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 6	0.05 32	0.10 163	0.14 65	0.06 26	0.07 36	0.12 104	0.09 20	0.10 67	0.06 23	0.04 1	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 6	0.05 32	0.11 229	0.14 65	0.06 26	0.07 36	0.12 104	0.09 20	0.08 20	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 21	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

MLG-Stereo_test3	0.07 6	0.05 32	0.10 163	0.15 115	0.06 26	0.07 36	0.10 33	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.04 1	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 191	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 291

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 32	0.08 36	0.17 296	0.05 2	0.07 36	0.11 68	0.09 20	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.09 92	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.05 186

MLG-Stereo	0.07 6	0.05 32	0.09 105	0.17 296	0.05 2	0.07 36	0.11 68	0.08 12	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 40	0.05 17	0.10 114	0.09 92	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.05 186

LGtest1	0.07 6	0.05 32	0.11 229	0.15 115	0.06 26	0.07 36	0.09 20	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.04 1	0.06 40	0.07 171	0.10 114	0.09 92	0.07 336	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 281	0.06 291

LiteMatch*	0.08 75	0.04 1	0.12 278	0.13 20	0.08 214	0.08 76	0.13 177	0.14 140	0.09 46	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 259	0.11 188	0.10 191	0.06 161	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 291

PipStereo	0.07 6	0.04 1	0.09 105	0.13 20	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.06 1	0.07 13	0.06 23	0.05 7	0.09 218	0.05 17	0.08 21	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 162	0.05 186

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 105	0.13 20	0.04 1	0.06 13	0.12 104	0.06 1	0.05 3	0.06 23	0.05 7	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

LACA2	0.07 6	0.05 32	0.06 1	0.15 115	0.06 26	0.09 135	0.10 33	0.11 55	0.11 101	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.08 224	0.09 56	0.07 1	0.07 336	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.04 49

LACA1	0.07 6	0.07 209	0.07 8	0.14 65	0.05 2	0.09 135	0.11 68	0.10 29	0.07 13	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.08 224	0.08 21	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.04 49

Test_v1	0.07 6	0.04 1	0.06 1	0.13 20	0.06 26	0.09 135	0.10 33	0.15 179	0.12 139	0.06 23	0.05 7	0.04 1	0.05 17	0.08 21	0.10 191	0.07 336	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

BLMT-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.08 36	0.15 115	0.07 125	0.07 36	0.14 252	0.07 7	0.10 67	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 65	0.07 3	0.09 92	0.04 6	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.04 45	0.04 49

252Zero-FE	0.08 75	0.04 1	0.10 163	0.13 20	0.07 125	0.13 347	0.11 68	0.13 110	0.14 211	0.07 70	0.05 7	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.10 191	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 291

AdaDepth	0.07 6	0.06 107	0.07 8	0.18 387	0.06 26	0.11 245	0.11 68	0.10 29	0.08 20	0.06 23	0.05 7	0.07 123	0.06 65	0.09 56	0.10 191	0.04 6	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

MLG-Stereo_test2	0.07 6	0.04 1	0.10 163	0.15 115	0.06 26	0.07 36	0.11 68	0.09 20	0.04 2	0.06 23	0.05 7	0.06 40	0.04 1	0.08 21	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.05 186

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 36	0.13 20	0.05 2	0.09 135	0.13 177	0.06 1	0.09 46	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

EGLCR-Stereo	0.08 75	0.05 32	0.08 36	0.14 65	0.07 125	0.11 245	0.12 104	0.11 55	0.16 276	0.06 23	0.05 7	0.07 123	0.05 17	0.10 114	0.11 270	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.04 45	0.04 49

MGA	0.07 6	0.04 1	0.11 229	0.13 20	0.06 26	0.08 76	0.09 20	0.12 81	0.08 20	0.05 2	0.06 19	0.06 40	0.05 17	0.10 114	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.05 186

CAR	0.07 6	0.05 32	0.09 105	0.14 65	0.06 26	0.07 36	0.08 7	0.12 81	0.08 20	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 114	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

MSE-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.09 105	0.13 20	0.06 26	0.07 36	0.08 7	0.12 81	0.08 20	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 114	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

monster-pro	0.07 6	0.06 107	0.06 1	0.15 115	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 179	0.15 241	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 92	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 105	0.13 20	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.08 177	0.05 17	0.08 21	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 186

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 105	0.12 7	0.05 2	0.06 13	0.11 68	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.09 92	0.07 336	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 49

LACA3	0.07 6	0.08 342	0.08 36	0.13 20	0.05 2	0.09 135	0.11 68	0.08 12	0.09 46	0.08 124	0.06 19	0.07 123	0.07 171	0.08 21	0.07 1	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DepthFocus	0.08 75	0.04 1	0.15 408	0.13 20	0.09 338	0.08 76	0.12 104	0.10 29	0.05 3	0.09 175	0.06 19	0.07 123	0.04 1	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.05 240	0.07 309	0.07 386	0.05 162	0.04 49

Pro-Stereo	0.07 6	0.05 32	0.08 36	0.15 115	0.08 214	0.08 76	0.12 104	0.07 7	0.08 20	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.04 45	0.04 49

IGEV-FE	0.09 166	0.05 32	0.13 324	0.14 65	0.08 214	0.12 300	0.13 177	0.17 253	0.11 101	0.10 219	0.06 19	0.09 218	0.06 65	0.11 188	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.06 286	0.05 162	0.05 186

DDF-Stereo	0.08 75	0.05 32	0.10 163	0.15 115	0.10 454	0.05 3	0.13 177	0.09 20	0.14 211	0.06 23	0.06 19	0.07 123	0.06 65	0.09 56	0.10 191	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.04 54	0.08 437	0.05 186

MonStereo	0.07 6	0.06 107	0.06 1	0.15 115	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 179	0.15 241	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 92	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 6	0.06 107	0.06 1	0.15 115	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 179	0.15 241	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.10 191	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-mixall	0.07 6	0.04 1	0.09 105	0.13 20	0.06 26	0.06 13	0.08 7	0.12 81	0.07 13	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.09 56	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 162	0.05 186

zero-FE	0.08 75	0.05 32	0.10 163	0.15 115	0.10 454	0.05 3	0.13 177	0.09 20	0.14 211	0.07 70	0.06 19	0.07 123	0.06 65	0.09 56	0.10 191	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.04 54	0.08 437	0.05 186

asda	0.07 6	0.08 342	0.08 36	0.16 208	0.07 125	0.06 13	0.10 33	0.16 216	0.11 101	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.10 114	0.10 191	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

2.5w	0.07 6	0.07 209	0.08 36	0.16 208	0.06 26	0.08 76	0.12 104	0.10 29	0.10 67	0.07 70	0.06 19	0.09 218	0.06 65	0.08 21	0.09 92	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 1

3.75w	0.07 6	0.07 209	0.08 36	0.16 208	0.07 125	0.07 36	0.09 20	0.16 216	0.10 67	0.07 70	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.09 56	0.10 191	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

111111	0.07 6	0.05 32	0.10 163	0.17 296	0.06 26	0.05 3	0.10 33	0.11 55	0.10 67	0.06 23	0.06 19	0.07 123	0.05 17	0.08 21	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.07 364	0.06 291

LG-G_1	0.07 6	0.04 1	0.11 229	0.15 115	0.06 26	0.09 135	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.07 123	0.07 171	0.11 188	0.08 23	0.07 336	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 291

LG-G	0.07 6	0.04 1	0.11 229	0.15 115	0.06 26	0.09 135	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.07 123	0.07 171	0.11 188	0.08 23	0.07 336	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 291

StereoAnything_RVC	0.07 6	0.16 596	0.17 476	0.11 1	0.05 2	0.06 13	0.11 68	0.08 12	0.08 20	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.08 417	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.04 49

MonSter	0.07 6	0.06 107	0.06 1	0.15 115	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 179	0.15 241	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 92	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

tt45	0.09 166	0.06 107	0.11 229	0.15 115	0.07 125	0.12 300	0.15 336	0.13 110	0.12 139	0.09 175	0.06 19	0.08 177	0.06 65	0.13 338	0.10 191	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.05 162	0.06 291

dual_stereo	0.07 6	0.05 32	0.08 36	0.15 115	0.05 2	0.05 3	0.13 177	0.12 81	0.08 20	0.07 70	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

IGEV-Stereo+	0.07 6	0.04 1	0.08 36	0.15 115	0.06 26	0.04 1	0.09 20	0.10 29	0.09 46	0.06 23	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.06 1	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 281	0.06 291

RSM++	0.08 75	0.06 107	0.09 105	0.17 296	0.07 125	0.09 135	0.12 104	0.11 55	0.11 101	0.08 124	0.06 19	0.07 123	0.05 17	0.10 114	0.09 92	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.05 162	0.03 1

MyStereo07	0.10 236	0.07 209	0.10 163	0.17 296	0.09 338	0.14 392	0.17 434	0.15 179	0.15 241	0.09 175	0.06 19	0.06 40	0.07 171	0.12 280	0.09 92	0.06 161	0.05 240	0.08 399	0.07 386	0.06 281	0.06 291

ff7	0.09 166	0.07 209	0.11 229	0.16 208	0.09 338	0.11 245	0.15 336	0.16 216	0.12 139	0.10 219	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 188	0.09 92	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.05 162	0.06 291

IGEVStereo-DCA	0.09 166	0.07 209	0.11 229	0.16 208	0.10 454	0.11 245	0.15 336	0.16 216	0.12 139	0.10 219	0.06 19	0.08 177	0.06 65	0.10 114	0.09 92	0.06 161	0.05 240	0.06 194	0.05 194	0.05 162	0.06 291

ffff	0.09 166	0.07 209	0.11 229	0.16 208	0.09 338	0.11 245	0.15 336	0.16 216	0.12 139	0.10 219	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 188	0.09 92	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.05 162	0.06 291

rrr	0.09 166	0.07 209	0.13 324	0.16 208	0.10 454	0.11 245	0.15 336	0.16 216	0.15 241	0.10 219	0.06 19	0.08 177	0.06 65	0.10 114	0.09 92	0.06 161	0.05 240	0.06 194	0.05 194	0.05 162	0.06 291

11t	0.09 166	0.07 209	0.11 229	0.16 208	0.09 338	0.11 245	0.15 336	0.16 216	0.12 139	0.10 219	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 188	0.09 92	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.05 162	0.06 291

IGEV_Zeroshot_test	0.09 166	0.05 32	0.13 324	0.14 65	0.08 214	0.12 300	0.13 177	0.17 253	0.11 101	0.10 219	0.06 19	0.09 218	0.06 65	0.11 188	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.06 286	0.05 162	0.05 186

anonymousdsp	0.09 166	0.07 209	0.11 229	0.17 296	0.09 338	0.11 245	0.15 336	0.16 216	0.12 139	0.10 219	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 188	0.09 92	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.05 162	0.06 291

ProNet	0.09 166	0.07 209	0.11 229	0.17 296	0.08 214	0.11 245	0.15 336	0.15 179	0.12 139	0.10 219	0.06 19	0.07 123	0.06 65	0.11 188	0.09 92	0.05 48	0.05 240	0.06 194	0.05 194	0.04 45	0.06 291

ccc-4	0.09 166	0.07 209	0.11 229	0.16 208	0.09 338	0.11 245	0.15 336	0.16 216	0.12 139	0.10 219	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 188	0.09 92	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.05 162	0.06 291

IGEV-Stereo	0.09 166	0.07 209	0.11 229	0.17 296	0.09 338	0.11 245	0.15 336	0.16 216	0.12 139	0.10 219	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 188	0.09 92	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.05 162	0.06 291
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
LGCAT	0.08 75	0.04 1	0.10 163	0.11 1	0.06 26	0.07 36	0.13 177	0.07 7	0.08 20	0.09 175	0.07 57	0.07 123	0.08 224	0.12 280	0.11 270	0.10 519	0.09 557	0.04 1	0.05 194	0.04 45	0.09 502

derf	0.07 6	0.05 32	0.10 163	0.14 65	0.06 26	0.05 3	0.12 104	0.12 81	0.09 46	0.05 2	0.07 57	0.07 123	0.08 224	0.10 114	0.09 92	0.06 161	0.05 240	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 186

mm2	0.07 6	0.04 1	0.10 163	0.13 20	0.06 26	0.06 13	0.13 177	0.13 110	0.08 20	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.09 259	0.10 114	0.09 92	0.06 161	0.05 240	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 186

mm1	0.07 6	0.04 1	0.10 163	0.13 20	0.06 26	0.06 13	0.13 177	0.06 1	0.08 20	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.09 259	0.10 114	0.09 92	0.06 161	0.05 240	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 186

qqai	0.07 6	0.05 32	0.10 163	0.14 65	0.06 26	0.05 3	0.12 104	0.08 12	0.09 46	0.05 2	0.07 57	0.06 40	0.08 224	0.10 114	0.09 92	0.06 161	0.05 240	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.05 186

quiztm	0.08 75	0.08 342	0.08 36	0.18 387	0.07 125	0.09 135	0.14 252	0.14 140	0.13 182	0.07 70	0.07 57	0.05 4	0.06 65	0.11 188	0.09 92	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.04 54	0.05 162	0.03 1

aanet-new-90k	0.08 75	0.07 209	0.09 105	0.19 458	0.06 26	0.07 36	0.12 104	0.13 110	0.13 182	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.07 171	0.11 188	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.03 1

aanet-new-60k	0.08 75	0.07 209	0.08 36	0.18 387	0.06 26	0.07 36	0.10 33	0.09 20	0.14 211	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.07 171	0.11 188	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

aanet-new-70k	0.07 6	0.06 107	0.09 105	0.17 296	0.06 26	0.08 76	0.12 104	0.11 55	0.10 67	0.07 70	0.07 57	0.07 123	0.06 65	0.10 114	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

aanet-new-78k	0.08 75	0.07 209	0.09 105	0.19 458	0.06 26	0.07 36	0.12 104	0.11 55	0.13 182	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 114	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.03 1

aanet-new-32k	0.08 75	0.07 209	0.09 105	0.18 387	0.06 26	0.10 193	0.11 68	0.10 29	0.09 46	0.07 70	0.07 57	0.07 123	0.06 65	0.11 188	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

aanet-new-30k	0.08 75	0.07 209	0.09 105	0.18 387	0.06 26	0.10 193	0.11 68	0.10 29	0.09 46	0.07 70	0.07 57	0.07 123	0.06 65	0.11 188	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

aanet-new-16k	0.08 75	0.08 342	0.08 36	0.18 387	0.06 26	0.07 36	0.10 33	0.13 110	0.13 182	0.08 124	0.07 57	0.07 123	0.06 65	0.09 56	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

aanet-new-8k	0.08 75	0.08 342	0.08 36	0.19 458	0.07 125	0.09 135	0.11 68	0.17 253	0.15 241	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 114	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 75	0.07 209	0.18 510	0.16 208	0.06 26	0.06 13	0.13 177	0.13 110	0.13 182	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

PSi22	0.08 75	0.06 107	0.11 229	0.16 208	0.07 125	0.08 76	0.10 33	0.14 140	0.08 20	0.08 124	0.07 57	0.10 250	0.06 65	0.12 280	0.10 191	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.04 49

LiteMatch	0.09 166	0.06 107	0.10 163	0.16 208	0.07 125	0.10 193	0.15 336	0.13 110	0.08 20	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.16 478	0.10 114	0.14 421	0.07 336	0.04 24	0.06 194	0.06 286	0.06 281	0.06 291

Selective-IGEV-i32	0.07 6	0.06 107	0.09 105	0.17 296	0.06 26	0.08 76	0.12 104	0.13 110	0.08 20	0.08 124	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.10 114	0.09 92	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

GeoVLM	0.08 75	0.04 1	0.10 163	0.13 20	0.06 26	0.10 193	0.13 177	0.13 110	0.08 20	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.08 224	0.10 114	0.11 270	0.06 161	0.05 240	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 186

WQFJA1++	0.08 75	0.04 1	0.11 229	0.14 65	0.07 125	0.11 245	0.11 68	0.12 81	0.07 13	0.07 70	0.07 57	0.07 123	0.06 65	0.10 114	0.10 191	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 281	0.06 291

BStereo	0.08 75	0.06 107	0.17 476	0.15 115	0.08 214	0.08 76	0.09 20	0.15 179	0.16 276	0.06 23	0.07 57	0.07 123	0.05 17	0.09 56	0.11 270	0.04 6	0.05 240	0.05 48	0.07 386	0.04 45	0.05 186

MatchStereo	0.07 6	0.04 1	0.08 36	0.14 65	0.06 26	0.05 3	0.12 104	0.12 81	0.09 46	0.07 70	0.07 57	0.04 1	0.04 1	0.09 56	0.09 92	0.06 161	0.05 240	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.05 186
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wave_Phase_stereo	0.09 166	0.06 107	0.17 476	0.15 115	0.08 214	0.11 245	0.09 20	0.18 284	0.16 276	0.06 23	0.07 57	0.07 123	0.05 17	0.09 56	0.11 270	0.04 6	0.05 240	0.05 48	0.07 386	0.04 45	0.05 186

BridgeDepth_RVC	0.07 6	0.04 1	0.09 105	0.11 1	0.05 2	0.10 193	0.10 33	0.14 140	0.09 46	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.08 224	0.07 3	0.10 191	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.05 162	0.04 49
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 75	0.04 1	0.10 163	0.13 20	0.06 26	0.10 193	0.13 177	0.13 110	0.08 20	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.08 224	0.10 114	0.11 270	0.06 161	0.05 240	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 186

HiDET	0.08 75	0.05 32	0.10 163	0.13 20	0.06 26	0.09 135	0.12 104	0.12 81	0.12 139	0.07 70	0.07 57	0.07 123	0.07 171	0.11 188	0.11 270	0.06 161	0.05 240	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 49

VIP-Stereo	0.07 6	0.07 209	0.08 36	0.15 115	0.06 26	0.11 245	0.10 33	0.11 55	0.11 101	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.10 114	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

BridgeDepth	0.07 6	0.07 209	0.08 36	0.18 387	0.06 26	0.07 36	0.11 68	0.10 29	0.06 6	0.04 1	0.07 57	0.10 250	0.09 259	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.07 6	0.05 32	0.07 8	0.16 208	0.06 26	0.07 36	0.11 68	0.10 29	0.08 20	0.06 23	0.07 57	0.07 123	0.07 171	0.09 56	0.09 92	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Replicate-Monster	0.07 6	0.05 32	0.09 105	0.14 65	0.06 26	0.09 135	0.09 20	0.14 140	0.12 139	0.05 2	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 191	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

S2M2_XL	0.08 75	0.06 107	0.12 278	0.12 7	0.08 214	0.09 135	0.09 20	0.07 7	0.07 13	0.08 124	0.07 57	0.07 123	0.06 65	0.09 56	0.09 92	0.08 417	0.06 420	0.07 309	0.06 286	0.08 437	0.06 291
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.07 6	0.08 342	0.08 36	0.16 208	0.07 125	0.08 76	0.08 7	0.11 55	0.08 20	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 114	0.09 92	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.03 1

qwe	0.08 75	0.08 342	0.07 8	0.15 115	0.06 26	0.07 36	0.10 33	0.18 284	0.12 139	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 114	0.09 92	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.03 1

4.25_new	0.07 6	0.08 342	0.09 105	0.15 115	0.06 26	0.08 76	0.08 7	0.14 140	0.08 20	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.12 280	0.10 191	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.5w_new	0.07 6	0.08 342	0.09 105	0.15 115	0.06 26	0.08 76	0.08 7	0.14 140	0.08 20	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.12 280	0.10 191	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 6	0.08 342	0.09 105	0.15 115	0.06 26	0.08 76	0.08 7	0.14 140	0.08 20	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.12 280	0.10 191	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4w-stereo	0.07 6	0.08 342	0.08 36	0.16 208	0.07 125	0.07 36	0.08 7	0.11 55	0.09 46	0.07 70	0.07 57	0.05 4	0.06 65	0.09 56	0.10 191	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.03 1

3.25w_new	0.07 6	0.06 107	0.08 36	0.15 115	0.06 26	0.10 193	0.07 3	0.12 81	0.11 101	0.08 124	0.07 57	0.07 123	0.06 65	0.11 188	0.10 191	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

3.25w	0.07 6	0.06 107	0.08 36	0.15 115	0.06 26	0.10 193	0.07 3	0.12 81	0.11 101	0.08 124	0.07 57	0.07 123	0.06 65	0.11 188	0.10 191	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

3.5w_stereo	0.07 6	0.07 209	0.07 8	0.15 115	0.07 125	0.09 135	0.06 1	0.14 140	0.11 101	0.08 124	0.07 57	0.06 40	0.07 171	0.10 114	0.09 92	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 75	0.09 423	0.10 163	0.17 296	0.07 125	0.08 76	0.11 68	0.20 335	0.13 182	0.06 23	0.07 57	0.05 4	0.06 65	0.08 21	0.09 92	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

2w_stereo	0.08 75	0.08 342	0.09 105	0.16 208	0.06 26	0.09 135	0.10 33	0.20 335	0.15 241	0.08 124	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.06 1	0.10 191	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 6	0.06 107	0.06 1	0.15 115	0.06 26	0.08 76	0.09 20	0.13 110	0.09 46	0.09 175	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.04 49

SCV_C0	0.08 75	0.07 209	0.08 36	0.16 208	0.10 454	0.08 76	0.14 252	0.11 55	0.13 182	0.08 124	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.11 188	0.07 1	0.05 48	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.06 281	0.05 186

SCV	0.08 75	0.09 423	0.08 36	0.15 115	0.08 214	0.10 193	0.12 104	0.11 55	0.12 139	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.10 114	0.08 23	0.05 48	0.05 240	0.06 194	0.04 54	0.06 281	0.04 49

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 75	0.07 209	0.09 105	0.22 580	0.06 26	0.08 76	0.12 104	0.10 29	0.10 67	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.11 188	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.06 281	0.04 49

HUF	0.08 75	0.05 32	0.08 36	0.14 65	0.06 26	0.09 135	0.13 177	0.13 110	0.13 182	0.07 70	0.07 57	0.09 218	0.06 65	0.10 114	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

AIO_test	0.07 6	0.06 107	0.07 8	0.15 115	0.07 125	0.07 36	0.14 252	0.10 29	0.10 67	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.10 191	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

castereo++	0.08 75	0.06 107	0.08 36	0.15 115	0.05 2	0.14 392	0.11 68	0.11 55	0.15 241	0.07 70	0.07 57	0.08 177	0.06 65	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 75	0.06 107	0.11 229	0.14 65	0.09 338	0.10 193	0.12 104	0.10 29	0.12 139	0.06 23	0.07 57	0.08 177	0.06 65	0.09 56	0.08 23	0.06 161	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 291

fffft	0.09 166	0.06 107	0.12 278	0.16 208	0.07 125	0.09 135	0.16 400	0.12 81	0.11 101	0.09 175	0.07 57	0.09 218	0.06 65	0.11 188	0.12 341	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.04 45	0.05 186
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 6	0.05 32	0.07 8	0.14 65	0.06 26	0.09 135	0.13 177	0.07 7	0.13 182	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.10 114	0.09 92	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

SMoEStereo_RVC	0.08 75	0.06 107	0.12 278	0.16 208	0.07 125	0.09 135	0.13 177	0.11 55	0.14 211	0.09 175	0.07 57	0.07 123	0.07 171	0.12 280	0.10 191	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.04 45	0.04 49

IGEV-Stereo++	0.07 6	0.06 107	0.08 36	0.18 387	0.06 26	0.05 3	0.10 33	0.11 55	0.11 101	0.06 23	0.07 57	0.07 123	0.06 65	0.09 56	0.09 92	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

Pointernet	0.09 166	0.05 32	0.10 163	0.16 208	0.08 214	0.13 347	0.10 33	0.15 179	0.18 330	0.09 175	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.11 188	0.10 191	0.08 417	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.06 281	0.05 186

U	0.08 75	0.07 209	0.10 163	0.19 458	0.10 454	0.10 193	0.13 177	0.12 81	0.17 312	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.07 3	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.04 54	0.06 281	0.05 186

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 166	0.10 491	0.32 612	0.15 115	0.06 26	0.08 76	0.14 252	0.11 55	0.10 67	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.11 188	0.07 1	0.12 580	0.04 24	0.07 309	0.05 194	0.05 162	0.05 186

WCG-NET（raft）	0.08 75	0.05 32	0.10 163	0.15 115	0.06 26	0.11 245	0.13 177	0.15 179	0.12 139	0.08 124	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.13 338	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

RSM	0.08 75	0.06 107	0.09 105	0.17 296	0.07 125	0.08 76	0.12 104	0.12 81	0.10 67	0.08 124	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.11 188	0.09 92	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

Selective-IGEV	0.07 6	0.06 107	0.09 105	0.17 296	0.06 26	0.08 76	0.12 104	0.13 110	0.08 20	0.08 124	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.10 114	0.09 92	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

CroCo-Stereo	0.09 166	0.08 342	0.08 36	0.22 580	0.09 338	0.09 135	0.18 483	0.16 216	0.12 139	0.07 70	0.07 57	0.08 177	0.06 65	0.08 21	0.07 1	0.07 336	0.05 240	0.06 194	0.04 54	0.05 162	0.04 49
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	0.10 236	0.07 209	0.17 476	0.19 458	0.08 214	0.11 245	0.24 604	0.15 179	0.18 330	0.09 175	0.07 57	0.10 250	0.08 224	0.08 21	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.06 286	0.04 45	0.05 186

test_xeample3	0.09 166	0.07 209	0.12 278	0.16 208	0.09 338	0.11 245	0.15 336	0.16 216	0.14 211	0.10 219	0.07 57	0.08 177	0.06 65	0.10 114	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.05 162	0.06 291

