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

BridgeDepth	0.07 3	0.07 142	0.08 25	0.18 314	0.06 14	0.07 27	0.11 53	0.10 18	0.06 4	0.04 1	0.07 42	0.10 186	0.09 193	0.08 16	0.08 14	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 41	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
MonStereo	0.07 3	0.06 65	0.06 1	0.15 79	0.05 1	0.08 54	0.10 30	0.15 120	0.15 178	0.05 2	0.06 12	0.05 2	0.06 46	0.07 3	0.09 51	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 3	0.06 65	0.06 1	0.15 79	0.05 1	0.08 54	0.10 30	0.15 120	0.15 178	0.05 2	0.06 12	0.05 2	0.06 46	0.07 3	0.10 127	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Replicate-Monster	0.07 3	0.05 17	0.09 79	0.14 37	0.06 14	0.09 95	0.09 18	0.14 92	0.12 99	0.05 2	0.07 42	0.06 21	0.06 46	0.08 16	0.10 127	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 19	0.04 33

LG-Stereo_L1	0.07 3	0.05 17	0.11 168	0.14 37	0.06 14	0.07 27	0.12 81	0.09 11	0.08 13	0.05 2	0.04 1	0.05 2	0.04 1	0.08 16	0.08 14	0.05 32	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 19	0.04 33

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 17	0.08 25	0.17 232	0.05 1	0.07 27	0.11 53	0.09 11	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 21	0.05 15	0.09 37	0.09 51	0.05 32	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 19	0.05 127

MLG-Stereo	0.07 3	0.05 17	0.09 79	0.17 232	0.05 1	0.07 27	0.11 53	0.08 5	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 21	0.05 15	0.10 75	0.09 51	0.05 32	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 19	0.05 127

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 3	0.06 65	0.10 119	0.16 155	0.07 76	0.04 1	0.13 126	0.10 18	0.10 40	0.05 2	0.11 180	0.07 79	0.05 15	0.07 3	0.09 51	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.04 33

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 25	0.13 10	0.05 1	0.09 95	0.13 126	0.06 1	0.09 28	0.05 2	0.05 7	0.06 21	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.04 33

MonSter	0.07 3	0.06 65	0.06 1	0.15 79	0.05 1	0.08 54	0.10 30	0.15 120	0.15 178	0.05 2	0.06 12	0.05 2	0.06 46	0.07 3	0.09 51	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Pro-Stereo	0.07 3	0.05 17	0.08 25	0.15 79	0.08 140	0.08 54	0.12 81	0.07 2	0.08 13	0.06 11	0.06 12	0.05 2	0.05 15	0.09 37	0.08 14	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.04 19	0.04 33

BStereo	0.08 50	0.06 65	0.17 388	0.15 79	0.08 140	0.08 54	0.09 18	0.15 120	0.16 206	0.06 11	0.07 42	0.07 79	0.05 15	0.09 37	0.11 199	0.04 6	0.05 177	0.05 33	0.07 302	0.04 19	0.05 127

Wave_Phase_stereo	0.09 99	0.06 65	0.17 388	0.15 79	0.08 140	0.11 185	0.09 18	0.18 212	0.16 206	0.06 11	0.07 42	0.07 79	0.05 15	0.09 37	0.11 199	0.04 6	0.05 177	0.05 33	0.07 302	0.04 19	0.05 127

BridgeDepth_RVC	0.07 3	0.04 1	0.09 79	0.11 1	0.05 1	0.10 141	0.10 30	0.14 92	0.09 28	0.06 11	0.07 42	0.06 21	0.08 163	0.07 3	0.10 127	0.06 120	0.04 23	0.04 1	0.04 41	0.05 111	0.04 33
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.09 99	0.07 142	0.08 25	0.20 432	0.08 140	0.11 185	0.16 317	0.18 212	0.17 234	0.06 11	0.08 87	0.08 121	0.09 193	0.09 37	0.11 199	0.04 6	0.04 23	0.06 122	0.07 302	0.03 1	0.04 33

MonSter++	0.08 50	0.04 1	0.10 119	0.13 10	0.06 14	0.10 141	0.13 126	0.13 74	0.08 13	0.06 11	0.07 42	0.06 21	0.08 163	0.10 75	0.11 199	0.06 120	0.05 177	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.05 127

LCMNet	0.08 50	0.05 17	0.10 119	0.13 10	0.07 76	0.09 95	0.12 81	0.10 18	0.12 99	0.06 11	0.08 87	0.06 21	0.07 122	0.11 127	0.10 127	0.06 120	0.05 177	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 33

VIP-Stereo	0.07 3	0.07 142	0.08 25	0.15 79	0.06 14	0.11 185	0.10 30	0.11 34	0.11 67	0.06 11	0.07 42	0.06 21	0.05 15	0.10 75	0.08 14	0.05 32	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.03 1	0.03 1

DDF-Stereo	0.08 50	0.05 17	0.10 119	0.15 79	0.10 366	0.05 3	0.13 126	0.09 11	0.14 158	0.06 11	0.06 12	0.07 79	0.06 46	0.09 37	0.10 127	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.04 41	0.08 352	0.05 127

Wavelet-MonSter	0.07 3	0.05 17	0.07 5	0.16 155	0.06 14	0.07 27	0.11 53	0.10 18	0.08 13	0.06 11	0.07 42	0.07 79	0.07 122	0.09 37	0.09 51	0.04 6	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-mixall	0.07 3	0.04 1	0.09 79	0.13 10	0.06 14	0.06 10	0.08 7	0.12 54	0.07 9	0.06 11	0.06 12	0.05 2	0.06 46	0.09 37	0.09 51	0.06 120	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.05 111	0.05 127

AdaDepth	0.07 3	0.06 65	0.07 5	0.18 314	0.06 14	0.11 185	0.11 53	0.10 18	0.08 13	0.06 11	0.05 7	0.07 79	0.06 46	0.09 37	0.10 127	0.04 6	0.05 177	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.04 33

asda	0.07 3	0.08 264	0.08 25	0.16 155	0.07 76	0.06 10	0.10 30	0.16 149	0.11 67	0.06 11	0.06 12	0.05 2	0.06 46	0.10 75	0.10 127	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.03 1

4.5_new	0.07 3	0.09 335	0.08 25	0.15 79	0.07 76	0.07 27	0.10 30	0.14 92	0.11 67	0.06 11	0.08 87	0.06 21	0.06 46	0.08 16	0.10 127	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 41	0.04 19	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 3	0.09 335	0.08 25	0.15 79	0.07 76	0.07 27	0.10 30	0.14 92	0.11 67	0.06 11	0.08 87	0.06 21	0.06 46	0.08 16	0.10 127	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 41	0.04 19	0.03 1

3w_stereo	0.08 50	0.09 335	0.10 119	0.17 232	0.07 76	0.08 54	0.11 53	0.20 261	0.13 136	0.06 11	0.07 42	0.05 2	0.06 46	0.08 16	0.09 51	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.03 1

IGEV	0.08 50	0.04 1	0.09 79	0.13 10	0.06 14	0.09 95	0.12 81	0.14 92	0.10 40	0.06 11	0.09 111	0.07 79	0.05 15	0.09 37	0.09 51	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.04 33

111111	0.07 3	0.05 17	0.10 119	0.17 232	0.06 14	0.05 3	0.10 30	0.11 34	0.10 40	0.06 11	0.06 12	0.07 79	0.05 15	0.08 16	0.09 51	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.07 286	0.06 224

LG-Stereo_L2	0.07 3	0.05 17	0.10 119	0.14 37	0.06 14	0.07 27	0.12 81	0.09 11	0.10 40	0.06 11	0.04 1	0.05 2	0.05 15	0.08 16	0.08 14	0.05 32	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 19	0.03 1

MLG-Stereo_test3	0.07 3	0.05 17	0.10 119	0.15 79	0.06 14	0.07 27	0.10 30	0.08 5	0.06 4	0.06 11	0.04 1	0.06 21	0.06 46	0.08 16	0.10 127	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.06 224

MLG-Stereo_test2	0.07 3	0.04 1	0.10 119	0.15 79	0.06 14	0.07 27	0.11 53	0.09 11	0.04 2	0.06 11	0.05 7	0.06 21	0.04 1	0.08 16	0.09 51	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.05 111	0.05 127

LG-G_1	0.07 3	0.04 1	0.11 168	0.15 79	0.06 14	0.09 95	0.08 7	0.08 5	0.06 4	0.06 11	0.06 12	0.07 79	0.07 122	0.11 127	0.08 14	0.07 271	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.06 224

LG-G	0.07 3	0.04 1	0.11 168	0.15 79	0.06 14	0.09 95	0.08 7	0.08 5	0.06 4	0.06 11	0.06 12	0.07 79	0.07 122	0.11 127	0.08 14	0.07 271	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.06 224

LGtest1	0.07 3	0.05 17	0.11 168	0.15 79	0.06 14	0.07 27	0.09 18	0.08 5	0.06 4	0.06 11	0.04 1	0.06 21	0.07 122	0.10 75	0.09 51	0.07 271	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.06 212	0.06 224

LG-Stereo	0.08 50	0.08 264	0.10 119	0.18 314	0.07 76	0.10 141	0.17 346	0.11 34	0.08 13	0.06 11	0.08 87	0.06 21	0.07 122	0.09 37	0.09 51	0.04 6	0.05 177	0.07 226	0.07 302	0.04 19	0.04 33

MM-Stereo_test3	0.10 164	0.07 142	0.07 5	0.18 314	0.07 76	0.12 231	0.19 439	0.24 346	0.19 275	0.06 11	0.10 138	0.08 121	0.06 46	0.11 127	0.09 51	0.06 120	0.06 334	0.07 226	0.05 132	0.05 111	0.04 33

GREAT-IGEV	0.07 3	0.06 65	0.09 79	0.13 10	0.07 76	0.07 27	0.14 183	0.10 18	0.09 28	0.06 11	0.08 87	0.06 21	0.05 15	0.10 75	0.07 1	0.05 32	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.04 33

StereoAnything_RVC	0.07 3	0.16 507	0.17 388	0.11 1	0.05 1	0.06 10	0.11 53	0.08 5	0.08 13	0.06 11	0.06 12	0.05 2	0.05 15	0.09 37	0.08 14	0.08 335	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.05 111	0.04 33

IGEV-RUCA	0.08 50	0.06 65	0.11 168	0.14 37	0.09 254	0.10 141	0.12 81	0.10 18	0.12 99	0.06 11	0.07 42	0.08 121	0.06 46	0.09 37	0.08 14	0.06 120	0.05 177	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.06 224

DEFOM-Stereo	0.07 3	0.05 17	0.07 5	0.14 37	0.06 14	0.09 95	0.13 126	0.07 2	0.13 136	0.06 11	0.07 42	0.06 21	0.05 15	0.10 75	0.09 51	0.05 32	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 19	0.04 33

IGEV-Stereo++	0.07 3	0.06 65	0.08 25	0.18 314	0.06 14	0.05 3	0.10 30	0.11 34	0.11 67	0.06 11	0.07 42	0.07 79	0.06 46	0.09 37	0.09 51	0.05 32	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.04 33

IGEV-Stereo+	0.07 3	0.04 1	0.08 25	0.15 79	0.06 14	0.04 1	0.09 18	0.10 18	0.09 28	0.06 11	0.06 12	0.06 21	0.06 46	0.06 1	0.09 51	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.06 212	0.06 224

EGLCR-Stereo	0.08 50	0.05 17	0.08 25	0.14 37	0.07 76	0.11 185	0.12 81	0.11 34	0.16 206	0.06 11	0.05 7	0.07 79	0.05 15	0.10 75	0.11 199	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.04 19	0.04 33

WQFJA1++	0.08 50	0.04 1	0.11 168	0.14 37	0.07 76	0.11 185	0.11 53	0.12 54	0.07 9	0.07 44	0.07 42	0.07 79	0.06 46	0.10 75	0.10 127	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.06 212	0.06 224

MatchStereo	0.07 3	0.04 1	0.08 25	0.14 37	0.06 14	0.05 3	0.12 81	0.12 54	0.09 28	0.07 44	0.07 42	0.04 1	0.04 1	0.09 37	0.09 51	0.06 120	0.05 177	0.05 33	0.03 1	0.04 19	0.05 127

HiDET	0.08 50	0.05 17	0.10 119	0.13 10	0.06 14	0.09 95	0.12 81	0.12 54	0.12 99	0.07 44	0.07 42	0.07 79	0.07 122	0.11 127	0.11 199	0.06 120	0.05 177	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 33

CSFM-Stereo	0.08 50	0.05 17	0.08 25	0.14 37	0.06 14	0.09 95	0.13 126	0.15 120	0.07 9	0.07 44	0.08 87	0.06 21	0.08 163	0.09 37	0.10 127	0.06 120	0.05 177	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 33

252Zero-FE	0.08 50	0.04 1	0.10 119	0.13 10	0.07 76	0.13 269	0.11 53	0.13 74	0.14 158	0.07 44	0.05 7	0.06 21	0.05 15	0.09 37	0.10 127	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.06 224

Zero-FE251	0.08 50	0.05 17	0.10 119	0.13 10	0.06 14	0.12 231	0.12 81	0.11 34	0.10 40	0.07 44	0.08 87	0.06 21	0.06 46	0.10 75	0.08 14	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.04 33

zero-FE	0.08 50	0.05 17	0.10 119	0.15 79	0.10 366	0.05 3	0.13 126	0.09 11	0.14 158	0.07 44	0.06 12	0.07 79	0.06 46	0.09 37	0.10 127	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.04 41	0.08 352	0.05 127

asd	0.07 3	0.08 264	0.08 25	0.16 155	0.07 76	0.08 54	0.08 7	0.11 34	0.08 13	0.07 44	0.07 42	0.06 21	0.06 46	0.10 75	0.09 51	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 41	0.04 19	0.03 1

qwe	0.08 50	0.08 264	0.07 5	0.15 79	0.06 14	0.07 27	0.10 30	0.18 212	0.12 99	0.07 44	0.07 42	0.06 21	0.06 46	0.10 75	0.09 51	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 41	0.04 19	0.03 1

4.25_new	0.07 3	0.08 264	0.09 79	0.15 79	0.06 14	0.08 54	0.08 7	0.14 92	0.08 13	0.07 44	0.07 42	0.06 21	0.06 46	0.12 213	0.10 127	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.03 1

4.5w_new	0.07 3	0.08 264	0.09 79	0.15 79	0.06 14	0.08 54	0.08 7	0.14 92	0.08 13	0.07 44	0.07 42	0.06 21	0.06 46	0.12 213	0.10 127	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 3	0.08 264	0.09 79	0.15 79	0.06 14	0.08 54	0.08 7	0.14 92	0.08 13	0.07 44	0.07 42	0.06 21	0.06 46	0.12 213	0.10 127	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.03 1

4w-stereo	0.07 3	0.08 264	0.08 25	0.16 155	0.07 76	0.07 27	0.08 7	0.11 34	0.09 28	0.07 44	0.07 42	0.05 2	0.06 46	0.09 37	0.10 127	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 41	0.04 19	0.03 1

2.5w	0.07 3	0.07 142	0.08 25	0.16 155	0.06 14	0.08 54	0.12 81	0.10 18	0.10 40	0.07 44	0.06 12	0.09 153	0.06 46	0.08 16	0.09 51	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 41	0.03 1	0.03 1

3.75w	0.07 3	0.07 142	0.08 25	0.16 155	0.07 76	0.07 27	0.09 18	0.16 149	0.10 40	0.07 44	0.06 12	0.06 21	0.06 46	0.09 37	0.10 127	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 50	0.06 65	0.07 5	0.16 155	0.06 14	0.07 27	0.10 30	0.14 92	0.15 178	0.07 44	0.08 87	0.05 2	0.06 46	0.10 75	0.09 51	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 33

monsterstereo	0.08 50	0.06 65	0.07 5	0.16 155	0.06 14	0.08 54	0.10 30	0.16 149	0.12 99	0.07 44	0.08 87	0.06 21	0.07 122	0.08 16	0.09 51	0.04 6	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.03 1

SGD-Stereo	0.08 50	0.05 17	0.10 119	0.14 37	0.06 14	0.12 231	0.12 81	0.11 34	0.12 99	0.07 44	0.09 111	0.09 153	0.09 193	0.08 16	0.08 14	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.04 33

MM-Stereo_test2	0.09 99	0.07 142	0.09 79	0.19 374	0.08 140	0.12 231	0.18 395	0.15 120	0.14 158	0.07 44	0.10 138	0.07 79	0.06 46	0.12 213	0.09 51	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.06 212	0.04 33

SCV	0.08 50	0.09 335	0.08 25	0.15 79	0.08 140	0.10 141	0.12 81	0.11 34	0.12 99	0.07 44	0.07 42	0.06 21	0.04 1	0.10 75	0.08 14	0.05 32	0.05 177	0.06 122	0.04 41	0.06 212	0.04 33

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 50	0.07 142	0.09 79	0.22 488	0.06 14	0.08 54	0.12 81	0.10 18	0.10 40	0.07 44	0.07 42	0.06 21	0.05 15	0.11 127	0.09 51	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.06 212	0.04 33

AIO_rvc	0.07 3	0.06 65	0.08 25	0.15 79	0.06 14	0.08 54	0.14 183	0.09 11	0.08 13	0.07 44	0.08 87	0.07 79	0.04 1	0.10 75	0.08 14	0.05 32	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.03 1

HUF	0.08 50	0.05 17	0.08 25	0.14 37	0.06 14	0.09 95	0.13 126	0.13 74	0.13 136	0.07 44	0.07 42	0.09 153	0.06 46	0.10 75	0.09 51	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.04 33

AIO_test	0.07 3	0.06 65	0.07 5	0.15 79	0.07 76	0.07 27	0.14 183	0.10 18	0.10 40	0.07 44	0.07 42	0.06 21	0.05 15	0.08 16	0.10 127	0.05 32	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.03 1

castereo++	0.08 50	0.06 65	0.08 25	0.15 79	0.05 1	0.14 311	0.11 53	0.11 34	0.15 178	0.07 44	0.07 42	0.08 121	0.06 46	0.08 16	0.08 14	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.03 1

GIP-stereo	0.08 50	0.06 65	0.11 168	0.15 79	0.07 76	0.09 95	0.13 126	0.15 120	0.11 67	0.07 44	0.08 87	0.05 2	0.04 1	0.10 75	0.07 1	0.05 32	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.04 33

dual_stereo	0.07 3	0.05 17	0.08 25	0.15 79	0.05 1	0.05 3	0.13 126	0.12 54	0.08 13	0.07 44	0.06 12	0.05 2	0.05 15	0.07 3	0.09 51	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 19	0.04 33

WCG-NET	0.08 50	0.05 17	0.10 119	0.15 79	0.06 14	0.11 185	0.14 183	0.13 74	0.14 158	0.07 44	0.09 111	0.07 79	0.06 46	0.13 268	0.08 14	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.04 41	0.04 19	0.03 1

Occ-G	0.08 50	0.05 17	0.07 5	0.14 37	0.07 76	0.09 95	0.14 183	0.14 92	0.15 178	0.07 44	0.12 197	0.07 79	0.05 15	0.09 37	0.10 127	0.06 120	0.05 177	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.06 224

U	0.08 50	0.07 142	0.10 119	0.19 374	0.10 366	0.10 141	0.13 126	0.12 54	0.17 234	0.07 44	0.07 42	0.06 21	0.05 15	0.07 3	0.09 51	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.04 41	0.06 212	0.05 127

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 99	0.10 402	0.32 523	0.15 79	0.06 14	0.08 54	0.14 183	0.11 34	0.10 40	0.07 44	0.07 42	0.06 21	0.04 1	0.11 127	0.07 1	0.12 491	0.04 23	0.07 226	0.05 132	0.05 111	0.05 127

MGS-Stereo	0.09 99	0.07 142	0.12 207	0.16 155	0.08 140	0.09 95	0.15 257	0.12 54	0.12 99	0.07 44	0.10 138	0.08 121	0.06 46	0.11 127	0.09 51	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.06 212	0.05 127

MoCha-V2	0.08 50	0.05 17	0.11 168	0.20 432	0.07 76	0.10 141	0.14 183	0.12 54	0.08 13	0.07 44	0.08 87	0.07 79	0.06 46	0.09 37	0.08 14	0.05 32	0.05 177	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.04 33

testlalala	0.08 50	0.07 142	0.17 388	0.16 155	0.08 140	0.09 95	0.12 81	0.15 120	0.10 40	0.07 44	0.09 111	0.06 21	0.06 46	0.11 127	0.09 51	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.04 41	0.04 19	0.04 33

AEACV	0.09 99	0.05 17	0.08 25	0.14 37	0.13 479	0.14 311	0.13 126	0.15 120	0.09 28	0.07 44	0.09 111	0.07 79	0.08 163	0.10 75	0.09 51	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.05 111	0.04 33

CroCo-Stereo	0.09 99	0.08 264	0.08 25	0.22 488	0.09 254	0.09 95	0.18 395	0.16 149	0.12 99	0.07 44	0.07 42	0.08 121	0.06 46	0.08 16	0.07 1	0.07 271	0.05 177	0.06 122	0.04 41	0.05 111	0.04 33
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
GEAStereo	0.08 50	0.06 65	0.09 79	0.13 10	0.08 140	0.08 54	0.14 183	0.10 18	0.10 40	0.08 80	0.10 138	0.06 21	0.04 1	0.11 127	0.08 14	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.05 127

GSStereo	0.08 50	0.06 65	0.09 79	0.13 10	0.08 140	0.08 54	0.14 183	0.11 34	0.12 99	0.08 80	0.10 138	0.05 2	0.04 1	0.11 127	0.08 14	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.05 127

GS-Stereo							0.14 183	0.11 34	0.12 99	0.08 80	0.10 138	0.05 2	0.04 1	0.11 127	0.08 14	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.05 127

gasm-f	0.08 50	0.05 17	0.08 25	0.13 10	0.08 140	0.08 54	0.14 183	0.10 18	0.10 40	0.08 80	0.10 138	0.06 21	0.05 15	0.10 75	0.08 14	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.06 212	0.05 127

DLNR-FE	10.51 624	2.29 616	19.85 635	120.28 639	13.21 628	0.06 10	0.13 126	0.24 346	0.10 40	0.08 80	0.10 138	0.09 153	0.07 122	0.10 75	0.09 51	0.13 509	0.04 23	0.06 122	0.04 41	53.18 641	0.04 33

DA	0.09 99	0.07 142	0.07 5	0.19 374	0.08 140	0.10 141	0.13 126	0.13 74	0.12 99	0.08 80	0.10 138	0.10 186	0.08 163	0.09 37	0.10 127	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.04 41	0.05 111	0.04 33

GGEV	0.09 99	0.07 142	0.07 5	0.19 374	0.08 140	0.10 141	0.13 126	0.13 74	0.12 99	0.08 80	0.10 138	0.10 186	0.08 163	0.09 37	0.10 127	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.04 41	0.05 111	0.04 33

S2M2_XL	0.08 50	0.06 65	0.12 207	0.12 5	0.08 140	0.09 95	0.09 18	0.07 2	0.07 9	0.08 80	0.07 42	0.07 79	0.06 46	0.09 37	0.09 51	0.08 335	0.06 334	0.07 226	0.06 206	0.08 352	0.06 224
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.25w	0.07 3	0.07 142	0.08 25	0.15 79	0.06 14	0.08 54	0.09 18	0.10 18	0.15 178	0.08 80	0.10 138	0.07 79	0.06 46	0.09 37	0.10 127	0.05 32	0.04 23	0.04 1	0.04 41	0.03 1	0.04 33

2.75w_new	0.07 3	0.07 142	0.07 5	0.13 10	0.06 14	0.08 54	0.08 7	0.18 212	0.13 136	0.08 80	0.08 87	0.06 21	0.06 46	0.09 37	0.11 199	0.04 6	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 33

3.25w_new	0.07 3	0.06 65	0.08 25	0.15 79	0.06 14	0.10 141	0.07 3	0.12 54	0.11 67	0.08 80	0.07 42	0.07 79	0.06 46	0.11 127	0.10 127	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 33

3.25w	0.07 3	0.06 65	0.08 25	0.15 79	0.06 14	0.10 141	0.07 3	0.12 54	0.11 67	0.08 80	0.07 42	0.07 79	0.06 46	0.11 127	0.10 127	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 33

3.5w_stereo	0.07 3	0.07 142	0.07 5	0.15 79	0.07 76	0.09 95	0.06 1	0.14 92	0.11 67	0.08 80	0.07 42	0.06 21	0.07 122	0.10 75	0.09 51	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

2w_stereo	0.08 50	0.08 264	0.09 79	0.16 155	0.06 14	0.09 95	0.10 30	0.20 261	0.15 178	0.08 80	0.07 42	0.06 21	0.06 46	0.06 1	0.10 127	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 41	0.03 1	0.03 1

