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

LACA2	0.21 25	0.16 43	0.28 29	0.30 11	0.15 3	0.29 107	0.29 169	0.32 14	0.23 17	0.22 26	0.23 29	0.28 78	0.20 45	0.35 45	0.19 1	0.13 64	0.10 52	0.10 1	0.09 6	0.13 93	0.10 3

MonStereo	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.16 7	0.22 20	0.21 55	0.39 45	0.34 79	0.20 10	0.25 40	0.18 13	0.15 6	0.40 80	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

Monster-pub-eth3d	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.16 7	0.22 20	0.21 55	0.39 45	0.34 79	0.20 10	0.25 40	0.17 5	0.15 6	0.40 80	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

Monster-pub-mixall	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.17 17	0.20 13	0.17 3	0.43 75	0.24 23	0.23 30	0.21 19	0.17 5	0.16 13	0.46 125	0.19 1	0.13 64	0.10 52	0.11 2	0.08 1	0.10 3	0.12 80

IGEV	0.21 25	0.13 2	0.25 5	0.31 19	0.20 80	0.22 20	0.19 19	0.42 71	0.30 53	0.22 26	0.34 101	0.20 28	0.15 6	0.32 18	0.19 1	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.10 3	0.10 3

MLG-Stereo_test2	0.18 2	0.14 5	0.26 13	0.31 19	0.17 17	0.24 39	0.17 3	0.27 6	0.15 2	0.18 4	0.19 13	0.22 41	0.14 2	0.32 18	0.19 1	0.13 64	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.10 3

StereoAnything_RVC	0.22 31	0.85 571	0.41 178	0.28 3	0.16 7	0.23 31	0.18 13	0.23 3	0.19 7	0.16 2	0.16 6	0.15 1	0.21 56	0.32 18	0.19 1	0.16 225	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.16 247	0.10 3

MonSter	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.16 7	0.22 20	0.21 55	0.39 45	0.34 79	0.20 10	0.25 40	0.18 13	0.15 6	0.39 71	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

Test_v1	0.20 11	0.14 5	0.23 2	0.29 6	0.18 31	0.24 39	0.21 55	0.41 64	0.32 64	0.21 15	0.22 25	0.17 5	0.18 22	0.35 45	0.20 9	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.10 3	0.10 3

Replicate-Monster	0.27 90	0.16 43	1.15 525	0.30 11	0.17 17	0.38 213	0.19 19	0.44 80	0.40 129	0.24 36	0.21 19	0.23 47	0.22 68	0.47 137	0.20 9	0.11 27	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.09 1	0.18 321

monsters	0.22 31	0.14 5	0.28 29	0.32 40	0.19 54	0.24 39	0.19 19	0.46 91	0.34 79	0.37 126	0.30 78	0.16 2	0.20 45	0.45 118	0.20 9	0.12 37	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.11 40

LG-Stereo_L2	0.19 8	0.14 5	0.30 48	0.31 19	0.20 80	0.20 13	0.18 13	0.33 17	0.22 14	0.19 7	0.15 2	0.20 28	0.18 22	0.34 40	0.20 9	0.13 64	0.09 18	0.13 67	0.09 6	0.11 21	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 2	0.14 5	0.29 39	0.31 19	0.21 102	0.19 10	0.19 19	0.30 10	0.20 9	0.16 2	0.15 2	0.19 21	0.17 15	0.35 45	0.20 9	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 2	0.14 5	0.28 29	0.34 66	0.17 17	0.24 39	0.17 3	0.27 6	0.13 1	0.18 4	0.14 1	0.23 47	0.15 6	0.32 18	0.20 9	0.12 37	0.09 18	0.13 67	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 2	0.14 5	0.28 29	0.34 66	0.16 7	0.26 63	0.17 3	0.31 13	0.15 2	0.19 7	0.15 2	0.23 47	0.15 6	0.32 18	0.20 9	0.11 27	0.09 18	0.13 67	0.09 6	0.10 3	0.10 3

LG-G_1	0.22 31	0.14 5	0.31 56	0.34 66	0.16 7	0.52 300	0.17 3	0.36 35	0.20 9	0.21 15	0.22 25	0.26 66	0.19 31	0.37 56	0.20 9	0.14 98	0.10 52	0.13 67	0.09 6	0.11 21	0.11 40

LG-G	0.22 31	0.14 5	0.31 56	0.34 66	0.16 7	0.52 300	0.17 3	0.36 35	0.20 9	0.21 15	0.22 25	0.26 66	0.19 31	0.37 56	0.20 9	0.14 98	0.10 52	0.13 67	0.09 6	0.11 21	0.11 40

LGtest1	0.20 11	0.15 26	0.30 48	0.35 89	0.17 17	0.26 63	0.17 3	0.33 17	0.21 12	0.21 15	0.16 6	0.23 47	0.21 56	0.33 28	0.20 9	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.11 40

castereo++	0.26 79	0.17 67	0.29 39	0.34 66	0.20 80	0.74 432	0.20 31	0.41 64	0.49 183	0.24 36	0.24 36	0.35 127	0.27 121	0.41 86	0.20 9	0.14 98	0.09 18	0.14 102	0.09 6	0.11 21	0.11 40

LACA1	0.19 8	0.16 43	0.27 20	0.29 6	0.14 1	0.26 63	0.22 69	0.27 6	0.19 7	0.20 10	0.16 6	0.19 21	0.18 22	0.31 15	0.21 20	0.14 98	0.10 52	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.10 3

Pro-Stereo	0.18 2	0.13 2	0.22 1	0.33 57	0.23 159	0.16 3	0.19 19	0.21 1	0.23 17	0.24 36	0.18 11	0.17 5	0.11 1	0.36 52	0.21 20	0.11 27	0.09 18	0.15 148	0.14 198	0.10 3	0.10 3

CSFM-Stereo	0.20 11	0.14 5	0.24 4	0.31 19	0.17 17	0.29 107	0.20 31	0.40 58	0.24 23	0.23 30	0.21 19	0.26 66	0.21 56	0.32 18	0.21 20	0.13 64	0.12 207	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.10 3

AdaDepth	0.23 47	0.18 95	0.36 120	0.38 160	0.19 54	0.33 167	0.22 69	0.35 32	0.24 23	0.22 26	0.21 19	0.20 28	0.19 31	0.59 227	0.21 20	0.10 8	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.11 21	0.13 130

S2M2_XL	0.19 8	0.18 95	0.28 29	0.27 2	0.20 80	0.15 2	0.16 2	0.23 3	0.16 4	0.21 15	0.26 49	0.17 5	0.17 15	0.24 1	0.21 20	0.17 271	0.16 375	0.15 148	0.14 198	0.15 190	0.12 80
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.22 31	0.18 95	0.31 56	0.32 40	0.18 31	0.26 63	0.22 69	0.37 40	0.25 29	0.32 93	0.23 29	0.19 21	0.23 76	0.46 125	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.10 3

4.5_new	0.21 25	0.20 170	0.31 56	0.31 19	0.18 31	0.24 39	0.26 124	0.34 28	0.29 43	0.33 98	0.29 68	0.19 21	0.19 31	0.30 10	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.12 32	0.11 94	0.14 139	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 25	0.20 170	0.31 56	0.31 19	0.18 31	0.24 39	0.26 124	0.34 28	0.29 43	0.33 98	0.29 68	0.19 21	0.19 31	0.30 10	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.12 32	0.11 94	0.14 139	0.10 3

2.5w	0.22 31	0.18 95	0.34 85	0.32 40	0.18 31	0.31 135	0.27 137	0.33 17	0.24 23	0.29 71	0.35 107	0.18 13	0.19 31	0.41 86	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.10 3

3.75w	0.23 47	0.17 67	0.33 73	0.32 40	0.19 54	0.42 251	0.24 93	0.36 35	0.26 34	0.33 98	0.28 60	0.17 5	0.25 91	0.38 64	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.10 3

MLG-Stereo_test3	0.20 11	0.14 5	0.28 29	0.33 57	0.17 17	0.38 213	0.18 13	0.32 14	0.22 14	0.25 41	0.16 6	0.25 63	0.17 15	0.32 18	0.21 20	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.11 40

BTL-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 57	0.20 80	0.16 3	0.22 69	0.21 1	0.23 17	0.14 1	0.18 11	0.16 2	0.14 2	0.26 2	0.22 31	0.10 8	0.09 18	0.14 102	0.13 166	0.10 3	0.11 40

MonSter++	0.20 11	0.14 5	0.25 5	0.30 11	0.20 80	0.28 95	0.19 19	0.33 17	0.26 34	0.21 15	0.20 16	0.28 78	0.21 56	0.31 15	0.22 31	0.12 37	0.10 52	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.10 3

GEAStereo	0.24 56	0.16 43	0.31 56	0.35 89	0.26 267	0.35 184	0.29 169	0.46 91	0.30 53	0.27 58	0.29 68	0.24 57	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.18 312	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.13 130

BridgeDepth	0.21 25	0.15 26	0.27 20	0.35 89	0.14 1	0.38 213	0.26 124	0.30 10	0.23 17	0.18 4	0.19 13	0.28 78	0.30 180	0.32 18	0.22 31	0.11 27	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.11 40
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.24 56	0.16 43	0.31 56	0.35 89	0.26 267	0.35 184	0.29 169	0.50 109	0.29 43	0.30 79	0.29 68	0.23 47	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.16 225	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.13 130

GS-Stereo							0.29 169	0.50 109	0.29 43	0.30 79	0.29 68	0.23 47	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.16 225	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.13 130

Wavelet-MonSter	0.20 11	0.14 5	0.29 39	0.34 66	0.19 54	0.18 7	0.21 55	0.34 28	0.24 23	0.25 41	0.34 101	0.22 41	0.27 121	0.28 6	0.22 31	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.10 3

asda	0.22 31	0.19 131	0.31 56	0.32 40	0.18 31	0.24 39	0.23 87	0.38 43	0.29 43	0.28 69	0.24 36	0.18 13	0.23 76	0.41 86	0.22 31	0.09 1	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

qwe	0.23 47	0.18 95	0.30 48	0.31 19	0.18 31	0.29 107	0.22 69	0.39 45	0.33 73	0.37 126	0.30 78	0.20 28	0.22 68	0.45 118	0.22 31	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.10 3

3w_stereo	0.25 66	0.20 170	0.40 168	0.33 57	0.17 17	0.32 154	0.41 387	0.42 71	0.39 115	0.33 98	0.28 60	0.16 2	0.29 161	0.35 45	0.22 31	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.12 80

monsterstereo	0.23 47	0.15 26	0.28 29	0.35 89	0.19 54	0.22 20	0.20 31	0.38 43	0.37 103	0.34 110	0.40 127	0.19 21	0.19 31	0.46 125	0.22 31	0.11 27	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.09 1

111111	0.22 31	0.15 26	0.29 39	0.37 140	0.23 159	0.21 19	0.19 19	0.46 91	0.29 43	0.20 10	0.20 16	0.29 82	0.14 2	0.44 110	0.22 31	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.12 52	0.12 80

GREAT-IGEV	0.23 47	0.15 26	0.33 73	0.30 11	0.23 159	0.20 13	0.26 124	0.35 32	0.34 79	0.21 15	0.31 83	0.22 41	0.21 56	0.50 162	0.22 31	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.12 80
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.18 2	0.15 26	0.26 13	0.31 19	0.17 17	0.23 31	0.20 31	0.24 5	0.16 4	0.19 7	0.16 6	0.21 34	0.19 31	0.27 4	0.22 31	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.10 3

GIP-stereo	0.25 66	0.19 131	0.32 68	0.38 160	0.25 230	0.26 63	0.20 31	0.50 109	0.41 138	0.25 41	0.39 123	0.35 127	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.16 225	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.12 80

DEFOM-Stereo	0.23 47	0.16 43	0.29 39	0.34 66	0.20 80	0.59 353	0.20 31	0.32 14	0.31 58	0.23 30	0.19 13	0.18 13	0.18 22	0.42 96	0.22 31	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.12 80

U	3.17 605	0.17 67	0.35 101	0.41 255	0.71 573	57.93 647	0.20 31	0.43 75	0.39 115	0.26 48	0.23 29	0.23 47	0.22 68	0.26 2	0.22 31	0.16 225	0.10 52	0.74 580	0.13 166	0.13 93	0.11 40

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 419	3.08 622	2.41 585	0.32 40	0.18 31	0.29 107	0.20 31	0.39 45	0.33 73	0.29 71	0.25 40	0.18 13	0.18 22	0.32 18	0.22 31	1.08 597	0.09 18	0.17 222	0.16 260	0.15 190	0.96 589

IGEV-Stereo+	0.25 66	0.15 26	0.28 29	0.32 40	0.19 54	0.13 1	0.17 3	0.29 9	0.30 53	0.22 26	0.15 2	0.22 41	0.22 68	0.42 96	0.22 31	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.15 190	1.09 596

WQFJA1++	0.24 56	0.16 43	0.30 48	0.31 19	0.21 102	0.34 178	0.17 3	0.39 45	0.18 6	0.26 48	0.30 78	0.29 82	0.28 141	0.41 86	0.23 50	0.16 225	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.31 485	0.12 80

VIP-Stereo	0.25 66	0.18 95	0.33 73	0.32 40	0.21 102	0.63 373	0.19 19	0.33 17	0.38 108	0.24 36	0.31 83	0.27 72	0.19 31	0.49 156	0.23 50	0.13 64	0.10 52	0.13 67	0.09 6	0.12 52	0.10 3

FE-Mocha	0.33 157	0.20 170	0.55 337	0.39 186	0.27 309	0.31 135	0.20 31	0.77 301	0.38 108	0.67 275	0.56 201	0.57 256	0.26 110	0.38 64	0.23 50	0.15 174	0.10 52	0.17 222	0.16 260	0.13 93	0.13 130

252Zero-FE	0.21 25	0.16 43	0.29 39	0.34 66	0.19 54	0.23 31	0.18 13	0.43 75	0.35 87	0.23 30	0.22 25	0.19 21	0.18 22	0.29 8	0.23 50	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.11 40

Zero-FE251	0.24 56	0.17 67	0.33 73	0.34 66	0.20 80	0.44 266	0.19 19	0.40 58	0.26 34	0.28 69	0.30 78	0.38 146	0.24 83	0.33 28	0.23 50	0.15 174	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.11 21	0.11 40

MSCF	0.25 66	0.17 67	0.36 120	0.41 255	0.21 102	0.20 13	0.31 218	0.47 100	0.32 64	0.37 126	0.33 92	0.23 47	0.34 208	0.37 56	0.23 50	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.13 130

4w-stereo	0.22 31	0.19 131	0.33 73	0.31 19	0.18 31	0.29 107	0.20 31	0.33 17	0.23 17	0.33 98	0.24 36	0.21 34	0.28 141	0.42 96	0.23 50	0.09 1	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.10 3

3.25w_new	0.24 56	0.17 67	0.34 85	0.31 19	0.18 31	0.43 256	0.20 31	0.39 45	0.32 64	0.39 144	0.29 68	0.23 47	0.27 121	0.43 103	0.23 50	0.10 8	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.11 40

3.25w	0.24 56	0.17 67	0.34 85	0.31 19	0.18 31	0.43 256	0.20 31	0.39 45	0.32 64	0.39 144	0.29 68	0.23 47	0.27 121	0.43 103	0.23 50	0.10 8	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.11 40

2w_stereo	0.23 47	0.19 131	0.33 73	0.33 57	0.17 17	0.28 95	0.37 317	0.40 58	0.36 95	0.33 98	0.33 92	0.17 5	0.21 56	0.30 10	0.23 50	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.11 40

SCV_C0	0.28 102	0.20 170	0.40 168	0.36 120	0.25 230	0.23 31	0.28 154	0.60 164	0.41 138	0.31 88	0.36 110	0.37 139	0.20 45	0.61 246	0.23 50	0.13 64	0.11 134	0.13 67	0.11 94	0.16 247	0.13 130

SCV	0.27 90	0.20 170	0.37 135	0.36 120	0.22 125	0.27 81	0.33 249	0.65 198	0.31 58	0.25 41	0.29 68	0.37 139	0.23 76	0.52 177	0.23 50	0.19 352	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.15 190	0.12 80

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 66	0.32 435	0.25 5	0.52 481	0.20 80	0.29 107	0.22 69	0.44 80	0.38 108	0.27 58	0.25 40	0.24 57	0.29 161	0.46 125	0.23 50	0.14 98	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.14 139	0.11 40

IGEV-Stereo++	0.22 31	0.16 43	0.29 39	0.38 160	0.20 80	0.22 20	0.18 13	0.44 80	0.36 95	0.23 30	0.29 68	0.24 57	0.17 15	0.28 6	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.12 52	0.11 40

AIO-Stereo	0.26 79	0.19 131	0.36 120	0.39 186	0.18 31	0.28 95	0.30 191	0.52 120	0.29 43	0.30 79	0.31 83	0.32 103	0.17 15	0.55 192	0.23 50	0.13 64	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.11 40

RSM	0.26 79	0.19 131	0.35 101	0.37 140	0.21 102	0.27 81	0.33 249	0.55 137	0.28 41	0.26 48	0.25 40	0.38 146	0.20 45	0.59 227	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.14 139	0.11 40

MoCha-V2	0.26 79	0.16 43	0.30 48	0.41 255	0.18 31	0.27 81	0.26 124	0.57 150	0.28 41	0.37 126	0.27 53	0.33 111	0.34 208	0.56 202	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.13 93	0.13 130

Selective-IGEV	0.25 66	0.18 95	0.37 135	0.37 140	0.20 80	0.27 81	0.25 109	0.59 161	0.25 29	0.27 58	0.26 49	0.34 118	0.18 22	0.62 269	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.11 40

HiDET	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.30 11	0.19 54	0.24 39	0.19 19	0.39 45	0.27 39	0.21 15	0.23 29	0.27 72	0.17 15	0.32 18	0.24 68	0.12 37	0.10 52	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.11 40

LCMNet	0.22 31	0.14 5	0.26 13	0.30 11	0.20 80	0.26 63	0.19 19	0.40 58	0.45 164	0.21 15	0.21 19	0.27 72	0.18 22	0.38 64	0.24 68	0.12 37	0.12 207	0.11 2	0.09 6	0.09 1	0.11 40

gasm-f	0.25 66	0.17 67	0.30 48	0.35 89	0.26 267	0.25 59	0.36 302	0.46 91	0.30 53	0.27 58	0.35 107	0.24 57	0.30 180	0.37 56	0.24 68	0.18 312	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.15 190	0.13 130

GASTEREO	0.26 79	0.17 67	0.35 101	0.41 255	0.21 102	0.22 20	0.30 191	0.47 100	0.32 64	0.38 135	0.33 92	0.22 41	0.33 201	0.43 103	0.24 68	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.12 80

2.75w_new	0.22 31	0.18 95	0.30 48	0.29 6	0.18 31	0.23 31	0.33 249	0.37 40	0.29 43	0.36 121	0.27 53	0.18 13	0.25 91	0.37 56	0.24 68	0.11 27	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.10 3

1w_stereo	0.25 66	0.15 26	0.31 56	0.35 89	0.18 31	0.32 154	0.41 387	0.41 64	0.44 159	0.32 93	0.39 123	0.17 5	0.27 121	0.46 125	0.24 68	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 56	0.17 67	0.34 85	0.40 226	0.21 102	0.18 7	0.21 55	0.36 35	0.27 39	0.30 79	0.52 181	0.28 78	0.28 141	0.27 4	0.24 68	0.14 98	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.14 172

AIO_rvc	0.24 56	0.17 67	0.37 135	0.35 89	0.20 80	0.26 63	0.33 249	0.45 84	0.23 17	0.26 48	0.25 40	0.33 111	0.15 6	0.55 192	0.24 68	0.12 37	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.11 40

IGEV-RUCA	0.26 79	0.16 43	0.36 120	0.40 226	0.27 309	0.32 154	0.20 31	0.39 45	0.36 95	0.27 58	0.31 83	0.25 63	0.21 56	0.50 162	0.24 68	0.20 373	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.17 275	0.16 248

SMoEStereo_RVC	0.27 90	0.20 170	0.37 135	0.36 120	0.23 159	0.36 195	0.31 218	0.43 75	0.36 95	0.38 135	0.30 78	0.32 103	0.24 83	0.56 202	0.24 68	0.12 37	0.10 52	0.16 176	0.12 127	0.12 52	0.12 80

RSM++	0.26 79	0.19 131	0.36 120	0.37 140	0.21 102	0.28 95	0.29 169	0.54 132	0.34 79	0.26 48	0.23 29	0.36 138	0.21 56	0.52 177	0.24 68	0.12 37	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.11 40

GCAPDPT-zeroshot4090	0.28 102	0.16 43	0.45 222	0.34 66	0.22 125	0.26 63	0.24 93	0.49 104	0.56 208	0.35 113	0.42 132	0.43 189	0.27 121	0.50 162	0.24 68	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.13 130

testlalala	0.28 102	0.16 43	0.45 222	0.34 66	0.22 125	0.26 63	0.24 93	0.49 104	0.56 208	0.35 113	0.42 132	0.43 189	0.27 121	0.50 162	0.24 68	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.13 130

GCAPDPT-zeroshot	0.28 102	0.16 43	0.45 222	0.34 66	0.22 125	0.26 63	0.24 93	0.49 104	0.56 208	0.35 113	0.42 132	0.43 189	0.27 121	0.50 162	0.24 68	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.13 130

GCAP-Stereo	0.29 114	0.21 206	0.45 222	0.39 186	0.20 80	0.39 223	0.22 69	0.60 164	0.46 171	0.47 187	0.50 166	0.39 157	0.27 121	0.34 40	0.24 68	0.14 98	0.12 207	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.12 80

CES	0.29 114	0.15 26	0.25 5	0.31 19	0.71 573	0.36 195	0.27 137	0.51 114	0.47 179	0.34 110	0.48 157	0.27 72	0.23 76	0.40 80	0.24 68	0.13 64	0.11 134	0.12 32	0.08 1	0.13 93	0.32 495

MatchStereo	0.20 11	0.14 5	0.25 5	0.28 3	0.15 3	0.17 6	0.20 31	0.35 32	0.29 43	0.21 15	0.36 110	0.18 13	0.17 15	0.33 28	0.25 84	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.11 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 11	0.14 5	0.26 13	0.26 1	0.15 3	0.34 178	0.17 3	0.41 64	0.22 14	0.21 15	0.21 19	0.20 28	0.25 91	0.33 28	0.25 84	0.13 64	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.12 52	0.10 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DDF-Stereo	0.26 79	0.16 43	0.33 73	0.37 140	0.30 387	0.19 10	0.20 31	0.33 17	0.31 58	0.27 58	0.26 49	0.29 82	0.28 141	0.39 71	0.25 84	0.17 271	0.10 52	0.14 102	0.10 55	0.69 574	0.13 130

zero-FE	0.26 79	0.16 43	0.33 73	0.36 120	0.30 387	0.18 7	0.20 31	0.37 40	0.31 58	0.27 58	0.27 53	0.29 82	0.28 141	0.34 40	0.25 84	0.17 271	0.10 52	0.14 102	0.10 55	0.62 573	0.13 130

2.25w	0.23 47	0.19 131	0.35 101	0.31 19	0.18 31	0.30 119	0.18 13	0.34 28	0.32 64	0.33 98	0.37 115	0.20 28	0.25 91	0.47 137	0.25 84	0.10 8	0.09 18	0.11 2	0.10 55	0.10 3	0.12 80

4.25_new	0.22 31	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.19 54	0.31 135	0.28 154	0.33 17	0.25 29	0.30 79	0.28 60	0.21 34	0.26 110	0.35 45	0.25 84	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

