Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

LG-Stereo_L2	0.07 3	0.05 18	0.10 121	0.14 37	0.06 14	0.07 27	0.12 82	0.09 12	0.10 41	0.06 12	0.04 1	0.05 3	0.05 15	0.08 17	0.08 14	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 19	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 3	0.05 18	0.11 170	0.14 37	0.06 14	0.07 27	0.12 82	0.09 12	0.08 13	0.05 2	0.04 1	0.05 3	0.04 1	0.08 17	0.08 14	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 19	0.04 33

MLG-Stereo_test3	0.07 3	0.05 18	0.10 121	0.15 79	0.06 14	0.07 27	0.10 31	0.08 6	0.06 4	0.06 12	0.04 1	0.06 22	0.06 46	0.08 17	0.10 128	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.06 228

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 18	0.08 25	0.17 234	0.05 1	0.07 27	0.11 54	0.09 12	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 22	0.05 15	0.09 38	0.09 51	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 19	0.05 129

MLG-Stereo	0.07 3	0.05 18	0.09 80	0.17 234	0.05 1	0.07 27	0.11 54	0.08 6	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 22	0.05 15	0.10 76	0.09 51	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 19	0.05 129

LGtest1	0.07 3	0.05 18	0.11 170	0.15 79	0.06 14	0.07 27	0.09 18	0.08 6	0.06 4	0.06 12	0.04 1	0.06 22	0.07 123	0.10 76	0.09 51	0.07 275	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.06 216	0.06 228

BPD-Stereo	0.07 3	0.04 1	0.08 25	0.15 79	0.07 76	0.07 27	0.14 185	0.07 2	0.10 41	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 46	0.07 3	0.09 51	0.04 6	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.04 19	0.04 33

252Zero-FE	0.08 51	0.04 1	0.10 121	0.13 10	0.07 76	0.13 272	0.11 54	0.13 75	0.14 160	0.07 45	0.05 7	0.06 22	0.05 15	0.09 38	0.10 128	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.06 228

AdaDepth	0.07 3	0.06 66	0.07 5	0.18 316	0.06 14	0.11 188	0.11 54	0.10 19	0.08 13	0.06 12	0.05 7	0.07 81	0.06 46	0.09 38	0.10 128	0.04 6	0.05 179	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.04 33

MLG-Stereo_test2	0.07 3	0.04 1	0.10 121	0.15 79	0.06 14	0.07 27	0.11 54	0.09 12	0.04 2	0.06 12	0.05 7	0.06 22	0.04 1	0.08 17	0.09 51	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.05 112	0.05 129

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 25	0.13 10	0.05 1	0.09 97	0.13 127	0.06 1	0.09 28	0.05 2	0.05 7	0.06 22	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.04 33

EGLCR-Stereo	0.08 51	0.05 18	0.08 25	0.14 37	0.07 76	0.11 188	0.12 82	0.11 35	0.16 209	0.06 12	0.05 7	0.07 81	0.05 15	0.10 76	0.11 201	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.04 19	0.04 33

DispViT+	0.08 51	0.08 267	0.13 244	0.15 79	0.07 76	0.08 55	0.09 18	0.14 93	0.09 28	0.09 117	0.06 13	0.06 22	0.07 123	0.10 76	0.12 269	0.06 121	0.05 179	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.05 129

Pro-Stereo	0.07 3	0.05 18	0.08 25	0.15 79	0.08 142	0.08 55	0.12 82	0.07 2	0.08 13	0.06 12	0.06 13	0.05 3	0.05 15	0.09 38	0.08 14	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.04 19	0.04 33

IGEV-FE	0.09 101	0.05 18	0.13 244	0.14 37	0.08 142	0.12 234	0.13 127	0.17 187	0.11 69	0.10 151	0.06 13	0.09 155	0.06 46	0.11 129	0.09 51	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.06 208	0.05 112	0.05 129

DDF-Stereo	0.08 51	0.05 18	0.10 121	0.15 79	0.10 370	0.05 3	0.13 127	0.09 12	0.14 160	0.06 12	0.06 13	0.07 81	0.06 46	0.09 38	0.10 128	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.04 41	0.08 356	0.05 129

MonStereo	0.07 3	0.06 66	0.06 1	0.15 79	0.05 1	0.08 55	0.10 31	0.15 122	0.15 181	0.05 2	0.06 13	0.05 3	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 66	0.06 1	0.15 79	0.05 1	0.08 55	0.10 31	0.15 122	0.15 181	0.05 2	0.06 13	0.05 3	0.06 46	0.07 3	0.10 128	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-mixall	0.07 3	0.04 1	0.09 80	0.13 10	0.06 14	0.06 10	0.08 7	0.12 55	0.07 9	0.06 12	0.06 13	0.05 3	0.06 46	0.09 38	0.09 51	0.06 121	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.05 112	0.05 129

zero-FE	0.08 51	0.05 18	0.10 121	0.15 79	0.10 370	0.05 3	0.13 127	0.09 12	0.14 160	0.07 45	0.06 13	0.07 81	0.06 46	0.09 38	0.10 128	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.04 41	0.08 356	0.05 129

asda	0.07 3	0.08 267	0.08 25	0.16 157	0.07 76	0.06 10	0.10 31	0.16 152	0.11 69	0.06 12	0.06 13	0.05 3	0.06 46	0.10 76	0.10 128	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.03 1

2.5w	0.07 3	0.07 145	0.08 25	0.16 157	0.06 14	0.08 55	0.12 82	0.10 19	0.10 41	0.07 45	0.06 13	0.09 155	0.06 46	0.08 17	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	0.07 145	0.08 25	0.16 157	0.07 76	0.07 27	0.09 18	0.16 152	0.10 41	0.07 45	0.06 13	0.06 22	0.06 46	0.09 38	0.10 128	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

111111	0.07 3	0.05 18	0.10 121	0.17 234	0.06 14	0.05 3	0.10 31	0.11 35	0.10 41	0.06 12	0.06 13	0.07 81	0.05 15	0.08 17	0.09 51	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.07 290	0.06 228

LG-G_1	0.07 3	0.04 1	0.11 170	0.15 79	0.06 14	0.09 97	0.08 7	0.08 6	0.06 4	0.06 12	0.06 13	0.07 81	0.07 123	0.11 129	0.08 14	0.07 275	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.06 228

LG-G	0.07 3	0.04 1	0.11 170	0.15 79	0.06 14	0.09 97	0.08 7	0.08 6	0.06 4	0.06 12	0.06 13	0.07 81	0.07 123	0.11 129	0.08 14	0.07 275	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.06 228

StereoAnything_RVC	0.07 3	0.16 511	0.17 392	0.11 1	0.05 1	0.06 10	0.11 54	0.08 6	0.08 13	0.06 12	0.06 13	0.05 3	0.05 15	0.09 38	0.08 14	0.08 339	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.05 112	0.04 33

MonSter	0.07 3	0.06 66	0.06 1	0.15 79	0.05 1	0.08 55	0.10 31	0.15 122	0.15 181	0.05 2	0.06 13	0.05 3	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

tt45	0.09 101	0.06 66	0.11 170	0.15 79	0.07 76	0.12 234	0.15 261	0.13 75	0.12 101	0.09 117	0.06 13	0.08 123	0.06 46	0.13 271	0.10 128	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.05 112	0.06 228

dual_stereo	0.07 3	0.05 18	0.08 25	0.15 79	0.05 1	0.05 3	0.13 127	0.12 55	0.08 13	0.07 45	0.06 13	0.05 3	0.05 15	0.07 3	0.09 51	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 19	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 19	0.09 28	0.06 12	0.06 13	0.06 22	0.06 46	0.06 1	0.09 51	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.06 216	0.06 228

RSM++	0.08 51	0.06 66	0.09 80	0.17 234	0.07 76	0.09 97	0.12 82	0.11 35	0.11 69	0.08 81	0.06 13	0.07 81	0.05 15	0.10 76	0.09 51	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.05 112	0.03 1

MyStereo07	0.10 166	0.07 145	0.10 121	0.17 234	0.09 257	0.14 314	0.17 350	0.15 122	0.15 181	0.09 117	0.06 13	0.06 22	0.07 123	0.12 215	0.09 51	0.06 121	0.05 179	0.08 315	0.07 305	0.06 216	0.06 228

ff7	0.09 101	0.07 145	0.11 170	0.16 157	0.09 257	0.11 188	0.15 261	0.16 152	0.12 101	0.10 151	0.06 13	0.06 22	0.06 46	0.11 129	0.09 51	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.05 112	0.06 228

IGEVStereo-DCA	0.09 101	0.07 145	0.11 170	0.16 157	0.10 370	0.11 188	0.15 261	0.16 152	0.12 101	0.10 151	0.06 13	0.08 123	0.06 46	0.10 76	0.09 51	0.06 121	0.05 179	0.06 123	0.05 133	0.05 112	0.06 228

ffff	0.09 101	0.07 145	0.11 170	0.16 157	0.09 257	0.11 188	0.15 261	0.16 152	0.12 101	0.10 151	0.06 13	0.06 22	0.06 46	0.11 129	0.09 51	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.05 112	0.06 228

rrr	0.09 101	0.07 145	0.13 244	0.16 157	0.10 370	0.11 188	0.15 261	0.16 152	0.15 181	0.10 151	0.06 13	0.08 123	0.06 46	0.10 76	0.09 51	0.06 121	0.05 179	0.06 123	0.05 133	0.05 112	0.06 228

11t	0.09 101	0.07 145	0.11 170	0.16 157	0.09 257	0.11 188	0.15 261	0.16 152	0.12 101	0.10 151	0.06 13	0.06 22	0.06 46	0.11 129	0.09 51	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.05 112	0.06 228

IGEV_Zeroshot_test	0.09 101	0.05 18	0.13 244	0.14 37	0.08 142	0.12 234	0.13 127	0.17 187	0.11 69	0.10 151	0.06 13	0.09 155	0.06 46	0.11 129	0.09 51	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.06 208	0.05 112	0.05 129

anonymousdsp	0.09 101	0.07 145	0.11 170	0.17 234	0.09 257	0.11 188	0.15 261	0.16 152	0.12 101	0.10 151	0.06 13	0.06 22	0.06 46	0.11 129	0.09 51	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.05 112	0.06 228

ProNet	0.09 101	0.07 145	0.11 170	0.17 234	0.08 142	0.11 188	0.15 261	0.15 122	0.12 101	0.10 151	0.06 13	0.07 81	0.06 46	0.11 129	0.09 51	0.05 33	0.05 179	0.06 123	0.05 133	0.04 19	0.06 228

ccc-4	0.09 101	0.07 145	0.11 170	0.16 157	0.09 257	0.11 188	0.15 261	0.16 152	0.12 101	0.10 151	0.06 13	0.06 22	0.06 46	0.11 129	0.09 51	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.05 112	0.06 228

IGEV-Stereo	0.09 101	0.07 145	0.11 170	0.17 234	0.09 257	0.11 188	0.15 261	0.16 152	0.12 101	0.10 151	0.06 13	0.06 22	0.06 46	0.11 129	0.09 51	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.05 112	0.06 228
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
WQFJA1++	0.08 51	0.04 1	0.11 170	0.14 37	0.07 76	0.11 188	0.11 54	0.12 55	0.07 9	0.07 45	0.07 44	0.07 81	0.06 46	0.10 76	0.10 128	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.06 216	0.06 228

BStereo	0.08 51	0.06 66	0.17 392	0.15 79	0.08 142	0.08 55	0.09 18	0.15 122	0.16 209	0.06 12	0.07 44	0.07 81	0.05 15	0.09 38	0.11 201	0.04 6	0.05 179	0.05 33	0.07 305	0.04 19	0.05 129

MatchStereo	0.07 3	0.04 1	0.08 25	0.14 37	0.06 14	0.05 3	0.12 82	0.12 55	0.09 28	0.07 45	0.07 44	0.04 1	0.04 1	0.09 38	0.09 51	0.06 121	0.05 179	0.05 33	0.03 1	0.04 19	0.05 129

Wave_Phase_stereo	0.09 101	0.06 66	0.17 392	0.15 79	0.08 142	0.11 188	0.09 18	0.18 215	0.16 209	0.06 12	0.07 44	0.07 81	0.05 15	0.09 38	0.11 201	0.04 6	0.05 179	0.05 33	0.07 305	0.04 19	0.05 129

BridgeDepth_RVC	0.07 3	0.04 1	0.09 80	0.11 1	0.05 1	0.10 144	0.10 31	0.14 93	0.09 28	0.06 12	0.07 44	0.06 22	0.08 165	0.07 3	0.10 128	0.06 121	0.04 23	0.04 1	0.04 41	0.05 112	0.04 33
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 51	0.04 1	0.10 121	0.13 10	0.06 14	0.10 144	0.13 127	0.13 75	0.08 13	0.06 12	0.07 44	0.06 22	0.08 165	0.10 76	0.11 201	0.06 121	0.05 179	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.05 129

HiDET	0.08 51	0.05 18	0.10 121	0.13 10	0.06 14	0.09 97	0.12 82	0.12 55	0.12 101	0.07 45	0.07 44	0.07 81	0.07 123	0.11 129	0.11 201	0.06 121	0.05 179	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 33

VIP-Stereo	0.07 3	0.07 145	0.08 25	0.15 79	0.06 14	0.11 188	0.10 31	0.11 35	0.11 69	0.06 12	0.07 44	0.06 22	0.05 15	0.10 76	0.08 14	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.03 1	0.03 1

BridgeDepth	0.07 3	0.07 145	0.08 25	0.18 316	0.06 14	0.07 27	0.11 54	0.10 19	0.06 4	0.04 1	0.07 44	0.10 188	0.09 195	0.08 17	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
Wavelet-MonSter	0.07 3	0.05 18	0.07 5	0.16 157	0.06 14	0.07 27	0.11 54	0.10 19	0.08 13	0.06 12	0.07 44	0.07 81	0.07 123	0.09 38	0.09 51	0.04 6	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Replicate-Monster	0.07 3	0.05 18	0.09 80	0.14 37	0.06 14	0.09 97	0.09 18	0.14 93	0.12 101	0.05 2	0.07 44	0.06 22	0.06 46	0.08 17	0.10 128	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 19	0.04 33

S2M2_XL	0.08 51	0.06 66	0.12 209	0.12 5	0.08 142	0.09 97	0.09 18	0.07 2	0.07 9	0.08 81	0.07 44	0.07 81	0.06 46	0.09 38	0.09 51	0.08 339	0.06 338	0.07 228	0.06 208	0.08 356	0.06 228
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.07 3	0.08 267	0.08 25	0.16 157	0.07 76	0.08 55	0.08 7	0.11 35	0.08 13	0.07 45	0.07 44	0.06 22	0.06 46	0.10 76	0.09 51	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 41	0.04 19	0.03 1

qwe	0.08 51	0.08 267	0.07 5	0.15 79	0.06 14	0.07 27	0.10 31	0.18 215	0.12 101	0.07 45	0.07 44	0.06 22	0.06 46	0.10 76	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	0.08 267	0.09 80	0.15 79	0.06 14	0.08 55	0.08 7	0.14 93	0.08 13	0.07 45	0.07 44	0.06 22	0.06 46	0.12 215	0.10 128	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.03 1

4.5w_new	0.07 3	0.08 267	0.09 80	0.15 79	0.06 14	0.08 55	0.08 7	0.14 93	0.08 13	0.07 45	0.07 44	0.06 22	0.06 46	0.12 215	0.10 128	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 3	0.08 267	0.09 80	0.15 79	0.06 14	0.08 55	0.08 7	0.14 93	0.08 13	0.07 45	0.07 44	0.06 22	0.06 46	0.12 215	0.10 128	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.03 1

4w-stereo	0.07 3	0.08 267	0.08 25	0.16 157	0.07 76	0.07 27	0.08 7	0.11 35	0.09 28	0.07 45	0.07 44	0.05 3	0.06 46	0.09 38	0.10 128	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 41	0.04 19	0.03 1

3.25w_new	0.07 3	0.06 66	0.08 25	0.15 79	0.06 14	0.10 144	0.07 3	0.12 55	0.11 69	0.08 81	0.07 44	0.07 81	0.06 46	0.11 129	0.10 128	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 66	0.08 25	0.15 79	0.06 14	0.10 144	0.07 3	0.12 55	0.11 69	0.08 81	0.07 44	0.07 81	0.06 46	0.11 129	0.10 128	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 33

3.5w_stereo	0.07 3	0.07 145	0.07 5	0.15 79	0.07 76	0.09 97	0.06 1	0.14 93	0.11 69	0.08 81	0.07 44	0.06 22	0.07 123	0.10 76	0.09 51	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 51	0.09 339	0.10 121	0.17 234	0.07 76	0.08 55	0.11 54	0.20 264	0.13 138	0.06 12	0.07 44	0.05 3	0.06 46	0.08 17	0.09 51	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.03 1

2w_stereo	0.08 51	0.08 267	0.09 80	0.16 157	0.06 14	0.09 97	0.10 31	0.20 264	0.15 181	0.08 81	0.07 44	0.06 22	0.06 46	0.06 1	0.10 128	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 41	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 3	0.06 66	0.06 1	0.15 79	0.06 14	0.08 55	0.09 18	0.13 75	0.09 28	0.09 117	0.07 44	0.06 22	0.06 46	0.09 38	0.08 14	0.05 33	0.04 23	0.04 1	0.04 41	0.03 1	0.04 33

SCV_C0	0.08 51	0.07 145	0.08 25	0.16 157	0.10 370	0.08 55	0.14 185	0.11 35	0.13 138	0.08 81	0.07 44	0.06 22	0.05 15	0.11 129	0.07 1	0.05 33	0.05 179	0.05 33	0.04 41	0.06 216	0.05 129

SCV	0.08 51	0.09 339	0.08 25	0.15 79	0.08 142	0.10 144	0.12 82	0.11 35	0.12 101	0.07 45	0.07 44	0.06 22	0.04 1	0.10 76	0.08 14	0.05 33	0.05 179	0.06 123	0.04 41	0.06 216	0.04 33

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 51	0.07 145	0.09 80	0.22 492	0.06 14	0.08 55	0.12 82	0.10 19	0.10 41	0.07 45	0.07 44	0.06 22	0.05 15	0.11 129	0.09 51	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.06 216	0.04 33

HUF	0.08 51	0.05 18	0.08 25	0.14 37	0.06 14	0.09 97	0.13 127	0.13 75	0.13 138	0.07 45	0.07 44	0.09 155	0.06 46	0.10 76	0.09 51	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.04 33

AIO_test	0.07 3	0.06 66	0.07 5	0.15 79	0.07 76	0.07 27	0.14 185	0.10 19	0.10 41	0.07 45	0.07 44	0.06 22	0.05 15	0.08 17	0.10 128	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.03 1

castereo++	0.08 51	0.06 66	0.08 25	0.15 79	0.05 1	0.14 314	0.11 54	0.11 35	0.15 181	0.07 45	0.07 44	0.08 123	0.06 46	0.08 17	0.08 14	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 51	0.06 66	0.11 170	0.14 37	0.09 257	0.10 144	0.12 82	0.10 19	0.12 101	0.06 12	0.07 44	0.08 123	0.06 46	0.09 38	0.08 14	0.06 121	0.05 179	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.06 228

fffft	0.09 101	0.06 66	0.12 209	0.16 157	0.07 76	0.09 97	0.16 321	0.12 55	0.11 69	0.09 117	0.07 44	0.09 155	0.06 46	0.11 129	0.12 269	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.04 19	0.05 129
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 3	0.05 18	0.07 5	0.14 37	0.06 14	0.09 97	0.13 127	0.07 2	0.13 138	0.06 12	0.07 44	0.06 22	0.05 15	0.10 76	0.09 51	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 19	0.04 33

SMoEStereo_RVC	0.08 51	0.06 66	0.12 209	0.16 157	0.07 76	0.09 97	0.13 127	0.11 35	0.14 160	0.09 117	0.07 44	0.07 81	0.07 123	0.12 215	0.10 128	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.04 19	0.04 33

IGEV-Stereo++	0.07 3	0.06 66	0.08 25	0.18 316	0.06 14	0.05 3	0.10 31	0.11 35	0.11 69	0.06 12	0.07 44	0.07 81	0.06 46	0.09 38	0.09 51	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.04 33

Pointernet	0.09 101	0.05 18	0.10 121	0.16 157	0.08 142	0.13 272	0.10 31	0.15 122	0.18 252	0.09 117	0.07 44	0.06 22	0.06 46	0.11 129	0.10 128	0.08 339	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.06 216	0.05 129

U	0.08 51	0.07 145	0.10 121	0.19 378	0.10 370	0.10 144	0.13 127	0.12 55	0.17 237	0.07 45	0.07 44	0.06 22	0.05 15	0.07 3	0.09 51	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.04 41	0.06 216	0.05 129

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 101	0.10 406	0.32 527	0.15 79	0.06 14	0.08 55	0.14 185	0.11 35	0.10 41	0.07 45	0.07 44	0.06 22	0.04 1	0.11 129	0.07 1	0.12 495	0.04 23	0.07 228	0.05 133	0.05 112	0.05 129

WCG-NET（raft）	0.08 51	0.05 18	0.10 121	0.15 79	0.06 14	0.11 188	0.13 127	0.15 122	0.12 101	0.08 81	0.07 44	0.06 22	0.06 46	0.13 271	0.08 14	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.04 33

RSM	0.08 51	0.06 66	0.09 80	0.17 234	0.07 76	0.08 55	0.12 82	0.12 55	0.10 41	0.08 81	0.07 44	0.06 22	0.05 15	0.11 129	0.09 51	0.04 6	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.04 33

test_for_model	0.09 101	0.12 450	0.14 290	0.23 513	0.11 426	0.08 55	0.13 127	0.12 55	0.13 138	0.10 151	0.07 44	0.07 81	0.06 46	0.11 129	0.10 128	0.06 121	0.05 179	0.05 33	0.04 41	0.08 356	0.05 129

Selective-IGEV	0.07 3	0.06 66	0.09 80	0.17 234	0.06 14	0.08 55	0.12 82	0.13 75	0.08 13	0.08 81	0.07 44	0.06 22	0.04 1	0.10 76	0.09 51	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.03 1

CroCo-Stereo	0.09 101	0.08 267	0.08 25	0.22 492	0.09 257	0.09 97	0.18 399	0.16 152	0.12 101	0.07 45	0.07 44	0.08 123	0.06 46	0.08 17	0.07 1	0.07 275	0.05 179	0.06 123	0.04 41	0.05 112	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
test-1	0.10 166	0.07 145	0.17 392	0.19 378	0.08 142	0.11 188	0.24 517	0.15 122	0.18 252	0.09 117	0.07 44	0.10 188	0.08 165	0.08 17	0.09 51	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.06 208	0.04 19	0.05 129

test_xeample3	0.09 101	0.07 145	0.12 209	0.16 157	0.09 257	0.11 188	0.15 261	0.16 152	0.14 160	0.10 151	0.07 44	0.08 123	0.06 46	0.10 76	0.09 51	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.05 112	0.06 228

NLSM3	0.09 101	0.07 145	0.08 25	0.20 436	0.08 142	0.11 188	0.16 321	0.18 215	0.17 237	0.06 12	0.08 89	0.08 123	0.09 195	0.09 38	0.11 201	0.04 6	0.04 23	0.06 123	0.07 305	0.03 1	0.04 33

LCMNet	0.08 51	0.05 18	0.10 121	0.13 10	0.07 76	0.09 97	0.12 82	0.10 19	0.12 101	0.06 12	0.08 89	0.06 22	0.07 123	0.11 129	0.10 128	0.06 121	0.05 179	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 33

CSFM-Stereo	0.08 51	0.05 18	0.08 25	0.14 37	0.06 14	0.09 97	0.13 127	0.15 122	0.07 9	0.07 45	0.08 89	0.06 22	0.08 165	0.09 38	0.10 128	0.06 121	0.05 179	0.04 1	0.03 1	0.04 19	0.04 33

Zero-FE251	0.08 51	0.05 18	0.10 121	0.13 10	0.06 14	0.12 234	0.12 82	0.11 35	0.10 41	0.07 45	0.08 89	0.06 22	0.06 46	0.10 76	0.08 14	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.04 33

4.5_new	0.07 3	0.09 339	0.08 25	0.15 79	0.07 76	0.07 27	0.10 31	0.14 93	0.11 69	0.06 12	0.08 89	0.06 22	0.06 46	0.08 17	0.10 128	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 41	0.04 19	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 3	0.09 339	0.08 25	0.15 79	0.07 76	0.07 27	0.10 31	0.14 93	0.11 69	0.06 12	0.08 89	0.06 22	0.06 46	0.08 17	0.10 128	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 41	0.04 19	0.03 1

2.75w_new	0.07 3	0.07 145	0.07 5	0.13 10	0.06 14	0.08 55	0.08 7	0.18 215	0.13 138	0.08 81	0.08 89	0.06 22	0.06 46	0.09 38	0.11 201	0.04 6	0.04 23	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 33