SCV_C0	0.08 50	0.07 142	0.08 25	0.16 155	0.10 366	0.08 54	0.14 183	0.11 34	0.13 136	0.08 80	0.07 42	0.06 21	0.05 15	0.11 127	0.07 1	0.05 32	0.05 177	0.05 33	0.04 41	0.06 212	0.05 127

AIO-test2	0.10 164	0.08 264	0.10 119	0.23 509	0.09 254	0.11 185	0.11 53	0.23 322	0.24 355	0.08 80	0.09 111	0.08 121	0.05 15	0.10 75	0.08 14	0.06 120	0.05 177	0.08 312	0.09 419	0.05 111	0.05 127

castereo	0.09 99	0.06 65	0.11 168	0.15 79	0.06 14	0.11 185	0.14 183	0.14 92	0.18 249	0.08 80	0.10 138	0.11 210	0.08 163	0.09 37	0.10 127	0.05 32	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.04 33

ours_stereo	0.09 99	0.07 142	0.09 79	0.17 232	0.08 140	0.11 185	0.16 317	0.11 34	0.12 99	0.08 80	0.10 138	0.08 121	0.06 46	0.12 213	0.12 266	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.04 19	0.04 33

fffy	0.09 99	0.08 264	0.10 119	0.16 155	0.07 76	0.13 269	0.17 346	0.13 74	0.12 99	0.08 80	0.09 111	0.08 121	0.09 193	0.13 268	0.11 199	0.05 32	0.05 177	0.07 226	0.05 132	0.04 19	0.05 127

tg	0.10 164	0.06 65	0.10 119	0.18 314	0.08 140	0.11 185	0.16 317	0.20 261	0.12 99	0.08 80	0.11 180	0.11 210	0.07 122	0.11 127	0.10 127	0.05 32	0.04 23	0.08 312	0.08 374	0.04 19	0.04 33

WCG-NET（raft）	0.08 50	0.05 17	0.10 119	0.15 79	0.06 14	0.11 185	0.13 126	0.15 120	0.12 99	0.08 80	0.07 42	0.06 21	0.06 46	0.13 268	0.08 14	0.05 32	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.04 33

RSM++	0.08 50	0.06 65	0.09 79	0.17 232	0.07 76	0.09 95	0.12 81	0.11 34	0.11 67	0.08 80	0.06 12	0.07 79	0.05 15	0.10 75	0.09 51	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.05 111	0.03 1

RSM	0.08 50	0.06 65	0.09 79	0.17 232	0.07 76	0.08 54	0.12 81	0.12 54	0.10 40	0.08 80	0.07 42	0.06 21	0.05 15	0.11 127	0.09 51	0.04 6	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.04 33

trnet	0.08 50	0.05 17	0.07 5	0.12 5	0.05 1	0.12 231	0.10 30	0.13 74	0.10 40	0.08 80	0.13 212	0.09 153	0.08 163	0.11 127	0.10 127	0.08 335	0.05 177	0.05 33	0.03 1	0.06 212	0.05 127

IGEV++	0.08 50	0.06 65	0.09 79	0.18 314	0.07 76	0.10 141	0.13 126	0.10 18	0.10 40	0.08 80	0.08 87	0.06 21	0.05 15	0.13 268	0.09 51	0.05 32	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.04 33

DLNR_Zeroshot_test	10.48 623	2.27 615	19.78 634	120.28 639	13.29 629	0.06 10	0.13 126	0.24 346	0.10 40	0.08 80	0.10 138	0.09 153	0.07 122	0.10 75	0.09 51	0.13 509	0.04 23	0.06 122	0.04 41	52.68 640	0.04 33

testlalala_base	0.10 164	0.09 335	0.14 286	0.21 467	0.08 140	0.10 141	0.14 183	0.13 74	0.11 67	0.08 80	0.15 238	0.07 79	0.08 163	0.11 127	0.12 266	0.08 335	0.05 177	0.05 33	0.03 1	0.07 286	0.05 127

HH	0.09 99	0.06 65	0.13 241	0.17 232	0.08 140	0.11 185	0.16 317	0.15 120	0.10 40	0.08 80	0.10 138	0.08 121	0.07 122	0.10 75	0.09 51	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.05 111	0.04 33

HanStereo	0.09 99	0.06 65	0.13 241	0.17 232	0.08 140	0.11 185	0.16 317	0.15 120	0.10 40	0.08 80	0.10 138	0.08 121	0.07 122	0.10 75	0.09 51	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.05 111	0.04 33

LoS_RVC	0.08 50	0.05 17	0.07 5	0.15 79	0.07 76	0.08 54	0.15 257	0.12 54	0.11 67	0.08 80	0.09 111	0.06 21	0.09 193	0.10 75	0.09 51	0.05 32	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 19	0.04 33

CES	0.08 50	0.04 1	0.08 25	0.14 37	0.07 76	0.09 95	0.14 183	0.11 34	0.09 28	0.08 80	0.09 111	0.11 210	0.07 122	0.12 213	0.08 14	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.05 111	0.05 127

Selective-IGEV	0.07 3	0.06 65	0.09 79	0.17 232	0.06 14	0.08 54	0.12 81	0.13 74	0.08 13	0.08 80	0.07 42	0.06 21	0.04 1	0.10 75	0.09 51	0.05 32	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.03 1

cross-raft	0.10 164	0.09 335	0.09 79	0.19 374	0.07 76	0.11 185	0.24 513	0.13 74	0.15 178	0.08 80	0.10 138	0.12 232	0.10 218	0.09 37	0.11 199	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.04 19	0.04 33

EAI-Stereo	0.09 99	0.07 142	0.11 168	0.16 155	0.07 76	0.10 141	0.15 257	0.16 149	0.09 28	0.08 80	0.09 111	0.08 121	0.07 122	0.09 37	0.11 199	0.05 32	0.05 177	0.05 33	0.05 132	0.05 111	0.04 33

CFNet-RSSM	0.09 99	0.07 142	0.10 119	0.16 155	0.07 76	0.09 95	0.15 257	0.17 184	0.18 249	0.08 80	0.12 197	0.11 210	0.09 193	0.12 213	0.10 127	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.04 41	0.04 19	0.04 33

Gwc-CoAtRS	0.09 99	0.07 142	0.10 119	0.16 155	0.07 76	0.10 141	0.15 257	0.18 212	0.17 234	0.08 80	0.10 138	0.12 232	0.09 193	0.12 213	0.09 51	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.04 41	0.04 19	0.05 127

WQFJA1	0.10 164	0.07 142	0.08 25	0.20 432	0.09 254	0.12 231	0.18 395	0.18 212	0.18 249	0.09 116	0.10 138	0.08 121	0.10 218	0.12 213	0.11 199	0.06 120	0.08 437	0.07 226	0.06 206	0.06 212	0.05 127

NLMM	0.10 164	0.07 142	0.08 25	0.20 432	0.09 254	0.12 231	0.18 395	0.18 212	0.18 249	0.09 116	0.10 138	0.08 121	0.10 218	0.12 213	0.11 199	0.06 120	0.08 437	0.07 226	0.06 206	0.06 212	0.05 127

Select-FE	0.11 208	0.06 65	0.21 460	0.15 79	0.11 422	0.12 231	0.13 126	0.22 303	0.18 249	0.09 116	0.11 180	0.10 186	0.06 46	0.12 213	0.09 51	0.07 271	0.05 177	0.07 226	0.08 374	0.06 212	0.08 373

monsters	0.07 3	0.06 65	0.06 1	0.15 79	0.06 14	0.08 54	0.09 18	0.13 74	0.09 28	0.09 116	0.07 42	0.06 21	0.06 46	0.09 37	0.08 14	0.05 32	0.04 23	0.04 1	0.04 41	0.03 1	0.04 33

MM-Stereo_test1	0.10 164	0.07 142	0.09 79	0.18 314	0.07 76	0.12 231	0.18 395	0.21 279	0.20 297	0.09 116	0.11 180	0.08 121	0.06 46	0.10 75	0.10 127	0.06 120	0.05 177	0.07 226	0.06 206	0.05 111	0.04 33

HART	0.08 50	0.07 142	0.09 79	0.18 314	0.07 76	0.10 141	0.16 317	0.13 74	0.11 67	0.09 116	0.10 138	0.08 121	0.05 15	0.10 75	0.08 14	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.04 41	0.05 111	0.04 33

fffft	0.09 99	0.06 65	0.12 207	0.16 155	0.07 76	0.09 95	0.16 317	0.12 54	0.11 67	0.09 116	0.07 42	0.09 153	0.06 46	0.11 127	0.12 266	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.04 19	0.05 127
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 50	0.06 65	0.12 207	0.16 155	0.07 76	0.09 95	0.13 126	0.11 34	0.14 158	0.09 116	0.07 42	0.07 79	0.07 122	0.12 213	0.10 127	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.04 19	0.04 33

tt45	0.09 99	0.06 65	0.11 168	0.15 79	0.07 76	0.12 231	0.15 257	0.13 74	0.12 99	0.09 116	0.06 12	0.08 121	0.06 46	0.13 268	0.10 127	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.05 111	0.06 224

mms	0.09 99	0.07 142	0.08 25	0.17 232	0.08 140	0.11 185	0.15 257	0.12 54	0.11 67	0.09 116	0.09 111	0.08 121	0.06 46	0.11 127	0.12 266	0.05 32	0.04 23	0.07 226	0.05 132	0.04 19	0.04 33

PAM_32	0.10 164	0.06 65	0.17 388	0.15 79	0.08 140	0.10 141	0.15 257	0.14 92	0.16 206	0.09 116	0.08 87	0.10 186	0.07 122	0.14 295	0.09 51	0.06 120	0.05 177	0.06 122	0.06 206	0.05 111	0.06 224

Pointernet	0.09 99	0.05 17	0.10 119	0.16 155	0.08 140	0.13 269	0.10 30	0.15 120	0.18 249	0.09 116	0.07 42	0.06 21	0.06 46	0.11 127	0.10 127	0.08 335	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.06 212	0.05 127

AIO-Stereo	0.08 50	0.06 65	0.10 119	0.18 314	0.06 14	0.09 95	0.11 53	0.16 149	0.09 28	0.09 116	0.08 87	0.07 79	0.05 15	0.11 127	0.08 14	0.05 32	0.05 177	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.04 33

MyStereo07	0.10 164	0.07 142	0.10 119	0.17 232	0.09 254	0.14 311	0.17 346	0.15 120	0.15 178	0.09 116	0.06 12	0.06 21	0.07 122	0.12 213	0.09 51	0.06 120	0.05 177	0.08 312	0.07 302	0.06 212	0.06 224

AE-Stereo	0.10 164	0.08 264	0.11 168	0.19 374	0.09 254	0.10 141	0.15 257	0.14 92	0.20 297	0.09 116	0.15 238	0.12 232	0.08 163	0.11 127	0.10 127	0.05 32	0.06 334	0.07 226	0.06 206	0.05 111	0.04 33

ACVNet-DCA	0.10 164	0.08 264	0.13 241	0.17 232	0.09 254	0.13 269	0.15 257	0.24 346	0.16 206	0.09 116	0.09 111	0.06 21	0.06 46	0.10 75	0.07 1	0.06 120	0.05 177	0.06 122	0.05 132	0.07 286	0.07 304

xx1	0.11 208	0.08 264	0.13 241	0.17 232	0.09 254	0.13 269	0.15 257	0.16 149	0.18 249	0.09 116	0.09 111	0.16 320	0.16 392	0.10 75	0.07 1	0.06 120	0.05 177	0.08 312	0.08 374	0.07 286	0.07 304

1test111	0.11 208	0.08 264	0.13 241	0.17 232	0.09 254	0.13 269	0.15 257	0.24 346	0.16 206	0.09 116	0.09 111	0.06 21	0.06 46	0.15 313	0.16 390	0.06 120	0.05 177	0.06 122	0.05 132	0.07 286	0.07 304

cc1	0.10 164	0.08 264	0.13 241	0.17 232	0.09 254	0.13 269	0.15 257	0.16 149	0.18 249	0.09 116	0.09 111	0.06 21	0.06 46	0.10 75	0.07 1	0.06 120	0.05 177	0.06 122	0.05 132	0.06 212	0.06 224

tt1	0.10 164	0.08 264	0.13 241	0.17 232	0.09 254	0.13 269	0.15 257	0.15 120	0.19 275	0.09 116	0.08 87	0.06 21	0.06 46	0.10 75	0.08 14	0.06 120	0.05 177	0.06 122	0.05 132	0.06 212	0.06 224

MaDis-Stereo	0.09 99	0.09 335	0.08 25	0.17 232	0.09 254	0.14 311	0.11 53	0.16 149	0.16 206	0.09 116	0.11 180	0.06 21	0.06 46	0.09 37	0.13 301	0.07 271	0.06 334	0.08 312	0.05 132	0.05 111	0.04 33

MSKI-zero shot	0.09 99	0.05 17	0.09 79	0.16 155	0.07 76	0.10 141	0.13 126	0.15 120	0.14 158	0.09 116	0.09 111	0.09 153	0.06 46	0.12 213	0.11 199	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.05 127

GCAP-Stereo	0.09 99	0.07 142	0.13 241	0.18 314	0.06 14	0.11 185	0.07 3	0.14 92	0.12 99	0.09 116	0.10 138	0.07 79	0.09 193	0.13 268	0.10 127	0.06 120	0.05 177	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.05 127

RAFT-Test	0.09 99	0.06 65	0.10 119	0.16 155	0.07 76	0.11 185	0.15 257	0.16 149	0.13 136	0.09 116	0.10 138	0.11 210	0.09 193	0.12 213	0.09 51	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.05 127

CAS	0.08 50	0.04 1	0.07 5	0.17 232	0.08 140	0.10 141	0.13 126	0.12 54	0.09 28	0.09 116	0.10 138	0.08 121	0.06 46	0.09 37	0.09 51	0.08 335	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.05 111	0.04 33

LoS	0.09 99	0.05 17	0.11 168	0.13 10	0.07 76	0.14 311	0.11 53	0.15 120	0.15 178	0.09 116	0.09 111	0.12 232	0.09 193	0.15 313	0.10 127	0.07 271	0.05 177	0.05 33	0.03 1	0.05 111	0.05 127
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MC-Stereo	0.09 99	0.07 142	0.09 79	0.17 232	0.06 14	0.10 141	0.14 183	0.12 54	0.11 67	0.09 116	0.12 197	0.09 153	0.06 46	0.11 127	0.10 127	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.04 19	0.04 33

CroCo-Stereo Lap2	0.09 99	0.09 335	0.08 25	0.22 488	0.09 254	0.09 95	0.18 395	0.16 149	0.12 99	0.09 116	0.10 138	0.05 2	0.05 15	0.08 16	0.08 14	0.06 120	0.06 334	0.07 226	0.05 132	0.06 212	0.05 127

TRStereo	0.10 164	0.05 17	0.12 207	0.16 155	0.12 453	0.10 141	0.13 126	0.18 212	0.19 275	0.09 116	0.09 111	0.09 153	0.07 122	0.10 75	0.08 14	0.07 271	0.05 177	0.07 226	0.07 302	0.04 19	0.04 33

test-1	0.10 164	0.07 142	0.17 388	0.19 374	0.08 140	0.11 185	0.24 513	0.15 120	0.18 249	0.09 116	0.07 42	0.10 186	0.08 163	0.08 16	0.09 51	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.06 206	0.04 19	0.05 127

iRaftStereo_RVC	0.10 164	0.07 142	0.10 119	0.17 232	0.09 254	0.11 185	0.17 346	0.18 212	0.12 99	0.09 116	0.11 180	0.10 186	0.07 122	0.11 127	0.10 127	0.05 32	0.04 23	0.08 312	0.08 374	0.04 19	0.04 33

CREStereo	0.09 99	0.05 17	0.08 25	0.11 1	0.06 14	0.14 311	0.14 183	0.14 92	0.10 40	0.09 116	0.13 212	0.09 153	0.08 163	0.12 213	0.10 127	0.08 335	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.06 212	0.06 224
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
PMTNet	0.09 99	0.05 17	0.09 79	0.12 5	0.06 14	0.13 269	0.14 183	0.16 149	0.11 67	0.09 116	0.13 212	0.10 186	0.07 122	0.14 295	0.10 127	0.15 534	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.07 286	0.06 224

WQFJX1	0.10 164	0.07 142	0.08 25	0.22 488	0.09 254	0.12 231	0.17 346	0.18 212	0.18 249	0.10 149	0.10 138	0.07 79	0.10 218	0.11 127	0.10 127	0.07 271	0.08 437	0.07 226	0.06 206	0.05 111	0.05 127

FE-Mocha	0.09 99	0.06 65	0.14 286	0.16 155	0.09 254	0.11 185	0.15 257	0.19 244	0.16 206	0.10 149	0.09 111	0.07 79	0.07 122	0.09 37	0.09 51	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.06 206	0.05 111	0.05 127

IGEV-FE	0.09 99	0.05 17	0.13 241	0.14 37	0.08 140	0.12 231	0.13 126	0.17 184	0.11 67	0.10 149	0.06 12	0.09 153	0.06 46	0.11 127	0.09 51	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.06 206	0.05 111	0.05 127

FlowAnything_test	0.11 208	0.08 264	0.14 286	0.15 79	0.09 254	0.08 54	0.14 183	0.20 261	0.11 67	0.10 149	0.09 111	0.12 232	0.12 287	0.13 268	0.11 199	0.09 393	0.06 334	0.09 397	0.09 419	0.06 212	0.09 418

GASTEREO	0.08 50	0.05 17	0.09 79	0.19 374	0.08 140	0.08 54	0.12 81	0.14 92	0.11 67	0.10 149	0.09 111	0.07 79	0.04 1	0.12 213	0.08 14	0.06 120	0.05 177	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.05 127

MSCF	0.08 50	0.05 17	0.09 79	0.19 374	0.08 140	0.07 27	0.12 81	0.14 92	0.11 67	0.10 149	0.09 111	0.07 79	0.04 1	0.11 127	0.08 14	0.06 120	0.05 177	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.05 127

depthmonostereo	0.09 99	0.06 65	0.09 79	0.15 79	0.06 14	0.11 185	0.13 126	0.14 92	0.15 178	0.10 149	0.10 138	0.09 153	0.11 255	0.08 16	0.09 51	0.06 120	0.05 177	0.06 122	0.04 41	0.04 19	0.03 1

S2M2_L	0.09 99	0.08 264	0.11 168	0.13 10	0.10 366	0.08 54	0.06 1	0.10 18	0.10 40	0.10 149	0.10 138	0.09 153	0.09 193	0.11 127	0.11 199	0.13 509	0.07 405	0.08 312	0.09 419	0.10 450	0.08 373
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
999	0.09 99	0.06 65	0.13 241	0.15 79	0.08 140	0.10 141	0.14 183	0.15 120	0.12 99	0.10 149	0.08 87	0.08 121	0.08 163	0.16 341	0.10 127	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.04 19	0.06 224

rvit_stereo_0081_aga	0.12 283	0.09 335	0.15 323	0.18 314	0.10 366	0.14 311	0.14 183	0.14 92	0.19 275	0.10 149	0.18 297	0.16 320	0.09 193	0.12 213	0.10 127	0.10 434	0.06 334	0.08 312	0.07 302	0.07 286	0.06 224

RAStereo	0.10 164	0.09 335	0.08 25	0.20 432	0.08 140	0.13 269	0.18 395	0.16 149	0.17 234	0.10 149	0.12 197	0.05 2	0.06 46	0.09 37	0.08 14	0.07 271	0.05 177	0.07 226	0.05 132	0.05 111	0.04 33

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 208	0.05 17	0.12 207	0.15 79	0.13 479	0.14 311	0.16 317	0.23 322	0.18 249	0.10 149	0.13 212	0.10 186	0.07 122	0.12 213	0.09 51	0.06 120	0.05 177	0.06 122	0.06 206	0.07 286	0.08 373

test_for_model	0.09 99	0.12 446	0.14 286	0.23 509	0.11 422	0.08 54	0.13 126	0.12 54	0.13 136	0.10 149	0.07 42	0.07 79	0.06 46	0.11 127	0.10 127	0.06 120	0.05 177	0.05 33	0.04 41	0.08 352	0.05 127

H2IRNET	0.10 164	0.09 335	0.10 119	0.18 314	0.09 254	0.12 231	0.15 257	0.14 92	0.21 312	0.10 149	0.10 138	0.10 186	0.11 255	0.10 75	0.10 127	0.06 120	0.04 23	0.08 312	0.08 374	0.06 212	0.05 127

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 208	0.08 264	0.13 241	0.16 155	0.08 140	0.15 337	0.16 317	0.18 212	0.19 275	0.10 149	0.09 111	0.09 153	0.08 163	0.11 127	0.12 266	0.07 271	0.05 177	0.08 312	0.06 206	0.07 286	0.06 224

ff7	0.09 99	0.07 142	0.11 168	0.16 155	0.09 254	0.11 185	0.15 257	0.16 149	0.12 99	0.10 149	0.06 12	0.06 21	0.06 46	0.11 127	0.09 51	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.05 111	0.06 224

IGEVStereo-DCA	0.09 99	0.07 142	0.11 168	0.16 155	0.10 366	0.11 185	0.15 257	0.16 149	0.12 99	0.10 149	0.06 12	0.08 121	0.06 46	0.10 75	0.09 51	0.06 120	0.05 177	0.06 122	0.05 132	0.05 111	0.06 224

ffff	0.09 99	0.07 142	0.11 168	0.16 155	0.09 254	0.11 185	0.15 257	0.16 149	0.12 99	0.10 149	0.06 12	0.06 21	0.06 46	0.11 127	0.09 51	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.05 111	0.06 224

rrr	0.09 99	0.07 142	0.13 241	0.16 155	0.10 366	0.11 185	0.15 257	0.16 149	0.15 178	0.10 149	0.06 12	0.08 121	0.06 46	0.10 75	0.09 51	0.06 120	0.05 177	0.06 122	0.05 132	0.05 111	0.06 224

11t	0.09 99	0.07 142	0.11 168	0.16 155	0.09 254	0.11 185	0.15 257	0.16 149	0.12 99	0.10 149	0.06 12	0.06 21	0.06 46	0.11 127	0.09 51	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.05 111	0.06 224

IGEV_Zeroshot_test	0.09 99	0.05 17	0.13 241	0.14 37	0.08 140	0.12 231	0.13 126	0.17 184	0.11 67	0.10 149	0.06 12	0.09 153	0.06 46	0.11 127	0.09 51	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.06 206	0.05 111	0.05 127

UniTT-Stereo	0.09 99	0.07 142	0.08 25	0.18 314	0.08 140	0.13 269	0.11 53	0.12 54	0.11 67	0.10 149	0.12 197	0.05 2	0.06 46	0.09 37	0.10 127	0.07 271	0.06 334	0.05 33	0.05 132	0.06 212	0.05 127

4D-IteraStereo	0.10 164	0.07 142	0.10 119	0.18 314	0.07 76	0.09 95	0.15 257	0.18 212	0.15 178	0.10 149	0.11 180	0.10 186	0.07 122	0.12 213	0.09 51	0.05 32	0.03 1	0.08 312	0.07 302	0.06 212	0.05 127

anonymousdsp	0.09 99	0.07 142	0.11 168	0.17 232	0.09 254	0.11 185	0.15 257	0.16 149	0.12 99	0.10 149	0.06 12	0.06 21	0.06 46	0.11 127	0.09 51	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.05 111	0.06 224

Selective-RAFT	0.11 208	0.11 427	0.12 207	0.21 467	0.08 140	0.16 364	0.13 126	0.21 279	0.23 344	0.10 149	0.10 138	0.11 210	0.10 218	0.15 313	0.11 199	0.05 32	0.05 177	0.06 122	0.05 132	0.06 212	0.05 127

ProNet	0.09 99	0.07 142	0.11 168	0.17 232	0.08 140	0.11 185	0.15 257	0.15 120	0.12 99	0.10 149	0.06 12	0.07 79	0.06 46	0.11 127	0.09 51	0.05 32	0.05 177	0.06 122	0.05 132	0.04 19	0.06 224

RCA-Stereo	0.09 99	0.06 65	0.09 79	0.16 155	0.06 14	0.09 95	0.13 126	0.18 212	0.14 158	0.10 149	0.11 180	0.08 121	0.07 122	0.12 213	0.11 199	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.05 111	0.04 33

ccc-4	0.09 99	0.07 142	0.11 168	0.16 155	0.09 254	0.11 185	0.15 257	0.16 149	0.12 99	0.10 149	0.06 12	0.06 21	0.06 46	0.11 127	0.09 51	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.05 111	0.06 224

