0.23 417	0.17 418	0.24 449	0.16 395	0.13 393	0.14 368	0.15 449	0.08 410	0.05 237	0.08 389	0.08 451	0.08 429	0.08 447

GwcNet-RSSM	0.14 416	0.07 198	0.12 276	0.16 198	0.08 208	0.15 408	0.20 539	0.22 375	0.28 496	0.18 451	0.28 517	0.23 499	0.17 493	0.15 387	0.16 468	0.10 509	0.06 410	0.07 299	0.09 497	0.07 362	0.07 377

DMCA	0.14 416	0.09 412	0.17 465	0.19 447	0.09 328	0.15 408	0.17 423	0.23 394	0.28 496	0.14 350	0.20 397	0.17 413	0.18 507	0.15 387	0.17 485	0.10 509	0.06 410	0.08 389	0.06 275	0.09 492	0.10 523

BEATNet_4x	0.12 355	0.09 412	0.15 398	0.18 376	0.07 123	0.15 408	0.07 3	0.23 394	0.19 347	0.16 404	0.19 387	0.19 438	0.14 426	0.17 456	0.15 449	0.07 334	0.05 237	0.05 46	0.05 190	0.06 280	0.07 377

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 507	0.10 480	0.23 556	0.20 511	0.10 443	0.15 408	0.18 472	0.31 543	0.25 454	0.21 505	0.31 543	0.25 521	0.17 493	0.21 536	0.20 523	0.09 468	0.06 410	0.08 389	0.09 497	0.07 362	0.08 447
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Hybrid-DGEV-03	0.11 277	0.06 96	0.09 104	0.18 376	0.08 208	0.16 436	0.14 241	0.15 177	0.14 206	0.13 327	0.17 345	0.12 304	0.09 257	0.13 336	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.08 389	0.06 275	0.05 160	0.04 48

coex_refinement	0.14 416	0.07 198	0.12 276	0.17 286	0.10 443	0.16 436	0.15 325	0.27 469	0.29 504	0.18 451	0.21 415	0.22 482	0.17 493	0.16 416	0.19 513	0.08 410	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.09 492	0.08 447

test_sample7	0.16 485	0.10 480	0.16 441	0.14 55	0.12 531	0.16 436	0.17 423	0.28 494	0.24 429	0.21 505	0.21 415	0.24 508	0.20 538	0.16 416	0.16 468	0.12 569	0.06 410	0.10 523	0.09 497	0.11 550	0.10 523

test_sample2	0.13 383	0.07 198	0.12 276	0.14 55	0.08 208	0.16 436	0.18 472	0.21 351	0.16 266	0.14 350	0.21 415	0.20 455	0.15 446	0.15 387	0.13 375	0.08 410	0.06 410	0.07 299	0.06 275	0.08 429	0.08 447

StereoVision	0.14 416	0.13 552	0.10 162	0.24 602	0.10 443	0.16 436	0.21 556	0.21 351	0.20 370	0.12 295	0.25 475	0.10 248	0.10 288	0.16 416	0.10 190	0.09 468	0.10 570	0.12 575	0.12 590	0.06 280	0.05 185

gwcnet-sp	0.14 416	0.07 198	0.13 317	0.18 376	0.09 328	0.16 436	0.18 472	0.24 420	0.24 429	0.19 467	0.24 449	0.15 373	0.16 467	0.16 416	0.15 449	0.08 410	0.07 481	0.07 299	0.08 451	0.08 429	0.07 377

scenet	0.14 416	0.07 198	0.13 317	0.18 376	0.09 328	0.16 436	0.18 472	0.24 420	0.24 429	0.19 467	0.24 449	0.15 373	0.16 467	0.16 416	0.15 449	0.08 410	0.07 481	0.07 299	0.08 451	0.08 429	0.07 377

ToySt	0.17 507	0.11 506	0.19 523	0.17 286	0.11 499	0.16 436	0.26 618	0.24 420	0.33 531	0.19 467	0.24 449	0.26 531	0.24 568	0.19 500	0.21 536	0.07 334	0.08 514	0.09 475	0.10 536	0.09 492	0.08 447

Selective-RAFT	0.11 277	0.11 506	0.12 276	0.21 547	0.08 208	0.16 436	0.13 170	0.21 351	0.23 417	0.10 217	0.10 189	0.11 280	0.10 288	0.15 387	0.11 269	0.05 48	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.05 185

ssnet	0.14 416	0.07 198	0.13 317	0.18 376	0.09 328	0.16 436	0.18 472	0.24 420	0.24 429	0.19 467	0.24 449	0.15 373	0.16 467	0.16 416	0.15 449	0.08 410	0.07 481	0.07 299	0.08 451	0.08 429	0.07 377

DEmStereo	0.12 355	0.06 96	0.14 363	0.14 55	0.10 443	0.16 436	0.15 325	0.16 214	0.24 429	0.17 418	0.23 437	0.12 304	0.14 426	0.12 279	0.14 412	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.06 275	0.05 160	0.05 185

s12784h	0.10 234	0.06 96	0.08 35	0.15 105	0.05 2	0.16 436	0.18 472	0.16 214	0.15 232	0.10 217	0.11 240	0.11 280	0.11 327	0.11 187	0.12 339	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.04 45	0.04 48

ADLNet	0.16 485	0.08 331	0.15 398	0.16 198	0.10 443	0.16 436	0.17 423	0.33 562	0.27 480	0.23 535	0.27 506	0.24 508	0.16 467	0.18 475	0.21 536	0.10 509	0.06 410	0.10 523	0.10 536	0.08 429	0.09 493

GMStereo	0.13 383	0.15 574	0.14 363	0.18 376	0.09 328	0.16 436	0.16 389	0.20 333	0.25 454	0.17 418	0.17 345	0.11 280	0.11 327	0.16 416	0.13 375	0.07 334	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.07 362	0.06 290
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
aanetorigin	0.22 566	0.17 595	0.57 644	0.18 376	0.10 443	0.16 436	0.19 518	0.20 333	0.33 531	0.49 651	0.48 631	0.30 566	0.28 600	0.21 536	0.24 572	0.08 410	0.07 481	0.08 389	0.07 376	0.10 528	0.09 493

acv_ft	0.15 458	0.09 412	0.16 441	0.19 447	0.10 443	0.16 436	0.17 423	0.25 441	0.34 542	0.19 467	0.26 488	0.21 464	0.17 493	0.18 475	0.19 513	0.07 334	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.08 429	0.06 290

STTStereo	0.18 523	0.13 552	0.28 579	0.20 511	0.11 499	0.16 436	0.21 556	0.29 513	0.23 417	0.22 520	0.30 538	0.29 556	0.18 507	0.20 518	0.20 523	0.12 569	0.11 584	0.11 553	0.14 608	0.09 492	0.08 447

HSM-Net_RVC	0.14 416	0.08 331	0.12 276	0.15 105	0.08 208	0.16 436	0.15 325	0.27 469	0.29 504	0.20 489	0.21 415	0.29 556	0.14 426	0.18 475	0.13 375	0.06 161	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.07 362	0.06 290
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.15 458	0.08 331	0.16 441	0.16 198	0.08 208	0.16 436	0.13 170	0.26 455	0.36 561	0.21 505	0.29 532	0.24 508	0.13 393	0.14 368	0.14 412	0.06 161	0.06 410	0.06 183	0.04 53	0.09 492	0.08 447

MLCV	0.13 383	0.08 331	0.17 465	0.18 376	0.06 25	0.16 436	0.17 423	0.19 315	0.22 407	0.19 467	0.25 475	0.17 413	0.13 393	0.15 387	0.14 412	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

HSM	0.15 458	0.09 412	0.15 398	0.16 198	0.09 328	0.16 436	0.14 241	0.28 494	0.25 454	0.20 489	0.24 449	0.37 610	0.17 493	0.20 518	0.15 449	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.07 362	0.06 290

CBMV_ROB	0.19 535	0.13 552	0.18 499	0.16 198	0.11 499	0.16 436	0.12 102	0.27 469	0.29 504	0.27 572	0.31 543	0.27 538	0.24 568	0.24 574	0.16 468	0.15 613	0.18 640	0.22 643	0.20 641	0.10 528	0.12 570

NOSS_ROB	0.19 535	0.13 552	0.18 499	0.16 198	0.12 531	0.16 436	0.12 102	0.30 526	0.33 531	0.20 489	0.22 432	0.27 538	0.24 568	0.21 536	0.16 468	0.16 630	0.18 640	0.23 644	0.21 643	0.13 583	0.13 585

DN-CSS_ROB	0.13 383	0.13 552	0.17 465	0.18 376	0.10 443	0.16 436	0.08 7	0.22 375	0.19 347	0.17 418	0.23 437	0.13 329	0.13 393	0.13 336	0.14 412	0.05 48	0.05 237	0.10 523	0.10 536	0.08 429	0.06 290

test_sample6	0.14 416	0.09 412	0.14 363	0.17 286	0.08 208	0.17 460	0.19 518	0.26 455	0.18 319	0.18 451	0.28 517	0.19 438	0.15 446	0.15 387	0.13 375	0.08 410	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.08 429	0.08 447

SMFormer	0.14 416	0.07 198	0.18 499	0.14 55	0.08 208	0.17 460	0.17 423	0.27 469	0.27 480	0.19 467	0.20 397	0.19 438	0.15 446	0.15 387	0.17 485	0.08 410	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.08 429	0.07 377

tta	0.14 416	0.07 198	0.18 499	0.14 55	0.08 208	0.17 460	0.17 423	0.27 469	0.27 480	0.19 467	0.20 397	0.19 438	0.15 446	0.15 387	0.17 485	0.08 410	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.06 290

qqq1	0.14 416	0.07 198	0.18 499	0.14 55	0.08 208	0.17 460	0.17 423	0.27 469	0.27 480	0.19 467	0.20 397	0.19 438	0.15 446	0.15 387	0.12 339	0.08 410	0.05 237	0.05 46	0.05 190	0.06 280	0.06 290

fff1	0.14 416	0.07 198	0.18 499	0.14 55	0.08 208	0.17 460	0.17 423	0.27 469	0.27 480	0.19 467	0.20 397	0.19 438	0.15 446	0.15 387	0.12 339	0.08 410	0.05 237	0.05 46	0.05 190	0.06 280	0.06 290

mmm	0.14 416	0.08 331	0.18 499	0.17 286	0.09 328	0.17 460	0.18 472	0.21 351	0.16 266	0.16 404	0.23 437	0.21 464	0.16 467	0.16 416	0.17 485	0.08 410	0.05 237	0.08 389	0.08 451	0.08 429	0.07 377

11t1	0.12 355	0.07 198	0.14 363	0.14 55	0.08 208	0.17 460	0.15 325	0.19 315	0.15 232	0.15 375	0.15 308	0.17 413	0.16 467	0.15 387	0.13 375	0.08 410	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.08 429	0.07 377

ffm	0.12 355	0.09 412	0.15 398	0.16 198	0.09 328	0.17 460	0.17 423	0.15 177	0.19 347	0.15 375	0.26 488	0.19 438	0.13 393	0.10 113	0.08 23	0.06 161	0.05 237	0.09 475	0.08 451	0.06 280	0.06 290

ff1	0.13 383	0.09 412	0.15 398	0.16 198	0.09 328	0.17 460	0.17 423	0.15 177	0.19 347	0.15 375	0.26 488	0.19 438	0.13 393	0.15 387	0.22 549	0.06 161	0.05 237	0.09 475	0.08 451	0.06 280	0.06 290

mmx	0.15 458	0.09 412	0.15 398	0.16 198	0.09 328	0.17 460	0.17 423	0.27 469	0.26 467	0.15 375	0.26 488	0.19 438	0.13 393	0.15 387	0.22 549	0.08 410	0.06 410	0.09 475	0.08 451	0.08 429	0.08 447

xxx	0.15 458	0.09 412	0.15 398	0.16 198	0.09 328	0.17 460	0.17 423	0.27 469	0.26 467	0.15 375	0.26 488	0.19 438	0.13 393	0.15 387	0.22 549	0.08 410	0.06 410	0.09 475	0.08 451	0.08 429	0.08 447

