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

MatchStereo	0.11 5	0.08 8	0.30 83	0.16 7	0.08 6	0.09 1	0.12 28	0.21 34	0.18 43	0.10 10	0.16 95	0.08 1	0.08 9	0.15 7	0.12 12	0.07 72	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

S2M2_XL	0.10 1	0.10 52	0.24 39	0.14 2	0.10 51	0.09 1	0.09 2	0.12 2	0.09 1	0.11 20	0.12 38	0.09 20	0.09 23	0.12 1	0.11 1	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.07 23
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-Stereo+	0.14 53	0.08 8	0.26 56	0.18 38	0.14 212	0.09 1	0.10 8	0.16 5	0.17 31	0.14 68	0.08 6	0.10 34	0.10 52	0.22 118	0.14 82	0.07 72	0.15 400	0.06 32	0.06 65	0.16 469	0.29 506

Monster-pub-mixall	0.13 26	0.07 1	0.20 10	0.17 15	0.08 6	0.11 4	0.09 2	0.21 34	0.13 7	0.12 34	0.11 22	0.08 1	0.08 9	0.27 208	0.13 41	0.07 72	0.35 571	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.09 112

StereoAnything_RVC	0.22 235	0.47 542	0.67 416	0.30 478	0.31 537	0.11 4	0.11 18	0.18 11	0.15 20	0.09 2	0.11 22	0.09 20	0.09 23	0.27 208	0.12 12	0.09 280	0.39 574	0.06 32	0.04 1	0.24 537	0.49 566

dual_stereo	0.18 117	0.08 8	0.26 56	0.21 147	0.32 540	0.11 4	0.13 51	0.27 105	0.20 68	0.11 20	0.09 10	0.10 34	0.08 9	0.20 77	0.14 82	0.07 72	0.45 582	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.65 589

CroCo-Stereo Lap2	0.16 91	0.18 345	0.39 141	0.26 383	0.18 371	0.11 4	0.19 268	0.30 148	0.22 101	0.13 48	0.16 95	0.15 129	0.11 78	0.17 28	0.15 120	0.07 72	0.07 126	0.08 174	0.06 65	0.08 174	0.07 23

CroCo-Stereo	0.15 70	0.16 291	0.34 114	0.25 342	0.12 122	0.11 4	0.18 223	0.35 208	0.24 129	0.13 48	0.13 49	0.18 168	0.12 109	0.15 7	0.13 41	0.08 196	0.06 53	0.07 92	0.05 23	0.07 112	0.06 8
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
DDF-Stereo	0.16 91	0.08 8	0.30 83	0.21 147	0.20 429	0.12 9	0.14 75	0.20 23	0.19 57	0.11 20	0.10 14	0.13 84	0.12 109	0.24 154	0.20 258	0.09 280	0.18 450	0.07 92	0.06 65	0.20 517	0.19 401

zero-FE	0.21 212	0.08 8	1.10 534	0.24 304	0.27 513	0.12 9	0.14 75	0.20 23	0.20 68	0.12 34	0.11 22	0.13 84	0.11 78	0.22 118	0.19 234	0.09 280	0.23 503	0.07 92	0.08 217	0.19 509	0.27 492

LG-Stereo_L2	0.11 5	0.09 27	0.22 30	0.18 38	0.10 51	0.12 9	0.13 51	0.18 11	0.14 13	0.10 10	0.07 3	0.08 1	0.08 9	0.17 28	0.11 1	0.06 30	0.08 190	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 23

LG-Stereo_L1	0.11 5	0.09 27	0.22 30	0.18 38	0.10 51	0.12 9	0.13 51	0.18 11	0.12 3	0.09 2	0.07 3	0.08 1	0.07 3	0.18 42	0.11 1	0.06 30	0.10 272	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 23

S2M2_L	0.13 26	0.12 139	0.26 56	0.17 15	0.12 122	0.12 9	0.07 1	0.18 11	0.21 91	0.12 34	0.15 86	0.14 111	0.12 109	0.16 14	0.15 120	0.13 450	0.09 232	0.09 265	0.10 366	0.11 372	0.09 112
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.13 26	0.08 8	0.18 4	0.29 467	0.30 530	0.12 9	0.13 51	0.12 2	0.18 43	0.09 2	0.08 6	0.10 34	0.08 9	0.14 3	0.11 1	0.07 72	0.31 558	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

Wavelet-MonSter	0.12 14	0.08 8	0.25 48	0.18 38	0.10 51	0.13 15	0.12 28	0.16 5	0.14 13	0.11 20	0.14 80	0.10 34	0.11 78	0.20 77	0.15 120	0.05 1	0.16 413	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.12 270