IGEV-Stereo	0.09 99	0.07 142	0.11 168	0.17 232	0.09 254	0.11 185	0.15 257	0.16 149	0.12 99	0.10 149	0.06 12	0.06 21	0.06 46	0.11 127	0.09 51	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.05 111	0.06 224
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.09 99	0.06 65	0.10 119	0.18 314	0.07 76	0.07 27	0.14 183	0.12 54	0.16 206	0.10 149	0.08 87	0.08 121	0.08 163	0.11 127	0.10 127	0.05 32	0.04 23	0.07 226	0.05 132	0.04 19	0.04 33

test_1	0.09 99	0.06 65	0.10 119	0.18 314	0.07 76	0.07 27	0.14 183	0.12 54	0.16 206	0.10 149	0.08 87	0.08 121	0.08 163	0.11 127	0.10 127	0.05 32	0.04 23	0.07 226	0.05 132	0.04 19	0.04 33

test_3	0.11 208	0.09 335	0.10 119	0.21 467	0.08 140	0.13 269	0.25 529	0.14 92	0.21 312	0.10 149	0.10 138	0.09 153	0.10 218	0.08 16	0.11 199	0.05 32	0.04 23	0.08 312	0.07 302	0.04 19	0.04 33

CREStereo++_RVC	0.08 50	0.04 1	0.07 5	0.13 10	0.07 76	0.09 95	0.12 81	0.14 92	0.14 158	0.10 149	0.14 225	0.08 121	0.07 122	0.10 75	0.11 199	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.05 132	0.04 19	0.04 33
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.10 164	0.06 65	0.08 25	0.15 79	0.05 1	0.16 364	0.18 395	0.16 149	0.15 178	0.10 149	0.11 180	0.11 210	0.11 255	0.11 127	0.12 266	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.04 41	0.04 19	0.04 33

raftrobust	0.09 99	0.06 65	0.11 168	0.17 232	0.08 140	0.09 95	0.10 30	0.18 212	0.16 206	0.10 149	0.09 111	0.12 232	0.08 163	0.12 213	0.10 127	0.08 335	0.05 177	0.06 122	0.05 132	0.05 111	0.06 224

sCroCo_RVC	0.12 283	0.09 335	0.24 484	0.24 522	0.11 422	0.19 425	0.14 183	0.17 184	0.15 178	0.10 149	0.13 212	0.12 232	0.07 122	0.14 295	0.11 199	0.08 335	0.08 437	0.08 312	0.08 374	0.05 111	0.07 304

XX-Stereo	0.09 99	0.05 17	0.09 79	0.17 232	0.09 254	0.15 337	0.12 81	0.21 279	0.10 40	0.10 149	0.14 225	0.07 79	0.06 46	0.13 268	0.08 14	0.06 120	0.05 177	0.06 122	0.06 206	0.04 19	0.04 33

test_xeample3	0.09 99	0.07 142	0.12 207	0.16 155	0.09 254	0.11 185	0.15 257	0.16 149	0.14 158	0.10 149	0.07 42	0.08 121	0.06 46	0.10 75	0.09 51	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.05 111	0.06 224

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 99	0.06 65	0.10 119	0.17 232	0.07 76	0.10 141	0.15 257	0.17 184	0.15 178	0.10 149	0.10 138	0.08 121	0.09 193	0.12 213	0.10 127	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.06 206	0.04 19	0.03 1

AFF-stereo	0.09 99	0.07 142	0.10 119	0.17 232	0.07 76	0.10 141	0.15 257	0.18 212	0.10 40	0.10 149	0.11 180	0.09 153	0.10 218	0.12 213	0.10 127	0.05 32	0.04 23	0.07 226	0.07 302	0.04 19	0.04 33

NLSM1	0.10 164	0.07 142	0.08 25	0.19 374	0.08 140	0.13 269	0.16 317	0.21 279	0.16 206	0.11 189	0.10 138	0.07 79	0.10 218	0.10 75	0.11 199	0.07 271	0.08 437	0.08 312	0.07 302	0.05 111	0.05 127

water-stereo	0.09 99	0.06 65	0.08 25	0.16 155	0.07 76	0.10 141	0.13 126	0.15 120	0.13 136	0.11 189	0.12 197	0.09 153	0.10 218	0.07 3	0.08 14	0.06 120	0.05 177	0.05 33	0.05 132	0.04 19	0.04 33

DilatedVolume-Stereo	0.09 99	0.05 17	0.08 25	0.15 79	0.06 14	0.11 185	0.12 81	0.14 92	0.16 206	0.11 189	0.11 180	0.09 153	0.10 218	0.11 127	0.11 199	0.06 120	0.05 177	0.05 33	0.04 41	0.03 1	0.03 1

AIO-test1	0.10 164	0.07 142	0.11 168	0.24 522	0.07 76	0.09 95	0.13 126	0.22 303	0.15 178	0.11 189	0.12 197	0.09 153	0.07 122	0.11 127	0.09 51	0.06 120	0.05 177	0.09 397	0.10 458	0.04 19	0.07 304

UGAM-zero	0.10 164	0.05 17	0.15 323	0.15 79	0.08 140	0.10 141	0.13 126	0.20 261	0.15 178	0.11 189	0.15 238	0.07 79	0.08 163	0.09 37	0.10 127	0.06 120	0.05 177	0.06 122	0.05 132	0.05 111	0.06 224

rvit_stereo_0083	0.12 283	0.08 264	0.17 388	0.16 155	0.09 254	0.11 185	0.15 257	0.15 120	0.26 392	0.11 189	0.14 225	0.13 256	0.10 218	0.12 213	0.13 301	0.10 434	0.08 437	0.09 397	0.07 302	0.07 286	0.06 224

rvit_stereo_0081	0.11 208	0.08 264	0.16 365	0.16 155	0.09 254	0.11 185	0.14 183	0.14 92	0.24 355	0.11 189	0.13 212	0.14 275	0.09 193	0.11 127	0.12 266	0.10 434	0.07 405	0.08 312	0.07 302	0.07 286	0.06 224

model_zeroshot	0.10 164	0.05 17	0.12 207	0.15 79	0.09 254	0.13 269	0.14 183	0.20 261	0.14 158	0.11 189	0.10 138	0.12 232	0.07 122	0.12 213	0.11 199	0.07 271	0.06 334	0.06 122	0.05 132	0.06 212	0.06 224

GCAP-BAT	0.09 99	0.07 142	0.14 286	0.15 79	0.08 140	0.10 141	0.12 81	0.15 120	0.11 67	0.11 189	0.10 138	0.09 153	0.07 122	0.12 213	0.10 127	0.06 120	0.05 177	0.06 122	0.04 41	0.04 19	0.04 33

rvit_stereo_0082	0.11 208	0.08 264	0.16 365	0.16 155	0.09 254	0.11 185	0.14 183	0.14 92	0.24 355	0.11 189	0.13 212	0.14 275	0.09 193	0.11 127	0.12 266	0.10 434	0.07 405	0.08 312	0.07 302	0.07 286	0.06 224

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 208	0.05 17	0.14 286	0.16 155	0.21 561	0.09 95	0.17 346	0.21 279	0.16 206	0.11 189	0.15 238	0.10 186	0.07 122	0.10 75	0.08 14	0.06 120	0.05 177	0.07 226	0.07 302	0.07 286	0.09 418

rvit_stereo_0080	0.10 164	0.08 264	0.15 323	0.15 79	0.10 366	0.07 27	0.15 257	0.16 149	0.16 206	0.11 189	0.10 138	0.15 300	0.09 193	0.12 213	0.10 127	0.09 393	0.07 405	0.07 226	0.06 206	0.07 286	0.05 127

RAFT-Stereo-weight	0.09 99	0.06 65	0.11 168	0.16 155	0.07 76	0.09 95	0.14 183	0.19 244	0.16 206	0.11 189	0.10 138	0.08 121	0.06 46	0.10 75	0.11 199	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.04 41	0.04 19	0.04 33

CAS++	0.11 208	0.07 142	0.11 168	0.14 37	0.10 366	0.13 269	0.14 183	0.24 346	0.14 158	0.11 189	0.09 111	0.11 210	0.07 122	0.14 295	0.09 51	0.11 466	0.09 469	0.09 397	0.07 302	0.07 286	0.08 373
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.10 164	0.08 264	0.15 323	0.15 79	0.10 366	0.07 27	0.15 257	0.16 149	0.16 206	0.11 189	0.10 138	0.15 300	0.09 193	0.12 213	0.10 127	0.09 393	0.07 405	0.07 226	0.06 206	0.07 286	0.05 127

EKT-Stereo	0.11 208	0.07 142	0.14 286	0.16 155	0.10 366	0.13 269	0.14 183	0.19 244	0.21 312	0.11 189	0.08 87	0.13 256	0.10 218	0.11 127	0.12 266	0.08 335	0.06 334	0.07 226	0.06 206	0.08 352	0.07 304

CASnet	0.09 99	0.09 335	0.09 79	0.19 374	0.06 14	0.07 27	0.11 53	0.18 212	0.14 158	0.11 189	0.10 138	0.09 153	0.07 122	0.10 75	0.10 127	0.06 120	0.04 23	0.10 444	0.08 374	0.06 212	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.10 164	0.05 17	0.10 119	0.15 79	0.07 76	0.13 269	0.14 183	0.21 279	0.15 178	0.11 189	0.12 197	0.13 256	0.10 218	0.13 268	0.10 127	0.07 271	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.06 212	0.05 127

DCRE	0.11 208	0.07 142	0.13 241	0.16 155	0.11 422	0.11 185	0.17 346	0.18 212	0.17 234	0.11 189	0.18 297	0.11 210	0.10 218	0.15 313	0.11 199	0.06 120	0.05 177	0.06 122	0.06 206	0.05 111	0.05 127

knoymous	0.11 208	0.06 65	0.12 207	0.14 37	0.07 76	0.15 337	0.13 126	0.20 261	0.14 158	0.11 189	0.17 274	0.13 256	0.09 193	0.14 295	0.11 199	0.09 393	0.05 177	0.06 122	0.05 132	0.07 286	0.07 304

iRaft-Stereo_20w	0.09 99	0.05 17	0.13 241	0.14 37	0.09 254	0.12 231	0.15 257	0.19 244	0.11 67	0.11 189	0.08 87	0.08 121	0.05 15	0.10 75	0.09 51	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.06 212	0.05 127

GMOStereo	0.11 208	0.09 335	0.08 25	0.19 374	0.08 140	0.12 231	0.28 549	0.13 74	0.18 249	0.11 189	0.17 274	0.14 275	0.12 287	0.07 3	0.07 1	0.05 32	0.05 177	0.09 397	0.07 302	0.04 19	0.04 33

error version	0.11 208	0.09 335	0.08 25	0.19 374	0.08 140	0.12 231	0.28 549	0.13 74	0.18 249	0.11 189	0.17 274	0.14 275	0.12 287	0.07 3	0.07 1	0.05 32	0.05 177	0.09 397	0.07 302	0.04 19	0.04 33

test-v	0.11 208	0.09 335	0.08 25	0.19 374	0.08 140	0.12 231	0.28 549	0.13 74	0.18 249	0.11 189	0.17 274	0.14 275	0.12 287	0.07 3	0.07 1	0.05 32	0.05 177	0.09 397	0.07 302	0.04 19	0.04 33

STrans-v2	0.10 164	0.07 142	0.13 241	0.18 314	0.08 140	0.10 141	0.14 183	0.22 303	0.11 67	0.11 189	0.15 238	0.12 232	0.10 218	0.11 127	0.12 266	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.06 206	0.05 111	0.05 127

RAFT-345	0.11 208	0.07 142	0.16 365	0.17 232	0.08 140	0.08 54	0.12 81	0.16 149	0.10 40	0.11 189	0.34 491	0.09 153	0.10 218	0.11 127	0.12 266	0.05 32	0.05 177	0.07 226	0.06 206	0.04 19	0.05 127

test-2	0.11 208	0.09 335	0.08 25	0.19 374	0.08 140	0.12 231	0.28 549	0.13 74	0.18 249	0.11 189	0.17 274	0.14 275	0.12 287	0.07 3	0.07 1	0.05 32	0.05 177	0.09 397	0.07 302	0.04 19	0.04 33

GMM-Stereo	0.11 208	0.07 142	0.10 119	0.18 314	0.09 254	0.08 54	0.14 183	0.24 346	0.16 206	0.11 189	0.15 238	0.13 256	0.11 255	0.11 127	0.11 199	0.05 32	0.04 23	0.08 312	0.07 302	0.06 212	0.09 418

TANstereo	0.09 99	0.04 1	0.08 25	0.13 10	0.06 14	0.11 185	0.13 126	0.15 120	0.19 275	0.11 189	0.15 238	0.10 186	0.07 122	0.12 213	0.09 51	0.07 271	0.05 177	0.05 33	0.04 41	0.06 212	0.05 127

XX-TBD	0.09 99	0.06 65	0.07 5	0.14 37	0.07 76	0.13 269	0.16 317	0.14 92	0.14 158	0.11 189	0.12 197	0.09 153	0.08 163	0.10 75	0.10 127	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.06 212	0.05 127

sAnonymous2	0.13 310	0.12 446	0.25 487	0.20 432	0.12 453	0.18 403	0.14 183	0.27 394	0.21 312	0.11 189	0.12 197	0.13 256	0.08 163	0.11 127	0.11 199	0.09 393	0.05 177	0.08 312	0.06 206	0.15 532	0.10 447

CroCo_RVC	0.13 310	0.12 446	0.25 487	0.20 432	0.12 453	0.18 403	0.14 183	0.27 394	0.21 312	0.11 189	0.12 197	0.13 256	0.08 163	0.11 127	0.11 199	0.09 393	0.05 177	0.08 312	0.06 206	0.15 532	0.10 447

111	0.11 208	0.06 65	0.12 207	0.15 79	0.07 76	0.10 141	0.14 183	0.21 279	0.24 355	0.11 189	0.12 197	0.14 275	0.12 287	0.13 268	0.10 127	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.04 41	0.06 212	0.05 127

DStereoRT	0.17 429	0.07 142	0.12 207	0.19 374	0.09 254	0.13 269	0.12 81	0.28 418	0.23 344	0.12 222	0.20 321	0.11 210	0.10 218	0.15 313	0.14 337	0.06 120	0.05 177	1.02 609	0.09 419	0.05 111	0.04 33

WQFJX	0.10 164	0.07 142	0.09 79	0.21 467	0.09 254	0.12 231	0.16 317	0.19 244	0.18 249	0.12 222	0.10 138	0.08 121	0.10 218	0.12 213	0.10 127	0.07 271	0.07 405	0.06 122	0.05 132	0.06 212	0.05 127

NLMM1	0.11 208	0.09 335	0.07 5	0.22 488	0.10 366	0.12 231	0.20 460	0.19 244	0.20 297	0.12 222	0.11 180	0.08 121	0.10 218	0.11 127	0.11 199	0.08 335	0.08 437	0.07 226	0.06 206	0.05 111	0.04 33

NLCSM	0.11 208	0.09 335	0.09 79	0.23 509	0.11 422	0.12 231	0.19 439	0.19 244	0.19 275	0.12 222	0.11 180	0.07 79	0.09 193	0.11 127	0.10 127	0.08 335	0.08 437	0.07 226	0.07 302	0.06 212	0.05 127

xyz-stereo-finetune	0.11 208	0.08 264	0.13 241	0.14 37	0.06 14	0.10 141	0.19 439	0.18 212	0.19 275	0.12 222	0.14 225	0.15 300	0.11 255	0.13 268	0.12 266	0.05 32	0.04 23	0.07 226	0.05 132	0.04 19	0.05 127

Reg-Stereo(zero)	0.09 99	0.05 17	0.08 25	0.16 155	0.06 14	0.12 231	0.11 53	0.15 120	0.11 67	0.12 222	0.09 111	0.10 186	0.08 163	0.11 127	0.09 51	0.06 120	0.05 177	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.05 127

PAM	0.10 164	0.06 65	0.17 388	0.15 79	0.09 254	0.10 141	0.16 317	0.15 120	0.16 206	0.12 222	0.09 111	0.10 186	0.07 122	0.13 268	0.09 51	0.06 120	0.05 177	0.06 122	0.06 206	0.05 111	0.06 224

rvit_0105_6	0.14 340	0.09 335	0.18 422	0.17 232	0.10 366	0.10 141	0.17 346	0.19 244	0.26 392	0.12 222	0.18 297	0.17 337	0.13 319	0.18 397	0.13 301	0.15 534	0.11 505	0.12 495	0.10 458	0.09 416	0.06 224

testlalala2	0.10 164	0.06 65	0.11 168	0.20 432	0.10 366	0.10 141	0.11 53	0.17 184	0.13 136	0.12 222	0.13 212	0.09 153	0.08 163	0.11 127	0.13 301	0.06 120	0.05 177	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.05 127

MyStereo8	0.12 283	0.07 142	0.15 323	0.15 79	0.09 254	0.18 403	0.14 183	0.19 244	0.22 334	0.12 222	0.18 297	0.11 210	0.10 218	0.16 341	0.18 420	0.07 271	0.05 177	0.07 226	0.05 132	0.08 352	0.09 418

StereoVision	0.14 340	0.13 474	0.10 119	0.24 522	0.10 366	0.16 364	0.21 477	0.21 279	0.20 297	0.12 222	0.25 398	0.10 186	0.10 218	0.16 341	0.10 127	0.09 393	0.10 492	0.12 495	0.12 510	0.06 212	0.05 127

riskmin	0.11 208	0.06 65	0.13 241	0.14 37	0.08 140	0.14 311	0.14 183	0.18 212	0.15 178	0.12 222	0.15 238	0.17 337	0.11 255	0.14 295	0.12 266	0.09 393	0.05 177	0.07 226	0.05 132	0.08 352	0.08 373

test_4	0.11 208	0.10 402	0.08 25	0.19 374	0.09 254	0.08 54	0.21 477	0.15 120	0.18 249	0.12 222	0.18 297	0.12 232	0.09 193	0.08 16	0.11 199	0.04 6	0.04 23	0.08 312	0.08 374	0.04 19	0.04 33

GLC_STEREO	0.11 208	0.07 142	0.11 168	0.18 314	0.07 76	0.08 54	0.13 126	0.16 149	0.24 355	0.12 222	0.13 212	0.12 232	0.08 163	0.18 397	0.12 266	0.06 120	0.08 437	0.08 312	0.06 206	0.05 111	0.05 127

MIPNet	0.11 208	0.08 264	0.15 323	0.17 232	0.09 254	0.12 231	0.14 183	0.21 279	0.25 379	0.12 222	0.10 138	0.09 153	0.07 122	0.13 268	0.13 301	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.04 19	0.04 33

IPLGR	0.11 208	0.09 335	0.17 388	0.18 314	0.08 140	0.13 269	0.16 317	0.21 279	0.24 355	0.12 222	0.12 197	0.11 210	0.09 193	0.13 268	0.12 266	0.06 120	0.05 177	0.06 122	0.06 206	0.05 111	0.04 33

LCNet	0.11 208	0.07 142	0.09 79	0.19 374	0.09 254	0.08 54	0.14 183	0.21 279	0.15 178	0.12 222	0.15 238	0.16 320	0.11 255	0.12 213	0.11 199	0.05 32	0.04 23	0.08 312	0.07 302	0.06 212	0.14 522

TransformOpticalFlow	0.10 164	0.08 264	0.13 241	0.18 314	0.07 76	0.09 95	0.15 257	0.19 244	0.16 206	0.12 222	0.16 255	0.11 210	0.11 255	0.11 127	0.11 199	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.06 206	0.05 111	0.05 127

NF-Stereo	0.11 208	0.07 142	0.13 241	0.17 232	0.09 254	0.10 141	0.13 126	0.23 322	0.19 275	0.12 222	0.17 274	0.12 232	0.12 287	0.11 127	0.11 199	0.06 120	0.04 23	0.07 226	0.06 206	0.07 286	0.12 492

OCTAStereo	0.11 208	0.07 142	0.14 286	0.17 232	0.09 254	0.10 141	0.13 126	0.23 322	0.19 275	0.12 222	0.17 274	0.12 232	0.12 287	0.11 127	0.11 199	0.06 120	0.04 23	0.07 226	0.06 206	0.07 286	0.11 471

NRIStereo	0.11 208	0.08 264	0.15 323	0.18 314	0.08 140	0.10 141	0.13 126	0.17 184	0.15 178	0.12 222	0.15 238	0.13 256	0.13 319	0.13 268	0.10 127	0.06 120	0.04 23	0.07 226	0.06 206	0.06 212	0.07 304

PSM-AAD	0.11 208	0.07 142	0.10 119	0.20 432	0.09 254	0.10 141	0.14 183	0.21 279	0.13 136	0.12 222	0.14 225	0.18 351	0.11 255	0.11 127	0.10 127	0.05 32	0.05 177	0.09 397	0.08 374	0.06 212	0.14 522

FTStereo	0.12 283	0.07 142	0.14 286	0.18 314	0.09 254	0.07 27	0.15 257	0.22 303	0.18 249	0.12 222	0.24 372	0.11 210	0.13 319	0.13 268	0.14 337	0.05 32	0.05 177	0.07 226	0.07 302	0.06 212	0.10 447

ASMatch	0.11 208	0.06 65	0.13 241	0.17 232	0.10 366	0.08 54	0.14 183	0.18 212	0.16 206	0.12 222	0.16 255	0.16 320	0.11 255	0.13 268	0.11 199	0.05 32	0.04 23	0.06 122	0.06 206	0.04 19	0.09 418

RE-Stereo	0.11 208	0.07 142	0.13 241	0.17 232	0.09 254	0.10 141	0.13 126	0.23 322	0.19 275	0.12 222	0.17 274	0.12 232	0.12 287	0.11 127	0.11 199	0.06 120	0.04 23	0.07 226	0.06 206	0.07 286	0.11 471

TVStereo	0.11 208	0.07 142	0.13 241	0.17 232	0.09 254	0.10 141	0.13 126	0.23 322	0.19 275	0.12 222	0.17 274	0.12 232	0.12 287	0.11 127	0.11 199	0.06 120	0.04 23	0.07 226	0.06 206	0.07 286	0.11 471

raft+_RVC	0.11 208	0.07 142	0.09 79	0.16 155	0.07 76	0.10 141	0.11 53	0.24 346	0.20 297	0.12 222	0.15 238	0.12 232	0.08 163	0.12 213	0.13 301	0.07 271	0.04 23	0.07 226	0.06 206	0.05 111	0.05 127

RALCasStereoNet	0.11 208	0.07 142	0.09 79	0.16 155	0.08 140	0.13 269	0.14 183	0.17 184	0.11 67	0.12 222	0.17 274	0.14 275	0.10 218	0.12 213	0.11 199	0.07 271	0.06 334	0.06 122	0.05 132	0.08 352	0.07 304

ARAFT	0.12 283	0.08 264	0.18 422	0.19 374	0.09 254	0.15 337	0.17 346	0.20 261	0.13 136	0.12 222	0.13 212	0.14 275	0.12 287	0.15 313	0.13 301	0.06 120	0.05 177	0.10 444	0.09 419	0.06 212	0.04 33

RAFT + AFF	0.13 310	0.08 264	0.21 460	0.20 432	0.10 366	0.14 311	0.23 503	0.27 394	0.21 312	0.12 222	0.10 138	0.12 232	0.10 218	0.16 341	0.12 266	0.08 335	0.07 405	0.09 397	0.09 419	0.06 212	0.09 418

DIP-Stereo	0.11 208	0.08 264	0.15 323	0.17 232	0.09 254	0.13 269	0.09 18	0.16 149	0.16 206	0.12 222	0.16 255	0.14 275	0.12 287	0.16 341	0.14 337	0.06 120	0.05 177	0.06 122	0.05 132	0.05 111	0.07 304
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.10 164	0.06 65	0.11 168	0.17 232	0.08 140	0.11 185	0.14 183	0.24 346	0.11 67	0.12 222	0.19 311	0.11 210	0.08 163	0.10 75	0.11 199	0.07 271	0.05 177	0.06 122	0.05 132	0.05 111	0.05 127

RAFT-Stereo	0.10 164	0.06 65	0.11 168	0.17 232	0.08 140	0.11 185	0.14 183	0.24 346	0.11 67	0.12 222	0.19 311	0.11 210	0.08 163	0.10 75	0.11 199	0.07 271	0.05 177	0.06 122	0.05 132	0.05 111	0.05 127
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_ft	0.12 283	0.07 142	0.13 241	0.19 374	0.10 366	0.12 231	0.17 346	0.16 149	0.16 206	0.13 255	0.13 212	0.15 300	0.10 218	0.14 295	0.13 301	0.10 434	0.06 334	0.08 312	0.07 302	0.07 286	0.06 224

gcap-zeroshot	0.09 99	0.06 65	0.10 119	0.16 155	0.07 76	0.14 311	0.13 126	0.11 34	0.12 99	0.13 255	0.12 197	0.09 153	0.08 163	0.09 37	0.09 51	0.06 120	0.05 177	0.06 122	0.05 132	0.04 19	0.04 33