GMStereo_Zeroshot	0.16 485	0.13 552	0.25 565	0.20 511	0.10 443	0.17 460	0.13 170	0.30 526	0.25 454	0.23 535	0.32 552	0.25 521	0.11 327	0.19 500	0.14 412	0.09 468	0.06 410	0.11 553	0.06 275	0.12 567	0.08 447

psm_up	0.19 535	0.10 480	0.18 499	0.21 547	0.11 499	0.17 460	0.19 518	0.38 615	0.34 542	0.22 520	0.28 517	0.29 556	0.25 576	0.20 518	0.22 549	0.09 468	0.10 570	0.11 553	0.11 568	0.08 429	0.08 447

CFNet-ft	0.14 416	0.07 198	0.15 398	0.12 5	0.09 328	0.17 460	0.18 472	0.22 375	0.24 429	0.17 418	0.26 488	0.24 508	0.14 426	0.16 416	0.15 449	0.11 543	0.06 410	0.08 389	0.09 497	0.09 492	0.08 447

CFNet_RVC	0.14 416	0.07 198	0.15 398	0.12 5	0.09 328	0.17 460	0.18 472	0.22 375	0.24 429	0.17 418	0.26 488	0.24 508	0.14 426	0.16 416	0.15 449	0.11 543	0.06 410	0.08 389	0.09 497	0.09 492	0.08 447

DeepPruner_ROB	0.16 485	0.11 506	0.16 441	0.17 286	0.10 443	0.17 460	0.15 325	0.32 548	0.21 385	0.19 467	0.21 415	0.22 482	0.19 526	0.21 536	0.16 468	0.13 588	0.09 547	0.09 475	0.10 536	0.11 550	0.11 549

Selective-IGEV-i1	0.13 383	0.07 198	0.12 276	0.20 511	0.08 208	0.18 476	0.16 389	0.23 394	0.30 510	0.17 418	0.17 345	0.17 413	0.10 288	0.15 387	0.13 375	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.06 290

z-ln-s-r	0.18 523	0.10 480	0.41 623	0.19 447	0.08 208	0.18 476	0.18 472	0.23 394	0.34 542	0.19 467	0.41 610	0.22 482	0.17 493	0.20 518	0.25 580	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.07 362	0.06 290

PSMNet-RUCA	0.28 620	0.33 655	0.42 626	0.36 655	0.32 662	0.18 476	0.20 539	0.42 634	0.30 510	0.33 619	0.41 610	0.40 627	0.24 568	0.31 608	0.20 523	0.19 640	0.11 584	0.25 646	0.15 624	0.22 642	0.16 624

GCST	0.37 643	0.42 663	0.27 576	1.03 689	0.39 664	0.18 476	0.08 7	0.21 351	0.18 319	0.28 585	0.25 475	0.15 373	0.12 360	0.16 416	0.14 412	0.64 685	0.43 674	0.75 681	0.65 684	0.64 678	0.46 676

DualNet (step1)	0.17 507	0.12 525	0.21 538	0.13 11	0.14 576	0.18 476	0.14 241	0.28 494	0.24 429	0.21 505	0.21 415	0.24 508	0.20 538	0.16 416	0.16 468	0.15 613	0.06 410	0.14 603	0.14 608	0.15 612	0.13 585

test_sample9	0.18 523	0.12 525	0.21 538	0.13 11	0.14 576	0.18 476	0.14 241	0.28 494	0.24 429	0.21 505	0.21 415	0.24 508	0.20 538	0.19 500	0.18 498	0.15 613	0.30 666	0.14 603	0.14 608	0.15 612	0.13 585

test_sample8	0.20 544	0.12 525	0.21 538	0.13 11	0.14 576	0.18 476	0.14 241	0.32 548	0.21 385	0.28 585	0.22 432	0.36 607	0.26 584	0.19 500	0.18 498	0.15 613	0.30 666	0.14 603	0.14 608	0.15 612	0.13 585

test_sample5	0.14 416	0.08 331	0.14 363	0.16 198	0.08 208	0.18 476	0.18 472	0.25 441	0.17 301	0.17 418	0.28 517	0.18 428	0.15 446	0.16 416	0.13 375	0.08 410	0.06 410	0.08 389	0.07 376	0.09 492	0.08 447

MyStereo8	0.12 355	0.07 198	0.15 398	0.15 105	0.09 328	0.18 476	0.14 241	0.19 315	0.22 407	0.12 295	0.18 371	0.11 280	0.10 288	0.16 416	0.18 498	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.05 190	0.08 429	0.09 493

DualNet	0.14 416	0.08 331	0.14 363	0.16 198	0.08 208	0.18 476	0.18 472	0.25 441	0.17 301	0.18 451	0.28 517	0.18 428	0.15 446	0.16 416	0.13 375	0.08 410	0.06 410	0.08 389	0.07 376	0.09 492	0.08 447

1111x	0.16 485	0.09 412	0.13 317	0.18 376	0.08 208	0.18 476	0.25 609	0.32 548	0.25 454	0.17 418	0.24 449	0.27 538	0.15 446	0.14 368	0.24 572	0.07 334	0.07 481	0.08 389	0.09 497	0.07 362	0.07 377

TestStereo1	0.13 383	0.08 331	0.08 35	0.20 511	0.08 208	0.18 476	0.29 640	0.23 394	0.17 301	0.17 418	0.20 397	0.16 395	0.11 327	0.12 279	0.13 375	0.06 161	0.06 410	0.08 389	0.06 275	0.05 160	0.05 185

SA-5K	0.13 383	0.08 331	0.08 35	0.20 511	0.08 208	0.18 476	0.29 640	0.23 394	0.17 301	0.17 418	0.20 397	0.16 395	0.11 327	0.12 279	0.13 375	0.06 161	0.06 410	0.08 389	0.06 275	0.05 160	0.05 185

AACVNet	0.16 485	0.08 331	0.15 398	0.15 105	0.10 443	0.18 476	0.15 325	0.24 420	0.25 454	0.27 572	0.27 506	0.28 548	0.18 507	0.19 500	0.17 485	0.09 468	0.07 481	0.09 475	0.07 376	0.10 528	0.09 493

LMCR-Stereo	0.15 458	0.08 331	0.14 363	0.21 547	0.09 328	0.18 476	0.19 518	0.28 494	0.19 347	0.24 547	0.24 449	0.23 499	0.17 493	0.20 518	0.17 485	0.07 334	0.06 410	0.08 389	0.06 275	0.10 528	0.09 493

ICVP	0.16 485	0.09 412	0.12 276	0.22 569	0.09 328	0.18 476	0.21 556	0.26 455	0.24 429	0.18 451	0.30 538	0.27 538	0.18 507	0.18 475	0.15 449	0.10 509	0.07 481	0.08 389	0.07 376	0.07 362	0.08 447
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.13 383	0.12 525	0.25 565	0.20 511	0.12 531	0.18 476	0.14 241	0.27 469	0.21 385	0.11 259	0.12 260	0.13 329	0.08 223	0.11 187	0.11 269	0.09 468	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.15 612	0.10 523

CroCo_RVC	0.13 383	0.12 525	0.25 565	0.20 511	0.12 531	0.18 476	0.14 241	0.27 469	0.21 385	0.11 259	0.12 260	0.13 329	0.08 223	0.11 187	0.11 269	0.09 468	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.15 612	0.10 523

pcwnet_v2	0.19 535	0.11 506	0.26 574	0.18 376	0.14 576	0.18 476	0.15 325	0.37 608	0.46 613	0.19 467	0.24 449	0.21 464	0.19 526	0.21 536	0.20 523	0.13 588	0.10 570	0.10 523	0.10 536	0.11 550	0.13 585

HGLStereo	0.17 507	0.09 412	0.19 523	0.17 286	0.12 531	0.18 476	0.18 472	0.31 543	0.33 531	0.22 520	0.33 558	0.24 508	0.18 507	0.20 518	0.21 536	0.10 509	0.09 547	0.07 299	0.07 376	0.09 492	0.10 523

FAT-Stereo	0.21 558	0.13 552	0.22 548	0.21 547	0.12 531	0.18 476	0.18 472	0.35 592	0.40 582	0.28 585	0.37 580	0.33 594	0.33 626	0.21 536	0.20 523	0.09 468	0.11 584	0.10 523	0.09 497	0.11 550	0.14 601

TDLM	0.18 523	0.12 525	0.14 363	0.24 602	0.10 443	0.18 476	0.18 472	0.37 608	0.30 510	0.22 520	0.28 517	0.28 548	0.18 507	0.23 562	0.19 513	0.11 543	0.07 481	0.10 523	0.10 536	0.08 429	0.08 447

StereoDRNet-Refined	0.17 507	0.12 525	0.16 441	0.20 511	0.10 443	0.18 476	0.18 472	0.27 469	0.24 429	0.26 565	0.41 610	0.23 499	0.18 507	0.21 536	0.21 536	0.09 468	0.05 237	0.09 475	0.10 536	0.07 362	0.07 377
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
IGEV_i1	0.12 355	0.08 331	0.12 276	0.17 286	0.08 208	0.19 499	0.15 325	0.19 315	0.23 417	0.18 451	0.18 371	0.16 395	0.12 360	0.17 456	0.14 412	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.06 290

test_sample4	0.14 416	0.08 331	0.15 398	0.15 105	0.08 208	0.19 499	0.18 472	0.26 455	0.18 319	0.17 418	0.26 488	0.18 428	0.15 446	0.17 456	0.13 375	0.08 410	0.06 410	0.08 389	0.06 275	0.09 492	0.08 447

test_sample1	0.13 383	0.07 198	0.14 363	0.14 55	0.08 208	0.19 499	0.17 423	0.20 333	0.15 232	0.14 350	0.22 432	0.18 428	0.16 467	0.17 456	0.15 449	0.07 334	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.08 429	0.08 447

x	0.13 383	0.08 331	0.15 398	0.14 55	0.08 208	0.19 499	0.14 241	0.22 375	0.21 385	0.15 375	0.20 397	0.20 455	0.18 507	0.18 475	0.18 498	0.07 334	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.07 362	0.07 377

CSP-Net	0.16 485	0.09 412	0.14 363	0.17 286	0.09 328	0.19 499	0.18 472	0.25 441	0.33 531	0.26 565	0.31 543	0.25 521	0.16 467	0.21 536	0.19 513	0.09 468	0.06 410	0.07 299	0.07 376	0.08 429	0.08 447

DAS	0.15 458	0.08 331	0.18 499	0.19 447	0.10 443	0.19 499	0.17 423	0.28 494	0.30 510	0.18 451	0.26 488	0.21 464	0.16 467	0.16 416	0.13 375	0.08 410	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.07 362	0.07 377

SepStereo	0.15 458	0.08 331	0.18 499	0.19 447	0.10 443	0.19 499	0.17 423	0.28 494	0.30 510	0.18 451	0.26 488	0.21 464	0.16 467	0.26 583	0.13 375	0.08 410	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.07 362	0.07 377

AASNet	0.16 485	0.08 331	0.13 317	0.19 447	0.09 328	0.19 499	0.15 325	0.38 615	0.37 567	0.20 489	0.24 449	0.20 455	0.17 493	0.17 456	0.21 536	0.10 509	0.08 514	0.08 389	0.07 376	0.09 492	0.09 493

GANet-ADL	0.13 383	0.07 198	0.15 398	0.17 286	0.10 443	0.19 499	0.15 325	0.30 526	0.21 385	0.13 327	0.18 371	0.19 438	0.13 393	0.16 416	0.14 412	0.08 410	0.06 410	0.06 183	0.05 190	0.07 362	0.08 447