111111	0.13 26	0.08 8	0.20 10	0.20 114	0.13 172	0.13 15	0.10 8	0.23 54	0.17 31	0.11 20	0.13 49	0.12 70	0.08 9	0.19 56	0.12 12	0.07 72	0.16 413	0.06 32	0.04 1	0.08 174	0.16 361

LGtest1	0.10 1	0.09 27	0.19 7	0.18 38	0.09 15	0.13 15	0.09 2	0.17 8	0.13 7	0.10 10	0.08 6	0.09 20	0.09 23	0.16 14	0.12 12	0.08 196	0.06 53	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.08 67

HiDET	0.12 14	0.07 1	0.20 10	0.15 4	0.09 15	0.14 18	0.12 28	0.20 23	0.16 27	0.10 10	0.10 14	0.11 56	0.09 23	0.19 56	0.17 173	0.07 72	0.09 232	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 218

DLNR-FE	10.53 619	12.31 626	20.33 632	105.85 640	23.36 635	0.14 18	0.13 51	3.25 615	0.20 68	0.16 104	0.23 184	0.16 140	0.10 52	0.31 282	0.16 147	2.59 617	0.32 563	0.07 92	0.07 135	40.66 640	0.28 500

asda	0.13 26	0.11 88	0.24 39	0.18 38	0.10 51	0.14 18	0.12 28	0.25 89	0.17 31	0.12 34	0.11 22	0.08 1	0.11 78	0.21 94	0.12 12	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.11 218

4.5_new	0.13 26	0.12 139	0.24 39	0.17 15	0.10 51	0.14 18	0.12 28	0.22 45	0.17 31	0.13 48	0.13 49	0.08 1	0.09 23	0.19 56	0.12 12	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.06 65	0.06 51	0.09 112

4.5w-stereo	0.13 26	0.12 139	0.24 39	0.17 15	0.10 51	0.14 18	0.12 28	0.22 45	0.17 31	0.13 48	0.13 49	0.08 1	0.09 23	0.19 56	0.12 12	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.06 65	0.06 51	0.09 112

monsterstereo	0.13 26	0.10 52	0.20 10	0.19 73	0.12 122	0.14 18	0.12 28	0.26 98	0.18 43	0.14 68	0.16 95	0.08 1	0.09 23	0.22 118	0.14 82	0.05 1	0.16 413	0.06 32	0.09 309	0.06 51	0.07 23

GREAT-IGEV	0.19 145	0.11 88	0.39 141	0.22 201	0.33 541	0.14 18	0.15 100	0.18 11	0.22 101	0.14 68	0.16 95	0.09 20	0.09 23	0.23 143	0.14 82	0.06 30	0.50 586	0.06 32	0.06 65	0.07 112	0.53 571

IGEV-Stereo++	0.15 70	0.09 27	0.27 68	0.21 147	0.13 172	0.14 18	0.11 18	0.23 54	0.19 57	0.15 90	0.14 80	0.11 56	0.11 78	0.19 56	0.12 12	0.06 30	0.21 483	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.28 500

rvit_stereo_0080	0.16 91	0.17 323	0.35 120	0.19 73	0.13 172	0.14 18	0.20 308	0.29 130	0.26 166	0.16 104	0.17 109	0.19 178	0.14 158	0.19 56	0.16 147	0.11 388	0.08 190	0.08 174	0.08 217	0.10 320	0.08 67

whm_eth	0.16 91	0.17 323	0.35 120	0.19 73	0.13 172	0.14 18	0.20 308	0.29 130	0.26 166	0.16 104	0.17 109	0.19 178	0.14 158	0.19 56	0.16 147	0.11 388	0.08 190	0.08 174	0.08 217	0.10 320	0.08 67

DLNR_Zeroshot_test	10.53 619	12.28 625	20.32 630	105.84 639	23.88 636	0.14 18	0.13 51	3.20 614	0.20 68	0.16 104	0.23 184	0.16 140	0.10 52	0.32 292	0.16 147	2.54 616	0.32 563	0.07 92	0.07 135	40.17 639	0.28 500

BStereo	0.14 53	0.10 52	0.46 199	0.18 38	0.11 83	0.15 29	0.15 100	0.25 89	0.23 115	0.12 34	0.11 22	0.12 70	0.09 23	0.17 28	0.17 173	0.05 1	0.07 126	0.06 32	0.08 217	0.05 3	0.09 112

