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

BridgeDepth	0.21 22	0.15 24	0.27 18	0.35 81	0.14 1	0.38 202	0.26 115	0.30 8	0.23 16	0.18 3	0.19 11	0.28 74	0.30 172	0.32 16	0.22 28	0.11 26	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 19	0.11 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.22 27	0.19 122	0.31 51	0.32 36	0.18 29	0.24 37	0.23 83	0.38 40	0.29 40	0.28 65	0.24 32	0.18 11	0.23 71	0.41 84	0.22 28	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

asd	0.22 27	0.18 86	0.31 51	0.32 36	0.18 29	0.26 60	0.22 67	0.37 37	0.25 26	0.32 88	0.23 26	0.19 19	0.23 71	0.46 122	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 48	0.10 3

qwe	0.23 43	0.18 86	0.30 43	0.31 15	0.18 29	0.29 100	0.22 67	0.39 42	0.33 70	0.37 116	0.30 73	0.20 25	0.22 63	0.45 114	0.22 28	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 48	0.10 3

4.25_new	0.22 27	0.22 231	0.34 80	0.32 36	0.19 50	0.31 127	0.28 145	0.33 14	0.25 26	0.30 75	0.28 55	0.21 31	0.26 105	0.35 44	0.25 77	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

4.5w_new	0.22 27	0.22 231	0.34 80	0.32 36	0.19 50	0.31 127	0.28 145	0.33 14	0.25 26	0.30 75	0.28 55	0.21 31	0.26 105	0.35 44	0.25 77	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

4.5_new	0.21 22	0.20 162	0.31 51	0.31 15	0.18 29	0.24 37	0.26 115	0.34 25	0.29 40	0.33 92	0.29 63	0.19 19	0.19 28	0.30 9	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.12 30	0.11 94	0.14 132	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 22	0.20 162	0.31 51	0.31 15	0.18 29	0.24 37	0.26 115	0.34 25	0.29 40	0.33 92	0.29 63	0.19 19	0.19 28	0.30 9	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.12 30	0.11 94	0.14 132	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 27	0.22 231	0.34 80	0.32 36	0.19 50	0.31 127	0.28 145	0.33 14	0.25 26	0.30 75	0.28 55	0.21 31	0.26 105	0.35 44	0.25 77	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

4w-stereo	0.22 27	0.19 122	0.33 68	0.31 15	0.18 29	0.29 100	0.20 30	0.33 14	0.23 16	0.33 92	0.24 32	0.21 31	0.28 132	0.42 93	0.23 46	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 19	0.10 3

2.5w	0.22 27	0.18 86	0.34 80	0.32 36	0.18 29	0.31 127	0.27 129	0.33 14	0.24 20	0.29 67	0.35 103	0.18 11	0.19 28	0.41 84	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 48	0.10 3

3.75w	0.23 43	0.17 59	0.33 68	0.32 36	0.19 50	0.42 241	0.24 89	0.36 32	0.26 31	0.33 92	0.28 55	0.17 4	0.25 86	0.38 63	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 19	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 43	0.18 86	0.31 51	0.31 15	0.18 29	0.27 74	0.22 67	0.39 42	0.30 50	0.33 92	0.27 48	0.24 53	0.29 153	0.52 170	0.25 77	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.11 37

3w_stereo	0.25 61	0.20 162	0.40 160	0.33 53	0.17 15	0.32 145	0.41 378	0.42 66	0.39 112	0.33 92	0.28 55	0.16 2	0.29 153	0.35 44	0.22 28	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 48	0.12 75

2w_stereo	0.23 43	0.19 122	0.33 68	0.33 53	0.17 15	0.28 88	0.37 308	0.40 55	0.36 91	0.33 92	0.33 88	0.17 4	0.21 51	0.30 9	0.23 46	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 48	0.11 37

1w_stereo	0.25 61	0.15 24	0.31 51	0.35 81	0.18 29	0.32 145	0.41 378	0.41 61	0.44 156	0.32 88	0.39 119	0.17 4	0.27 116	0.46 122	0.24 64	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

CAS	0.37 199	0.13 1	0.27 18	1.34 583	0.31 391	0.46 267	0.38 326	0.50 102	0.48 178	0.35 107	0.52 173	0.24 53	0.19 28	0.30 9	0.28 142	1.03 586	0.08 1	0.12 30	0.08 1	0.12 48	0.28 460

Pro-Stereo	0.18 1	0.13 1	0.22 1	0.33 53	0.23 150	0.16 3	0.19 19	0.21 1	0.23 16	0.24 32	0.18 10	0.17 4	0.11 1	0.36 51	0.21 18	0.11 26	0.09 18	0.15 141	0.14 191	0.10 3	0.10 3

BridgeDepth_RVC	0.20 9	0.14 4	0.26 11	0.26 1	0.15 2	0.34 168	0.17 3	0.41 61	0.22 13	0.21 13	0.21 17	0.20 25	0.25 86	0.33 26	0.25 77	0.13 62	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.12 48	0.10 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.24 52	0.16 41	0.31 51	0.35 81	0.26 258	0.35 174	0.29 161	0.50 102	0.29 40	0.30 75	0.29 63	0.23 43	0.20 42	0.33 26	0.22 28	0.16 215	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.14 132	0.13 123

GS-Stereo							0.29 161	0.50 102	0.29 40	0.30 75	0.29 63	0.23 43	0.20 42	0.33 26	0.22 28	0.16 215	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.14 132	0.13 123

MonStereo	0.20 9	0.14 4	0.27 18	0.31 15	0.16 5	0.22 19	0.21 54	0.39 42	0.34 76	0.20 9	0.25 35	0.18 11	0.15 5	0.40 78	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

Wavelet-MonSter	0.20 9	0.14 4	0.29 35	0.34 60	0.19 50	0.18 6	0.21 54	0.34 25	0.24 20	0.25 37	0.34 97	0.22 37	0.27 116	0.28 5	0.22 28	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

Monster-pub-eth3d	0.20 9	0.14 4	0.27 18	0.31 15	0.16 5	0.22 19	0.21 54	0.39 42	0.34 76	0.20 9	0.25 35	0.17 4	0.15 5	0.40 78	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

Replicate-Monster	0.27 85	0.16 41	1.15 516	0.30 9	0.17 15	0.38 202	0.19 19	0.44 75	0.40 126	0.24 32	0.21 17	0.23 43	0.22 63	0.47 134	0.20 8	0.11 26	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.09 1	0.18 311

2.25w	0.23 43	0.19 122	0.35 96	0.31 15	0.18 29	0.30 111	0.18 13	0.34 25	0.32 62	0.33 92	0.37 111	0.20 25	0.25 86	0.47 134	0.25 77	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.10 56	0.10 3	0.12 75

2.75w_new	0.22 27	0.18 86	0.30 43	0.29 6	0.18 29	0.23 30	0.33 240	0.37 37	0.29 40	0.36 112	0.27 48	0.18 11	0.25 86	0.37 55	0.24 64	0.11 26	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

3.25w_new	0.24 52	0.17 59	0.34 80	0.31 15	0.18 29	0.43 246	0.20 30	0.39 42	0.32 62	0.39 134	0.29 63	0.23 43	0.27 116	0.43 99	0.23 46	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 37

3.25w	0.24 52	0.17 59	0.34 80	0.31 15	0.18 29	0.43 246	0.20 30	0.39 42	0.32 62	0.39 134	0.29 63	0.23 43	0.27 116	0.43 99	0.23 46	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 37

monsters	0.22 27	0.14 4	0.28 26	0.32 36	0.19 50	0.24 37	0.19 19	0.46 86	0.34 76	0.37 116	0.30 73	0.16 2	0.20 42	0.45 114	0.20 8	0.12 36	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.11 37

LG-Stereo_L2	0.19 7	0.14 4	0.30 43	0.31 15	0.20 76	0.20 12	0.18 13	0.33 14	0.22 13	0.19 6	0.15 2	0.20 25	0.18 21	0.34 39	0.20 8	0.13 62	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.11 19	0.09 1

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 4	0.26 11	0.31 15	0.17 15	0.24 37	0.17 3	0.27 5	0.15 2	0.18 3	0.19 11	0.22 37	0.14 2	0.32 16	0.19 1	0.13 62	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.11 19	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 4	0.28 26	0.34 60	0.17 15	0.24 37	0.17 3	0.27 5	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 43	0.15 5	0.32 16	0.20 8	0.12 36	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 4	0.28 26	0.34 60	0.16 5	0.26 60	0.17 3	0.31 11	0.15 2	0.19 6	0.15 2	0.23 43	0.15 5	0.32 16	0.20 8	0.11 26	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.10 3	0.10 3

SGD-Stereo	0.22 27	0.16 41	0.28 26	0.32 36	0.16 5	0.28 88	0.20 30	0.39 42	0.29 40	0.25 37	0.29 63	0.21 31	0.27 116	0.38 63	0.27 120	0.16 215	0.09 18	0.13 63	0.11 94	0.13 87	0.11 37

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 61	0.32 425	0.25 3	0.52 470	0.20 76	0.29 100	0.22 67	0.44 75	0.38 105	0.27 54	0.25 35	0.24 53	0.29 153	0.46 122	0.23 46	0.14 94	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.14 132	0.11 37

StereoAnything_RVC	0.22 27	0.85 561	0.41 169	0.28 3	0.16 5	0.23 30	0.18 13	0.23 2	0.19 7	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 51	0.32 16	0.19 1	0.16 215	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.16 237	0.10 3

AIO_rvc	0.24 52	0.17 59	0.37 129	0.35 81	0.20 76	0.26 60	0.33 240	0.45 79	0.23 16	0.26 44	0.25 35	0.33 107	0.15 5	0.55 185	0.24 64	0.12 36	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.12 48	0.11 37

castereo++	0.26 74	0.17 59	0.29 35	0.34 60	0.20 76	0.74 423	0.20 30	0.41 61	0.49 181	0.24 32	0.24 32	0.35 123	0.27 116	0.41 84	0.20 8	0.14 94	0.09 18	0.14 97	0.09 6	0.11 19	0.11 37

castereo	0.29 105	0.17 59	0.34 80	0.36 112	0.21 97	0.40 220	0.41 378	0.52 113	0.67 249	0.27 54	0.41 126	0.37 135	0.36 219	0.34 39	0.25 77	0.13 62	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.12 48	0.10 3

MonSter	0.20 9	0.14 4	0.27 18	0.31 15	0.16 5	0.22 19	0.21 54	0.39 42	0.34 76	0.20 9	0.25 35	0.18 11	0.15 5	0.39 69	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 19	0.10 3

fffft	0.26 74	0.18 86	0.39 148	0.37 131	0.23 150	0.29 100	0.35 280	0.46 86	0.26 31	0.37 116	0.23 26	0.27 68	0.22 63	0.55 185	0.28 142	0.12 36	0.09 18	0.16 169	0.13 160	0.13 87	0.13 123
1: 1. 1
WCG-NET	0.29 105	0.15 24	0.35 96	0.34 60	0.19 50	0.32 145	0.27 129	0.42 66	0.82 342	0.46 173	0.49 156	0.39 153	0.25 86	0.42 93	0.27 120	0.12 36	0.09 18	0.13 63	0.11 94	0.12 48	0.11 37

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 409	3.08 612	2.41 576	0.32 36	0.18 29	0.29 100	0.20 30	0.39 42	0.33 70	0.29 67	0.25 35	0.18 11	0.18 21	0.32 16	0.22 28	1.08 587	0.09 18	0.17 215	0.16 253	0.15 180	0.96 580

4D-IteraStereo	0.33 147	0.19 122	0.43 201	0.40 217	0.24 191	0.32 145	0.27 129	0.59 154	0.72 271	0.66 256	0.53 180	0.42 174	0.22 63	0.46 122	0.30 177	0.14 94	0.09 18	0.20 337	0.16 253	0.16 237	0.12 75

test-3	0.35 169	0.17 59	0.48 253	0.40 217	0.22 119	0.42 241	0.22 67	0.66 199	0.80 319	0.72 296	0.45 137	0.63 293	0.29 153	0.45 114	0.32 198	0.13 62	0.09 18	0.17 215	0.13 160	0.13 87	0.11 37

test_1	0.35 169	0.17 59	0.48 253	0.40 217	0.22 119	0.42 241	0.22 67	0.66 199	0.80 319	0.70 284	0.45 137	0.63 293	0.29 153	0.45 114	0.32 198	0.13 62	0.09 18	0.17 215	0.13 160	0.13 87	0.11 37

CREStereo++_RVC	0.32 138	0.16 41	0.25 3	0.32 36	0.24 191	0.27 74	0.22 67	0.48 99	0.89 384	0.47 176	0.80 287	0.29 77	0.25 86	0.37 55	0.34 222	0.14 94	0.09 18	0.13 63	0.52 573	0.14 132	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
RAFT-Stereo + iAFF	0.37 199	0.18 86	0.45 215	0.36 112	0.19 50	0.33 157	0.28 145	0.67 210	0.77 299	0.72 296	0.99 386	0.56 244	0.39 250	0.44 106	0.31 191	0.11 26	0.09 18	0.15 141	0.14 191	0.13 87	0.11 37

AFF-stereo	0.39 230	0.20 162	0.42 182	0.37 131	0.22 119	0.27 74	0.31 209	0.67 210	0.72 271	0.66 256	1.12 438	0.75 363	0.38 235	0.57 206	0.35 231	0.11 26	0.09 18	0.16 169	0.16 253	0.14 132	0.12 75

WQFJA1++	0.24 52	0.16 41	0.30 43	0.31 15	0.21 97	0.34 168	0.17 3	0.39 42	0.18 6	0.26 44	0.30 73	0.29 77	0.28 132	0.41 84	0.23 46	0.16 215	0.10 51	0.13 63	0.10 56	0.31 474	0.12 75

MatchStereo	0.20 9	0.14 4	0.25 3	0.28 3	0.15 2	0.17 5	0.20 30	0.35 29	0.29 40	0.21 13	0.36 106	0.18 11	0.17 14	0.33 26	0.25 77	0.14 94	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.11 19	0.11 37

NLSM3	0.27 85	0.17 59	0.32 63	0.38 151	0.22 119	0.33 157	0.28 145	0.58 147	0.50 186	0.29 67	0.35 103	0.29 77	0.25 86	0.43 99	0.27 120	0.12 36	0.10 51	0.16 169	0.15 222	0.12 48	0.11 37

MonSter++	0.20 9	0.14 4	0.25 3	0.30 9	0.20 76	0.28 88	0.19 19	0.33 14	0.26 31	0.21 13	0.20 14	0.28 74	0.21 51	0.31 14	0.22 28	0.12 36	0.10 51	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

HiDET	0.20 9	0.14 4	0.27 18	0.30 9	0.19 50	0.24 37	0.19 19	0.39 42	0.27 36	0.21 13	0.23 26	0.27 68	0.17 14	0.32 16	0.24 64	0.12 36	0.10 51	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 37

VIP-Stereo	0.25 61	0.18 86	0.33 68	0.32 36	0.21 97	0.63 364	0.19 19	0.33 14	0.38 105	0.24 32	0.31 78	0.27 68	0.19 28	0.49 152	0.23 46	0.13 62	0.10 51	0.13 63	0.09 6	0.12 48	0.10 3

GEAStereo	0.24 52	0.16 41	0.31 51	0.35 81	0.26 258	0.35 174	0.29 161	0.46 86	0.30 50	0.27 54	0.29 63	0.24 53	0.20 42	0.33 26	0.22 28	0.18 301	0.10 51	0.13 63	0.10 56	0.14 132	0.13 123

gasm-f	0.25 61	0.17 59	0.30 43	0.35 81	0.26 258	0.25 56	0.36 293	0.46 86	0.30 50	0.27 54	0.35 103	0.24 53	0.30 172	0.37 55	0.24 64	0.18 301	0.10 51	0.13 63	0.10 56	0.15 180	0.13 123

FE-Mocha	0.33 147	0.20 162	0.55 328	0.39 177	0.27 300	0.31 127	0.20 30	0.77 293	0.38 105	0.67 265	0.56 193	0.57 249	0.26 105	0.38 63	0.23 46	0.15 165	0.10 51	0.17 215	0.16 253	0.13 87	0.13 123

DLNR-FE	20.09 621	36.45 628	38.39 625	170.32 639	60.71 633	0.23 30	0.20 30	13.60 621	0.40 126	0.45 166	0.66 222	0.42 174	0.21 51	0.64 279	0.32 198	5.49 619	0.10 51	0.15 141	0.11 94	72.83 638	0.13 123

DDF-Stereo	0.26 74	0.16 41	0.33 68	0.37 131	0.30 376	0.19 9	0.20 30	0.33 14	0.31 56	0.27 54	0.26 44	0.29 77	0.28 132	0.39 69	0.25 77	0.17 261	0.10 51	0.14 97	0.10 56	0.69 563	0.13 123

252Zero-FE	0.21 22	0.16 41	0.29 35	0.34 60	0.19 50	0.23 30	0.18 13	0.43 70	0.35 84	0.23 26	0.22 23	0.19 19	0.18 21	0.29 7	0.23 46	0.14 94	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.11 37

Monster-pub-mixall	0.20 9	0.14 4	0.27 18	0.31 15	0.17 15	0.20 12	0.17 3	0.43 70	0.24 20	0.23 26	0.21 17	0.17 4	0.16 12	0.46 122	0.19 1	0.13 62	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.10 3	0.12 75

zero-FE	0.26 74	0.16 41	0.33 68	0.36 112	0.30 376	0.18 6	0.20 30	0.37 37	0.31 56	0.27 54	0.27 48	0.29 77	0.28 132	0.34 39	0.25 77	0.17 261	0.10 51	0.14 97	0.10 56	0.62 562	0.13 123

GASTEREO	0.26 74	0.17 59	0.35 96	0.41 246	0.21 97	0.22 19	0.30 182	0.47 96	0.32 62	0.38 125	0.33 88	0.22 37	0.33 193	0.43 99	0.24 64	0.15 165	0.10 51	0.13 63	0.11 94	0.13 87	0.12 75

MSCF	0.25 61	0.17 59	0.36 115	0.41 246	0.21 97	0.20 12	0.31 209	0.47 96	0.32 62	0.37 116	0.33 88	0.23 43	0.34 200	0.37 55	0.23 46	0.15 165	0.10 51	0.13 63	0.11 94	0.13 87	0.13 123

monsterstereo	0.23 43	0.15 24	0.28 26	0.35 81	0.19 50	0.22 19	0.20 30	0.38 40	0.37 99	0.34 104	0.40 123	0.19 19	0.19 28	0.46 122	0.22 28	0.11 26	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.13 87	0.09 1

IGEV	0.21 22	0.13 1	0.25 3	0.31 15	0.20 76	0.22 19	0.19 19	0.42 66	0.30 50	0.22 23	0.34 97	0.20 25	0.15 5	0.32 16	0.19 1	0.12 36	0.10 51	0.12 30	0.10 56	0.10 3	0.10 3

xyz-stereo	4.31 602	0.17 59	61.72 637	0.35 81	0.16 5	13.86 617	0.38 326	0.61 165	0.69 258	1.05 489	3.09 585	0.77 375	0.88 496	1.24 511	0.46 333	0.13 62	0.10 51	0.16 169	0.12 124	0.13 87	0.11 37

111111	0.22 27	0.15 24	0.29 35	0.37 131	0.23 150	0.21 18	0.19 19	0.46 86	0.29 40	0.20 9	0.20 14	0.29 77	0.14 2	0.44 106	0.22 28	0.14 94	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.12 48	0.12 75

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 4	0.29 35	0.31 15	0.21 97	0.19 9	0.19 19	0.30 8	0.20 8	0.16 1	0.15 2	0.19 19	0.17 14	0.35 44	0.20 8	0.13 62	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.11 19	0.10 3

MLG-Stereo_test3	0.20 9	0.14 4	0.28 26	0.33 53	0.17 15	0.38 202	0.18 13	0.32 12	0.22 13	0.25 37	0.16 6	0.25 59	0.17 14	0.32 16	0.21 18	0.13 62	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.11 19	0.11 37

LG-G_1	0.22 27	0.14 4	0.31 51	0.34 60	0.16 5	0.52 292	0.17 3	0.36 32	0.20 8	0.21 13	0.22 23	0.26 62	0.19 28	0.37 55	0.20 8	0.14 94	0.10 51	0.13 63	0.09 6	0.11 19	0.11 37

LG-G	0.22 27	0.14 4	0.31 51	0.34 60	0.16 5	0.52 292	0.17 3	0.36 32	0.20 8	0.21 13	0.22 23	0.26 62	0.19 28	0.37 55	0.20 8	0.14 94	0.10 51	0.13 63	0.09 6	0.11 19	0.11 37

LGtest1	0.20 9	0.15 24	0.30 43	0.35 81	0.17 15	0.26 60	0.17 3	0.33 14	0.21 11	0.21 13	0.16 6	0.23 43	0.21 51	0.33 26	0.20 8	0.15 165	0.10 51	0.13 63	0.10 56	0.12 48	0.11 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 52	0.17 59	0.34 80	0.40 217	0.21 97	0.18 6	0.21 54	0.36 32	0.27 36	0.30 75	0.52 173	0.28 74	0.28 132	0.27 3	0.24 64	0.14 94	0.10 51	0.13 63	0.10 56	0.14 132	0.14 162

GREAT-IGEV	0.23 43	0.15 24	0.33 68	0.30 9	0.23 150	0.20 12	0.26 115	0.35 29	0.34 76	0.21 13	0.31 78	0.22 37	0.21 51	0.50 158	0.22 28	0.12 36	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.13 87	0.12 75

Reg-Stereo(zero)	0.31 130	0.17 59	0.30 43	0.35 81	0.19 50	0.33 157	0.21 54	0.64 189	0.72 271	0.52 192	0.52 173	0.51 224	0.29 153	0.48 143	0.27 120	0.13 62	0.10 51	0.12 30	0.10 56	0.12 48	0.13 123

HI	0.46 302	0.22 231	0.41 169	0.35 81	0.35 448	0.27 74	0.32 223	0.75 284	0.50 186	0.90 420	1.13 445	1.12 493	0.73 440	0.70 335	0.57 397	0.12 36	0.10 51	0.17 215	0.17 309	0.17 264	0.16 238

CoSv	0.46 302	0.22 231	0.41 169	0.35 81	0.35 448	0.27 74	0.32 223	0.75 284	0.50 186	0.90 420	1.13 445	1.12 493	0.73 440	0.70 335	0.57 397	0.12 36	0.10 51	0.17 215	0.17 309	0.17 264	0.16 238

FoundationStereo	0.18 1	0.15 24	0.26 11	0.31 15	0.17 15	0.23 30	0.20 30	0.24 4	0.16 4	0.19 6	0.16 6	0.21 31	0.19 28	0.27 3	0.22 28	0.14 94	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

AIO_test	0.24 52	0.17 59	0.33 68	0.35 81	0.21 97	0.31 127	0.38 326	0.45 79	0.26 31	0.26 44	0.28 55	0.32 99	0.21 51	0.40 78	0.26 98	0.13 62	0.10 51	0.13 63	0.11 94	0.13 87	0.11 37

DEFOM-Stereo	0.23 43	0.16 41	0.29 35	0.34 60	0.20 76	0.59 344	0.20 30	0.32 12	0.31 56	0.23 26	0.19 11	0.18 11	0.18 21	0.42 93	0.22 28	0.12 36	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.11 19	0.12 75

SMoEStereo_RVC	0.27 85	0.20 162	0.37 129	0.36 112	0.23 150	0.36 184	0.31 209	0.43 70	0.36 91	0.38 125	0.30 73	0.32 99	0.24 78	0.56 195	0.24 64	0.12 36	0.10 51	0.16 169	0.12 124	0.12 48	0.12 75

tg	0.34 162	0.19 122	0.40 160	0.40 217	0.23 150	0.38 202	0.26 115	0.74 275	0.60 225	0.48 183	0.65 218	0.42 174	0.24 78	0.57 206	0.33 209	0.14 94	0.10 51	0.18 266	0.17 309	0.14 132	0.12 75

PAM	0.50 351	0.21 198	0.75 435	0.41 246	0.26 258	1.11 516	0.37 308	1.10 420	0.39 112	0.75 314	0.46 142	1.92 564	0.61 367	0.62 260	0.28 142	0.16 215	0.10 51	0.16 169	0.14 191	0.14 132	0.15 205

dual_stereo	0.20 9	0.15 24	0.27 18	0.32 36	0.17 15	0.16 3	0.20 30	0.30 8	0.21 11	0.24 32	0.20 14	0.25 59	0.14 2	0.55 185	0.25 77	0.14 94	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

IGEV-Stereo++	0.22 27	0.16 41	0.29 35	0.38 151	0.20 76	0.22 19	0.18 13	0.44 75	0.36 91	0.23 26	0.29 63	0.24 53	0.17 14	0.28 5	0.23 46	0.12 36	0.10 51	0.12 30	0.10 56	0.12 48	0.11 37

U	3.17 596	0.17 59	0.35 96	0.41 246	0.71 563	57.93 637	0.20 30	0.43 70	0.39 112	0.26 44	0.23 26	0.23 43	0.22 63	0.26 2	0.22 28	0.16 215	0.10 51	0.74 571	0.13 160	0.13 87	0.11 37