PointNet	0.08 75	0.06 107	0.07 8	0.15 115	0.07 125	0.09 135	0.14 252	0.11 55	0.08 20	0.05 2	0.08 120	0.08 177	0.09 259	0.09 56	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

aanet-new-36k	0.08 75	0.07 209	0.10 163	0.17 296	0.06 26	0.09 135	0.13 177	0.12 81	0.14 211	0.08 124	0.08 120	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

aanet-new-34k	0.08 75	0.06 107	0.09 105	0.17 296	0.05 2	0.08 76	0.13 177	0.12 81	0.13 182	0.09 175	0.08 120	0.07 123	0.05 17	0.10 114	0.09 92	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

aanet-32k-new	0.08 75	0.07 209	0.08 36	0.19 458	0.06 26	0.08 76	0.12 104	0.11 55	0.13 182	0.07 70	0.08 120	0.05 4	0.07 171	0.10 114	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 281	0.04 49

aanet-new-28k	0.08 75	0.07 209	0.09 105	0.18 387	0.06 26	0.08 76	0.12 104	0.10 29	0.09 46	0.09 175	0.08 120	0.08 177	0.06 65	0.12 280	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

aanet-new-10k	0.08 75	0.08 342	0.08 36	0.19 458	0.07 125	0.08 76	0.13 177	0.15 179	0.12 139	0.07 70	0.08 120	0.07 123	0.07 171	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

aanet-new-12k	0.08 75	0.10 491	0.07 8	0.20 522	0.08 214	0.08 76	0.12 104	0.12 81	0.14 211	0.08 124	0.08 120	0.05 4	0.07 171	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 281	0.04 49

aanet-new-14k	0.08 75	0.09 423	0.08 36	0.19 458	0.07 125	0.07 36	0.10 33	0.14 140	0.15 241	0.06 23	0.08 120	0.05 4	0.06 65	0.10 114	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

aanet-new	0.09 166	0.09 423	0.10 163	0.18 387	0.08 214	0.10 193	0.12 104	0.15 179	0.13 182	0.08 124	0.08 120	0.05 4	0.07 171	0.10 114	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 281	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 75	0.05 32	0.08 36	0.15 115	0.06 26	0.10 193	0.14 252	0.13 110	0.12 139	0.07 70	0.08 120	0.07 123	0.06 65	0.10 114	0.09 92	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 75	0.06 107	0.16 452	0.15 115	0.06 26	0.08 76	0.12 104	0.13 110	0.11 101	0.07 70	0.08 120	0.07 123	0.06 65	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 6	0.05 32	0.11 229	0.15 115	0.06 26	0.07 36	0.12 104	0.10 29	0.11 101	0.07 70	0.08 120	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.07 1	0.05 48	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

DispViT+	0.08 75	0.05 32	0.10 163	0.13 20	0.06 26	0.05 3	0.11 68	0.18 284	0.16 276	0.09 175	0.08 120	0.07 123	0.06 65	0.11 188	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

NLSM3	0.09 166	0.07 209	0.08 36	0.20 522	0.08 214	0.11 245	0.16 400	0.18 284	0.17 312	0.06 23	0.08 120	0.08 177	0.09 259	0.09 56	0.11 270	0.04 6	0.04 24	0.06 194	0.07 386	0.03 1	0.04 49

LCMNet	0.08 75	0.05 32	0.10 163	0.13 20	0.07 125	0.09 135	0.12 104	0.10 29	0.12 139	0.06 23	0.08 120	0.06 40	0.07 171	0.11 188	0.10 191	0.06 161	0.05 240	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 49

CSFM-Stereo	0.08 75	0.05 32	0.08 36	0.14 65	0.06 26	0.09 135	0.13 177	0.15 179	0.07 13	0.07 70	0.08 120	0.06 40	0.08 224	0.09 56	0.10 191	0.06 161	0.05 240	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 49

Zero-FE251	0.08 75	0.05 32	0.10 163	0.13 20	0.06 26	0.12 300	0.12 104	0.11 55	0.10 67	0.07 70	0.08 120	0.06 40	0.06 65	0.10 114	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

4.5_new	0.07 6	0.09 423	0.08 36	0.15 115	0.07 125	0.07 36	0.10 33	0.14 140	0.11 101	0.06 23	0.08 120	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 191	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 6	0.09 423	0.08 36	0.15 115	0.07 125	0.07 36	0.10 33	0.14 140	0.11 101	0.06 23	0.08 120	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 191	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.03 1

2.75w_new	0.07 6	0.07 209	0.07 8	0.13 20	0.06 26	0.08 76	0.08 7	0.18 284	0.13 182	0.08 124	0.08 120	0.06 40	0.06 65	0.09 56	0.11 270	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

1w_stereo	0.08 75	0.06 107	0.07 8	0.16 208	0.06 26	0.07 36	0.10 33	0.14 140	0.15 241	0.07 70	0.08 120	0.05 4	0.06 65	0.10 114	0.09 92	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

monsterstereo	0.08 75	0.06 107	0.07 8	0.16 208	0.06 26	0.08 76	0.10 33	0.16 216	0.12 139	0.07 70	0.08 120	0.06 40	0.07 171	0.08 21	0.09 92	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

LG-Stereo	0.08 75	0.08 342	0.10 163	0.18 387	0.07 125	0.10 193	0.17 434	0.11 55	0.08 20	0.06 23	0.08 120	0.06 40	0.07 171	0.09 56	0.09 92	0.04 6	0.05 240	0.07 309	0.07 386	0.04 45	0.04 49

GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 107	0.09 105	0.13 20	0.07 125	0.07 36	0.14 252	0.10 29	0.09 46	0.06 23	0.08 120	0.06 40	0.05 17	0.10 114	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49
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 6	0.06 107	0.08 36	0.15 115	0.06 26	0.08 76	0.14 252	0.09 20	0.08 20	0.07 70	0.08 120	0.07 123	0.04 1	0.10 114	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

GIP-stereo	0.08 75	0.06 107	0.11 229	0.15 115	0.07 125	0.09 135	0.13 177	0.15 179	0.11 101	0.07 70	0.08 120	0.05 4	0.04 1	0.10 114	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

999	0.09 166	0.06 107	0.13 324	0.15 115	0.08 214	0.10 193	0.14 252	0.15 179	0.12 139	0.10 219	0.08 120	0.08 177	0.08 224	0.16 427	0.10 191	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.04 45	0.06 291

PAM_32	0.10 236	0.06 107	0.17 476	0.15 115	0.08 214	0.10 193	0.15 336	0.14 140	0.16 276	0.09 175	0.08 120	0.10 250	0.07 171	0.14 376	0.09 92	0.06 161	0.05 240	0.06 194	0.06 286	0.05 162	0.06 291

AIO-Stereo	0.08 75	0.06 107	0.10 163	0.18 387	0.06 26	0.09 135	0.11 68	0.16 216	0.09 46	0.09 175	0.08 120	0.07 123	0.05 17	0.11 188	0.08 23	0.05 48	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 6	0.05 32	0.11 229	0.15 115	0.06 26	0.07 36	0.12 104	0.10 29	0.11 101	0.07 70	0.08 120	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.07 1	0.05 48	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

MoCha-V2	0.08 75	0.05 32	0.11 229	0.20 522	0.07 125	0.10 193	0.14 252	0.12 81	0.08 20	0.07 70	0.08 120	0.07 123	0.06 65	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

IGEV++	0.08 75	0.06 107	0.09 105	0.18 387	0.07 125	0.10 193	0.13 177	0.10 29	0.10 67	0.08 124	0.08 120	0.06 40	0.05 17	0.13 338	0.09 92	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

MyStereo06	0.10 236	0.07 209	0.12 278	0.17 296	0.09 338	0.13 347	0.18 483	0.19 317	0.12 139	0.13 331	0.08 120	0.07 123	0.07 171	0.11 188	0.09 92	0.06 161	0.05 240	0.08 399	0.07 386	0.06 281	0.06 291

tt1	0.10 236	0.08 342	0.13 324	0.17 296	0.09 338	0.13 347	0.15 336	0.15 179	0.19 357	0.09 175	0.08 120	0.06 40	0.06 65	0.10 114	0.08 23	0.06 161	0.05 240	0.06 194	0.05 194	0.06 281	0.06 291

EKT-Stereo	0.11 283	0.07 209	0.14 372	0.16 208	0.10 454	0.13 347	0.14 252	0.19 317	0.21 395	0.11 261	0.08 120	0.13 340	0.10 295	0.11 188	0.12 341	0.08 417	0.06 420	0.07 309	0.06 286	0.08 437	0.07 379

iRaft-Stereo_20w	0.09 166	0.05 32	0.13 324	0.14 65	0.09 338	0.12 300	0.15 336	0.19 317	0.11 101	0.11 261	0.08 120	0.08 177	0.05 17	0.10 114	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.06 281	0.05 186

test-3	0.09 166	0.06 107	0.10 163	0.18 387	0.07 125	0.07 36	0.14 252	0.12 81	0.16 276	0.10 219	0.08 120	0.08 177	0.08 224	0.11 188	0.10 191	0.05 48	0.04 24	0.07 309	0.05 194	0.04 45	0.04 49

test_1	0.09 166	0.06 107	0.10 163	0.18 387	0.07 125	0.07 36	0.14 252	0.12 81	0.16 276	0.10 219	0.08 120	0.08 177	0.08 224	0.11 188	0.10 191	0.05 48	0.04 24	0.07 309	0.05 194	0.04 45	0.04 49

DN	0.10 236	0.05 32	0.10 163	0.15 115	0.09 338	0.12 300	0.18 483	0.17 253	0.16 276	0.08 124	0.09 158	0.08 177	0.06 65	0.08 21	0.09 92	0.11 554	0.05 240	0.07 309	0.06 286	0.07 364	0.09 502

aanet-new-40k	0.07 6	0.08 342	0.08 36	0.17 296	0.07 125	0.08 76	0.13 177	0.10 29	0.10 67	0.07 70	0.09 158	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 6	0.07 209	0.07 8	0.16 208	0.06 26	0.08 76	0.12 104	0.10 29	0.09 46	0.06 23	0.09 158	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

aanet-new-24k	0.08 75	0.08 342	0.08 36	0.17 296	0.06 26	0.07 36	0.12 104	0.10 29	0.11 101	0.09 175	0.09 158	0.06 40	0.07 171	0.09 56	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

aanet-new-22k	0.08 75	0.06 107	0.10 163	0.18 387	0.06 26	0.08 76	0.11 68	0.14 140	0.12 139	0.09 175	0.09 158	0.08 177	0.06 65	0.10 114	0.08 23	0.04 6	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 75	0.05 32	0.12 278	0.15 115	0.06 26	0.09 135	0.13 177	0.12 81	0.12 139	0.07 70	0.09 158	0.06 40	0.06 65	0.10 114	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

FE-Mocha	0.09 166	0.06 107	0.14 372	0.16 208	0.09 338	0.11 245	0.15 336	0.19 317	0.16 276	0.10 219	0.09 158	0.07 123	0.07 171	0.09 56	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.06 286	0.05 162	0.05 186

FlowAnything_test	0.11 283	0.08 342	0.14 372	0.15 115	0.09 338	0.08 76	0.14 252	0.20 335	0.11 101	0.10 219	0.09 158	0.12 310	0.12 370	0.13 338	0.11 270	0.09 477	0.06 420	0.09 485	0.09 507	0.06 281	0.09 502

GASTEREO	0.08 75	0.05 32	0.09 105	0.19 458	0.08 214	0.08 76	0.12 104	0.14 140	0.11 101	0.10 219	0.09 158	0.07 123	0.04 1	0.12 280	0.08 23	0.06 161	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 186

MSCF	0.08 75	0.05 32	0.09 105	0.19 458	0.08 214	0.07 36	0.12 104	0.14 140	0.11 101	0.10 219	0.09 158	0.07 123	0.04 1	0.11 188	0.08 23	0.06 161	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 186

IGEV	0.08 75	0.04 1	0.09 105	0.13 20	0.06 26	0.09 135	0.12 104	0.14 140	0.10 67	0.06 23	0.09 158	0.07 123	0.05 17	0.09 56	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

SGD-Stereo	0.08 75	0.05 32	0.10 163	0.14 65	0.06 26	0.12 300	0.12 104	0.11 55	0.12 139	0.07 70	0.09 158	0.09 218	0.09 259	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

Reg-Stereo(zero)	0.09 166	0.05 32	0.08 36	0.16 208	0.06 26	0.12 300	0.11 68	0.15 179	0.11 101	0.12 298	0.09 158	0.10 250	0.08 224	0.11 188	0.09 92	0.06 161	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 186

AIO-test2	0.10 236	0.08 342	0.10 163	0.23 601	0.09 338	0.11 245	0.11 68	0.23 401	0.24 439	0.08 124	0.09 158	0.08 177	0.05 17	0.10 114	0.08 23	0.06 161	0.05 240	0.08 399	0.09 507	0.05 162	0.05 186

mms	0.09 166	0.07 209	0.08 36	0.17 296	0.08 214	0.11 245	0.15 336	0.12 81	0.11 101	0.09 175	0.09 158	0.08 177	0.06 65	0.11 188	0.12 341	0.05 48	0.04 24	0.07 309	0.05 194	0.04 45	0.04 49

fffy	0.09 166	0.08 342	0.10 163	0.16 208	0.07 125	0.13 347	0.17 434	0.13 110	0.12 139	0.08 124	0.09 158	0.08 177	0.09 259	0.13 338	0.11 270	0.05 48	0.05 240	0.07 309	0.05 194	0.04 45	0.05 186

PAM	0.10 236	0.06 107	0.17 476	0.15 115	0.09 338	0.10 193	0.16 400	0.15 179	0.16 276	0.12 298	0.09 158	0.10 250	0.07 171	0.13 338	0.09 92	0.06 161	0.05 240	0.06 194	0.06 286	0.05 162	0.06 291

WCG-NET	0.08 75	0.05 32	0.10 163	0.15 115	0.06 26	0.11 245	0.14 252	0.13 110	0.14 211	0.07 70	0.09 158	0.07 123	0.06 65	0.13 338	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.04 54	0.04 45	0.03 1

CAS++	0.11 283	0.07 209	0.11 229	0.14 65	0.10 454	0.13 347	0.14 252	0.24 428	0.14 211	0.11 261	0.09 158	0.11 282	0.07 171	0.14 376	0.09 92	0.11 554	0.09 557	0.09 485	0.07 386	0.07 364	0.08 454
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 283	0.08 342	0.13 324	0.16 208	0.08 214	0.15 417	0.16 400	0.18 284	0.19 357	0.10 219	0.09 158	0.09 218	0.08 224	0.11 188	0.12 341	0.07 336	0.05 240	0.08 399	0.06 286	0.07 364	0.06 291

ACVNet-DCA	0.10 236	0.08 342	0.13 324	0.17 296	0.09 338	0.13 347	0.15 336	0.24 428	0.16 276	0.09 175	0.09 158	0.06 40	0.06 65	0.10 114	0.07 1	0.06 161	0.05 240	0.06 194	0.05 194	0.07 364	0.07 379

xx1	0.11 283	0.08 342	0.13 324	0.17 296	0.09 338	0.13 347	0.15 336	0.16 216	0.18 330	0.09 175	0.09 158	0.16 405	0.16 478	0.10 114	0.07 1	0.06 161	0.05 240	0.08 399	0.08 461	0.07 364	0.07 379

1test111	0.11 283	0.08 342	0.13 324	0.17 296	0.09 338	0.13 347	0.15 336	0.24 428	0.16 276	0.09 175	0.09 158	0.06 40	0.06 65	0.15 398	0.16 479	0.06 161	0.05 240	0.06 194	0.05 194	0.07 364	0.07 379

cc1	0.10 236	0.08 342	0.13 324	0.17 296	0.09 338	0.13 347	0.15 336	0.16 216	0.18 330	0.09 175	0.09 158	0.06 40	0.06 65	0.10 114	0.07 1	0.06 161	0.05 240	0.06 194	0.05 194	0.06 281	0.06 291

MSKI-zero shot	0.09 166	0.05 32	0.09 105	0.16 208	0.07 125	0.10 193	0.13 177	0.15 179	0.14 211	0.09 175	0.09 158	0.09 218	0.06 65	0.12 280	0.11 270	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 186

AEACV	0.09 166	0.05 32	0.08 36	0.14 65	0.13 568	0.14 392	0.13 177	0.15 179	0.09 46	0.07 70	0.09 158	0.07 123	0.08 224	0.10 114	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.05 162	0.04 49

LoS_RVC	0.08 75	0.05 32	0.07 8	0.15 115	0.07 125	0.08 76	0.15 336	0.12 81	0.11 101	0.08 124	0.09 158	0.06 40	0.09 259	0.10 114	0.09 92	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

LoS	0.09 166	0.05 32	0.11 229	0.13 20	0.07 125	0.14 392	0.11 68	0.15 179	0.15 241	0.09 175	0.09 158	0.12 310	0.09 259	0.15 398	0.10 191	0.07 336	0.05 240	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.05 186
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 75	0.04 1	0.08 36	0.14 65	0.07 125	0.09 135	0.14 252	0.11 55	0.09 46	0.08 124	0.09 158	0.11 282	0.07 171	0.12 280	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.05 186

TRStereo	0.10 236	0.05 32	0.12 278	0.16 208	0.12 542	0.10 193	0.13 177	0.18 284	0.19 357	0.09 175	0.09 158	0.09 218	0.07 171	0.10 114	0.08 23	0.07 336	0.05 240	0.07 309	0.07 386	0.04 45	0.04 49

raftrobust	0.09 166	0.06 107	0.11 229	0.17 296	0.08 214	0.09 135	0.10 33	0.18 284	0.16 276	0.10 219	0.09 158	0.12 310	0.08 224	0.12 280	0.10 191	0.08 417	0.05 240	0.06 194	0.05 194	0.05 162	0.06 291

EAI-Stereo	0.09 166	0.07 209	0.11 229	0.16 208	0.07 125	0.10 193	0.15 336	0.16 216	0.09 46	0.08 124	0.09 158	0.08 177	0.07 171	0.09 56	0.11 270	0.05 48	0.05 240	0.05 48	0.05 194	0.05 162	0.04 49

MCSU-Stereo	0.07 6	0.05 32	0.07 8	0.16 208	0.05 2	0.08 76	0.12 104	0.09 20	0.07 13	0.07 70	0.10 190	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

TS12	0.08 75	0.06 107	0.09 105	0.21 558	0.07 125	0.12 300	0.12 104	0.11 55	0.09 46	0.10 219	0.10 190	0.08 177	0.10 295	0.09 56	0.12 341	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

DF	0.08 75	0.06 107	0.10 163	0.15 115	0.06 26	0.11 245	0.12 104	0.11 55	0.12 139	0.09 175	0.10 190	0.10 250	0.08 224	0.11 188	0.09 92	0.07 336	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 75	0.06 107	0.08 36	0.17 296	0.06 26	0.07 36	0.14 252	0.13 110	0.16 276	0.05 2	0.10 190	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 75	0.06 107	0.08 36	0.16 208	0.06 26	0.06 13	0.14 252	0.14 140	0.15 241	0.07 70	0.10 190	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.09 92	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

RT-Monster	0.09 166	0.05 32	0.09 105	0.14 65	0.08 214	0.12 300	0.10 33	0.17 253	0.19 357	0.14 358	0.10 190	0.10 250	0.08 224	0.11 188	0.10 191	0.07 336	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 291

Foundation-i1c-attn	0.08 75	0.05 32	0.07 8	0.14 65	0.05 2	0.09 135	0.12 104	0.13 110	0.10 67	0.09 175	0.10 190	0.10 250	0.07 171	0.08 21	0.10 191	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

Foundation-i1b	0.08 75	0.05 32	0.07 8	0.14 65	0.05 2	0.09 135	0.12 104	0.13 110	0.10 67	0.09 175	0.10 190	0.10 250	0.06 65	0.07 3	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1	0.09 166	0.04 1	0.10 163	0.14 65	0.06 26	0.10 193	0.13 177	0.16 216	0.15 241	0.10 219	0.10 190	0.11 282	0.07 171	0.07 3	0.10 191	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.05 194	0.05 162	0.05 186

WQFJA1	0.10 236	0.07 209	0.08 36	0.20 522	0.09 338	0.12 300	0.18 483	0.18 284	0.18 330	0.09 175	0.10 190	0.08 177	0.10 295	0.12 280	0.11 270	0.06 161	0.08 524	0.07 309	0.06 286	0.06 281	0.05 186

WQFJX1	0.10 236	0.07 209	0.08 36	0.22 580	0.09 338	0.12 300	0.17 434	0.18 284	0.18 330	0.10 219	0.10 190	0.07 123	0.10 295	0.11 188	0.10 191	0.07 336	0.08 524	0.07 309	0.06 286	0.05 162	0.05 186

WQFJX	0.10 236	0.07 209	0.09 105	0.21 558	0.09 338	0.12 300	0.16 400	0.19 317	0.18 330	0.12 298	0.10 190	0.08 177	0.10 295	0.12 280	0.10 191	0.07 336	0.07 491	0.06 194	0.05 194	0.06 281	0.05 186

NLMM	0.10 236	0.07 209	0.08 36	0.20 522	0.09 338	0.12 300	0.18 483	0.18 284	0.18 330	0.09 175	0.10 190	0.08 177	0.10 295	0.12 280	0.11 270	0.06 161	0.08 524	0.07 309	0.06 286	0.06 281	0.05 186

NLSM1	0.10 236	0.07 209	0.08 36	0.19 458	0.08 214	0.13 347	0.16 400	0.21 353	0.16 276	0.11 261	0.10 190	0.07 123	0.10 295	0.10 114	0.11 270	0.07 336	0.08 524	0.08 399	0.07 386	0.05 162	0.05 186

GEAStereo	0.08 75	0.06 107	0.09 105	0.13 20	0.08 214	0.08 76	0.14 252	0.10 29	0.10 67	0.08 124	0.10 190	0.06 40	0.04 1	0.11 188	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 186

GSStereo	0.08 75	0.06 107	0.09 105	0.13 20	0.08 214	0.08 76	0.14 252	0.11 55	0.12 139	0.08 124	0.10 190	0.05 4	0.04 1	0.11 188	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 186

GS-Stereo							0.14 252	0.11 55	0.12 139	0.08 124	0.10 190	0.05 4	0.04 1	0.11 188	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 186

gasm-f	0.08 75	0.05 32	0.08 36	0.13 20	0.08 214	0.08 76	0.14 252	0.10 29	0.10 67	0.08 124	0.10 190	0.06 40	0.05 17	0.10 114	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 281	0.05 186

DLNR-FE	10.51 718	2.29 707	19.85 732	120.28 736	13.21 723	0.06 13	0.13 177	0.24 428	0.10 67	0.08 124	0.10 190	0.09 218	0.07 171	0.10 114	0.09 92	0.13 599	0.04 24	0.06 194	0.04 54	53.18 738	0.04 49

DA	0.09 166	0.07 209	0.07 8	0.19 458	0.08 214	0.10 193	0.13 177	0.13 110	0.12 139	0.08 124	0.10 190	0.10 250	0.08 224	0.09 56	0.10 191	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.04 54	0.05 162	0.04 49

GGEV	0.09 166	0.07 209	0.07 8	0.19 458	0.08 214	0.10 193	0.13 177	0.13 110	0.12 139	0.08 124	0.10 190	0.10 250	0.08 224	0.09 56	0.10 191	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.04 54	0.05 162	0.04 49

depthmonostereo	0.09 166	0.06 107	0.09 105	0.15 115	0.06 26	0.11 245	0.13 177	0.14 140	0.15 241	0.10 219	0.10 190	0.09 218	0.11 336	0.08 21	0.09 92	0.06 161	0.05 240	0.06 194	0.04 54	0.04 45	0.03 1

2.25w	0.07 6	0.07 209	0.08 36	0.15 115	0.06 26	0.08 76	0.09 20	0.10 29	0.15 241	0.08 124	0.10 190	0.07 123	0.06 65	0.09 56	0.10 191	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.04 49

S2M2_L	0.09 166	0.08 342	0.11 229	0.13 20	0.10 454	0.08 76	0.06 1	0.10 29	0.10 67	0.10 219	0.10 190	0.09 218	0.09 259	0.11 188	0.11 270	0.13 599	0.07 491	0.08 399	0.09 507	0.10 539	0.08 454
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.10 236	0.07 209	0.07 8	0.18 387	0.07 125	0.12 300	0.19 529	0.24 428	0.19 357	0.06 23	0.10 190	0.08 177	0.06 65	0.11 188	0.09 92	0.06 161	0.06 420	0.07 309	0.05 194	0.05 162	0.04 49

MM-Stereo_test2	0.09 166	0.07 209	0.09 105	0.19 458	0.08 214	0.12 300	0.18 483	0.15 179	0.14 211	0.07 70	0.10 190	0.07 123	0.06 65	0.12 280	0.09 92	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.06 281	0.04 49

HART	0.08 75	0.07 209	0.09 105	0.18 387	0.07 125	0.10 193	0.16 400	0.13 110	0.11 101	0.09 175	0.10 190	0.08 177	0.05 17	0.10 114	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.04 54	0.05 162	0.04 49

castereo	0.09 166	0.06 107	0.11 229	0.15 115	0.06 26	0.11 245	0.14 252	0.14 140	0.18 330	0.08 124	0.10 190	0.11 282	0.08 224	0.09 56	0.10 191	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

ours_stereo	0.09 166	0.07 209	0.09 105	0.17 296	0.08 214	0.11 245	0.16 400	0.11 55	0.12 139	0.08 124	0.10 190	0.08 177	0.06 65	0.12 280	0.12 341	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.04 45	0.04 49

model_zeroshot	0.10 236	0.05 32	0.12 278	0.15 115	0.09 338	0.13 347	0.14 252	0.20 335	0.14 211	0.11 261	0.10 190	0.12 310	0.07 171	0.12 280	0.11 270	0.07 336	0.06 420	0.06 194	0.05 194	0.06 281	0.06 291

GCAP-BAT	0.09 166	0.05 32	0.11 229	0.13 20	0.07 125	0.11 245	0.14 252	0.14 140	0.17 312	0.07 70	0.10 190	0.08 177	0.06 65	0.13 338	0.08 23	0.07 336	0.05 240	0.05 48	0.05 194	0.05 162	0.04 49

rvit_stereo_0080	0.10 236	0.08 342	0.15 408	0.15 115	0.10 454	0.07 36	0.15 336	0.16 216	0.16 276	0.11 261	0.10 190	0.15 384	0.09 259	0.12 280	0.10 191	0.09 477	0.07 491	0.07 309	0.06 286	0.07 364	0.05 186

RAFT-Stereo-weight	0.09 166	0.06 107	0.11 229	0.16 208	0.07 125	0.09 135	0.14 252	0.19 317	0.16 276	0.11 261	0.10 190	0.08 177	0.06 65	0.10 114	0.11 270	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.04 54	0.04 45	0.04 49

H2IRNET	0.10 236	0.09 423	0.10 163	0.18 387	0.09 338	0.12 300	0.15 336	0.14 140	0.21 395	0.10 219	0.10 190	0.10 250	0.11 336	0.10 114	0.10 191	0.06 161	0.04 24	0.08 399	0.08 461	0.06 281	0.05 186

MGS-Stereo	0.09 166	0.07 209	0.12 278	0.16 208	0.08 214	0.09 135	0.15 336	0.12 81	0.12 139	0.07 70	0.10 190	0.08 177	0.06 65	0.11 188	0.09 92	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.06 281	0.05 186

whm_eth	0.10 236	0.08 342	0.15 408	0.15 115	0.10 454	0.07 36	0.15 336	0.16 216	0.16 276	0.11 261	0.10 190	0.15 384	0.09 259	0.12 280	0.10 191	0.09 477	0.07 491	0.07 309	0.06 286	0.07 364	0.05 186

DLNR_Zeroshot_test	10.48 717	2.27 706	19.78 731	120.28 736	13.29 724	0.06 13	0.13 177	0.24 428	0.10 67	0.08 124	0.10 190	0.09 218	0.07 171	0.10 114	0.09 92	0.13 599	0.04 24	0.06 194	0.04 54	52.68 737	0.04 49