MonSter++	0.11 5	0.07 1	0.19 7	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.18 11	0.14 13	0.10 10	0.09 10	0.11 56	0.10 52	0.16 14	0.14 82	0.07 72	0.11 306	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.13 299

LCMNet	0.12 14	0.08 8	0.20 10	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.19 20	0.20 68	0.10 10	0.11 22	0.11 56	0.10 52	0.20 77	0.16 147	0.07 72	0.11 306	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.14 328

252Zero-FE	0.18 117	0.08 8	0.28 72	0.18 38	0.10 51	0.15 29	0.11 18	0.22 45	0.22 101	0.76 562	0.11 22	0.09 20	0.08 9	0.17 28	0.15 120	0.07 72	0.51 587	0.06 32	0.08 217	0.06 51	0.10 177

MonStereo	0.13 26	0.09 27	0.20 10	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.25 89	0.20 68	0.09 2	0.11 22	0.08 1	0.07 3	0.20 77	0.13 41	0.05 1	0.24 516	0.05 1	0.09 309	0.05 3	0.13 299

Monster-pub-eth3d	0.13 26	0.09 27	0.20 10	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.25 89	0.20 68	0.09 2	0.11 22	0.08 1	0.07 3	0.19 56	0.13 41	0.05 1	0.24 516	0.05 1	0.09 309	0.05 3	0.13 299

asd	0.12 14	0.10 52	0.23 35	0.18 38	0.10 51	0.15 29	0.10 8	0.20 23	0.14 13	0.13 48	0.12 38	0.09 20	0.11 78	0.21 94	0.12 12	0.05 1	0.14 369	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.09 112

qwe	0.13 26	0.10 52	0.24 39	0.17 15	0.11 83	0.15 29	0.12 28	0.26 98	0.18 43	0.14 68	0.13 49	0.09 20	0.10 52	0.23 143	0.13 41	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.09 112

2.25w	0.13 26	0.10 52	0.24 39	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.10 8	0.20 23	0.19 57	0.14 68	0.18 123	0.09 20	0.10 52	0.23 143	0.15 120	0.05 1	0.17 438	0.05 1	0.08 217	0.05 3	0.12 270

4w-stereo	0.13 26	0.11 88	0.31 92	0.17 15	0.10 51	0.15 29	0.10 8	0.20 23	0.14 13	0.13 48	0.12 38	0.08 1	0.12 109	0.23 143	0.13 41	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.08 217	0.05 3	0.15 345

2.5w	0.13 26	0.10 52	0.23 35	0.18 38	0.09 15	0.15 29	0.15 100	0.21 34	0.16 27	0.12 34	0.13 49	0.10 34	0.09 23	0.21 94	0.12 12	0.05 1	0.19 463	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.12 270

2.75w_new	0.13 26	0.10 52	0.25 48	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.26 98	0.18 43	0.14 68	0.13 49	0.08 1	0.11 78	0.22 118	0.15 120	0.05 1	0.19 463	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.10 177

monsters	0.13 26	0.10 52	0.20 10	0.18 38	0.13 172	0.15 29	0.11 18	0.24 73	0.16 27	0.15 90	0.13 49	0.08 1	0.09 23	0.23 143	0.12 12	0.06 30	0.15 400	0.05 1	0.08 217	0.05 3	0.09 112

MLG-Stereo_test1	0.11 5	0.09 27	0.26 56	0.18 38	0.11 83	0.15 29	0.11 18	0.17 8	0.11 2	0.09 2	0.06 1	0.10 34	0.07 3	0.17 28	0.12 12	0.06 30	0.15 400	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 23

MLG-Stereo	0.11 5	0.08 8	0.26 56	0.19 73	0.09 15	0.15 29	0.11 18	0.18 11	0.13 7	0.09 2	0.06 1	0.10 34	0.08 9	0.18 42	0.12 12	0.06 30	0.16 413	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 23

SCV_C0	0.19 145	0.14 225	0.40 150	0.30 478	0.20 429	0.15 29	0.16 133	0.35 208	0.26 166	0.17 119	0.16 95	0.13 84	0.09 23	0.31 282	0.14 82	0.07 72	0.22 494	0.06 32	0.06 65	0.09 257	0.25 476

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 26	0.15 257	0.21 21	0.27 421	0.09 15	0.15 29	0.13 51	0.23 54	0.21 91	0.12 34	0.11 22	0.10 34	0.13 140	0.22 118	0.13 41	0.07 72	0.05 5	0.06 32	0.05 23	0.07 112	0.07 23

