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

S2M2_L	0.26 73	0.23 263	0.34 79	0.32 36	0.25 220	0.24 36	0.13 1	0.36 31	0.42 141	0.25 36	0.37 110	0.29 76	0.25 85	0.31 14	0.26 97	0.22 399	0.19 438	0.17 214	0.19 367	0.21 360	0.19 322
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
S2M2_XL	0.19 6	0.18 85	0.28 25	0.27 2	0.20 76	0.15 2	0.16 2	0.23 1	0.16 4	0.21 13	0.26 43	0.17 4	0.17 13	0.24 1	0.21 18	0.17 260	0.16 365	0.15 141	0.14 191	0.15 179	0.12 74
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
WQFJA1++	0.24 51	0.16 40	0.30 42	0.31 15	0.21 97	0.34 167	0.17 3	0.39 41	0.18 6	0.26 43	0.30 72	0.29 76	0.28 131	0.41 83	0.23 45	0.16 214	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.31 473	0.12 74

BridgeDepth_RVC	0.20 8	0.14 3	0.26 10	0.26 1	0.15 2	0.34 167	0.17 3	0.41 60	0.22 13	0.21 13	0.21 16	0.20 24	0.25 85	0.33 26	0.25 76	0.13 61	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.12 47	0.10 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.20 8	0.14 3	0.27 17	0.31 15	0.17 15	0.20 11	0.17 3	0.43 69	0.24 19	0.23 26	0.21 16	0.17 4	0.16 11	0.46 121	0.19 1	0.13 61	0.10 50	0.11 1	0.08 1	0.10 3	0.12 74

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 3	0.26 10	0.31 15	0.17 15	0.24 36	0.17 3	0.27 4	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 36	0.14 1	0.32 16	0.19 1	0.13 61	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 3	0.28 25	0.34 59	0.17 15	0.24 36	0.17 3	0.27 4	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 42	0.15 4	0.32 16	0.20 8	0.12 35	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 3	0.28 25	0.34 59	0.16 5	0.26 59	0.17 3	0.31 10	0.15 2	0.19 6	0.15 2	0.23 42	0.15 4	0.32 16	0.20 8	0.11 26	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.10 3	0.10 3

LG-G_1	0.22 26	0.14 3	0.31 50	0.34 59	0.16 5	0.52 291	0.17 3	0.36 31	0.20 8	0.21 13	0.22 22	0.26 61	0.19 27	0.37 54	0.20 8	0.14 93	0.10 50	0.13 63	0.09 6	0.11 18	0.11 36

LG-G	0.22 26	0.14 3	0.31 50	0.34 59	0.16 5	0.52 291	0.17 3	0.36 31	0.20 8	0.21 13	0.22 22	0.26 61	0.19 27	0.37 54	0.20 8	0.14 93	0.10 50	0.13 63	0.09 6	0.11 18	0.11 36

LGtest1	0.20 8	0.15 23	0.30 42	0.35 80	0.17 15	0.26 59	0.17 3	0.33 13	0.21 11	0.21 13	0.16 6	0.23 42	0.21 50	0.33 26	0.20 8	0.15 164	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.12 47	0.11 36

IGEV-Stereo+	0.25 60	0.15 23	0.28 25	0.32 36	0.19 50	0.13 1	0.17 3	0.29 6	0.30 49	0.22 23	0.15 2	0.22 36	0.22 62	0.42 92	0.22 27	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.15 179	1.09 586

252Zero-FE	0.21 21	0.16 40	0.29 34	0.34 59	0.19 50	0.23 29	0.18 13	0.43 69	0.35 83	0.23 26	0.22 22	0.19 18	0.18 20	0.29 7	0.23 45	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.11 36

2.25w	0.23 42	0.19 121	0.35 95	0.31 15	0.18 29	0.30 110	0.18 13	0.34 24	0.32 61	0.33 91	0.37 110	0.20 24	0.25 85	0.47 133	0.25 76	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.10 56	0.10 3	0.12 74

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 3	0.30 42	0.31 15	0.20 76	0.20 11	0.18 13	0.33 13	0.22 13	0.19 6	0.15 2	0.20 24	0.18 20	0.34 39	0.20 8	0.13 61	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.11 18	0.09 1

MLG-Stereo_test3	0.20 8	0.14 3	0.28 25	0.33 53	0.17 15	0.38 201	0.18 13	0.32 11	0.22 13	0.25 36	0.16 6	0.25 58	0.17 13	0.32 16	0.21 18	0.13 61	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.11 36

StereoAnything_RVC	0.22 26	0.85 560	0.41 168	0.28 3	0.16 5	0.23 29	0.18 13	0.23 1	0.19 7	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 50	0.32 16	0.19 1	0.16 214	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.16 236	0.10 3

IGEV-Stereo++	0.22 26	0.16 40	0.29 34	0.38 150	0.20 76	0.22 18	0.18 13	0.44 74	0.36 90	0.23 26	0.29 62	0.24 52	0.17 13	0.28 5	0.23 45	0.12 35	0.10 50	0.12 30	0.10 56	0.12 47	0.11 36

MonSter++	0.20 8	0.14 3	0.25 2	0.30 9	0.20 76	0.28 87	0.19 19	0.33 13	0.26 30	0.21 13	0.20 13	0.28 73	0.21 50	0.31 14	0.22 27	0.12 35	0.10 50	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

HiDET	0.20 8	0.14 3	0.27 17	0.30 9	0.19 50	0.24 36	0.19 19	0.39 41	0.27 35	0.21 13	0.23 25	0.27 67	0.17 13	0.32 16	0.24 63	0.12 35	0.10 50	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 36

LCMNet	0.22 26	0.14 3	0.26 10	0.30 9	0.20 76	0.26 59	0.19 19	0.40 54	0.45 160	0.21 13	0.21 16	0.27 67	0.18 20	0.38 62	0.24 63	0.12 35	0.12 198	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 36

VIP-Stereo	0.25 60	0.18 85	0.33 67	0.32 36	0.21 97	0.63 363	0.19 19	0.33 13	0.38 104	0.24 32	0.31 77	0.27 67	0.19 27	0.49 151	0.23 45	0.13 61	0.10 50	0.13 63	0.09 6	0.12 47	0.10 3

Zero-FE251	0.24 51	0.17 58	0.33 67	0.34 59	0.20 76	0.44 255	0.19 19	0.40 54	0.26 30	0.28 64	0.30 72	0.38 141	0.24 77	0.33 26	0.23 45	0.15 164	0.11 127	0.13 63	0.10 56	0.11 18	0.11 36

Replicate-Monster	0.27 84	0.16 40	1.15 515	0.30 9	0.17 15	0.38 201	0.19 19	0.44 74	0.40 125	0.24 32	0.21 16	0.23 42	0.22 62	0.47 133	0.20 8	0.11 26	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.09 1	0.18 310

monsters	0.22 26	0.14 3	0.28 25	0.32 36	0.19 50	0.24 36	0.19 19	0.46 85	0.34 75	0.37 115	0.30 72	0.16 2	0.20 41	0.45 113	0.20 8	0.12 35	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.11 36

IGEV	0.21 21	0.13 1	0.25 2	0.31 15	0.20 76	0.22 18	0.19 19	0.42 65	0.30 49	0.22 23	0.34 96	0.20 24	0.15 4	0.32 16	0.19 1	0.12 35	0.10 50	0.12 30	0.10 56	0.10 3	0.10 3

111111	0.22 26	0.15 23	0.29 34	0.37 130	0.23 150	0.21 17	0.19 19	0.46 85	0.29 39	0.20 9	0.20 13	0.29 76	0.14 1	0.44 105	0.22 27	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.12 47	0.12 74

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 3	0.29 34	0.31 15	0.21 97	0.19 8	0.19 19	0.30 7	0.20 8	0.16 1	0.15 2	0.19 18	0.17 13	0.35 44	0.20 8	0.13 61	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.10 3

MatchStereo	0.20 8	0.14 3	0.25 2	0.28 3	0.15 2	0.17 4	0.20 29	0.35 28	0.29 39	0.21 13	0.36 105	0.18 10	0.17 13	0.33 26	0.25 76	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.11 36

CSFM-Stereo	0.20 8	0.14 3	0.24 1	0.31 15	0.17 15	0.29 99	0.20 29	0.40 54	0.24 19	0.23 26	0.21 16	0.26 61	0.21 50	0.32 16	0.21 18	0.13 61	0.12 198	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

FE-Mocha	0.33 146	0.20 161	0.55 327	0.39 176	0.27 299	0.31 126	0.20 29	0.77 292	0.38 104	0.67 264	0.56 192	0.57 248	0.26 104	0.38 62	0.23 45	0.15 164	0.10 50	0.17 214	0.16 252	0.13 86	0.13 122

DLNR-FE	20.09 620	36.45 627	38.39 624	170.32 638	60.71 632	0.23 29	0.20 29	13.60 620	0.40 125	0.45 165	0.66 221	0.42 173	0.21 50	0.64 278	0.32 197	5.49 618	0.10 50	0.15 141	0.11 94	72.83 637	0.13 122

Select-FE	0.48 322	0.26 351	0.96 490	0.42 283	0.36 454	0.34 167	0.20 29	1.02 384	0.37 98	0.61 221	1.01 393	1.04 461	0.79 465	0.74 355	0.29 159	0.17 260	0.13 274	0.17 214	0.20 390	0.15 179	0.25 434

DDF-Stereo	0.26 73	0.16 40	0.33 67	0.37 130	0.30 375	0.19 8	0.20 29	0.33 13	0.31 55	0.27 53	0.26 43	0.29 76	0.28 131	0.39 68	0.25 76	0.17 260	0.10 50	0.14 97	0.10 56	0.69 562	0.13 122

zero-FE	0.26 73	0.16 40	0.33 67	0.36 111	0.30 375	0.18 5	0.20 29	0.37 36	0.31 55	0.27 53	0.27 47	0.29 76	0.28 131	0.34 39	0.25 76	0.17 260	0.10 50	0.14 97	0.10 56	0.62 561	0.13 122

4w-stereo	0.22 26	0.19 121	0.33 67	0.31 15	0.18 29	0.29 99	0.20 29	0.33 13	0.23 16	0.33 91	0.24 31	0.21 30	0.28 131	0.42 92	0.23 45	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 18	0.10 3

3.25w_new	0.24 51	0.17 58	0.34 79	0.31 15	0.18 29	0.43 245	0.20 29	0.39 41	0.32 61	0.39 133	0.29 62	0.23 42	0.27 115	0.43 98	0.23 45	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 36

3.25w	0.24 51	0.17 58	0.34 79	0.31 15	0.18 29	0.43 245	0.20 29	0.39 41	0.32 61	0.39 133	0.29 62	0.23 42	0.27 115	0.43 98	0.23 45	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 36

monsterstereo	0.23 42	0.15 23	0.28 25	0.35 80	0.19 50	0.22 18	0.20 29	0.38 39	0.37 98	0.34 103	0.40 122	0.19 18	0.19 27	0.46 121	0.22 27	0.11 26	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.13 86	0.09 1

SGD-Stereo	0.22 26	0.16 40	0.28 25	0.32 36	0.16 5	0.28 87	0.20 29	0.39 41	0.29 39	0.25 36	0.29 62	0.21 30	0.27 115	0.38 62	0.27 119	0.16 214	0.09 18	0.13 63	0.11 94	0.13 86	0.11 36

FoundationStereo	0.18 1	0.15 23	0.26 10	0.31 15	0.17 15	0.23 29	0.20 29	0.24 3	0.16 4	0.19 6	0.16 6	0.21 30	0.19 27	0.27 3	0.22 27	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

castereo++	0.26 73	0.17 58	0.29 34	0.34 59	0.20 76	0.74 422	0.20 29	0.41 60	0.49 180	0.24 32	0.24 31	0.35 122	0.27 115	0.41 83	0.20 8	0.14 93	0.09 18	0.14 97	0.09 6	0.11 18	0.11 36

IGEV-RUCA	0.26 73	0.16 40	0.36 114	0.40 216	0.27 299	0.32 144	0.20 29	0.39 41	0.36 90	0.27 53	0.31 77	0.25 58	0.21 50	0.50 157	0.24 63	0.20 361	0.11 127	0.13 63	0.10 56	0.17 263	0.16 237

GIP-stereo	0.25 60	0.19 121	0.32 62	0.38 150	0.25 220	0.26 59	0.20 29	0.50 101	0.41 134	0.25 36	0.39 118	0.35 122	0.20 41	0.33 26	0.22 27	0.16 214	0.11 127	0.13 63	0.10 56	0.12 47	0.12 74

DEFOM-Stereo	0.23 42	0.16 40	0.29 34	0.34 59	0.20 76	0.59 343	0.20 29	0.32 11	0.31 55	0.23 26	0.19 10	0.18 10	0.18 20	0.42 92	0.22 27	0.12 35	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.12 74

dual_stereo	0.20 8	0.15 23	0.27 17	0.32 36	0.17 15	0.16 3	0.20 29	0.30 7	0.21 11	0.24 32	0.20 13	0.25 58	0.14 1	0.55 184	0.25 76	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

U	3.17 595	0.17 58	0.35 95	0.41 245	0.71 562	57.93 636	0.20 29	0.43 69	0.39 111	0.26 43	0.23 25	0.23 42	0.22 62	0.26 2	0.22 27	0.16 214	0.10 50	0.74 570	0.13 160	0.13 86	0.11 36

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 408	3.08 611	2.41 575	0.32 36	0.18 29	0.29 99	0.20 29	0.39 41	0.33 69	0.29 66	0.25 34	0.18 10	0.18 20	0.32 16	0.22 27	1.08 586	0.09 18	0.17 214	0.16 252	0.15 179	0.96 579

DLNR_Zeroshot_test	20.12 621	36.36 626	38.38 623	170.13 637	62.28 633	0.22 18	0.20 29	13.43 619	0.40 125	0.45 165	0.66 221	0.42 173	0.21 50	0.64 278	0.32 197	5.57 619	0.10 50	0.15 141	0.11 94	72.31 636	0.13 122

EGLCR-Stereo	0.27 84	0.17 58	0.36 114	0.35 80	0.21 97	0.37 195	0.20 29	0.58 146	0.37 98	0.29 66	0.28 54	0.42 173	0.18 20	0.47 133	0.27 119	0.14 93	0.10 50	0.16 168	0.14 191	0.13 86	0.12 74

ROB_FTStereo	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.20 29	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.60 231	0.38 265	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

XX-Stereo	0.38 216	0.18 85	0.52 302	0.58 516	0.38 465	0.39 211	0.20 29	0.62 170	0.31 55	0.47 175	1.29 487	0.72 348	0.25 85	0.59 218	0.28 141	0.16 214	0.11 127	0.17 214	0.16 252	0.14 131	0.11 36

MonStereo	0.20 8	0.14 3	0.27 17	0.31 15	0.16 5	0.22 18	0.21 53	0.39 41	0.34 75	0.20 9	0.25 34	0.18 10	0.15 4	0.40 77	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

Wavelet-MonSter	0.20 8	0.14 3	0.29 34	0.34 59	0.19 50	0.18 5	0.21 53	0.34 24	0.24 19	0.25 36	0.34 96	0.22 36	0.27 115	0.28 5	0.22 27	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

Monster-pub-eth3d	0.20 8	0.14 3	0.27 17	0.31 15	0.16 5	0.22 18	0.21 53	0.39 41	0.34 75	0.20 9	0.25 34	0.17 4	0.15 4	0.40 77	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 51	0.17 58	0.34 79	0.40 216	0.21 97	0.18 5	0.21 53	0.36 31	0.27 35	0.30 74	0.52 172	0.28 73	0.28 131	0.27 3	0.24 63	0.14 93	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.14 131	0.14 161

Reg-Stereo(zero)	0.31 129	0.17 58	0.30 42	0.35 80	0.19 50	0.33 156	0.21 53	0.64 188	0.72 270	0.52 191	0.52 172	0.51 223	0.29 152	0.48 142	0.27 119	0.13 61	0.10 50	0.12 30	0.10 56	0.12 47	0.13 122

MonSter	0.20 8	0.14 3	0.27 17	0.31 15	0.16 5	0.22 18	0.21 53	0.39 41	0.34 75	0.20 9	0.25 34	0.18 10	0.15 4	0.39 68	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

Pointernet	0.27 84	0.15 23	0.35 95	0.36 111	0.23 150	0.35 173	0.21 53	0.74 274	0.41 134	0.39 133	0.37 110	0.34 113	0.25 85	0.37 54	0.27 119	0.15 164	0.11 127	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.11 36

Any-RAFT	0.36 179	0.17 58	0.31 50	0.35 80	0.21 97	0.51 283	0.21 53	0.93 353	0.75 290	0.56 206	0.73 240	0.66 316	0.29 152	0.48 142	0.25 76	0.15 164	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.13 86	0.13 122

Patchmatch Stereo++	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.21 53	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.61 237	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237
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
IIG-Stereo	0.45 294	0.22 230	0.48 252	0.51 452	0.26 257	0.43 245	0.21 53	0.73 267	0.80 318	0.84 366	0.95 360	0.82 392	0.46 288	0.95 454	0.37 250	0.16 214	0.12 198	0.19 299	0.15 221	0.15 179	0.12 74

SST-Stereo	0.41 259	0.20 161	0.48 252	0.43 325	0.25 220	0.25 55	0.21 53	0.68 215	0.50 185	1.08 500	0.79 275	0.71 333	0.42 264	0.81 401	0.38 265	0.17 260	0.11 127	0.20 336	0.16 252	0.19 330	0.15 204

iRAFT	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.21 53	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.61 237	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

CRE-IMP	0.37 198	0.23 263	0.53 310	0.42 283	0.24 190	0.40 219	0.21 53	0.61 164	0.45 160	0.65 249	0.73 240	0.53 232	0.37 226	0.63 270	0.40 298	0.18 300	0.11 127	0.19 299	0.16 252	0.21 360	0.19 322

AdaDepth	0.23 42	0.18 85	0.36 114	0.38 150	0.19 50	0.33 156	0.22 66	0.35 28	0.24 19	0.22 23	0.21 16	0.20 24	0.19 27	0.59 218	0.21 18	0.10 8	0.11 127	0.13 63	0.10 56	0.11 18	0.13 122

asd	0.22 26	0.18 85	0.31 50	0.32 36	0.18 29	0.26 59	0.22 66	0.37 36	0.25 25	0.32 87	0.23 25	0.19 18	0.23 70	0.46 121	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 47	0.10 3

qwe	0.23 42	0.18 85	0.30 42	0.31 15	0.18 29	0.29 99	0.22 66	0.39 41	0.33 69	0.37 115	0.30 72	0.20 24	0.22 62	0.45 113	0.22 27	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 47	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 42	0.18 85	0.31 50	0.31 15	0.18 29	0.27 73	0.22 66	0.39 41	0.30 49	0.33 91	0.27 47	0.24 52	0.29 152	0.52 169	0.25 76	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.11 36

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 60	0.32 424	0.25 2	0.52 469	0.20 76	0.29 99	0.22 66	0.44 74	0.38 104	0.27 53	0.25 34	0.24 52	0.29 152	0.46 121	0.23 45	0.14 93	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.14 131	0.11 36

UGAM-zero	0.48 322	0.21 197	0.66 388	0.38 150	0.23 150	0.36 183	0.22 66	1.30 505	0.43 150	0.67 264	0.61 207	1.74 556	0.89 498	0.79 393	0.27 119	0.15 164	0.12 198	0.15 141	0.12 124	0.13 86	0.14 161

MSKI-zero shot	0.33 146	0.19 121	0.36 114	0.41 245	0.22 119	0.32 144	0.22 66	0.65 191	0.45 160	0.52 191	0.64 215	0.60 278	0.19 27	0.78 389	0.27 119	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.10 56	0.13 86	0.13 122

GCAP-Stereo	0.29 104	0.21 197	0.45 214	0.39 176	0.20 76	0.39 211	0.22 66	0.60 156	0.46 167	0.47 175	0.50 157	0.39 152	0.27 115	0.34 39	0.24 63	0.14 93	0.12 198	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.12 74

test-3	0.35 168	0.17 58	0.48 252	0.40 216	0.22 119	0.42 240	0.22 66	0.66 198	0.80 318	0.72 295	0.45 136	0.63 292	0.29 152	0.45 113	0.32 197	0.13 61	0.09 18	0.17 214	0.13 160	0.13 86	0.11 36

test_1	0.35 168	0.17 58	0.48 252	0.40 216	0.22 119	0.42 240	0.22 66	0.66 198	0.80 318	0.70 283	0.45 136	0.63 292	0.29 152	0.45 113	0.32 197	0.13 61	0.09 18	0.17 214	0.13 160	0.13 86	0.11 36

PFNet+	0.41 259	0.20 161	0.53 310	0.40 216	0.25 220	0.28 87	0.22 66	0.66 198	0.76 295	0.85 379	0.79 275	0.63 292	0.34 199	0.75 363	0.37 250	0.20 361	0.14 313	0.23 416	0.20 390	0.17 263	0.21 371

HUI-Stereo	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.22 66	0.63 178	0.40 125	0.64 243	0.73 240	0.58 264	0.38 234	0.53 175	0.38 265	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

DeepStereo_RVC	0.37 198	0.22 230	0.51 281	0.41 245	0.24 190	0.26 59	0.22 66	0.64 188	0.40 125	0.69 277	0.67 229	0.57 248	0.50 306	0.58 210	0.42 310	0.17 260	0.12 198	0.18 265	0.16 252	0.19 330	0.19 322

CREStereo++_RVC	0.32 137	0.16 40	0.25 2	0.32 36	0.24 190	0.27 73	0.22 66	0.48 98	0.89 383	0.47 175	0.80 286	0.29 76	0.25 85	0.37 54	0.34 221	0.14 93	0.09 18	0.13 63	0.52 572	0.14 131	0.10 3
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
Gwc-CoAtRS	0.35 168	0.18 85	0.46 227	0.39 176	0.23 150	0.34 167	0.22 66	0.74 274	0.77 298	0.62 226	0.60 204	0.58 264	0.29 152	0.47 133	0.29 159	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.12 124	0.13 86	0.13 122

PMTNet	0.33 146	0.17 58	0.26 10	0.29 6	0.18 29	0.44 255	0.22 66	0.57 142	0.66 242	0.46 172	0.54 183	0.38 141	0.34 199	0.50 157	0.25 76	0.75 573	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.13 86	0.12 74

asda	0.22 26	0.19 121	0.31 50	0.32 36	0.18 29	0.24 36	0.23 82	0.38 39	0.29 39	0.28 64	0.24 31	0.18 10	0.23 70	0.41 83	0.22 27	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

trnet	0.28 96	0.15 23	0.25 2	0.29 6	0.16 5	0.38 201	0.23 82	0.53 118	0.77 298	0.43 161	0.52 172	0.34 113	0.28 131	0.39 68	0.27 119	0.15 164	0.11 127	0.12 30	0.08 1	0.11 18	0.11 36

IGEV++	0.25 60	0.17 58	0.35 95	0.40 216	0.23 150	0.24 36	0.23 82	0.56 137	0.24 19	0.29 66	0.36 105	0.30 85	0.22 62	0.33 26	0.29 159	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.10 56	0.13 86	0.14 161

RAFT-Test	0.35 168	0.19 121	0.42 181	0.39 176	0.24 190	0.50 278	0.23 82	0.74 274	0.44 155	0.62 226	0.85 313	0.64 298	0.28 131	0.48 142	0.30 176	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.13 122

TANstereo	0.31 129	0.16 40	0.34 79	0.31 15	0.17 15	0.55 311	0.23 82	0.46 85	0.56 205	0.60 216	0.69 232	0.37 134	0.26 104	0.36 51	0.28 141	0.16 214	0.16 365	0.13 63	0.10 56	0.14 131	0.15 204

CFNet-RSSM	0.35 168	0.18 85	0.47 239	0.39 176	0.22 119	0.35 173	0.23 82	0.78 296	0.86 360	0.67 264	0.54 183	0.56 243	0.28 131	0.49 151	0.28 141	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.12 124	0.13 86	0.12 74

water-stereo	0.29 104	0.15 23	0.32 62	0.36 111	0.20 76	0.36 183	0.24 88	0.65 191	0.39 111	0.41 150	0.61 207	0.44 187	0.39 249	0.29 7	0.28 141	0.14 93	0.13 274	0.14 97	0.12 124	0.12 47	0.12 74

3.75w	0.23 42	0.17 58	0.33 67	0.32 36	0.19 50	0.42 240	0.24 88	0.36 31	0.26 30	0.33 91	0.28 54	0.17 4	0.25 85	0.38 62	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 18	0.10 3

GCST	0.85 501	1.25 580	0.80 444	1.58 585	1.03 578	1.04 500	0.24 88	0.81 308	0.81 328	0.99 467	0.67 229	0.78 377	0.35 208	0.98 465	0.38 265	0.97 581	0.65 584	1.20 583	0.81 586	0.93 572	0.72 569