GEStereo_RVC	0.17 507	0.12 525	0.16 441	0.22 569	0.11 499	0.19 499	0.18 472	0.32 548	0.49 617	0.20 489	0.25 475	0.17 413	0.13 393	0.21 536	0.16 468	0.10 509	0.06 410	0.08 389	0.07 376	0.09 492	0.08 447

sCroCo_RVC	0.12 355	0.09 412	0.24 562	0.24 602	0.11 499	0.19 499	0.14 241	0.17 251	0.15 232	0.10 217	0.13 282	0.12 304	0.07 170	0.14 368	0.11 269	0.08 410	0.08 514	0.08 389	0.08 451	0.05 160	0.07 377

DMCA-RVC	0.17 507	0.10 480	0.16 441	0.24 602	0.11 499	0.19 499	0.18 472	0.26 455	0.24 429	0.21 505	0.27 506	0.25 521	0.27 591	0.18 475	0.21 536	0.12 569	0.08 514	0.13 589	0.10 536	0.10 528	0.08 447

FADNet-RVC-Resample	0.17 507	0.12 525	0.32 601	0.22 569	0.12 531	0.19 499	0.14 241	0.25 441	0.24 429	0.24 547	0.27 506	0.20 455	0.15 446	0.17 456	0.16 468	0.07 334	0.08 514	0.12 575	0.10 536	0.09 492	0.11 549

SuperB	0.20 544	0.10 480	0.57 644	0.16 198	0.09 328	0.19 499	0.18 472	0.25 441	0.51 625	0.27 572	0.39 596	0.17 413	0.22 553	0.22 554	0.21 536	0.08 410	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.12 567	0.11 549

RASNet	0.15 458	0.07 198	0.15 398	0.16 198	0.08 208	0.19 499	0.14 241	0.30 526	0.21 385	0.17 418	0.25 475	0.21 464	0.19 526	0.20 518	0.20 523	0.07 334	0.06 410	0.06 183	0.08 451	0.06 280	0.06 290

CFNet	0.15 458	0.11 506	0.17 465	0.17 286	0.08 208	0.19 499	0.10 33	0.29 513	0.26 467	0.19 467	0.24 449	0.24 508	0.18 507	0.18 475	0.15 449	0.08 410	0.06 410	0.09 475	0.10 536	0.08 429	0.07 377

CVANet_RVC	0.18 523	0.11 506	0.14 363	0.21 547	0.11 499	0.19 499	0.18 472	0.34 577	0.34 542	0.22 520	0.31 543	0.28 548	0.18 507	0.24 574	0.18 498	0.12 569	0.08 514	0.12 575	0.12 590	0.09 492	0.08 447

AANet_RVC	0.16 485	0.10 480	0.11 227	0.18 376	0.09 328	0.19 499	0.18 472	0.27 469	0.32 526	0.22 520	0.35 572	0.21 464	0.22 553	0.22 554	0.17 485	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.07 362	0.06 290

PS-NSSS	0.20 544	0.21 624	0.23 556	0.20 511	0.10 443	0.19 499	0.17 423	0.36 599	0.26 467	0.27 572	0.34 568	0.27 538	0.24 568	0.20 518	0.20 523	0.15 613	0.12 600	0.17 625	0.14 608	0.10 528	0.09 493

iResNet_ROB	0.14 416	0.07 198	0.13 317	0.15 105	0.07 123	0.19 499	0.14 241	0.26 455	0.32 526	0.23 535	0.26 488	0.23 499	0.16 467	0.15 387	0.14 412	0.07 334	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.08 429	0.08 447

test_sample3	0.14 416	0.08 331	0.15 398	0.14 55	0.09 328	0.20 519	0.17 423	0.27 469	0.18 319	0.17 418	0.22 432	0.19 438	0.15 446	0.17 456	0.14 412	0.09 468	0.06 410	0.07 299	0.06 275	0.09 492	0.08 447

BUS	0.15 458	0.09 412	0.14 363	0.22 569	0.10 443	0.20 519	0.14 241	0.34 577	0.20 370	0.17 418	0.23 437	0.16 395	0.14 426	0.16 416	0.14 412	0.08 410	0.06 410	0.10 523	0.09 497	0.07 362	0.07 377

CRFU-Net	0.16 485	0.08 331	0.15 398	0.17 286	0.09 328	0.20 519	0.14 241	0.27 469	0.21 385	0.28 585	0.28 517	0.29 556	0.18 507	0.19 500	0.18 498	0.09 468	0.09 547	0.07 299	0.07 376	0.08 429	0.09 493

NINENet	0.16 485	0.10 480	0.16 441	0.17 286	0.11 499	0.20 519	0.14 241	0.41 629	0.37 567	0.18 451	0.21 415	0.16 395	0.14 426	0.16 416	0.14 412	0.08 410	0.08 514	0.10 523	0.07 376	0.10 528	0.09 493

dad	0.18 523	0.20 618	0.21 538	0.17 286	0.11 499	0.20 519	0.19 518	0.21 351	0.28 496	0.30 601	0.24 449	0.30 566	0.13 393	0.19 500	0.17 485	0.18 636	0.09 547	0.11 553	0.09 497	0.11 550	0.07 377

ADLNet2	0.16 485	0.09 412	0.14 363	0.17 286	0.09 328	0.20 519	0.16 389	0.32 548	0.39 578	0.17 418	0.20 397	0.20 455	0.19 526	0.21 536	0.23 560	0.08 410	0.07 481	0.07 299	0.07 376	0.09 492	0.07 377

UPFNet	0.16 485	0.08 331	0.12 276	0.20 511	0.12 531	0.20 519	0.23 582	0.28 494	0.26 467	0.18 451	0.24 449	0.22 482	0.20 538	0.19 500	0.22 549	0.09 468	0.07 481	0.08 389	0.09 497	0.08 429	0.06 290

EDNetEfficient	0.30 627	0.24 634	1.18 685	0.18 376	0.10 443	0.20 519	0.20 539	0.21 351	0.61 648	0.74 671	0.56 643	0.30 566	0.40 645	0.23 562	0.32 634	0.09 468	0.07 481	0.08 389	0.07 376	0.11 550	0.10 523

UCFNet_RVC	0.15 458	0.08 331	0.13 317	0.11 1	0.10 443	0.20 519	0.10 33	0.24 420	0.23 417	0.17 418	0.21 415	0.24 508	0.15 446	0.18 475	0.15 449	0.12 569	0.07 481	0.11 553	0.13 602	0.11 550	0.10 523

PWCDC_ROB	0.21 558	0.13 552	0.23 556	0.25 610	0.12 531	0.20 519	0.15 325	0.34 577	0.55 636	0.29 595	0.49 632	0.21 464	0.15 446	0.28 594	0.20 523	0.11 543	0.09 547	0.10 523	0.08 451	0.11 550	0.09 493

CBMV	0.20 544	0.15 574	0.18 499	0.18 376	0.10 443	0.20 519	0.11 67	0.30 526	0.31 520	0.29 595	0.31 543	0.31 581	0.23 559	0.28 594	0.19 513	0.13 588	0.15 628	0.17 625	0.16 628	0.10 528	0.10 523
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven-2	0.20 544	0.14 567	0.39 618	0.23 590	0.12 531	0.21 530	0.21 556	0.29 513	0.38 573	0.25 560	0.38 588	0.28 548	0.23 559	0.21 536	0.25 580	0.08 410	0.08 514	0.09 475	0.09 497	0.10 528	0.09 493

TCMNet	0.19 535	0.12 525	0.20 528	0.21 547	0.18 631	0.21 530	0.24 593	0.28 494	0.36 561	0.23 535	0.26 488	0.25 521	0.20 538	0.20 518	0.23 560	0.13 588	0.11 584	0.11 553	0.12 590	0.13 583	0.12 570

iinet-f	0.17 507	0.07 198	0.46 630	0.14 55	0.10 443	0.21 530	0.14 241	0.27 469	0.23 417	0.22 520	0.25 475	0.21 464	0.16 467	0.18 475	0.22 549	0.09 468	0.07 481	0.07 299	0.06 275	0.09 492	0.10 523

ssnet_v2	0.17 507	0.10 480	0.18 499	0.17 286	0.11 499	0.21 530	0.22 570	0.34 577	0.25 454	0.23 535	0.23 437	0.27 538	0.19 526	0.22 554	0.21 536	0.11 543	0.10 570	0.09 475	0.09 497	0.08 429	0.08 447

delet	0.17 507	0.09 412	0.18 499	0.19 447	0.11 499	0.21 530	0.22 570	0.30 526	0.38 573	0.17 418	0.27 506	0.19 438	0.19 526	0.19 500	0.21 536	0.08 410	0.08 514	0.09 475	0.11 568	0.06 280	0.07 377

DSFCA	0.16 485	0.09 412	0.14 363	0.16 198	0.10 443	0.21 530	0.19 518	0.28 494	0.31 520	0.23 535	0.25 475	0.22 482	0.16 467	0.20 518	0.20 523	0.10 509	0.07 481	0.09 475	0.09 497	0.08 429	0.08 447

FADNet-RVC	0.21 558	0.20 618	0.40 621	0.21 547	0.16 609	0.21 530	0.15 325	0.27 469	0.27 480	0.26 565	0.32 552	0.26 531	0.21 546	0.22 554	0.19 513	0.12 569	0.13 614	0.12 575	0.14 608	0.13 583	0.18 637

S-Stereo	0.21 558	0.12 525	0.25 565	0.21 547	0.13 557	0.21 530	0.19 518	0.33 562	0.45 606	0.23 535	0.36 577	0.28 548	0.29 605	0.20 518	0.23 560	0.09 468	0.12 600	0.10 523	0.10 536	0.13 583	0.14 601

RP	0.22 566	0.13 552	0.22 548	0.23 590	0.12 531	0.21 530	0.20 539	0.26 455	0.45 606	0.22 520	0.38 588	0.37 610	0.25 576	0.28 594	0.25 580	0.11 543	0.12 600	0.13 589	0.12 590	0.13 583	0.14 601

NCC-stereo	0.25 597	0.15 574	0.31 597	0.26 619	0.17 621	0.21 530	0.31 649	0.41 629	0.40 582	0.24 547	0.38 588	0.33 594	0.29 605	0.37 634	0.28 607	0.13 588	0.11 584	0.15 614	0.22 646	0.13 583	0.13 585

Abc-Net	0.25 597	0.15 574	0.31 597	0.26 619	0.17 621	0.21 530	0.31 649	0.41 629	0.40 582	0.24 547	0.38 588	0.33 594	0.29 605	0.37 634	0.28 607	0.13 588	0.11 584	0.15 614	0.22 646	0.13 583	0.13 585
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AdaStereo	0.15 458	0.11 506	0.16 441	0.19 447	0.09 328	0.21 530	0.11 67	0.33 562	0.28 496	0.21 505	0.23 437	0.21 464	0.13 393	0.19 500	0.15 449	0.13 588	0.05 237	0.10 523	0.07 376	0.09 492	0.07 377
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SGM-Forest	0.20 544	0.14 567	0.18 499	0.20 511	0.13 557	0.21 530	0.22 570	0.33 562	0.31 520	0.24 547	0.29 532	0.28 548	0.20 538	0.23 562	0.18 498	0.15 613	0.16 634	0.15 614	0.14 608	0.13 583	0.12 570
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.15 458	0.07 198	0.20 528	0.15 105	0.07 123	0.21 530	0.16 389	0.25 441	0.26 467	0.21 505	0.33 558	0.29 556	0.19 526	0.18 475	0.17 485	0.07 334	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.07 362	0.06 290