IGEV-Stereo+	0.25 61	0.15 24	0.28 26	0.32 36	0.19 50	0.13 1	0.17 3	0.29 7	0.30 50	0.22 23	0.15 2	0.22 37	0.22 63	0.42 93	0.22 28	0.14 94	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.15 180	1.09 587

AIO-Stereo	0.26 74	0.19 122	0.36 115	0.39 177	0.18 29	0.28 88	0.30 182	0.52 113	0.29 40	0.30 75	0.31 78	0.32 99	0.17 14	0.55 185	0.23 46	0.13 62	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.13 87	0.11 37

WCG-NET（raft）	0.31 130	0.16 41	0.39 148	0.33 53	0.19 50	0.35 174	0.27 129	0.54 125	0.79 310	0.45 166	0.55 190	0.47 206	0.27 116	0.56 195	0.28 142	0.13 62	0.10 51	0.12 30	0.11 94	0.12 48	0.12 75

RSM	0.26 74	0.19 122	0.35 96	0.37 131	0.21 97	0.27 74	0.33 240	0.55 130	0.28 38	0.26 44	0.25 35	0.38 142	0.20 42	0.59 219	0.23 46	0.12 36	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.14 132	0.11 37

RAFT-Stereo-weight	0.33 147	0.19 122	0.36 115	0.39 177	0.23 150	0.28 88	0.29 161	0.69 226	0.83 348	0.55 204	0.51 166	0.58 265	0.20 42	0.48 143	0.30 177	0.13 62	0.10 51	0.14 97	0.12 124	0.13 87	0.12 75

MoCha-V2	0.26 74	0.16 41	0.30 43	0.41 246	0.18 29	0.27 74	0.26 115	0.57 143	0.28 38	0.37 116	0.27 48	0.33 107	0.34 200	0.56 195	0.23 46	0.12 36	0.10 51	0.12 30	0.10 56	0.13 87	0.13 123

IGEV++	0.25 61	0.17 59	0.35 96	0.40 217	0.23 150	0.24 37	0.23 83	0.56 138	0.24 20	0.29 67	0.36 106	0.30 86	0.22 63	0.33 26	0.29 160	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.10 56	0.13 87	0.14 162

DLNR_Zeroshot_test	20.12 622	36.36 627	38.38 624	170.13 638	62.28 634	0.22 19	0.20 30	13.43 620	0.40 126	0.45 166	0.66 222	0.42 174	0.21 51	0.64 279	0.32 198	5.57 620	0.10 51	0.15 141	0.11 94	72.31 637	0.13 123

CASnet	0.30 115	0.20 162	0.34 80	0.42 284	0.17 15	0.25 56	0.24 89	0.53 119	0.56 206	0.54 202	0.54 184	0.39 153	0.24 78	0.41 84	0.26 98	0.15 165	0.10 51	0.22 396	0.18 340	0.18 296	0.12 75
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.36 180	0.17 59	0.31 51	0.35 81	0.21 97	0.51 284	0.21 54	0.93 354	0.75 291	0.56 207	0.73 241	0.66 317	0.29 153	0.48 143	0.25 77	0.15 165	0.10 51	0.13 63	0.10 56	0.13 87	0.13 123

LoS_RVC	0.28 97	0.17 59	0.29 35	0.33 53	0.32 416	0.43 246	0.34 257	0.42 66	0.34 76	0.33 92	0.51 166	0.29 77	0.38 235	0.37 55	0.28 142	0.11 26	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 19	0.26 439

anonymousdsp	0.30 115	0.22 231	0.41 169	0.38 151	0.26 258	0.31 127	0.35 280	0.68 216	0.36 91	0.40 146	0.33 88	0.32 99	0.28 132	0.62 260	0.26 98	0.14 94	0.10 51	0.17 215	0.12 124	0.15 180	0.16 238

Selective-IGEV	0.25 61	0.18 86	0.37 129	0.37 131	0.20 76	0.27 74	0.25 101	0.59 154	0.25 26	0.27 54	0.26 44	0.34 114	0.18 21	0.62 260	0.23 46	0.12 36	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.13 87	0.11 37

EGLCR-Stereo	0.27 85	0.17 59	0.36 115	0.35 81	0.21 97	0.37 196	0.20 30	0.58 147	0.37 99	0.29 67	0.28 55	0.42 174	0.18 21	0.47 134	0.27 120	0.14 94	0.10 51	0.16 169	0.14 191	0.13 87	0.12 75

MC-Stereo	0.29 105	0.18 86	0.35 96	0.40 217	0.21 97	0.26 60	0.26 115	0.53 119	0.40 126	0.38 125	0.61 208	0.41 167	0.31 179	0.57 206	0.27 120	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.12 124	0.12 48	0.12 75

RCA-Stereo	0.36 180	0.18 86	0.37 129	0.38 151	0.23 150	0.31 127	0.33 240	0.70 238	1.25 517	0.45 166	0.65 218	0.46 201	0.43 268	0.40 78	0.29 160	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.12 124	0.12 48	0.12 75

DCANet-4	0.38 217	0.22 231	0.58 352	0.35 81	0.19 50	0.30 111	0.30 182	0.69 226	0.97 432	0.70 284	0.79 276	0.40 160	0.46 289	0.46 122	0.37 251	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.12 48	0.15 205

fff	0.39 230	0.18 86	0.46 228	0.35 81	0.19 50	0.30 111	0.30 182	0.73 268	1.08 477	0.70 284	0.79 276	0.44 188	0.62 372	0.47 134	0.37 251	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.12 48	0.15 205

ADStereo(finetuned)	0.39 230	0.18 86	0.58 352	0.35 81	0.19 50	0.30 111	0.30 182	0.72 256	0.96 427	0.72 296	0.77 262	0.45 197	0.68 412	0.46 122	0.36 242	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.13 87	0.15 205

test_4	0.37 199	0.19 122	0.34 80	0.45 366	0.26 258	0.20 12	0.34 257	0.58 147	0.42 142	0.60 217	1.45 521	0.43 184	0.26 105	0.67 311	0.29 160	0.12 36	0.10 51	0.17 215	0.19 368	0.15 180	0.12 75

IGEV-Stereo	0.30 115	0.22 231	0.41 169	0.38 151	0.26 258	0.30 111	0.35 280	0.68 216	0.36 91	0.40 146	0.33 88	0.32 99	0.28 132	0.62 260	0.26 98	0.14 94	0.10 51	0.17 215	0.12 124	0.15 180	0.16 238
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_3	0.37 199	0.19 122	0.50 273	0.45 366	0.24 191	0.47 271	0.36 293	0.69 226	0.84 349	0.66 256	0.46 142	0.68 327	0.25 86	0.45 114	0.32 198	0.12 36	0.10 51	0.18 266	0.16 253	0.15 180	0.12 75

LCNet	0.42 267	0.21 198	0.34 80	0.44 351	0.24 191	0.47 271	0.28 145	0.69 226	0.57 213	0.72 296	1.03 407	0.66 317	0.58 349	0.60 232	0.35 231	0.15 165	0.10 51	0.19 300	0.19 368	0.22 387	0.37 514

TransformOpticalFlow	0.46 302	0.21 198	0.49 262	0.42 284	0.24 191	0.36 184	0.46 414	1.04 392	0.84 349	0.67 265	1.14 449	0.73 354	0.56 333	0.78 390	0.33 209	0.15 165	0.10 51	0.17 215	0.15 222	0.14 132	0.15 205

PFNet	0.43 280	0.19 122	0.61 366	0.44 351	0.24 191	0.42 241	0.31 209	0.76 288	0.81 329	1.01 472	0.74 253	0.67 324	0.41 260	0.75 364	0.39 276	0.16 215	0.10 51	0.20 337	0.15 222	0.16 237	0.14 162

IRAFT_RVC	0.43 280	0.20 162	0.52 303	0.45 366	0.24 191	0.26 60	0.51 451	0.76 288	0.78 303	0.77 327	0.80 287	0.73 354	0.50 307	0.74 356	0.39 276	0.18 301	0.10 51	0.21 381	0.17 309	0.17 264	0.15 205

cross-raft	0.34 162	0.20 162	0.38 139	0.45 366	0.24 191	0.32 145	0.35 280	0.77 293	0.42 142	0.62 227	0.77 262	0.58 265	0.27 116	0.46 122	0.31 191	0.12 36	0.10 51	0.15 141	0.13 160	0.15 180	0.12 75

GMM-Stereo	0.44 286	0.20 162	0.39 148	0.42 284	0.25 221	0.50 279	0.44 404	0.72 256	0.57 213	0.77 327	1.37 504	0.76 370	0.38 235	0.62 260	0.34 222	0.15 165	0.10 51	0.20 337	0.19 368	0.17 264	0.28 460

s12784h	0.37 199	0.15 24	0.26 11	0.34 60	0.15 2	0.80 443	0.29 161	0.83 317	0.87 368	0.58 213	0.58 200	0.43 184	0.41 260	0.59 219	0.35 231	0.12 36	0.10 51	0.14 97	0.09 6	0.14 132	0.10 3

XX-TBD	0.32 138	0.53 513	0.26 11	0.53 481	0.21 97	0.38 202	0.24 89	0.41 61	0.77 299	0.55 204	0.70 236	0.31 91	0.26 105	0.33 26	0.28 142	0.16 215	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.13 87	0.11 37

DCANet	0.38 217	0.18 86	0.46 228	0.35 81	0.19 50	0.30 111	0.30 182	0.72 256	0.96 427	0.72 296	0.77 262	0.45 197	0.56 333	0.47 134	0.36 242	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.13 87	0.15 205

csc	0.39 230	0.18 86	0.46 228	0.35 81	0.19 50	0.30 111	0.30 182	0.73 268	1.08 477	0.70 284	0.79 276	0.44 188	0.62 372	0.47 134	0.37 251	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.12 48	0.15 205

cscssc	0.39 230	0.18 86	0.46 228	0.35 81	0.19 50	0.30 111	0.30 182	0.73 268	1.08 477	0.70 284	0.79 276	0.44 188	0.62 372	0.47 134	0.37 251	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.12 48	0.15 205

111	0.42 267	0.18 86	0.46 228	0.35 81	0.19 50	0.52 292	0.28 145	0.76 288	1.16 499	0.52 192	0.92 352	0.65 305	0.51 312	0.65 289	0.37 251	0.15 165	0.10 51	0.14 97	0.12 124	0.13 87	0.16 238

CFNet-RSSM	0.35 169	0.18 86	0.47 240	0.39 177	0.22 119	0.35 174	0.23 83	0.78 297	0.86 361	0.67 265	0.54 184	0.56 244	0.28 132	0.49 152	0.28 142	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.12 124	0.13 87	0.12 75

PMTNet	0.33 147	0.17 59	0.26 11	0.29 6	0.18 29	0.44 256	0.22 67	0.57 143	0.66 243	0.46 173	0.54 184	0.38 142	0.34 200	0.50 158	0.25 77	0.75 574	0.10 51	0.12 30	0.09 6	0.13 87	0.12 75

HITNet	0.43 280	0.27 369	0.50 273	0.34 60	0.18 29	0.65 381	0.32 223	0.99 375	0.70 262	0.73 303	0.86 318	0.66 317	0.56 333	0.61 238	0.47 344	0.14 94	0.10 51	0.15 141	0.13 160	0.18 296	0.13 123
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
MLCV	0.49 337	0.26 352	0.73 428	0.38 151	0.18 29	0.64 374	0.33 240	0.84 320	0.89 384	0.96 457	1.12 438	0.72 349	0.45 282	1.00 476	0.59 406	0.14 94	0.10 51	0.14 97	0.11 94	0.14 132	0.14 162

IGEV-FE	0.36 180	0.19 122	0.71 415	0.41 246	0.29 350	0.30 111	0.25 101	0.86 325	0.40 126	0.64 244	0.57 196	0.56 244	0.25 86	0.56 195	0.29 160	0.15 165	0.11 128	0.16 169	0.14 191	0.14 132	0.14 162

Zero-FE251	0.24 52	0.17 59	0.33 68	0.34 60	0.20 76	0.44 256	0.19 19	0.40 55	0.26 31	0.28 65	0.30 73	0.38 142	0.24 78	0.33 26	0.23 46	0.15 165	0.11 128	0.13 63	0.10 56	0.11 19	0.11 37

DA	0.31 130	0.18 86	0.35 96	0.41 246	0.21 97	0.73 417	0.33 240	0.51 108	0.46 168	0.35 107	0.42 128	0.40 160	0.35 209	0.33 26	0.27 120	0.16 215	0.11 128	0.16 169	0.11 94	0.15 180	0.12 75

GGEV	0.31 130	0.18 86	0.35 96	0.41 246	0.21 97	0.73 417	0.33 240	0.51 108	0.46 168	0.35 107	0.42 128	0.40 160	0.35 209	0.33 26	0.27 120	0.16 215	0.11 128	0.16 169	0.11 94	0.15 180	0.12 75

AdaDepth	0.23 43	0.18 86	0.36 115	0.38 151	0.19 50	0.33 157	0.22 67	0.35 29	0.24 20	0.22 23	0.21 17	0.20 25	0.19 28	0.59 219	0.21 18	0.10 8	0.11 128	0.13 63	0.10 56	0.11 19	0.13 123

MM-Stereo_test2	0.30 115	0.18 86	0.41 169	0.41 246	0.25 221	0.41 231	0.41 378	0.65 192	0.43 151	0.38 125	0.36 106	0.31 91	0.26 105	0.55 185	0.25 77	0.12 36	0.11 128	0.15 141	0.12 124	0.15 180	0.12 75

HART	0.30 115	0.17 59	0.33 68	0.41 246	0.21 97	0.32 145	0.26 115	0.67 210	0.32 62	0.33 92	0.66 222	0.41 167	0.22 63	0.58 211	0.25 77	0.12 36	0.11 128	0.15 141	0.11 94	0.15 180	0.12 75

SCV_C0	0.28 97	0.20 162	0.40 160	0.36 112	0.25 221	0.23 30	0.28 145	0.60 157	0.41 135	0.31 84	0.36 106	0.37 135	0.20 42	0.61 238	0.23 46	0.13 62	0.11 128	0.13 63	0.11 94	0.16 237	0.13 123

SCV	0.27 85	0.20 162	0.37 129	0.36 112	0.22 119	0.27 74	0.33 240	0.65 192	0.31 56	0.25 37	0.29 63	0.37 135	0.23 71	0.52 170	0.23 46	0.19 341	0.11 128	0.14 97	0.11 94	0.15 180	0.12 75

HUF	0.25 61	0.17 59	0.38 139	0.33 53	0.19 50	0.25 56	0.39 344	0.53 119	0.36 91	0.26 44	0.23 26	0.33 107	0.27 116	0.36 51	0.25 77	0.14 94	0.11 128	0.13 63	0.10 56	0.12 48	0.12 75

IGEV-RUCA	0.26 74	0.16 41	0.36 115	0.40 217	0.27 300	0.32 145	0.20 30	0.39 42	0.36 91	0.27 54	0.31 78	0.25 59	0.21 51	0.50 158	0.24 64	0.20 362	0.11 128	0.13 63	0.10 56	0.17 264	0.16 238

GIP-stereo	0.25 61	0.19 122	0.32 63	0.38 151	0.25 221	0.26 60	0.20 30	0.50 102	0.41 135	0.25 37	0.39 119	0.35 123	0.20 42	0.33 26	0.22 28	0.16 215	0.11 128	0.13 63	0.10 56	0.12 48	0.12 75

tt45	0.28 97	0.18 86	0.36 115	0.36 112	0.24 191	0.37 196	0.28 145	0.50 102	0.31 56	0.41 151	0.27 48	0.38 142	0.25 86	0.61 238	0.26 98	0.13 62	0.11 128	0.16 169	0.13 160	0.12 48	0.15 205

999	0.28 97	0.17 59	0.38 139	0.37 131	0.25 221	0.30 111	0.27 129	0.55 130	0.42 142	0.26 44	0.31 78	0.39 153	0.24 78	0.65 289	0.26 98	0.14 94	0.11 128	0.15 141	0.12 124	0.12 48	0.15 205

mms	0.27 85	0.21 198	0.36 115	0.38 151	0.25 221	0.31 127	0.32 223	0.43 70	0.33 70	0.29 67	0.34 97	0.34 114	0.20 42	0.48 143	0.26 98	0.13 62	0.11 128	0.16 169	0.13 160	0.15 180	0.13 123

ours_stereo	0.27 85	0.22 231	0.35 96	0.38 151	0.24 191	0.30 111	0.32 223	0.46 86	0.39 112	0.27 54	0.34 97	0.35 123	0.23 71	0.49 152	0.27 120	0.13 62	0.11 128	0.16 169	0.12 124	0.14 132	0.12 75

PAM_32	0.50 351	0.20 162	0.69 410	0.40 217	0.24 191	1.09 510	0.29 161	1.12 427	0.40 126	0.74 310	0.44 135	1.98 567	0.64 385	0.64 279	0.27 120	0.16 215	0.11 128	0.17 215	0.15 222	0.14 132	0.15 205

Occ-G	0.27 85	0.15 24	0.32 63	0.35 81	0.21 97	0.28 88	0.32 223	0.44 75	0.34 76	0.29 67	0.43 132	0.49 217	0.25 86	0.50 158	0.30 177	0.14 94	0.11 128	0.14 97	0.11 94	0.13 87	0.13 123

Pointernet	0.27 85	0.15 24	0.35 96	0.36 112	0.23 150	0.35 174	0.21 54	0.74 275	0.41 135	0.39 134	0.37 111	0.34 114	0.25 86	0.37 55	0.27 120	0.15 165	0.11 128	0.12 30	0.09 6	0.11 19	0.11 37

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 379	0.23 264	1.38 539	0.40 217	0.53 537	0.29 100	0.30 182	1.49 544	0.45 161	0.69 278	1.15 452	0.98 441	0.32 186	0.70 335	0.29 160	0.15 165	0.11 128	0.17 215	0.20 391	0.22 387	0.27 449

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 286	0.22 231	0.83 456	0.39 177	0.45 508	0.41 231	0.26 115	1.04 392	0.50 186	0.54 202	0.76 258	1.03 457	0.43 268	0.67 311	0.28 142	0.16 215	0.11 128	0.17 215	0.19 368	0.21 361	0.21 372

RSM++	0.26 74	0.19 122	0.36 115	0.37 131	0.21 97	0.28 88	0.29 161	0.54 125	0.34 76	0.26 44	0.23 26	0.36 134	0.21 51	0.52 170	0.24 64	0.12 36	0.11 128	0.14 97	0.12 124	0.14 132	0.11 37

trnet	0.28 97	0.15 24	0.25 3	0.29 6	0.16 5	0.38 202	0.23 83	0.53 119	0.77 299	0.43 162	0.52 173	0.34 114	0.28 132	0.39 69	0.27 120	0.15 165	0.11 128	0.12 30	0.08 1	0.11 19	0.11 37

ACVNet-DCA	0.36 180	0.25 317	0.35 96	0.42 284	0.23 150	0.53 298	0.37 308	0.91 343	0.59 218	0.42 156	0.50 158	0.34 114	0.47 294	0.61 238	0.26 98	0.17 261	0.11 128	0.19 300	0.13 160	0.18 296	0.19 323

xx1	0.40 245	0.25 317	0.35 96	0.42 284	0.23 150	0.53 298	0.37 308	0.71 245	1.17 502	0.42 156	0.50 158	0.65 305	0.56 333	0.61 238	0.26 98	0.17 261	0.11 128	0.20 337	0.19 368	0.18 296	0.19 323

1test111	0.37 199	0.25 317	0.35 96	0.42 284	0.23 150	0.53 298	0.37 308	0.91 343	0.59 218	0.42 156	0.50 158	0.34 114	0.47 294	0.59 219	0.48 348	0.17 261	0.11 128	0.19 300	0.13 160	0.18 296	0.19 323

cc1	0.38 217	0.25 317	0.35 96	0.42 284	0.23 150	0.53 298	0.37 308	0.71 245	1.17 502	0.42 156	0.50 158	0.34 114	0.47 294	0.61 238	0.26 98	0.17 261	0.11 128	0.19 300	0.13 160	0.16 237	0.17 284

ff7	0.30 115	0.22 231	0.42 182	0.37 131	0.26 258	0.31 127	0.34 257	0.66 199	0.35 84	0.39 134	0.33 88	0.31 91	0.28 132	0.61 238	0.26 98	0.14 94	0.11 128	0.17 215	0.12 124	0.15 180	0.16 238

ffff	0.30 115	0.22 231	0.42 182	0.37 131	0.26 258	0.31 127	0.34 257	0.66 199	0.35 84	0.39 134	0.33 88	0.31 91	0.28 132	0.61 238	0.26 98	0.14 94	0.11 128	0.17 215	0.12 124	0.15 180	0.16 238

ffm	0.47 313	0.28 384	0.68 401	0.39 177	0.26 258	0.56 319	0.40 357	0.72 256	1.13 490	0.76 320	0.98 378	0.71 334	0.55 326	0.61 238	0.26 98	0.17 261	0.11 128	0.25 446	0.21 412	0.16 237	0.17 284

ff1	0.56 409	0.28 384	0.68 401	0.39 177	0.26 258	0.56 319	0.40 357	0.72 256	1.13 490	0.76 320	0.98 378	0.71 334	0.55 326	1.25 512	1.46 542	0.17 261	0.11 128	0.25 446	0.21 412	0.16 237	0.17 284

11t	0.30 115	0.22 231	0.42 182	0.37 131	0.26 258	0.31 127	0.34 257	0.66 199	0.35 84	0.39 134	0.33 88	0.31 91	0.28 132	0.61 238	0.26 98	0.14 94	0.11 128	0.17 215	0.12 124	0.15 180	0.16 238

tt1	0.37 199	0.25 317	0.35 96	0.43 326	0.23 150	0.52 292	0.37 308	0.72 256	1.13 490	0.42 156	0.46 142	0.35 123	0.44 275	0.61 238	0.26 98	0.17 261	0.11 128	0.19 300	0.13 160	0.16 237	0.17 284

IGEV_Zeroshot_test	0.36 180	0.19 122	0.71 415	0.41 246	0.29 350	0.30 111	0.25 101	0.86 325	0.40 126	0.64 244	0.57 196	0.56 244	0.25 86	0.56 195	0.29 160	0.15 165	0.11 128	0.16 169	0.14 191	0.14 132	0.14 162

MSKI-zero shot	0.33 147	0.19 122	0.36 115	0.41 246	0.22 119	0.32 145	0.22 67	0.65 192	0.45 161	0.52 192	0.64 216	0.60 279	0.19 28	0.78 390	0.27 120	0.14 94	0.11 128	0.14 97	0.10 56	0.13 87	0.13 123

testlalala	0.29 105	0.20 162	0.45 215	0.34 60	0.24 191	0.44 256	0.29 161	0.50 102	0.30 50	0.70 284	0.50 158	0.35 123	0.25 86	0.33 26	0.25 77	0.15 165	0.11 128	0.14 97	0.09 6	0.12 48	0.13 123

testlalala_base	0.49 337	0.26 352	0.44 207	0.47 411	0.34 440	0.57 328	0.26 115	0.60 157	0.37 99	0.52 192	0.56 193	0.46 201	0.31 179	0.45 114	0.33 209	1.56 594	0.11 128	0.14 97	0.10 56	1.85 586	0.15 205

AEACV	0.28 97	0.18 86	0.34 80	0.36 112	0.45 508	0.27 74	0.27 129	0.41 61	0.39 112	0.31 84	0.46 142	0.31 91	0.36 219	0.38 63	0.25 77	0.14 94	0.11 128	0.15 141	0.13 160	0.13 87	0.13 123

RAFT-Test	0.35 169	0.19 122	0.42 182	0.39 177	0.24 191	0.50 279	0.23 83	0.74 275	0.44 156	0.62 227	0.85 314	0.64 299	0.28 132	0.48 143	0.30 177	0.14 94	0.11 128	0.14 97	0.11 94	0.13 87	0.13 123

HH	0.37 199	0.22 231	0.49 262	0.41 246	0.26 258	0.36 184	0.30 182	0.87 328	0.41 135	0.45 166	0.59 202	0.78 378	0.43 268	0.77 382	0.26 98	0.15 165	0.11 128	0.15 141	0.14 191	0.14 132	0.14 162

HanStereo	0.37 199	0.22 231	0.49 262	0.41 246	0.26 258	0.36 184	0.30 182	0.87 328	0.41 135	0.45 166	0.59 202	0.78 378	0.43 268	0.77 382	0.26 98	0.15 165	0.11 128	0.15 141	0.14 191	0.14 132	0.14 162

anonymousdsp2	0.37 199	0.21 198	0.49 262	0.38 151	0.24 191	0.48 276	0.31 209	0.91 343	0.68 251	0.57 210	0.51 166	0.51 224	0.34 200	0.59 219	0.33 209	0.14 94	0.11 128	0.14 97	0.10 56	0.16 237	0.16 238