CAS++	0.33 146	0.25 316	0.39 147	0.38 150	0.26 257	0.32 144	0.24 88	0.87 327	0.53 200	0.48 182	0.46 141	0.26 61	0.21 50	0.50 157	0.26 97	0.23 426	0.20 447	0.22 395	0.17 308	0.21 360	0.17 283
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.38 216	0.21 197	0.36 114	0.39 176	0.25 220	0.26 59	0.24 88	0.61 164	0.74 286	0.39 133	0.89 331	0.74 357	0.53 314	0.53 175	0.44 322	0.16 214	0.13 274	0.19 299	0.20 390	0.17 263	0.15 204

MIF-Stereo (partial)	0.32 137	0.19 121	0.41 168	0.41 245	0.32 415	0.29 99	0.24 88	0.49 99	0.44 155	0.31 83	0.63 212	0.37 134	0.36 218	0.60 231	0.32 197	0.17 260	0.13 274	0.19 299	0.17 308	0.18 295	0.15 204

MIM_Stereo	0.39 229	0.18 85	0.59 359	0.38 150	0.25 220	0.27 73	0.24 88	0.72 255	0.56 205	0.72 295	1.00 389	0.62 287	0.29 152	0.67 310	0.39 275	0.13 61	0.14 313	0.17 214	0.16 252	0.14 131	0.12 74

CASnet	0.30 114	0.20 161	0.34 79	0.42 283	0.17 15	0.25 55	0.24 88	0.53 118	0.56 205	0.54 201	0.54 183	0.39 152	0.24 77	0.41 83	0.26 97	0.15 164	0.10 50	0.22 395	0.18 339	0.18 295	0.12 74
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
OMP-Stereo	0.43 279	0.23 263	0.50 272	0.53 480	0.25 220	0.36 183	0.24 88	0.73 267	0.81 328	0.78 337	0.64 215	0.88 410	0.41 259	0.95 454	0.36 241	0.15 164	0.12 198	0.20 336	0.15 221	0.16 236	0.13 122

Pruner-Stereo	0.39 229	0.21 197	0.51 281	0.41 245	0.25 220	0.22 18	0.24 88	0.71 244	0.59 217	0.90 419	0.75 254	0.67 323	0.30 171	0.64 278	0.39 275	0.19 340	0.12 198	0.20 336	0.17 308	0.17 263	0.19 322

RAFT-RH_RVC	0.57 413	0.18 85	0.44 206	0.38 150	0.23 150	0.56 318	0.24 88	0.61 164	0.73 280	1.18 518	3.90 596	0.55 237	0.40 254	0.67 310	0.38 265	0.14 93	0.11 127	0.20 336	0.15 221	0.12 47	0.14 161

XX-TBD	0.32 137	0.53 512	0.26 10	0.53 480	0.21 97	0.38 201	0.24 88	0.41 60	0.77 298	0.55 203	0.70 235	0.31 90	0.26 104	0.33 26	0.28 141	0.16 214	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.13 86	0.11 36

IGEV-FE	0.36 179	0.19 121	0.71 414	0.41 245	0.29 349	0.30 110	0.25 100	0.86 324	0.40 125	0.64 243	0.57 195	0.56 243	0.25 85	0.56 194	0.29 159	0.15 164	0.11 127	0.16 168	0.14 191	0.14 131	0.14 161

FlowAnything_test	0.30 114	0.20 161	0.41 168	0.48 418	0.26 257	0.46 266	0.25 100	0.45 78	0.33 69	0.30 74	0.26 43	0.35 122	0.26 104	0.41 83	0.39 275	0.21 377	0.15 338	0.22 395	0.26 487	0.17 263	0.17 283

DilatedVolume-Stereo	0.31 129	0.16 40	0.38 138	0.34 59	0.21 97	0.54 305	0.25 100	0.58 146	0.43 150	0.59 213	0.50 157	0.37 134	0.32 185	0.50 157	0.29 159	0.13 61	0.12 198	0.13 63	0.11 94	0.11 18	0.12 74

testlalala2	0.37 198	0.19 121	0.45 214	0.94 569	0.56 541	0.45 263	0.25 100	0.64 188	0.51 192	0.69 277	0.57 195	0.44 187	0.24 77	0.35 44	0.33 208	0.15 164	0.13 274	0.14 97	0.10 56	0.13 86	0.14 161

IGEV_Zeroshot_test	0.36 179	0.19 121	0.71 414	0.41 245	0.29 349	0.30 110	0.25 100	0.86 324	0.40 125	0.64 243	0.57 195	0.56 243	0.25 85	0.56 194	0.29 159	0.15 164	0.11 127	0.16 168	0.14 191	0.14 131	0.14 161

Selective-IGEV	0.25 60	0.18 85	0.37 128	0.37 130	0.20 76	0.27 73	0.25 100	0.59 153	0.25 25	0.27 53	0.26 43	0.34 113	0.18 20	0.62 259	0.23 45	0.12 35	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.11 36

iRaft-Stereo_20w	0.42 266	0.20 161	0.63 375	0.39 176	0.27 299	0.33 156	0.25 100	1.76 574	0.37 98	0.73 302	0.53 179	0.63 292	0.42 264	0.86 418	0.29 159	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.13 160	0.15 179	0.15 204

GLC_STEREO	0.30 114	0.20 161	0.28 25	0.44 350	0.19 50	0.31 126	0.25 100	0.49 99	0.43 150	0.37 115	0.47 147	0.40 159	0.23 70	0.51 166	0.37 250	0.15 164	0.18 416	0.19 299	0.16 252	0.16 236	0.14 161

NRIStereo	0.37 198	0.21 197	0.49 261	0.42 283	0.23 150	0.33 156	0.25 100	0.68 215	0.59 217	0.65 249	0.63 212	0.55 237	0.37 226	0.67 310	0.40 298	0.16 214	0.12 198	0.18 265	0.15 221	0.17 263	0.15 204

RAFT_R40	0.41 259	0.20 161	0.47 239	0.44 350	0.25 220	0.23 29	0.25 100	0.69 225	0.70 261	0.98 462	0.78 270	0.72 348	0.43 267	0.80 396	0.39 275	0.17 260	0.11 127	0.20 336	0.16 252	0.18 295	0.15 204

RAFT-345	0.41 259	0.19 121	0.42 181	0.39 176	0.23 150	0.32 144	0.25 100	0.62 170	0.56 205	0.74 309	1.77 544	0.44 187	0.35 208	0.67 310	0.37 250	0.14 93	0.11 127	0.18 265	0.14 191	0.14 131	0.13 122

raftrobust	0.35 168	0.20 161	0.39 147	0.43 325	0.29 349	0.31 126	0.25 100	0.73 267	0.66 242	0.59 213	0.56 192	0.44 187	0.45 281	0.55 184	0.31 190	0.16 214	0.12 198	0.14 97	0.12 124	0.12 47	0.14 161

RALAANet	0.40 244	0.24 285	0.56 340	0.43 325	0.30 375	0.36 183	0.25 100	0.89 336	0.69 257	0.69 277	0.65 217	0.61 280	0.30 171	0.63 270	0.35 230	0.16 214	0.13 274	0.18 265	0.15 221	0.21 360	0.14 161

CREStereo	0.28 96	0.16 40	0.25 2	0.28 3	0.17 15	0.38 201	0.25 100	0.52 112	0.76 295	0.43 161	0.51 165	0.32 98	0.28 131	0.39 68	0.27 119	0.16 214	0.11 127	0.12 30	0.09 6	0.12 47	0.12 74
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
BridgeDepth	0.21 21	0.15 23	0.27 17	0.35 80	0.14 1	0.38 201	0.26 114	0.30 7	0.23 16	0.18 3	0.19 10	0.28 73	0.30 171	0.32 16	0.22 27	0.11 26	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 18	0.11 36
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.21 21	0.20 161	0.31 50	0.31 15	0.18 29	0.24 36	0.26 114	0.34 24	0.29 39	0.33 91	0.29 62	0.19 18	0.19 27	0.30 9	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.12 30	0.11 94	0.14 131	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 21	0.20 161	0.31 50	0.31 15	0.18 29	0.24 36	0.26 114	0.34 24	0.29 39	0.33 91	0.29 62	0.19 18	0.19 27	0.30 9	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.12 30	0.11 94	0.14 131	0.10 3

LG-Stereo	0.25 60	0.18 85	0.43 200	0.40 216	0.20 76	0.22 18	0.26 114	0.33 13	0.39 111	0.27 53	0.45 136	0.22 36	0.16 11	0.38 62	0.28 141	0.11 26	0.12 198	0.17 214	0.15 221	0.13 86	0.10 3

HART	0.30 114	0.17 58	0.33 67	0.41 245	0.21 97	0.32 144	0.26 114	0.67 209	0.32 61	0.33 91	0.66 221	0.41 166	0.22 62	0.58 210	0.25 76	0.12 35	0.11 127	0.15 141	0.11 94	0.15 179	0.12 74

GREAT-IGEV	0.23 42	0.15 23	0.33 67	0.30 9	0.23 150	0.20 11	0.26 114	0.35 28	0.34 75	0.21 13	0.31 77	0.22 36	0.21 50	0.50 157	0.22 27	0.12 35	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.13 86	0.12 74

tg	0.34 161	0.19 121	0.40 159	0.40 216	0.23 150	0.38 201	0.26 114	0.74 274	0.60 224	0.48 182	0.65 217	0.42 173	0.24 77	0.57 205	0.33 208	0.14 93	0.10 50	0.18 265	0.17 308	0.14 131	0.12 74

model_zeroshot	0.35 168	0.20 161	0.56 340	0.41 245	0.30 375	0.51 283	0.26 114	0.69 225	0.48 177	0.65 249	0.51 165	0.52 227	0.25 85	0.46 121	0.27 119	0.17 260	0.13 274	0.15 141	0.14 191	0.13 86	0.14 161

RAStereo	0.25 60	0.17 58	0.33 67	0.40 216	0.21 97	0.24 36	0.26 114	0.45 78	0.46 167	0.23 26	0.34 96	0.30 85	0.19 27	0.34 39	0.26 97	0.15 164	0.12 198	0.16 168	0.13 160	0.14 131	0.11 36

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 285	0.22 230	0.83 455	0.39 176	0.45 507	0.41 230	0.26 114	1.04 391	0.50 185	0.54 201	0.76 257	1.03 456	0.43 267	0.67 310	0.28 141	0.16 214	0.11 127	0.17 214	0.19 367	0.21 360	0.21 371

MoCha-V2	0.26 73	0.16 40	0.30 42	0.41 245	0.18 29	0.27 73	0.26 114	0.57 142	0.28 37	0.37 115	0.27 47	0.33 106	0.34 199	0.56 194	0.23 45	0.12 35	0.10 50	0.12 30	0.10 56	0.13 86	0.13 122

testlalala_base	0.49 336	0.26 351	0.44 206	0.47 410	0.34 439	0.57 327	0.26 114	0.60 156	0.37 98	0.52 191	0.56 192	0.46 200	0.31 178	0.45 113	0.33 208	1.56 593	0.11 127	0.14 97	0.10 56	1.85 585	0.15 204

MC-Stereo	0.29 104	0.18 85	0.35 95	0.40 216	0.21 97	0.26 59	0.26 114	0.53 118	0.40 125	0.38 124	0.61 207	0.41 166	0.31 178	0.57 205	0.27 119	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.12 124	0.12 47	0.12 74

ASMatch	0.48 322	0.20 161	0.47 239	0.39 176	0.28 325	0.37 195	0.26 114	0.76 287	0.72 270	0.77 326	2.29 562	0.61 280	0.51 311	0.64 278	0.39 275	0.15 164	0.12 198	0.17 214	0.15 221	0.14 131	0.22 390

NLSM1	0.33 146	0.19 121	0.36 114	0.40 216	0.25 220	0.65 380	0.27 128	0.59 153	0.52 194	0.38 124	0.53 179	0.29 76	0.29 152	0.56 194	0.33 208	0.16 214	0.17 398	0.18 265	0.15 221	0.14 131	0.13 122

depthmonostereo	0.30 114	0.15 23	0.36 114	0.35 80	0.18 29	0.45 263	0.27 128	0.71 244	0.57 212	0.36 111	0.43 131	0.34 113	0.40 254	0.36 51	0.27 119	0.14 93	0.12 198	0.13 63	0.12 124	0.11 18	0.12 74

2.5w	0.22 26	0.18 85	0.34 79	0.32 36	0.18 29	0.31 126	0.27 128	0.33 13	0.24 19	0.29 66	0.35 102	0.18 10	0.19 27	0.41 83	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 47	0.10 3

999	0.28 96	0.17 58	0.38 138	0.37 130	0.25 220	0.30 110	0.27 128	0.55 129	0.42 141	0.26 43	0.31 77	0.39 152	0.24 77	0.65 288	0.26 97	0.14 93	0.11 127	0.15 141	0.12 124	0.12 47	0.15 204

WCG-NET	0.29 104	0.15 23	0.35 95	0.34 59	0.19 50	0.32 144	0.27 128	0.42 65	0.82 341	0.46 172	0.49 155	0.39 152	0.25 85	0.42 92	0.27 119	0.12 35	0.09 18	0.13 63	0.11 94	0.12 47	0.11 36

GCAP-BAT	0.32 137	0.21 197	0.45 214	0.34 59	0.29 349	0.28 87	0.27 128	0.53 118	0.32 61	0.61 221	0.66 221	0.47 205	0.25 85	0.59 218	0.28 141	0.15 164	0.12 198	0.15 141	0.10 56	0.12 47	0.12 74

WCG-NET（raft）	0.31 129	0.16 40	0.39 147	0.33 53	0.19 50	0.35 173	0.27 128	0.54 124	0.79 309	0.45 165	0.55 189	0.47 205	0.27 115	0.56 194	0.28 141	0.13 61	0.10 50	0.12 30	0.11 94	0.12 47	0.12 74

gcap-zeroshot	0.35 168	0.20 161	0.61 365	0.39 176	0.23 150	0.53 297	0.27 128	0.58 146	0.35 83	0.64 243	0.49 155	0.87 406	0.34 199	0.49 151	0.25 76	0.14 93	0.12 198	0.15 141	0.12 124	0.13 86	0.14 161

AEACV	0.28 96	0.18 85	0.34 79	0.36 111	0.45 507	0.27 73	0.27 128	0.41 60	0.39 111	0.31 83	0.46 141	0.31 90	0.36 218	0.38 62	0.25 76	0.14 93	0.11 127	0.15 141	0.13 160	0.13 86	0.13 122

LL-Strereo2	0.36 179	0.25 316	0.52 302	0.43 325	0.27 299	0.36 183	0.27 128	0.70 237	0.46 167	0.55 203	0.53 179	0.65 304	0.24 77	0.69 326	0.32 197	0.14 93	0.13 274	0.23 416	0.20 390	0.19 330	0.14 161

4D-IteraStereo	0.33 146	0.19 121	0.43 200	0.40 216	0.24 190	0.32 144	0.27 128	0.59 153	0.72 270	0.66 255	0.53 179	0.42 173	0.22 62	0.46 121	0.30 176	0.14 93	0.09 18	0.20 336	0.16 252	0.16 236	0.12 74

CES	0.29 104	0.15 23	0.25 2	0.31 15	0.71 562	0.36 183	0.27 128	0.51 107	0.47 175	0.34 103	0.48 149	0.27 67	0.23 70	0.40 77	0.24 63	0.13 61	0.11 127	0.12 30	0.08 1	0.13 86	0.32 484

Selective-RAFT	0.36 179	0.23 263	0.54 323	0.45 365	0.22 119	0.64 373	0.27 128	0.62 170	0.65 238	0.41 150	0.38 116	0.55 237	0.39 249	0.59 218	0.36 241	0.14 93	0.12 198	0.14 97	0.12 124	0.16 236	0.14 161

IPLG	0.40 244	0.21 197	0.64 380	0.41 245	0.25 220	0.54 305	0.27 128	0.77 292	0.68 250	0.85 379	0.82 296	0.33 106	0.32 185	0.64 278	0.49 356	0.13 61	0.11 127	0.16 168	0.14 191	0.14 131	0.14 161

RAFT-IKP	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.27 128	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.61 237	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

DIP-Stereo	0.40 244	0.22 230	0.58 351	0.42 283	0.29 349	0.62 357	0.27 128	0.87 327	0.42 141	0.65 249	0.86 317	0.52 227	0.35 208	0.67 310	0.43 313	0.15 164	0.13 274	0.17 214	0.14 191	0.15 179	0.17 283
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLSM3	0.27 84	0.17 58	0.32 62	0.38 150	0.22 119	0.33 156	0.28 144	0.58 146	0.50 185	0.29 66	0.35 102	0.29 76	0.25 85	0.43 98	0.27 119	0.12 35	0.10 50	0.16 168	0.15 221	0.12 47	0.11 36

4.25_new	0.22 26	0.22 230	0.34 79	0.32 36	0.19 50	0.31 126	0.28 144	0.33 13	0.25 25	0.30 74	0.28 54	0.21 30	0.26 104	0.35 44	0.25 76	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

4.5w_new	0.22 26	0.22 230	0.34 79	0.32 36	0.19 50	0.31 126	0.28 144	0.33 13	0.25 25	0.30 74	0.28 54	0.21 30	0.26 104	0.35 44	0.25 76	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 26	0.22 230	0.34 79	0.32 36	0.19 50	0.31 126	0.28 144	0.33 13	0.25 25	0.30 74	0.28 54	0.21 30	0.26 104	0.35 44	0.25 76	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

ISRNet	0.57 413	0.25 316	0.72 421	0.57 510	0.36 454	0.43 245	0.28 144	0.85 320	0.84 348	1.09 504	1.25 474	0.91 424	0.61 366	0.68 319	0.60 406	0.35 524	0.26 502	0.36 522	0.33 527	0.30 469	0.42 529

SCV_C0	0.28 96	0.20 161	0.40 159	0.36 111	0.25 220	0.23 29	0.28 144	0.60 156	0.41 134	0.31 83	0.36 105	0.37 134	0.20 41	0.61 237	0.23 45	0.13 61	0.11 127	0.13 63	0.11 94	0.16 236	0.13 122

tt45	0.28 96	0.18 85	0.36 114	0.36 111	0.24 190	0.37 195	0.28 144	0.50 101	0.31 55	0.41 150	0.27 47	0.38 141	0.25 85	0.61 237	0.26 97	0.13 61	0.11 127	0.16 168	0.13 160	0.12 47	0.15 204

DCVSM-stereo	0.51 364	0.28 383	0.56 340	0.39 176	0.29 349	0.55 311	0.28 144	0.78 296	0.78 302	1.11 511	0.77 261	1.04 461	0.76 458	0.65 288	0.52 369	0.20 361	0.20 447	0.24 432	0.21 411	0.25 430	0.31 480

test_for_model	0.90 507	3.60 612	0.42 181	2.47 601	2.11 602	0.39 211	0.28 144	0.46 85	0.48 177	0.76 319	0.32 85	0.30 85	0.28 131	0.35 44	0.27 119	0.69 572	0.12 198	0.13 63	0.09 6	3.76 613	0.74 570

MyStereo8	0.42 266	0.21 197	0.64 380	0.43 325	0.29 349	0.55 311	0.28 144	0.72 255	0.50 185	0.73 302	1.01 393	0.57 248	0.44 274	0.52 169	0.52 369	0.15 164	0.12 198	0.16 168	0.14 191	0.19 330	0.21 371

MaDis-Stereo	0.27 84	0.19 121	0.39 147	0.37 130	0.26 257	0.28 87	0.28 144	0.45 78	0.37 98	0.27 53	0.27 47	0.40 159	0.27 115	0.40 77	0.30 176	0.16 214	0.14 313	0.16 168	0.13 160	0.15 179	0.12 74

UniTT-Stereo	0.27 84	0.18 85	0.40 159	0.40 216	0.28 325	0.30 110	0.28 144	0.40 54	0.33 69	0.30 74	0.46 141	0.27 67	0.25 85	0.48 142	0.35 230	0.17 260	0.13 274	0.14 97	0.12 124	0.14 131	0.13 122

LCNet	0.42 266	0.21 197	0.34 79	0.44 350	0.24 190	0.47 270	0.28 144	0.69 225	0.57 212	0.72 295	1.03 406	0.66 316	0.58 348	0.60 231	0.35 230	0.15 164	0.10 50	0.19 299	0.19 367	0.22 386	0.37 513

111	0.42 266	0.18 85	0.46 227	0.35 80	0.19 50	0.52 291	0.28 144	0.76 287	1.16 498	0.52 191	0.92 351	0.65 304	0.51 311	0.65 288	0.37 250	0.15 164	0.10 50	0.14 97	0.12 124	0.13 86	0.16 237

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 198	0.18 85	0.45 214	0.36 111	0.19 50	0.33 156	0.28 144	0.67 209	0.77 298	0.72 295	0.99 385	0.56 243	0.39 249	0.44 105	0.31 190	0.11 26	0.09 18	0.15 141	0.14 191	0.13 86	0.11 36

CBMV_ROB	0.62 446	0.39 465	0.41 168	0.41 245	0.28 325	0.86 462	0.28 144	1.06 403	1.02 450	0.95 444	1.33 494	0.81 390	0.84 479	0.94 448	0.56 390	0.37 531	0.37 553	0.43 542	0.40 543	0.33 486	0.32 484

GEAStereo	0.24 51	0.16 40	0.31 50	0.35 80	0.26 257	0.35 173	0.29 160	0.46 85	0.30 49	0.27 53	0.29 62	0.24 52	0.20 41	0.33 26	0.22 27	0.18 300	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.14 131	0.13 122

GSStereo	0.24 51	0.16 40	0.31 50	0.35 80	0.26 257	0.35 173	0.29 160	0.50 101	0.29 39	0.30 74	0.29 62	0.23 42	0.20 41	0.33 26	0.22 27	0.16 214	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.14 131	0.13 122

GS-Stereo							0.29 160	0.50 101	0.29 39	0.30 74	0.29 62	0.23 42	0.20 41	0.33 26	0.22 27	0.16 214	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.14 131	0.13 122

xyz-stereo-finetune2	0.37 198	0.20 161	0.40 159	0.32 36	0.19 50	0.80 442	0.29 160	0.56 137	0.33 69	0.53 199	0.79 275	0.43 183	0.48 297	0.70 334	0.46 332	0.13 61	0.12 198	0.17 214	0.13 160	0.12 47	0.14 161

fffy	0.29 104	0.22 230	0.38 138	0.38 150	0.23 150	0.33 156	0.29 160	0.55 129	0.42 141	0.33 91	0.37 110	0.39 152	0.27 115	0.52 169	0.28 141	0.13 61	0.12 198	0.16 168	0.13 160	0.14 131	0.12 74

PAM_32	0.50 350	0.20 161	0.69 409	0.40 216	0.24 190	1.09 509	0.29 160	1.12 426	0.40 125	0.74 309	0.44 134	1.98 566	0.64 384	0.64 278	0.27 119	0.16 214	0.11 127	0.17 214	0.15 221	0.14 131	0.15 204

RSM++	0.26 73	0.19 121	0.36 114	0.37 130	0.21 97	0.28 87	0.29 160	0.54 124	0.34 75	0.26 43	0.23 25	0.36 133	0.21 50	0.52 169	0.24 63	0.12 35	0.11 127	0.14 97	0.12 124	0.14 131	0.11 36

RAFT-Stereo-weight	0.33 146	0.19 121	0.36 114	0.39 176	0.23 150	0.28 87	0.29 160	0.69 225	0.83 347	0.55 203	0.51 165	0.58 264	0.20 41	0.48 142	0.30 176	0.13 61	0.10 50	0.14 97	0.12 124	0.13 86	0.12 74

testlalala	0.29 104	0.20 161	0.45 214	0.34 59	0.24 190	0.44 255	0.29 160	0.50 101	0.30 49	0.70 283	0.50 157	0.35 122	0.25 85	0.33 26	0.25 76	0.15 164	0.11 127	0.14 97	0.09 6	0.12 47	0.13 122

LoS	0.30 114	0.16 40	0.32 62	0.30 9	0.19 50	0.32 144	0.29 160	0.54 124	0.73 280	0.35 106	0.52 172	0.42 173	0.29 152	0.48 142	0.29 159	0.15 164	0.11 127	0.13 63	0.09 6	0.12 47	0.12 74
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.37 198	0.22 230	0.34 79	0.32 36	0.22 119	0.38 201	0.29 160	0.63 178	0.65 238	0.69 277	0.69 232	0.60 278	0.40 254	0.61 237	0.36 241	0.17 260	0.11 127	0.20 336	0.12 124	0.18 295	0.19 322