AIO_rvc	0.20 176	0.16 291	0.49 242	0.41 553	0.29 525	0.15 29	0.17 169	0.21 34	0.19 57	0.17 119	0.14 80	0.13 84	0.08 9	0.35 324	0.13 41	0.07 72	0.19 463	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.41 549

AIO_test	0.20 176	0.12 139	0.46 199	0.45 561	0.38 555	0.15 29	0.17 169	0.28 111	0.20 68	0.19 146	0.13 49	0.14 111	0.09 23	0.39 346	0.13 41	0.07 72	0.21 483	0.06 32	0.06 65	0.06 51	0.34 526

MonSter	0.13 26	0.09 27	0.20 10	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.25 89	0.20 68	0.09 2	0.11 22	0.08 1	0.07 3	0.20 77	0.13 41	0.05 1	0.24 516	0.05 1	0.09 309	0.05 3	0.13 299

GIP-stereo	0.16 91	0.12 139	0.25 48	0.24 304	0.22 461	0.15 29	0.14 75	0.32 172	0.21 91	0.11 20	0.16 95	0.13 84	0.09 23	0.20 77	0.13 41	0.07 72	0.13 351	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.32 518

RAStereo	0.14 53	0.15 257	0.40 150	0.22 201	0.11 83	0.15 29	0.18 223	0.25 89	0.24 129	0.13 48	0.17 109	0.11 56	0.09 23	0.15 7	0.13 41	0.08 196	0.06 53	0.08 174	0.06 65	0.07 112	0.05 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 176	0.74 579	0.71 437	0.17 15	0.08 6	0.15 29	0.15 100	0.19 20	0.18 43	0.13 48	0.12 38	0.10 34	0.08 9	0.16 14	0.14 82	0.34 567	0.12 330	0.08 174	0.07 135	0.11 372	0.24 466

IGEV++	0.19 145	0.13 180	0.38 134	0.30 478	0.19 403	0.15 29	0.15 100	0.32 172	0.18 43	0.13 48	0.16 95	0.12 70	0.11 78	0.24 154	0.15 120	0.07 72	0.32 563	0.07 92	0.05 23	0.07 112	0.42 553

CASnet	0.15 70	0.13 180	0.30 83	0.22 201	0.08 6	0.15 29	0.14 75	0.28 111	0.26 166	0.23 190	0.20 144	0.15 129	0.11 78	0.18 42	0.13 41	0.07 72	0.05 5	0.11 396	0.09 309	0.08 174	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
BridgeDepth_RVC	0.10 1	0.09 27	0.18 4	0.13 1	0.07 1	0.16 54	0.10 8	0.21 34	0.15 20	0.10 10	0.10 14	0.09 20	0.12 109	0.14 3	0.13 41	0.07 72	0.05 5	0.05 1	0.05 23	0.06 51	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.12 14	0.08 8	0.17 2	0.16 7	0.08 6	0.16 54	0.13 51	0.22 45	0.13 7	0.11 20	0.11 22	0.10 34	0.11 78	0.17 28	0.14 82	0.07 72	0.12 330	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.12 270

BridgeDepth	0.11 5	0.11 88	0.22 30	0.19 73	0.07 1	0.16 54	0.12 28	0.18 11	0.13 7	0.08 1	0.09 10	0.14 111	0.14 158	0.15 7	0.11 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
3w_stereo	0.14 53	0.11 88	0.31 92	0.19 73	0.09 15	0.16 54	0.16 133	0.28 111	0.20 68	0.13 48	0.12 38	0.08 1	0.12 109	0.19 56	0.12 12	0.05 1	0.19 463	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.10 177

1w_stereo	0.13 26	0.09 27	0.17 2	0.19 73	0.10 51	0.16 54	0.15 100	0.27 105	0.22 101	0.14 68	0.16 95	0.08 1	0.12 109	0.19 56	0.14 82	0.05 1	0.10 272	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 112

IGEV	0.12 14	0.07 1	0.19 7	0.16 7	0.11 83	0.16 54	0.13 51	0.22 45	0.17 31	0.12 34	0.15 86	0.09 20	0.07 3	0.16 14	0.12 12	0.06 30	0.10 272	0.06 32	0.07 135	0.05 3	0.08 67

MLG-Stereo_test3	0.11 5	0.08 8	0.22 30	0.19 73	0.10 51	0.16 54	0.11 18	0.18 11	0.13 7	0.11 20	0.07 3	0.10 34	0.08 9	0.14 3	0.12 12	0.07 72	0.09 232	0.06 32	0.04 1	0.06 51	0.08 67