MyStereo06	0.10 164	0.07 142	0.12 207	0.17 232	0.09 254	0.13 269	0.18 395	0.19 244	0.12 99	0.13 255	0.08 87	0.07 79	0.07 122	0.11 127	0.09 51	0.06 120	0.05 177	0.08 312	0.07 302	0.06 212	0.06 224

CoDeX	0.12 283	0.07 142	0.13 241	0.17 232	0.08 140	0.12 231	0.16 317	0.23 322	0.27 405	0.13 255	0.17 274	0.15 300	0.12 287	0.14 295	0.11 199	0.07 271	0.05 177	0.07 226	0.06 206	0.06 212	0.05 127

plain	0.11 208	0.09 335	0.10 119	0.19 374	0.09 254	0.11 185	0.14 183	0.14 92	0.13 136	0.13 255	0.15 238	0.09 153	0.12 287	0.13 268	0.12 266	0.07 271	0.05 177	0.09 397	0.06 206	0.06 212	0.06 224

MIM_Stereo	0.10 164	0.07 142	0.11 168	0.15 79	0.07 76	0.07 27	0.12 81	0.20 261	0.14 158	0.13 255	0.14 225	0.09 153	0.05 15	0.12 213	0.08 14	0.05 32	0.06 334	0.07 226	0.06 206	0.06 212	0.05 127

anonymousdsp2	0.11 208	0.07 142	0.11 168	0.16 155	0.09 254	0.13 269	0.14 183	0.19 244	0.23 344	0.13 255	0.14 225	0.12 232	0.09 193	0.14 295	0.11 199	0.05 32	0.05 177	0.05 33	0.04 41	0.06 212	0.06 224

DCANet-4	0.11 208	0.07 142	0.13 241	0.16 155	0.06 14	0.09 95	0.17 346	0.18 212	0.20 297	0.13 255	0.17 274	0.09 153	0.14 351	0.12 213	0.13 301	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.05 127

fff	0.10 164	0.06 65	0.12 207	0.15 79	0.07 76	0.09 95	0.17 346	0.16 149	0.21 312	0.13 255	0.17 274	0.10 186	0.11 255	0.12 213	0.13 301	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.05 127

ADStereo(finetuned)	0.10 164	0.06 65	0.13 241	0.16 155	0.06 14	0.09 95	0.17 346	0.16 149	0.20 297	0.13 255	0.18 297	0.10 186	0.12 287	0.12 213	0.12 266	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.05 127

IPLG	0.11 208	0.08 264	0.15 323	0.17 232	0.08 140	0.11 185	0.14 183	0.20 261	0.15 178	0.13 255	0.18 297	0.07 79	0.07 122	0.14 295	0.14 337	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.04 19	0.04 33

GANet-ADL	0.13 310	0.07 142	0.15 323	0.17 232	0.10 366	0.19 425	0.15 257	0.30 448	0.21 312	0.13 255	0.18 297	0.19 360	0.13 319	0.16 341	0.14 337	0.08 335	0.06 334	0.06 122	0.05 132	0.07 286	0.08 373

OMP-Stereo	0.11 208	0.07 142	0.14 286	0.18 314	0.08 140	0.09 95	0.12 81	0.21 279	0.21 312	0.13 255	0.14 225	0.11 210	0.12 287	0.11 127	0.13 301	0.06 120	0.05 177	0.07 226	0.06 206	0.05 111	0.04 33

KYRaft	0.12 283	0.07 142	0.10 119	0.19 374	0.09 254	0.08 54	0.15 257	0.23 322	0.12 99	0.13 255	0.16 255	0.20 377	0.10 218	0.12 213	0.11 199	0.06 120	0.04 23	0.08 312	0.08 374	0.06 212	0.15 536

DeepStereo_RVC	0.11 208	0.08 264	0.17 388	0.18 314	0.08 140	0.08 54	0.11 53	0.17 184	0.12 99	0.13 255	0.15 238	0.12 232	0.12 287	0.12 213	0.11 199	0.06 120	0.04 23	0.07 226	0.06 206	0.07 286	0.08 373

RAFT-RH_RVC	0.12 283	0.06 65	0.14 286	0.16 155	0.09 254	0.12 231	0.12 81	0.17 184	0.12 99	0.13 255	0.40 521	0.11 210	0.10 218	0.13 268	0.12 266	0.05 32	0.04 23	0.08 312	0.05 132	0.05 111	0.06 224

AnonymousM	0.10 164	0.06 65	0.10 119	0.14 37	0.07 76	0.09 95	0.13 126	0.19 244	0.14 158	0.13 255	0.12 197	0.09 153	0.08 163	0.13 268	0.10 127	0.08 335	0.05 177	0.08 312	0.05 132	0.05 111	0.05 127

Prome-Stereo	0.11 208	0.07 142	0.11 168	0.18 314	0.09 254	0.12 231	0.14 183	0.23 322	0.13 136	0.13 255	0.16 255	0.13 256	0.08 163	0.12 213	0.10 127	0.05 32	0.05 177	0.07 226	0.06 206	0.06 212	0.10 447

rafts_anoy	0.11 208	0.06 65	0.10 119	0.17 232	0.08 140	0.10 141	0.14 183	0.18 212	0.14 158	0.13 255	0.13 212	0.12 232	0.11 255	0.11 127	0.13 301	0.07 271	0.05 177	0.09 397	0.11 488	0.07 286	0.06 224

DCANet	0.10 164	0.06 65	0.12 207	0.16 155	0.06 14	0.09 95	0.17 346	0.16 149	0.20 297	0.13 255	0.18 297	0.10 186	0.11 255	0.11 127	0.12 266	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.05 127

csc	0.10 164	0.06 65	0.12 207	0.15 79	0.07 76	0.09 95	0.17 346	0.16 149	0.21 312	0.13 255	0.17 274	0.10 186	0.11 255	0.12 213	0.13 301	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.05 127

cscssc	0.10 164	0.06 65	0.12 207	0.15 79	0.07 76	0.09 95	0.17 346	0.16 149	0.21 312	0.13 255	0.17 274	0.10 186	0.11 255	0.12 213	0.13 301	0.06 120	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.05 127

HITNet	0.11 208	0.06 65	0.12 207	0.14 37	0.06 14	0.12 231	0.10 30	0.18 212	0.18 249	0.13 255	0.17 274	0.15 300	0.11 255	0.15 313	0.14 337	0.06 120	0.04 23	0.04 1	0.04 41	0.06 212	0.05 127
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
rvit_0105_5	0.14 340	0.10 402	0.14 286	0.17 232	0.09 254	0.14 311	0.23 503	0.24 346	0.27 405	0.14 278	0.15 238	0.18 351	0.13 319	0.17 380	0.14 337	0.14 530	0.11 505	0.10 444	0.11 488	0.08 352	0.07 304

rvit_0105_4	0.15 380	0.09 335	0.17 388	0.17 232	0.10 366	0.12 231	0.20 460	0.23 322	0.27 405	0.14 278	0.20 321	0.17 337	0.14 351	0.17 380	0.13 301	0.15 534	0.11 505	0.11 474	0.10 458	0.09 416	0.06 224

test_sample2	0.13 310	0.07 142	0.12 207	0.14 37	0.08 140	0.16 364	0.18 395	0.21 279	0.16 206	0.14 278	0.21 339	0.20 377	0.15 371	0.15 313	0.13 301	0.08 335	0.06 334	0.07 226	0.06 206	0.08 352	0.08 373

test_sample1	0.13 310	0.07 142	0.14 286	0.14 37	0.08 140	0.19 425	0.17 346	0.20 261	0.15 178	0.14 278	0.22 355	0.18 351	0.16 392	0.17 380	0.15 371	0.07 271	0.06 334	0.06 122	0.06 206	0.08 352	0.08 373

MIF-Stereo (partial)	0.11 208	0.06 65	0.10 119	0.19 374	0.10 366	0.10 141	0.12 81	0.17 184	0.19 275	0.14 278	0.16 255	0.10 186	0.11 255	0.12 213	0.12 266	0.08 335	0.05 177	0.08 312	0.07 302	0.06 212	0.07 304

PCWNet_CMD	0.14 340	0.08 264	0.15 323	0.17 232	0.09 254	0.14 311	0.14 183	0.29 437	0.36 483	0.14 278	0.20 321	0.21 386	0.13 319	0.17 380	0.14 337	0.07 271	0.05 177	0.07 226	0.07 302	0.07 286	0.07 304

LL-Strereo2	0.11 208	0.10 402	0.16 365	0.18 314	0.08 140	0.15 337	0.09 18	0.17 184	0.14 158	0.14 278	0.11 180	0.09 153	0.07 122	0.16 341	0.10 127	0.05 32	0.05 177	0.11 474	0.07 302	0.06 212	0.05 127

DisPM	0.11 208	0.07 142	0.13 241	0.16 155	0.09 254	0.06 10	0.13 126	0.18 212	0.17 234	0.14 278	0.19 311	0.12 232	0.10 218	0.12 213	0.11 199	0.07 271	0.05 177	0.07 226	0.06 206	0.06 212	0.11 471

CIPLG	0.11 208	0.08 264	0.15 323	0.17 232	0.08 140	0.13 269	0.15 257	0.17 184	0.16 206	0.14 278	0.11 180	0.16 320	0.10 218	0.17 380	0.12 266	0.07 271	0.05 177	0.06 122	0.06 206	0.05 111	0.06 224

IPLGR_C	0.11 208	0.08 264	0.15 323	0.17 232	0.08 140	0.12 231	0.15 257	0.17 184	0.15 178	0.14 278	0.11 180	0.16 320	0.10 218	0.16 341	0.12 266	0.07 271	0.05 177	0.06 122	0.06 206	0.05 111	0.06 224

ACRE	0.11 208	0.08 264	0.15 323	0.17 232	0.08 140	0.13 269	0.15 257	0.17 184	0.14 158	0.14 278	0.11 180	0.16 320	0.10 218	0.16 341	0.12 266	0.07 271	0.05 177	0.06 122	0.06 206	0.05 111	0.06 224

GwcNet-ADL	0.13 310	0.08 264	0.14 286	0.20 432	0.09 254	0.12 231	0.20 460	0.30 448	0.25 379	0.14 278	0.14 225	0.18 351	0.14 351	0.13 268	0.15 371	0.07 271	0.05 177	0.06 122	0.05 132	0.07 286	0.06 224

IIG-Stereo	0.11 208	0.06 65	0.13 241	0.17 232	0.08 140	0.11 185	0.12 81	0.22 303	0.18 249	0.14 278	0.17 274	0.12 232	0.13 319	0.12 213	0.13 301	0.06 120	0.05 177	0.07 226	0.06 206	0.06 212	0.05 127

RAFT_R40	0.11 208	0.07 142	0.15 323	0.18 314	0.09 254	0.06 10	0.13 126	0.17 184	0.15 178	0.14 278	0.18 297	0.15 300	0.12 287	0.10 75	0.11 199	0.06 120	0.04 23	0.09 397	0.06 206	0.06 212	0.05 127

GrayStereo	0.11 208	0.06 65	0.11 168	0.19 374	0.09 254	0.09 95	0.16 317	0.18 212	0.17 234	0.14 278	0.17 274	0.17 337	0.11 255	0.12 213	0.11 199	0.05 32	0.05 177	0.07 226	0.06 206	0.06 212	0.10 447

Pruner-Stereo	0.11 208	0.07 142	0.12 207	0.17 232	0.09 254	0.06 10	0.12 81	0.18 212	0.17 234	0.14 278	0.19 311	0.13 256	0.10 218	0.11 127	0.11 199	0.06 120	0.04 23	0.07 226	0.06 206	0.06 212	0.08 373

IRAFT_RVC	0.12 283	0.08 264	0.17 388	0.19 374	0.08 140	0.07 27	0.14 183	0.25 367	0.23 344	0.14 278	0.15 238	0.15 300	0.12 287	0.12 213	0.11 199	0.06 120	0.04 23	0.09 397	0.06 206	0.06 212	0.06 224

CRE-IMP	0.11 208	0.09 335	0.16 365	0.19 374	0.09 254	0.10 141	0.12 81	0.18 212	0.10 40	0.14 278	0.14 225	0.14 275	0.13 319	0.12 213	0.12 266	0.07 271	0.04 23	0.08 312	0.06 206	0.08 352	0.08 373

TestStereo	0.14 340	0.15 496	0.11 168	0.23 509	0.08 140	0.15 337	0.21 477	0.20 261	0.23 344	0.14 278	0.25 398	0.16 320	0.13 319	0.16 341	0.14 337	0.06 120	0.06 334	0.08 312	0.06 206	0.09 416	0.05 127

RALAANet	0.11 208	0.08 264	0.10 119	0.17 232	0.09 254	0.14 311	0.10 30	0.20 261	0.16 206	0.14 278	0.13 212	0.16 320	0.09 193	0.12 213	0.12 266	0.06 120	0.05 177	0.08 312	0.07 302	0.06 212	0.04 33

xxxx	0.15 380	0.07 142	0.14 286	0.14 37	0.08 140	0.24 491	0.18 395	0.32 469	0.20 297	0.14 278	0.28 440	0.22 404	0.14 351	0.15 313	0.29 538	0.09 393	0.05 177	0.07 226	0.07 302	0.08 352	0.08 373

SFCPSM	0.13 310	0.07 142	0.15 323	0.17 232	0.09 254	0.15 337	0.16 317	0.28 418	0.27 405	0.14 278	0.18 297	0.12 232	0.13 319	0.14 295	0.11 199	0.08 335	0.05 177	0.07 226	0.07 302	0.07 286	0.06 224

DMCA	0.14 340	0.09 335	0.17 388	0.19 374	0.09 254	0.15 337	0.17 346	0.23 322	0.28 421	0.14 278	0.20 321	0.17 337	0.18 430	0.15 313	0.17 407	0.10 434	0.06 334	0.08 312	0.06 206	0.09 416	0.10 447

MSMDNet	0.14 340	0.08 264	0.15 323	0.17 232	0.09 254	0.14 311	0.14 183	0.29 437	0.36 483	0.14 278	0.20 321	0.21 386	0.13 319	0.18 397	0.14 337	0.07 271	0.05 177	0.07 226	0.07 302	0.07 286	0.07 304

xyz-stereo-finetune2	0.11 208	0.07 142	0.13 241	0.13 10	0.07 76	0.11 185	0.19 439	0.17 184	0.12 99	0.15 302	0.15 238	0.17 337	0.13 319	0.13 268	0.11 199	0.05 32	0.04 23	0.07 226	0.05 132	0.04 19	0.06 224

xyz-stereo	0.14 340	0.07 142	0.22 470	0.15 79	0.05 1	0.22 469	0.15 257	0.17 184	0.31 442	0.15 302	0.28 440	0.26 453	0.17 416	0.13 268	0.12 266	0.05 32	0.05 177	0.06 122	0.05 132	0.04 19	0.04 33

rvit_0105_3	0.16 407	0.10 402	0.15 323	0.20 432	0.12 453	0.15 337	0.26 538	0.25 367	0.30 434	0.15 302	0.17 274	0.21 386	0.14 351	0.18 397	0.14 337	0.14 530	0.11 505	0.12 495	0.14 527	0.07 286	0.07 304

11t1	0.12 283	0.07 142	0.14 286	0.14 37	0.08 140	0.17 387	0.15 257	0.19 244	0.15 178	0.15 302	0.15 238	0.17 337	0.16 392	0.15 313	0.13 301	0.08 335	0.05 177	0.06 122	0.05 132	0.08 352	0.07 304

ffm	0.12 283	0.09 335	0.15 323	0.16 155	0.09 254	0.17 387	0.17 346	0.15 120	0.19 275	0.15 302	0.26 411	0.19 360	0.13 319	0.10 75	0.08 14	0.06 120	0.05 177	0.09 397	0.08 374	0.06 212	0.06 224

ff1	0.13 310	0.09 335	0.15 323	0.16 155	0.09 254	0.17 387	0.17 346	0.15 120	0.19 275	0.15 302	0.26 411	0.19 360	0.13 319	0.15 313	0.22 471	0.06 120	0.05 177	0.09 397	0.08 374	0.06 212	0.06 224

mmx	0.15 380	0.09 335	0.15 323	0.16 155	0.09 254	0.17 387	0.17 346	0.27 394	0.26 392	0.15 302	0.26 411	0.19 360	0.13 319	0.15 313	0.22 471	0.08 335	0.06 334	0.09 397	0.08 374	0.08 352	0.08 373

xxx	0.15 380	0.09 335	0.15 323	0.16 155	0.09 254	0.17 387	0.17 346	0.27 394	0.26 392	0.15 302	0.26 411	0.19 360	0.13 319	0.15 313	0.22 471	0.08 335	0.06 334	0.09 397	0.08 374	0.08 352	0.08 373

anonymousa	0.13 310	0.07 142	0.14 286	0.18 314	0.09 254	0.13 269	0.17 346	0.20 261	0.29 428	0.15 302	0.24 372	0.16 320	0.14 351	0.14 295	0.14 337	0.07 271	0.05 177	0.07 226	0.09 419	0.05 111	0.07 304

qqq	0.13 310	0.09 335	0.15 323	0.16 155	0.08 140	0.13 269	0.15 257	0.24 346	0.16 206	0.15 302	0.19 311	0.16 320	0.16 392	0.15 313	0.16 390	0.07 271	0.06 334	0.08 312	0.08 374	0.07 286	0.07 304

x	0.13 310	0.08 264	0.15 323	0.14 37	0.08 140	0.19 425	0.14 183	0.22 303	0.21 312	0.15 302	0.20 321	0.20 377	0.18 430	0.18 397	0.18 420	0.07 271	0.05 177	0.06 122	0.06 206	0.07 286	0.07 304

RAFT+CT+SA	0.13 310	0.11 427	0.09 79	0.19 374	0.09 254	0.15 337	0.28 549	0.22 303	0.22 334	0.15 302	0.26 411	0.10 186	0.10 218	0.11 127	0.12 266	0.05 32	0.04 23	0.07 226	0.08 374	0.07 286	0.06 224

Sa-1000	0.12 283	0.08 264	0.09 79	0.18 314	0.08 140	0.15 337	0.22 491	0.22 303	0.19 275	0.15 302	0.20 321	0.17 337	0.11 255	0.10 75	0.10 127	0.06 120	0.05 177	0.09 397	0.09 419	0.05 111	0.05 127

HHNet	0.11 208	0.06 65	0.16 365	0.15 79	0.14 497	0.07 27	0.13 126	0.20 261	0.18 249	0.15 302	0.25 398	0.11 210	0.09 193	0.13 268	0.10 127	0.06 120	0.04 23	0.08 312	0.06 206	0.05 111	0.09 418

Patchmatch Stereo++	0.11 208	0.09 335	0.17 388	0.19 374	0.08 140	0.06 10	0.11 53	0.17 184	0.13 136	0.15 302	0.16 255	0.14 275	0.12 287	0.11 127	0.11 199	0.06 120	0.05 177	0.08 312	0.06 206	0.08 352	0.07 304
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-softLoss	0.12 283	0.07 142	0.15 323	0.17 232	0.09 254	0.08 54	0.12 81	0.24 346	0.17 234	0.15 302	0.19 311	0.13 256	0.11 255	0.11 127	0.11 199	0.07 271	0.05 177	0.08 312	0.07 302	0.07 286	0.12 492

KMStereo	0.12 283	0.07 142	0.15 323	0.17 232	0.09 254	0.08 54	0.12 81	0.24 346	0.17 234	0.15 302	0.19 311	0.13 256	0.11 255	0.11 127	0.11 199	0.07 271	0.05 177	0.08 312	0.07 302	0.07 286	0.12 492

PSM-adaLoss	0.11 208	0.09 335	0.17 388	0.19 374	0.08 140	0.06 10	0.12 81	0.17 184	0.13 136	0.15 302	0.16 255	0.14 275	0.12 287	0.11 127	0.11 199	0.06 120	0.05 177	0.08 312	0.06 206	0.08 352	0.07 304

ROB_FTStereo_v2	0.11 208	0.09 335	0.17 388	0.19 374	0.08 140	0.06 10	0.12 81	0.17 184	0.13 136	0.15 302	0.16 255	0.14 275	0.12 287	0.11 127	0.11 199	0.06 120	0.05 177	0.08 312	0.06 206	0.08 352	0.07 304

ROB_FTStereo	0.11 208	0.09 335	0.17 388	0.19 374	0.08 140	0.06 10	0.11 53	0.17 184	0.13 136	0.15 302	0.16 255	0.14 275	0.12 287	0.11 127	0.11 199	0.06 120	0.05 177	0.08 312	0.06 206	0.08 352	0.07 304

HUI-Stereo	0.11 208	0.09 335	0.17 388	0.19 374	0.08 140	0.06 10	0.11 53	0.17 184	0.13 136	0.15 302	0.16 255	0.14 275	0.12 287	0.11 127	0.11 199	0.06 120	0.05 177	0.08 312	0.06 206	0.08 352	0.07 304

SST-Stereo	0.11 208	0.07 142	0.16 365	0.18 314	0.09 254	0.06 10	0.12 81	0.18 212	0.10 40	0.15 302	0.18 297	0.13 256	0.12 287	0.10 75	0.11 199	0.06 120	0.04 23	0.09 397	0.06 206	0.07 286	0.06 224

iGMRVC	0.11 208	0.09 335	0.17 388	0.19 374	0.08 140	0.06 10	0.12 81	0.17 184	0.13 136	0.15 302	0.16 255	0.14 275	0.12 287	0.11 127	0.11 199	0.06 120	0.05 177	0.08 312	0.06 206	0.08 352	0.07 304

iRAFT	0.11 208	0.09 335	0.17 388	0.19 374	0.08 140	0.06 10	0.11 53	0.17 184	0.13 136	0.15 302	0.16 255	0.14 275	0.12 287	0.11 127	0.11 199	0.06 120	0.05 177	0.08 312	0.06 206	0.08 352	0.07 304

RAFT-IKP	0.11 208	0.09 335	0.17 388	0.19 374	0.08 140	0.06 10	0.11 53	0.17 184	0.13 136	0.15 302	0.16 255	0.14 275	0.12 287	0.11 127	0.11 199	0.06 120	0.05 177	0.08 312	0.06 206	0.08 352	0.07 304

Anonymous3	0.16 407	0.14 489	0.34 529	0.26 539	0.14 497	0.27 521	0.18 395	0.28 418	0.28 421	0.15 302	0.17 274	0.14 275	0.11 255	0.16 341	0.12 266	0.08 335	0.08 437	0.08 312	0.08 374	0.08 352	0.11 471

CFNet_pseudo	0.14 340	0.08 264	0.16 365	0.16 155	0.09 254	0.13 269	0.14 183	0.27 394	0.34 464	0.15 302	0.21 339	0.22 404	0.13 319	0.18 397	0.14 337	0.07 271	0.05 177	0.08 312	0.06 206	0.07 286	0.07 304

ccs_rob	0.14 340	0.09 335	0.16 365	0.16 155	0.09 254	0.13 269	0.14 183	0.27 394	0.34 464	0.15 302	0.21 339	0.22 404	0.13 319	0.18 397	0.14 337	0.07 271	0.05 177	0.08 312	0.07 302	0.07 286	0.07 304

NVstereo2D	0.19 457	0.11 427	0.16 365	0.17 232	0.16 529	0.28 531	0.23 503	0.44 565	0.42 513	0.15 302	0.28 440	0.25 443	0.19 448	0.23 484	0.18 420	0.09 393	0.06 334	0.10 444	0.08 374	0.15 532	0.10 447

DFGA-Net	0.13 310	0.11 427	0.19 445	0.18 314	0.10 366	0.13 269	0.13 126	0.23 322	0.25 379	0.16 331	0.16 255	0.13 256	0.12 287	0.17 380	0.15 371	0.07 271	0.05 177	0.08 312	0.07 302	0.05 111	0.05 127

FACV-RUCA	0.13 310	0.11 427	0.13 241	0.19 374	0.12 453	0.15 337	0.16 317	0.22 303	0.21 312	0.16 331	0.16 255	0.15 300	0.16 392	0.14 295	0.13 301	0.07 271	0.05 177	0.08 312	0.06 206	0.10 450	0.08 373

mmm	0.14 340	0.08 264	0.18 422	0.17 232	0.09 254	0.17 387	0.18 395	0.21 279	0.16 206	0.16 331	0.23 360	0.21 386	0.16 392	0.16 341	0.17 407	0.08 335	0.05 177	0.08 312	0.08 374	0.08 352	0.07 304

CFNet_ucs	0.15 380	0.09 335	0.17 388	0.16 155	0.11 422	0.14 311	0.14 183	0.30 448	0.34 464	0.16 331	0.24 372	0.23 421	0.14 351	0.18 397	0.15 371	0.09 393	0.06 334	0.08 312	0.07 302	0.09 416	0.09 418