CASnet	0.09 166	0.09 423	0.09 105	0.19 458	0.06 26	0.07 36	0.11 68	0.18 284	0.14 211	0.11 261	0.10 190	0.09 218	0.07 171	0.10 114	0.10 191	0.06 161	0.04 24	0.10 534	0.08 461	0.06 281	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 166	0.05 32	0.11 229	0.13 20	0.07 125	0.11 245	0.14 252	0.14 140	0.17 312	0.07 70	0.10 190	0.08 177	0.06 65	0.13 338	0.08 23	0.07 336	0.05 240	0.05 48	0.05 194	0.05 162	0.04 49

GCAP-Stereo	0.09 166	0.07 209	0.13 324	0.18 387	0.06 26	0.11 245	0.07 3	0.14 140	0.12 139	0.09 175	0.10 190	0.07 123	0.09 259	0.13 338	0.10 191	0.06 161	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 186

RAFT-Test	0.09 166	0.06 107	0.10 163	0.16 208	0.07 125	0.11 245	0.15 336	0.16 216	0.13 182	0.09 175	0.10 190	0.11 282	0.09 259	0.12 280	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 186

HH	0.09 166	0.06 107	0.13 324	0.17 296	0.08 214	0.11 245	0.16 400	0.15 179	0.10 67	0.08 124	0.10 190	0.08 177	0.07 171	0.10 114	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.05 162	0.04 49

HanStereo	0.09 166	0.06 107	0.13 324	0.17 296	0.08 214	0.11 245	0.16 400	0.15 179	0.10 67	0.08 124	0.10 190	0.08 177	0.07 171	0.10 114	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.05 162	0.04 49

CAS	0.08 75	0.04 1	0.07 8	0.17 296	0.08 214	0.10 193	0.13 177	0.12 81	0.09 46	0.09 175	0.10 190	0.08 177	0.06 65	0.09 56	0.09 92	0.08 417	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.04 49

Selective-RAFT	0.11 283	0.11 517	0.12 278	0.21 558	0.08 214	0.16 447	0.13 177	0.21 353	0.23 427	0.10 219	0.10 190	0.11 282	0.10 295	0.15 398	0.11 270	0.05 48	0.05 240	0.06 194	0.05 194	0.06 281	0.05 186

CroCo-Stereo Lap2	0.09 166	0.09 423	0.08 36	0.22 580	0.09 338	0.09 135	0.18 483	0.16 216	0.12 139	0.09 175	0.10 190	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.06 420	0.07 309	0.05 194	0.06 281	0.05 186

MIPNet	0.11 283	0.08 342	0.15 408	0.17 296	0.09 338	0.12 300	0.14 252	0.21 353	0.25 464	0.12 298	0.10 190	0.09 218	0.07 171	0.13 338	0.13 377	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.04 45	0.04 49

test_3	0.11 283	0.09 423	0.10 163	0.21 558	0.08 214	0.13 347	0.25 620	0.14 140	0.21 395	0.10 219	0.10 190	0.09 218	0.10 295	0.08 21	0.11 270	0.05 48	0.04 24	0.08 399	0.07 386	0.04 45	0.04 49

cross-raft	0.10 236	0.09 423	0.09 105	0.19 458	0.07 125	0.11 245	0.24 604	0.13 110	0.15 241	0.08 124	0.10 190	0.12 310	0.10 295	0.09 56	0.11 270	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.04 45	0.04 49

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 166	0.06 107	0.10 163	0.17 296	0.07 125	0.10 193	0.15 336	0.17 253	0.15 241	0.10 219	0.10 190	0.08 177	0.09 259	0.12 280	0.10 191	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.06 286	0.04 45	0.03 1

RAFT + AFF	0.13 394	0.08 342	0.21 549	0.20 522	0.10 454	0.14 392	0.23 593	0.27 480	0.21 395	0.12 298	0.10 190	0.12 310	0.10 295	0.16 427	0.12 341	0.08 417	0.07 491	0.09 485	0.09 507	0.06 281	0.09 502

Gwc-CoAtRS	0.09 166	0.07 209	0.10 163	0.16 208	0.07 125	0.10 193	0.15 336	0.18 284	0.17 312	0.08 124	0.10 190	0.12 310	0.09 259	0.12 280	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.04 54	0.04 45	0.05 186

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 75	0.08 342	0.09 105	0.18 387	0.07 125	0.11 245	0.14 252	0.13 110	0.11 101	0.08 124	0.11 242	0.07 123	0.06 65	0.09 56	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 6	0.06 107	0.07 8	0.15 115	0.06 26	0.10 193	0.15 336	0.12 81	0.11 101	0.06 23	0.11 242	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 75	0.05 32	0.08 36	0.13 20	0.05 2	0.13 347	0.13 177	0.12 81	0.10 67	0.11 261	0.11 242	0.11 282	0.06 65	0.08 21	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

NLMM1	0.11 283	0.09 423	0.07 8	0.22 580	0.10 454	0.12 300	0.20 550	0.19 317	0.20 380	0.12 298	0.11 242	0.08 177	0.10 295	0.11 188	0.11 270	0.08 417	0.08 524	0.07 309	0.06 286	0.05 162	0.04 49

NLCSM	0.11 283	0.09 423	0.09 105	0.23 601	0.11 510	0.12 300	0.19 529	0.19 317	0.19 357	0.12 298	0.11 242	0.07 123	0.09 259	0.11 188	0.10 191	0.08 417	0.08 524	0.07 309	0.07 386	0.06 281	0.05 186

Select-FE	0.11 283	0.06 107	0.21 549	0.15 115	0.11 510	0.12 300	0.13 177	0.22 379	0.18 330	0.09 175	0.11 242	0.10 250	0.06 65	0.12 280	0.09 92	0.07 336	0.05 240	0.07 309	0.08 461	0.06 281	0.08 454

DilatedVolume-Stereo	0.09 166	0.05 32	0.08 36	0.15 115	0.06 26	0.11 245	0.12 104	0.14 140	0.16 276	0.11 261	0.11 242	0.09 218	0.10 295	0.11 188	0.11 270	0.06 161	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 6	0.06 107	0.10 163	0.16 208	0.07 125	0.04 1	0.13 177	0.10 29	0.10 67	0.05 2	0.11 242	0.07 123	0.05 17	0.07 3	0.09 92	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

MM-Stereo_test1	0.10 236	0.07 209	0.09 105	0.18 387	0.07 125	0.12 300	0.18 483	0.21 353	0.20 380	0.09 175	0.11 242	0.08 177	0.06 65	0.10 114	0.10 191	0.06 161	0.05 240	0.07 309	0.06 286	0.05 162	0.04 49

tg	0.10 236	0.06 107	0.10 163	0.18 387	0.08 214	0.11 245	0.16 400	0.20 335	0.12 139	0.08 124	0.11 242	0.11 282	0.07 171	0.11 188	0.10 191	0.05 48	0.04 24	0.08 399	0.08 461	0.04 45	0.04 49

MaDis-Stereo	0.09 166	0.09 423	0.08 36	0.17 296	0.09 338	0.14 392	0.11 68	0.16 216	0.16 276	0.09 175	0.11 242	0.06 40	0.06 65	0.09 56	0.13 377	0.07 336	0.06 420	0.08 399	0.05 194	0.05 162	0.04 49

LL-Strereo2	0.11 283	0.10 491	0.16 452	0.18 387	0.08 214	0.15 417	0.09 20	0.17 253	0.14 211	0.14 358	0.11 242	0.09 218	0.07 171	0.16 427	0.10 191	0.05 48	0.05 240	0.11 564	0.07 386	0.06 281	0.05 186

4D-IteraStereo	0.10 236	0.07 209	0.10 163	0.18 387	0.07 125	0.09 135	0.15 336	0.18 284	0.15 241	0.10 219	0.11 242	0.10 250	0.07 171	0.12 280	0.09 92	0.05 48	0.03 1	0.08 399	0.07 386	0.06 281	0.05 186

RCA-Stereo	0.09 166	0.06 107	0.09 105	0.16 208	0.06 26	0.09 135	0.13 177	0.18 284	0.14 211	0.10 219	0.11 242	0.08 177	0.07 171	0.12 280	0.11 270	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.05 162	0.04 49

CIPLG	0.11 283	0.08 342	0.15 408	0.17 296	0.08 214	0.13 347	0.15 336	0.17 253	0.16 276	0.14 358	0.11 242	0.16 405	0.10 295	0.17 466	0.12 341	0.07 336	0.05 240	0.06 194	0.06 286	0.05 162	0.06 291

IPLGR_C	0.11 283	0.08 342	0.15 408	0.17 296	0.08 214	0.12 300	0.15 336	0.17 253	0.15 241	0.14 358	0.11 242	0.16 405	0.10 295	0.16 427	0.12 341	0.07 336	0.05 240	0.06 194	0.06 286	0.05 162	0.06 291

ACRE	0.11 283	0.08 342	0.15 408	0.17 296	0.08 214	0.13 347	0.15 336	0.17 253	0.14 211	0.14 358	0.11 242	0.16 405	0.10 295	0.16 427	0.12 341	0.07 336	0.05 240	0.06 194	0.06 286	0.05 162	0.06 291

iRaftStereo_RVC	0.10 236	0.07 209	0.10 163	0.17 296	0.09 338	0.11 245	0.17 434	0.18 284	0.12 139	0.09 175	0.11 242	0.10 250	0.07 171	0.11 188	0.10 191	0.05 48	0.04 24	0.08 399	0.08 461	0.04 45	0.04 49

s12784h	0.10 236	0.06 107	0.08 36	0.15 115	0.05 2	0.16 447	0.18 483	0.16 216	0.15 241	0.10 219	0.11 242	0.11 282	0.11 336	0.11 188	0.12 341	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.04 54	0.04 45	0.04 49

AFF-stereo	0.09 166	0.07 209	0.10 163	0.17 296	0.07 125	0.10 193	0.15 336	0.18 284	0.10 67	0.10 219	0.11 242	0.09 218	0.10 295	0.12 280	0.10 191	0.05 48	0.04 24	0.07 309	0.07 386	0.04 45	0.04 49

DNS	0.09 166	0.06 107	0.12 278	0.15 115	0.08 214	0.10 193	0.16 400	0.17 253	0.10 67	0.08 124	0.12 262	0.08 177	0.07 171	0.09 56	0.08 23	0.07 336	0.04 24	0.05 48	0.05 194	0.06 281	0.05 186

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 75	0.06 107	0.11 229	0.16 208	0.07 125	0.11 245	0.12 104	0.15 179	0.16 276	0.08 124	0.12 262	0.05 4	0.06 65	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 75	0.07 209	0.10 163	0.16 208	0.07 125	0.09 135	0.12 104	0.15 179	0.15 241	0.09 175	0.12 262	0.05 4	0.06 65	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.04 54	0.03 1	0.04 49

gcap_with_dpt	0.08 75	0.06 107	0.10 163	0.16 208	0.07 125	0.10 193	0.12 104	0.14 140	0.14 211	0.08 124	0.12 262	0.05 4	0.06 65	0.10 114	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

Hybrid-DGEV-2	0.11 283	0.06 107	0.12 278	0.18 387	0.09 338	0.09 135	0.13 177	0.29 523	0.30 521	0.11 261	0.12 262	0.10 250	0.13 404	0.12 280	0.10 191	0.06 161	0.05 240	0.07 309	0.07 386	0.05 162	0.05 186

water-stereo	0.09 166	0.06 107	0.08 36	0.16 208	0.07 125	0.10 193	0.13 177	0.15 179	0.13 182	0.11 261	0.12 262	0.09 218	0.10 295	0.07 3	0.08 23	0.06 161	0.05 240	0.05 48	0.05 194	0.04 45	0.04 49

AIO-test1	0.10 236	0.07 209	0.11 229	0.24 613	0.07 125	0.09 135	0.13 177	0.22 379	0.15 241	0.11 261	0.12 262	0.09 218	0.07 171	0.11 188	0.09 92	0.06 161	0.05 240	0.09 485	0.10 547	0.04 45	0.07 379

RAStereo	0.10 236	0.09 423	0.08 36	0.20 522	0.08 214	0.13 347	0.18 483	0.16 216	0.17 312	0.10 219	0.12 262	0.05 4	0.06 65	0.09 56	0.08 23	0.07 336	0.05 240	0.07 309	0.05 194	0.05 162	0.04 49

Occ-G	0.08 75	0.05 32	0.07 8	0.14 65	0.07 125	0.09 135	0.14 252	0.14 140	0.15 241	0.07 70	0.12 262	0.07 123	0.05 17	0.09 56	0.10 191	0.06 161	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 291

gcap-zeroshot	0.08 75	0.06 107	0.11 229	0.15 115	0.07 125	0.12 300	0.13 177	0.15 179	0.16 276	0.08 124	0.12 262	0.05 4	0.06 65	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.03 1	0.04 49

test_for_model	0.08 75	0.06 107	0.11 229	0.16 208	0.07 125	0.11 245	0.12 104	0.15 179	0.16 276	0.08 124	0.12 262	0.05 4	0.06 65	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.03 1	0.04 49

UniTT-Stereo	0.09 166	0.07 209	0.08 36	0.18 387	0.08 214	0.13 347	0.11 68	0.12 81	0.11 101	0.10 219	0.12 262	0.05 4	0.06 65	0.09 56	0.10 191	0.07 336	0.06 420	0.05 48	0.05 194	0.06 281	0.05 186

testlalala	0.08 75	0.06 107	0.11 229	0.15 115	0.07 125	0.12 300	0.13 177	0.15 179	0.16 276	0.08 124	0.12 262	0.05 4	0.06 65	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.03 1	0.04 49

Any-RAFT	0.10 236	0.05 32	0.10 163	0.15 115	0.07 125	0.13 347	0.14 252	0.21 353	0.15 241	0.11 261	0.12 262	0.13 340	0.10 295	0.13 338	0.10 191	0.07 336	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 281	0.05 186

MC-Stereo	0.09 166	0.07 209	0.09 105	0.17 296	0.06 26	0.10 193	0.14 252	0.12 81	0.11 101	0.09 175	0.12 262	0.09 218	0.06 65	0.11 188	0.10 191	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.04 45	0.04 49

IPLGR	0.11 283	0.09 423	0.17 476	0.18 387	0.08 214	0.13 347	0.16 400	0.21 353	0.24 439	0.12 298	0.12 262	0.11 282	0.09 259	0.13 338	0.12 341	0.06 161	0.05 240	0.06 194	0.06 286	0.05 162	0.04 49

AnonymousM	0.10 236	0.06 107	0.10 163	0.14 65	0.07 125	0.09 135	0.13 177	0.19 317	0.14 211	0.13 331	0.12 262	0.09 218	0.08 224	0.13 338	0.10 191	0.08 417	0.05 240	0.08 399	0.05 194	0.05 162	0.05 186

XX-TBD	0.09 166	0.06 107	0.07 8	0.14 65	0.07 125	0.13 347	0.16 400	0.14 140	0.14 211	0.11 261	0.12 262	0.09 218	0.08 224	0.10 114	0.10 191	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 281	0.05 186

sAnonymous2	0.13 394	0.12 536	0.25 576	0.20 522	0.12 542	0.18 488	0.14 252	0.27 480	0.21 395	0.11 261	0.12 262	0.13 340	0.08 224	0.11 188	0.11 270	0.09 477	0.05 240	0.08 399	0.06 286	0.15 623	0.10 534

CroCo_RVC	0.13 394	0.12 536	0.25 576	0.20 522	0.12 542	0.18 488	0.14 252	0.27 480	0.21 395	0.11 261	0.12 262	0.13 340	0.08 224	0.11 188	0.11 270	0.09 477	0.05 240	0.08 399	0.06 286	0.15 623	0.10 534

111	0.11 283	0.06 107	0.12 278	0.15 115	0.07 125	0.10 193	0.14 252	0.21 353	0.24 439	0.11 261	0.12 262	0.14 359	0.12 370	0.13 338	0.10 191	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.04 54	0.06 281	0.05 186

CFNet-RSSM	0.09 166	0.07 209	0.10 163	0.16 208	0.07 125	0.09 135	0.15 336	0.17 253	0.18 330	0.08 124	0.12 262	0.11 282	0.09 259	0.12 280	0.10 191	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.04 54	0.04 45	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 75	0.06 107	0.10 163	0.16 208	0.07 125	0.11 245	0.13 177	0.14 140	0.14 211	0.08 124	0.13 284	0.05 4	0.06 65	0.10 114	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.04 54	0.03 1	0.04 49

rvit_stereo_0081	0.11 283	0.08 342	0.16 452	0.16 208	0.09 338	0.11 245	0.14 252	0.14 140	0.24 439	0.11 261	0.13 284	0.14 359	0.09 259	0.11 188	0.12 341	0.10 519	0.07 491	0.08 399	0.07 386	0.07 364	0.06 291

rvit_stereo_0082	0.11 283	0.08 342	0.16 452	0.16 208	0.09 338	0.11 245	0.14 252	0.14 140	0.24 439	0.11 261	0.13 284	0.14 359	0.09 259	0.11 188	0.12 341	0.10 519	0.07 491	0.08 399	0.07 386	0.07 364	0.06 291

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 283	0.05 32	0.12 278	0.15 115	0.13 568	0.14 392	0.16 400	0.23 401	0.18 330	0.10 219	0.13 284	0.10 250	0.07 171	0.12 280	0.09 92	0.06 161	0.05 240	0.06 194	0.06 286	0.07 364	0.08 454

rvit_stereo_ft	0.12 366	0.07 209	0.13 324	0.19 458	0.10 454	0.12 300	0.17 434	0.16 216	0.16 276	0.13 331	0.13 284	0.15 384	0.10 295	0.14 376	0.13 377	0.10 519	0.06 420	0.08 399	0.07 386	0.07 364	0.06 291

trnet	0.08 75	0.05 32	0.07 8	0.12 7	0.05 2	0.12 300	0.10 33	0.13 110	0.10 67	0.08 124	0.13 284	0.09 218	0.08 224	0.11 188	0.10 191	0.08 417	0.05 240	0.05 48	0.03 1	0.06 281	0.05 186

GLC_STEREO	0.11 283	0.07 209	0.11 229	0.18 387	0.07 125	0.08 76	0.13 177	0.16 216	0.24 439	0.12 298	0.13 284	0.12 310	0.08 224	0.18 486	0.12 341	0.06 161	0.08 524	0.08 399	0.06 286	0.05 162	0.05 186

rafts_anoy	0.11 283	0.06 107	0.10 163	0.17 296	0.08 214	0.10 193	0.14 252	0.18 284	0.14 211	0.13 331	0.13 284	0.12 310	0.11 336	0.11 188	0.13 377	0.07 336	0.05 240	0.09 485	0.11 579	0.07 364	0.06 291

RALAANet	0.11 283	0.08 342	0.10 163	0.17 296	0.09 338	0.14 392	0.10 33	0.20 335	0.16 276	0.14 358	0.13 284	0.16 405	0.09 259	0.12 280	0.12 341	0.06 161	0.05 240	0.08 399	0.07 386	0.06 281	0.04 49

sCroCo_RVC	0.12 366	0.09 423	0.24 573	0.24 613	0.11 510	0.19 511	0.14 252	0.17 253	0.15 241	0.10 219	0.13 284	0.12 310	0.07 171	0.14 376	0.11 270	0.08 417	0.08 524	0.08 399	0.08 461	0.05 162	0.07 379

ARAFT	0.12 366	0.08 342	0.18 510	0.19 458	0.09 338	0.15 417	0.17 434	0.20 335	0.13 182	0.12 298	0.13 284	0.14 359	0.12 370	0.15 398	0.13 377	0.06 161	0.05 240	0.10 534	0.09 507	0.06 281	0.04 49

CREStereo	0.09 166	0.05 32	0.08 36	0.11 1	0.06 26	0.14 392	0.14 252	0.14 140	0.10 67	0.09 175	0.13 284	0.09 218	0.08 224	0.12 280	0.10 191	0.08 417	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.06 281	0.06 291
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	0.09 166	0.05 32	0.09 105	0.12 7	0.06 26	0.13 347	0.14 252	0.16 216	0.11 101	0.09 175	0.13 284	0.10 250	0.07 171	0.14 376	0.10 191	0.15 624	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.07 364	0.06 291

ManiGeoR	0.10 236	0.05 32	0.12 278	0.12 7	0.08 214	0.12 300	0.12 104	0.24 428	0.14 211	0.13 331	0.14 297	0.12 310	0.09 259	0.13 338	0.13 377	0.07 336	0.05 240	0.05 48	0.05 194	0.07 364	0.07 379

HLf10	0.10 236	0.05 32	0.12 278	0.12 7	0.08 214	0.12 300	0.12 104	0.24 428	0.14 211	0.13 331	0.14 297	0.12 310	0.09 259	0.13 338	0.13 377	0.07 336	0.05 240	0.05 48	0.05 194	0.07 364	0.07 379

TestStereo_HLe17	0.10 236	0.05 32	0.12 278	0.13 20	0.07 125	0.11 245	0.14 252	0.21 353	0.15 241	0.11 261	0.14 297	0.11 282	0.09 259	0.13 338	0.13 377	0.07 336	0.04 24	0.05 48	0.05 194	0.07 364	0.06 291

TestStereo_HL1	0.10 236	0.05 32	0.12 278	0.12 7	0.07 125	0.12 300	0.13 177	0.22 379	0.11 101	0.14 358	0.14 297	0.11 282	0.09 259	0.13 338	0.14 421	0.07 336	0.05 240	0.05 48	0.05 194	0.07 364	0.07 379

xyz-stereo-finetune	0.11 283	0.08 342	0.13 324	0.14 65	0.06 26	0.10 193	0.19 529	0.18 284	0.19 357	0.12 298	0.14 297	0.15 384	0.11 336	0.13 338	0.12 341	0.05 48	0.04 24	0.07 309	0.05 194	0.04 45	0.05 186

rvit_stereo_0083	0.12 366	0.08 342	0.17 476	0.16 208	0.09 338	0.11 245	0.15 336	0.15 179	0.26 478	0.11 261	0.14 297	0.13 340	0.10 295	0.12 280	0.13 377	0.10 519	0.08 524	0.09 485	0.07 386	0.07 364	0.06 291

MyStereo05	0.13 394	0.07 209	0.10 163	0.17 296	0.09 338	0.13 347	0.18 483	0.28 504	0.35 567	0.17 429	0.14 297	0.15 384	0.11 336	0.15 398	0.13 377	0.06 161	0.05 240	0.08 399	0.07 386	0.06 281	0.06 291

MyStereo04	0.13 394	0.07 209	0.10 163	0.17 296	0.09 338	0.14 392	0.17 434	0.29 523	0.38 584	0.17 429	0.14 297	0.16 405	0.11 336	0.15 398	0.13 377	0.06 161	0.05 240	0.08 399	0.07 386	0.06 281	0.06 291

MIM_Stereo	0.10 236	0.07 209	0.11 229	0.15 115	0.07 125	0.07 36	0.12 104	0.20 335	0.14 211	0.13 331	0.14 297	0.09 218	0.05 17	0.12 280	0.08 23	0.05 48	0.06 420	0.07 309	0.06 286	0.06 281	0.05 186

anonymousdsp2	0.11 283	0.07 209	0.11 229	0.16 208	0.09 338	0.13 347	0.14 252	0.19 317	0.23 427	0.13 331	0.14 297	0.12 310	0.09 259	0.14 376	0.11 270	0.05 48	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.06 281	0.06 291

iRaft-Stereo_5w	0.12 366	0.09 423	0.12 278	0.20 522	0.08 214	0.09 135	0.12 104	0.22 379	0.22 417	0.19 478	0.14 297	0.11 282	0.09 259	0.20 529	0.16 479	0.05 48	0.05 240	0.07 309	0.06 286	0.05 162	0.06 291

GwcNet-ADL	0.13 394	0.08 342	0.14 372	0.20 522	0.09 338	0.12 300	0.20 550	0.30 536	0.25 464	0.14 358	0.14 297	0.18 438	0.14 437	0.13 338	0.15 460	0.07 336	0.05 240	0.06 194	0.05 194	0.07 364	0.06 291

OMP-Stereo	0.11 283	0.07 209	0.14 372	0.18 387	0.08 214	0.09 135	0.12 104	0.21 353	0.21 395	0.13 331	0.14 297	0.11 282	0.12 370	0.11 188	0.13 377	0.06 161	0.05 240	0.07 309	0.06 286	0.05 162	0.04 49

PSM-AAD	0.11 283	0.07 209	0.10 163	0.20 522	0.09 338	0.10 193	0.14 252	0.21 353	0.13 182	0.12 298	0.14 297	0.18 438	0.11 336	0.11 188	0.10 191	0.05 48	0.05 240	0.09 485	0.08 461	0.06 281	0.14 612

CRE-IMP	0.11 283	0.09 423	0.16 452	0.19 458	0.09 338	0.10 193	0.12 104	0.18 284	0.10 67	0.14 358	0.14 297	0.14 359	0.13 404	0.12 280	0.12 341	0.07 336	0.04 24	0.08 399	0.06 286	0.08 437	0.08 454

CREStereo++_RVC	0.08 75	0.04 1	0.07 8	0.13 20	0.07 125	0.09 135	0.12 104	0.14 140	0.14 211	0.10 219	0.14 297	0.08 177	0.07 171	0.10 114	0.11 270	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.05 194	0.04 45	0.04 49
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	0.09 166	0.05 32	0.09 105	0.17 296	0.09 338	0.15 417	0.12 104	0.21 353	0.10 67	0.10 219	0.14 297	0.07 123	0.06 65	0.13 338	0.08 23	0.06 161	0.05 240	0.06 194	0.06 286	0.04 45	0.04 49

Selective-IGEV-i16pc	0.13 394	0.06 107	0.13 324	0.15 115	0.11 510	0.38 651	0.16 400	0.23 401	0.17 312	0.11 261	0.15 314	0.09 218	0.07 171	0.13 338	0.10 191	0.10 519	0.08 524	0.06 194	0.07 386	0.09 503	0.10 534

xyz-stereo-finetune2	0.11 283	0.07 209	0.13 324	0.13 20	0.07 125	0.11 245	0.19 529	0.17 253	0.12 139	0.15 385	0.15 314	0.17 423	0.13 404	0.13 338	0.11 270	0.05 48	0.04 24	0.07 309	0.05 194	0.04 45	0.06 291

rvit_0105_5	0.14 427	0.10 491	0.14 372	0.17 296	0.09 338	0.14 392	0.23 593	0.24 428	0.27 491	0.14 358	0.15 314	0.18 438	0.13 404	0.17 466	0.14 421	0.14 620	0.11 595	0.10 534	0.11 579	0.08 437	0.07 379

UGAM-zero	0.10 236	0.05 32	0.15 408	0.15 115	0.08 214	0.10 193	0.13 177	0.20 335	0.15 241	0.11 261	0.15 314	0.07 123	0.08 224	0.09 56	0.10 191	0.06 161	0.05 240	0.06 194	0.05 194	0.05 162	0.06 291