LoS	0.30 115	0.16 41	0.32 63	0.30 9	0.19 50	0.32 145	0.29 161	0.54 125	0.73 281	0.35 107	0.52 173	0.42 174	0.29 153	0.48 143	0.29 160	0.15 165	0.11 128	0.13 63	0.09 6	0.12 48	0.12 75
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.29 105	0.15 24	0.25 3	0.31 15	0.71 563	0.36 184	0.27 129	0.51 108	0.47 176	0.34 104	0.48 150	0.27 68	0.23 71	0.40 78	0.24 64	0.13 62	0.11 128	0.12 30	0.08 1	0.13 87	0.32 485

knoymous	0.37 199	0.22 231	0.34 80	0.32 36	0.22 119	0.38 202	0.29 161	0.63 179	0.65 239	0.69 278	0.69 233	0.60 279	0.40 255	0.61 238	0.36 242	0.17 261	0.11 128	0.20 337	0.12 124	0.18 296	0.19 323

ProNet	0.30 115	0.22 231	0.41 169	0.36 112	0.25 221	0.33 157	0.42 389	0.62 171	0.41 135	0.33 92	0.31 78	0.32 99	0.28 132	0.60 232	0.28 142	0.13 62	0.11 128	0.16 169	0.13 160	0.13 87	0.14 162

ccc-4	0.30 115	0.22 231	0.42 182	0.37 131	0.26 258	0.31 127	0.34 257	0.66 199	0.35 84	0.39 134	0.33 88	0.31 91	0.28 132	0.61 238	0.26 98	0.14 94	0.11 128	0.17 215	0.12 124	0.15 180	0.16 238

RAFT+CT+SA	0.40 245	0.24 286	0.40 160	0.53 481	0.27 300	0.28 88	0.45 411	0.79 304	0.81 329	0.51 189	0.90 338	0.42 174	0.39 250	0.81 402	0.33 209	0.15 165	0.11 128	0.18 266	0.18 340	0.15 180	0.15 205

test_5	0.44 286	0.25 317	0.48 253	0.53 481	0.28 326	0.28 88	0.42 389	0.77 293	0.87 368	0.63 234	0.91 346	0.73 354	0.53 315	0.82 408	0.36 242	0.14 94	0.11 128	0.18 266	0.18 340	0.18 296	0.16 238

iRaft-Stereo_20w	0.42 267	0.20 162	0.63 376	0.39 177	0.27 300	0.33 157	0.25 101	1.76 575	0.37 99	0.73 303	0.53 180	0.63 293	0.42 265	0.86 419	0.29 160	0.14 94	0.11 128	0.14 97	0.13 160	0.15 180	0.15 205

IPLG	0.40 245	0.21 198	0.64 381	0.41 246	0.25 221	0.54 306	0.27 129	0.77 293	0.68 251	0.85 380	0.82 297	0.33 107	0.32 186	0.64 279	0.49 357	0.13 62	0.11 128	0.16 169	0.14 191	0.14 132	0.14 162

MIPNet	0.39 230	0.22 231	0.66 389	0.40 217	0.25 221	0.53 298	0.29 161	0.78 297	0.74 287	0.68 275	0.60 205	0.40 160	0.48 298	0.45 114	0.39 276	0.14 94	0.11 128	0.16 169	0.13 160	0.14 132	0.14 162

HHNet	0.42 267	0.19 122	0.43 201	0.35 81	0.38 466	0.33 157	0.33 240	0.71 245	0.78 303	0.87 395	1.30 490	0.52 228	0.36 219	0.53 176	0.37 251	0.16 215	0.11 128	0.19 300	0.15 222	0.15 180	0.25 435

AAGNet	1.40 561	0.20 162	0.52 303	0.45 366	0.26 258	0.29 100	0.29 161	0.67 210	0.71 269	0.97 460	0.86 318	0.66 317	0.60 361	0.66 301	19.98 621	0.17 261	0.11 128	0.19 300	0.15 222	0.20 348	0.13 123

STrans-v2	0.47 313	0.21 198	0.49 262	0.41 246	0.25 221	0.54 306	0.49 442	1.16 443	0.82 342	0.67 265	1.05 413	0.71 334	0.67 404	0.74 356	0.34 222	0.15 165	0.11 128	0.17 215	0.15 222	0.14 132	0.14 162

PSM-AAD	0.48 323	0.21 198	0.39 148	0.44 351	0.23 150	0.56 319	0.47 422	0.67 210	0.73 281	1.08 501	1.12 438	0.58 265	0.87 491	0.63 271	0.33 209	0.15 165	0.11 128	0.25 446	0.26 488	0.18 296	0.42 530

KYRaft	0.48 323	0.21 198	0.41 169	0.45 366	0.23 150	0.43 246	0.36 293	0.68 216	0.45 161	0.94 440	1.72 543	0.78 378	0.40 255	0.65 289	0.32 198	0.16 215	0.11 128	0.18 266	0.22 433	0.17 264	0.76 573

SST-Stereo	0.41 260	0.20 162	0.48 253	0.43 326	0.25 221	0.25 56	0.21 54	0.68 216	0.50 186	1.08 501	0.79 276	0.71 334	0.42 265	0.81 402	0.38 266	0.17 261	0.11 128	0.20 337	0.16 253	0.19 331	0.15 205

THIR-Stereo	0.51 365	0.19 122	0.47 240	0.39 177	0.23 150	0.74 423	0.64 503	0.68 216	0.88 379	1.03 479	1.40 507	0.71 334	0.75 450	0.64 279	0.43 314	0.16 215	0.11 128	0.17 215	0.18 340	0.15 180	0.17 284

RAFT_R40	0.41 260	0.20 162	0.47 240	0.44 351	0.25 221	0.23 30	0.25 101	0.69 226	0.70 262	0.98 463	0.78 271	0.72 349	0.43 268	0.80 397	0.39 276	0.17 261	0.11 128	0.20 337	0.16 253	0.18 296	0.15 205

DRaft	0.49 337	0.18 86	0.50 273	0.38 151	0.25 221	0.57 328	0.39 344	0.67 210	0.86 361	1.02 476	1.75 544	0.50 219	0.79 466	0.65 289	0.42 311	0.14 94	0.11 128	0.16 169	0.16 253	0.14 132	0.17 284

RAFT-RH_RVC	0.57 414	0.18 86	0.44 207	0.38 151	0.23 150	0.56 319	0.24 89	0.61 165	0.73 281	1.18 519	3.90 597	0.55 238	0.40 255	0.67 311	0.38 266	0.14 94	0.11 128	0.20 337	0.15 222	0.12 48	0.14 162

RAFT-345	0.41 260	0.19 122	0.42 182	0.39 177	0.23 150	0.32 145	0.25 101	0.62 171	0.56 206	0.74 310	1.77 545	0.44 188	0.35 209	0.67 311	0.37 251	0.14 94	0.11 128	0.18 266	0.14 191	0.14 132	0.13 123

CRE-IMP	0.37 199	0.23 264	0.53 311	0.42 284	0.24 191	0.40 220	0.21 54	0.61 165	0.45 161	0.65 250	0.73 241	0.53 233	0.37 227	0.63 271	0.40 299	0.18 301	0.11 128	0.19 300	0.16 253	0.21 361	0.19 323

Prome-Stereo	0.46 302	0.20 162	0.37 129	0.45 366	0.26 258	0.40 220	0.42 389	0.69 226	0.49 181	0.96 457	1.84 549	0.58 265	0.64 385	0.63 271	0.32 198	0.15 165	0.11 128	0.16 169	0.14 191	0.17 264	0.30 472

iRaftStereo_RVC	0.33 147	0.20 162	0.40 160	0.40 217	0.23 150	0.31 127	0.29 161	0.70 238	0.55 204	0.49 186	0.66 222	0.37 135	0.23 71	0.47 134	0.33 209	0.14 94	0.11 128	0.19 300	0.17 309	0.16 237	0.13 123

XX-Stereo	0.38 217	0.18 86	0.52 303	0.58 517	0.38 466	0.39 212	0.20 30	0.62 171	0.31 56	0.47 176	1.29 488	0.72 349	0.25 86	0.59 219	0.28 142	0.16 215	0.11 128	0.17 215	0.16 253	0.14 132	0.11 37

EAI-Stereo	0.36 180	0.21 198	0.46 228	0.40 217	0.22 119	0.33 157	0.36 293	1.22 476	0.32 62	0.52 192	0.75 255	0.35 123	0.28 132	0.65 289	0.30 177	0.14 94	0.11 128	0.14 97	0.14 191	0.14 132	0.13 123

Gwc-CoAtRS	0.35 169	0.18 86	0.46 228	0.39 177	0.23 150	0.34 168	0.22 67	0.74 275	0.77 299	0.62 227	0.60 205	0.58 265	0.29 153	0.47 134	0.29 160	0.14 94	0.11 128	0.14 97	0.12 124	0.13 87	0.13 123

CREStereo	0.28 97	0.16 41	0.25 3	0.28 3	0.17 15	0.38 202	0.25 101	0.52 113	0.76 296	0.43 162	0.51 166	0.32 99	0.28 132	0.39 69	0.27 120	0.16 215	0.11 128	0.12 30	0.09 6	0.12 48	0.12 75
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
iResNet	0.52 379	0.31 422	0.86 470	0.44 351	0.22 119	0.66 388	0.47 422	0.92 352	1.02 451	0.89 412	1.12 438	0.69 329	0.55 326	0.86 419	0.60 407	0.15 165	0.11 128	0.15 141	0.12 124	0.17 264	0.17 284

BStereo	0.28 97	0.18 86	1.08 507	0.34 60	0.22 119	0.22 19	0.33 240	0.39 42	0.42 142	0.26 44	0.25 35	0.26 62	0.19 28	0.44 106	0.30 177	0.10 8	0.12 199	0.12 30	0.16 253	0.12 48	0.15 205

Wave_Phase_stereo	0.32 138	0.18 86	1.08 507	0.34 60	0.22 119	0.69 403	0.33 240	0.57 143	0.42 142	0.26 44	0.25 35	0.26 62	0.19 28	0.44 106	0.30 177	0.10 8	0.12 199	0.12 30	0.16 253	0.12 48	0.15 205

LCMNet	0.22 27	0.14 4	0.26 11	0.30 9	0.20 76	0.26 60	0.19 19	0.40 55	0.45 161	0.21 13	0.21 17	0.27 68	0.18 21	0.38 63	0.24 64	0.12 36	0.12 199	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 37

CSFM-Stereo	0.20 9	0.14 4	0.24 2	0.31 15	0.17 15	0.29 100	0.20 30	0.40 55	0.24 20	0.23 26	0.21 17	0.26 62	0.21 51	0.32 16	0.21 18	0.13 62	0.12 199	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MultiAttention	3.62 598	0.25 317	0.65 386	0.56 505	0.34 440	23.66 621	2.61 609	1.65 567	1.14 496	0.82 353	1.83 548	1.13 495	0.42 265	35.16 631	0.72 441	0.18 301	0.12 199	0.23 417	0.23 449	0.35 500	0.33 494

z-ln-s-r	0.70 464	0.39 466	1.51 547	0.40 217	0.27 300	0.58 334	0.62 495	0.87 328	1.09 482	0.84 367	1.44 517	0.91 425	0.87 491	1.20 507	2.07 568	0.16 215	0.12 199	0.17 215	0.15 222	0.21 361	0.17 284

depthmonostereo	0.30 115	0.15 24	0.36 115	0.35 81	0.18 29	0.45 264	0.27 129	0.71 245	0.57 213	0.36 112	0.43 132	0.34 114	0.40 255	0.36 51	0.27 120	0.14 94	0.12 199	0.13 63	0.12 124	0.11 19	0.12 75

DilatedVolume-Stereo	0.31 130	0.16 41	0.38 139	0.34 60	0.21 97	0.54 306	0.25 101	0.58 147	0.43 151	0.59 214	0.50 158	0.37 135	0.32 186	0.50 158	0.29 160	0.13 62	0.12 199	0.13 63	0.11 94	0.11 19	0.12 75

G2L-ROB	0.49 337	0.20 162	0.48 253	0.36 112	0.22 119	0.58 334	0.42 389	1.19 458	0.74 287	0.86 390	0.76 258	1.08 477	0.59 355	0.81 402	0.60 407	0.17 261	0.12 199	0.15 141	0.12 124	0.17 264	0.20 354

xyz-stereo-finetune2	0.37 199	0.20 162	0.40 160	0.32 36	0.19 50	0.80 443	0.29 161	0.56 138	0.33 70	0.53 200	0.79 276	0.43 184	0.48 298	0.70 335	0.46 333	0.13 62	0.12 199	0.17 215	0.13 160	0.12 48	0.14 162

xyz-stereo-finetune	0.34 162	0.19 122	0.38 139	0.34 60	0.18 29	0.57 328	0.32 223	0.60 157	0.70 262	0.47 176	0.54 184	0.38 142	0.35 209	0.57 206	0.38 266	0.13 62	0.12 199	0.16 169	0.13 160	0.13 87	0.13 123

G2L-Stereo_test	0.50 351	0.22 231	0.46 228	0.34 60	0.24 191	0.58 334	0.59 488	1.14 436	0.79 310	0.89 412	0.96 365	0.96 437	0.59 355	0.72 350	0.67 427	0.17 261	0.12 199	0.14 97	0.12 124	0.15 180	0.16 238

LG-Stereo	0.25 61	0.18 86	0.43 201	0.40 217	0.20 76	0.22 19	0.26 115	0.33 14	0.39 112	0.27 54	0.45 137	0.22 37	0.16 12	0.38 63	0.28 142	0.11 26	0.12 199	0.17 215	0.15 222	0.13 87	0.10 3

fffy	0.29 105	0.22 231	0.38 139	0.38 151	0.23 150	0.33 157	0.29 161	0.55 130	0.42 142	0.33 92	0.37 111	0.39 153	0.27 116	0.52 170	0.28 142	0.13 62	0.12 199	0.16 169	0.13 160	0.14 132	0.12 75

UGAM-zero	0.48 323	0.21 198	0.66 389	0.38 151	0.23 150	0.36 184	0.22 67	1.30 506	0.43 151	0.67 265	0.61 208	1.74 557	0.89 499	0.79 394	0.27 120	0.15 165	0.12 199	0.15 141	0.12 124	0.13 87	0.14 162

GCAP-BAT	0.32 138	0.21 198	0.45 215	0.34 60	0.29 350	0.28 88	0.27 129	0.53 119	0.32 62	0.61 222	0.66 222	0.47 206	0.25 86	0.59 219	0.28 142	0.15 165	0.12 199	0.15 141	0.10 56	0.12 48	0.12 75

RAStereo	0.25 61	0.17 59	0.33 68	0.40 217	0.21 97	0.24 37	0.26 115	0.45 79	0.46 168	0.23 26	0.34 97	0.30 86	0.19 28	0.34 39	0.26 98	0.15 165	0.12 199	0.16 169	0.13 160	0.14 132	0.11 37

gcap-zeroshot	0.35 169	0.20 162	0.61 366	0.39 177	0.23 150	0.53 298	0.27 129	0.58 147	0.35 84	0.64 244	0.49 156	0.87 407	0.34 200	0.49 152	0.25 77	0.14 94	0.12 199	0.15 141	0.12 124	0.13 87	0.14 162

test_for_model	0.90 508	3.60 613	0.42 182	2.47 602	2.11 603	0.39 212	0.28 145	0.46 86	0.48 178	0.76 320	0.32 86	0.30 86	0.28 132	0.35 44	0.27 120	0.69 573	0.12 199	0.13 63	0.09 6	3.76 614	0.74 571

MGS-Stereo	0.29 105	0.20 162	0.42 182	0.37 131	0.24 191	0.37 196	0.30 182	0.40 55	0.50 186	0.32 88	0.51 166	0.40 160	0.24 78	0.45 114	0.28 142	0.16 215	0.12 199	0.15 141	0.13 160	0.15 180	0.14 162

MyStereo8	0.42 267	0.21 198	0.64 381	0.43 326	0.29 350	0.55 312	0.28 145	0.72 256	0.50 186	0.73 303	1.01 394	0.57 249	0.44 275	0.52 170	0.52 370	0.15 165	0.12 199	0.16 169	0.14 191	0.19 331	0.21 372

IGEVStereo-DCA	0.30 115	0.24 286	0.42 182	0.36 112	0.27 300	0.38 202	0.34 257	0.66 199	0.35 84	0.39 134	0.31 78	0.35 123	0.27 116	0.62 260	0.25 77	0.16 215	0.12 199	0.16 169	0.12 124	0.14 132	0.16 238

rrr	0.31 130	0.24 286	0.56 341	0.36 112	0.27 300	0.38 202	0.31 209	0.56 138	0.44 156	0.39 134	0.31 78	0.35 123	0.27 116	0.62 260	0.25 77	0.16 215	0.12 199	0.16 169	0.13 160	0.14 132	0.14 162

GCAP-Stereo	0.29 105	0.21 198	0.45 215	0.39 177	0.20 76	0.39 212	0.22 67	0.60 157	0.46 168	0.47 176	0.50 158	0.39 153	0.27 116	0.34 39	0.24 64	0.14 94	0.12 199	0.14 97	0.11 94	0.13 87	0.12 75

riskmin	0.41 260	0.21 198	0.44 207	0.34 60	0.24 191	0.58 334	0.32 223	0.70 238	0.86 361	0.52 192	0.57 196	0.78 378	0.60 361	0.58 211	0.39 276	0.17 261	0.12 199	0.19 300	0.13 160	0.19 331	0.22 391

Selective-RAFT	0.36 180	0.23 264	0.54 324	0.45 366	0.22 119	0.64 374	0.27 129	0.62 171	0.65 239	0.41 151	0.38 117	0.55 238	0.39 250	0.59 219	0.36 242	0.14 94	0.12 199	0.14 97	0.12 124	0.16 237	0.14 162

DisPM	0.40 245	0.20 162	0.50 273	0.42 284	0.27 300	0.24 37	0.30 182	0.68 216	0.61 228	0.88 405	0.87 325	0.59 275	0.32 186	0.80 397	0.34 222	0.19 341	0.12 199	0.19 300	0.17 309	0.16 237	0.21 372

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 455	0.30 413	1.20 519	0.42 284	0.31 391	1.00 491	0.58 485	1.16 443	1.07 473	1.01 472	1.25 475	1.08 477	0.75 450	1.18 503	1.03 506	0.20 362	0.12 199	0.16 169	0.13 160	0.22 387	0.22 391

raft_robust	0.41 260	0.24 286	0.39 148	0.43 326	0.22 119	0.40 220	0.33 240	0.80 307	0.98 437	0.80 346	0.88 329	0.41 167	0.32 186	0.89 429	0.30 177	0.14 94	0.12 199	0.16 169	0.18 340	0.15 180	0.13 123

Sa-1000	0.49 337	0.25 317	0.45 215	0.46 391	0.25 221	0.64 374	0.34 257	0.85 321	0.95 420	0.85 380	1.51 528	0.55 238	0.44 275	0.94 449	0.31 191	0.16 215	0.12 199	0.21 381	0.20 391	0.15 180	0.14 162

iRaft-Stereo_5w	0.46 302	0.22 231	0.53 311	0.43 326	0.30 376	0.30 111	0.53 462	0.66 199	0.71 269	0.62 227	0.89 332	1.01 453	0.67 404	0.76 375	0.67 427	0.13 62	0.12 199	0.17 215	0.15 222	0.15 180	0.17 284

CIPLG	0.42 267	0.23 264	0.71 415	0.45 366	0.33 428	0.51 284	0.33 240	0.68 216	0.68 251	0.84 367	0.96 365	0.47 206	0.33 193	0.56 195	0.52 370	0.17 261	0.12 199	0.16 169	0.14 191	0.13 87	0.16 238

IPLGR_C	0.42 267	0.23 264	0.71 415	0.46 391	0.33 428	0.51 284	0.34 257	0.69 226	0.69 258	0.84 367	0.92 352	0.46 201	0.33 193	0.53 176	0.53 381	0.17 261	0.12 199	0.16 169	0.14 191	0.13 87	0.16 238

IPLGR	0.40 245	0.22 231	0.70 413	0.40 217	0.22 119	0.51 284	0.29 161	0.78 297	0.78 303	0.80 346	0.77 262	0.44 188	0.41 260	0.48 143	0.40 299	0.14 94	0.12 199	0.16 169	0.14 191	0.16 237	0.14 162

GMOStereo	0.38 217	0.19 122	0.42 182	0.43 326	0.24 191	0.40 220	0.39 344	0.55 130	0.64 233	0.89 412	0.84 305	0.65 305	0.37 227	0.39 69	0.29 160	0.14 94	0.12 199	0.20 337	0.18 340	0.15 180	0.12 75

error version	0.38 217	0.19 122	0.42 182	0.43 326	0.24 191	0.40 220	0.39 344	0.55 130	0.64 233	0.89 412	0.84 305	0.65 305	0.37 227	0.39 69	0.29 160	0.14 94	0.12 199	0.20 337	0.18 340	0.15 180	0.12 75

test-v	0.38 217	0.19 122	0.42 182	0.43 326	0.24 191	0.40 220	0.39 344	0.55 130	0.64 233	0.89 412	0.84 305	0.65 305	0.37 227	0.39 69	0.29 160	0.14 94	0.12 199	0.20 337	0.18 340	0.15 180	0.12 75

ACRE	0.42 267	0.23 264	0.73 428	0.45 366	0.33 428	0.50 279	0.33 240	0.68 216	0.70 262	0.82 353	0.92 352	0.46 201	0.32 186	0.53 176	0.52 370	0.17 261	0.12 199	0.15 141	0.14 191	0.13 87	0.16 238

CrosDoStereo	0.51 365	0.19 122	0.46 228	0.39 177	0.24 191	0.39 212	1.14 569	0.69 226	0.87 368	0.94 440	1.36 501	0.62 288	0.75 450	0.68 320	0.46 333	0.15 165	0.12 199	0.17 215	0.18 340	0.14 132	0.16 238

TRStereo	0.39 230	0.32 425	0.64 381	0.49 430	0.41 484	0.30 111	0.30 182	0.97 369	0.63 229	0.53 200	0.43 132	0.52 228	0.26 105	0.77 382	0.29 160	0.18 301	0.12 199	0.19 300	0.19 368	0.13 87	0.13 123

Patchmatch Stereo++	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.21 54	0.63 179	0.39 112	0.63 234	0.73 241	0.57 249	0.38 235	0.61 238	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238
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
OMP-Stereo	0.43 280	0.23 264	0.50 273	0.53 481	0.25 221	0.36 184	0.24 89	0.73 268	0.81 329	0.78 338	0.64 216	0.88 411	0.41 260	0.95 455	0.36 242	0.15 165	0.12 199	0.20 337	0.15 222	0.16 237	0.13 123

IIG-Stereo	0.45 295	0.22 231	0.48 253	0.51 453	0.26 258	0.43 246	0.21 54	0.73 268	0.80 319	0.84 367	0.95 361	0.82 393	0.46 289	0.95 455	0.37 251	0.16 215	0.12 199	0.19 300	0.15 222	0.15 180	0.12 75

NF-Stereo	0.39 230	0.21 198	0.51 282	0.42 284	0.25 221	0.26 60	0.30 182	0.71 245	0.72 271	0.66 256	0.77 262	0.57 249	0.31 179	0.69 327	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.16 237	0.27 449

OCTAStereo	0.39 230	0.21 198	0.51 282	0.42 284	0.25 221	0.26 60	0.30 182	0.71 245	0.72 271	0.66 256	0.77 262	0.58 265	0.31 179	0.69 327	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.16 237	0.27 449

PSM-softLoss	0.40 245	0.21 198	0.53 311	0.42 284	0.26 258	0.29 100	0.34 257	0.70 238	0.49 181	0.63 234	0.82 297	0.59 275	0.33 193	0.75 364	0.43 314	0.20 362	0.12 199	0.20 337	0.18 340	0.17 264	0.22 391

KMStereo	0.40 245	0.21 198	0.53 311	0.42 284	0.26 258	0.29 100	0.34 257	0.70 238	0.49 181	0.63 234	0.82 297	0.59 275	0.33 193	0.75 364	0.43 314	0.20 362	0.12 199	0.20 337	0.18 340	0.17 264	0.22 391

NRIStereo	0.37 199	0.21 198	0.49 262	0.42 284	0.23 150	0.33 157	0.25 101	0.68 216	0.59 218	0.65 250	0.63 213	0.55 238	0.37 227	0.67 311	0.40 299	0.16 215	0.12 199	0.18 266	0.15 222	0.17 264	0.15 205

PSM-adaLoss	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.31 209	0.63 179	0.39 112	0.63 234	0.73 241	0.57 249	0.38 235	0.59 219	0.38 266	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238

ROB_FTStereo_v2	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.31 209	0.63 179	0.39 112	0.63 234	0.73 241	0.57 249	0.38 235	0.60 232	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238

ROB_FTStereo	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.20 30	0.63 179	0.39 112	0.63 234	0.73 241	0.57 249	0.38 235	0.60 232	0.38 266	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238

HUI-Stereo	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.22 67	0.63 179	0.40 126	0.64 244	0.73 241	0.58 265	0.38 235	0.53 176	0.38 266	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238

ASMatch	0.48 323	0.20 162	0.47 240	0.39 177	0.28 326	0.37 196	0.26 115	0.76 288	0.72 271	0.77 327	2.29 563	0.61 281	0.51 312	0.64 279	0.39 276	0.15 165	0.12 199	0.17 215	0.15 222	0.14 132	0.22 391