4.5w_new	0.22 31	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.19 54	0.31 135	0.28 154	0.33 17	0.25 29	0.30 79	0.28 60	0.21 34	0.26 110	0.35 45	0.25 84	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 31	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.19 54	0.31 135	0.28 154	0.33 17	0.25 29	0.30 79	0.28 60	0.21 34	0.26 110	0.35 45	0.25 84	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 47	0.18 95	0.31 56	0.31 19	0.18 31	0.27 81	0.22 69	0.39 45	0.30 53	0.33 98	0.27 53	0.24 57	0.29 161	0.52 177	0.25 84	0.09 1	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.11 40

MM-Stereo_test2	0.30 124	0.18 95	0.41 178	0.41 255	0.25 230	0.41 241	0.41 387	0.65 198	0.43 154	0.38 135	0.36 110	0.31 95	0.26 110	0.55 192	0.25 84	0.12 37	0.11 134	0.15 148	0.12 127	0.15 190	0.12 80

HART	0.30 124	0.17 67	0.33 73	0.41 255	0.21 102	0.32 154	0.26 124	0.67 216	0.32 64	0.33 98	0.66 229	0.41 171	0.22 68	0.58 218	0.25 84	0.12 37	0.11 134	0.15 148	0.11 94	0.15 190	0.12 80

HUF	0.25 66	0.17 67	0.38 145	0.33 57	0.19 54	0.25 59	0.39 353	0.53 126	0.36 95	0.26 48	0.23 29	0.33 111	0.27 121	0.36 52	0.25 84	0.14 98	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.12 80

castereo	0.29 114	0.17 67	0.34 85	0.36 120	0.21 102	0.40 230	0.41 387	0.52 120	0.67 256	0.27 58	0.41 130	0.37 139	0.36 227	0.34 40	0.25 84	0.13 64	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.10 3

dual_stereo	0.20 11	0.15 26	0.27 20	0.32 40	0.17 17	0.16 3	0.20 31	0.30 10	0.21 12	0.24 36	0.20 16	0.25 63	0.14 2	0.55 192	0.25 84	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.10 3

gcap-zeroshot	0.35 179	0.20 170	0.61 375	0.39 186	0.23 159	0.53 306	0.27 137	0.58 154	0.35 87	0.64 254	0.49 164	0.87 416	0.34 208	0.49 156	0.25 84	0.14 98	0.12 207	0.15 148	0.12 127	0.13 93	0.14 172

test_for_model	0.29 114	0.16 43	0.40 168	0.33 57	0.21 102	0.32 154	0.25 109	0.61 171	0.64 238	0.36 121	0.50 166	0.35 127	0.24 83	0.48 146	0.25 84	0.12 37	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.11 21	0.11 40

IGEVStereo-DCA	0.30 124	0.24 297	0.42 191	0.36 120	0.27 309	0.38 213	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.31 83	0.35 127	0.27 121	0.62 269	0.25 84	0.16 225	0.12 207	0.16 176	0.12 127	0.14 139	0.16 248

rrr	0.31 139	0.24 297	0.56 350	0.36 120	0.27 309	0.38 213	0.31 218	0.56 145	0.44 159	0.39 144	0.31 83	0.35 127	0.27 121	0.62 269	0.25 84	0.16 225	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.14 172

AEACV	0.28 102	0.18 95	0.34 85	0.36 120	0.45 519	0.27 81	0.27 137	0.41 64	0.39 115	0.31 88	0.46 149	0.31 95	0.36 227	0.38 64	0.25 84	0.14 98	0.11 134	0.15 148	0.13 166	0.13 93	0.13 130

Any-RAFT	0.36 190	0.17 67	0.31 56	0.35 89	0.21 102	0.51 292	0.21 55	0.93 363	0.75 298	0.56 217	0.73 249	0.66 326	0.29 161	0.48 146	0.25 84	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.13 93	0.13 130

PMTNet	0.33 157	0.17 67	0.26 13	0.29 6	0.18 31	0.44 266	0.22 69	0.57 150	0.66 249	0.46 184	0.54 192	0.38 146	0.34 208	0.50 162	0.25 84	0.75 584	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.12 80

S2M2_L	0.26 79	0.23 273	0.34 85	0.32 40	0.25 230	0.24 39	0.13 1	0.36 35	0.42 145	0.25 41	0.37 115	0.29 82	0.25 91	0.31 15	0.26 105	0.22 411	0.19 448	0.17 222	0.19 377	0.21 372	0.19 333
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.24 56	0.17 67	0.33 73	0.35 89	0.21 102	0.31 135	0.38 335	0.45 84	0.26 34	0.26 48	0.28 60	0.32 103	0.21 56	0.40 80	0.26 105	0.13 64	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.11 40

tt45	0.28 102	0.18 95	0.36 120	0.36 120	0.24 201	0.37 207	0.28 154	0.50 109	0.31 58	0.41 162	0.27 53	0.38 146	0.25 91	0.61 246	0.26 105	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.12 52	0.15 215

999	0.28 102	0.17 67	0.38 145	0.37 140	0.25 230	0.30 119	0.27 137	0.55 137	0.42 145	0.26 48	0.31 83	0.39 157	0.24 83	0.65 298	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.15 148	0.12 127	0.12 52	0.15 215

mms	0.27 90	0.21 206	0.36 120	0.38 160	0.25 230	0.31 135	0.32 232	0.43 75	0.33 73	0.29 71	0.34 101	0.34 118	0.20 45	0.48 146	0.26 105	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.15 190	0.13 130

RAStereo	0.25 66	0.17 67	0.33 73	0.40 226	0.21 102	0.24 39	0.26 124	0.45 84	0.46 171	0.23 30	0.34 101	0.30 91	0.19 31	0.34 40	0.26 105	0.15 174	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.11 40

CAS++	0.33 157	0.25 328	0.39 154	0.38 160	0.26 267	0.32 154	0.24 93	0.87 337	0.53 203	0.48 194	0.46 149	0.26 66	0.21 56	0.50 162	0.26 105	0.23 438	0.20 457	0.22 405	0.17 318	0.21 372	0.17 294
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ACVNet-DCA	0.36 190	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.91 352	0.59 223	0.42 167	0.50 166	0.34 118	0.47 302	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.18 307	0.19 333

xx1	0.40 254	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.71 253	1.17 511	0.42 167	0.50 166	0.65 314	0.56 341	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.19 377	0.18 307	0.19 333

cc1	0.38 226	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.71 253	1.17 511	0.42 167	0.50 166	0.34 118	0.47 302	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.16 247	0.17 294

ff7	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

ffff	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

ffm	0.47 324	0.28 394	0.68 410	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	0.72 264	1.13 499	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.25 455	0.21 421	0.16 247	0.17 294

11t	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

tt1	0.37 209	0.25 328	0.35 101	0.43 336	0.23 159	0.52 300	0.37 317	0.72 264	1.13 499	0.42 167	0.46 149	0.35 127	0.44 283	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.16 247	0.17 294

CASnet	0.30 124	0.20 170	0.34 85	0.42 294	0.17 17	0.25 59	0.24 93	0.53 126	0.56 208	0.54 212	0.54 192	0.39 157	0.24 83	0.41 86	0.26 105	0.15 174	0.10 52	0.22 405	0.18 349	0.18 307	0.12 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.37 209	0.22 240	0.49 271	0.41 255	0.26 267	0.36 195	0.30 191	0.87 337	0.41 138	0.45 177	0.59 209	0.78 387	0.43 276	0.77 391	0.26 105	0.15 174	0.11 134	0.15 148	0.14 198	0.14 139	0.14 172

HanStereo	0.37 209	0.22 240	0.49 271	0.41 255	0.26 267	0.36 195	0.30 191	0.87 337	0.41 138	0.45 177	0.59 209	0.78 387	0.43 276	0.77 391	0.26 105	0.15 174	0.11 134	0.15 148	0.14 198	0.14 139	0.14 172

anonymousdsp	0.30 124	0.22 240	0.41 178	0.38 160	0.26 267	0.31 135	0.35 289	0.68 223	0.36 95	0.40 156	0.33 92	0.32 103	0.28 141	0.62 269	0.26 105	0.14 98	0.10 52	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

ccc-4	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

IGEV-Stereo	0.30 124	0.22 240	0.41 178	0.38 160	0.26 267	0.30 119	0.35 289	0.68 223	0.36 95	0.40 156	0.33 92	0.32 103	0.28 141	0.62 269	0.26 105	0.14 98	0.10 52	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.27 90	0.23 273	0.40 168	0.49 441	0.22 125	0.20 13	0.29 169	0.55 137	0.45 164	0.29 71	0.27 53	0.42 178	0.26 110	0.30 10	0.26 105	0.15 174	0.13 284	0.13 67	0.12 127	0.16 247	0.13 130
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
NLSM3	0.27 90	0.17 67	0.32 68	0.38 160	0.22 125	0.33 167	0.28 154	0.58 154	0.50 188	0.29 71	0.35 107	0.29 82	0.25 91	0.43 103	0.27 127	0.12 37	0.10 52	0.16 176	0.15 229	0.12 52	0.11 40

DA	0.31 139	0.18 95	0.35 101	0.41 255	0.21 102	0.73 426	0.33 249	0.51 114	0.46 171	0.35 113	0.42 132	0.40 164	0.35 217	0.33 28	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.16 176	0.11 94	0.15 190	0.12 80

GGEV	0.31 139	0.18 95	0.35 101	0.41 255	0.21 102	0.73 426	0.33 249	0.51 114	0.46 171	0.35 113	0.42 132	0.40 164	0.35 217	0.33 28	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.16 176	0.11 94	0.15 190	0.12 80

depthmonostereo	0.30 124	0.15 26	0.36 120	0.35 89	0.18 31	0.45 273	0.27 137	0.71 253	0.57 218	0.36 121	0.43 139	0.34 118	0.40 263	0.36 52	0.27 127	0.14 98	0.12 207	0.13 67	0.12 127	0.11 21	0.12 80

SGD-Stereo	0.22 31	0.16 43	0.28 29	0.32 40	0.16 7	0.28 95	0.20 31	0.39 45	0.29 43	0.25 41	0.29 68	0.21 34	0.27 121	0.38 64	0.27 127	0.16 225	0.09 18	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.11 40

MM-Stereo_test1	0.34 172	0.19 131	0.37 135	0.42 294	0.23 159	0.35 184	0.44 413	0.62 178	0.56 208	0.61 232	0.51 174	0.38 146	0.36 227	0.65 298	0.27 127	0.15 174	0.13 284	0.17 222	0.14 198	0.15 190	0.13 130

Reg-Stereo(zero)	0.31 139	0.17 67	0.30 48	0.35 89	0.19 54	0.33 167	0.21 55	0.64 196	0.72 278	0.52 203	0.52 181	0.51 231	0.29 161	0.48 146	0.27 127	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.12 52	0.13 130

AIO-test1	0.39 239	0.18 95	0.42 191	0.51 464	0.25 230	0.44 266	0.30 191	0.74 283	1.20 520	0.41 162	0.71 245	0.45 205	0.29 161	0.56 202	0.27 127	0.15 174	0.13 284	0.19 309	0.21 421	0.13 93	0.18 321

ours_stereo	0.27 90	0.22 240	0.35 101	0.38 160	0.24 201	0.30 119	0.32 232	0.46 91	0.39 115	0.27 58	0.34 101	0.35 127	0.23 76	0.49 156	0.27 127	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.12 127	0.14 139	0.12 80

PAM_32	0.50 361	0.20 170	0.69 419	0.40 226	0.24 201	1.09 519	0.29 169	1.12 436	0.40 129	0.74 319	0.44 142	1.98 576	0.64 393	0.64 288	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.15 215

UGAM-zero	0.48 334	0.21 206	0.66 398	0.38 160	0.23 159	0.36 195	0.22 69	1.30 515	0.43 154	0.67 275	0.61 215	1.74 566	0.89 508	0.79 403	0.27 127	0.15 174	0.12 207	0.15 148	0.12 127	0.13 93	0.14 172

WCG-NET	0.29 114	0.15 26	0.35 101	0.34 66	0.19 54	0.32 154	0.27 137	0.42 71	0.82 350	0.46 184	0.49 164	0.39 157	0.25 91	0.42 96	0.27 127	0.12 37	0.09 18	0.13 67	0.11 94	0.12 52	0.11 40

model_zeroshot	0.35 179	0.20 170	0.56 350	0.41 255	0.30 387	0.51 292	0.26 124	0.69 233	0.48 181	0.65 260	0.51 174	0.52 235	0.25 91	0.46 125	0.27 127	0.17 271	0.13 284	0.15 148	0.14 198	0.13 93	0.14 172

Pointernet	0.27 90	0.15 26	0.35 101	0.36 120	0.23 159	0.35 184	0.21 55	0.74 283	0.41 138	0.39 144	0.37 115	0.34 118	0.25 91	0.37 56	0.27 127	0.15 174	0.11 134	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.11 40

trnet	0.28 102	0.15 26	0.25 5	0.29 6	0.16 7	0.38 213	0.23 87	0.53 126	0.77 307	0.43 173	0.52 181	0.34 118	0.28 141	0.39 71	0.27 127	0.15 174	0.11 134	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.11 40

MSKI-zero shot	0.33 157	0.19 131	0.36 120	0.41 255	0.22 125	0.32 154	0.22 69	0.65 198	0.45 164	0.52 203	0.64 223	0.60 287	0.19 31	0.78 399	0.27 127	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.10 55	0.13 93	0.13 130

EGLCR-Stereo	0.27 90	0.17 67	0.36 120	0.35 89	0.21 102	0.37 207	0.20 31	0.58 154	0.37 103	0.29 71	0.28 60	0.42 178	0.18 22	0.47 137	0.27 127	0.14 98	0.10 52	0.16 176	0.14 198	0.13 93	0.12 80

MC-Stereo	0.29 114	0.18 95	0.35 101	0.40 226	0.21 102	0.26 63	0.26 124	0.53 126	0.40 129	0.38 135	0.61 215	0.41 171	0.31 187	0.57 213	0.27 127	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.12 80

RAFT_CTSACE	0.46 312	0.20 170	0.48 262	0.46 402	0.27 309	0.34 178	0.39 353	0.62 178	0.74 294	0.78 346	1.44 525	0.86 410	0.38 243	1.09 499	0.27 127	0.13 64	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.16 247	0.12 80

test_xeample3	0.31 139	0.23 273	0.56 350	0.36 120	0.26 267	0.35 184	0.32 232	0.60 164	0.38 108	0.44 176	0.32 91	0.33 111	0.28 141	0.66 310	0.27 127	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.12 127	0.14 139	0.14 172

CREStereo	0.28 102	0.16 43	0.25 5	0.28 3	0.17 17	0.38 213	0.25 109	0.52 120	0.76 304	0.43 173	0.51 174	0.32 103	0.28 141	0.39 71	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.12 32	0.09 6	0.12 52	0.12 80
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
water-stereo	0.29 114	0.15 26	0.32 68	0.36 120	0.20 80	0.36 195	0.24 93	0.65 198	0.39 115	0.41 162	0.61 215	0.44 196	0.39 258	0.29 8	0.28 148	0.14 98	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.12 80

LG-Stereo	0.25 66	0.18 95	0.43 209	0.40 226	0.20 80	0.22 20	0.26 124	0.33 17	0.39 115	0.27 58	0.45 144	0.22 41	0.16 13	0.38 64	0.28 148	0.11 27	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.13 93	0.10 3

AIO-test2	0.40 254	0.21 206	0.44 215	0.48 429	0.26 267	0.44 266	0.38 335	0.79 312	1.28 533	0.37 126	0.87 333	0.38 146	0.30 180	0.50 162	0.28 148	0.16 225	0.13 284	0.21 390	0.24 473	0.15 190	0.15 215

fffft	0.26 79	0.18 95	0.39 154	0.37 140	0.23 159	0.29 107	0.35 289	0.46 91	0.26 34	0.37 126	0.23 29	0.27 72	0.22 68	0.55 192	0.28 148	0.12 37	0.09 18	0.16 176	0.13 166	0.13 93	0.13 130
1: 1. 1
fffy	0.29 114	0.22 240	0.38 145	0.38 160	0.23 159	0.33 167	0.29 169	0.55 137	0.42 145	0.33 98	0.37 115	0.39 157	0.27 121	0.52 177	0.28 148	0.13 64	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.12 80

PAM	0.50 361	0.21 206	0.75 444	0.41 255	0.26 267	1.11 525	0.37 317	1.10 429	0.39 115	0.75 323	0.46 149	1.92 573	0.61 375	0.62 269	0.28 148	0.16 225	0.10 52	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.15 215

GCAP-BAT	0.32 148	0.21 206	0.45 222	0.34 66	0.29 361	0.28 95	0.27 137	0.53 126	0.32 64	0.61 232	0.66 229	0.47 213	0.25 91	0.59 227	0.28 148	0.15 174	0.12 207	0.15 148	0.10 55	0.12 52	0.12 80

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 296	0.22 240	0.83 465	0.39 186	0.45 519	0.41 241	0.26 124	1.04 401	0.50 188	0.54 212	0.76 266	1.03 466	0.43 276	0.67 320	0.28 148	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.19 377	0.21 372	0.21 382

WCG-NET（raft）	0.31 139	0.16 43	0.39 154	0.33 57	0.19 54	0.35 184	0.27 137	0.54 132	0.79 318	0.45 177	0.55 198	0.47 213	0.27 121	0.56 202	0.28 148	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.11 94	0.12 52	0.12 80

MGS-Stereo	0.29 114	0.20 170	0.42 191	0.37 140	0.24 201	0.37 207	0.30 191	0.40 58	0.50 188	0.32 93	0.51 174	0.40 164	0.24 83	0.45 118	0.28 148	0.16 225	0.12 207	0.15 148	0.13 166	0.15 190	0.14 172

MyStereo07	0.33 157	0.23 273	0.37 135	0.43 336	0.29 361	0.40 230	0.48 438	0.78 305	0.38 108	0.38 135	0.34 101	0.32 103	0.30 180	0.63 280	0.28 148	0.14 98	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.17 294

LoS_RVC	0.28 102	0.17 67	0.29 39	0.33 57	0.32 428	0.43 256	0.34 266	0.42 71	0.34 79	0.33 98	0.51 174	0.29 82	0.38 243	0.37 56	0.28 148	0.11 27	0.10 52	0.11 2	0.08 1	0.11 21	0.26 449

CAS	0.37 209	0.13 2	0.27 20	1.34 593	0.31 403	0.46 275	0.38 335	0.50 109	0.48 181	0.35 113	0.52 181	0.24 57	0.19 31	0.30 10	0.28 148	1.03 596	0.08 1	0.12 32	0.08 1	0.12 52	0.28 470

ProNet	0.30 124	0.22 240	0.41 178	0.36 120	0.25 230	0.33 167	0.42 398	0.62 178	0.41 138	0.33 98	0.31 83	0.32 103	0.28 141	0.60 240	0.28 148	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.13 93	0.14 172

TANstereo	0.31 139	0.16 43	0.34 85	0.31 19	0.17 17	0.55 320	0.23 87	0.46 91	0.56 208	0.60 227	0.69 241	0.37 139	0.26 110	0.36 52	0.28 148	0.16 225	0.16 375	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.15 215

XX-TBD	0.32 148	0.53 523	0.26 13	0.53 492	0.21 102	0.38 213	0.24 93	0.41 64	0.77 307	0.55 214	0.70 244	0.31 95	0.26 110	0.33 28	0.28 148	0.16 225	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.11 40

XX-Stereo	0.38 226	0.18 95	0.52 312	0.58 528	0.38 477	0.39 223	0.20 31	0.62 178	0.31 58	0.47 187	1.29 496	0.72 358	0.25 91	0.59 227	0.28 148	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.16 260	0.14 139	0.11 40

CFNet-RSSM	0.35 179	0.18 95	0.47 248	0.39 186	0.22 125	0.35 184	0.23 87	0.78 305	0.86 369	0.67 275	0.54 192	0.56 251	0.28 141	0.49 156	0.28 148	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.12 80

VMStereo-Base	0.28 102	0.17 67	0.29 39	0.30 11	0.18 31	0.31 135	0.27 137	0.51 114	0.66 249	0.32 93	0.48 157	0.42 178	0.25 91	0.42 96	0.29 166	0.15 174	0.12 207	0.12 32	0.10 55	0.13 93	0.15 215

Select-FE	0.48 334	0.26 363	0.96 500	0.42 294	0.36 466	0.34 178	0.20 31	1.02 394	0.37 103	0.61 232	1.01 402	1.04 471	0.79 475	0.74 365	0.29 166	0.17 271	0.13 284	0.17 222	0.20 400	0.15 190	0.25 445

IGEV-FE	0.36 190	0.19 131	0.71 424	0.41 255	0.29 361	0.30 119	0.25 109	0.86 334	0.40 129	0.64 254	0.57 203	0.56 251	0.25 91	0.56 202	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.14 172

DilatedVolume-Stereo	0.31 139	0.16 43	0.38 145	0.34 66	0.21 102	0.54 314	0.25 109	0.58 154	0.43 154	0.59 224	0.50 166	0.37 139	0.32 193	0.50 162	0.29 166	0.13 64	0.12 207	0.13 67	0.11 94	0.11 21	0.12 80

MM-Stereo_test3	0.35 179	0.19 131	0.33 73	0.42 294	0.26 267	0.34 178	0.44 413	0.74 283	0.93 415	0.47 187	0.52 181	0.42 178	0.29 161	0.46 125	0.29 166	0.17 271	0.15 348	0.17 222	0.13 166	0.14 139	0.15 215

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 389	0.23 273	1.38 548	0.40 226	0.53 548	0.29 107	0.30 191	1.49 553	0.45 164	0.69 289	1.15 460	0.98 450	0.32 193	0.70 344	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.17 222	0.20 400	0.22 398	0.27 459

IGEV++	0.25 66	0.17 67	0.35 101	0.40 226	0.23 159	0.24 39	0.23 87	0.56 145	0.24 23	0.29 71	0.36 110	0.30 91	0.22 68	0.33 28	0.29 166	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.10 55	0.13 93	0.14 172

IGEV_Zeroshot_test	0.36 190	0.19 131	0.71 424	0.41 255	0.29 361	0.30 119	0.25 109	0.86 334	0.40 129	0.64 254	0.57 203	0.56 251	0.25 91	0.56 202	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.14 172

LoS	0.30 124	0.16 43	0.32 68	0.30 11	0.19 54	0.32 154	0.29 169	0.54 132	0.73 288	0.35 113	0.52 181	0.42 178	0.29 161	0.48 146	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.13 67	0.09 6	0.12 52	0.12 80
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.36 190	0.18 95	0.37 135	0.38 160	0.23 159	0.31 135	0.33 249	0.70 246	1.25 526	0.45 177	0.65 225	0.46 209	0.43 276	0.40 80	0.29 166	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.12 80

test_4	0.37 209	0.19 131	0.34 85	0.45 377	0.26 267	0.20 13	0.34 266	0.58 154	0.42 145	0.60 227	1.45 529	0.43 189	0.26 110	0.67 320	0.29 166	0.12 37	0.10 52	0.17 222	0.19 377	0.15 190	0.12 80

iRaft-Stereo_20w	0.42 276	0.20 170	0.63 385	0.39 186	0.27 309	0.33 167	0.25 109	1.76 584	0.37 103	0.73 312	0.53 188	0.63 302	0.42 273	0.86 428	0.29 166	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.13 166	0.15 190	0.15 215

GMOStereo	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

error version	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

test-v	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

TRStereo	0.39 239	0.32 435	0.64 390	0.49 441	0.41 495	0.30 119	0.30 191	0.97 378	0.63 234	0.53 210	0.43 139	0.52 235	0.26 110	0.77 391	0.29 166	0.18 312	0.12 207	0.19 309	0.19 377	0.13 93	0.13 130

test-2	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

Gwc-CoAtRS	0.35 179	0.18 95	0.46 236	0.39 186	0.23 159	0.34 178	0.22 69	0.74 283	0.77 307	0.62 237	0.60 212	0.58 272	0.29 161	0.47 137	0.29 166	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.13 130