LL-Strereo	0.13 310	0.10 402	0.12 207	0.20 432	0.10 366	0.11 185	0.18 395	0.33 483	0.25 379	0.16 331	0.16 255	0.14 275	0.14 351	0.19 422	0.11 199	0.06 120	0.05 177	0.09 397	0.08 374	0.04 19	0.05 127

PFNet+	0.12 283	0.06 65	0.14 286	0.16 155	0.09 254	0.05 3	0.12 81	0.18 212	0.21 312	0.16 331	0.19 311	0.14 275	0.10 218	0.11 127	0.11 199	0.08 335	0.05 177	0.09 397	0.08 374	0.06 212	0.11 471

AAGNet	0.12 283	0.08 264	0.17 388	0.19 374	0.09 254	0.08 54	0.13 126	0.19 244	0.13 136	0.16 331	0.21 339	0.13 256	0.14 351	0.11 127	0.14 337	0.06 120	0.04 23	0.09 397	0.06 206	0.06 212	0.05 127

PFNet	0.12 283	0.06 65	0.17 388	0.18 314	0.08 140	0.09 95	0.15 257	0.26 380	0.20 297	0.16 331	0.16 255	0.14 275	0.12 287	0.13 268	0.11 199	0.06 120	0.04 23	0.07 226	0.06 206	0.05 111	0.05 127

test_xeample	0.15 380	0.07 142	0.14 286	0.15 79	0.08 140	0.22 469	0.20 460	0.29 437	0.21 312	0.16 331	0.29 455	0.19 360	0.17 416	0.16 341	0.28 529	0.09 393	0.05 177	0.07 226	0.07 302	0.07 286	0.07 304

BEATNet_4x	0.12 283	0.09 335	0.15 323	0.18 314	0.07 76	0.15 337	0.07 3	0.23 322	0.19 275	0.16 331	0.19 311	0.19 360	0.14 351	0.17 380	0.15 371	0.07 271	0.05 177	0.05 33	0.05 132	0.06 212	0.07 304

iResNet	0.13 310	0.10 402	0.18 422	0.19 374	0.08 140	0.14 311	0.18 395	0.21 279	0.27 405	0.16 331	0.24 372	0.15 300	0.13 319	0.14 295	0.15 371	0.06 120	0.04 23	0.06 122	0.05 132	0.06 212	0.05 127

G2L-Stereo	0.14 340	0.07 142	0.13 241	0.17 232	0.09 254	0.13 269	0.12 81	0.27 394	0.22 334	0.17 342	0.27 429	0.21 386	0.13 319	0.18 397	0.18 420	0.09 393	0.08 437	0.08 312	0.07 302	0.07 286	0.07 304

ITSA-stereo	0.16 407	0.11 427	0.14 286	0.19 374	0.08 140	0.13 269	0.14 183	0.30 448	0.49 539	0.17 342	0.18 297	0.22 404	0.15 371	0.17 380	0.16 390	0.10 434	0.06 334	0.08 312	0.08 374	0.08 352	0.09 418

test_sample5	0.14 340	0.08 264	0.14 286	0.16 155	0.08 140	0.18 403	0.18 395	0.25 367	0.17 234	0.17 342	0.28 440	0.18 351	0.15 371	0.16 341	0.13 301	0.08 335	0.06 334	0.08 312	0.07 302	0.09 416	0.08 373

test_sample4	0.14 340	0.08 264	0.15 323	0.15 79	0.08 140	0.19 425	0.18 395	0.26 380	0.18 249	0.17 342	0.26 411	0.18 351	0.15 371	0.17 380	0.13 301	0.08 335	0.06 334	0.08 312	0.06 206	0.09 416	0.08 373

test_sample3	0.14 340	0.08 264	0.15 323	0.14 37	0.09 254	0.20 444	0.17 346	0.27 394	0.18 249	0.17 342	0.22 355	0.19 360	0.15 371	0.17 380	0.14 337	0.09 393	0.06 334	0.07 226	0.06 206	0.09 416	0.08 373

MyStereo05	0.13 310	0.07 142	0.10 119	0.17 232	0.09 254	0.13 269	0.18 395	0.28 418	0.35 478	0.17 342	0.14 225	0.15 300	0.11 255	0.15 313	0.13 301	0.06 120	0.05 177	0.08 312	0.07 302	0.06 212	0.06 224

MyStereo04	0.13 310	0.07 142	0.10 119	0.17 232	0.09 254	0.14 311	0.17 346	0.29 437	0.38 495	0.17 342	0.14 225	0.16 320	0.11 255	0.15 313	0.13 301	0.06 120	0.05 177	0.08 312	0.07 302	0.06 212	0.06 224

1111x	0.16 407	0.09 335	0.13 241	0.18 314	0.08 140	0.18 403	0.25 529	0.32 469	0.25 379	0.17 342	0.24 372	0.27 460	0.15 371	0.14 295	0.24 494	0.07 271	0.07 405	0.08 312	0.09 419	0.07 286	0.07 304

CASS	0.14 340	0.12 446	0.12 207	0.23 509	0.09 254	0.15 337	0.17 346	0.19 244	0.20 297	0.17 342	0.18 297	0.15 300	0.15 371	0.15 313	0.14 337	0.09 393	0.06 334	0.10 444	0.08 374	0.09 416	0.07 304
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.13 310	0.08 264	0.08 25	0.20 432	0.08 140	0.18 403	0.29 560	0.23 322	0.17 234	0.17 342	0.20 321	0.16 320	0.11 255	0.12 213	0.13 301	0.06 120	0.06 334	0.08 312	0.06 206	0.05 111	0.05 127

BUS	0.15 380	0.09 335	0.14 286	0.22 488	0.10 366	0.20 444	0.14 183	0.34 498	0.20 297	0.17 342	0.23 360	0.16 320	0.14 351	0.16 341	0.14 337	0.08 335	0.06 334	0.10 444	0.09 419	0.07 286	0.07 304

BSDual-CNN	0.15 380	0.09 335	0.14 286	0.22 488	0.10 366	0.15 337	0.15 257	0.34 498	0.20 297	0.17 342	0.23 360	0.25 443	0.16 392	0.16 341	0.14 337	0.08 335	0.06 334	0.10 444	0.09 419	0.07 286	0.07 304

hknet	0.15 380	0.11 427	0.14 286	0.22 488	0.11 422	0.15 337	0.15 257	0.34 498	0.26 392	0.17 342	0.23 360	0.22 404	0.18 430	0.17 380	0.13 301	0.07 271	0.06 334	0.10 444	0.09 419	0.07 286	0.07 304

SA-5K	0.13 310	0.08 264	0.08 25	0.20 432	0.08 140	0.18 403	0.29 560	0.23 322	0.17 234	0.17 342	0.20 321	0.16 320	0.11 255	0.12 213	0.13 301	0.06 120	0.06 334	0.08 312	0.06 206	0.05 111	0.05 127

SA	0.13 310	0.09 335	0.09 79	0.18 314	0.08 140	0.12 231	0.24 513	0.23 322	0.19 275	0.17 342	0.27 429	0.15 300	0.11 255	0.11 127	0.11 199	0.05 32	0.05 177	0.09 397	0.08 374	0.05 111	0.05 127

psmg	0.14 340	0.09 335	0.14 286	0.17 232	0.10 366	0.15 337	0.17 346	0.29 437	0.20 297	0.17 342	0.21 339	0.25 443	0.16 392	0.16 341	0.14 337	0.08 335	0.07 405	0.08 312	0.08 374	0.07 286	0.07 304

ADLNet2	0.16 407	0.09 335	0.14 286	0.17 232	0.09 254	0.20 444	0.16 317	0.32 469	0.39 500	0.17 342	0.20 321	0.20 377	0.19 448	0.21 458	0.23 482	0.08 335	0.07 405	0.07 226	0.07 302	0.09 416	0.07 304

DEmStereo	0.12 283	0.06 65	0.14 286	0.14 37	0.10 366	0.16 364	0.15 257	0.16 149	0.24 355	0.17 342	0.23 360	0.12 232	0.14 351	0.12 213	0.14 337	0.05 32	0.04 23	0.07 226	0.06 206	0.05 111	0.05 127

THIR-Stereo	0.12 283	0.07 142	0.11 168	0.15 79	0.08 140	0.14 311	0.16 317	0.18 212	0.25 379	0.17 342	0.24 372	0.13 256	0.13 319	0.12 213	0.14 337	0.06 120	0.05 177	0.07 226	0.07 302	0.05 111	0.05 127

GES	0.14 340	0.08 264	0.16 365	0.15 79	0.10 366	0.13 269	0.13 126	0.28 418	0.26 392	0.17 342	0.24 372	0.19 360	0.14 351	0.16 341	0.14 337	0.08 335	0.08 437	0.07 226	0.06 206	0.08 352	0.09 418

GMStereo	0.13 310	0.15 496	0.14 286	0.18 314	0.09 254	0.16 364	0.16 317	0.20 261	0.25 379	0.17 342	0.17 274	0.11 210	0.11 255	0.16 341	0.13 301	0.07 271	0.06 334	0.06 122	0.06 206	0.07 286	0.06 224
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
delet	0.17 429	0.09 335	0.18 422	0.19 374	0.11 422	0.21 455	0.22 491	0.30 448	0.38 495	0.17 342	0.27 429	0.19 360	0.19 448	0.19 422	0.21 458	0.08 335	0.08 437	0.09 397	0.11 488	0.06 212	0.07 304

FENet	0.13 310	0.08 264	0.13 241	0.16 155	0.08 140	0.15 337	0.16 317	0.23 322	0.23 344	0.17 342	0.24 372	0.16 320	0.13 319	0.14 295	0.15 371	0.08 335	0.05 177	0.08 312	0.08 374	0.08 352	0.08 373

ACVNet	0.15 380	0.09 335	0.15 323	0.13 10	0.12 453	0.14 311	0.20 460	0.22 303	0.34 464	0.17 342	0.26 411	0.21 386	0.17 416	0.18 397	0.21 458	0.07 271	0.06 334	0.06 122	0.06 206	0.08 352	0.06 224

cf-r	0.14 340	0.07 142	0.13 241	0.16 155	0.08 140	0.14 311	0.19 439	0.21 279	0.25 379	0.17 342	0.26 411	0.22 404	0.17 416	0.14 295	0.15 371	0.10 434	0.05 177	0.06 122	0.08 374	0.06 212	0.06 224

GANet-RSSM	0.14 340	0.07 142	0.13 241	0.13 10	0.08 140	0.14 311	0.18 395	0.23 322	0.21 312	0.17 342	0.25 398	0.24 430	0.16 392	0.16 341	0.16 390	0.10 434	0.06 334	0.07 226	0.08 374	0.08 352	0.07 304

PSMNet-RSSM	0.14 340	0.07 142	0.14 286	0.15 79	0.08 140	0.13 269	0.16 317	0.25 367	0.24 355	0.17 342	0.28 440	0.23 421	0.14 351	0.16 341	0.14 337	0.11 466	0.06 334	0.09 397	0.12 510	0.08 352	0.07 304

CFNet-ft	0.14 340	0.07 142	0.15 323	0.12 5	0.09 254	0.17 387	0.18 395	0.22 303	0.24 355	0.17 342	0.26 411	0.24 430	0.14 351	0.16 341	0.15 371	0.11 466	0.06 334	0.08 312	0.09 419	0.09 416	0.08 373

RASNet	0.15 380	0.07 142	0.15 323	0.16 155	0.08 140	0.19 425	0.14 183	0.30 448	0.21 312	0.17 342	0.25 398	0.21 386	0.19 448	0.20 440	0.20 445	0.07 271	0.06 334	0.06 122	0.08 374	0.06 212	0.06 224

CFNet_RVC	0.14 340	0.07 142	0.15 323	0.12 5	0.09 254	0.17 387	0.18 395	0.22 303	0.24 355	0.17 342	0.26 411	0.24 430	0.14 351	0.16 341	0.15 371	0.11 466	0.06 334	0.08 312	0.09 419	0.09 416	0.08 373

UCFNet_RVC	0.15 380	0.08 264	0.13 241	0.11 1	0.10 366	0.20 444	0.10 30	0.24 346	0.23 344	0.17 342	0.21 339	0.24 430	0.15 371	0.18 397	0.15 371	0.12 491	0.07 405	0.11 474	0.13 521	0.11 472	0.10 447

DN-CSS_ROB	0.13 310	0.13 474	0.17 388	0.18 314	0.10 366	0.16 364	0.08 7	0.22 303	0.19 275	0.17 342	0.23 360	0.13 256	0.13 319	0.13 268	0.14 337	0.05 32	0.05 177	0.10 444	0.10 458	0.08 352	0.06 224

coex_refinement	0.14 340	0.07 142	0.12 207	0.17 232	0.10 366	0.16 364	0.15 257	0.27 394	0.29 428	0.18 374	0.21 339	0.22 404	0.17 416	0.16 341	0.19 435	0.08 335	0.05 177	0.06 122	0.06 206	0.09 416	0.08 373

DDVS	0.16 407	0.10 402	0.22 470	0.16 155	0.12 453	0.15 337	0.14 183	0.25 367	0.19 275	0.18 374	0.30 461	0.27 460	0.13 319	0.20 440	0.16 390	0.09 393	0.06 334	0.09 397	0.07 302	0.11 472	0.11 471

test_sample6	0.14 340	0.09 335	0.14 286	0.17 232	0.08 140	0.17 387	0.19 439	0.26 380	0.18 249	0.18 374	0.28 440	0.19 360	0.15 371	0.15 313	0.13 301	0.08 335	0.05 177	0.08 312	0.07 302	0.08 352	0.08 373

DispNO	0.15 380	0.09 335	0.18 422	0.19 374	0.12 453	0.11 185	0.21 477	0.23 322	0.29 428	0.18 374	0.23 360	0.19 360	0.17 416	0.16 341	0.16 390	0.07 271	0.05 177	0.08 312	0.08 374	0.07 286	0.06 224

DualNet	0.14 340	0.08 264	0.14 286	0.16 155	0.08 140	0.18 403	0.18 395	0.25 367	0.17 234	0.18 374	0.28 440	0.18 351	0.15 371	0.16 341	0.13 301	0.08 335	0.06 334	0.08 312	0.07 302	0.09 416	0.08 373

IER	0.14 340	0.08 264	0.13 241	0.17 232	0.09 254	0.14 311	0.16 317	0.26 380	0.27 405	0.18 374	0.26 411	0.17 337	0.20 460	0.17 380	0.14 337	0.08 335	0.05 177	0.07 226	0.06 206	0.08 352	0.07 304

NINENet	0.16 407	0.10 402	0.16 365	0.17 232	0.11 422	0.20 444	0.14 183	0.41 550	0.37 489	0.18 374	0.21 339	0.16 320	0.14 351	0.16 341	0.14 337	0.08 335	0.08 437	0.10 444	0.07 302	0.10 450	0.09 418

DAS	0.15 380	0.08 264	0.18 422	0.19 374	0.10 366	0.19 425	0.17 346	0.28 418	0.30 434	0.18 374	0.26 411	0.21 386	0.16 392	0.16 341	0.13 301	0.08 335	0.06 334	0.06 122	0.06 206	0.07 286	0.07 304

SepStereo	0.15 380	0.08 264	0.18 422	0.19 374	0.10 366	0.19 425	0.17 346	0.28 418	0.30 434	0.18 374	0.26 411	0.21 386	0.16 392	0.26 504	0.13 301	0.08 335	0.06 334	0.06 122	0.06 206	0.07 286	0.07 304

PSMNet-ADL	0.15 380	0.12 446	0.13 241	0.22 488	0.09 254	0.13 269	0.20 460	0.26 380	0.23 344	0.18 374	0.20 321	0.23 421	0.17 416	0.18 397	0.18 420	0.09 393	0.08 437	0.08 312	0.11 488	0.08 352	0.07 304

DRaft	0.12 283	0.06 65	0.12 207	0.14 37	0.09 254	0.14 311	0.17 346	0.21 279	0.30 434	0.18 374	0.27 429	0.10 186	0.16 392	0.11 127	0.12 266	0.05 32	0.04 23	0.07 226	0.07 302	0.05 111	0.05 127

ICVP	0.16 407	0.09 335	0.12 207	0.22 488	0.09 254	0.18 403	0.21 477	0.26 380	0.24 355	0.18 374	0.30 461	0.27 460	0.18 430	0.18 397	0.15 371	0.10 434	0.07 405	0.08 312	0.07 302	0.07 286	0.08 373
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
222	0.16 407	0.07 142	0.15 323	0.14 37	0.08 140	0.25 500	0.18 395	0.30 448	0.21 312	0.18 374	0.29 455	0.17 337	0.16 392	0.16 341	0.44 581	0.10 434	0.05 177	0.07 226	0.06 206	0.08 352	0.08 373

UPFNet	0.16 407	0.08 264	0.12 207	0.20 432	0.12 453	0.20 444	0.23 503	0.28 418	0.26 392	0.18 374	0.24 372	0.22 404	0.20 460	0.19 422	0.22 471	0.09 393	0.07 405	0.08 312	0.09 419	0.08 352	0.06 224

GwcNet-RSSM	0.14 340	0.07 142	0.12 207	0.16 155	0.08 140	0.15 337	0.20 460	0.22 303	0.28 421	0.18 374	0.28 440	0.23 421	0.17 416	0.15 313	0.16 390	0.10 434	0.06 334	0.07 226	0.09 419	0.07 286	0.07 304

z-ln-s-r	0.18 445	0.10 402	0.41 545	0.19 374	0.08 140	0.18 403	0.18 395	0.23 322	0.34 464	0.19 389	0.41 532	0.22 404	0.17 416	0.20 440	0.25 502	0.07 271	0.05 177	0.07 226	0.07 302	0.07 286	0.06 224

ACV-stereo	0.15 380	0.10 402	0.29 510	0.18 314	0.12 453	0.15 337	0.13 126	0.23 322	0.21 312	0.19 389	0.23 360	0.22 404	0.15 371	0.23 484	0.17 407	0.08 335	0.07 405	0.07 226	0.07 302	0.08 352	0.07 304

SMFormer	0.14 340	0.07 142	0.18 422	0.14 37	0.08 140	0.17 387	0.17 346	0.27 394	0.27 405	0.19 389	0.20 321	0.19 360	0.15 371	0.15 313	0.17 407	0.08 335	0.05 177	0.07 226	0.06 206	0.08 352	0.07 304

tta	0.14 340	0.07 142	0.18 422	0.14 37	0.08 140	0.17 387	0.17 346	0.27 394	0.27 405	0.19 389	0.20 321	0.19 360	0.15 371	0.15 313	0.17 407	0.08 335	0.05 177	0.07 226	0.06 206	0.06 212	0.06 224

qqq1	0.14 340	0.07 142	0.18 422	0.14 37	0.08 140	0.17 387	0.17 346	0.27 394	0.27 405	0.19 389	0.20 321	0.19 360	0.15 371	0.15 313	0.12 266	0.08 335	0.05 177	0.05 33	0.05 132	0.06 212	0.06 224

fff1	0.14 340	0.07 142	0.18 422	0.14 37	0.08 140	0.17 387	0.17 346	0.27 394	0.27 405	0.19 389	0.20 321	0.19 360	0.15 371	0.15 313	0.12 266	0.08 335	0.05 177	0.05 33	0.05 132	0.06 212	0.06 224

SDNR	0.20 466	0.09 335	0.19 445	0.16 155	0.12 453	0.79 596	0.13 126	0.26 380	0.33 453	0.19 389	0.25 398	0.19 360	0.12 287	0.19 422	0.15 371	0.16 551	0.18 559	0.14 522	0.11 488	0.08 352	0.12 492

gwcnet-sp	0.14 340	0.07 142	0.13 241	0.18 314	0.09 254	0.16 364	0.18 395	0.24 346	0.24 355	0.19 389	0.24 372	0.15 300	0.16 392	0.16 341	0.15 371	0.08 335	0.07 405	0.07 226	0.08 374	0.08 352	0.07 304

scenet	0.14 340	0.07 142	0.13 241	0.18 314	0.09 254	0.16 364	0.18 395	0.24 346	0.24 355	0.19 389	0.24 372	0.15 300	0.16 392	0.16 341	0.15 371	0.08 335	0.07 405	0.07 226	0.08 374	0.08 352	0.07 304

ToySt	0.17 429	0.11 427	0.19 445	0.17 232	0.11 422	0.16 364	0.26 538	0.24 346	0.33 453	0.19 389	0.24 372	0.26 453	0.24 490	0.19 422	0.21 458	0.07 271	0.08 437	0.09 397	0.10 458	0.09 416	0.08 373

ssnet	0.14 340	0.07 142	0.13 241	0.18 314	0.09 254	0.16 364	0.18 395	0.24 346	0.24 355	0.19 389	0.24 372	0.15 300	0.16 392	0.16 341	0.15 371	0.08 335	0.07 405	0.07 226	0.08 374	0.08 352	0.07 304

test_5	0.14 340	0.12 446	0.08 25	0.20 432	0.10 366	0.14 311	0.28 549	0.21 279	0.24 355	0.19 389	0.28 440	0.11 210	0.15 371	0.12 213	0.13 301	0.06 120	0.05 177	0.07 226	0.08 374	0.08 352	0.07 304

iRaft-Stereo_5w	0.12 283	0.09 335	0.12 207	0.20 432	0.08 140	0.09 95	0.12 81	0.22 303	0.22 334	0.19 389	0.14 225	0.11 210	0.09 193	0.20 440	0.16 390	0.05 32	0.05 177	0.07 226	0.06 206	0.05 111	0.06 224

CrosDoStereo	0.12 283	0.07 142	0.12 207	0.14 37	0.09 254	0.12 231	0.15 257	0.17 184	0.22 334	0.19 389	0.24 372	0.15 300	0.11 255	0.11 127	0.12 266	0.06 120	0.05 177	0.07 226	0.07 302	0.05 111	0.05 127

DeepStereo_LL	0.12 283	0.07 142	0.12 207	0.14 37	0.09 254	0.12 231	0.15 257	0.17 184	0.22 334	0.19 389	0.24 372	0.15 300	0.11 255	0.11 127	0.12 266	0.06 120	0.05 177	0.07 226	0.07 302	0.05 111	0.05 127

pcwnet_v2	0.19 457	0.11 427	0.26 496	0.18 314	0.14 497	0.18 403	0.15 257	0.37 529	0.46 535	0.19 389	0.24 372	0.21 386	0.19 448	0.21 458	0.20 445	0.13 509	0.10 492	0.10 444	0.10 458	0.11 472	0.13 506

HCRNet	0.16 407	0.23 552	0.12 207	0.35 572	0.11 422	0.15 337	0.17 346	0.26 380	0.22 334	0.19 389	0.24 372	0.21 386	0.14 351	0.15 313	0.13 301	0.11 466	0.07 405	0.11 474	0.10 458	0.09 416	0.07 304

ac_64	0.16 407	0.09 335	0.15 323	0.18 314	0.10 366	0.22 469	0.17 346	0.24 346	0.22 334	0.19 389	0.24 372	0.29 478	0.18 430	0.19 422	0.22 471	0.09 393	0.08 437	0.08 312	0.09 419	0.07 286	0.06 224

acv_ft	0.15 380	0.09 335	0.16 365	0.19 374	0.10 366	0.16 364	0.17 346	0.25 367	0.34 464	0.19 389	0.26 411	0.21 386	0.17 416	0.18 397	0.19 435	0.07 271	0.06 334	0.06 122	0.06 206	0.08 352	0.06 224

CFNet	0.15 380	0.11 427	0.17 388	0.17 232	0.08 140	0.19 425	0.10 30	0.29 437	0.26 392	0.19 389	0.24 372	0.24 430	0.18 430	0.18 397	0.15 371	0.08 335	0.06 334	0.09 397	0.10 458	0.08 352	0.07 304

DeepPruner_ROB	0.16 407	0.11 427	0.16 365	0.17 232	0.10 366	0.17 387	0.15 257	0.32 469	0.21 312	0.19 389	0.21 339	0.22 404	0.19 448	0.21 458	0.16 390	0.13 509	0.09 469	0.09 397	0.10 458	0.11 472	0.11 471

MLCV	0.13 310	0.08 264	0.17 388	0.18 314	0.06 14	0.16 364	0.17 346	0.19 244	0.22 334	0.19 389	0.25 398	0.17 337	0.13 319	0.15 313	0.14 337	0.05 32	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 111	0.04 33

MultiAttention	0.30 549	0.08 264	0.15 323	0.19 374	0.13 479	1.56 614	1.33 616	0.36 520	0.36 483	0.20 411	0.21 339	0.24 430	0.11 255	0.39 562	0.18 420	0.06 120	0.05 177	0.08 312	0.08 374	0.11 472	0.09 418