DeepStereo_LL	0.51 365	0.19 122	0.46 228	0.39 177	0.24 191	0.39 212	1.14 569	0.69 226	0.87 368	0.94 440	1.36 501	0.62 288	0.75 450	0.68 320	0.46 333	0.15 165	0.12 199	0.17 215	0.18 340	0.14 132	0.16 238

DEmStereo	0.49 337	0.18 86	0.53 311	0.39 177	0.26 258	0.57 328	0.33 240	0.65 192	0.75 291	0.90 420	1.65 537	0.57 249	1.02 521	0.63 271	0.44 323	0.14 94	0.12 199	0.16 169	0.16 253	0.14 132	0.17 284

GrayStereo	0.49 337	0.20 162	0.44 207	0.47 411	0.29 350	0.51 284	0.62 495	0.71 245	0.66 243	1.04 484	1.46 522	0.77 375	0.73 440	0.58 211	0.35 231	0.15 165	0.12 199	0.17 215	0.17 309	0.15 180	0.30 472

RE-Stereo	0.39 230	0.21 198	0.51 282	0.42 284	0.25 221	0.26 60	0.30 182	0.71 245	0.72 271	0.66 256	0.77 262	0.57 249	0.31 179	0.70 335	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.16 237	0.27 449

Pruner-Stereo	0.39 230	0.21 198	0.51 282	0.41 246	0.25 221	0.22 19	0.24 89	0.71 245	0.59 218	0.90 420	0.75 255	0.67 324	0.30 172	0.64 279	0.39 276	0.19 341	0.12 199	0.20 337	0.17 309	0.17 264	0.19 323

TVStereo	0.39 230	0.21 198	0.51 282	0.42 284	0.25 221	0.26 60	0.30 182	0.71 245	0.72 271	0.66 256	0.77 262	0.57 249	0.31 179	0.70 335	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.16 237	0.27 449

DeepStereo_RVC	0.37 199	0.22 231	0.51 282	0.41 246	0.24 191	0.26 60	0.22 67	0.64 189	0.40 126	0.69 278	0.67 230	0.57 249	0.50 307	0.58 211	0.42 311	0.17 261	0.12 199	0.18 266	0.16 253	0.19 331	0.19 323

iGMRVC	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.29 161	0.63 179	0.39 112	0.63 234	0.73 241	0.57 249	0.38 235	0.61 238	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238

iRAFT	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.21 54	0.63 179	0.39 112	0.63 234	0.73 241	0.57 249	0.38 235	0.61 238	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238

AnonymousM	0.42 267	0.86 562	0.31 51	0.35 81	0.23 150	0.30 111	0.37 308	0.56 138	0.44 156	0.72 296	0.50 158	0.47 206	0.29 153	0.42 93	0.35 231	0.16 215	0.12 199	1.51 587	0.32 522	0.12 48	0.11 37

test-2	0.38 217	0.19 122	0.42 182	0.43 326	0.24 191	0.40 220	0.39 344	0.55 130	0.64 233	0.89 412	0.84 305	0.65 305	0.37 227	0.39 69	0.29 160	0.14 94	0.12 199	0.20 337	0.18 340	0.15 180	0.12 75

test-1	0.37 199	0.20 162	0.76 437	0.47 411	0.27 300	0.44 256	0.36 293	0.63 179	0.65 239	0.49 186	0.67 230	0.54 235	0.35 209	0.42 93	0.30 177	0.14 94	0.12 199	0.16 169	0.14 191	0.15 180	0.18 311

RAFT-IKP	0.36 180	0.24 286	0.51 282	0.42 284	0.22 119	0.24 37	0.27 129	0.63 179	0.39 112	0.63 234	0.73 241	0.57 249	0.38 235	0.61 238	0.39 276	0.18 301	0.12 199	0.20 337	0.16 253	0.21 361	0.16 238

rafts_anoy	0.38 217	0.22 231	0.38 139	0.43 326	0.28 326	0.32 145	0.32 223	0.70 238	0.91 395	0.59 214	0.66 222	0.45 197	0.33 193	0.49 152	0.41 305	0.16 215	0.12 199	0.21 381	0.23 449	0.18 296	0.16 238

raft+_RVC	0.38 217	0.20 162	0.38 139	0.39 177	0.27 300	0.44 256	0.35 280	0.81 309	0.90 389	0.52 192	0.78 271	0.50 219	0.29 153	0.56 195	0.41 305	0.15 165	0.12 199	0.17 215	0.15 222	0.14 132	0.13 123

raftrobust	0.35 169	0.20 162	0.39 148	0.43 326	0.29 350	0.31 127	0.25 101	0.73 268	0.66 243	0.59 214	0.56 193	0.44 188	0.45 282	0.55 185	0.31 191	0.16 215	0.12 199	0.14 97	0.12 124	0.12 48	0.14 162

test_xeample3	0.31 130	0.23 264	0.56 341	0.36 112	0.26 258	0.35 174	0.32 223	0.60 157	0.38 105	0.44 165	0.32 86	0.33 107	0.28 132	0.66 301	0.27 120	0.14 94	0.12 199	0.16 169	0.12 124	0.14 132	0.14 162

ARAFT	0.48 323	0.25 317	0.82 452	0.42 284	0.25 221	0.56 319	0.54 469	0.82 315	0.82 342	0.92 430	0.75 255	0.75 363	0.48 298	0.89 429	0.37 251	0.15 165	0.12 199	0.23 417	0.22 433	0.14 132	0.14 162

BEATNet_4x	0.49 337	0.35 442	0.72 422	0.38 151	0.20 76	0.65 381	0.36 293	1.08 413	0.78 303	0.78 338	0.88 329	0.73 354	0.64 385	0.71 345	0.60 407	0.16 215	0.12 199	0.16 169	0.15 222	0.24 420	0.18 311

ccs_rob	0.47 313	0.25 317	0.55 328	0.38 151	0.28 326	0.58 334	0.32 223	0.89 337	0.90 389	0.83 361	1.02 397	0.75 363	0.48 298	0.61 238	0.46 333	0.17 261	0.12 199	0.24 433	0.16 253	0.26 441	0.21 372

iResNet_ROB	0.55 400	0.24 286	0.61 366	0.38 151	0.22 119	0.66 388	0.30 182	1.59 561	1.33 534	0.94 440	1.05 413	0.81 391	0.69 414	0.84 414	0.46 333	0.17 261	0.12 199	0.14 97	0.09 6	0.15 180	0.20 354

DN-CSS_ROB	0.45 295	0.27 369	0.74 432	0.41 246	0.29 350	0.43 246	0.29 161	0.80 307	0.78 303	0.73 303	1.08 430	0.48 211	0.45 282	0.81 402	0.40 299	0.15 165	0.12 199	0.21 381	0.19 368	0.18 296	0.17 284

pmcnn	1.27 552	0.31 422	1.14 515	0.41 246	0.23 150	0.97 483	0.71 514	1.23 480	1.32 532	1.83 569	2.34 566	11.25 616	0.89 499	1.04 484	0.96 492	0.15 165	0.12 199	0.12 30	0.10 56	0.15 180	0.16 238

Select-FE	0.48 323	0.26 352	0.96 491	0.42 284	0.36 455	0.34 168	0.20 30	1.02 385	0.37 99	0.61 222	1.01 394	1.04 462	0.79 466	0.74 356	0.29 160	0.17 261	0.13 275	0.17 215	0.20 391	0.15 180	0.25 435

water-stereo	0.29 105	0.15 24	0.32 63	0.36 112	0.20 76	0.36 184	0.24 89	0.65 192	0.39 112	0.41 151	0.61 208	0.44 188	0.39 250	0.29 7	0.28 142	0.14 94	0.13 275	0.14 97	0.12 124	0.12 48	0.12 75

MM-Stereo_test1	0.34 162	0.19 122	0.37 129	0.42 284	0.23 150	0.35 174	0.44 404	0.62 171	0.56 206	0.61 222	0.51 166	0.38 142	0.36 219	0.65 289	0.27 120	0.15 165	0.13 275	0.17 215	0.14 191	0.15 180	0.13 123

AIO-test2	0.40 245	0.21 198	0.44 207	0.48 419	0.26 258	0.44 256	0.38 326	0.79 304	1.28 524	0.37 116	0.87 325	0.38 142	0.30 172	0.50 158	0.28 142	0.16 215	0.13 275	0.21 381	0.24 464	0.15 180	0.15 205

AIO-test1	0.39 230	0.18 86	0.42 182	0.51 453	0.25 221	0.44 256	0.30 182	0.74 275	1.20 511	0.41 151	0.71 237	0.45 197	0.29 153	0.56 195	0.27 120	0.15 165	0.13 275	0.19 300	0.21 412	0.13 87	0.18 311

model_zeroshot	0.35 169	0.20 162	0.56 341	0.41 246	0.30 376	0.51 284	0.26 115	0.69 226	0.48 178	0.65 250	0.51 166	0.52 228	0.25 86	0.46 122	0.27 120	0.17 261	0.13 275	0.15 141	0.14 191	0.13 87	0.14 162

testlalala2	0.37 199	0.19 122	0.45 215	0.94 570	0.56 542	0.45 264	0.25 101	0.64 189	0.51 193	0.69 278	0.57 196	0.44 188	0.24 78	0.35 44	0.33 209	0.15 165	0.13 275	0.14 97	0.10 56	0.13 87	0.14 162

H2IRNET	0.38 217	0.21 198	0.36 115	0.39 177	0.25 221	0.26 60	0.24 89	0.61 165	0.74 287	0.39 134	0.89 332	0.74 358	0.53 315	0.53 176	0.44 323	0.16 215	0.13 275	0.19 300	0.20 391	0.17 264	0.15 205

MyStereo07	0.33 147	0.23 264	0.37 129	0.43 326	0.29 350	0.40 220	0.48 429	0.78 297	0.38 105	0.38 125	0.34 97	0.32 99	0.30 172	0.63 271	0.28 142	0.14 94	0.13 275	0.19 300	0.17 309	0.18 296	0.17 284

MyStereo06	0.40 245	0.22 231	0.65 386	0.42 284	0.29 350	0.43 246	0.48 429	1.05 399	0.43 151	0.64 244	0.54 184	0.78 378	0.27 116	0.53 176	0.31 191	0.14 94	0.13 275	0.18 266	0.17 309	0.17 264	0.17 284

MyStereo05	0.46 302	0.22 231	0.51 282	0.42 284	0.29 350	0.43 246	0.48 429	0.96 367	1.12 485	0.77 327	0.62 212	0.51 224	0.57 345	0.79 394	0.43 314	0.14 94	0.13 275	0.18 266	0.17 309	0.17 264	0.17 284

MyStereo04	0.45 295	0.23 264	0.52 303	0.43 326	0.29 350	0.40 220	0.48 429	1.02 385	1.12 485	0.62 227	0.58 200	0.55 238	0.56 333	0.77 382	0.45 329	0.14 94	0.13 275	0.19 300	0.17 309	0.18 296	0.17 284

AE-Stereo	0.36 180	0.21 198	0.47 240	0.49 430	0.31 391	0.50 279	0.34 257	0.72 256	0.73 281	0.34 104	0.55 190	0.52 228	0.28 132	0.48 143	0.31 191	0.13 62	0.13 275	0.18 266	0.16 253	0.15 180	0.14 162

CoDeX	0.48 323	0.21 198	0.53 311	0.43 326	0.25 221	0.74 423	0.38 326	1.36 524	0.82 342	0.84 367	0.96 365	0.63 293	0.57 345	0.63 271	0.40 299	0.17 261	0.13 275	0.17 215	0.15 222	0.16 237	0.15 205

plain	0.32 138	0.21 198	0.59 360	0.40 217	0.29 350	0.27 74	0.30 182	0.46 86	0.36 91	0.32 88	0.66 222	0.31 91	0.33 193	0.68 320	0.32 198	0.18 301	0.13 275	0.20 337	0.15 222	0.18 296	0.13 123

MIF-Stereo (partial)	0.32 138	0.19 122	0.41 169	0.41 246	0.32 416	0.29 100	0.24 89	0.49 100	0.44 156	0.31 84	0.63 213	0.37 135	0.36 219	0.60 232	0.32 198	0.17 261	0.13 275	0.19 300	0.17 309	0.18 296	0.15 205

UniTT-Stereo	0.27 85	0.18 86	0.40 160	0.40 217	0.28 326	0.30 111	0.28 145	0.40 55	0.33 70	0.30 75	0.46 142	0.27 68	0.25 86	0.48 143	0.35 231	0.17 261	0.13 275	0.14 97	0.12 124	0.14 132	0.13 123

PCWNet_CMD	0.49 337	0.25 317	0.56 341	0.40 217	0.27 300	0.64 374	0.32 223	0.98 371	0.99 440	0.87 395	1.07 423	0.78 378	0.46 289	0.61 238	0.44 323	0.17 261	0.13 275	0.21 381	0.16 253	0.26 441	0.20 354

LL-Strereo2	0.36 180	0.25 317	0.52 303	0.43 326	0.27 300	0.36 184	0.27 129	0.70 238	0.46 168	0.55 204	0.53 180	0.65 305	0.24 78	0.69 327	0.32 198	0.14 94	0.13 275	0.23 417	0.20 391	0.19 331	0.14 162

DCRE	0.38 217	0.19 122	0.47 240	0.45 366	0.33 428	0.45 264	0.40 357	0.66 199	0.53 201	0.49 186	0.95 361	0.57 249	0.39 250	0.53 176	0.32 198	0.14 94	0.13 275	0.15 141	0.14 191	0.14 132	0.15 205

TestStereo1	0.44 286	0.24 286	0.45 215	0.52 470	0.25 221	0.35 174	0.40 357	0.81 309	0.94 416	0.70 284	0.96 365	0.48 211	0.45 282	0.94 449	0.33 209	0.16 215	0.13 275	0.18 266	0.16 253	0.15 180	0.14 162

RAFT_CTSACE	0.46 302	0.20 162	0.48 253	0.46 391	0.27 300	0.34 168	0.39 344	0.62 171	0.74 287	0.78 338	1.44 517	0.86 401	0.38 235	1.09 490	0.27 120	0.13 62	0.13 275	0.18 266	0.16 253	0.16 237	0.12 75

SA-5K	0.44 286	0.24 286	0.45 215	0.52 470	0.25 221	0.35 174	0.40 357	0.81 309	0.94 416	0.70 284	0.96 365	0.48 211	0.45 282	0.94 449	0.33 209	0.16 215	0.13 275	0.18 266	0.16 253	0.15 180	0.14 162

SA	0.45 295	0.26 352	0.50 273	0.47 411	0.24 191	0.46 267	0.36 293	0.79 304	1.00 444	0.61 222	1.04 410	0.50 219	0.50 307	0.98 466	0.33 209	0.16 215	0.13 275	0.21 381	0.19 368	0.15 180	0.14 162

FTStereo	0.56 409	0.21 198	0.39 148	0.42 284	0.25 221	0.39 212	0.73 525	0.69 226	0.45 161	1.09 505	3.23 586	0.69 329	0.71 424	0.55 185	0.34 222	0.15 165	0.13 275	0.19 300	0.17 309	0.15 180	0.32 485

CroCo-Stereo	0.27 85	0.23 264	0.40 160	0.49 430	0.22 119	0.20 12	0.29 161	0.55 130	0.45 161	0.29 67	0.27 48	0.42 174	0.26 105	0.30 9	0.26 98	0.15 165	0.13 275	0.13 63	0.12 124	0.16 237	0.13 123
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
TestStereo	0.39 230	0.32 425	0.42 182	0.45 366	0.20 76	0.41 231	0.38 326	0.69 226	0.66 243	0.56 207	0.78 271	0.48 211	0.43 268	0.59 219	0.37 251	0.18 301	0.13 275	0.20 337	0.15 222	0.23 407	0.14 162

CFNet_pseudo	0.47 313	0.25 317	0.55 328	0.38 151	0.28 326	0.58 334	0.32 223	0.89 337	0.90 389	0.83 361	1.03 407	0.75 363	0.48 298	0.61 238	0.46 333	0.17 261	0.13 275	0.24 433	0.16 253	0.26 441	0.21 372

RALAANet	0.40 245	0.24 286	0.56 341	0.43 326	0.30 376	0.36 184	0.25 101	0.89 337	0.69 258	0.69 278	0.65 218	0.61 281	0.30 172	0.63 271	0.35 231	0.16 215	0.13 275	0.18 266	0.15 222	0.21 361	0.14 162

GMStereo	0.40 245	0.38 461	0.61 366	0.41 246	0.27 300	0.47 271	0.35 280	0.62 171	1.04 459	0.57 210	0.54 184	0.38 142	0.36 219	0.56 195	0.41 305	0.20 362	0.13 275	0.16 169	0.17 309	0.24 420	0.20 354
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.43 280	0.23 264	0.40 160	0.40 217	0.24 191	0.54 306	0.33 240	0.83 317	0.72 271	0.74 310	0.73 241	0.63 293	0.56 333	0.65 289	0.45 329	0.19 341	0.13 275	0.19 300	0.17 309	0.18 296	0.20 354

DIP-Stereo	0.40 245	0.22 231	0.58 352	0.42 284	0.29 350	0.62 358	0.27 129	0.87 328	0.42 142	0.65 250	0.86 318	0.52 228	0.35 209	0.67 311	0.43 314	0.15 165	0.13 275	0.17 215	0.14 191	0.15 180	0.17 284
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 245	0.19 122	0.47 240	0.43 326	0.27 300	0.41 231	0.31 209	0.74 275	0.38 105	0.90 420	1.28 484	0.58 265	0.35 209	0.43 99	0.35 231	0.15 165	0.13 275	0.14 97	0.12 124	0.14 132	0.14 162

RAFT-Stereo	0.40 245	0.19 122	0.47 240	0.43 326	0.27 300	0.41 231	0.31 209	0.74 275	0.38 105	0.90 420	1.28 484	0.58 265	0.35 209	0.43 99	0.35 231	0.15 165	0.13 275	0.14 97	0.12 124	0.14 132	0.14 162
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.49 337	0.25 317	0.56 341	0.40 217	0.27 300	0.64 374	0.32 223	0.99 375	0.99 440	0.87 395	1.07 423	0.79 385	0.46 289	0.61 238	0.44 323	0.17 261	0.13 275	0.20 337	0.16 253	0.25 431	0.20 354

AANet_RVC	0.59 430	0.35 442	0.68 401	0.47 411	0.28 326	0.57 328	0.47 422	1.04 392	1.28 524	0.87 395	1.33 495	0.86 401	0.63 377	1.16 500	0.89 472	0.19 341	0.13 275	0.15 141	0.14 191	0.18 296	0.20 354

AdaStereo	0.52 379	0.34 438	0.53 311	0.49 430	0.25 221	0.71 409	0.36 293	1.24 481	0.91 395	0.77 327	0.98 378	0.75 363	0.50 307	0.71 345	0.51 365	0.27 467	0.13 275	0.28 485	0.18 340	0.23 407	0.18 311
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.
iResNetv2_ROB	0.55 400	0.29 398	0.86 470	0.39 177	0.25 221	0.67 397	0.37 308	1.21 468	1.02 451	1.02 476	1.10 432	0.89 416	0.79 466	0.74 356	0.43 314	0.19 341	0.13 275	0.15 141	0.11 94	0.19 331	0.16 238

StereoDRNet-Refined	0.61 441	0.33 433	0.63 376	0.47 411	0.31 391	0.94 478	0.41 378	1.04 392	0.97 432	1.15 517	1.13 445	1.00 449	0.74 447	0.93 446	0.93 485	0.18 301	0.13 275	0.22 396	0.21 412	0.20 348	0.21 372
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DStereoRT	0.77 484	0.21 198	0.72 422	0.52 470	0.34 440	1.07 507	0.36 293	0.86 325	0.80 319	0.81 350	1.07 423	0.54 235	0.73 440	0.78 390	0.53 381	0.17 261	0.14 314	3.96 618	1.38 607	0.20 348	0.16 238

MSAF-DinoV2	1.18 543	0.44 491	3.00 581	0.56 505	0.30 376	0.91 471	0.74 527	1.58 559	1.25 517	1.06 498	1.41 509	2.98 583	1.57 562	3.25 594	3.12 587	0.22 400	0.14 314	0.20 337	0.22 433	0.33 487	0.34 498

DFGA-Net	0.47 313	0.31 422	0.93 484	0.43 326	0.33 428	0.56 319	0.35 280	0.81 309	0.89 384	0.70 284	0.76 258	0.48 211	0.43 268	0.78 390	0.64 422	0.16 215	0.14 314	0.19 300	0.19 368	0.20 348	0.19 323

coex_refinement	0.54 391	0.22 231	0.44 207	0.45 366	0.31 391	0.75 427	0.40 357	1.16 443	0.92 401	0.87 395	1.12 438	0.99 446	0.57 345	0.69 327	0.90 478	0.21 378	0.14 314	0.16 169	0.16 253	0.21 361	0.22 391

rvit_stereo_ft	0.35 169	0.26 352	0.54 324	0.53 481	0.32 416	0.33 157	0.46 414	0.52 113	0.52 195	0.35 107	0.41 126	0.41 167	0.34 200	0.49 152	0.36 242	0.22 400	0.14 314	0.19 300	0.18 340	0.19 331	0.15 205

DispNO	0.48 323	0.24 286	0.84 463	0.40 217	0.31 391	0.58 334	0.39 344	0.91 343	0.79 310	0.79 343	0.83 302	0.71 334	0.59 355	0.75 364	0.50 361	0.19 341	0.14 314	0.20 337	0.18 340	0.16 237	0.17 284

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 162	0.28 384	0.48 253	0.37 131	0.25 221	0.47 271	0.30 182	0.60 157	0.92 401	0.43 162	0.37 111	0.30 86	0.29 153	0.50 158	0.30 177	0.17 261	0.14 314	0.18 266	0.15 222	0.18 296	0.16 238

GMStereo_Zeroshot	0.51 365	0.46 498	0.80 445	0.50 441	0.28 326	0.57 328	0.30 182	0.75 284	0.79 310	0.88 405	0.94 357	0.90 419	0.37 227	0.77 382	0.46 333	0.27 467	0.14 314	0.26 465	0.15 222	0.39 518	0.19 323

MaDis-Stereo	0.27 85	0.19 122	0.39 148	0.37 131	0.26 258	0.28 88	0.28 145	0.45 79	0.37 99	0.27 54	0.27 48	0.40 160	0.27 116	0.40 78	0.30 177	0.16 215	0.14 314	0.16 169	0.13 160	0.15 180	0.12 75

EKT-Stereo	0.36 180	0.24 286	0.44 207	0.44 351	0.30 376	0.37 196	0.30 182	0.72 256	0.68 251	0.47 176	0.63 213	0.49 217	0.28 132	0.59 219	0.34 222	0.19 341	0.14 314	0.18 266	0.15 222	0.16 237	0.18 311

MIM_Stereo	0.39 230	0.18 86	0.59 360	0.38 151	0.25 221	0.27 74	0.24 89	0.72 256	0.56 206	0.72 296	1.00 390	0.62 288	0.29 153	0.67 311	0.39 276	0.13 62	0.14 314	0.17 215	0.16 253	0.14 132	0.12 75

anonymousa	0.51 365	0.21 198	0.47 240	0.39 177	0.25 221	0.89 469	0.36 293	0.78 297	0.63 229	0.88 405	1.54 530	1.09 483	0.67 404	0.53 176	0.46 333	0.17 261	0.14 314	0.19 300	0.21 412	0.16 237	0.16 238

IER	0.48 323	0.25 317	0.60 365	0.38 151	0.28 326	0.67 397	0.38 326	0.82 315	0.68 251	0.88 405	0.95 361	0.74 358	0.79 466	0.62 260	0.46 333	0.17 261	0.14 314	0.17 215	0.17 309	0.17 264	0.16 238

DAS	0.54 391	0.26 352	0.66 389	0.49 430	0.31 391	0.61 352	0.43 396	0.89 337	1.01 446	0.95 445	1.16 457	0.71 334	0.85 484	0.89 429	0.47 344	0.18 301	0.14 314	0.18 266	0.15 222	0.22 387	0.19 323

SepStereo	0.54 391	0.26 352	0.66 389	0.49 430	0.31 391	0.61 352	0.43 396	0.89 337	1.01 446	0.95 445	1.16 457	0.71 334	0.85 484	0.97 464	0.47 344	0.18 301	0.14 314	0.18 266	0.15 222	0.22 387	0.19 323

GwcNet-ADL	0.45 295	0.24 286	0.51 282	0.46 391	0.30 376	0.41 231	0.40 357	0.95 362	0.98 437	0.73 303	0.78 271	0.61 281	0.41 260	0.67 311	0.55 389	0.20 362	0.14 314	0.15 141	0.14 191	0.19 331	0.22 391

PFNet+	0.41 260	0.20 162	0.53 311	0.40 217	0.25 221	0.28 88	0.22 67	0.66 199	0.76 296	0.85 380	0.79 276	0.63 293	0.34 200	0.75 364	0.37 251	0.20 362	0.14 314	0.23 417	0.20 391	0.17 264	0.21 372

sAnonymous2	0.42 267	0.41 481	0.96 491	0.48 419	0.37 459	0.41 231	0.48 429	0.60 157	0.52 195	0.39 134	0.48 150	0.35 123	0.44 275	0.44 106	0.30 177	0.19 341	0.14 314	0.19 300	0.17 309	0.55 555	0.43 535