1w_stereo	0.08 51	0.06 66	0.07 5	0.16 157	0.06 14	0.07 27	0.10 31	0.14 93	0.15 181	0.07 45	0.08 89	0.05 3	0.06 46	0.10 76	0.09 51	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 33

monsterstereo	0.08 51	0.06 66	0.07 5	0.16 157	0.06 14	0.08 55	0.10 31	0.16 152	0.12 101	0.07 45	0.08 89	0.06 22	0.07 123	0.08 17	0.09 51	0.04 6	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.03 1

LG-Stereo	0.08 51	0.08 267	0.10 121	0.18 316	0.07 76	0.10 144	0.17 350	0.11 35	0.08 13	0.06 12	0.08 89	0.06 22	0.07 123	0.09 38	0.09 51	0.04 6	0.05 179	0.07 228	0.07 305	0.04 19	0.04 33

GREAT-IGEV	0.07 3	0.06 66	0.09 80	0.13 10	0.07 76	0.07 27	0.14 185	0.10 19	0.09 28	0.06 12	0.08 89	0.06 22	0.05 15	0.10 76	0.07 1	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.04 33
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.07 3	0.06 66	0.08 25	0.15 79	0.06 14	0.08 55	0.14 185	0.09 12	0.08 13	0.07 45	0.08 89	0.07 81	0.04 1	0.10 76	0.08 14	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.03 1

GIP-stereo	0.08 51	0.06 66	0.11 170	0.15 79	0.07 76	0.09 97	0.13 127	0.15 122	0.11 69	0.07 45	0.08 89	0.05 3	0.04 1	0.10 76	0.07 1	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.04 33

999	0.09 101	0.06 66	0.13 244	0.15 79	0.08 142	0.10 144	0.14 185	0.15 122	0.12 101	0.10 151	0.08 89	0.08 123	0.08 165	0.16 345	0.10 128	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.04 19	0.06 228

PAM_32	0.10 166	0.06 66	0.17 392	0.15 79	0.08 142	0.10 144	0.15 261	0.14 93	0.16 209	0.09 117	0.08 89	0.10 188	0.07 123	0.14 299	0.09 51	0.06 121	0.05 179	0.06 123	0.06 208	0.05 112	0.06 228

AIO-Stereo	0.08 51	0.06 66	0.10 121	0.18 316	0.06 14	0.09 97	0.11 54	0.16 152	0.09 28	0.09 117	0.08 89	0.07 81	0.05 15	0.11 129	0.08 14	0.05 33	0.05 179	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.04 33

MoCha-V2	0.08 51	0.05 18	0.11 170	0.20 436	0.07 76	0.10 144	0.14 185	0.12 55	0.08 13	0.07 45	0.08 89	0.07 81	0.06 46	0.09 38	0.08 14	0.05 33	0.05 179	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.04 33

IGEV++	0.08 51	0.06 66	0.09 80	0.18 316	0.07 76	0.10 144	0.13 127	0.10 19	0.10 41	0.08 81	0.08 89	0.06 22	0.05 15	0.13 271	0.09 51	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.04 33

MyStereo06	0.10 166	0.07 145	0.12 209	0.17 234	0.09 257	0.13 272	0.18 399	0.19 247	0.12 101	0.13 258	0.08 89	0.07 81	0.07 123	0.11 129	0.09 51	0.06 121	0.05 179	0.08 315	0.07 305	0.06 216	0.06 228

tt1	0.10 166	0.08 267	0.13 244	0.17 234	0.09 257	0.13 272	0.15 261	0.15 122	0.19 278	0.09 117	0.08 89	0.06 22	0.06 46	0.10 76	0.08 14	0.06 121	0.05 179	0.06 123	0.05 133	0.06 216	0.06 228

EKT-Stereo	0.11 210	0.07 145	0.14 290	0.16 157	0.10 370	0.13 272	0.14 185	0.19 247	0.21 315	0.11 191	0.08 89	0.13 260	0.10 221	0.11 129	0.12 269	0.08 339	0.06 338	0.07 228	0.06 208	0.08 356	0.07 308

iRaft-Stereo_20w	0.09 101	0.05 18	0.13 244	0.14 37	0.09 257	0.12 234	0.15 261	0.19 247	0.11 69	0.11 191	0.08 89	0.08 123	0.05 15	0.10 76	0.09 51	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.06 216	0.05 129

test-3	0.09 101	0.06 66	0.10 121	0.18 316	0.07 76	0.07 27	0.14 185	0.12 55	0.16 209	0.10 151	0.08 89	0.08 123	0.08 165	0.11 129	0.10 128	0.05 33	0.04 23	0.07 228	0.05 133	0.04 19	0.04 33

test_1	0.09 101	0.06 66	0.10 121	0.18 316	0.07 76	0.07 27	0.14 185	0.12 55	0.16 209	0.10 151	0.08 89	0.08 123	0.08 165	0.11 129	0.10 128	0.05 33	0.04 23	0.07 228	0.05 133	0.04 19	0.04 33

FE-Mocha	0.09 101	0.06 66	0.14 290	0.16 157	0.09 257	0.11 188	0.15 261	0.19 247	0.16 209	0.10 151	0.09 113	0.07 81	0.07 123	0.09 38	0.09 51	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.06 208	0.05 112	0.05 129

FlowAnything_test	0.11 210	0.08 267	0.14 290	0.15 79	0.09 257	0.08 55	0.14 185	0.20 264	0.11 69	0.10 151	0.09 113	0.12 235	0.12 290	0.13 271	0.11 201	0.09 397	0.06 338	0.09 401	0.09 423	0.06 216	0.09 422

GASTEREO	0.08 51	0.05 18	0.09 80	0.19 378	0.08 142	0.08 55	0.12 82	0.14 93	0.11 69	0.10 151	0.09 113	0.07 81	0.04 1	0.12 215	0.08 14	0.06 121	0.05 179	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.05 129

MSCF	0.08 51	0.05 18	0.09 80	0.19 378	0.08 142	0.07 27	0.12 82	0.14 93	0.11 69	0.10 151	0.09 113	0.07 81	0.04 1	0.11 129	0.08 14	0.06 121	0.05 179	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.05 129

IGEV	0.08 51	0.04 1	0.09 80	0.13 10	0.06 14	0.09 97	0.12 82	0.14 93	0.10 41	0.06 12	0.09 113	0.07 81	0.05 15	0.09 38	0.09 51	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.04 33

SGD-Stereo	0.08 51	0.05 18	0.10 121	0.14 37	0.06 14	0.12 234	0.12 82	0.11 35	0.12 101	0.07 45	0.09 113	0.09 155	0.09 195	0.08 17	0.08 14	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.04 33

Reg-Stereo(zero)	0.09 101	0.05 18	0.08 25	0.16 157	0.06 14	0.12 234	0.11 54	0.15 122	0.11 69	0.12 225	0.09 113	0.10 188	0.08 165	0.11 129	0.09 51	0.06 121	0.05 179	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.05 129

AIO-test2	0.10 166	0.08 267	0.10 121	0.23 513	0.09 257	0.11 188	0.11 54	0.23 325	0.24 358	0.08 81	0.09 113	0.08 123	0.05 15	0.10 76	0.08 14	0.06 121	0.05 179	0.08 315	0.09 423	0.05 112	0.05 129

mms	0.09 101	0.07 145	0.08 25	0.17 234	0.08 142	0.11 188	0.15 261	0.12 55	0.11 69	0.09 117	0.09 113	0.08 123	0.06 46	0.11 129	0.12 269	0.05 33	0.04 23	0.07 228	0.05 133	0.04 19	0.04 33

fffy	0.09 101	0.08 267	0.10 121	0.16 157	0.07 76	0.13 272	0.17 350	0.13 75	0.12 101	0.08 81	0.09 113	0.08 123	0.09 195	0.13 271	0.11 201	0.05 33	0.05 179	0.07 228	0.05 133	0.04 19	0.05 129

PAM	0.10 166	0.06 66	0.17 392	0.15 79	0.09 257	0.10 144	0.16 321	0.15 122	0.16 209	0.12 225	0.09 113	0.10 188	0.07 123	0.13 271	0.09 51	0.06 121	0.05 179	0.06 123	0.06 208	0.05 112	0.06 228

WCG-NET	0.08 51	0.05 18	0.10 121	0.15 79	0.06 14	0.11 188	0.14 185	0.13 75	0.14 160	0.07 45	0.09 113	0.07 81	0.06 46	0.13 271	0.08 14	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.04 41	0.04 19	0.03 1

CAS++	0.11 210	0.07 145	0.11 170	0.14 37	0.10 370	0.13 272	0.14 185	0.24 349	0.14 160	0.11 191	0.09 113	0.11 213	0.07 123	0.14 299	0.09 51	0.11 470	0.09 473	0.09 401	0.07 305	0.07 290	0.08 377
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 210	0.08 267	0.13 244	0.16 157	0.08 142	0.15 340	0.16 321	0.18 215	0.19 278	0.10 151	0.09 113	0.09 155	0.08 165	0.11 129	0.12 269	0.07 275	0.05 179	0.08 315	0.06 208	0.07 290	0.06 228

ACVNet-DCA	0.10 166	0.08 267	0.13 244	0.17 234	0.09 257	0.13 272	0.15 261	0.24 349	0.16 209	0.09 117	0.09 113	0.06 22	0.06 46	0.10 76	0.07 1	0.06 121	0.05 179	0.06 123	0.05 133	0.07 290	0.07 308

xx1	0.11 210	0.08 267	0.13 244	0.17 234	0.09 257	0.13 272	0.15 261	0.16 152	0.18 252	0.09 117	0.09 113	0.16 324	0.16 396	0.10 76	0.07 1	0.06 121	0.05 179	0.08 315	0.08 378	0.07 290	0.07 308

1test111	0.11 210	0.08 267	0.13 244	0.17 234	0.09 257	0.13 272	0.15 261	0.24 349	0.16 209	0.09 117	0.09 113	0.06 22	0.06 46	0.15 317	0.16 394	0.06 121	0.05 179	0.06 123	0.05 133	0.07 290	0.07 308

cc1	0.10 166	0.08 267	0.13 244	0.17 234	0.09 257	0.13 272	0.15 261	0.16 152	0.18 252	0.09 117	0.09 113	0.06 22	0.06 46	0.10 76	0.07 1	0.06 121	0.05 179	0.06 123	0.05 133	0.06 216	0.06 228

MSKI-zero shot	0.09 101	0.05 18	0.09 80	0.16 157	0.07 76	0.10 144	0.13 127	0.15 122	0.14 160	0.09 117	0.09 113	0.09 155	0.06 46	0.12 215	0.11 201	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.05 129

testlalala	0.08 51	0.07 145	0.17 392	0.16 157	0.08 142	0.09 97	0.12 82	0.15 122	0.10 41	0.07 45	0.09 113	0.06 22	0.06 46	0.11 129	0.09 51	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.04 41	0.04 19	0.04 33

AEACV	0.09 101	0.05 18	0.08 25	0.14 37	0.13 483	0.14 314	0.13 127	0.15 122	0.09 28	0.07 45	0.09 113	0.07 81	0.08 165	0.10 76	0.09 51	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.05 112	0.04 33

LoS_RVC	0.08 51	0.05 18	0.07 5	0.15 79	0.07 76	0.08 55	0.15 261	0.12 55	0.11 69	0.08 81	0.09 113	0.06 22	0.09 195	0.10 76	0.09 51	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.04 19	0.04 33

LoS	0.09 101	0.05 18	0.11 170	0.13 10	0.07 76	0.14 314	0.11 54	0.15 122	0.15 181	0.09 117	0.09 113	0.12 235	0.09 195	0.15 317	0.10 128	0.07 275	0.05 179	0.05 33	0.03 1	0.05 112	0.05 129
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 51	0.04 1	0.08 25	0.14 37	0.07 76	0.09 97	0.14 185	0.11 35	0.09 28	0.08 81	0.09 113	0.11 213	0.07 123	0.12 215	0.08 14	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.05 112	0.05 129

TRStereo	0.10 166	0.05 18	0.12 209	0.16 157	0.12 457	0.10 144	0.13 127	0.18 215	0.19 278	0.09 117	0.09 113	0.09 155	0.07 123	0.10 76	0.08 14	0.07 275	0.05 179	0.07 228	0.07 305	0.04 19	0.04 33

raftrobust	0.09 101	0.06 66	0.11 170	0.17 234	0.08 142	0.09 97	0.10 31	0.18 215	0.16 209	0.10 151	0.09 113	0.12 235	0.08 165	0.12 215	0.10 128	0.08 339	0.05 179	0.06 123	0.05 133	0.05 112	0.06 228

EAI-Stereo	0.09 101	0.07 145	0.11 170	0.16 157	0.07 76	0.10 144	0.15 261	0.16 152	0.09 28	0.08 81	0.09 113	0.08 123	0.07 123	0.09 38	0.11 201	0.05 33	0.05 179	0.05 33	0.05 133	0.05 112	0.04 33

WQFJA1	0.10 166	0.07 145	0.08 25	0.20 436	0.09 257	0.12 234	0.18 399	0.18 215	0.18 252	0.09 117	0.10 140	0.08 123	0.10 221	0.12 215	0.11 201	0.06 121	0.08 441	0.07 228	0.06 208	0.06 216	0.05 129

WQFJX1	0.10 166	0.07 145	0.08 25	0.22 492	0.09 257	0.12 234	0.17 350	0.18 215	0.18 252	0.10 151	0.10 140	0.07 81	0.10 221	0.11 129	0.10 128	0.07 275	0.08 441	0.07 228	0.06 208	0.05 112	0.05 129

WQFJX	0.10 166	0.07 145	0.09 80	0.21 471	0.09 257	0.12 234	0.16 321	0.19 247	0.18 252	0.12 225	0.10 140	0.08 123	0.10 221	0.12 215	0.10 128	0.07 275	0.07 409	0.06 123	0.05 133	0.06 216	0.05 129

NLMM	0.10 166	0.07 145	0.08 25	0.20 436	0.09 257	0.12 234	0.18 399	0.18 215	0.18 252	0.09 117	0.10 140	0.08 123	0.10 221	0.12 215	0.11 201	0.06 121	0.08 441	0.07 228	0.06 208	0.06 216	0.05 129

NLSM1	0.10 166	0.07 145	0.08 25	0.19 378	0.08 142	0.13 272	0.16 321	0.21 282	0.16 209	0.11 191	0.10 140	0.07 81	0.10 221	0.10 76	0.11 201	0.07 275	0.08 441	0.08 315	0.07 305	0.05 112	0.05 129

GEAStereo	0.08 51	0.06 66	0.09 80	0.13 10	0.08 142	0.08 55	0.14 185	0.10 19	0.10 41	0.08 81	0.10 140	0.06 22	0.04 1	0.11 129	0.08 14	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.05 129

GSStereo	0.08 51	0.06 66	0.09 80	0.13 10	0.08 142	0.08 55	0.14 185	0.11 35	0.12 101	0.08 81	0.10 140	0.05 3	0.04 1	0.11 129	0.08 14	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.05 129

GS-Stereo							0.14 185	0.11 35	0.12 101	0.08 81	0.10 140	0.05 3	0.04 1	0.11 129	0.08 14	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.05 129

gasm-f	0.08 51	0.05 18	0.08 25	0.13 10	0.08 142	0.08 55	0.14 185	0.10 19	0.10 41	0.08 81	0.10 140	0.06 22	0.05 15	0.10 76	0.08 14	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.06 216	0.05 129

DLNR-FE	10.51 628	2.29 620	19.85 640	120.28 644	13.21 632	0.06 10	0.13 127	0.24 349	0.10 41	0.08 81	0.10 140	0.09 155	0.07 123	0.10 76	0.09 51	0.13 513	0.04 23	0.06 123	0.04 41	53.18 646	0.04 33

DA	0.09 101	0.07 145	0.07 5	0.19 378	0.08 142	0.10 144	0.13 127	0.13 75	0.12 101	0.08 81	0.10 140	0.10 188	0.08 165	0.09 38	0.10 128	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.04 41	0.05 112	0.04 33

GGEV	0.09 101	0.07 145	0.07 5	0.19 378	0.08 142	0.10 144	0.13 127	0.13 75	0.12 101	0.08 81	0.10 140	0.10 188	0.08 165	0.09 38	0.10 128	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.04 41	0.05 112	0.04 33

depthmonostereo	0.09 101	0.06 66	0.09 80	0.15 79	0.06 14	0.11 188	0.13 127	0.14 93	0.15 181	0.10 151	0.10 140	0.09 155	0.11 258	0.08 17	0.09 51	0.06 121	0.05 179	0.06 123	0.04 41	0.04 19	0.03 1

2.25w	0.07 3	0.07 145	0.08 25	0.15 79	0.06 14	0.08 55	0.09 18	0.10 19	0.15 181	0.08 81	0.10 140	0.07 81	0.06 46	0.09 38	0.10 128	0.05 33	0.04 23	0.04 1	0.04 41	0.03 1	0.04 33

S2M2_L	0.09 101	0.08 267	0.11 170	0.13 10	0.10 370	0.08 55	0.06 1	0.10 19	0.10 41	0.10 151	0.10 140	0.09 155	0.09 195	0.11 129	0.11 201	0.13 513	0.07 409	0.08 315	0.09 423	0.10 454	0.08 377
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.10 166	0.07 145	0.07 5	0.18 316	0.07 76	0.12 234	0.19 443	0.24 349	0.19 278	0.06 12	0.10 140	0.08 123	0.06 46	0.11 129	0.09 51	0.06 121	0.06 338	0.07 228	0.05 133	0.05 112	0.04 33

MM-Stereo_test2	0.09 101	0.07 145	0.09 80	0.19 378	0.08 142	0.12 234	0.18 399	0.15 122	0.14 160	0.07 45	0.10 140	0.07 81	0.06 46	0.12 215	0.09 51	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.06 216	0.04 33

HART	0.08 51	0.07 145	0.09 80	0.18 316	0.07 76	0.10 144	0.16 321	0.13 75	0.11 69	0.09 117	0.10 140	0.08 123	0.05 15	0.10 76	0.08 14	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.04 41	0.05 112	0.04 33

castereo	0.09 101	0.06 66	0.11 170	0.15 79	0.06 14	0.11 188	0.14 185	0.14 93	0.18 252	0.08 81	0.10 140	0.11 213	0.08 165	0.09 38	0.10 128	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.04 33

ours_stereo	0.09 101	0.07 145	0.09 80	0.17 234	0.08 142	0.11 188	0.16 321	0.11 35	0.12 101	0.08 81	0.10 140	0.08 123	0.06 46	0.12 215	0.12 269	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.04 19	0.04 33

model_zeroshot	0.10 166	0.05 18	0.12 209	0.15 79	0.09 257	0.13 272	0.14 185	0.20 264	0.14 160	0.11 191	0.10 140	0.12 235	0.07 123	0.12 215	0.11 201	0.07 275	0.06 338	0.06 123	0.05 133	0.06 216	0.06 228

GCAP-BAT	0.09 101	0.07 145	0.14 290	0.15 79	0.08 142	0.10 144	0.12 82	0.15 122	0.11 69	0.11 191	0.10 140	0.09 155	0.07 123	0.12 215	0.10 128	0.06 121	0.05 179	0.06 123	0.04 41	0.04 19	0.04 33

rvit_stereo_0080	0.10 166	0.08 267	0.15 327	0.15 79	0.10 370	0.07 27	0.15 261	0.16 152	0.16 209	0.11 191	0.10 140	0.15 304	0.09 195	0.12 215	0.10 128	0.09 397	0.07 409	0.07 228	0.06 208	0.07 290	0.05 129

RAFT-Stereo-weight	0.09 101	0.06 66	0.11 170	0.16 157	0.07 76	0.09 97	0.14 185	0.19 247	0.16 209	0.11 191	0.10 140	0.08 123	0.06 46	0.10 76	0.11 201	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.04 41	0.04 19	0.04 33

H2IRNET	0.10 166	0.09 339	0.10 121	0.18 316	0.09 257	0.12 234	0.15 261	0.14 93	0.21 315	0.10 151	0.10 140	0.10 188	0.11 258	0.10 76	0.10 128	0.06 121	0.04 23	0.08 315	0.08 378	0.06 216	0.05 129

MGS-Stereo	0.09 101	0.07 145	0.12 209	0.16 157	0.08 142	0.09 97	0.15 261	0.12 55	0.12 101	0.07 45	0.10 140	0.08 123	0.06 46	0.11 129	0.09 51	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.06 216	0.05 129

whm_eth	0.10 166	0.08 267	0.15 327	0.15 79	0.10 370	0.07 27	0.15 261	0.16 152	0.16 209	0.11 191	0.10 140	0.15 304	0.09 195	0.12 215	0.10 128	0.09 397	0.07 409	0.07 228	0.06 208	0.07 290	0.05 129

DLNR_Zeroshot_test	10.48 627	2.27 619	19.78 639	120.28 644	13.29 633	0.06 10	0.13 127	0.24 349	0.10 41	0.08 81	0.10 140	0.09 155	0.07 123	0.10 76	0.09 51	0.13 513	0.04 23	0.06 123	0.04 41	52.68 645	0.04 33

CASnet	0.09 101	0.09 339	0.09 80	0.19 378	0.06 14	0.07 27	0.11 54	0.18 215	0.14 160	0.11 191	0.10 140	0.09 155	0.07 123	0.10 76	0.10 128	0.06 121	0.04 23	0.10 448	0.08 378	0.06 216	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.09 101	0.07 145	0.13 244	0.18 316	0.06 14	0.11 188	0.07 3	0.14 93	0.12 101	0.09 117	0.10 140	0.07 81	0.09 195	0.13 271	0.10 128	0.06 121	0.05 179	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.05 129

RAFT-Test	0.09 101	0.06 66	0.10 121	0.16 157	0.07 76	0.11 188	0.15 261	0.16 152	0.13 138	0.09 117	0.10 140	0.11 213	0.09 195	0.12 215	0.09 51	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.05 129

HH	0.09 101	0.06 66	0.13 244	0.17 234	0.08 142	0.11 188	0.16 321	0.15 122	0.10 41	0.08 81	0.10 140	0.08 123	0.07 123	0.10 76	0.09 51	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.05 112	0.04 33

HanStereo	0.09 101	0.06 66	0.13 244	0.17 234	0.08 142	0.11 188	0.16 321	0.15 122	0.10 41	0.08 81	0.10 140	0.08 123	0.07 123	0.10 76	0.09 51	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.05 112	0.04 33

CAS	0.08 51	0.04 1	0.07 5	0.17 234	0.08 142	0.10 144	0.13 127	0.12 55	0.09 28	0.09 117	0.10 140	0.08 123	0.06 46	0.09 38	0.09 51	0.08 339	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.05 112	0.04 33

Selective-RAFT	0.11 210	0.11 431	0.12 209	0.21 471	0.08 142	0.16 367	0.13 127	0.21 282	0.23 347	0.10 151	0.10 140	0.11 213	0.10 221	0.15 317	0.11 201	0.05 33	0.05 179	0.06 123	0.05 133	0.06 216	0.05 129

CroCo-Stereo Lap2	0.09 101	0.09 339	0.08 25	0.22 492	0.09 257	0.09 97	0.18 399	0.16 152	0.12 101	0.09 117	0.10 140	0.05 3	0.05 15	0.08 17	0.08 14	0.06 121	0.06 338	0.07 228	0.05 133	0.06 216	0.05 129

MIPNet	0.11 210	0.08 267	0.15 327	0.17 234	0.09 257	0.12 234	0.14 185	0.21 282	0.25 382	0.12 225	0.10 140	0.09 155	0.07 123	0.13 271	0.13 305	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.04 19	0.04 33

test_3	0.11 210	0.09 339	0.10 121	0.21 471	0.08 142	0.13 272	0.25 533	0.14 93	0.21 315	0.10 151	0.10 140	0.09 155	0.10 221	0.08 17	0.11 201	0.05 33	0.04 23	0.08 315	0.07 305	0.04 19	0.04 33

cross-raft	0.10 166	0.09 339	0.09 80	0.19 378	0.07 76	0.11 188	0.24 517	0.13 75	0.15 181	0.08 81	0.10 140	0.12 235	0.10 221	0.09 38	0.11 201	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.04 19	0.04 33

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 101	0.06 66	0.10 121	0.17 234	0.07 76	0.10 144	0.15 261	0.17 187	0.15 181	0.10 151	0.10 140	0.08 123	0.09 195	0.12 215	0.10 128	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.06 208	0.04 19	0.03 1

RAFT + AFF	0.13 314	0.08 267	0.21 464	0.20 436	0.10 370	0.14 314	0.23 507	0.27 397	0.21 315	0.12 225	0.10 140	0.12 235	0.10 221	0.16 345	0.12 269	0.08 339	0.07 409	0.09 401	0.09 423	0.06 216	0.09 422

