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

Pro-Stereo	0.18 2	0.13 2	0.22 1	0.33 53	0.23 151	0.16 3	0.19 19	0.21 1	0.23 16	0.24 33	0.18 10	0.17 5	0.11 1	0.36 52	0.21 18	0.11 27	0.09 18	0.15 143	0.14 193	0.10 3	0.10 3

BPD-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 53	0.20 76	0.16 3	0.22 68	0.21 1	0.23 16	0.14 1	0.18 10	0.16 2	0.14 2	0.26 2	0.22 28	0.10 8	0.09 18	0.14 98	0.13 161	0.10 3	0.11 37

111111	0.22 28	0.15 25	0.29 36	0.37 133	0.23 151	0.21 19	0.19 19	0.46 88	0.29 41	0.20 10	0.20 15	0.29 79	0.14 2	0.44 108	0.22 28	0.14 95	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.12 49	0.12 76

MLG-Stereo_test2	0.18 2	0.14 5	0.26 12	0.31 15	0.17 15	0.24 39	0.17 3	0.27 6	0.15 2	0.18 4	0.19 12	0.22 39	0.14 2	0.32 17	0.19 1	0.13 63	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.11 20	0.10 3

dual_stereo	0.20 10	0.15 25	0.27 19	0.32 36	0.17 15	0.16 3	0.20 31	0.30 9	0.21 11	0.24 33	0.20 15	0.25 61	0.14 2	0.55 187	0.25 78	0.14 95	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MonStereo	0.20 10	0.14 5	0.27 19	0.31 15	0.16 5	0.22 20	0.21 55	0.39 43	0.34 77	0.20 10	0.25 37	0.18 12	0.15 6	0.40 80	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 20	0.10 3

Monster-pub-eth3d	0.20 10	0.14 5	0.27 19	0.31 15	0.16 5	0.22 20	0.21 55	0.39 43	0.34 77	0.20 10	0.25 37	0.17 5	0.15 6	0.40 80	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 20	0.10 3

IGEV	0.21 23	0.13 2	0.25 4	0.31 15	0.20 76	0.22 20	0.19 19	0.42 68	0.30 51	0.22 24	0.34 99	0.20 26	0.15 6	0.32 17	0.19 1	0.12 37	0.10 52	0.12 30	0.10 56	0.10 3	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 2	0.14 5	0.28 27	0.34 61	0.17 15	0.24 39	0.17 3	0.27 6	0.13 1	0.18 4	0.14 1	0.23 45	0.15 6	0.32 17	0.20 8	0.12 37	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 2	0.14 5	0.28 27	0.34 61	0.16 5	0.26 62	0.17 3	0.31 12	0.15 2	0.19 7	0.15 2	0.23 45	0.15 6	0.32 17	0.20 8	0.11 27	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.10 3	0.10 3

AIO_rvc	0.24 53	0.17 60	0.37 131	0.35 82	0.20 76	0.26 62	0.33 244	0.45 81	0.23 16	0.26 45	0.25 37	0.33 109	0.15 6	0.55 187	0.24 65	0.12 37	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.12 49	0.11 37

MonSter	0.20 10	0.14 5	0.27 19	0.31 15	0.16 5	0.22 20	0.21 55	0.39 43	0.34 77	0.20 10	0.25 37	0.18 12	0.15 6	0.39 71	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 20	0.10 3

Monster-pub-mixall	0.20 10	0.14 5	0.27 19	0.31 15	0.17 15	0.20 13	0.17 3	0.43 72	0.24 21	0.23 27	0.21 18	0.17 5	0.16 13	0.46 124	0.19 1	0.13 63	0.10 52	0.11 1	0.08 1	0.10 3	0.12 76

LG-Stereo	0.25 63	0.18 87	0.43 204	0.40 219	0.20 76	0.22 20	0.26 119	0.33 15	0.39 114	0.27 55	0.45 139	0.22 39	0.16 13	0.38 64	0.28 143	0.11 27	0.12 201	0.17 217	0.15 224	0.13 88	0.10 3

MatchStereo	0.20 10	0.14 5	0.25 4	0.28 3	0.15 2	0.17 6	0.20 31	0.35 30	0.29 41	0.21 14	0.36 108	0.18 12	0.17 15	0.33 27	0.25 78	0.14 95	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.11 20	0.11 37

HiDET	0.20 10	0.14 5	0.27 19	0.30 9	0.19 50	0.24 39	0.19 19	0.39 43	0.27 37	0.21 14	0.23 27	0.27 70	0.17 15	0.32 17	0.24 65	0.12 37	0.10 52	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 37

S2M2_XL	0.19 8	0.18 87	0.28 27	0.27 2	0.20 76	0.15 2	0.16 2	0.23 3	0.16 4	0.21 14	0.26 46	0.17 5	0.17 15	0.24 1	0.21 18	0.17 264	0.16 370	0.15 143	0.14 193	0.15 183	0.12 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.18 2	0.14 5	0.29 36	0.31 15	0.21 98	0.19 10	0.19 19	0.30 9	0.20 8	0.16 2	0.15 2	0.19 20	0.17 15	0.35 45	0.20 8	0.13 63	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.11 20	0.10 3

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.14 5	0.28 27	0.33 53	0.17 15	0.38 204	0.18 13	0.32 13	0.22 13	0.25 38	0.16 6	0.25 61	0.17 15	0.32 17	0.21 18	0.13 63	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.11 20	0.11 37

IGEV-Stereo++	0.22 28	0.16 42	0.29 36	0.38 153	0.20 76	0.22 20	0.18 13	0.44 77	0.36 93	0.23 27	0.29 65	0.24 55	0.17 15	0.28 6	0.23 47	0.12 37	0.10 52	0.12 30	0.10 56	0.12 49	0.11 37

AIO-Stereo	0.26 76	0.19 123	0.36 116	0.39 179	0.18 29	0.28 90	0.30 186	0.52 115	0.29 41	0.30 76	0.31 80	0.32 101	0.17 15	0.55 187	0.23 47	0.13 63	0.10 52	0.14 98	0.11 94	0.13 88	0.11 37

LCMNet	0.22 28	0.14 5	0.26 12	0.30 9	0.20 76	0.26 62	0.19 19	0.40 56	0.45 163	0.21 14	0.21 18	0.27 70	0.18 22	0.38 64	0.24 65	0.12 37	0.12 201	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 37

252Zero-FE	0.21 23	0.16 42	0.29 36	0.34 61	0.19 50	0.23 31	0.18 13	0.43 72	0.35 85	0.23 27	0.22 24	0.19 20	0.18 22	0.29 8	0.23 47	0.14 95	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.11 37

LG-Stereo_L2	0.19 8	0.14 5	0.30 44	0.31 15	0.20 76	0.20 13	0.18 13	0.33 15	0.22 13	0.19 7	0.15 2	0.20 26	0.18 22	0.34 40	0.20 8	0.13 63	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.11 20	0.09 1

DEFOM-Stereo	0.23 44	0.16 42	0.29 36	0.34 61	0.20 76	0.59 348	0.20 31	0.32 13	0.31 57	0.23 27	0.19 12	0.18 12	0.18 22	0.42 95	0.22 28	0.12 37	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.11 20	0.12 76

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 413	3.08 616	2.41 580	0.32 36	0.18 29	0.29 102	0.20 31	0.39 43	0.33 71	0.29 68	0.25 37	0.18 12	0.18 22	0.32 17	0.22 28	1.08 591	0.09 18	0.17 217	0.16 255	0.15 183	0.96 584

Selective-IGEV	0.25 63	0.18 87	0.37 131	0.37 133	0.20 76	0.27 76	0.25 104	0.59 156	0.25 27	0.27 55	0.26 46	0.34 116	0.18 22	0.62 264	0.23 47	0.12 37	0.10 52	0.14 98	0.11 94	0.13 88	0.11 37

EGLCR-Stereo	0.27 87	0.17 60	0.36 116	0.35 82	0.21 98	0.37 198	0.20 31	0.58 149	0.37 101	0.29 68	0.28 57	0.42 176	0.18 22	0.47 136	0.27 121	0.14 95	0.10 52	0.16 171	0.14 193	0.13 88	0.12 76

BStereo	0.28 99	0.18 87	1.08 511	0.34 61	0.22 120	0.22 20	0.33 244	0.39 43	0.42 144	0.26 45	0.25 37	0.26 64	0.19 29	0.44 108	0.30 178	0.10 8	0.12 201	0.12 30	0.16 255	0.12 49	0.15 209

Wave_Phase_stereo	0.32 140	0.18 87	1.08 511	0.34 61	0.22 120	0.69 407	0.33 244	0.57 145	0.42 144	0.26 45	0.25 37	0.26 64	0.19 29	0.44 108	0.30 178	0.10 8	0.12 201	0.12 30	0.16 255	0.12 49	0.15 209

VIP-Stereo	0.25 63	0.18 87	0.33 69	0.32 36	0.21 98	0.63 368	0.19 19	0.33 15	0.38 107	0.24 33	0.31 80	0.27 70	0.19 29	0.49 154	0.23 47	0.13 63	0.10 52	0.13 63	0.09 6	0.12 49	0.10 3

AdaDepth	0.23 44	0.18 87	0.36 116	0.38 153	0.19 50	0.33 159	0.22 68	0.35 30	0.24 21	0.22 24	0.21 18	0.20 26	0.19 29	0.59 222	0.21 18	0.10 8	0.11 130	0.13 63	0.10 56	0.11 20	0.13 126

4.5_new	0.21 23	0.20 163	0.31 52	0.31 15	0.18 29	0.24 39	0.26 119	0.34 26	0.29 41	0.33 94	0.29 65	0.19 20	0.19 29	0.30 10	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.12 30	0.11 94	0.14 133	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 23	0.20 163	0.31 52	0.31 15	0.18 29	0.24 39	0.26 119	0.34 26	0.29 41	0.33 94	0.29 65	0.19 20	0.19 29	0.30 10	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.12 30	0.11 94	0.14 133	0.10 3

2.5w	0.22 28	0.18 87	0.34 81	0.32 36	0.18 29	0.31 129	0.27 133	0.33 15	0.24 21	0.29 68	0.35 105	0.18 12	0.19 29	0.41 86	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 49	0.10 3

monsterstereo	0.23 44	0.15 25	0.28 27	0.35 82	0.19 50	0.22 20	0.20 31	0.38 41	0.37 101	0.34 106	0.40 125	0.19 20	0.19 29	0.46 124	0.22 28	0.11 27	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.13 88	0.09 1

LG-G_1	0.22 28	0.14 5	0.31 52	0.34 61	0.16 5	0.52 294	0.17 3	0.36 33	0.20 8	0.21 14	0.22 24	0.26 64	0.19 29	0.37 56	0.20 8	0.14 95	0.10 52	0.13 63	0.09 6	0.11 20	0.11 37

LG-G	0.22 28	0.14 5	0.31 52	0.34 61	0.16 5	0.52 294	0.17 3	0.36 33	0.20 8	0.21 14	0.22 24	0.26 64	0.19 29	0.37 56	0.20 8	0.14 95	0.10 52	0.13 63	0.09 6	0.11 20	0.11 37

FoundationStereo	0.18 2	0.15 25	0.26 12	0.31 15	0.17 15	0.23 31	0.20 31	0.24 5	0.16 4	0.19 7	0.16 6	0.21 32	0.19 29	0.27 4	0.22 28	0.14 95	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

RAStereo	0.25 63	0.17 60	0.33 69	0.40 219	0.21 98	0.24 39	0.26 119	0.45 81	0.46 170	0.23 27	0.34 99	0.30 88	0.19 29	0.34 40	0.26 99	0.15 167	0.12 201	0.16 171	0.13 161	0.14 133	0.11 37

MSKI-zero shot	0.33 149	0.19 123	0.36 116	0.41 248	0.22 120	0.32 147	0.22 68	0.65 194	0.45 163	0.52 194	0.64 218	0.60 282	0.19 29	0.78 394	0.27 121	0.14 95	0.11 130	0.14 98	0.10 56	0.13 88	0.13 126

CAS	0.37 201	0.13 2	0.27 19	1.34 587	0.31 395	0.46 269	0.38 330	0.50 104	0.48 180	0.35 109	0.52 175	0.24 55	0.19 29	0.30 10	0.28 143	1.03 590	0.08 1	0.12 30	0.08 1	0.12 49	0.28 464

DispViT+	0.24 53	0.23 266	0.39 150	0.36 113	0.23 151	0.23 31	0.19 19	0.41 62	0.35 85	0.31 85	0.24 33	0.21 32	0.20 43	0.38 64	0.35 232	0.17 264	0.13 278	0.13 63	0.11 94	0.16 240	0.12 76

GEAStereo	0.24 53	0.16 42	0.31 52	0.35 82	0.26 260	0.35 176	0.29 165	0.46 88	0.30 51	0.27 55	0.29 65	0.24 55	0.20 43	0.33 27	0.22 28	0.18 305	0.10 52	0.13 63	0.10 56	0.14 133	0.13 126

GSStereo	0.24 53	0.16 42	0.31 52	0.35 82	0.26 260	0.35 176	0.29 165	0.50 104	0.29 41	0.30 76	0.29 65	0.23 45	0.20 43	0.33 27	0.22 28	0.16 218	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.14 133	0.13 126

GS-Stereo							0.29 165	0.50 104	0.29 41	0.30 76	0.29 65	0.23 45	0.20 43	0.33 27	0.22 28	0.16 218	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.14 133	0.13 126

monsters	0.22 28	0.14 5	0.28 27	0.32 36	0.19 50	0.24 39	0.19 19	0.46 88	0.34 77	0.37 118	0.30 75	0.16 2	0.20 43	0.45 116	0.20 8	0.12 37	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 20	0.11 37

SCV_C0	0.28 99	0.20 163	0.40 163	0.36 113	0.25 223	0.23 31	0.28 149	0.60 159	0.41 137	0.31 85	0.36 108	0.37 137	0.20 43	0.61 241	0.23 47	0.13 63	0.11 130	0.13 63	0.11 94	0.16 240	0.13 126

GIP-stereo	0.25 63	0.19 123	0.32 64	0.38 153	0.25 223	0.26 62	0.20 31	0.50 104	0.41 137	0.25 38	0.39 121	0.35 125	0.20 43	0.33 27	0.22 28	0.16 218	0.11 130	0.13 63	0.10 56	0.12 49	0.12 76

mms	0.27 87	0.21 200	0.36 116	0.38 153	0.25 223	0.31 129	0.32 227	0.43 72	0.33 71	0.29 68	0.34 99	0.34 116	0.20 43	0.48 145	0.26 99	0.13 63	0.11 130	0.16 171	0.13 161	0.15 183	0.13 126

RSM	0.26 76	0.19 123	0.35 97	0.37 133	0.21 98	0.27 76	0.33 244	0.55 132	0.28 39	0.26 45	0.25 37	0.38 144	0.20 43	0.59 222	0.23 47	0.12 37	0.10 52	0.14 98	0.11 94	0.14 133	0.11 37

RAFT-Stereo-weight	0.33 149	0.19 123	0.36 116	0.39 179	0.23 151	0.28 90	0.29 165	0.69 228	0.83 351	0.55 206	0.51 168	0.58 267	0.20 43	0.48 145	0.30 178	0.13 63	0.10 52	0.14 98	0.12 125	0.13 88	0.12 76

MonSter++	0.20 10	0.14 5	0.25 4	0.30 9	0.20 76	0.28 90	0.19 19	0.33 15	0.26 32	0.21 14	0.20 15	0.28 76	0.21 53	0.31 15	0.22 28	0.12 37	0.10 52	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

CSFM-Stereo	0.20 10	0.14 5	0.24 3	0.31 15	0.17 15	0.29 102	0.20 31	0.40 56	0.24 21	0.23 27	0.21 18	0.26 64	0.21 53	0.32 17	0.21 18	0.13 63	0.12 201	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

DLNR-FE	20.09 625	36.45 632	38.39 629	170.32 644	60.71 638	0.23 31	0.20 31	13.60 625	0.40 128	0.45 168	0.66 224	0.42 176	0.21 53	0.64 283	0.32 199	5.49 623	0.10 52	0.15 143	0.11 94	72.83 643	0.13 126

2w_stereo	0.23 44	0.19 123	0.33 69	0.33 53	0.17 15	0.28 90	0.37 312	0.40 56	0.36 93	0.33 94	0.33 90	0.17 5	0.21 53	0.30 10	0.23 47	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 49	0.11 37

LGtest1	0.20 10	0.15 25	0.30 44	0.35 82	0.17 15	0.26 62	0.17 3	0.33 15	0.21 11	0.21 14	0.16 6	0.23 45	0.21 53	0.33 27	0.20 8	0.15 167	0.10 52	0.13 63	0.10 56	0.12 49	0.11 37

GREAT-IGEV	0.23 44	0.15 25	0.33 69	0.30 9	0.23 151	0.20 13	0.26 119	0.35 30	0.34 77	0.21 14	0.31 80	0.22 39	0.21 53	0.50 160	0.22 28	0.12 37	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.13 88	0.12 76
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.22 28	0.85 565	0.41 172	0.28 3	0.16 5	0.23 31	0.18 13	0.23 3	0.19 7	0.16 2	0.16 6	0.15 1	0.21 53	0.32 17	0.19 1	0.16 218	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.16 240	0.10 3

AIO_test	0.24 53	0.17 60	0.33 69	0.35 82	0.21 98	0.31 129	0.38 330	0.45 81	0.26 32	0.26 45	0.28 57	0.32 101	0.21 53	0.40 80	0.26 99	0.13 63	0.10 52	0.13 63	0.11 94	0.13 88	0.11 37

IGEV-RUCA	0.26 76	0.16 42	0.36 116	0.40 219	0.27 302	0.32 147	0.20 31	0.39 43	0.36 93	0.27 55	0.31 80	0.25 61	0.21 53	0.50 160	0.24 65	0.20 366	0.11 130	0.13 63	0.10 56	0.17 268	0.16 242

RSM++	0.26 76	0.19 123	0.36 116	0.37 133	0.21 98	0.28 90	0.29 165	0.54 127	0.34 77	0.26 45	0.23 27	0.36 136	0.21 53	0.52 172	0.24 65	0.12 37	0.11 130	0.14 98	0.12 125	0.14 133	0.11 37

CAS++	0.33 149	0.25 321	0.39 150	0.38 153	0.26 260	0.32 147	0.24 91	0.87 332	0.53 203	0.48 185	0.46 144	0.26 64	0.21 53	0.50 160	0.26 99	0.23 431	0.20 452	0.22 400	0.17 313	0.21 365	0.17 288
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DLNR_Zeroshot_test	20.12 626	36.36 631	38.38 628	170.13 643	62.28 639	0.22 20	0.20 31	13.43 624	0.40 128	0.45 168	0.66 224	0.42 176	0.21 53	0.64 283	0.32 199	5.57 624	0.10 52	0.15 143	0.11 94	72.31 642	0.13 126

Replicate-Monster	0.27 87	0.16 42	1.15 520	0.30 9	0.17 15	0.38 204	0.19 19	0.44 77	0.40 128	0.24 33	0.21 18	0.23 45	0.22 65	0.47 136	0.20 8	0.11 27	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.09 1	0.18 315

qwe	0.23 44	0.18 87	0.30 44	0.31 15	0.18 29	0.29 102	0.22 68	0.39 43	0.33 71	0.37 118	0.30 75	0.20 26	0.22 65	0.45 116	0.22 28	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 49	0.10 3

HART	0.30 117	0.17 60	0.33 69	0.41 248	0.21 98	0.32 147	0.26 119	0.67 212	0.32 63	0.33 94	0.66 224	0.41 169	0.22 65	0.58 213	0.25 78	0.12 37	0.11 130	0.15 143	0.11 94	0.15 183	0.12 76

fffft	0.26 76	0.18 87	0.39 150	0.37 133	0.23 151	0.29 102	0.35 284	0.46 88	0.26 32	0.37 118	0.23 27	0.27 70	0.22 65	0.55 187	0.28 143	0.12 37	0.09 18	0.16 171	0.13 161	0.13 88	0.13 126
1: 1. 1
U	3.17 600	0.17 60	0.35 97	0.41 248	0.71 567	57.93 642	0.20 31	0.43 72	0.39 114	0.26 45	0.23 27	0.23 45	0.22 65	0.26 2	0.22 28	0.16 218	0.10 52	0.74 575	0.13 161	0.13 88	0.11 37

IGEV-Stereo+	0.25 63	0.15 25	0.28 27	0.32 36	0.19 50	0.13 1	0.17 3	0.29 8	0.30 51	0.22 24	0.15 2	0.22 39	0.22 65	0.42 95	0.22 28	0.14 95	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.15 183	1.09 591

IGEV++	0.25 63	0.17 60	0.35 97	0.40 219	0.23 151	0.24 39	0.23 85	0.56 140	0.24 21	0.29 68	0.36 108	0.30 88	0.22 65	0.33 27	0.29 161	0.14 95	0.10 52	0.14 98	0.10 56	0.13 88	0.14 166

4D-IteraStereo	0.33 149	0.19 123	0.43 204	0.40 219	0.24 193	0.32 147	0.27 133	0.59 156	0.72 273	0.66 258	0.53 182	0.42 176	0.22 65	0.46 124	0.30 178	0.14 95	0.09 18	0.20 341	0.16 255	0.16 240	0.12 76

asda	0.22 28	0.19 123	0.31 52	0.32 36	0.18 29	0.24 39	0.23 85	0.38 41	0.29 41	0.28 66	0.24 33	0.18 12	0.23 73	0.41 86	0.22 28	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 20	0.10 3

asd	0.22 28	0.18 87	0.31 52	0.32 36	0.18 29	0.26 62	0.22 68	0.37 38	0.25 27	0.32 90	0.23 27	0.19 20	0.23 73	0.46 124	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 49	0.10 3

SCV	0.27 87	0.20 163	0.37 131	0.36 113	0.22 120	0.27 76	0.33 244	0.65 194	0.31 57	0.25 38	0.29 65	0.37 137	0.23 73	0.52 172	0.23 47	0.19 345	0.11 130	0.14 98	0.11 94	0.15 183	0.12 76

ours_stereo	0.27 87	0.22 233	0.35 97	0.38 153	0.24 193	0.30 113	0.32 227	0.46 88	0.39 114	0.27 55	0.34 99	0.35 125	0.23 73	0.49 154	0.27 121	0.13 63	0.11 130	0.16 171	0.12 125	0.14 133	0.12 76

CES	0.29 107	0.15 25	0.25 4	0.31 15	0.71 567	0.36 186	0.27 133	0.51 110	0.47 178	0.34 106	0.48 152	0.27 70	0.23 73	0.40 80	0.24 65	0.13 63	0.11 130	0.12 30	0.08 1	0.13 88	0.32 489

GLC_STEREO	0.30 117	0.20 163	0.28 27	0.44 354	0.19 50	0.31 129	0.25 104	0.49 102	0.43 153	0.37 118	0.47 150	0.40 162	0.23 73	0.51 169	0.37 255	0.15 167	0.18 421	0.19 304	0.16 255	0.16 240	0.14 166

iRaftStereo_RVC	0.33 149	0.20 163	0.40 163	0.40 219	0.23 151	0.31 129	0.29 165	0.70 241	0.55 206	0.49 188	0.66 224	0.37 137	0.23 73	0.47 136	0.33 210	0.14 95	0.11 130	0.19 304	0.17 313	0.16 240	0.13 126

Zero-FE251	0.24 53	0.17 60	0.33 69	0.34 61	0.20 76	0.44 258	0.19 19	0.40 56	0.26 32	0.28 66	0.30 75	0.38 144	0.24 80	0.33 27	0.23 47	0.15 167	0.11 130	0.13 63	0.10 56	0.11 20	0.11 37

SMoEStereo_RVC	0.27 87	0.20 163	0.37 131	0.36 113	0.23 151	0.36 186	0.31 213	0.43 72	0.36 93	0.38 127	0.30 75	0.32 101	0.24 80	0.56 197	0.24 65	0.12 37	0.10 52	0.16 171	0.12 125	0.12 49	0.12 76

999	0.28 99	0.17 60	0.38 141	0.37 133	0.25 223	0.30 113	0.27 133	0.55 132	0.42 144	0.26 45	0.31 80	0.39 155	0.24 80	0.65 293	0.26 99	0.14 95	0.11 130	0.15 143	0.12 125	0.12 49	0.15 209

tg	0.34 164	0.19 123	0.40 163	0.40 219	0.23 151	0.38 204	0.26 119	0.74 278	0.60 227	0.48 185	0.65 220	0.42 176	0.24 80	0.57 208	0.33 210	0.14 95	0.10 52	0.18 268	0.17 313	0.14 133	0.12 76

testlalala2	0.37 201	0.19 123	0.45 218	0.94 574	0.56 546	0.45 266	0.25 104	0.64 191	0.51 195	0.69 281	0.57 198	0.44 190	0.24 80	0.35 45	0.33 210	0.15 167	0.13 278	0.14 98	0.10 56	0.13 88	0.14 166

MGS-Stereo	0.29 107	0.20 163	0.42 185	0.37 133	0.24 193	0.37 198	0.30 186	0.40 56	0.50 188	0.32 90	0.51 168	0.40 162	0.24 80	0.45 116	0.28 143	0.16 218	0.12 201	0.15 143	0.13 161	0.15 183	0.14 166

CASnet	0.30 117	0.20 163	0.34 81	0.42 286	0.17 15	0.25 58	0.24 91	0.53 121	0.56 208	0.54 204	0.54 186	0.39 155	0.24 80	0.41 86	0.26 99	0.15 167	0.10 52	0.22 400	0.18 344	0.18 300	0.12 76
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.36 182	0.25 321	0.52 307	0.43 328	0.27 302	0.36 186	0.27 133	0.70 241	0.46 170	0.55 206	0.53 182	0.65 309	0.24 80	0.69 331	0.32 199	0.14 95	0.13 278	0.23 421	0.20 395	0.19 335	0.14 166