DStereoO	0.25 597	0.18 609	0.19 523	0.20 511	0.15 595	0.22 544	0.19 518	0.33 562	0.42 591	0.30 601	0.22 432	0.33 594	0.28 600	0.42 652	0.28 607	0.47 674	0.12 600	0.31 662	0.11 568	0.17 632	0.12 570

xyz-stereo	0.14 416	0.07 198	0.22 548	0.15 105	0.05 2	0.22 544	0.15 325	0.17 251	0.31 520	0.15 375	0.28 517	0.26 531	0.17 493	0.13 336	0.12 339	0.05 48	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.04 48

rvit_105_1	0.19 535	0.12 525	0.25 565	0.21 547	0.16 609	0.22 544	0.28 629	0.32 548	0.42 591	0.20 489	0.21 415	0.22 482	0.18 507	0.19 500	0.18 498	0.12 569	0.12 600	0.13 589	0.15 624	0.08 429	0.07 377

SACVNet	0.19 535	0.12 525	0.15 398	0.17 286	0.13 557	0.22 544	0.18 472	0.31 543	0.31 520	0.24 547	0.31 543	0.30 566	0.23 559	0.23 562	0.17 485	0.11 543	0.08 514	0.10 523	0.10 536	0.12 567	0.14 601

test_xeample	0.15 458	0.07 198	0.14 363	0.15 105	0.08 208	0.22 544	0.20 539	0.29 513	0.21 385	0.16 404	0.29 532	0.19 438	0.17 493	0.16 416	0.28 607	0.09 468	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.07 362	0.07 377

EDNetEfficientorigin	7.92 700	0.32 654	152.98 726	0.20 511	0.10 443	0.22 544	0.17 423	0.23 394	0.60 646	0.73 669	0.67 657	0.41 630	0.51 661	0.24 574	0.41 655	0.08 410	0.07 481	0.09 475	0.07 376	0.12 567	0.11 549

ac_64	0.16 485	0.09 412	0.15 398	0.18 376	0.10 443	0.22 544	0.17 423	0.24 420	0.22 407	0.19 467	0.24 449	0.29 556	0.18 507	0.19 500	0.22 549	0.09 468	0.08 514	0.08 389	0.09 497	0.07 362	0.06 290

CCAANet	0.14 416	0.06 96	0.12 276	0.16 198	0.08 208	0.22 544	0.14 241	0.27 469	0.18 319	0.16 404	0.37 580	0.15 373	0.18 507	0.16 416	0.13 375	0.07 334	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.07 377

RGC	0.25 597	0.20 618	0.29 588	0.28 634	0.16 609	0.22 544	0.23 582	0.33 562	0.44 602	0.27 572	0.40 599	0.38 616	0.28 600	0.37 634	0.23 560	0.11 543	0.13 614	0.17 625	0.17 635	0.15 612	0.16 624

ADCP+	0.20 544	0.10 480	0.35 613	0.21 547	0.12 531	0.22 544	0.27 623	0.31 543	0.35 556	0.26 565	0.37 580	0.22 482	0.22 553	0.27 585	0.28 607	0.09 468	0.06 410	0.08 389	0.08 451	0.10 528	0.10 523

PA-Net	0.24 590	0.18 609	0.34 607	0.28 634	0.22 645	0.22 544	0.39 665	0.29 513	0.39 578	0.22 520	0.33 558	0.25 521	0.26 584	0.21 536	0.25 580	0.10 509	0.23 659	0.15 614	0.22 646	0.09 492	0.13 585
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.20 544	0.11 506	0.21 538	0.22 569	0.10 443	0.22 544	0.22 570	0.40 624	0.38 573	0.24 547	0.33 558	0.26 531	0.22 553	0.22 554	0.25 580	0.11 543	0.07 481	0.11 553	0.10 536	0.09 492	0.08 447

StereoDRNet	0.19 535	0.11 506	0.18 499	0.22 569	0.11 499	0.22 544	0.22 570	0.37 608	0.34 542	0.24 547	0.28 517	0.30 566	0.19 526	0.20 518	0.21 536	0.10 509	0.08 514	0.11 553	0.09 497	0.09 492	0.07 377

XPNet_ROB	0.22 566	0.12 525	0.20 528	0.22 569	0.13 557	0.22 544	0.19 518	0.35 592	0.40 582	0.30 601	0.40 599	0.38 616	0.27 591	0.26 583	0.29 616	0.15 613	0.10 570	0.10 523	0.10 536	0.13 583	0.12 570

PWC_ROB	0.21 558	0.16 585	0.27 576	0.18 376	0.11 499	0.22 544	0.13 170	0.33 562	0.49 617	0.30 601	0.40 599	0.32 588	0.25 576	0.31 608	0.23 560	0.10 509	0.07 481	0.11 553	0.08 451	0.11 550	0.10 523

AANet	0.31 633	0.20 618	1.05 683	0.16 198	0.13 557	0.23 559	0.16 389	0.30 526	0.64 655	0.60 660	0.53 638	0.46 642	0.39 640	0.23 562	0.33 637	0.12 569	0.10 570	0.11 553	0.10 536	0.13 583	0.12 570

DStereoFS	0.27 617	0.22 628	0.32 601	0.23 590	0.15 595	0.23 559	0.21 556	0.52 659	0.49 617	0.28 585	0.45 625	0.34 599	0.36 635	0.53 663	0.29 616	0.13 588	0.11 584	0.15 614	0.13 602	0.17 632	0.17 633

DStereoSA	0.26 609	0.19 613	0.39 618	0.27 627	0.17 621	0.23 559	0.21 556	0.50 654	0.60 646	0.22 520	0.30 538	0.29 556	0.34 628	0.40 645	0.29 616	0.12 569	0.11 584	0.16 622	0.14 608	0.15 612	0.12 570

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 523	0.09 412	0.30 594	0.15 105	0.11 499	0.23 559	0.20 539	0.27 469	0.40 582	0.26 565	0.43 621	0.25 521	0.15 446	0.21 536	0.20 523	0.07 334	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.10 528	0.09 493

SHD	0.26 609	0.15 574	0.31 597	0.24 602	0.18 631	0.23 559	0.15 325	0.39 621	0.72 666	0.32 615	0.42 618	0.36 607	0.29 605	0.33 617	0.30 623	0.13 588	0.11 584	0.14 603	0.13 602	0.16 625	0.20 645

ADCRef	0.20 544	0.12 525	0.43 628	0.20 511	0.12 531	0.23 559	0.18 472	0.32 548	0.37 567	0.26 565	0.33 558	0.18 428	0.23 559	0.25 579	0.26 593	0.07 334	0.06 410	0.09 475	0.09 497	0.08 429	0.09 493

DeepPrunerF	0.24 590	0.17 595	0.45 629	0.26 619	0.16 609	0.23 559	0.29 640	0.37 608	0.51 625	0.27 572	0.31 543	0.24 508	0.28 600	0.22 554	0.23 560	0.15 613	0.11 584	0.20 638	0.18 639	0.12 567	0.14 601

DANet	0.21 558	0.16 585	0.29 588	0.25 610	0.13 557	0.23 559	0.19 518	0.28 494	0.27 480	0.28 585	0.32 552	0.35 605	0.32 623	0.31 608	0.24 572	0.11 543	0.09 547	0.11 553	0.10 536	0.13 583	0.11 549
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.22 566	0.13 552	0.21 538	0.25 610	0.14 576	0.23 559	0.22 570	0.42 634	0.27 480	0.31 608	0.43 621	0.37 610	0.29 605	0.23 562	0.23 560	0.10 509	0.12 600	0.10 523	0.09 497	0.10 528	0.08 447

zh-mn7	0.26 609	0.15 574	0.59 649	0.19 447	0.14 576	0.24 568	0.22 570	0.35 592	0.63 654	0.35 621	0.67 657	0.31 581	0.25 576	0.31 608	0.26 593	0.09 468	0.08 514	0.09 475	0.09 497	0.09 492	0.11 549

DGSMNet	0.25 597	0.19 613	0.34 607	0.21 547	0.24 650	0.24 568	0.21 556	0.36 599	0.42 591	0.25 560	0.32 552	0.38 616	0.21 546	0.29 601	0.24 572	0.13 588	0.11 584	0.14 603	0.16 628	0.23 645	0.23 650

xxxx	0.15 458	0.07 198	0.14 363	0.14 55	0.08 208	0.24 568	0.18 472	0.32 548	0.20 370	0.14 350	0.28 517	0.22 482	0.14 426	0.15 387	0.29 616	0.09 468	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.08 429	0.08 447

FINET	0.22 566	0.18 609	0.28 579	0.19 447	0.16 609	0.24 568	0.24 593	0.33 562	0.49 617	0.26 565	0.33 558	0.22 482	0.23 559	0.23 562	0.18 498	0.18 636	0.16 634	0.11 553	0.10 536	0.15 612	0.14 601

psmorigin	0.25 597	0.16 585	0.35 613	0.17 286	0.13 557	0.24 568	0.14 241	0.34 577	0.34 542	0.41 638	0.55 641	0.41 630	0.38 639	0.35 625	0.28 607	0.11 543	0.15 628	0.11 553	0.11 568	0.12 567	0.17 633

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 566	0.21 624	0.25 565	0.26 619	0.11 499	0.24 568	0.14 241	0.39 621	0.24 429	0.32 615	0.36 577	0.30 566	0.21 546	0.19 500	0.22 549	0.17 635	0.14 624	0.21 639	0.16 628	0.13 583	0.12 570

edge stereo	0.23 579	0.14 567	0.21 538	0.21 547	0.13 557	0.24 568	0.16 389	0.32 548	0.42 591	0.32 615	0.40 599	0.39 621	0.35 632	0.25 579	0.25 580	0.13 588	0.11 584	0.14 603	0.11 568	0.12 567	0.14 601

NCCL2	0.24 590	0.15 574	0.18 499	0.34 651	0.18 631	0.24 568	0.24 593	0.34 577	0.29 504	0.31 608	0.38 588	0.38 616	0.29 605	0.23 562	0.25 580	0.15 613	0.12 600	0.18 634	0.21 643	0.13 583	0.13 585

DLCB_ROB	0.18 523	0.10 480	0.16 441	0.23 590	0.11 499	0.24 568	0.18 472	0.30 526	0.28 496	0.27 572	0.29 532	0.28 548	0.25 576	0.20 518	0.20 523	0.08 410	0.08 514	0.09 475	0.09 497	0.07 362	0.07 377

FSD					0.23 646	0.25 577	0.25 609	0.27 469	0.26 467	0.25 560	0.26 488	0.26 531	0.26 584	0.27 585	0.24 572	0.21 648	0.20 646	0.27 650	0.26 653	0.25 653

zh-sn7	0.26 609	0.17 595	0.55 641	0.24 602	0.14 576	0.25 577	0.25 609	0.34 577	0.49 617	0.29 595	0.55 641	0.29 556	0.32 623	0.37 634	0.33 637	0.10 509	0.10 570	0.11 553	0.11 568	0.12 567	0.12 570

Wz-Net-LNSev	0.22 566	0.16 585	0.41 623	0.22 569	0.13 557	0.25 577	0.24 593	0.33 562	0.44 602	0.30 601	0.42 618	0.32 588	0.19 526	0.23 562	0.27 599	0.10 509	0.09 547	0.08 389	0.08 451	0.12 567	0.11 549

DDUNet	0.23 579	0.18 609	0.22 548	0.22 569	0.15 595	0.25 577	0.24 593	0.30 526	0.31 520	0.31 608	0.37 580	0.34 599	0.26 584	0.25 579	0.21 536	0.18 636	0.13 614	0.17 625	0.11 568	0.16 625	0.17 633

222	0.16 485	0.07 198	0.15 398	0.14 55	0.08 208	0.25 577	0.18 472	0.30 526	0.21 385	0.18 451	0.29 532	0.17 413	0.16 467	0.16 416	0.44 661	0.10 509	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.08 429	0.08 447

GwcNet	0.20 544	0.14 567	0.20 528	0.18 376	0.12 531	0.25 577	0.20 539	0.36 599	0.45 606	0.20 489	0.33 558	0.33 594	0.21 546	0.22 554	0.25 580	0.11 543	0.09 547	0.09 475	0.09 497	0.09 492	0.10 523