BStereo	0.28 102	0.18 95	1.08 516	0.34 66	0.22 125	0.22 20	0.33 249	0.39 45	0.42 145	0.26 48	0.25 40	0.26 66	0.19 31	0.44 110	0.30 184	0.10 8	0.12 207	0.12 32	0.16 260	0.12 52	0.15 215

Wave_Phase_stereo	0.32 148	0.18 95	1.08 516	0.34 66	0.22 125	0.69 412	0.33 249	0.57 150	0.42 145	0.26 48	0.25 40	0.26 66	0.19 31	0.44 110	0.30 184	0.10 8	0.12 207	0.12 32	0.16 260	0.12 52	0.15 215

Occ-G	0.27 90	0.15 26	0.32 68	0.35 89	0.21 102	0.28 95	0.32 232	0.44 80	0.34 79	0.29 71	0.43 139	0.49 224	0.25 91	0.50 162	0.30 184	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.13 130

RAFT-Stereo-weight	0.33 157	0.19 131	0.36 120	0.39 186	0.23 159	0.28 95	0.29 169	0.69 233	0.83 356	0.55 214	0.51 174	0.58 272	0.20 45	0.48 146	0.30 184	0.13 64	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.12 80

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 172	0.28 394	0.48 262	0.37 140	0.25 230	0.47 279	0.30 191	0.60 164	0.92 409	0.43 173	0.37 115	0.30 91	0.29 161	0.50 162	0.30 184	0.17 271	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.18 307	0.16 248

MaDis-Stereo	0.27 90	0.19 131	0.39 154	0.37 140	0.26 267	0.28 95	0.28 154	0.45 84	0.37 103	0.27 58	0.27 53	0.40 164	0.27 121	0.40 80	0.30 184	0.16 225	0.14 323	0.16 176	0.13 166	0.15 190	0.12 80

RAFT-Test	0.35 179	0.19 131	0.42 191	0.39 186	0.24 201	0.50 287	0.23 87	0.74 283	0.44 159	0.62 237	0.85 322	0.64 308	0.28 141	0.48 146	0.30 184	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.13 130

4D-IteraStereo	0.33 157	0.19 131	0.43 209	0.40 226	0.24 201	0.32 154	0.27 137	0.59 161	0.72 278	0.66 266	0.53 188	0.42 178	0.22 68	0.46 125	0.30 184	0.14 98	0.09 18	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.12 80

CroCo-Stereo Lap2	0.29 114	0.25 328	0.44 215	0.50 452	0.30 387	0.19 10	0.31 218	0.52 120	0.41 138	0.25 41	0.28 60	0.46 209	0.31 187	0.39 71	0.30 184	0.15 174	0.15 348	0.16 176	0.13 166	0.17 275	0.16 248

raft_robust	0.41 269	0.24 297	0.39 154	0.43 336	0.22 125	0.40 230	0.33 249	0.80 315	0.98 445	0.80 354	0.88 337	0.41 171	0.32 193	0.89 438	0.30 184	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.18 349	0.15 190	0.13 130

test-1	0.37 209	0.20 170	0.76 446	0.47 422	0.27 309	0.44 266	0.36 302	0.63 186	0.65 245	0.49 197	0.67 237	0.54 242	0.35 217	0.42 96	0.30 184	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.15 190	0.18 321

sAnonymous2	0.42 276	0.41 491	0.96 500	0.48 429	0.37 470	0.41 241	0.48 438	0.60 164	0.52 196	0.39 144	0.48 157	0.35 127	0.44 283	0.44 110	0.30 184	0.19 352	0.14 323	0.19 309	0.17 318	0.55 566	0.43 545

CroCo_RVC	0.42 276	0.41 491	0.96 500	0.48 429	0.37 470	0.41 241	0.48 438	0.60 164	0.52 196	0.39 144	0.48 157	0.35 127	0.44 283	0.44 110	0.30 184	0.19 352	0.14 323	0.19 309	0.17 318	0.55 566	0.43 545

EAI-Stereo	0.36 190	0.21 206	0.46 236	0.40 226	0.22 125	0.33 167	0.36 302	1.22 485	0.32 64	0.52 203	0.75 263	0.35 127	0.28 141	0.65 298	0.30 184	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.14 198	0.14 139	0.13 130

gcap_with_dpt	0.31 139	0.21 206	0.39 154	0.41 255	0.27 309	0.35 184	0.29 169	0.67 216	0.52 196	0.40 156	0.57 203	0.44 196	0.27 121	0.41 86	0.31 198	0.15 174	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.14 139	0.14 172

rvit_stereo_0081_aga	0.32 148	0.29 408	0.50 282	0.43 336	0.29 361	0.36 195	0.32 232	0.46 91	0.42 145	0.40 156	0.44 142	0.41 171	0.34 208	0.43 103	0.31 198	0.23 438	0.17 408	0.19 309	0.16 260	0.20 359	0.15 215

MyStereo06	0.40 254	0.22 240	0.65 395	0.42 294	0.29 361	0.43 256	0.48 438	1.05 408	0.43 154	0.64 254	0.54 192	0.78 387	0.27 121	0.53 183	0.31 198	0.14 98	0.13 284	0.18 273	0.17 318	0.17 275	0.17 294

AE-Stereo	0.36 190	0.21 206	0.47 248	0.49 441	0.31 403	0.50 287	0.34 266	0.72 264	0.73 288	0.34 110	0.55 198	0.52 235	0.28 141	0.48 146	0.31 198	0.13 64	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.14 172

Sa-1000	0.49 348	0.25 328	0.45 222	0.46 402	0.25 230	0.64 383	0.34 266	0.85 330	0.95 428	0.85 388	1.51 536	0.55 245	0.44 283	0.94 458	0.31 198	0.16 225	0.12 207	0.21 390	0.20 400	0.15 190	0.14 172

cross-raft	0.34 172	0.20 170	0.38 145	0.45 377	0.24 201	0.32 154	0.35 289	0.77 301	0.42 145	0.62 237	0.77 270	0.58 272	0.27 121	0.46 125	0.31 198	0.12 37	0.10 52	0.15 148	0.13 166	0.15 190	0.12 80

raftrobust	0.35 179	0.20 170	0.39 154	0.43 336	0.29 361	0.31 135	0.25 109	0.73 276	0.66 249	0.59 224	0.56 201	0.44 196	0.45 290	0.55 192	0.31 198	0.16 225	0.12 207	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.14 172

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 209	0.18 95	0.45 222	0.36 120	0.19 54	0.33 167	0.28 154	0.67 216	0.77 307	0.72 305	0.99 394	0.56 251	0.39 258	0.44 110	0.31 198	0.11 27	0.09 18	0.15 148	0.14 198	0.13 93	0.11 40

DLNR-FE	20.09 630	36.45 637	38.39 634	170.32 649	60.71 643	0.23 31	0.20 31	13.60 630	0.40 129	0.45 177	0.66 229	0.42 178	0.21 56	0.64 288	0.32 206	5.49 628	0.10 52	0.15 148	0.11 94	72.83 648	0.13 130

plain	0.32 148	0.21 206	0.59 369	0.40 226	0.29 361	0.27 81	0.30 191	0.46 91	0.36 95	0.32 93	0.66 229	0.31 95	0.33 201	0.68 329	0.32 206	0.18 312	0.13 284	0.20 346	0.15 229	0.18 307	0.13 130

MIF-Stereo (partial)	0.32 148	0.19 131	0.41 178	0.41 255	0.32 428	0.29 107	0.24 93	0.49 104	0.44 159	0.31 88	0.63 220	0.37 139	0.36 227	0.60 240	0.32 206	0.17 271	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.15 215

DLNR_Zeroshot_test	20.12 631	36.36 636	38.38 633	170.13 648	62.28 644	0.22 20	0.20 31	13.43 629	0.40 129	0.45 177	0.66 229	0.42 178	0.21 56	0.64 288	0.32 206	5.57 629	0.10 52	0.15 148	0.11 94	72.31 647	0.13 130

LL-Strereo2	0.36 190	0.25 328	0.52 312	0.43 336	0.27 309	0.36 195	0.27 137	0.70 246	0.46 171	0.55 214	0.53 188	0.65 314	0.24 83	0.69 336	0.32 206	0.14 98	0.13 284	0.23 426	0.20 400	0.19 342	0.14 172

DCRE	0.38 226	0.19 131	0.47 248	0.45 377	0.33 440	0.45 273	0.40 366	0.66 205	0.53 203	0.49 197	0.95 369	0.57 256	0.39 258	0.53 183	0.32 206	0.14 98	0.13 284	0.15 148	0.14 198	0.14 139	0.15 215

test-3	0.35 179	0.17 67	0.48 262	0.40 226	0.22 125	0.42 251	0.22 69	0.66 205	0.80 327	0.72 305	0.45 144	0.63 302	0.29 161	0.45 118	0.32 206	0.13 64	0.09 18	0.17 222	0.13 166	0.13 93	0.11 40

test_1	0.35 179	0.17 67	0.48 262	0.40 226	0.22 125	0.42 251	0.22 69	0.66 205	0.80 327	0.70 294	0.45 144	0.63 302	0.29 161	0.45 118	0.32 206	0.13 64	0.09 18	0.17 222	0.13 166	0.13 93	0.11 40

test_3	0.37 209	0.19 131	0.50 282	0.45 377	0.24 201	0.47 279	0.36 302	0.69 233	0.84 357	0.66 266	0.46 149	0.68 336	0.25 91	0.45 118	0.32 206	0.12 37	0.10 52	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.12 80

KYRaft	0.48 334	0.21 206	0.41 178	0.45 377	0.23 159	0.43 256	0.36 302	0.68 223	0.45 164	0.94 448	1.72 551	0.78 387	0.40 263	0.65 298	0.32 206	0.16 225	0.11 134	0.18 273	0.22 442	0.17 275	0.76 582

Prome-Stereo	0.46 312	0.20 170	0.37 135	0.45 377	0.26 267	0.40 230	0.42 398	0.69 233	0.49 183	0.96 465	1.84 557	0.58 272	0.64 393	0.63 280	0.32 206	0.15 174	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.17 275	0.30 482

NLSM1	0.33 157	0.19 131	0.36 120	0.40 226	0.25 230	0.65 390	0.27 137	0.59 161	0.52 196	0.38 135	0.53 188	0.29 82	0.29 161	0.56 202	0.33 217	0.16 225	0.17 408	0.18 273	0.15 229	0.14 139	0.13 130

tg	0.34 172	0.19 131	0.40 168	0.40 226	0.23 159	0.38 213	0.26 124	0.74 283	0.60 230	0.48 194	0.65 225	0.42 178	0.24 83	0.57 213	0.33 217	0.14 98	0.10 52	0.18 273	0.17 318	0.14 139	0.12 80

anonymousdsp2	0.37 209	0.21 206	0.49 271	0.38 160	0.24 201	0.48 284	0.31 218	0.91 352	0.68 258	0.57 220	0.51 174	0.51 231	0.34 208	0.59 227	0.33 217	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.10 55	0.16 247	0.16 248

TestStereo1	0.44 296	0.24 297	0.45 222	0.52 481	0.25 230	0.35 184	0.40 366	0.81 317	0.94 424	0.70 294	0.96 373	0.48 218	0.45 290	0.94 458	0.33 217	0.16 225	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.14 172

RAFT+CT+SA	0.40 254	0.24 297	0.40 168	0.53 492	0.27 309	0.28 95	0.45 420	0.79 312	0.81 337	0.51 200	0.90 346	0.42 178	0.39 258	0.81 411	0.33 217	0.15 174	0.11 134	0.18 273	0.18 349	0.15 190	0.15 215

SA-5K	0.44 296	0.24 297	0.45 222	0.52 481	0.25 230	0.35 184	0.40 366	0.81 317	0.94 424	0.70 294	0.96 373	0.48 218	0.45 290	0.94 458	0.33 217	0.16 225	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.14 172

SA	0.45 305	0.26 363	0.50 282	0.47 422	0.24 201	0.46 275	0.36 302	0.79 312	1.00 452	0.61 232	1.04 418	0.50 226	0.50 315	0.98 475	0.33 217	0.16 225	0.13 284	0.21 390	0.19 377	0.15 190	0.14 172

TransformOpticalFlow	0.46 312	0.21 206	0.49 271	0.42 294	0.24 201	0.36 195	0.46 423	1.04 401	0.84 357	0.67 275	1.14 457	0.73 363	0.56 341	0.78 399	0.33 217	0.15 174	0.10 52	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.15 215

PSM-AAD	0.48 334	0.21 206	0.39 154	0.44 362	0.23 159	0.56 328	0.47 431	0.67 216	0.73 288	1.08 510	1.12 446	0.58 272	0.87 500	0.63 280	0.33 217	0.15 174	0.11 134	0.25 455	0.26 497	0.18 307	0.42 540

iRaftStereo_RVC	0.33 157	0.20 170	0.40 168	0.40 226	0.23 159	0.31 135	0.29 169	0.70 246	0.55 206	0.49 197	0.66 229	0.37 139	0.23 76	0.47 137	0.33 217	0.14 98	0.11 134	0.19 309	0.17 318	0.16 247	0.13 130

sCroCo_RVC	0.36 190	0.29 408	0.73 437	0.52 481	0.39 485	0.42 251	0.31 218	0.52 120	0.46 171	0.31 88	0.48 157	0.38 146	0.32 193	0.46 125	0.33 217	0.22 411	0.23 486	0.19 309	0.19 377	0.21 372	0.22 401

rvit_stereo_0080	0.32 148	0.26 363	0.45 222	0.39 186	0.28 336	0.27 81	0.46 423	0.51 114	0.46 171	0.36 121	0.42 132	0.41 171	0.29 161	0.41 86	0.34 228	0.22 411	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.23 418	0.16 248

whm_eth	0.32 148	0.26 363	0.45 222	0.39 186	0.28 336	0.27 81	0.46 423	0.51 114	0.46 171	0.36 121	0.42 132	0.41 171	0.29 161	0.41 86	0.34 228	0.22 411	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.23 418	0.16 248

StereoVision	0.43 289	0.29 408	0.54 333	0.50 452	0.28 336	0.37 207	0.38 335	0.75 292	0.63 234	0.46 184	1.11 444	0.53 240	0.38 243	0.57 213	0.34 228	0.21 389	0.24 495	0.25 455	0.24 473	0.26 452	0.17 294

EKT-Stereo	0.36 190	0.24 297	0.44 215	0.44 362	0.30 387	0.37 207	0.30 191	0.72 264	0.68 258	0.47 187	0.63 220	0.49 224	0.28 141	0.59 227	0.34 228	0.19 352	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.16 247	0.18 321

DisPM	0.40 254	0.20 170	0.50 282	0.42 294	0.27 309	0.24 39	0.30 191	0.68 223	0.61 233	0.88 413	0.87 333	0.59 282	0.32 193	0.80 406	0.34 228	0.19 352	0.12 207	0.19 309	0.17 318	0.16 247	0.21 382

STrans-v2	0.47 324	0.21 206	0.49 271	0.41 255	0.25 230	0.54 314	0.49 451	1.16 452	0.82 350	0.67 275	1.05 421	0.71 343	0.67 412	0.74 365	0.34 228	0.15 174	0.11 134	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.14 172

FTStereo	0.56 419	0.21 206	0.39 154	0.42 294	0.25 230	0.39 223	0.73 534	0.69 233	0.45 164	1.09 514	3.23 595	0.69 338	0.71 432	0.55 192	0.34 228	0.15 174	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.15 190	0.32 495

GMM-Stereo	0.44 296	0.20 170	0.39 154	0.42 294	0.25 230	0.50 287	0.44 413	0.72 264	0.57 218	0.77 335	1.37 512	0.76 379	0.38 243	0.62 269	0.34 228	0.15 174	0.10 52	0.20 346	0.19 377	0.17 275	0.28 470

CREStereo++_RVC	0.32 148	0.16 43	0.25 5	0.32 40	0.24 201	0.27 81	0.22 69	0.48 103	0.89 392	0.47 187	0.80 295	0.29 82	0.25 91	0.37 56	0.34 228	0.14 98	0.09 18	0.13 67	0.52 582	0.14 139	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
DispViT+	0.24 56	0.23 273	0.39 154	0.36 120	0.23 159	0.23 31	0.19 19	0.41 64	0.35 87	0.31 88	0.24 36	0.21 34	0.20 45	0.38 64	0.35 237	0.17 271	0.13 284	0.13 67	0.11 94	0.16 247	0.12 80

rvit_stereo_0081	0.33 157	0.25 328	0.49 271	0.43 336	0.26 267	0.31 135	0.37 317	0.45 84	0.56 208	0.37 126	0.40 127	0.39 157	0.38 243	0.44 110	0.35 237	0.22 411	0.16 375	0.19 309	0.16 260	0.20 359	0.14 172

rvit_stereo_0082	0.33 157	0.25 328	0.49 271	0.43 336	0.26 267	0.31 135	0.37 317	0.45 84	0.56 208	0.37 126	0.40 127	0.39 157	0.38 243	0.44 110	0.35 237	0.22 411	0.16 375	0.19 309	0.16 260	0.20 359	0.14 172

UniTT-Stereo	0.27 90	0.18 95	0.40 168	0.40 226	0.28 336	0.30 119	0.28 154	0.40 58	0.33 73	0.30 79	0.46 149	0.27 72	0.25 91	0.48 146	0.35 237	0.17 271	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.13 130

LCNet	0.42 276	0.21 206	0.34 85	0.44 362	0.24 201	0.47 279	0.28 154	0.69 233	0.57 218	0.72 305	1.03 415	0.66 326	0.58 357	0.60 240	0.35 237	0.15 174	0.10 52	0.19 309	0.19 377	0.22 398	0.37 524

GrayStereo	0.49 348	0.20 170	0.44 215	0.47 422	0.29 361	0.51 292	0.62 504	0.71 253	0.66 249	1.04 493	1.46 530	0.77 384	0.73 448	0.58 218	0.35 237	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.17 318	0.15 190	0.30 482

AnonymousM	0.42 276	0.86 572	0.31 56	0.35 89	0.23 159	0.30 119	0.37 317	0.56 145	0.44 159	0.72 305	0.50 166	0.47 213	0.29 161	0.42 96	0.35 237	0.16 225	0.12 207	1.51 596	0.32 531	0.12 52	0.11 40

s12784h	0.37 209	0.15 26	0.26 13	0.34 66	0.15 3	0.80 452	0.29 169	0.83 325	0.87 376	0.58 223	0.58 207	0.43 189	0.41 268	0.59 227	0.35 237	0.12 37	0.10 52	0.14 102	0.09 6	0.14 139	0.10 3

RALAANet	0.40 254	0.24 297	0.56 350	0.43 336	0.30 387	0.36 195	0.25 109	0.89 346	0.69 265	0.69 289	0.65 225	0.61 289	0.30 180	0.63 280	0.35 237	0.16 225	0.13 284	0.18 273	0.15 229	0.21 372	0.14 172

AFF-stereo	0.39 239	0.20 170	0.42 191	0.37 140	0.22 125	0.27 81	0.31 218	0.67 216	0.72 278	0.66 266	1.12 446	0.75 372	0.38 243	0.57 213	0.35 237	0.11 27	0.09 18	0.16 176	0.16 260	0.14 139	0.12 80

R-Stereo Train	0.40 254	0.19 131	0.47 248	0.43 336	0.27 309	0.41 241	0.31 218	0.74 283	0.38 108	0.90 428	1.28 492	0.58 272	0.35 217	0.43 103	0.35 237	0.15 174	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.14 172

RAFT-Stereo	0.40 254	0.19 131	0.47 248	0.43 336	0.27 309	0.41 241	0.31 218	0.74 283	0.38 108	0.90 428	1.28 492	0.58 272	0.35 217	0.43 103	0.35 237	0.15 174	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.14 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Hybrid-DGEV-03	0.46 312	0.20 170	0.36 120	0.43 336	0.28 336	0.55 320	0.25 109	0.69 233	0.75 298	0.96 465	1.92 561	0.61 289	0.32 193	0.58 218	0.36 249	0.15 174	0.10 52	0.18 273	0.16 260	0.14 139	0.12 80

Hybrid-DGEV-2	0.43 289	0.23 273	0.47 248	0.48 429	0.30 387	0.57 337	0.24 93	0.84 328	1.00 452	0.67 275	0.67 237	0.59 282	0.73 448	0.61 246	0.36 249	0.14 98	0.12 207	0.18 273	0.16 260	0.14 139	0.13 130

rvit_stereo_ft	0.35 179	0.26 363	0.54 333	0.53 492	0.32 428	0.33 167	0.46 423	0.52 120	0.52 196	0.35 113	0.41 130	0.41 171	0.34 208	0.49 156	0.36 249	0.22 411	0.14 323	0.19 309	0.18 349	0.19 342	0.15 215

qqq1	0.51 375	0.24 297	0.67 403	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.36 249	0.19 352	0.16 375	0.14 102	0.12 127	0.15 190	0.16 248

fff1	0.51 375	0.24 297	0.67 403	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.36 249	0.19 352	0.16 375	0.14 102	0.12 127	0.15 190	0.16 248

knoymous	0.37 209	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.22 125	0.38 213	0.29 169	0.63 186	0.65 245	0.69 289	0.69 241	0.60 287	0.40 263	0.61 246	0.36 249	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.12 127	0.18 307	0.19 333

Selective-RAFT	0.36 190	0.23 273	0.54 333	0.45 377	0.22 125	0.64 383	0.27 137	0.62 178	0.65 245	0.41 162	0.38 121	0.55 245	0.39 258	0.59 227	0.36 249	0.14 98	0.12 207	0.14 102	0.12 127	0.16 247	0.14 172

ADStereo(finetuned)	0.39 239	0.18 95	0.58 361	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.72 264	0.96 435	0.72 305	0.77 270	0.45 205	0.68 420	0.46 125	0.36 249	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.15 215

test_5	0.44 296	0.25 328	0.48 262	0.53 492	0.28 336	0.28 95	0.42 398	0.77 301	0.87 376	0.63 244	0.91 354	0.73 363	0.53 323	0.82 417	0.36 249	0.14 98	0.11 134	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.16 248

OMP-Stereo	0.43 289	0.23 273	0.50 282	0.53 492	0.25 230	0.36 195	0.24 93	0.73 276	0.81 337	0.78 346	0.64 223	0.88 420	0.41 268	0.95 464	0.36 249	0.15 174	0.12 207	0.20 346	0.15 229	0.16 247	0.13 130

DCANet	0.38 226	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.72 264	0.96 435	0.72 305	0.77 270	0.45 205	0.56 341	0.47 137	0.36 249	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.15 215

rvit_0105_6	0.40 254	0.28 394	0.68 410	0.51 464	0.30 387	0.39 223	0.41 387	0.53 126	0.68 258	0.41 162	0.45 144	0.50 226	0.45 290	0.55 192	0.37 260	0.28 489	0.26 512	0.24 442	0.22 442	0.22 398	0.17 294

rvit_0105_4	0.42 276	0.30 423	0.77 449	0.52 481	0.29 361	0.41 241	0.44 413	0.57 150	0.75 298	0.45 177	0.48 157	0.56 251	0.49 312	0.58 218	0.37 260	0.28 489	0.26 512	0.25 455	0.22 442	0.24 431	0.19 333

DCANet-4	0.38 226	0.22 240	0.58 361	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.69 233	0.97 440	0.70 294	0.79 284	0.40 164	0.46 297	0.46 125	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

fff	0.39 239	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.73 276	1.08 486	0.70 294	0.79 284	0.44 196	0.62 380	0.47 137	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

GLC_STEREO	0.30 124	0.20 170	0.28 29	0.44 362	0.19 54	0.31 135	0.25 109	0.49 104	0.43 154	0.37 126	0.47 155	0.40 164	0.23 76	0.51 174	0.37 260	0.15 174	0.18 426	0.19 309	0.16 260	0.16 247	0.14 172