CroCo_RVC	0.42 267	0.41 481	0.96 491	0.48 419	0.37 459	0.41 231	0.48 429	0.60 157	0.52 195	0.39 134	0.48 150	0.35 123	0.44 275	0.44 106	0.30 177	0.19 341	0.14 314	0.19 300	0.17 309	0.55 555	0.43 535

RALCasStereoNet	0.37 199	0.23 264	0.41 169	0.44 351	0.28 326	0.36 184	0.38 326	0.66 199	0.67 249	0.51 189	0.74 253	0.51 224	0.29 153	0.64 279	0.38 266	0.17 261	0.14 314	0.15 141	0.13 160	0.17 264	0.17 284

SFCPSM	0.48 323	0.22 231	0.59 360	0.41 246	0.27 300	0.85 461	0.36 293	1.39 526	0.79 310	0.81 350	0.85 314	0.54 235	0.50 307	0.60 232	0.39 276	0.18 301	0.14 314	0.18 266	0.20 391	0.17 264	0.16 238

cf-r	0.49 337	0.24 286	0.49 262	0.40 217	0.23 150	0.58 334	0.38 326	0.92 352	0.87 368	0.77 327	1.06 419	0.98 441	0.67 404	0.59 219	0.61 413	0.21 378	0.14 314	0.17 215	0.19 368	0.15 180	0.16 238

RASNet	0.57 414	0.24 286	0.61 366	0.39 177	0.23 150	0.71 409	0.40 357	1.02 385	0.93 407	0.77 327	1.05 413	1.05 467	0.98 516	0.99 471	1.03 506	0.16 215	0.14 314	0.14 97	0.17 309	0.15 180	0.14 162

HSM-Net_RVC	0.55 400	0.23 264	0.37 129	0.38 151	0.22 119	0.86 463	0.40 357	1.31 508	0.93 407	0.92 430	1.15 452	1.26 507	0.71 424	0.75 364	0.53 381	0.17 261	0.14 314	0.16 169	0.15 222	0.17 264	0.17 284
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.53 386	0.25 317	0.46 228	0.40 217	0.25 221	0.74 423	0.44 404	1.29 504	0.78 303	0.82 353	0.92 352	1.21 503	0.75 450	0.90 437	0.48 348	0.18 301	0.14 314	0.17 215	0.14 191	0.17 264	0.18 311

FlowAnything_test	0.30 115	0.20 162	0.41 169	0.48 419	0.26 258	0.46 267	0.25 101	0.45 79	0.33 70	0.30 75	0.26 44	0.35 123	0.26 105	0.41 84	0.39 276	0.21 378	0.15 339	0.22 396	0.26 488	0.17 264	0.17 284

MM-Stereo_test3	0.35 169	0.19 122	0.33 68	0.42 284	0.26 258	0.34 168	0.44 404	0.74 275	0.93 407	0.47 176	0.52 173	0.42 174	0.29 153	0.46 122	0.29 160	0.17 261	0.15 339	0.17 215	0.13 160	0.14 132	0.15 205

FACV-RUCA	0.45 295	0.28 384	0.51 282	0.46 391	0.33 428	0.62 358	0.34 257	0.87 328	0.75 291	0.60 217	0.84 305	0.48 211	0.54 322	0.56 195	0.39 276	0.22 400	0.15 339	0.35 518	0.16 253	0.29 462	0.22 391

UGAM	0.54 391	0.23 264	0.51 282	0.46 391	0.26 258	0.40 220	0.52 457	0.65 192	1.19 508	0.78 338	1.15 452	1.38 532	0.56 333	1.03 482	0.56 391	0.18 301	0.15 339	0.25 446	0.21 412	0.15 180	0.13 123

test_sample2	0.45 295	0.24 286	0.49 262	0.34 60	0.21 97	0.60 350	0.43 396	1.01 382	0.73 281	0.67 265	0.80 287	0.70 331	0.64 385	0.65 289	0.41 305	0.19 341	0.15 339	0.18 266	0.16 253	0.19 331	0.19 323

test_sample1	0.44 286	0.24 286	0.52 303	0.35 81	0.23 150	0.59 344	0.36 293	1.05 399	0.57 213	0.66 256	0.78 271	0.70 331	0.71 424	0.62 260	0.51 365	0.18 301	0.15 339	0.17 215	0.16 253	0.18 296	0.18 311

mmm	0.47 313	0.28 384	0.51 282	0.39 177	0.25 221	0.61 352	0.38 326	1.00 381	0.60 225	0.77 327	1.07 423	0.65 305	0.53 315	0.61 238	0.49 357	0.18 301	0.15 339	0.23 417	0.20 391	0.21 361	0.20 354

11t1	0.38 217	0.23 264	0.49 262	0.36 112	0.23 150	0.61 352	0.31 209	0.74 275	0.47 176	0.62 227	0.55 190	0.55 238	0.49 304	0.58 211	0.45 329	0.18 301	0.15 339	0.16 169	0.13 160	0.17 264	0.19 323

LL-Strereo	0.58 426	0.29 398	0.83 456	0.48 419	0.35 448	0.39 212	0.48 429	1.04 392	0.99 440	0.87 395	0.79 276	1.08 477	1.15 539	1.35 532	0.51 365	0.18 301	0.15 339	0.22 396	0.19 368	0.17 264	0.21 372

CBFPSM	0.61 441	0.25 317	1.41 542	0.39 177	0.27 300	1.10 511	0.67 505	0.83 317	0.84 349	0.82 353	0.81 295	1.33 521	0.85 484	0.72 350	0.86 468	0.16 215	0.15 339	0.15 141	0.17 309	0.17 264	0.23 415

CroCo-Stereo Lap2	0.29 105	0.25 317	0.44 207	0.50 441	0.30 376	0.19 9	0.31 209	0.52 113	0.41 135	0.25 37	0.28 55	0.46 201	0.31 179	0.39 69	0.30 177	0.15 165	0.15 339	0.16 169	0.13 160	0.17 264	0.16 238

BUS	0.47 313	0.26 352	0.47 240	0.46 391	0.29 350	0.78 431	0.34 257	0.99 375	0.80 319	0.77 327	0.80 287	0.64 299	0.54 322	0.66 301	0.56 391	0.21 378	0.15 339	0.22 396	0.19 368	0.18 296	0.19 323

BSDual-CNN	0.48 323	0.26 352	0.47 240	0.46 391	0.29 350	0.75 427	0.46 414	0.99 375	0.80 319	0.77 327	0.80 287	0.76 370	0.59 355	0.66 301	0.48 348	0.21 378	0.15 339	0.22 396	0.19 368	0.18 296	0.19 323

hknet	0.51 365	0.26 352	0.58 352	0.46 391	0.29 350	0.75 427	0.46 414	0.99 375	0.89 384	0.77 327	0.80 287	0.96 437	0.67 404	0.75 364	0.50 361	0.19 341	0.15 339	0.22 396	0.19 368	0.18 296	0.19 323

UDGNet	0.50 351	0.82 556	0.56 341	0.51 453	0.32 416	0.41 231	0.34 257	0.71 245	0.93 407	0.65 250	0.60 205	0.58 265	0.44 275	0.65 289	0.43 314	0.33 511	0.15 339	0.67 570	0.20 391	0.49 543	0.23 415

dd	0.44 286	0.40 475	0.62 372	0.44 351	0.26 258	0.51 284	0.38 326	0.72 256	1.07 473	0.60 217	0.66 222	0.43 184	0.40 255	0.68 320	0.53 381	0.24 438	0.15 339	0.21 381	0.16 253	0.24 420	0.19 323

GANet-ADL	0.44 286	0.27 369	0.48 253	0.44 351	0.30 376	0.54 306	0.36 293	0.94 359	0.88 379	0.64 244	0.72 239	0.68 327	0.44 275	0.55 185	0.44 323	0.22 400	0.15 339	0.15 141	0.13 160	0.18 296	0.21 372

LMCR-Stereo	0.55 400	0.33 433	0.57 350	0.60 522	0.30 376	0.80 443	0.36 293	1.30 506	0.79 310	0.90 420	1.04 410	0.57 249	0.64 385	0.87 421	0.73 444	0.20 362	0.15 339	0.19 300	0.14 191	0.25 431	0.18 311

MMNet	0.57 414	0.26 352	0.67 394	0.45 366	0.35 448	1.04 501	0.39 344	0.93 354	0.98 437	0.96 457	0.97 374	0.86 401	0.80 471	0.83 410	0.80 459	0.16 215	0.15 339	0.19 300	0.19 368	0.20 348	0.17 284

UNet	0.55 400	0.27 369	0.72 422	0.45 366	0.41 484	0.97 483	0.40 357	1.01 382	0.80 319	0.87 395	0.90 338	1.03 457	0.75 450	0.76 375	0.67 427	0.19 341	0.15 339	0.20 337	0.17 309	0.21 361	0.18 311

ACVNet	0.47 313	0.24 286	0.39 148	0.40 217	0.28 326	0.58 334	0.40 357	0.91 343	0.81 329	0.67 265	0.96 365	0.79 385	0.66 395	0.65 289	0.71 438	0.18 301	0.15 339	0.16 169	0.15 222	0.18 296	0.15 205

acv_ft	0.52 379	0.24 286	0.64 381	0.45 366	0.28 326	0.85 461	0.40 357	0.95 362	0.81 329	1.00 469	0.96 365	0.79 385	0.62 372	0.65 289	0.88 470	0.18 301	0.15 339	0.16 169	0.15 222	0.18 296	0.15 205

GwcNet-RSSM	0.51 365	0.25 317	0.51 282	0.41 246	0.24 191	0.56 319	0.41 378	0.97 369	0.96 427	0.75 314	1.17 462	0.89 416	0.66 395	0.66 301	0.74 445	0.22 400	0.15 339	0.19 300	0.21 412	0.17 264	0.16 238

SuperB	1.00 523	0.41 481	4.03 591	0.45 366	0.32 416	0.99 490	0.49 442	1.09 416	2.09 579	1.10 509	1.10 432	0.74 358	0.83 477	1.13 494	1.75 554	0.20 362	0.15 339	0.17 215	0.15 222	2.50 603	0.27 449

CFNet	0.53 386	0.30 413	0.53 311	0.42 284	0.28 326	0.73 417	0.35 280	1.21 468	1.01 446	0.74 310	1.07 423	0.85 397	0.60 361	0.83 410	0.58 404	0.19 341	0.15 339	0.23 417	0.23 449	0.21 361	0.17 284

DISCO	0.72 468	0.27 369	0.72 422	0.45 366	0.31 391	1.12 518	0.53 462	1.32 514	1.25 517	0.84 367	1.07 423	1.52 548	0.87 491	1.82 563	1.08 519	0.20 362	0.15 339	0.18 266	0.16 253	0.24 420	0.24 426

LE_ROB	4.86 607	0.27 369	9.43 604	0.45 366	0.24 191	1.61 556	0.96 559	2.05 581	17.75 625	16.36 627	4.84 608	5.17 604	19.48 627	2.05 570	15.49 618	0.17 261	0.15 339	0.16 169	0.16 253	0.20 348	0.19 323

S2M2_XL	0.19 7	0.18 86	0.28 26	0.27 2	0.20 76	0.15 2	0.16 2	0.23 2	0.16 4	0.21 13	0.26 44	0.17 4	0.17 14	0.24 1	0.21 18	0.17 261	0.16 366	0.15 141	0.14 191	0.15 180	0.12 75
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0081	0.33 147	0.25 317	0.49 262	0.43 326	0.26 258	0.31 127	0.37 308	0.45 79	0.56 206	0.37 116	0.40 123	0.39 153	0.38 235	0.44 106	0.35 231	0.22 400	0.16 366	0.19 300	0.16 253	0.20 348	0.14 162

rvit_stereo_0082	0.33 147	0.25 317	0.49 262	0.43 326	0.26 258	0.31 127	0.37 308	0.45 79	0.56 206	0.37 116	0.40 123	0.39 153	0.38 235	0.44 106	0.35 231	0.22 400	0.16 366	0.19 300	0.16 253	0.20 348	0.14 162

test_sample5	0.50 351	0.28 384	0.55 328	0.37 131	0.23 150	0.65 381	0.38 326	1.19 458	0.86 361	0.81 350	0.97 374	0.64 299	0.60 361	0.72 350	0.48 348	0.22 400	0.16 366	0.22 396	0.21 412	0.23 407	0.22 391

test_sample4	0.49 337	0.27 369	0.55 328	0.36 112	0.23 150	0.70 404	0.37 308	1.22 476	0.86 361	0.82 353	0.86 318	0.62 288	0.58 349	0.71 345	0.49 357	0.21 378	0.16 366	0.21 381	0.20 391	0.22 387	0.21 372

test_sample3	0.49 337	0.27 369	0.55 328	0.36 112	0.23 150	0.70 404	0.37 308	1.21 468	0.87 368	0.79 343	0.84 305	0.66 317	0.53 315	0.70 335	0.50 361	0.21 378	0.16 366	0.20 337	0.19 368	0.21 361	0.21 372

SMFormer	0.53 386	0.24 286	0.67 394	0.35 81	0.20 76	0.63 364	0.34 257	1.26 489	1.06 465	0.85 380	1.02 397	0.71 334	0.66 395	0.96 457	0.60 407	0.19 341	0.16 366	0.18 266	0.17 309	0.19 331	0.20 354

tta	0.53 386	0.24 286	0.67 394	0.35 81	0.20 76	0.63 364	0.34 257	1.26 489	1.06 465	0.85 380	1.02 397	0.71 334	0.66 395	0.96 457	0.60 407	0.19 341	0.16 366	0.18 266	0.17 309	0.15 180	0.16 238

qqq1	0.51 365	0.24 286	0.67 394	0.35 81	0.20 76	0.63 364	0.34 257	1.26 489	1.06 465	0.85 380	1.02 397	0.71 334	0.66 395	0.96 457	0.36 242	0.19 341	0.16 366	0.14 97	0.12 124	0.15 180	0.16 238

fff1	0.51 365	0.24 286	0.67 394	0.35 81	0.20 76	0.63 364	0.34 257	1.26 489	1.06 465	0.85 380	1.02 397	0.71 334	0.66 395	0.96 457	0.36 242	0.19 341	0.16 366	0.14 97	0.12 124	0.15 180	0.16 238

DualNet	0.51 365	0.28 384	0.55 328	0.37 131	0.23 150	0.65 381	0.38 326	1.19 458	0.86 361	0.84 367	1.06 419	0.64 299	0.60 361	0.72 350	0.48 348	0.22 400	0.16 366	0.22 396	0.21 412	0.23 407	0.22 391

mmx	0.59 430	0.28 384	0.68 401	0.39 177	0.26 258	0.56 319	0.40 357	1.24 481	1.06 465	0.76 320	0.98 378	0.71 334	0.55 326	1.25 512	1.46 542	0.21 378	0.16 366	0.25 446	0.21 412	0.24 420	0.22 391

xxx	0.59 430	0.28 384	0.68 401	0.39 177	0.26 258	0.56 319	0.40 357	1.24 481	1.06 465	0.76 320	0.98 378	0.71 334	0.55 326	1.25 512	1.46 542	0.21 378	0.16 366	0.25 446	0.21 412	0.24 420	0.22 391

CFNet_ucs	0.51 365	0.25 317	0.58 352	0.39 177	0.31 391	0.59 344	0.35 280	1.04 392	0.95 420	0.89 412	1.19 467	0.80 389	0.49 304	0.66 301	0.45 329	0.21 378	0.16 366	0.26 465	0.18 340	0.27 451	0.23 415

CASS	0.46 302	0.28 384	0.45 215	0.48 419	0.22 119	0.63 364	0.34 257	0.99 375	0.66 243	0.76 320	0.86 318	0.61 281	0.58 349	0.58 211	0.44 323	0.29 488	0.16 366	0.22 396	0.18 340	0.23 407	0.28 460
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
x	0.41 260	0.25 317	0.46 228	0.36 112	0.24 191	0.54 306	0.31 209	0.94 359	0.58 217	0.60 217	0.72 239	0.61 281	0.53 315	0.52 170	0.50 361	0.18 301	0.16 366	0.17 215	0.16 253	0.17 264	0.18 311

psmg	0.50 351	0.26 352	0.47 240	0.42 284	0.29 350	0.82 452	0.42 389	1.07 408	0.80 319	0.95 445	0.94 357	0.76 370	0.59 355	0.66 301	0.48 348	0.21 378	0.16 366	0.20 337	0.20 391	0.19 331	0.19 323

RAFT	0.46 302	0.23 264	0.52 303	0.48 419	0.27 300	0.55 312	0.47 422	0.68 216	0.60 225	0.83 361	0.82 297	1.00 449	0.56 333	0.76 375	0.37 251	0.18 301	0.16 366	0.22 396	0.20 391	0.16 237	0.14 162

GEStereo_RVC	0.56 409	0.30 413	0.70 413	0.51 453	0.31 391	0.70 404	0.54 469	1.31 508	0.93 407	0.85 380	0.86 318	0.84 395	0.63 377	0.92 442	0.67 427	0.24 438	0.16 366	0.19 300	0.17 309	0.21 361	0.23 415

TANstereo	0.31 130	0.16 41	0.34 80	0.31 15	0.17 15	0.55 312	0.23 83	0.46 86	0.56 206	0.60 217	0.69 233	0.37 135	0.26 105	0.36 51	0.28 142	0.16 215	0.16 366	0.13 63	0.10 56	0.14 132	0.15 205

ADLNet	0.57 414	0.29 398	0.58 352	0.46 391	0.35 448	0.80 443	0.46 414	1.14 436	0.88 379	1.03 479	0.98 378	0.92 431	0.66 395	0.71 345	0.83 464	0.22 400	0.16 366	0.22 396	0.22 433	0.22 387	0.23 415

HCRNet	0.46 302	0.35 442	0.45 215	0.54 493	0.26 258	0.52 292	0.29 161	0.87 328	0.64 233	0.75 314	0.82 297	0.76 370	0.53 315	0.70 335	0.38 266	0.24 438	0.16 366	0.24 433	0.20 391	0.21 361	0.20 354

222	1.25 550	0.23 264	0.53 311	0.38 151	0.23 150	0.78 431	0.37 308	1.41 532	0.93 407	0.97 460	1.13 445	0.74 358	0.71 424	0.74 356	14.86 617	0.20 362	0.16 366	0.17 215	0.16 253	0.18 296	0.20 354

test_xeample	1.06 527	0.23 264	0.51 282	0.37 131	0.22 119	0.71 409	0.39 344	1.31 508	0.92 401	0.87 395	1.08 430	0.70 331	0.64 385	0.75 364	11.43 614	0.19 341	0.16 366	0.18 266	0.17 309	0.18 296	0.19 323

GANet-RSSM	0.49 337	0.22 231	0.42 182	0.39 177	0.26 258	0.58 334	0.41 378	1.12 427	0.82 342	0.73 303	1.02 397	0.88 411	0.75 450	0.67 311	0.48 348	0.22 400	0.16 366	0.18 266	0.19 368	0.18 296	0.18 311

PSMNet-RSSM	0.50 351	0.24 286	0.41 169	0.43 326	0.26 258	0.51 284	0.40 357	1.16 443	0.79 310	0.75 314	1.07 423	0.87 407	0.69 414	0.66 301	0.52 370	0.24 438	0.16 366	0.23 417	0.26 488	0.20 348	0.20 354

CFNet-ft	0.50 351	0.25 317	0.39 148	0.41 246	0.26 258	0.66 388	0.37 308	0.91 343	0.87 368	0.67 265	1.00 390	1.05 467	0.70 419	0.68 320	0.57 397	0.23 427	0.16 366	0.24 433	0.21 412	0.24 420	0.19 323

DMCA	0.47 313	0.27 369	0.59 360	0.39 177	0.29 350	0.53 298	0.34 257	0.98 371	0.70 262	0.78 338	0.83 302	0.79 385	0.55 326	0.54 184	0.57 397	0.21 378	0.16 366	0.21 381	0.16 253	0.19 331	0.22 391

ADCRef	0.84 497	0.46 498	1.60 557	0.52 470	0.45 508	1.08 509	0.52 457	1.13 434	1.03 455	1.22 526	1.43 516	0.87 407	0.93 507	0.91 440	3.35 589	0.19 341	0.16 366	0.23 417	0.23 449	0.23 407	0.22 391

ADCP+	1.18 543	0.37 453	3.09 583	0.50 441	0.52 535	1.48 548	0.61 493	1.32 514	1.07 473	1.21 522	1.16 457	1.08 477	1.11 532	1.63 551	7.17 607	0.20 362	0.16 366	0.24 433	0.22 433	0.29 462	0.22 391

RYNet	0.76 481	0.37 453	0.74 432	0.54 493	0.67 560	1.35 539	0.68 508	1.28 499	1.21 514	1.10 509	0.90 338	1.31 514	0.94 510	1.01 477	1.30 533	0.22 400	0.16 366	0.27 474	0.23 449	0.43 528	0.45 542

CFNet_RVC	0.50 351	0.25 317	0.39 148	0.41 246	0.26 258	0.66 388	0.37 308	0.91 343	0.87 368	0.67 265	1.00 390	1.05 467	0.70 419	0.68 320	0.57 397	0.23 427	0.16 366	0.24 433	0.21 412	0.24 420	0.19 323

NVstereo2D	0.62 447	0.32 425	0.82 452	0.50 441	0.44 502	0.88 466	0.48 429	1.12 427	1.17 502	0.67 265	0.90 338	0.90 419	0.69 414	1.02 480	0.69 434	0.33 511	0.16 366	0.29 493	0.20 391	0.43 528	0.46 546

WQFJX	0.33 147	0.19 122	0.34 80	0.39 177	0.27 300	0.60 350	0.30 182	0.58 147	0.52 195	0.40 146	0.38 117	0.34 114	0.35 209	0.63 271	0.41 305	0.15 165	0.17 399	0.16 169	0.13 160	0.15 180	0.16 238

NLSM1	0.33 147	0.19 122	0.36 115	0.40 217	0.25 221	0.65 381	0.27 129	0.59 154	0.52 195	0.38 125	0.53 180	0.29 77	0.29 153	0.56 195	0.33 209	0.16 215	0.17 399	0.18 266	0.15 222	0.14 132	0.13 123

NLCSM	0.35 169	0.21 198	0.36 115	0.44 351	0.29 350	0.53 298	0.40 357	0.54 125	0.51 193	0.47 176	0.37 111	0.33 107	0.34 200	0.75 364	0.42 311	0.16 215	0.17 399	0.17 215	0.16 253	0.17 264	0.17 284

G2L-Stereo	0.51 365	0.25 317	0.55 328	0.44 351	0.27 300	0.46 267	0.47 422	0.98 371	0.81 329	0.86 390	0.90 338	0.91 425	0.56 333	0.88 427	0.80 459	0.21 378	0.17 399	0.22 396	0.18 340	0.17 264	0.22 391

DDVS	0.53 386	0.32 425	0.63 376	0.42 284	0.31 391	0.71 409	0.35 280	0.95 362	0.69 258	0.86 390	0.90 338	1.11 487	0.46 289	0.90 437	0.67 427	0.23 427	0.17 399	0.22 396	0.18 340	0.25 431	0.28 460

rvit_stereo_0081_aga	0.32 138	0.29 398	0.50 273	0.43 326	0.29 350	0.36 184	0.32 223	0.46 86	0.42 142	0.40 146	0.44 135	0.41 167	0.34 200	0.43 99	0.31 191	0.23 427	0.17 399	0.19 300	0.16 253	0.20 348	0.15 205

ACV-stereo	0.63 450	0.37 453	1.03 503	0.44 351	0.31 391	1.27 535	0.41 378	0.78 297	0.84 349	0.65 250	0.76 258	2.07 569	1.00 517	0.84 414	0.68 432	0.22 400	0.17 399	0.19 300	0.18 340	0.22 387	0.23 415

rvit_stereo_0080	0.32 138	0.26 352	0.45 215	0.39 177	0.28 326	0.27 74	0.46 414	0.51 108	0.46 168	0.36 112	0.42 128	0.41 167	0.29 153	0.41 84	0.34 222	0.22 400	0.17 399	0.17 215	0.16 253	0.23 407	0.16 238

test_sample6	0.51 365	0.27 369	0.55 328	0.38 151	0.23 150	0.64 374	0.39 344	1.18 454	0.88 379	0.84 367	1.06 419	0.66 317	0.61 367	0.75 364	0.52 370	0.23 427	0.17 399	0.22 396	0.22 433	0.24 420	0.23 415

whm_eth	0.32 138	0.26 352	0.45 215	0.39 177	0.28 326	0.27 74	0.46 414	0.51 108	0.46 168	0.36 112	0.42 128	0.41 167	0.29 153	0.41 84	0.34 222	0.22 400	0.17 399	0.17 215	0.16 253	0.23 407	0.16 238

gwcnet-sp	0.50 351	0.25 317	0.84 463	0.41 246	0.27 300	0.79 437	0.40 357	0.93 354	0.85 355	0.95 445	0.79 276	0.65 305	0.63 377	0.69 327	0.52 370	0.18 301	0.17 399	0.18 266	0.18 340	0.18 296	0.19 323

scenet	0.50 351	0.25 317	0.84 463	0.41 246	0.27 300	0.79 437	0.40 357	0.93 354	0.85 355	0.95 445	0.79 276	0.65 305	0.63 377	0.69 327	0.52 370	0.18 301	0.17 399	0.18 266	0.18 340	0.18 296	0.19 323