BridgeDepth_RVC	0.20 10	0.14 5	0.26 12	0.26 1	0.15 2	0.34 170	0.17 3	0.41 62	0.22 13	0.21 14	0.21 18	0.20 26	0.25 88	0.33 27	0.25 78	0.13 63	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.12 49	0.10 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.27 87	0.17 60	0.32 64	0.38 153	0.22 120	0.33 159	0.28 149	0.58 149	0.50 188	0.29 68	0.35 105	0.29 79	0.25 88	0.43 101	0.27 121	0.12 37	0.10 52	0.16 171	0.15 224	0.12 49	0.11 37

IGEV-FE	0.36 182	0.19 123	0.71 419	0.41 248	0.29 353	0.30 113	0.25 104	0.86 329	0.40 128	0.64 246	0.57 198	0.56 246	0.25 88	0.56 197	0.29 161	0.15 167	0.11 130	0.16 171	0.14 193	0.14 133	0.14 166

2.25w	0.23 44	0.19 123	0.35 97	0.31 15	0.18 29	0.30 113	0.18 13	0.34 26	0.32 63	0.33 94	0.37 113	0.20 26	0.25 88	0.47 136	0.25 78	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.10 56	0.10 3	0.12 76

2.75w_new	0.22 28	0.18 87	0.30 44	0.29 6	0.18 29	0.23 31	0.33 244	0.37 38	0.29 41	0.36 114	0.27 50	0.18 12	0.25 88	0.37 56	0.24 65	0.11 27	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

3.75w	0.23 44	0.17 60	0.33 69	0.32 36	0.19 50	0.42 243	0.24 91	0.36 33	0.26 32	0.33 94	0.28 57	0.17 5	0.25 88	0.38 64	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 20	0.10 3

S2M2_L	0.26 76	0.23 266	0.34 81	0.32 36	0.25 223	0.24 39	0.13 1	0.36 33	0.42 144	0.25 38	0.37 113	0.29 79	0.25 88	0.31 15	0.26 99	0.22 404	0.19 443	0.17 217	0.19 372	0.21 365	0.19 327
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tt45	0.28 99	0.18 87	0.36 116	0.36 113	0.24 193	0.37 198	0.28 149	0.50 104	0.31 57	0.41 153	0.27 50	0.38 144	0.25 88	0.61 241	0.26 99	0.13 63	0.11 130	0.16 171	0.13 161	0.12 49	0.15 209

WCG-NET	0.29 107	0.15 25	0.35 97	0.34 61	0.19 50	0.32 147	0.27 133	0.42 68	0.82 345	0.46 175	0.49 158	0.39 155	0.25 88	0.42 95	0.27 121	0.12 37	0.09 18	0.13 63	0.11 94	0.12 49	0.11 37

model_zeroshot	0.35 171	0.20 163	0.56 345	0.41 248	0.30 379	0.51 286	0.26 119	0.69 228	0.48 180	0.65 252	0.51 168	0.52 230	0.25 88	0.46 124	0.27 121	0.17 264	0.13 278	0.15 143	0.14 193	0.13 88	0.14 166

GCAP-BAT	0.32 140	0.21 200	0.45 218	0.34 61	0.29 353	0.28 90	0.27 133	0.53 121	0.32 63	0.61 224	0.66 224	0.47 208	0.25 88	0.59 222	0.28 143	0.15 167	0.12 201	0.15 143	0.10 56	0.12 49	0.12 76

Occ-G	0.27 87	0.15 25	0.32 64	0.35 82	0.21 98	0.28 90	0.32 227	0.44 77	0.34 77	0.29 68	0.43 134	0.49 219	0.25 88	0.50 160	0.30 178	0.14 95	0.11 130	0.14 98	0.11 94	0.13 88	0.13 126

Pointernet	0.27 87	0.15 25	0.35 97	0.36 113	0.23 151	0.35 176	0.21 55	0.74 278	0.41 137	0.39 136	0.37 113	0.34 116	0.25 88	0.37 56	0.27 121	0.15 167	0.11 130	0.12 30	0.09 6	0.11 20	0.11 37

IGEV_Zeroshot_test	0.36 182	0.19 123	0.71 419	0.41 248	0.29 353	0.30 113	0.25 104	0.86 329	0.40 128	0.64 246	0.57 198	0.56 246	0.25 88	0.56 197	0.29 161	0.15 167	0.11 130	0.16 171	0.14 193	0.14 133	0.14 166

UniTT-Stereo	0.27 87	0.18 87	0.40 163	0.40 219	0.28 328	0.30 113	0.28 149	0.40 56	0.33 71	0.30 76	0.46 144	0.27 70	0.25 88	0.48 145	0.35 232	0.17 264	0.13 278	0.14 98	0.12 125	0.14 133	0.13 126

testlalala	0.29 107	0.20 163	0.45 218	0.34 61	0.24 193	0.44 258	0.29 165	0.50 104	0.30 51	0.70 287	0.50 160	0.35 125	0.25 88	0.33 27	0.25 78	0.15 167	0.11 130	0.14 98	0.09 6	0.12 49	0.13 126

test_3	0.37 201	0.19 123	0.50 277	0.45 369	0.24 193	0.47 273	0.36 297	0.69 228	0.84 352	0.66 258	0.46 144	0.68 331	0.25 88	0.45 116	0.32 199	0.12 37	0.10 52	0.18 268	0.16 255	0.15 183	0.12 76

CREStereo++_RVC	0.32 140	0.16 42	0.25 4	0.32 36	0.24 193	0.27 76	0.22 68	0.48 101	0.89 387	0.47 178	0.80 290	0.29 79	0.25 88	0.37 56	0.34 223	0.14 95	0.09 18	0.13 63	0.52 577	0.14 133	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
XX-Stereo	0.38 219	0.18 87	0.52 307	0.58 521	0.38 470	0.39 214	0.20 31	0.62 173	0.31 57	0.47 178	1.29 491	0.72 353	0.25 88	0.59 222	0.28 143	0.16 218	0.11 130	0.17 217	0.16 255	0.14 133	0.11 37

FE-Mocha	0.33 149	0.20 163	0.55 332	0.39 179	0.27 302	0.31 129	0.20 31	0.77 296	0.38 107	0.67 267	0.56 195	0.57 251	0.26 107	0.38 64	0.23 47	0.15 167	0.10 52	0.17 217	0.16 255	0.13 88	0.13 126

FlowAnything_test	0.30 117	0.20 163	0.41 172	0.48 422	0.26 260	0.46 269	0.25 104	0.45 81	0.33 71	0.30 76	0.26 46	0.35 125	0.26 107	0.41 86	0.39 280	0.21 382	0.15 343	0.22 400	0.26 492	0.17 268	0.17 288

4.25_new	0.22 28	0.22 233	0.34 81	0.32 36	0.19 50	0.31 129	0.28 149	0.33 15	0.25 27	0.30 76	0.28 57	0.21 32	0.26 107	0.35 45	0.25 78	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 20	0.10 3

4.5w_new	0.22 28	0.22 233	0.34 81	0.32 36	0.19 50	0.31 129	0.28 149	0.33 15	0.25 27	0.30 76	0.28 57	0.21 32	0.26 107	0.35 45	0.25 78	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 20	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 28	0.22 233	0.34 81	0.32 36	0.19 50	0.31 129	0.28 149	0.33 15	0.25 27	0.30 76	0.28 57	0.21 32	0.26 107	0.35 45	0.25 78	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 20	0.10 3

MM-Stereo_test2	0.30 117	0.18 87	0.41 172	0.41 248	0.25 223	0.41 233	0.41 382	0.65 194	0.43 153	0.38 127	0.36 108	0.31 93	0.26 107	0.55 187	0.25 78	0.12 37	0.11 130	0.15 143	0.12 125	0.15 183	0.12 76

test_4	0.37 201	0.19 123	0.34 81	0.45 369	0.26 260	0.20 13	0.34 261	0.58 149	0.42 144	0.60 219	1.45 524	0.43 186	0.26 107	0.67 315	0.29 161	0.12 37	0.10 52	0.17 217	0.19 372	0.15 183	0.12 76

TRStereo	0.39 232	0.32 429	0.64 385	0.49 434	0.41 488	0.30 113	0.30 186	0.97 373	0.63 231	0.53 202	0.43 134	0.52 230	0.26 107	0.77 386	0.29 161	0.18 305	0.12 201	0.19 304	0.19 372	0.13 88	0.13 126

CroCo-Stereo	0.27 87	0.23 266	0.40 163	0.49 434	0.22 120	0.20 13	0.29 165	0.55 132	0.45 163	0.29 68	0.27 50	0.42 176	0.26 107	0.30 10	0.26 99	0.15 167	0.13 278	0.13 63	0.12 125	0.16 240	0.13 126
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
TANstereo	0.31 132	0.16 42	0.34 81	0.31 15	0.17 15	0.55 314	0.23 85	0.46 88	0.56 208	0.60 219	0.69 236	0.37 137	0.26 107	0.36 52	0.28 143	0.16 218	0.16 370	0.13 63	0.10 56	0.14 133	0.15 209

XX-TBD	0.32 140	0.53 517	0.26 12	0.53 485	0.21 98	0.38 204	0.24 91	0.41 62	0.77 302	0.55 206	0.70 239	0.31 93	0.26 107	0.33 27	0.28 143	0.16 218	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.13 88	0.11 37

NLMM1	0.34 164	0.21 200	0.38 141	0.41 248	0.26 260	0.55 314	0.32 227	0.58 149	0.65 241	0.42 158	0.45 139	0.30 88	0.27 118	0.64 283	0.39 280	0.16 218	0.18 421	0.17 217	0.14 193	0.15 183	0.14 166

Wavelet-MonSter	0.20 10	0.14 5	0.29 36	0.34 61	0.19 50	0.18 7	0.21 55	0.34 26	0.24 21	0.25 38	0.34 99	0.22 39	0.27 118	0.28 6	0.22 28	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

3.25w_new	0.24 53	0.17 60	0.34 81	0.31 15	0.18 29	0.43 248	0.20 31	0.39 43	0.32 63	0.39 136	0.29 65	0.23 45	0.27 118	0.43 101	0.23 47	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 37

3.25w	0.24 53	0.17 60	0.34 81	0.31 15	0.18 29	0.43 248	0.20 31	0.39 43	0.32 63	0.39 136	0.29 65	0.23 45	0.27 118	0.43 101	0.23 47	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 37

1w_stereo	0.25 63	0.15 25	0.31 52	0.35 82	0.18 29	0.32 147	0.41 382	0.41 62	0.44 158	0.32 90	0.39 121	0.17 5	0.27 118	0.46 124	0.24 65	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 20	0.10 3

SGD-Stereo	0.22 28	0.16 42	0.28 27	0.32 36	0.16 5	0.28 90	0.20 31	0.39 43	0.29 41	0.25 38	0.29 65	0.21 32	0.27 118	0.38 64	0.27 121	0.16 218	0.09 18	0.13 63	0.11 94	0.13 88	0.11 37

HUF	0.25 63	0.17 60	0.38 141	0.33 53	0.19 50	0.25 58	0.39 348	0.53 121	0.36 93	0.26 45	0.23 27	0.33 109	0.27 118	0.36 52	0.25 78	0.14 95	0.11 130	0.13 63	0.10 56	0.12 49	0.12 76

castereo++	0.26 76	0.17 60	0.29 36	0.34 61	0.20 76	0.74 427	0.20 31	0.41 62	0.49 183	0.24 33	0.24 33	0.35 125	0.27 118	0.41 86	0.20 8	0.14 95	0.09 18	0.14 98	0.09 6	0.11 20	0.11 37

fffy	0.29 107	0.22 233	0.38 141	0.38 153	0.23 151	0.33 159	0.29 165	0.55 132	0.42 144	0.33 94	0.37 113	0.39 155	0.27 118	0.52 172	0.28 143	0.13 63	0.12 201	0.16 171	0.13 161	0.14 133	0.12 76

WCG-NET（raft）	0.31 132	0.16 42	0.39 150	0.33 53	0.19 50	0.35 176	0.27 133	0.54 127	0.79 313	0.45 168	0.55 192	0.47 208	0.27 118	0.56 197	0.28 143	0.13 63	0.10 52	0.12 30	0.11 94	0.12 49	0.12 76

MyStereo06	0.40 247	0.22 233	0.65 390	0.42 286	0.29 353	0.43 248	0.48 433	1.05 403	0.43 153	0.64 246	0.54 186	0.78 382	0.27 118	0.53 178	0.31 192	0.14 95	0.13 278	0.18 268	0.17 313	0.17 268	0.17 288

IGEVStereo-DCA	0.30 117	0.24 290	0.42 185	0.36 113	0.27 302	0.38 204	0.34 261	0.66 201	0.35 85	0.39 136	0.31 80	0.35 125	0.27 118	0.62 264	0.25 78	0.16 218	0.12 201	0.16 171	0.12 125	0.14 133	0.16 242

rrr	0.31 132	0.24 290	0.56 345	0.36 113	0.27 302	0.38 204	0.31 213	0.56 140	0.44 158	0.39 136	0.31 80	0.35 125	0.27 118	0.62 264	0.25 78	0.16 218	0.12 201	0.16 171	0.13 161	0.14 133	0.14 166

MaDis-Stereo	0.27 87	0.19 123	0.39 150	0.37 133	0.26 260	0.28 90	0.28 149	0.45 81	0.37 101	0.27 55	0.27 50	0.40 162	0.27 118	0.40 80	0.30 178	0.16 218	0.14 318	0.16 171	0.13 161	0.15 183	0.12 76

GCAP-Stereo	0.29 107	0.21 200	0.45 218	0.39 179	0.20 76	0.39 214	0.22 68	0.60 159	0.46 170	0.47 178	0.50 160	0.39 155	0.27 118	0.34 40	0.24 65	0.14 95	0.12 201	0.14 98	0.11 94	0.13 88	0.12 76

cross-raft	0.34 164	0.20 163	0.38 141	0.45 369	0.24 193	0.32 147	0.35 284	0.77 296	0.42 144	0.62 229	0.77 265	0.58 267	0.27 118	0.46 124	0.31 192	0.12 37	0.10 52	0.15 143	0.13 161	0.15 183	0.12 76

WQFJA1++	0.24 53	0.16 42	0.30 44	0.31 15	0.21 98	0.34 170	0.17 3	0.39 43	0.18 6	0.26 45	0.30 75	0.29 79	0.28 134	0.41 86	0.23 47	0.16 218	0.10 52	0.13 63	0.10 56	0.31 478	0.12 76

DDF-Stereo	0.26 76	0.16 42	0.33 69	0.37 133	0.30 379	0.19 10	0.20 31	0.33 15	0.31 57	0.27 55	0.26 46	0.29 79	0.28 134	0.39 71	0.25 78	0.17 264	0.10 52	0.14 98	0.10 56	0.69 567	0.13 126

zero-FE	0.26 76	0.16 42	0.33 69	0.36 113	0.30 379	0.18 7	0.20 31	0.37 38	0.31 57	0.27 55	0.27 50	0.29 79	0.28 134	0.34 40	0.25 78	0.17 264	0.10 52	0.14 98	0.10 56	0.62 566	0.13 126

4w-stereo	0.22 28	0.19 123	0.33 69	0.31 15	0.18 29	0.29 102	0.20 31	0.33 15	0.23 16	0.33 94	0.24 33	0.21 32	0.28 134	0.42 95	0.23 47	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 20	0.10 3

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 53	0.17 60	0.34 81	0.40 219	0.21 98	0.18 7	0.21 55	0.36 33	0.27 37	0.30 76	0.52 175	0.28 76	0.28 134	0.27 4	0.24 65	0.14 95	0.10 52	0.13 63	0.10 56	0.14 133	0.14 166

test_for_model	0.90 512	3.60 617	0.42 185	2.47 606	2.11 607	0.39 214	0.28 149	0.46 88	0.48 180	0.76 323	0.32 88	0.30 88	0.28 134	0.35 45	0.27 121	0.69 577	0.12 201	0.13 63	0.09 6	3.76 618	0.74 575

trnet	0.28 99	0.15 25	0.25 4	0.29 6	0.16 5	0.38 204	0.23 85	0.53 121	0.77 302	0.43 164	0.52 175	0.34 116	0.28 134	0.39 71	0.27 121	0.15 167	0.11 130	0.12 30	0.08 1	0.11 20	0.11 37

AE-Stereo	0.36 182	0.21 200	0.47 243	0.49 434	0.31 395	0.50 281	0.34 261	0.72 259	0.73 283	0.34 106	0.55 192	0.52 230	0.28 134	0.48 145	0.31 192	0.13 63	0.13 278	0.18 268	0.16 255	0.15 183	0.14 166

ff7	0.30 117	0.22 233	0.42 185	0.37 133	0.26 260	0.31 129	0.34 261	0.66 201	0.35 85	0.39 136	0.33 90	0.31 93	0.28 134	0.61 241	0.26 99	0.14 95	0.11 130	0.17 217	0.12 125	0.15 183	0.16 242

ffff	0.30 117	0.22 233	0.42 185	0.37 133	0.26 260	0.31 129	0.34 261	0.66 201	0.35 85	0.39 136	0.33 90	0.31 93	0.28 134	0.61 241	0.26 99	0.14 95	0.11 130	0.17 217	0.12 125	0.15 183	0.16 242

11t	0.30 117	0.22 233	0.42 185	0.37 133	0.26 260	0.31 129	0.34 261	0.66 201	0.35 85	0.39 136	0.33 90	0.31 93	0.28 134	0.61 241	0.26 99	0.14 95	0.11 130	0.17 217	0.12 125	0.15 183	0.16 242

EKT-Stereo	0.36 182	0.24 290	0.44 210	0.44 354	0.30 379	0.37 198	0.30 186	0.72 259	0.68 253	0.47 178	0.63 215	0.49 219	0.28 134	0.59 222	0.34 223	0.19 345	0.14 318	0.18 268	0.15 224	0.16 240	0.18 315

RAFT-Test	0.35 171	0.19 123	0.42 185	0.39 179	0.24 193	0.50 281	0.23 85	0.74 278	0.44 158	0.62 229	0.85 317	0.64 303	0.28 134	0.48 145	0.30 178	0.14 95	0.11 130	0.14 98	0.11 94	0.13 88	0.13 126

anonymousdsp	0.30 117	0.22 233	0.41 172	0.38 153	0.26 260	0.31 129	0.35 284	0.68 218	0.36 93	0.40 148	0.33 90	0.32 101	0.28 134	0.62 264	0.26 99	0.14 95	0.10 52	0.17 217	0.12 125	0.15 183	0.16 242

ProNet	0.30 117	0.22 233	0.41 172	0.36 113	0.25 223	0.33 159	0.42 393	0.62 173	0.41 137	0.33 94	0.31 80	0.32 101	0.28 134	0.60 235	0.28 143	0.13 63	0.11 130	0.16 171	0.13 161	0.13 88	0.14 166

ccc-4	0.30 117	0.22 233	0.42 185	0.37 133	0.26 260	0.31 129	0.34 261	0.66 201	0.35 85	0.39 136	0.33 90	0.31 93	0.28 134	0.61 241	0.26 99	0.14 95	0.11 130	0.17 217	0.12 125	0.15 183	0.16 242

IGEV-Stereo	0.30 117	0.22 233	0.41 172	0.38 153	0.26 260	0.30 113	0.35 284	0.68 218	0.36 93	0.40 148	0.33 90	0.32 101	0.28 134	0.62 264	0.26 99	0.14 95	0.10 52	0.17 217	0.12 125	0.15 183	0.16 242
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.31 132	0.23 266	0.56 345	0.36 113	0.26 260	0.35 176	0.32 227	0.60 159	0.38 107	0.44 167	0.32 88	0.33 109	0.28 134	0.66 305	0.27 121	0.14 95	0.12 201	0.16 171	0.12 125	0.14 133	0.14 166

EAI-Stereo	0.36 182	0.21 200	0.46 231	0.40 219	0.22 120	0.33 159	0.36 297	1.22 480	0.32 63	0.52 194	0.75 258	0.35 125	0.28 134	0.65 293	0.30 178	0.14 95	0.11 130	0.14 98	0.14 193	0.14 133	0.13 126

CFNet-RSSM	0.35 171	0.18 87	0.47 243	0.39 179	0.22 120	0.35 176	0.23 85	0.78 300	0.86 364	0.67 267	0.54 186	0.56 246	0.28 134	0.49 154	0.28 143	0.14 95	0.10 52	0.14 98	0.12 125	0.13 88	0.12 76

CREStereo	0.28 99	0.16 42	0.25 4	0.28 3	0.17 15	0.38 204	0.25 104	0.52 115	0.76 299	0.43 164	0.51 168	0.32 101	0.28 134	0.39 71	0.27 121	0.16 218	0.11 130	0.12 30	0.09 6	0.12 49	0.12 76
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
NLSM1	0.33 149	0.19 123	0.36 116	0.40 219	0.25 223	0.65 385	0.27 133	0.59 156	0.52 197	0.38 127	0.53 182	0.29 79	0.29 155	0.56 197	0.33 210	0.16 218	0.17 403	0.18 268	0.15 224	0.14 133	0.13 126

3.5w_stereo	0.23 44	0.18 87	0.31 52	0.31 15	0.18 29	0.27 76	0.22 68	0.39 43	0.30 51	0.33 94	0.27 50	0.24 55	0.29 155	0.52 172	0.25 78	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 20	0.11 37

3w_stereo	0.25 63	0.20 163	0.40 163	0.33 53	0.17 15	0.32 147	0.41 382	0.42 68	0.39 114	0.33 94	0.28 57	0.16 2	0.29 155	0.35 45	0.22 28	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 49	0.12 76

MM-Stereo_test3	0.35 171	0.19 123	0.33 69	0.42 286	0.26 260	0.34 170	0.44 408	0.74 278	0.93 410	0.47 178	0.52 175	0.42 176	0.29 155	0.46 124	0.29 161	0.17 264	0.15 343	0.17 217	0.13 161	0.14 133	0.15 209

Reg-Stereo(zero)	0.31 132	0.17 60	0.30 44	0.35 82	0.19 50	0.33 159	0.21 55	0.64 191	0.72 273	0.52 194	0.52 175	0.51 226	0.29 155	0.48 145	0.27 121	0.13 63	0.10 52	0.12 30	0.10 56	0.12 49	0.13 126

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 63	0.32 429	0.25 4	0.52 474	0.20 76	0.29 102	0.22 68	0.44 77	0.38 107	0.27 55	0.25 37	0.24 55	0.29 155	0.46 124	0.23 47	0.14 95	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.14 133	0.11 37

AIO-test1	0.39 232	0.18 87	0.42 185	0.51 457	0.25 223	0.44 258	0.30 186	0.74 278	1.20 515	0.41 153	0.71 240	0.45 199	0.29 155	0.56 197	0.27 121	0.15 167	0.13 278	0.19 304	0.21 416	0.13 88	0.18 315

rvit_stereo_0080	0.32 140	0.26 356	0.45 218	0.39 179	0.28 328	0.27 76	0.46 418	0.51 110	0.46 170	0.36 114	0.42 130	0.41 169	0.29 155	0.41 86	0.34 223	0.22 404	0.17 403	0.17 217	0.16 255	0.23 411	0.16 242

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 164	0.28 388	0.48 257	0.37 133	0.25 223	0.47 273	0.30 186	0.60 159	0.92 404	0.43 164	0.37 113	0.30 88	0.29 155	0.50 160	0.30 178	0.17 264	0.14 318	0.18 268	0.15 224	0.18 300	0.16 242

whm_eth	0.32 140	0.26 356	0.45 218	0.39 179	0.28 328	0.27 76	0.46 418	0.51 110	0.46 170	0.36 114	0.42 130	0.41 169	0.29 155	0.41 86	0.34 223	0.22 404	0.17 403	0.17 217	0.16 255	0.23 411	0.16 242

MIM_Stereo	0.39 232	0.18 87	0.59 364	0.38 153	0.25 223	0.27 76	0.24 91	0.72 259	0.56 208	0.72 299	1.00 393	0.62 292	0.29 155	0.67 315	0.39 280	0.13 63	0.14 318	0.17 217	0.16 255	0.14 133	0.12 76

Any-RAFT	0.36 182	0.17 60	0.31 52	0.35 82	0.21 98	0.51 286	0.21 55	0.93 358	0.75 293	0.56 209	0.73 244	0.66 321	0.29 155	0.48 145	0.25 78	0.15 167	0.10 52	0.13 63	0.10 56	0.13 88	0.13 126

LoS	0.30 117	0.16 42	0.32 64	0.30 9	0.19 50	0.32 147	0.29 165	0.54 127	0.73 283	0.35 109	0.52 175	0.42 176	0.29 155	0.48 145	0.29 161	0.15 167	0.11 130	0.13 63	0.09 6	0.12 49	0.12 76
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.35 171	0.17 60	0.48 257	0.40 219	0.22 120	0.42 243	0.22 68	0.66 201	0.80 322	0.72 299	0.45 139	0.63 297	0.29 155	0.45 116	0.32 199	0.13 63	0.09 18	0.17 217	0.13 161	0.13 88	0.11 37

test_1	0.35 171	0.17 60	0.48 257	0.40 219	0.22 120	0.42 243	0.22 68	0.66 201	0.80 322	0.70 287	0.45 139	0.63 297	0.29 155	0.45 116	0.32 199	0.13 63	0.09 18	0.17 217	0.13 161	0.13 88	0.11 37