FADNet	0.21 558	0.23 631	0.37 616	0.18 376	0.17 621	0.25 577	0.13 170	0.32 548	0.32 526	0.23 535	0.25 475	0.27 538	0.21 546	0.19 500	0.16 468	0.13 588	0.15 628	0.12 575	0.15 624	0.17 632	0.18 637

Nwc_Net	0.23 579	0.17 595	0.22 548	0.25 610	0.15 595	0.25 577	0.27 623	0.38 615	0.39 578	0.22 520	0.41 610	0.30 566	0.29 605	0.28 594	0.25 580	0.11 543	0.10 570	0.17 625	0.20 641	0.10 528	0.11 549

ADCMid	0.26 609	0.15 574	0.42 626	0.20 511	0.14 576	0.25 577	0.26 618	0.35 592	0.40 582	0.37 628	0.45 625	0.34 599	0.42 650	0.36 629	0.36 643	0.10 509	0.09 547	0.11 553	0.11 568	0.13 583	0.13 585

CC-Net-ROB	0.28 620	0.31 653	0.36 615	0.30 645	0.15 595	0.25 577	0.19 518	0.45 646	0.34 542	0.39 631	0.37 580	0.39 621	0.31 621	0.27 585	0.27 599	0.24 659	0.18 640	0.30 661	0.23 650	0.19 639	0.15 615

DISCO	0.20 544	0.09 412	0.22 548	0.17 286	0.10 443	0.25 577	0.18 472	0.28 494	0.45 606	0.23 535	0.32 552	0.34 599	0.26 584	0.29 601	0.29 616	0.08 410	0.06 410	0.07 299	0.07 376	0.09 492	0.10 523

PSMNet_ROB	0.22 566	0.12 525	0.15 398	0.27 627	0.15 595	0.25 577	0.36 660	0.43 640	0.37 567	0.27 572	0.33 558	0.32 588	0.23 559	0.21 536	0.27 599	0.12 569	0.08 514	0.13 589	0.11 568	0.10 528	0.09 493

w-ln-seven	0.24 590	0.15 574	0.58 647	0.20 511	0.14 576	0.26 589	0.22 570	0.36 599	0.62 651	0.30 601	0.40 599	0.30 566	0.23 559	0.22 554	0.28 607	0.09 468	0.09 547	0.11 553	0.10 536	0.11 550	0.10 523

fast-acv-ft	0.18 523	0.11 506	0.20 528	0.19 447	0.12 531	0.26 589	0.21 556	0.26 455	0.35 556	0.22 520	0.34 568	0.27 538	0.21 546	0.21 536	0.23 560	0.09 468	0.09 547	0.08 389	0.10 536	0.08 429	0.07 377

Wz-Net-SNSev	0.26 609	0.17 595	0.46 630	0.25 610	0.14 576	0.26 589	0.24 593	0.38 615	0.57 640	0.30 601	0.56 643	0.39 621	0.26 584	0.24 574	0.32 634	0.10 509	0.09 547	0.10 523	0.11 568	0.11 550	0.11 549

Syn2CoEx	0.22 566	0.16 585	0.29 588	0.29 641	0.15 595	0.26 589	0.21 556	0.34 577	0.32 526	0.29 595	0.36 577	0.28 548	0.25 576	0.20 518	0.25 580	0.16 630	0.12 600	0.14 603	0.11 568	0.09 492	0.08 447

AF-Net	0.23 579	0.17 595	0.17 465	0.27 627	0.13 557	0.26 589	0.24 593	0.33 562	0.51 625	0.25 560	0.33 558	0.39 621	0.27 591	0.28 594	0.26 593	0.11 543	0.10 570	0.16 622	0.12 590	0.11 550	0.11 549

AnyNet_C32	0.26 609	0.16 585	0.39 618	0.20 511	0.17 621	0.26 589	0.31 649	0.32 548	0.45 606	0.31 608	0.50 634	0.30 566	0.34 628	0.41 651	0.36 643	0.12 569	0.12 600	0.12 575	0.14 608	0.14 600	0.15 615

FBW_ROB	0.25 597	0.17 595	0.23 556	0.27 627	0.14 576	0.26 589	0.22 570	0.42 634	0.43 600	0.42 640	0.41 610	0.43 634	0.27 591	0.32 613	0.24 572	0.09 468	0.15 628	0.15 614	0.12 590	0.12 567	0.10 523

LE_ROB	0.50 661	0.07 198	0.14 363	0.15 105	0.08 208	0.26 589	0.17 423	0.23 394	1.71 695	4.68 701	0.67 657	0.46 642	0.47 656	0.21 536	0.30 623	0.07 334	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.08 429	0.06 290

ETE_ROB	0.23 579	0.17 595	0.23 556	0.25 610	0.14 576	0.26 589	0.29 640	0.32 548	0.37 567	0.28 585	0.37 580	0.45 638	0.27 591	0.28 594	0.27 599	0.11 543	0.09 547	0.12 575	0.10 536	0.14 600	0.13 585

YMNet	0.20 544	0.12 525	0.20 528	0.21 547	0.14 576	0.27 598	0.23 582	0.32 548	0.34 542	0.28 585	0.35 572	0.30 566	0.18 507	0.18 475	0.22 549	0.11 543	0.13 614	0.10 523	0.10 536	0.09 492	0.09 493

YMNet_1	0.20 544	0.12 525	0.20 528	0.21 547	0.14 576	0.27 598	0.23 582	0.32 548	0.34 542	0.28 585	0.35 572	0.30 566	0.18 507	0.18 475	0.22 549	0.11 543	0.13 614	0.10 523	0.10 536	0.09 492	0.09 493

SQANet	0.24 590	0.24 634	0.31 597	0.31 647	0.19 635	0.27 598	0.13 170	0.30 526	0.33 531	0.25 560	0.37 580	0.31 581	0.22 553	0.27 585	0.23 560	0.15 613	0.10 570	0.21 639	0.16 628	0.22 642	0.16 624

coex-ft	3.24 693	0.35 657	57.83 725	0.18 376	0.13 557	0.27 598	0.23 582	0.28 494	0.72 666	1.89 697	0.70 662	0.43 634	0.47 656	0.29 601	0.43 658	0.09 468	0.09 547	0.12 575	0.09 497	0.14 600	0.14 601

GASNet	0.22 566	0.24 634	0.34 607	0.26 619	0.17 621	0.27 598	0.16 389	0.45 646	0.42 591	0.27 572	0.24 449	0.30 566	0.16 467	0.27 585	0.18 498	0.12 569	0.09 547	0.12 575	0.11 568	0.16 625	0.08 447

Anonymous3	0.16 485	0.14 567	0.34 607	0.26 619	0.14 576	0.27 598	0.18 472	0.28 494	0.28 496	0.15 375	0.17 345	0.14 348	0.11 327	0.16 416	0.12 339	0.08 410	0.08 514	0.08 389	0.08 451	0.08 429	0.11 549

MMNet	0.17 507	0.10 480	0.17 465	0.20 511	0.11 499	0.27 598	0.20 539	0.26 455	0.42 591	0.22 520	0.30 538	0.22 482	0.20 538	0.18 475	0.20 523	0.06 161	0.06 410	0.07 299	0.07 376	0.08 429	0.07 377

hitnet-ft	0.18 523	0.10 480	0.17 465	0.14 55	0.09 328	0.27 598	0.20 539	0.25 441	0.26 467	0.24 547	0.32 552	0.32 588	0.23 559	0.24 574	0.21 536	0.12 569	0.07 481	0.10 523	0.08 451	0.12 567	0.11 549

DispFullNet	0.27 617	0.22 628	0.66 656	0.28 634	0.17 621	0.27 598	0.17 423	0.34 577	0.57 640	0.27 572	0.37 580	0.43 634	0.24 568	0.39 641	0.25 580	0.12 569	0.06 410	0.19 636	0.11 568	0.23 645	0.16 624

LALA_ROB	0.25 597	0.16 585	0.23 556	0.27 627	0.17 621	0.27 598	0.27 623	0.42 634	0.38 573	0.33 619	0.39 596	0.51 650	0.26 584	0.29 601	0.28 607	0.16 630	0.09 547	0.13 589	0.12 590	0.13 583	0.13 585

MSAF-DinoV2	0.23 579	0.11 506	0.25 565	0.17 286	0.10 443	0.28 608	0.17 423	0.38 615	0.56 638	0.21 505	0.27 506	0.47 646	0.28 600	0.36 629	0.40 653	0.09 468	0.06 410	0.07 299	0.09 497	0.12 567	0.11 549

z-mn7	0.25 597	0.15 574	0.47 633	0.19 447	0.13 557	0.28 608	0.25 609	0.35 592	0.64 655	0.27 572	0.57 647	0.29 556	0.24 568	0.32 613	0.27 599	0.08 410	0.08 514	0.08 389	0.08 451	0.10 528	0.10 523

UNet	0.17 507	0.09 412	0.18 499	0.19 447	0.12 531	0.28 608	0.19 518	0.33 562	0.30 510	0.21 505	0.25 475	0.23 499	0.19 526	0.20 518	0.19 513	0.07 334	0.06 410	0.08 389	0.07 376	0.08 429	0.07 377

NVstereo2D	0.19 535	0.11 506	0.16 441	0.17 286	0.16 609	0.28 608	0.23 582	0.44 644	0.42 591	0.15 375	0.28 517	0.25 521	0.19 526	0.23 562	0.18 498	0.09 468	0.06 410	0.10 523	0.08 451	0.15 612	0.10 523

RTSC	0.23 579	0.13 552	0.30 594	0.21 547	0.13 557	0.29 612	0.17 423	0.36 599	0.68 661	0.27 572	0.34 568	0.30 566	0.22 553	0.32 613	0.31 629	0.10 509	0.08 514	0.09 475	0.10 536	0.13 583	0.14 601

ADCS	0.30 627	0.19 613	0.48 635	0.21 547	0.18 631	0.29 612	0.24 593	0.42 634	0.64 655	0.40 634	0.50 634	0.40 627	0.37 637	0.40 645	0.43 658	0.13 588	0.13 614	0.13 589	0.14 608	0.16 625	0.16 624

SANet	0.25 597	0.14 567	0.29 588	0.21 547	0.11 499	0.29 612	0.25 609	0.40 624	0.65 659	0.36 624	0.40 599	0.42 632	0.27 591	0.27 585	0.25 580	0.12 569	0.09 547	0.10 523	0.09 497	0.13 583	0.12 570

PVD	0.40 647	0.21 624	0.40 621	0.32 650	0.23 646	0.30 615	0.45 672	0.53 662	0.97 680	0.55 657	0.80 671	0.54 655	0.60 670	0.53 663	0.40 653	0.19 640	0.14 624	0.17 625	0.14 608	0.24 651	0.32 663

PASM	0.33 636	0.25 639	0.51 637	0.28 634	0.27 656	0.30 615	0.31 649	0.35 592	0.51 625	0.36 624	0.40 599	0.47 646	0.35 632	0.34 620	0.36 643	0.23 657	0.26 662	0.26 647	0.28 659	0.23 645	0.21 646

UDG	0.21 558	0.17 595	0.20 528	0.23 590	0.15 595	0.31 617	0.20 539	0.33 562	0.35 556	0.24 547	0.28 517	0.31 581	0.29 605	0.21 536	0.23 560	0.15 613	0.12 600	0.13 589	0.09 497	0.14 600	0.15 615

NaN_ROB	0.23 579	0.20 618	0.25 565	0.25 610	0.13 557	0.31 617	0.27 623	0.34 577	0.41 589	0.31 608	0.31 543	0.32 588	0.23 559	0.31 608	0.22 549	0.11 543	0.17 638	0.10 523	0.11 568	0.08 429	0.09 493