ToySt	0.52 379	0.27 369	0.93 484	0.42 284	0.28 326	0.67 397	0.56 476	0.88 336	0.79 310	0.61 222	0.85 314	0.92 431	0.70 419	0.72 350	0.61 413	0.16 215	0.17 399	0.21 381	0.21 412	0.22 387	0.21 372

ssnet	0.50 351	0.25 317	0.84 463	0.41 246	0.27 300	0.79 437	0.40 357	0.93 354	0.85 355	0.95 445	0.79 276	0.65 305	0.63 377	0.69 327	0.52 370	0.18 301	0.17 399	0.18 266	0.18 340	0.18 296	0.19 323

qqq	0.42 267	0.28 384	0.50 273	0.37 131	0.22 119	0.47 271	0.39 344	0.91 343	0.59 218	0.57 210	0.71 237	0.65 305	0.56 333	0.59 219	0.48 348	0.17 261	0.17 399	0.20 337	0.19 368	0.18 296	0.19 323

ADLNet2	0.57 414	0.26 352	0.71 415	0.48 419	0.31 391	0.83 455	0.51 451	1.10 420	0.99 440	0.85 380	0.99 386	0.99 446	0.70 419	0.79 394	0.78 451	0.21 378	0.17 399	0.18 266	0.18 340	0.22 387	0.22 391

GES	0.46 302	0.25 317	0.62 372	0.41 246	0.30 376	0.62 358	0.37 308	1.06 404	0.70 262	0.75 314	0.83 302	0.47 206	0.52 314	0.69 327	0.46 333	0.23 427	0.17 399	0.17 215	0.16 253	0.18 296	0.24 426

xxxx	1.07 529	0.23 264	0.53 311	0.38 151	0.22 119	0.83 455	0.36 293	1.41 532	0.95 420	0.75 314	0.99 386	0.97 439	0.64 385	0.70 335	11.37 613	0.20 362	0.17 399	0.18 266	0.17 309	0.19 331	0.20 354

WQFJA1	0.33 147	0.19 122	0.35 96	0.39 177	0.26 258	0.61 352	0.30 182	0.61 165	0.53 201	0.38 125	0.39 119	0.38 142	0.36 219	0.51 167	0.43 314	0.14 94	0.18 417	0.16 169	0.14 191	0.15 180	0.14 162

WQFJX1	0.33 147	0.20 162	0.35 96	0.42 284	0.28 326	0.52 292	0.33 240	0.56 138	0.55 204	0.40 146	0.36 106	0.33 107	0.30 172	0.72 350	0.40 299	0.15 165	0.18 417	0.17 215	0.14 191	0.16 237	0.16 238

NLMM1	0.34 162	0.21 198	0.38 139	0.41 246	0.26 258	0.55 312	0.32 223	0.58 147	0.65 239	0.42 156	0.45 137	0.30 86	0.27 116	0.64 279	0.39 276	0.16 215	0.18 417	0.17 215	0.14 191	0.15 180	0.14 162

NLMM	0.33 147	0.19 122	0.35 96	0.39 177	0.26 258	0.61 352	0.30 182	0.61 165	0.52 195	0.38 125	0.39 119	0.38 142	0.36 219	0.50 158	0.43 314	0.14 94	0.18 417	0.16 169	0.14 191	0.15 180	0.14 162

ITSA-stereo	0.54 391	0.29 398	0.55 328	0.41 246	0.23 150	0.59 344	0.35 280	1.31 508	1.25 517	0.82 353	0.80 287	0.72 349	0.58 349	0.89 429	0.72 441	0.22 400	0.18 417	0.23 417	0.22 433	0.22 387	0.29 467

1111x	0.64 452	0.23 264	0.61 366	0.39 177	0.21 97	0.68 401	0.46 414	1.32 514	1.03 455	0.76 320	1.02 397	0.95 434	0.72 435	1.13 494	2.15 572	0.18 301	0.18 417	0.18 266	0.19 368	0.20 348	0.19 323

iinet-f	0.69 463	0.29 398	2.34 574	0.41 246	0.31 391	1.16 524	0.58 485	0.87 328	0.85 355	0.86 390	1.17 462	1.04 462	0.83 477	0.76 375	1.26 531	0.21 378	0.18 417	0.17 215	0.16 253	0.21 361	0.21 372

CSP-Net	0.57 414	0.29 398	0.55 328	0.42 284	0.29 350	1.20 531	0.49 442	1.29 504	0.75 291	0.98 463	0.97 374	0.88 411	0.69 414	0.85 417	0.66 424	0.27 467	0.18 417	0.17 215	0.17 309	0.18 296	0.19 323

GLC_STEREO	0.30 115	0.20 162	0.28 26	0.44 351	0.19 50	0.31 127	0.25 101	0.49 100	0.43 151	0.37 116	0.47 148	0.40 160	0.23 71	0.51 167	0.37 251	0.15 165	0.18 417	0.19 300	0.16 253	0.16 237	0.14 162

AACVNet	0.52 379	0.25 317	0.56 341	0.48 419	0.29 350	0.55 312	0.38 326	0.96 367	0.59 218	0.83 361	1.03 407	1.03 457	0.77 464	0.91 440	0.58 404	0.22 400	0.18 417	0.24 433	0.18 340	0.24 420	0.22 391

PSMNet-ADL	0.50 351	0.28 384	0.43 201	0.49 430	0.31 391	0.70 404	0.38 326	0.94 359	0.81 329	0.62 227	0.80 287	0.91 425	0.62 372	0.76 375	0.68 432	0.24 438	0.18 417	0.19 300	0.20 391	0.22 387	0.22 391

ICVP	0.48 323	0.26 352	0.42 182	0.49 430	0.28 326	0.63 364	0.43 396	1.05 399	0.72 271	0.68 275	0.95 361	0.75 363	0.56 333	0.55 185	0.61 413	0.24 438	0.18 417	0.19 300	0.17 309	0.19 331	0.21 372
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
delet	0.57 414	0.25 317	0.63 376	0.46 391	0.34 440	1.05 506	0.51 451	1.04 392	0.94 416	0.90 420	0.99 386	0.90 419	0.68 412	0.87 421	0.78 451	0.18 301	0.18 417	0.20 337	0.21 412	0.17 264	0.17 284

ac_64	0.54 391	0.24 286	0.58 352	0.46 391	0.28 326	0.79 437	0.44 404	1.11 422	0.63 229	0.94 440	0.85 314	1.06 471	0.70 419	0.76 375	0.72 441	0.22 400	0.18 417	0.20 337	0.19 368	0.18 296	0.16 238

DMCA-RVC	0.54 391	0.32 425	0.83 456	0.51 453	0.32 416	0.59 344	0.38 326	0.89 337	0.70 262	0.95 445	0.88 329	0.90 419	0.69 414	0.75 364	0.63 420	0.23 427	0.18 417	0.31 504	0.24 464	0.27 451	0.21 372

FADNet-RVC-Resample	0.58 426	0.35 442	1.34 536	0.50 441	0.34 440	0.73 417	0.43 396	1.09 416	0.96 427	0.83 361	0.87 325	0.76 370	0.66 395	0.77 382	0.52 370	0.19 341	0.18 417	0.26 465	0.27 495	0.28 460	0.29 467

FADNet_RVC	0.58 426	0.39 466	1.26 524	0.45 366	0.32 416	0.55 312	0.34 257	1.12 427	0.90 389	0.68 275	0.90 338	0.61 281	0.71 424	1.03 482	0.80 459	0.21 378	0.18 417	0.27 474	0.23 449	0.33 487	0.30 472

TDLM	0.59 430	0.35 442	0.57 350	0.53 481	0.32 416	0.67 397	0.72 520	1.09 416	1.03 455	0.84 367	1.11 436	0.84 395	0.71 424	0.96 457	0.61 413	0.28 478	0.18 417	0.26 465	0.22 433	0.27 451	0.21 372

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 400	0.33 433	0.71 415	0.46 391	0.31 391	0.66 388	0.43 396	1.07 408	0.89 384	0.93 433	0.91 346	0.98 441	0.61 367	0.76 375	0.64 422	0.22 400	0.18 417	0.22 396	0.22 433	0.22 387	0.24 426
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.50 351	0.27 369	0.37 129	0.40 217	0.27 300	0.66 388	0.42 389	1.18 454	0.86 361	0.70 284	0.89 332	0.91 425	0.60 361	0.62 260	0.48 348	0.24 438	0.18 417	0.28 485	0.27 495	0.25 431	0.24 426

DRN-Test	0.68 458	0.34 438	0.77 440	0.52 470	0.40 479	1.14 520	0.61 493	1.56 556	1.04 459	1.18 519	1.10 432	1.05 467	0.72 435	0.82 408	1.01 501	0.24 438	0.18 417	0.26 465	0.25 477	0.26 441	0.23 415

PWC_ROB	0.92 509	0.57 530	1.64 560	0.53 481	0.33 428	0.93 475	0.39 344	1.42 537	1.51 553	1.66 560	2.57 574	1.18 501	1.11 532	1.50 545	1.54 548	0.26 456	0.18 417	0.28 485	0.20 391	0.30 470	0.32 485

S2M2_L	0.26 74	0.23 264	0.34 80	0.32 36	0.25 221	0.24 37	0.13 1	0.36 32	0.42 142	0.25 37	0.37 111	0.29 77	0.25 86	0.31 14	0.26 98	0.22 400	0.19 439	0.17 215	0.19 368	0.21 361	0.19 323
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Wz-Net-MNSev	0.81 489	0.42 486	1.64 560	0.51 453	0.41 484	1.46 546	0.95 556	1.24 481	1.26 522	1.31 539	1.25 475	1.17 500	0.83 477	1.21 509	1.06 513	0.22 400	0.19 439	0.24 433	0.23 449	0.29 462	0.26 439

CRFU-Net	0.59 430	0.29 398	0.62 372	0.47 411	0.31 391	1.20 531	0.51 451	1.19 458	0.59 218	1.05 489	1.00 390	1.06 471	0.87 491	0.83 410	0.77 450	0.22 400	0.19 439	0.18 266	0.16 253	0.19 331	0.20 354

aanetorigin	0.85 502	0.58 533	1.98 568	0.50 441	0.40 479	0.66 388	0.70 512	0.72 256	1.01 446	2.44 588	2.00 556	1.32 516	1.25 545	0.96 457	1.16 525	0.20 362	0.19 439	0.20 337	0.20 391	0.27 451	0.33 494

EDNetEfficientorigin	9.96 614	1.17 578	175.17 639	0.49 430	0.37 459	1.13 519	0.74 527	1.27 494	2.70 591	3.16 602	2.49 570	2.28 572	2.15 584	1.88 565	2.27 575	0.21 378	0.19 439	0.25 446	0.20 391	0.54 553	0.53 563

EDNetEfficient	1.47 565	0.82 556	6.28 601	0.48 419	0.40 479	0.73 417	0.83 544	0.95 362	2.77 592	3.48 605	1.95 553	1.64 555	2.12 583	1.42 537	3.84 595	0.21 378	0.19 439	0.21 381	0.21 412	0.43 528	0.42 530

ADCL	1.10 533	0.42 486	1.57 553	0.51 453	0.41 484	1.71 564	0.92 552	1.36 524	1.45 547	1.33 540	1.56 532	1.22 506	1.26 546	1.45 541	5.27 602	0.22 400	0.19 439	0.25 446	0.25 477	0.29 462	0.29 467

StereoDRNet	0.67 455	0.35 442	0.82 452	0.53 481	0.44 502	1.03 499	0.53 462	1.51 548	1.06 465	1.13 515	0.91 346	1.07 476	0.74 447	0.87 421	0.95 490	0.24 438	0.19 439	0.25 446	0.23 449	0.27 451	0.22 391

DispFullNet	1.64 570	2.64 609	3.14 584	2.57 603	1.78 596	1.32 537	0.55 472	1.42 537	1.45 547	1.89 571	1.48 525	1.55 550	2.35 588	2.08 573	1.12 523	0.60 570	0.19 439	2.33 603	0.73 583	2.35 599	1.30 593

z-mn7	1.07 529	0.56 528	2.36 575	0.54 493	0.37 459	1.74 566	0.71 514	1.28 499	2.32 583	1.00 469	2.56 573	1.43 535	1.01 519	2.34 584	1.74 553	0.23 427	0.20 448	0.21 381	0.20 391	0.27 451	0.27 449

w-ln-seven-2	0.83 495	0.46 498	2.93 579	0.54 493	0.39 474	0.93 475	0.63 499	1.16 443	1.18 506	1.25 532	1.32 493	1.09 483	1.05 526	1.23 510	1.07 516	0.21 378	0.20 448	0.23 417	0.22 433	0.26 441	0.24 426

rvit_stereo_0083	0.34 162	0.25 317	0.53 311	0.45 366	0.28 326	0.35 174	0.35 280	0.47 96	0.64 233	0.38 125	0.47 148	0.42 174	0.37 227	0.41 84	0.39 276	0.22 400	0.20 448	0.20 337	0.17 309	0.21 361	0.15 205

DCVSM-stereo	0.51 365	0.28 384	0.56 341	0.39 177	0.29 350	0.55 312	0.28 145	0.78 297	0.78 303	1.11 512	0.77 262	1.04 462	0.76 459	0.65 289	0.52 370	0.20 362	0.20 448	0.24 433	0.21 412	0.25 431	0.31 481

CAS++	0.33 147	0.25 317	0.39 148	0.38 151	0.26 258	0.32 145	0.24 89	0.87 328	0.53 201	0.48 183	0.46 142	0.26 62	0.21 51	0.50 158	0.26 98	0.23 427	0.20 448	0.22 396	0.17 309	0.21 361	0.17 284
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
NINENet	0.52 379	0.30 413	0.55 328	0.46 391	0.33 428	0.78 431	0.34 257	1.18 454	0.91 395	0.84 367	0.97 374	0.64 299	0.54 322	0.74 356	0.56 391	0.23 427	0.20 448	0.25 446	0.18 340	0.22 387	0.22 391

AASNet	0.55 400	0.27 369	0.62 372	0.51 453	0.32 416	0.73 417	0.44 404	1.55 552	0.88 379	0.88 405	0.94 357	0.64 299	0.63 377	0.62 260	0.84 465	0.23 427	0.20 448	0.20 337	0.16 253	0.22 387	0.20 354

RTSC	0.93 510	0.54 520	1.59 554	0.56 505	0.40 479	1.17 528	0.55 472	1.44 539	1.82 571	1.53 551	1.26 479	1.15 498	0.82 475	1.70 557	2.44 576	0.26 456	0.20 448	0.23 417	0.24 464	0.31 474	0.32 485

CVANet_RVC	0.59 430	0.35 442	0.54 324	0.49 430	0.33 428	0.70 404	0.67 505	1.12 427	0.97 432	0.88 405	1.05 413	1.01 453	0.72 435	0.94 449	0.55 389	0.30 495	0.20 448	0.28 485	0.26 488	0.32 482	0.23 415

DLCB_ROB	0.60 437	0.29 398	0.53 311	0.50 441	0.33 428	0.76 430	0.51 451	1.02 385	0.94 416	1.07 500	1.16 457	1.21 503	0.73 440	0.98 466	0.75 447	0.21 378	0.20 448	0.22 396	0.23 449	0.22 387	0.20 354

WZ-Net	1.29 554	0.64 539	5.42 598	0.64 537	0.52 535	1.37 540	1.29 579	1.41 532	1.77 569	1.56 553	1.69 541	1.74 557	1.41 554	2.50 588	2.16 573	0.28 478	0.21 458	0.23 417	0.25 477	0.39 518	0.41 527

SACVNet	0.61 441	0.36 451	0.67 394	0.57 511	0.37 459	0.65 381	0.47 422	1.16 443	0.80 319	1.04 484	1.06 419	1.02 455	0.81 474	0.99 471	0.57 397	0.28 478	0.21 458	0.25 446	0.24 464	0.30 470	0.39 517

pcwnet_v2	0.60 437	0.29 398	0.89 480	0.46 391	0.36 455	0.62 358	0.38 326	1.33 517	1.24 515	1.02 476	1.27 483	0.71 334	0.59 355	0.71 345	0.51 365	0.28 478	0.21 458	0.24 433	0.23 449	0.29 462	0.30 472

RAFT + AFF	0.54 391	0.30 413	0.84 463	0.51 453	0.32 416	0.63 364	0.57 478	1.05 399	0.95 420	0.80 346	0.87 325	0.85 397	0.57 345	0.87 421	0.51 365	0.18 301	0.21 458	0.23 417	0.22 433	0.19 331	0.19 323

UPFNet	0.55 400	0.26 352	0.59 360	0.46 391	0.38 466	0.83 455	0.48 429	1.03 391	0.80 319	0.92 430	0.91 346	0.85 397	0.67 404	0.87 421	0.78 451	0.20 362	0.21 458	0.20 337	0.20 391	0.20 348	0.15 205

HGLStereo	0.58 426	0.30 413	0.65 386	0.51 453	0.38 466	0.78 431	0.45 411	1.07 408	0.82 342	0.89 412	1.16 457	0.88 411	0.91 503	0.80 397	0.74 445	0.21 378	0.21 458	0.20 337	0.18 340	0.19 331	0.22 391

hitnet-ft	0.57 414	0.29 398	0.43 201	0.42 284	0.29 350	0.81 449	0.40 357	0.98 371	0.91 395	0.84 367	1.01 394	1.13 495	0.72 435	0.83 410	0.71 438	0.28 478	0.21 458	0.28 485	0.22 433	0.29 462	0.27 449

ETE_ROB	0.73 469	0.52 510	0.93 484	0.57 511	0.37 459	0.80 443	0.86 549	1.19 458	0.95 420	1.20 521	1.22 471	1.39 534	0.86 488	1.07 486	0.88 470	0.27 467	0.21 458	0.31 504	0.27 495	0.34 495	0.35 502

PSMNet_ROB	0.67 455	0.39 466	0.76 437	0.57 511	0.43 496	1.00 491	0.85 548	1.25 487	0.93 407	0.82 353	1.04 410	1.08 477	0.64 385	0.89 429	1.02 505	0.29 488	0.21 458	0.31 504	0.31 518	0.27 451	0.25 435

zh-mn7	1.21 546	0.75 549	5.81 599	0.52 470	0.39 474	1.18 529	0.63 499	1.21 468	1.79 570	1.81 567	2.33 564	1.16 499	1.01 519	2.20 578	2.00 564	0.25 451	0.22 467	0.22 396	0.22 433	0.25 431	0.30 472

w-ln-seven	1.02 525	0.52 510	2.86 578	0.55 501	0.51 532	1.37 540	0.75 530	1.72 572	1.84 572	1.54 552	1.52 529	1.27 509	0.95 512	1.30 525	2.07 568	0.24 438	0.22 467	0.25 446	0.25 477	0.31 474	0.28 460

DualNet (step1)	0.60 437	0.37 453	0.83 456	0.39 177	0.31 391	0.72 413	0.49 442	1.11 422	0.92 401	0.93 433	0.89 332	0.86 401	0.71 424	0.74 356	0.53 381	0.42 545	0.22 467	0.40 537	0.41 549	0.36 506	0.35 502

test_sample7	0.54 391	0.30 413	0.55 328	0.37 131	0.28 326	0.63 364	0.47 422	1.11 422	0.92 401	0.93 433	0.89 332	0.86 401	0.71 424	0.74 356	0.53 381	0.27 467	0.22 467	0.27 474	0.26 488	0.27 451	0.26 439

GASNet	0.70 464	0.77 551	1.16 517	0.71 555	0.49 525	0.62 358	0.48 429	1.12 427	1.05 461	0.98 463	0.84 305	0.94 433	0.82 475	1.41 536	0.85 467	0.33 511	0.22 467	0.29 493	0.28 502	0.44 531	0.26 439

Wz-Net-LNSev	0.75 478	0.54 520	1.59 554	0.51 453	0.41 484	1.16 524	0.79 538	1.27 494	1.13 490	1.04 484	1.14 449	1.11 487	0.94 510	0.93 446	1.00 500	0.24 438	0.22 467	0.21 381	0.19 368	0.26 441	0.27 449

DSFCA	0.57 414	0.27 369	0.71 415	0.41 246	0.36 455	0.78 431	0.53 462	1.08 413	0.85 355	1.08 501	0.84 305	0.90 419	0.66 395	1.05 485	0.63 420	0.26 456	0.22 467	0.21 381	0.21 412	0.22 387	0.20 354

MDST_ROB	0.97 518	0.29 398	1.02 502	0.64 537	0.43 496	2.64 582	0.82 542	1.68 570	1.18 506	2.89 593	1.82 547	0.97 439	0.75 450	1.83 564	0.89 472	0.26 456	0.22 467	0.32 510	0.28 502	0.26 441	0.26 439

PDISCO_ROB	0.96 516	0.51 508	1.13 513	1.03 575	1.00 577	1.81 569	0.77 533	1.72 572	1.60 559	1.09 505	1.19 467	1.34 524	0.80 471	1.62 550	1.01 501	0.58 569	0.22 467	0.45 546	0.40 544	0.50 545	0.41 527

PWCDC_ROB	0.93 510	0.54 520	0.97 496	0.78 562	0.41 484	1.03 499	0.42 389	1.39 526	2.34 586	1.04 484	3.73 594	0.80 389	1.12 534	1.29 519	1.04 510	0.37 532	0.22 467	0.24 433	0.20 391	0.36 506	0.31 481

rvit_stereo_0075_2	0.48 323	0.38 461	0.74 432	0.54 493	0.46 517	0.43 246	0.35 280	0.85 321	0.68 251	0.56 207	0.73 241	0.59 275	0.47 294	0.64 279	0.47 344	0.33 511	0.23 477	0.35 518	0.26 488	0.32 482	0.26 439

coex-ft	6.50 611	1.57 591	87.99 638	0.49 430	0.38 466	1.41 543	1.21 574	1.21 468	7.96 611	12.14 619	2.78 580	2.74 580	3.83 602	1.30 525	3.19 588	0.24 438	0.23 477	0.27 474	0.24 464	0.48 539	0.40 522

ssnet_v2	0.61 441	0.29 398	0.69 410	0.45 366	0.30 376	0.93 475	0.62 495	1.20 465	1.03 455	0.97 460	0.81 295	0.98 441	0.67 404	0.84 414	0.97 497	0.26 456	0.23 477	0.23 417	0.24 464	0.20 348	0.21 372

dad	0.61 441	0.53 513	0.72 422	0.44 351	0.31 391	0.64 374	0.37 308	0.85 321	1.28 524	1.05 489	1.17 462	1.18 501	0.61 367	0.70 335	0.54 387	0.36 528	0.23 477	0.37 528	0.21 412	0.31 474	0.23 415

sCroCo_RVC	0.36 180	0.29 398	0.73 428	0.52 470	0.39 474	0.42 241	0.31 209	0.52 113	0.46 168	0.31 84	0.48 150	0.38 142	0.32 186	0.46 122	0.33 209	0.22 400	0.23 477	0.19 300	0.19 368	0.21 361	0.22 391

RTS	2.03 579	1.03 574	11.50 608	0.68 547	0.63 555	2.71 583	1.56 591	1.55 552	2.32 583	1.93 572	2.57 574	1.32 516	1.32 548	5.20 607	4.30 597	0.31 499	0.23 477	0.29 493	0.30 509	0.41 522	0.40 522

RTSA	2.03 579	1.03 574	11.50 608	0.68 547	0.63 555	2.71 583	1.56 591	1.55 552	2.32 583	1.93 572	2.57 574	1.32 516	1.32 548	5.20 607	4.30 597	0.31 499	0.23 477	0.29 493	0.30 509	0.41 522	0.40 522

DeepPruner_ROB	0.55 400	0.37 453	0.67 394	0.42 284	0.31 391	0.50 279	0.43 396	1.22 476	0.73 281	0.86 390	1.05 413	0.85 397	0.58 349	0.90 437	0.56 391	0.29 488	0.23 477	0.22 396	0.22 433	0.26 441	0.26 439

LALA_ROB	0.76 481	0.46 498	0.86 470	0.55 501	0.41 484	1.00 491	0.93 555	1.25 487	1.13 490	1.23 528	1.15 452	1.55 550	0.80 471	1.11 493	0.96 492	0.33 511	0.23 477	0.35 518	0.30 509	0.35 500	0.32 485

StereoVision	0.43 280	0.29 398	0.54 324	0.50 441	0.28 326	0.37 196	0.38 326	0.75 284	0.63 229	0.46 173	1.11 436	0.53 233	0.38 235	0.57 206	0.34 222	0.21 378	0.24 486	0.25 446	0.24 464	0.26 441	0.17 284

fast-acv-ft	0.66 454	0.32 425	0.80 445	0.46 391	0.34 440	1.26 534	0.50 448	0.91 343	1.00 444	1.05 489	1.36 501	1.28 510	0.84 480	0.81 402	0.90 478	0.22 400	0.24 486	0.23 417	0.23 449	0.21 361	0.22 391