AnonymousM	0.42 269	0.86 566	0.31 52	0.35 82	0.23 151	0.30 113	0.37 312	0.56 140	0.44 158	0.72 299	0.50 160	0.47 208	0.29 155	0.42 95	0.35 232	0.16 218	0.12 201	1.51 591	0.32 526	0.12 49	0.11 37

raft+_RVC	0.38 219	0.20 163	0.38 141	0.39 179	0.27 302	0.44 258	0.35 284	0.81 312	0.90 392	0.52 194	0.78 274	0.50 221	0.29 155	0.56 197	0.41 309	0.15 167	0.12 201	0.17 217	0.15 224	0.14 133	0.13 126

RALCasStereoNet	0.37 201	0.23 266	0.41 172	0.44 354	0.28 328	0.36 186	0.38 330	0.66 201	0.67 251	0.51 191	0.74 256	0.51 226	0.29 155	0.64 283	0.38 270	0.17 264	0.14 318	0.15 143	0.13 161	0.17 268	0.17 288

Gwc-CoAtRS	0.35 171	0.18 87	0.46 231	0.39 179	0.23 151	0.34 170	0.22 68	0.74 278	0.77 302	0.62 229	0.60 207	0.58 267	0.29 155	0.47 136	0.29 161	0.14 95	0.11 130	0.14 98	0.12 125	0.13 88	0.13 126

WQFJX1	0.33 149	0.20 163	0.35 97	0.42 286	0.28 328	0.52 294	0.33 244	0.56 140	0.55 206	0.40 148	0.36 108	0.33 109	0.30 174	0.72 354	0.40 303	0.15 167	0.18 421	0.17 217	0.14 193	0.16 240	0.16 242

BridgeDepth	0.21 23	0.15 25	0.27 19	0.35 82	0.14 1	0.38 204	0.26 119	0.30 9	0.23 16	0.18 4	0.19 12	0.28 76	0.30 174	0.32 17	0.22 28	0.11 27	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 20	0.11 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.25 63	0.17 60	0.30 44	0.35 82	0.26 260	0.25 58	0.36 297	0.46 88	0.30 51	0.27 55	0.35 105	0.24 55	0.30 174	0.37 56	0.24 65	0.18 305	0.10 52	0.13 63	0.10 56	0.15 183	0.13 126

AIO-test2	0.40 247	0.21 200	0.44 210	0.48 422	0.26 260	0.44 258	0.38 330	0.79 307	1.28 528	0.37 118	0.87 328	0.38 144	0.30 174	0.50 160	0.28 143	0.16 218	0.13 278	0.21 385	0.24 468	0.15 183	0.15 209

MyStereo07	0.33 149	0.23 266	0.37 131	0.43 328	0.29 353	0.40 222	0.48 433	0.78 300	0.38 107	0.38 127	0.34 99	0.32 101	0.30 174	0.63 275	0.28 143	0.14 95	0.13 278	0.19 304	0.17 313	0.18 300	0.17 288

Pruner-Stereo	0.39 232	0.21 200	0.51 286	0.41 248	0.25 223	0.22 20	0.24 91	0.71 248	0.59 220	0.90 423	0.75 258	0.67 328	0.30 174	0.64 283	0.39 280	0.19 345	0.12 201	0.20 341	0.17 313	0.17 268	0.19 327

RALAANet	0.40 247	0.24 290	0.56 345	0.43 328	0.30 379	0.36 186	0.25 104	0.89 341	0.69 260	0.69 281	0.65 220	0.61 284	0.30 174	0.63 275	0.35 232	0.16 218	0.13 278	0.18 268	0.15 224	0.21 365	0.14 166

testlalala_base	0.49 341	0.26 356	0.44 210	0.47 414	0.34 444	0.57 331	0.26 119	0.60 159	0.37 101	0.52 194	0.56 195	0.46 203	0.31 181	0.45 116	0.33 210	1.56 598	0.11 130	0.14 98	0.10 56	1.85 590	0.15 209

MC-Stereo	0.29 107	0.18 87	0.35 97	0.40 219	0.21 98	0.26 62	0.26 119	0.53 121	0.40 128	0.38 127	0.61 210	0.41 169	0.31 181	0.57 208	0.27 121	0.14 95	0.10 52	0.14 98	0.12 125	0.12 49	0.12 76

CroCo-Stereo Lap2	0.29 107	0.25 321	0.44 210	0.50 445	0.30 379	0.19 10	0.31 213	0.52 115	0.41 137	0.25 38	0.28 57	0.46 203	0.31 181	0.39 71	0.30 178	0.15 167	0.15 343	0.16 171	0.13 161	0.17 268	0.16 242

NF-Stereo	0.39 232	0.21 200	0.51 286	0.42 286	0.25 223	0.26 62	0.30 186	0.71 248	0.72 273	0.66 258	0.77 265	0.57 251	0.31 181	0.69 331	0.39 280	0.18 305	0.12 201	0.20 341	0.16 255	0.16 240	0.27 453

OCTAStereo	0.39 232	0.21 200	0.51 286	0.42 286	0.25 223	0.26 62	0.30 186	0.71 248	0.72 273	0.66 258	0.77 265	0.58 267	0.31 181	0.69 331	0.39 280	0.18 305	0.12 201	0.20 341	0.16 255	0.16 240	0.27 453

RE-Stereo	0.39 232	0.21 200	0.51 286	0.42 286	0.25 223	0.26 62	0.30 186	0.71 248	0.72 273	0.66 258	0.77 265	0.57 251	0.31 181	0.70 339	0.39 280	0.18 305	0.12 201	0.20 341	0.16 255	0.16 240	0.27 453

TVStereo	0.39 232	0.21 200	0.51 286	0.42 286	0.25 223	0.26 62	0.30 186	0.71 248	0.72 273	0.66 258	0.77 265	0.57 251	0.31 181	0.70 339	0.39 280	0.18 305	0.12 201	0.20 341	0.16 255	0.16 240	0.27 453

Hybrid-DGEV-03	0.46 305	0.20 163	0.36 116	0.43 328	0.28 328	0.55 314	0.25 104	0.69 228	0.75 293	0.96 460	1.92 556	0.61 284	0.32 188	0.58 213	0.36 244	0.15 167	0.10 52	0.18 268	0.16 255	0.14 133	0.12 76

DilatedVolume-Stereo	0.31 132	0.16 42	0.38 141	0.34 61	0.21 98	0.54 308	0.25 104	0.58 149	0.43 153	0.59 216	0.50 160	0.37 137	0.32 188	0.50 160	0.29 161	0.13 63	0.12 201	0.13 63	0.11 94	0.11 20	0.12 76

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 383	0.23 266	1.38 543	0.40 219	0.53 541	0.29 102	0.30 186	1.49 548	0.45 163	0.69 281	1.15 455	0.98 445	0.32 188	0.70 339	0.29 161	0.15 167	0.11 130	0.17 217	0.20 395	0.22 391	0.27 453

DisPM	0.40 247	0.20 163	0.50 277	0.42 286	0.27 302	0.24 39	0.30 186	0.68 218	0.61 230	0.88 408	0.87 328	0.59 277	0.32 188	0.80 401	0.34 223	0.19 345	0.12 201	0.19 304	0.17 313	0.16 240	0.21 376

raft_robust	0.41 262	0.24 290	0.39 150	0.43 328	0.22 120	0.40 222	0.33 244	0.80 310	0.98 440	0.80 349	0.88 332	0.41 169	0.32 188	0.89 433	0.30 178	0.14 95	0.12 201	0.16 171	0.18 344	0.15 183	0.13 126

IPLG	0.40 247	0.21 200	0.64 385	0.41 248	0.25 223	0.54 308	0.27 133	0.77 296	0.68 253	0.85 383	0.82 300	0.33 109	0.32 188	0.64 283	0.49 361	0.13 63	0.11 130	0.16 171	0.14 193	0.14 133	0.14 166

ACRE	0.42 269	0.23 266	0.73 432	0.45 369	0.33 432	0.50 281	0.33 244	0.68 218	0.70 264	0.82 356	0.92 355	0.46 203	0.32 188	0.53 178	0.52 374	0.17 264	0.12 201	0.15 143	0.14 193	0.13 88	0.16 242

sCroCo_RVC	0.36 182	0.29 402	0.73 432	0.52 474	0.39 478	0.42 243	0.31 213	0.52 115	0.46 170	0.31 85	0.48 152	0.38 144	0.32 188	0.46 124	0.33 210	0.22 404	0.23 481	0.19 304	0.19 372	0.21 365	0.22 395

GASTEREO	0.26 76	0.17 60	0.35 97	0.41 248	0.21 98	0.22 20	0.30 186	0.47 98	0.32 63	0.38 127	0.33 90	0.22 39	0.33 196	0.43 101	0.24 65	0.15 167	0.10 52	0.13 63	0.11 94	0.13 88	0.12 76

plain	0.32 140	0.21 200	0.59 364	0.40 219	0.29 353	0.27 76	0.30 186	0.46 88	0.36 93	0.32 90	0.66 224	0.31 93	0.33 196	0.68 324	0.32 199	0.18 305	0.13 278	0.20 341	0.15 224	0.18 300	0.13 126

CIPLG	0.42 269	0.23 266	0.71 419	0.45 369	0.33 432	0.51 286	0.33 244	0.68 218	0.68 253	0.84 370	0.96 368	0.47 208	0.33 196	0.56 197	0.52 374	0.17 264	0.12 201	0.16 171	0.14 193	0.13 88	0.16 242

IPLGR_C	0.42 269	0.23 266	0.71 419	0.46 394	0.33 432	0.51 286	0.34 261	0.69 228	0.69 260	0.84 370	0.92 355	0.46 203	0.33 196	0.53 178	0.53 385	0.17 264	0.12 201	0.16 171	0.14 193	0.13 88	0.16 242

PSM-softLoss	0.40 247	0.21 200	0.53 315	0.42 286	0.26 260	0.29 102	0.34 261	0.70 241	0.49 183	0.63 236	0.82 300	0.59 277	0.33 196	0.75 368	0.43 318	0.20 366	0.12 201	0.20 341	0.18 344	0.17 268	0.22 395

KMStereo	0.40 247	0.21 200	0.53 315	0.42 286	0.26 260	0.29 102	0.34 261	0.70 241	0.49 183	0.63 236	0.82 300	0.59 277	0.33 196	0.75 368	0.43 318	0.20 366	0.12 201	0.20 341	0.18 344	0.17 268	0.22 395

rafts_anoy	0.38 219	0.22 233	0.38 141	0.43 328	0.28 328	0.32 147	0.32 227	0.70 241	0.91 398	0.59 216	0.66 224	0.45 199	0.33 196	0.49 154	0.41 309	0.16 218	0.12 201	0.21 385	0.23 453	0.18 300	0.16 242

NLCSM	0.35 171	0.21 200	0.36 116	0.44 354	0.29 353	0.53 300	0.40 361	0.54 127	0.51 195	0.47 178	0.37 113	0.33 109	0.34 203	0.75 368	0.42 315	0.16 218	0.17 403	0.17 217	0.16 255	0.17 268	0.17 288

MSCF	0.25 63	0.17 60	0.36 116	0.41 248	0.21 98	0.20 13	0.31 213	0.47 98	0.32 63	0.37 118	0.33 90	0.23 45	0.34 203	0.37 56	0.23 47	0.15 167	0.10 52	0.13 63	0.11 94	0.13 88	0.13 126

rvit_stereo_0081_aga	0.32 140	0.29 402	0.50 277	0.43 328	0.29 353	0.36 186	0.32 227	0.46 88	0.42 144	0.40 148	0.44 137	0.41 169	0.34 203	0.43 101	0.31 192	0.23 431	0.17 403	0.19 304	0.16 255	0.20 352	0.15 209

rvit_stereo_ft	0.35 171	0.26 356	0.54 328	0.53 485	0.32 420	0.33 159	0.46 418	0.52 115	0.52 197	0.35 109	0.41 128	0.41 169	0.34 203	0.49 154	0.36 244	0.22 404	0.14 318	0.19 304	0.18 344	0.19 335	0.15 209

gcap-zeroshot	0.35 171	0.20 163	0.61 370	0.39 179	0.23 151	0.53 300	0.27 133	0.58 149	0.35 85	0.64 246	0.49 158	0.87 411	0.34 203	0.49 154	0.25 78	0.14 95	0.12 201	0.15 143	0.12 125	0.13 88	0.14 166

MoCha-V2	0.26 76	0.16 42	0.30 44	0.41 248	0.18 29	0.27 76	0.26 119	0.57 145	0.28 39	0.37 118	0.27 50	0.33 109	0.34 203	0.56 197	0.23 47	0.12 37	0.10 52	0.12 30	0.10 56	0.13 88	0.13 126

anonymousdsp2	0.37 201	0.21 200	0.49 266	0.38 153	0.24 193	0.48 278	0.31 213	0.91 347	0.68 253	0.57 212	0.51 168	0.51 226	0.34 203	0.59 222	0.33 210	0.14 95	0.11 130	0.14 98	0.10 56	0.16 240	0.16 242

PFNet+	0.41 262	0.20 163	0.53 315	0.40 219	0.25 223	0.28 90	0.22 68	0.66 201	0.76 299	0.85 383	0.79 279	0.63 297	0.34 203	0.75 368	0.37 255	0.20 366	0.14 318	0.23 421	0.20 395	0.17 268	0.21 376

PMTNet	0.33 149	0.17 60	0.26 12	0.29 6	0.18 29	0.44 258	0.22 68	0.57 145	0.66 245	0.46 175	0.54 186	0.38 144	0.34 203	0.50 160	0.25 78	0.75 578	0.10 52	0.12 30	0.09 6	0.13 88	0.12 76

WQFJX	0.33 149	0.19 123	0.34 81	0.39 179	0.27 302	0.60 354	0.30 186	0.58 149	0.52 197	0.40 148	0.38 119	0.34 116	0.35 212	0.63 275	0.41 309	0.15 167	0.17 403	0.16 171	0.13 161	0.15 183	0.16 242

DA	0.31 132	0.18 87	0.35 97	0.41 248	0.21 98	0.73 421	0.33 244	0.51 110	0.46 170	0.35 109	0.42 130	0.40 162	0.35 212	0.33 27	0.27 121	0.16 218	0.11 130	0.16 171	0.11 94	0.15 183	0.12 76

GGEV	0.31 132	0.18 87	0.35 97	0.41 248	0.21 98	0.73 421	0.33 244	0.51 110	0.46 170	0.35 109	0.42 130	0.40 162	0.35 212	0.33 27	0.27 121	0.16 218	0.11 130	0.16 171	0.11 94	0.15 183	0.12 76

xyz-stereo-finetune	0.34 164	0.19 123	0.38 141	0.34 61	0.18 29	0.57 331	0.32 227	0.60 159	0.70 264	0.47 178	0.54 186	0.38 144	0.35 212	0.57 208	0.38 270	0.13 63	0.12 201	0.16 171	0.13 161	0.13 88	0.13 126

GCST	0.85 506	1.25 585	0.80 449	1.58 590	1.03 583	1.04 505	0.24 91	0.81 312	0.81 332	0.99 472	0.67 232	0.78 382	0.35 212	0.98 470	0.38 270	0.97 586	0.65 589	1.20 588	0.81 591	0.93 577	0.72 574

RAFT-345	0.41 262	0.19 123	0.42 185	0.39 179	0.23 151	0.32 147	0.25 104	0.62 173	0.56 208	0.74 313	1.77 548	0.44 190	0.35 212	0.67 315	0.37 255	0.14 95	0.11 130	0.18 268	0.14 193	0.14 133	0.13 126

test-1	0.37 201	0.20 163	0.76 441	0.47 414	0.27 302	0.44 258	0.36 297	0.63 181	0.65 241	0.49 188	0.67 232	0.54 237	0.35 212	0.42 95	0.30 178	0.14 95	0.12 201	0.16 171	0.14 193	0.15 183	0.18 315

DIP-Stereo	0.40 247	0.22 233	0.58 356	0.42 286	0.29 353	0.62 362	0.27 133	0.87 332	0.42 144	0.65 252	0.86 321	0.52 230	0.35 212	0.67 315	0.43 318	0.15 167	0.13 278	0.17 217	0.14 193	0.15 183	0.17 288
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 247	0.19 123	0.47 243	0.43 328	0.27 302	0.41 233	0.31 213	0.74 278	0.38 107	0.90 423	1.28 487	0.58 267	0.35 212	0.43 101	0.35 232	0.15 167	0.13 278	0.14 98	0.12 125	0.14 133	0.14 166

RAFT-Stereo	0.40 247	0.19 123	0.47 243	0.43 328	0.27 302	0.41 233	0.31 213	0.74 278	0.38 107	0.90 423	1.28 487	0.58 267	0.35 212	0.43 101	0.35 232	0.15 167	0.13 278	0.14 98	0.12 125	0.14 133	0.14 166
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WQFJA1	0.33 149	0.19 123	0.35 97	0.39 179	0.26 260	0.61 356	0.30 186	0.61 167	0.53 203	0.38 127	0.39 121	0.38 144	0.36 222	0.51 169	0.43 318	0.14 95	0.18 421	0.16 171	0.14 193	0.15 183	0.14 166

NLMM	0.33 149	0.19 123	0.35 97	0.39 179	0.26 260	0.61 356	0.30 186	0.61 167	0.52 197	0.38 127	0.39 121	0.38 144	0.36 222	0.50 160	0.43 318	0.14 95	0.18 421	0.16 171	0.14 193	0.15 183	0.14 166

MM-Stereo_test1	0.34 164	0.19 123	0.37 131	0.42 286	0.23 151	0.35 176	0.44 408	0.62 173	0.56 208	0.61 224	0.51 168	0.38 144	0.36 222	0.65 293	0.27 121	0.15 167	0.13 278	0.17 217	0.14 193	0.15 183	0.13 126

castereo	0.29 107	0.17 60	0.34 81	0.36 113	0.21 98	0.40 222	0.41 382	0.52 115	0.67 251	0.27 55	0.41 128	0.37 137	0.36 222	0.34 40	0.25 78	0.13 63	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.12 49	0.10 3

MIF-Stereo (partial)	0.32 140	0.19 123	0.41 172	0.41 248	0.32 420	0.29 102	0.24 91	0.49 102	0.44 158	0.31 85	0.63 215	0.37 137	0.36 222	0.60 235	0.32 199	0.17 264	0.13 278	0.19 304	0.17 313	0.18 300	0.15 209

AEACV	0.28 99	0.18 87	0.34 81	0.36 113	0.45 512	0.27 76	0.27 133	0.41 62	0.39 114	0.31 85	0.46 144	0.31 93	0.36 222	0.38 64	0.25 78	0.14 95	0.11 130	0.15 143	0.13 161	0.13 88	0.13 126

HHNet	0.42 269	0.19 123	0.43 204	0.35 82	0.38 470	0.33 159	0.33 244	0.71 248	0.78 306	0.87 398	1.30 493	0.52 230	0.36 222	0.53 178	0.37 255	0.16 218	0.11 130	0.19 304	0.15 224	0.15 183	0.25 439

GMStereo	0.40 247	0.38 465	0.61 370	0.41 248	0.27 302	0.47 273	0.35 284	0.62 173	1.04 463	0.57 212	0.54 186	0.38 144	0.36 222	0.56 197	0.41 309	0.20 366	0.13 278	0.16 171	0.17 313	0.24 424	0.20 358
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0083	0.34 164	0.25 321	0.53 315	0.45 369	0.28 328	0.35 176	0.35 284	0.47 98	0.64 235	0.38 127	0.47 150	0.42 176	0.37 230	0.41 86	0.39 280	0.22 404	0.20 452	0.20 341	0.17 313	0.21 365	0.15 209

GMStereo_Zeroshot	0.51 369	0.46 502	0.80 449	0.50 445	0.28 328	0.57 331	0.30 186	0.75 287	0.79 313	0.88 408	0.94 360	0.90 423	0.37 230	0.77 386	0.46 337	0.27 471	0.14 318	0.26 469	0.15 224	0.39 522	0.19 327

GMOStereo	0.38 219	0.19 123	0.42 185	0.43 328	0.24 193	0.40 222	0.39 348	0.55 132	0.64 235	0.89 415	0.84 308	0.65 309	0.37 230	0.39 71	0.29 161	0.14 95	0.12 201	0.20 341	0.18 344	0.15 183	0.12 76

error version	0.38 219	0.19 123	0.42 185	0.43 328	0.24 193	0.40 222	0.39 348	0.55 132	0.64 235	0.89 415	0.84 308	0.65 309	0.37 230	0.39 71	0.29 161	0.14 95	0.12 201	0.20 341	0.18 344	0.15 183	0.12 76

test-v	0.38 219	0.19 123	0.42 185	0.43 328	0.24 193	0.40 222	0.39 348	0.55 132	0.64 235	0.89 415	0.84 308	0.65 309	0.37 230	0.39 71	0.29 161	0.14 95	0.12 201	0.20 341	0.18 344	0.15 183	0.12 76

NRIStereo	0.37 201	0.21 200	0.49 266	0.42 286	0.23 151	0.33 159	0.25 104	0.68 218	0.59 220	0.65 252	0.63 215	0.55 240	0.37 230	0.67 315	0.40 303	0.16 218	0.12 201	0.18 268	0.15 224	0.17 268	0.15 209

CRE-IMP	0.37 201	0.23 266	0.53 315	0.42 286	0.24 193	0.40 222	0.21 55	0.61 167	0.45 163	0.65 252	0.73 244	0.53 235	0.37 230	0.63 275	0.40 303	0.18 305	0.11 130	0.19 304	0.16 255	0.21 365	0.19 327

test-2	0.38 219	0.19 123	0.42 185	0.43 328	0.24 193	0.40 222	0.39 348	0.55 132	0.64 235	0.89 415	0.84 308	0.65 309	0.37 230	0.39 71	0.29 161	0.14 95	0.12 201	0.20 341	0.18 344	0.15 183	0.12 76

rvit_stereo_0081	0.33 149	0.25 321	0.49 266	0.43 328	0.26 260	0.31 129	0.37 312	0.45 81	0.56 208	0.37 118	0.40 125	0.39 155	0.38 238	0.44 108	0.35 232	0.22 404	0.16 370	0.19 304	0.16 255	0.20 352	0.14 166

rvit_stereo_0082	0.33 149	0.25 321	0.49 266	0.43 328	0.26 260	0.31 129	0.37 312	0.45 81	0.56 208	0.37 118	0.40 125	0.39 155	0.38 238	0.44 108	0.35 232	0.22 404	0.16 370	0.19 304	0.16 255	0.20 352	0.14 166

StereoVision	0.43 282	0.29 402	0.54 328	0.50 445	0.28 328	0.37 198	0.38 330	0.75 287	0.63 231	0.46 175	1.11 439	0.53 235	0.38 238	0.57 208	0.34 223	0.21 382	0.24 490	0.25 450	0.24 468	0.26 445	0.17 288

LoS_RVC	0.28 99	0.17 60	0.29 36	0.33 53	0.32 420	0.43 248	0.34 261	0.42 68	0.34 77	0.33 94	0.51 168	0.29 79	0.38 238	0.37 56	0.28 143	0.11 27	0.10 52	0.11 1	0.08 1	0.11 20	0.26 443

RAFT_CTSACE	0.46 305	0.20 163	0.48 257	0.46 394	0.27 302	0.34 170	0.39 348	0.62 173	0.74 289	0.78 341	1.44 520	0.86 405	0.38 238	1.09 494	0.27 121	0.13 63	0.13 278	0.18 268	0.16 255	0.16 240	0.12 76

Patchmatch Stereo++	0.36 182	0.24 290	0.51 286	0.42 286	0.22 120	0.24 39	0.21 55	0.63 181	0.39 114	0.63 236	0.73 244	0.57 251	0.38 238	0.61 241	0.39 280	0.18 305	0.12 201	0.20 341	0.16 255	0.21 365	0.16 242
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 182	0.24 290	0.51 286	0.42 286	0.22 120	0.24 39	0.31 213	0.63 181	0.39 114	0.63 236	0.73 244	0.57 251	0.38 238	0.59 222	0.38 270	0.18 305	0.12 201	0.20 341	0.16 255	0.21 365	0.16 242

ROB_FTStereo_v2	0.36 182	0.24 290	0.51 286	0.42 286	0.22 120	0.24 39	0.31 213	0.63 181	0.39 114	0.63 236	0.73 244	0.57 251	0.38 238	0.60 235	0.39 280	0.18 305	0.12 201	0.20 341	0.16 255	0.21 365	0.16 242

ROB_FTStereo	0.36 182	0.24 290	0.51 286	0.42 286	0.22 120	0.24 39	0.20 31	0.63 181	0.39 114	0.63 236	0.73 244	0.57 251	0.38 238	0.60 235	0.38 270	0.18 305	0.12 201	0.20 341	0.16 255	0.21 365	0.16 242

HUI-Stereo	0.36 182	0.24 290	0.51 286	0.42 286	0.22 120	0.24 39	0.22 68	0.63 181	0.40 128	0.64 246	0.73 244	0.58 267	0.38 238	0.53 178	0.38 270	0.18 305	0.12 201	0.20 341	0.16 255	0.21 365	0.16 242

iGMRVC	0.36 182	0.24 290	0.51 286	0.42 286	0.22 120	0.24 39	0.29 165	0.63 181	0.39 114	0.63 236	0.73 244	0.57 251	0.38 238	0.61 241	0.39 280	0.18 305	0.12 201	0.20 341	0.16 255	0.21 365	0.16 242

iRAFT	0.36 182	0.24 290	0.51 286	0.42 286	0.22 120	0.24 39	0.21 55	0.63 181	0.39 114	0.63 236	0.73 244	0.57 251	0.38 238	0.61 241	0.39 280	0.18 305	0.12 201	0.20 341	0.16 255	0.21 365	0.16 242