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 283	0.05 32	0.14 372	0.16 208	0.21 653	0.09 135	0.17 434	0.21 353	0.16 276	0.11 261	0.15 314	0.10 250	0.07 171	0.10 114	0.08 23	0.06 161	0.05 240	0.07 309	0.07 386	0.07 364	0.09 502

AE-Stereo	0.10 236	0.08 342	0.11 229	0.19 458	0.09 338	0.10 193	0.15 336	0.14 140	0.20 380	0.09 175	0.15 314	0.12 310	0.08 224	0.11 188	0.10 191	0.05 48	0.06 420	0.07 309	0.06 286	0.05 162	0.04 49

11t1	0.12 366	0.07 209	0.14 372	0.14 65	0.08 214	0.17 471	0.15 336	0.19 317	0.15 241	0.15 385	0.15 314	0.17 423	0.16 478	0.15 398	0.13 377	0.08 417	0.05 240	0.06 194	0.05 194	0.08 437	0.07 379

plain	0.11 283	0.09 423	0.10 163	0.19 458	0.09 338	0.11 245	0.14 252	0.14 140	0.13 182	0.13 331	0.15 314	0.09 218	0.12 370	0.13 338	0.12 341	0.07 336	0.05 240	0.09 485	0.06 286	0.06 281	0.06 291

riskmin	0.11 283	0.06 107	0.13 324	0.14 65	0.08 214	0.14 392	0.14 252	0.18 284	0.15 241	0.12 298	0.15 314	0.17 423	0.11 336	0.14 376	0.12 341	0.09 477	0.05 240	0.07 309	0.05 194	0.08 437	0.08 454

LCNet	0.11 283	0.07 209	0.09 105	0.19 458	0.09 338	0.08 76	0.14 252	0.21 353	0.15 241	0.12 298	0.15 314	0.16 405	0.11 336	0.12 280	0.11 270	0.05 48	0.04 24	0.08 399	0.07 386	0.06 281	0.14 612

STrans-v2	0.10 236	0.07 209	0.13 324	0.18 387	0.08 214	0.10 193	0.14 252	0.22 379	0.11 101	0.11 261	0.15 314	0.12 310	0.10 295	0.11 188	0.12 341	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.06 286	0.05 162	0.05 186

NRIStereo	0.11 283	0.08 342	0.15 408	0.18 387	0.08 214	0.10 193	0.13 177	0.17 253	0.15 241	0.12 298	0.15 314	0.13 340	0.13 404	0.13 338	0.10 191	0.06 161	0.04 24	0.07 309	0.06 286	0.06 281	0.07 379

DeepStereo_RVC	0.11 283	0.08 342	0.17 476	0.18 387	0.08 214	0.08 76	0.11 68	0.17 253	0.12 139	0.13 331	0.15 314	0.12 310	0.12 370	0.12 280	0.11 270	0.06 161	0.04 24	0.07 309	0.06 286	0.07 364	0.08 454

IRAFT_RVC	0.12 366	0.08 342	0.17 476	0.19 458	0.08 214	0.07 36	0.14 252	0.25 452	0.23 427	0.14 358	0.15 314	0.15 384	0.12 370	0.12 280	0.11 270	0.06 161	0.04 24	0.09 485	0.06 286	0.06 281	0.06 291

GMM-Stereo	0.11 283	0.07 209	0.10 163	0.18 387	0.09 338	0.08 76	0.14 252	0.24 428	0.16 276	0.11 261	0.15 314	0.13 340	0.11 336	0.11 188	0.11 270	0.05 48	0.04 24	0.08 399	0.07 386	0.06 281	0.09 502

raft+_RVC	0.11 283	0.07 209	0.09 105	0.16 208	0.07 125	0.10 193	0.11 68	0.24 428	0.20 380	0.12 298	0.15 314	0.12 310	0.08 224	0.12 280	0.13 377	0.07 336	0.04 24	0.07 309	0.06 286	0.05 162	0.05 186

TANstereo	0.09 166	0.04 1	0.08 36	0.13 20	0.06 26	0.11 245	0.13 177	0.15 179	0.19 357	0.11 261	0.15 314	0.10 250	0.07 171	0.12 280	0.09 92	0.07 336	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.06 281	0.05 186

VMStereo-Base	0.09 166	0.05 32	0.10 163	0.13 20	0.07 125	0.11 245	0.10 33	0.16 216	0.13 182	0.10 219	0.16 331	0.10 250	0.09 259	0.11 188	0.10 191	0.07 336	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 291

DFGA-Net	0.13 394	0.11 517	0.19 534	0.18 387	0.10 454	0.13 347	0.13 177	0.23 401	0.25 464	0.16 415	0.16 331	0.13 340	0.12 370	0.17 466	0.15 460	0.07 336	0.05 240	0.08 399	0.07 386	0.05 162	0.05 186

FACV-RUCA	0.13 394	0.11 517	0.13 324	0.19 458	0.12 542	0.15 417	0.16 400	0.22 379	0.21 395	0.16 415	0.16 331	0.15 384	0.16 478	0.14 376	0.13 377	0.07 336	0.05 240	0.08 399	0.06 286	0.10 539	0.08 454

UGAM	0.13 394	0.10 491	0.09 105	0.22 580	0.08 214	0.13 347	0.20 550	0.18 284	0.24 439	0.22 531	0.16 331	0.13 340	0.13 404	0.19 511	0.13 377	0.07 336	0.05 240	0.13 600	0.11 579	0.07 364	0.05 186

MIF-Stereo (partial)	0.11 283	0.06 107	0.10 163	0.19 458	0.10 454	0.10 193	0.12 104	0.17 253	0.19 357	0.14 358	0.16 331	0.10 250	0.11 336	0.12 280	0.12 341	0.08 417	0.05 240	0.08 399	0.07 386	0.06 281	0.07 379

LL-Strereo	0.13 394	0.10 491	0.12 278	0.20 522	0.10 454	0.11 245	0.18 483	0.33 573	0.25 464	0.16 415	0.16 331	0.14 359	0.14 437	0.19 511	0.11 270	0.06 161	0.05 240	0.09 485	0.08 461	0.04 45	0.05 186

Patchmatch Stereo++	0.11 283	0.09 423	0.17 476	0.19 458	0.08 214	0.06 13	0.11 68	0.17 253	0.13 182	0.15 385	0.16 331	0.14 359	0.12 370	0.11 188	0.11 270	0.06 161	0.05 240	0.08 399	0.06 286	0.08 437	0.07 379
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	0.10 236	0.08 342	0.13 324	0.18 387	0.07 125	0.09 135	0.15 336	0.19 317	0.16 276	0.12 298	0.16 331	0.11 282	0.11 336	0.11 188	0.11 270	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.06 286	0.05 162	0.05 186

PSM-adaLoss	0.11 283	0.09 423	0.17 476	0.19 458	0.08 214	0.06 13	0.12 104	0.17 253	0.13 182	0.15 385	0.16 331	0.14 359	0.12 370	0.11 188	0.11 270	0.06 161	0.05 240	0.08 399	0.06 286	0.08 437	0.07 379

ROB_FTStereo_v2	0.11 283	0.09 423	0.17 476	0.19 458	0.08 214	0.06 13	0.12 104	0.17 253	0.13 182	0.15 385	0.16 331	0.14 359	0.12 370	0.11 188	0.11 270	0.06 161	0.05 240	0.08 399	0.06 286	0.08 437	0.07 379

ROB_FTStereo	0.11 283	0.09 423	0.17 476	0.19 458	0.08 214	0.06 13	0.11 68	0.17 253	0.13 182	0.15 385	0.16 331	0.14 359	0.12 370	0.11 188	0.11 270	0.06 161	0.05 240	0.08 399	0.06 286	0.08 437	0.07 379

KYRaft	0.12 366	0.07 209	0.10 163	0.19 458	0.09 338	0.08 76	0.15 336	0.23 401	0.12 139	0.13 331	0.16 331	0.20 466	0.10 295	0.12 280	0.11 270	0.06 161	0.04 24	0.08 399	0.08 461	0.06 281	0.15 626

HUI-Stereo	0.11 283	0.09 423	0.17 476	0.19 458	0.08 214	0.06 13	0.11 68	0.17 253	0.13 182	0.15 385	0.16 331	0.14 359	0.12 370	0.11 188	0.11 270	0.06 161	0.05 240	0.08 399	0.06 286	0.08 437	0.07 379

ASMatch	0.11 283	0.06 107	0.13 324	0.17 296	0.10 454	0.08 76	0.14 252	0.18 284	0.16 276	0.12 298	0.16 331	0.16 405	0.11 336	0.13 338	0.11 270	0.05 48	0.04 24	0.06 194	0.06 286	0.04 45	0.09 502

PFNet	0.12 366	0.06 107	0.17 476	0.18 387	0.08 214	0.09 135	0.15 336	0.26 466	0.20 380	0.16 415	0.16 331	0.14 359	0.12 370	0.13 338	0.11 270	0.06 161	0.04 24	0.07 309	0.06 286	0.05 162	0.05 186

iGMRVC	0.11 283	0.09 423	0.17 476	0.19 458	0.08 214	0.06 13	0.12 104	0.17 253	0.13 182	0.15 385	0.16 331	0.14 359	0.12 370	0.11 188	0.11 270	0.06 161	0.05 240	0.08 399	0.06 286	0.08 437	0.07 379

iRAFT	0.11 283	0.09 423	0.17 476	0.19 458	0.08 214	0.06 13	0.11 68	0.17 253	0.13 182	0.15 385	0.16 331	0.14 359	0.12 370	0.11 188	0.11 270	0.06 161	0.05 240	0.08 399	0.06 286	0.08 437	0.07 379

RAFT-IKP	0.11 283	0.09 423	0.17 476	0.19 458	0.08 214	0.06 13	0.11 68	0.17 253	0.13 182	0.15 385	0.16 331	0.14 359	0.12 370	0.11 188	0.11 270	0.06 161	0.05 240	0.08 399	0.06 286	0.08 437	0.07 379

Prome-Stereo	0.11 283	0.07 209	0.11 229	0.18 387	0.09 338	0.12 300	0.14 252	0.23 401	0.13 182	0.13 331	0.16 331	0.13 340	0.08 224	0.12 280	0.10 191	0.05 48	0.05 240	0.07 309	0.06 286	0.06 281	0.10 534

DIP-Stereo	0.11 283	0.08 342	0.15 408	0.17 296	0.09 338	0.13 347	0.09 20	0.16 216	0.16 276	0.12 298	0.16 331	0.14 359	0.12 370	0.16 427	0.14 421	0.06 161	0.05 240	0.06 194	0.05 194	0.05 162	0.07 379
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HLf8	0.11 283	0.05 32	0.13 324	0.11 1	0.08 214	0.15 417	0.12 104	0.22 379	0.16 276	0.13 331	0.17 351	0.12 310	0.10 295	0.14 376	0.13 377	0.09 477	0.05 240	0.05 48	0.05 194	0.08 437	0.08 454

TestStereo-Hl	0.11 283	0.05 32	0.12 278	0.12 7	0.08 214	0.12 300	0.13 177	0.23 401	0.14 211	0.15 385	0.17 351	0.12 310	0.09 259	0.13 338	0.13 377	0.08 417	0.04 24	0.05 48	0.05 194	0.08 437	0.07 379

RT-IGEV	0.13 394	0.06 107	0.14 372	0.15 115	0.10 454	0.15 417	0.18 483	0.25 452	0.28 507	0.16 415	0.17 351	0.18 438	0.11 336	0.14 376	0.11 270	0.08 417	0.05 240	0.07 309	0.05 194	0.07 364	0.08 454

Selective-IGEV-i1	0.13 394	0.07 209	0.12 278	0.20 522	0.08 214	0.18 488	0.16 400	0.23 401	0.30 521	0.17 429	0.17 351	0.17 423	0.10 295	0.15 398	0.13 377	0.06 161	0.05 240	0.06 194	0.05 194	0.06 281	0.06 291

Hybrid-DGEV-03	0.11 283	0.06 107	0.09 105	0.18 387	0.08 214	0.16 447	0.14 252	0.15 179	0.14 211	0.13 331	0.17 351	0.12 310	0.09 259	0.13 338	0.11 270	0.06 161	0.04 24	0.08 399	0.06 286	0.05 162	0.04 49

fast-iter	0.11 283	0.06 107	0.12 278	0.13 20	0.09 338	0.09 135	0.14 252	0.22 379	0.11 101	0.20 500	0.17 351	0.14 359	0.10 295	0.16 427	0.09 92	0.05 48	0.04 24	0.07 309	0.08 461	0.07 364	0.06 291

CoSv	0.11 283	0.06 107	0.12 278	0.13 20	0.09 338	0.09 135	0.14 252	0.22 379	0.11 101	0.20 500	0.17 351	0.14 359	0.10 295	0.16 427	0.09 92	0.05 48	0.04 24	0.07 309	0.08 461	0.07 364	0.06 291

rvit_0105_3	0.16 496	0.10 491	0.15 408	0.20 522	0.12 542	0.15 417	0.26 629	0.25 452	0.30 521	0.15 385	0.17 351	0.21 475	0.14 437	0.18 486	0.14 421	0.14 620	0.11 595	0.12 586	0.14 619	0.07 364	0.07 379

CoDeX	0.12 366	0.07 209	0.13 324	0.17 296	0.08 214	0.12 300	0.16 400	0.23 401	0.27 491	0.13 331	0.17 351	0.15 384	0.12 370	0.14 376	0.11 270	0.07 336	0.05 240	0.07 309	0.06 286	0.06 281	0.05 186

knoymous	0.11 283	0.06 107	0.12 278	0.14 65	0.07 125	0.15 417	0.13 177	0.20 335	0.14 211	0.11 261	0.17 351	0.13 340	0.09 259	0.14 376	0.11 270	0.09 477	0.05 240	0.06 194	0.05 194	0.07 364	0.07 379

DCANet-4	0.11 283	0.07 209	0.13 324	0.16 208	0.06 26	0.09 135	0.17 434	0.18 284	0.20 380	0.13 331	0.17 351	0.09 218	0.14 437	0.12 280	0.13 377	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 186

fff	0.10 236	0.06 107	0.12 278	0.15 115	0.07 125	0.09 135	0.17 434	0.16 216	0.21 395	0.13 331	0.17 351	0.10 250	0.11 336	0.12 280	0.13 377	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 186

GMOStereo	0.11 283	0.09 423	0.08 36	0.19 458	0.08 214	0.12 300	0.28 640	0.13 110	0.18 330	0.11 261	0.17 351	0.14 359	0.12 370	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 240	0.09 485	0.07 386	0.04 45	0.04 49

error version	0.11 283	0.09 423	0.08 36	0.19 458	0.08 214	0.12 300	0.28 640	0.13 110	0.18 330	0.11 261	0.17 351	0.14 359	0.12 370	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 240	0.09 485	0.07 386	0.04 45	0.04 49

test-v	0.11 283	0.09 423	0.08 36	0.19 458	0.08 214	0.12 300	0.28 640	0.13 110	0.18 330	0.11 261	0.17 351	0.14 359	0.12 370	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 240	0.09 485	0.07 386	0.04 45	0.04 49

IIG-Stereo	0.11 283	0.06 107	0.13 324	0.17 296	0.08 214	0.11 245	0.12 104	0.22 379	0.18 330	0.14 358	0.17 351	0.12 310	0.13 404	0.12 280	0.13 377	0.06 161	0.05 240	0.07 309	0.06 286	0.06 281	0.05 186

NF-Stereo	0.11 283	0.07 209	0.13 324	0.17 296	0.09 338	0.10 193	0.13 177	0.23 401	0.19 357	0.12 298	0.17 351	0.12 310	0.12 370	0.11 188	0.11 270	0.06 161	0.04 24	0.07 309	0.06 286	0.07 364	0.12 581

OCTAStereo	0.11 283	0.07 209	0.14 372	0.17 296	0.09 338	0.10 193	0.13 177	0.23 401	0.19 357	0.12 298	0.17 351	0.12 310	0.12 370	0.11 188	0.11 270	0.06 161	0.04 24	0.07 309	0.06 286	0.07 364	0.11 560

GrayStereo	0.11 283	0.06 107	0.11 229	0.19 458	0.09 338	0.09 135	0.16 400	0.18 284	0.17 312	0.14 358	0.17 351	0.17 423	0.11 336	0.12 280	0.11 270	0.05 48	0.05 240	0.07 309	0.06 286	0.06 281	0.10 534

RE-Stereo	0.11 283	0.07 209	0.13 324	0.17 296	0.09 338	0.10 193	0.13 177	0.23 401	0.19 357	0.12 298	0.17 351	0.12 310	0.12 370	0.11 188	0.11 270	0.06 161	0.04 24	0.07 309	0.06 286	0.07 364	0.11 560

TVStereo	0.11 283	0.07 209	0.13 324	0.17 296	0.09 338	0.10 193	0.13 177	0.23 401	0.19 357	0.12 298	0.17 351	0.12 310	0.12 370	0.11 188	0.11 270	0.06 161	0.04 24	0.07 309	0.06 286	0.07 364	0.11 560

test-2	0.11 283	0.09 423	0.08 36	0.19 458	0.08 214	0.12 300	0.28 640	0.13 110	0.18 330	0.11 261	0.17 351	0.14 359	0.12 370	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 240	0.09 485	0.07 386	0.04 45	0.04 49

Anonymous3	0.16 496	0.14 578	0.34 618	0.26 630	0.14 587	0.27 609	0.18 483	0.28 504	0.28 507	0.15 385	0.17 351	0.14 359	0.11 336	0.16 427	0.12 341	0.08 417	0.08 524	0.08 399	0.08 461	0.08 437	0.11 560

RALCasStereoNet	0.11 283	0.07 209	0.09 105	0.16 208	0.08 214	0.13 347	0.14 252	0.17 253	0.11 101	0.12 298	0.17 351	0.14 359	0.10 295	0.12 280	0.11 270	0.07 336	0.06 420	0.06 194	0.05 194	0.08 437	0.07 379

csc	0.10 236	0.06 107	0.12 278	0.15 115	0.07 125	0.09 135	0.17 434	0.16 216	0.21 395	0.13 331	0.17 351	0.10 250	0.11 336	0.12 280	0.13 377	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 186

cscssc	0.10 236	0.06 107	0.12 278	0.15 115	0.07 125	0.09 135	0.17 434	0.16 216	0.21 395	0.13 331	0.17 351	0.10 250	0.11 336	0.12 280	0.13 377	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 186

GMStereo	0.13 394	0.15 585	0.14 372	0.18 387	0.09 338	0.16 447	0.16 400	0.20 335	0.25 464	0.17 429	0.17 351	0.11 282	0.11 336	0.16 427	0.13 377	0.07 336	0.06 420	0.06 194	0.06 286	0.07 364	0.06 291
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HITNet	0.11 283	0.06 107	0.12 278	0.14 65	0.06 26	0.12 300	0.10 33	0.18 284	0.18 330	0.13 331	0.17 351	0.15 384	0.11 336	0.15 398	0.14 421	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.06 281	0.05 186
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
IGEV_i1	0.12 366	0.08 342	0.12 278	0.17 296	0.08 214	0.19 511	0.15 336	0.19 317	0.23 427	0.18 462	0.18 379	0.16 405	0.12 370	0.17 466	0.14 421	0.06 161	0.05 240	0.06 194	0.05 194	0.06 281	0.06 291

Lsterematch	0.11 283	0.06 107	0.11 229	0.16 208	0.07 125	0.13 347	0.15 336	0.14 140	0.18 330	0.16 415	0.18 379	0.15 384	0.16 478	0.13 338	0.14 421	0.07 336	0.04 24	0.06 194	0.06 286	0.06 281	0.06 291

rvit_0105_6	0.14 427	0.09 423	0.18 510	0.17 296	0.10 454	0.10 193	0.17 434	0.19 317	0.26 478	0.12 298	0.18 379	0.17 423	0.13 404	0.18 486	0.13 377	0.15 624	0.11 595	0.12 586	0.10 547	0.09 503	0.06 291

rvit_stereo_0081_aga	0.12 366	0.09 423	0.15 408	0.18 387	0.10 454	0.14 392	0.14 252	0.14 140	0.19 357	0.10 219	0.18 379	0.16 405	0.09 259	0.12 280	0.10 191	0.10 519	0.06 420	0.08 399	0.07 386	0.07 364	0.06 291

ITSA-stereo	0.16 496	0.11 517	0.14 372	0.19 458	0.08 214	0.13 347	0.14 252	0.30 536	0.49 628	0.17 429	0.18 379	0.22 493	0.15 457	0.17 466	0.16 479	0.10 519	0.06 420	0.08 399	0.08 461	0.08 437	0.09 502

MyStereo8	0.12 366	0.07 209	0.15 408	0.15 115	0.09 338	0.18 488	0.14 252	0.19 317	0.22 417	0.12 298	0.18 379	0.11 282	0.10 295	0.16 427	0.18 509	0.07 336	0.05 240	0.07 309	0.05 194	0.08 437	0.09 502

CASS	0.14 427	0.12 536	0.12 278	0.23 601	0.09 338	0.15 417	0.17 434	0.19 317	0.20 380	0.17 429	0.18 379	0.15 384	0.15 457	0.15 398	0.14 421	0.09 477	0.06 420	0.10 534	0.08 461	0.09 503	0.07 379
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 283	0.07 209	0.13 324	0.16 208	0.11 510	0.11 245	0.17 434	0.18 284	0.17 312	0.11 261	0.18 379	0.11 282	0.10 295	0.15 398	0.11 270	0.06 161	0.05 240	0.06 194	0.06 286	0.05 162	0.05 186

ADStereo(finetuned)	0.10 236	0.06 107	0.13 324	0.16 208	0.06 26	0.09 135	0.17 434	0.16 216	0.20 380	0.13 331	0.18 379	0.10 250	0.12 370	0.12 280	0.12 341	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 186

test_4	0.11 283	0.10 491	0.08 36	0.19 458	0.09 338	0.08 76	0.21 567	0.15 179	0.18 330	0.12 298	0.18 379	0.12 310	0.09 259	0.08 21	0.11 270	0.04 6	0.04 24	0.08 399	0.08 461	0.04 45	0.04 49

IPLG	0.11 283	0.08 342	0.15 408	0.17 296	0.08 214	0.11 245	0.14 252	0.20 335	0.15 241	0.13 331	0.18 379	0.07 123	0.07 171	0.14 376	0.14 421	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.04 45	0.04 49

GANet-ADL	0.13 394	0.07 209	0.15 408	0.17 296	0.10 454	0.19 511	0.15 336	0.30 536	0.21 395	0.13 331	0.18 379	0.19 449	0.13 404	0.16 427	0.14 421	0.08 417	0.06 420	0.06 194	0.05 194	0.07 364	0.08 454

SST-Stereo	0.11 283	0.07 209	0.16 452	0.18 387	0.09 338	0.06 13	0.12 104	0.18 284	0.10 67	0.15 385	0.18 379	0.13 340	0.12 370	0.10 114	0.11 270	0.06 161	0.04 24	0.09 485	0.06 286	0.07 364	0.06 291

RAFT_R40	0.11 283	0.07 209	0.15 408	0.18 387	0.09 338	0.06 13	0.13 177	0.17 253	0.15 241	0.14 358	0.18 379	0.15 384	0.12 370	0.10 114	0.11 270	0.06 161	0.04 24	0.09 485	0.06 286	0.06 281	0.05 186

DCANet	0.10 236	0.06 107	0.12 278	0.16 208	0.06 26	0.09 135	0.17 434	0.16 216	0.20 380	0.13 331	0.18 379	0.10 250	0.11 336	0.11 188	0.12 341	0.06 161	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 186

SFCPSM	0.13 394	0.07 209	0.15 408	0.17 296	0.09 338	0.15 417	0.16 400	0.28 504	0.27 491	0.14 358	0.18 379	0.12 310	0.13 404	0.14 376	0.11 270	0.08 417	0.05 240	0.07 309	0.07 386	0.07 364	0.06 291

G2L-ROB	0.13 394	0.07 209	0.13 324	0.13 20	0.08 214	0.14 392	0.17 434	0.25 452	0.19 357	0.20 500	0.19 395	0.20 466	0.14 437	0.18 486	0.16 479	0.08 417	0.05 240	0.06 194	0.05 194	0.08 437	0.09 502

qqq	0.13 394	0.09 423	0.15 408	0.16 208	0.08 214	0.13 347	0.15 336	0.24 428	0.16 276	0.15 385	0.19 395	0.16 405	0.16 478	0.15 398	0.16 479	0.07 336	0.06 420	0.08 399	0.08 461	0.07 364	0.07 379

DisPM	0.11 283	0.07 209	0.13 324	0.16 208	0.09 338	0.06 13	0.13 177	0.18 284	0.17 312	0.14 358	0.19 395	0.12 310	0.10 295	0.12 280	0.11 270	0.07 336	0.05 240	0.07 309	0.06 286	0.06 281	0.11 560

PFNet+	0.12 366	0.06 107	0.14 372	0.16 208	0.09 338	0.05 3	0.12 104	0.18 284	0.21 395	0.16 415	0.19 395	0.14 359	0.10 295	0.11 188	0.11 270	0.08 417	0.05 240	0.09 485	0.08 461	0.06 281	0.11 560

PSM-softLoss	0.12 366	0.07 209	0.15 408	0.17 296	0.09 338	0.08 76	0.12 104	0.24 428	0.17 312	0.15 385	0.19 395	0.13 340	0.11 336	0.11 188	0.11 270	0.07 336	0.05 240	0.08 399	0.07 386	0.07 364	0.12 581

KMStereo	0.12 366	0.07 209	0.15 408	0.17 296	0.09 338	0.08 76	0.12 104	0.24 428	0.17 312	0.15 385	0.19 395	0.13 340	0.11 336	0.11 188	0.11 270	0.07 336	0.05 240	0.08 399	0.07 386	0.07 364	0.12 581

Pruner-Stereo	0.11 283	0.07 209	0.12 278	0.17 296	0.09 338	0.06 13	0.12 104	0.18 284	0.17 312	0.14 358	0.19 395	0.13 340	0.10 295	0.11 188	0.11 270	0.06 161	0.04 24	0.07 309	0.06 286	0.06 281	0.08 454

BEATNet_4x	0.12 366	0.09 423	0.15 408	0.18 387	0.07 125	0.15 417	0.07 3	0.23 401	0.19 357	0.16 415	0.19 395	0.19 449	0.14 437	0.17 466	0.15 460	0.07 336	0.05 240	0.05 48	0.05 194	0.06 281	0.07 379

R-Stereo Train	0.10 236	0.06 107	0.11 229	0.17 296	0.08 214	0.11 245	0.14 252	0.24 428	0.11 101	0.12 298	0.19 395	0.11 282	0.08 224	0.10 114	0.11 270	0.07 336	0.05 240	0.06 194	0.05 194	0.05 162	0.05 186