Wz-Net-SNSev	0.99 522	0.80 555	3.00 581	0.57 511	0.46 517	0.94 478	1.22 576	1.40 530	1.28 524	1.04 484	1.33 495	1.46 538	0.90 502	2.06 571	1.65 551	0.26 456	0.24 486	0.25 446	0.26 488	0.33 487	0.30 472

GwcNet	0.73 469	0.39 466	1.37 538	0.53 481	0.43 496	1.10 511	0.52 457	1.27 494	1.19 508	1.05 489	1.41 509	1.06 471	0.86 488	0.98 466	1.01 501	0.26 456	0.24 486	0.24 433	0.23 449	0.23 407	0.28 460

STTStereo	0.57 414	0.39 466	0.87 475	0.45 366	0.32 416	0.62 358	0.45 411	1.01 382	0.87 368	1.01 472	0.91 346	0.95 434	0.58 349	0.77 382	0.66 424	0.25 451	0.24 486	0.27 474	0.33 528	0.25 431	0.26 439

AF-Net	0.85 502	0.41 481	0.87 475	0.66 541	0.54 540	0.96 482	0.52 457	1.66 568	1.37 537	1.03 479	2.04 559	1.46 538	1.36 550	1.19 504	1.05 512	0.34 519	0.24 486	0.39 534	0.28 502	0.31 474	0.26 439

ADCMid	1.22 547	0.57 530	3.17 585	0.54 493	0.44 502	1.07 507	0.77 533	1.31 508	1.13 490	2.14 580	1.48 525	1.49 543	1.47 559	1.65 553	5.30 603	0.26 456	0.24 486	0.29 493	0.32 522	0.38 514	0.36 508

DANet	0.74 474	0.47 505	0.98 497	0.60 522	0.41 484	0.92 474	0.41 378	1.02 385	0.87 368	1.22 526	1.22 471	1.33 521	0.88 496	1.26 515	1.37 537	0.27 467	0.24 486	0.31 504	0.25 477	0.37 512	0.36 508
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
rvit_0105_5	0.44 286	0.32 425	0.79 444	0.51 453	0.29 350	0.44 256	0.43 396	0.62 171	0.76 296	0.51 189	0.52 173	0.61 281	0.53 315	0.58 211	0.38 266	0.28 478	0.25 494	0.25 446	0.24 464	0.22 387	0.20 354

SQANet	0.87 505	0.76 550	0.76 437	1.16 578	0.99 576	1.10 511	0.51 451	1.12 427	0.85 355	0.93 433	1.05 413	1.03 457	0.76 459	1.07 486	0.70 435	0.79 575	0.25 494	1.04 582	0.36 534	1.56 584	0.70 569

Anonymous3	0.47 313	0.35 442	0.91 483	0.50 441	0.38 466	0.81 449	0.55 472	0.76 288	0.66 243	0.52 192	0.65 218	0.44 188	0.45 282	0.66 301	0.39 276	0.25 451	0.25 494	0.22 396	0.21 412	0.23 407	0.24 426

psm_up	0.57 414	0.27 369	0.52 303	0.50 441	0.33 428	0.65 381	0.60 491	1.07 408	0.84 349	0.87 395	0.91 346	1.00 449	1.06 527	0.80 397	0.66 424	0.22 400	0.25 494	0.26 465	0.23 449	0.22 387	0.21 372

Nwc_Net	0.82 490	0.40 475	0.86 470	0.62 531	0.56 542	1.04 501	0.57 478	1.72 572	1.08 477	0.93 433	1.88 551	1.44 536	1.24 544	1.19 504	0.94 487	0.31 499	0.25 494	0.36 523	0.39 541	0.31 474	0.31 481

XQC	0.97 518	0.70 544	1.54 551	0.70 553	0.55 541	1.48 548	0.81 540	1.41 532	1.57 556	1.21 522	1.12 438	1.33 521	1.04 524	1.55 547	2.00 564	0.39 538	0.25 494	0.37 528	0.32 522	0.55 555	0.49 552

DPSNet	1.08 532	0.44 491	2.64 577	0.54 493	0.42 493	1.59 555	1.25 577	2.39 589	1.50 552	1.13 515	1.12 438	1.51 546	2.19 586	1.44 540	1.51 547	0.35 525	0.25 494	0.25 446	0.21 412	0.49 543	0.39 517

SANet	1.15 538	0.45 493	1.40 541	0.50 441	0.32 416	1.54 554	1.21 574	1.49 544	3.35 598	1.61 554	2.41 569	2.32 575	1.80 574	1.57 548	1.27 532	0.28 478	0.25 494	0.26 465	0.24 464	0.36 506	0.32 485

XPNet_ROB	0.73 469	0.38 461	0.80 445	0.53 481	0.40 479	0.80 443	0.83 544	1.21 468	0.96 427	1.37 542	1.17 462	1.37 528	0.87 491	1.14 496	0.99 499	0.33 511	0.25 494	0.27 474	0.24 464	0.31 474	0.29 467

zh-sn7	1.20 545	0.86 562	4.54 594	0.58 517	0.43 496	1.10 511	0.92 552	1.24 481	1.34 535	1.45 547	2.00 556	1.26 507	1.62 565	2.13 575	2.79 584	0.26 456	0.26 503	0.26 465	0.27 495	0.35 500	0.33 494

TCMNet	0.68 458	0.41 481	1.08 507	0.60 522	0.61 554	0.97 483	0.55 472	1.11 422	0.93 407	0.87 395	1.14 449	0.89 416	0.65 393	0.92 442	1.06 513	0.26 456	0.26 503	0.31 504	0.28 502	0.33 487	0.30 472

ISRNet	0.57 414	0.25 317	0.72 422	0.57 511	0.36 455	0.43 246	0.28 145	0.85 321	0.84 349	1.09 505	1.25 475	0.91 425	0.61 367	0.68 320	0.60 407	0.35 525	0.26 503	0.36 523	0.33 528	0.30 470	0.42 530

rvit_0105_6	0.40 245	0.28 384	0.68 401	0.51 453	0.30 376	0.39 212	0.41 378	0.53 119	0.68 251	0.41 151	0.45 137	0.50 219	0.45 282	0.55 185	0.37 251	0.28 478	0.26 503	0.24 433	0.22 433	0.22 387	0.17 284

rvit_0105_4	0.42 267	0.30 413	0.77 440	0.52 470	0.29 350	0.41 231	0.44 404	0.57 143	0.75 291	0.45 166	0.48 150	0.56 244	0.49 304	0.58 211	0.37 251	0.28 478	0.26 503	0.25 446	0.22 433	0.24 420	0.19 323

FADNet-RVC	0.62 447	0.56 528	1.29 529	0.47 411	0.39 474	0.63 364	0.40 357	1.16 443	0.91 395	0.71 295	0.86 318	1.04 462	0.55 326	0.99 471	0.78 451	0.27 467	0.26 503	0.28 485	0.29 508	0.32 482	0.31 481

PS-NSSS	0.60 437	0.46 498	0.68 401	0.43 326	0.34 440	0.66 388	0.57 478	1.05 399	0.91 395	0.80 346	1.28 484	0.72 349	0.67 404	0.89 429	0.61 413	0.32 504	0.26 503	0.40 537	0.27 495	0.35 500	0.29 467

PSMNet-RUCA	0.78 485	0.78 554	1.23 522	1.01 572	0.91 568	0.68 401	0.53 462	1.16 443	1.06 465	0.79 343	1.10 432	0.82 393	0.72 435	0.94 449	0.70 435	0.55 567	0.27 510	0.76 573	0.46 556	0.70 565	0.49 552

rvit_0105_3	0.48 323	0.35 442	0.85 469	0.56 505	0.31 391	0.48 276	0.48 429	0.65 192	0.81 329	0.66 256	0.59 202	0.66 317	0.56 333	0.66 301	0.41 305	0.30 495	0.27 510	0.29 493	0.28 502	0.21 361	0.21 372

Syn2CoEx	0.74 474	0.55 526	1.17 518	0.66 541	0.45 508	0.89 469	0.56 476	1.54 551	1.15 497	0.95 445	1.35 500	1.03 457	1.03 522	0.96 457	0.89 472	0.31 499	0.27 510	0.29 493	0.24 464	0.23 407	0.27 449

SHD	0.98 520	0.54 520	1.30 532	0.63 534	0.50 530	1.14 520	0.50 448	1.80 577	2.20 580	1.66 560	1.39 506	1.47 540	1.21 541	1.40 533	1.80 555	0.32 504	0.27 510	0.32 510	0.34 530	0.41 522	0.44 540

GANet	0.74 474	0.38 461	0.63 376	0.54 493	0.35 448	1.01 495	0.95 556	1.15 440	0.95 420	1.09 505	2.00 556	1.14 497	0.92 505	1.29 519	0.75 447	0.25 451	0.27 510	0.27 474	0.23 449	0.32 482	0.24 426

NCCL2	0.74 474	0.45 493	0.77 440	0.65 539	0.45 508	0.97 483	1.16 571	1.16 443	1.02 451	1.00 469	0.98 378	1.48 542	0.88 496	0.99 471	0.89 472	0.31 499	0.27 510	0.39 534	0.39 541	0.33 487	0.34 498

SGM_RVC	1.04 526	0.30 413	0.47 240	0.41 246	0.23 150	1.73 565	0.77 533	1.63 565	1.30 530	2.39 586	1.99 555	2.64 578	1.78 573	2.22 579	1.40 538	0.28 478	0.27 510	0.27 474	0.25 477	0.25 431	0.25 435
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
APVNet	0.73 469	0.39 466	1.01 499	0.58 517	0.45 508	1.16 524	0.68 508	1.47 543	0.87 368	0.84 367	1.15 452	1.04 462	0.84 480	1.14 496	1.18 526	0.27 467	0.28 517	0.32 510	0.31 518	0.29 462	0.32 485

FAT-Stereo	0.75 478	0.34 438	0.81 451	0.51 453	0.38 466	0.78 431	0.63 499	1.39 526	1.32 532	1.05 489	1.40 507	1.58 553	1.14 537	0.92 442	0.91 481	0.29 488	0.28 517	0.28 485	0.23 449	0.28 460	0.41 527

rvit_105_1	0.56 409	0.42 486	0.84 463	0.59 520	0.37 459	0.59 344	0.68 508	0.73 268	0.97 432	0.82 353	0.69 233	0.75 363	0.63 377	0.80 397	0.56 391	0.34 519	0.29 519	0.31 504	0.34 530	0.23 407	0.23 415

stereogan	0.83 495	0.33 433	0.89 480	0.61 527	0.51 532	1.80 568	0.50 448	1.41 532	1.39 540	1.05 489	1.47 524	1.56 552	1.04 524	1.32 529	0.87 469	0.29 488	0.29 519	0.29 493	0.25 477	0.39 518	0.40 522

DeepPrunerF	0.93 510	0.55 526	3.88 588	0.70 553	0.81 567	0.72 413	0.74 527	1.28 499	1.97 575	0.95 445	1.02 397	0.87 407	0.85 484	1.16 500	1.07 516	0.35 525	0.29 519	0.43 543	0.40 544	0.31 474	0.33 494

AnyNet_C32	1.27 552	0.72 548	3.33 587	0.59 520	0.56 542	1.51 552	1.53 589	1.27 494	1.28 524	1.52 550	1.48 525	1.38 532	1.23 543	1.64 552	5.26 601	0.30 495	0.29 519	0.29 493	0.34 530	0.38 514	0.44 540

ADCPNet	1.11 536	0.53 513	3.26 586	0.55 501	0.44 502	1.47 547	0.83 544	1.21 468	1.17 502	1.26 535	1.42 514	1.67 556	1.12 534	1.48 544	3.86 596	0.30 495	0.29 519	0.30 503	0.32 522	0.37 512	0.37 514

FADNet	0.63 450	0.53 513	1.20 519	0.46 391	0.44 502	0.66 388	0.41 378	1.24 481	1.07 473	0.70 284	0.84 305	0.98 441	0.65 393	0.87 421	0.54 387	0.29 488	0.30 524	0.27 474	0.30 509	0.48 539	0.36 508

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 467	0.84 560	0.80 445	0.55 501	0.38 466	1.38 542	0.57 478	1.07 408	0.81 329	0.90 420	0.94 357	0.95 434	0.54 322	1.01 477	0.61 413	0.41 543	0.30 524	0.57 565	0.31 518	0.86 570	0.39 517

RGC	0.82 490	0.62 537	0.80 445	0.67 543	0.66 559	0.91 471	0.59 488	1.35 520	1.09 482	1.12 514	1.46 522	1.50 544	1.09 530	1.28 518	0.97 497	0.34 519	0.30 524	0.48 555	0.40 544	0.38 514	0.38 516

G-Net	0.95 515	0.48 507	1.13 513	0.67 543	0.49 525	2.07 574	0.63 499	1.02 385	0.90 389	1.77 566	2.62 577	1.28 510	1.60 564	1.09 490	1.06 513	0.37 532	0.30 524	0.35 518	0.25 477	0.46 535	0.45 542

NCC-stereo	0.82 490	0.43 489	0.87 475	0.63 534	0.68 561	0.88 466	0.72 520	1.60 563	1.12 485	0.95 445	1.41 509	1.37 528	1.37 552	1.26 515	0.94 487	0.32 504	0.30 524	0.37 528	0.49 567	0.34 495	0.35 502

Abc-Net	0.82 490	0.43 489	0.87 475	0.63 534	0.68 561	0.88 466	0.72 520	1.60 563	1.12 485	0.95 445	1.41 509	1.37 528	1.37 552	1.26 515	0.94 487	0.32 504	0.30 524	0.37 528	0.49 567	0.34 495	0.35 502
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NaN_ROB	0.73 469	0.46 498	0.89 480	0.52 470	0.34 440	0.98 488	1.11 566	1.28 499	1.20 511	1.27 536	0.96 365	1.08 477	0.79 466	1.34 531	0.78 451	0.24 438	0.30 524	0.23 417	0.24 464	0.23 407	0.26 439

CBMV	0.68 458	0.37 453	0.50 273	0.43 326	0.26 258	1.00 491	0.71 514	1.17 452	1.16 499	1.24 530	1.29 488	1.06 471	0.86 488	0.98 466	0.75 447	0.29 488	0.30 524	0.34 517	0.30 509	0.26 441	0.27 449
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.68 458	0.40 475	1.01 499	0.53 481	0.46 517	1.04 501	0.48 429	1.06 404	0.81 329	1.21 522	1.31 491	1.11 487	0.73 440	0.89 429	0.96 492	0.27 467	0.31 532	0.25 446	0.25 477	0.25 431	0.24 426

YMNet_1	0.68 458	0.40 475	1.01 499	0.53 481	0.46 517	1.04 501	0.48 429	1.06 404	0.81 329	1.21 522	1.31 491	1.11 487	0.73 440	0.89 429	0.96 492	0.27 467	0.31 532	0.25 446	0.25 477	0.25 431	0.24 426

DGSMNet	0.80 487	0.58 533	1.42 543	0.61 527	0.65 557	0.94 478	0.75 530	1.35 520	1.16 499	0.88 405	1.26 479	1.00 449	0.75 450	1.07 486	0.89 472	0.36 528	0.31 532	0.41 541	0.40 544	0.60 561	0.59 567

FINET	0.75 478	0.45 493	1.38 539	0.48 419	0.46 517	0.98 488	1.00 561	1.22 476	1.69 566	0.91 429	1.25 475	0.74 358	0.74 447	1.09 490	0.82 463	0.37 532	0.31 532	0.27 474	0.24 464	0.35 500	0.34 498

S-Stereo	0.76 481	0.36 451	1.10 510	0.57 511	0.46 517	0.83 455	0.59 488	1.31 508	1.62 561	0.98 463	1.41 509	1.11 487	0.93 507	0.85 417	1.07 516	0.27 467	0.31 532	0.28 485	0.25 477	0.33 487	0.50 555

RP	0.80 487	0.38 461	0.73 428	0.67 543	0.59 549	0.82 452	0.57 478	1.21 468	1.28 524	1.03 479	1.68 539	1.45 537	1.49 560	1.08 489	0.90 478	0.36 528	0.31 532	0.37 528	0.30 509	0.36 506	0.36 508

CSAN	0.88 506	0.52 510	0.93 484	0.61 527	0.42 493	1.19 530	1.11 566	1.27 494	1.48 551	1.37 542	1.44 517	1.37 528	1.30 547	1.46 543	1.01 501	0.39 538	0.31 532	0.36 523	0.37 536	0.35 500	0.36 508

Wz-Net-TNSev	1.23 549	1.24 579	5.25 597	0.51 453	0.43 496	1.49 551	1.09 565	1.58 559	1.42 544	1.25 532	1.26 479	1.58 553	1.52 561	1.97 568	1.95 559	0.33 511	0.32 539	0.26 465	0.30 509	0.41 522	0.43 535

edge stereo	0.79 486	0.40 475	0.82 452	0.52 470	0.44 502	0.83 455	0.58 485	1.34 519	1.08 477	1.30 538	1.38 505	1.79 559	1.13 536	1.15 499	0.92 483	0.34 519	0.32 539	0.42 542	0.28 502	0.33 487	0.39 517

ADCS	1.60 568	0.70 544	4.02 590	0.61 527	0.53 537	1.31 536	1.11 566	1.71 571	1.86 574	1.97 575	1.68 539	1.51 546	1.46 557	2.07 572	9.20 610	0.34 519	0.32 539	0.33 515	0.36 534	0.45 532	0.46 546

AnyNet_C01	1.63 569	1.16 577	7.38 602	0.65 539	0.56 542	2.25 577	1.53 589	1.53 549	1.46 549	1.71 564	1.95 553	1.83 560	1.41 554	2.48 586	4.42 599	0.33 511	0.32 539	0.32 510	0.34 530	0.45 532	0.50 555

FBW_ROB	0.94 514	0.54 520	1.03 503	0.56 505	0.42 493	1.16 524	0.76 532	1.56 556	1.41 541	1.38 544	1.33 495	1.47 540	1.07 528	2.94 593	1.14 524	0.26 456	0.32 539	0.45 546	0.30 509	0.34 495	0.30 472

DStereoFS	2.16 586	0.91 565	1.29 529	0.84 564	0.72 565	3.56 598	0.95 556	2.01 580	2.03 578	1.65 559	2.06 560	2.73 579	13.30 617	4.76 606	1.95 559	0.47 554	0.33 544	0.84 578	0.49 567	0.95 575	1.42 598

UDG	0.93 510	1.03 574	0.75 435	1.00 571	0.97 574	1.02 497	0.57 478	1.18 454	1.01 446	0.93 433	1.02 397	1.32 516	1.03 522	0.88 427	0.92 483	0.55 567	0.33 544	1.82 592	0.41 549	1.20 580	0.74 571

psmorigin	0.84 497	0.53 513	2.21 572	0.50 441	0.41 484	0.86 463	0.57 478	1.08 413	0.90 389	1.50 548	1.42 514	1.50 544	1.09 530	1.29 519	1.03 506	0.32 504	0.33 544	0.27 474	0.27 495	0.34 495	0.45 542

SGM-Forest	0.65 453	0.33 433	0.43 201	0.44 351	0.30 376	1.01 495	0.54 469	1.13 434	1.09 482	1.11 512	1.21 469	1.10 485	0.76 459	0.99 471	0.71 438	0.32 504	0.33 544	0.33 515	0.30 509	0.30 470	0.28 460
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoSA	2.42 589	0.66 542	2.95 580	0.89 566	1.12 584	1.75 567	6.75 614	1.53 549	1.63 563	1.28 537	8.81 616	0.99 446	10.14 611	1.68 555	3.37 590	0.44 549	0.34 548	0.64 569	0.68 581	1.21 581	1.60 602

CC-Net-ROB	0.84 497	1.01 573	0.93 484	0.60 522	0.45 508	1.25 533	0.71 514	1.20 465	1.05 461	0.84 367	1.24 474	0.90 419	0.78 465	1.14 496	0.70 435	0.48 557	0.34 548	1.71 590	0.38 539	0.78 568	0.40 522

SGM-ForestM	4.73 604	0.34 438	1.05 505	0.46 391	0.28 326	10.26 610	3.48 612	4.52 607	5.16 606	8.68 617	7.48 614	18.87 625	10.80 615	11.26 618	10.01 612	0.32 504	0.34 548	0.32 510	0.32 522	0.29 462	0.30 472

ACVNet-4b	1.43 563	1.34 583	1.28 528	1.95 594	1.60 589	1.93 572	0.77 533	1.59 561	1.64 564	1.05 489	1.60 536	2.10 570	0.92 505	1.79 562	0.84 465	1.76 598	0.35 551	2.03 598	0.67 579	2.16 595	1.18 588

WCMA_ROB	1.22 547	0.39 466	0.93 484	0.51 453	0.45 508	1.44 545	0.79 538	1.20 465	1.30 530	2.99 599	3.94 598	3.30 591	2.17 585	1.42 537	1.31 534	0.46 551	0.35 551	0.35 518	0.37 536	0.41 522	0.42 530

MeshStereo	1.38 559	0.45 493	0.58 352	0.45 366	0.35 448	1.63 558	0.60 491	2.07 582	1.43 545	4.49 608	3.32 590	4.67 599	2.08 582	2.08 573	1.32 535	0.36 528	0.36 553	0.37 528	0.32 522	0.32 482	0.34 498
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
CBMV_ROB	0.62 447	0.39 466	0.41 169	0.41 246	0.28 326	0.86 463	0.28 145	1.06 404	1.02 451	0.95 445	1.33 495	0.81 391	0.84 480	0.94 449	0.56 391	0.37 532	0.37 554	0.43 543	0.40 544	0.33 487	0.32 485

DStereoO	1.07 529	0.77 551	0.87 475	0.67 543	0.49 525	0.91 471	1.30 580	1.15 440	1.41 541	1.24 530	1.33 495	1.06 471	2.39 590	1.32 529	1.11 520	2.03 600	0.38 555	0.77 574	0.31 518	1.55 583	0.43 535

HBP-ISP	0.61 441	0.47 505	0.45 215	0.46 391	0.33 428	0.79 437	0.29 161	1.15 440	1.05 461	0.85 380	1.18 466	0.67 324	0.71 424	0.92 442	0.57 397	0.37 532	0.38 555	0.47 550	0.41 549	0.39 518	0.32 485

MFN_U_SF_RVC	1.14 537	0.63 538	2.33 573	0.69 550	0.46 517	2.04 573	0.70 512	1.90 579	1.37 537	1.62 555	1.56 532	1.94 565	1.36 550	1.73 559	1.90 558	0.41 543	0.38 555	0.45 546	0.48 564	0.45 532	0.47 548

PVD	1.34 557	0.70 544	1.42 543	0.78 562	0.65 557	1.68 562	0.91 550	2.12 585	3.01 594	2.25 582	2.35 568	1.90 563	1.99 580	1.98 569	2.14 571	0.40 542	0.38 555	0.49 558	0.37 536	0.51 548	0.67 568

NOSS_ROB	0.59 430	0.40 475	0.42 182	0.45 366	0.31 391	0.79 437	0.53 462	1.09 416	1.12 485	0.69 278	0.92 352	0.77 375	0.63 377	0.81 402	0.52 370	0.39 538	0.38 555	0.44 545	0.42 554	0.38 514	0.36 508

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 527	0.61 536	1.82 565	0.69 550	0.51 532	2.62 581	1.69 596	1.28 499	1.44 546	1.39 545	1.56 532	1.34 524	0.91 503	1.68 555	0.95 490	0.38 537	0.39 560	0.46 549	0.61 578	0.41 522	0.43 535

BEATNet-Init1	15.65 618	1.62 594	54.26 636	0.75 560	0.56 542	37.03 630	13.39 619	13.20 619	14.59 619	29.41 635	29.29 635	47.69 638	21.87 628	26.91 629	19.58 620	0.43 548	0.39 560	0.47 550	0.47 560	0.52 551	0.52 561

GANetREF_RVC	0.82 490	0.77 551	0.95 490	0.68 547	0.43 496	1.15 522	1.06 564	1.19 458	1.20 511	1.03 479	1.02 397	1.10 485	0.89 499	1.20 507	0.78 451	0.49 558	0.39 560	0.58 566	0.39 541	0.69 563	0.49 552
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
DDUNet	1.10 533	2.58 608	0.83 456	1.21 580	1.27 586	1.02 497	0.69 511	1.17 452	0.95 420	0.98 463	1.26 479	1.28 510	0.84 480	0.97 464	0.79 458	0.85 578	0.40 563	2.00 595	0.60 577	1.34 582	0.94 577

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 559	0.91 565	2.11 571	0.89 566	0.57 547	4.27 603	1.79 600	1.55 552	2.00 577	1.64 557	1.85 550	1.83 560	1.44 556	1.89 567	1.49 545	0.49 558	0.40 563	0.56 564	0.58 575	0.75 567	0.52 561