GMM-Stereo	0.44 289	0.20 163	0.39 150	0.42 286	0.25 223	0.50 281	0.44 408	0.72 259	0.57 215	0.77 330	1.37 507	0.76 374	0.38 238	0.62 264	0.34 223	0.15 167	0.10 52	0.20 341	0.19 372	0.17 268	0.28 464

RAFT-IKP	0.36 182	0.24 290	0.51 286	0.42 286	0.22 120	0.24 39	0.27 133	0.63 181	0.39 114	0.63 236	0.73 244	0.57 251	0.38 238	0.61 241	0.39 280	0.18 305	0.12 201	0.20 341	0.16 255	0.21 365	0.16 242

AFF-stereo	0.39 232	0.20 163	0.42 185	0.37 133	0.22 120	0.27 76	0.31 213	0.67 212	0.72 273	0.66 258	1.12 441	0.75 367	0.38 238	0.57 208	0.35 232	0.11 27	0.09 18	0.16 171	0.16 255	0.14 133	0.12 76

water-stereo	0.29 107	0.15 25	0.32 64	0.36 113	0.20 76	0.36 186	0.24 91	0.65 194	0.39 114	0.41 153	0.61 210	0.44 190	0.39 253	0.29 8	0.28 143	0.14 95	0.13 278	0.14 98	0.12 125	0.12 49	0.12 76

DCRE	0.38 219	0.19 123	0.47 243	0.45 369	0.33 432	0.45 266	0.40 361	0.66 201	0.53 203	0.49 188	0.95 364	0.57 251	0.39 253	0.53 178	0.32 199	0.14 95	0.13 278	0.15 143	0.14 193	0.14 133	0.15 209

Selective-RAFT	0.36 182	0.23 266	0.54 328	0.45 369	0.22 120	0.64 378	0.27 133	0.62 173	0.65 241	0.41 153	0.38 119	0.55 240	0.39 253	0.59 222	0.36 244	0.14 95	0.12 201	0.14 98	0.12 125	0.16 240	0.14 166

RAFT+CT+SA	0.40 247	0.24 290	0.40 163	0.53 485	0.27 302	0.28 90	0.45 415	0.79 307	0.81 332	0.51 191	0.90 341	0.42 176	0.39 253	0.81 406	0.33 210	0.15 167	0.11 130	0.18 268	0.18 344	0.15 183	0.15 209

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 201	0.18 87	0.45 218	0.36 113	0.19 50	0.33 159	0.28 149	0.67 212	0.77 302	0.72 299	0.99 389	0.56 246	0.39 253	0.44 108	0.31 192	0.11 27	0.09 18	0.15 143	0.14 193	0.13 88	0.11 37

depthmonostereo	0.30 117	0.15 25	0.36 116	0.35 82	0.18 29	0.45 266	0.27 133	0.71 248	0.57 215	0.36 114	0.43 134	0.34 116	0.40 258	0.36 52	0.27 121	0.14 95	0.12 201	0.13 63	0.12 125	0.11 20	0.12 76

knoymous	0.37 201	0.22 233	0.34 81	0.32 36	0.22 120	0.38 204	0.29 165	0.63 181	0.65 241	0.69 281	0.69 236	0.60 282	0.40 258	0.61 241	0.36 244	0.17 264	0.11 130	0.20 341	0.12 125	0.18 300	0.19 327

dd	0.44 289	0.40 479	0.62 376	0.44 354	0.26 260	0.51 286	0.38 330	0.72 259	1.07 477	0.60 219	0.66 224	0.43 186	0.40 258	0.68 324	0.53 385	0.24 442	0.15 343	0.21 385	0.16 255	0.24 424	0.19 327

KYRaft	0.48 327	0.21 200	0.41 172	0.45 369	0.23 151	0.43 248	0.36 297	0.68 218	0.45 163	0.94 443	1.72 546	0.78 382	0.40 258	0.65 293	0.32 199	0.16 218	0.11 130	0.18 268	0.22 437	0.17 268	0.76 577

RAFT-RH_RVC	0.57 418	0.18 87	0.44 210	0.38 153	0.23 151	0.56 322	0.24 91	0.61 167	0.73 283	1.18 523	3.90 601	0.55 240	0.40 258	0.67 315	0.38 270	0.14 95	0.11 130	0.20 341	0.15 224	0.12 49	0.14 166

IPLGR	0.40 247	0.22 233	0.70 417	0.40 219	0.22 120	0.51 286	0.29 165	0.78 300	0.78 306	0.80 349	0.77 265	0.44 190	0.41 263	0.48 145	0.40 303	0.14 95	0.12 201	0.16 171	0.14 193	0.16 240	0.14 166

GwcNet-ADL	0.45 298	0.24 290	0.51 286	0.46 394	0.30 379	0.41 233	0.40 361	0.95 366	0.98 440	0.73 306	0.78 274	0.61 284	0.41 263	0.67 315	0.55 393	0.20 366	0.14 318	0.15 143	0.14 193	0.19 335	0.22 395

OMP-Stereo	0.43 282	0.23 266	0.50 277	0.53 485	0.25 223	0.36 186	0.24 91	0.73 271	0.81 332	0.78 341	0.64 218	0.88 415	0.41 263	0.95 459	0.36 244	0.15 167	0.12 201	0.20 341	0.15 224	0.16 240	0.13 126

PFNet	0.43 282	0.19 123	0.61 370	0.44 354	0.24 193	0.42 243	0.31 213	0.76 291	0.81 332	1.01 476	0.74 256	0.67 328	0.41 263	0.75 368	0.39 280	0.16 218	0.10 52	0.20 341	0.15 224	0.16 240	0.14 166

s12784h	0.37 201	0.15 25	0.26 12	0.34 61	0.15 2	0.80 447	0.29 165	0.83 320	0.87 371	0.58 215	0.58 202	0.43 186	0.41 263	0.59 222	0.35 232	0.12 37	0.10 52	0.14 98	0.09 6	0.14 133	0.10 3

MultiAttention	3.62 602	0.25 321	0.65 390	0.56 509	0.34 444	23.66 625	2.61 613	1.65 571	1.14 500	0.82 356	1.83 551	1.13 499	0.42 268	35.16 635	0.72 445	0.18 305	0.12 201	0.23 421	0.23 453	0.35 504	0.33 498

iRaft-Stereo_20w	0.42 269	0.20 163	0.63 380	0.39 179	0.27 302	0.33 159	0.25 104	1.76 579	0.37 101	0.73 306	0.53 182	0.63 297	0.42 268	0.86 423	0.29 161	0.14 95	0.11 130	0.14 98	0.13 161	0.15 183	0.15 209

SST-Stereo	0.41 262	0.20 163	0.48 257	0.43 328	0.25 223	0.25 58	0.21 55	0.68 218	0.50 188	1.08 505	0.79 279	0.71 338	0.42 268	0.81 406	0.38 270	0.17 264	0.11 130	0.20 341	0.16 255	0.19 335	0.15 209

DFGA-Net	0.47 317	0.31 426	0.93 488	0.43 328	0.33 432	0.56 322	0.35 284	0.81 312	0.89 387	0.70 287	0.76 261	0.48 213	0.43 271	0.78 394	0.64 426	0.16 218	0.14 318	0.19 304	0.19 372	0.20 352	0.19 327

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 289	0.22 233	0.83 460	0.39 179	0.45 512	0.41 233	0.26 119	1.04 396	0.50 188	0.54 204	0.76 261	1.03 461	0.43 271	0.67 315	0.28 143	0.16 218	0.11 130	0.17 217	0.19 372	0.21 365	0.21 376

HH	0.37 201	0.22 233	0.49 266	0.41 248	0.26 260	0.36 186	0.30 186	0.87 332	0.41 137	0.45 168	0.59 204	0.78 382	0.43 271	0.77 386	0.26 99	0.15 167	0.11 130	0.15 143	0.14 193	0.14 133	0.14 166

HanStereo	0.37 201	0.22 233	0.49 266	0.41 248	0.26 260	0.36 186	0.30 186	0.87 332	0.41 137	0.45 168	0.59 204	0.78 382	0.43 271	0.77 386	0.26 99	0.15 167	0.11 130	0.15 143	0.14 193	0.14 133	0.14 166

RCA-Stereo	0.36 182	0.18 87	0.37 131	0.38 153	0.23 151	0.31 129	0.33 244	0.70 241	1.25 521	0.45 168	0.65 220	0.46 203	0.43 271	0.40 80	0.29 161	0.14 95	0.10 52	0.14 98	0.12 125	0.12 49	0.12 76

RAFT_R40	0.41 262	0.20 163	0.47 243	0.44 354	0.25 223	0.23 31	0.25 104	0.69 228	0.70 264	0.98 467	0.78 274	0.72 353	0.43 271	0.80 401	0.39 280	0.17 264	0.11 130	0.20 341	0.16 255	0.18 300	0.15 209

TestStereo	0.39 232	0.32 429	0.42 185	0.45 369	0.20 76	0.41 233	0.38 330	0.69 228	0.66 245	0.56 209	0.78 274	0.48 213	0.43 271	0.59 222	0.37 255	0.18 305	0.13 278	0.20 341	0.15 224	0.23 411	0.14 166

MyStereo8	0.42 269	0.21 200	0.64 385	0.43 328	0.29 353	0.55 314	0.28 149	0.72 259	0.50 188	0.73 306	1.01 397	0.57 251	0.44 278	0.52 172	0.52 374	0.15 167	0.12 201	0.16 171	0.14 193	0.19 335	0.21 376

tt1	0.37 201	0.25 321	0.35 97	0.43 328	0.23 151	0.52 294	0.37 312	0.72 259	1.13 494	0.42 158	0.46 144	0.35 125	0.44 278	0.61 241	0.26 99	0.17 264	0.11 130	0.19 304	0.13 161	0.16 240	0.17 288

Sa-1000	0.49 341	0.25 321	0.45 218	0.46 394	0.25 223	0.64 378	0.34 261	0.85 325	0.95 423	0.85 383	1.51 531	0.55 240	0.44 278	0.94 453	0.31 192	0.16 218	0.12 201	0.21 385	0.20 395	0.15 183	0.14 166

UDGNet	0.50 355	0.82 560	0.56 345	0.51 457	0.32 420	0.41 233	0.34 261	0.71 248	0.93 410	0.65 252	0.60 207	0.58 267	0.44 278	0.65 293	0.43 318	0.33 515	0.15 343	0.67 574	0.20 395	0.49 547	0.23 419

GANet-ADL	0.44 289	0.27 373	0.48 257	0.44 354	0.30 379	0.54 308	0.36 297	0.94 363	0.88 382	0.64 246	0.72 242	0.68 331	0.44 278	0.55 187	0.44 327	0.22 404	0.15 343	0.15 143	0.13 161	0.18 300	0.21 376

sAnonymous2	0.42 269	0.41 485	0.96 495	0.48 422	0.37 463	0.41 233	0.48 433	0.60 159	0.52 197	0.39 136	0.48 152	0.35 125	0.44 278	0.44 108	0.30 178	0.19 345	0.14 318	0.19 304	0.17 313	0.55 559	0.43 539

CroCo_RVC	0.42 269	0.41 485	0.96 495	0.48 422	0.37 463	0.41 233	0.48 433	0.60 159	0.52 197	0.39 136	0.48 152	0.35 125	0.44 278	0.44 108	0.30 178	0.19 345	0.14 318	0.19 304	0.17 313	0.55 559	0.43 539

rvit_0105_6	0.40 247	0.28 388	0.68 405	0.51 457	0.30 379	0.39 214	0.41 382	0.53 121	0.68 253	0.41 153	0.45 139	0.50 221	0.45 285	0.55 187	0.37 255	0.28 482	0.26 507	0.24 437	0.22 437	0.22 391	0.17 288

TestStereo1	0.44 289	0.24 290	0.45 218	0.52 474	0.25 223	0.35 176	0.40 361	0.81 312	0.94 419	0.70 287	0.96 368	0.48 213	0.45 285	0.94 453	0.33 210	0.16 218	0.13 278	0.18 268	0.16 255	0.15 183	0.14 166

SA-5K	0.44 289	0.24 290	0.45 218	0.52 474	0.25 223	0.35 176	0.40 361	0.81 312	0.94 419	0.70 287	0.96 368	0.48 213	0.45 285	0.94 453	0.33 210	0.16 218	0.13 278	0.18 268	0.16 255	0.15 183	0.14 166

Anonymous3	0.47 317	0.35 446	0.91 487	0.50 445	0.38 470	0.81 453	0.55 476	0.76 291	0.66 245	0.52 194	0.65 220	0.44 190	0.45 285	0.66 305	0.39 280	0.25 455	0.25 498	0.22 400	0.21 416	0.23 411	0.24 430

raftrobust	0.35 171	0.20 163	0.39 150	0.43 328	0.29 353	0.31 129	0.25 104	0.73 271	0.66 245	0.59 216	0.56 195	0.44 190	0.45 285	0.55 187	0.31 192	0.16 218	0.12 201	0.14 98	0.12 125	0.12 49	0.14 166

MLCV	0.49 341	0.26 356	0.73 432	0.38 153	0.18 29	0.64 378	0.33 244	0.84 323	0.89 387	0.96 460	1.12 441	0.72 353	0.45 285	1.00 480	0.59 410	0.14 95	0.10 52	0.14 98	0.11 94	0.14 133	0.14 166

DN-CSS_ROB	0.45 298	0.27 373	0.74 436	0.41 248	0.29 353	0.43 248	0.29 165	0.80 310	0.78 306	0.73 306	1.08 433	0.48 213	0.45 285	0.81 406	0.40 303	0.15 167	0.12 201	0.21 385	0.19 372	0.18 300	0.17 288

DDVS	0.53 390	0.32 429	0.63 380	0.42 286	0.31 395	0.71 413	0.35 284	0.95 366	0.69 260	0.86 393	0.90 341	1.11 491	0.46 292	0.90 441	0.67 431	0.23 431	0.17 403	0.22 400	0.18 344	0.25 435	0.28 464

PCWNet_CMD	0.49 341	0.25 321	0.56 345	0.40 219	0.27 302	0.64 378	0.32 227	0.98 375	0.99 443	0.87 398	1.07 426	0.78 382	0.46 292	0.61 241	0.44 327	0.17 264	0.13 278	0.21 385	0.16 255	0.26 445	0.20 358

DCANet-4	0.38 219	0.22 233	0.58 356	0.35 82	0.19 50	0.30 113	0.30 186	0.69 228	0.97 435	0.70 287	0.79 279	0.40 162	0.46 292	0.46 124	0.37 255	0.14 95	0.10 52	0.14 98	0.11 94	0.12 49	0.15 209

IIG-Stereo	0.45 298	0.22 233	0.48 257	0.51 457	0.26 260	0.43 248	0.21 55	0.73 271	0.80 322	0.84 370	0.95 364	0.82 397	0.46 292	0.95 459	0.37 255	0.16 218	0.12 201	0.19 304	0.15 224	0.15 183	0.12 76

MSMDNet	0.49 341	0.25 321	0.56 345	0.40 219	0.27 302	0.64 378	0.32 227	0.99 379	0.99 443	0.87 398	1.07 426	0.79 389	0.46 292	0.61 241	0.44 327	0.17 264	0.13 278	0.20 341	0.16 255	0.25 435	0.20 358

rvit_stereo_0075_2	0.48 327	0.38 465	0.74 436	0.54 497	0.46 521	0.43 248	0.35 284	0.85 325	0.68 253	0.56 209	0.73 244	0.59 277	0.47 297	0.64 283	0.47 348	0.33 515	0.23 481	0.35 522	0.26 492	0.32 486	0.26 443

ACVNet-DCA	0.36 182	0.25 321	0.35 97	0.42 286	0.23 151	0.53 300	0.37 312	0.91 347	0.59 220	0.42 158	0.50 160	0.34 116	0.47 297	0.61 241	0.26 99	0.17 264	0.11 130	0.19 304	0.13 161	0.18 300	0.19 327

1test111	0.37 201	0.25 321	0.35 97	0.42 286	0.23 151	0.53 300	0.37 312	0.91 347	0.59 220	0.42 158	0.50 160	0.34 116	0.47 297	0.59 222	0.48 352	0.17 264	0.11 130	0.19 304	0.13 161	0.18 300	0.19 327

cc1	0.38 219	0.25 321	0.35 97	0.42 286	0.23 151	0.53 300	0.37 312	0.71 248	1.17 506	0.42 158	0.50 160	0.34 116	0.47 297	0.61 241	0.26 99	0.17 264	0.11 130	0.19 304	0.13 161	0.16 240	0.17 288

FSD					0.46 521	0.48 278	0.52 461	0.54 127	0.49 183	0.48 185	0.48 152	0.50 221	0.48 301	0.51 169	0.49 361	0.45 554	0.43 574	0.47 554	0.46 560	0.46 539

xyz-stereo-finetune2	0.37 201	0.20 163	0.40 163	0.32 36	0.19 50	0.80 447	0.29 165	0.56 140	0.33 71	0.53 202	0.79 279	0.43 186	0.48 301	0.70 339	0.46 337	0.13 63	0.12 201	0.17 217	0.13 161	0.12 49	0.14 166

MIPNet	0.39 232	0.22 233	0.66 393	0.40 219	0.25 223	0.53 300	0.29 165	0.78 300	0.74 289	0.68 278	0.60 207	0.40 162	0.48 301	0.45 116	0.39 280	0.14 95	0.11 130	0.16 171	0.13 161	0.14 133	0.14 166

CFNet_pseudo	0.47 317	0.25 321	0.55 332	0.38 153	0.28 328	0.58 338	0.32 227	0.89 341	0.90 392	0.83 364	1.03 410	0.75 367	0.48 301	0.61 241	0.46 337	0.17 264	0.13 278	0.24 437	0.16 255	0.26 445	0.21 376

ARAFT	0.48 327	0.25 321	0.82 456	0.42 286	0.25 223	0.56 322	0.54 473	0.82 318	0.82 345	0.92 433	0.75 258	0.75 367	0.48 301	0.89 433	0.37 255	0.15 167	0.12 201	0.23 421	0.22 437	0.14 133	0.14 166

ccs_rob	0.47 317	0.25 321	0.55 332	0.38 153	0.28 328	0.58 338	0.32 227	0.89 341	0.90 392	0.83 364	1.02 400	0.75 367	0.48 301	0.61 241	0.46 337	0.17 264	0.12 201	0.24 437	0.16 255	0.26 445	0.21 376

rvit_0105_4	0.42 269	0.30 417	0.77 444	0.52 474	0.29 353	0.41 233	0.44 408	0.57 145	0.75 293	0.45 168	0.48 152	0.56 246	0.49 307	0.58 213	0.37 255	0.28 482	0.26 507	0.25 450	0.22 437	0.24 424	0.19 327

11t1	0.38 219	0.23 266	0.49 266	0.36 113	0.23 151	0.61 356	0.31 213	0.74 278	0.47 178	0.62 229	0.55 192	0.55 240	0.49 307	0.58 213	0.45 333	0.18 305	0.15 343	0.16 171	0.13 161	0.17 268	0.19 327

CFNet_ucs	0.51 369	0.25 321	0.58 356	0.39 179	0.31 395	0.59 348	0.35 284	1.04 396	0.95 423	0.89 415	1.19 470	0.80 393	0.49 307	0.66 305	0.45 333	0.21 382	0.16 370	0.26 469	0.18 344	0.27 455	0.23 419

SA	0.45 298	0.26 356	0.50 277	0.47 414	0.24 193	0.46 269	0.36 297	0.79 307	1.00 447	0.61 224	1.04 413	0.50 221	0.50 310	0.98 470	0.33 210	0.16 218	0.13 278	0.21 385	0.19 372	0.15 183	0.14 166

DeepStereo_RVC	0.37 201	0.22 233	0.51 286	0.41 248	0.24 193	0.26 62	0.22 68	0.64 191	0.40 128	0.69 281	0.67 232	0.57 251	0.50 310	0.58 213	0.42 315	0.17 264	0.12 201	0.18 268	0.16 255	0.19 335	0.19 327

IRAFT_RVC	0.43 282	0.20 163	0.52 307	0.45 369	0.24 193	0.26 62	0.51 455	0.76 291	0.78 306	0.77 330	0.80 290	0.73 358	0.50 310	0.74 360	0.39 280	0.18 305	0.10 52	0.21 385	0.17 313	0.17 268	0.15 209

SFCPSM	0.48 327	0.22 233	0.59 364	0.41 248	0.27 302	0.85 465	0.36 297	1.39 530	0.79 313	0.81 353	0.85 317	0.54 237	0.50 310	0.60 235	0.39 280	0.18 305	0.14 318	0.18 268	0.20 395	0.17 268	0.16 242

AdaStereo	0.52 383	0.34 442	0.53 315	0.49 434	0.25 223	0.71 413	0.36 297	1.24 485	0.91 398	0.77 330	0.98 381	0.75 367	0.50 310	0.71 349	0.51 369	0.27 471	0.13 278	0.28 489	0.18 344	0.23 411	0.18 315
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.
ASMatch	0.48 327	0.20 163	0.47 243	0.39 179	0.28 328	0.37 198	0.26 119	0.76 291	0.72 273	0.77 330	2.29 567	0.61 284	0.51 315	0.64 283	0.39 280	0.15 167	0.12 201	0.17 217	0.15 224	0.14 133	0.22 395

111	0.42 269	0.18 87	0.46 231	0.35 82	0.19 50	0.52 294	0.28 149	0.76 291	1.16 503	0.52 194	0.92 355	0.65 309	0.51 315	0.65 293	0.37 255	0.15 167	0.10 52	0.14 98	0.12 125	0.13 88	0.16 242

GES	0.46 305	0.25 321	0.62 376	0.41 248	0.30 379	0.62 362	0.37 312	1.06 408	0.70 264	0.75 317	0.83 305	0.47 208	0.52 317	0.69 331	0.46 337	0.23 431	0.17 403	0.17 217	0.16 255	0.18 300	0.24 430

rvit_0105_5	0.44 289	0.32 429	0.79 448	0.51 457	0.29 353	0.44 258	0.43 400	0.62 173	0.76 299	0.51 191	0.52 175	0.61 284	0.53 318	0.58 213	0.38 270	0.28 482	0.25 498	0.25 450	0.24 468	0.22 391	0.20 358

test_sample3	0.49 341	0.27 373	0.55 332	0.36 113	0.23 151	0.70 408	0.37 312	1.21 472	0.87 371	0.79 346	0.84 308	0.66 321	0.53 318	0.70 339	0.50 365	0.21 382	0.16 370	0.20 341	0.19 372	0.21 365	0.21 376

H2IRNET	0.38 219	0.21 200	0.36 116	0.39 179	0.25 223	0.26 62	0.24 91	0.61 167	0.74 289	0.39 136	0.89 335	0.74 362	0.53 318	0.53 178	0.44 327	0.16 218	0.13 278	0.19 304	0.20 395	0.17 268	0.15 209

mmm	0.47 317	0.28 388	0.51 286	0.39 179	0.25 223	0.61 356	0.38 330	1.00 385	0.60 227	0.77 330	1.07 426	0.65 309	0.53 318	0.61 241	0.49 361	0.18 305	0.15 343	0.23 421	0.20 395	0.21 365	0.20 358

x	0.41 262	0.25 321	0.46 231	0.36 113	0.24 193	0.54 308	0.31 213	0.94 363	0.58 219	0.60 219	0.72 242	0.61 284	0.53 318	0.52 172	0.50 365	0.18 305	0.16 370	0.17 217	0.16 255	0.17 268	0.18 315

test_5	0.44 289	0.25 321	0.48 257	0.53 485	0.28 328	0.28 90	0.42 393	0.77 296	0.87 371	0.63 236	0.91 349	0.73 358	0.53 318	0.82 412	0.36 244	0.14 95	0.11 130	0.18 268	0.18 344	0.18 300	0.16 242

HCRNet	0.46 305	0.35 446	0.45 218	0.54 497	0.26 260	0.52 294	0.29 165	0.87 332	0.64 235	0.75 317	0.82 300	0.76 374	0.53 318	0.70 339	0.38 270	0.24 442	0.16 370	0.24 437	0.20 395	0.21 365	0.20 358

FACV-RUCA	0.45 298	0.28 388	0.51 286	0.46 394	0.33 432	0.62 362	0.34 261	0.87 332	0.75 293	0.60 219	0.84 308	0.48 213	0.54 325	0.56 197	0.39 280	0.22 404	0.15 343	0.35 522	0.16 255	0.29 466	0.22 395

BUS	0.47 317	0.26 356	0.47 243	0.46 394	0.29 353	0.78 435	0.34 261	0.99 379	0.80 322	0.77 330	0.80 290	0.64 303	0.54 325	0.66 305	0.56 395	0.21 382	0.15 343	0.22 400	0.19 372	0.18 300	0.19 327

NINENet	0.52 383	0.30 417	0.55 332	0.46 394	0.33 432	0.78 435	0.34 261	1.18 458	0.91 398	0.84 370	0.97 377	0.64 303	0.54 325	0.74 360	0.56 395	0.23 431	0.20 452	0.25 450	0.18 344	0.22 391	0.22 395