Gwc-CoAtRS	0.09 101	0.07 145	0.10 121	0.16 157	0.07 76	0.10 144	0.15 261	0.18 215	0.17 237	0.08 81	0.10 140	0.12 235	0.09 195	0.12 215	0.09 51	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.04 41	0.04 19	0.05 129

NLMM1	0.11 210	0.09 339	0.07 5	0.22 492	0.10 370	0.12 234	0.20 464	0.19 247	0.20 300	0.12 225	0.11 182	0.08 123	0.10 221	0.11 129	0.11 201	0.08 339	0.08 441	0.07 228	0.06 208	0.05 112	0.04 33

NLCSM	0.11 210	0.09 339	0.09 80	0.23 513	0.11 426	0.12 234	0.19 443	0.19 247	0.19 278	0.12 225	0.11 182	0.07 81	0.09 195	0.11 129	0.10 128	0.08 339	0.08 441	0.07 228	0.07 305	0.06 216	0.05 129

Select-FE	0.11 210	0.06 66	0.21 464	0.15 79	0.11 426	0.12 234	0.13 127	0.22 306	0.18 252	0.09 117	0.11 182	0.10 188	0.06 46	0.12 215	0.09 51	0.07 275	0.05 179	0.07 228	0.08 378	0.06 216	0.08 377

DilatedVolume-Stereo	0.09 101	0.05 18	0.08 25	0.15 79	0.06 14	0.11 188	0.12 82	0.14 93	0.16 209	0.11 191	0.11 182	0.09 155	0.10 221	0.11 129	0.11 201	0.06 121	0.05 179	0.05 33	0.04 41	0.03 1	0.03 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 3	0.06 66	0.10 121	0.16 157	0.07 76	0.04 1	0.13 127	0.10 19	0.10 41	0.05 2	0.11 182	0.07 81	0.05 15	0.07 3	0.09 51	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.04 33

MM-Stereo_test1	0.10 166	0.07 145	0.09 80	0.18 316	0.07 76	0.12 234	0.18 399	0.21 282	0.20 300	0.09 117	0.11 182	0.08 123	0.06 46	0.10 76	0.10 128	0.06 121	0.05 179	0.07 228	0.06 208	0.05 112	0.04 33

tg	0.10 166	0.06 66	0.10 121	0.18 316	0.08 142	0.11 188	0.16 321	0.20 264	0.12 101	0.08 81	0.11 182	0.11 213	0.07 123	0.11 129	0.10 128	0.05 33	0.04 23	0.08 315	0.08 378	0.04 19	0.04 33

MaDis-Stereo	0.09 101	0.09 339	0.08 25	0.17 234	0.09 257	0.14 314	0.11 54	0.16 152	0.16 209	0.09 117	0.11 182	0.06 22	0.06 46	0.09 38	0.13 305	0.07 275	0.06 338	0.08 315	0.05 133	0.05 112	0.04 33

LL-Strereo2	0.11 210	0.10 406	0.16 369	0.18 316	0.08 142	0.15 340	0.09 18	0.17 187	0.14 160	0.14 282	0.11 182	0.09 155	0.07 123	0.16 345	0.10 128	0.05 33	0.05 179	0.11 478	0.07 305	0.06 216	0.05 129

4D-IteraStereo	0.10 166	0.07 145	0.10 121	0.18 316	0.07 76	0.09 97	0.15 261	0.18 215	0.15 181	0.10 151	0.11 182	0.10 188	0.07 123	0.12 215	0.09 51	0.05 33	0.03 1	0.08 315	0.07 305	0.06 216	0.05 129

RCA-Stereo	0.09 101	0.06 66	0.09 80	0.16 157	0.06 14	0.09 97	0.13 127	0.18 215	0.14 160	0.10 151	0.11 182	0.08 123	0.07 123	0.12 215	0.11 201	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.05 112	0.04 33

CIPLG	0.11 210	0.08 267	0.15 327	0.17 234	0.08 142	0.13 272	0.15 261	0.17 187	0.16 209	0.14 282	0.11 182	0.16 324	0.10 221	0.17 384	0.12 269	0.07 275	0.05 179	0.06 123	0.06 208	0.05 112	0.06 228

IPLGR_C	0.11 210	0.08 267	0.15 327	0.17 234	0.08 142	0.12 234	0.15 261	0.17 187	0.15 181	0.14 282	0.11 182	0.16 324	0.10 221	0.16 345	0.12 269	0.07 275	0.05 179	0.06 123	0.06 208	0.05 112	0.06 228

ACRE	0.11 210	0.08 267	0.15 327	0.17 234	0.08 142	0.13 272	0.15 261	0.17 187	0.14 160	0.14 282	0.11 182	0.16 324	0.10 221	0.16 345	0.12 269	0.07 275	0.05 179	0.06 123	0.06 208	0.05 112	0.06 228

iRaftStereo_RVC	0.10 166	0.07 145	0.10 121	0.17 234	0.09 257	0.11 188	0.17 350	0.18 215	0.12 101	0.09 117	0.11 182	0.10 188	0.07 123	0.11 129	0.10 128	0.05 33	0.04 23	0.08 315	0.08 378	0.04 19	0.04 33

s12784h	0.10 166	0.06 66	0.08 25	0.15 79	0.05 1	0.16 367	0.18 399	0.16 152	0.15 181	0.10 151	0.11 182	0.11 213	0.11 258	0.11 129	0.12 269	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.04 41	0.04 19	0.04 33

AFF-stereo	0.09 101	0.07 145	0.10 121	0.17 234	0.07 76	0.10 144	0.15 261	0.18 215	0.10 41	0.10 151	0.11 182	0.09 155	0.10 221	0.12 215	0.10 128	0.05 33	0.04 23	0.07 228	0.07 305	0.04 19	0.04 33

Hybrid-DGEV-2	0.11 210	0.06 66	0.12 209	0.18 316	0.09 257	0.09 97	0.13 127	0.29 440	0.30 437	0.11 191	0.12 199	0.10 188	0.13 322	0.12 215	0.10 128	0.06 121	0.05 179	0.07 228	0.07 305	0.05 112	0.05 129

water-stereo	0.09 101	0.06 66	0.08 25	0.16 157	0.07 76	0.10 144	0.13 127	0.15 122	0.13 138	0.11 191	0.12 199	0.09 155	0.10 221	0.07 3	0.08 14	0.06 121	0.05 179	0.05 33	0.05 133	0.04 19	0.04 33

AIO-test1	0.10 166	0.07 145	0.11 170	0.24 526	0.07 76	0.09 97	0.13 127	0.22 306	0.15 181	0.11 191	0.12 199	0.09 155	0.07 123	0.11 129	0.09 51	0.06 121	0.05 179	0.09 401	0.10 462	0.04 19	0.07 308

RAStereo	0.10 166	0.09 339	0.08 25	0.20 436	0.08 142	0.13 272	0.18 399	0.16 152	0.17 237	0.10 151	0.12 199	0.05 3	0.06 46	0.09 38	0.08 14	0.07 275	0.05 179	0.07 228	0.05 133	0.05 112	0.04 33

Occ-G	0.08 51	0.05 18	0.07 5	0.14 37	0.07 76	0.09 97	0.14 185	0.14 93	0.15 181	0.07 45	0.12 199	0.07 81	0.05 15	0.09 38	0.10 128	0.06 121	0.05 179	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.06 228

gcap-zeroshot	0.09 101	0.06 66	0.10 121	0.16 157	0.07 76	0.14 314	0.13 127	0.11 35	0.12 101	0.13 258	0.12 199	0.09 155	0.08 165	0.09 38	0.09 51	0.06 121	0.05 179	0.06 123	0.05 133	0.04 19	0.04 33

UniTT-Stereo	0.09 101	0.07 145	0.08 25	0.18 316	0.08 142	0.13 272	0.11 54	0.12 55	0.11 69	0.10 151	0.12 199	0.05 3	0.06 46	0.09 38	0.10 128	0.07 275	0.06 338	0.05 33	0.05 133	0.06 216	0.05 129

Any-RAFT	0.10 166	0.05 18	0.10 121	0.15 79	0.07 76	0.13 272	0.14 185	0.21 282	0.15 181	0.11 191	0.12 199	0.13 260	0.10 221	0.13 271	0.10 128	0.07 275	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.06 216	0.05 129

MC-Stereo	0.09 101	0.07 145	0.09 80	0.17 234	0.06 14	0.10 144	0.14 185	0.12 55	0.11 69	0.09 117	0.12 199	0.09 155	0.06 46	0.11 129	0.10 128	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.04 19	0.04 33

IPLGR	0.11 210	0.09 339	0.17 392	0.18 316	0.08 142	0.13 272	0.16 321	0.21 282	0.24 358	0.12 225	0.12 199	0.11 213	0.09 195	0.13 271	0.12 269	0.06 121	0.05 179	0.06 123	0.06 208	0.05 112	0.04 33

AnonymousM	0.10 166	0.06 66	0.10 121	0.14 37	0.07 76	0.09 97	0.13 127	0.19 247	0.14 160	0.13 258	0.12 199	0.09 155	0.08 165	0.13 271	0.10 128	0.08 339	0.05 179	0.08 315	0.05 133	0.05 112	0.05 129

XX-TBD	0.09 101	0.06 66	0.07 5	0.14 37	0.07 76	0.13 272	0.16 321	0.14 93	0.14 160	0.11 191	0.12 199	0.09 155	0.08 165	0.10 76	0.10 128	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.06 216	0.05 129

sAnonymous2	0.13 314	0.12 450	0.25 491	0.20 436	0.12 457	0.18 407	0.14 185	0.27 397	0.21 315	0.11 191	0.12 199	0.13 260	0.08 165	0.11 129	0.11 201	0.09 397	0.05 179	0.08 315	0.06 208	0.15 536	0.10 451

CroCo_RVC	0.13 314	0.12 450	0.25 491	0.20 436	0.12 457	0.18 407	0.14 185	0.27 397	0.21 315	0.11 191	0.12 199	0.13 260	0.08 165	0.11 129	0.11 201	0.09 397	0.05 179	0.08 315	0.06 208	0.15 536	0.10 451

111	0.11 210	0.06 66	0.12 209	0.15 79	0.07 76	0.10 144	0.14 185	0.21 282	0.24 358	0.11 191	0.12 199	0.14 279	0.12 290	0.13 271	0.10 128	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.04 41	0.06 216	0.05 129

CFNet-RSSM	0.09 101	0.07 145	0.10 121	0.16 157	0.07 76	0.09 97	0.15 261	0.17 187	0.18 252	0.08 81	0.12 199	0.11 213	0.09 195	0.12 215	0.10 128	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.04 41	0.04 19	0.04 33

rvit_stereo_0081	0.11 210	0.08 267	0.16 369	0.16 157	0.09 257	0.11 188	0.14 185	0.14 93	0.24 358	0.11 191	0.13 215	0.14 279	0.09 195	0.11 129	0.12 269	0.10 438	0.07 409	0.08 315	0.07 305	0.07 290	0.06 228

rvit_stereo_0082	0.11 210	0.08 267	0.16 369	0.16 157	0.09 257	0.11 188	0.14 185	0.14 93	0.24 358	0.11 191	0.13 215	0.14 279	0.09 195	0.11 129	0.12 269	0.10 438	0.07 409	0.08 315	0.07 305	0.07 290	0.06 228

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 210	0.05 18	0.12 209	0.15 79	0.13 483	0.14 314	0.16 321	0.23 325	0.18 252	0.10 151	0.13 215	0.10 188	0.07 123	0.12 215	0.09 51	0.06 121	0.05 179	0.06 123	0.06 208	0.07 290	0.08 377

rvit_stereo_ft	0.12 287	0.07 145	0.13 244	0.19 378	0.10 370	0.12 234	0.17 350	0.16 152	0.16 209	0.13 258	0.13 215	0.15 304	0.10 221	0.14 299	0.13 305	0.10 438	0.06 338	0.08 315	0.07 305	0.07 290	0.06 228

trnet	0.08 51	0.05 18	0.07 5	0.12 5	0.05 1	0.12 234	0.10 31	0.13 75	0.10 41	0.08 81	0.13 215	0.09 155	0.08 165	0.11 129	0.10 128	0.08 339	0.05 179	0.05 33	0.03 1	0.06 216	0.05 129

testlalala2	0.10 166	0.06 66	0.11 170	0.20 436	0.10 370	0.10 144	0.11 54	0.17 187	0.13 138	0.12 225	0.13 215	0.09 155	0.08 165	0.11 129	0.13 305	0.06 121	0.05 179	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.05 129

GLC_STEREO	0.11 210	0.07 145	0.11 170	0.18 316	0.07 76	0.08 55	0.13 127	0.16 152	0.24 358	0.12 225	0.13 215	0.12 235	0.08 165	0.18 401	0.12 269	0.06 121	0.08 441	0.08 315	0.06 208	0.05 112	0.05 129

rafts_anoy	0.11 210	0.06 66	0.10 121	0.17 234	0.08 142	0.10 144	0.14 185	0.18 215	0.14 160	0.13 258	0.13 215	0.12 235	0.11 258	0.11 129	0.13 305	0.07 275	0.05 179	0.09 401	0.11 492	0.07 290	0.06 228

RALAANet	0.11 210	0.08 267	0.10 121	0.17 234	0.09 257	0.14 314	0.10 31	0.20 264	0.16 209	0.14 282	0.13 215	0.16 324	0.09 195	0.12 215	0.12 269	0.06 121	0.05 179	0.08 315	0.07 305	0.06 216	0.04 33

sCroCo_RVC	0.12 287	0.09 339	0.24 488	0.24 526	0.11 426	0.19 429	0.14 185	0.17 187	0.15 181	0.10 151	0.13 215	0.12 235	0.07 123	0.14 299	0.11 201	0.08 339	0.08 441	0.08 315	0.08 378	0.05 112	0.07 308

ARAFT	0.12 287	0.08 267	0.18 426	0.19 378	0.09 257	0.15 340	0.17 350	0.20 264	0.13 138	0.12 225	0.13 215	0.14 279	0.12 290	0.15 317	0.13 305	0.06 121	0.05 179	0.10 448	0.09 423	0.06 216	0.04 33

CREStereo	0.09 101	0.05 18	0.08 25	0.11 1	0.06 14	0.14 314	0.14 185	0.14 93	0.10 41	0.09 117	0.13 215	0.09 155	0.08 165	0.12 215	0.10 128	0.08 339	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.06 216	0.06 228
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	0.09 101	0.05 18	0.09 80	0.12 5	0.06 14	0.13 272	0.14 185	0.16 152	0.11 69	0.09 117	0.13 215	0.10 188	0.07 123	0.14 299	0.10 128	0.15 538	0.04 23	0.05 33	0.03 1	0.07 290	0.06 228

xyz-stereo-finetune	0.11 210	0.08 267	0.13 244	0.14 37	0.06 14	0.10 144	0.19 443	0.18 215	0.19 278	0.12 225	0.14 228	0.15 304	0.11 258	0.13 271	0.12 269	0.05 33	0.04 23	0.07 228	0.05 133	0.04 19	0.05 129

rvit_stereo_0083	0.12 287	0.08 267	0.17 392	0.16 157	0.09 257	0.11 188	0.15 261	0.15 122	0.26 395	0.11 191	0.14 228	0.13 260	0.10 221	0.12 215	0.13 305	0.10 438	0.08 441	0.09 401	0.07 305	0.07 290	0.06 228

MyStereo05	0.13 314	0.07 145	0.10 121	0.17 234	0.09 257	0.13 272	0.18 399	0.28 421	0.35 482	0.17 346	0.14 228	0.15 304	0.11 258	0.15 317	0.13 305	0.06 121	0.05 179	0.08 315	0.07 305	0.06 216	0.06 228

MyStereo04	0.13 314	0.07 145	0.10 121	0.17 234	0.09 257	0.14 314	0.17 350	0.29 440	0.38 499	0.17 346	0.14 228	0.16 324	0.11 258	0.15 317	0.13 305	0.06 121	0.05 179	0.08 315	0.07 305	0.06 216	0.06 228

MIM_Stereo	0.10 166	0.07 145	0.11 170	0.15 79	0.07 76	0.07 27	0.12 82	0.20 264	0.14 160	0.13 258	0.14 228	0.09 155	0.05 15	0.12 215	0.08 14	0.05 33	0.06 338	0.07 228	0.06 208	0.06 216	0.05 129

anonymousdsp2	0.11 210	0.07 145	0.11 170	0.16 157	0.09 257	0.13 272	0.14 185	0.19 247	0.23 347	0.13 258	0.14 228	0.12 235	0.09 195	0.14 299	0.11 201	0.05 33	0.05 179	0.05 33	0.04 41	0.06 216	0.06 228

iRaft-Stereo_5w	0.12 287	0.09 339	0.12 209	0.20 436	0.08 142	0.09 97	0.12 82	0.22 306	0.22 337	0.19 393	0.14 228	0.11 213	0.09 195	0.20 444	0.16 394	0.05 33	0.05 179	0.07 228	0.06 208	0.05 112	0.06 228

GwcNet-ADL	0.13 314	0.08 267	0.14 290	0.20 436	0.09 257	0.12 234	0.20 464	0.30 452	0.25 382	0.14 282	0.14 228	0.18 355	0.14 355	0.13 271	0.15 375	0.07 275	0.05 179	0.06 123	0.05 133	0.07 290	0.06 228

OMP-Stereo	0.11 210	0.07 145	0.14 290	0.18 316	0.08 142	0.09 97	0.12 82	0.21 282	0.21 315	0.13 258	0.14 228	0.11 213	0.12 290	0.11 129	0.13 305	0.06 121	0.05 179	0.07 228	0.06 208	0.05 112	0.04 33

PSM-AAD	0.11 210	0.07 145	0.10 121	0.20 436	0.09 257	0.10 144	0.14 185	0.21 282	0.13 138	0.12 225	0.14 228	0.18 355	0.11 258	0.11 129	0.10 128	0.05 33	0.05 179	0.09 401	0.08 378	0.06 216	0.14 526

CRE-IMP	0.11 210	0.09 339	0.16 369	0.19 378	0.09 257	0.10 144	0.12 82	0.18 215	0.10 41	0.14 282	0.14 228	0.14 279	0.13 322	0.12 215	0.12 269	0.07 275	0.04 23	0.08 315	0.06 208	0.08 356	0.08 377

CREStereo++_RVC	0.08 51	0.04 1	0.07 5	0.13 10	0.07 76	0.09 97	0.12 82	0.14 93	0.14 160	0.10 151	0.14 228	0.08 123	0.07 123	0.10 76	0.11 201	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.05 133	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
XX-Stereo	0.09 101	0.05 18	0.09 80	0.17 234	0.09 257	0.15 340	0.12 82	0.21 282	0.10 41	0.10 151	0.14 228	0.07 81	0.06 46	0.13 271	0.08 14	0.06 121	0.05 179	0.06 123	0.06 208	0.04 19	0.04 33

xyz-stereo-finetune2	0.11 210	0.07 145	0.13 244	0.13 10	0.07 76	0.11 188	0.19 443	0.17 187	0.12 101	0.15 306	0.15 241	0.17 341	0.13 322	0.13 271	0.11 201	0.05 33	0.04 23	0.07 228	0.05 133	0.04 19	0.06 228

rvit_0105_5	0.14 344	0.10 406	0.14 290	0.17 234	0.09 257	0.14 314	0.23 507	0.24 349	0.27 408	0.14 282	0.15 241	0.18 355	0.13 322	0.17 384	0.14 341	0.14 534	0.11 509	0.10 448	0.11 492	0.08 356	0.07 308

UGAM-zero	0.10 166	0.05 18	0.15 327	0.15 79	0.08 142	0.10 144	0.13 127	0.20 264	0.15 181	0.11 191	0.15 241	0.07 81	0.08 165	0.09 38	0.10 128	0.06 121	0.05 179	0.06 123	0.05 133	0.05 112	0.06 228

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 210	0.05 18	0.14 290	0.16 157	0.21 565	0.09 97	0.17 350	0.21 282	0.16 209	0.11 191	0.15 241	0.10 188	0.07 123	0.10 76	0.08 14	0.06 121	0.05 179	0.07 228	0.07 305	0.07 290	0.09 422

AE-Stereo	0.10 166	0.08 267	0.11 170	0.19 378	0.09 257	0.10 144	0.15 261	0.14 93	0.20 300	0.09 117	0.15 241	0.12 235	0.08 165	0.11 129	0.10 128	0.05 33	0.06 338	0.07 228	0.06 208	0.05 112	0.04 33

11t1	0.12 287	0.07 145	0.14 290	0.14 37	0.08 142	0.17 391	0.15 261	0.19 247	0.15 181	0.15 306	0.15 241	0.17 341	0.16 396	0.15 317	0.13 305	0.08 339	0.05 179	0.06 123	0.05 133	0.08 356	0.07 308

plain	0.11 210	0.09 339	0.10 121	0.19 378	0.09 257	0.11 188	0.14 185	0.14 93	0.13 138	0.13 258	0.15 241	0.09 155	0.12 290	0.13 271	0.12 269	0.07 275	0.05 179	0.09 401	0.06 208	0.06 216	0.06 228

testlalala_base	0.10 166	0.09 339	0.14 290	0.21 471	0.08 142	0.10 144	0.14 185	0.13 75	0.11 69	0.08 81	0.15 241	0.07 81	0.08 165	0.11 129	0.12 269	0.08 339	0.05 179	0.05 33	0.03 1	0.07 290	0.05 129

riskmin	0.11 210	0.06 66	0.13 244	0.14 37	0.08 142	0.14 314	0.14 185	0.18 215	0.15 181	0.12 225	0.15 241	0.17 341	0.11 258	0.14 299	0.12 269	0.09 397	0.05 179	0.07 228	0.05 133	0.08 356	0.08 377

LCNet	0.11 210	0.07 145	0.09 80	0.19 378	0.09 257	0.08 55	0.14 185	0.21 282	0.15 181	0.12 225	0.15 241	0.16 324	0.11 258	0.12 215	0.11 201	0.05 33	0.04 23	0.08 315	0.07 305	0.06 216	0.14 526

STrans-v2	0.10 166	0.07 145	0.13 244	0.18 316	0.08 142	0.10 144	0.14 185	0.22 306	0.11 69	0.11 191	0.15 241	0.12 235	0.10 221	0.11 129	0.12 269	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.06 208	0.05 112	0.05 129

NRIStereo	0.11 210	0.08 267	0.15 327	0.18 316	0.08 142	0.10 144	0.13 127	0.17 187	0.15 181	0.12 225	0.15 241	0.13 260	0.13 322	0.13 271	0.10 128	0.06 121	0.04 23	0.07 228	0.06 208	0.06 216	0.07 308

DeepStereo_RVC	0.11 210	0.08 267	0.17 392	0.18 316	0.08 142	0.08 55	0.11 54	0.17 187	0.12 101	0.13 258	0.15 241	0.12 235	0.12 290	0.12 215	0.11 201	0.06 121	0.04 23	0.07 228	0.06 208	0.07 290	0.08 377

IRAFT_RVC	0.12 287	0.08 267	0.17 392	0.19 378	0.08 142	0.07 27	0.14 185	0.25 370	0.23 347	0.14 282	0.15 241	0.15 304	0.12 290	0.12 215	0.11 201	0.06 121	0.04 23	0.09 401	0.06 208	0.06 216	0.06 228

GMM-Stereo	0.11 210	0.07 145	0.10 121	0.18 316	0.09 257	0.08 55	0.14 185	0.24 349	0.16 209	0.11 191	0.15 241	0.13 260	0.11 258	0.11 129	0.11 201	0.05 33	0.04 23	0.08 315	0.07 305	0.06 216	0.09 422

raft+_RVC	0.11 210	0.07 145	0.09 80	0.16 157	0.07 76	0.10 144	0.11 54	0.24 349	0.20 300	0.12 225	0.15 241	0.12 235	0.08 165	0.12 215	0.13 305	0.07 275	0.04 23	0.07 228	0.06 208	0.05 112	0.05 129

TANstereo	0.09 101	0.04 1	0.08 25	0.13 10	0.06 14	0.11 188	0.13 127	0.15 122	0.19 278	0.11 191	0.15 241	0.10 188	0.07 123	0.12 215	0.09 51	0.07 275	0.05 179	0.05 33	0.04 41	0.06 216	0.05 129

DFGA-Net	0.13 314	0.11 431	0.19 449	0.18 316	0.10 370	0.13 272	0.13 127	0.23 325	0.25 382	0.16 335	0.16 258	0.13 260	0.12 290	0.17 384	0.15 375	0.07 275	0.05 179	0.08 315	0.07 305	0.05 112	0.05 129

FACV-RUCA	0.13 314	0.11 431	0.13 244	0.19 378	0.12 457	0.15 340	0.16 321	0.22 306	0.21 315	0.16 335	0.16 258	0.15 304	0.16 396	0.14 299	0.13 305	0.07 275	0.05 179	0.08 315	0.06 208	0.10 454	0.08 377