G2L-ROB	0.13 310	0.07 142	0.13 241	0.13 10	0.08 140	0.14 311	0.17 346	0.25 367	0.19 275	0.20 411	0.19 311	0.20 377	0.14 351	0.18 397	0.16 390	0.08 335	0.05 177	0.06 122	0.05 132	0.08 352	0.09 418

HI	0.11 208	0.06 65	0.12 207	0.13 10	0.09 254	0.09 95	0.14 183	0.22 303	0.11 67	0.20 411	0.17 274	0.14 275	0.10 218	0.16 341	0.09 51	0.05 32	0.04 23	0.07 226	0.08 374	0.07 286	0.06 224

CoSv	0.11 208	0.06 65	0.12 207	0.13 10	0.09 254	0.09 95	0.14 183	0.22 303	0.11 67	0.20 411	0.17 274	0.14 275	0.10 218	0.16 341	0.09 51	0.05 32	0.04 23	0.07 226	0.08 374	0.07 286	0.06 224

rvit_105_1	0.19 457	0.12 446	0.25 487	0.21 467	0.16 529	0.22 469	0.28 549	0.32 469	0.42 513	0.20 411	0.21 339	0.22 404	0.18 430	0.19 422	0.18 420	0.12 491	0.12 521	0.13 509	0.15 543	0.08 352	0.07 304

DCVSM-stereo	0.15 380	0.09 335	0.16 365	0.16 155	0.10 366	0.15 337	0.09 18	0.20 261	0.24 355	0.20 411	0.24 372	0.26 453	0.15 371	0.19 422	0.14 337	0.09 393	0.07 405	0.09 397	0.08 374	0.10 450	0.12 492

rvit_stereo_0075_2	0.17 429	0.12 446	0.25 487	0.23 509	0.16 529	0.13 269	0.10 30	0.30 448	0.27 405	0.20 411	0.28 440	0.22 404	0.15 371	0.18 397	0.13 301	0.16 551	0.10 492	0.17 544	0.10 458	0.10 450	0.10 447

CBFPSM	0.15 380	0.07 142	0.27 498	0.17 232	0.09 254	0.13 269	0.15 257	0.22 303	0.23 344	0.20 411	0.27 429	0.23 421	0.16 392	0.16 341	0.19 435	0.06 120	0.06 334	0.06 122	0.07 302	0.07 286	0.07 304

raft_robust	0.13 310	0.10 402	0.07 5	0.18 314	0.08 140	0.13 269	0.24 513	0.29 437	0.34 464	0.20 411	0.20 321	0.15 300	0.10 218	0.11 127	0.12 266	0.05 32	0.05 177	0.07 226	0.07 302	0.05 111	0.04 33

UDGNet	0.14 340	0.13 474	0.17 388	0.18 314	0.10 366	0.12 231	0.16 317	0.21 279	0.27 405	0.20 411	0.20 321	0.17 337	0.13 319	0.16 341	0.14 337	0.10 434	0.06 334	0.09 397	0.07 302	0.07 286	0.07 304

AASNet	0.16 407	0.08 264	0.13 241	0.19 374	0.09 254	0.19 425	0.15 257	0.38 536	0.37 489	0.20 411	0.24 372	0.20 377	0.17 416	0.17 380	0.21 458	0.10 434	0.08 437	0.08 312	0.07 302	0.09 416	0.09 418

GEStereo_RVC	0.17 429	0.12 446	0.16 365	0.22 488	0.11 422	0.19 425	0.18 395	0.32 469	0.49 539	0.20 411	0.25 398	0.17 337	0.13 319	0.21 458	0.16 390	0.10 434	0.06 334	0.08 312	0.07 302	0.09 416	0.08 373

GwcNet	0.20 466	0.14 489	0.20 450	0.18 314	0.12 453	0.25 500	0.20 460	0.36 520	0.45 528	0.20 411	0.33 481	0.33 516	0.21 468	0.22 476	0.25 502	0.11 466	0.09 469	0.09 397	0.09 419	0.09 416	0.10 447

HSM-Net_RVC	0.14 340	0.08 264	0.12 207	0.15 79	0.08 140	0.16 364	0.15 257	0.27 394	0.29 428	0.20 411	0.21 339	0.29 478	0.14 351	0.18 397	0.13 301	0.06 120	0.06 334	0.06 122	0.06 206	0.07 286	0.06 224
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.15 380	0.09 335	0.15 323	0.16 155	0.09 254	0.16 364	0.14 183	0.28 418	0.25 379	0.20 411	0.24 372	0.37 532	0.17 416	0.20 440	0.15 371	0.07 271	0.05 177	0.07 226	0.06 206	0.07 286	0.06 224

NOSS_ROB	0.19 457	0.13 474	0.18 422	0.16 155	0.12 453	0.16 364	0.12 81	0.30 448	0.33 453	0.20 411	0.22 355	0.27 460	0.24 490	0.21 458	0.16 390	0.16 551	0.18 559	0.23 563	0.21 562	0.13 504	0.13 506

MSAF-DinoV2	0.23 501	0.11 427	0.25 487	0.17 232	0.10 366	0.28 531	0.17 346	0.38 536	0.56 559	0.21 427	0.27 429	0.47 567	0.28 522	0.36 550	0.40 573	0.09 393	0.06 334	0.07 226	0.09 419	0.12 489	0.11 471

G2L-Stereo_test	0.14 340	0.07 142	0.11 168	0.13 10	0.08 140	0.12 231	0.17 346	0.31 464	0.28 421	0.21 427	0.23 360	0.20 377	0.16 392	0.17 380	0.19 435	0.07 271	0.05 177	0.05 33	0.05 132	0.07 286	0.07 304

ISRNet	0.18 445	0.08 264	0.20 450	0.19 374	0.13 479	0.15 337	0.12 81	0.30 448	0.33 453	0.21 427	0.26 411	0.27 460	0.18 430	0.17 380	0.20 445	0.20 565	0.08 437	0.14 522	0.14 527	0.14 520	0.17 554

DualNet (step1)	0.17 429	0.12 446	0.21 460	0.13 10	0.14 497	0.18 403	0.14 183	0.28 418	0.24 355	0.21 427	0.21 339	0.24 430	0.20 460	0.16 341	0.16 390	0.15 534	0.06 334	0.14 522	0.14 527	0.15 532	0.13 506

test_sample9	0.18 445	0.12 446	0.21 460	0.13 10	0.14 497	0.18 403	0.14 183	0.28 418	0.24 355	0.21 427	0.21 339	0.24 430	0.20 460	0.19 422	0.18 420	0.15 534	0.30 584	0.14 522	0.14 527	0.15 532	0.13 506

test_sample7	0.16 407	0.10 402	0.16 365	0.14 37	0.12 453	0.16 364	0.17 346	0.28 418	0.24 355	0.21 427	0.21 339	0.24 430	0.20 460	0.16 341	0.16 390	0.12 491	0.06 334	0.10 444	0.09 419	0.11 472	0.10 447

RAFT_CTSACE	0.12 283	0.09 335	0.10 119	0.22 488	0.08 140	0.12 231	0.24 513	0.18 212	0.17 234	0.21 427	0.27 429	0.13 256	0.07 122	0.13 268	0.09 51	0.05 32	0.06 334	0.08 312	0.07 302	0.04 19	0.04 33

RAFT	0.13 310	0.09 335	0.11 168	0.18 314	0.08 140	0.15 337	0.23 503	0.21 279	0.20 297	0.21 427	0.21 339	0.18 351	0.13 319	0.17 380	0.10 127	0.06 120	0.07 405	0.10 444	0.09 419	0.06 212	0.05 127

UNet	0.17 429	0.09 335	0.18 422	0.19 374	0.12 453	0.28 531	0.19 439	0.33 483	0.30 434	0.21 427	0.25 398	0.23 421	0.19 448	0.20 440	0.19 435	0.07 271	0.06 334	0.08 312	0.07 302	0.08 352	0.07 304

DMCA-RVC	0.17 429	0.10 402	0.16 365	0.24 522	0.11 422	0.19 425	0.18 395	0.26 380	0.24 355	0.21 427	0.27 429	0.25 443	0.27 513	0.18 397	0.21 458	0.12 491	0.08 437	0.13 509	0.10 458	0.10 450	0.08 373

FADNet_RVC	0.17 429	0.14 489	0.41 545	0.20 432	0.11 422	0.13 269	0.13 126	0.27 394	0.22 334	0.21 427	0.23 360	0.20 377	0.18 430	0.15 313	0.17 407	0.08 335	0.08 437	0.12 495	0.09 419	0.11 472	0.10 447

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 429	0.10 402	0.23 478	0.20 432	0.10 366	0.15 337	0.18 395	0.31 464	0.25 379	0.21 427	0.31 466	0.25 443	0.17 416	0.21 458	0.20 445	0.09 393	0.06 334	0.08 312	0.09 419	0.07 286	0.08 373
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.15 380	0.11 427	0.16 365	0.19 374	0.09 254	0.21 455	0.11 53	0.33 483	0.28 421	0.21 427	0.23 360	0.21 386	0.13 319	0.19 422	0.15 371	0.13 509	0.05 177	0.10 444	0.07 302	0.09 416	0.07 304
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.
iResNetv2_ROB	0.15 380	0.08 264	0.16 365	0.16 155	0.08 140	0.16 364	0.13 126	0.26 380	0.36 483	0.21 427	0.29 455	0.24 430	0.13 319	0.14 295	0.14 337	0.06 120	0.06 334	0.06 122	0.04 41	0.09 416	0.08 373

pmcnn	0.15 380	0.07 142	0.20 450	0.15 79	0.07 76	0.21 455	0.16 317	0.25 367	0.26 392	0.21 427	0.33 481	0.29 478	0.19 448	0.18 397	0.17 407	0.07 271	0.05 177	0.05 33	0.04 41	0.07 286	0.06 224

DStereoSA	0.26 531	0.19 535	0.39 540	0.27 547	0.17 541	0.23 483	0.21 477	0.50 574	0.60 567	0.22 442	0.30 461	0.29 478	0.34 549	0.40 566	0.29 538	0.12 491	0.11 505	0.16 541	0.14 527	0.15 532	0.12 492

UGAM	0.13 310	0.10 402	0.09 79	0.22 488	0.08 140	0.13 269	0.20 460	0.18 212	0.24 355	0.22 442	0.16 255	0.13 256	0.13 319	0.19 422	0.13 301	0.07 271	0.05 177	0.13 509	0.11 488	0.07 286	0.05 127

fast-acv-ft	0.18 445	0.11 427	0.20 450	0.19 374	0.12 453	0.26 512	0.21 477	0.26 380	0.35 478	0.22 442	0.34 491	0.27 460	0.21 468	0.21 458	0.23 482	0.09 393	0.09 469	0.08 312	0.10 458	0.08 352	0.07 304

iinet-f	0.17 429	0.07 142	0.46 552	0.14 37	0.10 366	0.21 455	0.14 183	0.27 394	0.23 344	0.22 442	0.25 398	0.21 386	0.16 392	0.18 397	0.22 471	0.09 393	0.07 405	0.07 226	0.06 206	0.09 416	0.10 447

HBP-ISP	0.18 445	0.13 474	0.17 388	0.15 79	0.11 422	0.08 54	0.13 126	0.28 418	0.30 434	0.22 442	0.33 481	0.21 386	0.25 498	0.23 484	0.18 420	0.15 534	0.17 557	0.21 558	0.17 554	0.10 450	0.09 418

MMNet	0.17 429	0.10 402	0.17 388	0.20 432	0.11 422	0.27 521	0.20 460	0.26 380	0.42 513	0.22 442	0.30 461	0.22 404	0.20 460	0.18 397	0.20 445	0.06 120	0.06 334	0.07 226	0.07 302	0.08 352	0.07 304

psm_up	0.19 457	0.10 402	0.18 422	0.21 467	0.11 422	0.17 387	0.19 439	0.38 536	0.34 464	0.22 442	0.28 440	0.29 478	0.25 498	0.20 440	0.22 471	0.09 393	0.10 492	0.11 474	0.11 488	0.08 352	0.08 373

HGLStereo	0.17 429	0.09 335	0.19 445	0.17 232	0.12 453	0.18 403	0.18 395	0.31 464	0.33 453	0.22 442	0.33 481	0.24 430	0.18 430	0.20 440	0.21 458	0.10 434	0.09 469	0.07 226	0.07 302	0.09 416	0.10 447

STTStereo	0.18 445	0.13 474	0.28 501	0.20 432	0.11 422	0.16 364	0.21 477	0.29 437	0.23 344	0.22 442	0.30 461	0.29 478	0.18 430	0.20 440	0.20 445	0.12 491	0.11 505	0.11 474	0.14 527	0.09 416	0.08 373

RP	0.22 488	0.13 474	0.22 470	0.23 509	0.12 453	0.21 455	0.20 460	0.26 380	0.45 528	0.22 442	0.38 510	0.37 532	0.25 498	0.28 515	0.25 502	0.11 466	0.12 521	0.13 509	0.12 510	0.13 504	0.14 522

Nwc_Net	0.23 501	0.17 517	0.22 470	0.25 530	0.15 515	0.25 500	0.27 543	0.38 536	0.39 500	0.22 442	0.41 532	0.30 488	0.29 527	0.28 515	0.25 502	0.11 466	0.10 492	0.17 544	0.20 560	0.10 450	0.11 471

PA-Net	0.24 512	0.18 531	0.34 529	0.28 554	0.22 564	0.22 469	0.39 584	0.29 437	0.39 500	0.22 442	0.33 481	0.25 443	0.26 506	0.21 458	0.25 502	0.10 434	0.23 578	0.15 533	0.22 565	0.09 416	0.13 506
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.18 445	0.12 446	0.14 286	0.24 522	0.10 366	0.18 403	0.18 395	0.37 529	0.30 434	0.22 442	0.28 440	0.28 470	0.18 430	0.23 484	0.19 435	0.11 466	0.07 405	0.10 444	0.10 458	0.08 352	0.08 373

CVANet_RVC	0.18 445	0.11 427	0.14 286	0.21 467	0.11 422	0.19 425	0.18 395	0.34 498	0.34 464	0.22 442	0.31 466	0.28 470	0.18 430	0.24 495	0.18 420	0.12 491	0.08 437	0.12 495	0.12 510	0.09 416	0.08 373

AANet_RVC	0.16 407	0.10 402	0.11 168	0.18 314	0.09 254	0.19 425	0.18 395	0.27 394	0.32 448	0.22 442	0.35 495	0.21 386	0.22 475	0.22 476	0.17 407	0.06 120	0.05 177	0.06 122	0.06 206	0.07 286	0.06 224

TCMNet	0.19 457	0.12 446	0.20 450	0.21 467	0.18 551	0.21 455	0.24 513	0.28 418	0.36 483	0.23 457	0.26 411	0.25 443	0.20 460	0.20 440	0.23 482	0.13 509	0.11 505	0.11 474	0.12 510	0.13 504	0.12 492

GMStereo_Zeroshot	0.16 407	0.13 474	0.25 487	0.20 432	0.10 366	0.17 387	0.13 126	0.30 448	0.25 379	0.23 457	0.32 475	0.25 443	0.11 255	0.19 422	0.14 337	0.09 393	0.06 334	0.11 474	0.06 206	0.12 489	0.08 373

Anonymous_2	0.22 488	0.17 517	0.28 501	0.15 79	0.16 529	0.33 544	0.22 491	0.23 322	0.18 249	0.23 457	0.24 372	0.26 453	0.27 513	0.27 506	0.24 494	0.22 572	0.26 580	0.17 544	0.17 554	0.16 544	0.18 558

ssnet_v2	0.17 429	0.10 402	0.18 422	0.17 232	0.11 422	0.21 455	0.22 491	0.34 498	0.25 379	0.23 457	0.23 360	0.27 460	0.19 448	0.22 476	0.21 458	0.11 466	0.10 492	0.09 397	0.09 419	0.08 352	0.08 373

dd	0.15 380	0.17 517	0.17 388	0.19 374	0.09 254	0.15 337	0.18 395	0.22 303	0.26 392	0.23 457	0.20 321	0.21 386	0.10 218	0.21 458	0.17 407	0.10 434	0.06 334	0.08 312	0.06 206	0.08 352	0.07 304

ADLNet	0.16 407	0.08 264	0.15 323	0.16 155	0.10 366	0.16 364	0.17 346	0.33 483	0.27 405	0.23 457	0.27 429	0.24 430	0.16 392	0.18 397	0.21 458	0.10 434	0.06 334	0.10 444	0.10 458	0.08 352	0.09 418

DSFCA	0.16 407	0.09 335	0.14 286	0.16 155	0.10 366	0.21 455	0.19 439	0.28 418	0.31 442	0.23 457	0.25 398	0.22 404	0.16 392	0.20 440	0.20 445	0.10 434	0.07 405	0.09 397	0.09 419	0.08 352	0.08 373

FADNet	0.21 480	0.23 552	0.37 538	0.18 314	0.17 541	0.25 500	0.13 126	0.32 469	0.32 448	0.23 457	0.25 398	0.27 460	0.21 468	0.19 422	0.16 390	0.13 509	0.15 548	0.12 495	0.15 543	0.17 551	0.18 558

S-Stereo	0.21 480	0.12 446	0.25 487	0.21 467	0.13 479	0.21 455	0.19 439	0.33 483	0.45 528	0.23 457	0.36 500	0.28 470	0.29 527	0.20 440	0.23 482	0.09 393	0.12 521	0.10 444	0.10 458	0.13 504	0.14 522

stereogan	0.22 488	0.11 427	0.21 460	0.20 432	0.12 453	0.32 542	0.19 439	0.36 520	0.45 528	0.23 457	0.39 518	0.35 527	0.27 513	0.33 538	0.23 482	0.10 434	0.12 521	0.10 444	0.10 458	0.14 520	0.14 522

DISCO	0.20 466	0.09 335	0.22 470	0.17 232	0.10 366	0.25 500	0.18 395	0.28 418	0.45 528	0.23 457	0.32 475	0.34 521	0.26 506	0.29 522	0.29 538	0.08 335	0.06 334	0.07 226	0.07 302	0.09 416	0.10 447

iResNet_ROB	0.14 340	0.07 142	0.13 241	0.15 79	0.07 76	0.19 425	0.14 183	0.26 380	0.32 448	0.23 457	0.26 411	0.23 421	0.16 392	0.15 313	0.14 337	0.07 271	0.05 177	0.05 33	0.04 41	0.08 352	0.08 373

WZ-Net	0.29 546	0.17 517	0.82 595	0.23 509	0.16 529	0.35 552	0.29 560	0.40 545	0.59 566	0.24 469	0.57 568	0.37 532	0.25 498	0.34 541	0.37 567	0.09 393	0.08 437	0.09 397	0.10 458	0.14 520	0.16 545

UDG	0.21 480	0.17 517	0.20 450	0.23 509	0.15 515	0.31 540	0.20 460	0.33 483	0.35 478	0.24 469	0.28 440	0.31 503	0.29 527	0.21 458	0.23 482	0.15 534	0.12 521	0.13 509	0.09 419	0.14 520	0.15 536

SACVNet	0.19 457	0.12 446	0.15 323	0.17 232	0.13 479	0.22 469	0.18 395	0.31 464	0.31 442	0.24 469	0.31 466	0.30 488	0.23 481	0.23 484	0.17 407	0.11 466	0.08 437	0.10 444	0.10 458	0.12 489	0.14 522

LMCR-Stereo	0.15 380	0.08 264	0.14 286	0.21 467	0.09 254	0.18 403	0.19 439	0.28 418	0.19 275	0.24 469	0.24 372	0.23 421	0.17 416	0.20 440	0.17 407	0.07 271	0.06 334	0.08 312	0.06 206	0.10 450	0.09 418

hitnet-ft	0.18 445	0.10 402	0.17 388	0.14 37	0.09 254	0.27 521	0.20 460	0.25 367	0.26 392	0.24 469	0.32 475	0.32 510	0.23 481	0.24 495	0.21 458	0.12 491	0.07 405	0.10 444	0.08 374	0.12 489	0.11 471

FADNet-RVC-Resample	0.17 429	0.12 446	0.32 523	0.22 488	0.12 453	0.19 425	0.14 183	0.25 367	0.24 355	0.24 469	0.27 429	0.20 377	0.15 371	0.17 380	0.16 390	0.07 271	0.08 437	0.12 495	0.10 458	0.09 416	0.11 471

NCC-stereo	0.25 519	0.15 496	0.31 519	0.26 539	0.17 541	0.21 455	0.31 568	0.41 550	0.40 504	0.24 469	0.38 510	0.33 516	0.29 527	0.37 555	0.28 529	0.13 509	0.11 505	0.15 533	0.22 565	0.13 504	0.13 506

Abc-Net	0.25 519	0.15 496	0.31 519	0.26 539	0.17 541	0.21 455	0.31 568	0.41 550	0.40 504	0.24 469	0.38 510	0.33 516	0.29 527	0.37 555	0.28 529	0.13 509	0.11 505	0.15 533	0.22 565	0.13 504	0.13 506
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.25 519	0.12 446	0.49 558	0.22 488	0.12 453	0.36 556	0.29 560	0.30 448	0.57 561	0.24 469	0.47 552	0.30 488	0.31 543	0.30 528	0.30 545	0.09 393	0.07 405	0.09 397	0.09 419	0.10 450	0.10 447

RYNet	0.23 501	0.12 446	0.22 470	0.19 374	0.17 541	0.47 572	0.26 538	0.39 542	0.49 539	0.24 469	0.29 455	0.34 521	0.24 490	0.20 440	0.31 550	0.10 434	0.06 334	0.09 397	0.09 419	0.14 520	0.15 536

DRN-Test	0.20 466	0.11 427	0.21 460	0.22 488	0.10 366	0.22 469	0.22 491	0.40 545	0.38 495	0.24 469	0.33 481	0.26 453	0.22 475	0.22 476	0.25 502	0.11 466	0.07 405	0.11 474	0.10 458	0.09 416	0.08 373

StereoDRNet	0.19 457	0.11 427	0.18 422	0.22 488	0.11 422	0.22 469	0.22 491	0.37 529	0.34 464	0.24 469	0.28 440	0.30 488	0.19 448	0.20 440	0.21 458	0.10 434	0.08 437	0.11 474	0.09 419	0.09 416	0.07 304

SGM-Forest	0.20 466	0.14 489	0.18 422	0.20 432	0.13 479	0.21 455	0.22 491	0.33 483	0.31 442	0.24 469	0.29 455	0.28 470	0.20 460	0.23 484	0.18 420	0.15 534	0.16 553	0.15 533	0.14 527	0.13 504	0.12 492
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FSD					0.23 565	0.25 500	0.25 529	0.27 394	0.26 392	0.25 482	0.26 411	0.26 453	0.26 506	0.27 506	0.24 494	0.21 568	0.20 565	0.27 569	0.26 572	0.25 572

w-ln-seven-2	0.20 466	0.14 489	0.39 540	0.23 509	0.12 453	0.21 455	0.21 477	0.29 437	0.38 495	0.25 482	0.38 510	0.28 470	0.23 481	0.21 458	0.25 502	0.08 335	0.08 437	0.09 397	0.09 419	0.10 450	0.09 418

SQANet	0.24 512	0.24 555	0.31 519	0.31 566	0.19 555	0.27 521	0.13 126	0.30 448	0.33 453	0.25 482	0.37 503	0.31 503	0.22 475	0.27 506	0.23 482	0.15 534	0.10 492	0.21 558	0.16 547	0.22 561	0.16 545

DGSMNet	0.25 519	0.19 535	0.34 529	0.21 467	0.24 569	0.24 491	0.21 477	0.36 520	0.42 513	0.25 482	0.32 475	0.38 538	0.21 468	0.29 522	0.24 494	0.13 509	0.11 505	0.14 522	0.16 547	0.23 564	0.23 571

AF-Net	0.23 501	0.17 517	0.17 388	0.27 547	0.13 479	0.26 512	0.24 513	0.33 483	0.51 547	0.25 482	0.33 481	0.39 543	0.27 513	0.28 515	0.26 515	0.11 466	0.10 492	0.16 541	0.12 510	0.11 472	0.11 471

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 445	0.09 335	0.30 516	0.15 79	0.11 422	0.23 483	0.20 460	0.27 394	0.40 504	0.26 487	0.43 543	0.25 443	0.15 371	0.21 458	0.20 445	0.07 271	0.05 177	0.06 122	0.05 132	0.10 450	0.09 418

CSP-Net	0.16 407	0.09 335	0.14 286	0.17 232	0.09 254	0.19 425	0.18 395	0.25 367	0.33 453	0.26 487	0.31 466	0.25 443	0.16 392	0.21 458	0.19 435	0.09 393	0.06 334	0.07 226	0.07 302	0.08 352	0.08 373

FINET	0.22 488	0.18 531	0.28 501	0.19 374	0.16 529	0.24 491	0.24 513	0.33 483	0.49 539	0.26 487	0.33 481	0.22 404	0.23 481	0.23 484	0.18 420	0.18 557	0.16 553	0.11 474	0.10 458	0.15 532	0.14 522