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 471	0.84 564	0.80 449	0.55 505	0.38 470	1.38 546	0.57 482	1.07 412	0.81 332	0.90 423	0.94 360	0.95 438	0.54 325	1.01 481	0.61 417	0.41 547	0.30 528	0.57 569	0.31 522	0.86 574	0.39 521

ffm	0.47 317	0.28 388	0.68 405	0.39 179	0.26 260	0.56 322	0.40 361	0.72 259	1.13 494	0.76 323	0.98 381	0.71 338	0.55 329	0.61 241	0.26 99	0.17 264	0.11 130	0.25 450	0.21 416	0.16 240	0.17 288

ff1	0.56 413	0.28 388	0.68 405	0.39 179	0.26 260	0.56 322	0.40 361	0.72 259	1.13 494	0.76 323	0.98 381	0.71 338	0.55 329	1.25 516	1.46 546	0.17 264	0.11 130	0.25 450	0.21 416	0.16 240	0.17 288

mmx	0.59 434	0.28 388	0.68 405	0.39 179	0.26 260	0.56 322	0.40 361	1.24 485	1.06 469	0.76 323	0.98 381	0.71 338	0.55 329	1.25 516	1.46 546	0.21 382	0.16 370	0.25 450	0.21 416	0.24 424	0.22 395

xxx	0.59 434	0.28 388	0.68 405	0.39 179	0.26 260	0.56 322	0.40 361	1.24 485	1.06 469	0.76 323	0.98 381	0.71 338	0.55 329	1.25 516	1.46 546	0.21 382	0.16 370	0.25 450	0.21 416	0.24 424	0.22 395

DMCA	0.47 317	0.27 373	0.59 364	0.39 179	0.29 353	0.53 300	0.34 261	0.98 375	0.70 264	0.78 341	0.83 305	0.79 389	0.55 329	0.54 186	0.57 401	0.21 382	0.16 370	0.21 385	0.16 255	0.19 335	0.22 395

FADNet-RVC	0.62 451	0.56 532	1.29 533	0.47 414	0.39 478	0.63 368	0.40 361	1.16 447	0.91 398	0.71 298	0.86 321	1.04 466	0.55 329	0.99 475	0.78 455	0.27 471	0.26 507	0.28 489	0.29 512	0.32 486	0.31 485

iResNet	0.52 383	0.31 426	0.86 474	0.44 354	0.22 120	0.66 392	0.47 426	0.92 356	1.02 455	0.89 415	1.12 441	0.69 333	0.55 329	0.86 423	0.60 411	0.15 167	0.11 130	0.15 143	0.12 125	0.17 268	0.17 288

G2L-Stereo	0.51 369	0.25 321	0.55 332	0.44 354	0.27 302	0.46 269	0.47 426	0.98 375	0.81 332	0.86 393	0.90 341	0.91 429	0.56 336	0.88 431	0.80 463	0.21 382	0.17 403	0.22 400	0.18 344	0.17 268	0.22 395

rvit_0105_3	0.48 327	0.35 446	0.85 473	0.56 509	0.31 395	0.48 278	0.48 433	0.65 194	0.81 332	0.66 258	0.59 204	0.66 321	0.56 336	0.66 305	0.41 309	0.30 499	0.27 514	0.29 497	0.28 506	0.21 365	0.21 376

UGAM	0.54 395	0.23 266	0.51 286	0.46 394	0.26 260	0.40 222	0.52 461	0.65 194	1.19 512	0.78 341	1.15 455	1.38 536	0.56 336	1.03 486	0.56 395	0.18 305	0.15 343	0.25 450	0.21 416	0.15 183	0.13 126

MyStereo04	0.45 298	0.23 266	0.52 307	0.43 328	0.29 353	0.40 222	0.48 433	1.02 389	1.12 489	0.62 229	0.58 202	0.55 240	0.56 336	0.77 386	0.45 333	0.14 95	0.13 278	0.19 304	0.17 313	0.18 300	0.17 288

xx1	0.40 247	0.25 321	0.35 97	0.42 286	0.23 151	0.53 300	0.37 312	0.71 248	1.17 506	0.42 158	0.50 160	0.65 309	0.56 336	0.61 241	0.26 99	0.17 264	0.11 130	0.20 341	0.19 372	0.18 300	0.19 327

qqq	0.42 269	0.28 388	0.50 277	0.37 133	0.22 120	0.47 273	0.39 348	0.91 347	0.59 220	0.57 212	0.71 240	0.65 309	0.56 336	0.59 222	0.48 352	0.17 264	0.17 403	0.20 341	0.19 372	0.18 300	0.19 327

TransformOpticalFlow	0.46 305	0.21 200	0.49 266	0.42 286	0.24 193	0.36 186	0.46 418	1.04 396	0.84 352	0.67 267	1.14 452	0.73 358	0.56 336	0.78 394	0.33 210	0.15 167	0.10 52	0.17 217	0.15 224	0.14 133	0.15 209

RAFT	0.46 305	0.23 266	0.52 307	0.48 422	0.27 302	0.55 314	0.47 426	0.68 218	0.60 227	0.83 364	0.82 300	1.00 453	0.56 336	0.76 379	0.37 255	0.18 305	0.16 370	0.22 400	0.20 395	0.16 240	0.14 166

ICVP	0.48 327	0.26 356	0.42 185	0.49 434	0.28 328	0.63 368	0.43 400	1.05 403	0.72 273	0.68 278	0.95 364	0.75 367	0.56 336	0.55 187	0.61 417	0.24 442	0.18 421	0.19 304	0.17 313	0.19 335	0.21 376
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DCANet	0.38 219	0.18 87	0.46 231	0.35 82	0.19 50	0.30 113	0.30 186	0.72 259	0.96 430	0.72 299	0.77 265	0.45 199	0.56 336	0.47 136	0.36 244	0.14 95	0.10 52	0.14 98	0.11 94	0.13 88	0.15 209

FENet	0.43 282	0.23 266	0.40 163	0.40 219	0.24 193	0.54 308	0.33 244	0.83 320	0.72 273	0.74 313	0.73 244	0.63 297	0.56 336	0.65 293	0.45 333	0.19 345	0.13 278	0.19 304	0.17 313	0.18 300	0.20 358

HITNet	0.43 282	0.27 373	0.50 277	0.34 61	0.18 29	0.65 385	0.32 227	0.99 379	0.70 264	0.73 306	0.86 321	0.66 321	0.56 336	0.61 241	0.47 348	0.14 95	0.10 52	0.15 143	0.13 161	0.18 300	0.13 126
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
coex_refinement	0.54 395	0.22 233	0.44 210	0.45 369	0.31 395	0.75 431	0.40 361	1.16 447	0.92 404	0.87 398	1.12 441	0.99 450	0.57 348	0.69 331	0.90 482	0.21 382	0.14 318	0.16 171	0.16 255	0.21 365	0.22 395

MyStereo05	0.46 305	0.22 233	0.51 286	0.42 286	0.29 353	0.43 248	0.48 433	0.96 371	1.12 489	0.77 330	0.62 214	0.51 226	0.57 348	0.79 398	0.43 318	0.14 95	0.13 278	0.18 268	0.17 313	0.17 268	0.17 288

CoDeX	0.48 327	0.21 200	0.53 315	0.43 328	0.25 223	0.74 427	0.38 330	1.36 528	0.82 345	0.84 370	0.96 368	0.63 297	0.57 348	0.63 275	0.40 303	0.17 264	0.13 278	0.17 217	0.15 224	0.16 240	0.15 209

RAFT + AFF	0.54 395	0.30 417	0.84 467	0.51 457	0.32 420	0.63 368	0.57 482	1.05 403	0.95 423	0.80 349	0.87 328	0.85 401	0.57 348	0.87 425	0.51 369	0.18 305	0.21 462	0.23 421	0.22 437	0.19 335	0.19 327

ITSA-stereo	0.54 395	0.29 402	0.55 332	0.41 248	0.23 151	0.59 348	0.35 284	1.31 512	1.25 521	0.82 356	0.80 290	0.72 353	0.58 352	0.89 433	0.72 445	0.22 404	0.18 421	0.23 421	0.22 437	0.22 391	0.29 471

test_sample4	0.49 341	0.27 373	0.55 332	0.36 113	0.23 151	0.70 408	0.37 312	1.22 480	0.86 364	0.82 356	0.86 321	0.62 292	0.58 352	0.71 349	0.49 361	0.21 382	0.16 370	0.21 385	0.20 395	0.22 391	0.21 376

CASS	0.46 305	0.28 388	0.45 218	0.48 422	0.22 120	0.63 368	0.34 261	0.99 379	0.66 245	0.76 323	0.86 321	0.61 284	0.58 352	0.58 213	0.44 327	0.29 492	0.16 370	0.22 400	0.18 344	0.23 411	0.28 464
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
LCNet	0.42 269	0.21 200	0.34 81	0.44 354	0.24 193	0.47 273	0.28 149	0.69 228	0.57 215	0.72 299	1.03 410	0.66 321	0.58 352	0.60 235	0.35 232	0.15 167	0.10 52	0.19 304	0.19 372	0.22 391	0.37 518

STTStereo	0.57 418	0.39 470	0.87 479	0.45 369	0.32 420	0.62 362	0.45 415	1.01 386	0.87 371	1.01 476	0.91 349	0.95 438	0.58 352	0.77 386	0.66 428	0.25 455	0.24 490	0.27 478	0.33 532	0.25 435	0.26 443

DeepPruner_ROB	0.55 404	0.37 457	0.67 398	0.42 286	0.31 395	0.50 281	0.43 400	1.22 480	0.73 283	0.86 393	1.05 416	0.85 401	0.58 352	0.90 441	0.56 395	0.29 492	0.23 481	0.22 400	0.22 437	0.26 445	0.26 443

G2L-ROB	0.49 341	0.20 163	0.48 257	0.36 113	0.22 120	0.58 338	0.42 393	1.19 462	0.74 289	0.86 393	0.76 261	1.08 481	0.59 358	0.81 406	0.60 411	0.17 264	0.12 201	0.15 143	0.12 125	0.17 268	0.20 358

G2L-Stereo_test	0.50 355	0.22 233	0.46 231	0.34 61	0.24 193	0.58 338	0.59 492	1.14 440	0.79 313	0.89 415	0.96 368	0.96 441	0.59 358	0.72 354	0.67 431	0.17 264	0.12 201	0.14 98	0.12 125	0.15 183	0.16 242

DispNO	0.48 327	0.24 290	0.84 467	0.40 219	0.31 395	0.58 338	0.39 348	0.91 347	0.79 313	0.79 346	0.83 305	0.71 338	0.59 358	0.75 368	0.50 365	0.19 345	0.14 318	0.20 341	0.18 344	0.16 240	0.17 288

BSDual-CNN	0.48 327	0.26 356	0.47 243	0.46 394	0.29 353	0.75 431	0.46 418	0.99 379	0.80 322	0.77 330	0.80 290	0.76 374	0.59 358	0.66 305	0.48 352	0.21 382	0.15 343	0.22 400	0.19 372	0.18 300	0.19 327

psmg	0.50 355	0.26 356	0.47 243	0.42 286	0.29 353	0.82 456	0.42 393	1.07 412	0.80 322	0.95 448	0.94 360	0.76 374	0.59 358	0.66 305	0.48 352	0.21 382	0.16 370	0.20 341	0.20 395	0.19 335	0.19 327

pcwnet_v2	0.60 441	0.29 402	0.89 484	0.46 394	0.36 459	0.62 362	0.38 330	1.33 521	1.24 519	1.02 480	1.27 486	0.71 338	0.59 358	0.71 349	0.51 369	0.28 482	0.21 462	0.24 437	0.23 453	0.29 466	0.30 476

test_sample5	0.50 355	0.28 388	0.55 332	0.37 133	0.23 151	0.65 385	0.38 330	1.19 462	0.86 364	0.81 353	0.97 377	0.64 303	0.60 364	0.72 354	0.48 352	0.22 404	0.16 370	0.22 400	0.21 416	0.23 411	0.22 395

DualNet	0.51 369	0.28 388	0.55 332	0.37 133	0.23 151	0.65 385	0.38 330	1.19 462	0.86 364	0.84 370	1.06 422	0.64 303	0.60 364	0.72 354	0.48 352	0.22 404	0.16 370	0.22 400	0.21 416	0.23 411	0.22 395

riskmin	0.41 262	0.21 200	0.44 210	0.34 61	0.24 193	0.58 338	0.32 227	0.70 241	0.86 364	0.52 194	0.57 198	0.78 382	0.60 364	0.58 213	0.39 280	0.17 264	0.12 201	0.19 304	0.13 161	0.19 335	0.22 395

AAGNet	1.40 565	0.20 163	0.52 307	0.45 369	0.26 260	0.29 102	0.29 165	0.67 212	0.71 271	0.97 464	0.86 321	0.66 321	0.60 364	0.66 305	19.98 625	0.17 264	0.11 130	0.19 304	0.15 224	0.20 352	0.13 126

CFNet	0.53 390	0.30 417	0.53 315	0.42 286	0.28 328	0.73 421	0.35 284	1.21 472	1.01 450	0.74 313	1.07 426	0.85 401	0.60 364	0.83 414	0.58 408	0.19 345	0.15 343	0.23 421	0.23 453	0.21 365	0.17 288

UCFNet_RVC	0.50 355	0.27 373	0.37 131	0.40 219	0.27 302	0.66 392	0.42 393	1.18 458	0.86 364	0.70 287	0.89 335	0.91 429	0.60 364	0.62 264	0.48 352	0.24 442	0.18 421	0.28 489	0.27 499	0.25 435	0.24 430

ISRNet	0.57 418	0.25 321	0.72 426	0.57 515	0.36 459	0.43 248	0.28 149	0.85 325	0.84 352	1.09 509	1.25 478	0.91 429	0.61 370	0.68 324	0.60 411	0.35 529	0.26 507	0.36 527	0.33 532	0.30 474	0.42 534

PAM	0.50 355	0.21 200	0.75 439	0.41 248	0.26 260	1.11 520	0.37 312	1.10 424	0.39 114	0.75 317	0.46 144	1.92 568	0.61 370	0.62 264	0.28 143	0.16 218	0.10 52	0.16 171	0.14 193	0.14 133	0.15 209

test_sample6	0.51 369	0.27 373	0.55 332	0.38 153	0.23 151	0.64 378	0.39 348	1.18 458	0.88 382	0.84 370	1.06 422	0.66 321	0.61 370	0.75 368	0.52 374	0.23 431	0.17 403	0.22 400	0.22 437	0.24 424	0.23 419

dad	0.61 445	0.53 517	0.72 426	0.44 354	0.31 395	0.64 378	0.37 312	0.85 325	1.28 528	1.05 493	1.17 465	1.18 505	0.61 370	0.70 339	0.54 391	0.36 532	0.23 481	0.37 532	0.21 416	0.31 478	0.23 419

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 404	0.33 437	0.71 419	0.46 394	0.31 395	0.66 392	0.43 400	1.07 412	0.89 387	0.93 436	0.91 349	0.98 445	0.61 370	0.76 379	0.64 426	0.22 404	0.18 421	0.22 400	0.22 437	0.22 391	0.24 430
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
fff	0.39 232	0.18 87	0.46 231	0.35 82	0.19 50	0.30 113	0.30 186	0.73 271	1.08 481	0.70 287	0.79 279	0.44 190	0.62 375	0.47 136	0.37 255	0.14 95	0.10 52	0.14 98	0.11 94	0.12 49	0.15 209

PSMNet-ADL	0.50 355	0.28 388	0.43 204	0.49 434	0.31 395	0.70 408	0.38 330	0.94 363	0.81 332	0.62 229	0.80 290	0.91 429	0.62 375	0.76 379	0.68 436	0.24 442	0.18 421	0.19 304	0.20 395	0.22 391	0.22 395

csc	0.39 232	0.18 87	0.46 231	0.35 82	0.19 50	0.30 113	0.30 186	0.73 271	1.08 481	0.70 287	0.79 279	0.44 190	0.62 375	0.47 136	0.37 255	0.14 95	0.10 52	0.14 98	0.11 94	0.12 49	0.15 209

cscssc	0.39 232	0.18 87	0.46 231	0.35 82	0.19 50	0.30 113	0.30 186	0.73 271	1.08 481	0.70 287	0.79 279	0.44 190	0.62 375	0.47 136	0.37 255	0.14 95	0.10 52	0.14 98	0.11 94	0.12 49	0.15 209

acv_ft	0.52 383	0.24 290	0.64 385	0.45 369	0.28 328	0.85 465	0.40 361	0.95 366	0.81 332	1.00 473	0.96 368	0.79 389	0.62 375	0.65 293	0.88 474	0.18 305	0.15 343	0.16 171	0.15 224	0.18 300	0.15 209

rvit_105_1	0.56 413	0.42 490	0.84 467	0.59 524	0.37 463	0.59 348	0.68 512	0.73 271	0.97 435	0.82 356	0.69 236	0.75 367	0.63 380	0.80 401	0.56 395	0.34 523	0.29 523	0.31 508	0.34 534	0.23 411	0.23 419

gwcnet-sp	0.50 355	0.25 321	0.84 467	0.41 248	0.27 302	0.79 441	0.40 361	0.93 358	0.85 358	0.95 448	0.79 279	0.65 309	0.63 380	0.69 331	0.52 374	0.18 305	0.17 403	0.18 268	0.18 344	0.18 300	0.19 327

scenet	0.50 355	0.25 321	0.84 467	0.41 248	0.27 302	0.79 441	0.40 361	0.93 358	0.85 358	0.95 448	0.79 279	0.65 309	0.63 380	0.69 331	0.52 374	0.18 305	0.17 403	0.18 268	0.18 344	0.18 300	0.19 327

ssnet	0.50 355	0.25 321	0.84 467	0.41 248	0.27 302	0.79 441	0.40 361	0.93 358	0.85 358	0.95 448	0.79 279	0.65 309	0.63 380	0.69 331	0.52 374	0.18 305	0.17 403	0.18 268	0.18 344	0.18 300	0.19 327

AASNet	0.55 404	0.27 373	0.62 376	0.51 457	0.32 420	0.73 421	0.44 408	1.55 556	0.88 382	0.88 408	0.94 360	0.64 303	0.63 380	0.62 264	0.84 469	0.23 431	0.20 452	0.20 341	0.16 255	0.22 391	0.20 358

GEStereo_RVC	0.56 413	0.30 417	0.70 417	0.51 457	0.31 395	0.70 408	0.54 473	1.31 512	0.93 410	0.85 383	0.86 321	0.84 399	0.63 380	0.92 446	0.67 431	0.24 442	0.16 370	0.19 304	0.17 313	0.21 365	0.23 419

AANet_RVC	0.59 434	0.35 446	0.68 405	0.47 414	0.28 328	0.57 331	0.47 426	1.04 396	1.28 528	0.87 398	1.33 498	0.86 405	0.63 380	1.16 504	0.89 476	0.19 345	0.13 278	0.15 143	0.14 193	0.18 300	0.20 358

NOSS_ROB	0.59 434	0.40 479	0.42 185	0.45 369	0.31 395	0.79 441	0.53 466	1.09 420	1.12 489	0.69 281	0.92 355	0.77 379	0.63 380	0.81 406	0.52 374	0.39 542	0.38 559	0.44 549	0.42 558	0.38 518	0.36 512

PAM_32	0.50 355	0.20 163	0.69 414	0.40 219	0.24 193	1.09 514	0.29 165	1.12 431	0.40 128	0.74 313	0.44 137	1.98 571	0.64 388	0.64 283	0.27 121	0.16 218	0.11 130	0.17 217	0.15 224	0.14 133	0.15 209

test_sample2	0.45 298	0.24 290	0.49 266	0.34 61	0.21 98	0.60 354	0.43 400	1.01 386	0.73 283	0.67 267	0.80 290	0.70 335	0.64 388	0.65 293	0.41 309	0.19 345	0.15 343	0.18 268	0.16 255	0.19 335	0.19 327

Prome-Stereo	0.46 305	0.20 163	0.37 131	0.45 369	0.26 260	0.40 222	0.42 393	0.69 228	0.49 183	0.96 460	1.84 552	0.58 267	0.64 388	0.63 275	0.32 199	0.15 167	0.11 130	0.16 171	0.14 193	0.17 268	0.30 476

LMCR-Stereo	0.55 404	0.33 437	0.57 354	0.60 526	0.30 379	0.80 447	0.36 297	1.30 510	0.79 313	0.90 423	1.04 413	0.57 251	0.64 388	0.87 425	0.73 448	0.20 366	0.15 343	0.19 304	0.14 193	0.25 435	0.18 315

xxxx	1.07 533	0.23 266	0.53 315	0.38 153	0.22 120	0.83 459	0.36 297	1.41 536	0.95 423	0.75 317	0.99 389	0.97 443	0.64 388	0.70 339	11.37 617	0.20 366	0.17 403	0.18 268	0.17 313	0.19 335	0.20 358

test_xeample	1.06 531	0.23 266	0.51 286	0.37 133	0.22 120	0.71 413	0.39 348	1.31 512	0.92 404	0.87 398	1.08 433	0.70 335	0.64 388	0.75 368	11.43 618	0.19 345	0.16 370	0.18 268	0.17 313	0.18 300	0.19 327

BEATNet_4x	0.49 341	0.35 446	0.72 426	0.38 153	0.20 76	0.65 385	0.36 297	1.08 417	0.78 306	0.78 341	0.88 332	0.73 358	0.64 388	0.71 349	0.60 411	0.16 218	0.12 201	0.16 171	0.15 224	0.24 424	0.18 315

PSMNet_ROB	0.67 459	0.39 470	0.76 441	0.57 515	0.43 500	1.00 495	0.85 552	1.25 491	0.93 410	0.82 356	1.04 413	1.08 481	0.64 388	0.89 433	1.02 509	0.29 492	0.21 462	0.31 508	0.31 522	0.27 455	0.25 439

TCMNet	0.68 462	0.41 485	1.08 511	0.60 526	0.61 558	0.97 487	0.55 476	1.11 426	0.93 410	0.87 398	1.14 452	0.89 420	0.65 396	0.92 446	1.06 517	0.26 460	0.26 507	0.31 508	0.28 506	0.33 491	0.30 476

FADNet	0.63 454	0.53 517	1.20 523	0.46 394	0.44 506	0.66 392	0.41 382	1.24 485	1.07 477	0.70 287	0.84 308	0.98 445	0.65 396	0.87 425	0.54 391	0.29 492	0.30 528	0.27 478	0.30 513	0.48 543	0.36 512

SMFormer	0.53 390	0.24 290	0.67 398	0.35 82	0.20 76	0.63 368	0.34 261	1.26 493	1.06 469	0.85 383	1.02 400	0.71 338	0.66 398	0.96 461	0.60 411	0.19 345	0.16 370	0.18 268	0.17 313	0.19 335	0.20 358

tta	0.53 390	0.24 290	0.67 398	0.35 82	0.20 76	0.63 368	0.34 261	1.26 493	1.06 469	0.85 383	1.02 400	0.71 338	0.66 398	0.96 461	0.60 411	0.19 345	0.16 370	0.18 268	0.17 313	0.15 183	0.16 242

qqq1	0.51 369	0.24 290	0.67 398	0.35 82	0.20 76	0.63 368	0.34 261	1.26 493	1.06 469	0.85 383	1.02 400	0.71 338	0.66 398	0.96 461	0.36 244	0.19 345	0.16 370	0.14 98	0.12 125	0.15 183	0.16 242

fff1	0.51 369	0.24 290	0.67 398	0.35 82	0.20 76	0.63 368	0.34 261	1.26 493	1.06 469	0.85 383	1.02 400	0.71 338	0.66 398	0.96 461	0.36 244	0.19 345	0.16 370	0.14 98	0.12 125	0.15 183	0.16 242

ADLNet	0.57 418	0.29 402	0.58 356	0.46 394	0.35 452	0.80 447	0.46 418	1.14 440	0.88 382	1.03 483	0.98 381	0.92 435	0.66 398	0.71 349	0.83 468	0.22 404	0.16 370	0.22 400	0.22 437	0.22 391	0.23 419

ACVNet	0.47 317	0.24 290	0.39 150	0.40 219	0.28 328	0.58 338	0.40 361	0.91 347	0.81 332	0.67 267	0.96 368	0.79 389	0.66 398	0.65 293	0.71 442	0.18 305	0.15 343	0.16 171	0.15 224	0.18 300	0.15 209

GwcNet-RSSM	0.51 369	0.25 321	0.51 286	0.41 248	0.24 193	0.56 322	0.41 382	0.97 373	0.96 430	0.75 317	1.17 465	0.89 420	0.66 398	0.66 305	0.74 449	0.22 404	0.15 343	0.19 304	0.21 416	0.17 268	0.16 242

DSFCA	0.57 418	0.27 373	0.71 419	0.41 248	0.36 459	0.78 435	0.53 466	1.08 417	0.85 358	1.08 505	0.84 308	0.90 423	0.66 398	1.05 489	0.63 424	0.26 460	0.22 471	0.21 385	0.21 416	0.22 391	0.20 358

FADNet-RVC-Resample	0.58 430	0.35 446	1.34 540	0.50 445	0.34 444	0.73 421	0.43 400	1.09 420	0.96 430	0.83 364	0.87 328	0.76 374	0.66 398	0.77 386	0.52 374	0.19 345	0.18 421	0.26 469	0.27 499	0.28 464	0.29 471

anonymousa	0.51 369	0.21 200	0.47 243	0.39 179	0.25 223	0.89 473	0.36 297	0.78 300	0.63 231	0.88 408	1.54 533	1.09 487	0.67 407	0.53 178	0.46 337	0.17 264	0.14 318	0.19 304	0.21 416	0.16 240	0.16 242

ssnet_v2	0.61 445	0.29 402	0.69 414	0.45 369	0.30 379	0.93 479	0.62 499	1.20 469	1.03 459	0.97 464	0.81 298	0.98 445	0.67 407	0.84 418	0.97 501	0.26 460	0.23 481	0.23 421	0.24 468	0.20 352	0.21 376

hknet	0.51 369	0.26 356	0.58 356	0.46 394	0.29 353	0.75 431	0.46 418	0.99 379	0.89 387	0.77 330	0.80 290	0.96 441	0.67 407	0.75 368	0.50 365	0.19 345	0.15 343	0.22 400	0.19 372	0.18 300	0.19 327

iRaft-Stereo_5w	0.46 305	0.22 233	0.53 315	0.43 328	0.30 379	0.30 113	0.53 466	0.66 201	0.71 271	0.62 229	0.89 335	1.01 457	0.67 407	0.76 379	0.67 431	0.13 63	0.12 201	0.17 217	0.15 224	0.15 183	0.17 288