UGAM	0.13 314	0.10 406	0.09 80	0.22 492	0.08 142	0.13 272	0.20 464	0.18 215	0.24 358	0.22 446	0.16 258	0.13 260	0.13 322	0.19 426	0.13 305	0.07 275	0.05 179	0.13 513	0.11 492	0.07 290	0.05 129

MIF-Stereo (partial)	0.11 210	0.06 66	0.10 121	0.19 378	0.10 370	0.10 144	0.12 82	0.17 187	0.19 278	0.14 282	0.16 258	0.10 188	0.11 258	0.12 215	0.12 269	0.08 339	0.05 179	0.08 315	0.07 305	0.06 216	0.07 308

LL-Strereo	0.13 314	0.10 406	0.12 209	0.20 436	0.10 370	0.11 188	0.18 399	0.33 487	0.25 382	0.16 335	0.16 258	0.14 279	0.14 355	0.19 426	0.11 201	0.06 121	0.05 179	0.09 401	0.08 378	0.04 19	0.05 129

Patchmatch Stereo++	0.11 210	0.09 339	0.17 392	0.19 378	0.08 142	0.06 10	0.11 54	0.17 187	0.13 138	0.15 306	0.16 258	0.14 279	0.12 290	0.11 129	0.11 201	0.06 121	0.05 179	0.08 315	0.06 208	0.08 356	0.07 308
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
TransformOpticalFlow	0.10 166	0.08 267	0.13 244	0.18 316	0.07 76	0.09 97	0.15 261	0.19 247	0.16 209	0.12 225	0.16 258	0.11 213	0.11 258	0.11 129	0.11 201	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.06 208	0.05 112	0.05 129

PSM-adaLoss	0.11 210	0.09 339	0.17 392	0.19 378	0.08 142	0.06 10	0.12 82	0.17 187	0.13 138	0.15 306	0.16 258	0.14 279	0.12 290	0.11 129	0.11 201	0.06 121	0.05 179	0.08 315	0.06 208	0.08 356	0.07 308

ROB_FTStereo_v2	0.11 210	0.09 339	0.17 392	0.19 378	0.08 142	0.06 10	0.12 82	0.17 187	0.13 138	0.15 306	0.16 258	0.14 279	0.12 290	0.11 129	0.11 201	0.06 121	0.05 179	0.08 315	0.06 208	0.08 356	0.07 308

ROB_FTStereo	0.11 210	0.09 339	0.17 392	0.19 378	0.08 142	0.06 10	0.11 54	0.17 187	0.13 138	0.15 306	0.16 258	0.14 279	0.12 290	0.11 129	0.11 201	0.06 121	0.05 179	0.08 315	0.06 208	0.08 356	0.07 308

KYRaft	0.12 287	0.07 145	0.10 121	0.19 378	0.09 257	0.08 55	0.15 261	0.23 325	0.12 101	0.13 258	0.16 258	0.20 381	0.10 221	0.12 215	0.11 201	0.06 121	0.04 23	0.08 315	0.08 378	0.06 216	0.15 540

HUI-Stereo	0.11 210	0.09 339	0.17 392	0.19 378	0.08 142	0.06 10	0.11 54	0.17 187	0.13 138	0.15 306	0.16 258	0.14 279	0.12 290	0.11 129	0.11 201	0.06 121	0.05 179	0.08 315	0.06 208	0.08 356	0.07 308

ASMatch	0.11 210	0.06 66	0.13 244	0.17 234	0.10 370	0.08 55	0.14 185	0.18 215	0.16 209	0.12 225	0.16 258	0.16 324	0.11 258	0.13 271	0.11 201	0.05 33	0.04 23	0.06 123	0.06 208	0.04 19	0.09 422

PFNet	0.12 287	0.06 66	0.17 392	0.18 316	0.08 142	0.09 97	0.15 261	0.26 383	0.20 300	0.16 335	0.16 258	0.14 279	0.12 290	0.13 271	0.11 201	0.06 121	0.04 23	0.07 228	0.06 208	0.05 112	0.05 129

iGMRVC	0.11 210	0.09 339	0.17 392	0.19 378	0.08 142	0.06 10	0.12 82	0.17 187	0.13 138	0.15 306	0.16 258	0.14 279	0.12 290	0.11 129	0.11 201	0.06 121	0.05 179	0.08 315	0.06 208	0.08 356	0.07 308

iRAFT	0.11 210	0.09 339	0.17 392	0.19 378	0.08 142	0.06 10	0.11 54	0.17 187	0.13 138	0.15 306	0.16 258	0.14 279	0.12 290	0.11 129	0.11 201	0.06 121	0.05 179	0.08 315	0.06 208	0.08 356	0.07 308

RAFT-IKP	0.11 210	0.09 339	0.17 392	0.19 378	0.08 142	0.06 10	0.11 54	0.17 187	0.13 138	0.15 306	0.16 258	0.14 279	0.12 290	0.11 129	0.11 201	0.06 121	0.05 179	0.08 315	0.06 208	0.08 356	0.07 308

Prome-Stereo	0.11 210	0.07 145	0.11 170	0.18 316	0.09 257	0.12 234	0.14 185	0.23 325	0.13 138	0.13 258	0.16 258	0.13 260	0.08 165	0.12 215	0.10 128	0.05 33	0.05 179	0.07 228	0.06 208	0.06 216	0.10 451

DIP-Stereo	0.11 210	0.08 267	0.15 327	0.17 234	0.09 257	0.13 272	0.09 18	0.16 152	0.16 209	0.12 225	0.16 258	0.14 279	0.12 290	0.16 345	0.14 341	0.06 121	0.05 179	0.06 123	0.05 133	0.05 112	0.07 308
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Hybrid-DGEV-03	0.11 210	0.06 66	0.09 80	0.18 316	0.08 142	0.16 367	0.14 185	0.15 122	0.14 160	0.13 258	0.17 277	0.12 235	0.09 195	0.13 271	0.11 201	0.06 121	0.04 23	0.08 315	0.06 208	0.05 112	0.04 33

HI	0.11 210	0.06 66	0.12 209	0.13 10	0.09 257	0.09 97	0.14 185	0.22 306	0.11 69	0.20 415	0.17 277	0.14 279	0.10 221	0.16 345	0.09 51	0.05 33	0.04 23	0.07 228	0.08 378	0.07 290	0.06 228

CoSv	0.11 210	0.06 66	0.12 209	0.13 10	0.09 257	0.09 97	0.14 185	0.22 306	0.11 69	0.20 415	0.17 277	0.14 279	0.10 221	0.16 345	0.09 51	0.05 33	0.04 23	0.07 228	0.08 378	0.07 290	0.06 228

rvit_0105_3	0.16 411	0.10 406	0.15 327	0.20 436	0.12 457	0.15 340	0.26 542	0.25 370	0.30 437	0.15 306	0.17 277	0.21 390	0.14 355	0.18 401	0.14 341	0.14 534	0.11 509	0.12 499	0.14 531	0.07 290	0.07 308

CoDeX	0.12 287	0.07 145	0.13 244	0.17 234	0.08 142	0.12 234	0.16 321	0.23 325	0.27 408	0.13 258	0.17 277	0.15 304	0.12 290	0.14 299	0.11 201	0.07 275	0.05 179	0.07 228	0.06 208	0.06 216	0.05 129

knoymous	0.11 210	0.06 66	0.12 209	0.14 37	0.07 76	0.15 340	0.13 127	0.20 264	0.14 160	0.11 191	0.17 277	0.13 260	0.09 195	0.14 299	0.11 201	0.09 397	0.05 179	0.06 123	0.05 133	0.07 290	0.07 308

DCANet-4	0.11 210	0.07 145	0.13 244	0.16 157	0.06 14	0.09 97	0.17 350	0.18 215	0.20 300	0.13 258	0.17 277	0.09 155	0.14 355	0.12 215	0.13 305	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.05 129

fff	0.10 166	0.06 66	0.12 209	0.15 79	0.07 76	0.09 97	0.17 350	0.16 152	0.21 315	0.13 258	0.17 277	0.10 188	0.11 258	0.12 215	0.13 305	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.05 129

GMOStereo	0.11 210	0.09 339	0.08 25	0.19 378	0.08 142	0.12 234	0.28 553	0.13 75	0.18 252	0.11 191	0.17 277	0.14 279	0.12 290	0.07 3	0.07 1	0.05 33	0.05 179	0.09 401	0.07 305	0.04 19	0.04 33

error version	0.11 210	0.09 339	0.08 25	0.19 378	0.08 142	0.12 234	0.28 553	0.13 75	0.18 252	0.11 191	0.17 277	0.14 279	0.12 290	0.07 3	0.07 1	0.05 33	0.05 179	0.09 401	0.07 305	0.04 19	0.04 33

test-v	0.11 210	0.09 339	0.08 25	0.19 378	0.08 142	0.12 234	0.28 553	0.13 75	0.18 252	0.11 191	0.17 277	0.14 279	0.12 290	0.07 3	0.07 1	0.05 33	0.05 179	0.09 401	0.07 305	0.04 19	0.04 33

IIG-Stereo	0.11 210	0.06 66	0.13 244	0.17 234	0.08 142	0.11 188	0.12 82	0.22 306	0.18 252	0.14 282	0.17 277	0.12 235	0.13 322	0.12 215	0.13 305	0.06 121	0.05 179	0.07 228	0.06 208	0.06 216	0.05 129

NF-Stereo	0.11 210	0.07 145	0.13 244	0.17 234	0.09 257	0.10 144	0.13 127	0.23 325	0.19 278	0.12 225	0.17 277	0.12 235	0.12 290	0.11 129	0.11 201	0.06 121	0.04 23	0.07 228	0.06 208	0.07 290	0.12 496

OCTAStereo	0.11 210	0.07 145	0.14 290	0.17 234	0.09 257	0.10 144	0.13 127	0.23 325	0.19 278	0.12 225	0.17 277	0.12 235	0.12 290	0.11 129	0.11 201	0.06 121	0.04 23	0.07 228	0.06 208	0.07 290	0.11 475

GrayStereo	0.11 210	0.06 66	0.11 170	0.19 378	0.09 257	0.09 97	0.16 321	0.18 215	0.17 237	0.14 282	0.17 277	0.17 341	0.11 258	0.12 215	0.11 201	0.05 33	0.05 179	0.07 228	0.06 208	0.06 216	0.10 451

RE-Stereo	0.11 210	0.07 145	0.13 244	0.17 234	0.09 257	0.10 144	0.13 127	0.23 325	0.19 278	0.12 225	0.17 277	0.12 235	0.12 290	0.11 129	0.11 201	0.06 121	0.04 23	0.07 228	0.06 208	0.07 290	0.11 475

TVStereo	0.11 210	0.07 145	0.13 244	0.17 234	0.09 257	0.10 144	0.13 127	0.23 325	0.19 278	0.12 225	0.17 277	0.12 235	0.12 290	0.11 129	0.11 201	0.06 121	0.04 23	0.07 228	0.06 208	0.07 290	0.11 475

test-2	0.11 210	0.09 339	0.08 25	0.19 378	0.08 142	0.12 234	0.28 553	0.13 75	0.18 252	0.11 191	0.17 277	0.14 279	0.12 290	0.07 3	0.07 1	0.05 33	0.05 179	0.09 401	0.07 305	0.04 19	0.04 33

Anonymous3	0.16 411	0.14 493	0.34 533	0.26 543	0.14 501	0.27 525	0.18 399	0.28 421	0.28 424	0.15 306	0.17 277	0.14 279	0.11 258	0.16 345	0.12 269	0.08 339	0.08 441	0.08 315	0.08 378	0.08 356	0.11 475

RALCasStereoNet	0.11 210	0.07 145	0.09 80	0.16 157	0.08 142	0.13 272	0.14 185	0.17 187	0.11 69	0.12 225	0.17 277	0.14 279	0.10 221	0.12 215	0.11 201	0.07 275	0.06 338	0.06 123	0.05 133	0.08 356	0.07 308

csc	0.10 166	0.06 66	0.12 209	0.15 79	0.07 76	0.09 97	0.17 350	0.16 152	0.21 315	0.13 258	0.17 277	0.10 188	0.11 258	0.12 215	0.13 305	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.05 129

cscssc	0.10 166	0.06 66	0.12 209	0.15 79	0.07 76	0.09 97	0.17 350	0.16 152	0.21 315	0.13 258	0.17 277	0.10 188	0.11 258	0.12 215	0.13 305	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.04 19	0.05 129

GMStereo	0.13 314	0.15 500	0.14 290	0.18 316	0.09 257	0.16 367	0.16 321	0.20 264	0.25 382	0.17 346	0.17 277	0.11 213	0.11 258	0.16 345	0.13 305	0.07 275	0.06 338	0.06 123	0.06 208	0.07 290	0.06 228
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HITNet	0.11 210	0.06 66	0.12 209	0.14 37	0.06 14	0.12 234	0.10 31	0.18 215	0.18 252	0.13 258	0.17 277	0.15 304	0.11 258	0.15 317	0.14 341	0.06 121	0.04 23	0.04 1	0.04 41	0.06 216	0.05 129
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_6	0.14 344	0.09 339	0.18 426	0.17 234	0.10 370	0.10 144	0.17 350	0.19 247	0.26 395	0.12 225	0.18 301	0.17 341	0.13 322	0.18 401	0.13 305	0.15 538	0.11 509	0.12 499	0.10 462	0.09 420	0.06 228

rvit_stereo_0081_aga	0.12 287	0.09 339	0.15 327	0.18 316	0.10 370	0.14 314	0.14 185	0.14 93	0.19 278	0.10 151	0.18 301	0.16 324	0.09 195	0.12 215	0.10 128	0.10 438	0.06 338	0.08 315	0.07 305	0.07 290	0.06 228

ITSA-stereo	0.16 411	0.11 431	0.14 290	0.19 378	0.08 142	0.13 272	0.14 185	0.30 452	0.49 543	0.17 346	0.18 301	0.22 408	0.15 375	0.17 384	0.16 394	0.10 438	0.06 338	0.08 315	0.08 378	0.08 356	0.09 422

MyStereo8	0.12 287	0.07 145	0.15 327	0.15 79	0.09 257	0.18 407	0.14 185	0.19 247	0.22 337	0.12 225	0.18 301	0.11 213	0.10 221	0.16 345	0.18 424	0.07 275	0.05 179	0.07 228	0.05 133	0.08 356	0.09 422

CASS	0.14 344	0.12 450	0.12 209	0.23 513	0.09 257	0.15 340	0.17 350	0.19 247	0.20 300	0.17 346	0.18 301	0.15 304	0.15 375	0.15 317	0.14 341	0.09 397	0.06 338	0.10 448	0.08 378	0.09 420	0.07 308
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 210	0.07 145	0.13 244	0.16 157	0.11 426	0.11 188	0.17 350	0.18 215	0.17 237	0.11 191	0.18 301	0.11 213	0.10 221	0.15 317	0.11 201	0.06 121	0.05 179	0.06 123	0.06 208	0.05 112	0.05 129

ADStereo(finetuned)	0.10 166	0.06 66	0.13 244	0.16 157	0.06 14	0.09 97	0.17 350	0.16 152	0.20 300	0.13 258	0.18 301	0.10 188	0.12 290	0.12 215	0.12 269	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.05 129

test_4	0.11 210	0.10 406	0.08 25	0.19 378	0.09 257	0.08 55	0.21 481	0.15 122	0.18 252	0.12 225	0.18 301	0.12 235	0.09 195	0.08 17	0.11 201	0.04 6	0.04 23	0.08 315	0.08 378	0.04 19	0.04 33

IPLG	0.11 210	0.08 267	0.15 327	0.17 234	0.08 142	0.11 188	0.14 185	0.20 264	0.15 181	0.13 258	0.18 301	0.07 81	0.07 123	0.14 299	0.14 341	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.04 19	0.04 33

GANet-ADL	0.13 314	0.07 145	0.15 327	0.17 234	0.10 370	0.19 429	0.15 261	0.30 452	0.21 315	0.13 258	0.18 301	0.19 364	0.13 322	0.16 345	0.14 341	0.08 339	0.06 338	0.06 123	0.05 133	0.07 290	0.08 377

SST-Stereo	0.11 210	0.07 145	0.16 369	0.18 316	0.09 257	0.06 10	0.12 82	0.18 215	0.10 41	0.15 306	0.18 301	0.13 260	0.12 290	0.10 76	0.11 201	0.06 121	0.04 23	0.09 401	0.06 208	0.07 290	0.06 228

RAFT_R40	0.11 210	0.07 145	0.15 327	0.18 316	0.09 257	0.06 10	0.13 127	0.17 187	0.15 181	0.14 282	0.18 301	0.15 304	0.12 290	0.10 76	0.11 201	0.06 121	0.04 23	0.09 401	0.06 208	0.06 216	0.05 129

DCANet	0.10 166	0.06 66	0.12 209	0.16 157	0.06 14	0.09 97	0.17 350	0.16 152	0.20 300	0.13 258	0.18 301	0.10 188	0.11 258	0.11 129	0.12 269	0.06 121	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.05 129

SFCPSM	0.13 314	0.07 145	0.15 327	0.17 234	0.09 257	0.15 340	0.16 321	0.28 421	0.27 408	0.14 282	0.18 301	0.12 235	0.13 322	0.14 299	0.11 201	0.08 339	0.05 179	0.07 228	0.07 305	0.07 290	0.06 228

G2L-ROB	0.13 314	0.07 145	0.13 244	0.13 10	0.08 142	0.14 314	0.17 350	0.25 370	0.19 278	0.20 415	0.19 315	0.20 381	0.14 355	0.18 401	0.16 394	0.08 339	0.05 179	0.06 123	0.05 133	0.08 356	0.09 422

qqq	0.13 314	0.09 339	0.15 327	0.16 157	0.08 142	0.13 272	0.15 261	0.24 349	0.16 209	0.15 306	0.19 315	0.16 324	0.16 396	0.15 317	0.16 394	0.07 275	0.06 338	0.08 315	0.08 378	0.07 290	0.07 308

DisPM	0.11 210	0.07 145	0.13 244	0.16 157	0.09 257	0.06 10	0.13 127	0.18 215	0.17 237	0.14 282	0.19 315	0.12 235	0.10 221	0.12 215	0.11 201	0.07 275	0.05 179	0.07 228	0.06 208	0.06 216	0.11 475

PFNet+	0.12 287	0.06 66	0.14 290	0.16 157	0.09 257	0.05 3	0.12 82	0.18 215	0.21 315	0.16 335	0.19 315	0.14 279	0.10 221	0.11 129	0.11 201	0.08 339	0.05 179	0.09 401	0.08 378	0.06 216	0.11 475

PSM-softLoss	0.12 287	0.07 145	0.15 327	0.17 234	0.09 257	0.08 55	0.12 82	0.24 349	0.17 237	0.15 306	0.19 315	0.13 260	0.11 258	0.11 129	0.11 201	0.07 275	0.05 179	0.08 315	0.07 305	0.07 290	0.12 496

KMStereo	0.12 287	0.07 145	0.15 327	0.17 234	0.09 257	0.08 55	0.12 82	0.24 349	0.17 237	0.15 306	0.19 315	0.13 260	0.11 258	0.11 129	0.11 201	0.07 275	0.05 179	0.08 315	0.07 305	0.07 290	0.12 496

Pruner-Stereo	0.11 210	0.07 145	0.12 209	0.17 234	0.09 257	0.06 10	0.12 82	0.18 215	0.17 237	0.14 282	0.19 315	0.13 260	0.10 221	0.11 129	0.11 201	0.06 121	0.04 23	0.07 228	0.06 208	0.06 216	0.08 377

BEATNet_4x	0.12 287	0.09 339	0.15 327	0.18 316	0.07 76	0.15 340	0.07 3	0.23 325	0.19 278	0.16 335	0.19 315	0.19 364	0.14 355	0.17 384	0.15 375	0.07 275	0.05 179	0.05 33	0.05 133	0.06 216	0.07 308

R-Stereo Train	0.10 166	0.06 66	0.11 170	0.17 234	0.08 142	0.11 188	0.14 185	0.24 349	0.11 69	0.12 225	0.19 315	0.11 213	0.08 165	0.10 76	0.11 201	0.07 275	0.05 179	0.06 123	0.05 133	0.05 112	0.05 129

RAFT-Stereo	0.10 166	0.06 66	0.11 170	0.17 234	0.08 142	0.11 188	0.14 185	0.24 349	0.11 69	0.12 225	0.19 315	0.11 213	0.08 165	0.10 76	0.11 201	0.07 275	0.05 179	0.06 123	0.05 133	0.05 112	0.05 129
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DStereoRT	0.17 433	0.07 145	0.12 209	0.19 378	0.09 257	0.13 272	0.12 82	0.28 421	0.23 347	0.12 225	0.20 325	0.11 213	0.10 221	0.15 317	0.14 341	0.06 121	0.05 179	1.02 613	0.09 423	0.05 112	0.04 33

rvit_0105_4	0.15 384	0.09 339	0.17 392	0.17 234	0.10 370	0.12 234	0.20 464	0.23 325	0.27 408	0.14 282	0.20 325	0.17 341	0.14 355	0.17 384	0.13 305	0.15 538	0.11 509	0.11 478	0.10 462	0.09 420	0.06 228

SMFormer	0.14 344	0.07 145	0.18 426	0.14 37	0.08 142	0.17 391	0.17 350	0.27 397	0.27 408	0.19 393	0.20 325	0.19 364	0.15 375	0.15 317	0.17 411	0.08 339	0.05 179	0.07 228	0.06 208	0.08 356	0.07 308

tta	0.14 344	0.07 145	0.18 426	0.14 37	0.08 142	0.17 391	0.17 350	0.27 397	0.27 408	0.19 393	0.20 325	0.19 364	0.15 375	0.15 317	0.17 411	0.08 339	0.05 179	0.07 228	0.06 208	0.06 216	0.06 228

qqq1	0.14 344	0.07 145	0.18 426	0.14 37	0.08 142	0.17 391	0.17 350	0.27 397	0.27 408	0.19 393	0.20 325	0.19 364	0.15 375	0.15 317	0.12 269	0.08 339	0.05 179	0.05 33	0.05 133	0.06 216	0.06 228

fff1	0.14 344	0.07 145	0.18 426	0.14 37	0.08 142	0.17 391	0.17 350	0.27 397	0.27 408	0.19 393	0.20 325	0.19 364	0.15 375	0.15 317	0.12 269	0.08 339	0.05 179	0.05 33	0.05 133	0.06 216	0.06 228

PCWNet_CMD	0.14 344	0.08 267	0.15 327	0.17 234	0.09 257	0.14 314	0.14 185	0.29 440	0.36 487	0.14 282	0.20 325	0.21 390	0.13 322	0.17 384	0.14 341	0.07 275	0.05 179	0.07 228	0.07 305	0.07 290	0.07 308

TestStereo1	0.13 314	0.08 267	0.08 25	0.20 436	0.08 142	0.18 407	0.29 564	0.23 325	0.17 237	0.17 346	0.20 325	0.16 324	0.11 258	0.12 215	0.13 305	0.06 121	0.06 338	0.08 315	0.06 208	0.05 112	0.05 129

x	0.13 314	0.08 267	0.15 327	0.14 37	0.08 142	0.19 429	0.14 185	0.22 306	0.21 315	0.15 306	0.20 325	0.20 381	0.18 434	0.18 401	0.18 424	0.07 275	0.05 179	0.06 123	0.06 208	0.07 290	0.07 308

raft_robust	0.13 314	0.10 406	0.07 5	0.18 316	0.08 142	0.13 272	0.24 517	0.29 440	0.34 468	0.20 415	0.20 325	0.15 304	0.10 221	0.11 129	0.12 269	0.05 33	0.05 179	0.07 228	0.07 305	0.05 112	0.04 33

SA-5K	0.13 314	0.08 267	0.08 25	0.20 436	0.08 142	0.18 407	0.29 564	0.23 325	0.17 237	0.17 346	0.20 325	0.16 324	0.11 258	0.12 215	0.13 305	0.06 121	0.06 338	0.08 315	0.06 208	0.05 112	0.05 129

Sa-1000	0.12 287	0.08 267	0.09 80	0.18 316	0.08 142	0.15 340	0.22 495	0.22 306	0.19 278	0.15 306	0.20 325	0.17 341	0.11 258	0.10 76	0.10 128	0.06 121	0.05 179	0.09 401	0.09 423	0.05 112	0.05 129

UDGNet	0.14 344	0.13 478	0.17 392	0.18 316	0.10 370	0.12 234	0.16 321	0.21 282	0.27 408	0.20 415	0.20 325	0.17 341	0.13 322	0.16 345	0.14 341	0.10 438	0.06 338	0.09 401	0.07 305	0.07 290	0.07 308

dd	0.15 384	0.17 521	0.17 392	0.19 378	0.09 257	0.15 340	0.18 399	0.22 306	0.26 395	0.23 461	0.20 325	0.21 390	0.10 221	0.21 462	0.17 411	0.10 438	0.06 338	0.08 315	0.06 208	0.08 356	0.07 308