APVNet	0.23 579	0.12 525	0.20 528	0.18 376	0.14 576	0.32 619	0.31 649	0.40 624	0.33 531	0.27 572	0.40 599	0.30 566	0.29 605	0.27 585	0.25 580	0.11 543	0.12 600	0.11 553	0.14 608	0.12 567	0.13 585

stereogan	0.22 566	0.11 506	0.21 538	0.20 511	0.12 531	0.32 619	0.19 518	0.36 599	0.45 606	0.23 535	0.39 596	0.35 605	0.27 591	0.33 617	0.23 560	0.10 509	0.12 600	0.10 523	0.10 536	0.14 600	0.14 601

Anonymous_2	0.22 566	0.17 595	0.28 579	0.15 105	0.16 609	0.33 621	0.22 570	0.23 394	0.18 319	0.23 535	0.24 449	0.26 531	0.27 591	0.27 585	0.24 572	0.22 652	0.26 662	0.17 625	0.17 635	0.16 625	0.18 637

GANetREF_RVC	0.31 633	0.34 656	0.29 588	0.35 653	0.16 609	0.33 621	0.42 668	0.48 652	0.52 631	0.35 621	0.35 572	0.34 599	0.32 623	0.40 645	0.33 637	0.27 661	0.20 646	0.29 659	0.15 624	0.19 639	0.18 637
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
PDISCO_ROB	0.28 620	0.16 585	0.28 579	0.28 634	0.20 639	0.33 621	0.27 623	0.45 646	0.58 643	0.28 585	0.41 610	0.45 638	0.30 616	0.34 620	0.35 642	0.12 569	0.09 547	0.17 625	0.16 628	0.17 632	0.13 585

MeshStereo	0.27 617	0.13 552	0.18 499	0.15 105	0.11 499	0.33 621	0.24 593	0.41 629	0.36 561	0.53 654	0.58 651	0.67 664	0.41 646	0.36 629	0.27 599	0.14 609	0.13 614	0.13 589	0.11 568	0.11 550	0.11 549
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
light-stereo	0.44 652	0.27 642	0.64 655	0.61 671	0.50 671	0.34 625	0.23 582	0.47 650	0.52 631	0.57 659	0.59 653	0.78 670	0.33 626	0.49 657	0.30 623	0.33 664	0.25 660	0.27 650	0.33 665	0.47 669	0.41 672

CSAN	0.30 627	0.24 634	0.28 579	0.34 651	0.19 635	0.34 625	0.42 668	0.38 615	0.51 625	0.38 630	0.40 599	0.44 637	0.34 628	0.29 601	0.31 629	0.19 640	0.16 634	0.19 636	0.19 640	0.14 600	0.15 615

MSMD_ROB	0.31 633	0.26 640	0.26 574	0.24 602	0.21 642	0.34 625	0.25 609	0.34 577	0.39 578	0.40 634	0.69 661	0.45 638	0.41 646	0.34 620	0.28 607	0.20 645	0.20 646	0.26 647	0.25 652	0.23 645	0.22 649

WCMA_ROB	0.24 590	0.11 506	0.24 562	0.17 286	0.14 576	0.34 625	0.16 389	0.33 562	0.33 531	0.39 631	0.54 640	0.40 627	0.35 632	0.35 625	0.26 593	0.12 569	0.12 600	0.12 575	0.11 568	0.14 600	0.14 601

SGM_RVC	0.24 590	0.12 525	0.16 441	0.15 105	0.09 328	0.34 625	0.19 518	0.35 592	0.32 526	0.44 645	0.38 588	0.53 654	0.36 635	0.36 629	0.26 593	0.13 588	0.13 614	0.13 589	0.13 602	0.11 550	0.11 549
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WZ-Net	0.29 624	0.17 595	0.82 675	0.23 590	0.16 609	0.35 630	0.29 640	0.40 624	0.59 645	0.24 547	0.57 647	0.37 610	0.25 576	0.34 620	0.37 647	0.09 468	0.08 514	0.09 475	0.10 536	0.14 600	0.16 624

LRCNet_RVC	10.76 708	13.97 714	7.97 708	19.07 713	2.04 698	0.35 630	0.31 649	5.29 700	0.48 616	13.02 713	17.65 713	8.69 705	5.73 702	4.78 700	2.22 696	23.53 723	2.69 705	27.60 726	25.75 726	17.60 720	16.54 723

LSM	0.34 642	0.21 624	0.62 652	0.27 627	0.62 682	0.35 630	0.26 618	0.43 640	0.49 617	0.45 647	0.60 655	0.42 632	0.37 637	0.35 625	0.26 593	0.13 588	0.21 656	0.14 603	0.16 628	0.18 636	0.34 665

NVStereoNet_ROB	0.47 658	0.37 658	0.47 633	0.42 661	0.29 660	0.35 630	0.35 659	0.50 654	0.61 648	0.73 669	0.94 677	0.70 668	0.68 674	0.48 656	0.62 676	0.22 652	0.33 670	0.34 664	0.34 668	0.30 660	0.31 662
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Wz-Net-MNSev	0.23 579	0.13 552	0.33 604	0.20 511	0.15 595	0.36 634	0.25 609	0.34 577	0.45 606	0.29 595	0.41 610	0.39 621	0.19 526	0.25 579	0.27 599	0.09 468	0.07 481	0.09 475	0.09 497	0.12 567	0.10 523

MFN_U_SF_RVC	0.33 636	0.22 628	0.58 647	0.31 647	0.15 595	0.36 634	0.17 423	0.54 663	0.46 613	0.47 650	0.56 643	0.58 657	0.39 640	0.36 629	0.38 650	0.15 613	0.15 628	0.18 634	0.21 643	0.16 625	0.16 624

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 627	0.24 634	0.30 594	0.36 655	0.16 609	0.36 634	0.31 649	0.34 577	0.43 600	0.41 638	0.46 628	0.38 616	0.30 616	0.35 625	0.29 616	0.19 640	0.20 646	0.26 647	0.29 660	0.18 636	0.19 642

XQC	0.29 624	0.23 631	0.53 638	0.29 641	0.19 635	0.36 634	0.28 629	0.37 608	0.58 643	0.31 608	0.31 543	0.37 610	0.30 616	0.39 641	0.39 651	0.13 588	0.09 547	0.15 614	0.12 590	0.18 636	0.18 637

ADCL	0.25 597	0.12 525	0.49 636	0.22 569	0.12 531	0.36 634	0.29 640	0.30 526	0.57 640	0.24 547	0.47 630	0.30 566	0.31 621	0.30 607	0.30 623	0.09 468	0.07 481	0.09 475	0.09 497	0.10 528	0.10 523

ADCPNet	0.26 609	0.17 595	0.62 652	0.21 547	0.15 595	0.36 634	0.25 609	0.33 562	0.37 567	0.31 608	0.41 610	0.36 607	0.29 605	0.29 601	0.34 641	0.12 569	0.10 570	0.11 553	0.12 590	0.14 600	0.13 585

Selective-IGEV-i16pc	0.13 383	0.06 96	0.13 317	0.15 105	0.11 499	0.38 640	0.16 389	0.23 394	0.17 301	0.11 259	0.15 308	0.09 216	0.07 170	0.13 336	0.10 190	0.10 509	0.08 514	0.06 183	0.07 376	0.09 492	0.10 523

Wz-Net-TNSev	0.29 624	0.20 618	0.69 664	0.19 447	0.15 595	0.38 640	0.27 623	0.36 599	0.56 638	0.35 621	0.42 618	0.45 638	0.39 640	0.33 617	0.31 629	0.13 588	0.13 614	0.10 523	0.12 590	0.15 612	0.15 615

FC-DCNN	0.33 636	0.28 644	0.28 579	0.26 619	0.23 646	0.38 640	0.29 640	0.40 624	0.44 602	0.46 648	0.56 643	0.51 650	0.41 646	0.38 639	0.31 629	0.21 648	0.20 646	0.27 650	0.26 653	0.25 653	0.24 651

FC-DCNN v2	0.33 636	0.28 644	0.28 579	0.26 619	0.23 646	0.39 643	0.29 640	0.41 629	0.44 602	0.46 648	0.57 647	0.51 650	0.41 646	0.38 639	0.30 623	0.21 648	0.20 646	0.27 650	0.26 653	0.25 653	0.24 651

FCDSN-DC	0.33 636	0.28 644	0.28 579	0.30 645	0.24 650	0.39 643	0.28 629	0.43 640	0.42 591	0.44 645	0.53 638	0.51 650	0.42 650	0.37 634	0.30 623	0.21 648	0.20 646	0.27 650	0.26 653	0.25 653	0.25 653
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MonStereo1	0.49 660	0.27 642	0.61 650	0.29 641	0.20 639	0.40 645	0.19 518	0.51 658	0.66 660	0.53 654	0.91 676	1.02 675	0.59 669	0.51 660	0.58 673	0.53 678	0.32 669	0.55 675	0.40 669	0.36 666	0.38 669

MDST_ROB	0.22 566	0.10 480	0.18 499	0.18 376	0.11 499	0.40 645	0.19 518	0.44 644	0.42 591	0.40 634	0.40 599	0.29 556	0.21 546	0.27 585	0.19 513	0.11 543	0.10 570	0.14 603	0.11 568	0.10 528	0.08 447

Selective-IGEV-i16pb	0.14 416	0.08 331	0.17 465	0.15 105	0.11 499	0.41 647	0.16 389	0.29 513	0.24 429	0.11 259	0.21 415	0.10 248	0.07 170	0.17 456	0.12 339	0.10 509	0.07 481	0.06 183	0.08 451	0.09 492	0.10 523

ccnet	0.30 627	0.28 644	0.24 562	0.20 511	0.28 657	0.41 647	0.22 570	0.46 649	0.33 531	0.37 628	0.46 628	0.37 610	0.30 616	0.40 645	0.43 658	0.23 657	0.14 624	0.21 639	0.17 635	0.23 645	0.19 642

Consistency-Raft	0.44 652	0.40 661	0.46 630	0.37 657	0.43 668	0.42 649	0.41 666	0.57 665	0.55 636	0.32 615	0.73 665	0.32 588	0.50 659	0.42 652	0.49 667	0.39 668	0.36 671	0.45 668	0.52 680	0.42 668	0.30 661

SGM-ForestM	0.33 636	0.12 525	0.17 465	0.16 198	0.11 499	0.42 649	0.20 539	0.43 640	0.53 635	0.53 654	0.57 647	1.41 688	0.44 655	0.42 652	0.29 616	0.14 609	0.16 634	0.16 622	0.16 628	0.12 567	0.13 585

ACVNet-4b	0.39 645	0.53 666	0.56 642	0.45 663	0.24 650	0.46 651	0.18 472	0.50 654	0.64 655	0.42 640	0.45 625	0.60 658	0.27 591	0.34 620	0.24 572	0.33 664	0.14 624	0.48 669	0.42 671	0.31 663	0.27 658

RYNet	0.23 579	0.12 525	0.22 548	0.19 447	0.17 621	0.47 652	0.26 618	0.39 621	0.49 617	0.24 547	0.29 532	0.34 599	0.24 568	0.20 518	0.31 629	0.10 509	0.06 410	0.09 475	0.09 497	0.14 600	0.15 615

ACVNet_1	0.45 655	0.51 665	0.61 650	0.45 663	0.28 657	0.50 653	0.28 629	0.58 670	0.71 665	0.63 662	0.59 653	0.74 669	0.50 659	0.50 658	0.36 643	0.26 660	0.25 660	0.39 666	0.29 660	0.32 664	0.25 653

MANE	0.47 658	0.28 644	0.28 579	0.27 627	0.24 650	0.50 653	0.32 657	0.57 665	0.62 651	0.74 671	1.20 690	1.21 681	0.64 672	0.54 665	0.39 651	0.22 652	0.20 646	0.27 650	0.31 663	0.26 657	0.25 653

G-Net	0.25 597	0.17 595	0.38 617	0.23 590	0.16 609	0.51 655	0.23 582	0.29 513	0.35 556	0.36 624	0.38 588	0.31 581	0.29 605	0.28 594	0.27 599	0.11 543	0.09 547	0.12 575	0.10 536	0.16 625	0.14 601