PA-Net	0.70 464	0.46 498	0.96 491	0.51 453	0.53 537	0.94 478	0.73 525	1.14 436	1.15 497	0.83 361	0.90 338	0.88 411	0.76 459	1.19 504	0.96 492	0.25 451	0.41 565	0.29 493	0.44 555	0.27 451	0.39 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	1.25 550	0.51 508	0.64 381	0.60 522	0.50 530	1.66 560	0.67 505	1.26 489	1.26 522	2.64 590	3.82 595	3.06 586	3.20 600	1.45 541	0.91 481	0.46 551	0.41 565	0.49 558	0.51 571	0.47 538	0.45 542

FC-DCNN v2	1.74 572	0.53 513	0.68 401	0.62 531	0.49 525	1.67 561	0.71 514	1.85 578	1.57 556	4.84 612	5.01 609	6.42 611	3.92 603	2.24 580	1.43 541	0.47 554	0.42 567	0.47 550	0.46 556	0.48 539	0.47 548

FCDSN-DC	1.43 563	0.57 530	0.69 410	0.74 558	0.59 549	1.42 544	0.65 504	1.40 530	1.41 541	3.31 603	4.42 605	4.57 598	3.01 598	1.70 557	1.19 528	0.46 551	0.42 567	0.48 555	0.47 560	0.51 548	0.51 559
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.67 571	0.53 513	0.68 401	0.62 531	0.49 525	1.62 557	0.71 514	1.77 576	1.55 554	4.73 611	4.66 607	5.82 607	3.94 604	2.13 575	1.42 539	0.47 554	0.42 567	0.47 550	0.46 556	0.48 539	0.47 548

FSD					0.46 517	0.48 276	0.52 457	0.54 125	0.49 181	0.48 183	0.48 150	0.50 219	0.48 298	0.51 167	0.49 357	0.45 550	0.43 570	0.47 550	0.46 556	0.46 535

Ntro	1.15 538	1.00 572	1.00 498	1.49 585	1.20 585	1.69 563	0.81 540	1.39 526	1.25 517	1.01 472	1.28 484	1.31 514	1.00 517	1.31 527	0.89 472	1.10 588	0.43 570	1.36 586	0.51 571	1.95 590	0.99 583

ccnet	0.84 497	0.59 535	0.86 470	0.56 505	0.60 552	1.11 516	0.72 520	1.44 539	0.97 432	1.15 517	1.44 517	1.28 510	0.95 512	1.01 477	1.33 536	0.49 558	0.43 570	0.50 560	0.47 560	0.52 551	0.48 551

SAMSARA	1.15 538	0.69 543	1.44 545	1.09 577	0.93 570	2.10 575	1.87 603	1.64 566	1.47 550	1.64 557	1.21 469	2.06 568	1.14 537	1.61 549	1.50 546	0.39 538	0.45 573	0.36 523	0.38 539	0.50 545	0.51 559

MANE	4.73 604	0.54 520	0.77 440	0.69 550	0.60 552	10.35 611	1.67 595	8.68 615	12.66 617	6.90 616	9.43 617	11.59 617	10.59 614	8.26 615	8.41 608	0.51 561	0.45 573	0.48 555	1.02 595	0.50 545	0.50 555

otaku	1.10 533	0.96 568	0.96 491	1.37 584	1.06 582	1.65 559	0.72 520	1.46 542	1.19 508	1.10 509	1.32 493	1.32 516	0.95 512	1.29 519	0.81 462	0.89 580	0.46 575	1.24 585	0.50 570	1.86 587	0.89 576

ELAS_RVC	1.76 574	0.64 539	1.20 519	0.74 558	0.59 549	2.18 576	2.53 608	2.10 584	2.85 593	3.46 604	3.41 593	3.12 587	4.11 605	2.69 591	2.53 581	0.54 566	0.47 576	0.51 562	0.48 564	0.55 555	0.55 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 575	0.64 539	1.10 510	0.72 556	0.58 548	3.37 597	1.76 598	2.54 591	2.57 588	3.77 606	3.96 599	2.83 582	3.44 601	2.34 584	2.73 583	0.53 563	0.47 576	0.50 560	0.48 564	0.55 555	0.55 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LSM	4.83 606	0.83 559	11.23 607	0.76 561	56.73 632	1.10 511	1.18 572	1.35 520	1.70 567	2.13 577	2.34 566	1.34 524	1.19 540	1.52 546	1.23 530	0.34 519	0.50 578	0.39 534	0.47 560	0.51 548	9.82 619

ACVNet_1	1.55 567	1.36 584	1.35 537	1.96 595	1.63 590	1.83 570	0.96 559	2.09 583	1.85 573	1.43 546	1.54 530	2.31 573	1.68 570	1.42 537	1.18 526	1.76 598	0.51 579	2.05 600	0.59 576	2.24 598	1.30 593

MonStereo1	2.06 581	1.51 588	1.56 552	1.85 592	1.70 595	2.84 589	0.78 537	2.52 590	3.49 599	2.33 584	4.36 604	3.41 594	2.72 593	2.32 581	1.83 556	1.32 592	0.55 580	1.66 589	0.88 589	1.94 589	1.70 604

Anonymous_2	0.84 497	0.45 493	0.66 389	0.41 246	0.45 508	0.82 452	0.53 462	0.81 309	0.81 329	0.73 303	0.61 208	0.91 425	0.76 459	0.77 382	0.61 413	0.51 561	0.55 580	0.54 563	4.92 619	0.54 553	0.42 530

SDNR	0.89 507	0.39 466	1.66 563	0.42 284	0.39 474	3.35 596	0.32 223	0.95 362	1.05 461	1.05 489	2.12 561	0.62 288	0.71 424	1.40 533	0.78 451	0.53 563	0.56 582	0.36 523	0.27 495	0.46 535	0.50 555

PASM	0.96 516	0.71 547	2.05 570	0.72 556	0.72 565	0.84 460	0.92 552	1.14 436	1.34 535	1.25 532	1.22 471	1.34 524	1.07 528	1.31 527	1.11 520	0.53 563	0.57 583	0.59 567	0.67 579	0.56 560	0.57 566

ACVNet_2	1.74 572	1.30 582	1.62 559	1.81 589	1.63 590	2.28 578	1.34 583	2.35 588	2.64 590	1.82 568	2.55 572	2.99 584	1.71 571	1.67 554	1.20 529	1.48 593	0.59 584	1.81 591	0.71 582	2.09 593	1.29 592

GCST	0.85 502	1.25 581	0.80 445	1.58 586	1.03 579	1.04 501	0.24 89	0.81 309	0.81 329	0.99 468	0.67 230	0.78 378	0.35 209	0.98 466	0.38 266	0.97 582	0.65 585	1.20 584	0.81 587	0.93 573	0.72 570

MADNet+	2.28 588	2.56 606	10.82 606	1.25 581	0.96 573	2.77 587	1.44 588	2.34 587	1.76 568	1.36 541	1.78 546	1.84 562	1.74 572	6.33 610	4.57 600	0.67 572	0.66 586	0.59 567	0.54 574	0.84 569	0.81 575

RainbowNet	1.42 562	1.53 590	1.31 533	1.93 593	1.46 587	1.52 553	1.03 562	1.67 569	1.55 554	1.23 528	1.59 535	1.54 549	1.21 541	1.40 533	1.03 506	1.70 596	0.70 587	1.82 592	0.80 586	2.11 594	1.22 589

NVStereoNet_ROB	1.31 556	0.96 568	1.33 535	0.90 568	0.92 569	1.15 522	1.05 563	1.49 544	1.62 561	1.63 556	2.51 571	2.31 573	1.62 565	2.16 577	1.42 539	0.81 577	0.73 588	0.79 575	1.02 595	0.73 566	0.97 581
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCK	2.06 581	1.75 598	4.11 592	1.69 587	0.93 570	3.13 595	2.86 611	2.18 586	2.41 587	2.38 585	2.33 564	2.22 571	1.85 575	3.52 598	2.20 574	1.65 595	0.73 588	1.52 588	0.83 588	1.81 585	1.02 586

IMH-64-1	1.96 576	1.64 595	1.26 524	2.26 599	1.91 599	2.30 579	1.35 584	2.99 594	2.29 581	1.70 562	2.79 581	2.47 576	1.66 568	2.33 582	1.95 559	2.07 602	0.74 590	2.44 604	1.04 597	2.40 600	1.59 600

IMH-64	1.96 576	1.64 595	1.26 524	2.26 599	1.91 599	2.30 579	1.35 584	2.99 594	2.29 581	1.70 562	2.79 581	2.47 576	1.66 568	2.33 582	1.95 559	2.07 602	0.74 590	2.44 604	1.04 597	2.40 600	1.59 600

TorneroNet-64	3.54 597	1.89 599	1.59 554	2.62 606	2.29 604	6.88 608	1.72 597	4.72 611	11.88 613	2.43 587	5.46 613	8.16 613	2.80 596	4.13 604	3.03 586	2.25 607	0.75 592	2.57 608	1.09 601	2.65 606	1.84 606

Consistency-Raft	1.01 524	0.82 556	1.27 527	0.85 565	0.97 574	0.81 449	0.83 544	1.35 520	1.61 560	1.06 498	1.66 538	1.11 487	0.93 507	0.93 446	1.11 520	0.65 571	0.75 592	0.79 575	0.91 591	1.09 579	0.79 574

MFMNet_re	1.17 541	0.99 570	1.31 533	1.02 574	0.95 572	1.32 537	1.32 581	1.44 539	1.58 558	1.72 565	1.70 542	1.21 503	1.57 562	1.16 500	1.04 510	0.88 579	0.76 594	0.79 575	0.75 584	0.90 571	0.94 577

JetBlue	3.02 594	1.39 585	7.91 603	1.17 579	1.49 588	8.53 609	7.94 615	2.82 592	1.98 576	2.15 581	2.69 579	3.32 592	3.01 598	6.66 611	3.81 594	0.79 575	0.78 595	0.75 572	0.76 585	1.04 577	1.33 595

TorneroNet	4.49 603	1.92 600	1.65 562	2.60 605	2.29 604	14.95 618	1.86 602	4.86 612	19.56 629	3.10 601	7.52 615	7.00 612	2.90 597	4.48 605	3.66 592	2.24 606	0.78 595	2.68 610	1.14 603	2.79 607	1.80 605

IMH	2.15 585	1.66 597	1.29 529	2.25 598	1.92 601	2.87 590	1.33 582	3.25 597	3.04 595	1.87 570	3.33 592	3.00 585	2.03 581	2.80 592	1.95 559	2.09 604	0.78 595	2.45 606	1.05 600	2.44 602	1.62 603

Dean	2.07 583	1.39 585	1.69 564	2.17 597	1.83 598	2.75 586	1.28 578	3.49 602	3.80 603	2.13 577	3.30 589	3.18 588	1.98 579	1.78 561	1.72 552	1.73 597	0.79 598	1.99 594	0.91 591	2.17 596	1.34 596

LVE	2.20 587	1.47 587	1.44 545	2.06 596	1.80 597	2.79 588	1.77 599	2.96 593	3.94 605	1.95 574	4.29 603	3.47 595	1.97 577	2.48 586	1.85 557	2.06 601	0.88 599	2.06 601	1.13 602	2.17 596	1.53 599

TCMNet-wrong-test	9.08 613	10.58 617	9.58 605	19.64 619	17.64 619	12.69 616	8.93 616	13.77 622	2.58 589	4.67 610	5.19 612	14.57 619	11.02 616	7.21 614	9.81 611	5.58 621	0.89 600	3.76 617	3.10 617	10.41 620	10.02 620

WAO-7	1.96 576	1.24 579	1.52 548	1.28 582	1.06 582	2.92 592	1.64 594	3.32 598	3.05 596	2.28 583	3.32 590	3.19 589	2.38 589	3.39 596	2.49 580	1.02 585	0.92 601	1.06 583	1.04 597	1.05 578	0.99 583

WAO-6	2.11 584	1.52 589	1.25 523	1.73 588	1.69 594	2.72 585	1.62 593	3.15 596	3.64 600	2.01 576	3.28 588	3.52 596	2.20 587	2.59 589	2.48 579	1.31 591	0.92 601	2.04 599	1.22 606	1.89 588	1.35 597

WAO-8	3.00 592	1.60 592	1.52 548	1.82 590	1.65 592	5.57 605	1.35 584	4.65 609	12.37 615	2.89 593	4.04 600	4.89 602	2.78 594	3.73 600	2.44 576	1.29 589	0.93 603	2.00 595	1.16 604	2.02 591	1.23 590

Venus	3.00 592	1.60 592	1.52 548	1.82 590	1.65 592	5.57 605	1.35 584	4.65 609	12.37 615	2.89 593	4.04 600	4.89 602	2.78 594	3.73 600	2.44 576	1.29 589	0.93 603	2.00 595	1.16 604	2.02 591	1.23 590

SPS-STEREO	1.29 554	0.94 567	1.10 510	1.05 576	1.03 579	1.48 548	0.91 550	1.57 558	1.24 515	2.13 577	1.90 552	1.94 565	1.46 557	1.77 560	1.64 550	0.97 582	0.94 605	0.90 579	0.89 590	0.96 576	0.97 581
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.98 520	0.89 564	1.06 506	0.93 569	1.04 581	0.97 483	0.82 542	1.33 517	0.93 407	1.08 501	0.98 378	1.02 455	0.95 512	1.02 480	0.93 485	0.96 581	0.96 606	0.90 579	0.91 591	0.92 572	0.95 579

SGM+DAISY	1.52 566	0.99 570	1.61 558	1.01 572	1.02 578	1.86 571	1.19 573	1.49 544	1.38 539	2.96 597	3.00 584	2.79 581	1.94 576	1.88 565	1.62 549	0.98 584	0.97 607	0.91 581	0.91 591	0.94 574	0.99 583

UNDER WATER	3.63 599	2.12 603	4.11 592	3.17 610	2.51 608	3.77 601	2.45 607	3.53 603	13.66 618	2.98 598	2.92 583	5.75 606	4.13 606	3.85 602	3.75 593	2.84 613	1.11 608	2.71 611	1.41 608	3.26 611	2.50 611

notaker	2.87 591	2.31 605	2.01 569	3.03 609	2.60 611	2.94 593	1.82 601	3.43 600	3.06 597	2.89 593	4.21 602	6.15 610	2.71 592	3.42 597	2.90 585	2.67 612	1.18 609	3.00 614	1.67 611	3.13 609	2.26 609

UNDER WATER-64	3.72 600	2.07 602	4.57 595	3.30 612	2.52 609	5.61 607	2.63 610	3.67 604	12.27 614	3.09 600	2.66 578	5.99 609	4.74 608	3.93 603	3.57 591	2.54 610	1.24 610	2.65 609	1.48 609	3.21 610	2.62 612

KSHMR	2.64 590	1.96 601	1.86 567	2.69 607	2.44 606	2.88 591	2.04 604	3.46 601	6.31 609	2.51 589	3.27 587	3.39 593	1.97 577	2.59 589	2.08 570	2.48 609	1.41 611	2.80 613	1.51 610	2.98 608	2.09 607

ktn	3.02 594	2.27 604	1.85 566	2.89 608	2.54 610	3.72 599	2.14 605	3.79 605	5.33 607	2.82 592	5.09 610	5.95 608	2.54 591	3.34 595	2.58 582	2.65 611	1.44 612	2.78 612	2.03 613	2.61 605	2.10 608

HanzoNet	6.97 612	2.57 607	4.66 596	3.29 611	2.96 613	3.75 600	2.35 606	5.08 613	7.11 610	14.46 626	13.06 619	17.69 623	22.95 629	13.72 619	6.61 605	4.36 616	1.96 613	3.14 615	2.59 615	3.88 615	3.19 615

DPSimNet_ROB	5.19 608	2.71 610	18.56 612	2.59 604	2.49 607	4.25 602	10.93 617	3.33 599	3.93 604	5.02 613	4.52 606	5.74 605	10.18 612	5.44 609	8.79 609	2.40 608	2.47 614	2.48 607	2.54 614	2.56 604	2.87 613

PML	40.49 637	30.31 625	12.46 610	7.19 615	14.30 615	91.44 640	212.44 642	7.73 614	23.24 630	74.44 641	185.05 642	49.81 639	25.78 630	21.34 624	12.84 616	8.71 623	2.93 615	8.43 623	3.24 618	13.77 623	4.45 617

JetRed	5.38 609	6.17 614	12.68 611	2.38 601	2.85 612	12.60 615	11.17 618	4.60 608	3.74 601	3.87 607	3.85 596	4.83 600	4.13 606	6.81 612	12.18 615	2.18 605	2.95 616	2.19 602	1.98 612	3.49 612	3.01 614

MADNet++	4.18 601	2.72 611	4.00 589	3.80 614	3.44 614	4.72 604	4.05 613	4.01 606	3.74 601	4.52 609	5.14 611	4.20 597	4.89 609	7.04 613	6.39 604	3.79 615	3.70 617	3.27 616	2.70 616	3.68 613	3.74 616

USTest	12.98 617	14.10 618	19.89 613	16.19 618	14.95 616	20.69 620	31.85 626	16.52 623	10.99 612	8.83 618	9.55 618	13.88 618	10.36 613	16.06 620	21.35 622	3.19 614	4.82 618	5.08 621	5.36 620	8.77 619	7.20 618

DPSMNet_ROB	12.13 616	8.03 615	21.13 615	9.02 617	16.82 618	10.68 612	30.78 625	9.15 617	15.24 621	6.56 615	15.50 627	9.02 614	15.13 619	9.28 617	21.71 623	4.59 618	8.60 619	5.08 621	9.26 622	5.89 618	11.06 621

DGTPSM_ROB	12.12 615	8.03 615	21.12 614	8.97 616	16.81 617	10.68 612	30.77 624	9.14 616	15.23 620	6.55 614	15.49 626	9.02 614	15.13 619	9.26 616	21.71 623	4.58 617	8.60 619	5.07 620	9.26 622	5.88 617	11.06 621

Anonymous_1	33.12 625	18.23 619	23.86 617	20.53 620	21.18 622	25.45 622	35.84 627	22.44 631	15.68 622	13.41 620	13.70 623	18.00 624	15.15 621	20.31 621	24.47 625	14.56 629	8.84 621	66.24 636	117.79 638	155.41 641	11.40 623

DPSM_ROB	17.80 619	18.60 620	24.24 621	20.89 621	19.49 620	25.83 623	36.10 628	21.62 629	16.41 623	13.46 621	14.26 624	19.11 626	16.15 622	20.74 622	25.59 626	9.37 624	9.23 622	9.47 624	9.81 624	13.47 621	12.09 624

DPSM	17.80 619	18.60 620	24.24 621	20.89 621	19.49 620	25.83 623	36.10 628	21.62 629	16.41 623	13.46 621	14.26 624	19.11 626	16.15 622	20.74 622	25.59 626	9.37 624	9.23 622	9.47 624	9.81 624	13.47 621	12.09 624

test_sample9	1.17 541	0.37 453	0.83 456	0.39 177	0.31 391	0.72 413	0.49 442	1.11 422	0.92 401	0.93 433	0.89 332	0.86 401	0.71 424	1.29 519	2.03 566	0.42 545	9.50 624	0.40 537	0.41 549	0.36 506	0.35 502

test_sample8	1.36 558	0.37 453	0.83 456	0.39 177	0.31 391	0.72 413	0.49 442	1.19 458	0.79 310	1.51 549	0.96 365	3.29 590	1.64 567	1.29 519	2.03 566	0.42 545	9.50 624	0.40 537	0.41 549	0.36 506	0.35 502

tt	6.21 610	0.22 231	5.88 600	3.55 613	2.07 602	11.25 614	19.19 620	11.84 618	5.47 608	2.71 591	2.18 562	4.87 601	6.25 610	3.71 599	7.09 606	8.31 622	11.17 626	4.91 619	5.39 621	5.72 616	2.42 610

LRCNet_RVC	21.27 623	31.14 626	21.46 616	28.97 624	23.77 623	3.11 594	0.62 495	20.94 627	1.64 564	25.57 628	28.13 630	21.96 628	14.74 618	21.99 628	16.44 619	29.16 636	14.92 627	33.57 632	31.28 632	29.67 633	26.33 631

LSM0	38.96 636	37.52 635	48.37 630	43.79 632	91.31 638	52.31 636	72.38 633	43.71 639	32.75 632	27.16 634	28.73 634	38.51 635	32.63 635	41.75 639	51.59 639	18.85 635	18.43 628	19.09 626	19.60 626	27.21 629	33.44 632

RAFT-FEzeroshot	35.76 626	37.39 631	48.55 631	42.39 630	39.44 630	51.96 633	72.92 635	43.38 636	32.90 633	26.87 629	28.06 628	38.42 632	32.28 632	41.59 636	51.51 637	18.73 632	18.58 629	19.11 627	19.75 627	27.12 626	24.33 627

RAFT-FE	35.76 626	37.39 631	48.55 631	42.39 630	39.44 630	51.96 633	72.92 635	43.38 636	32.90 633	26.87 629	28.06 628	38.42 632	32.28 632	41.59 636	51.51 637	18.73 632	18.58 629	19.11 627	19.75 627	27.12 626	24.33 627

CasAABBNet	35.77 628	37.38 630	48.59 633	42.20 628	39.23 627	51.95 631	72.92 635	43.36 635	33.03 636	26.93 632	28.31 631	38.43 634	32.32 634	41.58 635	51.50 636	18.71 630	18.58 629	19.11 627	19.75 627	27.11 625	24.33 627

FlowAnything	35.84 629	37.49 634	48.69 634	42.17 627	39.26 628	51.95 631	72.95 638	43.35 634	33.23 637	26.92 631	28.67 632	38.55 636	32.78 636	41.53 634	51.47 635	18.71 630	18.59 632	19.17 631	19.88 631	27.07 624	24.26 626

Selective-RAFT-Error	35.87 630	37.42 633	48.73 635	42.24 629	39.28 629	52.00 635	72.87 634	43.41 638	32.95 635	26.97 633	28.72 633	38.71 637	33.15 637	41.59 636	51.42 634	18.77 634	18.60 633	19.14 630	19.78 630	27.19 628	24.42 630

xxxxx1	36.77 631	19.69 622	24.00 618	62.46 633	66.77 635	27.30 626	39.89 630	20.40 624	18.80 626	14.18 623	13.11 620	17.29 620	17.30 624	21.62 625	27.81 628	13.61 626	18.98 634	111.36 639	133.25 639	28.84 630	38.64 633

tt_ll	36.77 631	19.69 622	24.00 618	62.46 633	66.77 635	27.30 626	39.89 630	20.40 624	18.80 626	14.18 623	13.11 620	17.29 620	17.30 624	21.62 625	27.81 628	13.61 626	18.98 634	111.36 639	133.25 639	28.84 630	38.64 633

ff	36.77 631	19.69 622	24.00 618	62.46 633	66.77 635	27.30 626	39.89 630	20.40 624	18.80 626	14.18 623	13.11 620	17.29 620	17.30 624	21.62 625	27.81 628	13.61 626	18.98 634	111.36 639	133.25 639	28.84 630	38.64 633

HaxPig	31.93 624	37.19 629	34.22 623	24.41 623	24.94 624	18.53 619	20.18 621	21.15 628	28.84 631	35.74 636	38.86 636	26.18 629	28.75 631	33.85 630	34.15 631	35.89 637	38.80 637	37.79 633	40.52 635	39.33 634	39.33 636

AVERAGE_ROB	37.53 635	40.05 636	40.01 626	34.74 626	33.76 626	28.46 629	25.14 623	32.31 633	34.08 639	41.20 639	40.52 637	34.51 631	34.78 639	39.11 632	37.48 633	42.68 638	43.32 638	43.80 634	42.99 636	40.42 635	41.31 637

MEDIAN_ROB	37.35 634	40.72 637	40.37 627	32.26 625	31.80 625	27.29 625	25.02 622	29.47 632	33.43 638	41.99 640	41.60 638	33.48 630	34.37 638	39.66 633	36.94 632	43.49 639	43.96 639	44.07 635	43.35 637	41.32 636	42.43 638

RSGM-EC	74.49 638	61.53 638	40.38 628	97.66 636	92.09 639	73.48 638	113.87 639	59.44 640	38.62 640	39.84 637	49.02 639	90.35 640	61.68 640	138.81 640	126.03 640	92.92 640	53.83 640	94.52 637	37.88 633	81.03 639	46.84 639

acva	74.49 638	61.53 638	40.38 628	97.66 636	92.09 639	73.48 638	113.87 639	59.44 640	38.62 640	39.84 637	49.02 639	90.35 640	61.68 640	138.81 640	126.03 640	92.92 640	53.83 640	94.52 637	37.88 633	81.03 639	46.84 639

test_example2	176.82 640	204.75 640	198.54 640	188.58 640	191.23 641	151.28 641	169.77 641	97.63 642	125.81 642	179.94 642	183.74 641	158.20 642	139.14 642	192.16 642	198.12 642	203.48 642	236.37 642	163.71 642	173.22 642	217.79 642	162.95 641

ccccc		430.66 641		506.24 641	500.20 642	349.93 642		384.19 643		330.97 643		370.48 643		498.75 643		557.84 643	430.47 643	334.14 643	290.91 643	547.74 643

Low-res two-view benchmark