PSMNet-ADL	0.15 384	0.12 450	0.13 244	0.22 492	0.09 257	0.13 272	0.20 464	0.26 383	0.23 347	0.18 378	0.20 325	0.23 425	0.17 420	0.18 401	0.18 424	0.09 397	0.08 441	0.08 315	0.11 492	0.08 356	0.07 308

ADLNet2	0.16 411	0.09 339	0.14 290	0.17 234	0.09 257	0.20 448	0.16 321	0.32 473	0.39 504	0.17 346	0.20 325	0.20 381	0.19 452	0.21 462	0.23 486	0.08 339	0.07 409	0.07 228	0.07 305	0.09 420	0.07 308

DMCA	0.14 344	0.09 339	0.17 392	0.19 378	0.09 257	0.15 340	0.17 350	0.23 325	0.28 424	0.14 282	0.20 325	0.17 341	0.18 434	0.15 317	0.17 411	0.10 438	0.06 338	0.08 315	0.06 208	0.09 420	0.10 451

MSMDNet	0.14 344	0.08 267	0.15 327	0.17 234	0.09 257	0.14 314	0.14 185	0.29 440	0.36 487	0.14 282	0.20 325	0.21 390	0.13 322	0.18 401	0.14 341	0.07 275	0.05 179	0.07 228	0.07 305	0.07 290	0.07 308

MultiAttention	0.30 553	0.08 267	0.15 327	0.19 378	0.13 483	1.56 618	1.33 620	0.36 524	0.36 487	0.20 415	0.21 343	0.24 434	0.11 258	0.39 566	0.18 424	0.06 121	0.05 179	0.08 315	0.08 378	0.11 476	0.09 422

coex_refinement	0.14 344	0.07 145	0.12 209	0.17 234	0.10 370	0.16 367	0.15 261	0.27 397	0.29 431	0.18 378	0.21 343	0.22 408	0.17 420	0.16 345	0.19 439	0.08 339	0.05 179	0.06 123	0.06 208	0.09 420	0.08 377

rvit_105_1	0.19 461	0.12 450	0.25 491	0.21 471	0.16 533	0.22 473	0.28 553	0.32 473	0.42 517	0.20 415	0.21 343	0.22 408	0.18 434	0.19 426	0.18 424	0.12 495	0.12 525	0.13 513	0.15 547	0.08 356	0.07 308

DualNet (step1)	0.17 433	0.12 450	0.21 464	0.13 10	0.14 501	0.18 407	0.14 185	0.28 421	0.24 358	0.21 431	0.21 343	0.24 434	0.20 464	0.16 345	0.16 394	0.15 538	0.06 338	0.14 526	0.14 531	0.15 536	0.13 510

test_sample9	0.18 449	0.12 450	0.21 464	0.13 10	0.14 501	0.18 407	0.14 185	0.28 421	0.24 358	0.21 431	0.21 343	0.24 434	0.20 464	0.19 426	0.18 424	0.15 538	0.30 588	0.14 526	0.14 531	0.15 536	0.13 510

test_sample7	0.16 411	0.10 406	0.16 369	0.14 37	0.12 457	0.16 367	0.17 350	0.28 421	0.24 358	0.21 431	0.21 343	0.24 434	0.20 464	0.16 345	0.16 394	0.12 495	0.06 338	0.10 448	0.09 423	0.11 476	0.10 451

test_sample2	0.13 314	0.07 145	0.12 209	0.14 37	0.08 142	0.16 367	0.18 399	0.21 282	0.16 209	0.14 282	0.21 343	0.20 381	0.15 375	0.15 317	0.13 305	0.08 339	0.06 338	0.07 228	0.06 208	0.08 356	0.08 377

NINENet	0.16 411	0.10 406	0.16 369	0.17 234	0.11 426	0.20 448	0.14 185	0.41 554	0.37 493	0.18 378	0.21 343	0.16 324	0.14 355	0.16 345	0.14 341	0.08 339	0.08 441	0.10 448	0.07 305	0.10 454	0.09 422

psmg	0.14 344	0.09 339	0.14 290	0.17 234	0.10 370	0.15 340	0.17 350	0.29 440	0.20 300	0.17 346	0.21 343	0.25 447	0.16 396	0.16 345	0.14 341	0.08 339	0.07 409	0.08 315	0.08 378	0.07 290	0.07 308

AAGNet	0.12 287	0.08 267	0.17 392	0.19 378	0.09 257	0.08 55	0.13 127	0.19 247	0.13 138	0.16 335	0.21 343	0.13 260	0.14 355	0.11 129	0.14 341	0.06 121	0.04 23	0.09 401	0.06 208	0.06 216	0.05 129

RAFT	0.13 314	0.09 339	0.11 170	0.18 316	0.08 142	0.15 340	0.23 507	0.21 282	0.20 300	0.21 431	0.21 343	0.18 355	0.13 322	0.17 384	0.10 128	0.06 121	0.07 409	0.10 448	0.09 423	0.06 216	0.05 129

CFNet_pseudo	0.14 344	0.08 267	0.16 369	0.16 157	0.09 257	0.13 272	0.14 185	0.27 397	0.34 468	0.15 306	0.21 343	0.22 408	0.13 322	0.18 401	0.14 341	0.07 275	0.05 179	0.08 315	0.06 208	0.07 290	0.07 308

HSM-Net_RVC	0.14 344	0.08 267	0.12 209	0.15 79	0.08 142	0.16 367	0.15 261	0.27 397	0.29 431	0.20 415	0.21 343	0.29 482	0.14 355	0.18 401	0.13 305	0.06 121	0.06 338	0.06 123	0.06 208	0.07 290	0.06 228
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.14 344	0.09 339	0.16 369	0.16 157	0.09 257	0.13 272	0.14 185	0.27 397	0.34 468	0.15 306	0.21 343	0.22 408	0.13 322	0.18 401	0.14 341	0.07 275	0.05 179	0.08 315	0.07 305	0.07 290	0.07 308

UCFNet_RVC	0.15 384	0.08 267	0.13 244	0.11 1	0.10 370	0.20 448	0.10 31	0.24 349	0.23 347	0.17 346	0.21 343	0.24 434	0.15 375	0.18 401	0.15 375	0.12 495	0.07 409	0.11 478	0.13 525	0.11 476	0.10 451

DeepPruner_ROB	0.16 411	0.11 431	0.16 369	0.17 234	0.10 370	0.17 391	0.15 261	0.32 473	0.21 315	0.19 393	0.21 343	0.22 408	0.19 452	0.21 462	0.16 394	0.13 513	0.09 473	0.09 401	0.10 462	0.11 476	0.11 475

DStereoO	0.25 523	0.18 535	0.19 449	0.20 436	0.15 519	0.22 473	0.19 443	0.33 487	0.42 517	0.30 527	0.22 359	0.33 520	0.28 526	0.42 577	0.28 533	0.47 596	0.12 525	0.31 584	0.11 492	0.17 555	0.12 496

test_sample8	0.20 470	0.12 450	0.21 464	0.13 10	0.14 501	0.18 407	0.14 185	0.32 473	0.21 315	0.28 511	0.22 359	0.36 533	0.26 510	0.19 426	0.18 424	0.15 538	0.30 588	0.14 526	0.14 531	0.15 536	0.13 510

test_sample3	0.14 344	0.08 267	0.15 327	0.14 37	0.09 257	0.20 448	0.17 350	0.27 397	0.18 252	0.17 346	0.22 359	0.19 364	0.15 375	0.17 384	0.14 341	0.09 397	0.06 338	0.07 228	0.06 208	0.09 420	0.08 377

test_sample1	0.13 314	0.07 145	0.14 290	0.14 37	0.08 142	0.19 429	0.17 350	0.20 264	0.15 181	0.14 282	0.22 359	0.18 355	0.16 396	0.17 384	0.15 375	0.07 275	0.06 338	0.06 123	0.06 208	0.08 356	0.08 377

NOSS_ROB	0.19 461	0.13 478	0.18 426	0.16 157	0.12 457	0.16 367	0.12 82	0.30 452	0.33 457	0.20 415	0.22 359	0.27 464	0.24 494	0.21 462	0.16 394	0.16 555	0.18 563	0.23 567	0.21 566	0.13 508	0.13 510

G2L-Stereo_test	0.14 344	0.07 145	0.11 170	0.13 10	0.08 142	0.12 234	0.17 350	0.31 468	0.28 424	0.21 431	0.23 364	0.20 381	0.16 396	0.17 384	0.19 439	0.07 275	0.05 179	0.05 33	0.05 133	0.07 290	0.07 308

ACV-stereo	0.15 384	0.10 406	0.29 514	0.18 316	0.12 457	0.15 340	0.13 127	0.23 325	0.21 315	0.19 393	0.23 364	0.22 408	0.15 375	0.23 488	0.17 411	0.08 339	0.07 409	0.07 228	0.07 305	0.08 356	0.07 308

DispNO	0.15 384	0.09 339	0.18 426	0.19 378	0.12 457	0.11 188	0.21 481	0.23 325	0.29 431	0.18 378	0.23 364	0.19 364	0.17 420	0.16 345	0.16 394	0.07 275	0.05 179	0.08 315	0.08 378	0.07 290	0.06 228

mmm	0.14 344	0.08 267	0.18 426	0.17 234	0.09 257	0.17 391	0.18 399	0.21 282	0.16 209	0.16 335	0.23 364	0.21 390	0.16 396	0.16 345	0.17 411	0.08 339	0.05 179	0.08 315	0.08 378	0.08 356	0.07 308

ssnet_v2	0.17 433	0.10 406	0.18 426	0.17 234	0.11 426	0.21 459	0.22 495	0.34 502	0.25 382	0.23 461	0.23 364	0.27 464	0.19 452	0.22 480	0.21 462	0.11 470	0.10 496	0.09 401	0.09 423	0.08 356	0.08 377

BUS	0.15 384	0.09 339	0.14 290	0.22 492	0.10 370	0.20 448	0.14 185	0.34 502	0.20 300	0.17 346	0.23 364	0.16 324	0.14 355	0.16 345	0.14 341	0.08 339	0.06 338	0.10 448	0.09 423	0.07 290	0.07 308

BSDual-CNN	0.15 384	0.09 339	0.14 290	0.22 492	0.10 370	0.15 340	0.15 261	0.34 502	0.20 300	0.17 346	0.23 364	0.25 447	0.16 396	0.16 345	0.14 341	0.08 339	0.06 338	0.10 448	0.09 423	0.07 290	0.07 308

hknet	0.15 384	0.11 431	0.14 290	0.22 492	0.11 426	0.15 340	0.15 261	0.34 502	0.26 395	0.17 346	0.23 364	0.22 408	0.18 434	0.17 384	0.13 305	0.07 275	0.06 338	0.10 448	0.09 423	0.07 290	0.07 308

DEmStereo	0.12 287	0.06 66	0.14 290	0.14 37	0.10 370	0.16 367	0.15 261	0.16 152	0.24 358	0.17 346	0.23 364	0.12 235	0.14 355	0.12 215	0.14 341	0.05 33	0.04 23	0.07 228	0.06 208	0.05 112	0.05 129

FADNet_RVC	0.17 433	0.14 493	0.41 549	0.20 436	0.11 426	0.13 272	0.13 127	0.27 397	0.22 337	0.21 431	0.23 364	0.20 381	0.18 434	0.15 317	0.17 411	0.08 339	0.08 441	0.12 499	0.09 423	0.11 476	0.10 451

AdaStereo	0.15 384	0.11 431	0.16 369	0.19 378	0.09 257	0.21 459	0.11 54	0.33 487	0.28 424	0.21 431	0.23 364	0.21 390	0.13 322	0.19 426	0.15 375	0.13 513	0.05 179	0.10 448	0.07 305	0.09 420	0.07 308
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.
DN-CSS_ROB	0.13 314	0.13 478	0.17 392	0.18 316	0.10 370	0.16 367	0.08 7	0.22 306	0.19 278	0.17 346	0.23 364	0.13 260	0.13 322	0.13 271	0.14 341	0.05 33	0.05 179	0.10 448	0.10 462	0.08 356	0.06 228

DCVSM-stereo	0.15 384	0.09 339	0.16 369	0.16 157	0.10 370	0.15 340	0.09 18	0.20 264	0.24 358	0.20 415	0.24 376	0.26 457	0.15 375	0.19 426	0.14 341	0.09 397	0.07 409	0.09 401	0.08 378	0.10 454	0.12 496

1111x	0.16 411	0.09 339	0.13 244	0.18 316	0.08 142	0.18 407	0.25 533	0.32 473	0.25 382	0.17 346	0.24 376	0.27 464	0.15 375	0.14 299	0.24 498	0.07 275	0.07 409	0.08 315	0.09 423	0.07 290	0.07 308

CFNet_ucs	0.15 384	0.09 339	0.17 392	0.16 157	0.11 426	0.14 314	0.14 185	0.30 452	0.34 468	0.16 335	0.24 376	0.23 425	0.14 355	0.18 401	0.15 375	0.09 397	0.06 338	0.08 315	0.07 305	0.09 420	0.09 422

GASNet	0.22 492	0.24 559	0.34 533	0.26 543	0.17 545	0.27 525	0.16 321	0.45 571	0.42 517	0.27 498	0.24 376	0.30 492	0.16 396	0.27 510	0.18 424	0.12 495	0.09 473	0.12 499	0.11 492	0.16 548	0.08 377

gwcnet-sp	0.14 344	0.07 145	0.13 244	0.18 316	0.09 257	0.16 367	0.18 399	0.24 349	0.24 358	0.19 393	0.24 376	0.15 304	0.16 396	0.16 345	0.15 375	0.08 339	0.07 409	0.07 228	0.08 378	0.08 356	0.07 308

scenet	0.14 344	0.07 145	0.13 244	0.18 316	0.09 257	0.16 367	0.18 399	0.24 349	0.24 358	0.19 393	0.24 376	0.15 304	0.16 396	0.16 345	0.15 375	0.08 339	0.07 409	0.07 228	0.08 378	0.08 356	0.07 308

ToySt	0.17 433	0.11 431	0.19 449	0.17 234	0.11 426	0.16 367	0.26 542	0.24 349	0.33 457	0.19 393	0.24 376	0.26 457	0.24 494	0.19 426	0.21 462	0.07 275	0.08 441	0.09 401	0.10 462	0.09 420	0.08 377

anonymousa	0.13 314	0.07 145	0.14 290	0.18 316	0.09 257	0.13 272	0.17 350	0.20 264	0.29 431	0.15 306	0.24 376	0.16 324	0.14 355	0.14 299	0.14 341	0.07 275	0.05 179	0.07 228	0.09 423	0.05 112	0.07 308

Anonymous_2	0.22 492	0.17 521	0.28 505	0.15 79	0.16 533	0.33 548	0.22 495	0.23 325	0.18 252	0.23 461	0.24 376	0.26 457	0.27 517	0.27 510	0.24 498	0.22 576	0.26 584	0.17 548	0.17 558	0.16 548	0.18 562

ssnet	0.14 344	0.07 145	0.13 244	0.18 316	0.09 257	0.16 367	0.18 399	0.24 349	0.24 358	0.19 393	0.24 376	0.15 304	0.16 396	0.16 345	0.15 375	0.08 339	0.07 409	0.07 228	0.08 378	0.08 356	0.07 308

dad	0.18 449	0.20 544	0.21 464	0.17 234	0.11 426	0.20 448	0.19 443	0.21 282	0.28 424	0.30 527	0.24 376	0.30 492	0.13 322	0.19 426	0.17 411	0.18 561	0.09 473	0.11 478	0.09 423	0.11 476	0.07 308

AASNet	0.16 411	0.08 267	0.13 244	0.19 378	0.09 257	0.19 429	0.15 261	0.38 540	0.37 493	0.20 415	0.24 376	0.20 381	0.17 420	0.17 384	0.21 462	0.10 438	0.08 441	0.08 315	0.07 305	0.09 420	0.09 422

CrosDoStereo	0.12 287	0.07 145	0.12 209	0.14 37	0.09 257	0.12 234	0.15 261	0.17 187	0.22 337	0.19 393	0.24 376	0.15 304	0.11 258	0.11 129	0.12 269	0.06 121	0.05 179	0.07 228	0.07 305	0.05 112	0.05 129

FTStereo	0.12 287	0.07 145	0.14 290	0.18 316	0.09 257	0.07 27	0.15 261	0.22 306	0.18 252	0.12 225	0.24 376	0.11 213	0.13 322	0.13 271	0.14 341	0.05 33	0.05 179	0.07 228	0.07 305	0.06 216	0.10 451

DeepStereo_LL	0.12 287	0.07 145	0.12 209	0.14 37	0.09 257	0.12 234	0.15 261	0.17 187	0.22 337	0.19 393	0.24 376	0.15 304	0.11 258	0.11 129	0.12 269	0.06 121	0.05 179	0.07 228	0.07 305	0.05 112	0.05 129

THIR-Stereo	0.12 287	0.07 145	0.11 170	0.15 79	0.08 142	0.14 314	0.16 321	0.18 215	0.25 382	0.17 346	0.24 376	0.13 260	0.13 322	0.12 215	0.14 341	0.06 121	0.05 179	0.07 228	0.07 305	0.05 112	0.05 129

LMCR-Stereo	0.15 384	0.08 267	0.14 290	0.21 471	0.09 257	0.18 407	0.19 443	0.28 421	0.19 278	0.24 473	0.24 376	0.23 425	0.17 420	0.20 444	0.17 411	0.07 275	0.06 338	0.08 315	0.06 208	0.10 454	0.09 422

pcwnet_v2	0.19 461	0.11 431	0.26 500	0.18 316	0.14 501	0.18 407	0.15 261	0.37 533	0.46 539	0.19 393	0.24 376	0.21 390	0.19 452	0.21 462	0.20 449	0.13 513	0.10 496	0.10 448	0.10 462	0.11 476	0.13 510

GES	0.14 344	0.08 267	0.16 369	0.15 79	0.10 370	0.13 272	0.13 127	0.28 421	0.26 395	0.17 346	0.24 376	0.19 364	0.14 355	0.16 345	0.14 341	0.08 339	0.08 441	0.07 228	0.06 208	0.08 356	0.09 422

HCRNet	0.16 411	0.23 556	0.12 209	0.35 576	0.11 426	0.15 340	0.17 350	0.26 383	0.22 337	0.19 393	0.24 376	0.21 390	0.14 355	0.15 317	0.13 305	0.11 470	0.07 409	0.11 478	0.10 462	0.09 420	0.07 308

UPFNet	0.16 411	0.08 267	0.12 209	0.20 436	0.12 457	0.20 448	0.23 507	0.28 421	0.26 395	0.18 378	0.24 376	0.22 408	0.20 464	0.19 426	0.22 475	0.09 397	0.07 409	0.08 315	0.09 423	0.08 356	0.06 228

FENet	0.13 314	0.08 267	0.13 244	0.16 157	0.08 142	0.15 340	0.16 321	0.23 325	0.23 347	0.17 346	0.24 376	0.16 324	0.13 322	0.14 299	0.15 375	0.08 339	0.05 179	0.08 315	0.08 378	0.08 356	0.08 377

ac_64	0.16 411	0.09 339	0.15 327	0.18 316	0.10 370	0.22 473	0.17 350	0.24 349	0.22 337	0.19 393	0.24 376	0.29 482	0.18 434	0.19 426	0.22 475	0.09 397	0.08 441	0.08 315	0.09 423	0.07 290	0.06 228

CFNet	0.15 384	0.11 431	0.17 392	0.17 234	0.08 142	0.19 429	0.10 31	0.29 440	0.26 395	0.19 393	0.24 376	0.24 434	0.18 434	0.18 401	0.15 375	0.08 339	0.06 338	0.09 401	0.10 462	0.08 356	0.07 308

HSM	0.15 384	0.09 339	0.15 327	0.16 157	0.09 257	0.16 367	0.14 185	0.28 421	0.25 382	0.20 415	0.24 376	0.37 536	0.17 420	0.20 444	0.15 375	0.07 275	0.05 179	0.07 228	0.06 208	0.07 290	0.06 228

iResNet	0.13 314	0.10 406	0.18 426	0.19 378	0.08 142	0.14 314	0.18 399	0.21 282	0.27 408	0.16 335	0.24 376	0.15 304	0.13 322	0.14 299	0.15 375	0.06 121	0.04 23	0.06 123	0.05 133	0.06 216	0.05 129

GCST	0.37 568	0.42 587	0.27 502	1.03 611	0.39 587	0.18 407	0.08 7	0.21 282	0.18 252	0.28 511	0.25 402	0.15 304	0.12 290	0.16 345	0.14 341	0.64 607	0.43 596	0.75 603	0.65 606	0.64 600	0.46 599

StereoVision	0.14 344	0.13 478	0.10 121	0.24 526	0.10 370	0.16 367	0.21 481	0.21 282	0.20 300	0.12 225	0.25 402	0.10 188	0.10 221	0.16 345	0.10 128	0.09 397	0.10 496	0.12 499	0.12 514	0.06 216	0.05 129

SDNR	0.20 470	0.09 339	0.19 449	0.16 157	0.12 457	0.79 600	0.13 127	0.26 383	0.33 457	0.19 393	0.25 402	0.19 364	0.12 290	0.19 426	0.15 375	0.16 555	0.18 563	0.14 526	0.11 492	0.08 356	0.12 496

iinet-f	0.17 433	0.07 145	0.46 556	0.14 37	0.10 370	0.21 459	0.14 185	0.27 397	0.23 347	0.22 446	0.25 402	0.21 390	0.16 396	0.18 401	0.22 475	0.09 397	0.07 409	0.07 228	0.06 208	0.09 420	0.10 451

HHNet	0.11 210	0.06 66	0.16 369	0.15 79	0.14 501	0.07 27	0.13 127	0.20 264	0.18 252	0.15 306	0.25 402	0.11 213	0.09 195	0.13 271	0.10 128	0.06 121	0.04 23	0.08 315	0.06 208	0.05 112	0.09 422

GEStereo_RVC	0.17 433	0.12 450	0.16 369	0.22 492	0.11 426	0.19 429	0.18 399	0.32 473	0.49 543	0.20 415	0.25 402	0.17 341	0.13 322	0.21 462	0.16 394	0.10 438	0.06 338	0.08 315	0.07 305	0.09 420	0.08 377

TestStereo	0.14 344	0.15 500	0.11 170	0.23 513	0.08 142	0.15 340	0.21 481	0.20 264	0.23 347	0.14 282	0.25 402	0.16 324	0.13 322	0.16 345	0.14 341	0.06 121	0.06 338	0.08 315	0.06 208	0.09 420	0.05 129

UNet	0.17 433	0.09 339	0.18 426	0.19 378	0.12 457	0.28 535	0.19 443	0.33 487	0.30 437	0.21 431	0.25 402	0.23 425	0.19 452	0.20 444	0.19 439	0.07 275	0.06 338	0.08 315	0.07 305	0.08 356	0.07 308

GANet-RSSM	0.14 344	0.07 145	0.13 244	0.13 10	0.08 142	0.14 314	0.18 399	0.23 325	0.21 315	0.17 346	0.25 402	0.24 434	0.16 396	0.16 345	0.16 394	0.10 438	0.06 338	0.07 228	0.08 378	0.08 356	0.07 308

DSFCA	0.16 411	0.09 339	0.14 290	0.16 157	0.10 370	0.21 459	0.19 443	0.28 421	0.31 446	0.23 461	0.25 402	0.22 408	0.16 396	0.20 444	0.20 449	0.10 438	0.07 409	0.09 401	0.09 423	0.08 356	0.08 377

FADNet	0.21 484	0.23 556	0.37 542	0.18 316	0.17 545	0.25 504	0.13 127	0.32 473	0.32 452	0.23 461	0.25 402	0.27 464	0.21 472	0.19 426	0.16 394	0.13 513	0.15 552	0.12 499	0.15 547	0.17 555	0.18 562

RASNet	0.15 384	0.07 145	0.15 327	0.16 157	0.08 142	0.19 429	0.14 185	0.30 452	0.21 315	0.17 346	0.25 402	0.21 390	0.19 452	0.20 444	0.20 449	0.07 275	0.06 338	0.06 123	0.08 378	0.06 216	0.06 228

MLCV	0.13 314	0.08 267	0.17 392	0.18 316	0.06 14	0.16 367	0.17 350	0.19 247	0.22 337	0.19 393	0.25 402	0.17 341	0.13 322	0.15 317	0.14 341	0.05 33	0.04 23	0.05 33	0.04 41	0.05 112	0.04 33

FSD					0.23 569	0.25 504	0.25 533	0.27 397	0.26 395	0.25 486	0.26 415	0.26 457	0.26 510	0.27 510	0.24 498	0.21 572	0.20 569	0.27 573	0.26 576	0.25 576

TCMNet	0.19 461	0.12 450	0.20 454	0.21 471	0.18 555	0.21 459	0.24 517	0.28 421	0.36 487	0.23 461	0.26 415	0.25 447	0.20 464	0.20 444	0.23 486	0.13 513	0.11 509	0.11 478	0.12 514	0.13 508	0.12 496