PFNet+	0.41 269	0.20 170	0.53 320	0.40 226	0.25 230	0.28 95	0.22 69	0.66 205	0.76 304	0.85 388	0.79 284	0.63 302	0.34 208	0.75 373	0.37 260	0.20 373	0.14 323	0.23 426	0.20 400	0.17 275	0.21 382

HHNet	0.42 276	0.19 131	0.43 209	0.35 89	0.38 477	0.33 167	0.33 249	0.71 253	0.78 311	0.87 403	1.30 498	0.52 235	0.36 227	0.53 183	0.37 260	0.16 225	0.11 134	0.19 309	0.15 229	0.15 190	0.25 445

IIG-Stereo	0.45 305	0.22 240	0.48 262	0.51 464	0.26 267	0.43 256	0.21 55	0.73 276	0.80 327	0.84 375	0.95 369	0.82 402	0.46 297	0.95 464	0.37 260	0.16 225	0.12 207	0.19 309	0.15 229	0.15 190	0.12 80

RAFT-345	0.41 269	0.19 131	0.42 191	0.39 186	0.23 159	0.32 154	0.25 109	0.62 178	0.56 208	0.74 319	1.77 553	0.44 196	0.35 217	0.67 320	0.37 260	0.14 98	0.11 134	0.18 273	0.14 198	0.14 139	0.13 130

RAFT	0.46 312	0.23 273	0.52 312	0.48 429	0.27 309	0.55 320	0.47 431	0.68 223	0.60 230	0.83 369	0.82 305	1.00 458	0.56 341	0.76 384	0.37 260	0.18 312	0.16 375	0.22 405	0.20 400	0.16 247	0.14 172

TestStereo	0.39 239	0.32 435	0.42 191	0.45 377	0.20 80	0.41 241	0.38 335	0.69 233	0.66 249	0.56 217	0.78 279	0.48 218	0.43 276	0.59 227	0.37 260	0.18 312	0.13 284	0.20 346	0.15 229	0.23 418	0.14 172

csc	0.39 239	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.73 276	1.08 486	0.70 294	0.79 284	0.44 196	0.62 380	0.47 137	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

cscssc	0.39 239	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.73 276	1.08 486	0.70 294	0.79 284	0.44 196	0.62 380	0.47 137	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

111	0.42 276	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.52 300	0.28 154	0.76 296	1.16 508	0.52 203	0.92 360	0.65 314	0.51 320	0.65 298	0.37 260	0.15 174	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.16 248

ARAFT	0.48 334	0.25 328	0.82 461	0.42 294	0.25 230	0.56 328	0.54 478	0.82 323	0.82 350	0.92 438	0.75 263	0.75 372	0.48 306	0.89 438	0.37 260	0.15 174	0.12 207	0.23 426	0.22 442	0.14 139	0.14 172

xyz-stereo-finetune	0.34 172	0.19 131	0.38 145	0.34 66	0.18 31	0.57 337	0.32 232	0.60 164	0.70 269	0.47 187	0.54 192	0.38 146	0.35 217	0.57 213	0.38 275	0.13 64	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.13 93	0.13 130

rvit_0105_5	0.44 296	0.32 435	0.79 453	0.51 464	0.29 361	0.44 266	0.43 405	0.62 178	0.76 304	0.51 200	0.52 181	0.61 289	0.53 323	0.58 218	0.38 275	0.28 489	0.25 503	0.25 455	0.24 473	0.22 398	0.20 364

GCST	0.85 512	1.25 591	0.80 454	1.58 596	1.03 589	1.04 510	0.24 93	0.81 317	0.81 337	0.99 477	0.67 237	0.78 387	0.35 217	0.98 475	0.38 275	0.97 592	0.65 594	1.20 593	0.81 596	0.93 584	0.72 580

PSM-adaLoss	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.31 218	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.59 227	0.38 275	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

ROB_FTStereo	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.20 31	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.60 240	0.38 275	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

HUI-Stereo	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.22 69	0.63 186	0.40 129	0.64 254	0.73 249	0.58 272	0.38 243	0.53 183	0.38 275	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

SST-Stereo	0.41 269	0.20 170	0.48 262	0.43 336	0.25 230	0.25 59	0.21 55	0.68 223	0.50 188	1.08 510	0.79 284	0.71 343	0.42 273	0.81 411	0.38 275	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.16 260	0.19 342	0.15 215

RAFT-RH_RVC	0.57 424	0.18 95	0.44 215	0.38 160	0.23 159	0.56 328	0.24 93	0.61 171	0.73 288	1.18 528	3.90 606	0.55 245	0.40 263	0.67 320	0.38 275	0.14 98	0.11 134	0.20 346	0.15 229	0.12 52	0.14 172

RALCasStereoNet	0.37 209	0.23 273	0.41 178	0.44 362	0.28 336	0.36 195	0.38 335	0.66 205	0.67 256	0.51 200	0.74 261	0.51 231	0.29 161	0.64 288	0.38 275	0.17 271	0.14 323	0.15 148	0.13 166	0.17 275	0.17 294

HCRNet	0.46 312	0.35 452	0.45 222	0.54 504	0.26 267	0.52 300	0.29 169	0.87 337	0.64 238	0.75 323	0.82 305	0.76 379	0.53 323	0.70 344	0.38 275	0.24 449	0.16 375	0.24 442	0.20 400	0.21 372	0.20 364

NLMM1	0.34 172	0.21 206	0.38 145	0.41 255	0.26 267	0.55 320	0.32 232	0.58 154	0.65 245	0.42 167	0.45 144	0.30 91	0.27 121	0.64 288	0.39 285	0.16 225	0.18 426	0.17 222	0.14 198	0.15 190	0.14 172

FlowAnything_test	0.30 124	0.20 170	0.41 178	0.48 429	0.26 267	0.46 275	0.25 109	0.45 84	0.33 73	0.30 79	0.26 49	0.35 127	0.26 110	0.41 86	0.39 285	0.21 389	0.15 348	0.22 405	0.26 497	0.17 275	0.17 294

FACV-RUCA	0.45 305	0.28 394	0.51 291	0.46 402	0.33 440	0.62 367	0.34 266	0.87 337	0.75 298	0.60 227	0.84 313	0.48 218	0.54 330	0.56 202	0.39 285	0.22 411	0.15 348	0.35 527	0.16 260	0.29 473	0.22 401

rvit_stereo_0083	0.34 172	0.25 328	0.53 320	0.45 377	0.28 336	0.35 184	0.35 289	0.47 100	0.64 238	0.38 135	0.47 155	0.42 178	0.37 235	0.41 86	0.39 285	0.22 411	0.20 457	0.20 346	0.17 318	0.21 372	0.15 215

MIM_Stereo	0.39 239	0.18 95	0.59 369	0.38 160	0.25 230	0.27 81	0.24 93	0.72 264	0.56 208	0.72 305	1.00 398	0.62 297	0.29 161	0.67 320	0.39 285	0.13 64	0.14 323	0.17 222	0.16 260	0.14 139	0.12 80

riskmin	0.41 269	0.21 206	0.44 215	0.34 66	0.24 201	0.58 343	0.32 232	0.70 246	0.86 369	0.52 203	0.57 203	0.78 387	0.60 369	0.58 218	0.39 285	0.17 271	0.12 207	0.19 309	0.13 166	0.19 342	0.22 401

MIPNet	0.39 239	0.22 240	0.66 398	0.40 226	0.25 230	0.53 306	0.29 169	0.78 305	0.74 294	0.68 286	0.60 212	0.40 164	0.48 306	0.45 118	0.39 285	0.14 98	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.14 172

Patchmatch Stereo++	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.21 55	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248
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
NF-Stereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.57 256	0.31 187	0.69 336	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

OCTAStereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.58 272	0.31 187	0.69 336	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

ROB_FTStereo_v2	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.31 218	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.60 240	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

ASMatch	0.48 334	0.20 170	0.47 248	0.39 186	0.28 336	0.37 207	0.26 124	0.76 296	0.72 278	0.77 335	2.29 572	0.61 289	0.51 320	0.64 288	0.39 285	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.22 401

RAFT_R40	0.41 269	0.20 170	0.47 248	0.44 362	0.25 230	0.23 31	0.25 109	0.69 233	0.70 269	0.98 472	0.78 279	0.72 358	0.43 276	0.80 406	0.39 285	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.16 260	0.18 307	0.15 215

PFNet	0.43 289	0.19 131	0.61 375	0.44 362	0.24 201	0.42 251	0.31 218	0.76 296	0.81 337	1.01 481	0.74 261	0.67 333	0.41 268	0.75 373	0.39 285	0.16 225	0.10 52	0.20 346	0.15 229	0.16 247	0.14 172

RE-Stereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.57 256	0.31 187	0.70 344	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

Pruner-Stereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.41 255	0.25 230	0.22 20	0.24 93	0.71 253	0.59 223	0.90 428	0.75 263	0.67 333	0.30 180	0.64 288	0.39 285	0.19 352	0.12 207	0.20 346	0.17 318	0.17 275	0.19 333

TVStereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.57 256	0.31 187	0.70 344	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

iGMRVC	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.29 169	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

IRAFT_RVC	0.43 289	0.20 170	0.52 312	0.45 377	0.24 201	0.26 63	0.51 460	0.76 296	0.78 311	0.77 335	0.80 295	0.73 363	0.50 315	0.74 365	0.39 285	0.18 312	0.10 52	0.21 390	0.17 318	0.17 275	0.15 215

iRAFT	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.21 55	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

RAFT-IKP	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.27 137	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

Anonymous3	0.47 324	0.35 452	0.91 492	0.50 452	0.38 477	0.81 458	0.55 481	0.76 296	0.66 249	0.52 203	0.65 225	0.44 196	0.45 290	0.66 310	0.39 285	0.25 462	0.25 503	0.22 405	0.21 421	0.23 418	0.24 436

SFCPSM	0.48 334	0.22 240	0.59 369	0.41 255	0.27 309	0.85 470	0.36 302	1.39 535	0.79 318	0.81 358	0.85 322	0.54 242	0.50 315	0.60 240	0.39 285	0.18 312	0.14 323	0.18 273	0.20 400	0.17 275	0.16 248

WQFJX1	0.33 157	0.20 170	0.35 101	0.42 294	0.28 336	0.52 300	0.33 249	0.56 145	0.55 206	0.40 156	0.36 110	0.33 111	0.30 180	0.72 359	0.40 308	0.15 174	0.18 426	0.17 222	0.14 198	0.16 247	0.16 248

CoDeX	0.48 334	0.21 206	0.53 320	0.43 336	0.25 230	0.74 432	0.38 335	1.36 533	0.82 350	0.84 375	0.96 373	0.63 302	0.57 353	0.63 280	0.40 308	0.17 271	0.13 284	0.17 222	0.15 229	0.16 247	0.15 215

IPLGR	0.40 254	0.22 240	0.70 422	0.40 226	0.22 125	0.51 292	0.29 169	0.78 305	0.78 311	0.80 354	0.77 270	0.44 196	0.41 268	0.48 146	0.40 308	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.16 247	0.14 172

NRIStereo	0.37 209	0.21 206	0.49 271	0.42 294	0.23 159	0.33 167	0.25 109	0.68 223	0.59 223	0.65 260	0.63 220	0.55 245	0.37 235	0.67 320	0.40 308	0.16 225	0.12 207	0.18 273	0.15 229	0.17 275	0.15 215

CRE-IMP	0.37 209	0.23 273	0.53 320	0.42 294	0.24 201	0.40 230	0.21 55	0.61 171	0.45 164	0.65 260	0.73 249	0.53 240	0.37 235	0.63 280	0.40 308	0.18 312	0.11 134	0.19 309	0.16 260	0.21 372	0.19 333

DN-CSS_ROB	0.45 305	0.27 379	0.74 441	0.41 255	0.29 361	0.43 256	0.29 169	0.80 315	0.78 311	0.73 312	1.08 438	0.48 218	0.45 290	0.81 411	0.40 308	0.15 174	0.12 207	0.21 390	0.19 377	0.18 307	0.17 294

WQFJX	0.33 157	0.19 131	0.34 85	0.39 186	0.27 309	0.60 359	0.30 191	0.58 154	0.52 196	0.40 156	0.38 121	0.34 118	0.35 217	0.63 280	0.41 314	0.15 174	0.17 408	0.16 176	0.13 166	0.15 190	0.16 248

rvit_0105_3	0.48 334	0.35 452	0.85 478	0.56 516	0.31 403	0.48 284	0.48 438	0.65 198	0.81 337	0.66 266	0.59 209	0.66 326	0.56 341	0.66 310	0.41 314	0.30 506	0.27 519	0.29 502	0.28 511	0.21 372	0.21 382

test_sample2	0.45 305	0.24 297	0.49 271	0.34 66	0.21 102	0.60 359	0.43 405	1.01 391	0.73 288	0.67 275	0.80 295	0.70 340	0.64 393	0.65 298	0.41 314	0.19 352	0.15 348	0.18 273	0.16 260	0.19 342	0.19 333

rafts_anoy	0.38 226	0.22 240	0.38 145	0.43 336	0.28 336	0.32 154	0.32 232	0.70 246	0.91 403	0.59 224	0.66 229	0.45 205	0.33 201	0.49 156	0.41 314	0.16 225	0.12 207	0.21 390	0.23 458	0.18 307	0.16 248

raft+_RVC	0.38 226	0.20 170	0.38 145	0.39 186	0.27 309	0.44 266	0.35 289	0.81 317	0.90 397	0.52 203	0.78 279	0.50 226	0.29 161	0.56 202	0.41 314	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.13 130

GMStereo	0.40 254	0.38 471	0.61 375	0.41 255	0.27 309	0.47 279	0.35 289	0.62 178	1.04 468	0.57 220	0.54 192	0.38 146	0.36 227	0.56 202	0.41 314	0.20 373	0.13 284	0.16 176	0.17 318	0.24 431	0.20 364
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLCSM	0.35 179	0.21 206	0.36 120	0.44 362	0.29 361	0.53 306	0.40 366	0.54 132	0.51 195	0.47 187	0.37 115	0.33 111	0.34 208	0.75 373	0.42 320	0.16 225	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.17 275	0.17 294

DRaft	0.49 348	0.18 95	0.50 282	0.38 160	0.25 230	0.57 337	0.39 353	0.67 216	0.86 369	1.02 485	1.75 552	0.50 226	0.79 475	0.65 298	0.42 320	0.14 98	0.11 134	0.16 176	0.16 260	0.14 139	0.17 294

DeepStereo_RVC	0.37 209	0.22 240	0.51 291	0.41 255	0.24 201	0.26 63	0.22 69	0.64 196	0.40 129	0.69 289	0.67 237	0.57 256	0.50 315	0.58 218	0.42 320	0.17 271	0.12 207	0.18 273	0.16 260	0.19 342	0.19 333

WQFJA1	0.33 157	0.19 131	0.35 101	0.39 186	0.26 267	0.61 361	0.30 191	0.61 171	0.53 203	0.38 135	0.39 123	0.38 146	0.36 227	0.51 174	0.43 323	0.14 98	0.18 426	0.16 176	0.14 198	0.15 190	0.14 172

NLMM	0.33 157	0.19 131	0.35 101	0.39 186	0.26 267	0.61 361	0.30 191	0.61 171	0.52 196	0.38 135	0.39 123	0.38 146	0.36 227	0.50 162	0.43 323	0.14 98	0.18 426	0.16 176	0.14 198	0.15 190	0.14 172

MyStereo05	0.46 312	0.22 240	0.51 291	0.42 294	0.29 361	0.43 256	0.48 438	0.96 376	1.12 494	0.77 335	0.62 219	0.51 231	0.57 353	0.79 403	0.43 323	0.14 98	0.13 284	0.18 273	0.17 318	0.17 275	0.17 294

UDGNet	0.50 361	0.82 566	0.56 350	0.51 464	0.32 428	0.41 241	0.34 266	0.71 253	0.93 415	0.65 260	0.60 212	0.58 272	0.44 283	0.65 298	0.43 323	0.33 522	0.15 348	0.67 579	0.20 400	0.49 554	0.23 425

PSM-softLoss	0.40 254	0.21 206	0.53 320	0.42 294	0.26 267	0.29 107	0.34 266	0.70 246	0.49 183	0.63 244	0.82 305	0.59 282	0.33 201	0.75 373	0.43 323	0.20 373	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.17 275	0.22 401

KMStereo	0.40 254	0.21 206	0.53 320	0.42 294	0.26 267	0.29 107	0.34 266	0.70 246	0.49 183	0.63 244	0.82 305	0.59 282	0.33 201	0.75 373	0.43 323	0.20 373	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.17 275	0.22 401

THIR-Stereo	0.51 375	0.19 131	0.47 248	0.39 186	0.23 159	0.74 432	0.64 512	0.68 223	0.88 387	1.03 488	1.40 515	0.71 343	0.75 459	0.64 288	0.43 323	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.18 349	0.15 190	0.17 294

DIP-Stereo	0.40 254	0.22 240	0.58 361	0.42 294	0.29 361	0.62 367	0.27 137	0.87 337	0.42 145	0.65 260	0.86 326	0.52 235	0.35 217	0.67 320	0.43 323	0.15 174	0.13 284	0.17 222	0.14 198	0.15 190	0.17 294
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	0.55 410	0.29 408	0.86 479	0.39 186	0.25 230	0.67 406	0.37 317	1.21 477	1.02 460	1.02 485	1.10 440	0.89 425	0.79 475	0.74 365	0.43 323	0.19 352	0.13 284	0.15 148	0.11 94	0.19 342	0.16 248

H2IRNET	0.38 226	0.21 206	0.36 120	0.39 186	0.25 230	0.26 63	0.24 93	0.61 171	0.74 294	0.39 144	0.89 340	0.74 367	0.53 323	0.53 183	0.44 332	0.16 225	0.13 284	0.19 309	0.20 400	0.17 275	0.15 215

PCWNet_CMD	0.49 348	0.25 328	0.56 350	0.40 226	0.27 309	0.64 383	0.32 232	0.98 380	0.99 448	0.87 403	1.07 431	0.78 387	0.46 297	0.61 246	0.44 332	0.17 271	0.13 284	0.21 390	0.16 260	0.26 452	0.20 364

CASS	0.46 312	0.28 394	0.45 222	0.48 429	0.22 125	0.63 373	0.34 266	0.99 384	0.66 249	0.76 329	0.86 326	0.61 289	0.58 357	0.58 218	0.44 332	0.29 499	0.16 375	0.22 405	0.18 349	0.23 418	0.28 470
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.44 296	0.27 379	0.48 262	0.44 362	0.30 387	0.54 314	0.36 302	0.94 368	0.88 387	0.64 254	0.72 247	0.68 336	0.44 283	0.55 192	0.44 332	0.22 411	0.15 348	0.15 148	0.13 166	0.18 307	0.21 382

DEmStereo	0.49 348	0.18 95	0.53 320	0.39 186	0.26 267	0.57 337	0.33 249	0.65 198	0.75 298	0.90 428	1.65 545	0.57 256	1.02 530	0.63 280	0.44 332	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.16 260	0.14 139	0.17 294

MSMDNet	0.49 348	0.25 328	0.56 350	0.40 226	0.27 309	0.64 383	0.32 232	0.99 384	0.99 448	0.87 403	1.07 431	0.79 394	0.46 297	0.61 246	0.44 332	0.17 271	0.13 284	0.20 346	0.16 260	0.25 442	0.20 364

MyStereo04	0.45 305	0.23 273	0.52 312	0.43 336	0.29 361	0.40 230	0.48 438	1.02 394	1.12 494	0.62 237	0.58 207	0.55 245	0.56 341	0.77 391	0.45 338	0.14 98	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.17 294

11t1	0.38 226	0.23 273	0.49 271	0.36 120	0.23 159	0.61 361	0.31 218	0.74 283	0.47 179	0.62 237	0.55 198	0.55 245	0.49 312	0.58 218	0.45 338	0.18 312	0.15 348	0.16 176	0.13 166	0.17 275	0.19 333

CFNet_ucs	0.51 375	0.25 328	0.58 361	0.39 186	0.31 403	0.59 353	0.35 289	1.04 401	0.95 428	0.89 420	1.19 475	0.80 398	0.49 312	0.66 310	0.45 338	0.21 389	0.16 375	0.26 474	0.18 349	0.27 462	0.23 425

FENet	0.43 289	0.23 273	0.40 168	0.40 226	0.24 201	0.54 314	0.33 249	0.83 325	0.72 278	0.74 319	0.73 249	0.63 302	0.56 341	0.65 298	0.45 338	0.19 352	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.20 364

xyz-stereo-finetune2	0.37 209	0.20 170	0.40 168	0.32 40	0.19 54	0.80 452	0.29 169	0.56 145	0.33 73	0.53 210	0.79 284	0.43 189	0.48 306	0.70 344	0.46 342	0.13 64	0.12 207	0.17 222	0.13 166	0.12 52	0.14 172

xyz-stereo	4.31 611	0.17 67	61.72 647	0.35 89	0.16 7	13.86 626	0.38 335	0.61 171	0.69 265	1.05 498	3.09 594	0.77 384	0.88 505	1.24 520	0.46 342	0.13 64	0.10 52	0.16 176	0.12 127	0.13 93	0.11 40

GMStereo_Zeroshot	0.51 375	0.46 508	0.80 454	0.50 452	0.28 336	0.57 337	0.30 191	0.75 292	0.79 318	0.88 413	0.94 365	0.90 428	0.37 235	0.77 391	0.46 342	0.27 478	0.14 323	0.26 474	0.15 229	0.39 529	0.19 333

anonymousa	0.51 375	0.21 206	0.47 248	0.39 186	0.25 230	0.89 478	0.36 302	0.78 305	0.63 234	0.88 413	1.54 538	1.09 492	0.67 412	0.53 183	0.46 342	0.17 271	0.14 323	0.19 309	0.21 421	0.16 247	0.16 248

IER	0.48 334	0.25 328	0.60 374	0.38 160	0.28 336	0.67 406	0.38 335	0.82 323	0.68 258	0.88 413	0.95 369	0.74 367	0.79 475	0.62 269	0.46 342	0.17 271	0.14 323	0.17 222	0.17 318	0.17 275	0.16 248

CrosDoStereo	0.51 375	0.19 131	0.46 236	0.39 186	0.24 201	0.39 223	1.14 578	0.69 233	0.87 376	0.94 448	1.36 509	0.62 297	0.75 459	0.68 329	0.46 342	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.18 349	0.14 139	0.16 248

DeepStereo_LL	0.51 375	0.19 131	0.46 236	0.39 186	0.24 201	0.39 223	1.14 578	0.69 233	0.87 376	0.94 448	1.36 509	0.62 297	0.75 459	0.68 329	0.46 342	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.18 349	0.14 139	0.16 248

CFNet_pseudo	0.47 324	0.25 328	0.55 337	0.38 160	0.28 336	0.58 343	0.32 232	0.89 346	0.90 397	0.83 369	1.03 415	0.75 372	0.48 306	0.61 246	0.46 342	0.17 271	0.13 284	0.24 442	0.16 260	0.26 452	0.21 382

GES	0.46 312	0.25 328	0.62 381	0.41 255	0.30 387	0.62 367	0.37 317	1.06 413	0.70 269	0.75 323	0.83 310	0.47 213	0.52 322	0.69 336	0.46 342	0.23 438	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.18 307	0.24 436

ccs_rob	0.47 324	0.25 328	0.55 337	0.38 160	0.28 336	0.58 343	0.32 232	0.89 346	0.90 397	0.83 369	1.02 405	0.75 372	0.48 306	0.61 246	0.46 342	0.17 271	0.12 207	0.24 442	0.16 260	0.26 452	0.21 382

iResNet_ROB	0.55 410	0.24 297	0.61 375	0.38 160	0.22 125	0.66 397	0.30 191	1.59 570	1.33 543	0.94 448	1.05 421	0.81 400	0.69 422	0.84 423	0.46 342	0.17 271	0.12 207	0.14 102	0.09 6	0.15 190	0.20 364

rvit_stereo_0075_2	0.48 334	0.38 471	0.74 441	0.54 504	0.46 528	0.43 256	0.35 289	0.85 330	0.68 258	0.56 217	0.73 249	0.59 282	0.47 302	0.64 288	0.47 353	0.33 522	0.23 486	0.35 527	0.26 497	0.32 493	0.26 449