HBP-ISP	0.61 440	0.47 504	0.45 214	0.46 390	0.33 427	0.79 436	0.29 160	1.15 439	1.05 460	0.85 379	1.18 465	0.67 323	0.71 423	0.92 441	0.57 396	0.37 531	0.38 554	0.47 549	0.41 548	0.39 517	0.32 484

MIPNet	0.39 229	0.22 230	0.66 388	0.40 216	0.25 220	0.53 297	0.29 160	0.78 296	0.74 286	0.68 274	0.60 204	0.40 159	0.48 297	0.45 113	0.39 275	0.14 93	0.11 127	0.16 168	0.13 160	0.14 131	0.14 161

IPLGR	0.40 244	0.22 230	0.70 412	0.40 216	0.22 119	0.51 283	0.29 160	0.78 296	0.78 302	0.80 345	0.77 261	0.44 187	0.41 259	0.48 142	0.40 298	0.14 93	0.12 198	0.16 168	0.14 191	0.16 236	0.14 161

AAGNet	1.40 560	0.20 161	0.52 302	0.45 365	0.26 257	0.29 99	0.29 160	0.67 209	0.71 268	0.97 459	0.86 317	0.66 316	0.60 360	0.66 300	19.98 620	0.17 260	0.11 127	0.19 299	0.15 221	0.20 347	0.13 122

iGMRVC	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.29 160	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.61 237	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

CroCo-Stereo	0.27 84	0.23 263	0.40 159	0.49 429	0.22 119	0.20 11	0.29 160	0.55 129	0.45 160	0.29 66	0.27 47	0.42 173	0.26 104	0.30 9	0.26 97	0.15 164	0.13 274	0.13 63	0.12 124	0.16 236	0.13 122
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.33 146	0.20 161	0.40 159	0.40 216	0.23 150	0.31 126	0.29 160	0.70 237	0.55 203	0.49 185	0.66 221	0.37 134	0.23 70	0.47 133	0.33 208	0.14 93	0.11 127	0.19 299	0.17 308	0.16 236	0.13 122

s12784h	0.37 198	0.15 23	0.26 10	0.34 59	0.15 2	0.80 442	0.29 160	0.83 316	0.87 367	0.58 212	0.58 199	0.43 183	0.41 259	0.59 218	0.35 230	0.12 35	0.10 50	0.14 97	0.09 6	0.14 131	0.10 3

HCRNet	0.46 301	0.35 441	0.45 214	0.54 492	0.26 257	0.52 291	0.29 160	0.87 327	0.64 232	0.75 313	0.82 296	0.76 369	0.53 314	0.70 334	0.38 265	0.24 437	0.16 365	0.24 432	0.20 390	0.21 360	0.20 353

DN-CSS_ROB	0.45 294	0.27 368	0.74 431	0.41 245	0.29 349	0.43 245	0.29 160	0.80 306	0.78 302	0.73 302	1.08 429	0.48 210	0.45 281	0.81 401	0.40 298	0.15 164	0.12 198	0.21 380	0.19 367	0.18 295	0.17 283

WQFJA1	0.33 146	0.19 121	0.35 95	0.39 176	0.26 257	0.61 351	0.30 181	0.61 164	0.53 200	0.38 124	0.39 118	0.38 141	0.36 218	0.51 166	0.43 313	0.14 93	0.18 416	0.16 168	0.14 191	0.15 179	0.14 161

WQFJX	0.33 146	0.19 121	0.34 79	0.39 176	0.27 299	0.60 349	0.30 181	0.58 146	0.52 194	0.40 145	0.38 116	0.34 113	0.35 208	0.63 270	0.41 304	0.15 164	0.17 398	0.16 168	0.13 160	0.15 179	0.16 237

NLMM	0.33 146	0.19 121	0.35 95	0.39 176	0.26 257	0.61 351	0.30 181	0.61 164	0.52 194	0.38 124	0.39 118	0.38 141	0.36 218	0.50 157	0.43 313	0.14 93	0.18 416	0.16 168	0.14 191	0.15 179	0.14 161

GASTEREO	0.26 73	0.17 58	0.35 95	0.41 245	0.21 97	0.22 18	0.30 181	0.47 95	0.32 61	0.38 124	0.33 87	0.22 36	0.33 192	0.43 98	0.24 63	0.15 164	0.10 50	0.13 63	0.11 94	0.13 86	0.12 74

AIO-test1	0.39 229	0.18 85	0.42 181	0.51 452	0.25 220	0.44 255	0.30 181	0.74 274	1.20 510	0.41 150	0.71 236	0.45 196	0.29 152	0.56 194	0.27 119	0.15 164	0.13 274	0.19 299	0.21 411	0.13 86	0.18 310

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 378	0.23 263	1.38 538	0.40 216	0.53 536	0.29 99	0.30 181	1.49 543	0.45 160	0.69 277	1.15 451	0.98 440	0.32 185	0.70 334	0.29 159	0.15 164	0.11 127	0.17 214	0.20 390	0.22 386	0.27 448

AIO-Stereo	0.26 73	0.19 121	0.36 114	0.39 176	0.18 29	0.28 87	0.30 181	0.52 112	0.29 39	0.30 74	0.31 77	0.32 98	0.17 13	0.55 184	0.23 45	0.13 61	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.11 36

MGS-Stereo	0.29 104	0.20 161	0.42 181	0.37 130	0.24 190	0.37 195	0.30 181	0.40 54	0.50 185	0.32 87	0.51 165	0.40 159	0.24 77	0.45 113	0.28 141	0.16 214	0.12 198	0.15 141	0.13 160	0.15 179	0.14 161

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 161	0.28 383	0.48 252	0.37 130	0.25 220	0.47 270	0.30 181	0.60 156	0.92 400	0.43 161	0.37 110	0.30 85	0.29 152	0.50 157	0.30 176	0.17 260	0.14 313	0.18 265	0.15 221	0.18 295	0.16 237

GMStereo_Zeroshot	0.51 364	0.46 497	0.80 444	0.50 440	0.28 325	0.57 327	0.30 181	0.75 283	0.79 309	0.88 404	0.94 356	0.90 418	0.37 226	0.77 381	0.46 332	0.27 466	0.14 313	0.26 464	0.15 221	0.39 517	0.19 322

plain	0.32 137	0.21 197	0.59 359	0.40 216	0.29 349	0.27 73	0.30 181	0.46 85	0.36 90	0.32 87	0.66 221	0.31 90	0.33 192	0.68 319	0.32 197	0.18 300	0.13 274	0.20 336	0.15 221	0.18 295	0.13 122

EKT-Stereo	0.36 179	0.24 285	0.44 206	0.44 350	0.30 375	0.37 195	0.30 181	0.72 255	0.68 250	0.47 175	0.63 212	0.49 216	0.28 131	0.59 218	0.34 221	0.19 340	0.14 313	0.18 265	0.15 221	0.16 236	0.18 310

HH	0.37 198	0.22 230	0.49 261	0.41 245	0.26 257	0.36 183	0.30 181	0.87 327	0.41 134	0.45 165	0.59 201	0.78 377	0.43 267	0.77 381	0.26 97	0.15 164	0.11 127	0.15 141	0.14 191	0.14 131	0.14 161

HanStereo	0.37 198	0.22 230	0.49 261	0.41 245	0.26 257	0.36 183	0.30 181	0.87 327	0.41 134	0.45 165	0.59 201	0.78 377	0.43 267	0.77 381	0.26 97	0.15 164	0.11 127	0.15 141	0.14 191	0.14 131	0.14 161

DCANet-4	0.38 216	0.22 230	0.58 351	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.69 225	0.97 431	0.70 283	0.79 275	0.40 159	0.46 288	0.46 121	0.37 250	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.12 47	0.15 204

fff	0.39 229	0.18 85	0.46 227	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.73 267	1.08 476	0.70 283	0.79 275	0.44 187	0.62 371	0.47 133	0.37 250	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.12 47	0.15 204

ADStereo(finetuned)	0.39 229	0.18 85	0.58 351	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.72 255	0.96 426	0.72 295	0.77 261	0.45 196	0.68 411	0.46 121	0.36 241	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.15 204

DisPM	0.40 244	0.20 161	0.50 272	0.42 283	0.27 299	0.24 36	0.30 181	0.68 215	0.61 227	0.88 404	0.87 324	0.59 274	0.32 185	0.80 396	0.34 221	0.19 340	0.12 198	0.19 299	0.17 308	0.16 236	0.21 371

TRStereo	0.39 229	0.32 424	0.64 380	0.49 429	0.41 483	0.30 110	0.30 181	0.97 368	0.63 228	0.53 199	0.43 131	0.52 227	0.26 104	0.77 381	0.29 159	0.18 300	0.12 198	0.19 299	0.19 367	0.13 86	0.13 122

NF-Stereo	0.39 229	0.21 197	0.51 281	0.42 283	0.25 220	0.26 59	0.30 181	0.71 244	0.72 270	0.66 255	0.77 261	0.57 248	0.31 178	0.69 326	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.16 236	0.27 448

OCTAStereo	0.39 229	0.21 197	0.51 281	0.42 283	0.25 220	0.26 59	0.30 181	0.71 244	0.72 270	0.66 255	0.77 261	0.58 264	0.31 178	0.69 326	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.16 236	0.27 448

RE-Stereo	0.39 229	0.21 197	0.51 281	0.42 283	0.25 220	0.26 59	0.30 181	0.71 244	0.72 270	0.66 255	0.77 261	0.57 248	0.31 178	0.70 334	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.16 236	0.27 448

TVStereo	0.39 229	0.21 197	0.51 281	0.42 283	0.25 220	0.26 59	0.30 181	0.71 244	0.72 270	0.66 255	0.77 261	0.57 248	0.31 178	0.70 334	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.16 236	0.27 448

DCANet	0.38 216	0.18 85	0.46 227	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.72 255	0.96 426	0.72 295	0.77 261	0.45 196	0.56 332	0.47 133	0.36 241	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.15 204

csc	0.39 229	0.18 85	0.46 227	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.73 267	1.08 476	0.70 283	0.79 275	0.44 187	0.62 371	0.47 133	0.37 250	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.12 47	0.15 204

cscssc	0.39 229	0.18 85	0.46 227	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.73 267	1.08 476	0.70 283	0.79 275	0.44 187	0.62 371	0.47 133	0.37 250	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.12 47	0.15 204

iResNet_ROB	0.55 399	0.24 285	0.61 365	0.38 150	0.22 119	0.66 387	0.30 181	1.59 560	1.33 533	0.94 439	1.05 412	0.81 390	0.69 413	0.84 413	0.46 332	0.17 260	0.12 198	0.14 97	0.09 6	0.15 179	0.20 353

MSCF	0.25 60	0.17 58	0.36 114	0.41 245	0.21 97	0.20 11	0.31 208	0.47 95	0.32 61	0.37 115	0.33 87	0.23 42	0.34 199	0.37 54	0.23 45	0.15 164	0.10 50	0.13 63	0.11 94	0.13 86	0.13 122

SMoEStereo_RVC	0.27 84	0.20 161	0.37 128	0.36 111	0.23 150	0.36 183	0.31 208	0.43 69	0.36 90	0.38 124	0.30 72	0.32 98	0.24 77	0.56 194	0.24 63	0.12 35	0.10 50	0.16 168	0.12 124	0.12 47	0.12 74

11t1	0.38 216	0.23 263	0.49 261	0.36 111	0.23 150	0.61 351	0.31 208	0.74 274	0.47 175	0.62 226	0.55 189	0.55 237	0.49 303	0.58 210	0.45 328	0.18 300	0.15 338	0.16 168	0.13 160	0.17 263	0.19 322

rrr	0.31 129	0.24 285	0.56 340	0.36 111	0.27 299	0.38 201	0.31 208	0.56 137	0.44 155	0.39 133	0.31 77	0.35 122	0.27 115	0.62 259	0.25 76	0.16 214	0.12 198	0.16 168	0.13 160	0.14 131	0.14 161

anonymousdsp2	0.37 198	0.21 197	0.49 261	0.38 150	0.24 190	0.48 275	0.31 208	0.91 342	0.68 250	0.57 209	0.51 165	0.51 223	0.34 199	0.59 218	0.33 208	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.10 56	0.16 236	0.16 237

CroCo-Stereo Lap2	0.29 104	0.25 316	0.44 206	0.50 440	0.30 375	0.19 8	0.31 208	0.52 112	0.41 134	0.25 36	0.28 54	0.46 200	0.31 178	0.39 68	0.30 176	0.15 164	0.15 338	0.16 168	0.13 160	0.17 263	0.16 237

x	0.41 259	0.25 316	0.46 227	0.36 111	0.24 190	0.54 305	0.31 208	0.94 358	0.58 216	0.60 216	0.72 238	0.61 280	0.53 314	0.52 169	0.50 360	0.18 300	0.16 365	0.17 214	0.16 252	0.17 263	0.18 310

PSM-adaLoss	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.31 208	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.59 218	0.38 265	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

ROB_FTStereo_v2	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.31 208	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.60 231	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

PFNet	0.43 279	0.19 121	0.61 365	0.44 350	0.24 190	0.42 240	0.31 208	0.76 287	0.81 328	1.01 471	0.74 252	0.67 323	0.41 259	0.75 363	0.39 275	0.16 214	0.10 50	0.20 336	0.15 221	0.16 236	0.14 161

sCroCo_RVC	0.36 179	0.29 397	0.73 427	0.52 469	0.39 473	0.42 240	0.31 208	0.52 112	0.46 167	0.31 83	0.48 149	0.38 141	0.32 185	0.46 121	0.33 208	0.22 399	0.23 476	0.19 299	0.19 367	0.21 360	0.22 390

AFF-stereo	0.39 229	0.20 161	0.42 181	0.37 130	0.22 119	0.27 73	0.31 208	0.67 209	0.72 270	0.66 255	1.12 437	0.75 362	0.38 234	0.57 205	0.35 230	0.11 26	0.09 18	0.16 168	0.16 252	0.14 131	0.12 74

R-Stereo Train	0.40 244	0.19 121	0.47 239	0.43 325	0.27 299	0.41 230	0.31 208	0.74 274	0.38 104	0.90 419	1.28 483	0.58 264	0.35 208	0.43 98	0.35 230	0.15 164	0.13 274	0.14 97	0.12 124	0.14 131	0.14 161

RAFT-Stereo	0.40 244	0.19 121	0.47 239	0.43 325	0.27 299	0.41 230	0.31 208	0.74 274	0.38 104	0.90 419	1.28 483	0.58 264	0.35 208	0.43 98	0.35 230	0.15 164	0.13 274	0.14 97	0.12 124	0.14 131	0.14 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLMM1	0.34 161	0.21 197	0.38 138	0.41 245	0.26 257	0.55 311	0.32 222	0.58 146	0.65 238	0.42 155	0.45 136	0.30 85	0.27 115	0.64 278	0.39 275	0.16 214	0.18 416	0.17 214	0.14 191	0.15 179	0.14 161

xyz-stereo-finetune	0.34 161	0.19 121	0.38 138	0.34 59	0.18 29	0.57 327	0.32 222	0.60 156	0.70 261	0.47 175	0.54 183	0.38 141	0.35 208	0.57 205	0.38 265	0.13 61	0.12 198	0.16 168	0.13 160	0.13 86	0.13 122

HI	0.46 301	0.22 230	0.41 168	0.35 80	0.35 447	0.27 73	0.32 222	0.75 283	0.50 185	0.90 419	1.13 444	1.12 492	0.73 439	0.70 334	0.57 396	0.12 35	0.10 50	0.17 214	0.17 308	0.17 263	0.16 237

CoSv	0.46 301	0.22 230	0.41 168	0.35 80	0.35 447	0.27 73	0.32 222	0.75 283	0.50 185	0.90 419	1.13 444	1.12 492	0.73 439	0.70 334	0.57 396	0.12 35	0.10 50	0.17 214	0.17 308	0.17 263	0.16 237

mms	0.27 84	0.21 197	0.36 114	0.38 150	0.25 220	0.31 126	0.32 222	0.43 69	0.33 69	0.29 66	0.34 96	0.34 113	0.20 41	0.48 142	0.26 97	0.13 61	0.11 127	0.16 168	0.13 160	0.15 179	0.13 122

ours_stereo	0.27 84	0.22 230	0.35 95	0.38 150	0.24 190	0.30 110	0.32 222	0.46 85	0.39 111	0.27 53	0.34 96	0.35 122	0.23 70	0.49 151	0.27 119	0.13 61	0.11 127	0.16 168	0.12 124	0.14 131	0.12 74

rvit_stereo_0081_aga	0.32 137	0.29 397	0.50 272	0.43 325	0.29 349	0.36 183	0.32 222	0.46 85	0.42 141	0.40 145	0.44 134	0.41 166	0.34 199	0.43 98	0.31 190	0.23 426	0.17 398	0.19 299	0.16 252	0.20 347	0.15 204

Occ-G	0.27 84	0.15 23	0.32 62	0.35 80	0.21 97	0.28 87	0.32 222	0.44 74	0.34 75	0.29 66	0.43 131	0.49 216	0.25 85	0.50 157	0.30 176	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.13 122

PCWNet_CMD	0.49 336	0.25 316	0.56 340	0.40 216	0.27 299	0.64 373	0.32 222	0.98 370	0.99 439	0.87 394	1.07 422	0.78 377	0.46 288	0.61 237	0.44 322	0.17 260	0.13 274	0.21 380	0.16 252	0.26 440	0.20 353

SDNR	0.89 506	0.39 465	1.66 562	0.42 283	0.39 473	3.35 595	0.32 222	0.95 361	1.05 460	1.05 488	2.12 560	0.62 287	0.71 423	1.40 532	0.78 450	0.53 562	0.56 581	0.36 522	0.27 494	0.46 534	0.50 554

riskmin	0.41 259	0.21 197	0.44 206	0.34 59	0.24 190	0.58 333	0.32 222	0.70 237	0.86 360	0.52 191	0.57 195	0.78 377	0.60 360	0.58 210	0.39 275	0.17 260	0.12 198	0.19 299	0.13 160	0.19 330	0.22 390

rafts_anoy	0.38 216	0.22 230	0.38 138	0.43 325	0.28 325	0.32 144	0.32 222	0.70 237	0.91 394	0.59 213	0.66 221	0.45 196	0.33 192	0.49 151	0.41 304	0.16 214	0.12 198	0.21 380	0.23 448	0.18 295	0.16 237

CFNet_pseudo	0.47 312	0.25 316	0.55 327	0.38 150	0.28 325	0.58 333	0.32 222	0.89 336	0.90 388	0.83 360	1.03 406	0.75 362	0.48 297	0.61 237	0.46 332	0.17 260	0.13 274	0.24 432	0.16 252	0.26 440	0.21 371

test_xeample3	0.31 129	0.23 263	0.56 340	0.36 111	0.26 257	0.35 173	0.32 222	0.60 156	0.38 104	0.44 164	0.32 85	0.33 106	0.28 131	0.66 300	0.27 119	0.14 93	0.12 198	0.16 168	0.12 124	0.14 131	0.14 161

MSMDNet	0.49 336	0.25 316	0.56 340	0.40 216	0.27 299	0.64 373	0.32 222	0.99 374	0.99 439	0.87 394	1.07 422	0.79 384	0.46 288	0.61 237	0.44 322	0.17 260	0.13 274	0.20 336	0.16 252	0.25 430	0.20 353

ccs_rob	0.47 312	0.25 316	0.55 327	0.38 150	0.28 325	0.58 333	0.32 222	0.89 336	0.90 388	0.83 360	1.02 396	0.75 362	0.48 297	0.61 237	0.46 332	0.17 260	0.12 198	0.24 432	0.16 252	0.26 440	0.21 371

HITNet	0.43 279	0.27 368	0.50 272	0.34 59	0.18 29	0.65 380	0.32 222	0.99 374	0.70 261	0.73 302	0.86 317	0.66 316	0.56 332	0.61 237	0.47 343	0.14 93	0.10 50	0.15 141	0.13 160	0.18 295	0.13 122
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
BStereo	0.28 96	0.18 85	1.08 506	0.34 59	0.22 119	0.22 18	0.33 239	0.39 41	0.42 141	0.26 43	0.25 34	0.26 61	0.19 27	0.44 105	0.30 176	0.10 8	0.12 198	0.12 30	0.16 252	0.12 47	0.15 204

Wave_Phase_stereo	0.32 137	0.18 85	1.08 506	0.34 59	0.22 119	0.69 402	0.33 239	0.57 142	0.42 141	0.26 43	0.25 34	0.26 61	0.19 27	0.44 105	0.30 176	0.10 8	0.12 198	0.12 30	0.16 252	0.12 47	0.15 204

WQFJX1	0.33 146	0.20 161	0.35 95	0.42 283	0.28 325	0.52 291	0.33 239	0.56 137	0.55 203	0.40 145	0.36 105	0.33 106	0.30 171	0.72 349	0.40 298	0.15 164	0.18 416	0.17 214	0.14 191	0.16 236	0.16 237

DA	0.31 129	0.18 85	0.35 95	0.41 245	0.21 97	0.73 416	0.33 239	0.51 107	0.46 167	0.35 106	0.42 127	0.40 159	0.35 208	0.33 26	0.27 119	0.16 214	0.11 127	0.16 168	0.11 94	0.15 179	0.12 74

GGEV	0.31 129	0.18 85	0.35 95	0.41 245	0.21 97	0.73 416	0.33 239	0.51 107	0.46 167	0.35 106	0.42 127	0.40 159	0.35 208	0.33 26	0.27 119	0.16 214	0.11 127	0.16 168	0.11 94	0.15 179	0.12 74

2.75w_new	0.22 26	0.18 85	0.30 42	0.29 6	0.18 29	0.23 29	0.33 239	0.37 36	0.29 39	0.36 111	0.27 47	0.18 10	0.25 85	0.37 54	0.24 63	0.11 26	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

SCV	0.27 84	0.20 161	0.37 128	0.36 111	0.22 119	0.27 73	0.33 239	0.65 191	0.31 55	0.25 36	0.29 62	0.37 134	0.23 70	0.52 169	0.23 45	0.19 340	0.11 127	0.14 97	0.11 94	0.15 179	0.12 74

AIO_rvc	0.24 51	0.17 58	0.37 128	0.35 80	0.20 76	0.26 59	0.33 239	0.45 78	0.23 16	0.26 43	0.25 34	0.33 106	0.15 4	0.55 184	0.24 63	0.12 35	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.12 47	0.11 36

RSM	0.26 73	0.19 121	0.35 95	0.37 130	0.21 97	0.27 73	0.33 239	0.55 129	0.28 37	0.26 43	0.25 34	0.38 141	0.20 41	0.59 218	0.23 45	0.12 35	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.14 131	0.11 36

RCA-Stereo	0.36 179	0.18 85	0.37 128	0.38 150	0.23 150	0.31 126	0.33 239	0.70 237	1.25 516	0.45 165	0.65 217	0.46 200	0.43 267	0.40 77	0.29 159	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.12 124	0.12 47	0.12 74

raft_robust	0.41 259	0.24 285	0.39 147	0.43 325	0.22 119	0.40 219	0.33 239	0.80 306	0.98 436	0.80 345	0.88 328	0.41 166	0.32 185	0.89 428	0.30 176	0.14 93	0.12 198	0.16 168	0.18 339	0.15 179	0.13 122

CIPLG	0.42 266	0.23 263	0.71 414	0.45 365	0.33 427	0.51 283	0.33 239	0.68 215	0.68 250	0.84 366	0.96 364	0.47 205	0.33 192	0.56 194	0.52 369	0.17 260	0.12 198	0.16 168	0.14 191	0.13 86	0.16 237

ACRE	0.42 266	0.23 263	0.73 427	0.45 365	0.33 427	0.50 278	0.33 239	0.68 215	0.70 261	0.82 352	0.92 351	0.46 200	0.32 185	0.53 175	0.52 369	0.17 260	0.12 198	0.15 141	0.14 191	0.13 86	0.16 237

HHNet	0.42 266	0.19 121	0.43 200	0.35 80	0.38 465	0.33 156	0.33 239	0.71 244	0.78 302	0.87 394	1.30 489	0.52 227	0.36 218	0.53 175	0.37 250	0.16 214	0.11 127	0.19 299	0.15 221	0.15 179	0.25 434

DEmStereo	0.49 336	0.18 85	0.53 310	0.39 176	0.26 257	0.57 327	0.33 239	0.65 191	0.75 290	0.90 419	1.65 536	0.57 248	1.02 520	0.63 270	0.44 322	0.14 93	0.12 198	0.16 168	0.16 252	0.14 131	0.17 283

FENet	0.43 279	0.23 263	0.40 159	0.40 216	0.24 190	0.54 305	0.33 239	0.83 316	0.72 270	0.74 309	0.73 240	0.63 292	0.56 332	0.65 288	0.45 328	0.19 340	0.13 274	0.19 299	0.17 308	0.18 295	0.20 353