RAFT-Stereo	0.10 236	0.06 107	0.11 229	0.17 296	0.08 214	0.11 245	0.14 252	0.24 428	0.11 101	0.12 298	0.19 395	0.11 282	0.08 224	0.10 114	0.11 270	0.07 336	0.05 240	0.06 194	0.05 194	0.05 162	0.05 186
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DStereoRT	0.17 518	0.07 209	0.12 278	0.19 458	0.09 338	0.13 347	0.12 104	0.28 504	0.23 427	0.12 298	0.20 405	0.11 282	0.10 295	0.15 398	0.14 421	0.06 161	0.05 240	1.02 702	0.09 507	0.05 162	0.04 49

rvit_0105_4	0.15 468	0.09 423	0.17 476	0.17 296	0.10 454	0.12 300	0.20 550	0.23 401	0.27 491	0.14 358	0.20 405	0.17 423	0.14 437	0.17 466	0.13 377	0.15 624	0.11 595	0.11 564	0.10 547	0.09 503	0.06 291

SMFormer	0.14 427	0.07 209	0.18 510	0.14 65	0.08 214	0.17 471	0.17 434	0.27 480	0.27 491	0.19 478	0.20 405	0.19 449	0.15 457	0.15 398	0.17 496	0.08 417	0.05 240	0.07 309	0.06 286	0.08 437	0.07 379

tta	0.14 427	0.07 209	0.18 510	0.14 65	0.08 214	0.17 471	0.17 434	0.27 480	0.27 491	0.19 478	0.20 405	0.19 449	0.15 457	0.15 398	0.17 496	0.08 417	0.05 240	0.07 309	0.06 286	0.06 281	0.06 291

qqq1	0.14 427	0.07 209	0.18 510	0.14 65	0.08 214	0.17 471	0.17 434	0.27 480	0.27 491	0.19 478	0.20 405	0.19 449	0.15 457	0.15 398	0.12 341	0.08 417	0.05 240	0.05 48	0.05 194	0.06 281	0.06 291

fff1	0.14 427	0.07 209	0.18 510	0.14 65	0.08 214	0.17 471	0.17 434	0.27 480	0.27 491	0.19 478	0.20 405	0.19 449	0.15 457	0.15 398	0.12 341	0.08 417	0.05 240	0.05 48	0.05 194	0.06 281	0.06 291

PCWNet_CMD	0.14 427	0.08 342	0.15 408	0.17 296	0.09 338	0.14 392	0.14 252	0.29 523	0.36 572	0.14 358	0.20 405	0.21 475	0.13 404	0.17 466	0.14 421	0.07 336	0.05 240	0.07 309	0.07 386	0.07 364	0.07 379

TestStereo1	0.13 394	0.08 342	0.08 36	0.20 522	0.08 214	0.18 488	0.29 651	0.23 401	0.17 312	0.17 429	0.20 405	0.16 405	0.11 336	0.12 280	0.13 377	0.06 161	0.06 420	0.08 399	0.06 286	0.05 162	0.05 186

x	0.13 394	0.08 342	0.15 408	0.14 65	0.08 214	0.19 511	0.14 252	0.22 379	0.21 395	0.15 385	0.20 405	0.20 466	0.18 518	0.18 486	0.18 509	0.07 336	0.05 240	0.06 194	0.06 286	0.07 364	0.07 379

raft_robust	0.13 394	0.10 491	0.07 8	0.18 387	0.08 214	0.13 347	0.24 604	0.29 523	0.34 553	0.20 500	0.20 405	0.15 384	0.10 295	0.11 188	0.12 341	0.05 48	0.05 240	0.07 309	0.07 386	0.05 162	0.04 49

SA-5K	0.13 394	0.08 342	0.08 36	0.20 522	0.08 214	0.18 488	0.29 651	0.23 401	0.17 312	0.17 429	0.20 405	0.16 405	0.11 336	0.12 280	0.13 377	0.06 161	0.06 420	0.08 399	0.06 286	0.05 162	0.05 186

Sa-1000	0.12 366	0.08 342	0.09 105	0.18 387	0.08 214	0.15 417	0.22 581	0.22 379	0.19 357	0.15 385	0.20 405	0.17 423	0.11 336	0.10 114	0.10 191	0.06 161	0.05 240	0.09 485	0.09 507	0.05 162	0.05 186

UDGNet	0.14 427	0.13 563	0.17 476	0.18 387	0.10 454	0.12 300	0.16 400	0.21 353	0.27 491	0.20 500	0.20 405	0.17 423	0.13 404	0.16 427	0.14 421	0.10 519	0.06 420	0.09 485	0.07 386	0.07 364	0.07 379

dd	0.15 468	0.17 606	0.17 476	0.19 458	0.09 338	0.15 417	0.18 483	0.22 379	0.26 478	0.23 546	0.20 405	0.21 475	0.10 295	0.21 547	0.17 496	0.10 519	0.06 420	0.08 399	0.06 286	0.08 437	0.07 379

PSMNet-ADL	0.15 468	0.12 536	0.13 324	0.22 580	0.09 338	0.13 347	0.20 550	0.26 466	0.23 427	0.18 462	0.20 405	0.23 510	0.17 504	0.18 486	0.18 509	0.09 477	0.08 524	0.08 399	0.11 579	0.08 437	0.07 379

ADLNet2	0.16 496	0.09 423	0.14 372	0.17 296	0.09 338	0.20 531	0.16 400	0.32 559	0.39 589	0.17 429	0.20 405	0.20 466	0.19 537	0.21 547	0.23 571	0.08 417	0.07 491	0.07 309	0.07 386	0.09 503	0.07 379

DMCA	0.14 427	0.09 423	0.17 476	0.19 458	0.09 338	0.15 417	0.17 434	0.23 401	0.28 507	0.14 358	0.20 405	0.17 423	0.18 518	0.15 398	0.17 496	0.10 519	0.06 420	0.08 399	0.06 286	0.09 503	0.10 534

MSMDNet	0.14 427	0.08 342	0.15 408	0.17 296	0.09 338	0.14 392	0.14 252	0.29 523	0.36 572	0.14 358	0.20 405	0.21 475	0.13 404	0.18 486	0.14 421	0.07 336	0.05 240	0.07 309	0.07 386	0.07 364	0.07 379

Selective-IGEV-i16pb	0.14 427	0.08 342	0.17 476	0.15 115	0.11 510	0.41 658	0.16 400	0.29 523	0.24 439	0.11 261	0.21 423	0.10 250	0.07 171	0.17 466	0.12 341	0.10 519	0.07 491	0.06 194	0.08 461	0.09 503	0.10 534

MultiAttention	0.30 638	0.08 342	0.15 408	0.19 458	0.13 568	1.56 705	1.33 709	0.36 610	0.36 572	0.20 500	0.21 423	0.24 519	0.11 336	0.39 652	0.18 509	0.06 161	0.05 240	0.08 399	0.08 461	0.11 561	0.09 502

coex_refinement	0.14 427	0.07 209	0.12 278	0.17 296	0.10 454	0.16 447	0.15 336	0.27 480	0.29 515	0.18 462	0.21 423	0.22 493	0.17 504	0.16 427	0.19 524	0.08 417	0.05 240	0.06 194	0.06 286	0.09 503	0.08 454

rvit_105_1	0.19 546	0.12 536	0.25 576	0.21 558	0.16 620	0.22 556	0.28 640	0.32 559	0.42 602	0.20 500	0.21 423	0.22 493	0.18 518	0.19 511	0.18 509	0.12 580	0.12 611	0.13 600	0.15 635	0.08 437	0.07 379

DualNet (step1)	0.17 518	0.12 536	0.21 549	0.13 20	0.14 587	0.18 488	0.14 252	0.28 504	0.24 439	0.21 516	0.21 423	0.24 519	0.20 549	0.16 427	0.16 479	0.15 624	0.06 420	0.14 614	0.14 619	0.15 623	0.13 596

test_sample9	0.18 534	0.12 536	0.21 549	0.13 20	0.14 587	0.18 488	0.14 252	0.28 504	0.24 439	0.21 516	0.21 423	0.24 519	0.20 549	0.19 511	0.18 509	0.15 624	0.30 677	0.14 614	0.14 619	0.15 623	0.13 596

test_sample7	0.16 496	0.10 491	0.16 452	0.14 65	0.12 542	0.16 447	0.17 434	0.28 504	0.24 439	0.21 516	0.21 423	0.24 519	0.20 549	0.16 427	0.16 479	0.12 580	0.06 420	0.10 534	0.09 507	0.11 561	0.10 534

test_sample2	0.13 394	0.07 209	0.12 278	0.14 65	0.08 214	0.16 447	0.18 483	0.21 353	0.16 276	0.14 358	0.21 423	0.20 466	0.15 457	0.15 398	0.13 377	0.08 417	0.06 420	0.07 309	0.06 286	0.08 437	0.08 454

NINENet	0.16 496	0.10 491	0.16 452	0.17 296	0.11 510	0.20 531	0.14 252	0.41 640	0.37 578	0.18 462	0.21 423	0.16 405	0.14 437	0.16 427	0.14 421	0.08 417	0.08 524	0.10 534	0.07 386	0.10 539	0.09 502

psmg	0.14 427	0.09 423	0.14 372	0.17 296	0.10 454	0.15 417	0.17 434	0.29 523	0.20 380	0.17 429	0.21 423	0.25 532	0.16 478	0.16 427	0.14 421	0.08 417	0.07 491	0.08 399	0.08 461	0.07 364	0.07 379

AAGNet	0.12 366	0.08 342	0.17 476	0.19 458	0.09 338	0.08 76	0.13 177	0.19 317	0.13 182	0.16 415	0.21 423	0.13 340	0.14 437	0.11 188	0.14 421	0.06 161	0.04 24	0.09 485	0.06 286	0.06 281	0.05 186

RAFT	0.13 394	0.09 423	0.11 229	0.18 387	0.08 214	0.15 417	0.23 593	0.21 353	0.20 380	0.21 516	0.21 423	0.18 438	0.13 404	0.17 466	0.10 191	0.06 161	0.07 491	0.10 534	0.09 507	0.06 281	0.05 186

CFNet_pseudo	0.14 427	0.08 342	0.16 452	0.16 208	0.09 338	0.13 347	0.14 252	0.27 480	0.34 553	0.15 385	0.21 423	0.22 493	0.13 404	0.18 486	0.14 421	0.07 336	0.05 240	0.08 399	0.06 286	0.07 364	0.07 379

HSM-Net_RVC	0.14 427	0.08 342	0.12 278	0.15 115	0.08 214	0.16 447	0.15 336	0.27 480	0.29 515	0.20 500	0.21 423	0.29 567	0.14 437	0.18 486	0.13 377	0.06 161	0.06 420	0.06 194	0.06 286	0.07 364	0.06 291
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.14 427	0.09 423	0.16 452	0.16 208	0.09 338	0.13 347	0.14 252	0.27 480	0.34 553	0.15 385	0.21 423	0.22 493	0.13 404	0.18 486	0.14 421	0.07 336	0.05 240	0.08 399	0.07 386	0.07 364	0.07 379

UCFNet_RVC	0.15 468	0.08 342	0.13 324	0.11 1	0.10 454	0.20 531	0.10 33	0.24 428	0.23 427	0.17 429	0.21 423	0.24 519	0.15 457	0.18 486	0.15 460	0.12 580	0.07 491	0.11 564	0.13 613	0.11 561	0.10 534

DeepPruner_ROB	0.16 496	0.11 517	0.16 452	0.17 296	0.10 454	0.17 471	0.15 336	0.32 559	0.21 395	0.19 478	0.21 423	0.22 493	0.19 537	0.21 547	0.16 479	0.13 599	0.09 557	0.09 485	0.10 547	0.11 561	0.11 560

DStereoO	0.25 608	0.18 620	0.19 534	0.20 522	0.15 606	0.22 556	0.19 529	0.33 573	0.42 602	0.30 612	0.22 440	0.33 605	0.28 611	0.42 663	0.28 618	0.47 685	0.12 611	0.31 673	0.11 579	0.17 643	0.12 581

test_sample8	0.20 555	0.12 536	0.21 549	0.13 20	0.14 587	0.18 488	0.14 252	0.32 559	0.21 395	0.28 596	0.22 440	0.36 618	0.26 595	0.19 511	0.18 509	0.15 624	0.30 677	0.14 614	0.14 619	0.15 623	0.13 596

test_sample3	0.14 427	0.08 342	0.15 408	0.14 65	0.09 338	0.20 531	0.17 434	0.27 480	0.18 330	0.17 429	0.22 440	0.19 449	0.15 457	0.17 466	0.14 421	0.09 477	0.06 420	0.07 309	0.06 286	0.09 503	0.08 454

test_sample1	0.13 394	0.07 209	0.14 372	0.14 65	0.08 214	0.19 511	0.17 434	0.20 335	0.15 241	0.14 358	0.22 440	0.18 438	0.16 478	0.17 466	0.15 460	0.07 336	0.06 420	0.06 194	0.06 286	0.08 437	0.08 454

NOSS_ROB	0.19 546	0.13 563	0.18 510	0.16 208	0.12 542	0.16 447	0.12 104	0.30 536	0.33 542	0.20 500	0.22 440	0.27 549	0.24 579	0.21 547	0.16 479	0.16 641	0.18 651	0.23 655	0.21 654	0.13 594	0.13 596

TestStereo_HL2	0.11 283	0.05 32	0.12 278	0.12 7	0.07 125	0.10 193	0.10 33	0.24 428	0.14 211	0.13 331	0.23 445	0.12 310	0.10 295	0.13 338	0.13 377	0.07 336	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.07 364	0.07 379

G2L-Stereo_test	0.14 427	0.07 209	0.11 229	0.13 20	0.08 214	0.12 300	0.17 434	0.31 553	0.28 507	0.21 516	0.23 445	0.20 466	0.16 478	0.17 466	0.19 524	0.07 336	0.05 240	0.05 48	0.05 194	0.07 364	0.07 379

ACV-stereo	0.15 468	0.10 491	0.29 599	0.18 387	0.12 542	0.15 417	0.13 177	0.23 401	0.21 395	0.19 478	0.23 445	0.22 493	0.15 457	0.23 573	0.17 496	0.08 417	0.07 491	0.07 309	0.07 386	0.08 437	0.07 379

DispNO	0.15 468	0.09 423	0.18 510	0.19 458	0.12 542	0.11 245	0.21 567	0.23 401	0.29 515	0.18 462	0.23 445	0.19 449	0.17 504	0.16 427	0.16 479	0.07 336	0.05 240	0.08 399	0.08 461	0.07 364	0.06 291

mmm	0.14 427	0.08 342	0.18 510	0.17 296	0.09 338	0.17 471	0.18 483	0.21 353	0.16 276	0.16 415	0.23 445	0.21 475	0.16 478	0.16 427	0.17 496	0.08 417	0.05 240	0.08 399	0.08 461	0.08 437	0.07 379

ssnet_v2	0.17 518	0.10 491	0.18 510	0.17 296	0.11 510	0.21 542	0.22 581	0.34 588	0.25 464	0.23 546	0.23 445	0.27 549	0.19 537	0.22 565	0.21 547	0.11 554	0.10 581	0.09 485	0.09 507	0.08 437	0.08 454

BUS	0.15 468	0.09 423	0.14 372	0.22 580	0.10 454	0.20 531	0.14 252	0.34 588	0.20 380	0.17 429	0.23 445	0.16 405	0.14 437	0.16 427	0.14 421	0.08 417	0.06 420	0.10 534	0.09 507	0.07 364	0.07 379

BSDual-CNN	0.15 468	0.09 423	0.14 372	0.22 580	0.10 454	0.15 417	0.15 336	0.34 588	0.20 380	0.17 429	0.23 445	0.25 532	0.16 478	0.16 427	0.14 421	0.08 417	0.06 420	0.10 534	0.09 507	0.07 364	0.07 379

hknet	0.15 468	0.11 517	0.14 372	0.22 580	0.11 510	0.15 417	0.15 336	0.34 588	0.26 478	0.17 429	0.23 445	0.22 493	0.18 518	0.17 466	0.13 377	0.07 336	0.06 420	0.10 534	0.09 507	0.07 364	0.07 379

DEmStereo	0.12 366	0.06 107	0.14 372	0.14 65	0.10 454	0.16 447	0.15 336	0.16 216	0.24 439	0.17 429	0.23 445	0.12 310	0.14 437	0.12 280	0.14 421	0.05 48	0.04 24	0.07 309	0.06 286	0.05 162	0.05 186

FADNet_RVC	0.17 518	0.14 578	0.41 634	0.20 522	0.11 510	0.13 347	0.13 177	0.27 480	0.22 417	0.21 516	0.23 445	0.20 466	0.18 518	0.15 398	0.17 496	0.08 417	0.08 524	0.12 586	0.09 507	0.11 561	0.10 534

AdaStereo	0.15 468	0.11 517	0.16 452	0.19 458	0.09 338	0.21 542	0.11 68	0.33 573	0.28 507	0.21 516	0.23 445	0.21 475	0.13 404	0.19 511	0.15 460	0.13 599	0.05 240	0.10 534	0.07 386	0.09 503	0.07 379
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	0.13 394	0.13 563	0.17 476	0.18 387	0.10 454	0.16 447	0.08 7	0.22 379	0.19 357	0.17 429	0.23 445	0.13 340	0.13 404	0.13 338	0.14 421	0.05 48	0.05 240	0.10 534	0.10 547	0.08 437	0.06 291

HLF11	0.11 283	0.05 32	0.13 324	0.12 7	0.08 214	0.15 417	0.11 68	0.22 379	0.10 67	0.12 298	0.24 458	0.11 282	0.12 370	0.14 376	0.13 377	0.08 417	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.08 437	0.08 454

DCVSM-stereo	0.15 468	0.09 423	0.16 452	0.16 208	0.10 454	0.15 417	0.09 20	0.20 335	0.24 439	0.20 500	0.24 458	0.26 542	0.15 457	0.19 511	0.14 421	0.09 477	0.07 491	0.09 485	0.08 461	0.10 539	0.12 581

1111x	0.16 496	0.09 423	0.13 324	0.18 387	0.08 214	0.18 488	0.25 620	0.32 559	0.25 464	0.17 429	0.24 458	0.27 549	0.15 457	0.14 376	0.24 583	0.07 336	0.07 491	0.08 399	0.09 507	0.07 364	0.07 379

CFNet_ucs	0.15 468	0.09 423	0.17 476	0.16 208	0.11 510	0.14 392	0.14 252	0.30 536	0.34 553	0.16 415	0.24 458	0.23 510	0.14 437	0.18 486	0.15 460	0.09 477	0.06 420	0.08 399	0.07 386	0.09 503	0.09 502

GASNet	0.22 577	0.24 645	0.34 618	0.26 630	0.17 632	0.27 609	0.16 400	0.45 657	0.42 602	0.27 583	0.24 458	0.30 577	0.16 478	0.27 596	0.18 509	0.12 580	0.09 557	0.12 586	0.11 579	0.16 636	0.08 454

gwcnet-sp	0.14 427	0.07 209	0.13 324	0.18 387	0.09 338	0.16 447	0.18 483	0.24 428	0.24 439	0.19 478	0.24 458	0.15 384	0.16 478	0.16 427	0.15 460	0.08 417	0.07 491	0.07 309	0.08 461	0.08 437	0.07 379

scenet	0.14 427	0.07 209	0.13 324	0.18 387	0.09 338	0.16 447	0.18 483	0.24 428	0.24 439	0.19 478	0.24 458	0.15 384	0.16 478	0.16 427	0.15 460	0.08 417	0.07 491	0.07 309	0.08 461	0.08 437	0.07 379

ToySt	0.17 518	0.11 517	0.19 534	0.17 296	0.11 510	0.16 447	0.26 629	0.24 428	0.33 542	0.19 478	0.24 458	0.26 542	0.24 579	0.19 511	0.21 547	0.07 336	0.08 524	0.09 485	0.10 547	0.09 503	0.08 454

anonymousa	0.13 394	0.07 209	0.14 372	0.18 387	0.09 338	0.13 347	0.17 434	0.20 335	0.29 515	0.15 385	0.24 458	0.16 405	0.14 437	0.14 376	0.14 421	0.07 336	0.05 240	0.07 309	0.09 507	0.05 162	0.07 379

Anonymous_2	0.22 577	0.17 606	0.28 590	0.15 115	0.16 620	0.33 632	0.22 581	0.23 401	0.18 330	0.23 546	0.24 458	0.26 542	0.27 602	0.27 596	0.24 583	0.22 663	0.26 673	0.17 636	0.17 646	0.16 636	0.18 648

ssnet	0.14 427	0.07 209	0.13 324	0.18 387	0.09 338	0.16 447	0.18 483	0.24 428	0.24 439	0.19 478	0.24 458	0.15 384	0.16 478	0.16 427	0.15 460	0.08 417	0.07 491	0.07 309	0.08 461	0.08 437	0.07 379

dad	0.18 534	0.20 629	0.21 549	0.17 296	0.11 510	0.20 531	0.19 529	0.21 353	0.28 507	0.30 612	0.24 458	0.30 577	0.13 404	0.19 511	0.17 496	0.18 647	0.09 557	0.11 564	0.09 507	0.11 561	0.07 379

AASNet	0.16 496	0.08 342	0.13 324	0.19 458	0.09 338	0.19 511	0.15 336	0.38 626	0.37 578	0.20 500	0.24 458	0.20 466	0.17 504	0.17 466	0.21 547	0.10 519	0.08 524	0.08 399	0.07 386	0.09 503	0.09 502

CrosDoStereo	0.12 366	0.07 209	0.12 278	0.14 65	0.09 338	0.12 300	0.15 336	0.17 253	0.22 417	0.19 478	0.24 458	0.15 384	0.11 336	0.11 188	0.12 341	0.06 161	0.05 240	0.07 309	0.07 386	0.05 162	0.05 186

FTStereo	0.12 366	0.07 209	0.14 372	0.18 387	0.09 338	0.07 36	0.15 336	0.22 379	0.18 330	0.12 298	0.24 458	0.11 282	0.13 404	0.13 338	0.14 421	0.05 48	0.05 240	0.07 309	0.07 386	0.06 281	0.10 534

DeepStereo_LL	0.12 366	0.07 209	0.12 278	0.14 65	0.09 338	0.12 300	0.15 336	0.17 253	0.22 417	0.19 478	0.24 458	0.15 384	0.11 336	0.11 188	0.12 341	0.06 161	0.05 240	0.07 309	0.07 386	0.05 162	0.05 186

THIR-Stereo	0.12 366	0.07 209	0.11 229	0.15 115	0.08 214	0.14 392	0.16 400	0.18 284	0.25 464	0.17 429	0.24 458	0.13 340	0.13 404	0.12 280	0.14 421	0.06 161	0.05 240	0.07 309	0.07 386	0.05 162	0.05 186

LMCR-Stereo	0.15 468	0.08 342	0.14 372	0.21 558	0.09 338	0.18 488	0.19 529	0.28 504	0.19 357	0.24 558	0.24 458	0.23 510	0.17 504	0.20 529	0.17 496	0.07 336	0.06 420	0.08 399	0.06 286	0.10 539	0.09 502

pcwnet_v2	0.19 546	0.11 517	0.26 585	0.18 387	0.14 587	0.18 488	0.15 336	0.37 619	0.46 624	0.19 478	0.24 458	0.21 475	0.19 537	0.21 547	0.20 534	0.13 599	0.10 581	0.10 534	0.10 547	0.11 561	0.13 596

GES	0.14 427	0.08 342	0.16 452	0.15 115	0.10 454	0.13 347	0.13 177	0.28 504	0.26 478	0.17 429	0.24 458	0.19 449	0.14 437	0.16 427	0.14 421	0.08 417	0.08 524	0.07 309	0.06 286	0.08 437	0.09 502

HCRNet	0.16 496	0.23 642	0.12 278	0.35 664	0.11 510	0.15 417	0.17 434	0.26 466	0.22 417	0.19 478	0.24 458	0.21 475	0.14 437	0.15 398	0.13 377	0.11 554	0.07 491	0.11 564	0.10 547	0.09 503	0.07 379

UPFNet	0.16 496	0.08 342	0.12 278	0.20 522	0.12 542	0.20 531	0.23 593	0.28 504	0.26 478	0.18 462	0.24 458	0.22 493	0.20 549	0.19 511	0.22 560	0.09 477	0.07 491	0.08 399	0.09 507	0.08 437	0.06 291

FENet	0.13 394	0.08 342	0.13 324	0.16 208	0.08 214	0.15 417	0.16 400	0.23 401	0.23 427	0.17 429	0.24 458	0.16 405	0.13 404	0.14 376	0.15 460	0.08 417	0.05 240	0.08 399	0.08 461	0.08 437	0.08 454

ac_64	0.16 496	0.09 423	0.15 408	0.18 387	0.10 454	0.22 556	0.17 434	0.24 428	0.22 417	0.19 478	0.24 458	0.29 567	0.18 518	0.19 511	0.22 560	0.09 477	0.08 524	0.08 399	0.09 507	0.07 364	0.06 291

CFNet	0.15 468	0.11 517	0.17 476	0.17 296	0.08 214	0.19 511	0.10 33	0.29 523	0.26 478	0.19 478	0.24 458	0.24 519	0.18 518	0.18 486	0.15 460	0.08 417	0.06 420	0.09 485	0.10 547	0.08 437	0.07 379

HSM	0.15 468	0.09 423	0.15 408	0.16 208	0.09 338	0.16 447	0.14 252	0.28 504	0.25 464	0.20 500	0.24 458	0.37 621	0.17 504	0.20 529	0.15 460	0.07 336	0.05 240	0.07 309	0.06 286	0.07 364	0.06 291

iResNet	0.13 394	0.10 491	0.18 510	0.19 458	0.08 214	0.14 392	0.18 483	0.21 353	0.27 491	0.16 415	0.24 458	0.15 384	0.13 404	0.14 376	0.15 460	0.06 161	0.04 24	0.06 194	0.05 194	0.06 281	0.05 186

TestStereo_HL3	0.11 283	0.05 32	0.14 372	0.12 7	0.07 125	0.13 347	0.12 104	0.21 353	0.12 139	0.14 358	0.25 485	0.11 282	0.11 336	0.14 376	0.13 377	0.07 336	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.07 364	0.07 379

GCST	0.37 654	0.42 674	0.27 587	1.03 700	0.39 675	0.18 488	0.08 7	0.21 353	0.18 330	0.28 596	0.25 485	0.15 384	0.12 370	0.16 427	0.14 421	0.64 696	0.43 685	0.75 692	0.65 695	0.64 689	0.46 687

StereoVision	0.14 427	0.13 563	0.10 163	0.24 613	0.10 454	0.16 447	0.21 567	0.21 353	0.20 380	0.12 298	0.25 485	0.10 250	0.10 295	0.16 427	0.10 191	0.09 477	0.10 581	0.12 586	0.12 601	0.06 281	0.05 186