DAS	0.54 401	0.26 363	0.66 398	0.49 441	0.31 403	0.61 361	0.43 405	0.89 346	1.01 455	0.95 453	1.16 465	0.71 343	0.85 493	0.89 438	0.47 353	0.18 312	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.22 398	0.19 333

SepStereo	0.54 401	0.26 363	0.66 398	0.49 441	0.31 403	0.61 361	0.43 405	0.89 346	1.01 455	0.95 453	1.16 465	0.71 343	0.85 493	0.97 473	0.47 353	0.18 312	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.22 398	0.19 333

HITNet	0.43 289	0.27 379	0.50 282	0.34 66	0.18 31	0.65 390	0.32 232	0.99 384	0.70 269	0.73 312	0.86 326	0.66 326	0.56 341	0.61 246	0.47 353	0.14 98	0.10 52	0.15 148	0.13 166	0.18 307	0.13 130
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
test_sample5	0.50 361	0.28 394	0.55 337	0.37 140	0.23 159	0.65 390	0.38 335	1.19 467	0.86 369	0.81 358	0.97 382	0.64 308	0.60 369	0.72 359	0.48 357	0.22 411	0.16 375	0.22 405	0.21 421	0.23 418	0.22 401

1test111	0.37 209	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.91 352	0.59 223	0.42 167	0.50 166	0.34 118	0.47 302	0.59 227	0.48 357	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.18 307	0.19 333

DualNet	0.51 375	0.28 394	0.55 337	0.37 140	0.23 159	0.65 390	0.38 335	1.19 467	0.86 369	0.84 375	1.06 427	0.64 308	0.60 369	0.72 359	0.48 357	0.22 411	0.16 375	0.22 405	0.21 421	0.23 418	0.22 401

qqq	0.42 276	0.28 394	0.50 282	0.37 140	0.22 125	0.47 279	0.39 353	0.91 352	0.59 223	0.57 220	0.71 245	0.65 314	0.56 341	0.59 227	0.48 357	0.17 271	0.17 408	0.20 346	0.19 377	0.18 307	0.19 333

BSDual-CNN	0.48 334	0.26 363	0.47 248	0.46 402	0.29 361	0.75 436	0.46 423	0.99 384	0.80 327	0.77 335	0.80 295	0.76 379	0.59 363	0.66 310	0.48 357	0.21 389	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.18 307	0.19 333

psmg	0.50 361	0.26 363	0.47 248	0.42 294	0.29 361	0.82 461	0.42 398	1.07 417	0.80 327	0.95 453	0.94 365	0.76 379	0.59 363	0.66 310	0.48 357	0.21 389	0.16 375	0.20 346	0.20 400	0.19 342	0.19 333

GANet-RSSM	0.49 348	0.22 240	0.42 191	0.39 186	0.26 267	0.58 343	0.41 387	1.12 436	0.82 350	0.73 312	1.02 405	0.88 420	0.75 459	0.67 320	0.48 357	0.22 411	0.16 375	0.18 273	0.19 377	0.18 307	0.18 321

UCFNet_RVC	0.50 361	0.27 379	0.37 135	0.40 226	0.27 309	0.66 397	0.42 398	1.18 463	0.86 369	0.70 294	0.89 340	0.91 434	0.60 369	0.62 269	0.48 357	0.24 449	0.18 426	0.28 494	0.27 504	0.25 442	0.24 436

HSM	0.53 396	0.25 328	0.46 236	0.40 226	0.25 230	0.74 432	0.44 413	1.29 513	0.78 311	0.82 361	0.92 360	1.21 512	0.75 459	0.90 446	0.48 357	0.18 312	0.14 323	0.17 222	0.14 198	0.17 275	0.18 321

FSD					0.46 528	0.48 284	0.52 466	0.54 132	0.49 183	0.48 194	0.48 157	0.50 226	0.48 306	0.51 174	0.49 366	0.45 561	0.43 579	0.47 559	0.46 565	0.46 546

test_sample4	0.49 348	0.27 379	0.55 337	0.36 120	0.23 159	0.70 413	0.37 317	1.22 485	0.86 369	0.82 361	0.86 326	0.62 297	0.58 357	0.71 354	0.49 366	0.21 389	0.16 375	0.21 390	0.20 400	0.22 398	0.21 382

mmm	0.47 324	0.28 394	0.51 291	0.39 186	0.25 230	0.61 361	0.38 335	1.00 390	0.60 230	0.77 335	1.07 431	0.65 314	0.53 323	0.61 246	0.49 366	0.18 312	0.15 348	0.23 426	0.20 400	0.21 372	0.20 364

IPLG	0.40 254	0.21 206	0.64 390	0.41 255	0.25 230	0.54 314	0.27 137	0.77 301	0.68 258	0.85 388	0.82 305	0.33 111	0.32 193	0.64 288	0.49 366	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.14 172

test_sample3	0.49 348	0.27 379	0.55 337	0.36 120	0.23 159	0.70 413	0.37 317	1.21 477	0.87 376	0.79 351	0.84 313	0.66 326	0.53 323	0.70 344	0.50 370	0.21 389	0.16 375	0.20 346	0.19 377	0.21 372	0.21 382

DispNO	0.48 334	0.24 297	0.84 472	0.40 226	0.31 403	0.58 343	0.39 353	0.91 352	0.79 318	0.79 351	0.83 310	0.71 343	0.59 363	0.75 373	0.50 370	0.19 352	0.14 323	0.20 346	0.18 349	0.16 247	0.17 294

x	0.41 269	0.25 328	0.46 236	0.36 120	0.24 201	0.54 314	0.31 218	0.94 368	0.58 222	0.60 227	0.72 247	0.61 289	0.53 323	0.52 177	0.50 370	0.18 312	0.16 375	0.17 222	0.16 260	0.17 275	0.18 321

hknet	0.51 375	0.26 363	0.58 361	0.46 402	0.29 361	0.75 436	0.46 423	0.99 384	0.89 392	0.77 335	0.80 295	0.96 446	0.67 412	0.75 373	0.50 370	0.19 352	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.18 307	0.19 333

test_sample1	0.44 296	0.24 297	0.52 312	0.35 89	0.23 159	0.59 353	0.36 302	1.05 408	0.57 218	0.66 266	0.78 279	0.70 340	0.71 432	0.62 269	0.51 374	0.18 312	0.15 348	0.17 222	0.16 260	0.18 307	0.18 321

LL-Strereo	0.58 436	0.29 408	0.83 465	0.48 429	0.35 459	0.39 223	0.48 438	1.04 401	0.99 448	0.87 403	0.79 284	1.08 486	1.15 548	1.35 541	0.51 374	0.18 312	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.17 275	0.21 382

pcwnet_v2	0.60 447	0.29 408	0.89 489	0.46 402	0.36 466	0.62 367	0.38 335	1.33 526	1.24 524	1.02 485	1.27 491	0.71 343	0.59 363	0.71 354	0.51 374	0.28 489	0.21 467	0.24 442	0.23 458	0.29 473	0.30 482

RAFT + AFF	0.54 401	0.30 423	0.84 472	0.51 464	0.32 428	0.63 373	0.57 487	1.05 408	0.95 428	0.80 354	0.87 333	0.85 406	0.57 353	0.87 430	0.51 374	0.18 312	0.21 467	0.23 426	0.22 442	0.19 342	0.19 333

AdaStereo	0.52 389	0.34 448	0.53 320	0.49 441	0.25 230	0.71 418	0.36 302	1.24 490	0.91 403	0.77 335	0.98 386	0.75 372	0.50 315	0.71 354	0.51 374	0.27 478	0.13 284	0.28 494	0.18 349	0.23 418	0.18 321
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.
DCVSM-stereo	0.51 375	0.28 394	0.56 350	0.39 186	0.29 361	0.55 320	0.28 154	0.78 305	0.78 311	1.11 521	0.77 270	1.04 471	0.76 468	0.65 298	0.52 379	0.20 373	0.20 457	0.24 442	0.21 421	0.25 442	0.31 491

test_sample6	0.51 375	0.27 379	0.55 337	0.38 160	0.23 159	0.64 383	0.39 353	1.18 463	0.88 387	0.84 375	1.06 427	0.66 326	0.61 375	0.75 373	0.52 379	0.23 438	0.17 408	0.22 405	0.22 442	0.24 431	0.23 425

MyStereo8	0.42 276	0.21 206	0.64 390	0.43 336	0.29 361	0.55 320	0.28 154	0.72 264	0.50 188	0.73 312	1.01 402	0.57 256	0.44 283	0.52 177	0.52 379	0.15 174	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.19 342	0.21 382

gwcnet-sp	0.50 361	0.25 328	0.84 472	0.41 255	0.27 309	0.79 446	0.40 366	0.93 363	0.85 363	0.95 453	0.79 284	0.65 314	0.63 385	0.69 336	0.52 379	0.18 312	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.19 333

scenet	0.50 361	0.25 328	0.84 472	0.41 255	0.27 309	0.79 446	0.40 366	0.93 363	0.85 363	0.95 453	0.79 284	0.65 314	0.63 385	0.69 336	0.52 379	0.18 312	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.19 333

ssnet	0.50 361	0.25 328	0.84 472	0.41 255	0.27 309	0.79 446	0.40 366	0.93 363	0.85 363	0.95 453	0.79 284	0.65 314	0.63 385	0.69 336	0.52 379	0.18 312	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.19 333

CIPLG	0.42 276	0.23 273	0.71 424	0.45 377	0.33 440	0.51 292	0.33 249	0.68 223	0.68 258	0.84 375	0.96 373	0.47 213	0.33 201	0.56 202	0.52 379	0.17 271	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.13 93	0.16 248

ACRE	0.42 276	0.23 273	0.73 437	0.45 377	0.33 440	0.50 287	0.33 249	0.68 223	0.70 269	0.82 361	0.92 360	0.46 209	0.32 193	0.53 183	0.52 379	0.17 271	0.12 207	0.15 148	0.14 198	0.13 93	0.16 248

PSMNet-RSSM	0.50 361	0.24 297	0.41 178	0.43 336	0.26 267	0.51 292	0.40 366	1.16 452	0.79 318	0.75 323	1.07 431	0.87 416	0.69 422	0.66 310	0.52 379	0.24 449	0.16 375	0.23 426	0.26 497	0.20 359	0.20 364

FADNet-RVC-Resample	0.58 436	0.35 452	1.34 545	0.50 452	0.34 452	0.73 426	0.43 405	1.09 425	0.96 435	0.83 369	0.87 333	0.76 379	0.66 403	0.77 391	0.52 379	0.19 352	0.18 426	0.26 474	0.27 504	0.28 471	0.29 477

NOSS_ROB	0.59 440	0.40 485	0.42 191	0.45 377	0.31 403	0.79 446	0.53 471	1.09 425	1.12 494	0.69 289	0.92 360	0.77 384	0.63 385	0.81 411	0.52 379	0.39 549	0.38 564	0.44 554	0.42 563	0.38 525	0.36 518

DStereoRT	0.77 494	0.21 206	0.72 431	0.52 481	0.34 452	1.07 516	0.36 302	0.86 334	0.80 327	0.81 358	1.07 431	0.54 242	0.73 448	0.78 399	0.53 390	0.17 271	0.14 323	3.96 627	1.38 616	0.20 359	0.16 248

DualNet (step1)	0.60 447	0.37 463	0.83 465	0.39 186	0.31 403	0.72 422	0.49 451	1.11 431	0.92 409	0.93 441	0.89 340	0.86 410	0.71 432	0.74 365	0.53 390	0.42 556	0.22 476	0.40 546	0.41 558	0.36 517	0.35 512

test_sample7	0.54 401	0.30 423	0.55 337	0.37 140	0.28 336	0.63 373	0.47 431	1.11 431	0.92 409	0.93 441	0.89 340	0.86 410	0.71 432	0.74 365	0.53 390	0.27 478	0.22 476	0.27 483	0.26 497	0.27 462	0.26 449

dd	0.44 296	0.40 485	0.62 381	0.44 362	0.26 267	0.51 292	0.38 335	0.72 264	1.07 482	0.60 227	0.66 229	0.43 189	0.40 263	0.68 329	0.53 390	0.24 449	0.15 348	0.21 390	0.16 260	0.24 431	0.19 333

IPLGR_C	0.42 276	0.23 273	0.71 424	0.46 402	0.33 440	0.51 292	0.34 266	0.69 233	0.69 265	0.84 375	0.92 360	0.46 209	0.33 201	0.53 183	0.53 390	0.17 271	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.13 93	0.16 248

HSM-Net_RVC	0.55 410	0.23 273	0.37 135	0.38 160	0.22 125	0.86 472	0.40 366	1.31 517	0.93 415	0.92 438	1.15 460	1.26 516	0.71 432	0.75 373	0.53 390	0.17 271	0.14 323	0.16 176	0.15 229	0.17 275	0.17 294
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
dad	0.61 451	0.53 523	0.72 431	0.44 362	0.31 403	0.64 383	0.37 317	0.85 330	1.28 533	1.05 498	1.17 470	1.18 510	0.61 375	0.70 344	0.54 396	0.36 539	0.23 486	0.37 537	0.21 421	0.31 485	0.23 425

FADNet	0.63 460	0.53 523	1.20 528	0.46 402	0.44 513	0.66 397	0.41 387	1.24 490	1.07 482	0.70 294	0.84 313	0.98 450	0.65 401	0.87 430	0.54 396	0.29 499	0.30 533	0.27 483	0.30 518	0.48 550	0.36 518

GwcNet-ADL	0.45 305	0.24 297	0.51 291	0.46 402	0.30 387	0.41 241	0.40 366	0.95 371	0.98 445	0.73 312	0.78 279	0.61 289	0.41 268	0.67 320	0.55 398	0.20 373	0.14 323	0.15 148	0.14 198	0.19 342	0.22 401

CVANet_RVC	0.59 440	0.35 452	0.54 333	0.49 441	0.33 440	0.70 413	0.67 514	1.12 436	0.97 440	0.88 413	1.05 421	1.01 462	0.72 443	0.94 458	0.55 398	0.30 506	0.20 457	0.28 494	0.26 497	0.32 493	0.23 425

rvit_105_1	0.56 419	0.42 496	0.84 472	0.59 531	0.37 470	0.59 353	0.68 517	0.73 276	0.97 440	0.82 361	0.69 241	0.75 372	0.63 385	0.80 406	0.56 400	0.34 530	0.29 528	0.31 513	0.34 539	0.23 418	0.23 425

UGAM	0.54 401	0.23 273	0.51 291	0.46 402	0.26 267	0.40 230	0.52 466	0.65 198	1.19 517	0.78 346	1.15 460	1.38 541	0.56 341	1.03 491	0.56 400	0.18 312	0.15 348	0.25 455	0.21 421	0.15 190	0.13 130

BUS	0.47 324	0.26 363	0.47 248	0.46 402	0.29 361	0.78 440	0.34 266	0.99 384	0.80 327	0.77 335	0.80 295	0.64 308	0.54 330	0.66 310	0.56 400	0.21 389	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.18 307	0.19 333

NINENet	0.52 389	0.30 423	0.55 337	0.46 402	0.33 440	0.78 440	0.34 266	1.18 463	0.91 403	0.84 375	0.97 382	0.64 308	0.54 330	0.74 365	0.56 400	0.23 438	0.20 457	0.25 455	0.18 349	0.22 398	0.22 401

DeepPruner_ROB	0.55 410	0.37 463	0.67 403	0.42 294	0.31 403	0.50 287	0.43 405	1.22 485	0.73 288	0.86 398	1.05 421	0.85 406	0.58 357	0.90 446	0.56 400	0.29 499	0.23 486	0.22 405	0.22 442	0.26 452	0.26 449

CBMV_ROB	0.62 457	0.39 476	0.41 178	0.41 255	0.28 336	0.86 472	0.28 154	1.06 413	1.02 460	0.95 453	1.33 503	0.81 400	0.84 489	0.94 458	0.56 400	0.37 543	0.37 563	0.43 552	0.40 553	0.33 498	0.32 495

HI	0.46 312	0.22 240	0.41 178	0.35 89	0.35 459	0.27 81	0.32 232	0.75 292	0.50 188	0.90 428	1.13 453	1.12 502	0.73 448	0.70 344	0.57 406	0.12 37	0.10 52	0.17 222	0.17 318	0.17 275	0.16 248

CoSv	0.46 312	0.22 240	0.41 178	0.35 89	0.35 459	0.27 81	0.32 232	0.75 292	0.50 188	0.90 428	1.13 453	1.12 502	0.73 448	0.70 344	0.57 406	0.12 37	0.10 52	0.17 222	0.17 318	0.17 275	0.16 248

HBP-ISP	0.61 451	0.47 515	0.45 222	0.46 402	0.33 440	0.79 446	0.29 169	1.15 449	1.05 470	0.85 388	1.18 474	0.67 333	0.71 432	0.92 451	0.57 406	0.37 543	0.38 564	0.47 559	0.41 558	0.39 529	0.32 495

SACVNet	0.61 451	0.36 461	0.67 403	0.57 522	0.37 470	0.65 390	0.47 431	1.16 452	0.80 327	1.04 493	1.06 427	1.02 464	0.81 483	0.99 480	0.57 406	0.28 489	0.21 467	0.25 455	0.24 473	0.30 481	0.39 527

CFNet-ft	0.50 361	0.25 328	0.39 154	0.41 255	0.26 267	0.66 397	0.37 317	0.91 352	0.87 376	0.67 275	1.00 398	1.05 476	0.70 427	0.68 329	0.57 406	0.23 438	0.16 375	0.24 442	0.21 421	0.24 431	0.19 333

DMCA	0.47 324	0.27 379	0.59 369	0.39 186	0.29 361	0.53 306	0.34 266	0.98 380	0.70 269	0.78 346	0.83 310	0.79 394	0.55 334	0.54 191	0.57 406	0.21 389	0.16 375	0.21 390	0.16 260	0.19 342	0.22 401

CFNet_RVC	0.50 361	0.25 328	0.39 154	0.41 255	0.26 267	0.66 397	0.37 317	0.91 352	0.87 376	0.67 275	1.00 398	1.05 476	0.70 427	0.68 329	0.57 406	0.23 438	0.16 375	0.24 442	0.21 421	0.24 431	0.19 333

AACVNet	0.52 389	0.25 328	0.56 350	0.48 429	0.29 361	0.55 320	0.38 335	0.96 376	0.59 223	0.83 369	1.03 415	1.03 466	0.77 473	0.91 449	0.58 413	0.22 411	0.18 426	0.24 442	0.18 349	0.24 431	0.22 401

CFNet	0.53 396	0.30 423	0.53 320	0.42 294	0.28 336	0.73 426	0.35 289	1.21 477	1.01 455	0.74 319	1.07 431	0.85 406	0.60 369	0.83 419	0.58 413	0.19 352	0.15 348	0.23 426	0.23 458	0.21 372	0.17 294

MLCV	0.49 348	0.26 363	0.73 437	0.38 160	0.18 31	0.64 383	0.33 249	0.84 328	0.89 392	0.96 465	1.12 446	0.72 358	0.45 290	1.00 485	0.59 415	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.14 139	0.14 172

G2L-ROB	0.49 348	0.20 170	0.48 262	0.36 120	0.22 125	0.58 343	0.42 398	1.19 467	0.74 294	0.86 398	0.76 266	1.08 486	0.59 363	0.81 411	0.60 416	0.17 271	0.12 207	0.15 148	0.12 127	0.17 275	0.20 364

ISRNet	0.57 424	0.25 328	0.72 431	0.57 522	0.36 466	0.43 256	0.28 154	0.85 330	0.84 357	1.09 514	1.25 483	0.91 434	0.61 375	0.68 329	0.60 416	0.35 536	0.26 512	0.36 532	0.33 537	0.30 481	0.42 540

SMFormer	0.53 396	0.24 297	0.67 403	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.60 416	0.19 352	0.16 375	0.18 273	0.17 318	0.19 342	0.20 364

tta	0.53 396	0.24 297	0.67 403	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.60 416	0.19 352	0.16 375	0.18 273	0.17 318	0.15 190	0.16 248

BEATNet_4x	0.49 348	0.35 452	0.72 431	0.38 160	0.20 80	0.65 390	0.36 302	1.08 422	0.78 311	0.78 346	0.88 337	0.73 363	0.64 393	0.71 354	0.60 416	0.16 225	0.12 207	0.16 176	0.15 229	0.24 431	0.18 321

iResNet	0.52 389	0.31 432	0.86 479	0.44 362	0.22 125	0.66 397	0.47 431	0.92 361	1.02 460	0.89 420	1.12 446	0.69 338	0.55 334	0.86 428	0.60 416	0.15 174	0.11 134	0.15 148	0.12 127	0.17 275	0.17 294

ToySt	0.52 389	0.27 379	0.93 493	0.42 294	0.28 336	0.67 406	0.56 485	0.88 345	0.79 318	0.61 232	0.85 322	0.92 440	0.70 427	0.72 359	0.61 422	0.16 225	0.17 408	0.21 390	0.21 421	0.22 398	0.21 382

Anonymous_2	0.84 507	0.45 503	0.66 398	0.41 255	0.45 519	0.82 461	0.53 471	0.81 317	0.81 337	0.73 312	0.61 215	0.91 434	0.76 468	0.77 391	0.61 422	0.51 572	0.55 589	0.54 572	4.92 628	0.54 564	0.42 540

ICVP	0.48 334	0.26 363	0.42 191	0.49 441	0.28 336	0.63 373	0.43 405	1.05 408	0.72 278	0.68 286	0.95 369	0.75 372	0.56 341	0.55 192	0.61 422	0.24 449	0.18 426	0.19 309	0.17 318	0.19 342	0.21 382
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
cf-r	0.49 348	0.24 297	0.49 271	0.40 226	0.23 159	0.58 343	0.38 335	0.92 361	0.87 376	0.77 335	1.06 427	0.98 450	0.67 412	0.59 227	0.61 422	0.21 389	0.14 323	0.17 222	0.19 377	0.15 190	0.16 248

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 477	0.84 570	0.80 454	0.55 512	0.38 477	1.38 551	0.57 487	1.07 417	0.81 337	0.90 428	0.94 365	0.95 443	0.54 330	1.01 486	0.61 422	0.41 554	0.30 533	0.57 574	0.31 527	0.86 581	0.39 527

TDLM	0.59 440	0.35 452	0.57 359	0.53 492	0.32 428	0.67 406	0.72 529	1.09 425	1.03 464	0.84 375	1.11 444	0.84 404	0.71 432	0.96 466	0.61 422	0.28 489	0.18 426	0.26 474	0.22 442	0.27 462	0.21 382

PS-NSSS	0.60 447	0.46 508	0.68 410	0.43 336	0.34 452	0.66 397	0.57 487	1.05 408	0.91 403	0.80 354	1.28 492	0.72 358	0.67 412	0.89 438	0.61 422	0.32 515	0.26 512	0.40 546	0.27 504	0.35 511	0.29 477

DSFCA	0.57 424	0.27 379	0.71 424	0.41 255	0.36 466	0.78 440	0.53 471	1.08 422	0.85 363	1.08 510	0.84 313	0.90 428	0.66 403	1.05 494	0.63 429	0.26 467	0.22 476	0.21 390	0.21 421	0.22 398	0.20 364