STrans-v2	0.47 317	0.21 200	0.49 266	0.41 248	0.25 223	0.54 308	0.49 446	1.16 447	0.82 345	0.67 267	1.05 416	0.71 338	0.67 407	0.74 360	0.34 223	0.15 167	0.11 130	0.17 217	0.15 224	0.14 133	0.14 166

UPFNet	0.55 404	0.26 356	0.59 364	0.46 394	0.38 470	0.83 459	0.48 433	1.03 395	0.80 322	0.92 433	0.91 349	0.85 401	0.67 407	0.87 425	0.78 455	0.20 366	0.21 462	0.20 341	0.20 395	0.20 352	0.15 209

cf-r	0.49 341	0.24 290	0.49 266	0.40 219	0.23 151	0.58 338	0.38 330	0.92 356	0.87 371	0.77 330	1.06 422	0.98 445	0.67 407	0.59 222	0.61 417	0.21 382	0.14 318	0.17 217	0.19 372	0.15 183	0.16 242

PS-NSSS	0.60 441	0.46 502	0.68 405	0.43 328	0.34 444	0.66 392	0.57 482	1.05 403	0.91 398	0.80 349	1.28 487	0.72 353	0.67 407	0.89 433	0.61 417	0.32 508	0.26 507	0.40 541	0.27 499	0.35 504	0.29 471

ADStereo(finetuned)	0.39 232	0.18 87	0.58 356	0.35 82	0.19 50	0.30 113	0.30 186	0.72 259	0.96 430	0.72 299	0.77 265	0.45 199	0.68 415	0.46 124	0.36 244	0.14 95	0.10 52	0.14 98	0.11 94	0.13 88	0.15 209

delet	0.57 418	0.25 321	0.63 380	0.46 394	0.34 444	1.05 510	0.51 455	1.04 396	0.94 419	0.90 423	0.99 389	0.90 423	0.68 415	0.87 425	0.78 455	0.18 305	0.18 421	0.20 341	0.21 416	0.17 268	0.17 288

CSP-Net	0.57 418	0.29 402	0.55 332	0.42 286	0.29 353	1.20 535	0.49 446	1.29 508	0.75 293	0.98 467	0.97 377	0.88 415	0.69 417	0.85 421	0.66 428	0.27 471	0.18 421	0.17 217	0.17 313	0.18 300	0.19 327

PSMNet-RSSM	0.50 355	0.24 290	0.41 172	0.43 328	0.26 260	0.51 286	0.40 361	1.16 447	0.79 313	0.75 317	1.07 426	0.87 411	0.69 417	0.66 305	0.52 374	0.24 442	0.16 370	0.23 421	0.26 492	0.20 352	0.20 358

DMCA-RVC	0.54 395	0.32 429	0.83 460	0.51 457	0.32 420	0.59 348	0.38 330	0.89 341	0.70 264	0.95 448	0.88 332	0.90 423	0.69 417	0.75 368	0.63 424	0.23 431	0.18 421	0.31 508	0.24 468	0.27 455	0.21 376

NVstereo2D	0.62 451	0.32 429	0.82 456	0.50 445	0.44 506	0.88 470	0.48 433	1.12 431	1.17 506	0.67 267	0.90 341	0.90 423	0.69 417	1.02 484	0.69 438	0.33 515	0.16 370	0.29 497	0.20 395	0.43 532	0.46 550

iResNet_ROB	0.55 404	0.24 290	0.61 370	0.38 153	0.22 120	0.66 392	0.30 186	1.59 565	1.33 538	0.94 443	1.05 416	0.81 395	0.69 417	0.84 418	0.46 337	0.17 264	0.12 201	0.14 98	0.09 6	0.15 183	0.20 358

ToySt	0.52 383	0.27 373	0.93 488	0.42 286	0.28 328	0.67 401	0.56 480	0.88 340	0.79 313	0.61 224	0.85 317	0.92 435	0.70 422	0.72 354	0.61 417	0.16 218	0.17 403	0.21 385	0.21 416	0.22 391	0.21 376

ADLNet2	0.57 418	0.26 356	0.71 419	0.48 422	0.31 395	0.83 459	0.51 455	1.10 424	0.99 443	0.85 383	0.99 389	0.99 450	0.70 422	0.79 398	0.78 455	0.21 382	0.17 403	0.18 268	0.18 344	0.22 391	0.22 395

ac_64	0.54 395	0.24 290	0.58 356	0.46 394	0.28 328	0.79 441	0.44 408	1.11 426	0.63 231	0.94 443	0.85 317	1.06 475	0.70 422	0.76 379	0.72 445	0.22 404	0.18 421	0.20 341	0.19 372	0.18 300	0.16 242

CFNet-ft	0.50 355	0.25 321	0.39 150	0.41 248	0.26 260	0.66 392	0.37 312	0.91 347	0.87 371	0.67 267	1.00 393	1.05 471	0.70 422	0.68 324	0.57 401	0.23 431	0.16 370	0.24 437	0.21 416	0.24 424	0.19 327

CFNet_RVC	0.50 355	0.25 321	0.39 150	0.41 248	0.26 260	0.66 392	0.37 312	0.91 347	0.87 371	0.67 267	1.00 393	1.05 471	0.70 422	0.68 324	0.57 401	0.23 431	0.16 370	0.24 437	0.21 416	0.24 424	0.19 327

DualNet (step1)	0.60 441	0.37 457	0.83 460	0.39 179	0.31 395	0.72 417	0.49 446	1.11 426	0.92 404	0.93 436	0.89 335	0.86 405	0.71 427	0.74 360	0.53 385	0.42 549	0.22 471	0.40 541	0.41 553	0.36 510	0.35 506

test_sample9	1.17 545	0.37 457	0.83 460	0.39 179	0.31 395	0.72 417	0.49 446	1.11 426	0.92 404	0.93 436	0.89 335	0.86 405	0.71 427	1.29 523	2.03 570	0.42 549	9.50 628	0.40 541	0.41 553	0.36 510	0.35 506

test_sample7	0.54 395	0.30 417	0.55 332	0.37 133	0.28 328	0.63 368	0.47 426	1.11 426	0.92 404	0.93 436	0.89 335	0.86 405	0.71 427	0.74 360	0.53 385	0.27 471	0.22 471	0.27 478	0.26 492	0.27 455	0.26 443

test_sample1	0.44 289	0.24 290	0.52 307	0.35 82	0.23 151	0.59 348	0.36 297	1.05 403	0.57 215	0.66 258	0.78 274	0.70 335	0.71 427	0.62 264	0.51 369	0.18 305	0.15 343	0.17 217	0.16 255	0.18 300	0.18 315

SDNR	0.89 511	0.39 470	1.66 567	0.42 286	0.39 478	3.35 600	0.32 227	0.95 366	1.05 465	1.05 493	2.12 565	0.62 292	0.71 427	1.40 537	0.78 455	0.53 567	0.56 586	0.36 527	0.27 499	0.46 539	0.50 559

HBP-ISP	0.61 445	0.47 509	0.45 218	0.46 394	0.33 432	0.79 441	0.29 165	1.15 444	1.05 465	0.85 383	1.18 469	0.67 328	0.71 427	0.92 446	0.57 401	0.37 536	0.38 559	0.47 554	0.41 553	0.39 522	0.32 489

FTStereo	0.56 413	0.21 200	0.39 150	0.42 286	0.25 223	0.39 214	0.73 529	0.69 228	0.45 163	1.09 509	3.23 590	0.69 333	0.71 427	0.55 187	0.34 223	0.15 167	0.13 278	0.19 304	0.17 313	0.15 183	0.32 489

222	1.25 554	0.23 266	0.53 315	0.38 153	0.23 151	0.78 435	0.37 312	1.41 536	0.93 410	0.97 464	1.13 448	0.74 362	0.71 427	0.74 360	14.86 621	0.20 366	0.16 370	0.17 217	0.16 255	0.18 300	0.20 358

FADNet_RVC	0.58 430	0.39 470	1.26 528	0.45 369	0.32 420	0.55 314	0.34 261	1.12 431	0.90 392	0.68 278	0.90 341	0.61 284	0.71 427	1.03 486	0.80 463	0.21 382	0.18 421	0.27 478	0.23 453	0.33 491	0.30 476

HSM-Net_RVC	0.55 404	0.23 266	0.37 131	0.38 153	0.22 120	0.86 467	0.40 361	1.31 512	0.93 410	0.92 433	1.15 455	1.26 511	0.71 427	0.75 368	0.53 385	0.17 264	0.14 318	0.16 171	0.15 224	0.17 268	0.17 288
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.59 434	0.35 446	0.57 354	0.53 485	0.32 420	0.67 401	0.72 524	1.09 420	1.03 459	0.84 370	1.11 439	0.84 399	0.71 427	0.96 461	0.61 417	0.28 482	0.18 421	0.26 469	0.22 437	0.27 455	0.21 376

PSMNet-RUCA	0.78 489	0.78 558	1.23 526	1.01 576	0.91 572	0.68 405	0.53 466	1.16 447	1.06 469	0.79 346	1.10 435	0.82 397	0.72 438	0.94 453	0.70 439	0.55 571	0.27 514	0.76 577	0.46 560	0.70 569	0.49 556

1111x	0.64 456	0.23 266	0.61 370	0.39 179	0.21 98	0.68 405	0.46 418	1.32 518	1.03 459	0.76 323	1.02 400	0.95 438	0.72 438	1.13 498	2.15 576	0.18 305	0.18 421	0.18 268	0.19 372	0.20 352	0.19 327

hitnet-ft	0.57 418	0.29 402	0.43 204	0.42 286	0.29 353	0.81 453	0.40 361	0.98 375	0.91 398	0.84 370	1.01 397	1.13 499	0.72 438	0.83 414	0.71 442	0.28 482	0.21 462	0.28 489	0.22 437	0.29 466	0.27 453

CVANet_RVC	0.59 434	0.35 446	0.54 328	0.49 434	0.33 432	0.70 408	0.67 509	1.12 431	0.97 435	0.88 408	1.05 416	1.01 457	0.72 438	0.94 453	0.55 393	0.30 499	0.20 452	0.28 489	0.26 492	0.32 486	0.23 419

DRN-Test	0.68 462	0.34 442	0.77 444	0.52 474	0.40 483	1.14 524	0.61 497	1.56 560	1.04 463	1.18 523	1.10 435	1.05 471	0.72 438	0.82 412	1.01 505	0.24 442	0.18 421	0.26 469	0.25 481	0.26 445	0.23 419

Hybrid-DGEV-2	0.43 282	0.23 266	0.47 243	0.48 422	0.30 379	0.57 331	0.24 91	0.84 323	1.00 447	0.67 267	0.67 232	0.59 277	0.73 443	0.61 241	0.36 244	0.14 95	0.12 201	0.18 268	0.16 255	0.14 133	0.13 126

DStereoRT	0.77 488	0.21 200	0.72 426	0.52 474	0.34 444	1.07 511	0.36 297	0.86 329	0.80 322	0.81 353	1.07 426	0.54 237	0.73 443	0.78 394	0.53 385	0.17 264	0.14 318	3.96 622	1.38 611	0.20 352	0.16 242

YMNet	0.68 462	0.40 479	1.01 503	0.53 485	0.46 521	1.04 505	0.48 433	1.06 408	0.81 332	1.21 526	1.31 494	1.11 491	0.73 443	0.89 433	0.96 496	0.27 471	0.31 536	0.25 450	0.25 481	0.25 435	0.24 430

YMNet_1	0.68 462	0.40 479	1.01 503	0.53 485	0.46 521	1.04 505	0.48 433	1.06 408	0.81 332	1.21 526	1.31 494	1.11 491	0.73 443	0.89 433	0.96 496	0.27 471	0.31 536	0.25 450	0.25 481	0.25 435	0.24 430

HI	0.46 305	0.22 233	0.41 172	0.35 82	0.35 452	0.27 76	0.32 227	0.75 287	0.50 188	0.90 423	1.13 448	1.12 497	0.73 443	0.70 339	0.57 401	0.12 37	0.10 52	0.17 217	0.17 313	0.17 268	0.16 242

CoSv	0.46 305	0.22 233	0.41 172	0.35 82	0.35 452	0.27 76	0.32 227	0.75 287	0.50 188	0.90 423	1.13 448	1.12 497	0.73 443	0.70 339	0.57 401	0.12 37	0.10 52	0.17 217	0.17 313	0.17 268	0.16 242

GrayStereo	0.49 341	0.20 163	0.44 210	0.47 414	0.29 353	0.51 286	0.62 499	0.71 248	0.66 245	1.04 488	1.46 525	0.77 379	0.73 443	0.58 213	0.35 232	0.15 167	0.12 201	0.17 217	0.17 313	0.15 183	0.30 476

DLCB_ROB	0.60 441	0.29 402	0.53 315	0.50 445	0.33 432	0.76 434	0.51 455	1.02 389	0.94 419	1.07 504	1.16 460	1.21 507	0.73 443	0.98 470	0.75 451	0.21 382	0.20 452	0.22 400	0.23 453	0.22 391	0.20 358

FINET	0.75 482	0.45 497	1.38 543	0.48 422	0.46 521	0.98 492	1.00 565	1.22 480	1.69 570	0.91 432	1.25 478	0.74 362	0.74 451	1.09 494	0.82 467	0.37 536	0.31 536	0.27 478	0.24 468	0.35 504	0.34 502

StereoDRNet-Refined	0.61 445	0.33 437	0.63 380	0.47 414	0.31 395	0.94 482	0.41 382	1.04 396	0.97 435	1.15 521	1.13 448	1.00 453	0.74 451	0.93 450	0.93 489	0.18 305	0.13 278	0.22 400	0.21 416	0.20 352	0.21 376
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.67 459	0.35 446	0.82 456	0.53 485	0.44 506	1.03 503	0.53 466	1.51 552	1.06 469	1.13 519	0.91 349	1.07 480	0.74 451	0.87 425	0.95 494	0.24 442	0.19 443	0.25 450	0.23 453	0.27 455	0.22 395

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 459	0.30 417	1.20 523	0.42 286	0.31 395	1.00 495	0.58 489	1.16 447	1.07 477	1.01 476	1.25 478	1.08 481	0.75 454	1.18 507	1.03 510	0.20 366	0.12 201	0.16 171	0.13 161	0.22 391	0.22 395

CrosDoStereo	0.51 369	0.19 123	0.46 231	0.39 179	0.24 193	0.39 214	1.14 573	0.69 228	0.87 371	0.94 443	1.36 504	0.62 292	0.75 454	0.68 324	0.46 337	0.15 167	0.12 201	0.17 217	0.18 344	0.14 133	0.16 242

DeepStereo_LL	0.51 369	0.19 123	0.46 231	0.39 179	0.24 193	0.39 214	1.14 573	0.69 228	0.87 371	0.94 443	1.36 504	0.62 292	0.75 454	0.68 324	0.46 337	0.15 167	0.12 201	0.17 217	0.18 344	0.14 133	0.16 242

THIR-Stereo	0.51 369	0.19 123	0.47 243	0.39 179	0.23 151	0.74 427	0.64 507	0.68 218	0.88 382	1.03 483	1.40 510	0.71 338	0.75 454	0.64 283	0.43 318	0.16 218	0.11 130	0.17 217	0.18 344	0.15 183	0.17 288

DGSMNet	0.80 491	0.58 537	1.42 547	0.61 531	0.65 561	0.94 482	0.75 534	1.35 524	1.16 503	0.88 408	1.26 482	1.00 453	0.75 454	1.07 490	0.89 476	0.36 532	0.31 536	0.41 545	0.40 548	0.60 565	0.59 571

UNet	0.55 404	0.27 373	0.72 426	0.45 369	0.41 488	0.97 487	0.40 361	1.01 386	0.80 322	0.87 398	0.90 341	1.03 461	0.75 454	0.76 379	0.67 431	0.19 345	0.15 343	0.20 341	0.17 313	0.21 365	0.18 315

GANet-RSSM	0.49 341	0.22 233	0.42 185	0.39 179	0.26 260	0.58 338	0.41 382	1.12 431	0.82 345	0.73 306	1.02 400	0.88 415	0.75 454	0.67 315	0.48 352	0.22 404	0.16 370	0.18 268	0.19 372	0.18 300	0.18 315

HSM	0.53 390	0.25 321	0.46 231	0.40 219	0.25 223	0.74 427	0.44 408	1.29 508	0.78 306	0.82 356	0.92 355	1.21 507	0.75 454	0.90 441	0.48 352	0.18 305	0.14 318	0.17 217	0.14 193	0.17 268	0.18 315

MDST_ROB	0.97 522	0.29 402	1.02 506	0.64 541	0.43 500	2.64 586	0.82 546	1.68 574	1.18 510	2.89 597	1.82 550	0.97 443	0.75 454	1.83 568	0.89 476	0.26 460	0.22 471	0.32 514	0.28 506	0.26 445	0.26 443

DCVSM-stereo	0.51 369	0.28 388	0.56 345	0.39 179	0.29 353	0.55 314	0.28 149	0.78 300	0.78 306	1.11 516	0.77 265	1.04 466	0.76 463	0.65 293	0.52 374	0.20 366	0.20 452	0.24 437	0.21 416	0.25 435	0.31 485

SQANet	0.87 509	0.76 554	0.76 441	1.16 582	0.99 580	1.10 515	0.51 455	1.12 431	0.85 358	0.93 436	1.05 416	1.03 461	0.76 463	1.07 490	0.70 439	0.79 579	0.25 498	1.04 586	0.36 538	1.56 588	0.70 573

Anonymous_2	0.84 501	0.45 497	0.66 393	0.41 248	0.45 512	0.82 456	0.53 466	0.81 312	0.81 332	0.73 306	0.61 210	0.91 429	0.76 463	0.77 386	0.61 417	0.51 565	0.55 584	0.54 567	4.92 623	0.54 557	0.42 534

PA-Net	0.70 468	0.46 502	0.96 495	0.51 457	0.53 541	0.94 482	0.73 529	1.14 440	1.15 501	0.83 364	0.90 341	0.88 415	0.76 463	1.19 508	0.96 496	0.25 455	0.41 569	0.29 497	0.44 559	0.27 455	0.39 521
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	0.65 457	0.33 437	0.43 204	0.44 354	0.30 379	1.01 499	0.54 473	1.13 438	1.09 486	1.11 516	1.21 472	1.10 489	0.76 463	0.99 475	0.71 442	0.32 508	0.33 548	0.33 519	0.30 513	0.30 474	0.28 464
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AACVNet	0.52 383	0.25 321	0.56 345	0.48 422	0.29 353	0.55 314	0.38 330	0.96 371	0.59 220	0.83 364	1.03 410	1.03 461	0.77 468	0.91 444	0.58 408	0.22 404	0.18 421	0.24 437	0.18 344	0.24 424	0.22 395

CC-Net-ROB	0.84 501	1.01 577	0.93 488	0.60 526	0.45 512	1.25 537	0.71 518	1.20 469	1.05 465	0.84 370	1.24 477	0.90 423	0.78 469	1.14 500	0.70 439	0.48 561	0.34 552	1.71 594	0.38 543	0.78 572	0.40 526

Select-FE	0.48 327	0.26 356	0.96 495	0.42 286	0.36 459	0.34 170	0.20 31	1.02 389	0.37 101	0.61 224	1.01 397	1.04 466	0.79 470	0.74 360	0.29 161	0.17 264	0.13 278	0.17 217	0.20 395	0.15 183	0.25 439

IER	0.48 327	0.25 321	0.60 369	0.38 153	0.28 328	0.67 401	0.38 330	0.82 318	0.68 253	0.88 408	0.95 364	0.74 362	0.79 470	0.62 264	0.46 337	0.17 264	0.14 318	0.17 217	0.17 313	0.17 268	0.16 242

DRaft	0.49 341	0.18 87	0.50 277	0.38 153	0.25 223	0.57 331	0.39 348	0.67 212	0.86 364	1.02 480	1.75 547	0.50 221	0.79 470	0.65 293	0.42 315	0.14 95	0.11 130	0.16 171	0.16 255	0.14 133	0.17 288

iResNetv2_ROB	0.55 404	0.29 402	0.86 474	0.39 179	0.25 223	0.67 401	0.37 312	1.21 472	1.02 455	1.02 480	1.10 435	0.89 420	0.79 470	0.74 360	0.43 318	0.19 345	0.13 278	0.15 143	0.11 94	0.19 335	0.16 242

NaN_ROB	0.73 473	0.46 502	0.89 484	0.52 474	0.34 444	0.98 492	1.11 570	1.28 503	1.20 515	1.27 540	0.96 368	1.08 481	0.79 470	1.34 535	0.78 455	0.24 442	0.30 528	0.23 421	0.24 468	0.23 411	0.26 443

MMNet	0.57 418	0.26 356	0.67 398	0.45 369	0.35 452	1.04 505	0.39 348	0.93 358	0.98 440	0.96 460	0.97 377	0.86 405	0.80 475	0.83 414	0.80 463	0.16 218	0.15 343	0.19 304	0.19 372	0.20 352	0.17 288

PDISCO_ROB	0.96 520	0.51 512	1.13 517	1.03 579	1.00 581	1.81 573	0.77 537	1.72 576	1.60 563	1.09 509	1.19 470	1.34 528	0.80 475	1.62 554	1.01 505	0.58 573	0.22 471	0.45 550	0.40 548	0.50 549	0.41 531

LALA_ROB	0.76 485	0.46 502	0.86 474	0.55 505	0.41 488	1.00 495	0.93 559	1.25 491	1.13 494	1.23 532	1.15 455	1.55 554	0.80 475	1.11 497	0.96 496	0.33 515	0.23 481	0.35 522	0.30 513	0.35 504	0.32 489

SACVNet	0.61 445	0.36 455	0.67 398	0.57 515	0.37 463	0.65 385	0.47 426	1.16 447	0.80 322	1.04 488	1.06 422	1.02 459	0.81 478	0.99 475	0.57 401	0.28 482	0.21 462	0.25 450	0.24 468	0.30 474	0.39 521

GASNet	0.70 468	0.77 555	1.16 521	0.71 559	0.49 529	0.62 362	0.48 433	1.12 431	1.05 465	0.98 467	0.84 308	0.94 437	0.82 479	1.41 540	0.85 471	0.33 515	0.22 471	0.29 497	0.28 506	0.44 535	0.26 443

RTSC	0.93 514	0.54 524	1.59 558	0.56 509	0.40 483	1.17 532	0.55 476	1.44 543	1.82 575	1.53 555	1.26 482	1.15 502	0.82 479	1.70 561	2.44 580	0.26 460	0.20 452	0.23 421	0.24 468	0.31 478	0.32 489

iinet-f	0.69 467	0.29 402	2.34 578	0.41 248	0.31 395	1.16 528	0.58 489	0.87 332	0.85 358	0.86 393	1.17 465	1.04 466	0.83 481	0.76 379	1.26 535	0.21 382	0.18 421	0.17 217	0.16 255	0.21 365	0.21 376

Wz-Net-MNSev	0.81 493	0.42 490	1.64 564	0.51 457	0.41 488	1.46 550	0.95 560	1.24 485	1.26 526	1.31 543	1.25 478	1.17 504	0.83 481	1.21 513	1.06 517	0.22 404	0.19 443	0.24 437	0.23 453	0.29 466	0.26 443

SuperB	1.00 527	0.41 485	4.03 595	0.45 369	0.32 420	0.99 494	0.49 446	1.09 420	2.09 583	1.10 513	1.10 435	0.74 362	0.83 481	1.13 498	1.75 558	0.20 366	0.15 343	0.17 217	0.15 224	2.50 607	0.27 453

fast-acv-ft	0.66 458	0.32 429	0.80 449	0.46 394	0.34 444	1.26 538	0.50 452	0.91 347	1.00 447	1.05 493	1.36 504	1.28 514	0.84 484	0.81 406	0.90 482	0.22 404	0.24 490	0.23 421	0.23 453	0.21 365	0.22 395

DDUNet	1.10 537	2.58 612	0.83 460	1.21 584	1.27 590	1.02 501	0.69 515	1.17 456	0.95 423	0.98 467	1.26 482	1.28 514	0.84 484	0.97 468	0.79 462	0.85 582	0.40 567	2.00 599	0.60 581	1.34 586	0.94 581

APVNet	0.73 473	0.39 470	1.01 503	0.58 521	0.45 512	1.16 528	0.68 512	1.47 547	0.87 371	0.84 370	1.15 455	1.04 466	0.84 484	1.14 500	1.18 530	0.27 471	0.28 521	0.32 514	0.31 522	0.29 466	0.32 489

CBMV_ROB	0.62 451	0.39 470	0.41 172	0.41 248	0.28 328	0.86 467	0.28 149	1.06 408	1.02 455	0.95 448	1.33 498	0.81 395	0.84 484	0.94 453	0.56 395	0.37 536	0.37 558	0.43 547	0.40 548	0.33 491	0.32 489

CBFPSM	0.61 445	0.25 321	1.41 546	0.39 179	0.27 302	1.10 515	0.67 509	0.83 320	0.84 352	0.82 356	0.81 298	1.33 525	0.85 488	0.72 354	0.86 472	0.16 218	0.15 343	0.15 143	0.17 313	0.17 268	0.23 419