ISRNet	0.18 449	0.08 267	0.20 454	0.19 378	0.13 483	0.15 340	0.12 82	0.30 452	0.33 457	0.21 431	0.26 415	0.27 464	0.18 434	0.17 384	0.20 449	0.20 569	0.08 441	0.14 526	0.14 531	0.14 524	0.17 558

test_sample4	0.14 344	0.08 267	0.15 327	0.15 79	0.08 142	0.19 429	0.18 399	0.26 383	0.18 252	0.17 346	0.26 415	0.18 355	0.15 375	0.17 384	0.13 305	0.08 339	0.06 338	0.08 315	0.06 208	0.09 420	0.08 377

ffm	0.12 287	0.09 339	0.15 327	0.16 157	0.09 257	0.17 391	0.17 350	0.15 122	0.19 278	0.15 306	0.26 415	0.19 364	0.13 322	0.10 76	0.08 14	0.06 121	0.05 179	0.09 401	0.08 378	0.06 216	0.06 228

ff1	0.13 314	0.09 339	0.15 327	0.16 157	0.09 257	0.17 391	0.17 350	0.15 122	0.19 278	0.15 306	0.26 415	0.19 364	0.13 322	0.15 317	0.22 475	0.06 121	0.05 179	0.09 401	0.08 378	0.06 216	0.06 228

mmx	0.15 384	0.09 339	0.15 327	0.16 157	0.09 257	0.17 391	0.17 350	0.27 397	0.26 395	0.15 306	0.26 415	0.19 364	0.13 322	0.15 317	0.22 475	0.08 339	0.06 338	0.09 401	0.08 378	0.08 356	0.08 377

xxx	0.15 384	0.09 339	0.15 327	0.16 157	0.09 257	0.17 391	0.17 350	0.27 397	0.26 395	0.15 306	0.26 415	0.19 364	0.13 322	0.15 317	0.22 475	0.08 339	0.06 338	0.09 401	0.08 378	0.08 356	0.08 377

IER	0.14 344	0.08 267	0.13 244	0.17 234	0.09 257	0.14 314	0.16 321	0.26 383	0.27 408	0.18 378	0.26 415	0.17 341	0.20 464	0.17 384	0.14 341	0.08 339	0.05 179	0.07 228	0.06 208	0.08 356	0.07 308

RAFT+CT+SA	0.13 314	0.11 431	0.09 80	0.19 378	0.09 257	0.15 340	0.28 553	0.22 306	0.22 337	0.15 306	0.26 415	0.10 188	0.10 221	0.11 129	0.12 269	0.05 33	0.04 23	0.07 228	0.08 378	0.07 290	0.06 228

DAS	0.15 384	0.08 267	0.18 426	0.19 378	0.10 370	0.19 429	0.17 350	0.28 421	0.30 437	0.18 378	0.26 415	0.21 390	0.16 396	0.16 345	0.13 305	0.08 339	0.06 338	0.06 123	0.06 208	0.07 290	0.07 308

SepStereo	0.15 384	0.08 267	0.18 426	0.19 378	0.10 370	0.19 429	0.17 350	0.28 421	0.30 437	0.18 378	0.26 415	0.21 390	0.16 396	0.26 508	0.13 305	0.08 339	0.06 338	0.06 123	0.06 208	0.07 290	0.07 308

ACVNet	0.15 384	0.09 339	0.15 327	0.13 10	0.12 457	0.14 314	0.20 464	0.22 306	0.34 468	0.17 346	0.26 415	0.21 390	0.17 420	0.18 401	0.21 462	0.07 275	0.06 338	0.06 123	0.06 208	0.08 356	0.06 228

acv_ft	0.15 384	0.09 339	0.16 369	0.19 378	0.10 370	0.16 367	0.17 350	0.25 370	0.34 468	0.19 393	0.26 415	0.21 390	0.17 420	0.18 401	0.19 439	0.07 275	0.06 338	0.06 123	0.06 208	0.08 356	0.06 228

cf-r	0.14 344	0.07 145	0.13 244	0.16 157	0.08 142	0.14 314	0.19 443	0.21 282	0.25 382	0.17 346	0.26 415	0.22 408	0.17 420	0.14 299	0.15 375	0.10 438	0.05 179	0.06 123	0.08 378	0.06 216	0.06 228

CFNet-ft	0.14 344	0.07 145	0.15 327	0.12 5	0.09 257	0.17 391	0.18 399	0.22 306	0.24 358	0.17 346	0.26 415	0.24 434	0.14 355	0.16 345	0.15 375	0.11 470	0.06 338	0.08 315	0.09 423	0.09 420	0.08 377

CFNet_RVC	0.14 344	0.07 145	0.15 327	0.12 5	0.09 257	0.17 391	0.18 399	0.22 306	0.24 358	0.17 346	0.26 415	0.24 434	0.14 355	0.16 345	0.15 375	0.11 470	0.06 338	0.08 315	0.09 423	0.09 420	0.08 377

iResNet_ROB	0.14 344	0.07 145	0.13 244	0.15 79	0.07 76	0.19 429	0.14 185	0.26 383	0.32 452	0.23 461	0.26 415	0.23 425	0.16 396	0.15 317	0.14 341	0.07 275	0.05 179	0.05 33	0.04 41	0.08 356	0.08 377

MSAF-DinoV2	0.23 505	0.11 431	0.25 491	0.17 234	0.10 370	0.28 535	0.17 350	0.38 540	0.56 563	0.21 431	0.27 433	0.47 571	0.28 526	0.36 554	0.40 577	0.09 397	0.06 338	0.07 228	0.09 423	0.12 493	0.11 475

G2L-Stereo	0.14 344	0.07 145	0.13 244	0.17 234	0.09 257	0.13 272	0.12 82	0.27 397	0.22 337	0.17 346	0.27 433	0.21 390	0.13 322	0.18 401	0.18 424	0.09 397	0.08 441	0.08 315	0.07 305	0.07 290	0.07 308

CBFPSM	0.15 384	0.07 145	0.27 502	0.17 234	0.09 257	0.13 272	0.15 261	0.22 306	0.23 347	0.20 415	0.27 433	0.23 425	0.16 396	0.16 345	0.19 439	0.06 121	0.06 338	0.06 123	0.07 305	0.07 290	0.07 308

RAFT_CTSACE	0.12 287	0.09 339	0.10 121	0.22 492	0.08 142	0.12 234	0.24 517	0.18 215	0.17 237	0.21 431	0.27 433	0.13 260	0.07 123	0.13 271	0.09 51	0.05 33	0.06 338	0.08 315	0.07 305	0.04 19	0.04 33

SA	0.13 314	0.09 339	0.09 80	0.18 316	0.08 142	0.12 234	0.24 517	0.23 325	0.19 278	0.17 346	0.27 433	0.15 304	0.11 258	0.11 129	0.11 201	0.05 33	0.05 179	0.09 401	0.08 378	0.05 112	0.05 129

AACVNet	0.16 411	0.08 267	0.15 327	0.15 79	0.10 370	0.18 407	0.15 261	0.24 349	0.25 382	0.27 498	0.27 433	0.28 474	0.18 434	0.19 426	0.17 411	0.09 397	0.07 409	0.09 401	0.07 305	0.10 454	0.09 422

DRaft	0.12 287	0.06 66	0.12 209	0.14 37	0.09 257	0.14 314	0.17 350	0.21 282	0.30 437	0.18 378	0.27 433	0.10 188	0.16 396	0.11 129	0.12 269	0.05 33	0.04 23	0.07 228	0.07 305	0.05 112	0.05 129

ADLNet	0.16 411	0.08 267	0.15 327	0.16 157	0.10 370	0.16 367	0.17 350	0.33 487	0.27 408	0.23 461	0.27 433	0.24 434	0.16 396	0.18 401	0.21 462	0.10 438	0.06 338	0.10 448	0.10 462	0.08 356	0.09 422

delet	0.17 433	0.09 339	0.18 426	0.19 378	0.11 426	0.21 459	0.22 495	0.30 452	0.38 499	0.17 346	0.27 433	0.19 364	0.19 452	0.19 426	0.21 462	0.08 339	0.08 441	0.09 401	0.11 492	0.06 216	0.07 308

DMCA-RVC	0.17 433	0.10 406	0.16 369	0.24 526	0.11 426	0.19 429	0.18 399	0.26 383	0.24 358	0.21 431	0.27 433	0.25 447	0.27 517	0.18 401	0.21 462	0.12 495	0.08 441	0.13 513	0.10 462	0.10 454	0.08 377

FADNet-RVC-Resample	0.17 433	0.12 450	0.32 527	0.22 492	0.12 457	0.19 429	0.14 185	0.25 370	0.24 358	0.24 473	0.27 433	0.20 381	0.15 375	0.17 384	0.16 394	0.07 275	0.08 441	0.12 499	0.10 462	0.09 420	0.11 475

xyz-stereo	0.14 344	0.07 145	0.22 474	0.15 79	0.05 1	0.22 473	0.15 261	0.17 187	0.31 446	0.15 306	0.28 444	0.26 457	0.17 420	0.13 271	0.12 269	0.05 33	0.05 179	0.06 123	0.05 133	0.04 19	0.04 33

rvit_stereo_0075_2	0.17 433	0.12 450	0.25 491	0.23 513	0.16 533	0.13 272	0.10 31	0.30 452	0.27 408	0.20 415	0.28 444	0.22 408	0.15 375	0.18 401	0.13 305	0.16 555	0.10 496	0.17 548	0.10 462	0.10 454	0.10 451

test_sample6	0.14 344	0.09 339	0.14 290	0.17 234	0.08 142	0.17 391	0.19 443	0.26 383	0.18 252	0.18 378	0.28 444	0.19 364	0.15 375	0.15 317	0.13 305	0.08 339	0.05 179	0.08 315	0.07 305	0.08 356	0.08 377

test_sample5	0.14 344	0.08 267	0.14 290	0.16 157	0.08 142	0.18 407	0.18 399	0.25 370	0.17 237	0.17 346	0.28 444	0.18 355	0.15 375	0.16 345	0.13 305	0.08 339	0.06 338	0.08 315	0.07 305	0.09 420	0.08 377

DualNet	0.14 344	0.08 267	0.14 290	0.16 157	0.08 142	0.18 407	0.18 399	0.25 370	0.17 237	0.18 378	0.28 444	0.18 355	0.15 375	0.16 345	0.13 305	0.08 339	0.06 338	0.08 315	0.07 305	0.09 420	0.08 377

CRFU-Net	0.16 411	0.08 267	0.15 327	0.17 234	0.09 257	0.20 448	0.14 185	0.27 397	0.21 315	0.28 511	0.28 444	0.29 482	0.18 434	0.19 426	0.18 424	0.09 397	0.09 473	0.07 228	0.07 305	0.08 356	0.09 422

test_5	0.14 344	0.12 450	0.08 25	0.20 436	0.10 370	0.14 314	0.28 553	0.21 282	0.24 358	0.19 393	0.28 444	0.11 213	0.15 375	0.12 215	0.13 305	0.06 121	0.05 179	0.07 228	0.08 378	0.08 356	0.07 308

UDG	0.21 484	0.17 521	0.20 454	0.23 513	0.15 519	0.31 544	0.20 464	0.33 487	0.35 482	0.24 473	0.28 444	0.31 507	0.29 531	0.21 462	0.23 486	0.15 538	0.12 525	0.13 513	0.09 423	0.14 524	0.15 540

xxxx	0.15 384	0.07 145	0.14 290	0.14 37	0.08 142	0.24 495	0.18 399	0.32 473	0.20 300	0.14 282	0.28 444	0.22 408	0.14 355	0.15 317	0.29 542	0.09 397	0.05 179	0.07 228	0.07 305	0.08 356	0.08 377

psm_up	0.19 461	0.10 406	0.18 426	0.21 471	0.11 426	0.17 391	0.19 443	0.38 540	0.34 468	0.22 446	0.28 444	0.29 482	0.25 502	0.20 444	0.22 475	0.09 397	0.10 496	0.11 478	0.11 492	0.08 356	0.08 377

PSMNet-RSSM	0.14 344	0.07 145	0.14 290	0.15 79	0.08 142	0.13 272	0.16 321	0.25 370	0.24 358	0.17 346	0.28 444	0.23 425	0.14 355	0.16 345	0.14 341	0.11 470	0.06 338	0.09 401	0.12 514	0.08 356	0.07 308

GwcNet-RSSM	0.14 344	0.07 145	0.12 209	0.16 157	0.08 142	0.15 340	0.20 464	0.22 306	0.28 424	0.18 378	0.28 444	0.23 425	0.17 420	0.15 317	0.16 394	0.10 438	0.06 338	0.07 228	0.09 423	0.07 290	0.07 308

TDLM	0.18 449	0.12 450	0.14 290	0.24 526	0.10 370	0.18 407	0.18 399	0.37 533	0.30 437	0.22 446	0.28 444	0.28 474	0.18 434	0.23 488	0.19 439	0.11 470	0.07 409	0.10 448	0.10 462	0.08 356	0.08 377

NVstereo2D	0.19 461	0.11 431	0.16 369	0.17 234	0.16 533	0.28 535	0.23 507	0.44 569	0.42 517	0.15 306	0.28 444	0.25 447	0.19 452	0.23 488	0.18 424	0.09 397	0.06 338	0.10 448	0.08 378	0.15 536	0.10 451

StereoDRNet	0.19 461	0.11 431	0.18 426	0.22 492	0.11 426	0.22 473	0.22 495	0.37 533	0.34 468	0.24 473	0.28 444	0.30 492	0.19 452	0.20 444	0.21 462	0.10 438	0.08 441	0.11 478	0.09 423	0.09 420	0.07 308

222	0.16 411	0.07 145	0.15 327	0.14 37	0.08 142	0.25 504	0.18 399	0.30 452	0.21 315	0.18 378	0.29 459	0.17 341	0.16 396	0.16 345	0.44 585	0.10 438	0.05 179	0.07 228	0.06 208	0.08 356	0.08 377

test_xeample	0.15 384	0.07 145	0.14 290	0.15 79	0.08 142	0.22 473	0.20 464	0.29 440	0.21 315	0.16 335	0.29 459	0.19 364	0.17 420	0.16 345	0.28 533	0.09 397	0.05 179	0.07 228	0.07 305	0.07 290	0.07 308

RYNet	0.23 505	0.12 450	0.22 474	0.19 378	0.17 545	0.47 576	0.26 542	0.39 546	0.49 543	0.24 473	0.29 459	0.34 525	0.24 494	0.20 444	0.31 554	0.10 438	0.06 338	0.09 401	0.09 423	0.14 524	0.15 540

iResNetv2_ROB	0.15 384	0.08 267	0.16 369	0.16 157	0.08 142	0.16 367	0.13 127	0.26 383	0.36 487	0.21 431	0.29 459	0.24 434	0.13 322	0.14 299	0.14 341	0.06 121	0.06 338	0.06 123	0.04 41	0.09 420	0.08 377

DLCB_ROB	0.18 449	0.10 406	0.16 369	0.23 513	0.11 426	0.24 495	0.18 399	0.30 452	0.28 424	0.27 498	0.29 459	0.28 474	0.25 502	0.20 444	0.20 449	0.08 339	0.08 441	0.09 401	0.09 423	0.07 290	0.07 308

SGM-Forest	0.20 470	0.14 493	0.18 426	0.20 436	0.13 483	0.21 459	0.22 495	0.33 487	0.31 446	0.24 473	0.29 459	0.28 474	0.20 464	0.23 488	0.18 424	0.15 538	0.16 557	0.15 537	0.14 531	0.13 508	0.12 496
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoSA	0.26 535	0.19 539	0.39 544	0.27 551	0.17 545	0.23 487	0.21 481	0.50 578	0.60 571	0.22 446	0.30 465	0.29 482	0.34 553	0.40 570	0.29 542	0.12 495	0.11 509	0.16 545	0.14 531	0.15 536	0.12 496

DDVS	0.16 411	0.10 406	0.22 474	0.16 157	0.12 457	0.15 340	0.14 185	0.25 370	0.19 278	0.18 378	0.30 465	0.27 464	0.13 322	0.20 444	0.16 394	0.09 397	0.06 338	0.09 401	0.07 305	0.11 476	0.11 475

ICVP	0.16 411	0.09 339	0.12 209	0.22 492	0.09 257	0.18 407	0.21 481	0.26 383	0.24 358	0.18 378	0.30 465	0.27 464	0.18 434	0.18 401	0.15 375	0.10 438	0.07 409	0.08 315	0.07 305	0.07 290	0.08 377
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.17 433	0.10 406	0.17 392	0.20 436	0.11 426	0.27 525	0.20 464	0.26 383	0.42 517	0.22 446	0.30 465	0.22 408	0.20 464	0.18 401	0.20 449	0.06 121	0.06 338	0.07 228	0.07 305	0.08 356	0.07 308

STTStereo	0.18 449	0.13 478	0.28 505	0.20 436	0.11 426	0.16 367	0.21 481	0.29 440	0.23 347	0.22 446	0.30 465	0.29 482	0.18 434	0.20 444	0.20 449	0.12 495	0.11 509	0.11 478	0.14 531	0.09 420	0.08 377

CSP-Net	0.16 411	0.09 339	0.14 290	0.17 234	0.09 257	0.19 429	0.18 399	0.25 370	0.33 457	0.26 491	0.31 470	0.25 447	0.16 396	0.21 462	0.19 439	0.09 397	0.06 338	0.07 228	0.07 305	0.08 356	0.08 377

SACVNet	0.19 461	0.12 450	0.15 327	0.17 234	0.13 483	0.22 473	0.18 399	0.31 468	0.31 446	0.24 473	0.31 470	0.30 492	0.23 485	0.23 488	0.17 411	0.11 470	0.08 441	0.10 448	0.10 462	0.12 493	0.14 526

XQC	0.29 550	0.23 556	0.53 564	0.29 565	0.19 559	0.36 560	0.28 553	0.37 533	0.58 568	0.31 534	0.31 470	0.37 536	0.30 542	0.39 566	0.39 575	0.13 513	0.09 473	0.15 537	0.12 514	0.18 559	0.18 562

DeepPrunerF	0.24 516	0.17 521	0.45 555	0.26 543	0.16 533	0.23 487	0.29 564	0.37 533	0.51 551	0.27 498	0.31 470	0.24 434	0.28 526	0.22 480	0.23 486	0.15 538	0.11 509	0.20 561	0.18 562	0.12 493	0.14 526

CVANet_RVC	0.18 449	0.11 431	0.14 290	0.21 471	0.11 426	0.19 429	0.18 399	0.34 502	0.34 468	0.22 446	0.31 470	0.28 474	0.18 434	0.24 499	0.18 424	0.12 495	0.08 441	0.12 499	0.12 514	0.09 420	0.08 377

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 433	0.10 406	0.23 482	0.20 436	0.10 370	0.15 340	0.18 399	0.31 468	0.25 382	0.21 431	0.31 470	0.25 447	0.17 420	0.21 462	0.20 449	0.09 397	0.06 338	0.08 315	0.09 423	0.07 290	0.08 377
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NaN_ROB	0.23 505	0.20 544	0.25 491	0.25 534	0.13 483	0.31 544	0.27 547	0.34 502	0.41 515	0.31 534	0.31 470	0.32 514	0.23 485	0.31 533	0.22 475	0.11 470	0.17 561	0.10 448	0.11 492	0.08 356	0.09 422

CBMV_ROB	0.19 461	0.13 478	0.18 426	0.16 157	0.11 426	0.16 367	0.12 82	0.27 397	0.29 431	0.27 498	0.31 470	0.27 464	0.24 494	0.24 499	0.16 394	0.15 538	0.18 563	0.22 566	0.20 564	0.10 454	0.12 496

CBMV	0.20 470	0.15 500	0.18 426	0.18 316	0.10 370	0.20 448	0.11 54	0.30 452	0.31 446	0.29 521	0.31 470	0.31 507	0.23 485	0.28 519	0.19 439	0.13 513	0.15 552	0.17 548	0.16 551	0.10 454	0.10 451
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GMStereo_Zeroshot	0.16 411	0.13 478	0.25 491	0.20 436	0.10 370	0.17 391	0.13 127	0.30 452	0.25 382	0.23 461	0.32 479	0.25 447	0.11 258	0.19 426	0.14 341	0.09 397	0.06 338	0.11 478	0.06 208	0.12 493	0.08 377

DGSMNet	0.25 523	0.19 539	0.34 533	0.21 471	0.24 573	0.24 495	0.21 481	0.36 524	0.42 517	0.25 486	0.32 479	0.38 542	0.21 472	0.29 526	0.24 498	0.13 513	0.11 509	0.14 526	0.16 551	0.23 568	0.23 575

hitnet-ft	0.18 449	0.10 406	0.17 392	0.14 37	0.09 257	0.27 525	0.20 464	0.25 370	0.26 395	0.24 473	0.32 479	0.32 514	0.23 485	0.24 499	0.21 462	0.12 495	0.07 409	0.10 448	0.08 378	0.12 493	0.11 475

FADNet-RVC	0.21 484	0.20 544	0.40 547	0.21 471	0.16 533	0.21 459	0.15 261	0.27 397	0.27 408	0.26 491	0.32 479	0.26 457	0.21 472	0.22 480	0.19 439	0.12 495	0.13 538	0.12 499	0.14 531	0.13 508	0.18 562

DANet	0.21 484	0.16 511	0.29 514	0.25 534	0.13 483	0.23 487	0.19 443	0.28 421	0.27 408	0.28 511	0.32 479	0.35 531	0.32 549	0.31 533	0.24 498	0.11 470	0.09 473	0.11 478	0.10 462	0.13 508	0.11 475
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DISCO	0.20 470	0.09 339	0.22 474	0.17 234	0.10 370	0.25 504	0.18 399	0.28 421	0.45 532	0.23 461	0.32 479	0.34 525	0.26 510	0.29 526	0.29 542	0.08 339	0.06 338	0.07 228	0.07 305	0.09 420	0.10 451

HBP-ISP	0.18 449	0.13 478	0.17 392	0.15 79	0.11 426	0.08 55	0.13 127	0.28 421	0.30 437	0.22 446	0.33 485	0.21 390	0.25 502	0.23 488	0.18 424	0.15 538	0.17 561	0.21 562	0.17 558	0.10 454	0.09 422

FINET	0.22 492	0.18 535	0.28 505	0.19 378	0.16 533	0.24 495	0.24 517	0.33 487	0.49 543	0.26 491	0.33 485	0.22 408	0.23 485	0.23 488	0.18 424	0.18 561	0.16 557	0.11 478	0.10 462	0.15 536	0.14 526

GwcNet	0.20 470	0.14 493	0.20 454	0.18 316	0.12 457	0.25 504	0.20 464	0.36 524	0.45 532	0.20 415	0.33 485	0.33 520	0.21 472	0.22 480	0.25 506	0.11 470	0.09 473	0.09 401	0.09 423	0.09 420	0.10 451

HGLStereo	0.17 433	0.09 339	0.19 449	0.17 234	0.12 457	0.18 407	0.18 399	0.31 468	0.33 457	0.22 446	0.33 485	0.24 434	0.18 434	0.20 444	0.21 462	0.10 438	0.09 473	0.07 228	0.07 305	0.09 420	0.10 451

AF-Net	0.23 505	0.17 521	0.17 392	0.27 551	0.13 483	0.26 516	0.24 517	0.33 487	0.51 551	0.25 486	0.33 485	0.39 547	0.27 517	0.28 519	0.26 519	0.11 470	0.10 496	0.16 545	0.12 514	0.11 476	0.11 475

ADCRef	0.20 470	0.12 450	0.43 554	0.20 436	0.12 457	0.23 487	0.18 399	0.32 473	0.37 493	0.26 491	0.33 485	0.18 355	0.23 485	0.25 504	0.26 519	0.07 275	0.06 338	0.09 401	0.09 423	0.08 356	0.09 422

PA-Net	0.24 516	0.18 535	0.34 533	0.28 558	0.22 568	0.22 473	0.39 588	0.29 440	0.39 504	0.22 446	0.33 485	0.25 447	0.26 510	0.21 462	0.25 506	0.10 438	0.23 582	0.15 537	0.22 569	0.09 420	0.13 510
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.20 470	0.11 431	0.21 464	0.22 492	0.10 370	0.22 473	0.22 495	0.40 549	0.38 499	0.24 473	0.33 485	0.26 457	0.22 479	0.22 480	0.25 506	0.11 470	0.07 409	0.11 478	0.10 462	0.09 420	0.08 377