DMCA-RVC	0.54 401	0.32 435	0.83 465	0.51 464	0.32 428	0.59 353	0.38 335	0.89 346	0.70 269	0.95 453	0.88 337	0.90 428	0.69 422	0.75 373	0.63 429	0.23 438	0.18 426	0.31 513	0.24 473	0.27 462	0.21 382

DFGA-Net	0.47 324	0.31 432	0.93 493	0.43 336	0.33 440	0.56 328	0.35 289	0.81 317	0.89 392	0.70 294	0.76 266	0.48 218	0.43 276	0.78 399	0.64 431	0.16 225	0.14 323	0.19 309	0.19 377	0.20 359	0.19 333

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 410	0.33 443	0.71 424	0.46 402	0.31 403	0.66 397	0.43 405	1.07 417	0.89 392	0.93 441	0.91 354	0.98 450	0.61 375	0.76 384	0.64 431	0.22 411	0.18 426	0.22 405	0.22 442	0.22 398	0.24 436
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSP-Net	0.57 424	0.29 408	0.55 337	0.42 294	0.29 361	1.20 540	0.49 451	1.29 513	0.75 298	0.98 472	0.97 382	0.88 420	0.69 422	0.85 426	0.66 433	0.27 478	0.18 426	0.17 222	0.17 318	0.18 307	0.19 333

psm_up	0.57 424	0.27 379	0.52 312	0.50 452	0.33 440	0.65 390	0.60 500	1.07 417	0.84 357	0.87 403	0.91 354	1.00 458	1.06 536	0.80 406	0.66 433	0.22 411	0.25 503	0.26 474	0.23 458	0.22 398	0.21 382

STTStereo	0.57 424	0.39 476	0.87 484	0.45 377	0.32 428	0.62 367	0.45 420	1.01 391	0.87 376	1.01 481	0.91 354	0.95 443	0.58 357	0.77 391	0.66 433	0.25 462	0.24 495	0.27 483	0.33 537	0.25 442	0.26 449

G2L-Stereo_test	0.50 361	0.22 240	0.46 236	0.34 66	0.24 201	0.58 343	0.59 497	1.14 445	0.79 318	0.89 420	0.96 373	0.96 446	0.59 363	0.72 359	0.67 436	0.17 271	0.12 207	0.14 102	0.12 127	0.15 190	0.16 248

DDVS	0.53 396	0.32 435	0.63 385	0.42 294	0.31 403	0.71 418	0.35 289	0.95 371	0.69 265	0.86 398	0.90 346	1.11 496	0.46 297	0.90 446	0.67 436	0.23 438	0.17 408	0.22 405	0.18 349	0.25 442	0.28 470

iRaft-Stereo_5w	0.46 312	0.22 240	0.53 320	0.43 336	0.30 387	0.30 119	0.53 471	0.66 205	0.71 276	0.62 237	0.89 340	1.01 462	0.67 412	0.76 384	0.67 436	0.13 64	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.15 190	0.17 294

GEStereo_RVC	0.56 419	0.30 423	0.70 422	0.51 464	0.31 403	0.70 413	0.54 478	1.31 517	0.93 415	0.85 388	0.86 326	0.84 404	0.63 385	0.92 451	0.67 436	0.24 449	0.16 375	0.19 309	0.17 318	0.21 372	0.23 425

UNet	0.55 410	0.27 379	0.72 431	0.45 377	0.41 495	0.97 492	0.40 366	1.01 391	0.80 327	0.87 403	0.90 346	1.03 466	0.75 459	0.76 384	0.67 436	0.19 352	0.15 348	0.20 346	0.17 318	0.21 372	0.18 321

ACV-stereo	0.63 460	0.37 463	1.03 512	0.44 362	0.31 403	1.27 544	0.41 387	0.78 305	0.84 357	0.65 260	0.76 266	2.07 578	1.00 526	0.84 423	0.68 441	0.22 411	0.17 408	0.19 309	0.18 349	0.22 398	0.23 425

PSMNet-ADL	0.50 361	0.28 394	0.43 209	0.49 441	0.31 403	0.70 413	0.38 335	0.94 368	0.81 337	0.62 237	0.80 295	0.91 434	0.62 380	0.76 384	0.68 441	0.24 449	0.18 426	0.19 309	0.20 400	0.22 398	0.22 401

NVstereo2D	0.62 457	0.32 435	0.82 461	0.50 452	0.44 513	0.88 475	0.48 438	1.12 436	1.17 511	0.67 275	0.90 346	0.90 428	0.69 422	1.02 489	0.69 443	0.33 522	0.16 375	0.29 502	0.20 400	0.43 539	0.46 556

PSMNet-RUCA	0.78 495	0.78 564	1.23 531	1.01 582	0.91 578	0.68 410	0.53 471	1.16 452	1.06 474	0.79 351	1.10 440	0.82 402	0.72 443	0.94 458	0.70 444	0.55 578	0.27 519	0.76 582	0.46 565	0.70 576	0.49 562

SQANet	0.87 515	0.76 560	0.76 446	1.16 588	0.99 586	1.10 520	0.51 460	1.12 436	0.85 363	0.93 441	1.05 421	1.03 466	0.76 468	1.07 495	0.70 444	0.79 585	0.25 503	1.04 591	0.36 543	1.56 595	0.70 579

CC-Net-ROB	0.84 507	1.01 583	0.93 493	0.60 533	0.45 519	1.25 542	0.71 523	1.20 474	1.05 470	0.84 375	1.24 482	0.90 428	0.78 474	1.14 505	0.70 444	0.48 568	0.34 557	1.71 599	0.38 548	0.78 579	0.40 532

ACVNet	0.47 324	0.24 297	0.39 154	0.40 226	0.28 336	0.58 343	0.40 366	0.91 352	0.81 337	0.67 275	0.96 373	0.79 394	0.66 403	0.65 298	0.71 447	0.18 312	0.15 348	0.16 176	0.15 229	0.18 307	0.15 215

hitnet-ft	0.57 424	0.29 408	0.43 209	0.42 294	0.29 361	0.81 458	0.40 366	0.98 380	0.91 403	0.84 375	1.01 402	1.13 504	0.72 443	0.83 419	0.71 447	0.28 489	0.21 467	0.28 494	0.22 442	0.29 473	0.27 459

SGM-Forest	0.65 463	0.33 443	0.43 209	0.44 362	0.30 387	1.01 504	0.54 478	1.13 443	1.09 491	1.11 521	1.21 477	1.10 494	0.76 468	0.99 480	0.71 447	0.32 515	0.33 553	0.33 524	0.30 518	0.30 481	0.28 470
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MultiAttention	3.62 607	0.25 328	0.65 395	0.56 516	0.34 452	23.66 630	2.61 618	1.65 576	1.14 505	0.82 361	1.83 556	1.13 504	0.42 273	35.16 640	0.72 450	0.18 312	0.12 207	0.23 426	0.23 458	0.35 511	0.33 504

ITSA-stereo	0.54 401	0.29 408	0.55 337	0.41 255	0.23 159	0.59 353	0.35 289	1.31 517	1.25 526	0.82 361	0.80 295	0.72 358	0.58 357	0.89 438	0.72 450	0.22 411	0.18 426	0.23 426	0.22 442	0.22 398	0.29 477

ac_64	0.54 401	0.24 297	0.58 361	0.46 402	0.28 336	0.79 446	0.44 413	1.11 431	0.63 234	0.94 448	0.85 322	1.06 480	0.70 427	0.76 384	0.72 450	0.22 411	0.18 426	0.20 346	0.19 377	0.18 307	0.16 248

LMCR-Stereo	0.55 410	0.33 443	0.57 359	0.60 533	0.30 387	0.80 452	0.36 302	1.30 515	0.79 318	0.90 428	1.04 418	0.57 256	0.64 393	0.87 430	0.73 453	0.20 373	0.15 348	0.19 309	0.14 198	0.25 442	0.18 321

HGLStereo	0.58 436	0.30 423	0.65 395	0.51 464	0.38 477	0.78 440	0.45 420	1.07 417	0.82 350	0.89 420	1.16 465	0.88 420	0.91 512	0.80 406	0.74 454	0.21 389	0.21 467	0.20 346	0.18 349	0.19 342	0.22 401

GwcNet-RSSM	0.51 375	0.25 328	0.51 291	0.41 255	0.24 201	0.56 328	0.41 387	0.97 378	0.96 435	0.75 323	1.17 470	0.89 425	0.66 403	0.66 310	0.74 454	0.22 411	0.15 348	0.19 309	0.21 421	0.17 275	0.16 248

GANet	0.74 484	0.38 471	0.63 385	0.54 504	0.35 459	1.01 504	0.95 565	1.15 449	0.95 428	1.09 514	2.00 565	1.14 506	0.92 514	1.29 528	0.75 456	0.25 462	0.27 519	0.27 483	0.23 458	0.32 493	0.24 436

DLCB_ROB	0.60 447	0.29 408	0.53 320	0.50 452	0.33 440	0.76 439	0.51 460	1.02 394	0.94 424	1.07 509	1.16 465	1.21 512	0.73 448	0.98 475	0.75 456	0.21 389	0.20 457	0.22 405	0.23 458	0.22 398	0.20 364

CBMV	0.68 468	0.37 463	0.50 282	0.43 336	0.26 267	1.00 500	0.71 523	1.17 461	1.16 508	1.24 539	1.29 496	1.06 480	0.86 497	0.98 475	0.75 456	0.29 499	0.30 533	0.34 526	0.30 518	0.26 452	0.27 459
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CRFU-Net	0.59 440	0.29 408	0.62 381	0.47 422	0.31 403	1.20 540	0.51 460	1.19 467	0.59 223	1.05 498	1.00 398	1.06 480	0.87 500	0.83 419	0.77 459	0.22 411	0.19 448	0.18 273	0.16 260	0.19 342	0.20 364

SDNR	0.89 517	0.39 476	1.66 572	0.42 294	0.39 485	3.35 605	0.32 232	0.95 371	1.05 470	1.05 498	2.12 570	0.62 297	0.71 432	1.40 542	0.78 460	0.53 574	0.56 591	0.36 532	0.27 504	0.46 546	0.50 565

ADLNet2	0.57 424	0.26 363	0.71 424	0.48 429	0.31 403	0.83 464	0.51 460	1.10 429	0.99 448	0.85 388	0.99 394	0.99 455	0.70 427	0.79 403	0.78 460	0.21 389	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.22 398	0.22 401

delet	0.57 424	0.25 328	0.63 385	0.46 402	0.34 452	1.05 515	0.51 460	1.04 401	0.94 424	0.90 428	0.99 394	0.90 428	0.68 420	0.87 430	0.78 460	0.18 312	0.18 426	0.20 346	0.21 421	0.17 275	0.17 294

UPFNet	0.55 410	0.26 363	0.59 369	0.46 402	0.38 477	0.83 464	0.48 438	1.03 400	0.80 327	0.92 438	0.91 354	0.85 406	0.67 412	0.87 430	0.78 460	0.20 373	0.21 467	0.20 346	0.20 400	0.20 359	0.15 215

FADNet-RVC	0.62 457	0.56 538	1.29 538	0.47 422	0.39 485	0.63 373	0.40 366	1.16 452	0.91 403	0.71 304	0.86 326	1.04 471	0.55 334	0.99 480	0.78 460	0.27 478	0.26 512	0.28 494	0.29 517	0.32 493	0.31 491

GANetREF_RVC	0.82 500	0.77 561	0.95 499	0.68 558	0.43 507	1.15 531	1.06 573	1.19 467	1.20 520	1.03 488	1.02 405	1.10 494	0.89 508	1.20 516	0.78 460	0.49 569	0.39 569	0.58 575	0.39 550	0.69 574	0.49 562
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NaN_ROB	0.73 479	0.46 508	0.89 489	0.52 481	0.34 452	0.98 497	1.11 575	1.28 508	1.20 520	1.27 545	0.96 373	1.08 486	0.79 475	1.34 540	0.78 460	0.24 449	0.30 533	0.23 426	0.24 473	0.23 418	0.26 449

DDUNet	1.10 542	2.58 618	0.83 465	1.21 590	1.27 596	1.02 506	0.69 520	1.17 461	0.95 428	0.98 472	1.26 487	1.28 519	0.84 489	0.97 473	0.79 467	0.85 588	0.40 572	2.00 604	0.60 586	1.34 593	0.94 586

G2L-Stereo	0.51 375	0.25 328	0.55 337	0.44 362	0.27 309	0.46 275	0.47 431	0.98 380	0.81 337	0.86 398	0.90 346	0.91 434	0.56 341	0.88 436	0.80 468	0.21 389	0.17 408	0.22 405	0.18 349	0.17 275	0.22 401

MMNet	0.57 424	0.26 363	0.67 403	0.45 377	0.35 459	1.04 510	0.39 353	0.93 363	0.98 445	0.96 465	0.97 382	0.86 410	0.80 480	0.83 419	0.80 468	0.16 225	0.15 348	0.19 309	0.19 377	0.20 359	0.17 294

FADNet_RVC	0.58 436	0.39 476	1.26 533	0.45 377	0.32 428	0.55 320	0.34 266	1.12 436	0.90 397	0.68 286	0.90 346	0.61 289	0.71 432	1.03 491	0.80 468	0.21 389	0.18 426	0.27 483	0.23 458	0.33 498	0.30 482

otaku	1.10 542	0.96 578	0.96 500	1.37 594	1.06 592	1.65 568	0.72 529	1.46 551	1.19 517	1.10 518	1.32 501	1.32 525	0.95 521	1.29 528	0.81 471	0.89 590	0.46 584	1.24 594	0.50 579	1.86 597	0.89 585

FINET	0.75 488	0.45 503	1.38 548	0.48 429	0.46 528	0.98 497	1.00 570	1.22 485	1.69 575	0.91 437	1.25 483	0.74 367	0.74 456	1.09 499	0.82 472	0.37 543	0.31 541	0.27 483	0.24 473	0.35 511	0.34 508

ADLNet	0.57 424	0.29 408	0.58 361	0.46 402	0.35 459	0.80 452	0.46 423	1.14 445	0.88 387	1.03 488	0.98 386	0.92 440	0.66 403	0.71 354	0.83 473	0.22 411	0.16 375	0.22 405	0.22 442	0.22 398	0.23 425

ACVNet-4b	1.43 572	1.34 593	1.28 537	1.95 604	1.60 599	1.93 581	0.77 542	1.59 570	1.64 573	1.05 498	1.60 544	2.10 579	0.92 514	1.79 571	0.84 474	1.76 607	0.35 560	2.03 607	0.67 588	2.16 605	1.18 597

AASNet	0.55 410	0.27 379	0.62 381	0.51 464	0.32 428	0.73 426	0.44 413	1.55 561	0.88 387	0.88 413	0.94 365	0.64 308	0.63 385	0.62 269	0.84 474	0.23 438	0.20 457	0.20 346	0.16 260	0.22 398	0.20 364

GASNet	0.70 474	0.77 561	1.16 526	0.71 566	0.49 536	0.62 367	0.48 438	1.12 436	1.05 470	0.98 472	0.84 313	0.94 442	0.82 484	1.41 545	0.85 476	0.33 522	0.22 476	0.29 502	0.28 511	0.44 542	0.26 449

CBFPSM	0.61 451	0.25 328	1.41 551	0.39 186	0.27 309	1.10 520	0.67 514	0.83 325	0.84 357	0.82 361	0.81 303	1.33 530	0.85 493	0.72 359	0.86 477	0.16 225	0.15 348	0.15 148	0.17 318	0.17 275	0.23 425

stereogan	0.83 505	0.33 443	0.89 489	0.61 538	0.51 543	1.80 577	0.50 457	1.41 541	1.39 549	1.05 498	1.47 532	1.56 561	1.04 533	1.32 538	0.87 478	0.29 499	0.29 528	0.29 502	0.25 486	0.39 529	0.40 532

acv_ft	0.52 389	0.24 297	0.64 390	0.45 377	0.28 336	0.85 470	0.40 366	0.95 371	0.81 337	1.00 478	0.96 373	0.79 394	0.62 380	0.65 298	0.88 479	0.18 312	0.15 348	0.16 176	0.15 229	0.18 307	0.15 215

ETE_ROB	0.73 479	0.52 520	0.93 493	0.57 522	0.37 470	0.80 452	0.86 558	1.19 467	0.95 428	1.20 530	1.22 479	1.39 543	0.86 497	1.07 495	0.88 479	0.27 478	0.21 467	0.31 513	0.27 504	0.34 506	0.35 512

Ntro	1.15 547	1.00 582	1.00 507	1.49 595	1.20 595	1.69 572	0.81 549	1.39 535	1.25 526	1.01 481	1.28 492	1.31 523	1.00 526	1.31 536	0.89 481	1.10 598	0.43 579	1.36 595	0.51 580	1.95 600	0.99 592

DGSMNet	0.80 497	0.58 543	1.42 552	0.61 538	0.65 567	0.94 487	0.75 539	1.35 529	1.16 508	0.88 413	1.26 487	1.00 458	0.75 459	1.07 495	0.89 481	0.36 539	0.31 541	0.41 550	0.40 553	0.60 572	0.59 577

Syn2CoEx	0.74 484	0.55 536	1.17 527	0.66 552	0.45 519	0.89 478	0.56 485	1.54 560	1.15 506	0.95 453	1.35 508	1.03 466	1.03 531	0.96 466	0.89 481	0.31 510	0.27 519	0.29 502	0.24 473	0.23 418	0.27 459

AANet_RVC	0.59 440	0.35 452	0.68 410	0.47 422	0.28 336	0.57 337	0.47 431	1.04 401	1.28 533	0.87 403	1.33 503	0.86 410	0.63 385	1.16 509	0.89 481	0.19 352	0.13 284	0.15 148	0.14 198	0.18 307	0.20 364

NCCL2	0.74 484	0.45 503	0.77 449	0.65 550	0.45 519	0.97 492	1.16 580	1.16 452	1.02 460	1.00 478	0.98 386	1.48 551	0.88 505	0.99 480	0.89 481	0.31 510	0.27 519	0.39 543	0.39 550	0.33 498	0.34 508

MDST_ROB	0.97 527	0.29 408	1.02 511	0.64 548	0.43 507	2.64 591	0.82 551	1.68 579	1.18 515	2.89 602	1.82 555	0.97 448	0.75 459	1.83 573	0.89 481	0.26 467	0.22 476	0.32 519	0.28 511	0.26 452	0.26 449

coex_refinement	0.54 401	0.22 240	0.44 215	0.45 377	0.31 403	0.75 436	0.40 366	1.16 452	0.92 409	0.87 403	1.12 446	0.99 455	0.57 353	0.69 336	0.90 487	0.21 389	0.14 323	0.16 176	0.16 260	0.21 372	0.22 401

fast-acv-ft	0.66 464	0.32 435	0.80 454	0.46 402	0.34 452	1.26 543	0.50 457	0.91 352	1.00 452	1.05 498	1.36 509	1.28 519	0.84 489	0.81 411	0.90 487	0.22 411	0.24 495	0.23 426	0.23 458	0.21 372	0.22 401

RP	0.80 497	0.38 471	0.73 437	0.67 554	0.59 559	0.82 461	0.57 487	1.21 477	1.28 533	1.03 488	1.68 547	1.45 546	1.49 569	1.08 498	0.90 487	0.36 539	0.31 541	0.37 537	0.30 518	0.36 517	0.36 518

FAT-Stereo	0.75 488	0.34 448	0.81 460	0.51 464	0.38 477	0.78 440	0.63 508	1.39 535	1.32 541	1.05 498	1.40 515	1.58 562	1.14 546	0.92 451	0.91 490	0.29 499	0.28 526	0.28 494	0.23 458	0.28 471	0.41 537

MSMD_ROB	1.25 559	0.51 518	0.64 390	0.60 533	0.50 541	1.66 569	0.67 514	1.26 498	1.26 531	2.64 599	3.82 604	3.06 595	3.20 609	1.45 550	0.91 490	0.46 562	0.41 574	0.49 567	0.51 580	0.47 549	0.45 552

UDG	0.93 519	1.03 584	0.75 444	1.00 581	0.97 584	1.02 506	0.57 487	1.18 463	1.01 455	0.93 441	1.02 405	1.32 525	1.03 531	0.88 436	0.92 492	0.55 578	0.33 553	1.82 601	0.41 558	1.20 591	0.74 581

edge stereo	0.79 496	0.40 485	0.82 461	0.52 481	0.44 513	0.83 464	0.58 494	1.34 528	1.08 486	1.30 547	1.38 513	1.79 568	1.13 545	1.15 508	0.92 492	0.34 530	0.32 548	0.42 551	0.28 511	0.33 498	0.39 527

anonymity	0.98 529	0.89 574	1.06 515	0.93 580	1.04 591	0.97 492	0.82 551	1.33 526	0.93 415	1.08 510	0.98 386	1.02 464	0.95 521	1.02 489	0.93 494	0.96 591	0.96 615	0.90 588	0.91 600	0.92 583	0.95 588

StereoDRNet-Refined	0.61 451	0.33 443	0.63 385	0.47 422	0.31 403	0.94 487	0.41 387	1.04 401	0.97 440	1.15 526	1.13 453	1.00 458	0.74 456	0.93 455	0.93 494	0.18 312	0.13 284	0.22 405	0.21 421	0.20 359	0.21 382
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCC-stereo	0.82 500	0.43 499	0.87 484	0.63 545	0.68 571	0.88 475	0.72 529	1.60 572	1.12 494	0.95 453	1.41 517	1.37 537	1.37 561	1.26 524	0.94 496	0.32 515	0.30 533	0.37 537	0.49 576	0.34 506	0.35 512

Nwc_Net	0.82 500	0.40 485	0.86 479	0.62 542	0.56 553	1.04 510	0.57 487	1.72 581	1.08 486	0.93 441	1.88 559	1.44 545	1.24 553	1.19 513	0.94 496	0.31 510	0.25 503	0.36 532	0.39 550	0.31 485	0.31 491

Abc-Net	0.82 500	0.43 499	0.87 484	0.63 545	0.68 571	0.88 475	0.72 529	1.60 572	1.12 494	0.95 453	1.41 517	1.37 537	1.37 561	1.26 524	0.94 496	0.32 515	0.30 533	0.37 537	0.49 576	0.34 506	0.35 512
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 536	0.61 546	1.82 574	0.69 561	0.51 543	2.62 590	1.69 605	1.28 508	1.44 555	1.39 554	1.56 540	1.34 533	0.91 512	1.68 564	0.95 499	0.38 548	0.39 569	0.46 558	0.61 587	0.41 533	0.43 545

StereoDRNet	0.67 465	0.35 452	0.82 461	0.53 492	0.44 513	1.03 508	0.53 471	1.51 557	1.06 474	1.13 524	0.91 354	1.07 485	0.74 456	0.87 430	0.95 499	0.24 449	0.19 448	0.25 455	0.23 458	0.27 462	0.22 401

YMNet	0.68 468	0.40 485	1.01 508	0.53 492	0.46 528	1.04 510	0.48 438	1.06 413	0.81 337	1.21 531	1.31 499	1.11 496	0.73 448	0.89 438	0.96 501	0.27 478	0.31 541	0.25 455	0.25 486	0.25 442	0.24 436

YMNet_1	0.68 468	0.40 485	1.01 508	0.53 492	0.46 528	1.04 510	0.48 438	1.06 413	0.81 337	1.21 531	1.31 499	1.11 496	0.73 448	0.89 438	0.96 501	0.27 478	0.31 541	0.25 455	0.25 486	0.25 442	0.24 436