DAS	0.54 395	0.26 356	0.66 393	0.49 434	0.31 395	0.61 356	0.43 400	0.89 341	1.01 450	0.95 448	1.16 460	0.71 338	0.85 488	0.89 433	0.47 348	0.18 305	0.14 318	0.18 268	0.15 224	0.22 391	0.19 327

SepStereo	0.54 395	0.26 356	0.66 393	0.49 434	0.31 395	0.61 356	0.43 400	0.89 341	1.01 450	0.95 448	1.16 460	0.71 338	0.85 488	0.97 468	0.47 348	0.18 305	0.14 318	0.18 268	0.15 224	0.22 391	0.19 327

DeepPrunerF	0.93 514	0.55 530	3.88 592	0.70 557	0.81 571	0.72 417	0.74 531	1.28 503	1.97 579	0.95 448	1.02 400	0.87 411	0.85 488	1.16 504	1.07 520	0.35 529	0.29 523	0.43 547	0.40 548	0.31 478	0.33 498

GwcNet	0.73 473	0.39 470	1.37 542	0.53 485	0.43 500	1.10 515	0.52 461	1.27 498	1.19 512	1.05 493	1.41 512	1.06 475	0.86 492	0.98 470	1.01 505	0.26 460	0.24 490	0.24 437	0.23 453	0.23 411	0.28 464

ETE_ROB	0.73 473	0.52 514	0.93 488	0.57 515	0.37 463	0.80 447	0.86 553	1.19 462	0.95 423	1.20 525	1.22 474	1.39 538	0.86 492	1.07 490	0.88 474	0.27 471	0.21 462	0.31 508	0.27 499	0.34 499	0.35 506

CBMV	0.68 462	0.37 457	0.50 277	0.43 328	0.26 260	1.00 495	0.71 518	1.17 456	1.16 503	1.24 534	1.29 491	1.06 475	0.86 492	0.98 470	0.75 451	0.29 492	0.30 528	0.34 521	0.30 513	0.26 445	0.27 453
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.70 468	0.39 470	1.51 551	0.40 219	0.27 302	0.58 338	0.62 499	0.87 332	1.09 486	0.84 370	1.44 520	0.91 429	0.87 495	1.20 511	2.07 572	0.16 218	0.12 201	0.17 217	0.15 224	0.21 365	0.17 288

CRFU-Net	0.59 434	0.29 402	0.62 376	0.47 414	0.31 395	1.20 535	0.51 455	1.19 462	0.59 220	1.05 493	1.00 393	1.06 475	0.87 495	0.83 414	0.77 454	0.22 404	0.19 443	0.18 268	0.16 255	0.19 335	0.20 358

PSM-AAD	0.48 327	0.21 200	0.39 150	0.44 354	0.23 151	0.56 322	0.47 426	0.67 212	0.73 283	1.08 505	1.12 441	0.58 267	0.87 495	0.63 275	0.33 210	0.15 167	0.11 130	0.25 450	0.26 492	0.18 300	0.42 534

DISCO	0.72 472	0.27 373	0.72 426	0.45 369	0.31 395	1.12 522	0.53 466	1.32 518	1.25 521	0.84 370	1.07 426	1.52 552	0.87 495	1.82 567	1.08 523	0.20 366	0.15 343	0.18 268	0.16 255	0.24 424	0.24 430

XPNet_ROB	0.73 473	0.38 465	0.80 449	0.53 485	0.40 483	0.80 447	0.83 548	1.21 472	0.96 430	1.37 546	1.17 465	1.37 532	0.87 495	1.14 500	0.99 503	0.33 515	0.25 498	0.27 478	0.24 468	0.31 478	0.29 471

xyz-stereo	4.31 606	0.17 60	61.72 642	0.35 82	0.16 5	13.86 621	0.38 330	0.61 167	0.69 260	1.05 493	3.09 589	0.77 379	0.88 500	1.24 515	0.46 337	0.13 63	0.10 52	0.16 171	0.12 125	0.13 88	0.11 37

DANet	0.74 478	0.47 509	0.98 501	0.60 526	0.41 488	0.92 478	0.41 382	1.02 389	0.87 371	1.22 530	1.22 474	1.33 525	0.88 500	1.26 519	1.37 541	0.27 471	0.24 490	0.31 508	0.25 481	0.37 516	0.36 512
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.74 478	0.45 497	0.77 444	0.65 543	0.45 512	0.97 487	1.16 575	1.16 447	1.02 455	1.00 473	0.98 381	1.48 546	0.88 500	0.99 475	0.89 476	0.31 503	0.27 514	0.39 538	0.39 545	0.33 491	0.34 502

UGAM-zero	0.48 327	0.21 200	0.66 393	0.38 153	0.23 151	0.36 186	0.22 68	1.30 510	0.43 153	0.67 267	0.61 210	1.74 561	0.89 503	0.79 398	0.27 121	0.15 167	0.12 201	0.15 143	0.12 125	0.13 88	0.14 166

GANetREF_RVC	0.82 494	0.77 555	0.95 494	0.68 551	0.43 500	1.15 526	1.06 568	1.19 462	1.20 515	1.03 483	1.02 400	1.10 489	0.89 503	1.20 511	0.78 455	0.49 562	0.39 564	0.58 570	0.39 545	0.69 567	0.49 556
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
pmcnn	1.27 556	0.31 426	1.14 519	0.41 248	0.23 151	0.97 487	0.71 518	1.23 484	1.32 536	1.83 573	2.34 570	11.25 620	0.89 503	1.04 488	0.96 496	0.15 167	0.12 201	0.12 30	0.10 56	0.15 183	0.16 242

Wz-Net-SNSev	0.99 526	0.80 559	3.00 585	0.57 515	0.46 521	0.94 482	1.22 580	1.40 534	1.28 528	1.04 488	1.33 498	1.46 542	0.90 506	2.06 575	1.65 555	0.26 460	0.24 490	0.25 450	0.26 492	0.33 491	0.30 476

HGLStereo	0.58 430	0.30 417	0.65 390	0.51 457	0.38 470	0.78 435	0.45 415	1.07 412	0.82 345	0.89 415	1.16 460	0.88 415	0.91 507	0.80 401	0.74 449	0.21 382	0.21 462	0.20 341	0.18 344	0.19 335	0.22 395

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 531	0.61 540	1.82 569	0.69 554	0.51 536	2.62 585	1.69 600	1.28 503	1.44 550	1.39 549	1.56 535	1.34 528	0.91 507	1.68 559	0.95 494	0.38 541	0.39 564	0.46 553	0.61 582	0.41 526	0.43 539

ACVNet-4b	1.43 567	1.34 587	1.28 532	1.95 598	1.60 593	1.93 576	0.77 537	1.59 565	1.64 568	1.05 493	1.60 539	2.10 574	0.92 509	1.79 566	0.84 469	1.76 602	0.35 555	2.03 602	0.67 583	2.16 599	1.18 592

GANet	0.74 478	0.38 465	0.63 380	0.54 497	0.35 452	1.01 499	0.95 560	1.15 444	0.95 423	1.09 509	2.00 560	1.14 501	0.92 509	1.29 523	0.75 451	0.25 455	0.27 514	0.27 478	0.23 453	0.32 486	0.24 430

Consistency-Raft	1.01 528	0.82 560	1.27 531	0.85 569	0.97 578	0.81 453	0.83 548	1.35 524	1.61 564	1.06 502	1.66 541	1.11 491	0.93 511	0.93 450	1.11 524	0.65 575	0.75 596	0.79 579	0.91 595	1.09 583	0.79 578

S-Stereo	0.76 485	0.36 455	1.10 514	0.57 515	0.46 521	0.83 459	0.59 492	1.31 512	1.62 565	0.98 467	1.41 512	1.11 491	0.93 511	0.85 421	1.07 520	0.27 471	0.31 536	0.28 489	0.25 481	0.33 491	0.50 559

ADCRef	0.84 501	0.46 502	1.60 561	0.52 474	0.45 512	1.08 513	0.52 461	1.13 438	1.03 459	1.22 530	1.43 519	0.87 411	0.93 511	0.91 444	3.35 593	0.19 345	0.16 370	0.23 421	0.23 453	0.23 411	0.22 395

Wz-Net-LNSev	0.75 482	0.54 524	1.59 558	0.51 457	0.41 488	1.16 528	0.79 542	1.27 498	1.13 494	1.04 488	1.14 452	1.11 491	0.94 514	0.93 450	1.00 504	0.24 442	0.22 471	0.21 385	0.19 372	0.26 445	0.27 453

RYNet	0.76 485	0.37 457	0.74 436	0.54 497	0.67 564	1.35 543	0.68 512	1.28 503	1.21 518	1.10 513	0.90 341	1.31 518	0.94 514	1.01 481	1.30 537	0.22 404	0.16 370	0.27 478	0.23 453	0.43 532	0.45 546

w-ln-seven	1.02 529	0.52 514	2.86 582	0.55 505	0.51 536	1.37 544	0.75 534	1.72 576	1.84 576	1.54 556	1.52 532	1.27 513	0.95 516	1.30 529	2.07 572	0.24 442	0.22 471	0.25 450	0.25 481	0.31 478	0.28 464

otaku	1.10 537	0.96 572	0.96 495	1.37 588	1.06 586	1.65 563	0.72 524	1.46 546	1.19 512	1.10 513	1.32 496	1.32 520	0.95 516	1.29 523	0.81 466	0.89 584	0.46 579	1.24 589	0.50 574	1.86 591	0.89 580

anonymity	0.98 524	0.89 568	1.06 510	0.93 573	1.04 585	0.97 487	0.82 546	1.33 521	0.93 410	1.08 505	0.98 381	1.02 459	0.95 516	1.02 484	0.93 489	0.96 585	0.96 610	0.90 583	0.91 595	0.92 576	0.95 583

ccnet	0.84 501	0.59 539	0.86 474	0.56 509	0.60 556	1.11 520	0.72 524	1.44 543	0.97 435	1.15 521	1.44 520	1.28 514	0.95 516	1.01 481	1.33 540	0.49 562	0.43 574	0.50 564	0.47 564	0.52 555	0.48 555

RASNet	0.57 418	0.24 290	0.61 370	0.39 179	0.23 151	0.71 413	0.40 361	1.02 389	0.93 410	0.77 330	1.05 416	1.05 471	0.98 520	0.99 475	1.03 510	0.16 218	0.14 318	0.14 98	0.17 313	0.15 183	0.14 166

ACV-stereo	0.63 454	0.37 457	1.03 507	0.44 354	0.31 395	1.27 539	0.41 382	0.78 300	0.84 352	0.65 252	0.76 261	2.07 573	1.00 521	0.84 418	0.68 436	0.22 404	0.17 403	0.19 304	0.18 344	0.22 391	0.23 419

Ntro	1.15 542	1.00 576	1.00 502	1.49 589	1.20 589	1.69 567	0.81 544	1.39 530	1.25 521	1.01 476	1.28 487	1.31 518	1.00 521	1.31 531	0.89 476	1.10 592	0.43 574	1.36 590	0.51 575	1.95 594	0.99 587

zh-mn7	1.21 550	0.75 553	5.81 603	0.52 474	0.39 478	1.18 533	0.63 503	1.21 472	1.79 574	1.81 571	2.33 568	1.16 503	1.01 523	2.20 582	2.00 568	0.25 455	0.22 471	0.22 400	0.22 437	0.25 435	0.30 476

z-mn7	1.07 533	0.56 532	2.36 579	0.54 497	0.37 463	1.74 570	0.71 518	1.28 503	2.32 587	1.00 473	2.56 577	1.43 539	1.01 523	2.34 588	1.74 557	0.23 431	0.20 452	0.21 385	0.20 395	0.27 455	0.27 453

DEmStereo	0.49 341	0.18 87	0.53 315	0.39 179	0.26 260	0.57 331	0.33 244	0.65 194	0.75 293	0.90 423	1.65 540	0.57 251	1.02 525	0.63 275	0.44 327	0.14 95	0.12 201	0.16 171	0.16 255	0.14 133	0.17 288

UDG	0.93 514	1.03 578	0.75 439	1.00 575	0.97 578	1.02 501	0.57 482	1.18 458	1.01 450	0.93 436	1.02 400	1.32 520	1.03 526	0.88 431	0.92 487	0.55 571	0.33 548	1.82 596	0.41 553	1.20 584	0.74 575

Syn2CoEx	0.74 478	0.55 530	1.17 522	0.66 545	0.45 512	0.89 473	0.56 480	1.54 555	1.15 501	0.95 448	1.35 503	1.03 461	1.03 526	0.96 461	0.89 476	0.31 503	0.27 514	0.29 497	0.24 468	0.23 411	0.27 453

stereogan	0.83 499	0.33 437	0.89 484	0.61 531	0.51 536	1.80 572	0.50 452	1.41 536	1.39 544	1.05 493	1.47 527	1.56 556	1.04 528	1.32 533	0.87 473	0.29 492	0.29 523	0.29 497	0.25 481	0.39 522	0.40 526

XQC	0.97 522	0.70 548	1.54 555	0.70 557	0.55 545	1.48 552	0.81 544	1.41 536	1.57 560	1.21 526	1.12 441	1.33 525	1.04 528	1.55 551	2.00 568	0.39 542	0.25 498	0.37 532	0.32 526	0.55 559	0.49 556

w-ln-seven-2	0.83 499	0.46 502	2.93 583	0.54 497	0.39 478	0.93 479	0.63 503	1.16 447	1.18 510	1.25 536	1.32 496	1.09 487	1.05 530	1.23 514	1.07 520	0.21 382	0.20 452	0.23 421	0.22 437	0.26 445	0.24 430

psm_up	0.57 418	0.27 373	0.52 307	0.50 445	0.33 432	0.65 385	0.60 495	1.07 412	0.84 352	0.87 398	0.91 349	1.00 453	1.06 531	0.80 401	0.66 428	0.22 404	0.25 498	0.26 469	0.23 453	0.22 391	0.21 376

PASM	0.96 520	0.71 551	2.05 574	0.72 560	0.72 569	0.84 464	0.92 556	1.14 440	1.34 539	1.25 536	1.22 474	1.34 528	1.07 532	1.31 531	1.11 524	0.53 567	0.57 587	0.59 571	0.67 583	0.56 564	0.57 570

FBW_ROB	0.94 518	0.54 524	1.03 507	0.56 509	0.42 497	1.16 528	0.76 536	1.56 560	1.41 545	1.38 548	1.33 498	1.47 544	1.07 532	2.94 597	1.14 528	0.26 460	0.32 543	0.45 550	0.30 513	0.34 499	0.30 476

psmorigin	0.84 501	0.53 517	2.21 576	0.50 445	0.41 488	0.86 467	0.57 482	1.08 417	0.90 392	1.50 552	1.42 517	1.50 548	1.09 534	1.29 523	1.03 510	0.32 508	0.33 548	0.27 478	0.27 499	0.34 499	0.45 546

RGC	0.82 494	0.62 541	0.80 449	0.67 547	0.66 563	0.91 475	0.59 492	1.35 524	1.09 486	1.12 518	1.46 525	1.50 548	1.09 534	1.28 522	0.97 501	0.34 523	0.30 528	0.48 559	0.40 548	0.38 518	0.38 520

ADCP+	1.18 547	0.37 457	3.09 587	0.50 445	0.52 539	1.48 552	0.61 497	1.32 518	1.07 477	1.21 526	1.16 460	1.08 481	1.11 536	1.63 555	7.17 611	0.20 366	0.16 370	0.24 437	0.22 437	0.29 466	0.22 395

PWC_ROB	0.92 513	0.57 534	1.64 564	0.53 485	0.33 432	0.93 479	0.39 348	1.42 541	1.51 557	1.66 564	2.57 578	1.18 505	1.11 536	1.50 549	1.54 552	0.26 460	0.18 421	0.28 489	0.20 395	0.30 474	0.32 489

ADCPNet	1.11 540	0.53 517	3.26 590	0.55 505	0.44 506	1.47 551	0.83 548	1.21 472	1.17 506	1.26 539	1.42 517	1.67 560	1.12 538	1.48 548	3.86 600	0.30 499	0.29 523	0.30 507	0.32 526	0.37 516	0.37 518

PWCDC_ROB	0.93 514	0.54 524	0.97 500	0.78 566	0.41 488	1.03 503	0.42 393	1.39 530	2.34 590	1.04 488	3.73 598	0.80 393	1.12 538	1.29 523	1.04 514	0.37 536	0.22 471	0.24 437	0.20 395	0.36 510	0.31 485

edge stereo	0.79 490	0.40 479	0.82 456	0.52 474	0.44 506	0.83 459	0.58 489	1.34 523	1.08 481	1.30 542	1.38 508	1.79 563	1.13 540	1.15 503	0.92 487	0.34 523	0.32 543	0.42 546	0.28 506	0.33 491	0.39 521

FAT-Stereo	0.75 482	0.34 442	0.81 455	0.51 457	0.38 470	0.78 435	0.63 503	1.39 530	1.32 536	1.05 493	1.40 510	1.58 557	1.14 541	0.92 446	0.91 485	0.29 492	0.28 521	0.28 489	0.23 453	0.28 464	0.41 531

SAMSARA	1.15 542	0.69 547	1.44 549	1.09 581	0.93 574	2.10 579	1.87 607	1.64 570	1.47 554	1.64 561	1.21 472	2.06 572	1.14 541	1.61 553	1.50 550	0.39 542	0.45 577	0.36 527	0.38 543	0.50 549	0.51 563

LL-Strereo	0.58 430	0.29 402	0.83 460	0.48 422	0.35 452	0.39 214	0.48 433	1.04 396	0.99 443	0.87 398	0.79 279	1.08 481	1.15 543	1.35 536	0.51 369	0.18 305	0.15 343	0.22 400	0.19 372	0.17 268	0.21 376

LSM	4.83 610	0.83 563	11.23 611	0.76 565	56.73 637	1.10 515	1.18 576	1.35 524	1.70 571	2.13 581	2.34 570	1.34 528	1.19 544	1.52 550	1.23 534	0.34 523	0.50 582	0.39 538	0.47 564	0.51 552	9.82 623

RainbowNet	1.42 566	1.53 594	1.31 537	1.93 597	1.46 591	1.52 557	1.03 566	1.67 573	1.55 558	1.23 532	1.59 538	1.54 553	1.21 545	1.40 537	1.03 510	1.70 600	0.70 591	1.82 596	0.80 590	2.11 598	1.22 593

SHD	0.98 524	0.54 524	1.30 536	0.63 538	0.50 534	1.14 524	0.50 452	1.80 581	2.20 584	1.66 564	1.39 509	1.47 544	1.21 545	1.40 537	1.80 559	0.32 508	0.27 514	0.32 514	0.34 534	0.41 526	0.44 544

AnyNet_C32	1.27 556	0.72 552	3.33 591	0.59 524	0.56 546	1.51 556	1.53 593	1.27 498	1.28 528	1.52 554	1.48 528	1.38 536	1.23 547	1.64 556	5.26 605	0.30 499	0.29 523	0.29 497	0.34 534	0.38 518	0.44 544

Nwc_Net	0.82 494	0.40 479	0.86 474	0.62 535	0.56 546	1.04 505	0.57 482	1.72 576	1.08 481	0.93 436	1.88 554	1.44 540	1.24 548	1.19 508	0.94 491	0.31 503	0.25 498	0.36 527	0.39 545	0.31 478	0.31 485

aanetorigin	0.85 506	0.58 537	1.98 572	0.50 445	0.40 483	0.66 392	0.70 516	0.72 259	1.01 450	2.44 592	2.00 560	1.32 520	1.25 549	0.96 461	1.16 529	0.20 366	0.19 443	0.20 341	0.20 395	0.27 455	0.33 498

ADCL	1.10 537	0.42 490	1.57 557	0.51 457	0.41 488	1.71 568	0.92 556	1.36 528	1.45 551	1.33 544	1.56 535	1.22 510	1.26 550	1.45 545	5.27 606	0.22 404	0.19 443	0.25 450	0.25 481	0.29 466	0.29 471

CSAN	0.88 510	0.52 514	0.93 488	0.61 531	0.42 497	1.19 534	1.11 570	1.27 498	1.48 555	1.37 546	1.44 520	1.37 532	1.30 551	1.46 547	1.01 505	0.39 542	0.31 536	0.36 527	0.37 540	0.35 504	0.36 512

RTS	2.03 583	1.03 578	11.50 612	0.68 551	0.63 559	2.71 587	1.56 595	1.55 556	2.32 587	1.93 576	2.57 578	1.32 520	1.32 552	5.20 611	4.30 601	0.31 503	0.23 481	0.29 497	0.30 513	0.41 526	0.40 526

RTSA	2.03 583	1.03 578	11.50 612	0.68 551	0.63 559	2.71 587	1.56 595	1.55 556	2.32 587	1.93 576	2.57 578	1.32 520	1.32 552	5.20 611	4.30 601	0.31 503	0.23 481	0.29 497	0.30 513	0.41 526	0.40 526

MFN_U_SF_RVC	1.14 541	0.63 542	2.33 577	0.69 554	0.46 521	2.04 577	0.70 516	1.90 583	1.37 541	1.62 559	1.56 535	1.94 569	1.36 554	1.73 563	1.90 562	0.41 547	0.38 559	0.45 550	0.48 568	0.45 536	0.47 552

AF-Net	0.85 506	0.41 485	0.87 479	0.66 545	0.54 544	0.96 486	0.52 461	1.66 572	1.37 541	1.03 483	2.04 563	1.46 542	1.36 554	1.19 508	1.05 516	0.34 523	0.24 490	0.39 538	0.28 506	0.31 478	0.26 443

NCC-stereo	0.82 494	0.43 493	0.87 479	0.63 538	0.68 565	0.88 470	0.72 524	1.60 567	1.12 489	0.95 448	1.41 512	1.37 532	1.37 556	1.26 519	0.94 491	0.32 508	0.30 528	0.37 532	0.49 571	0.34 499	0.35 506

Abc-Net	0.82 494	0.43 493	0.87 479	0.63 538	0.68 565	0.88 470	0.72 524	1.60 567	1.12 489	0.95 448	1.41 512	1.37 532	1.37 556	1.26 519	0.94 491	0.32 508	0.30 528	0.37 532	0.49 571	0.34 499	0.35 506
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WZ-Net	1.29 558	0.64 543	5.42 602	0.64 541	0.52 539	1.37 544	1.29 583	1.41 536	1.77 573	1.56 557	1.69 544	1.74 561	1.41 558	2.50 592	2.16 577	0.28 482	0.21 462	0.23 421	0.25 481	0.39 522	0.41 531

AnyNet_C01	1.63 573	1.16 581	7.38 606	0.65 543	0.56 546	2.25 581	1.53 593	1.53 553	1.46 553	1.71 568	1.95 557	1.83 564	1.41 558	2.48 590	4.42 603	0.33 515	0.32 543	0.32 514	0.34 534	0.45 536	0.50 559

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 563	0.91 569	2.11 575	0.89 570	0.57 551	4.27 607	1.79 604	1.55 556	2.00 581	1.64 561	1.85 553	1.83 564	1.44 560	1.89 571	1.49 549	0.49 562	0.40 567	0.56 568	0.58 579	0.75 571	0.52 565

ADCS	1.60 572	0.70 548	4.02 594	0.61 531	0.53 541	1.31 540	1.11 570	1.71 575	1.86 578	1.97 579	1.68 542	1.51 550	1.46 561	2.07 576	9.20 614	0.34 523	0.32 543	0.33 519	0.36 538	0.45 536	0.46 550

SPS-STEREO	1.29 558	0.94 571	1.10 514	1.05 580	1.03 583	1.48 552	0.91 554	1.57 562	1.24 519	2.13 581	1.90 555	1.94 569	1.46 561	1.77 564	1.64 554	0.97 586	0.94 609	0.90 583	0.89 594	0.96 580	0.97 585
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCMid	1.22 551	0.57 534	3.17 589	0.54 497	0.44 506	1.07 511	0.77 537	1.31 512	1.13 494	2.14 584	1.48 528	1.49 547	1.47 563	1.65 557	5.30 607	0.26 460	0.24 490	0.29 497	0.32 526	0.38 518	0.36 512

RP	0.80 491	0.38 465	0.73 432	0.67 547	0.59 553	0.82 456	0.57 482	1.21 472	1.28 528	1.03 483	1.68 542	1.45 541	1.49 564	1.08 493	0.90 482	0.36 532	0.31 536	0.37 532	0.30 513	0.36 510	0.36 512

Wz-Net-TNSev	1.23 553	1.24 583	5.25 601	0.51 457	0.43 500	1.49 555	1.09 569	1.58 563	1.42 548	1.25 536	1.26 482	1.58 557	1.52 565	1.97 572	1.95 563	0.33 515	0.32 543	0.26 469	0.30 513	0.41 526	0.43 539

MSAF-DinoV2	1.18 547	0.44 495	3.00 585	0.56 509	0.30 379	0.91 475	0.74 531	1.58 563	1.25 521	1.06 502	1.41 512	2.98 587	1.57 566	3.25 598	3.12 591	0.22 404	0.14 318	0.20 341	0.22 437	0.33 491	0.34 502

MFMNet_re	1.17 545	0.99 574	1.31 537	1.02 578	0.95 576	1.32 541	1.32 585	1.44 543	1.58 562	1.72 569	1.70 545	1.21 507	1.57 566	1.16 504	1.04 514	0.88 583	0.76 598	0.79 579	0.75 588	0.90 575	0.94 581

G-Net	0.95 519	0.48 511	1.13 517	0.67 547	0.49 529	2.07 578	0.63 503	1.02 389	0.90 392	1.77 570	2.62 581	1.28 514	1.60 568	1.09 494	1.06 517	0.37 536	0.30 528	0.35 522	0.25 481	0.46 539	0.45 546

zh-sn7	1.20 549	0.86 566	4.54 598	0.58 521	0.43 500	1.10 515	0.92 556	1.24 485	1.34 539	1.45 551	2.00 560	1.26 511	1.62 569	2.13 579	2.79 588	0.26 460	0.26 507	0.26 469	0.27 499	0.35 504	0.33 498