FADNet-RVC	0.21 480	0.20 540	0.40 543	0.21 467	0.16 529	0.21 455	0.15 257	0.27 394	0.27 405	0.26 487	0.32 475	0.26 453	0.21 468	0.22 476	0.19 435	0.12 491	0.13 534	0.12 495	0.14 527	0.13 504	0.18 558

ADCRef	0.20 466	0.12 446	0.43 550	0.20 432	0.12 453	0.23 483	0.18 395	0.32 469	0.37 489	0.26 487	0.33 481	0.18 351	0.23 481	0.25 500	0.26 515	0.07 271	0.06 334	0.09 397	0.09 419	0.08 352	0.09 418

ADCP+	0.20 466	0.10 402	0.35 535	0.21 467	0.12 453	0.22 469	0.27 543	0.31 464	0.35 478	0.26 487	0.37 503	0.22 404	0.22 475	0.27 506	0.28 529	0.09 393	0.06 334	0.08 312	0.08 374	0.10 450	0.10 447

StereoDRNet-Refined	0.17 429	0.12 446	0.16 365	0.20 432	0.10 366	0.18 403	0.18 395	0.27 394	0.24 355	0.26 487	0.41 532	0.23 421	0.18 430	0.21 458	0.21 458	0.09 393	0.05 177	0.09 397	0.10 458	0.07 286	0.07 304
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
z-mn7	0.25 519	0.15 496	0.47 555	0.19 374	0.13 479	0.28 531	0.25 529	0.35 513	0.64 576	0.27 494	0.57 568	0.29 478	0.24 490	0.32 534	0.27 521	0.08 335	0.08 437	0.08 312	0.08 374	0.10 450	0.10 447

GASNet	0.22 488	0.24 555	0.34 529	0.26 539	0.17 541	0.27 521	0.16 317	0.45 567	0.42 513	0.27 494	0.24 372	0.30 488	0.16 392	0.27 506	0.18 420	0.12 491	0.09 469	0.12 495	0.11 488	0.16 544	0.08 373

AACVNet	0.16 407	0.08 264	0.15 323	0.15 79	0.10 366	0.18 403	0.15 257	0.24 346	0.25 379	0.27 494	0.27 429	0.28 470	0.18 430	0.19 422	0.17 407	0.09 393	0.07 405	0.09 397	0.07 302	0.10 450	0.09 418

APVNet	0.23 501	0.12 446	0.20 450	0.18 314	0.14 497	0.32 542	0.31 568	0.40 545	0.33 453	0.27 494	0.40 521	0.30 488	0.29 527	0.27 506	0.25 502	0.11 466	0.12 521	0.11 474	0.14 527	0.12 489	0.13 506

SuperB	0.20 466	0.10 402	0.57 566	0.16 155	0.09 254	0.19 425	0.18 395	0.25 367	0.51 547	0.27 494	0.39 518	0.17 337	0.22 475	0.22 476	0.21 458	0.08 335	0.06 334	0.06 122	0.06 206	0.12 489	0.11 471

RGC	0.25 519	0.20 540	0.29 510	0.28 554	0.16 529	0.22 469	0.23 503	0.33 483	0.44 524	0.27 494	0.40 521	0.38 538	0.28 522	0.37 555	0.23 482	0.11 466	0.13 534	0.17 544	0.17 554	0.15 532	0.16 545

RTSC	0.23 501	0.13 474	0.30 516	0.21 467	0.13 479	0.29 535	0.17 346	0.36 520	0.68 581	0.27 494	0.34 491	0.30 488	0.22 475	0.32 534	0.31 550	0.10 434	0.08 437	0.09 397	0.10 458	0.13 504	0.14 522

DeepPrunerF	0.24 512	0.17 517	0.45 551	0.26 539	0.16 529	0.23 483	0.29 560	0.37 529	0.51 547	0.27 494	0.31 466	0.24 430	0.28 522	0.22 476	0.23 482	0.15 534	0.11 505	0.20 557	0.18 558	0.12 489	0.14 522

PS-NSSS	0.20 466	0.21 545	0.23 478	0.20 432	0.10 366	0.19 425	0.17 346	0.36 520	0.26 392	0.27 494	0.34 491	0.27 460	0.24 490	0.20 440	0.20 445	0.15 534	0.12 521	0.17 544	0.14 527	0.10 450	0.09 418

CBMV_ROB	0.19 457	0.13 474	0.18 422	0.16 155	0.11 422	0.16 364	0.12 81	0.27 394	0.29 428	0.27 494	0.31 466	0.27 460	0.24 490	0.24 495	0.16 390	0.15 534	0.18 559	0.22 562	0.20 560	0.10 450	0.12 492

DLCB_ROB	0.18 445	0.10 402	0.16 365	0.23 509	0.11 422	0.24 491	0.18 395	0.30 448	0.28 421	0.27 494	0.29 455	0.28 470	0.25 498	0.20 440	0.20 445	0.08 335	0.08 437	0.09 397	0.09 419	0.07 286	0.07 304

DispFullNet	0.27 539	0.22 549	0.66 577	0.28 554	0.17 541	0.27 521	0.17 346	0.34 498	0.57 561	0.27 494	0.37 503	0.43 556	0.24 490	0.39 562	0.25 502	0.12 491	0.06 334	0.19 555	0.11 488	0.23 564	0.16 545

PSMNet_ROB	0.22 488	0.12 446	0.15 323	0.27 547	0.15 515	0.25 500	0.36 579	0.43 561	0.37 489	0.27 494	0.33 481	0.32 510	0.23 481	0.21 458	0.27 521	0.12 491	0.08 437	0.13 509	0.11 488	0.10 450	0.09 418

DStereoFS	0.27 539	0.22 549	0.32 523	0.23 509	0.15 515	0.23 483	0.21 477	0.52 579	0.49 539	0.28 507	0.45 547	0.34 521	0.36 556	0.53 583	0.29 538	0.13 509	0.11 505	0.15 533	0.13 521	0.17 551	0.17 554

YMNet	0.20 466	0.12 446	0.20 450	0.21 467	0.14 497	0.27 521	0.23 503	0.32 469	0.34 464	0.28 507	0.35 495	0.30 488	0.18 430	0.18 397	0.22 471	0.11 466	0.13 534	0.10 444	0.10 458	0.09 416	0.09 418

YMNet_1	0.20 466	0.12 446	0.20 450	0.21 467	0.14 497	0.27 521	0.23 503	0.32 469	0.34 464	0.28 507	0.35 495	0.30 488	0.18 430	0.18 397	0.22 471	0.11 466	0.13 534	0.10 444	0.10 458	0.09 416	0.09 418

GCST	0.37 564	0.42 583	0.27 498	1.03 607	0.39 583	0.18 403	0.08 7	0.21 279	0.18 249	0.28 507	0.25 398	0.15 300	0.12 287	0.16 341	0.14 337	0.64 603	0.43 592	0.75 599	0.65 602	0.64 596	0.46 595

test_sample8	0.20 466	0.12 446	0.21 460	0.13 10	0.14 497	0.18 403	0.14 183	0.32 469	0.21 312	0.28 507	0.22 355	0.36 529	0.26 506	0.19 422	0.18 420	0.15 534	0.30 584	0.14 522	0.14 527	0.15 532	0.13 506

CRFU-Net	0.16 407	0.08 264	0.15 323	0.17 232	0.09 254	0.20 444	0.14 183	0.27 394	0.21 312	0.28 507	0.28 440	0.29 478	0.18 430	0.19 422	0.18 420	0.09 393	0.09 469	0.07 226	0.07 302	0.08 352	0.09 418

FAT-Stereo	0.21 480	0.13 474	0.22 470	0.21 467	0.12 453	0.18 403	0.18 395	0.35 513	0.40 504	0.28 507	0.37 503	0.33 516	0.33 548	0.21 458	0.20 445	0.09 393	0.11 505	0.10 444	0.09 419	0.11 472	0.14 522

DANet	0.21 480	0.16 507	0.29 510	0.25 530	0.13 479	0.23 483	0.19 439	0.28 418	0.27 405	0.28 507	0.32 475	0.35 527	0.32 545	0.31 529	0.24 494	0.11 466	0.09 469	0.11 474	0.10 458	0.13 504	0.11 471
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.23 501	0.17 517	0.23 478	0.25 530	0.14 497	0.26 512	0.29 560	0.32 469	0.37 489	0.28 507	0.37 503	0.45 560	0.27 513	0.28 515	0.27 521	0.11 466	0.09 469	0.12 495	0.10 458	0.14 520	0.13 506

PDISCO_ROB	0.28 542	0.16 507	0.28 501	0.28 554	0.20 558	0.33 544	0.27 543	0.45 567	0.58 564	0.28 507	0.41 532	0.45 560	0.30 538	0.34 541	0.35 562	0.12 491	0.09 469	0.17 544	0.16 547	0.17 551	0.13 506

zh-sn7	0.26 531	0.17 517	0.55 563	0.24 522	0.14 497	0.25 500	0.25 529	0.34 498	0.49 539	0.29 517	0.55 562	0.29 478	0.32 545	0.37 555	0.33 558	0.10 434	0.10 492	0.11 474	0.11 488	0.12 489	0.12 492

Wz-Net-MNSev	0.23 501	0.13 474	0.33 526	0.20 432	0.15 515	0.36 556	0.25 529	0.34 498	0.45 528	0.29 517	0.41 532	0.39 543	0.19 448	0.25 500	0.27 521	0.09 393	0.07 405	0.09 397	0.09 419	0.12 489	0.10 447

Syn2CoEx	0.22 488	0.16 507	0.29 510	0.29 561	0.15 515	0.26 512	0.21 477	0.34 498	0.32 448	0.29 517	0.36 500	0.28 470	0.25 498	0.20 440	0.25 502	0.16 551	0.12 521	0.14 522	0.11 488	0.09 416	0.08 373

DPSNet	0.28 542	0.16 507	0.33 526	0.18 314	0.13 479	0.55 578	0.42 587	0.52 579	0.68 581	0.29 517	0.38 510	0.39 543	0.30 538	0.32 534	0.23 482	0.11 466	0.10 492	0.11 474	0.08 374	0.20 560	0.16 545

PWCDC_ROB	0.21 480	0.13 474	0.23 478	0.25 530	0.12 453	0.20 444	0.15 257	0.34 498	0.55 557	0.29 517	0.49 554	0.21 386	0.15 371	0.28 515	0.20 445	0.11 466	0.09 469	0.10 444	0.08 374	0.11 472	0.09 418

CBMV	0.20 466	0.15 496	0.18 422	0.18 314	0.10 366	0.20 444	0.11 53	0.30 448	0.31 442	0.29 517	0.31 466	0.31 503	0.23 481	0.28 515	0.19 435	0.13 509	0.15 548	0.17 544	0.16 547	0.10 450	0.10 447
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoO	0.25 519	0.18 531	0.19 445	0.20 432	0.15 515	0.22 469	0.19 439	0.33 483	0.42 513	0.30 523	0.22 355	0.33 516	0.28 522	0.42 573	0.28 529	0.47 592	0.12 521	0.31 580	0.11 488	0.17 551	0.12 492

w-ln-seven	0.24 512	0.15 496	0.58 569	0.20 432	0.14 497	0.26 512	0.22 491	0.36 520	0.62 572	0.30 523	0.40 521	0.30 488	0.23 481	0.22 476	0.28 529	0.09 393	0.09 469	0.11 474	0.10 458	0.11 472	0.10 447

Wz-Net-SNSev	0.26 531	0.17 517	0.46 552	0.25 530	0.14 497	0.26 512	0.24 513	0.38 536	0.57 561	0.30 523	0.56 564	0.39 543	0.26 506	0.24 495	0.32 555	0.10 434	0.09 469	0.10 444	0.11 488	0.11 472	0.11 471

Wz-Net-LNSev	0.22 488	0.16 507	0.41 545	0.22 488	0.13 479	0.25 500	0.24 513	0.33 483	0.44 524	0.30 523	0.42 540	0.32 510	0.19 448	0.23 484	0.27 521	0.10 434	0.09 469	0.08 312	0.08 374	0.12 489	0.11 471

dad	0.18 445	0.20 540	0.21 460	0.17 232	0.11 422	0.20 444	0.19 439	0.21 279	0.28 421	0.30 523	0.24 372	0.30 488	0.13 319	0.19 422	0.17 407	0.18 557	0.09 469	0.11 474	0.09 419	0.11 472	0.07 304

XPNet_ROB	0.22 488	0.12 446	0.20 450	0.22 488	0.13 479	0.22 469	0.19 439	0.35 513	0.40 504	0.30 523	0.40 521	0.38 538	0.27 513	0.26 504	0.29 538	0.15 534	0.10 492	0.10 444	0.10 458	0.13 504	0.12 492

PWC_ROB	0.21 480	0.16 507	0.27 498	0.18 314	0.11 422	0.22 469	0.13 126	0.33 483	0.49 539	0.30 523	0.40 521	0.32 510	0.25 498	0.31 529	0.23 482	0.10 434	0.07 405	0.11 474	0.08 374	0.11 472	0.10 447

DDUNet	0.23 501	0.18 531	0.22 470	0.22 488	0.15 515	0.25 500	0.24 513	0.30 448	0.31 442	0.31 530	0.37 503	0.34 521	0.26 506	0.25 500	0.21 458	0.18 557	0.13 534	0.17 544	0.11 488	0.16 544	0.17 554

XQC	0.29 546	0.23 552	0.53 560	0.29 561	0.19 555	0.36 556	0.28 549	0.37 529	0.58 564	0.31 530	0.31 466	0.37 532	0.30 538	0.39 562	0.39 571	0.13 509	0.09 469	0.15 533	0.12 510	0.18 555	0.18 558

AnyNet_C32	0.26 531	0.16 507	0.39 540	0.20 432	0.17 541	0.26 512	0.31 568	0.32 469	0.45 528	0.31 530	0.50 556	0.30 488	0.34 549	0.41 572	0.36 563	0.12 491	0.12 521	0.12 495	0.14 527	0.14 520	0.15 536

ADCPNet	0.26 531	0.17 517	0.62 574	0.21 467	0.15 515	0.36 556	0.25 529	0.33 483	0.37 489	0.31 530	0.41 532	0.36 529	0.29 527	0.29 522	0.34 561	0.12 491	0.10 492	0.11 474	0.12 510	0.14 520	0.13 506

GANet	0.22 488	0.13 474	0.21 460	0.25 530	0.14 497	0.23 483	0.22 491	0.42 555	0.27 405	0.31 530	0.43 543	0.37 532	0.29 527	0.23 484	0.23 482	0.10 434	0.12 521	0.10 444	0.09 419	0.10 450	0.08 373

NCCL2	0.24 512	0.15 496	0.18 422	0.34 570	0.18 551	0.24 491	0.24 513	0.34 498	0.29 428	0.31 530	0.38 510	0.38 538	0.29 527	0.23 484	0.25 502	0.15 534	0.12 521	0.18 553	0.21 562	0.13 504	0.13 506

NaN_ROB	0.23 501	0.20 540	0.25 487	0.25 530	0.13 479	0.31 540	0.27 543	0.34 498	0.41 511	0.31 530	0.31 466	0.32 510	0.23 481	0.31 529	0.22 471	0.11 466	0.17 557	0.10 444	0.11 488	0.08 352	0.09 418

Consistency-Raft	0.44 573	0.40 581	0.46 552	0.37 576	0.43 587	0.42 569	0.41 585	0.57 585	0.55 557	0.32 537	0.73 585	0.32 510	0.50 579	0.42 573	0.49 587	0.39 586	0.36 589	0.45 586	0.52 598	0.42 587	0.30 582

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 488	0.21 545	0.25 487	0.26 539	0.11 422	0.24 491	0.14 183	0.39 542	0.24 355	0.32 537	0.36 500	0.30 488	0.21 468	0.19 422	0.22 471	0.17 556	0.14 544	0.21 558	0.16 547	0.13 504	0.12 492

edge stereo	0.23 501	0.14 489	0.21 460	0.21 467	0.13 479	0.24 491	0.16 317	0.32 469	0.42 513	0.32 537	0.40 521	0.39 543	0.35 553	0.25 500	0.25 502	0.13 509	0.11 505	0.14 522	0.11 488	0.12 489	0.14 522

SHD	0.26 531	0.15 496	0.31 519	0.24 522	0.18 551	0.23 483	0.15 257	0.39 542	0.72 586	0.32 537	0.42 540	0.36 529	0.29 527	0.33 538	0.30 545	0.13 509	0.11 505	0.14 522	0.13 521	0.16 544	0.20 566

PSMNet-RUCA	0.28 542	0.33 575	0.42 548	0.36 574	0.32 581	0.18 403	0.20 460	0.42 555	0.30 434	0.33 541	0.41 532	0.40 549	0.24 490	0.31 529	0.20 445	0.19 560	0.11 505	0.25 565	0.15 543	0.22 561	0.16 545

LALA_ROB	0.25 519	0.16 507	0.23 478	0.27 547	0.17 541	0.27 521	0.27 543	0.42 555	0.38 495	0.33 541	0.39 518	0.51 571	0.26 506	0.29 522	0.28 529	0.16 551	0.09 469	0.13 509	0.12 510	0.13 504	0.13 506

zh-mn7	0.26 531	0.15 496	0.59 571	0.19 374	0.14 497	0.24 491	0.22 491	0.35 513	0.63 575	0.35 543	0.67 577	0.31 503	0.25 498	0.31 529	0.26 515	0.09 393	0.08 437	0.09 397	0.09 419	0.09 416	0.11 471

Wz-Net-TNSev	0.29 546	0.20 540	0.69 585	0.19 374	0.15 515	0.38 562	0.27 543	0.36 520	0.56 559	0.35 543	0.42 540	0.45 560	0.39 561	0.33 538	0.31 550	0.13 509	0.13 534	0.10 444	0.12 510	0.15 532	0.15 536

GANetREF_RVC	0.31 555	0.34 576	0.29 510	0.35 572	0.16 529	0.33 544	0.42 587	0.48 572	0.52 553	0.35 543	0.35 495	0.34 521	0.32 545	0.40 566	0.33 558	0.27 581	0.20 565	0.29 577	0.15 543	0.19 558	0.18 558
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
G-Net	0.25 519	0.17 517	0.38 539	0.23 509	0.16 529	0.51 575	0.23 503	0.29 437	0.35 478	0.36 546	0.38 510	0.31 503	0.29 527	0.28 515	0.27 521	0.11 466	0.09 469	0.12 495	0.10 458	0.16 544	0.14 522

SAMSARA	0.41 569	0.28 564	0.34 529	0.55 588	0.39 583	0.85 599	1.25 615	0.49 573	0.52 553	0.36 546	0.35 495	0.56 577	0.39 561	0.39 562	0.41 575	0.15 534	0.20 565	0.15 533	0.14 527	0.23 564	0.21 567

PASM	0.33 557	0.25 560	0.51 559	0.28 554	0.27 575	0.30 538	0.31 568	0.35 513	0.51 547	0.36 546	0.40 521	0.47 567	0.35 553	0.34 541	0.36 563	0.23 577	0.26 580	0.26 566	0.28 578	0.23 564	0.21 567

SANet	0.25 519	0.14 489	0.29 510	0.21 467	0.11 422	0.29 535	0.25 529	0.40 545	0.65 579	0.36 546	0.40 521	0.42 554	0.27 513	0.27 506	0.25 502	0.12 491	0.09 469	0.10 444	0.09 419	0.13 504	0.12 492

ccnet	0.30 549	0.28 564	0.24 484	0.20 432	0.28 576	0.41 568	0.22 491	0.46 570	0.33 453	0.37 550	0.46 550	0.37 532	0.30 538	0.40 566	0.43 578	0.23 577	0.14 544	0.21 558	0.17 554	0.23 564	0.19 563

ADCMid	0.26 531	0.15 496	0.42 548	0.20 432	0.14 497	0.25 500	0.26 538	0.35 513	0.40 504	0.37 550	0.45 547	0.34 521	0.42 570	0.36 550	0.36 563	0.10 434	0.09 469	0.11 474	0.11 488	0.13 504	0.13 506

CSAN	0.30 549	0.24 555	0.28 501	0.34 570	0.19 555	0.34 548	0.42 587	0.38 536	0.51 547	0.38 552	0.40 521	0.44 559	0.34 549	0.29 522	0.31 550	0.19 560	0.16 553	0.19 555	0.19 559	0.14 520	0.15 536

AnyNet_C01	0.37 564	0.26 561	1.41 606	0.22 488	0.17 541	0.51 575	0.28 549	0.36 520	0.40 504	0.39 553	0.75 587	0.46 564	0.39 561	0.46 576	0.50 588	0.13 509	0.13 534	0.13 509	0.14 527	0.14 520	0.16 545

CC-Net-ROB	0.28 542	0.31 573	0.36 537	0.30 564	0.15 515	0.25 500	0.19 439	0.45 567	0.34 464	0.39 553	0.37 503	0.39 543	0.31 543	0.27 506	0.27 521	0.24 579	0.18 559	0.30 579	0.23 569	0.19 558	0.15 536

WCMA_ROB	0.24 512	0.11 427	0.24 484	0.17 232	0.14 497	0.34 548	0.16 317	0.33 483	0.33 453	0.39 553	0.54 561	0.40 549	0.35 553	0.35 546	0.26 515	0.12 491	0.12 521	0.12 495	0.11 488	0.14 520	0.14 522

otaku	0.39 566	0.38 579	0.53 560	0.44 581	0.28 576	0.57 580	0.24 513	0.42 555	0.62 572	0.40 556	0.50 556	0.46 564	0.34 549	0.40 566	0.33 558	0.30 582	0.30 584	0.39 584	0.33 584	0.30 579	0.29 580

ADCS	0.30 549	0.19 535	0.48 557	0.21 467	0.18 551	0.29 535	0.24 513	0.42 555	0.64 576	0.40 556	0.50 556	0.40 549	0.37 558	0.40 566	0.43 578	0.13 509	0.13 534	0.13 509	0.14 527	0.16 544	0.16 545

MDST_ROB	0.22 488	0.10 402	0.18 422	0.18 314	0.11 422	0.40 566	0.19 439	0.44 565	0.42 513	0.40 556	0.40 521	0.29 478	0.21 468	0.27 506	0.19 435	0.11 466	0.10 492	0.14 522	0.11 488	0.10 450	0.08 373

MSMD_ROB	0.31 555	0.26 561	0.26 496	0.24 522	0.21 561	0.34 548	0.25 529	0.34 498	0.39 500	0.40 556	0.69 581	0.45 560	0.41 566	0.34 541	0.28 529	0.20 565	0.20 565	0.26 566	0.25 571	0.23 564	0.22 570

psmorigin	0.25 519	0.16 507	0.35 535	0.17 232	0.13 479	0.24 491	0.14 183	0.34 498	0.34 464	0.41 560	0.55 562	0.41 552	0.38 560	0.35 546	0.28 529	0.11 466	0.15 548	0.11 474	0.11 488	0.12 489	0.17 554

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 549	0.24 555	0.30 516	0.36 574	0.16 529	0.36 556	0.31 568	0.34 498	0.43 522	0.41 560	0.46 550	0.38 538	0.30 538	0.35 546	0.29 538	0.19 560	0.20 565	0.26 566	0.29 579	0.18 555	0.19 563

Ntro	0.41 569	0.40 581	0.54 562	0.46 585	0.30 580	0.64 584	0.24 513	0.47 571	0.68 581	0.42 562	0.49 554	0.47 567	0.42 570	0.40 566	0.32 555	0.32 583	0.28 582	0.37 583	0.31 582	0.33 584	0.29 580

ACVNet-4b	0.39 566	0.53 586	0.56 564	0.45 582	0.24 569	0.46 571	0.18 395	0.50 574	0.64 576	0.42 562	0.45 547	0.60 579	0.27 513	0.34 541	0.24 494	0.33 584	0.14 544	0.48 587	0.42 589	0.31 582	0.27 579

RTS	0.46 576	0.19 535	3.33 612	0.25 530	0.15 515	0.72 591	0.21 477	0.37 529	0.78 593	0.42 562	0.44 545	0.31 503	0.43 573	0.55 586	0.37 567	0.10 434	0.09 469	0.13 509	0.13 521	0.15 532	0.15 536

RTSA	0.46 576	0.19 535	3.33 612	0.25 530	0.15 515	0.72 591	0.21 477	0.37 529	0.78 593	0.42 562	0.44 545	0.31 503	0.43 573	0.55 586	0.37 567	0.10 434	0.09 469	0.13 509	0.13 521	0.15 532	0.15 536

FBW_ROB	0.25 519	0.17 517	0.23 478	0.27 547	0.14 497	0.26 512	0.22 491	0.42 555	0.43 522	0.42 562	0.41 532	0.43 556	0.27 513	0.32 534	0.24 494	0.09 393	0.15 548	0.15 533	0.12 510	0.12 489	0.10 447