PA-Net	0.70 474	0.46 508	0.96 500	0.51 464	0.53 548	0.94 487	0.73 534	1.14 445	1.15 506	0.83 369	0.90 346	0.88 420	0.76 468	1.19 513	0.96 501	0.25 462	0.41 574	0.29 502	0.44 564	0.27 462	0.39 527
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.76 491	0.46 508	0.86 479	0.55 512	0.41 495	1.00 500	0.93 564	1.25 496	1.13 499	1.23 537	1.15 460	1.55 559	0.80 480	1.11 502	0.96 501	0.33 522	0.23 486	0.35 527	0.30 518	0.35 511	0.32 495

pmcnn	1.27 561	0.31 432	1.14 524	0.41 255	0.23 159	0.97 492	0.71 523	1.23 489	1.32 541	1.83 578	2.34 575	11.25 625	0.89 508	1.04 493	0.96 501	0.15 174	0.12 207	0.12 32	0.10 55	0.15 190	0.16 248

ssnet_v2	0.61 451	0.29 408	0.69 419	0.45 377	0.30 387	0.93 484	0.62 504	1.20 474	1.03 464	0.97 469	0.81 303	0.98 450	0.67 412	0.84 423	0.97 506	0.26 467	0.23 486	0.23 426	0.24 473	0.20 359	0.21 382

RGC	0.82 500	0.62 547	0.80 454	0.67 554	0.66 569	0.91 480	0.59 497	1.35 529	1.09 491	1.12 523	1.46 530	1.50 553	1.09 539	1.28 527	0.97 506	0.34 530	0.30 533	0.48 564	0.40 553	0.38 525	0.38 526

XPNet_ROB	0.73 479	0.38 471	0.80 454	0.53 492	0.40 490	0.80 452	0.83 553	1.21 477	0.96 435	1.37 551	1.17 470	1.37 537	0.87 500	1.14 505	0.99 508	0.33 522	0.25 503	0.27 483	0.24 473	0.31 485	0.29 477

Wz-Net-LNSev	0.75 488	0.54 530	1.59 563	0.51 464	0.41 495	1.16 533	0.79 547	1.27 503	1.13 499	1.04 493	1.14 457	1.11 496	0.94 519	0.93 455	1.00 509	0.24 449	0.22 476	0.21 390	0.19 377	0.26 452	0.27 459

GwcNet	0.73 479	0.39 476	1.37 547	0.53 492	0.43 507	1.10 520	0.52 466	1.27 503	1.19 517	1.05 498	1.41 517	1.06 480	0.86 497	0.98 475	1.01 510	0.26 467	0.24 495	0.24 442	0.23 458	0.23 418	0.28 470

DRN-Test	0.68 468	0.34 448	0.77 449	0.52 481	0.40 490	1.14 529	0.61 502	1.56 565	1.04 468	1.18 528	1.10 440	1.05 476	0.72 443	0.82 417	1.01 510	0.24 449	0.18 426	0.26 474	0.25 486	0.26 452	0.23 425

CSAN	0.88 516	0.52 520	0.93 493	0.61 538	0.42 504	1.19 539	1.11 575	1.27 503	1.48 560	1.37 551	1.44 525	1.37 537	1.30 556	1.46 552	1.01 510	0.39 549	0.31 541	0.36 532	0.37 545	0.35 511	0.36 518

PDISCO_ROB	0.96 525	0.51 518	1.13 522	1.03 585	1.00 587	1.81 578	0.77 542	1.72 581	1.60 568	1.09 514	1.19 475	1.34 533	0.80 480	1.62 559	1.01 510	0.58 580	0.22 476	0.45 555	0.40 553	0.50 556	0.41 537

PSMNet_ROB	0.67 465	0.39 476	0.76 446	0.57 522	0.43 507	1.00 500	0.85 557	1.25 496	0.93 415	0.82 361	1.04 418	1.08 486	0.64 393	0.89 438	1.02 514	0.29 499	0.21 467	0.31 513	0.31 527	0.27 462	0.25 445

RainbowNet	1.42 571	1.53 600	1.31 542	1.93 603	1.46 597	1.52 562	1.03 571	1.67 578	1.55 563	1.23 537	1.59 543	1.54 558	1.21 550	1.40 542	1.03 515	1.70 605	0.70 596	1.82 601	0.80 595	2.11 604	1.22 598

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 465	0.30 423	1.20 528	0.42 294	0.31 403	1.00 500	0.58 494	1.16 452	1.07 482	1.01 481	1.25 483	1.08 486	0.75 459	1.18 512	1.03 515	0.20 373	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.22 398	0.22 401

psmorigin	0.84 507	0.53 523	2.21 581	0.50 452	0.41 495	0.86 472	0.57 487	1.08 422	0.90 397	1.50 557	1.42 522	1.50 553	1.09 539	1.29 528	1.03 515	0.32 515	0.33 553	0.27 483	0.27 504	0.34 506	0.45 552

RASNet	0.57 424	0.24 297	0.61 375	0.39 186	0.23 159	0.71 418	0.40 366	1.02 394	0.93 415	0.77 335	1.05 421	1.05 476	0.98 525	0.99 480	1.03 515	0.16 225	0.14 323	0.14 102	0.17 318	0.15 190	0.14 172

MFMNet_re	1.17 550	0.99 580	1.31 542	1.02 584	0.95 582	1.32 546	1.32 590	1.44 548	1.58 567	1.72 574	1.70 550	1.21 512	1.57 571	1.16 509	1.04 519	0.88 589	0.76 603	0.79 584	0.75 593	0.90 582	0.94 586

PWCDC_ROB	0.93 519	0.54 530	0.97 505	0.78 573	0.41 495	1.03 508	0.42 398	1.39 535	2.34 595	1.04 493	3.73 603	0.80 398	1.12 543	1.29 528	1.04 519	0.37 543	0.22 476	0.24 442	0.20 400	0.36 517	0.31 491

AF-Net	0.85 512	0.41 491	0.87 484	0.66 552	0.54 551	0.96 491	0.52 466	1.66 577	1.37 546	1.03 488	2.04 568	1.46 547	1.36 559	1.19 513	1.05 521	0.34 530	0.24 495	0.39 543	0.28 511	0.31 485	0.26 449

TCMNet	0.68 468	0.41 491	1.08 516	0.60 533	0.61 564	0.97 492	0.55 481	1.11 431	0.93 415	0.87 403	1.14 457	0.89 425	0.65 401	0.92 451	1.06 522	0.26 467	0.26 512	0.31 513	0.28 511	0.33 498	0.30 482

Wz-Net-MNSev	0.81 499	0.42 496	1.64 569	0.51 464	0.41 495	1.46 555	0.95 565	1.24 490	1.26 531	1.31 548	1.25 483	1.17 509	0.83 486	1.21 518	1.06 522	0.22 411	0.19 448	0.24 442	0.23 458	0.29 473	0.26 449

G-Net	0.95 524	0.48 517	1.13 522	0.67 554	0.49 536	2.07 583	0.63 508	1.02 394	0.90 397	1.77 575	2.62 586	1.28 519	1.60 573	1.09 499	1.06 522	0.37 543	0.30 533	0.35 527	0.25 486	0.46 546	0.45 552

w-ln-seven-2	0.83 505	0.46 508	2.93 588	0.54 504	0.39 485	0.93 484	0.63 508	1.16 452	1.18 515	1.25 541	1.32 501	1.09 492	1.05 535	1.23 519	1.07 525	0.21 389	0.20 457	0.23 426	0.22 442	0.26 452	0.24 436

S-Stereo	0.76 491	0.36 461	1.10 519	0.57 522	0.46 528	0.83 464	0.59 497	1.31 517	1.62 570	0.98 472	1.41 517	1.11 496	0.93 516	0.85 426	1.07 525	0.27 478	0.31 541	0.28 494	0.25 486	0.33 498	0.50 565

DeepPrunerF	0.93 519	0.55 536	3.88 597	0.70 564	0.81 577	0.72 422	0.74 536	1.28 508	1.97 584	0.95 453	1.02 405	0.87 416	0.85 493	1.16 509	1.07 525	0.35 536	0.29 528	0.43 552	0.40 553	0.31 485	0.33 504

DISCO	0.72 478	0.27 379	0.72 431	0.45 377	0.31 403	1.12 527	0.53 471	1.32 523	1.25 526	0.84 375	1.07 431	1.52 557	0.87 500	1.82 572	1.08 528	0.20 373	0.15 348	0.18 273	0.16 260	0.24 431	0.24 436

DStereoO	1.07 538	0.77 561	0.87 484	0.67 554	0.49 536	0.91 480	1.30 589	1.15 449	1.41 550	1.24 539	1.33 503	1.06 480	2.39 599	1.32 538	1.11 529	2.03 609	0.38 564	0.77 583	0.31 527	1.55 594	0.43 545

Consistency-Raft	1.01 533	0.82 566	1.27 536	0.85 576	0.97 584	0.81 458	0.83 553	1.35 529	1.61 569	1.06 507	1.66 546	1.11 496	0.93 516	0.93 455	1.11 529	0.65 582	0.75 601	0.79 584	0.91 600	1.09 590	0.79 583

PASM	0.96 525	0.71 557	2.05 579	0.72 567	0.72 575	0.84 469	0.92 561	1.14 445	1.34 544	1.25 541	1.22 479	1.34 533	1.07 537	1.31 536	1.11 529	0.53 574	0.57 592	0.59 576	0.67 588	0.56 571	0.57 576

DispFullNet	1.64 579	2.64 619	3.14 593	2.57 612	1.78 606	1.32 546	0.55 481	1.42 546	1.45 556	1.89 580	1.48 533	1.55 559	2.35 597	2.08 582	1.12 532	0.60 581	0.19 448	2.33 612	0.73 592	2.35 609	1.30 602

FBW_ROB	0.94 523	0.54 530	1.03 512	0.56 516	0.42 504	1.16 533	0.76 541	1.56 565	1.41 550	1.38 553	1.33 503	1.47 549	1.07 537	2.94 602	1.14 533	0.26 467	0.32 548	0.45 555	0.30 518	0.34 506	0.30 482

aanetorigin	0.85 512	0.58 543	1.98 577	0.50 452	0.40 490	0.66 397	0.70 521	0.72 264	1.01 455	2.44 597	2.00 565	1.32 525	1.25 554	0.96 466	1.16 534	0.20 373	0.19 448	0.20 346	0.20 400	0.27 462	0.33 504

ACVNet_1	1.55 576	1.36 594	1.35 546	1.96 605	1.63 600	1.83 579	0.96 568	2.09 592	1.85 582	1.43 555	1.54 538	2.31 582	1.68 579	1.42 546	1.18 535	1.76 607	0.51 588	2.05 609	0.59 585	2.24 608	1.30 602

APVNet	0.73 479	0.39 476	1.01 508	0.58 528	0.45 519	1.16 533	0.68 517	1.47 552	0.87 376	0.84 375	1.15 460	1.04 471	0.84 489	1.14 505	1.18 535	0.27 478	0.28 526	0.32 519	0.31 527	0.29 473	0.32 495

FCDSN-DC	1.43 572	0.57 540	0.69 419	0.74 569	0.59 559	1.42 553	0.65 513	1.40 539	1.41 550	3.31 612	4.42 614	4.57 607	3.01 607	1.70 566	1.19 537	0.46 562	0.42 576	0.48 564	0.47 569	0.51 559	0.51 569
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ACVNet_2	1.74 581	1.30 592	1.62 568	1.81 599	1.63 600	2.28 587	1.34 592	2.35 597	2.64 599	1.82 577	2.55 581	2.99 593	1.71 580	1.67 563	1.20 538	1.48 603	0.59 593	1.81 600	0.71 591	2.09 603	1.29 601

LSM	4.83 615	0.83 569	11.23 616	0.76 572	56.73 642	1.10 520	1.18 581	1.35 529	1.70 576	2.13 586	2.34 575	1.34 533	1.19 549	1.52 555	1.23 539	0.34 530	0.50 587	0.39 543	0.47 569	0.51 559	9.82 628

iinet-f	0.69 473	0.29 408	2.34 583	0.41 255	0.31 403	1.16 533	0.58 494	0.87 337	0.85 363	0.86 398	1.17 470	1.04 471	0.83 486	0.76 384	1.26 540	0.21 389	0.18 426	0.17 222	0.16 260	0.21 372	0.21 382

SANet	1.15 547	0.45 503	1.40 550	0.50 452	0.32 428	1.54 563	1.21 583	1.49 553	3.35 607	1.61 563	2.41 578	2.32 584	1.80 583	1.57 557	1.27 541	0.28 489	0.25 503	0.26 474	0.24 473	0.36 517	0.32 495

RYNet	0.76 491	0.37 463	0.74 441	0.54 504	0.67 570	1.35 548	0.68 517	1.28 508	1.21 523	1.10 518	0.90 346	1.31 523	0.94 519	1.01 486	1.30 542	0.22 411	0.16 375	0.27 483	0.23 458	0.43 539	0.45 552

WCMA_ROB	1.22 556	0.39 476	0.93 493	0.51 464	0.45 519	1.44 554	0.79 547	1.20 474	1.30 539	2.99 608	3.94 607	3.30 600	2.17 594	1.42 546	1.31 543	0.46 562	0.35 560	0.35 527	0.37 545	0.41 533	0.42 540

MeshStereo	1.38 568	0.45 503	0.58 361	0.45 377	0.35 459	1.63 567	0.60 500	2.07 591	1.43 554	4.49 617	3.32 599	4.67 608	2.08 591	2.08 582	1.32 544	0.36 539	0.36 562	0.37 537	0.32 531	0.32 493	0.34 508
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
ccnet	0.84 507	0.59 545	0.86 479	0.56 516	0.60 562	1.11 525	0.72 529	1.44 548	0.97 440	1.15 526	1.44 525	1.28 519	0.95 521	1.01 486	1.33 545	0.49 569	0.43 579	0.50 569	0.47 569	0.52 562	0.48 561

DANet	0.74 484	0.47 515	0.98 506	0.60 533	0.41 495	0.92 483	0.41 387	1.02 394	0.87 376	1.22 535	1.22 479	1.33 530	0.88 505	1.26 524	1.37 546	0.27 478	0.24 495	0.31 513	0.25 486	0.37 523	0.36 518
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SGM_RVC	1.04 535	0.30 423	0.47 248	0.41 255	0.23 159	1.73 574	0.77 542	1.63 574	1.30 539	2.39 595	1.99 564	2.64 587	1.78 582	2.22 588	1.40 547	0.28 489	0.27 519	0.27 483	0.25 486	0.25 442	0.25 445
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN	1.67 580	0.53 523	0.68 410	0.62 542	0.49 536	1.62 566	0.71 523	1.77 585	1.55 563	4.73 620	4.66 616	5.82 616	3.94 613	2.13 584	1.42 548	0.47 565	0.42 576	0.47 559	0.46 565	0.48 550	0.47 558

NVStereoNet_ROB	1.31 565	0.96 578	1.33 544	0.90 579	0.92 579	1.15 531	1.05 572	1.49 553	1.62 570	1.63 565	2.51 580	2.31 582	1.62 574	2.16 586	1.42 548	0.81 587	0.73 597	0.79 584	1.02 604	0.73 577	0.97 590
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FC-DCNN v2	1.74 581	0.53 523	0.68 410	0.62 542	0.49 536	1.67 570	0.71 523	1.85 587	1.57 565	4.84 621	5.01 618	6.42 620	3.92 612	2.24 589	1.43 550	0.47 565	0.42 576	0.47 559	0.46 565	0.48 550	0.47 558

ff1	0.56 419	0.28 394	0.68 410	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	0.72 264	1.13 499	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	1.25 521	1.46 551	0.17 271	0.11 134	0.25 455	0.21 421	0.16 247	0.17 294

mmx	0.59 440	0.28 394	0.68 410	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	1.24 490	1.06 474	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	1.25 521	1.46 551	0.21 389	0.16 375	0.25 455	0.21 421	0.24 431	0.22 401

xxx	0.59 440	0.28 394	0.68 410	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	1.24 490	1.06 474	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	1.25 521	1.46 551	0.21 389	0.16 375	0.25 455	0.21 421	0.24 431	0.22 401

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 568	0.91 575	2.11 580	0.89 577	0.57 557	4.27 612	1.79 609	1.55 561	2.00 586	1.64 566	1.85 558	1.83 569	1.44 565	1.89 576	1.49 554	0.49 569	0.40 572	0.56 573	0.58 584	0.75 578	0.52 571

SAMSARA	1.15 547	0.69 553	1.44 554	1.09 587	0.93 580	2.10 584	1.87 612	1.64 575	1.47 559	1.64 566	1.21 477	2.06 577	1.14 546	1.61 558	1.50 555	0.39 549	0.45 582	0.36 532	0.38 548	0.50 556	0.51 569

DPSNet	1.08 541	0.44 501	2.64 586	0.54 504	0.42 504	1.59 564	1.25 586	2.39 598	1.50 561	1.13 524	1.12 446	1.51 555	2.19 595	1.44 549	1.51 556	0.35 536	0.25 503	0.25 455	0.21 421	0.49 554	0.39 527

PWC_ROB	0.92 518	0.57 540	1.64 569	0.53 492	0.33 440	0.93 484	0.39 353	1.42 546	1.51 562	1.66 569	2.57 583	1.18 510	1.11 541	1.50 554	1.54 557	0.26 467	0.18 426	0.28 494	0.20 400	0.30 481	0.32 495

SGM+DAISY	1.52 575	0.99 580	1.61 567	1.01 582	1.02 588	1.86 580	1.19 582	1.49 553	1.38 548	2.96 606	3.00 593	2.79 590	1.94 585	1.88 574	1.62 558	0.98 594	0.97 616	0.91 590	0.91 600	0.94 585	0.99 592

SPS-STEREO	1.29 563	0.94 577	1.10 519	1.05 586	1.03 589	1.48 557	0.91 559	1.57 567	1.24 524	2.13 586	1.90 560	1.94 574	1.46 566	1.77 569	1.64 559	0.97 592	0.94 614	0.90 588	0.89 599	0.96 587	0.97 590
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-SNSev	0.99 531	0.80 565	3.00 590	0.57 522	0.46 528	0.94 487	1.22 585	1.40 539	1.28 533	1.04 493	1.33 503	1.46 547	0.90 511	2.06 580	1.65 560	0.26 467	0.24 495	0.25 455	0.26 497	0.33 498	0.30 482

Dean	2.07 592	1.39 595	1.69 573	2.17 607	1.83 608	2.75 595	1.28 587	3.49 611	3.80 612	2.13 586	3.30 598	3.18 597	1.98 588	1.78 570	1.72 561	1.73 606	0.79 607	1.99 603	0.91 600	2.17 606	1.34 605

z-mn7	1.07 538	0.56 538	2.36 584	0.54 504	0.37 470	1.74 575	0.71 523	1.28 508	2.32 592	1.00 478	2.56 582	1.43 544	1.01 528	2.34 593	1.74 562	0.23 438	0.20 457	0.21 390	0.20 400	0.27 462	0.27 459

SuperB	1.00 532	0.41 491	4.03 600	0.45 377	0.32 428	0.99 499	0.49 451	1.09 425	2.09 588	1.10 518	1.10 440	0.74 367	0.83 486	1.13 503	1.75 563	0.20 373	0.15 348	0.17 222	0.15 229	2.50 613	0.27 459

SHD	0.98 529	0.54 530	1.30 541	0.63 545	0.50 541	1.14 529	0.50 457	1.80 586	2.20 589	1.66 569	1.39 514	1.47 549	1.21 550	1.40 542	1.80 564	0.32 515	0.27 519	0.32 519	0.34 539	0.41 533	0.44 550

MonStereo1	2.06 590	1.51 598	1.56 561	1.85 602	1.70 605	2.84 598	0.78 546	2.52 599	3.49 608	2.33 593	4.36 613	3.41 603	2.72 602	2.32 590	1.83 565	1.32 602	0.55 589	1.66 598	0.88 598	1.94 599	1.70 613

LVE	2.20 596	1.47 597	1.44 554	2.06 606	1.80 607	2.79 597	1.77 608	2.96 602	3.94 614	1.95 583	4.29 612	3.47 604	1.97 586	2.48 595	1.85 566	2.06 610	0.88 608	2.06 610	1.13 611	2.17 606	1.53 608

MFN_U_SF_RVC	1.14 546	0.63 548	2.33 582	0.69 561	0.46 528	2.04 582	0.70 521	1.90 588	1.37 546	1.62 564	1.56 540	1.94 574	1.36 559	1.73 568	1.90 567	0.41 554	0.38 564	0.45 555	0.48 573	0.45 543	0.47 558

DStereoFS	2.16 595	0.91 575	1.29 538	0.84 575	0.72 575	3.56 607	0.95 565	2.01 589	2.03 587	1.65 568	2.06 569	2.73 588	13.30 626	4.76 615	1.95 568	0.47 565	0.33 553	0.84 587	0.49 576	0.95 586	1.42 607

IMH-64-1	1.96 585	1.64 605	1.26 533	2.26 609	1.91 609	2.30 588	1.35 593	2.99 603	2.29 590	1.70 571	2.79 590	2.47 585	1.66 577	2.33 591	1.95 568	2.07 611	0.74 599	2.44 613	1.04 606	2.40 610	1.59 609

IMH-64	1.96 585	1.64 605	1.26 533	2.26 609	1.91 609	2.30 588	1.35 593	2.99 603	2.29 590	1.70 571	2.79 590	2.47 585	1.66 577	2.33 591	1.95 568	2.07 611	0.74 599	2.44 613	1.04 606	2.40 610	1.59 609

IMH	2.15 594	1.66 607	1.29 538	2.25 608	1.92 611	2.87 599	1.33 591	3.25 606	3.04 604	1.87 579	3.33 601	3.00 594	2.03 590	2.80 601	1.95 568	2.09 613	0.78 604	2.45 615	1.05 609	2.44 612	1.62 612

Wz-Net-TNSev	1.23 558	1.24 589	5.25 606	0.51 464	0.43 507	1.49 560	1.09 574	1.58 568	1.42 553	1.25 541	1.26 487	1.58 562	1.52 570	1.97 577	1.95 568	0.33 522	0.32 548	0.26 474	0.30 518	0.41 533	0.43 545

zh-mn7	1.21 555	0.75 559	5.81 608	0.52 481	0.39 485	1.18 538	0.63 508	1.21 477	1.79 579	1.81 576	2.33 573	1.16 508	1.01 528	2.20 587	2.00 573	0.25 462	0.22 476	0.22 405	0.22 442	0.25 442	0.30 482

XQC	0.97 527	0.70 554	1.54 560	0.70 564	0.55 552	1.48 557	0.81 549	1.41 541	1.57 565	1.21 531	1.12 446	1.33 530	1.04 533	1.55 556	2.00 573	0.39 549	0.25 503	0.37 537	0.32 531	0.55 566	0.49 562

test_sample9	1.17 550	0.37 463	0.83 465	0.39 186	0.31 403	0.72 422	0.49 451	1.11 431	0.92 409	0.93 441	0.89 340	0.86 410	0.71 432	1.29 528	2.03 575	0.42 556	9.50 633	0.40 546	0.41 558	0.36 517	0.35 512

test_sample8	1.36 567	0.37 463	0.83 465	0.39 186	0.31 403	0.72 422	0.49 451	1.19 467	0.79 318	1.51 558	0.96 373	3.29 599	1.64 576	1.29 528	2.03 575	0.42 556	9.50 633	0.40 546	0.41 558	0.36 517	0.35 512

z-ln-s-r	0.70 474	0.39 476	1.51 556	0.40 226	0.27 309	0.58 343	0.62 504	0.87 337	1.09 491	0.84 375	1.44 525	0.91 434	0.87 500	1.20 516	2.07 577	0.16 225	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.21 372	0.17 294

w-ln-seven	1.02 534	0.52 520	2.86 587	0.55 512	0.51 543	1.37 549	0.75 539	1.72 581	1.84 581	1.54 561	1.52 537	1.27 518	0.95 521	1.30 534	2.07 577	0.24 449	0.22 476	0.25 455	0.25 486	0.31 485	0.28 470

KSHMR	2.64 599	1.96 611	1.86 576	2.69 616	2.44 615	2.88 600	2.04 613	3.46 610	6.31 618	2.51 598	3.27 596	3.39 602	1.97 586	2.59 598	2.08 579	2.48 618	1.41 620	2.80 622	1.51 619	2.98 618	2.09 616