MLCV	0.49 336	0.26 351	0.73 427	0.38 150	0.18 29	0.64 373	0.33 239	0.84 319	0.89 383	0.96 456	1.12 437	0.72 348	0.45 281	1.00 475	0.59 405	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.14 131	0.14 161

FACV-RUCA	0.45 294	0.28 383	0.51 281	0.46 390	0.33 427	0.62 357	0.34 256	0.87 327	0.75 290	0.60 216	0.84 304	0.48 210	0.54 321	0.56 194	0.39 275	0.22 399	0.15 338	0.35 517	0.16 252	0.29 461	0.22 390

SMFormer	0.53 385	0.24 285	0.67 393	0.35 80	0.20 76	0.63 363	0.34 256	1.26 488	1.06 464	0.85 379	1.02 396	0.71 333	0.66 394	0.96 456	0.60 406	0.19 340	0.16 365	0.18 265	0.17 308	0.19 330	0.20 353

tta	0.53 385	0.24 285	0.67 393	0.35 80	0.20 76	0.63 363	0.34 256	1.26 488	1.06 464	0.85 379	1.02 396	0.71 333	0.66 394	0.96 456	0.60 406	0.19 340	0.16 365	0.18 265	0.17 308	0.15 179	0.16 237

qqq1	0.51 364	0.24 285	0.67 393	0.35 80	0.20 76	0.63 363	0.34 256	1.26 488	1.06 464	0.85 379	1.02 396	0.71 333	0.66 394	0.96 456	0.36 241	0.19 340	0.16 365	0.14 97	0.12 124	0.15 179	0.16 237

fff1	0.51 364	0.24 285	0.67 393	0.35 80	0.20 76	0.63 363	0.34 256	1.26 488	1.06 464	0.85 379	1.02 396	0.71 333	0.66 394	0.96 456	0.36 241	0.19 340	0.16 365	0.14 97	0.12 124	0.15 179	0.16 237

AE-Stereo	0.36 179	0.21 197	0.47 239	0.49 429	0.31 390	0.50 278	0.34 256	0.72 255	0.73 280	0.34 103	0.55 189	0.52 227	0.28 131	0.48 142	0.31 190	0.13 61	0.13 274	0.18 265	0.16 252	0.15 179	0.14 161

ff7	0.30 114	0.22 230	0.42 181	0.37 130	0.26 257	0.31 126	0.34 256	0.66 198	0.35 83	0.39 133	0.33 87	0.31 90	0.28 131	0.61 237	0.26 97	0.14 93	0.11 127	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237

IGEVStereo-DCA	0.30 114	0.24 285	0.42 181	0.36 111	0.27 299	0.38 201	0.34 256	0.66 198	0.35 83	0.39 133	0.31 77	0.35 122	0.27 115	0.62 259	0.25 76	0.16 214	0.12 198	0.16 168	0.12 124	0.14 131	0.16 237

ffff	0.30 114	0.22 230	0.42 181	0.37 130	0.26 257	0.31 126	0.34 256	0.66 198	0.35 83	0.39 133	0.33 87	0.31 90	0.28 131	0.61 237	0.26 97	0.14 93	0.11 127	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237

11t	0.30 114	0.22 230	0.42 181	0.37 130	0.26 257	0.31 126	0.34 256	0.66 198	0.35 83	0.39 133	0.33 87	0.31 90	0.28 131	0.61 237	0.26 97	0.14 93	0.11 127	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237

LoS_RVC	0.28 96	0.17 58	0.29 34	0.33 53	0.32 415	0.43 245	0.34 256	0.42 65	0.34 75	0.33 91	0.51 165	0.29 76	0.38 234	0.37 54	0.28 141	0.11 26	0.10 50	0.11 1	0.08 1	0.11 18	0.26 438

CASS	0.46 301	0.28 383	0.45 214	0.48 418	0.22 119	0.63 363	0.34 256	0.99 374	0.66 242	0.76 319	0.86 317	0.61 280	0.58 348	0.58 210	0.44 322	0.29 487	0.16 365	0.22 395	0.18 339	0.23 406	0.28 459
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ccc-4	0.30 114	0.22 230	0.42 181	0.37 130	0.26 257	0.31 126	0.34 256	0.66 198	0.35 83	0.39 133	0.33 87	0.31 90	0.28 131	0.61 237	0.26 97	0.14 93	0.11 127	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237

BUS	0.47 312	0.26 351	0.47 239	0.46 390	0.29 349	0.78 430	0.34 256	0.99 374	0.80 318	0.77 326	0.80 286	0.64 298	0.54 321	0.66 300	0.56 390	0.21 377	0.15 338	0.22 395	0.19 367	0.18 295	0.19 322

NINENet	0.52 378	0.30 412	0.55 327	0.46 390	0.33 427	0.78 430	0.34 256	1.18 453	0.91 394	0.84 366	0.97 373	0.64 298	0.54 321	0.74 355	0.56 390	0.23 426	0.20 447	0.25 445	0.18 339	0.22 386	0.22 390

Sa-1000	0.49 336	0.25 316	0.45 214	0.46 390	0.25 220	0.64 373	0.34 256	0.85 320	0.95 419	0.85 379	1.51 527	0.55 237	0.44 274	0.94 448	0.31 190	0.16 214	0.12 198	0.21 380	0.20 390	0.15 179	0.14 161

test_4	0.37 198	0.19 121	0.34 79	0.45 365	0.26 257	0.20 11	0.34 256	0.58 146	0.42 141	0.60 216	1.45 520	0.43 183	0.26 104	0.67 310	0.29 159	0.12 35	0.10 50	0.17 214	0.19 367	0.15 179	0.12 74

UDGNet	0.50 350	0.82 555	0.56 340	0.51 452	0.32 415	0.41 230	0.34 256	0.71 244	0.93 406	0.65 249	0.60 204	0.58 264	0.44 274	0.65 288	0.43 313	0.33 510	0.15 338	0.67 569	0.20 390	0.49 542	0.23 414

IPLGR_C	0.42 266	0.23 263	0.71 414	0.46 390	0.33 427	0.51 283	0.34 256	0.69 225	0.69 257	0.84 366	0.92 351	0.46 200	0.33 192	0.53 175	0.53 380	0.17 260	0.12 198	0.16 168	0.14 191	0.13 86	0.16 237

PSM-softLoss	0.40 244	0.21 197	0.53 310	0.42 283	0.26 257	0.29 99	0.34 256	0.70 237	0.49 180	0.63 233	0.82 296	0.59 274	0.33 192	0.75 363	0.43 313	0.20 361	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.17 263	0.22 390

KMStereo	0.40 244	0.21 197	0.53 310	0.42 283	0.26 257	0.29 99	0.34 256	0.70 237	0.49 180	0.63 233	0.82 296	0.59 274	0.33 192	0.75 363	0.43 313	0.20 361	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.17 263	0.22 390

DMCA	0.47 312	0.27 368	0.59 359	0.39 176	0.29 349	0.53 297	0.34 256	0.98 370	0.70 261	0.78 337	0.83 301	0.79 384	0.55 325	0.54 183	0.57 396	0.21 377	0.16 365	0.21 380	0.16 252	0.19 330	0.22 390

FADNet_RVC	0.58 425	0.39 465	1.26 523	0.45 365	0.32 415	0.55 311	0.34 256	1.12 426	0.90 388	0.68 274	0.90 337	0.61 280	0.71 423	1.03 481	0.80 458	0.21 377	0.18 416	0.27 473	0.23 448	0.33 486	0.30 471

DFGA-Net	0.47 312	0.31 421	0.93 483	0.43 325	0.33 427	0.56 318	0.35 279	0.81 308	0.89 383	0.70 283	0.76 257	0.48 210	0.43 267	0.78 389	0.64 421	0.16 214	0.14 313	0.19 299	0.19 367	0.20 347	0.19 322

fffft	0.26 73	0.18 85	0.39 147	0.37 130	0.23 150	0.29 99	0.35 279	0.46 85	0.26 30	0.37 115	0.23 25	0.27 67	0.22 62	0.55 184	0.28 141	0.12 35	0.09 18	0.16 168	0.13 160	0.13 86	0.13 122
1: 1. 1
DDVS	0.53 385	0.32 424	0.63 375	0.42 283	0.31 390	0.71 408	0.35 279	0.95 361	0.69 257	0.86 389	0.90 337	1.11 486	0.46 288	0.90 436	0.67 426	0.23 426	0.17 398	0.22 395	0.18 339	0.25 430	0.28 459

rvit_stereo_0083	0.34 161	0.25 316	0.53 310	0.45 365	0.28 325	0.35 173	0.35 279	0.47 95	0.64 232	0.38 124	0.47 147	0.42 173	0.37 226	0.41 83	0.39 275	0.22 399	0.20 447	0.20 336	0.17 308	0.21 360	0.15 204

ITSA-stereo	0.54 390	0.29 397	0.55 327	0.41 245	0.23 150	0.59 343	0.35 279	1.31 507	1.25 516	0.82 352	0.80 286	0.72 348	0.58 348	0.89 428	0.72 440	0.22 399	0.18 416	0.23 416	0.22 432	0.22 386	0.29 466

rvit_stereo_0075_2	0.48 322	0.38 460	0.74 431	0.54 492	0.46 516	0.43 245	0.35 279	0.85 320	0.68 250	0.56 206	0.73 240	0.59 274	0.47 293	0.64 278	0.47 343	0.33 510	0.23 476	0.35 517	0.26 487	0.32 481	0.26 438

CFNet_ucs	0.51 364	0.25 316	0.58 351	0.39 176	0.31 390	0.59 343	0.35 279	1.04 391	0.95 419	0.89 411	1.19 466	0.80 388	0.49 303	0.66 300	0.45 328	0.21 377	0.16 365	0.26 464	0.18 339	0.27 450	0.23 414

anonymousdsp	0.30 114	0.22 230	0.41 168	0.38 150	0.26 257	0.31 126	0.35 279	0.68 215	0.36 90	0.40 145	0.33 87	0.32 98	0.28 131	0.62 259	0.26 97	0.14 93	0.10 50	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237

IGEV-Stereo	0.30 114	0.22 230	0.41 168	0.38 150	0.26 257	0.30 110	0.35 279	0.68 215	0.36 90	0.40 145	0.33 87	0.32 98	0.28 131	0.62 259	0.26 97	0.14 93	0.10 50	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
cross-raft	0.34 161	0.20 161	0.38 138	0.45 365	0.24 190	0.32 144	0.35 279	0.77 292	0.42 141	0.62 226	0.77 261	0.58 264	0.27 115	0.46 121	0.31 190	0.12 35	0.10 50	0.15 141	0.13 160	0.15 179	0.12 74

raft+_RVC	0.38 216	0.20 161	0.38 138	0.39 176	0.27 299	0.44 255	0.35 279	0.81 308	0.90 388	0.52 191	0.78 270	0.50 218	0.29 152	0.56 194	0.41 304	0.15 164	0.12 198	0.17 214	0.15 221	0.14 131	0.13 122

GMStereo	0.40 244	0.38 460	0.61 365	0.41 245	0.27 299	0.47 270	0.35 279	0.62 170	1.04 458	0.57 209	0.54 183	0.38 141	0.36 218	0.56 194	0.41 304	0.20 361	0.13 274	0.16 168	0.17 308	0.24 419	0.20 353
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet	0.53 385	0.30 412	0.53 310	0.42 283	0.28 325	0.73 416	0.35 279	1.21 467	1.01 445	0.74 309	1.07 422	0.85 396	0.60 360	0.83 409	0.58 403	0.19 340	0.15 338	0.23 416	0.23 448	0.21 360	0.17 283

DStereoRT	0.77 483	0.21 197	0.72 421	0.52 469	0.34 439	1.07 506	0.36 292	0.86 324	0.80 318	0.81 349	1.07 422	0.54 234	0.73 439	0.78 389	0.53 380	0.17 260	0.14 313	3.96 617	1.38 606	0.20 347	0.16 237

gasm-f	0.25 60	0.17 58	0.30 42	0.35 80	0.26 257	0.25 55	0.36 292	0.46 85	0.30 49	0.27 53	0.35 102	0.24 52	0.30 171	0.37 54	0.24 63	0.18 300	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.15 179	0.13 122

test_sample1	0.44 285	0.24 285	0.52 302	0.35 80	0.23 150	0.59 343	0.36 292	1.05 398	0.57 212	0.66 255	0.78 270	0.70 330	0.71 423	0.62 259	0.51 364	0.18 300	0.15 338	0.17 214	0.16 252	0.18 295	0.18 310

anonymousa	0.51 364	0.21 197	0.47 239	0.39 176	0.25 220	0.89 468	0.36 292	0.78 296	0.63 228	0.88 404	1.54 529	1.09 482	0.67 403	0.53 175	0.46 332	0.17 260	0.14 313	0.19 299	0.21 411	0.16 236	0.16 237

SA	0.45 294	0.26 351	0.50 272	0.47 410	0.24 190	0.46 266	0.36 292	0.79 303	1.00 443	0.61 221	1.04 409	0.50 218	0.50 306	0.98 465	0.33 208	0.16 214	0.13 274	0.21 380	0.19 367	0.15 179	0.14 161

test_3	0.37 198	0.19 121	0.50 272	0.45 365	0.24 190	0.47 270	0.36 292	0.69 225	0.84 348	0.66 255	0.46 141	0.68 326	0.25 85	0.45 113	0.32 197	0.12 35	0.10 50	0.18 265	0.16 252	0.15 179	0.12 74

GANet-ADL	0.44 285	0.27 368	0.48 252	0.44 350	0.30 375	0.54 305	0.36 292	0.94 358	0.88 378	0.64 243	0.72 238	0.68 326	0.44 274	0.55 184	0.44 322	0.22 399	0.15 338	0.15 141	0.13 160	0.18 295	0.21 371

KYRaft	0.48 322	0.21 197	0.41 168	0.45 365	0.23 150	0.43 245	0.36 292	0.68 215	0.45 160	0.94 439	1.72 542	0.78 377	0.40 254	0.65 288	0.32 197	0.16 214	0.11 127	0.18 265	0.22 432	0.17 263	0.76 572

test-1	0.37 198	0.20 161	0.76 436	0.47 410	0.27 299	0.44 255	0.36 292	0.63 178	0.65 238	0.49 185	0.67 229	0.54 234	0.35 208	0.42 92	0.30 176	0.14 93	0.12 198	0.16 168	0.14 191	0.15 179	0.18 310

LMCR-Stereo	0.55 399	0.33 432	0.57 349	0.60 521	0.30 375	0.80 442	0.36 292	1.30 505	0.79 309	0.90 419	1.04 409	0.57 248	0.64 384	0.87 420	0.73 443	0.20 361	0.15 338	0.19 299	0.14 191	0.25 430	0.18 310

xxxx	1.07 528	0.23 263	0.53 310	0.38 150	0.22 119	0.83 454	0.36 292	1.41 531	0.95 419	0.75 313	0.99 385	0.97 438	0.64 384	0.70 334	11.37 612	0.20 361	0.17 398	0.18 265	0.17 308	0.19 330	0.20 353

EAI-Stereo	0.36 179	0.21 197	0.46 227	0.40 216	0.22 119	0.33 156	0.36 292	1.22 475	0.32 61	0.52 191	0.75 254	0.35 122	0.28 131	0.65 288	0.30 176	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.14 191	0.14 131	0.13 122

SFCPSM	0.48 322	0.22 230	0.59 359	0.41 245	0.27 299	0.85 460	0.36 292	1.39 525	0.79 309	0.81 349	0.85 313	0.54 234	0.50 306	0.60 231	0.39 275	0.18 300	0.14 313	0.18 265	0.20 390	0.17 263	0.16 237

BEATNet_4x	0.49 336	0.35 441	0.72 421	0.38 150	0.20 76	0.65 380	0.36 292	1.08 412	0.78 302	0.78 337	0.88 328	0.73 353	0.64 384	0.71 344	0.60 406	0.16 214	0.12 198	0.16 168	0.15 221	0.24 419	0.18 310

AdaStereo	0.52 378	0.34 437	0.53 310	0.49 429	0.25 220	0.71 408	0.36 292	1.24 480	0.91 394	0.77 326	0.98 377	0.75 362	0.50 306	0.71 344	0.51 364	0.27 466	0.13 274	0.28 484	0.18 339	0.23 406	0.18 310
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.
2w_stereo	0.23 42	0.19 121	0.33 67	0.33 53	0.17 15	0.28 87	0.37 307	0.40 54	0.36 90	0.33 91	0.33 87	0.17 4	0.21 50	0.30 9	0.23 45	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 47	0.11 36

PAM	0.50 350	0.21 197	0.75 434	0.41 245	0.26 257	1.11 515	0.37 307	1.10 419	0.39 111	0.75 313	0.46 141	1.92 563	0.61 366	0.62 259	0.28 141	0.16 214	0.10 50	0.16 168	0.14 191	0.14 131	0.15 204

rvit_stereo_0081	0.33 146	0.25 316	0.49 261	0.43 325	0.26 257	0.31 126	0.37 307	0.45 78	0.56 205	0.37 115	0.40 122	0.39 152	0.38 234	0.44 105	0.35 230	0.22 399	0.16 365	0.19 299	0.16 252	0.20 347	0.14 161

rvit_stereo_0082	0.33 146	0.25 316	0.49 261	0.43 325	0.26 257	0.31 126	0.37 307	0.45 78	0.56 205	0.37 115	0.40 122	0.39 152	0.38 234	0.44 105	0.35 230	0.22 399	0.16 365	0.19 299	0.16 252	0.20 347	0.14 161

test_sample4	0.49 336	0.27 368	0.55 327	0.36 111	0.23 150	0.70 403	0.37 307	1.22 475	0.86 360	0.82 352	0.86 317	0.62 287	0.58 348	0.71 344	0.49 356	0.21 377	0.16 365	0.21 380	0.20 390	0.22 386	0.21 371

test_sample3	0.49 336	0.27 368	0.55 327	0.36 111	0.23 150	0.70 403	0.37 307	1.21 467	0.87 367	0.79 342	0.84 304	0.66 316	0.53 314	0.70 334	0.50 360	0.21 377	0.16 365	0.20 336	0.19 367	0.21 360	0.21 371

ACVNet-DCA	0.36 179	0.25 316	0.35 95	0.42 283	0.23 150	0.53 297	0.37 307	0.91 342	0.59 217	0.42 155	0.50 157	0.34 113	0.47 293	0.61 237	0.26 97	0.17 260	0.11 127	0.19 299	0.13 160	0.18 295	0.19 322

xx1	0.40 244	0.25 316	0.35 95	0.42 283	0.23 150	0.53 297	0.37 307	0.71 244	1.17 501	0.42 155	0.50 157	0.65 304	0.56 332	0.61 237	0.26 97	0.17 260	0.11 127	0.20 336	0.19 367	0.18 295	0.19 322

1test111	0.37 198	0.25 316	0.35 95	0.42 283	0.23 150	0.53 297	0.37 307	0.91 342	0.59 217	0.42 155	0.50 157	0.34 113	0.47 293	0.59 218	0.48 347	0.17 260	0.11 127	0.19 299	0.13 160	0.18 295	0.19 322

cc1	0.38 216	0.25 316	0.35 95	0.42 283	0.23 150	0.53 297	0.37 307	0.71 244	1.17 501	0.42 155	0.50 157	0.34 113	0.47 293	0.61 237	0.26 97	0.17 260	0.11 127	0.19 299	0.13 160	0.16 236	0.17 283

tt1	0.37 198	0.25 316	0.35 95	0.43 325	0.23 150	0.52 291	0.37 307	0.72 255	1.13 489	0.42 155	0.46 141	0.35 122	0.44 274	0.61 237	0.26 97	0.17 260	0.11 127	0.19 299	0.13 160	0.16 236	0.17 283

dad	0.61 440	0.53 512	0.72 421	0.44 350	0.31 390	0.64 373	0.37 307	0.85 320	1.28 523	1.05 488	1.17 461	1.18 500	0.61 366	0.70 334	0.54 386	0.36 527	0.23 476	0.37 527	0.21 411	0.31 473	0.23 414

AnonymousM	0.42 266	0.86 561	0.31 50	0.35 80	0.23 150	0.30 110	0.37 307	0.56 137	0.44 155	0.72 295	0.50 157	0.47 205	0.29 152	0.42 92	0.35 230	0.16 214	0.12 198	1.51 586	0.32 521	0.12 47	0.11 36

GES	0.46 301	0.25 316	0.62 371	0.41 245	0.30 375	0.62 357	0.37 307	1.06 403	0.70 261	0.75 313	0.83 301	0.47 205	0.52 313	0.69 326	0.46 332	0.23 426	0.17 398	0.17 214	0.16 252	0.18 295	0.24 425

222	1.25 549	0.23 263	0.53 310	0.38 150	0.23 150	0.78 430	0.37 307	1.41 531	0.93 406	0.97 459	1.13 444	0.74 357	0.71 423	0.74 355	14.86 616	0.20 361	0.16 365	0.17 214	0.16 252	0.18 295	0.20 353

CFNet-ft	0.50 350	0.25 316	0.39 147	0.41 245	0.26 257	0.66 387	0.37 307	0.91 342	0.87 367	0.67 264	1.00 389	1.05 466	0.70 418	0.68 319	0.57 396	0.23 426	0.16 365	0.24 432	0.21 411	0.24 419	0.19 322

CFNet_RVC	0.50 350	0.25 316	0.39 147	0.41 245	0.26 257	0.66 387	0.37 307	0.91 342	0.87 367	0.67 264	1.00 389	1.05 466	0.70 418	0.68 319	0.57 396	0.23 426	0.16 365	0.24 432	0.21 411	0.24 419	0.19 322

iResNetv2_ROB	0.55 399	0.29 397	0.86 469	0.39 176	0.25 220	0.67 396	0.37 307	1.21 467	1.02 450	1.02 475	1.10 431	0.89 415	0.79 465	0.74 355	0.43 313	0.19 340	0.13 274	0.15 141	0.11 94	0.19 330	0.16 237

xyz-stereo	4.31 601	0.17 58	61.72 636	0.35 80	0.16 5	13.86 616	0.38 325	0.61 164	0.69 257	1.05 488	3.09 584	0.77 374	0.88 495	1.24 510	0.46 332	0.13 61	0.10 50	0.16 168	0.12 124	0.13 86	0.11 36

AIO_test	0.24 51	0.17 58	0.33 67	0.35 80	0.21 97	0.31 126	0.38 325	0.45 78	0.26 30	0.26 43	0.28 54	0.32 98	0.21 50	0.40 77	0.26 97	0.13 61	0.10 50	0.13 63	0.11 94	0.13 86	0.11 36

AIO-test2	0.40 244	0.21 197	0.44 206	0.48 418	0.26 257	0.44 255	0.38 325	0.79 303	1.28 523	0.37 115	0.87 324	0.38 141	0.30 171	0.50 157	0.28 141	0.16 214	0.13 274	0.21 380	0.24 463	0.15 179	0.15 204

test_sample5	0.50 350	0.28 383	0.55 327	0.37 130	0.23 150	0.65 380	0.38 325	1.19 457	0.86 360	0.81 349	0.97 373	0.64 298	0.60 360	0.72 349	0.48 347	0.22 399	0.16 365	0.22 395	0.21 411	0.23 406	0.22 390

CoDeX	0.48 322	0.21 197	0.53 310	0.43 325	0.25 220	0.74 422	0.38 325	1.36 523	0.82 341	0.84 366	0.96 364	0.63 292	0.57 344	0.63 270	0.40 298	0.17 260	0.13 274	0.17 214	0.15 221	0.16 236	0.15 204

mmm	0.47 312	0.28 383	0.51 281	0.39 176	0.25 220	0.61 351	0.38 325	1.00 380	0.60 224	0.77 326	1.07 422	0.65 304	0.53 314	0.61 237	0.49 356	0.18 300	0.15 338	0.23 416	0.20 390	0.21 360	0.20 353

DualNet	0.51 364	0.28 383	0.55 327	0.37 130	0.23 150	0.65 380	0.38 325	1.19 457	0.86 360	0.84 366	1.06 418	0.64 298	0.60 360	0.72 349	0.48 347	0.22 399	0.16 365	0.22 395	0.21 411	0.23 406	0.22 390

StereoVision	0.43 279	0.29 397	0.54 323	0.50 440	0.28 325	0.37 195	0.38 325	0.75 283	0.63 228	0.46 172	1.11 435	0.53 232	0.38 234	0.57 205	0.34 221	0.21 377	0.24 485	0.25 445	0.24 463	0.26 440	0.17 283

CAS	0.37 198	0.13 1	0.27 17	1.34 582	0.31 390	0.46 266	0.38 325	0.50 101	0.48 177	0.35 106	0.52 172	0.24 52	0.19 27	0.30 9	0.28 141	1.03 585	0.08 1	0.12 30	0.08 1	0.12 47	0.28 459