PSMNet_ROB	0.22 492	0.12 450	0.15 327	0.27 551	0.15 519	0.25 504	0.36 583	0.43 565	0.37 493	0.27 498	0.33 485	0.32 514	0.23 485	0.21 462	0.27 525	0.12 495	0.08 441	0.13 513	0.11 492	0.10 454	0.09 422

pmcnn	0.15 384	0.07 145	0.20 454	0.15 79	0.07 76	0.21 459	0.16 321	0.25 370	0.26 395	0.21 431	0.33 485	0.29 482	0.19 452	0.18 401	0.17 411	0.07 275	0.05 179	0.05 33	0.04 41	0.07 290	0.06 228

fast-acv-ft	0.18 449	0.11 431	0.20 454	0.19 378	0.12 457	0.26 516	0.21 481	0.26 383	0.35 482	0.22 446	0.34 495	0.27 464	0.21 472	0.21 462	0.23 486	0.09 397	0.09 473	0.08 315	0.10 462	0.08 356	0.07 308

RAFT-345	0.11 210	0.07 145	0.16 369	0.17 234	0.08 142	0.08 55	0.12 82	0.16 152	0.10 41	0.11 191	0.34 495	0.09 155	0.10 221	0.11 129	0.12 269	0.05 33	0.05 179	0.07 228	0.06 208	0.04 19	0.05 129

RTSC	0.23 505	0.13 478	0.30 520	0.21 471	0.13 483	0.29 539	0.17 350	0.36 524	0.68 585	0.27 498	0.34 495	0.30 492	0.22 479	0.32 538	0.31 554	0.10 438	0.08 441	0.09 401	0.10 462	0.13 508	0.14 526

PS-NSSS	0.20 470	0.21 549	0.23 482	0.20 436	0.10 370	0.19 429	0.17 350	0.36 524	0.26 395	0.27 498	0.34 495	0.27 464	0.24 494	0.20 444	0.20 449	0.15 538	0.12 525	0.17 548	0.14 531	0.10 454	0.09 422

YMNet	0.20 470	0.12 450	0.20 454	0.21 471	0.14 501	0.27 525	0.23 507	0.32 473	0.34 468	0.28 511	0.35 499	0.30 492	0.18 434	0.18 401	0.22 475	0.11 470	0.13 538	0.10 448	0.10 462	0.09 420	0.09 422

YMNet_1	0.20 470	0.12 450	0.20 454	0.21 471	0.14 501	0.27 525	0.23 507	0.32 473	0.34 468	0.28 511	0.35 499	0.30 492	0.18 434	0.18 401	0.22 475	0.11 470	0.13 538	0.10 448	0.10 462	0.09 420	0.09 422

SAMSARA	0.41 573	0.28 568	0.34 533	0.55 592	0.39 587	0.85 603	1.25 619	0.49 577	0.52 557	0.36 550	0.35 499	0.56 581	0.39 565	0.39 566	0.41 579	0.15 538	0.20 569	0.15 537	0.14 531	0.23 568	0.21 571

GANetREF_RVC	0.31 559	0.34 580	0.29 514	0.35 576	0.16 533	0.33 548	0.42 591	0.48 576	0.52 557	0.35 547	0.35 499	0.34 525	0.32 549	0.40 570	0.33 562	0.27 585	0.20 569	0.29 581	0.15 547	0.19 562	0.18 562
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
AANet_RVC	0.16 411	0.10 406	0.11 170	0.18 316	0.09 257	0.19 429	0.18 399	0.27 397	0.32 452	0.22 446	0.35 499	0.21 390	0.22 479	0.22 480	0.17 411	0.06 121	0.05 179	0.06 123	0.06 208	0.07 290	0.06 228

Syn2CoEx	0.22 492	0.16 511	0.29 514	0.29 565	0.15 519	0.26 516	0.21 481	0.34 502	0.32 452	0.29 521	0.36 504	0.28 474	0.25 502	0.20 444	0.25 506	0.16 555	0.12 525	0.14 526	0.11 492	0.09 420	0.08 377

S-Stereo	0.21 484	0.12 450	0.25 491	0.21 471	0.13 483	0.21 459	0.19 443	0.33 487	0.45 532	0.23 461	0.36 504	0.28 474	0.29 531	0.20 444	0.23 486	0.09 397	0.12 525	0.10 448	0.10 462	0.13 508	0.14 526

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 492	0.21 549	0.25 491	0.26 543	0.11 426	0.24 495	0.14 185	0.39 546	0.24 358	0.32 541	0.36 504	0.30 492	0.21 472	0.19 426	0.22 475	0.17 560	0.14 548	0.21 562	0.16 551	0.13 508	0.12 496

SQANet	0.24 516	0.24 559	0.31 523	0.31 570	0.19 559	0.27 525	0.13 127	0.30 452	0.33 457	0.25 486	0.37 507	0.31 507	0.22 479	0.27 510	0.23 486	0.15 538	0.10 496	0.21 562	0.16 551	0.22 565	0.16 549

DDUNet	0.23 505	0.18 535	0.22 474	0.22 492	0.15 519	0.25 504	0.24 517	0.30 452	0.31 446	0.31 534	0.37 507	0.34 525	0.26 510	0.25 504	0.21 462	0.18 561	0.13 538	0.17 548	0.11 492	0.16 548	0.17 558

FAT-Stereo	0.21 484	0.13 478	0.22 474	0.21 471	0.12 457	0.18 407	0.18 399	0.35 517	0.40 508	0.28 511	0.37 507	0.33 520	0.33 552	0.21 462	0.20 449	0.09 397	0.11 509	0.10 448	0.09 423	0.11 476	0.14 526

ADCP+	0.20 470	0.10 406	0.35 539	0.21 471	0.12 457	0.22 473	0.27 547	0.31 468	0.35 482	0.26 491	0.37 507	0.22 408	0.22 479	0.27 510	0.28 533	0.09 397	0.06 338	0.08 315	0.08 378	0.10 454	0.10 451

CC-Net-ROB	0.28 546	0.31 577	0.36 541	0.30 568	0.15 519	0.25 504	0.19 443	0.45 571	0.34 468	0.39 557	0.37 507	0.39 547	0.31 547	0.27 510	0.27 525	0.24 583	0.18 563	0.30 583	0.23 573	0.19 562	0.15 540

ETE_ROB	0.23 505	0.17 521	0.23 482	0.25 534	0.14 501	0.26 516	0.29 564	0.32 473	0.37 493	0.28 511	0.37 507	0.45 564	0.27 517	0.28 519	0.27 525	0.11 470	0.09 473	0.12 499	0.10 462	0.14 524	0.13 510

DispFullNet	0.27 543	0.22 553	0.66 581	0.28 558	0.17 545	0.27 525	0.17 350	0.34 502	0.57 565	0.27 498	0.37 507	0.43 560	0.24 494	0.39 566	0.25 506	0.12 495	0.06 338	0.19 559	0.11 492	0.23 568	0.16 549

w-ln-seven-2	0.20 470	0.14 493	0.39 544	0.23 513	0.12 457	0.21 459	0.21 481	0.29 440	0.38 499	0.25 486	0.38 514	0.28 474	0.23 485	0.21 462	0.25 506	0.08 339	0.08 441	0.09 401	0.09 423	0.10 454	0.09 422

RP	0.22 492	0.13 478	0.22 474	0.23 513	0.12 457	0.21 459	0.20 464	0.26 383	0.45 532	0.22 446	0.38 514	0.37 536	0.25 502	0.28 519	0.25 506	0.11 470	0.12 525	0.13 513	0.12 514	0.13 508	0.14 526

G-Net	0.25 523	0.17 521	0.38 543	0.23 513	0.16 533	0.51 579	0.23 507	0.29 440	0.35 482	0.36 550	0.38 514	0.31 507	0.29 531	0.28 519	0.27 525	0.11 470	0.09 473	0.12 499	0.10 462	0.16 548	0.14 526

NCC-stereo	0.25 523	0.15 500	0.31 523	0.26 543	0.17 545	0.21 459	0.31 572	0.41 554	0.40 508	0.24 473	0.38 514	0.33 520	0.29 531	0.37 559	0.28 533	0.13 513	0.11 509	0.15 537	0.22 569	0.13 508	0.13 510

Abc-Net	0.25 523	0.15 500	0.31 523	0.26 543	0.17 545	0.21 459	0.31 572	0.41 554	0.40 508	0.24 473	0.38 514	0.33 520	0.29 531	0.37 559	0.28 533	0.13 513	0.11 509	0.15 537	0.22 569	0.13 508	0.13 510
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	0.28 546	0.16 511	0.33 530	0.18 316	0.13 483	0.55 582	0.42 591	0.52 583	0.68 585	0.29 521	0.38 514	0.39 547	0.30 542	0.32 538	0.23 486	0.11 470	0.10 496	0.11 478	0.08 378	0.20 564	0.16 549

NCCL2	0.24 516	0.15 500	0.18 426	0.34 574	0.18 555	0.24 495	0.24 517	0.34 502	0.29 431	0.31 534	0.38 514	0.38 542	0.29 531	0.23 488	0.25 506	0.15 538	0.12 525	0.18 557	0.21 566	0.13 508	0.13 510

SGM_RVC	0.24 516	0.12 450	0.16 369	0.15 79	0.09 257	0.34 552	0.19 443	0.35 517	0.32 452	0.44 571	0.38 514	0.53 579	0.36 560	0.36 554	0.26 519	0.13 513	0.13 538	0.13 513	0.13 525	0.11 476	0.11 475
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SuperB	0.20 470	0.10 406	0.57 570	0.16 157	0.09 257	0.19 429	0.18 399	0.25 370	0.51 551	0.27 498	0.39 522	0.17 341	0.22 479	0.22 480	0.21 462	0.08 339	0.06 338	0.06 123	0.06 208	0.12 493	0.11 475

stereogan	0.22 492	0.11 431	0.21 464	0.20 436	0.12 457	0.32 546	0.19 443	0.36 524	0.45 532	0.23 461	0.39 522	0.35 531	0.27 517	0.33 542	0.23 486	0.10 438	0.12 525	0.10 448	0.10 462	0.14 524	0.14 526

LALA_ROB	0.25 523	0.16 511	0.23 482	0.27 551	0.17 545	0.27 525	0.27 547	0.42 559	0.38 499	0.33 545	0.39 522	0.51 575	0.26 510	0.29 526	0.28 533	0.16 555	0.09 473	0.13 513	0.12 514	0.13 508	0.13 510

w-ln-seven	0.24 516	0.15 500	0.58 573	0.20 436	0.14 501	0.26 516	0.22 495	0.36 524	0.62 576	0.30 527	0.40 525	0.30 492	0.23 485	0.22 480	0.28 533	0.09 397	0.09 473	0.11 478	0.10 462	0.11 476	0.10 451

RAFT-RH_RVC	0.12 287	0.06 66	0.14 290	0.16 157	0.09 257	0.12 234	0.12 82	0.17 187	0.12 101	0.13 258	0.40 525	0.11 213	0.10 221	0.13 271	0.12 269	0.05 33	0.04 23	0.08 315	0.05 133	0.05 112	0.06 228

APVNet	0.23 505	0.12 450	0.20 454	0.18 316	0.14 501	0.32 546	0.31 572	0.40 549	0.33 457	0.27 498	0.40 525	0.30 492	0.29 531	0.27 510	0.25 506	0.11 470	0.12 525	0.11 478	0.14 531	0.12 493	0.13 510

RGC	0.25 523	0.20 544	0.29 514	0.28 558	0.16 533	0.22 473	0.23 507	0.33 487	0.44 528	0.27 498	0.40 525	0.38 542	0.28 526	0.37 559	0.23 486	0.11 470	0.13 538	0.17 548	0.17 558	0.15 536	0.16 549

edge stereo	0.23 505	0.14 493	0.21 464	0.21 471	0.13 483	0.24 495	0.16 321	0.32 473	0.42 517	0.32 541	0.40 525	0.39 547	0.35 557	0.25 504	0.25 506	0.13 513	0.11 509	0.14 526	0.11 492	0.12 493	0.14 526

PASM	0.33 561	0.25 564	0.51 563	0.28 558	0.27 579	0.30 542	0.31 572	0.35 517	0.51 551	0.36 550	0.40 525	0.47 571	0.35 557	0.34 545	0.36 567	0.23 581	0.26 584	0.26 570	0.28 582	0.23 568	0.21 571

MDST_ROB	0.22 492	0.10 406	0.18 426	0.18 316	0.11 426	0.40 570	0.19 443	0.44 569	0.42 517	0.40 560	0.40 525	0.29 482	0.21 472	0.27 510	0.19 439	0.11 470	0.10 496	0.14 526	0.11 492	0.10 454	0.08 377

CSAN	0.30 553	0.24 559	0.28 505	0.34 574	0.19 559	0.34 552	0.42 591	0.38 540	0.51 551	0.38 556	0.40 525	0.44 563	0.34 553	0.29 526	0.31 554	0.19 564	0.16 557	0.19 559	0.19 563	0.14 524	0.15 540

SANet	0.25 523	0.14 493	0.29 514	0.21 471	0.11 426	0.29 539	0.25 533	0.40 549	0.65 583	0.36 550	0.40 525	0.42 558	0.27 517	0.27 510	0.25 506	0.12 495	0.09 473	0.10 448	0.09 423	0.13 508	0.12 496

XPNet_ROB	0.22 492	0.12 450	0.20 454	0.22 492	0.13 483	0.22 473	0.19 443	0.35 517	0.40 508	0.30 527	0.40 525	0.38 542	0.27 517	0.26 508	0.29 542	0.15 538	0.10 496	0.10 448	0.10 462	0.13 508	0.12 496

PWC_ROB	0.21 484	0.16 511	0.27 502	0.18 316	0.11 426	0.22 473	0.13 127	0.33 487	0.49 543	0.30 527	0.40 525	0.32 514	0.25 502	0.31 533	0.23 486	0.10 438	0.07 409	0.11 478	0.08 378	0.11 476	0.10 451

z-ln-s-r	0.18 449	0.10 406	0.41 549	0.19 378	0.08 142	0.18 407	0.18 399	0.23 325	0.34 468	0.19 393	0.41 536	0.22 408	0.17 420	0.20 444	0.25 506	0.07 275	0.05 179	0.07 228	0.07 305	0.07 290	0.06 228

PSMNet-RUCA	0.28 546	0.33 579	0.42 552	0.36 578	0.32 585	0.18 407	0.20 464	0.42 559	0.30 437	0.33 545	0.41 536	0.40 553	0.24 494	0.31 533	0.20 449	0.19 564	0.11 509	0.25 569	0.15 547	0.22 565	0.16 549

Wz-Net-MNSev	0.23 505	0.13 478	0.33 530	0.20 436	0.15 519	0.36 560	0.25 533	0.34 502	0.45 532	0.29 521	0.41 536	0.39 547	0.19 452	0.25 504	0.27 525	0.09 397	0.07 409	0.09 401	0.09 423	0.12 493	0.10 451

Nwc_Net	0.23 505	0.17 521	0.22 474	0.25 534	0.15 519	0.25 504	0.27 547	0.38 540	0.39 504	0.22 446	0.41 536	0.30 492	0.29 531	0.28 519	0.25 506	0.11 470	0.10 496	0.17 548	0.20 564	0.10 454	0.11 475

ADCPNet	0.26 535	0.17 521	0.62 578	0.21 471	0.15 519	0.36 560	0.25 533	0.33 487	0.37 493	0.31 534	0.41 536	0.36 533	0.29 531	0.29 526	0.34 565	0.12 495	0.10 496	0.11 478	0.12 514	0.14 524	0.13 510

StereoDRNet-Refined	0.17 433	0.12 450	0.16 369	0.20 436	0.10 370	0.18 407	0.18 399	0.27 397	0.24 358	0.26 491	0.41 536	0.23 425	0.18 434	0.21 462	0.21 462	0.09 397	0.05 179	0.09 401	0.10 462	0.07 290	0.07 308
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FBW_ROB	0.25 523	0.17 521	0.23 482	0.27 551	0.14 501	0.26 516	0.22 495	0.42 559	0.43 526	0.42 566	0.41 536	0.43 560	0.27 517	0.32 538	0.24 498	0.09 397	0.15 552	0.15 537	0.12 514	0.12 493	0.10 451

PDISCO_ROB	0.28 546	0.16 511	0.28 505	0.28 558	0.20 562	0.33 548	0.27 547	0.45 571	0.58 568	0.28 511	0.41 536	0.45 564	0.30 542	0.34 545	0.35 566	0.12 495	0.09 473	0.17 548	0.16 551	0.17 555	0.13 510

Wz-Net-TNSev	0.29 550	0.20 544	0.69 589	0.19 378	0.15 519	0.38 566	0.27 547	0.36 524	0.56 563	0.35 547	0.42 544	0.45 564	0.39 565	0.33 542	0.31 554	0.13 513	0.13 538	0.10 448	0.12 514	0.15 536	0.15 540

Wz-Net-LNSev	0.22 492	0.16 511	0.41 549	0.22 492	0.13 483	0.25 504	0.24 517	0.33 487	0.44 528	0.30 527	0.42 544	0.32 514	0.19 452	0.23 488	0.27 525	0.10 438	0.09 473	0.08 315	0.08 378	0.12 493	0.11 475

SHD	0.26 535	0.15 500	0.31 523	0.24 526	0.18 555	0.23 487	0.15 261	0.39 546	0.72 590	0.32 541	0.42 544	0.36 533	0.29 531	0.33 542	0.30 549	0.13 513	0.11 509	0.14 526	0.13 525	0.16 548	0.20 570

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 449	0.09 339	0.30 520	0.15 79	0.11 426	0.23 487	0.20 464	0.27 397	0.40 508	0.26 491	0.43 547	0.25 447	0.15 375	0.21 462	0.20 449	0.07 275	0.05 179	0.06 123	0.05 133	0.10 454	0.09 422

GANet	0.22 492	0.13 478	0.21 464	0.25 534	0.14 501	0.23 487	0.22 495	0.42 559	0.27 408	0.31 534	0.43 547	0.37 536	0.29 531	0.23 488	0.23 486	0.10 438	0.12 525	0.10 448	0.09 423	0.10 454	0.08 377

RTS	0.46 580	0.19 539	3.33 616	0.25 534	0.15 519	0.72 595	0.21 481	0.37 533	0.78 597	0.42 566	0.44 549	0.31 507	0.43 577	0.55 590	0.37 571	0.10 438	0.09 473	0.13 513	0.13 525	0.15 536	0.15 540

RTSA	0.46 580	0.19 539	3.33 616	0.25 534	0.15 519	0.72 595	0.21 481	0.37 533	0.78 597	0.42 566	0.44 549	0.31 507	0.43 577	0.55 590	0.37 571	0.10 438	0.09 473	0.13 513	0.13 525	0.15 536	0.15 540

DStereoFS	0.27 543	0.22 553	0.32 527	0.23 513	0.15 519	0.23 487	0.21 481	0.52 583	0.49 543	0.28 511	0.45 551	0.34 525	0.36 560	0.53 587	0.29 542	0.13 513	0.11 509	0.15 537	0.13 525	0.17 555	0.17 558

ACVNet-4b	0.39 570	0.53 590	0.56 568	0.45 586	0.24 573	0.46 575	0.18 399	0.50 578	0.64 580	0.42 566	0.45 551	0.60 583	0.27 517	0.34 545	0.24 498	0.33 588	0.14 548	0.48 591	0.42 593	0.31 586	0.27 583

ADCMid	0.26 535	0.15 500	0.42 552	0.20 436	0.14 501	0.25 504	0.26 542	0.35 517	0.40 508	0.37 554	0.45 551	0.34 525	0.42 574	0.36 554	0.36 567	0.10 438	0.09 473	0.11 478	0.11 492	0.13 508	0.13 510

ccnet	0.30 553	0.28 568	0.24 488	0.20 436	0.28 580	0.41 572	0.22 495	0.46 574	0.33 457	0.37 554	0.46 554	0.37 536	0.30 542	0.40 570	0.43 582	0.23 581	0.14 548	0.21 562	0.17 558	0.23 568	0.19 567

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 553	0.24 559	0.30 520	0.36 578	0.16 533	0.36 560	0.31 572	0.34 502	0.43 526	0.41 564	0.46 554	0.38 542	0.30 542	0.35 550	0.29 542	0.19 564	0.20 569	0.26 570	0.29 583	0.18 559	0.19 567

ADCL	0.25 523	0.12 450	0.49 562	0.22 492	0.12 457	0.36 560	0.29 564	0.30 452	0.57 565	0.24 473	0.47 556	0.30 492	0.31 547	0.30 532	0.30 549	0.09 397	0.07 409	0.09 401	0.09 423	0.10 454	0.10 451

aanetorigin	0.22 492	0.17 521	0.57 570	0.18 316	0.10 370	0.16 367	0.19 443	0.20 264	0.33 457	0.49 577	0.48 557	0.30 492	0.28 526	0.21 462	0.24 498	0.08 339	0.07 409	0.08 315	0.07 305	0.10 454	0.09 422

Ntro	0.41 573	0.40 585	0.54 566	0.46 589	0.30 584	0.64 588	0.24 517	0.47 575	0.68 585	0.42 566	0.49 558	0.47 571	0.42 574	0.40 570	0.32 559	0.32 587	0.28 586	0.37 587	0.31 586	0.33 588	0.29 584

PWCDC_ROB	0.21 484	0.13 478	0.23 482	0.25 534	0.12 457	0.20 448	0.15 261	0.34 502	0.55 561	0.29 521	0.49 558	0.21 390	0.15 375	0.28 519	0.20 449	0.11 470	0.09 473	0.10 448	0.08 378	0.11 476	0.09 422

otaku	0.39 570	0.38 583	0.53 564	0.44 585	0.28 580	0.57 584	0.24 517	0.42 559	0.62 576	0.40 560	0.50 560	0.46 568	0.34 553	0.40 570	0.33 562	0.30 586	0.30 588	0.39 588	0.33 588	0.30 583	0.29 584

anonymity	0.53 586	0.58 591	0.66 581	0.41 582	0.61 603	0.54 581	0.41 589	0.57 589	0.41 515	0.56 584	0.50 560	0.50 574	0.55 587	0.59 595	0.50 592	0.58 603	0.50 606	0.51 593	0.51 600	0.52 593	0.58 601

ADCS	0.30 553	0.19 539	0.48 561	0.21 471	0.18 555	0.29 539	0.24 517	0.42 559	0.64 580	0.40 560	0.50 560	0.40 553	0.37 562	0.40 570	0.43 582	0.13 513	0.13 538	0.13 513	0.14 531	0.16 548	0.16 549

AnyNet_C32	0.26 535	0.16 511	0.39 544	0.20 436	0.17 545	0.26 516	0.31 572	0.32 473	0.45 532	0.31 534	0.50 560	0.30 492	0.34 553	0.41 576	0.36 567	0.12 495	0.12 525	0.12 499	0.14 531	0.14 524	0.15 540

FCDSN-DC	0.33 561	0.28 568	0.28 505	0.30 568	0.24 573	0.39 568	0.28 553	0.43 565	0.42 517	0.44 571	0.53 564	0.51 575	0.42 574	0.37 559	0.30 549	0.21 572	0.20 569	0.27 573	0.26 576	0.25 576	0.25 578
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	0.24 516	0.11 431	0.24 488	0.17 234	0.14 501	0.34 552	0.16 321	0.33 487	0.33 457	0.39 557	0.54 565	0.40 553	0.35 557	0.35 550	0.26 519	0.12 495	0.12 525	0.12 499	0.11 492	0.14 524	0.14 526

zh-sn7	0.26 535	0.17 521	0.55 567	0.24 526	0.14 501	0.25 504	0.25 533	0.34 502	0.49 543	0.29 521	0.55 566	0.29 482	0.32 549	0.37 559	0.33 562	0.10 438	0.10 496	0.11 478	0.11 492	0.12 493	0.12 496

psmorigin	0.25 523	0.16 511	0.35 539	0.17 234	0.13 483	0.24 495	0.14 185	0.34 502	0.34 468	0.41 564	0.55 566	0.41 556	0.38 564	0.35 550	0.28 533	0.11 470	0.15 552	0.11 478	0.11 492	0.12 493	0.17 558

Wz-Net-SNSev	0.26 535	0.17 521	0.46 556	0.25 534	0.14 501	0.26 516	0.24 517	0.38 540	0.57 565	0.30 527	0.56 568	0.39 547	0.26 510	0.24 499	0.32 559	0.10 438	0.09 473	0.10 448	0.11 492	0.11 476	0.11 475

EDNetEfficient	0.30 553	0.24 559	1.18 607	0.18 316	0.10 370	0.20 448	0.20 464	0.21 282	0.61 573	0.74 595	0.56 568	0.30 492	0.40 569	0.23 488	0.32 559	0.09 397	0.07 409	0.08 315	0.07 305	0.11 476	0.10 451

MFN_U_SF_RVC	0.33 561	0.22 553	0.58 573	0.31 570	0.15 519	0.36 560	0.17 350	0.54 587	0.46 539	0.47 576	0.56 568	0.58 582	0.39 565	0.36 554	0.38 574	0.15 538	0.15 552	0.18 557	0.21 566	0.16 548	0.16 549