AnyNet_C01	0.37 643	0.26 640	1.41 688	0.22 569	0.17 621	0.51 655	0.28 629	0.36 599	0.40 582	0.39 631	0.75 667	0.46 642	0.39 640	0.46 655	0.50 668	0.13 588	0.13 614	0.13 589	0.14 608	0.14 600	0.16 624

anonymity	0.53 662	0.58 667	0.66 656	0.41 659	0.61 681	0.54 657	0.41 666	0.57 665	0.41 589	0.56 658	0.50 634	0.50 649	0.55 663	0.59 671	0.50 668	0.58 681	0.50 684	0.51 671	0.51 678	0.52 671	0.58 679

DPSNet	0.28 620	0.16 585	0.33 604	0.18 376	0.13 557	0.55 658	0.42 668	0.52 659	0.68 661	0.29 595	0.38 588	0.39 621	0.30 616	0.32 613	0.23 560	0.11 543	0.10 570	0.11 553	0.08 451	0.20 641	0.16 624

ELAS_RVC	0.42 650	0.29 651	0.33 604	0.28 634	0.24 650	0.56 659	0.38 663	0.50 654	0.61 648	0.74 671	0.76 668	0.67 664	0.56 665	0.55 666	0.42 657	0.22 652	0.21 656	0.27 650	0.26 653	0.27 659	0.26 656
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.39 645	0.38 659	0.53 638	0.44 662	0.28 657	0.57 660	0.24 593	0.42 634	0.62 651	0.40 634	0.50 634	0.46 642	0.34 628	0.40 645	0.33 637	0.30 662	0.30 666	0.39 666	0.33 665	0.30 660	0.29 659

IMH-64-1	0.66 668	0.62 671	0.69 664	0.72 674	0.51 672	0.60 661	0.51 675	0.92 679	0.84 675	0.75 674	1.02 681	0.81 671	0.78 679	0.80 677	0.50 668	0.43 670	0.46 675	0.72 678	0.48 673	0.55 674	0.40 670

IMH-64	0.66 668	0.62 671	0.69 664	0.72 674	0.51 672	0.60 661	0.51 675	0.92 679	0.84 675	0.75 674	1.02 681	0.81 671	0.78 679	0.80 677	0.50 668	0.43 670	0.46 675	0.72 678	0.48 673	0.55 674	0.40 670

ELAS	0.42 650	0.29 651	0.34 607	0.28 634	0.24 650	0.63 663	0.37 661	0.52 659	0.52 631	0.72 668	0.82 672	0.68 666	0.56 665	0.52 661	0.45 664	0.22 652	0.21 656	0.27 650	0.26 653	0.26 657	0.26 656
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Ntro	0.41 648	0.40 661	0.54 640	0.46 666	0.30 661	0.64 664	0.24 593	0.47 650	0.68 661	0.42 640	0.49 632	0.47 646	0.42 650	0.40 645	0.32 634	0.32 663	0.28 664	0.37 665	0.31 663	0.33 665	0.29 659

SPS-STEREO	0.58 666	0.59 669	0.66 656	0.45 663	0.55 675	0.65 665	0.44 671	0.63 672	0.51 625	0.69 665	0.65 656	0.66 663	0.58 668	0.62 672	0.62 676	0.62 684	0.47 679	0.51 671	0.49 675	0.55 674	0.58 679
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.54 663	0.61 670	0.71 669	0.57 670	0.43 668	0.66 666	0.37 661	0.60 671	0.87 677	0.51 652	0.67 657	0.63 660	0.47 656	0.50 658	0.44 661	0.47 674	0.48 680	0.53 673	0.41 670	0.53 673	0.41 672

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 652	0.39 660	0.56 642	0.40 658	0.20 639	0.66 666	0.33 658	0.54 663	0.72 666	0.71 667	0.72 664	0.62 659	0.55 663	0.52 661	0.47 665	0.20 645	0.19 645	0.29 659	0.30 662	0.24 651	0.19 642

SGM+DAISY	0.57 665	0.58 667	0.67 660	0.41 659	0.55 675	0.68 668	0.51 675	0.57 665	0.46 613	0.67 663	0.70 662	0.69 667	0.57 667	0.64 673	0.58 673	0.59 682	0.49 681	0.50 670	0.50 677	0.52 671	0.59 682

MFMNet_re	0.65 667	0.66 674	0.66 656	0.51 667	0.69 686	0.70 669	0.58 679	0.65 673	0.75 671	0.61 661	0.73 665	0.63 660	0.68 674	0.65 674	0.60 675	0.66 686	0.58 693	0.63 676	0.59 681	0.68 682	0.69 689

IMH	0.72 671	0.65 673	0.70 667	0.77 676	0.54 674	0.71 670	0.56 678	0.99 687	1.08 681	0.82 677	1.09 684	0.89 673	0.88 683	0.88 685	0.53 672	0.44 673	0.50 684	0.75 681	0.51 678	0.58 677	0.42 674

RTS	0.46 656	0.19 613	3.33 694	0.25 610	0.15 595	0.72 671	0.21 556	0.37 608	0.78 673	0.42 640	0.44 623	0.31 581	0.43 653	0.55 666	0.37 647	0.10 509	0.09 547	0.13 589	0.13 602	0.15 612	0.15 615

RTSA	0.46 656	0.19 613	3.33 694	0.25 610	0.15 595	0.72 671	0.21 556	0.37 608	0.78 673	0.42 640	0.44 623	0.31 581	0.43 653	0.55 666	0.37 647	0.10 509	0.09 547	0.13 589	0.13 602	0.15 612	0.15 615

notaker	0.98 684	1.13 688	1.02 682	1.14 691	0.81 690	0.73 673	0.69 688	0.94 682	1.15 684	1.19 692	1.19 689	1.41 688	1.17 694	1.10 694	0.74 684	0.82 692	0.64 695	1.18 694	0.79 691	1.02 692	0.82 693

ACVNet_2	0.67 670	0.68 675	0.70 667	0.64 672	0.41 666	0.75 674	0.50 674	0.98 685	1.38 690	0.90 679	1.09 684	1.04 676	0.74 677	0.55 666	0.48 666	0.43 670	0.40 673	0.53 673	0.45 672	0.48 670	0.36 667

WAO-7	0.80 676	0.78 679	0.57 644	0.85 681	0.67 685	0.76 675	0.69 688	1.07 689	1.30 687	0.90 679	1.20 690	1.05 677	0.93 685	0.71 675	0.68 679	0.60 683	0.62 694	0.67 677	0.68 687	0.64 678	0.59 682

WAO-6	0.82 677	0.81 680	0.63 654	0.87 683	0.63 683	0.79 676	0.60 681	0.98 685	1.52 694	0.91 681	0.97 679	1.08 678	1.04 689	0.72 676	0.70 682	0.72 687	0.49 681	0.91 689	0.71 688	0.70 684	0.59 682

SDNR	0.20 544	0.09 412	0.19 523	0.16 198	0.12 531	0.79 676	0.13 170	0.26 455	0.33 531	0.19 467	0.25 475	0.19 438	0.12 360	0.19 500	0.15 449	0.16 630	0.18 640	0.14 603	0.11 568	0.08 429	0.12 570

PWCK	0.72 671	0.95 685	0.99 681	0.77 676	0.32 662	0.79 676	0.38 663	0.92 679	0.90 678	0.96 682	0.76 668	0.97 674	0.62 671	0.87 683	0.68 679	0.73 688	0.46 675	0.76 683	0.49 675	0.71 685	0.44 675

BEATNet-Init1	0.54 663	0.28 644	0.68 663	0.31 647	0.21 642	0.85 679	0.31 649	0.57 665	0.69 664	0.89 678	1.00 680	2.17 695	0.66 673	0.58 670	0.44 661	0.19 640	0.18 640	0.23 644	0.22 646	0.22 642	0.21 646

SAMSARA	0.41 648	0.28 644	0.34 607	0.55 669	0.39 664	0.85 679	1.25 697	0.49 653	0.52 631	0.36 624	0.35 572	0.56 656	0.39 640	0.39 641	0.41 655	0.15 613	0.20 646	0.15 614	0.14 608	0.23 645	0.21 646

Dean	0.88 680	0.88 684	0.81 674	0.82 680	0.57 678	0.91 681	0.62 682	1.17 695	1.71 695	1.15 690	1.16 688	1.31 685	1.00 688	0.82 679	0.83 688	0.57 679	0.56 690	0.78 685	0.65 684	0.67 681	0.58 679

WAO-8	0.92 681	0.83 681	0.67 660	0.94 686	0.70 687	0.92 682	0.68 686	1.08 691	1.80 697	1.06 687	1.42 694	1.29 683	1.08 691	0.86 681	0.80 685	0.74 689	0.54 687	0.86 687	0.75 689	0.71 685	0.63 686

Venus	0.92 681	0.83 681	0.67 660	0.94 686	0.70 687	0.92 682	0.68 686	1.08 691	1.80 697	1.06 687	1.42 694	1.29 683	1.08 691	0.86 681	0.80 685	0.74 689	0.54 687	0.86 687	0.75 689	0.71 685	0.63 686

TorneroNet-64	0.76 674	0.73 677	0.77 673	0.78 678	0.58 680	0.94 684	0.58 679	0.85 678	1.26 685	0.67 663	0.88 674	1.41 688	0.76 678	0.87 683	0.68 679	0.49 676	0.46 675	0.73 680	0.59 681	0.68 682	0.54 678

KSHMR	1.10 687	1.19 689	0.90 680	1.26 694	1.00 694	0.99 685	0.96 694	1.13 694	1.35 688	1.16 691	1.28 693	1.40 687	0.97 687	1.03 691	0.93 689	1.03 696	1.08 698	1.20 695	1.03 697	1.03 693	0.98 695

MADNet+	0.76 674	0.72 676	3.76 697	0.67 673	0.41 666	0.99 685	0.97 695	0.72 674	0.75 671	0.52 653	0.58 651	0.64 662	0.68 674	0.89 686	1.04 692	0.35 666	0.36 671	0.28 658	0.23 650	0.38 667	0.33 664

ktn	1.02 686	1.23 690	0.82 675	1.24 693	0.86 692	1.00 687	0.86 691	0.96 683	1.37 689	1.05 685	1.12 687	1.16 680	1.06 690	0.95 688	0.62 676	1.28 698	0.71 696	1.39 698	0.83 692	1.06 694	0.77 692

TorneroNet	0.83 678	0.75 678	0.83 677	0.85 681	0.63 683	1.03 688	0.65 683	0.96 683	1.14 683	0.80 676	1.10 686	1.36 686	0.88 683	0.95 688	0.82 687	0.57 679	0.49 681	0.79 686	0.66 686	0.74 688	0.64 688

HanzoNet	1.31 689	1.29 692	1.22 687	1.13 690	0.85 691	1.05 689	0.84 690	1.06 688	1.47 693	1.66 695	1.63 696	2.48 697	1.78 697	1.63 696	1.69 694	1.27 697	0.80 697	1.32 697	1.02 696	1.07 695	0.90 694

LVE	0.84 679	0.87 683	0.86 678	0.81 679	0.56 677	1.09 690	0.66 684	1.07 689	1.45 692	0.97 683	1.23 692	1.11 679	0.86 682	0.84 680	0.72 683	0.49 676	0.56 690	0.76 683	0.60 683	0.66 680	0.60 685

DPSimNet_ROB	1.14 688	1.25 691	0.87 679	1.15 692	0.90 693	1.15 691	1.18 696	1.20 696	1.26 685	1.45 694	1.05 683	1.44 691	1.13 693	0.92 687	1.70 695	1.47 699	0.52 686	1.22 696	1.04 698	0.92 691	1.03 696

UNDER WATER	0.99 685	1.00 687	1.47 689	1.00 688	0.71 689	1.18 692	0.86 691	0.81 677	1.09 682	1.02 684	0.90 675	1.53 692	1.26 695	1.06 692	1.02 691	0.79 691	0.54 687	1.02 691	0.88 693	0.83 690	0.75 690