IER	0.48 322	0.25 316	0.60 364	0.38 150	0.28 325	0.67 396	0.38 325	0.82 314	0.68 250	0.88 404	0.95 360	0.74 357	0.79 465	0.62 259	0.46 332	0.17 260	0.14 313	0.17 214	0.17 308	0.17 263	0.16 237

dd	0.44 285	0.40 474	0.62 371	0.44 350	0.26 257	0.51 283	0.38 325	0.72 255	1.07 472	0.60 216	0.66 221	0.43 183	0.40 254	0.68 319	0.53 380	0.24 437	0.15 338	0.21 380	0.16 252	0.24 419	0.19 322

AACVNet	0.52 378	0.25 316	0.56 340	0.48 418	0.29 349	0.55 311	0.38 325	0.96 366	0.59 217	0.83 360	1.03 406	1.03 456	0.77 463	0.91 439	0.58 403	0.22 399	0.18 416	0.24 432	0.18 339	0.24 419	0.22 390

PSMNet-ADL	0.50 350	0.28 383	0.43 200	0.49 429	0.31 390	0.70 403	0.38 325	0.94 358	0.81 328	0.62 226	0.80 286	0.91 424	0.62 371	0.76 374	0.68 431	0.24 437	0.18 416	0.19 299	0.20 390	0.22 386	0.22 390

TestStereo	0.39 229	0.32 424	0.42 181	0.45 365	0.20 76	0.41 230	0.38 325	0.69 225	0.66 242	0.56 206	0.78 270	0.48 210	0.43 267	0.59 218	0.37 250	0.18 300	0.13 274	0.20 336	0.15 221	0.23 406	0.14 161

pcwnet_v2	0.60 436	0.29 397	0.89 479	0.46 390	0.36 454	0.62 357	0.38 325	1.33 516	1.24 514	1.02 475	1.27 482	0.71 333	0.59 354	0.71 344	0.51 364	0.28 477	0.21 457	0.24 432	0.23 448	0.29 461	0.30 471

RALCasStereoNet	0.37 198	0.23 263	0.41 168	0.44 350	0.28 325	0.36 183	0.38 325	0.66 198	0.67 248	0.51 188	0.74 252	0.51 223	0.29 152	0.64 278	0.38 265	0.17 260	0.14 313	0.15 141	0.13 160	0.17 263	0.17 283

cf-r	0.49 336	0.24 285	0.49 261	0.40 216	0.23 150	0.58 333	0.38 325	0.92 351	0.87 367	0.77 326	1.06 418	0.98 440	0.67 403	0.59 218	0.61 412	0.21 377	0.14 313	0.17 214	0.19 367	0.15 179	0.16 237

DMCA-RVC	0.54 390	0.32 424	0.83 455	0.51 452	0.32 415	0.59 343	0.38 325	0.89 336	0.70 261	0.95 444	0.88 328	0.90 418	0.69 413	0.75 363	0.63 419	0.23 426	0.18 416	0.31 503	0.24 463	0.27 450	0.21 371

HUF	0.25 60	0.17 58	0.38 138	0.33 53	0.19 50	0.25 55	0.39 343	0.53 118	0.36 90	0.26 43	0.23 25	0.33 106	0.27 115	0.36 51	0.25 76	0.14 93	0.11 127	0.13 63	0.10 56	0.12 47	0.12 74

test_sample6	0.51 364	0.27 368	0.55 327	0.38 150	0.23 150	0.64 373	0.39 343	1.18 453	0.88 378	0.84 366	1.06 418	0.66 316	0.61 366	0.75 363	0.52 369	0.23 426	0.17 398	0.22 395	0.22 432	0.24 419	0.23 414

DispNO	0.48 322	0.24 285	0.84 462	0.40 216	0.31 390	0.58 333	0.39 343	0.91 342	0.79 309	0.79 342	0.83 301	0.71 333	0.59 354	0.75 363	0.50 360	0.19 340	0.14 313	0.20 336	0.18 339	0.16 236	0.17 283

qqq	0.42 266	0.28 383	0.50 272	0.37 130	0.22 119	0.47 270	0.39 343	0.91 342	0.59 217	0.57 209	0.71 236	0.65 304	0.56 332	0.59 218	0.48 347	0.17 260	0.17 398	0.20 336	0.19 367	0.18 295	0.19 322

RAFT_CTSACE	0.46 301	0.20 161	0.48 252	0.46 390	0.27 299	0.34 167	0.39 343	0.62 170	0.74 286	0.78 337	1.44 516	0.86 400	0.38 234	1.09 489	0.27 119	0.13 61	0.13 274	0.18 265	0.16 252	0.16 236	0.12 74

GMOStereo	0.38 216	0.19 121	0.42 181	0.43 325	0.24 190	0.40 219	0.39 343	0.55 129	0.64 232	0.89 411	0.84 304	0.65 304	0.37 226	0.39 68	0.29 159	0.14 93	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.15 179	0.12 74

error version	0.38 216	0.19 121	0.42 181	0.43 325	0.24 190	0.40 219	0.39 343	0.55 129	0.64 232	0.89 411	0.84 304	0.65 304	0.37 226	0.39 68	0.29 159	0.14 93	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.15 179	0.12 74

test-v	0.38 216	0.19 121	0.42 181	0.43 325	0.24 190	0.40 219	0.39 343	0.55 129	0.64 232	0.89 411	0.84 304	0.65 304	0.37 226	0.39 68	0.29 159	0.14 93	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.15 179	0.12 74

DRaft	0.49 336	0.18 85	0.50 272	0.38 150	0.25 220	0.57 327	0.39 343	0.67 209	0.86 360	1.02 475	1.75 543	0.50 218	0.79 465	0.65 288	0.42 310	0.14 93	0.11 127	0.16 168	0.16 252	0.14 131	0.17 283

test-2	0.38 216	0.19 121	0.42 181	0.43 325	0.24 190	0.40 219	0.39 343	0.55 129	0.64 232	0.89 411	0.84 304	0.65 304	0.37 226	0.39 68	0.29 159	0.14 93	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.15 179	0.12 74

test_xeample	1.06 526	0.23 263	0.51 281	0.37 130	0.22 119	0.71 408	0.39 343	1.31 507	0.92 400	0.87 394	1.08 429	0.70 330	0.64 384	0.75 363	11.43 613	0.19 340	0.16 365	0.18 265	0.17 308	0.18 295	0.19 322

MMNet	0.57 413	0.26 351	0.67 393	0.45 365	0.35 447	1.04 500	0.39 343	0.93 353	0.98 436	0.96 456	0.97 373	0.86 400	0.80 470	0.83 409	0.80 458	0.16 214	0.15 338	0.19 299	0.19 367	0.20 347	0.17 283

PWC_ROB	0.92 508	0.57 529	1.64 559	0.53 480	0.33 427	0.93 474	0.39 343	1.42 536	1.51 552	1.66 559	2.57 573	1.18 500	1.11 531	1.50 544	1.54 547	0.26 455	0.18 416	0.28 484	0.20 390	0.30 469	0.32 484

NLCSM	0.35 168	0.21 197	0.36 114	0.44 350	0.29 349	0.53 297	0.40 356	0.54 124	0.51 192	0.47 175	0.37 110	0.33 106	0.34 199	0.75 363	0.42 310	0.16 214	0.17 398	0.17 214	0.16 252	0.17 263	0.17 283

coex_refinement	0.54 390	0.22 230	0.44 206	0.45 365	0.31 390	0.75 426	0.40 356	1.16 442	0.92 400	0.87 394	1.12 437	0.99 445	0.57 344	0.69 326	0.90 477	0.21 377	0.14 313	0.16 168	0.16 252	0.21 360	0.22 390

ffm	0.47 312	0.28 383	0.68 400	0.39 176	0.26 257	0.56 318	0.40 356	0.72 255	1.13 489	0.76 319	0.98 377	0.71 333	0.55 325	0.61 237	0.26 97	0.17 260	0.11 127	0.25 445	0.21 411	0.16 236	0.17 283

ff1	0.56 408	0.28 383	0.68 400	0.39 176	0.26 257	0.56 318	0.40 356	0.72 255	1.13 489	0.76 319	0.98 377	0.71 333	0.55 325	1.25 511	1.46 541	0.17 260	0.11 127	0.25 445	0.21 411	0.16 236	0.17 283

mmx	0.59 429	0.28 383	0.68 400	0.39 176	0.26 257	0.56 318	0.40 356	1.24 480	1.06 464	0.76 319	0.98 377	0.71 333	0.55 325	1.25 511	1.46 541	0.21 377	0.16 365	0.25 445	0.21 411	0.24 419	0.22 390

xxx	0.59 429	0.28 383	0.68 400	0.39 176	0.26 257	0.56 318	0.40 356	1.24 480	1.06 464	0.76 319	0.98 377	0.71 333	0.55 325	1.25 511	1.46 541	0.21 377	0.16 365	0.25 445	0.21 411	0.24 419	0.22 390

gwcnet-sp	0.50 350	0.25 316	0.84 462	0.41 245	0.27 299	0.79 436	0.40 356	0.93 353	0.85 354	0.95 444	0.79 275	0.65 304	0.63 376	0.69 326	0.52 369	0.18 300	0.17 398	0.18 265	0.18 339	0.18 295	0.19 322

scenet	0.50 350	0.25 316	0.84 462	0.41 245	0.27 299	0.79 436	0.40 356	0.93 353	0.85 354	0.95 444	0.79 275	0.65 304	0.63 376	0.69 326	0.52 369	0.18 300	0.17 398	0.18 265	0.18 339	0.18 295	0.19 322

DCRE	0.38 216	0.19 121	0.47 239	0.45 365	0.33 427	0.45 263	0.40 356	0.66 198	0.53 200	0.49 185	0.95 360	0.57 248	0.39 249	0.53 175	0.32 197	0.14 93	0.13 274	0.15 141	0.14 191	0.14 131	0.15 204

ssnet	0.50 350	0.25 316	0.84 462	0.41 245	0.27 299	0.79 436	0.40 356	0.93 353	0.85 354	0.95 444	0.79 275	0.65 304	0.63 376	0.69 326	0.52 369	0.18 300	0.17 398	0.18 265	0.18 339	0.18 295	0.19 322

TestStereo1	0.44 285	0.24 285	0.45 214	0.52 469	0.25 220	0.35 173	0.40 356	0.81 308	0.94 415	0.70 283	0.96 364	0.48 210	0.45 281	0.94 448	0.33 208	0.16 214	0.13 274	0.18 265	0.16 252	0.15 179	0.14 161

SA-5K	0.44 285	0.24 285	0.45 214	0.52 469	0.25 220	0.35 173	0.40 356	0.81 308	0.94 415	0.70 283	0.96 364	0.48 210	0.45 281	0.94 448	0.33 208	0.16 214	0.13 274	0.18 265	0.16 252	0.15 179	0.14 161

GwcNet-ADL	0.45 294	0.24 285	0.51 281	0.46 390	0.30 375	0.41 230	0.40 356	0.95 361	0.98 436	0.73 302	0.78 270	0.61 280	0.41 259	0.67 310	0.55 388	0.20 361	0.14 313	0.15 141	0.14 191	0.19 330	0.22 390

UNet	0.55 399	0.27 368	0.72 421	0.45 365	0.41 483	0.97 482	0.40 356	1.01 381	0.80 318	0.87 394	0.90 337	1.03 456	0.75 449	0.76 374	0.67 426	0.19 340	0.15 338	0.20 336	0.17 308	0.21 360	0.18 310

ACVNet	0.47 312	0.24 285	0.39 147	0.40 216	0.28 325	0.58 333	0.40 356	0.91 342	0.81 328	0.67 264	0.96 364	0.79 384	0.66 394	0.65 288	0.71 437	0.18 300	0.15 338	0.16 168	0.15 221	0.18 295	0.15 204

acv_ft	0.52 378	0.24 285	0.64 380	0.45 365	0.28 325	0.85 460	0.40 356	0.95 361	0.81 328	1.00 468	0.96 364	0.79 384	0.62 371	0.65 288	0.88 469	0.18 300	0.15 338	0.16 168	0.15 221	0.18 295	0.15 204

hitnet-ft	0.57 413	0.29 397	0.43 200	0.42 283	0.29 349	0.81 448	0.40 356	0.98 370	0.91 394	0.84 366	1.01 393	1.13 494	0.72 434	0.83 409	0.71 437	0.28 477	0.21 457	0.28 484	0.22 432	0.29 461	0.27 448

PSMNet-RSSM	0.50 350	0.24 285	0.41 168	0.43 325	0.26 257	0.51 283	0.40 356	1.16 442	0.79 309	0.75 313	1.07 422	0.87 406	0.69 413	0.66 300	0.52 369	0.24 437	0.16 365	0.23 416	0.26 487	0.20 347	0.20 353

FADNet-RVC	0.62 446	0.56 527	1.29 528	0.47 410	0.39 473	0.63 363	0.40 356	1.16 442	0.91 394	0.71 294	0.86 317	1.04 461	0.55 325	0.99 470	0.78 450	0.27 466	0.26 502	0.28 484	0.29 507	0.32 481	0.31 480

RASNet	0.57 413	0.24 285	0.61 365	0.39 176	0.23 150	0.71 408	0.40 356	1.02 384	0.93 406	0.77 326	1.05 412	1.05 466	0.98 515	0.99 470	1.03 505	0.16 214	0.14 313	0.14 97	0.17 308	0.15 179	0.14 161

HSM-Net_RVC	0.55 399	0.23 263	0.37 128	0.38 150	0.22 119	0.86 462	0.40 356	1.31 507	0.93 406	0.92 429	1.15 451	1.26 506	0.71 423	0.75 363	0.53 380	0.17 260	0.14 313	0.16 168	0.15 221	0.17 263	0.17 283
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
3w_stereo	0.25 60	0.20 161	0.40 159	0.33 53	0.17 15	0.32 144	0.41 377	0.42 65	0.39 111	0.33 91	0.28 54	0.16 2	0.29 152	0.35 44	0.22 27	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 47	0.12 74

1w_stereo	0.25 60	0.15 23	0.31 50	0.35 80	0.18 29	0.32 144	0.41 377	0.41 60	0.44 155	0.32 87	0.39 118	0.17 4	0.27 115	0.46 121	0.24 63	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

MM-Stereo_test2	0.30 114	0.18 85	0.41 168	0.41 245	0.25 220	0.41 230	0.41 377	0.65 191	0.43 150	0.38 124	0.36 105	0.31 90	0.26 104	0.55 184	0.25 76	0.12 35	0.11 127	0.15 141	0.12 124	0.15 179	0.12 74

castereo	0.29 104	0.17 58	0.34 79	0.36 111	0.21 97	0.40 219	0.41 377	0.52 112	0.67 248	0.27 53	0.41 125	0.37 134	0.36 218	0.34 39	0.25 76	0.13 61	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.12 47	0.10 3

rvit_0105_6	0.40 244	0.28 383	0.68 400	0.51 452	0.30 375	0.39 211	0.41 377	0.53 118	0.68 250	0.41 150	0.45 136	0.50 218	0.45 281	0.55 184	0.37 250	0.28 477	0.26 502	0.24 432	0.22 432	0.22 386	0.17 283

ACV-stereo	0.63 449	0.37 452	1.03 502	0.44 350	0.31 390	1.27 534	0.41 377	0.78 296	0.84 348	0.65 249	0.76 257	2.07 568	1.00 516	0.84 413	0.68 431	0.22 399	0.17 398	0.19 299	0.18 339	0.22 386	0.23 414

GANet-RSSM	0.49 336	0.22 230	0.42 181	0.39 176	0.26 257	0.58 333	0.41 377	1.12 426	0.82 341	0.73 302	1.02 396	0.88 410	0.75 449	0.67 310	0.48 347	0.22 399	0.16 365	0.18 265	0.19 367	0.18 295	0.18 310

GwcNet-RSSM	0.51 364	0.25 316	0.51 281	0.41 245	0.24 190	0.56 318	0.41 377	0.97 368	0.96 426	0.75 313	1.17 461	0.89 415	0.66 394	0.66 300	0.74 444	0.22 399	0.15 338	0.19 299	0.21 411	0.17 263	0.16 237

FADNet	0.63 449	0.53 512	1.20 518	0.46 390	0.44 501	0.66 387	0.41 377	1.24 480	1.07 472	0.70 283	0.84 304	0.98 440	0.65 392	0.87 420	0.54 386	0.29 487	0.30 523	0.27 473	0.30 508	0.48 538	0.36 507

DANet	0.74 473	0.47 504	0.98 496	0.60 521	0.41 483	0.92 473	0.41 377	1.02 384	0.87 367	1.22 525	1.22 470	1.33 520	0.88 495	1.26 514	1.37 536	0.27 466	0.24 485	0.31 503	0.25 476	0.37 511	0.36 507
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
StereoDRNet-Refined	0.61 440	0.33 432	0.63 375	0.47 410	0.31 390	0.94 477	0.41 377	1.04 391	0.97 431	1.15 516	1.13 444	1.00 448	0.74 446	0.93 445	0.93 484	0.18 300	0.13 274	0.22 395	0.21 411	0.20 347	0.21 371
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
G2L-ROB	0.49 336	0.20 161	0.48 252	0.36 111	0.22 119	0.58 333	0.42 388	1.19 457	0.74 286	0.86 389	0.76 257	1.08 476	0.59 354	0.81 401	0.60 406	0.17 260	0.12 198	0.15 141	0.12 124	0.17 263	0.20 353

ProNet	0.30 114	0.22 230	0.41 168	0.36 111	0.25 220	0.33 156	0.42 388	0.62 170	0.41 134	0.33 91	0.31 77	0.32 98	0.28 131	0.60 231	0.28 141	0.13 61	0.11 127	0.16 168	0.13 160	0.13 86	0.14 161

test_5	0.44 285	0.25 316	0.48 252	0.53 480	0.28 325	0.28 87	0.42 388	0.77 292	0.87 367	0.63 233	0.91 345	0.73 353	0.53 314	0.82 407	0.36 241	0.14 93	0.11 127	0.18 265	0.18 339	0.18 295	0.16 237

psmg	0.50 350	0.26 351	0.47 239	0.42 283	0.29 349	0.82 451	0.42 388	1.07 407	0.80 318	0.95 444	0.94 356	0.76 369	0.59 354	0.66 300	0.48 347	0.21 377	0.16 365	0.20 336	0.20 390	0.19 330	0.19 322

Prome-Stereo	0.46 301	0.20 161	0.37 128	0.45 365	0.26 257	0.40 219	0.42 388	0.69 225	0.49 180	0.96 456	1.84 548	0.58 264	0.64 384	0.63 270	0.32 197	0.15 164	0.11 127	0.16 168	0.14 191	0.17 263	0.30 471

UCFNet_RVC	0.50 350	0.27 368	0.37 128	0.40 216	0.27 299	0.66 387	0.42 388	1.18 453	0.86 360	0.70 283	0.89 331	0.91 424	0.60 360	0.62 259	0.48 347	0.24 437	0.18 416	0.28 484	0.27 494	0.25 430	0.24 425

PWCDC_ROB	0.93 509	0.54 519	0.97 495	0.78 561	0.41 483	1.03 498	0.42 388	1.39 525	2.34 585	1.04 483	3.73 593	0.80 388	1.12 533	1.29 518	1.04 509	0.37 531	0.22 466	0.24 432	0.20 390	0.36 505	0.31 480

rvit_0105_5	0.44 285	0.32 424	0.79 443	0.51 452	0.29 349	0.44 255	0.43 395	0.62 170	0.76 295	0.51 188	0.52 172	0.61 280	0.53 314	0.58 210	0.38 265	0.28 477	0.25 493	0.25 445	0.24 463	0.22 386	0.20 353

test_sample2	0.45 294	0.24 285	0.49 261	0.34 59	0.21 97	0.60 349	0.43 395	1.01 381	0.73 280	0.67 264	0.80 286	0.70 330	0.64 384	0.65 288	0.41 304	0.19 340	0.15 338	0.18 265	0.16 252	0.19 330	0.19 322

DAS	0.54 390	0.26 351	0.66 388	0.49 429	0.31 390	0.61 351	0.43 395	0.89 336	1.01 445	0.95 444	1.16 456	0.71 333	0.85 483	0.89 428	0.47 343	0.18 300	0.14 313	0.18 265	0.15 221	0.22 386	0.19 322

SepStereo	0.54 390	0.26 351	0.66 388	0.49 429	0.31 390	0.61 351	0.43 395	0.89 336	1.01 445	0.95 444	1.16 456	0.71 333	0.85 483	0.97 463	0.47 343	0.18 300	0.14 313	0.18 265	0.15 221	0.22 386	0.19 322

ICVP	0.48 322	0.26 351	0.42 181	0.49 429	0.28 325	0.63 363	0.43 395	1.05 398	0.72 270	0.68 274	0.95 360	0.75 362	0.56 332	0.55 184	0.61 412	0.24 437	0.18 416	0.19 299	0.17 308	0.19 330	0.21 371
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC-Resample	0.58 425	0.35 441	1.34 535	0.50 440	0.34 439	0.73 416	0.43 395	1.09 415	0.96 426	0.83 360	0.87 324	0.76 369	0.66 394	0.77 381	0.52 369	0.19 340	0.18 416	0.26 464	0.27 494	0.28 459	0.29 466

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 399	0.33 432	0.71 414	0.46 390	0.31 390	0.66 387	0.43 395	1.07 407	0.89 383	0.93 432	0.91 345	0.98 440	0.61 366	0.76 374	0.64 421	0.22 399	0.18 416	0.22 395	0.22 432	0.22 386	0.24 425
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 399	0.37 452	0.67 393	0.42 283	0.31 390	0.50 278	0.43 395	1.22 475	0.73 280	0.86 389	1.05 412	0.85 396	0.58 348	0.90 436	0.56 390	0.29 487	0.23 476	0.22 395	0.22 432	0.26 440	0.26 438

MM-Stereo_test3	0.35 168	0.19 121	0.33 67	0.42 283	0.26 257	0.34 167	0.44 403	0.74 274	0.93 406	0.47 175	0.52 172	0.42 173	0.29 152	0.46 121	0.29 159	0.17 260	0.15 338	0.17 214	0.13 160	0.14 131	0.15 204

MM-Stereo_test1	0.34 161	0.19 121	0.37 128	0.42 283	0.23 150	0.35 173	0.44 403	0.62 170	0.56 205	0.61 221	0.51 165	0.38 141	0.36 218	0.65 288	0.27 119	0.15 164	0.13 274	0.17 214	0.14 191	0.15 179	0.13 122

rvit_0105_4	0.42 266	0.30 412	0.77 439	0.52 469	0.29 349	0.41 230	0.44 403	0.57 142	0.75 290	0.45 165	0.48 149	0.56 243	0.49 303	0.58 210	0.37 250	0.28 477	0.26 502	0.25 445	0.22 432	0.24 419	0.19 322

AASNet	0.55 399	0.27 368	0.62 371	0.51 452	0.32 415	0.73 416	0.44 403	1.55 551	0.88 378	0.88 404	0.94 356	0.64 298	0.63 376	0.62 259	0.84 464	0.23 426	0.20 447	0.20 336	0.16 252	0.22 386	0.20 353

GMM-Stereo	0.44 285	0.20 161	0.39 147	0.42 283	0.25 220	0.50 278	0.44 403	0.72 255	0.57 212	0.77 326	1.37 503	0.76 369	0.38 234	0.62 259	0.34 221	0.15 164	0.10 50	0.20 336	0.19 367	0.17 263	0.28 459

ac_64	0.54 390	0.24 285	0.58 351	0.46 390	0.28 325	0.79 436	0.44 403	1.11 421	0.63 228	0.94 439	0.85 313	1.06 470	0.70 418	0.76 374	0.72 440	0.22 399	0.18 416	0.20 336	0.19 367	0.18 295	0.16 237

HSM	0.53 385	0.25 316	0.46 227	0.40 216	0.25 220	0.74 422	0.44 403	1.29 503	0.78 302	0.82 352	0.92 351	1.21 502	0.75 449	0.90 436	0.48 347	0.18 300	0.14 313	0.17 214	0.14 191	0.17 263	0.18 310

RAFT+CT+SA	0.40 244	0.24 285	0.40 159	0.53 480	0.27 299	0.28 87	0.45 410	0.79 303	0.81 328	0.51 188	0.90 337	0.42 173	0.39 249	0.81 401	0.33 208	0.15 164	0.11 127	0.18 265	0.18 339	0.15 179	0.15 204

HGLStereo	0.58 425	0.30 412	0.65 385	0.51 452	0.38 465	0.78 430	0.45 410	1.07 407	0.82 341	0.89 411	1.16 456	0.88 410	0.91 502	0.80 396	0.74 444	0.21 377	0.21 457	0.20 336	0.18 339	0.19 330	0.22 390