SDNR	0.20 555	0.09 423	0.19 534	0.16 208	0.12 542	0.79 687	0.13 177	0.26 466	0.33 542	0.19 478	0.25 485	0.19 449	0.12 370	0.19 511	0.15 460	0.16 641	0.18 651	0.14 614	0.11 579	0.08 437	0.12 581

iinet-f	0.17 518	0.07 209	0.46 641	0.14 65	0.10 454	0.21 542	0.14 252	0.27 480	0.23 427	0.22 531	0.25 485	0.21 475	0.16 478	0.18 486	0.22 560	0.09 477	0.07 491	0.07 309	0.06 286	0.09 503	0.10 534

HHNet	0.11 283	0.06 107	0.16 452	0.15 115	0.14 587	0.07 36	0.13 177	0.20 335	0.18 330	0.15 385	0.25 485	0.11 282	0.09 259	0.13 338	0.10 191	0.06 161	0.04 24	0.08 399	0.06 286	0.05 162	0.09 502

GEStereo_RVC	0.17 518	0.12 536	0.16 452	0.22 580	0.11 510	0.19 511	0.18 483	0.32 559	0.49 628	0.20 500	0.25 485	0.17 423	0.13 404	0.21 547	0.16 479	0.10 519	0.06 420	0.08 399	0.07 386	0.09 503	0.08 454

TestStereo	0.14 427	0.15 585	0.11 229	0.23 601	0.08 214	0.15 417	0.21 567	0.20 335	0.23 427	0.14 358	0.25 485	0.16 405	0.13 404	0.16 427	0.14 421	0.06 161	0.06 420	0.08 399	0.06 286	0.09 503	0.05 186

UNet	0.17 518	0.09 423	0.18 510	0.19 458	0.12 542	0.28 619	0.19 529	0.33 573	0.30 521	0.21 516	0.25 485	0.23 510	0.19 537	0.20 529	0.19 524	0.07 336	0.06 420	0.08 399	0.07 386	0.08 437	0.07 379

GANet-RSSM	0.14 427	0.07 209	0.13 324	0.13 20	0.08 214	0.14 392	0.18 483	0.23 401	0.21 395	0.17 429	0.25 485	0.24 519	0.16 478	0.16 427	0.16 479	0.10 519	0.06 420	0.07 309	0.08 461	0.08 437	0.07 379

DSFCA	0.16 496	0.09 423	0.14 372	0.16 208	0.10 454	0.21 542	0.19 529	0.28 504	0.31 531	0.23 546	0.25 485	0.22 493	0.16 478	0.20 529	0.20 534	0.10 519	0.07 491	0.09 485	0.09 507	0.08 437	0.08 454

FADNet	0.21 569	0.23 642	0.37 627	0.18 387	0.17 632	0.25 588	0.13 177	0.32 559	0.32 537	0.23 546	0.25 485	0.27 549	0.21 557	0.19 511	0.16 479	0.13 599	0.15 639	0.12 586	0.15 635	0.17 643	0.18 648

RASNet	0.15 468	0.07 209	0.15 408	0.16 208	0.08 214	0.19 511	0.14 252	0.30 536	0.21 395	0.17 429	0.25 485	0.21 475	0.19 537	0.20 529	0.20 534	0.07 336	0.06 420	0.06 194	0.08 461	0.06 281	0.06 291

MLCV	0.13 394	0.08 342	0.17 476	0.18 387	0.06 26	0.16 447	0.17 434	0.19 317	0.22 417	0.19 478	0.25 485	0.17 423	0.13 404	0.15 398	0.14 421	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

FSD					0.23 657	0.25 588	0.25 620	0.27 480	0.26 478	0.25 571	0.26 499	0.26 542	0.26 595	0.27 596	0.24 583	0.21 659	0.20 657	0.27 661	0.26 664	0.25 664

TCMNet	0.19 546	0.12 536	0.20 539	0.21 558	0.18 642	0.21 542	0.24 604	0.28 504	0.36 572	0.23 546	0.26 499	0.25 532	0.20 549	0.20 529	0.23 571	0.13 599	0.11 595	0.11 564	0.12 601	0.13 594	0.12 581

ISRNet	0.18 534	0.08 342	0.20 539	0.19 458	0.13 568	0.15 417	0.12 104	0.30 536	0.33 542	0.21 516	0.26 499	0.27 549	0.18 518	0.17 466	0.20 534	0.20 656	0.08 524	0.14 614	0.14 619	0.14 611	0.17 644

test_sample4	0.14 427	0.08 342	0.15 408	0.15 115	0.08 214	0.19 511	0.18 483	0.26 466	0.18 330	0.17 429	0.26 499	0.18 438	0.15 457	0.17 466	0.13 377	0.08 417	0.06 420	0.08 399	0.06 286	0.09 503	0.08 454

ffm	0.12 366	0.09 423	0.15 408	0.16 208	0.09 338	0.17 471	0.17 434	0.15 179	0.19 357	0.15 385	0.26 499	0.19 449	0.13 404	0.10 114	0.08 23	0.06 161	0.05 240	0.09 485	0.08 461	0.06 281	0.06 291

ff1	0.13 394	0.09 423	0.15 408	0.16 208	0.09 338	0.17 471	0.17 434	0.15 179	0.19 357	0.15 385	0.26 499	0.19 449	0.13 404	0.15 398	0.22 560	0.06 161	0.05 240	0.09 485	0.08 461	0.06 281	0.06 291

mmx	0.15 468	0.09 423	0.15 408	0.16 208	0.09 338	0.17 471	0.17 434	0.27 480	0.26 478	0.15 385	0.26 499	0.19 449	0.13 404	0.15 398	0.22 560	0.08 417	0.06 420	0.09 485	0.08 461	0.08 437	0.08 454

xxx	0.15 468	0.09 423	0.15 408	0.16 208	0.09 338	0.17 471	0.17 434	0.27 480	0.26 478	0.15 385	0.26 499	0.19 449	0.13 404	0.15 398	0.22 560	0.08 417	0.06 420	0.09 485	0.08 461	0.08 437	0.08 454

IER	0.14 427	0.08 342	0.13 324	0.17 296	0.09 338	0.14 392	0.16 400	0.26 466	0.27 491	0.18 462	0.26 499	0.17 423	0.20 549	0.17 466	0.14 421	0.08 417	0.05 240	0.07 309	0.06 286	0.08 437	0.07 379

RAFT+CT+SA	0.13 394	0.11 517	0.09 105	0.19 458	0.09 338	0.15 417	0.28 640	0.22 379	0.22 417	0.15 385	0.26 499	0.10 250	0.10 295	0.11 188	0.12 341	0.05 48	0.04 24	0.07 309	0.08 461	0.07 364	0.06 291

DAS	0.15 468	0.08 342	0.18 510	0.19 458	0.10 454	0.19 511	0.17 434	0.28 504	0.30 521	0.18 462	0.26 499	0.21 475	0.16 478	0.16 427	0.13 377	0.08 417	0.06 420	0.06 194	0.06 286	0.07 364	0.07 379

SepStereo	0.15 468	0.08 342	0.18 510	0.19 458	0.10 454	0.19 511	0.17 434	0.28 504	0.30 521	0.18 462	0.26 499	0.21 475	0.16 478	0.26 594	0.13 377	0.08 417	0.06 420	0.06 194	0.06 286	0.07 364	0.07 379

ACVNet	0.15 468	0.09 423	0.15 408	0.13 20	0.12 542	0.14 392	0.20 550	0.22 379	0.34 553	0.17 429	0.26 499	0.21 475	0.17 504	0.18 486	0.21 547	0.07 336	0.06 420	0.06 194	0.06 286	0.08 437	0.06 291

acv_ft	0.15 468	0.09 423	0.16 452	0.19 458	0.10 454	0.16 447	0.17 434	0.25 452	0.34 553	0.19 478	0.26 499	0.21 475	0.17 504	0.18 486	0.19 524	0.07 336	0.06 420	0.06 194	0.06 286	0.08 437	0.06 291

cf-r	0.14 427	0.07 209	0.13 324	0.16 208	0.08 214	0.14 392	0.19 529	0.21 353	0.25 464	0.17 429	0.26 499	0.22 493	0.17 504	0.14 376	0.15 460	0.10 519	0.05 240	0.06 194	0.08 461	0.06 281	0.06 291

CFNet-ft	0.14 427	0.07 209	0.15 408	0.12 7	0.09 338	0.17 471	0.18 483	0.22 379	0.24 439	0.17 429	0.26 499	0.24 519	0.14 437	0.16 427	0.15 460	0.11 554	0.06 420	0.08 399	0.09 507	0.09 503	0.08 454

CFNet_RVC	0.14 427	0.07 209	0.15 408	0.12 7	0.09 338	0.17 471	0.18 483	0.22 379	0.24 439	0.17 429	0.26 499	0.24 519	0.14 437	0.16 427	0.15 460	0.11 554	0.06 420	0.08 399	0.09 507	0.09 503	0.08 454

iResNet_ROB	0.14 427	0.07 209	0.13 324	0.15 115	0.07 125	0.19 511	0.14 252	0.26 466	0.32 537	0.23 546	0.26 499	0.23 510	0.16 478	0.15 398	0.14 421	0.07 336	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.08 437	0.08 454

MSAF-DinoV2	0.23 590	0.11 517	0.25 576	0.17 296	0.10 454	0.28 619	0.17 434	0.38 626	0.56 649	0.21 516	0.27 517	0.47 657	0.28 611	0.36 640	0.40 664	0.09 477	0.06 420	0.07 309	0.09 507	0.12 578	0.11 560

G2L-Stereo	0.14 427	0.07 209	0.13 324	0.17 296	0.09 338	0.13 347	0.12 104	0.27 480	0.22 417	0.17 429	0.27 517	0.21 475	0.13 404	0.18 486	0.18 509	0.09 477	0.08 524	0.08 399	0.07 386	0.07 364	0.07 379

CBFPSM	0.15 468	0.07 209	0.27 587	0.17 296	0.09 338	0.13 347	0.15 336	0.22 379	0.23 427	0.20 500	0.27 517	0.23 510	0.16 478	0.16 427	0.19 524	0.06 161	0.06 420	0.06 194	0.07 386	0.07 364	0.07 379

RAFT_CTSACE	0.12 366	0.09 423	0.10 163	0.22 580	0.08 214	0.12 300	0.24 604	0.18 284	0.17 312	0.21 516	0.27 517	0.13 340	0.07 171	0.13 338	0.09 92	0.05 48	0.06 420	0.08 399	0.07 386	0.04 45	0.04 49

SA	0.13 394	0.09 423	0.09 105	0.18 387	0.08 214	0.12 300	0.24 604	0.23 401	0.19 357	0.17 429	0.27 517	0.15 384	0.11 336	0.11 188	0.11 270	0.05 48	0.05 240	0.09 485	0.08 461	0.05 162	0.05 186

AACVNet	0.16 496	0.08 342	0.15 408	0.15 115	0.10 454	0.18 488	0.15 336	0.24 428	0.25 464	0.27 583	0.27 517	0.28 559	0.18 518	0.19 511	0.17 496	0.09 477	0.07 491	0.09 485	0.07 386	0.10 539	0.09 502

DRaft	0.12 366	0.06 107	0.12 278	0.14 65	0.09 338	0.14 392	0.17 434	0.21 353	0.30 521	0.18 462	0.27 517	0.10 250	0.16 478	0.11 188	0.12 341	0.05 48	0.04 24	0.07 309	0.07 386	0.05 162	0.05 186

ADLNet	0.16 496	0.08 342	0.15 408	0.16 208	0.10 454	0.16 447	0.17 434	0.33 573	0.27 491	0.23 546	0.27 517	0.24 519	0.16 478	0.18 486	0.21 547	0.10 519	0.06 420	0.10 534	0.10 547	0.08 437	0.09 502

delet	0.17 518	0.09 423	0.18 510	0.19 458	0.11 510	0.21 542	0.22 581	0.30 536	0.38 584	0.17 429	0.27 517	0.19 449	0.19 537	0.19 511	0.21 547	0.08 417	0.08 524	0.09 485	0.11 579	0.06 281	0.07 379

DMCA-RVC	0.17 518	0.10 491	0.16 452	0.24 613	0.11 510	0.19 511	0.18 483	0.26 466	0.24 439	0.21 516	0.27 517	0.25 532	0.27 602	0.18 486	0.21 547	0.12 580	0.08 524	0.13 600	0.10 547	0.10 539	0.08 454

FADNet-RVC-Resample	0.17 518	0.12 536	0.32 612	0.22 580	0.12 542	0.19 511	0.14 252	0.25 452	0.24 439	0.24 558	0.27 517	0.20 466	0.15 457	0.17 466	0.16 479	0.07 336	0.08 524	0.12 586	0.10 547	0.09 503	0.11 560

xyz-stereo	0.14 427	0.07 209	0.22 559	0.15 115	0.05 2	0.22 556	0.15 336	0.17 253	0.31 531	0.15 385	0.28 528	0.26 542	0.17 504	0.13 338	0.12 341	0.05 48	0.05 240	0.06 194	0.05 194	0.04 45	0.04 49

rvit_stereo_0075_2	0.17 518	0.12 536	0.25 576	0.23 601	0.16 620	0.13 347	0.10 33	0.30 536	0.27 491	0.20 500	0.28 528	0.22 493	0.15 457	0.18 486	0.13 377	0.16 641	0.10 581	0.17 636	0.10 547	0.10 539	0.10 534

test_sample6	0.14 427	0.09 423	0.14 372	0.17 296	0.08 214	0.17 471	0.19 529	0.26 466	0.18 330	0.18 462	0.28 528	0.19 449	0.15 457	0.15 398	0.13 377	0.08 417	0.05 240	0.08 399	0.07 386	0.08 437	0.08 454

test_sample5	0.14 427	0.08 342	0.14 372	0.16 208	0.08 214	0.18 488	0.18 483	0.25 452	0.17 312	0.17 429	0.28 528	0.18 438	0.15 457	0.16 427	0.13 377	0.08 417	0.06 420	0.08 399	0.07 386	0.09 503	0.08 454

DualNet	0.14 427	0.08 342	0.14 372	0.16 208	0.08 214	0.18 488	0.18 483	0.25 452	0.17 312	0.18 462	0.28 528	0.18 438	0.15 457	0.16 427	0.13 377	0.08 417	0.06 420	0.08 399	0.07 386	0.09 503	0.08 454

CRFU-Net	0.16 496	0.08 342	0.15 408	0.17 296	0.09 338	0.20 531	0.14 252	0.27 480	0.21 395	0.28 596	0.28 528	0.29 567	0.18 518	0.19 511	0.18 509	0.09 477	0.09 557	0.07 309	0.07 386	0.08 437	0.09 502

test_5	0.14 427	0.12 536	0.08 36	0.20 522	0.10 454	0.14 392	0.28 640	0.21 353	0.24 439	0.19 478	0.28 528	0.11 282	0.15 457	0.12 280	0.13 377	0.06 161	0.05 240	0.07 309	0.08 461	0.08 437	0.07 379

UDG	0.21 569	0.17 606	0.20 539	0.23 601	0.15 606	0.31 628	0.20 550	0.33 573	0.35 567	0.24 558	0.28 528	0.31 592	0.29 616	0.21 547	0.23 571	0.15 624	0.12 611	0.13 600	0.09 507	0.14 611	0.15 626

xxxx	0.15 468	0.07 209	0.14 372	0.14 65	0.08 214	0.24 579	0.18 483	0.32 559	0.20 380	0.14 358	0.28 528	0.22 493	0.14 437	0.15 398	0.29 627	0.09 477	0.05 240	0.07 309	0.07 386	0.08 437	0.08 454

psm_up	0.19 546	0.10 491	0.18 510	0.21 558	0.11 510	0.17 471	0.19 529	0.38 626	0.34 553	0.22 531	0.28 528	0.29 567	0.25 587	0.20 529	0.22 560	0.09 477	0.10 581	0.11 564	0.11 579	0.08 437	0.08 454

PSMNet-RSSM	0.14 427	0.07 209	0.14 372	0.15 115	0.08 214	0.13 347	0.16 400	0.25 452	0.24 439	0.17 429	0.28 528	0.23 510	0.14 437	0.16 427	0.14 421	0.11 554	0.06 420	0.09 485	0.12 601	0.08 437	0.07 379

GwcNet-RSSM	0.14 427	0.07 209	0.12 278	0.16 208	0.08 214	0.15 417	0.20 550	0.22 379	0.28 507	0.18 462	0.28 528	0.23 510	0.17 504	0.15 398	0.16 479	0.10 519	0.06 420	0.07 309	0.09 507	0.07 364	0.07 379

TDLM	0.18 534	0.12 536	0.14 372	0.24 613	0.10 454	0.18 488	0.18 483	0.37 619	0.30 521	0.22 531	0.28 528	0.28 559	0.18 518	0.23 573	0.19 524	0.11 554	0.07 491	0.10 534	0.10 547	0.08 437	0.08 454

NVstereo2D	0.19 546	0.11 517	0.16 452	0.17 296	0.16 620	0.28 619	0.23 593	0.44 655	0.42 602	0.15 385	0.28 528	0.25 532	0.19 537	0.23 573	0.18 509	0.09 477	0.06 420	0.10 534	0.08 461	0.15 623	0.10 534

StereoDRNet	0.19 546	0.11 517	0.18 510	0.22 580	0.11 510	0.22 556	0.22 581	0.37 619	0.34 553	0.24 558	0.28 528	0.30 577	0.19 537	0.20 529	0.21 547	0.10 519	0.08 524	0.11 564	0.09 507	0.09 503	0.07 379

222	0.16 496	0.07 209	0.15 408	0.14 65	0.08 214	0.25 588	0.18 483	0.30 536	0.21 395	0.18 462	0.29 543	0.17 423	0.16 478	0.16 427	0.44 672	0.10 519	0.05 240	0.07 309	0.06 286	0.08 437	0.08 454

test_xeample	0.15 468	0.07 209	0.14 372	0.15 115	0.08 214	0.22 556	0.20 550	0.29 523	0.21 395	0.16 415	0.29 543	0.19 449	0.17 504	0.16 427	0.28 618	0.09 477	0.05 240	0.07 309	0.07 386	0.07 364	0.07 379

RYNet	0.23 590	0.12 536	0.22 559	0.19 458	0.17 632	0.47 663	0.26 629	0.39 632	0.49 628	0.24 558	0.29 543	0.34 610	0.24 579	0.20 529	0.31 640	0.10 519	0.06 420	0.09 485	0.09 507	0.14 611	0.15 626

iResNetv2_ROB	0.15 468	0.08 342	0.16 452	0.16 208	0.08 214	0.16 447	0.13 177	0.26 466	0.36 572	0.21 516	0.29 543	0.24 519	0.13 404	0.14 376	0.14 421	0.06 161	0.06 420	0.06 194	0.04 54	0.09 503	0.08 454

DLCB_ROB	0.18 534	0.10 491	0.16 452	0.23 601	0.11 510	0.24 579	0.18 483	0.30 536	0.28 507	0.27 583	0.29 543	0.28 559	0.25 587	0.20 529	0.20 534	0.08 417	0.08 524	0.09 485	0.09 507	0.07 364	0.07 379

SGM-Forest	0.20 555	0.14 578	0.18 510	0.20 522	0.13 568	0.21 542	0.22 581	0.33 573	0.31 531	0.24 558	0.29 543	0.28 559	0.20 549	0.23 573	0.18 509	0.15 624	0.16 645	0.15 625	0.14 619	0.13 594	0.12 581
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoSA	0.26 620	0.19 624	0.39 629	0.27 638	0.17 632	0.23 570	0.21 567	0.50 665	0.60 657	0.22 531	0.30 549	0.29 567	0.34 639	0.40 656	0.29 627	0.12 580	0.11 595	0.16 633	0.14 619	0.15 623	0.12 581

DDVS	0.16 496	0.10 491	0.22 559	0.16 208	0.12 542	0.15 417	0.14 252	0.25 452	0.19 357	0.18 462	0.30 549	0.27 549	0.13 404	0.20 529	0.16 479	0.09 477	0.06 420	0.09 485	0.07 386	0.11 561	0.11 560

ICVP	0.16 496	0.09 423	0.12 278	0.22 580	0.09 338	0.18 488	0.21 567	0.26 466	0.24 439	0.18 462	0.30 549	0.27 549	0.18 518	0.18 486	0.15 460	0.10 519	0.07 491	0.08 399	0.07 386	0.07 364	0.08 454
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.17 518	0.10 491	0.17 476	0.20 522	0.11 510	0.27 609	0.20 550	0.26 466	0.42 602	0.22 531	0.30 549	0.22 493	0.20 549	0.18 486	0.20 534	0.06 161	0.06 420	0.07 309	0.07 386	0.08 437	0.07 379

STTStereo	0.18 534	0.13 563	0.28 590	0.20 522	0.11 510	0.16 447	0.21 567	0.29 523	0.23 427	0.22 531	0.30 549	0.29 567	0.18 518	0.20 529	0.20 534	0.12 580	0.11 595	0.11 564	0.14 619	0.09 503	0.08 454

CSP-Net	0.16 496	0.09 423	0.14 372	0.17 296	0.09 338	0.19 511	0.18 483	0.25 452	0.33 542	0.26 576	0.31 554	0.25 532	0.16 478	0.21 547	0.19 524	0.09 477	0.06 420	0.07 309	0.07 386	0.08 437	0.08 454

SACVNet	0.19 546	0.12 536	0.15 408	0.17 296	0.13 568	0.22 556	0.18 483	0.31 553	0.31 531	0.24 558	0.31 554	0.30 577	0.23 570	0.23 573	0.17 496	0.11 554	0.08 524	0.10 534	0.10 547	0.12 578	0.14 612

XQC	0.29 635	0.23 642	0.53 649	0.29 652	0.19 646	0.36 645	0.28 640	0.37 619	0.58 654	0.31 619	0.31 554	0.37 621	0.30 627	0.39 652	0.39 662	0.13 599	0.09 557	0.15 625	0.12 601	0.18 647	0.18 648

DeepPrunerF	0.24 601	0.17 606	0.45 640	0.26 630	0.16 620	0.23 570	0.29 651	0.37 619	0.51 636	0.27 583	0.31 554	0.24 519	0.28 611	0.22 565	0.23 571	0.15 624	0.11 595	0.20 649	0.18 650	0.12 578	0.14 612

CVANet_RVC	0.18 534	0.11 517	0.14 372	0.21 558	0.11 510	0.19 511	0.18 483	0.34 588	0.34 553	0.22 531	0.31 554	0.28 559	0.18 518	0.24 585	0.18 509	0.12 580	0.08 524	0.12 586	0.12 601	0.09 503	0.08 454

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 518	0.10 491	0.23 567	0.20 522	0.10 454	0.15 417	0.18 483	0.31 553	0.25 464	0.21 516	0.31 554	0.25 532	0.17 504	0.21 547	0.20 534	0.09 477	0.06 420	0.08 399	0.09 507	0.07 364	0.08 454
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	0.23 590	0.20 629	0.25 576	0.25 621	0.13 568	0.31 628	0.27 634	0.34 588	0.41 600	0.31 619	0.31 554	0.32 599	0.23 570	0.31 619	0.22 560	0.11 554	0.17 649	0.10 534	0.11 579	0.08 437	0.09 502

CBMV_ROB	0.19 546	0.13 563	0.18 510	0.16 208	0.11 510	0.16 447	0.12 104	0.27 480	0.29 515	0.27 583	0.31 554	0.27 549	0.24 579	0.24 585	0.16 479	0.15 624	0.18 651	0.22 654	0.20 652	0.10 539	0.12 581

CBMV	0.20 555	0.15 585	0.18 510	0.18 387	0.10 454	0.20 531	0.11 68	0.30 536	0.31 531	0.29 606	0.31 554	0.31 592	0.23 570	0.28 605	0.19 524	0.13 599	0.15 639	0.17 636	0.16 639	0.10 539	0.10 534
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GMStereo_Zeroshot	0.16 496	0.13 563	0.25 576	0.20 522	0.10 454	0.17 471	0.13 177	0.30 536	0.25 464	0.23 546	0.32 563	0.25 532	0.11 336	0.19 511	0.14 421	0.09 477	0.06 420	0.11 564	0.06 286	0.12 578	0.08 454

DGSMNet	0.25 608	0.19 624	0.34 618	0.21 558	0.24 661	0.24 579	0.21 567	0.36 610	0.42 602	0.25 571	0.32 563	0.38 627	0.21 557	0.29 612	0.24 583	0.13 599	0.11 595	0.14 614	0.16 639	0.23 656	0.23 661

hitnet-ft	0.18 534	0.10 491	0.17 476	0.14 65	0.09 338	0.27 609	0.20 550	0.25 452	0.26 478	0.24 558	0.32 563	0.32 599	0.23 570	0.24 585	0.21 547	0.12 580	0.07 491	0.10 534	0.08 461	0.12 578	0.11 560

CCAANet	0.15 468	0.06 107	0.15 408	0.17 296	0.09 338	0.17 471	0.13 177	0.31 553	0.25 464	0.16 415	0.32 563	0.18 438	0.18 518	0.17 466	0.14 421	0.06 161	0.05 240	0.09 485	0.09 507	0.06 281	0.09 502

FADNet-RVC	0.21 569	0.20 629	0.40 632	0.21 558	0.16 620	0.21 542	0.15 336	0.27 480	0.27 491	0.26 576	0.32 563	0.26 542	0.21 557	0.22 565	0.19 524	0.12 580	0.13 625	0.12 586	0.14 619	0.13 594	0.18 648

DANet	0.21 569	0.16 596	0.29 599	0.25 621	0.13 568	0.23 570	0.19 529	0.28 504	0.27 491	0.28 596	0.32 563	0.35 616	0.32 634	0.31 619	0.24 583	0.11 554	0.09 557	0.11 564	0.10 547	0.13 594	0.11 560
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DISCO	0.20 555	0.09 423	0.22 559	0.17 296	0.10 454	0.25 588	0.18 483	0.28 504	0.45 617	0.23 546	0.32 563	0.34 610	0.26 595	0.29 612	0.29 627	0.08 417	0.06 420	0.07 309	0.07 386	0.09 503	0.10 534

HBP-ISP	0.18 534	0.13 563	0.17 476	0.15 115	0.11 510	0.08 76	0.13 177	0.28 504	0.30 521	0.22 531	0.33 570	0.21 475	0.25 587	0.23 573	0.18 509	0.15 624	0.17 649	0.21 650	0.17 646	0.10 539	0.09 502

FINET	0.22 577	0.18 620	0.28 590	0.19 458	0.16 620	0.24 579	0.24 604	0.33 573	0.49 628	0.26 576	0.33 570	0.22 493	0.23 570	0.23 573	0.18 509	0.18 647	0.16 645	0.11 564	0.10 547	0.15 623	0.14 612

GwcNet	0.20 555	0.14 578	0.20 539	0.18 387	0.12 542	0.25 588	0.20 550	0.36 610	0.45 617	0.20 500	0.33 570	0.33 605	0.21 557	0.22 565	0.25 591	0.11 554	0.09 557	0.09 485	0.09 507	0.09 503	0.10 534