UNDER WATER-64	0.97 683	0.96 686	1.48 690	0.88 684	0.57 678	1.24 693	0.90 693	0.78 675	0.96 679	1.05 685	0.85 673	1.56 693	1.26 695	0.97 690	0.99 690	0.88 693	0.57 692	1.04 693	0.88 693	0.81 689	0.75 690

MultiAttention	0.30 627	0.08 331	0.15 398	0.19 447	0.13 557	1.56 694	1.33 698	0.36 599	0.36 561	0.20 489	0.21 415	0.24 508	0.11 327	0.39 641	0.18 498	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.08 451	0.11 550	0.09 493

JetBlue	0.73 673	0.46 664	1.21 686	0.52 668	0.47 670	2.16 695	0.67 685	0.78 675	0.72 666	0.70 666	0.79 670	1.21 681	0.84 681	1.06 692	1.04 692	0.40 669	0.28 664	0.33 663	0.33 665	0.30 660	0.34 665

MADNet++	1.97 691	1.75 694	1.66 691	1.83 695	1.69 697	2.38 696	1.45 699	2.36 698	2.11 699	2.58 698	2.37 699	2.25 696	2.21 699	2.28 697	2.36 698	1.87 700	1.67 700	1.53 699	1.34 699	1.87 697	1.78 699

TCMNet-wrong-test	3.69 694	5.54 707	3.91 698	12.22 709	11.75 711	4.77 697	3.86 701	1.08 691	0.74 670	1.13 689	2.21 698	6.16 703	0.53 662	3.43 699	2.33 697	0.90 694	0.20 646	1.85 701	1.69 700	5.71 705	3.79 705

JetRed	1.66 690	1.51 693	3.09 693	0.93 685	1.21 695	5.28 698	1.61 700	1.29 697	1.42 691	1.84 696	1.77 697	1.59 694	0.95 686	1.43 695	2.51 700	0.91 695	1.61 699	0.93 690	0.91 695	1.36 696	1.03 696

HaxPig	15.73 712	18.55 723	19.19 719	16.92 712	15.89 714	7.80 699	7.57 702	13.37 716	10.80 707	15.40 714	14.87 712	15.95 715	14.81 715	15.67 714	15.97 717	18.96 722	16.72 715	19.47 722	18.10 724	19.45 723	19.06 724

DPSMNet_ROB	8.06 701	4.50 700	8.69 709	5.36 702	10.74 706	8.32 700	22.71 708	5.47 702	13.38 710	5.13 702	9.98 707	5.10 700	10.47 708	5.53 701	12.77 711	3.80 706	8.00 707	3.49 703	6.95 708	3.75 704	7.09 709

DGTPSM_ROB	8.06 701	4.50 700	8.69 709	5.34 700	10.73 705	8.32 700	22.71 708	5.47 702	13.38 710	5.13 702	9.98 707	5.10 700	10.47 708	5.53 701	12.77 711	3.79 705	8.00 707	3.49 703	6.95 708	3.74 703	7.09 709

tt	4.65 695	0.07 198	3.54 696	2.01 696	1.55 696	10.25 702	16.66 705	8.90 708	5.03 701	1.33 693	0.96 678	4.71 699	4.74 701	3.33 698	5.86 702	6.06 708	10.30 714	1.87 702	2.09 702	2.61 699	1.19 698

MEDIAN_ROB	20.38 716	24.05 724	23.36 722	21.18 714	21.62 717	10.51 703	8.17 703	17.68 717	15.46 717	20.04 718	19.65 714	20.30 716	20.16 716	21.17 715	21.03 718	23.81 724	21.77 724	24.98 725	23.75 725	25.01 724	23.94 725

Selective-IGEV-i1pa	2.90 692	3.64 698	0.72 670	0.29 641	0.14 576	10.70 704	0.45 672	4.60 699	3.77 700	3.60 699	7.07 701	3.52 698	2.16 698	13.72 713	2.40 699	0.37 667	0.15 628	0.13 589	0.10 536	0.15 612	0.36 667

PML	8.57 703	9.39 713	6.24 699	5.34 700	6.36 702	13.21 705	20.99 706	5.35 701	6.68 702	17.75 715	26.46 726	7.58 704	6.08 703	7.89 704	5.76 701	5.33 707	1.83 701	5.95 713	1.93 701	8.75 710	2.53 701

USTest	6.16 696	2.65 697	2.79 692	6.48 703	7.21 703	14.33 706	21.38 707	6.98 707	9.55 706	5.35 704	6.12 700	5.71 702	7.69 704	6.31 703	6.75 704	1.97 701	3.38 706	1.63 700	2.14 703	2.49 698	2.35 700

xxxxx1	7.75 697	5.06 704	7.26 700	3.15 697	3.91 699	16.37 707	22.88 710	5.87 704	8.68 703	7.99 705	8.55 702	9.13 707	8.46 705	10.05 705	10.47 705	2.43 702	2.48 702	3.56 705	12.26 711	3.48 700	3.02 702

tt_ll	7.75 697	5.06 704	7.26 700	3.15 697	3.91 699	16.37 707	22.88 710	5.87 704	8.68 703	7.99 705	8.55 702	9.13 707	8.46 705	10.05 705	10.47 705	2.43 702	2.48 702	3.56 705	12.26 711	3.48 700	3.02 702

ff	7.75 697	5.06 704	7.26 700	3.15 697	3.91 699	16.37 707	22.88 710	5.87 704	8.68 703	7.99 705	8.55 702	9.13 707	8.46 705	10.05 705	10.47 705	2.43 702	2.48 702	3.56 705	12.26 711	3.48 700	3.02 702

AVERAGE_ROB	24.89 725	29.12 725	27.98 723	24.83 723	24.59 725	17.82 710	11.61 704	21.45 718	19.91 718	25.04 727	24.38 725	25.06 727	25.31 727	24.69 726	22.86 719	29.74 725	27.09 725	28.97 727	27.94 727	30.07 725	29.35 726

iinet-test	10.41 704	8.00 709	7.40 703	10.23 704	10.93 707	17.97 711	25.06 713	11.30 712	13.29 708	9.69 709	9.78 706	9.38 710	11.23 710	10.97 709	12.61 709	6.59 710	8.30 709	5.49 708	6.54 704	6.58 706	6.91 707

IINet	10.41 704	8.00 709	7.40 703	10.23 704	10.93 707	17.97 711	25.06 713	11.30 712	13.29 708	9.69 709	9.77 705	9.38 710	11.23 710	10.97 709	12.61 709	6.59 710	8.30 709	5.49 708	6.54 704	6.58 706	6.91 707

Anonymous_1	10.87 709	7.82 708	7.41 705	10.29 706	10.08 704	18.64 713	26.11 715	11.02 711	13.45 712	9.43 708	10.10 709	9.73 712	11.31 712	10.69 708	12.47 708	6.42 709	8.38 711	5.70 710	10.22 710	11.41 711	6.65 706

DPSM_ROB	11.10 710	8.47 711	7.95 706	10.84 707	11.58 709	19.10 714	26.50 718	12.02 714	14.09 713	10.38 711	10.91 710	10.39 713	11.92 713	11.67 711	13.39 713	6.99 712	8.79 712	5.82 711	6.92 706	6.97 708	7.31 711

DPSM	11.10 710	8.47 711	7.95 706	10.84 707	11.58 709	19.10 714	26.50 718	12.02 714	14.09 713	10.38 711	10.91 710	10.39 713	11.92 713	11.67 711	13.39 713	6.99 712	8.79 712	5.82 711	6.92 706	6.97 708	7.31 711

RSGM-EC	20.15 714	4.62 702	0.75 671	16.73 710	16.97 715	21.10 716	26.46 716	10.37 709	14.13 715	18.18 716	21.56 716	22.31 725	22.50 717	21.80 716	15.71 715	62.36 726	33.86 726	20.06 723	18.04 722	19.30 721	16.22 721

acva	20.15 714	4.62 702	0.75 671	16.73 710	16.97 715	21.10 716	26.46 716	10.37 709	14.13 715	18.18 716	21.56 716	22.31 725	22.50 717	21.80 716	15.71 715	62.36 726	33.86 726	20.06 723	18.04 722	19.30 721	16.22 721

CasAABBNet	22.33 717	17.11 715	15.84 713	21.94 716	23.28 719	38.30 718	53.40 724	24.05 722	28.44 722	20.66 721	21.86 720	21.03 723	24.04 722	23.35 721	27.03 723	14.06 715	17.69 718	11.70 715	13.94 715	14.04 714	14.76 717

RAFT-FEzeroshot	22.33 717	17.12 716	15.83 711	21.95 717	23.32 721	38.31 719	53.41 726	23.99 720	28.43 720	20.66 721	21.84 718	21.02 721	24.05 723	23.33 719	27.09 724	14.06 715	17.69 718	11.70 715	13.95 716	14.05 715	14.76 717

RAFT-FE	22.33 717	17.12 716	15.83 711	21.95 717	23.32 721	38.31 719	53.41 726	23.99 720	28.43 720	20.66 721	21.84 718	21.02 721	24.05 723	23.33 719	27.09 724	14.06 715	17.69 718	11.70 715	13.95 716	14.05 715	14.76 717

fast-reg	22.77 723	17.32 722	19.13 717	22.15 722	24.31 724	38.33 721	53.16 720	24.18 723	28.58 725	20.60 719	22.12 724	20.65 717	23.90 719	23.12 718	26.84 721	14.18 721	17.47 717	14.33 721	14.96 721	15.38 719	14.67 715

Hybrid-DGEV	22.38 721	17.26 721	16.15 716	21.92 715	23.29 720	38.36 722	53.40 724	24.38 727	28.67 726	20.64 720	21.89 721	21.01 720	24.05 723	23.35 721	27.12 726	14.08 719	17.70 721	11.71 719	13.99 719	14.01 713	14.70 716

Selective-RAFT-Error	22.39 722	17.14 719	16.01 715	22.00 719	23.34 723	38.37 723	53.36 723	24.24 726	28.53 724	20.80 724	21.94 723	20.94 719	24.02 721	23.48 725	27.33 727	14.07 718	17.70 721	11.70 715	13.93 714	14.05 715	14.83 720

LSM0	22.80 724	17.22 720	19.17 718	22.12 721	28.90 726	38.38 724	53.27 721	24.21 725	28.36 719	20.84 725	21.11 715	21.63 724	24.25 726	23.42 723	26.98 722	14.08 719	17.39 716	11.72 720	13.98 718	14.22 718	14.66 714

FlowAnything	22.34 720	17.13 718	15.98 714	22.00 719	23.23 718	38.39 725	53.32 722	24.19 724	28.48 723	21.00 726	21.93 722	20.83 718	23.97 720	23.44 724	26.83 720	14.04 714	17.80 723	11.63 714	14.08 720	14.00 712	14.65 713

test_example2	97.69 726	92.93 726	45.57 724	96.02 724	109.84 727	88.44 726	93.70 728	25.54 728	94.63 728	130.46 729	126.87 728	58.93 728	75.48 728	87.99 727	77.94 728	150.16 728	221.11 728	76.29 728	98.21 728	108.42 728	95.33 727

Selective-IGEV-i16pa	19.44 713	3.95 699	1.06 684	0.21 547	0.19 635	105.21 727	0.29 640	22.78 719	47.64 727	4.27 700	59.07 727	9.08 706	2.84 700	125.10 728	5.92 703	0.18 636	0.12 600	0.09 475	0.12 590	0.12 567	0.52 677

ccccc		285.89 727		366.70 727	366.78 728	118.88 728		113.97 729		125.77 728		120.54 729		252.62 729		382.79 729	352.84 729	254.30 729	222.62 729	426.61 729

GS-Stereo							0.14 241	0.11 53	0.12 135	0.08 123	0.10 189	0.05 4	0.04 1	0.11 187	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.05 185

Low-res two-view benchmark