STTStereo	0.57 413	0.39 465	0.87 474	0.45 365	0.32 415	0.62 357	0.45 410	1.01 381	0.87 367	1.01 471	0.91 345	0.95 433	0.58 348	0.77 381	0.66 423	0.25 450	0.24 485	0.27 473	0.33 527	0.25 430	0.26 438

rvit_stereo_0080	0.32 137	0.26 351	0.45 214	0.39 176	0.28 325	0.27 73	0.46 413	0.51 107	0.46 167	0.36 111	0.42 127	0.41 166	0.29 152	0.41 83	0.34 221	0.22 399	0.17 398	0.17 214	0.16 252	0.23 406	0.16 237

rvit_stereo_ft	0.35 168	0.26 351	0.54 323	0.53 480	0.32 415	0.33 156	0.46 413	0.52 112	0.52 194	0.35 106	0.41 125	0.41 166	0.34 199	0.49 151	0.36 241	0.22 399	0.14 313	0.19 299	0.18 339	0.19 330	0.15 204

1111x	0.64 451	0.23 263	0.61 365	0.39 176	0.21 97	0.68 400	0.46 413	1.32 513	1.03 454	0.76 319	1.02 396	0.95 433	0.72 434	1.13 493	2.15 571	0.18 300	0.18 416	0.18 265	0.19 367	0.20 347	0.19 322

whm_eth	0.32 137	0.26 351	0.45 214	0.39 176	0.28 325	0.27 73	0.46 413	0.51 107	0.46 167	0.36 111	0.42 127	0.41 166	0.29 152	0.41 83	0.34 221	0.22 399	0.17 398	0.17 214	0.16 252	0.23 406	0.16 237

BSDual-CNN	0.48 322	0.26 351	0.47 239	0.46 390	0.29 349	0.75 426	0.46 413	0.99 374	0.80 318	0.77 326	0.80 286	0.76 369	0.59 354	0.66 300	0.48 347	0.21 377	0.15 338	0.22 395	0.19 367	0.18 295	0.19 322

hknet	0.51 364	0.26 351	0.58 351	0.46 390	0.29 349	0.75 426	0.46 413	0.99 374	0.89 383	0.77 326	0.80 286	0.96 436	0.67 403	0.75 363	0.50 360	0.19 340	0.15 338	0.22 395	0.19 367	0.18 295	0.19 322

TransformOpticalFlow	0.46 301	0.21 197	0.49 261	0.42 283	0.24 190	0.36 183	0.46 413	1.04 391	0.84 348	0.67 264	1.14 448	0.73 353	0.56 332	0.78 389	0.33 208	0.15 164	0.10 50	0.17 214	0.15 221	0.14 131	0.15 204

ADLNet	0.57 413	0.29 397	0.58 351	0.46 390	0.35 447	0.80 442	0.46 413	1.14 435	0.88 378	1.03 478	0.98 377	0.92 430	0.66 394	0.71 344	0.83 463	0.22 399	0.16 365	0.22 395	0.22 432	0.22 386	0.23 414

G2L-Stereo	0.51 364	0.25 316	0.55 327	0.44 350	0.27 299	0.46 266	0.47 421	0.98 370	0.81 328	0.86 389	0.90 337	0.91 424	0.56 332	0.88 426	0.80 458	0.21 377	0.17 398	0.22 395	0.18 339	0.17 263	0.22 390

test_sample7	0.54 390	0.30 412	0.55 327	0.37 130	0.28 325	0.63 363	0.47 421	1.11 421	0.92 400	0.93 432	0.89 331	0.86 400	0.71 423	0.74 355	0.53 380	0.27 466	0.22 466	0.27 473	0.26 487	0.27 450	0.26 438

SACVNet	0.61 440	0.36 450	0.67 393	0.57 510	0.37 458	0.65 380	0.47 421	1.16 442	0.80 318	1.04 483	1.06 418	1.02 454	0.81 473	0.99 470	0.57 396	0.28 477	0.21 457	0.25 445	0.24 463	0.30 469	0.39 516

PSM-AAD	0.48 322	0.21 197	0.39 147	0.44 350	0.23 150	0.56 318	0.47 421	0.67 209	0.73 280	1.08 500	1.12 437	0.58 264	0.87 490	0.63 270	0.33 208	0.15 164	0.11 127	0.25 445	0.26 487	0.18 295	0.42 529

RAFT	0.46 301	0.23 263	0.52 302	0.48 418	0.27 299	0.55 311	0.47 421	0.68 215	0.60 224	0.83 360	0.82 296	1.00 448	0.56 332	0.76 374	0.37 250	0.18 300	0.16 365	0.22 395	0.20 390	0.16 236	0.14 161

AANet_RVC	0.59 429	0.35 441	0.68 400	0.47 410	0.28 325	0.57 327	0.47 421	1.04 391	1.28 523	0.87 394	1.33 494	0.86 400	0.63 376	1.16 499	0.89 471	0.19 340	0.13 274	0.15 141	0.14 191	0.18 295	0.20 353

iResNet	0.52 378	0.31 421	0.86 469	0.44 350	0.22 119	0.66 387	0.47 421	0.92 351	1.02 450	0.89 411	1.12 437	0.69 328	0.55 325	0.86 418	0.60 406	0.15 164	0.11 127	0.15 141	0.12 124	0.17 263	0.17 283

YMNet	0.68 457	0.40 474	1.01 498	0.53 480	0.46 516	1.04 500	0.48 428	1.06 403	0.81 328	1.21 521	1.31 490	1.11 486	0.73 439	0.89 428	0.96 491	0.27 466	0.31 531	0.25 445	0.25 476	0.25 430	0.24 425

YMNet_1	0.68 457	0.40 474	1.01 498	0.53 480	0.46 516	1.04 500	0.48 428	1.06 403	0.81 328	1.21 521	1.31 490	1.11 486	0.73 439	0.89 428	0.96 491	0.27 466	0.31 531	0.25 445	0.25 476	0.25 430	0.24 425

rvit_0105_3	0.48 322	0.35 441	0.85 468	0.56 504	0.31 390	0.48 275	0.48 428	0.65 191	0.81 328	0.66 255	0.59 201	0.66 316	0.56 332	0.66 300	0.41 304	0.30 494	0.27 509	0.29 492	0.28 501	0.21 360	0.21 371

MyStereo07	0.33 146	0.23 263	0.37 128	0.43 325	0.29 349	0.40 219	0.48 428	0.78 296	0.38 104	0.38 124	0.34 96	0.32 98	0.30 171	0.63 270	0.28 141	0.14 93	0.13 274	0.19 299	0.17 308	0.18 295	0.17 283

MyStereo06	0.40 244	0.22 230	0.65 385	0.42 283	0.29 349	0.43 245	0.48 428	1.05 398	0.43 150	0.64 243	0.54 183	0.78 377	0.27 115	0.53 175	0.31 190	0.14 93	0.13 274	0.18 265	0.17 308	0.17 263	0.17 283

MyStereo05	0.46 301	0.22 230	0.51 281	0.42 283	0.29 349	0.43 245	0.48 428	0.96 366	1.12 484	0.77 326	0.62 211	0.51 223	0.57 344	0.79 393	0.43 313	0.14 93	0.13 274	0.18 265	0.17 308	0.17 263	0.17 283

MyStereo04	0.45 294	0.23 263	0.52 302	0.43 325	0.29 349	0.40 219	0.48 428	1.02 384	1.12 484	0.62 226	0.58 199	0.55 237	0.56 332	0.77 381	0.45 328	0.14 93	0.13 274	0.19 299	0.17 308	0.18 295	0.17 283

LL-Strereo	0.58 425	0.29 397	0.83 455	0.48 418	0.35 447	0.39 211	0.48 428	1.04 391	0.99 439	0.87 394	0.79 275	1.08 476	1.15 538	1.35 531	0.51 364	0.18 300	0.15 338	0.22 395	0.19 367	0.17 263	0.21 371

GASNet	0.70 463	0.77 550	1.16 516	0.71 554	0.49 524	0.62 357	0.48 428	1.12 426	1.05 460	0.98 462	0.84 304	0.94 432	0.82 474	1.41 535	0.85 466	0.33 510	0.22 466	0.29 492	0.28 501	0.44 530	0.26 438

sAnonymous2	0.42 266	0.41 480	0.96 490	0.48 418	0.37 458	0.41 230	0.48 428	0.60 156	0.52 194	0.39 133	0.48 149	0.35 122	0.44 274	0.44 105	0.30 176	0.19 340	0.14 313	0.19 299	0.17 308	0.55 554	0.43 534

CroCo_RVC	0.42 266	0.41 480	0.96 490	0.48 418	0.37 458	0.41 230	0.48 428	0.60 156	0.52 194	0.39 133	0.48 149	0.35 122	0.44 274	0.44 105	0.30 176	0.19 340	0.14 313	0.19 299	0.17 308	0.55 554	0.43 534

UPFNet	0.55 399	0.26 351	0.59 359	0.46 390	0.38 465	0.83 454	0.48 428	1.03 390	0.80 318	0.92 429	0.91 345	0.85 396	0.67 403	0.87 420	0.78 450	0.20 361	0.21 457	0.20 336	0.20 390	0.20 347	0.15 204

NVstereo2D	0.62 446	0.32 424	0.82 451	0.50 440	0.44 501	0.88 465	0.48 428	1.12 426	1.17 501	0.67 264	0.90 337	0.90 418	0.69 413	1.02 479	0.69 433	0.33 510	0.16 365	0.29 492	0.20 390	0.43 527	0.46 545

DualNet (step1)	0.60 436	0.37 452	0.83 455	0.39 176	0.31 390	0.72 412	0.49 441	1.11 421	0.92 400	0.93 432	0.89 331	0.86 400	0.71 423	0.74 355	0.53 380	0.42 544	0.22 466	0.40 536	0.41 548	0.36 505	0.35 501

test_sample9	1.17 540	0.37 452	0.83 455	0.39 176	0.31 390	0.72 412	0.49 441	1.11 421	0.92 400	0.93 432	0.89 331	0.86 400	0.71 423	1.29 518	2.03 565	0.42 544	9.50 623	0.40 536	0.41 548	0.36 505	0.35 501

test_sample8	1.36 557	0.37 452	0.83 455	0.39 176	0.31 390	0.72 412	0.49 441	1.19 457	0.79 309	1.51 548	0.96 364	3.29 589	1.64 566	1.29 518	2.03 565	0.42 544	9.50 623	0.40 536	0.41 548	0.36 505	0.35 501

CSP-Net	0.57 413	0.29 397	0.55 327	0.42 283	0.29 349	1.20 530	0.49 441	1.29 503	0.75 290	0.98 462	0.97 373	0.88 410	0.69 413	0.85 416	0.66 423	0.27 466	0.18 416	0.17 214	0.17 308	0.18 295	0.19 322

STrans-v2	0.47 312	0.21 197	0.49 261	0.41 245	0.25 220	0.54 305	0.49 441	1.16 442	0.82 341	0.67 264	1.05 412	0.71 333	0.67 403	0.74 355	0.34 221	0.15 164	0.11 127	0.17 214	0.15 221	0.14 131	0.14 161

SuperB	1.00 522	0.41 480	4.03 590	0.45 365	0.32 415	0.99 489	0.49 441	1.09 415	2.09 578	1.10 508	1.10 431	0.74 357	0.83 476	1.13 493	1.75 553	0.20 361	0.15 338	0.17 214	0.15 221	2.50 602	0.27 448

fast-acv-ft	0.66 453	0.32 424	0.80 444	0.46 390	0.34 439	1.26 533	0.50 447	0.91 342	1.00 443	1.05 488	1.36 500	1.28 509	0.84 479	0.81 401	0.90 477	0.22 399	0.24 485	0.23 416	0.23 448	0.21 360	0.22 390

stereogan	0.83 494	0.33 432	0.89 479	0.61 526	0.51 531	1.80 567	0.50 447	1.41 531	1.39 539	1.05 488	1.47 523	1.56 551	1.04 523	1.32 528	0.87 468	0.29 487	0.29 518	0.29 492	0.25 476	0.39 517	0.40 521

SHD	0.98 519	0.54 519	1.30 531	0.63 533	0.50 529	1.14 519	0.50 447	1.80 576	2.20 579	1.66 559	1.39 505	1.47 539	1.21 540	1.40 532	1.80 554	0.32 503	0.27 509	0.32 509	0.34 529	0.41 521	0.44 539

SQANet	0.87 504	0.76 549	0.76 436	1.16 577	0.99 575	1.10 510	0.51 450	1.12 426	0.85 354	0.93 432	1.05 412	1.03 456	0.76 458	1.07 485	0.70 434	0.79 574	0.25 493	1.04 581	0.36 533	1.56 583	0.70 568

CRFU-Net	0.59 429	0.29 397	0.62 371	0.47 410	0.31 390	1.20 530	0.51 450	1.19 457	0.59 217	1.05 488	1.00 389	1.06 470	0.87 490	0.83 409	0.77 449	0.22 399	0.19 438	0.18 265	0.16 252	0.19 330	0.20 353

ADLNet2	0.57 413	0.26 351	0.71 414	0.48 418	0.31 390	0.83 454	0.51 450	1.10 419	0.99 439	0.85 379	0.99 385	0.99 445	0.70 418	0.79 393	0.78 450	0.21 377	0.17 398	0.18 265	0.18 339	0.22 386	0.22 390

IRAFT_RVC	0.43 279	0.20 161	0.52 302	0.45 365	0.24 190	0.26 59	0.51 450	0.76 287	0.78 302	0.77 326	0.80 286	0.73 353	0.50 306	0.74 355	0.39 275	0.18 300	0.10 50	0.21 380	0.17 308	0.17 263	0.15 204

delet	0.57 413	0.25 316	0.63 375	0.46 390	0.34 439	1.05 505	0.51 450	1.04 391	0.94 415	0.90 419	0.99 385	0.90 418	0.68 411	0.87 420	0.78 450	0.18 300	0.18 416	0.20 336	0.21 411	0.17 263	0.17 283

DLCB_ROB	0.60 436	0.29 397	0.53 310	0.50 440	0.33 427	0.76 429	0.51 450	1.02 384	0.94 415	1.07 499	1.16 456	1.21 502	0.73 439	0.98 465	0.75 446	0.21 377	0.20 447	0.22 395	0.23 448	0.22 386	0.20 353

FSD					0.46 516	0.48 275	0.52 456	0.54 124	0.49 180	0.48 182	0.48 149	0.50 218	0.48 297	0.51 166	0.49 356	0.45 549	0.43 569	0.47 549	0.46 555	0.46 534

UGAM	0.54 390	0.23 263	0.51 281	0.46 390	0.26 257	0.40 219	0.52 456	0.65 191	1.19 507	0.78 337	1.15 451	1.38 531	0.56 332	1.03 481	0.56 390	0.18 300	0.15 338	0.25 445	0.21 411	0.15 179	0.13 122

GwcNet	0.73 468	0.39 465	1.37 537	0.53 480	0.43 495	1.10 510	0.52 456	1.27 493	1.19 507	1.05 488	1.41 508	1.06 470	0.86 487	0.98 465	1.01 500	0.26 455	0.24 485	0.24 432	0.23 448	0.23 406	0.28 459

AF-Net	0.85 501	0.41 480	0.87 474	0.66 540	0.54 539	0.96 481	0.52 456	1.66 567	1.37 536	1.03 478	2.04 558	1.46 537	1.36 549	1.19 503	1.05 511	0.34 518	0.24 485	0.39 533	0.28 501	0.31 473	0.26 438

ADCRef	0.84 496	0.46 497	1.60 556	0.52 469	0.45 507	1.08 508	0.52 456	1.13 433	1.03 454	1.22 525	1.43 515	0.87 406	0.93 506	0.91 439	3.35 588	0.19 340	0.16 365	0.23 416	0.23 448	0.23 406	0.22 390

PSMNet-RUCA	0.78 484	0.78 553	1.23 521	1.01 571	0.91 567	0.68 400	0.53 461	1.16 442	1.06 464	0.79 342	1.10 431	0.82 392	0.72 434	0.94 448	0.70 434	0.55 566	0.27 509	0.76 572	0.46 555	0.70 564	0.49 551

Anonymous_2	0.84 496	0.45 492	0.66 388	0.41 245	0.45 507	0.82 451	0.53 461	0.81 308	0.81 328	0.73 302	0.61 207	0.91 424	0.76 458	0.77 381	0.61 412	0.51 560	0.55 579	0.54 562	4.92 618	0.54 552	0.42 529

iRaft-Stereo_5w	0.46 301	0.22 230	0.53 310	0.43 325	0.30 375	0.30 110	0.53 461	0.66 198	0.71 268	0.62 226	0.89 331	1.01 452	0.67 403	0.76 374	0.67 426	0.13 61	0.12 198	0.17 214	0.15 221	0.15 179	0.17 283

DSFCA	0.57 413	0.27 368	0.71 414	0.41 245	0.36 454	0.78 430	0.53 461	1.08 412	0.85 354	1.08 500	0.84 304	0.90 418	0.66 394	1.05 484	0.63 419	0.26 455	0.22 466	0.21 380	0.21 411	0.22 386	0.20 353

StereoDRNet	0.67 454	0.35 441	0.82 451	0.53 480	0.44 501	1.03 498	0.53 461	1.51 547	1.06 464	1.13 514	0.91 345	1.07 475	0.74 446	0.87 420	0.95 489	0.24 437	0.19 438	0.25 445	0.23 448	0.27 450	0.22 390

DISCO	0.72 467	0.27 368	0.72 421	0.45 365	0.31 390	1.12 517	0.53 461	1.32 513	1.25 516	0.84 366	1.07 422	1.52 547	0.87 490	1.82 562	1.08 518	0.20 361	0.15 338	0.18 265	0.16 252	0.24 419	0.24 425

NOSS_ROB	0.59 429	0.40 474	0.42 181	0.45 365	0.31 390	0.79 436	0.53 461	1.09 415	1.12 484	0.69 277	0.92 351	0.77 374	0.63 376	0.81 401	0.52 369	0.39 537	0.38 554	0.44 544	0.42 553	0.38 513	0.36 507

GEStereo_RVC	0.56 408	0.30 412	0.70 412	0.51 452	0.31 390	0.70 403	0.54 468	1.31 507	0.93 406	0.85 379	0.86 317	0.84 394	0.63 376	0.92 441	0.67 426	0.24 437	0.16 365	0.19 299	0.17 308	0.21 360	0.23 414

ARAFT	0.48 322	0.25 316	0.82 451	0.42 283	0.25 220	0.56 318	0.54 468	0.82 314	0.82 341	0.92 429	0.75 254	0.75 362	0.48 297	0.89 428	0.37 250	0.15 164	0.12 198	0.23 416	0.22 432	0.14 131	0.14 161

SGM-Forest	0.65 452	0.33 432	0.43 200	0.44 350	0.30 375	1.01 494	0.54 468	1.13 433	1.09 481	1.11 511	1.21 468	1.10 484	0.76 458	0.99 470	0.71 437	0.32 503	0.33 543	0.33 514	0.30 508	0.30 469	0.28 459
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TCMNet	0.68 457	0.41 480	1.08 506	0.60 521	0.61 553	0.97 482	0.55 471	1.11 421	0.93 406	0.87 394	1.14 448	0.89 415	0.65 392	0.92 441	1.06 512	0.26 455	0.26 502	0.31 503	0.28 501	0.33 486	0.30 471

Anonymous3	0.47 312	0.35 441	0.91 482	0.50 440	0.38 465	0.81 448	0.55 471	0.76 287	0.66 242	0.52 191	0.65 217	0.44 187	0.45 281	0.66 300	0.39 275	0.25 450	0.25 493	0.22 395	0.21 411	0.23 406	0.24 425

RTSC	0.93 509	0.54 519	1.59 553	0.56 504	0.40 478	1.17 527	0.55 471	1.44 538	1.82 570	1.53 550	1.26 478	1.15 497	0.82 474	1.70 556	2.44 575	0.26 455	0.20 447	0.23 416	0.24 463	0.31 473	0.32 484

DispFullNet	1.64 569	2.64 608	3.14 583	2.57 602	1.78 595	1.32 536	0.55 471	1.42 536	1.45 546	1.89 570	1.48 524	1.55 549	2.35 587	2.08 572	1.12 522	0.60 569	0.19 438	2.33 602	0.73 582	2.35 598	1.30 592

ToySt	0.52 378	0.27 368	0.93 483	0.42 283	0.28 325	0.67 396	0.56 475	0.88 335	0.79 309	0.61 221	0.85 313	0.92 430	0.70 418	0.72 349	0.61 412	0.16 214	0.17 398	0.21 380	0.21 411	0.22 386	0.21 371

Syn2CoEx	0.74 473	0.55 525	1.17 517	0.66 540	0.45 507	0.89 468	0.56 475	1.54 550	1.15 496	0.95 444	1.35 499	1.03 456	1.03 521	0.96 456	0.89 471	0.31 498	0.27 509	0.29 492	0.24 463	0.23 406	0.27 448

UDG	0.93 509	1.03 573	0.75 434	1.00 570	0.97 573	1.02 496	0.57 477	1.18 453	1.01 445	0.93 432	1.02 396	1.32 515	1.03 521	0.88 426	0.92 482	0.55 566	0.33 543	1.82 591	0.41 548	1.20 579	0.74 570

RAFT + AFF	0.54 390	0.30 412	0.84 462	0.51 452	0.32 415	0.63 363	0.57 477	1.05 398	0.95 419	0.80 345	0.87 324	0.85 396	0.57 344	0.87 420	0.51 364	0.18 300	0.21 457	0.23 416	0.22 432	0.19 330	0.19 322

psmorigin	0.84 496	0.53 512	2.21 571	0.50 440	0.41 483	0.86 462	0.57 477	1.08 412	0.90 388	1.50 547	1.42 513	1.50 543	1.09 529	1.29 518	1.03 505	0.32 503	0.33 543	0.27 473	0.27 494	0.34 494	0.45 541

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 466	0.84 559	0.80 444	0.55 500	0.38 465	1.38 541	0.57 477	1.07 407	0.81 328	0.90 419	0.94 356	0.95 433	0.54 321	1.01 476	0.61 412	0.41 542	0.30 523	0.57 564	0.31 517	0.86 569	0.39 516

RP	0.80 486	0.38 460	0.73 427	0.67 542	0.59 548	0.82 451	0.57 477	1.21 467	1.28 523	1.03 478	1.68 538	1.45 536	1.49 559	1.08 488	0.90 477	0.36 527	0.31 531	0.37 527	0.30 508	0.36 505	0.36 507

Nwc_Net	0.82 489	0.40 474	0.86 469	0.62 530	0.56 541	1.04 500	0.57 477	1.72 571	1.08 476	0.93 432	1.88 550	1.44 535	1.24 543	1.19 503	0.94 486	0.31 498	0.25 493	0.36 522	0.39 540	0.31 473	0.31 480

PS-NSSS	0.60 436	0.46 497	0.68 400	0.43 325	0.34 439	0.66 387	0.57 477	1.05 398	0.91 394	0.80 345	1.28 483	0.72 348	0.67 403	0.89 428	0.61 412	0.32 503	0.26 502	0.40 536	0.27 494	0.35 499	0.29 466

iinet-f	0.69 462	0.29 397	2.34 573	0.41 245	0.31 390	1.16 523	0.58 484	0.87 327	0.85 354	0.86 389	1.17 461	1.04 461	0.83 476	0.76 374	1.26 530	0.21 377	0.18 416	0.17 214	0.16 252	0.21 360	0.21 371

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 454	0.30 412	1.20 518	0.42 283	0.31 390	1.00 490	0.58 484	1.16 442	1.07 472	1.01 471	1.25 474	1.08 476	0.75 449	1.18 502	1.03 505	0.20 361	0.12 198	0.16 168	0.13 160	0.22 386	0.22 390

edge stereo	0.79 485	0.40 474	0.82 451	0.52 469	0.44 501	0.83 454	0.58 484	1.34 518	1.08 476	1.30 537	1.38 504	1.79 558	1.13 535	1.15 498	0.92 482	0.34 518	0.32 538	0.42 541	0.28 501	0.33 486	0.39 516

G2L-Stereo_test	0.50 350	0.22 230	0.46 227	0.34 59	0.24 190	0.58 333	0.59 487	1.14 435	0.79 309	0.89 411	0.96 364	0.96 436	0.59 354	0.72 349	0.67 426	0.17 260	0.12 198	0.14 97	0.12 124	0.15 179	0.16 237

S-Stereo	0.76 480	0.36 450	1.10 509	0.57 510	0.46 516	0.83 454	0.59 487	1.31 507	1.62 560	0.98 462	1.41 508	1.11 486	0.93 506	0.85 416	1.07 515	0.27 466	0.31 531	0.28 484	0.25 476	0.33 486	0.50 554