HGLStereo	0.17 518	0.09 423	0.19 534	0.17 296	0.12 542	0.18 488	0.18 483	0.31 553	0.33 542	0.22 531	0.33 570	0.24 519	0.18 518	0.20 529	0.21 547	0.10 519	0.09 557	0.07 309	0.07 386	0.09 503	0.10 534

AF-Net	0.23 590	0.17 606	0.17 476	0.27 638	0.13 568	0.26 600	0.24 604	0.33 573	0.51 636	0.25 571	0.33 570	0.39 632	0.27 602	0.28 605	0.26 604	0.11 554	0.10 581	0.16 633	0.12 601	0.11 561	0.11 560

ADCRef	0.20 555	0.12 536	0.43 639	0.20 522	0.12 542	0.23 570	0.18 483	0.32 559	0.37 578	0.26 576	0.33 570	0.18 438	0.23 570	0.25 590	0.26 604	0.07 336	0.06 420	0.09 485	0.09 507	0.08 437	0.09 502

PA-Net	0.24 601	0.18 620	0.34 618	0.28 645	0.22 656	0.22 556	0.39 676	0.29 523	0.39 589	0.22 531	0.33 570	0.25 532	0.26 595	0.21 547	0.25 591	0.10 519	0.23 670	0.15 625	0.22 657	0.09 503	0.13 596
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.20 555	0.11 517	0.21 549	0.22 580	0.10 454	0.22 556	0.22 581	0.40 635	0.38 584	0.24 558	0.33 570	0.26 542	0.22 564	0.22 565	0.25 591	0.11 554	0.07 491	0.11 564	0.10 547	0.09 503	0.08 454

PSMNet_ROB	0.22 577	0.12 536	0.15 408	0.27 638	0.15 606	0.25 588	0.36 671	0.43 651	0.37 578	0.27 583	0.33 570	0.32 599	0.23 570	0.21 547	0.27 610	0.12 580	0.08 524	0.13 600	0.11 579	0.10 539	0.09 502

pmcnn	0.15 468	0.07 209	0.20 539	0.15 115	0.07 125	0.21 542	0.16 400	0.25 452	0.26 478	0.21 516	0.33 570	0.29 567	0.19 537	0.18 486	0.17 496	0.07 336	0.05 240	0.05 48	0.04 54	0.07 364	0.06 291

fast-acv-ft	0.18 534	0.11 517	0.20 539	0.19 458	0.12 542	0.26 600	0.21 567	0.26 466	0.35 567	0.22 531	0.34 580	0.27 549	0.21 557	0.21 547	0.23 571	0.09 477	0.09 557	0.08 399	0.10 547	0.08 437	0.07 379

RAFT-345	0.11 283	0.07 209	0.16 452	0.17 296	0.08 214	0.08 76	0.12 104	0.16 216	0.10 67	0.11 261	0.34 580	0.09 218	0.10 295	0.11 188	0.12 341	0.05 48	0.05 240	0.07 309	0.06 286	0.04 45	0.05 186

RTSC	0.23 590	0.13 563	0.30 605	0.21 558	0.13 568	0.29 623	0.17 434	0.36 610	0.68 672	0.27 583	0.34 580	0.30 577	0.22 564	0.32 624	0.31 640	0.10 519	0.08 524	0.09 485	0.10 547	0.13 594	0.14 612

PS-NSSS	0.20 555	0.21 635	0.23 567	0.20 522	0.10 454	0.19 511	0.17 434	0.36 610	0.26 478	0.27 583	0.34 580	0.27 549	0.24 579	0.20 529	0.20 534	0.15 624	0.12 611	0.17 636	0.14 619	0.10 539	0.09 502

YMNet	0.20 555	0.12 536	0.20 539	0.21 558	0.14 587	0.27 609	0.23 593	0.32 559	0.34 553	0.28 596	0.35 584	0.30 577	0.18 518	0.18 486	0.22 560	0.11 554	0.13 625	0.10 534	0.10 547	0.09 503	0.09 502

YMNet_1	0.20 555	0.12 536	0.20 539	0.21 558	0.14 587	0.27 609	0.23 593	0.32 559	0.34 553	0.28 596	0.35 584	0.30 577	0.18 518	0.18 486	0.22 560	0.11 554	0.13 625	0.10 534	0.10 547	0.09 503	0.09 502

SAMSARA	0.41 659	0.28 655	0.34 618	0.55 680	0.39 675	0.85 690	1.25 708	0.49 664	0.52 642	0.36 635	0.35 584	0.56 667	0.39 651	0.39 652	0.41 666	0.15 624	0.20 657	0.15 625	0.14 619	0.23 656	0.21 657

GANetREF_RVC	0.31 644	0.34 667	0.29 599	0.35 664	0.16 620	0.33 632	0.42 679	0.48 663	0.52 642	0.35 632	0.35 584	0.34 610	0.32 634	0.40 656	0.33 648	0.27 672	0.20 657	0.29 670	0.15 635	0.19 650	0.18 648
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	0.16 496	0.10 491	0.11 229	0.18 387	0.09 338	0.19 511	0.18 483	0.27 480	0.32 537	0.22 531	0.35 584	0.21 475	0.22 564	0.22 565	0.17 496	0.06 161	0.05 240	0.06 194	0.06 286	0.07 364	0.06 291

Syn2CoEx	0.22 577	0.16 596	0.29 599	0.29 652	0.15 606	0.26 600	0.21 567	0.34 588	0.32 537	0.29 606	0.36 589	0.28 559	0.25 587	0.20 529	0.25 591	0.16 641	0.12 611	0.14 614	0.11 579	0.09 503	0.08 454

S-Stereo	0.21 569	0.12 536	0.25 576	0.21 558	0.13 568	0.21 542	0.19 529	0.33 573	0.45 617	0.23 546	0.36 589	0.28 559	0.29 616	0.20 529	0.23 571	0.09 477	0.12 611	0.10 534	0.10 547	0.13 594	0.14 612

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 577	0.21 635	0.25 576	0.26 630	0.11 510	0.24 579	0.14 252	0.39 632	0.24 439	0.32 626	0.36 589	0.30 577	0.21 557	0.19 511	0.22 560	0.17 646	0.14 635	0.21 650	0.16 639	0.13 594	0.12 581

SQANet	0.24 601	0.24 645	0.31 608	0.31 658	0.19 646	0.27 609	0.13 177	0.30 536	0.33 542	0.25 571	0.37 592	0.31 592	0.22 564	0.27 596	0.23 571	0.15 624	0.10 581	0.21 650	0.16 639	0.22 653	0.16 635

DDUNet	0.23 590	0.18 620	0.22 559	0.22 580	0.15 606	0.25 588	0.24 604	0.30 536	0.31 531	0.31 619	0.37 592	0.34 610	0.26 595	0.25 590	0.21 547	0.18 647	0.13 625	0.17 636	0.11 579	0.16 636	0.17 644

FAT-Stereo	0.21 569	0.13 563	0.22 559	0.21 558	0.12 542	0.18 488	0.18 483	0.35 603	0.40 593	0.28 596	0.37 592	0.33 605	0.33 637	0.21 547	0.20 534	0.09 477	0.11 595	0.10 534	0.09 507	0.11 561	0.14 612

ADCP+	0.20 555	0.10 491	0.35 624	0.21 558	0.12 542	0.22 556	0.27 634	0.31 553	0.35 567	0.26 576	0.37 592	0.22 493	0.22 564	0.27 596	0.28 618	0.09 477	0.06 420	0.08 399	0.08 461	0.10 539	0.10 534

CC-Net-ROB	0.28 631	0.31 664	0.36 626	0.30 656	0.15 606	0.25 588	0.19 529	0.45 657	0.34 553	0.39 642	0.37 592	0.39 632	0.31 632	0.27 596	0.27 610	0.24 670	0.18 651	0.30 672	0.23 661	0.19 650	0.15 626

ETE_ROB	0.23 590	0.17 606	0.23 567	0.25 621	0.14 587	0.26 600	0.29 651	0.32 559	0.37 578	0.28 596	0.37 592	0.45 649	0.27 602	0.28 605	0.27 610	0.11 554	0.09 557	0.12 586	0.10 547	0.14 611	0.13 596

DispFullNet	0.27 628	0.22 639	0.66 667	0.28 645	0.17 632	0.27 609	0.17 434	0.34 588	0.57 651	0.27 583	0.37 592	0.43 645	0.24 579	0.39 652	0.25 591	0.12 580	0.06 420	0.19 647	0.11 579	0.23 656	0.16 635

w-ln-seven-2	0.20 555	0.14 578	0.39 629	0.23 601	0.12 542	0.21 542	0.21 567	0.29 523	0.38 584	0.25 571	0.38 599	0.28 559	0.23 570	0.21 547	0.25 591	0.08 417	0.08 524	0.09 485	0.09 507	0.10 539	0.09 502

RP	0.22 577	0.13 563	0.22 559	0.23 601	0.12 542	0.21 542	0.20 550	0.26 466	0.45 617	0.22 531	0.38 599	0.37 621	0.25 587	0.28 605	0.25 591	0.11 554	0.12 611	0.13 600	0.12 601	0.13 594	0.14 612

G-Net	0.25 608	0.17 606	0.38 628	0.23 601	0.16 620	0.51 666	0.23 593	0.29 523	0.35 567	0.36 635	0.38 599	0.31 592	0.29 616	0.28 605	0.27 610	0.11 554	0.09 557	0.12 586	0.10 547	0.16 636	0.14 612

NCC-stereo	0.25 608	0.15 585	0.31 608	0.26 630	0.17 632	0.21 542	0.31 660	0.41 640	0.40 593	0.24 558	0.38 599	0.33 605	0.29 616	0.37 645	0.28 618	0.13 599	0.11 595	0.15 625	0.22 657	0.13 594	0.13 596

Abc-Net	0.25 608	0.15 585	0.31 608	0.26 630	0.17 632	0.21 542	0.31 660	0.41 640	0.40 593	0.24 558	0.38 599	0.33 605	0.29 616	0.37 645	0.28 618	0.13 599	0.11 595	0.15 625	0.22 657	0.13 594	0.13 596
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	0.28 631	0.16 596	0.33 615	0.18 387	0.13 568	0.55 669	0.42 679	0.52 670	0.68 672	0.29 606	0.38 599	0.39 632	0.30 627	0.32 624	0.23 571	0.11 554	0.10 581	0.11 564	0.08 461	0.20 652	0.16 635

NCCL2	0.24 601	0.15 585	0.18 510	0.34 662	0.18 642	0.24 579	0.24 604	0.34 588	0.29 515	0.31 619	0.38 599	0.38 627	0.29 616	0.23 573	0.25 591	0.15 624	0.12 611	0.18 645	0.21 654	0.13 594	0.13 596

SGM_RVC	0.24 601	0.12 536	0.16 452	0.15 115	0.09 338	0.34 636	0.19 529	0.35 603	0.32 537	0.44 656	0.38 599	0.53 665	0.36 646	0.36 640	0.26 604	0.13 599	0.13 625	0.13 600	0.13 613	0.11 561	0.11 560
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SuperB	0.20 555	0.10 491	0.57 655	0.16 208	0.09 338	0.19 511	0.18 483	0.25 452	0.51 636	0.27 583	0.39 607	0.17 423	0.22 564	0.22 565	0.21 547	0.08 417	0.06 420	0.06 194	0.06 286	0.12 578	0.11 560

stereogan	0.22 577	0.11 517	0.21 549	0.20 522	0.12 542	0.32 630	0.19 529	0.36 610	0.45 617	0.23 546	0.39 607	0.35 616	0.27 602	0.33 628	0.23 571	0.10 519	0.12 611	0.10 534	0.10 547	0.14 611	0.14 612

LALA_ROB	0.25 608	0.16 596	0.23 567	0.27 638	0.17 632	0.27 609	0.27 634	0.42 645	0.38 584	0.33 630	0.39 607	0.51 661	0.26 595	0.29 612	0.28 618	0.16 641	0.09 557	0.13 600	0.12 601	0.13 594	0.13 596

w-ln-seven	0.24 601	0.15 585	0.58 658	0.20 522	0.14 587	0.26 600	0.22 581	0.36 610	0.62 662	0.30 612	0.40 610	0.30 577	0.23 570	0.22 565	0.28 618	0.09 477	0.09 557	0.11 564	0.10 547	0.11 561	0.10 534

RAFT-RH_RVC	0.12 366	0.06 107	0.14 372	0.16 208	0.09 338	0.12 300	0.12 104	0.17 253	0.12 139	0.13 331	0.40 610	0.11 282	0.10 295	0.13 338	0.12 341	0.05 48	0.04 24	0.08 399	0.05 194	0.05 162	0.06 291

APVNet	0.23 590	0.12 536	0.20 539	0.18 387	0.14 587	0.32 630	0.31 660	0.40 635	0.33 542	0.27 583	0.40 610	0.30 577	0.29 616	0.27 596	0.25 591	0.11 554	0.12 611	0.11 564	0.14 619	0.12 578	0.13 596

RGC	0.25 608	0.20 629	0.29 599	0.28 645	0.16 620	0.22 556	0.23 593	0.33 573	0.44 613	0.27 583	0.40 610	0.38 627	0.28 611	0.37 645	0.23 571	0.11 554	0.13 625	0.17 636	0.17 646	0.15 623	0.16 635

edge stereo	0.23 590	0.14 578	0.21 549	0.21 558	0.13 568	0.24 579	0.16 400	0.32 559	0.42 602	0.32 626	0.40 610	0.39 632	0.35 643	0.25 590	0.25 591	0.13 599	0.11 595	0.14 614	0.11 579	0.12 578	0.14 612

PASM	0.33 647	0.25 650	0.51 648	0.28 645	0.27 667	0.30 626	0.31 660	0.35 603	0.51 636	0.36 635	0.40 610	0.47 657	0.35 643	0.34 631	0.36 654	0.23 668	0.26 673	0.26 658	0.28 670	0.23 656	0.21 657

MDST_ROB	0.22 577	0.10 491	0.18 510	0.18 387	0.11 510	0.40 656	0.19 529	0.44 655	0.42 602	0.40 645	0.40 610	0.29 567	0.21 557	0.27 596	0.19 524	0.11 554	0.10 581	0.14 614	0.11 579	0.10 539	0.08 454

CSAN	0.30 638	0.24 645	0.28 590	0.34 662	0.19 646	0.34 636	0.42 679	0.38 626	0.51 636	0.38 641	0.40 610	0.44 648	0.34 639	0.29 612	0.31 640	0.19 651	0.16 645	0.19 647	0.19 651	0.14 611	0.15 626

SANet	0.25 608	0.14 578	0.29 599	0.21 558	0.11 510	0.29 623	0.25 620	0.40 635	0.65 670	0.36 635	0.40 610	0.42 643	0.27 602	0.27 596	0.25 591	0.12 580	0.09 557	0.10 534	0.09 507	0.13 594	0.12 581

XPNet_ROB	0.22 577	0.12 536	0.20 539	0.22 580	0.13 568	0.22 556	0.19 529	0.35 603	0.40 593	0.30 612	0.40 610	0.38 627	0.27 602	0.26 594	0.29 627	0.15 624	0.10 581	0.10 534	0.10 547	0.13 594	0.12 581

PWC_ROB	0.21 569	0.16 596	0.27 587	0.18 387	0.11 510	0.22 556	0.13 177	0.33 573	0.49 628	0.30 612	0.40 610	0.32 599	0.25 587	0.31 619	0.23 571	0.10 519	0.07 491	0.11 564	0.08 461	0.11 561	0.10 534

z-ln-s-r	0.18 534	0.10 491	0.41 634	0.19 458	0.08 214	0.18 488	0.18 483	0.23 401	0.34 553	0.19 478	0.41 621	0.22 493	0.17 504	0.20 529	0.25 591	0.07 336	0.05 240	0.07 309	0.07 386	0.07 364	0.06 291

PSMNet-RUCA	0.28 631	0.33 666	0.42 637	0.36 666	0.32 673	0.18 488	0.20 550	0.42 645	0.30 521	0.33 630	0.41 621	0.40 638	0.24 579	0.31 619	0.20 534	0.19 651	0.11 595	0.25 657	0.15 635	0.22 653	0.16 635

Wz-Net-MNSev	0.23 590	0.13 563	0.33 615	0.20 522	0.15 606	0.36 645	0.25 620	0.34 588	0.45 617	0.29 606	0.41 621	0.39 632	0.19 537	0.25 590	0.27 610	0.09 477	0.07 491	0.09 485	0.09 507	0.12 578	0.10 534

Nwc_Net	0.23 590	0.17 606	0.22 559	0.25 621	0.15 606	0.25 588	0.27 634	0.38 626	0.39 589	0.22 531	0.41 621	0.30 577	0.29 616	0.28 605	0.25 591	0.11 554	0.10 581	0.17 636	0.20 652	0.10 539	0.11 560

ADCPNet	0.26 620	0.17 606	0.62 663	0.21 558	0.15 606	0.36 645	0.25 620	0.33 573	0.37 578	0.31 619	0.41 621	0.36 618	0.29 616	0.29 612	0.34 652	0.12 580	0.10 581	0.11 564	0.12 601	0.14 611	0.13 596

StereoDRNet-Refined	0.17 518	0.12 536	0.16 452	0.20 522	0.10 454	0.18 488	0.18 483	0.27 480	0.24 439	0.26 576	0.41 621	0.23 510	0.18 518	0.21 547	0.21 547	0.09 477	0.05 240	0.09 485	0.10 547	0.07 364	0.07 379
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FBW_ROB	0.25 608	0.17 606	0.23 567	0.27 638	0.14 587	0.26 600	0.22 581	0.42 645	0.43 611	0.42 651	0.41 621	0.43 645	0.27 602	0.32 624	0.24 583	0.09 477	0.15 639	0.15 625	0.12 601	0.12 578	0.10 534

PDISCO_ROB	0.28 631	0.16 596	0.28 590	0.28 645	0.20 650	0.33 632	0.27 634	0.45 657	0.58 654	0.28 596	0.41 621	0.45 649	0.30 627	0.34 631	0.35 653	0.12 580	0.09 557	0.17 636	0.16 639	0.17 643	0.13 596

Wz-Net-TNSev	0.29 635	0.20 629	0.69 675	0.19 458	0.15 606	0.38 651	0.27 634	0.36 610	0.56 649	0.35 632	0.42 629	0.45 649	0.39 651	0.33 628	0.31 640	0.13 599	0.13 625	0.10 534	0.12 601	0.15 623	0.15 626

Wz-Net-LNSev	0.22 577	0.16 596	0.41 634	0.22 580	0.13 568	0.25 588	0.24 604	0.33 573	0.44 613	0.30 612	0.42 629	0.32 599	0.19 537	0.23 573	0.27 610	0.10 519	0.09 557	0.08 399	0.08 461	0.12 578	0.11 560

SHD	0.26 620	0.15 585	0.31 608	0.24 613	0.18 642	0.23 570	0.15 336	0.39 632	0.72 677	0.32 626	0.42 629	0.36 618	0.29 616	0.33 628	0.30 634	0.13 599	0.11 595	0.14 614	0.13 613	0.16 636	0.20 656

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 534	0.09 423	0.30 605	0.15 115	0.11 510	0.23 570	0.20 550	0.27 480	0.40 593	0.26 576	0.43 632	0.25 532	0.15 457	0.21 547	0.20 534	0.07 336	0.05 240	0.06 194	0.05 194	0.10 539	0.09 502

GANet	0.22 577	0.13 563	0.21 549	0.25 621	0.14 587	0.23 570	0.22 581	0.42 645	0.27 491	0.31 619	0.43 632	0.37 621	0.29 616	0.23 573	0.23 571	0.10 519	0.12 611	0.10 534	0.09 507	0.10 539	0.08 454

RTS	0.46 667	0.19 624	3.33 705	0.25 621	0.15 606	0.72 682	0.21 567	0.37 619	0.78 684	0.42 651	0.44 634	0.31 592	0.43 664	0.55 677	0.37 658	0.10 519	0.09 557	0.13 600	0.13 613	0.15 623	0.15 626

RTSA	0.46 667	0.19 624	3.33 705	0.25 621	0.15 606	0.72 682	0.21 567	0.37 619	0.78 684	0.42 651	0.44 634	0.31 592	0.43 664	0.55 677	0.37 658	0.10 519	0.09 557	0.13 600	0.13 613	0.15 623	0.15 626

DStereoFS	0.27 628	0.22 639	0.32 612	0.23 601	0.15 606	0.23 570	0.21 567	0.52 670	0.49 628	0.28 596	0.45 636	0.34 610	0.36 646	0.53 674	0.29 627	0.13 599	0.11 595	0.15 625	0.13 613	0.17 643	0.17 644

ACVNet-4b	0.39 656	0.53 677	0.56 653	0.45 674	0.24 661	0.46 662	0.18 483	0.50 665	0.64 666	0.42 651	0.45 636	0.60 669	0.27 602	0.34 631	0.24 583	0.33 675	0.14 635	0.48 680	0.42 682	0.31 674	0.27 669

ADCMid	0.26 620	0.15 585	0.42 637	0.20 522	0.14 587	0.25 588	0.26 629	0.35 603	0.40 593	0.37 639	0.45 636	0.34 610	0.42 661	0.36 640	0.36 654	0.10 519	0.09 557	0.11 564	0.11 579	0.13 594	0.13 596

ccnet	0.30 638	0.28 655	0.24 573	0.20 522	0.28 668	0.41 658	0.22 581	0.46 660	0.33 542	0.37 639	0.46 639	0.37 621	0.30 627	0.40 656	0.43 669	0.23 668	0.14 635	0.21 650	0.17 646	0.23 656	0.19 653

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 638	0.24 645	0.30 605	0.36 666	0.16 620	0.36 645	0.31 660	0.34 588	0.43 611	0.41 649	0.46 639	0.38 627	0.30 627	0.35 636	0.29 627	0.19 651	0.20 657	0.26 658	0.29 671	0.18 647	0.19 653

ADCL	0.25 608	0.12 536	0.49 647	0.22 580	0.12 542	0.36 645	0.29 651	0.30 536	0.57 651	0.24 558	0.47 641	0.30 577	0.31 632	0.30 618	0.30 634	0.09 477	0.07 491	0.09 485	0.09 507	0.10 539	0.10 534

aanetorigin	0.22 577	0.17 606	0.57 655	0.18 387	0.10 454	0.16 447	0.19 529	0.20 335	0.33 542	0.49 662	0.48 642	0.30 577	0.28 611	0.21 547	0.24 583	0.08 417	0.07 491	0.08 399	0.07 386	0.10 539	0.09 502

Ntro	0.41 659	0.40 672	0.54 651	0.46 677	0.30 672	0.64 675	0.24 604	0.47 661	0.68 672	0.42 651	0.49 643	0.47 657	0.42 661	0.40 656	0.32 645	0.32 674	0.28 675	0.37 676	0.31 674	0.33 676	0.29 670

PWCDC_ROB	0.21 569	0.13 563	0.23 567	0.25 621	0.12 542	0.20 531	0.15 336	0.34 588	0.55 647	0.29 606	0.49 643	0.21 475	0.15 457	0.28 605	0.20 534	0.11 554	0.09 557	0.10 534	0.08 461	0.11 561	0.09 502

otaku	0.39 656	0.38 670	0.53 649	0.44 673	0.28 668	0.57 671	0.24 604	0.42 645	0.62 662	0.40 645	0.50 645	0.46 653	0.34 639	0.40 656	0.33 648	0.30 673	0.30 677	0.39 677	0.33 676	0.30 671	0.29 670

anonymity	0.53 673	0.58 678	0.66 667	0.41 670	0.61 692	0.54 668	0.41 677	0.57 676	0.41 600	0.56 669	0.50 645	0.50 660	0.55 674	0.59 682	0.50 679	0.58 692	0.50 695	0.51 682	0.51 689	0.52 682	0.58 690

ADCS	0.30 638	0.19 624	0.48 646	0.21 558	0.18 642	0.29 623	0.24 604	0.42 645	0.64 666	0.40 645	0.50 645	0.40 638	0.37 648	0.40 656	0.43 669	0.13 599	0.13 625	0.13 600	0.14 619	0.16 636	0.16 635

AnyNet_C32	0.26 620	0.16 596	0.39 629	0.20 522	0.17 632	0.26 600	0.31 660	0.32 559	0.45 617	0.31 619	0.50 645	0.30 577	0.34 639	0.41 662	0.36 654	0.12 580	0.12 611	0.12 586	0.14 619	0.14 611	0.15 626

AANet	0.31 644	0.20 629	1.05 694	0.16 208	0.13 568	0.23 570	0.16 400	0.30 536	0.64 666	0.60 671	0.53 649	0.46 653	0.39 651	0.23 573	0.33 648	0.12 580	0.10 581	0.11 564	0.10 547	0.13 594	0.12 581

FCDSN-DC	0.33 647	0.28 655	0.28 590	0.30 656	0.24 661	0.39 654	0.28 640	0.43 651	0.42 602	0.44 656	0.53 649	0.51 661	0.42 661	0.37 645	0.30 634	0.21 659	0.20 657	0.27 661	0.26 664	0.25 664	0.25 664
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	0.24 601	0.11 517	0.24 573	0.17 296	0.14 587	0.34 636	0.16 400	0.33 573	0.33 542	0.39 642	0.54 651	0.40 638	0.35 643	0.35 636	0.26 604	0.12 580	0.12 611	0.12 586	0.11 579	0.14 611	0.14 612

zh-sn7	0.26 620	0.17 606	0.55 652	0.24 613	0.14 587	0.25 588	0.25 620	0.34 588	0.49 628	0.29 606	0.55 652	0.29 567	0.32 634	0.37 645	0.33 648	0.10 519	0.10 581	0.11 564	0.11 579	0.12 578	0.12 581

psmorigin	0.25 608	0.16 596	0.35 624	0.17 296	0.13 568	0.24 579	0.14 252	0.34 588	0.34 553	0.41 649	0.55 652	0.41 641	0.38 650	0.35 636	0.28 618	0.11 554	0.15 639	0.11 564	0.11 579	0.12 578	0.17 644

Wz-Net-SNSev	0.26 620	0.17 606	0.46 641	0.25 621	0.14 587	0.26 600	0.24 604	0.38 626	0.57 651	0.30 612	0.56 654	0.39 632	0.26 595	0.24 585	0.32 645	0.10 519	0.09 557	0.10 534	0.11 579	0.11 561	0.11 560

EDNetEfficient	0.30 638	0.24 645	1.18 696	0.18 387	0.10 454	0.20 531	0.20 550	0.21 353	0.61 659	0.74 682	0.56 654	0.30 577	0.40 656	0.23 573	0.32 645	0.09 477	0.07 491	0.08 399	0.07 386	0.11 561	0.10 534

MFN_U_SF_RVC	0.33 647	0.22 639	0.58 658	0.31 658	0.15 606	0.36 645	0.17 434	0.54 674	0.46 624	0.47 661	0.56 654	0.58 668	0.39 651	0.36 640	0.38 661	0.15 624	0.15 639	0.18 645	0.21 654	0.16 636	0.16 635