NVStereoNet_ROB	1.31 560	0.96 572	1.33 539	0.90 572	0.92 573	1.15 526	1.05 567	1.49 548	1.62 565	1.63 560	2.51 575	2.31 577	1.62 569	2.16 581	1.42 543	0.81 581	0.73 592	0.79 579	1.02 599	0.73 570	0.97 585
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.36 562	0.37 457	0.83 460	0.39 179	0.31 395	0.72 417	0.49 446	1.19 462	0.79 313	1.51 553	0.96 368	3.29 594	1.64 571	1.29 523	2.03 570	0.42 549	9.50 628	0.40 541	0.41 553	0.36 510	0.35 506

IMH-64-1	1.96 580	1.64 599	1.26 528	2.26 603	1.91 603	2.30 583	1.35 588	2.99 598	2.29 585	1.70 566	2.79 585	2.47 580	1.66 572	2.33 586	1.95 563	2.07 606	0.74 594	2.44 608	1.04 601	2.40 604	1.59 604

IMH-64	1.96 580	1.64 599	1.26 528	2.26 603	1.91 603	2.30 583	1.35 588	2.99 598	2.29 585	1.70 566	2.79 585	2.47 580	1.66 572	2.33 586	1.95 563	2.07 606	0.74 594	2.44 608	1.04 601	2.40 604	1.59 604

ACVNet_1	1.55 571	1.36 588	1.35 541	1.96 599	1.63 594	1.83 574	0.96 563	2.09 587	1.85 577	1.43 550	1.54 533	2.31 577	1.68 574	1.42 541	1.18 530	1.76 602	0.51 583	2.05 604	0.59 580	2.24 602	1.30 597

ACVNet_2	1.74 576	1.30 586	1.62 563	1.81 593	1.63 594	2.28 582	1.34 587	2.35 592	2.64 594	1.82 572	2.55 576	2.99 588	1.71 575	1.67 558	1.20 533	1.48 597	0.59 588	1.81 595	0.71 586	2.09 597	1.29 596

MADNet+	2.28 592	2.56 610	10.82 610	1.25 585	0.96 577	2.77 591	1.44 592	2.34 591	1.76 572	1.36 545	1.78 549	1.84 566	1.74 576	6.33 614	4.57 604	0.67 576	0.66 590	0.59 571	0.54 578	0.84 573	0.81 579

SGM_RVC	1.04 530	0.30 417	0.47 243	0.41 248	0.23 151	1.73 569	0.77 537	1.63 569	1.30 534	2.39 590	1.99 559	2.64 582	1.78 577	2.22 583	1.40 542	0.28 482	0.27 514	0.27 478	0.25 481	0.25 435	0.25 439
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SANet	1.15 542	0.45 497	1.40 545	0.50 445	0.32 420	1.54 558	1.21 578	1.49 548	3.35 602	1.61 558	2.41 573	2.32 579	1.80 578	1.57 552	1.27 536	0.28 482	0.25 498	0.26 469	0.24 468	0.36 510	0.32 489

PWCK	2.06 585	1.75 602	4.11 596	1.69 591	0.93 574	3.13 599	2.86 615	2.18 590	2.41 591	2.38 589	2.33 568	2.22 575	1.85 579	3.52 602	2.20 578	1.65 599	0.73 592	1.52 592	0.83 592	1.81 589	1.02 590

SGM+DAISY	1.52 570	0.99 574	1.61 562	1.01 576	1.02 582	1.86 575	1.19 577	1.49 548	1.38 543	2.96 601	3.00 588	2.79 585	1.94 580	1.88 569	1.62 553	0.98 588	0.97 611	0.91 585	0.91 595	0.94 578	0.99 587

KSHMR	2.64 594	1.96 605	1.86 571	2.69 611	2.44 610	2.88 595	2.04 608	3.46 605	6.31 613	2.51 593	3.27 591	3.39 597	1.97 581	2.59 593	2.08 574	2.48 613	1.41 615	2.80 617	1.51 614	2.98 612	2.09 611

LVE	2.20 591	1.47 591	1.44 549	2.06 600	1.80 601	2.79 592	1.77 603	2.96 597	3.94 609	1.95 578	4.29 607	3.47 599	1.97 581	2.48 590	1.85 561	2.06 605	0.88 603	2.06 605	1.13 606	2.17 600	1.53 603

Dean	2.07 587	1.39 589	1.69 568	2.17 601	1.83 602	2.75 590	1.28 582	3.49 606	3.80 607	2.13 581	3.30 593	3.18 592	1.98 583	1.78 565	1.72 556	1.73 601	0.79 602	1.99 598	0.91 595	2.17 600	1.34 600

PVD	1.34 561	0.70 548	1.42 547	0.78 566	0.65 561	1.68 566	0.91 554	2.12 589	3.01 598	2.25 586	2.35 572	1.90 567	1.99 584	1.98 573	2.14 575	0.40 546	0.38 559	0.49 562	0.37 540	0.51 552	0.67 572

IMH	2.15 589	1.66 601	1.29 533	2.25 602	1.92 605	2.87 594	1.33 586	3.25 601	3.04 599	1.87 574	3.33 596	3.00 589	2.03 585	2.80 596	1.95 563	2.09 608	0.78 599	2.45 610	1.05 604	2.44 606	1.62 607

MeshStereo	1.38 563	0.45 497	0.58 356	0.45 369	0.35 452	1.63 562	0.60 495	2.07 586	1.43 549	4.49 612	3.32 594	4.67 603	2.08 586	2.08 577	1.32 539	0.36 532	0.36 557	0.37 532	0.32 526	0.32 486	0.34 502
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
EDNetEfficient	1.47 569	0.82 560	6.28 605	0.48 422	0.40 483	0.73 421	0.83 548	0.95 366	2.77 596	3.48 609	1.95 557	1.64 559	2.12 587	1.42 541	3.84 599	0.21 382	0.19 443	0.21 385	0.21 416	0.43 532	0.42 534

EDNetEfficientorigin	9.96 618	1.17 582	175.17 644	0.49 434	0.37 463	1.13 523	0.74 531	1.27 498	2.70 595	3.16 606	2.49 574	2.28 576	2.15 588	1.88 569	2.27 579	0.21 382	0.19 443	0.25 450	0.20 395	0.54 557	0.53 567

WCMA_ROB	1.22 551	0.39 470	0.93 488	0.51 457	0.45 512	1.44 549	0.79 542	1.20 469	1.30 534	2.99 603	3.94 602	3.30 595	2.17 589	1.42 541	1.31 538	0.46 555	0.35 555	0.35 522	0.37 540	0.41 526	0.42 534

DPSNet	1.08 536	0.44 495	2.64 581	0.54 497	0.42 497	1.59 559	1.25 581	2.39 593	1.50 556	1.13 519	1.12 441	1.51 550	2.19 590	1.44 544	1.51 551	0.35 529	0.25 498	0.25 450	0.21 416	0.49 547	0.39 521

WAO-6	2.11 588	1.52 593	1.25 527	1.73 592	1.69 598	2.72 589	1.62 597	3.15 600	3.64 604	2.01 580	3.28 592	3.52 600	2.20 591	2.59 593	2.48 583	1.31 595	0.92 605	2.04 603	1.22 610	1.89 592	1.35 601

DispFullNet	1.64 574	2.64 613	3.14 588	2.57 607	1.78 600	1.32 541	0.55 476	1.42 541	1.45 551	1.89 575	1.48 528	1.55 554	2.35 592	2.08 577	1.12 527	0.60 574	0.19 443	2.33 607	0.73 587	2.35 603	1.30 597

WAO-7	1.96 580	1.24 583	1.52 552	1.28 586	1.06 586	2.92 596	1.64 598	3.32 602	3.05 600	2.28 587	3.32 594	3.19 593	2.38 593	3.39 600	2.49 584	1.02 589	0.92 605	1.06 587	1.04 601	1.05 582	0.99 587

DStereoO	1.07 533	0.77 555	0.87 479	0.67 547	0.49 529	0.91 475	1.30 584	1.15 444	1.41 545	1.24 534	1.33 498	1.06 475	2.39 594	1.32 533	1.11 524	2.03 604	0.38 559	0.77 578	0.31 522	1.55 587	0.43 539

ktn	3.02 598	2.27 608	1.85 570	2.89 612	2.54 614	3.72 603	2.14 609	3.79 609	5.33 611	2.82 596	5.09 614	5.95 612	2.54 595	3.34 599	2.58 586	2.65 615	1.44 616	2.78 616	2.03 617	2.61 609	2.10 612

notaker	2.87 595	2.31 609	2.01 573	3.03 613	2.60 615	2.94 597	1.82 605	3.43 604	3.06 601	2.89 597	4.21 606	6.15 614	2.71 596	3.42 601	2.90 589	2.67 616	1.18 613	3.00 618	1.67 615	3.13 613	2.26 613

MonStereo1	2.06 585	1.51 592	1.56 556	1.85 596	1.70 599	2.84 593	0.78 541	2.52 594	3.49 603	2.33 588	4.36 608	3.41 598	2.72 597	2.32 585	1.83 560	1.32 596	0.55 584	1.66 593	0.88 593	1.94 593	1.70 608

WAO-8	3.00 596	1.60 596	1.52 552	1.82 594	1.65 596	5.57 609	1.35 588	4.65 613	12.37 619	2.89 597	4.04 604	4.89 606	2.78 598	3.73 604	2.44 580	1.29 593	0.93 607	2.00 599	1.16 608	2.02 595	1.23 594

Venus	3.00 596	1.60 596	1.52 552	1.82 594	1.65 596	5.57 609	1.35 588	4.65 613	12.37 619	2.89 597	4.04 604	4.89 606	2.78 598	3.73 604	2.44 580	1.29 593	0.93 607	2.00 599	1.16 608	2.02 595	1.23 594

TorneroNet-64	3.54 601	1.89 603	1.59 558	2.62 610	2.29 608	6.88 612	1.72 601	4.72 615	11.88 617	2.43 591	5.46 617	8.16 617	2.80 600	4.13 608	3.03 590	2.25 611	0.75 596	2.57 612	1.09 605	2.65 610	1.84 610

TorneroNet	4.49 607	1.92 604	1.65 566	2.60 609	2.29 608	14.95 622	1.86 606	4.86 616	19.56 633	3.10 605	7.52 619	7.00 616	2.90 601	4.48 609	3.66 596	2.24 610	0.78 599	2.68 614	1.14 607	2.79 611	1.80 609

JetBlue	3.02 598	1.39 589	7.91 607	1.17 583	1.49 592	8.53 613	7.94 619	2.82 596	1.98 580	2.15 585	2.69 583	3.32 596	3.01 602	6.66 615	3.81 598	0.79 579	0.78 599	0.75 576	0.76 589	1.04 581	1.33 599

FCDSN-DC	1.43 567	0.57 534	0.69 414	0.74 562	0.59 553	1.42 548	0.65 508	1.40 534	1.41 545	3.31 607	4.42 609	4.57 602	3.01 602	1.70 561	1.19 532	0.46 555	0.42 571	0.48 559	0.47 564	0.51 552	0.51 563
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.25 554	0.51 512	0.64 385	0.60 526	0.50 534	1.66 564	0.67 509	1.26 493	1.26 526	2.64 594	3.82 599	3.06 590	3.20 604	1.45 545	0.91 485	0.46 555	0.41 569	0.49 562	0.51 575	0.47 542	0.45 546

ELAS	1.77 579	0.64 543	1.10 514	0.72 560	0.58 552	3.37 601	1.76 602	2.54 595	2.57 592	3.77 610	3.96 603	2.83 586	3.44 605	2.34 588	2.73 587	0.53 567	0.47 580	0.50 564	0.48 568	0.55 559	0.55 568
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	6.50 615	1.57 595	87.99 643	0.49 434	0.38 470	1.41 547	1.21 578	1.21 472	7.96 615	12.14 623	2.78 584	2.74 584	3.83 606	1.30 529	3.19 592	0.24 442	0.23 481	0.27 478	0.24 468	0.48 543	0.40 526

FC-DCNN v2	1.74 576	0.53 517	0.68 405	0.62 535	0.49 529	1.67 565	0.71 518	1.85 582	1.57 560	4.84 616	5.01 613	6.42 615	3.92 607	2.24 584	1.43 545	0.47 558	0.42 571	0.47 554	0.46 560	0.48 543	0.47 552

FC-DCNN	1.67 575	0.53 517	0.68 405	0.62 535	0.49 529	1.62 561	0.71 518	1.77 580	1.55 558	4.73 615	4.66 611	5.82 611	3.94 608	2.13 579	1.42 543	0.47 558	0.42 571	0.47 554	0.46 560	0.48 543	0.47 552

ELAS_RVC	1.76 578	0.64 543	1.20 523	0.74 562	0.59 553	2.18 580	2.53 612	2.10 588	2.85 597	3.46 608	3.41 597	3.12 591	4.11 609	2.69 595	2.53 585	0.54 570	0.47 580	0.51 566	0.48 568	0.55 559	0.55 568
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.38 613	6.17 618	12.68 615	2.38 605	2.85 616	12.60 619	11.17 622	4.60 612	3.74 605	3.87 611	3.85 600	4.83 604	4.13 610	6.81 616	12.18 619	2.18 609	2.95 620	2.19 606	1.98 616	3.49 616	3.01 618

UNDER WATER	3.63 603	2.12 607	4.11 596	3.17 614	2.51 612	3.77 605	2.45 611	3.53 607	13.66 622	2.98 602	2.92 587	5.75 610	4.13 610	3.85 606	3.75 597	2.84 617	1.11 612	2.71 615	1.41 612	3.26 615	2.50 615

UNDER WATER-64	3.72 604	2.07 606	4.57 599	3.30 616	2.52 613	5.61 611	2.63 614	3.67 608	12.27 618	3.09 604	2.66 582	5.99 613	4.74 612	3.93 607	3.57 595	2.54 614	1.24 614	2.65 613	1.48 613	3.21 614	2.62 616

MADNet++	4.18 605	2.72 615	4.00 593	3.80 618	3.44 618	4.72 608	4.05 617	4.01 610	3.74 605	4.52 613	5.14 615	4.20 601	4.89 613	7.04 617	6.39 608	3.79 619	3.70 621	3.27 620	2.70 620	3.68 617	3.74 620

tt	6.21 614	0.22 233	5.88 604	3.55 617	2.07 606	11.25 618	19.19 624	11.84 622	5.47 612	2.71 595	2.18 566	4.87 605	6.25 614	3.71 603	7.09 610	8.31 626	11.17 630	4.91 623	5.39 625	5.72 620	2.42 614

DStereoSA	2.42 593	0.66 546	2.95 584	0.89 570	1.12 588	1.75 571	6.75 618	1.53 553	1.63 567	1.28 541	8.81 620	0.99 450	10.14 615	1.68 559	3.37 594	0.44 553	0.34 552	0.64 573	0.68 585	1.21 585	1.60 606

DPSimNet_ROB	5.19 612	2.71 614	18.56 616	2.59 608	2.49 611	4.25 606	10.93 621	3.33 603	3.93 608	5.02 617	4.52 610	5.74 609	10.18 616	5.44 613	8.79 613	2.40 612	2.47 618	2.48 611	2.54 618	2.56 608	2.87 617

USTest	12.98 621	14.10 622	19.89 617	16.19 622	14.95 620	20.69 624	31.85 630	16.52 627	10.99 616	8.83 622	9.55 622	13.88 622	10.36 617	16.06 624	21.35 626	3.19 618	4.82 622	5.08 625	5.36 624	8.77 623	7.20 622

MANE	4.73 608	0.54 524	0.77 444	0.69 554	0.60 556	10.35 615	1.67 599	8.68 619	12.66 621	6.90 620	9.43 621	11.59 621	10.59 618	8.26 619	8.41 612	0.51 565	0.45 577	0.48 559	1.02 599	0.50 549	0.50 559

SGM-ForestM	4.73 608	0.34 442	1.05 509	0.46 394	0.28 328	10.26 614	3.48 616	4.52 611	5.16 610	8.68 621	7.48 618	18.87 629	10.80 619	11.26 622	10.01 616	0.32 508	0.34 552	0.32 514	0.32 526	0.29 466	0.30 476

TCMNet-wrong-test	9.08 617	10.58 621	9.58 609	19.64 623	17.64 623	12.69 620	8.93 620	13.77 626	2.58 593	4.67 614	5.19 616	14.57 623	11.02 620	7.21 618	9.81 615	5.58 625	0.89 604	3.76 621	3.10 621	10.41 624	10.02 624

DStereoFS	2.16 590	0.91 569	1.29 533	0.84 568	0.72 569	3.56 602	0.95 560	2.01 584	2.03 582	1.65 563	2.06 564	2.73 583	13.30 621	4.76 610	1.95 563	0.47 558	0.33 548	0.84 582	0.49 571	0.95 579	1.42 602

LRCNet_RVC	21.27 627	31.14 630	21.46 620	28.97 628	23.77 627	3.11 598	0.62 499	20.94 631	1.64 568	25.57 632	28.13 634	21.96 632	14.74 622	21.99 632	16.44 623	29.16 641	14.92 631	33.57 637	31.28 637	29.67 638	26.33 636

DPSMNet_ROB	12.13 620	8.03 619	21.13 619	9.02 621	16.82 622	10.68 616	30.78 629	9.15 621	15.24 625	6.56 619	15.50 631	9.02 618	15.13 623	9.28 621	21.71 627	4.59 622	8.60 623	5.08 625	9.26 626	5.89 622	11.06 625

DGTPSM_ROB	12.12 619	8.03 619	21.12 618	8.97 620	16.81 621	10.68 616	30.77 628	9.14 620	15.23 624	6.55 618	15.49 630	9.02 618	15.13 623	9.26 620	21.71 627	4.58 621	8.60 623	5.07 624	9.26 626	5.88 621	11.06 625

Anonymous_1	33.12 629	18.23 623	23.86 621	20.53 624	21.18 626	25.45 626	35.84 631	22.44 635	15.68 626	13.41 624	13.70 627	18.00 628	15.15 625	20.31 625	24.47 629	14.56 633	8.84 625	66.24 641	117.79 643	155.41 646	11.40 627

DPSM_ROB	17.80 623	18.60 624	24.24 625	20.89 625	19.49 624	25.83 627	36.10 632	21.62 633	16.41 627	13.46 625	14.26 628	19.11 630	16.15 626	20.74 626	25.59 630	9.37 628	9.23 626	9.47 628	9.81 628	13.47 625	12.09 628

DPSM	17.80 623	18.60 624	24.24 625	20.89 625	19.49 624	25.83 627	36.10 632	21.62 633	16.41 627	13.46 625	14.26 628	19.11 630	16.15 626	20.74 626	25.59 630	9.37 628	9.23 626	9.47 628	9.81 628	13.47 625	12.09 628

xxxxx1	36.77 636	19.69 626	24.00 622	62.46 638	66.77 640	27.30 630	39.89 634	20.40 628	18.80 630	14.18 627	13.11 624	17.29 624	17.30 628	21.62 629	27.81 632	13.61 630	18.98 639	111.36 644	133.25 644	28.84 635	38.64 638

tt_ll	36.77 636	19.69 626	24.00 622	62.46 638	66.77 640	27.30 630	39.89 634	20.40 628	18.80 630	14.18 627	13.11 624	17.29 624	17.30 628	21.62 629	27.81 632	13.61 630	18.98 639	111.36 644	133.25 644	28.84 635	38.64 638

ff	36.77 636	19.69 626	24.00 622	62.46 638	66.77 640	27.30 630	39.89 634	20.40 628	18.80 630	14.18 627	13.11 624	17.29 624	17.30 628	21.62 629	27.81 632	13.61 630	18.98 639	111.36 644	133.25 644	28.84 635	38.64 638

LE_ROB	4.86 611	0.27 373	9.43 608	0.45 369	0.24 193	1.61 560	0.96 563	2.05 585	17.75 629	16.36 631	4.84 612	5.17 608	19.48 631	2.05 574	15.49 622	0.17 264	0.15 343	0.16 171	0.16 255	0.20 352	0.19 327

BEATNet-Init1	15.65 622	1.62 598	54.26 641	0.75 564	0.56 546	37.03 634	13.39 623	13.20 623	14.59 623	29.41 640	29.29 640	47.69 643	21.87 632	26.91 633	19.58 624	0.43 552	0.39 564	0.47 554	0.47 564	0.52 555	0.52 565

HanzoNet	6.97 616	2.57 611	4.66 600	3.29 615	2.96 617	3.75 604	2.35 610	5.08 617	7.11 614	14.46 630	13.06 623	17.69 627	22.95 633	13.72 623	6.61 609	4.36 620	1.96 617	3.14 619	2.59 619	3.88 619	3.19 619

PML	40.49 642	30.31 629	12.46 614	7.19 619	14.30 619	91.44 645	212.44 647	7.73 618	23.24 634	74.44 646	185.05 647	49.81 644	25.78 634	21.34 628	12.84 620	8.71 627	2.93 619	8.43 627	3.24 622	13.77 627	4.45 621

HaxPig	31.93 628	37.19 633	34.22 627	24.41 627	24.94 628	18.53 623	20.18 625	21.15 632	28.84 635	35.74 641	38.86 641	26.18 633	28.75 635	33.85 634	34.15 635	35.89 642	38.80 642	37.79 638	40.52 640	39.33 639	39.33 641

RAFT-FEzeroshot	35.76 630	37.39 635	48.55 635	42.39 635	39.44 635	51.96 637	72.92 640	43.38 640	32.90 638	26.87 634	28.06 632	38.42 637	32.28 636	41.59 641	51.51 642	18.73 637	18.58 634	19.11 631	19.75 631	27.12 631	24.33 632

RAFT-FE	35.76 630	37.39 635	48.55 635	42.39 635	39.44 635	51.96 637	72.92 640	43.38 640	32.90 638	26.87 634	28.06 632	38.42 637	32.28 636	41.59 641	51.51 642	18.73 637	18.58 634	19.11 631	19.75 631	27.12 631	24.33 632

CasAABBNet	35.77 632	37.38 634	48.59 637	42.20 632	39.23 631	51.95 635	72.92 640	43.36 639	33.03 641	26.93 637	28.31 635	38.43 639	32.32 638	41.58 639	51.50 641	18.71 634	18.58 634	19.11 631	19.75 631	27.11 630	24.33 632

Hybrid-DGEV	35.79 633	37.44 638	48.86 640	42.22 633	39.24 632	52.03 640	72.89 639	43.41 642	32.74 636	26.76 633	28.72 637	38.35 636	32.61 639	41.58 639	51.39 638	18.72 636	18.56 633	19.14 634	19.80 635	27.10 629	24.25 630

LSM0	38.96 641	37.52 640	48.37 634	43.79 637	91.31 643	52.31 641	72.38 637	43.71 644	32.75 637	27.16 639	28.73 639	38.51 640	32.63 640	41.75 644	51.59 644	18.85 640	18.43 632	19.09 630	19.60 630	27.21 634	33.44 637

FlowAnything	35.84 634	37.49 639	48.69 638	42.17 631	39.26 633	51.95 635	72.95 643	43.35 638	33.23 642	26.92 636	28.67 636	38.55 641	32.78 641	41.53 638	51.47 640	18.71 634	18.59 637	19.17 636	19.88 636	27.07 628	24.26 631

Selective-RAFT-Error	35.87 635	37.42 637	48.73 639	42.24 634	39.28 634	52.00 639	72.87 638	43.41 642	32.95 640	26.97 638	28.72 637	38.71 642	33.15 642	41.59 641	51.42 639	18.77 639	18.60 638	19.14 634	19.78 634	27.19 633	24.42 635

MEDIAN_ROB	37.35 639	40.72 642	40.37 631	32.26 629	31.80 629	27.29 629	25.02 626	29.47 636	33.43 643	41.99 645	41.60 643	33.48 634	34.37 643	39.66 637	36.94 636	43.49 644	43.96 644	44.07 640	43.35 642	41.32 641	42.43 643

AVERAGE_ROB	37.53 640	40.05 641	40.01 630	34.74 630	33.76 630	28.46 633	25.14 627	32.31 637	34.08 644	41.20 644	40.52 642	34.51 635	34.78 644	39.11 636	37.48 637	42.68 643	43.32 643	43.80 639	42.99 641	40.42 640	41.31 642

RSGM-EC	74.49 643	61.53 643	40.38 632	97.66 641	92.09 644	73.48 643	113.87 644	59.44 645	38.62 645	39.84 642	49.02 644	90.35 645	61.68 645	138.81 645	126.03 645	92.92 645	53.83 645	94.52 642	37.88 638	81.03 644	46.84 644

acva	74.49 643	61.53 643	40.38 632	97.66 641	92.09 644	73.48 643	113.87 644	59.44 645	38.62 645	39.84 642	49.02 644	90.35 645	61.68 645	138.81 645	126.03 645	92.92 645	53.83 645	94.52 642	37.88 638	81.03 644	46.84 644

test_example2	176.82 645	204.75 645	198.54 645	188.58 645	191.23 646	151.28 646	169.77 646	97.63 647	125.81 647	179.94 647	183.74 646	158.20 647	139.14 647	192.16 647	198.12 647	203.48 647	236.37 647	163.71 647	173.22 647	217.79 647	162.95 646

ccccc		430.66 646		506.24 646	500.20 647	349.93 647		384.19 648		330.97 648		370.48 648		498.75 648		557.84 648	430.47 648	334.14 648	290.91 648	547.74 648

Low-res two-view benchmark