RGC	0.82 489	0.62 536	0.80 444	0.67 542	0.66 558	0.91 470	0.59 487	1.35 519	1.09 481	1.12 513	1.46 521	1.50 543	1.09 529	1.28 517	0.97 496	0.34 518	0.30 523	0.48 554	0.40 543	0.38 513	0.38 515

psm_up	0.57 413	0.27 368	0.52 302	0.50 440	0.33 427	0.65 380	0.60 490	1.07 407	0.84 348	0.87 394	0.91 345	1.00 448	1.06 526	0.80 396	0.66 423	0.22 399	0.25 493	0.26 464	0.23 448	0.22 386	0.21 371

MeshStereo	1.38 558	0.45 492	0.58 351	0.45 365	0.35 447	1.63 557	0.60 490	2.07 581	1.43 544	4.49 607	3.32 589	4.67 598	2.08 581	2.08 572	1.32 534	0.36 527	0.36 552	0.37 527	0.32 521	0.32 481	0.34 497
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
ADCP+	1.18 542	0.37 452	3.09 582	0.50 440	0.52 534	1.48 547	0.61 492	1.32 513	1.07 472	1.21 521	1.16 456	1.08 476	1.11 531	1.63 550	7.17 606	0.20 361	0.16 365	0.24 432	0.22 432	0.29 461	0.22 390

DRN-Test	0.68 457	0.34 437	0.77 439	0.52 469	0.40 478	1.14 519	0.61 492	1.56 555	1.04 458	1.18 518	1.10 431	1.05 466	0.72 434	0.82 407	1.01 500	0.24 437	0.18 416	0.26 464	0.25 476	0.26 440	0.23 414

z-ln-s-r	0.70 463	0.39 465	1.51 546	0.40 216	0.27 299	0.58 333	0.62 494	0.87 327	1.09 481	0.84 366	1.44 516	0.91 424	0.87 490	1.20 506	2.07 567	0.16 214	0.12 198	0.17 214	0.15 221	0.21 360	0.17 283

ssnet_v2	0.61 440	0.29 397	0.69 409	0.45 365	0.30 375	0.93 474	0.62 494	1.20 464	1.03 454	0.97 459	0.81 294	0.98 440	0.67 403	0.84 413	0.97 496	0.26 455	0.23 476	0.23 416	0.24 463	0.20 347	0.21 371

GrayStereo	0.49 336	0.20 161	0.44 206	0.47 410	0.29 349	0.51 283	0.62 494	0.71 244	0.66 242	1.04 483	1.46 521	0.77 374	0.73 439	0.58 210	0.35 230	0.15 164	0.12 198	0.17 214	0.17 308	0.15 179	0.30 471

LRCNet_RVC	21.27 622	31.14 625	21.46 615	28.97 623	23.77 622	3.11 593	0.62 494	20.94 626	1.64 563	25.57 627	28.13 629	21.96 627	14.74 617	21.99 627	16.44 618	29.16 635	14.92 626	33.57 631	31.28 631	29.67 632	26.33 630

zh-mn7	1.21 545	0.75 548	5.81 598	0.52 469	0.39 473	1.18 528	0.63 498	1.21 467	1.79 569	1.81 566	2.33 563	1.16 498	1.01 518	2.20 577	2.00 563	0.25 450	0.22 466	0.22 395	0.22 432	0.25 430	0.30 471

w-ln-seven-2	0.83 494	0.46 497	2.93 578	0.54 492	0.39 473	0.93 474	0.63 498	1.16 442	1.18 505	1.25 531	1.32 492	1.09 482	1.05 525	1.23 509	1.07 515	0.21 377	0.20 447	0.23 416	0.22 432	0.26 440	0.24 425

FAT-Stereo	0.75 477	0.34 437	0.81 450	0.51 452	0.38 465	0.78 430	0.63 498	1.39 525	1.32 531	1.05 488	1.40 506	1.58 552	1.14 536	0.92 441	0.91 480	0.29 487	0.28 516	0.28 484	0.23 448	0.28 459	0.41 526

G-Net	0.95 514	0.48 506	1.13 512	0.67 542	0.49 524	2.07 573	0.63 498	1.02 384	0.90 388	1.77 565	2.62 576	1.28 509	1.60 563	1.09 489	1.06 512	0.37 531	0.30 523	0.35 517	0.25 476	0.46 534	0.45 541

THIR-Stereo	0.51 364	0.19 121	0.47 239	0.39 176	0.23 150	0.74 422	0.64 502	0.68 215	0.88 378	1.03 478	1.40 506	0.71 333	0.75 449	0.64 278	0.43 313	0.16 214	0.11 127	0.17 214	0.18 339	0.15 179	0.17 283

FCDSN-DC	1.43 562	0.57 529	0.69 409	0.74 557	0.59 548	1.42 543	0.65 503	1.40 529	1.41 540	3.31 602	4.42 604	4.57 597	3.01 597	1.70 556	1.19 527	0.46 550	0.42 566	0.48 554	0.47 559	0.51 547	0.51 558
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CBFPSM	0.61 440	0.25 316	1.41 541	0.39 176	0.27 299	1.10 510	0.67 504	0.83 316	0.84 348	0.82 352	0.81 294	1.33 520	0.85 483	0.72 349	0.86 467	0.16 214	0.15 338	0.15 141	0.17 308	0.17 263	0.23 414

CVANet_RVC	0.59 429	0.35 441	0.54 323	0.49 429	0.33 427	0.70 403	0.67 504	1.12 426	0.97 431	0.88 404	1.05 412	1.01 452	0.72 434	0.94 448	0.55 388	0.30 494	0.20 447	0.28 484	0.26 487	0.32 481	0.23 414

MSMD_ROB	1.25 549	0.51 507	0.64 380	0.60 521	0.50 529	1.66 559	0.67 504	1.26 488	1.26 521	2.64 589	3.82 594	3.06 585	3.20 599	1.45 540	0.91 480	0.46 550	0.41 564	0.49 557	0.51 570	0.47 537	0.45 541

rvit_105_1	0.56 408	0.42 485	0.84 462	0.59 519	0.37 458	0.59 343	0.68 507	0.73 267	0.97 431	0.82 352	0.69 232	0.75 362	0.63 376	0.80 396	0.56 390	0.34 518	0.29 518	0.31 503	0.34 529	0.23 406	0.23 414

APVNet	0.73 468	0.39 465	1.01 498	0.58 516	0.45 507	1.16 523	0.68 507	1.47 542	0.87 367	0.84 366	1.15 451	1.04 461	0.84 479	1.14 495	1.18 525	0.27 466	0.28 516	0.32 509	0.31 517	0.29 461	0.32 484

RYNet	0.76 480	0.37 452	0.74 431	0.54 492	0.67 559	1.35 538	0.68 507	1.28 498	1.21 513	1.10 508	0.90 337	1.31 513	0.94 509	1.01 476	1.30 532	0.22 399	0.16 365	0.27 473	0.23 448	0.43 527	0.45 541

DDUNet	1.10 532	2.58 607	0.83 455	1.21 579	1.27 585	1.02 496	0.69 510	1.17 451	0.95 419	0.98 462	1.26 478	1.28 509	0.84 479	0.97 463	0.79 457	0.85 577	0.40 562	2.00 594	0.60 576	1.34 581	0.94 576

aanetorigin	0.85 501	0.58 532	1.98 567	0.50 440	0.40 478	0.66 387	0.70 511	0.72 255	1.01 445	2.44 587	2.00 555	1.32 515	1.25 544	0.96 456	1.16 524	0.20 361	0.19 438	0.20 336	0.20 390	0.27 450	0.33 493

MFN_U_SF_RVC	1.14 536	0.63 537	2.33 572	0.69 549	0.46 516	2.04 572	0.70 511	1.90 578	1.37 536	1.62 554	1.56 531	1.94 564	1.36 549	1.73 558	1.90 557	0.41 542	0.38 554	0.45 545	0.48 563	0.45 531	0.47 547

z-mn7	1.07 528	0.56 527	2.36 574	0.54 492	0.37 458	1.74 565	0.71 513	1.28 498	2.32 582	1.00 468	2.56 572	1.43 534	1.01 518	2.34 583	1.74 552	0.23 426	0.20 447	0.21 380	0.20 390	0.27 450	0.27 448

FC-DCNN v2	1.74 571	0.53 512	0.68 400	0.62 530	0.49 524	1.67 560	0.71 513	1.85 577	1.57 555	4.84 611	5.01 608	6.42 610	3.92 602	2.24 579	1.43 540	0.47 553	0.42 566	0.47 549	0.46 555	0.48 538	0.47 547

CC-Net-ROB	0.84 496	1.01 572	0.93 483	0.60 521	0.45 507	1.25 532	0.71 513	1.20 464	1.05 460	0.84 366	1.24 473	0.90 418	0.78 464	1.14 495	0.70 434	0.48 556	0.34 547	1.71 589	0.38 538	0.78 567	0.40 521

FC-DCNN	1.67 570	0.53 512	0.68 400	0.62 530	0.49 524	1.62 556	0.71 513	1.77 575	1.55 553	4.73 610	4.66 606	5.82 606	3.94 603	2.13 574	1.42 538	0.47 553	0.42 566	0.47 549	0.46 555	0.48 538	0.47 547

pmcnn	1.27 551	0.31 421	1.14 514	0.41 245	0.23 150	0.97 482	0.71 513	1.23 479	1.32 531	1.83 568	2.34 565	11.25 615	0.89 498	1.04 483	0.96 491	0.15 164	0.12 198	0.12 30	0.10 56	0.15 179	0.16 237

CBMV	0.68 457	0.37 452	0.50 272	0.43 325	0.26 257	1.00 490	0.71 513	1.17 451	1.16 498	1.24 529	1.29 487	1.06 470	0.86 487	0.98 465	0.75 446	0.29 487	0.30 523	0.34 516	0.30 508	0.26 440	0.27 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	1.10 532	0.96 567	0.96 490	1.37 583	1.06 581	1.65 558	0.72 519	1.46 541	1.19 507	1.10 508	1.32 492	1.32 515	0.95 511	1.29 518	0.81 461	0.89 579	0.46 574	1.24 584	0.50 569	1.86 586	0.89 575

ccnet	0.84 496	0.59 534	0.86 469	0.56 504	0.60 551	1.11 515	0.72 519	1.44 538	0.97 431	1.15 516	1.44 516	1.28 509	0.95 511	1.01 476	1.33 535	0.49 557	0.43 569	0.50 559	0.47 559	0.52 550	0.48 550

NCC-stereo	0.82 489	0.43 488	0.87 474	0.63 533	0.68 560	0.88 465	0.72 519	1.60 562	1.12 484	0.95 444	1.41 508	1.37 527	1.37 551	1.26 514	0.94 486	0.32 503	0.30 523	0.37 527	0.49 566	0.34 494	0.35 501

Abc-Net	0.82 489	0.43 488	0.87 474	0.63 533	0.68 560	0.88 465	0.72 519	1.60 562	1.12 484	0.95 444	1.41 508	1.37 527	1.37 551	1.26 514	0.94 486	0.32 503	0.30 523	0.37 527	0.49 566	0.34 494	0.35 501
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TDLM	0.59 429	0.35 441	0.57 349	0.53 480	0.32 415	0.67 396	0.72 519	1.09 415	1.03 454	0.84 366	1.11 435	0.84 394	0.71 423	0.96 456	0.61 412	0.28 477	0.18 416	0.26 464	0.22 432	0.27 450	0.21 371

FTStereo	0.56 408	0.21 197	0.39 147	0.42 283	0.25 220	0.39 211	0.73 524	0.69 225	0.45 160	1.09 504	3.23 585	0.69 328	0.71 423	0.55 184	0.34 221	0.15 164	0.13 274	0.19 299	0.17 308	0.15 179	0.32 484

PA-Net	0.70 463	0.46 497	0.96 490	0.51 452	0.53 536	0.94 477	0.73 524	1.14 435	1.15 496	0.83 360	0.90 337	0.88 410	0.76 458	1.19 503	0.96 491	0.25 450	0.41 564	0.29 492	0.44 554	0.27 450	0.39 516
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSAF-DinoV2	1.18 542	0.44 490	3.00 580	0.56 504	0.30 375	0.91 470	0.74 526	1.58 558	1.25 516	1.06 497	1.41 508	2.98 582	1.57 561	3.25 593	3.12 586	0.22 399	0.14 313	0.20 336	0.22 432	0.33 486	0.34 497

EDNetEfficientorigin	9.96 613	1.17 577	175.17 638	0.49 429	0.37 458	1.13 518	0.74 526	1.27 493	2.70 590	3.16 601	2.49 569	2.28 571	2.15 583	1.88 564	2.27 574	0.21 377	0.19 438	0.25 445	0.20 390	0.54 552	0.53 562

DeepPrunerF	0.93 509	0.55 525	3.88 587	0.70 552	0.81 566	0.72 412	0.74 526	1.28 498	1.97 574	0.95 444	1.02 396	0.87 406	0.85 483	1.16 499	1.07 515	0.35 524	0.29 518	0.43 542	0.40 543	0.31 473	0.33 493

w-ln-seven	1.02 524	0.52 509	2.86 577	0.55 500	0.51 531	1.37 539	0.75 529	1.72 571	1.84 571	1.54 551	1.52 528	1.27 508	0.95 511	1.30 524	2.07 567	0.24 437	0.22 466	0.25 445	0.25 476	0.31 473	0.28 459

DGSMNet	0.80 486	0.58 532	1.42 542	0.61 526	0.65 556	0.94 477	0.75 529	1.35 519	1.16 498	0.88 404	1.26 478	1.00 448	0.75 449	1.07 485	0.89 471	0.36 527	0.31 531	0.41 540	0.40 543	0.60 560	0.59 566

FBW_ROB	0.94 513	0.54 519	1.03 502	0.56 504	0.42 492	1.16 523	0.76 531	1.56 555	1.41 540	1.38 543	1.33 494	1.47 539	1.07 527	2.94 592	1.14 523	0.26 455	0.32 538	0.45 545	0.30 508	0.34 494	0.30 471

ACVNet-4b	1.43 562	1.34 582	1.28 527	1.95 593	1.60 588	1.93 571	0.77 532	1.59 560	1.64 563	1.05 488	1.60 535	2.10 569	0.92 504	1.79 561	0.84 464	1.76 597	0.35 550	2.03 597	0.67 578	2.16 594	1.18 587

ADCMid	1.22 546	0.57 529	3.17 584	0.54 492	0.44 501	1.07 506	0.77 532	1.31 507	1.13 489	2.14 579	1.48 524	1.49 542	1.47 558	1.65 552	5.30 602	0.26 455	0.24 485	0.29 492	0.32 521	0.38 513	0.36 507

PDISCO_ROB	0.96 515	0.51 507	1.13 512	1.03 574	1.00 576	1.81 568	0.77 532	1.72 571	1.60 558	1.09 504	1.19 466	1.34 523	0.80 470	1.62 549	1.01 500	0.58 568	0.22 466	0.45 545	0.40 543	0.50 544	0.41 526

SGM_RVC	1.04 525	0.30 412	0.47 239	0.41 245	0.23 150	1.73 564	0.77 532	1.63 564	1.30 529	2.39 585	1.99 554	2.64 577	1.78 572	2.22 578	1.40 537	0.28 477	0.27 509	0.27 473	0.25 476	0.25 430	0.25 434
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MonStereo1	2.06 580	1.51 587	1.56 551	1.85 591	1.70 594	2.84 588	0.78 536	2.52 589	3.49 598	2.33 583	4.36 603	3.41 593	2.72 592	2.32 580	1.83 555	1.32 591	0.55 579	1.66 588	0.88 588	1.94 588	1.70 603

Wz-Net-LNSev	0.75 477	0.54 519	1.59 553	0.51 452	0.41 483	1.16 523	0.79 537	1.27 493	1.13 489	1.04 483	1.14 448	1.11 486	0.94 509	0.93 445	1.00 499	0.24 437	0.22 466	0.21 380	0.19 367	0.26 440	0.27 448

WCMA_ROB	1.22 546	0.39 465	0.93 483	0.51 452	0.45 507	1.44 544	0.79 537	1.20 464	1.30 529	2.99 598	3.94 597	3.30 590	2.17 584	1.42 536	1.31 533	0.46 550	0.35 550	0.35 517	0.37 535	0.41 521	0.42 529

Ntro	1.15 537	1.00 571	1.00 497	1.49 584	1.20 584	1.69 562	0.81 539	1.39 525	1.25 516	1.01 471	1.28 483	1.31 513	1.00 516	1.31 526	0.89 471	1.10 587	0.43 569	1.36 585	0.51 570	1.95 589	0.99 582

XQC	0.97 517	0.70 543	1.54 550	0.70 552	0.55 540	1.48 547	0.81 539	1.41 531	1.57 555	1.21 521	1.12 437	1.33 520	1.04 523	1.55 546	2.00 563	0.39 537	0.25 493	0.37 527	0.32 521	0.55 554	0.49 551

anonymity	0.98 519	0.89 563	1.06 505	0.93 568	1.04 580	0.97 482	0.82 541	1.33 516	0.93 406	1.08 500	0.98 377	1.02 454	0.95 511	1.02 479	0.93 484	0.96 580	0.96 605	0.90 578	0.91 590	0.92 571	0.95 578

MDST_ROB	0.97 517	0.29 397	1.02 501	0.64 536	0.43 495	2.64 581	0.82 541	1.68 569	1.18 505	2.89 592	1.82 546	0.97 438	0.75 449	1.83 563	0.89 471	0.26 455	0.22 466	0.32 509	0.28 501	0.26 440	0.26 438

Consistency-Raft	1.01 523	0.82 555	1.27 526	0.85 564	0.97 573	0.81 448	0.83 543	1.35 519	1.61 559	1.06 497	1.66 537	1.11 486	0.93 506	0.93 445	1.11 519	0.65 570	0.75 591	0.79 574	0.91 590	1.09 578	0.79 573

EDNetEfficient	1.47 564	0.82 555	6.28 600	0.48 418	0.40 478	0.73 416	0.83 543	0.95 361	2.77 591	3.48 604	1.95 552	1.64 554	2.12 582	1.42 536	3.84 594	0.21 377	0.19 438	0.21 380	0.21 411	0.43 527	0.42 529

ADCPNet	1.11 535	0.53 512	3.26 585	0.55 500	0.44 501	1.47 546	0.83 543	1.21 467	1.17 501	1.26 534	1.42 513	1.67 555	1.12 533	1.48 543	3.86 595	0.30 494	0.29 518	0.30 502	0.32 521	0.37 511	0.37 513

XPNet_ROB	0.73 468	0.38 460	0.80 444	0.53 480	0.40 478	0.80 442	0.83 543	1.21 467	0.96 426	1.37 541	1.17 461	1.37 527	0.87 490	1.14 495	0.99 498	0.33 510	0.25 493	0.27 473	0.24 463	0.31 473	0.29 466

PSMNet_ROB	0.67 454	0.39 465	0.76 436	0.57 510	0.43 495	1.00 490	0.85 547	1.25 486	0.93 406	0.82 352	1.04 409	1.08 476	0.64 384	0.89 428	1.02 504	0.29 487	0.21 457	0.31 503	0.31 517	0.27 450	0.25 434

ETE_ROB	0.73 468	0.52 509	0.93 483	0.57 510	0.37 458	0.80 442	0.86 548	1.19 457	0.95 419	1.20 520	1.22 470	1.39 533	0.86 487	1.07 485	0.88 469	0.27 466	0.21 457	0.31 503	0.27 494	0.34 494	0.35 501

PVD	1.34 556	0.70 543	1.42 542	0.78 561	0.65 556	1.68 561	0.91 549	2.12 584	3.01 593	2.25 581	2.35 567	1.90 562	1.99 579	1.98 568	2.14 570	0.40 541	0.38 554	0.49 557	0.37 535	0.51 547	0.67 567

SPS-STEREO	1.29 553	0.94 566	1.10 509	1.05 575	1.03 578	1.48 547	0.91 549	1.57 557	1.24 514	2.13 576	1.90 551	1.94 564	1.46 556	1.77 559	1.64 549	0.97 581	0.94 604	0.90 578	0.89 589	0.96 575	0.97 580
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
zh-sn7	1.20 544	0.86 561	4.54 593	0.58 516	0.43 495	1.10 510	0.92 551	1.24 480	1.34 534	1.45 546	2.00 555	1.26 506	1.62 564	2.13 574	2.79 583	0.26 455	0.26 502	0.26 464	0.27 494	0.35 499	0.33 493

ADCL	1.10 532	0.42 485	1.57 552	0.51 452	0.41 483	1.71 563	0.92 551	1.36 523	1.45 546	1.33 539	1.56 531	1.22 505	1.26 545	1.45 540	5.27 601	0.22 399	0.19 438	0.25 445	0.25 476	0.29 461	0.29 466

PASM	0.96 515	0.71 546	2.05 569	0.72 555	0.72 564	0.84 459	0.92 551	1.14 435	1.34 534	1.25 531	1.22 470	1.34 523	1.07 527	1.31 526	1.11 519	0.53 562	0.57 582	0.59 566	0.67 578	0.56 559	0.57 565

LALA_ROB	0.76 480	0.46 497	0.86 469	0.55 500	0.41 483	1.00 490	0.93 554	1.25 486	1.13 489	1.23 527	1.15 451	1.55 549	0.80 470	1.11 492	0.96 491	0.33 510	0.23 476	0.35 517	0.30 508	0.35 499	0.32 484

DStereoFS	2.16 585	0.91 564	1.29 528	0.84 563	0.72 564	3.56 597	0.95 555	2.01 579	2.03 577	1.65 558	2.06 559	2.73 578	13.30 616	4.76 605	1.95 558	0.47 553	0.33 543	0.84 577	0.49 566	0.95 574	1.42 597

Wz-Net-MNSev	0.81 488	0.42 485	1.64 559	0.51 452	0.41 483	1.46 545	0.95 555	1.24 480	1.26 521	1.31 538	1.25 474	1.17 499	0.83 476	1.21 508	1.06 512	0.22 399	0.19 438	0.24 432	0.23 448	0.29 461	0.26 438

GANet	0.74 473	0.38 460	0.63 375	0.54 492	0.35 447	1.01 494	0.95 555	1.15 439	0.95 419	1.09 504	2.00 555	1.14 496	0.92 504	1.29 518	0.75 446	0.25 450	0.27 509	0.27 473	0.23 448	0.32 481	0.24 425

ACVNet_1	1.55 566	1.36 583	1.35 536	1.96 594	1.63 589	1.83 569	0.96 558	2.09 582	1.85 572	1.43 545	1.54 529	2.31 572	1.68 569	1.42 536	1.18 525	1.76 597	0.51 578	2.05 599	0.59 575	2.24 597	1.30 592

LE_ROB	4.86 606	0.27 368	9.43 603	0.45 365	0.24 190	1.61 555	0.96 558	2.05 580	17.75 624	16.36 626	4.84 607	5.17 603	19.48 626	2.05 569	15.49 617	0.17 260	0.15 338	0.16 168	0.16 252	0.20 347	0.19 322

FINET	0.75 477	0.45 492	1.38 538	0.48 418	0.46 516	0.98 487	1.00 560	1.22 475	1.69 565	0.91 428	1.25 474	0.74 357	0.74 446	1.09 489	0.82 462	0.37 531	0.31 531	0.27 473	0.24 463	0.35 499	0.34 497

RainbowNet	1.42 561	1.53 589	1.31 532	1.93 592	1.46 586	1.52 552	1.03 561	1.67 568	1.55 553	1.23 527	1.59 534	1.54 548	1.21 540	1.40 532	1.03 505	1.70 595	0.70 586	1.82 591	0.80 585	2.11 593	1.22 588

NVStereoNet_ROB	1.31 555	0.96 567	1.33 534	0.90 567	0.92 568	1.15 521	1.05 562	1.49 543	1.62 560	1.63 555	2.51 570	2.31 572	1.62 564	2.16 576	1.42 538	0.81 576	0.73 587	0.79 574	1.02 594	0.73 565	0.97 580
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GANetREF_RVC	0.82 489	0.77 550	0.95 489	0.68 546	0.43 495	1.15 521	1.06 563	1.19 457	1.20 510	1.03 478	1.02 396	1.10 484	0.89 498	1.20 506	0.78 450	0.49 557	0.39 559	0.58 565	0.39 540	0.69 562	0.49 551
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
Wz-Net-TNSev	1.23 548	1.24 578	5.25 596	0.51 452	0.43 495	1.49 550	1.09 564	1.58 558	1.42 543	1.25 531	1.26 478	1.58 552	1.52 560	1.97 567	1.95 558	0.33 510	0.32 538	0.26 464	0.30 508	0.41 521	0.43 534

ADCS	1.60 567	0.70 543	4.02 589	0.61 526	0.53 536	1.31 535	1.11 565	1.71 570	1.86 573	1.97 574	1.68 538	1.51 545	1.46 556	2.07 571	9.20 609	0.34 518	0.32 538	0.33 514	0.36 533	0.45 531	0.46 545