PVD	1.34 566	0.70 554	1.42 552	0.78 573	0.65 567	1.68 571	0.91 559	2.12 594	3.01 603	2.25 591	2.35 577	1.90 572	1.99 589	1.98 578	2.14 580	0.40 553	0.38 564	0.49 567	0.37 545	0.51 559	0.67 578

1111x	0.64 462	0.23 273	0.61 375	0.39 186	0.21 102	0.68 410	0.46 423	1.32 523	1.03 464	0.76 329	1.02 405	0.95 443	0.72 443	1.13 503	2.15 581	0.18 312	0.18 426	0.18 273	0.19 377	0.20 359	0.19 333

WZ-Net	1.29 563	0.64 549	5.42 607	0.64 548	0.52 546	1.37 549	1.29 588	1.41 541	1.77 578	1.56 562	1.69 549	1.74 566	1.41 563	2.50 597	2.16 582	0.28 489	0.21 467	0.23 426	0.25 486	0.39 529	0.41 537

PWCK	2.06 590	1.75 608	4.11 601	1.69 597	0.93 580	3.13 604	2.86 620	2.18 595	2.41 596	2.38 594	2.33 573	2.22 580	1.85 584	3.52 607	2.20 583	1.65 604	0.73 597	1.52 597	0.83 597	1.81 596	1.02 595

EDNetEfficientorigin	9.96 623	1.17 588	175.17 649	0.49 441	0.37 470	1.13 528	0.74 536	1.27 503	2.70 600	3.16 611	2.49 579	2.28 581	2.15 593	1.88 574	2.27 584	0.21 389	0.19 448	0.25 455	0.20 400	0.54 564	0.53 573

WAO-8	3.00 601	1.60 602	1.52 557	1.82 600	1.65 602	5.57 614	1.35 593	4.65 618	12.37 624	2.89 602	4.04 609	4.89 611	2.78 603	3.73 609	2.44 585	1.29 599	0.93 612	2.00 604	1.16 613	2.02 601	1.23 599

Venus	3.00 601	1.60 602	1.52 557	1.82 600	1.65 602	5.57 614	1.35 593	4.65 618	12.37 624	2.89 602	4.04 609	4.89 611	2.78 603	3.73 609	2.44 585	1.29 599	0.93 612	2.00 604	1.16 613	2.02 601	1.23 599

RTSC	0.93 519	0.54 530	1.59 563	0.56 516	0.40 490	1.17 537	0.55 481	1.44 548	1.82 580	1.53 560	1.26 487	1.15 507	0.82 484	1.70 566	2.44 585	0.26 467	0.20 457	0.23 426	0.24 473	0.31 485	0.32 495

WAO-6	2.11 593	1.52 599	1.25 532	1.73 598	1.69 604	2.72 594	1.62 602	3.15 605	3.64 609	2.01 585	3.28 597	3.52 605	2.20 596	2.59 598	2.48 588	1.31 601	0.92 610	2.04 608	1.22 615	1.89 598	1.35 606

WAO-7	1.96 585	1.24 589	1.52 557	1.28 592	1.06 592	2.92 601	1.64 603	3.32 607	3.05 605	2.28 592	3.32 599	3.19 598	2.38 598	3.39 605	2.49 589	1.02 595	0.92 610	1.06 592	1.04 606	1.05 589	0.99 592

ELAS_RVC	1.76 583	0.64 549	1.20 528	0.74 569	0.59 559	2.18 585	2.53 617	2.10 593	2.85 602	3.46 613	3.41 602	3.12 596	4.11 614	2.69 600	2.53 590	0.54 577	0.47 585	0.51 571	0.48 573	0.55 566	0.55 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ktn	3.02 603	2.27 614	1.85 575	2.89 617	2.54 619	3.72 608	2.14 614	3.79 614	5.33 616	2.82 601	5.09 619	5.95 617	2.54 600	3.34 604	2.58 591	2.65 620	1.44 621	2.78 621	2.03 622	2.61 615	2.10 617

ELAS	1.77 584	0.64 549	1.10 519	0.72 567	0.58 558	3.37 606	1.76 607	2.54 600	2.57 597	3.77 615	3.96 608	2.83 591	3.44 610	2.34 593	2.73 592	0.53 574	0.47 585	0.50 569	0.48 573	0.55 566	0.55 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
zh-sn7	1.20 554	0.86 572	4.54 603	0.58 528	0.43 507	1.10 520	0.92 561	1.24 490	1.34 544	1.45 556	2.00 565	1.26 516	1.62 574	2.13 584	2.79 593	0.26 467	0.26 512	0.26 474	0.27 504	0.35 511	0.33 504

notaker	2.87 600	2.31 615	2.01 578	3.03 618	2.60 620	2.94 602	1.82 610	3.43 609	3.06 606	2.89 602	4.21 611	6.15 619	2.71 601	3.42 606	2.90 594	2.67 621	1.18 618	3.00 623	1.67 620	3.13 619	2.26 618

TorneroNet-64	3.54 606	1.89 609	1.59 563	2.62 615	2.29 613	6.88 617	1.72 606	4.72 620	11.88 622	2.43 596	5.46 622	8.16 622	2.80 605	4.13 613	3.03 595	2.25 616	0.75 601	2.57 617	1.09 610	2.65 616	1.84 615

MSAF-DinoV2	1.18 552	0.44 501	3.00 590	0.56 516	0.30 387	0.91 480	0.74 536	1.58 568	1.25 526	1.06 507	1.41 517	2.98 592	1.57 571	3.25 603	3.12 596	0.22 411	0.14 323	0.20 346	0.22 442	0.33 498	0.34 508

coex-ft	6.50 620	1.57 601	87.99 648	0.49 441	0.38 477	1.41 552	1.21 583	1.21 477	7.96 620	12.14 628	2.78 589	2.74 589	3.83 611	1.30 534	3.19 597	0.24 449	0.23 486	0.27 483	0.24 473	0.48 550	0.40 532

ADCRef	0.84 507	0.46 508	1.60 566	0.52 481	0.45 519	1.08 518	0.52 466	1.13 443	1.03 464	1.22 535	1.43 524	0.87 416	0.93 516	0.91 449	3.35 598	0.19 352	0.16 375	0.23 426	0.23 458	0.23 418	0.22 401

DStereoSA	2.42 598	0.66 552	2.95 589	0.89 577	1.12 594	1.75 576	6.75 623	1.53 558	1.63 572	1.28 546	8.81 625	0.99 455	10.14 620	1.68 564	3.37 599	0.44 560	0.34 557	0.64 578	0.68 590	1.21 592	1.60 611

UNDER WATER-64	3.72 609	2.07 612	4.57 604	3.30 621	2.52 618	5.61 616	2.63 619	3.67 613	12.27 623	3.09 609	2.66 587	5.99 618	4.74 617	3.93 612	3.57 600	2.54 619	1.24 619	2.65 618	1.48 618	3.21 620	2.62 621

TorneroNet	4.49 612	1.92 610	1.65 571	2.60 614	2.29 613	14.95 627	1.86 611	4.86 621	19.56 638	3.10 610	7.52 624	7.00 621	2.90 606	4.48 614	3.66 601	2.24 615	0.78 604	2.68 619	1.14 612	2.79 617	1.80 614

UNDER WATER	3.63 608	2.12 613	4.11 601	3.17 619	2.51 617	3.77 610	2.45 616	3.53 612	13.66 627	2.98 607	2.92 592	5.75 615	4.13 615	3.85 611	3.75 602	2.84 622	1.11 617	2.71 620	1.41 617	3.26 621	2.50 620

JetBlue	3.02 603	1.39 595	7.91 612	1.17 589	1.49 598	8.53 618	7.94 624	2.82 601	1.98 585	2.15 590	2.69 588	3.32 601	3.01 607	6.66 620	3.81 603	0.79 585	0.78 604	0.75 581	0.76 594	1.04 588	1.33 604

EDNetEfficient	1.47 574	0.82 566	6.28 610	0.48 429	0.40 490	0.73 426	0.83 553	0.95 371	2.77 601	3.48 614	1.95 562	1.64 564	2.12 592	1.42 546	3.84 604	0.21 389	0.19 448	0.21 390	0.21 421	0.43 539	0.42 540

ADCPNet	1.11 545	0.53 523	3.26 595	0.55 512	0.44 513	1.47 556	0.83 553	1.21 477	1.17 511	1.26 544	1.42 522	1.67 565	1.12 543	1.48 553	3.86 605	0.30 506	0.29 528	0.30 512	0.32 531	0.37 523	0.37 524

RTS	2.03 588	1.03 584	11.50 617	0.68 558	0.63 565	2.71 592	1.56 600	1.55 561	2.32 592	1.93 581	2.57 583	1.32 525	1.32 557	5.20 616	4.30 606	0.31 510	0.23 486	0.29 502	0.30 518	0.41 533	0.40 532

RTSA	2.03 588	1.03 584	11.50 617	0.68 558	0.63 565	2.71 592	1.56 600	1.55 561	2.32 592	1.93 581	2.57 583	1.32 525	1.32 557	5.20 616	4.30 606	0.31 510	0.23 486	0.29 502	0.30 518	0.41 533	0.40 532

AnyNet_C01	1.63 578	1.16 587	7.38 611	0.65 550	0.56 553	2.25 586	1.53 598	1.53 558	1.46 558	1.71 573	1.95 562	1.83 569	1.41 563	2.48 595	4.42 608	0.33 522	0.32 548	0.32 519	0.34 539	0.45 543	0.50 565

MADNet+	2.28 597	2.56 616	10.82 615	1.25 591	0.96 583	2.77 596	1.44 597	2.34 596	1.76 577	1.36 550	1.78 554	1.84 571	1.74 581	6.33 619	4.57 609	0.67 583	0.66 595	0.59 576	0.54 583	0.84 580	0.81 584

AnyNet_C32	1.27 561	0.72 558	3.33 596	0.59 531	0.56 553	1.51 561	1.53 598	1.27 503	1.28 533	1.52 559	1.48 533	1.38 541	1.23 552	1.64 561	5.26 610	0.30 506	0.29 528	0.29 502	0.34 539	0.38 525	0.44 550

ADCL	1.10 542	0.42 496	1.57 562	0.51 464	0.41 495	1.71 573	0.92 561	1.36 533	1.45 556	1.33 549	1.56 540	1.22 515	1.26 555	1.45 550	5.27 611	0.22 411	0.19 448	0.25 455	0.25 486	0.29 473	0.29 477

ADCMid	1.22 556	0.57 540	3.17 594	0.54 504	0.44 513	1.07 516	0.77 542	1.31 517	1.13 499	2.14 589	1.48 533	1.49 552	1.47 568	1.65 562	5.30 612	0.26 467	0.24 495	0.29 502	0.32 531	0.38 525	0.36 518

MADNet++	4.18 610	2.72 621	4.00 598	3.80 623	3.44 623	4.72 613	4.05 622	4.01 615	3.74 610	4.52 618	5.14 620	4.20 606	4.89 618	7.04 622	6.39 613	3.79 624	3.70 626	3.27 625	2.70 625	3.68 623	3.74 625

HanzoNet	6.97 621	2.57 617	4.66 605	3.29 620	2.96 622	3.75 609	2.35 615	5.08 622	7.11 619	14.46 635	13.06 628	17.69 632	22.95 638	13.72 628	6.61 614	4.36 625	1.96 622	3.14 624	2.59 624	3.88 624	3.19 624

tt	6.21 619	0.22 240	5.88 609	3.55 622	2.07 612	11.25 623	19.19 629	11.84 627	5.47 617	2.71 600	2.18 571	4.87 610	6.25 619	3.71 608	7.09 615	8.31 631	11.17 635	4.91 628	5.39 630	5.72 625	2.42 619

ADCP+	1.18 552	0.37 463	3.09 592	0.50 452	0.52 546	1.48 557	0.61 502	1.32 523	1.07 482	1.21 531	1.16 465	1.08 486	1.11 541	1.63 560	7.17 616	0.20 373	0.16 375	0.24 442	0.22 442	0.29 473	0.22 401

MANE	4.73 613	0.54 530	0.77 449	0.69 561	0.60 562	10.35 620	1.67 604	8.68 624	12.66 626	6.90 625	9.43 626	11.59 626	10.59 623	8.26 624	8.41 617	0.51 572	0.45 582	0.48 564	1.02 604	0.50 556	0.50 565

DPSimNet_ROB	5.19 617	2.71 620	18.56 621	2.59 613	2.49 616	4.25 611	10.93 626	3.33 608	3.93 613	5.02 622	4.52 615	5.74 614	10.18 621	5.44 618	8.79 618	2.40 617	2.47 623	2.48 616	2.54 623	2.56 614	2.87 622

ADCS	1.60 577	0.70 554	4.02 599	0.61 538	0.53 548	1.31 545	1.11 575	1.71 580	1.86 583	1.97 584	1.68 547	1.51 555	1.46 566	2.07 581	9.20 619	0.34 530	0.32 548	0.33 524	0.36 543	0.45 543	0.46 556

TCMNet-wrong-test	9.08 622	10.58 626	9.58 614	19.64 628	17.64 628	12.69 625	8.93 625	13.77 631	2.58 598	4.67 619	5.19 621	14.57 628	11.02 625	7.21 623	9.81 620	5.58 630	0.89 609	3.76 626	3.10 626	10.41 629	10.02 629

SGM-ForestM	4.73 613	0.34 448	1.05 514	0.46 402	0.28 336	10.26 619	3.48 621	4.52 616	5.16 615	8.68 626	7.48 623	18.87 634	10.80 624	11.26 627	10.01 621	0.32 515	0.34 557	0.32 519	0.32 531	0.29 473	0.30 482

xxxx	1.07 538	0.23 273	0.53 320	0.38 160	0.22 125	0.83 464	0.36 302	1.41 541	0.95 428	0.75 323	0.99 394	0.97 448	0.64 393	0.70 344	11.37 622	0.20 373	0.17 408	0.18 273	0.17 318	0.19 342	0.20 364

test_xeample	1.06 536	0.23 273	0.51 291	0.37 140	0.22 125	0.71 418	0.39 353	1.31 517	0.92 409	0.87 403	1.08 438	0.70 340	0.64 393	0.75 373	11.43 623	0.19 352	0.16 375	0.18 273	0.17 318	0.18 307	0.19 333

JetRed	5.38 618	6.17 623	12.68 620	2.38 611	2.85 621	12.60 624	11.17 627	4.60 617	3.74 610	3.87 616	3.85 605	4.83 609	4.13 615	6.81 621	12.18 624	2.18 614	2.95 625	2.19 611	1.98 621	3.49 622	3.01 623

PML	40.49 647	30.31 634	12.46 619	7.19 624	14.30 624	91.44 650	212.44 652	7.73 623	23.24 639	74.44 651	185.05 652	49.81 649	25.78 639	21.34 633	12.84 625	8.71 632	2.93 624	8.43 632	3.24 627	13.77 632	4.45 626

222	1.25 559	0.23 273	0.53 320	0.38 160	0.23 159	0.78 440	0.37 317	1.41 541	0.93 415	0.97 469	1.13 453	0.74 367	0.71 432	0.74 365	14.86 626	0.20 373	0.16 375	0.17 222	0.16 260	0.18 307	0.20 364

LE_ROB	4.86 616	0.27 379	9.43 613	0.45 377	0.24 201	1.61 565	0.96 568	2.05 590	17.75 634	16.36 636	4.84 617	5.17 613	19.48 636	2.05 579	15.49 627	0.17 271	0.15 348	0.16 176	0.16 260	0.20 359	0.19 333

LRCNet_RVC	21.27 632	31.14 635	21.46 625	28.97 633	23.77 632	3.11 603	0.62 504	20.94 636	1.64 573	25.57 637	28.13 639	21.96 637	14.74 627	21.99 637	16.44 628	29.16 646	14.92 636	33.57 642	31.28 642	29.67 643	26.33 641

BEATNet-Init1	15.65 627	1.62 604	54.26 646	0.75 571	0.56 553	37.03 639	13.39 628	13.20 628	14.59 628	29.41 645	29.29 645	47.69 648	21.87 637	26.91 638	19.58 629	0.43 559	0.39 569	0.47 559	0.47 569	0.52 562	0.52 571

AAGNet	1.40 570	0.20 170	0.52 312	0.45 377	0.26 267	0.29 107	0.29 169	0.67 216	0.71 276	0.97 469	0.86 326	0.66 326	0.60 369	0.66 310	19.98 630	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.15 229	0.20 359	0.13 130

USTest	12.98 626	14.10 627	19.89 622	16.19 627	14.95 625	20.69 629	31.85 635	16.52 632	10.99 621	8.83 627	9.55 627	13.88 627	10.36 622	16.06 629	21.35 631	3.19 623	4.82 627	5.08 630	5.36 629	8.77 628	7.20 627

DPSMNet_ROB	12.13 625	8.03 624	21.13 624	9.02 626	16.82 627	10.68 621	30.78 634	9.15 626	15.24 630	6.56 624	15.50 636	9.02 623	15.13 628	9.28 626	21.71 632	4.59 627	8.60 628	5.08 630	9.26 631	5.89 627	11.06 630

DGTPSM_ROB	12.12 624	8.03 624	21.12 623	8.97 625	16.81 626	10.68 621	30.77 633	9.14 625	15.23 629	6.55 623	15.49 635	9.02 623	15.13 628	9.26 625	21.71 632	4.58 626	8.60 628	5.07 629	9.26 631	5.88 626	11.06 630

Anonymous_1	33.12 634	18.23 628	23.86 626	20.53 629	21.18 631	25.45 631	35.84 636	22.44 640	15.68 631	13.41 629	13.70 632	18.00 633	15.15 630	20.31 630	24.47 634	14.56 638	8.84 630	66.24 646	117.79 648	155.41 651	11.40 632

DPSM_ROB	17.80 628	18.60 629	24.24 630	20.89 630	19.49 629	25.83 632	36.10 637	21.62 638	16.41 632	13.46 630	14.26 633	19.11 635	16.15 631	20.74 631	25.59 635	9.37 633	9.23 631	9.47 633	9.81 633	13.47 630	12.09 633

DPSM	17.80 628	18.60 629	24.24 630	20.89 630	19.49 629	25.83 632	36.10 637	21.62 638	16.41 632	13.46 630	14.26 633	19.11 635	16.15 631	20.74 631	25.59 635	9.37 633	9.23 631	9.47 633	9.81 633	13.47 630	12.09 633

xxxxx1	36.77 641	19.69 631	24.00 627	62.46 643	66.77 645	27.30 635	39.89 639	20.40 633	18.80 635	14.18 632	13.11 629	17.29 629	17.30 633	21.62 634	27.81 637	13.61 635	18.98 644	111.36 649	133.25 649	28.84 640	38.64 643

tt_ll	36.77 641	19.69 631	24.00 627	62.46 643	66.77 645	27.30 635	39.89 639	20.40 633	18.80 635	14.18 632	13.11 629	17.29 629	17.30 633	21.62 634	27.81 637	13.61 635	18.98 644	111.36 649	133.25 649	28.84 640	38.64 643

ff	36.77 641	19.69 631	24.00 627	62.46 643	66.77 645	27.30 635	39.89 639	20.40 633	18.80 635	14.18 632	13.11 629	17.29 629	17.30 633	21.62 634	27.81 637	13.61 635	18.98 644	111.36 649	133.25 649	28.84 640	38.64 643

HaxPig	31.93 633	37.19 638	34.22 632	24.41 632	24.94 633	18.53 628	20.18 630	21.15 637	28.84 640	35.74 646	38.86 646	26.18 638	28.75 640	33.85 639	34.15 640	35.89 647	38.80 647	37.79 643	40.52 645	39.33 644	39.33 646

MEDIAN_ROB	37.35 644	40.72 647	40.37 636	32.26 634	31.80 634	27.29 634	25.02 631	29.47 641	33.43 648	41.99 650	41.60 648	33.48 639	34.37 648	39.66 642	36.94 641	43.49 649	43.96 649	44.07 645	43.35 647	41.32 646	42.43 648

AVERAGE_ROB	37.53 645	40.05 646	40.01 635	34.74 635	33.76 635	28.46 638	25.14 632	32.31 642	34.08 649	41.20 649	40.52 647	34.51 640	34.78 649	39.11 641	37.48 642	42.68 648	43.32 648	43.80 644	42.99 646	40.42 645	41.31 647

Hybrid-DGEV	35.79 638	37.44 643	48.86 645	42.22 638	39.24 637	52.03 645	72.89 644	43.41 647	32.74 641	26.76 638	28.72 642	38.35 641	32.61 644	41.58 644	51.39 643	18.72 641	18.56 638	19.14 639	19.80 640	27.10 634	24.25 635

Selective-RAFT-Error	35.87 640	37.42 642	48.73 644	42.24 639	39.28 639	52.00 644	72.87 643	43.41 647	32.95 645	26.97 643	28.72 642	38.71 647	33.15 647	41.59 646	51.42 644	18.77 644	18.60 643	19.14 639	19.78 639	27.19 638	24.42 640

FlowAnything	35.84 639	37.49 644	48.69 643	42.17 636	39.26 638	51.95 640	72.95 648	43.35 643	33.23 647	26.92 641	28.67 641	38.55 646	32.78 646	41.53 643	51.47 645	18.71 639	18.59 642	19.17 641	19.88 641	27.07 633	24.26 636

CasAABBNet	35.77 637	37.38 639	48.59 642	42.20 637	39.23 636	51.95 640	72.92 645	43.36 644	33.03 646	26.93 642	28.31 640	38.43 644	32.32 643	41.58 644	51.50 646	18.71 639	18.58 639	19.11 636	19.75 636	27.11 635	24.33 637

RAFT-FEzeroshot	35.76 635	37.39 640	48.55 640	42.39 640	39.44 640	51.96 642	72.92 645	43.38 645	32.90 643	26.87 639	28.06 637	38.42 642	32.28 641	41.59 646	51.51 647	18.73 642	18.58 639	19.11 636	19.75 636	27.12 636	24.33 637

RAFT-FE	35.76 635	37.39 640	48.55 640	42.39 640	39.44 640	51.96 642	72.92 645	43.38 645	32.90 643	26.87 639	28.06 637	38.42 642	32.28 641	41.59 646	51.51 647	18.73 642	18.58 639	19.11 636	19.75 636	27.12 636	24.33 637

LSM0	38.96 646	37.52 645	48.37 639	43.79 642	91.31 648	52.31 646	72.38 642	43.71 649	32.75 642	27.16 644	28.73 644	38.51 645	32.63 645	41.75 649	51.59 649	18.85 645	18.43 637	19.09 635	19.60 635	27.21 639	33.44 642

RSGM-EC	74.49 648	61.53 648	40.38 637	97.66 646	92.09 649	73.48 648	113.87 649	59.44 650	38.62 650	39.84 647	49.02 649	90.35 650	61.68 650	138.81 650	126.03 650	92.92 650	53.83 650	94.52 647	37.88 643	81.03 649	46.84 649

acva	74.49 648	61.53 648	40.38 637	97.66 646	92.09 649	73.48 648	113.87 649	59.44 650	38.62 650	39.84 647	49.02 649	90.35 650	61.68 650	138.81 650	126.03 650	92.92 650	53.83 650	94.52 647	37.88 643	81.03 649	46.84 649

test_example2	176.82 650	204.75 650	198.54 650	188.58 650	191.23 651	151.28 651	169.77 651	97.63 652	125.81 652	179.94 652	183.74 651	158.20 652	139.14 652	192.16 652	198.12 652	203.48 652	236.37 652	163.71 652	173.22 652	217.79 652	162.95 651

ccccc		430.66 651		506.24 651	500.20 652	349.93 652		384.19 653		330.97 653		370.48 653		498.75 653		557.84 653	430.47 653	334.14 653	290.91 653	547.74 653

Low-res two-view benchmark