FC-DCNN	0.33 647	0.28 655	0.28 590	0.26 630	0.23 657	0.38 651	0.29 651	0.40 635	0.44 613	0.46 659	0.56 654	0.51 661	0.41 657	0.38 650	0.31 640	0.21 659	0.20 657	0.27 661	0.26 664	0.25 664	0.24 662

z-mn7	0.25 608	0.15 585	0.47 644	0.19 458	0.13 568	0.28 619	0.25 620	0.35 603	0.64 666	0.27 583	0.57 658	0.29 567	0.24 579	0.32 624	0.27 610	0.08 417	0.08 524	0.08 399	0.08 461	0.10 539	0.10 534

FC-DCNN v2	0.33 647	0.28 655	0.28 590	0.26 630	0.23 657	0.39 654	0.29 651	0.41 640	0.44 613	0.46 659	0.57 658	0.51 661	0.41 657	0.38 650	0.30 634	0.21 659	0.20 657	0.27 661	0.26 664	0.25 664	0.24 662

WZ-Net	0.29 635	0.17 606	0.82 686	0.23 601	0.16 620	0.35 641	0.29 651	0.40 635	0.59 656	0.24 558	0.57 658	0.37 621	0.25 587	0.34 631	0.37 658	0.09 477	0.08 524	0.09 485	0.10 547	0.14 611	0.16 635

SGM-ForestM	0.33 647	0.12 536	0.17 476	0.16 208	0.11 510	0.42 660	0.20 550	0.43 651	0.53 646	0.53 665	0.57 658	1.41 699	0.44 666	0.42 663	0.29 627	0.14 620	0.16 645	0.16 633	0.16 639	0.12 578	0.13 596

MADNet+	0.76 685	0.72 687	3.76 708	0.67 684	0.41 677	0.99 696	0.97 706	0.72 685	0.75 682	0.52 664	0.58 662	0.64 673	0.68 685	0.89 697	1.04 703	0.35 677	0.36 682	0.28 669	0.23 661	0.38 678	0.33 675

MeshStereo	0.27 628	0.13 563	0.18 510	0.15 115	0.11 510	0.33 632	0.24 604	0.41 640	0.36 572	0.53 665	0.58 662	0.67 675	0.41 657	0.36 640	0.27 610	0.14 620	0.13 625	0.13 600	0.11 579	0.11 561	0.11 560
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
light-stereo	0.44 663	0.27 653	0.64 666	0.61 682	0.50 682	0.34 636	0.23 593	0.47 661	0.52 642	0.57 670	0.59 664	0.78 681	0.33 637	0.49 668	0.30 634	0.33 675	0.25 671	0.27 661	0.33 676	0.47 680	0.41 683

ACVNet_1	0.45 666	0.51 676	0.61 661	0.45 674	0.28 668	0.50 664	0.28 640	0.58 681	0.71 676	0.63 673	0.59 664	0.74 680	0.50 670	0.50 669	0.36 654	0.26 671	0.25 671	0.39 677	0.29 671	0.32 675	0.25 664

LSM	0.34 653	0.21 635	0.62 663	0.27 638	0.62 693	0.35 641	0.26 629	0.43 651	0.49 628	0.45 658	0.60 666	0.42 643	0.37 648	0.35 636	0.26 604	0.13 599	0.21 667	0.14 614	0.16 639	0.18 647	0.34 676

SPS-STEREO	0.58 677	0.59 680	0.66 667	0.45 674	0.55 686	0.65 676	0.44 682	0.63 683	0.51 636	0.69 676	0.65 667	0.66 674	0.58 679	0.62 683	0.62 687	0.62 695	0.47 690	0.51 682	0.49 686	0.55 685	0.58 690
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
zh-mn7	0.26 620	0.15 585	0.59 660	0.19 458	0.14 587	0.24 579	0.22 581	0.35 603	0.63 665	0.35 632	0.67 668	0.31 592	0.25 587	0.31 619	0.26 604	0.09 477	0.08 524	0.09 485	0.09 507	0.09 503	0.11 560

RainbowNet	0.54 674	0.61 681	0.71 680	0.57 681	0.43 679	0.66 677	0.37 672	0.60 682	0.87 688	0.51 663	0.67 668	0.63 671	0.47 667	0.50 669	0.44 672	0.47 685	0.48 691	0.53 684	0.41 681	0.53 684	0.41 683

EDNetEfficientorigin	7.92 711	0.32 665	152.98 737	0.20 522	0.10 454	0.22 556	0.17 434	0.23 401	0.60 657	0.73 680	0.67 668	0.41 641	0.51 672	0.24 585	0.41 666	0.08 417	0.07 491	0.09 485	0.07 386	0.12 578	0.11 560

LE_ROB	0.50 672	0.07 209	0.14 372	0.15 115	0.08 214	0.26 600	0.17 434	0.23 401	1.71 706	4.68 712	0.67 668	0.46 653	0.47 667	0.21 547	0.30 634	0.07 336	0.06 420	0.06 194	0.06 286	0.08 437	0.06 291

MSMD_ROB	0.31 644	0.26 651	0.26 585	0.24 613	0.21 653	0.34 636	0.25 620	0.34 588	0.39 589	0.40 645	0.69 672	0.45 649	0.41 657	0.34 631	0.28 618	0.20 656	0.20 657	0.26 658	0.25 663	0.23 656	0.22 660

coex-ft	3.24 704	0.35 668	57.83 736	0.18 387	0.13 568	0.27 609	0.23 593	0.28 504	0.72 677	1.89 708	0.70 673	0.43 645	0.47 667	0.29 612	0.43 669	0.09 477	0.09 557	0.12 586	0.09 507	0.14 611	0.14 612

SGM+DAISY	0.57 676	0.58 678	0.67 671	0.41 670	0.55 686	0.68 679	0.51 686	0.57 676	0.46 624	0.67 674	0.70 673	0.69 678	0.57 678	0.64 684	0.58 684	0.59 693	0.49 692	0.50 681	0.50 688	0.52 682	0.59 693

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 663	0.39 671	0.56 653	0.40 669	0.20 650	0.66 677	0.33 669	0.54 674	0.72 677	0.71 678	0.72 675	0.62 670	0.55 674	0.52 672	0.47 676	0.20 656	0.19 656	0.29 670	0.30 673	0.24 662	0.19 653

Consistency-Raft	0.44 663	0.40 672	0.46 641	0.37 668	0.43 679	0.42 660	0.41 677	0.57 676	0.55 647	0.32 626	0.73 676	0.32 599	0.50 670	0.42 663	0.49 678	0.39 679	0.36 682	0.45 679	0.52 691	0.42 679	0.30 672

MFMNet_re	0.65 678	0.66 685	0.66 667	0.51 678	0.69 697	0.70 680	0.58 690	0.65 684	0.75 682	0.61 672	0.73 676	0.63 671	0.68 685	0.65 685	0.60 686	0.66 697	0.58 704	0.63 687	0.59 692	0.68 693	0.69 700

AnyNet_C01	0.37 654	0.26 651	1.41 699	0.22 580	0.17 632	0.51 666	0.28 640	0.36 610	0.40 593	0.39 642	0.75 678	0.46 653	0.39 651	0.46 666	0.50 679	0.13 599	0.13 625	0.13 600	0.14 619	0.14 611	0.16 635

PWCK	0.72 682	0.95 696	0.99 692	0.77 687	0.32 673	0.79 687	0.38 674	0.92 690	0.90 689	0.96 693	0.76 679	0.97 685	0.62 682	0.87 694	0.68 690	0.73 699	0.46 686	0.76 694	0.49 686	0.71 696	0.44 686

ELAS_RVC	0.42 661	0.29 662	0.33 615	0.28 645	0.24 661	0.56 670	0.38 674	0.50 665	0.61 659	0.74 682	0.76 679	0.67 675	0.56 676	0.55 677	0.42 668	0.22 663	0.21 667	0.27 661	0.26 664	0.27 670	0.26 667
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	0.73 684	0.46 675	1.21 697	0.52 679	0.47 681	2.16 706	0.67 696	0.78 686	0.72 677	0.70 677	0.79 681	1.21 692	0.84 692	1.06 703	1.04 703	0.40 680	0.28 675	0.33 674	0.33 676	0.30 671	0.34 676

PVD	0.40 658	0.21 635	0.40 632	0.32 661	0.23 657	0.30 626	0.45 683	0.53 673	0.97 691	0.55 668	0.80 682	0.54 666	0.60 681	0.53 674	0.40 664	0.19 651	0.14 635	0.17 636	0.14 619	0.24 662	0.32 674

ELAS	0.42 661	0.29 662	0.34 618	0.28 645	0.24 661	0.63 674	0.37 672	0.52 670	0.52 642	0.72 679	0.82 683	0.68 677	0.56 676	0.52 672	0.45 675	0.22 663	0.21 667	0.27 661	0.26 664	0.26 668	0.26 667
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	0.97 694	0.96 697	1.48 701	0.88 695	0.57 689	1.24 704	0.90 704	0.78 686	0.96 690	1.05 696	0.85 684	1.56 704	1.26 706	0.97 701	0.99 701	0.88 704	0.57 703	1.04 704	0.88 704	0.81 700	0.75 701

TorneroNet-64	0.76 685	0.73 688	0.77 684	0.78 689	0.58 691	0.94 695	0.58 690	0.85 689	1.26 696	0.67 674	0.88 685	1.41 699	0.76 689	0.87 694	0.68 690	0.49 687	0.46 686	0.73 691	0.59 692	0.68 693	0.54 689

UNDER WATER	0.99 696	1.00 698	1.47 700	1.00 699	0.71 700	1.18 703	0.86 702	0.81 688	1.09 693	1.02 695	0.90 686	1.53 703	1.26 706	1.06 703	1.02 702	0.79 702	0.54 698	1.02 702	0.88 704	0.83 701	0.75 701

MonStereo1	0.49 671	0.27 653	0.61 661	0.29 652	0.20 650	0.40 656	0.19 529	0.51 669	0.66 671	0.53 665	0.91 687	1.02 686	0.59 680	0.51 671	0.58 684	0.53 689	0.32 680	0.55 686	0.40 680	0.36 677	0.38 680

NVStereoNet_ROB	0.47 669	0.37 669	0.47 644	0.42 672	0.29 671	0.35 641	0.35 670	0.50 665	0.61 659	0.73 680	0.94 688	0.70 679	0.68 685	0.48 667	0.62 687	0.22 663	0.33 681	0.34 675	0.34 679	0.30 671	0.31 673
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	4.65 706	0.07 209	3.54 707	2.01 707	1.55 707	10.25 713	16.66 716	8.90 719	5.03 712	1.33 704	0.96 689	4.71 710	4.74 712	3.33 709	5.86 713	6.06 719	10.30 725	1.87 713	2.09 713	2.61 710	1.19 709

WAO-6	0.82 688	0.81 691	0.63 665	0.87 694	0.63 694	0.79 687	0.60 692	0.98 696	1.52 705	0.91 692	0.97 690	1.08 689	1.04 700	0.72 687	0.70 693	0.72 698	0.49 692	0.91 700	0.71 699	0.70 695	0.59 693

BEATNet-Init1	0.54 674	0.28 655	0.68 674	0.31 658	0.21 653	0.85 690	0.31 660	0.57 676	0.69 675	0.89 689	1.00 691	2.17 706	0.66 684	0.58 681	0.44 672	0.19 651	0.18 651	0.23 655	0.22 657	0.22 653	0.21 657

IMH-64-1	0.66 679	0.62 682	0.69 675	0.72 685	0.51 683	0.60 672	0.51 686	0.92 690	0.84 686	0.75 685	1.02 692	0.81 682	0.78 690	0.80 688	0.50 679	0.43 681	0.46 686	0.72 689	0.48 684	0.55 685	0.40 681

IMH-64	0.66 679	0.62 682	0.69 675	0.72 685	0.51 683	0.60 672	0.51 686	0.92 690	0.84 686	0.75 685	1.02 692	0.81 682	0.78 690	0.80 688	0.50 679	0.43 681	0.46 686	0.72 689	0.48 684	0.55 685	0.40 681

DPSimNet_ROB	1.14 699	1.25 702	0.87 690	1.15 703	0.90 704	1.15 702	1.18 707	1.20 707	1.26 696	1.45 705	1.05 694	1.44 702	1.13 704	0.92 698	1.70 706	1.47 710	0.52 697	1.22 707	1.04 709	0.92 702	1.03 707

IMH	0.72 682	0.65 684	0.70 678	0.77 687	0.54 685	0.71 681	0.56 689	0.99 698	1.08 692	0.82 688	1.09 695	0.89 684	0.88 694	0.88 696	0.53 683	0.44 684	0.50 695	0.75 692	0.51 689	0.58 688	0.42 685

ACVNet_2	0.67 681	0.68 686	0.70 678	0.64 683	0.41 677	0.75 685	0.50 685	0.98 696	1.38 701	0.90 690	1.09 695	1.04 687	0.74 688	0.55 677	0.48 677	0.43 681	0.40 684	0.53 684	0.45 683	0.48 681	0.36 678

TorneroNet	0.83 689	0.75 689	0.83 688	0.85 692	0.63 694	1.03 699	0.65 694	0.96 694	1.14 694	0.80 687	1.10 697	1.36 697	0.88 694	0.95 699	0.82 698	0.57 690	0.49 692	0.79 697	0.66 697	0.74 699	0.64 699

ktn	1.02 697	1.23 701	0.82 686	1.24 704	0.86 703	1.00 698	0.86 702	0.96 694	1.37 700	1.05 696	1.12 698	1.16 691	1.06 701	0.95 699	0.62 687	1.28 709	0.71 707	1.39 709	0.83 703	1.06 705	0.77 703

Dean	0.88 691	0.88 695	0.81 685	0.82 691	0.57 689	0.91 692	0.62 693	1.17 706	1.71 706	1.15 701	1.16 699	1.31 696	1.00 699	0.82 690	0.83 699	0.57 690	0.56 701	0.78 696	0.65 695	0.67 692	0.58 690

notaker	0.98 695	1.13 699	1.02 693	1.14 702	0.81 701	0.73 684	0.69 699	0.94 693	1.15 695	1.19 703	1.19 700	1.41 699	1.17 705	1.10 705	0.74 695	0.82 703	0.64 706	1.18 705	0.79 702	1.02 703	0.82 704

WAO-7	0.80 687	0.78 690	0.57 655	0.85 692	0.67 696	0.76 686	0.69 699	1.07 700	1.30 698	0.90 690	1.20 701	1.05 688	0.93 696	0.71 686	0.68 690	0.60 694	0.62 705	0.67 688	0.68 698	0.64 689	0.59 693

MANE	0.47 669	0.28 655	0.28 590	0.27 638	0.24 661	0.50 664	0.32 668	0.57 676	0.62 662	0.74 682	1.20 701	1.21 692	0.64 683	0.54 676	0.39 662	0.22 663	0.20 657	0.27 661	0.31 674	0.26 668	0.25 664

LVE	0.84 690	0.87 694	0.86 689	0.81 690	0.56 688	1.09 701	0.66 695	1.07 700	1.45 703	0.97 694	1.23 703	1.11 690	0.86 693	0.84 691	0.72 694	0.49 687	0.56 701	0.76 694	0.60 694	0.66 691	0.60 696

KSHMR	1.10 698	1.19 700	0.90 691	1.26 705	1.00 705	0.99 696	0.96 705	1.13 705	1.35 699	1.16 702	1.28 704	1.40 698	0.97 698	1.03 702	0.93 700	1.03 707	1.08 709	1.20 706	1.03 708	1.03 704	0.98 706

WAO-8	0.92 692	0.83 692	0.67 671	0.94 697	0.70 698	0.92 693	0.68 697	1.08 702	1.80 708	1.06 698	1.42 705	1.29 694	1.08 702	0.86 692	0.80 696	0.74 700	0.54 698	0.86 698	0.75 700	0.71 696	0.63 697

Venus	0.92 692	0.83 692	0.67 671	0.94 697	0.70 698	0.92 693	0.68 697	1.08 702	1.80 708	1.06 698	1.42 705	1.29 694	1.08 702	0.86 692	0.80 696	0.74 700	0.54 698	0.86 698	0.75 700	0.71 696	0.63 697

HanzoNet	1.31 700	1.29 703	1.22 698	1.13 701	0.85 702	1.05 700	0.84 701	1.06 699	1.47 704	1.66 706	1.63 707	2.48 708	1.78 708	1.63 707	1.69 705	1.27 708	0.80 708	1.32 708	1.02 707	1.07 706	0.90 705

JetRed	1.66 701	1.51 704	3.09 704	0.93 696	1.21 706	5.28 709	1.61 711	1.29 708	1.42 702	1.84 707	1.77 708	1.59 705	0.95 697	1.43 706	2.51 711	0.91 706	1.61 710	0.93 701	0.91 706	1.36 707	1.03 707

TCMNet-wrong-test	3.69 705	5.54 718	3.91 709	12.22 720	11.75 722	4.77 708	3.86 712	1.08 702	0.74 681	1.13 700	2.21 709	6.16 714	0.53 673	3.43 710	2.33 708	0.90 705	0.20 657	1.85 712	1.69 711	5.71 716	3.79 716

MADNet++	1.97 702	1.75 705	1.66 702	1.83 706	1.69 708	2.38 707	1.45 710	2.36 709	2.11 710	2.58 709	2.37 710	2.25 707	2.21 710	2.28 708	2.36 709	1.87 711	1.67 711	1.53 710	1.34 710	1.87 708	1.78 710

USTest	6.16 707	2.65 708	2.79 703	6.48 714	7.21 714	14.33 717	21.38 718	6.98 718	9.55 717	5.35 715	6.12 711	5.71 713	7.69 715	6.31 714	6.75 715	1.97 712	3.38 717	1.63 711	2.14 714	2.49 709	2.35 711

Selective-IGEV-i1pa	2.90 703	3.64 709	0.72 681	0.29 652	0.14 587	10.70 715	0.45 683	4.60 710	3.77 711	3.60 710	7.07 712	3.52 709	2.16 709	13.72 724	2.40 710	0.37 678	0.15 639	0.13 600	0.10 547	0.15 623	0.36 678

xxxxx1	7.75 708	5.06 715	7.26 711	3.15 708	3.91 710	16.37 718	22.88 721	5.87 715	8.68 714	7.99 716	8.55 713	9.13 718	8.46 716	10.05 716	10.47 716	2.43 713	2.48 713	3.56 716	12.26 722	3.48 711	3.02 713

tt_ll	7.75 708	5.06 715	7.26 711	3.15 708	3.91 710	16.37 718	22.88 721	5.87 715	8.68 714	7.99 716	8.55 713	9.13 718	8.46 716	10.05 716	10.47 716	2.43 713	2.48 713	3.56 716	12.26 722	3.48 711	3.02 713

ff	7.75 708	5.06 715	7.26 711	3.15 708	3.91 710	16.37 718	22.88 721	5.87 715	8.68 714	7.99 716	8.55 713	9.13 718	8.46 716	10.05 716	10.47 716	2.43 713	2.48 713	3.56 716	12.26 722	3.48 711	3.02 713

IINet	10.41 715	8.00 720	7.40 714	10.23 715	10.93 718	17.97 722	25.06 724	11.30 723	13.29 719	9.69 720	9.77 716	9.38 721	11.23 721	10.97 720	12.61 720	6.59 721	8.30 720	5.49 719	6.54 715	6.58 717	6.91 718

iinet-test	10.41 715	8.00 720	7.40 714	10.23 715	10.93 718	17.97 722	25.06 724	11.30 723	13.29 719	9.69 720	9.78 717	9.38 721	11.23 721	10.97 720	12.61 720	6.59 721	8.30 720	5.49 719	6.54 715	6.58 717	6.91 718

DPSMNet_ROB	8.06 712	4.50 711	8.69 720	5.36 713	10.74 717	8.32 711	22.71 719	5.47 713	13.38 721	5.13 713	9.98 718	5.10 711	10.47 719	5.53 712	12.77 722	3.80 717	8.00 718	3.49 714	6.95 719	3.75 715	7.09 720

DGTPSM_ROB	8.06 712	4.50 711	8.69 720	5.34 711	10.73 716	8.32 711	22.71 719	5.47 713	13.38 721	5.13 713	9.98 718	5.10 711	10.47 719	5.53 712	12.77 722	3.79 716	8.00 718	3.49 714	6.95 719	3.74 714	7.09 720

Anonymous_1	10.87 720	7.82 719	7.41 716	10.29 717	10.08 715	18.64 724	26.11 726	11.02 722	13.45 723	9.43 719	10.10 720	9.73 723	11.31 723	10.69 719	12.47 719	6.42 720	8.38 722	5.70 721	10.22 721	11.41 722	6.65 717

DPSM_ROB	11.10 721	8.47 722	7.95 717	10.84 718	11.58 720	19.10 725	26.50 729	12.02 725	14.09 724	10.38 722	10.91 721	10.39 724	11.92 724	11.67 722	13.39 724	6.99 723	8.79 723	5.82 722	6.92 717	6.97 719	7.31 722

DPSM	11.10 721	8.47 722	7.95 717	10.84 718	11.58 720	19.10 725	26.50 729	12.02 725	14.09 724	10.38 722	10.91 721	10.39 724	11.92 724	11.67 722	13.39 724	6.99 723	8.79 723	5.82 722	6.92 717	6.97 719	7.31 722

HaxPig	15.73 723	18.55 734	19.19 730	16.92 723	15.89 725	7.80 710	7.57 713	13.37 727	10.80 718	15.40 725	14.87 723	15.95 726	14.81 726	15.67 725	15.97 728	18.96 733	16.72 726	19.47 733	18.10 735	19.45 734	19.06 735

LRCNet_RVC	10.76 719	13.97 725	7.97 719	19.07 724	2.04 709	0.35 641	0.31 660	5.29 711	0.48 627	13.02 724	17.65 724	8.69 716	5.73 713	4.78 711	2.22 707	23.53 734	2.69 716	27.60 737	25.75 737	17.60 731	16.54 734

MEDIAN_ROB	20.38 727	24.05 735	23.36 733	21.18 725	21.62 728	10.51 714	8.17 714	17.68 728	15.46 728	20.04 729	19.65 725	20.30 727	20.16 727	21.17 726	21.03 729	23.81 735	21.77 735	24.98 736	23.75 736	25.01 735	23.94 736

LSM0	22.80 735	17.22 731	19.17 729	22.12 732	28.90 737	38.38 735	53.27 732	24.21 736	28.36 730	20.84 736	21.11 726	21.63 735	24.25 737	23.42 734	26.98 733	14.08 730	17.39 727	11.72 731	13.98 729	14.22 729	14.66 725

RSGM-EC	20.15 725	4.62 713	0.75 682	16.73 721	16.97 726	21.10 727	26.46 727	10.37 720	14.13 726	18.18 727	21.56 727	22.31 736	22.50 728	21.80 727	15.71 726	62.36 737	33.86 737	20.06 734	18.04 733	19.30 732	16.22 732

acva	20.15 725	4.62 713	0.75 682	16.73 721	16.97 726	21.10 727	26.46 727	10.37 720	14.13 726	18.18 727	21.56 727	22.31 736	22.50 728	21.80 727	15.71 726	62.36 737	33.86 737	20.06 734	18.04 733	19.30 732	16.22 732

RAFT-FEzeroshot	22.33 728	17.12 727	15.83 722	21.95 728	23.32 732	38.31 730	53.41 737	23.99 731	28.43 731	20.66 732	21.84 729	21.02 732	24.05 734	23.33 730	27.09 735	14.06 726	17.69 729	11.70 726	13.95 727	14.05 726	14.76 728

RAFT-FE	22.33 728	17.12 727	15.83 722	21.95 728	23.32 732	38.31 730	53.41 737	23.99 731	28.43 731	20.66 732	21.84 729	21.02 732	24.05 734	23.33 730	27.09 735	14.06 726	17.69 729	11.70 726	13.95 727	14.05 726	14.76 728

CasAABBNet	22.33 728	17.11 726	15.84 724	21.94 727	23.28 730	38.30 729	53.40 735	24.05 733	28.44 733	20.66 732	21.86 731	21.03 734	24.04 733	23.35 732	27.03 734	14.06 726	17.69 729	11.70 726	13.94 726	14.04 725	14.76 728

Hybrid-DGEV	22.38 732	17.26 732	16.15 727	21.92 726	23.29 731	38.36 733	53.40 735	24.38 738	28.67 737	20.64 731	21.89 732	21.01 731	24.05 734	23.35 732	27.12 737	14.08 730	17.70 732	11.71 730	13.99 730	14.01 724	14.70 727

FlowAnything	22.34 731	17.13 729	15.98 725	22.00 730	23.23 729	38.39 736	53.32 733	24.19 735	28.48 734	21.00 737	21.93 733	20.83 729	23.97 731	23.44 735	26.83 731	14.04 725	17.80 734	11.63 725	14.08 731	14.00 723	14.65 724

Selective-RAFT-Error	22.39 733	17.14 730	16.01 726	22.00 730	23.34 734	38.37 734	53.36 734	24.24 737	28.53 735	20.80 735	21.94 734	20.94 730	24.02 732	23.48 736	27.33 738	14.07 729	17.70 732	11.70 726	13.93 725	14.05 726	14.83 731

fast-reg	22.77 734	17.32 733	19.13 728	22.15 733	24.31 735	38.33 732	53.16 731	24.18 734	28.58 736	20.60 730	22.12 735	20.65 728	23.90 730	23.12 729	26.84 732	14.18 732	17.47 728	14.33 732	14.96 732	15.38 730	14.67 726

AVERAGE_ROB	24.89 736	29.12 736	27.98 734	24.83 734	24.59 736	17.82 721	11.61 715	21.45 729	19.91 729	25.04 738	24.38 736	25.06 738	25.31 738	24.69 737	22.86 730	29.74 736	27.09 736	28.97 738	27.94 738	30.07 736	29.35 737

PML	8.57 714	9.39 724	6.24 710	5.34 711	6.36 713	13.21 716	20.99 717	5.35 712	6.68 713	17.75 726	26.46 737	7.58 715	6.08 714	7.89 715	5.76 712	5.33 718	1.83 712	5.95 724	1.93 712	8.75 721	2.53 712

Selective-IGEV-i16pa	19.44 724	3.95 710	1.06 695	0.21 558	0.19 646	105.21 738	0.29 651	22.78 730	47.64 738	4.27 711	59.07 738	9.08 717	2.84 711	125.10 739	5.92 714	0.18 647	0.12 611	0.09 485	0.12 601	0.12 578	0.52 688

test_example2	97.69 737	92.93 737	45.57 735	96.02 735	109.84 738	88.44 737	93.70 739	25.54 739	94.63 739	130.46 740	126.87 739	58.93 739	75.48 739	87.99 738	77.94 739	150.16 739	221.11 739	76.29 739	98.21 739	108.42 739	95.33 738

ccccc		285.89 738		366.70 738	366.78 739	118.88 739		113.97 740		125.77 739		120.54 740		252.62 740		382.79 740	352.84 740	254.30 740	222.62 740	426.61 740

Low-res two-view benchmark