NaN_ROB	0.73 468	0.46 497	0.89 479	0.52 469	0.34 439	0.98 487	1.11 565	1.28 498	1.20 510	1.27 535	0.96 364	1.08 476	0.79 465	1.34 530	0.78 450	0.24 437	0.30 523	0.23 416	0.24 463	0.23 406	0.26 438

CSAN	0.88 505	0.52 509	0.93 483	0.61 526	0.42 492	1.19 529	1.11 565	1.27 493	1.48 550	1.37 541	1.44 516	1.37 527	1.30 546	1.46 542	1.01 500	0.39 537	0.31 531	0.36 522	0.37 535	0.35 499	0.36 507

CrosDoStereo	0.51 364	0.19 121	0.46 227	0.39 176	0.24 190	0.39 211	1.14 568	0.69 225	0.87 367	0.94 439	1.36 500	0.62 287	0.75 449	0.68 319	0.46 332	0.15 164	0.12 198	0.17 214	0.18 339	0.14 131	0.16 237

DeepStereo_LL	0.51 364	0.19 121	0.46 227	0.39 176	0.24 190	0.39 211	1.14 568	0.69 225	0.87 367	0.94 439	1.36 500	0.62 287	0.75 449	0.68 319	0.46 332	0.15 164	0.12 198	0.17 214	0.18 339	0.14 131	0.16 237

NCCL2	0.74 473	0.45 492	0.77 439	0.65 538	0.45 507	0.97 482	1.16 570	1.16 442	1.02 450	1.00 468	0.98 377	1.48 541	0.88 495	0.99 470	0.89 471	0.31 498	0.27 509	0.39 533	0.39 540	0.33 486	0.34 497

LSM	4.83 605	0.83 558	11.23 606	0.76 560	56.73 631	1.10 510	1.18 571	1.35 519	1.70 566	2.13 576	2.34 565	1.34 523	1.19 539	1.52 545	1.23 529	0.34 518	0.50 577	0.39 533	0.47 559	0.51 547	9.82 618

SGM+DAISY	1.52 565	0.99 569	1.61 557	1.01 571	1.02 577	1.86 570	1.19 572	1.49 543	1.38 538	2.96 596	3.00 583	2.79 580	1.94 575	1.88 564	1.62 548	0.98 583	0.97 606	0.91 580	0.91 590	0.94 573	0.99 582

coex-ft	6.50 610	1.57 590	87.99 637	0.49 429	0.38 465	1.41 542	1.21 573	1.21 467	7.96 610	12.14 618	2.78 579	2.74 579	3.83 601	1.30 524	3.19 587	0.24 437	0.23 476	0.27 473	0.24 463	0.48 538	0.40 521

SANet	1.15 537	0.45 492	1.40 540	0.50 440	0.32 415	1.54 553	1.21 573	1.49 543	3.35 597	1.61 553	2.41 568	2.32 574	1.80 573	1.57 547	1.27 531	0.28 477	0.25 493	0.26 464	0.24 463	0.36 505	0.32 484

Wz-Net-SNSev	0.99 521	0.80 554	3.00 580	0.57 510	0.46 516	0.94 477	1.22 575	1.40 529	1.28 523	1.04 483	1.33 494	1.46 537	0.90 501	2.06 570	1.65 550	0.26 455	0.24 485	0.25 445	0.26 487	0.33 486	0.30 471

DPSNet	1.08 531	0.44 490	2.64 576	0.54 492	0.42 492	1.59 554	1.25 576	2.39 588	1.50 551	1.13 514	1.12 437	1.51 545	2.19 585	1.44 539	1.51 546	0.35 524	0.25 493	0.25 445	0.21 411	0.49 542	0.39 516

Dean	2.07 582	1.39 584	1.69 563	2.17 596	1.83 597	2.75 585	1.28 577	3.49 601	3.80 602	2.13 576	3.30 588	3.18 587	1.98 578	1.78 560	1.72 551	1.73 596	0.79 597	1.99 593	0.91 590	2.17 595	1.34 595

WZ-Net	1.29 553	0.64 538	5.42 597	0.64 536	0.52 534	1.37 539	1.29 578	1.41 531	1.77 568	1.56 552	1.69 540	1.74 556	1.41 553	2.50 587	2.16 572	0.28 477	0.21 457	0.23 416	0.25 476	0.39 517	0.41 526

DStereoO	1.07 528	0.77 550	0.87 474	0.67 542	0.49 524	0.91 470	1.30 579	1.15 439	1.41 540	1.24 529	1.33 494	1.06 470	2.39 589	1.32 528	1.11 519	2.03 599	0.38 554	0.77 573	0.31 517	1.55 582	0.43 534

MFMNet_re	1.17 540	0.99 569	1.31 532	1.02 573	0.95 571	1.32 536	1.32 580	1.44 538	1.58 557	1.72 564	1.70 541	1.21 502	1.57 561	1.16 499	1.04 509	0.88 578	0.76 593	0.79 574	0.75 583	0.90 570	0.94 576

IMH	2.15 584	1.66 596	1.29 528	2.25 597	1.92 600	2.87 589	1.33 581	3.25 596	3.04 594	1.87 569	3.33 591	3.00 584	2.03 580	2.80 591	1.95 558	2.09 603	0.78 594	2.45 605	1.05 599	2.44 601	1.62 602

ACVNet_2	1.74 571	1.30 581	1.62 558	1.81 588	1.63 589	2.28 577	1.34 582	2.35 587	2.64 589	1.82 567	2.55 571	2.99 583	1.71 570	1.67 553	1.20 528	1.48 592	0.59 583	1.81 590	0.71 581	2.09 592	1.29 591

WAO-8	3.00 591	1.60 591	1.52 547	1.82 589	1.65 591	5.57 604	1.35 583	4.65 608	12.37 614	2.89 592	4.04 599	4.89 601	2.78 593	3.73 599	2.44 575	1.29 588	0.93 602	2.00 594	1.16 603	2.02 590	1.23 589

IMH-64-1	1.96 575	1.64 594	1.26 523	2.26 598	1.91 598	2.30 578	1.35 583	2.99 593	2.29 580	1.70 561	2.79 580	2.47 575	1.66 567	2.33 581	1.95 558	2.07 601	0.74 589	2.44 603	1.04 596	2.40 599	1.59 599

IMH-64	1.96 575	1.64 594	1.26 523	2.26 598	1.91 598	2.30 578	1.35 583	2.99 593	2.29 580	1.70 561	2.79 580	2.47 575	1.66 567	2.33 581	1.95 558	2.07 601	0.74 589	2.44 603	1.04 596	2.40 599	1.59 599

Venus	3.00 591	1.60 591	1.52 547	1.82 589	1.65 591	5.57 604	1.35 583	4.65 608	12.37 614	2.89 592	4.04 599	4.89 601	2.78 593	3.73 599	2.44 575	1.29 588	0.93 602	2.00 594	1.16 603	2.02 590	1.23 589

MADNet+	2.28 587	2.56 605	10.82 605	1.25 580	0.96 572	2.77 586	1.44 587	2.34 586	1.76 567	1.36 540	1.78 545	1.84 561	1.74 571	6.33 609	4.57 599	0.67 571	0.66 585	0.59 566	0.54 573	0.84 568	0.81 574

AnyNet_C01	1.63 568	1.16 576	7.38 601	0.65 538	0.56 541	2.25 576	1.53 588	1.53 548	1.46 548	1.71 563	1.95 552	1.83 559	1.41 553	2.48 585	4.42 598	0.33 510	0.32 538	0.32 509	0.34 529	0.45 531	0.50 554

AnyNet_C32	1.27 551	0.72 547	3.33 586	0.59 519	0.56 541	1.51 551	1.53 588	1.27 493	1.28 523	1.52 549	1.48 524	1.38 531	1.23 542	1.64 551	5.26 600	0.30 494	0.29 518	0.29 492	0.34 529	0.38 513	0.44 539

RTS	2.03 578	1.03 573	11.50 607	0.68 546	0.63 554	2.71 582	1.56 590	1.55 551	2.32 582	1.93 571	2.57 573	1.32 515	1.32 547	5.20 606	4.30 596	0.31 498	0.23 476	0.29 492	0.30 508	0.41 521	0.40 521

RTSA	2.03 578	1.03 573	11.50 607	0.68 546	0.63 554	2.71 582	1.56 590	1.55 551	2.32 582	1.93 571	2.57 573	1.32 515	1.32 547	5.20 606	4.30 596	0.31 498	0.23 476	0.29 492	0.30 508	0.41 521	0.40 521

WAO-6	2.11 583	1.52 588	1.25 522	1.73 587	1.69 593	2.72 584	1.62 592	3.15 595	3.64 599	2.01 575	3.28 587	3.52 595	2.20 586	2.59 588	2.48 578	1.31 590	0.92 600	2.04 598	1.22 605	1.89 587	1.35 596

WAO-7	1.96 575	1.24 578	1.52 547	1.28 581	1.06 581	2.92 591	1.64 593	3.32 597	3.05 595	2.28 582	3.32 589	3.19 588	2.38 588	3.39 595	2.49 579	1.02 584	0.92 600	1.06 582	1.04 596	1.05 577	0.99 582

MANE	4.73 603	0.54 519	0.77 439	0.69 549	0.60 551	10.35 610	1.67 594	8.68 614	12.66 616	6.90 615	9.43 616	11.59 616	10.59 613	8.26 614	8.41 607	0.51 560	0.45 572	0.48 554	1.02 594	0.50 544	0.50 554

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 526	0.61 535	1.82 564	0.69 549	0.51 531	2.62 580	1.69 595	1.28 498	1.44 545	1.39 544	1.56 531	1.34 523	0.91 502	1.68 554	0.95 489	0.38 536	0.39 559	0.46 548	0.61 577	0.41 521	0.43 534

TorneroNet-64	3.54 596	1.89 598	1.59 553	2.62 605	2.29 603	6.88 607	1.72 596	4.72 610	11.88 612	2.43 586	5.46 612	8.16 612	2.80 595	4.13 603	3.03 585	2.25 606	0.75 591	2.57 607	1.09 600	2.65 605	1.84 605

ELAS	1.77 574	0.64 538	1.10 509	0.72 555	0.58 547	3.37 596	1.76 597	2.54 590	2.57 587	3.77 605	3.96 598	2.83 581	3.44 600	2.34 583	2.73 582	0.53 562	0.47 575	0.50 559	0.48 563	0.55 554	0.55 563
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LVE	2.20 586	1.47 586	1.44 544	2.06 595	1.80 596	2.79 587	1.77 598	2.96 592	3.94 604	1.95 573	4.29 602	3.47 594	1.97 576	2.48 585	1.85 556	2.06 600	0.88 598	2.06 600	1.13 601	2.17 595	1.53 598

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 558	0.91 564	2.11 570	0.89 565	0.57 546	4.27 602	1.79 599	1.55 551	2.00 576	1.64 556	1.85 549	1.83 559	1.44 555	1.89 566	1.49 544	0.49 557	0.40 562	0.56 563	0.58 574	0.75 566	0.52 560

notaker	2.87 590	2.31 604	2.01 568	3.03 608	2.60 610	2.94 592	1.82 600	3.43 599	3.06 596	2.89 592	4.21 601	6.15 609	2.71 591	3.42 596	2.90 584	2.67 611	1.18 608	3.00 613	1.67 610	3.13 608	2.26 608

TorneroNet	4.49 602	1.92 599	1.65 561	2.60 604	2.29 603	14.95 617	1.86 601	4.86 611	19.56 628	3.10 600	7.52 614	7.00 611	2.90 596	4.48 604	3.66 591	2.24 605	0.78 594	2.68 609	1.14 602	2.79 606	1.80 604

SAMSARA	1.15 537	0.69 542	1.44 544	1.09 576	0.93 569	2.10 574	1.87 602	1.64 565	1.47 549	1.64 556	1.21 468	2.06 567	1.14 536	1.61 548	1.50 545	0.39 537	0.45 572	0.36 522	0.38 538	0.50 544	0.51 558

KSHMR	2.64 589	1.96 600	1.86 566	2.69 606	2.44 605	2.88 590	2.04 603	3.46 600	6.31 608	2.51 588	3.27 586	3.39 592	1.97 576	2.59 588	2.08 569	2.48 608	1.41 610	2.80 612	1.51 609	2.98 607	2.09 606

ktn	3.02 593	2.27 603	1.85 565	2.89 607	2.54 609	3.72 598	2.14 604	3.79 604	5.33 606	2.82 591	5.09 609	5.95 607	2.54 590	3.34 594	2.58 581	2.65 610	1.44 611	2.78 611	2.03 612	2.61 604	2.10 607

HanzoNet	6.97 611	2.57 606	4.66 595	3.29 610	2.96 612	3.75 599	2.35 605	5.08 612	7.11 609	14.46 625	13.06 618	17.69 622	22.95 628	13.72 618	6.61 604	4.36 615	1.96 612	3.14 614	2.59 614	3.88 614	3.19 614

UNDER WATER	3.63 598	2.12 602	4.11 591	3.17 609	2.51 607	3.77 600	2.45 606	3.53 602	13.66 617	2.98 597	2.92 582	5.75 605	4.13 605	3.85 601	3.75 592	2.84 612	1.11 607	2.71 610	1.41 607	3.26 610	2.50 610

ELAS_RVC	1.76 573	0.64 538	1.20 518	0.74 557	0.59 548	2.18 575	2.53 607	2.10 583	2.85 592	3.46 603	3.41 592	3.12 586	4.11 604	2.69 590	2.53 580	0.54 565	0.47 575	0.51 561	0.48 563	0.55 554	0.55 563
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MultiAttention	3.62 597	0.25 316	0.65 385	0.56 504	0.34 439	23.66 620	2.61 608	1.65 566	1.14 495	0.82 352	1.83 547	1.13 494	0.42 264	35.16 630	0.72 440	0.18 300	0.12 198	0.23 416	0.23 448	0.35 499	0.33 493

UNDER WATER-64	3.72 599	2.07 601	4.57 594	3.30 611	2.52 608	5.61 606	2.63 609	3.67 603	12.27 613	3.09 599	2.66 577	5.99 608	4.74 607	3.93 602	3.57 590	2.54 609	1.24 609	2.65 608	1.48 608	3.21 609	2.62 611

PWCK	2.06 580	1.75 597	4.11 591	1.69 586	0.93 569	3.13 594	2.86 610	2.18 585	2.41 586	2.38 584	2.33 563	2.22 570	1.85 574	3.52 597	2.20 573	1.65 594	0.73 587	1.52 587	0.83 587	1.81 584	1.02 585

SGM-ForestM	4.73 603	0.34 437	1.05 504	0.46 390	0.28 325	10.26 609	3.48 611	4.52 606	5.16 605	8.68 616	7.48 613	18.87 624	10.80 614	11.26 617	10.01 611	0.32 503	0.34 547	0.32 509	0.32 521	0.29 461	0.30 471

MADNet++	4.18 600	2.72 610	4.00 588	3.80 613	3.44 613	4.72 603	4.05 612	4.01 605	3.74 600	4.52 608	5.14 610	4.20 596	4.89 608	7.04 612	6.39 603	3.79 614	3.70 616	3.27 615	2.70 615	3.68 612	3.74 615

DStereoSA	2.42 588	0.66 541	2.95 579	0.89 565	1.12 583	1.75 566	6.75 613	1.53 548	1.63 562	1.28 536	8.81 615	0.99 445	10.14 610	1.68 554	3.37 589	0.44 548	0.34 547	0.64 568	0.68 580	1.21 580	1.60 601

JetBlue	3.02 593	1.39 584	7.91 602	1.17 578	1.49 587	8.53 608	7.94 614	2.82 591	1.98 575	2.15 580	2.69 578	3.32 591	3.01 597	6.66 610	3.81 593	0.79 574	0.78 594	0.75 571	0.76 584	1.04 576	1.33 594

TCMNet-wrong-test	9.08 612	10.58 616	9.58 604	19.64 618	17.64 618	12.69 615	8.93 615	13.77 621	2.58 588	4.67 609	5.19 611	14.57 618	11.02 615	7.21 613	9.81 610	5.58 620	0.89 599	3.76 616	3.10 616	10.41 619	10.02 619

DPSimNet_ROB	5.19 607	2.71 609	18.56 611	2.59 603	2.49 606	4.25 601	10.93 616	3.33 598	3.93 603	5.02 612	4.52 605	5.74 604	10.18 611	5.44 608	8.79 608	2.40 607	2.47 613	2.48 606	2.54 613	2.56 603	2.87 612

JetRed	5.38 608	6.17 613	12.68 610	2.38 600	2.85 611	12.60 614	11.17 617	4.60 607	3.74 600	3.87 606	3.85 595	4.83 599	4.13 605	6.81 611	12.18 614	2.18 604	2.95 615	2.19 601	1.98 611	3.49 611	3.01 613

BEATNet-Init1	15.65 617	1.62 593	54.26 635	0.75 559	0.56 541	37.03 629	13.39 618	13.20 618	14.59 618	29.41 634	29.29 634	47.69 637	21.87 627	26.91 628	19.58 619	0.43 547	0.39 559	0.47 549	0.47 559	0.52 550	0.52 560

tt	6.21 609	0.22 230	5.88 599	3.55 612	2.07 601	11.25 613	19.19 619	11.84 617	5.47 607	2.71 590	2.18 561	4.87 600	6.25 609	3.71 598	7.09 605	8.31 621	11.17 625	4.91 618	5.39 620	5.72 615	2.42 609

HaxPig	31.93 623	37.19 628	34.22 622	24.41 622	24.94 623	18.53 618	20.18 620	21.15 627	28.84 630	35.74 635	38.86 635	26.18 628	28.75 630	33.85 629	34.15 630	35.89 636	38.80 636	37.79 632	40.52 634	39.33 633	39.33 635

MEDIAN_ROB	37.35 633	40.72 636	40.37 626	32.26 624	31.80 624	27.29 624	25.02 621	29.47 631	33.43 637	41.99 639	41.60 637	33.48 629	34.37 637	39.66 632	36.94 631	43.49 638	43.96 638	44.07 634	43.35 636	41.32 635	42.43 637

AVERAGE_ROB	37.53 634	40.05 635	40.01 625	34.74 625	33.76 625	28.46 628	25.14 622	32.31 632	34.08 638	41.20 638	40.52 636	34.51 630	34.78 638	39.11 631	37.48 632	42.68 637	43.32 637	43.80 633	42.99 635	40.42 634	41.31 636

DGTPSM_ROB	12.12 614	8.03 614	21.12 613	8.97 615	16.81 616	10.68 611	30.77 623	9.14 615	15.23 619	6.55 613	15.49 625	9.02 613	15.13 618	9.26 615	21.71 622	4.58 616	8.60 618	5.07 619	9.26 621	5.88 616	11.06 620

DPSMNet_ROB	12.13 615	8.03 614	21.13 614	9.02 616	16.82 617	10.68 611	30.78 624	9.15 616	15.24 620	6.56 614	15.50 626	9.02 613	15.13 618	9.28 616	21.71 622	4.59 617	8.60 618	5.08 620	9.26 621	5.89 617	11.06 620

USTest	12.98 616	14.10 617	19.89 612	16.19 617	14.95 615	20.69 619	31.85 625	16.52 622	10.99 611	8.83 617	9.55 617	13.88 617	10.36 612	16.06 619	21.35 621	3.19 613	4.82 617	5.08 620	5.36 619	8.77 618	7.20 617

Anonymous_1	33.12 624	18.23 618	23.86 616	20.53 619	21.18 621	25.45 621	35.84 626	22.44 630	15.68 621	13.41 619	13.70 622	18.00 623	15.15 620	20.31 620	24.47 624	14.56 628	8.84 620	66.24 635	117.79 637	155.41 640	11.40 622

DPSM_ROB	17.80 618	18.60 619	24.24 620	20.89 620	19.49 619	25.83 622	36.10 627	21.62 628	16.41 622	13.46 620	14.26 623	19.11 625	16.15 621	20.74 621	25.59 625	9.37 623	9.23 621	9.47 623	9.81 623	13.47 620	12.09 623

DPSM	17.80 618	18.60 619	24.24 620	20.89 620	19.49 619	25.83 622	36.10 627	21.62 628	16.41 622	13.46 620	14.26 623	19.11 625	16.15 621	20.74 621	25.59 625	9.37 623	9.23 621	9.47 623	9.81 623	13.47 620	12.09 623

xxxxx1	36.77 630	19.69 621	24.00 617	62.46 632	66.77 634	27.30 625	39.89 629	20.40 623	18.80 625	14.18 622	13.11 619	17.29 619	17.30 623	21.62 624	27.81 627	13.61 625	18.98 633	111.36 638	133.25 638	28.84 629	38.64 632

tt_ll	36.77 630	19.69 621	24.00 617	62.46 632	66.77 634	27.30 625	39.89 629	20.40 623	18.80 625	14.18 622	13.11 619	17.29 619	17.30 623	21.62 624	27.81 627	13.61 625	18.98 633	111.36 638	133.25 638	28.84 629	38.64 632

ff	36.77 630	19.69 621	24.00 617	62.46 632	66.77 634	27.30 625	39.89 629	20.40 623	18.80 625	14.18 622	13.11 619	17.29 619	17.30 623	21.62 624	27.81 627	13.61 625	18.98 633	111.36 638	133.25 638	28.84 629	38.64 632

LSM0	38.96 635	37.52 634	48.37 629	43.79 631	91.31 637	52.31 635	72.38 632	43.71 638	32.75 631	27.16 633	28.73 633	38.51 634	32.63 634	41.75 638	51.59 638	18.85 634	18.43 627	19.09 625	19.60 625	27.21 628	33.44 631

Selective-RAFT-Error	35.87 629	37.42 632	48.73 634	42.24 628	39.28 628	52.00 634	72.87 633	43.41 637	32.95 634	26.97 632	28.72 632	38.71 636	33.15 636	41.59 635	51.42 633	18.77 633	18.60 632	19.14 629	19.78 629	27.19 627	24.42 629

RAFT-FEzeroshot	35.76 625	37.39 630	48.55 630	42.39 629	39.44 629	51.96 632	72.92 634	43.38 635	32.90 632	26.87 628	28.06 627	38.42 631	32.28 631	41.59 635	51.51 636	18.73 631	18.58 628	19.11 626	19.75 626	27.12 625	24.33 626

RAFT-FE	35.76 625	37.39 630	48.55 630	42.39 629	39.44 629	51.96 632	72.92 634	43.38 635	32.90 632	26.87 628	28.06 627	38.42 631	32.28 631	41.59 635	51.51 636	18.73 631	18.58 628	19.11 626	19.75 626	27.12 625	24.33 626

CasAABBNet	35.77 627	37.38 629	48.59 632	42.20 627	39.23 626	51.95 630	72.92 634	43.36 634	33.03 635	26.93 631	28.31 630	38.43 633	32.32 633	41.58 634	51.50 635	18.71 629	18.58 628	19.11 626	19.75 626	27.11 624	24.33 626

FlowAnything	35.84 628	37.49 633	48.69 633	42.17 626	39.26 627	51.95 630	72.95 637	43.35 633	33.23 636	26.92 630	28.67 631	38.55 635	32.78 635	41.53 633	51.47 634	18.71 629	18.59 631	19.17 630	19.88 630	27.07 623	24.26 625

RSGM-EC	74.49 637	61.53 637	40.38 627	97.66 635	92.09 638	73.48 637	113.87 638	59.44 639	38.62 639	39.84 636	49.02 638	90.35 639	61.68 639	138.81 639	126.03 639	92.92 639	53.83 639	94.52 636	37.88 632	81.03 638	46.84 638

acva	74.49 637	61.53 637	40.38 627	97.66 635	92.09 638	73.48 637	113.87 638	59.44 639	38.62 639	39.84 636	49.02 638	90.35 639	61.68 639	138.81 639	126.03 639	92.92 639	53.83 639	94.52 636	37.88 632	81.03 638	46.84 638

test_example2	176.82 639	204.75 639	198.54 639	188.58 639	191.23 640	151.28 640	169.77 640	97.63 641	125.81 641	179.94 641	183.74 640	158.20 641	139.14 641	192.16 641	198.12 641	203.48 641	236.37 641	163.71 641	173.22 641	217.79 641	162.95 640

PML	40.49 636	30.31 624	12.46 609	7.19 614	14.30 614	91.44 639	212.44 641	7.73 613	23.24 629	74.44 640	185.05 641	49.81 638	25.78 629	21.34 623	12.84 615	8.71 622	2.93 614	8.43 622	3.24 617	13.77 622	4.45 616

ccccc		430.66 640		506.24 640	500.20 641	349.93 641		384.19 642		330.97 642		370.48 642		498.75 642		557.84 642	430.47 642	334.14 642	290.91 642	547.74 642

Low-res two-view benchmark