FCDSN-DC	0.33 557	0.28 564	0.28 501	0.30 564	0.24 569	0.39 564	0.28 549	0.43 561	0.42 513	0.44 567	0.53 560	0.51 571	0.42 570	0.37 555	0.30 545	0.21 568	0.20 565	0.27 569	0.26 572	0.25 572	0.25 574
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	0.24 512	0.12 446	0.16 365	0.15 79	0.09 254	0.34 548	0.19 439	0.35 513	0.32 448	0.44 567	0.38 510	0.53 575	0.36 556	0.36 550	0.26 515	0.13 509	0.13 534	0.13 509	0.13 521	0.11 472	0.11 471
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LSM	0.34 563	0.21 545	0.62 574	0.27 547	0.62 600	0.35 552	0.26 538	0.43 561	0.49 539	0.45 569	0.60 575	0.42 554	0.37 558	0.35 546	0.26 515	0.13 509	0.21 575	0.14 522	0.16 547	0.18 555	0.34 586

FC-DCNN v2	0.33 557	0.28 564	0.28 501	0.26 539	0.23 565	0.39 564	0.29 560	0.41 550	0.44 524	0.46 570	0.57 568	0.51 571	0.41 566	0.38 560	0.30 545	0.21 568	0.20 565	0.27 569	0.26 572	0.25 572	0.24 572

FC-DCNN	0.33 557	0.28 564	0.28 501	0.26 539	0.23 565	0.38 562	0.29 560	0.40 545	0.44 524	0.46 570	0.56 564	0.51 571	0.41 566	0.38 560	0.31 550	0.21 568	0.20 565	0.27 569	0.26 572	0.25 572	0.24 572

MFN_U_SF_RVC	0.33 557	0.22 549	0.58 569	0.31 566	0.15 515	0.36 556	0.17 346	0.54 583	0.46 535	0.47 572	0.56 564	0.58 578	0.39 561	0.36 550	0.38 570	0.15 534	0.15 548	0.18 553	0.21 562	0.16 544	0.16 545

aanetorigin	0.22 488	0.17 517	0.57 566	0.18 314	0.10 366	0.16 364	0.19 439	0.20 261	0.33 453	0.49 573	0.48 553	0.30 488	0.28 522	0.21 458	0.24 494	0.08 335	0.07 405	0.08 312	0.07 302	0.10 450	0.09 418

RainbowNet	0.54 583	0.61 590	0.71 590	0.57 589	0.43 587	0.66 586	0.37 580	0.60 591	0.87 597	0.51 574	0.67 577	0.63 581	0.47 576	0.50 578	0.44 581	0.47 592	0.48 598	0.53 591	0.41 588	0.53 591	0.41 592

MADNet+	0.76 594	0.72 596	3.76 615	0.67 591	0.41 585	0.99 605	0.97 613	0.72 594	0.75 591	0.52 575	0.58 572	0.64 583	0.68 594	0.89 606	1.04 612	0.35 585	0.36 589	0.28 576	0.23 569	0.38 586	0.33 585

MonStereo1	0.49 580	0.27 563	0.61 572	0.29 561	0.20 558	0.40 566	0.19 439	0.51 578	0.66 580	0.53 576	0.91 596	1.02 595	0.59 589	0.51 580	0.58 593	0.53 596	0.32 587	0.55 593	0.40 587	0.36 585	0.38 589

SGM-ForestM	0.33 557	0.12 446	0.17 388	0.16 155	0.11 422	0.42 569	0.20 460	0.43 561	0.53 556	0.53 576	0.57 568	1.41 608	0.44 575	0.42 573	0.29 538	0.14 530	0.16 553	0.16 541	0.16 547	0.12 489	0.13 506

MeshStereo	0.27 539	0.13 474	0.18 422	0.15 79	0.11 422	0.33 544	0.24 513	0.41 550	0.36 483	0.53 576	0.58 572	0.67 585	0.41 566	0.36 550	0.27 521	0.14 530	0.13 534	0.13 509	0.11 488	0.11 472	0.11 471
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
PVD	0.40 568	0.21 545	0.40 543	0.32 569	0.23 565	0.30 538	0.45 591	0.53 582	0.97 600	0.55 579	0.80 591	0.54 576	0.60 590	0.53 583	0.40 573	0.19 560	0.14 544	0.17 544	0.14 527	0.24 570	0.32 584

anonymity	0.53 582	0.58 587	0.66 577	0.41 578	0.61 599	0.54 577	0.41 585	0.57 585	0.41 511	0.56 580	0.50 556	0.50 570	0.55 583	0.59 591	0.50 588	0.58 599	0.50 602	0.51 589	0.51 596	0.52 589	0.58 597

MFMNet_re	0.65 587	0.66 594	0.66 577	0.51 586	0.69 604	0.70 589	0.58 597	0.65 593	0.75 591	0.61 581	0.73 585	0.63 581	0.68 594	0.65 594	0.60 595	0.66 604	0.58 611	0.63 594	0.59 599	0.68 600	0.69 607

ACVNet_1	0.45 575	0.51 585	0.61 572	0.45 582	0.28 576	0.50 573	0.28 549	0.58 590	0.71 585	0.63 582	0.59 574	0.74 590	0.50 579	0.50 578	0.36 563	0.26 580	0.25 579	0.39 584	0.29 579	0.32 583	0.25 574

TorneroNet-64	0.76 594	0.73 597	0.77 593	0.78 596	0.58 598	0.94 604	0.58 597	0.85 598	1.26 605	0.67 583	0.88 594	1.41 608	0.76 598	0.87 603	0.68 599	0.49 594	0.46 593	0.73 598	0.59 599	0.68 600	0.54 596

SGM+DAISY	0.57 585	0.58 587	0.67 581	0.41 578	0.55 593	0.68 588	0.51 593	0.57 585	0.46 535	0.67 583	0.70 582	0.69 588	0.57 587	0.64 593	0.58 593	0.59 600	0.49 599	0.50 588	0.50 595	0.52 589	0.59 600

SPS-STEREO	0.58 586	0.59 589	0.66 577	0.45 582	0.55 593	0.65 585	0.44 590	0.63 592	0.51 547	0.69 585	0.65 576	0.66 584	0.58 588	0.62 592	0.62 596	0.62 602	0.47 597	0.51 589	0.49 593	0.55 592	0.58 597
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	0.73 593	0.46 584	1.21 604	0.52 587	0.47 589	2.16 615	0.67 603	0.78 595	0.72 586	0.70 586	0.79 590	1.21 601	0.84 601	1.06 612	1.04 612	0.40 587	0.28 582	0.33 581	0.33 584	0.30 579	0.34 586

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 573	0.39 580	0.56 564	0.40 577	0.20 558	0.66 586	0.33 577	0.54 583	0.72 586	0.71 587	0.72 584	0.62 580	0.55 583	0.52 581	0.47 585	0.20 565	0.19 564	0.29 577	0.30 581	0.24 570	0.19 563

ELAS	0.42 571	0.29 571	0.34 529	0.28 554	0.24 569	0.63 583	0.37 580	0.52 579	0.52 553	0.72 588	0.82 592	0.68 587	0.56 585	0.52 581	0.45 584	0.22 572	0.21 575	0.27 569	0.26 572	0.26 576	0.26 577
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	7.92 619	0.32 574	152.98 640	0.20 432	0.10 366	0.22 469	0.17 346	0.23 322	0.60 567	0.73 589	0.67 577	0.41 552	0.51 581	0.24 495	0.41 575	0.08 335	0.07 405	0.09 397	0.07 302	0.12 489	0.11 471

NVStereoNet_ROB	0.47 578	0.37 578	0.47 555	0.42 580	0.29 579	0.35 552	0.35 578	0.50 574	0.61 569	0.73 589	0.94 597	0.70 589	0.68 594	0.48 577	0.62 596	0.22 572	0.33 588	0.34 582	0.34 586	0.30 579	0.31 583
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficient	0.30 549	0.24 555	1.18 603	0.18 314	0.10 366	0.20 444	0.20 460	0.21 279	0.61 569	0.74 591	0.56 564	0.30 488	0.40 565	0.23 484	0.32 555	0.09 393	0.07 405	0.08 312	0.07 302	0.11 472	0.10 447

MANE	0.47 578	0.28 564	0.28 501	0.27 547	0.24 569	0.50 573	0.32 576	0.57 585	0.62 572	0.74 591	1.20 610	1.21 601	0.64 592	0.54 585	0.39 571	0.22 572	0.20 565	0.27 569	0.31 582	0.26 576	0.25 574

ELAS_RVC	0.42 571	0.29 571	0.33 526	0.28 554	0.24 569	0.56 579	0.38 582	0.50 574	0.61 569	0.74 591	0.76 588	0.67 585	0.56 585	0.55 586	0.42 577	0.22 572	0.21 575	0.27 569	0.26 572	0.27 578	0.26 577
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	0.66 588	0.62 591	0.69 585	0.72 592	0.51 590	0.60 581	0.51 593	0.92 599	0.84 595	0.75 594	1.02 601	0.81 591	0.78 599	0.80 597	0.50 588	0.43 588	0.46 593	0.72 596	0.48 591	0.55 592	0.40 590

IMH-64	0.66 588	0.62 591	0.69 585	0.72 592	0.51 590	0.60 581	0.51 593	0.92 599	0.84 595	0.75 594	1.02 601	0.81 591	0.78 599	0.80 597	0.50 588	0.43 588	0.46 593	0.72 596	0.48 591	0.55 592	0.40 590

TorneroNet	0.83 598	0.75 598	0.83 597	0.85 599	0.63 601	1.03 608	0.65 601	0.96 603	1.14 603	0.80 596	1.10 606	1.36 606	0.88 603	0.95 608	0.82 607	0.57 597	0.49 599	0.79 604	0.66 604	0.74 606	0.64 606

IMH	0.72 591	0.65 593	0.70 588	0.77 594	0.54 592	0.71 590	0.56 596	0.99 607	1.08 601	0.82 597	1.09 604	0.89 593	0.88 603	0.88 605	0.53 592	0.44 591	0.50 602	0.75 599	0.51 596	0.58 595	0.42 593

BEATNet-Init1	0.54 583	0.28 564	0.68 584	0.31 566	0.21 561	0.85 599	0.31 568	0.57 585	0.69 584	0.89 598	1.00 600	2.17 615	0.66 593	0.58 590	0.44 581	0.19 560	0.18 559	0.23 563	0.22 565	0.22 561	0.21 567

WAO-7	0.80 596	0.78 599	0.57 566	0.85 599	0.67 603	0.76 595	0.69 606	1.07 609	1.30 607	0.90 599	1.20 610	1.05 597	0.93 605	0.71 595	0.68 599	0.60 601	0.62 612	0.67 595	0.68 605	0.64 596	0.59 600

ACVNet_2	0.67 590	0.68 595	0.70 588	0.64 590	0.41 585	0.75 594	0.50 592	0.98 605	1.38 610	0.90 599	1.09 604	1.04 596	0.74 597	0.55 586	0.48 586	0.43 588	0.40 591	0.53 591	0.45 590	0.48 588	0.36 588

WAO-6	0.82 597	0.81 600	0.63 576	0.87 601	0.63 601	0.79 596	0.60 599	0.98 605	1.52 614	0.91 601	0.97 599	1.08 598	1.04 609	0.72 596	0.70 602	0.72 605	0.49 599	0.91 607	0.71 606	0.70 602	0.59 600

PWCK	0.72 591	0.95 605	0.99 601	0.77 594	0.32 581	0.79 596	0.38 582	0.92 599	0.90 598	0.96 602	0.76 588	0.97 594	0.62 591	0.87 603	0.68 599	0.73 606	0.46 593	0.76 601	0.49 593	0.71 603	0.44 594

LVE	0.84 599	0.87 603	0.86 598	0.81 597	0.56 595	1.09 610	0.66 602	1.07 609	1.45 612	0.97 603	1.23 612	1.11 599	0.86 602	0.84 600	0.72 603	0.49 594	0.56 608	0.76 601	0.60 601	0.66 598	0.60 603

UNDER WATER	0.99 605	1.00 607	1.47 607	1.00 606	0.71 607	1.18 612	0.86 609	0.81 597	1.09 602	1.02 604	0.90 595	1.53 612	1.26 615	1.06 612	1.02 611	0.79 609	0.54 605	1.02 609	0.88 611	0.83 608	0.75 608

UNDER WATER-64	0.97 603	0.96 606	1.48 608	0.88 602	0.57 596	1.24 613	0.90 611	0.78 595	0.96 599	1.05 605	0.85 593	1.56 613	1.26 615	0.97 610	0.99 610	0.88 611	0.57 610	1.04 611	0.88 611	0.81 607	0.75 608

ktn	1.02 606	1.23 610	0.82 595	1.24 611	0.86 610	1.00 607	0.86 609	0.96 603	1.37 609	1.05 605	1.12 607	1.16 600	1.06 610	0.95 608	0.62 596	1.28 616	0.71 614	1.39 616	0.83 610	1.06 612	0.77 610

WAO-8	0.92 601	0.83 601	0.67 581	0.94 604	0.70 605	0.92 602	0.68 604	1.08 611	1.80 617	1.06 607	1.42 614	1.29 603	1.08 611	0.86 601	0.80 605	0.74 607	0.54 605	0.86 605	0.75 607	0.71 603	0.63 604

Venus	0.92 601	0.83 601	0.67 581	0.94 604	0.70 605	0.92 602	0.68 604	1.08 611	1.80 617	1.06 607	1.42 614	1.29 603	1.08 611	0.86 601	0.80 605	0.74 607	0.54 605	0.86 605	0.75 607	0.71 603	0.63 604

TCMNet-wrong-test	3.69 613	5.54 625	3.91 616	12.22 625	11.75 627	4.77 617	3.86 619	1.08 611	0.74 590	1.13 609	2.21 618	6.16 622	0.53 582	3.43 619	2.33 617	0.90 612	0.20 565	1.85 619	1.69 618	5.71 623	3.79 623

Dean	0.88 600	0.88 604	0.81 594	0.82 598	0.57 596	0.91 601	0.62 600	1.17 615	1.71 615	1.15 610	1.16 608	1.31 605	1.00 608	0.82 599	0.83 608	0.57 597	0.56 608	0.78 603	0.65 602	0.67 599	0.58 597

KSHMR	1.10 607	1.19 609	0.90 600	1.26 612	1.00 612	0.99 605	0.96 612	1.13 614	1.35 608	1.16 611	1.28 613	1.40 607	0.97 607	1.03 611	0.93 609	1.03 614	1.08 616	1.20 613	1.03 615	1.03 611	0.98 613

notaker	0.98 604	1.13 608	1.02 602	1.14 609	0.81 608	0.73 593	0.69 606	0.94 602	1.15 604	1.19 612	1.19 609	1.41 608	1.17 614	1.10 614	0.74 604	0.82 610	0.64 613	1.18 612	0.79 609	1.02 610	0.82 611

tt	4.65 614	0.07 142	3.54 614	2.01 614	1.55 614	10.25 622	16.66 623	8.90 627	5.03 620	1.33 613	0.96 598	4.71 618	4.74 619	3.33 618	5.86 621	6.06 626	10.30 630	1.87 620	2.09 620	2.61 617	1.19 616

DPSimNet_ROB	1.14 608	1.25 611	0.87 599	1.15 610	0.90 611	1.15 611	1.18 614	1.20 616	1.26 605	1.45 614	1.05 603	1.44 611	1.13 613	0.92 607	1.70 615	1.47 617	0.52 604	1.22 614	1.04 616	0.92 609	1.03 614

HanzoNet	1.31 609	1.29 612	1.22 605	1.13 608	0.85 609	1.05 609	0.84 608	1.06 608	1.47 613	1.66 615	1.63 616	2.48 617	1.78 617	1.63 616	1.69 614	1.27 615	0.80 615	1.32 615	1.02 614	1.07 613	0.90 612

JetRed	1.66 610	1.51 613	3.09 611	0.93 603	1.21 613	5.28 618	1.61 618	1.29 617	1.42 611	1.84 616	1.77 617	1.59 614	0.95 606	1.43 615	2.51 619	0.91 613	1.61 617	0.93 608	0.91 613	1.36 614	1.03 614

coex-ft	3.24 612	0.35 577	57.83 639	0.18 314	0.13 479	0.27 521	0.23 503	0.28 418	0.72 586	1.89 617	0.70 582	0.43 556	0.47 576	0.29 522	0.43 578	0.09 393	0.09 469	0.12 495	0.09 419	0.14 520	0.14 522

MADNet++	1.97 611	1.75 614	1.66 609	1.83 613	1.69 615	2.38 616	1.45 617	2.36 618	2.11 619	2.58 618	2.37 619	2.25 616	2.21 618	2.28 617	2.36 618	1.87 618	1.67 618	1.53 617	1.34 617	1.87 615	1.78 617

LE_ROB	0.50 581	0.07 142	0.14 286	0.15 79	0.08 140	0.26 512	0.17 346	0.23 322	1.71 615	4.68 619	0.67 577	0.46 564	0.47 576	0.21 458	0.30 545	0.07 271	0.06 334	0.06 122	0.06 206	0.08 352	0.06 224

DPSMNet_ROB	8.06 620	4.50 618	8.69 625	5.36 620	10.74 624	8.32 620	22.71 626	5.47 621	13.38 627	5.13 620	9.98 624	5.10 619	10.47 626	5.53 621	12.77 627	3.80 624	8.00 625	3.49 621	6.95 624	3.75 622	7.09 625

DGTPSM_ROB	8.06 620	4.50 618	8.69 625	5.34 618	10.73 623	8.32 620	22.71 626	5.47 621	13.38 627	5.13 620	9.98 624	5.10 619	10.47 626	5.53 621	12.77 627	3.79 623	8.00 625	3.49 621	6.95 624	3.74 621	7.09 625

USTest	6.16 615	2.65 617	2.79 610	6.48 621	7.21 621	14.33 625	21.38 625	6.98 626	9.55 625	5.35 622	6.12 620	5.71 621	7.69 622	6.31 623	6.75 622	1.97 619	3.38 624	1.63 618	2.14 621	2.49 616	2.35 618

xxxxx1	7.75 616	5.06 622	7.26 618	3.15 615	3.91 617	16.37 626	22.88 628	5.87 623	8.68 622	7.99 623	8.55 621	9.13 625	8.46 623	10.05 625	10.47 623	2.43 620	2.48 620	3.56 623	12.26 627	3.48 618	3.02 620

tt_ll	7.75 616	5.06 622	7.26 618	3.15 615	3.91 617	16.37 626	22.88 628	5.87 623	8.68 622	7.99 623	8.55 621	9.13 625	8.46 623	10.05 625	10.47 623	2.43 620	2.48 620	3.56 623	12.26 627	3.48 618	3.02 620

ff	7.75 616	5.06 622	7.26 618	3.15 615	3.91 617	16.37 626	22.88 628	5.87 623	8.68 622	7.99 623	8.55 621	9.13 625	8.46 623	10.05 625	10.47 623	2.43 620	2.48 620	3.56 623	12.26 627	3.48 618	3.02 620

Anonymous_1	10.87 626	7.82 626	7.41 621	10.29 622	10.08 622	18.64 630	26.11 631	11.02 630	13.45 629	9.43 626	10.10 626	9.73 628	11.31 628	10.69 628	12.47 626	6.42 627	8.38 627	5.70 626	10.22 626	11.41 627	6.65 624

DPSM_ROB	11.10 627	8.47 627	7.95 622	10.84 623	11.58 625	19.10 631	26.50 634	12.02 631	14.09 630	10.38 627	10.91 627	10.39 629	11.92 629	11.67 629	13.39 629	6.99 628	8.79 628	5.82 627	6.92 622	6.97 624	7.31 627

DPSM	11.10 627	8.47 627	7.95 622	10.84 623	11.58 625	19.10 631	26.50 634	12.02 631	14.09 630	10.38 627	10.91 627	10.39 629	11.92 629	11.67 629	13.39 629	6.99 628	8.79 628	5.82 627	6.92 622	6.97 624	7.31 627

LRCNet_RVC	10.76 625	13.97 630	7.97 624	19.07 629	2.04 616	0.35 552	0.31 568	5.29 619	0.48 538	13.02 629	17.65 630	8.69 624	5.73 620	4.78 620	2.22 616	23.53 637	2.69 623	27.60 640	25.75 640	17.60 634	16.54 637

HaxPig	15.73 629	18.55 637	19.19 633	16.92 628	15.89 630	7.80 619	7.57 620	13.37 633	10.80 626	15.40 630	14.87 629	15.95 631	14.81 631	15.67 631	15.97 633	18.96 636	16.72 631	19.47 636	18.10 638	19.45 637	19.06 638

PML	8.57 622	9.39 629	6.24 617	5.34 618	6.36 620	13.21 624	20.99 624	5.35 620	6.68 621	17.75 631	26.46 641	7.58 623	6.08 621	7.89 624	5.76 620	5.33 625	1.83 619	5.95 629	1.93 619	8.75 626	2.53 619

RSGM-EC	20.15 630	4.62 620	0.75 591	16.73 626	16.97 631	21.10 633	26.46 632	10.37 628	14.13 632	18.18 632	21.56 633	22.31 639	22.50 633	21.80 633	15.71 631	62.36 640	33.86 640	20.06 637	18.04 636	19.30 635	16.22 635

acva	20.15 630	4.62 620	0.75 591	16.73 626	16.97 631	21.10 633	26.46 632	10.37 628	14.13 632	18.18 632	21.56 633	22.31 639	22.50 633	21.80 633	15.71 631	62.36 640	33.86 640	20.06 637	18.04 636	19.30 635	16.22 635

MEDIAN_ROB	20.38 632	24.05 638	23.36 636	21.18 630	21.62 633	10.51 623	8.17 621	17.68 634	15.46 634	20.04 634	19.65 631	20.30 632	20.16 632	21.17 632	21.03 634	23.81 638	21.77 638	24.98 639	23.75 639	25.01 638	23.94 639

RAFT-FEzeroshot	22.33 633	17.12 632	15.83 627	21.95 632	23.32 636	38.31 636	53.41 640	23.99 636	28.43 637	20.66 635	21.84 635	21.02 635	24.05 638	23.33 635	27.09 639	14.06 631	17.69 633	11.70 631	13.95 632	14.05 630	14.76 631

RAFT-FE	22.33 633	17.12 632	15.83 627	21.95 632	23.32 636	38.31 636	53.41 640	23.99 636	28.43 637	20.66 635	21.84 635	21.02 635	24.05 638	23.33 635	27.09 639	14.06 631	17.69 633	11.70 631	13.95 632	14.05 630	14.76 631

CasAABBNet	22.33 633	17.11 631	15.84 629	21.94 631	23.28 635	38.30 635	53.40 639	24.05 638	28.44 639	20.66 635	21.86 637	21.03 637	24.04 637	23.35 637	27.03 638	14.06 631	17.69 633	11.70 631	13.94 631	14.04 629	14.76 631

Selective-RAFT-Error	22.39 637	17.14 635	16.01 631	22.00 634	23.34 638	38.37 638	53.36 638	24.24 641	28.53 641	20.80 638	21.94 639	20.94 634	24.02 636	23.48 640	27.33 641	14.07 634	17.70 636	11.70 631	13.93 630	14.05 630	14.83 634

LSM0	22.80 638	17.22 636	19.17 632	22.12 636	28.90 640	38.38 639	53.27 636	24.21 640	28.36 636	20.84 639	21.11 632	21.63 638	24.25 640	23.42 638	26.98 637	14.08 635	17.39 632	11.72 635	13.98 634	14.22 633	14.66 630

FlowAnything	22.34 636	17.13 634	15.98 630	22.00 634	23.23 634	38.39 640	53.32 637	24.19 639	28.48 640	21.00 640	21.93 638	20.83 633	23.97 635	23.44 639	26.83 636	14.04 630	17.80 637	11.63 630	14.08 635	14.00 628	14.65 629

AVERAGE_ROB	24.89 639	29.12 639	27.98 637	24.83 637	24.59 639	17.82 629	11.61 622	21.45 635	19.91 635	25.04 641	24.38 640	25.06 641	25.31 641	24.69 641	22.86 635	29.74 639	27.09 639	28.97 641	27.94 641	30.07 639	29.35 640

ccccc		285.89 641		366.70 641	366.78 642	118.88 642		113.97 643		125.77 642		120.54 643		252.62 643		382.79 643	352.84 643	254.30 643	222.62 643	426.61 643

test_example2	97.69 640	92.93 640	45.57 638	96.02 638	109.84 641	88.44 641	93.70 642	25.54 642	94.63 642	130.46 643	126.87 642	58.93 642	75.48 642	87.99 642	77.94 642	150.16 642	221.11 642	76.29 642	98.21 642	108.42 642	95.33 641

Low-res two-view benchmark