FC-DCNN	0.33 561	0.28 568	0.28 505	0.26 543	0.23 569	0.38 566	0.29 564	0.40 549	0.44 528	0.46 574	0.56 568	0.51 575	0.41 570	0.38 564	0.31 554	0.21 572	0.20 569	0.27 573	0.26 576	0.25 576	0.24 576

z-mn7	0.25 523	0.15 500	0.47 559	0.19 378	0.13 483	0.28 535	0.25 533	0.35 517	0.64 580	0.27 498	0.57 572	0.29 482	0.24 494	0.32 538	0.27 525	0.08 339	0.08 441	0.08 315	0.08 378	0.10 454	0.10 451

FC-DCNN v2	0.33 561	0.28 568	0.28 505	0.26 543	0.23 569	0.39 568	0.29 564	0.41 554	0.44 528	0.46 574	0.57 572	0.51 575	0.41 570	0.38 564	0.30 549	0.21 572	0.20 569	0.27 573	0.26 576	0.25 576	0.24 576

WZ-Net	0.29 550	0.17 521	0.82 599	0.23 513	0.16 533	0.35 556	0.29 564	0.40 549	0.59 570	0.24 473	0.57 572	0.37 536	0.25 502	0.34 545	0.37 571	0.09 397	0.08 441	0.09 401	0.10 462	0.14 524	0.16 549

SGM-ForestM	0.33 561	0.12 450	0.17 392	0.16 157	0.11 426	0.42 573	0.20 464	0.43 565	0.53 560	0.53 580	0.57 572	1.41 612	0.44 579	0.42 577	0.29 542	0.14 534	0.16 557	0.16 545	0.16 551	0.12 493	0.13 510

MADNet+	0.76 598	0.72 600	3.76 619	0.67 595	0.41 589	0.99 609	0.97 617	0.72 598	0.75 595	0.52 579	0.58 576	0.64 587	0.68 598	0.89 610	1.04 616	0.35 589	0.36 593	0.28 580	0.23 573	0.38 590	0.33 589

MeshStereo	0.27 543	0.13 478	0.18 426	0.15 79	0.11 426	0.33 548	0.24 517	0.41 554	0.36 487	0.53 580	0.58 576	0.67 589	0.41 570	0.36 554	0.27 525	0.14 534	0.13 538	0.13 513	0.11 492	0.11 476	0.11 475
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
ACVNet_1	0.45 579	0.51 589	0.61 576	0.45 586	0.28 580	0.50 577	0.28 553	0.58 594	0.71 589	0.63 586	0.59 578	0.74 594	0.50 583	0.50 582	0.36 567	0.26 584	0.25 583	0.39 588	0.29 583	0.32 587	0.25 578

LSM	0.34 567	0.21 549	0.62 578	0.27 551	0.62 604	0.35 556	0.26 542	0.43 565	0.49 543	0.45 573	0.60 579	0.42 558	0.37 562	0.35 550	0.26 519	0.13 513	0.21 579	0.14 526	0.16 551	0.18 559	0.34 590

SPS-STEREO	0.58 590	0.59 593	0.66 581	0.45 586	0.55 597	0.65 589	0.44 594	0.63 596	0.51 551	0.69 589	0.65 580	0.66 588	0.58 592	0.62 596	0.62 600	0.62 606	0.47 601	0.51 593	0.49 597	0.55 596	0.58 601
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
zh-mn7	0.26 535	0.15 500	0.59 575	0.19 378	0.14 501	0.24 495	0.22 495	0.35 517	0.63 579	0.35 547	0.67 581	0.31 507	0.25 502	0.31 533	0.26 519	0.09 397	0.08 441	0.09 401	0.09 423	0.09 420	0.11 475

RainbowNet	0.54 587	0.61 594	0.71 594	0.57 593	0.43 591	0.66 590	0.37 584	0.60 595	0.87 601	0.51 578	0.67 581	0.63 585	0.47 580	0.50 582	0.44 585	0.47 596	0.48 602	0.53 595	0.41 592	0.53 595	0.41 596

EDNetEfficientorigin	7.92 623	0.32 578	152.98 645	0.20 436	0.10 370	0.22 473	0.17 350	0.23 325	0.60 571	0.73 593	0.67 581	0.41 556	0.51 585	0.24 499	0.41 579	0.08 339	0.07 409	0.09 401	0.07 305	0.12 493	0.11 475

LE_ROB	0.50 585	0.07 145	0.14 290	0.15 79	0.08 142	0.26 516	0.17 350	0.23 325	1.71 619	4.68 623	0.67 581	0.46 568	0.47 580	0.21 462	0.30 549	0.07 275	0.06 338	0.06 123	0.06 208	0.08 356	0.06 228

MSMD_ROB	0.31 559	0.26 565	0.26 500	0.24 526	0.21 565	0.34 552	0.25 533	0.34 502	0.39 504	0.40 560	0.69 585	0.45 564	0.41 570	0.34 545	0.28 533	0.20 569	0.20 569	0.26 570	0.25 575	0.23 568	0.22 574

coex-ft	3.24 616	0.35 581	57.83 644	0.18 316	0.13 483	0.27 525	0.23 507	0.28 421	0.72 590	1.89 621	0.70 586	0.43 560	0.47 580	0.29 526	0.43 582	0.09 397	0.09 473	0.12 499	0.09 423	0.14 524	0.14 526

SGM+DAISY	0.57 589	0.58 591	0.67 585	0.41 582	0.55 597	0.68 592	0.51 597	0.57 589	0.46 539	0.67 587	0.70 586	0.69 592	0.57 591	0.64 597	0.58 597	0.59 604	0.49 603	0.50 592	0.50 599	0.52 593	0.59 604

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 577	0.39 584	0.56 568	0.40 581	0.20 562	0.66 590	0.33 581	0.54 587	0.72 590	0.71 591	0.72 588	0.62 584	0.55 587	0.52 585	0.47 589	0.20 569	0.19 568	0.29 581	0.30 585	0.24 574	0.19 567

Consistency-Raft	0.44 577	0.40 585	0.46 556	0.37 580	0.43 591	0.42 573	0.41 589	0.57 589	0.55 561	0.32 541	0.73 589	0.32 514	0.50 583	0.42 577	0.49 591	0.39 590	0.36 593	0.45 590	0.52 602	0.42 591	0.30 586

MFMNet_re	0.65 591	0.66 598	0.66 581	0.51 590	0.69 608	0.70 593	0.58 601	0.65 597	0.75 595	0.61 585	0.73 589	0.63 585	0.68 598	0.65 598	0.60 599	0.66 608	0.58 615	0.63 598	0.59 603	0.68 604	0.69 611

AnyNet_C01	0.37 568	0.26 565	1.41 610	0.22 492	0.17 545	0.51 579	0.28 553	0.36 524	0.40 508	0.39 557	0.75 591	0.46 568	0.39 565	0.46 580	0.50 592	0.13 513	0.13 538	0.13 513	0.14 531	0.14 524	0.16 549

PWCK	0.72 595	0.95 609	0.99 605	0.77 598	0.32 585	0.79 600	0.38 586	0.92 603	0.90 602	0.96 606	0.76 592	0.97 598	0.62 595	0.87 607	0.68 603	0.73 610	0.46 597	0.76 605	0.49 597	0.71 607	0.44 598

ELAS_RVC	0.42 575	0.29 575	0.33 530	0.28 558	0.24 573	0.56 583	0.38 586	0.50 578	0.61 573	0.74 595	0.76 592	0.67 589	0.56 589	0.55 590	0.42 581	0.22 576	0.21 579	0.27 573	0.26 576	0.27 582	0.26 581
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	0.73 597	0.46 588	1.21 608	0.52 591	0.47 593	2.16 619	0.67 607	0.78 599	0.72 590	0.70 590	0.79 594	1.21 605	0.84 605	1.06 616	1.04 616	0.40 591	0.28 586	0.33 585	0.33 588	0.30 583	0.34 590

PVD	0.40 572	0.21 549	0.40 547	0.32 573	0.23 569	0.30 542	0.45 595	0.53 586	0.97 604	0.55 583	0.80 595	0.54 580	0.60 594	0.53 587	0.40 577	0.19 564	0.14 548	0.17 548	0.14 531	0.24 574	0.32 588

ELAS	0.42 575	0.29 575	0.34 533	0.28 558	0.24 573	0.63 587	0.37 584	0.52 583	0.52 557	0.72 592	0.82 596	0.68 591	0.56 589	0.52 585	0.45 588	0.22 576	0.21 579	0.27 573	0.26 576	0.26 580	0.26 581
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	0.97 607	0.96 610	1.48 612	0.88 606	0.57 600	1.24 617	0.90 615	0.78 599	0.96 603	1.05 609	0.85 597	1.56 617	1.26 619	0.97 614	0.99 614	0.88 615	0.57 614	1.04 615	0.88 615	0.81 611	0.75 612

TorneroNet-64	0.76 598	0.73 601	0.77 597	0.78 600	0.58 602	0.94 608	0.58 601	0.85 602	1.26 609	0.67 587	0.88 598	1.41 612	0.76 602	0.87 607	0.68 603	0.49 598	0.46 597	0.73 602	0.59 603	0.68 604	0.54 600

UNDER WATER	0.99 609	1.00 611	1.47 611	1.00 610	0.71 611	1.18 616	0.86 613	0.81 601	1.09 606	1.02 608	0.90 599	1.53 616	1.26 619	1.06 616	1.02 615	0.79 613	0.54 609	1.02 613	0.88 615	0.83 612	0.75 612

MonStereo1	0.49 584	0.27 567	0.61 576	0.29 565	0.20 562	0.40 570	0.19 443	0.51 582	0.66 584	0.53 580	0.91 600	1.02 599	0.59 593	0.51 584	0.58 597	0.53 600	0.32 591	0.55 597	0.40 591	0.36 589	0.38 593

NVStereoNet_ROB	0.47 582	0.37 582	0.47 559	0.42 584	0.29 583	0.35 556	0.35 582	0.50 578	0.61 573	0.73 593	0.94 601	0.70 593	0.68 598	0.48 581	0.62 600	0.22 576	0.33 592	0.34 586	0.34 590	0.30 583	0.31 587
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
tt	4.65 618	0.07 145	3.54 618	2.01 618	1.55 618	10.25 626	16.66 627	8.90 631	5.03 624	1.33 617	0.96 602	4.71 622	4.74 623	3.33 622	5.86 625	6.06 630	10.30 634	1.87 624	2.09 624	2.61 621	1.19 620

WAO-6	0.82 601	0.81 604	0.63 580	0.87 605	0.63 605	0.79 600	0.60 603	0.98 609	1.52 618	0.91 605	0.97 603	1.08 602	1.04 613	0.72 600	0.70 606	0.72 609	0.49 603	0.91 611	0.71 610	0.70 606	0.59 604

BEATNet-Init1	0.54 587	0.28 568	0.68 588	0.31 570	0.21 565	0.85 603	0.31 572	0.57 589	0.69 588	0.89 602	1.00 604	2.17 619	0.66 597	0.58 594	0.44 585	0.19 564	0.18 563	0.23 567	0.22 569	0.22 565	0.21 571

IMH-64-1	0.66 592	0.62 595	0.69 589	0.72 596	0.51 594	0.60 585	0.51 597	0.92 603	0.84 599	0.75 598	1.02 605	0.81 595	0.78 603	0.80 601	0.50 592	0.43 592	0.46 597	0.72 600	0.48 595	0.55 596	0.40 594

IMH-64	0.66 592	0.62 595	0.69 589	0.72 596	0.51 594	0.60 585	0.51 597	0.92 603	0.84 599	0.75 598	1.02 605	0.81 595	0.78 603	0.80 601	0.50 592	0.43 592	0.46 597	0.72 600	0.48 595	0.55 596	0.40 594

DPSimNet_ROB	1.14 612	1.25 615	0.87 603	1.15 614	0.90 615	1.15 615	1.18 618	1.20 620	1.26 609	1.45 618	1.05 607	1.44 615	1.13 617	0.92 611	1.70 619	1.47 621	0.52 608	1.22 618	1.04 620	0.92 613	1.03 618

IMH	0.72 595	0.65 597	0.70 592	0.77 598	0.54 596	0.71 594	0.56 600	0.99 611	1.08 605	0.82 601	1.09 608	0.89 597	0.88 607	0.88 609	0.53 596	0.44 595	0.50 606	0.75 603	0.51 600	0.58 599	0.42 597

ACVNet_2	0.67 594	0.68 599	0.70 592	0.64 594	0.41 589	0.75 598	0.50 596	0.98 609	1.38 614	0.90 603	1.09 608	1.04 600	0.74 601	0.55 590	0.48 590	0.43 592	0.40 595	0.53 595	0.45 594	0.48 592	0.36 592

TorneroNet	0.83 602	0.75 602	0.83 601	0.85 603	0.63 605	1.03 612	0.65 605	0.96 607	1.14 607	0.80 600	1.10 610	1.36 610	0.88 607	0.95 612	0.82 611	0.57 601	0.49 603	0.79 608	0.66 608	0.74 610	0.64 610

ktn	1.02 610	1.23 614	0.82 599	1.24 615	0.86 614	1.00 611	0.86 613	0.96 607	1.37 613	1.05 609	1.12 611	1.16 604	1.06 614	0.95 612	0.62 600	1.28 620	0.71 618	1.39 620	0.83 614	1.06 616	0.77 614

Dean	0.88 604	0.88 608	0.81 598	0.82 602	0.57 600	0.91 605	0.62 604	1.17 619	1.71 619	1.15 614	1.16 612	1.31 609	1.00 612	0.82 603	0.83 612	0.57 601	0.56 612	0.78 607	0.65 606	0.67 603	0.58 601

notaker	0.98 608	1.13 612	1.02 606	1.14 613	0.81 612	0.73 597	0.69 610	0.94 606	1.15 608	1.19 616	1.19 613	1.41 612	1.17 618	1.10 618	0.74 608	0.82 614	0.64 617	1.18 616	0.79 613	1.02 614	0.82 615

WAO-7	0.80 600	0.78 603	0.57 570	0.85 603	0.67 607	0.76 599	0.69 610	1.07 613	1.30 611	0.90 603	1.20 614	1.05 601	0.93 609	0.71 599	0.68 603	0.60 605	0.62 616	0.67 599	0.68 609	0.64 600	0.59 604

MANE	0.47 582	0.28 568	0.28 505	0.27 551	0.24 573	0.50 577	0.32 580	0.57 589	0.62 576	0.74 595	1.20 614	1.21 605	0.64 596	0.54 589	0.39 575	0.22 576	0.20 569	0.27 573	0.31 586	0.26 580	0.25 578

LVE	0.84 603	0.87 607	0.86 602	0.81 601	0.56 599	1.09 614	0.66 606	1.07 613	1.45 616	0.97 607	1.23 616	1.11 603	0.86 606	0.84 604	0.72 607	0.49 598	0.56 612	0.76 605	0.60 605	0.66 602	0.60 607

KSHMR	1.10 611	1.19 613	0.90 604	1.26 616	1.00 616	0.99 609	0.96 616	1.13 618	1.35 612	1.16 615	1.28 617	1.40 611	0.97 611	1.03 615	0.93 613	1.03 618	1.08 620	1.20 617	1.03 619	1.03 615	0.98 617

WAO-8	0.92 605	0.83 605	0.67 585	0.94 608	0.70 609	0.92 606	0.68 608	1.08 615	1.80 621	1.06 611	1.42 618	1.29 607	1.08 615	0.86 605	0.80 609	0.74 611	0.54 609	0.86 609	0.75 611	0.71 607	0.63 608

Venus	0.92 605	0.83 605	0.67 585	0.94 608	0.70 609	0.92 606	0.68 608	1.08 615	1.80 621	1.06 611	1.42 618	1.29 607	1.08 615	0.86 605	0.80 609	0.74 611	0.54 609	0.86 609	0.75 611	0.71 607	0.63 608

HanzoNet	1.31 613	1.29 616	1.22 609	1.13 612	0.85 613	1.05 613	0.84 612	1.06 612	1.47 617	1.66 619	1.63 620	2.48 621	1.78 621	1.63 620	1.69 618	1.27 619	0.80 619	1.32 619	1.02 618	1.07 617	0.90 616

JetRed	1.66 614	1.51 617	3.09 615	0.93 607	1.21 617	5.28 622	1.61 622	1.29 621	1.42 615	1.84 620	1.77 621	1.59 618	0.95 610	1.43 619	2.51 623	0.91 617	1.61 621	0.93 612	0.91 617	1.36 618	1.03 618

TCMNet-wrong-test	3.69 617	5.54 629	3.91 620	12.22 629	11.75 631	4.77 621	3.86 623	1.08 615	0.74 594	1.13 613	2.21 622	6.16 626	0.53 586	3.43 623	2.33 621	0.90 616	0.20 569	1.85 623	1.69 622	5.71 627	3.79 627

MADNet++	1.97 615	1.75 618	1.66 613	1.83 617	1.69 619	2.38 620	1.45 621	2.36 622	2.11 623	2.58 622	2.37 623	2.25 620	2.21 622	2.28 621	2.36 622	1.87 622	1.67 622	1.53 621	1.34 621	1.87 619	1.78 621

USTest	6.16 619	2.65 621	2.79 614	6.48 625	7.21 625	14.33 629	21.38 629	6.98 630	9.55 629	5.35 626	6.12 624	5.71 625	7.69 626	6.31 627	6.75 626	1.97 623	3.38 628	1.63 622	2.14 625	2.49 620	2.35 622

xxxxx1	7.75 620	5.06 626	7.26 622	3.15 619	3.91 621	16.37 630	22.88 632	5.87 627	8.68 626	7.99 627	8.55 625	9.13 629	8.46 627	10.05 629	10.47 627	2.43 624	2.48 624	3.56 627	12.26 631	3.48 622	3.02 624

tt_ll	7.75 620	5.06 626	7.26 622	3.15 619	3.91 621	16.37 630	22.88 632	5.87 627	8.68 626	7.99 627	8.55 625	9.13 629	8.46 627	10.05 629	10.47 627	2.43 624	2.48 624	3.56 627	12.26 631	3.48 622	3.02 624

ff	7.75 620	5.06 626	7.26 622	3.15 619	3.91 621	16.37 630	22.88 632	5.87 627	8.68 626	7.99 627	8.55 625	9.13 629	8.46 627	10.05 629	10.47 627	2.43 624	2.48 624	3.56 627	12.26 631	3.48 622	3.02 624

DPSMNet_ROB	8.06 624	4.50 622	8.69 629	5.36 624	10.74 628	8.32 624	22.71 630	5.47 625	13.38 631	5.13 624	9.98 628	5.10 623	10.47 630	5.53 625	12.77 631	3.80 628	8.00 629	3.49 625	6.95 628	3.75 626	7.09 629

DGTPSM_ROB	8.06 624	4.50 622	8.69 629	5.34 622	10.73 627	8.32 624	22.71 630	5.47 625	13.38 631	5.13 624	9.98 628	5.10 623	10.47 630	5.53 625	12.77 631	3.79 627	8.00 629	3.49 625	6.95 628	3.74 625	7.09 629

Anonymous_1	10.87 630	7.82 630	7.41 625	10.29 626	10.08 626	18.64 634	26.11 635	11.02 634	13.45 633	9.43 630	10.10 630	9.73 632	11.31 632	10.69 632	12.47 630	6.42 631	8.38 631	5.70 630	10.22 630	11.41 631	6.65 628

DPSM_ROB	11.10 631	8.47 631	7.95 626	10.84 627	11.58 629	19.10 635	26.50 638	12.02 635	14.09 634	10.38 631	10.91 631	10.39 633	11.92 633	11.67 633	13.39 633	6.99 632	8.79 632	5.82 631	6.92 626	6.97 628	7.31 631

DPSM	11.10 631	8.47 631	7.95 626	10.84 627	11.58 629	19.10 635	26.50 638	12.02 635	14.09 634	10.38 631	10.91 631	10.39 633	11.92 633	11.67 633	13.39 633	6.99 632	8.79 632	5.82 631	6.92 626	6.97 628	7.31 631

HaxPig	15.73 633	18.55 642	19.19 638	16.92 632	15.89 634	7.80 623	7.57 624	13.37 637	10.80 630	15.40 634	14.87 633	15.95 635	14.81 635	15.67 635	15.97 637	18.96 641	16.72 635	19.47 641	18.10 643	19.45 642	19.06 643

LRCNet_RVC	10.76 629	13.97 634	7.97 628	19.07 633	2.04 620	0.35 556	0.31 572	5.29 623	0.48 542	13.02 633	17.65 634	8.69 628	5.73 624	4.78 624	2.22 620	23.53 642	2.69 627	27.60 645	25.75 645	17.60 639	16.54 642

MEDIAN_ROB	20.38 636	24.05 643	23.36 641	21.18 634	21.62 637	10.51 627	8.17 625	17.68 638	15.46 638	20.04 638	19.65 635	20.30 636	20.16 636	21.17 636	21.03 638	23.81 643	21.77 643	24.98 644	23.75 644	25.01 643	23.94 644

LSM0	22.80 643	17.22 640	19.17 637	22.12 641	28.90 645	38.38 644	53.27 640	24.21 644	28.36 640	20.84 644	21.11 636	21.63 643	24.25 645	23.42 643	26.98 641	14.08 639	17.39 636	11.72 640	13.98 638	14.22 638	14.66 634

RSGM-EC	20.15 634	4.62 624	0.75 595	16.73 630	16.97 635	21.10 637	26.46 636	10.37 632	14.13 636	18.18 636	21.56 637	22.31 644	22.50 637	21.80 637	15.71 635	62.36 645	33.86 645	20.06 642	18.04 641	19.30 640	16.22 640

acva	20.15 634	4.62 624	0.75 595	16.73 630	16.97 635	21.10 637	26.46 636	10.37 632	14.13 636	18.18 636	21.56 637	22.31 644	22.50 637	21.80 637	15.71 635	62.36 645	33.86 645	20.06 642	18.04 641	19.30 640	16.22 640

RAFT-FEzeroshot	22.33 637	17.12 636	15.83 631	21.95 637	23.32 641	38.31 640	53.41 645	23.99 640	28.43 641	20.66 640	21.84 639	21.02 640	24.05 642	23.33 639	27.09 643	14.06 635	17.69 637	11.70 635	13.95 636	14.05 635	14.76 636

RAFT-FE	22.33 637	17.12 636	15.83 631	21.95 637	23.32 641	38.31 640	53.41 645	23.99 640	28.43 641	20.66 640	21.84 639	21.02 640	24.05 642	23.33 639	27.09 643	14.06 635	17.69 637	11.70 635	13.95 636	14.05 635	14.76 636

CasAABBNet	22.33 637	17.11 635	15.84 633	21.94 636	23.28 639	38.30 639	53.40 643	24.05 642	28.44 643	20.66 640	21.86 641	21.03 642	24.04 641	23.35 641	27.03 642	14.06 635	17.69 637	11.70 635	13.94 635	14.04 634	14.76 636

Hybrid-DGEV	22.38 641	17.26 641	16.15 636	21.92 635	23.29 640	38.36 642	53.40 643	24.38 646	28.67 646	20.64 639	21.89 642	21.01 639	24.05 642	23.35 641	27.12 645	14.08 639	17.70 640	11.71 639	13.99 639	14.01 633	14.70 635

FlowAnything	22.34 640	17.13 638	15.98 634	22.00 639	23.23 638	38.39 645	53.32 641	24.19 643	28.48 644	21.00 645	21.93 643	20.83 637	23.97 639	23.44 644	26.83 640	14.04 634	17.80 642	11.63 634	14.08 640	14.00 632	14.65 633

Selective-RAFT-Error	22.39 642	17.14 639	16.01 635	22.00 639	23.34 643	38.37 643	53.36 642	24.24 645	28.53 645	20.80 643	21.94 644	20.94 638	24.02 640	23.48 645	27.33 646	14.07 638	17.70 640	11.70 635	13.93 634	14.05 635	14.83 639

AVERAGE_ROB	24.89 644	29.12 644	27.98 642	24.83 642	24.59 644	17.82 633	11.61 626	21.45 639	19.91 639	25.04 646	24.38 645	25.06 646	25.31 646	24.69 646	22.86 639	29.74 644	27.09 644	28.97 646	27.94 646	30.07 644	29.35 645

PML	8.57 626	9.39 633	6.24 621	5.34 622	6.36 624	13.21 628	20.99 628	5.35 624	6.68 625	17.75 635	26.46 646	7.58 627	6.08 625	7.89 628	5.76 624	5.33 629	1.83 623	5.95 633	1.93 623	8.75 630	2.53 623

test_example2	97.69 645	92.93 645	45.57 643	96.02 643	109.84 646	88.44 646	93.70 647	25.54 647	94.63 647	130.46 648	126.87 647	58.93 647	75.48 647	87.99 647	77.94 647	150.16 647	221.11 647	76.29 647	98.21 647	108.42 647	95.33 646

ccccc		285.89 646		366.70 646	366.78 647	118.88 647		113.97 648		125.77 647		120.54 648		252.62 648		382.79 648	352.84 648	254.30 648	222.62 648	426.61 648

Low-res two-view benchmark