MLG-Stereo_test2	0.12 14	0.09 27	0.29 75	0.21 147	0.12 122	0.16 54	0.11 18	0.17 8	0.12 3	0.11 20	0.08 6	0.11 56	0.06 1	0.16 14	0.11 1	0.08 196	0.13 351	0.06 32	0.04 1	0.06 51	0.09 112

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 53	0.10 52	0.27 68	0.21 147	0.11 83	0.16 54	0.14 75	0.24 73	0.17 31	0.17 119	0.20 144	0.18 168	0.11 78	0.16 14	0.17 173	0.07 72	0.08 190	0.07 92	0.07 135	0.07 112	0.09 112

LG-Stereo	0.14 53	0.13 180	0.30 83	0.21 147	0.11 83	0.16 54	0.18 223	0.23 54	0.19 57	0.12 34	0.18 123	0.11 56	0.09 23	0.15 7	0.14 82	0.06 30	0.07 126	0.08 174	0.08 217	0.07 112	0.07 23

SCV	0.18 117	0.15 257	0.37 132	0.26 383	0.20 429	0.16 54	0.16 133	0.35 208	0.23 115	0.14 68	0.16 95	0.13 84	0.09 23	0.31 282	0.12 12	0.08 196	0.19 463	0.07 92	0.07 135	0.09 257	0.26 488

HUF	0.26 345	0.15 257	0.79 462	0.39 542	0.31 537	0.16 54	0.17 169	0.36 220	0.25 154	0.19 146	0.14 80	0.23 225	0.11 78	0.32 292	0.14 82	0.08 196	0.60 600	0.06 32	0.05 23	0.07 112	0.56 572

Occ-G	0.18 117	0.10 52	0.38 134	0.23 254	0.15 273	0.16 54	0.18 223	0.23 54	0.26 166	0.15 90	0.20 144	0.21 204	0.11 78	0.22 118	0.19 234	0.07 72	0.17 438	0.07 92	0.06 65	0.08 174	0.30 509

AIO-Stereo	0.16 91	0.12 139	0.29 75	0.30 478	0.20 429	0.16 54	0.14 75	0.28 111	0.22 101	0.14 68	0.15 86	0.13 84	0.08 9	0.20 77	0.15 120	0.06 30	0.16 413	0.07 92	0.08 217	0.06 51	0.24 466

RSM	0.14 53	0.11 88	0.25 48	0.29 467	0.16 311	0.16 54	0.15 100	0.24 73	0.20 68	0.13 48	0.13 49	0.15 129	0.09 23	0.22 118	0.13 41	0.06 30	0.06 53	0.07 92	0.07 135	0.07 112	0.11 218

MoCha-V2	0.18 117	0.12 139	0.40 150	0.30 478	0.24 491	0.16 54	0.15 100	0.28 111	0.19 57	0.16 104	0.16 95	0.13 84	0.13 140	0.30 269	0.13 41	0.06 30	0.28 537	0.06 32	0.06 65	0.06 51	0.25 476

plain	0.18 117	0.16 291	0.59 376	0.21 147	0.13 172	0.16 54	0.17 169	0.29 130	0.23 115	0.16 104	0.26 209	0.13 84	0.17 217	0.27 208	0.17 173	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.07 135	0.10 320	0.07 23

MaDis-Stereo	0.15 70	0.17 323	0.39 141	0.19 73	0.15 273	0.16 54	0.13 51	0.26 98	0.22 101	0.13 48	0.15 86	0.14 111	0.11 78	0.17 28	0.17 173	0.08 196	0.07 126	0.08 174	0.06 65	0.07 112	0.06 8

MIF-Stereo (partial)	0.18 117	0.13 180	0.50 264	0.22 201	0.15 273	0.16 54	0.13 51	0.29 130	0.26 166	0.17 119	0.26 209	0.16 140	0.17 217	0.25 173	0.18 203	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.09 257	0.08 67

Selective-IGEV	0.15 70	0.10 52	0.34 114	0.32 500	0.19 403	0.16 54	0.14 75	0.29 130	0.20 68	0.13 48	0.14 80	0.13 84	0.08 9	0.23 143	0.14 82	0.06 30	0.13 351	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.11 218

Pro-Stereo	0.10 1	0.07 1	0.16 1	0.17 15	0.10 51	0.17 74	0.13 51	0.11 1	0.14 13	0.10 10	0.09 10	0.08 1	0.06 1	0.22 118	0.11 1	0.06 30	0.05 5	0.07 92	0.08 217	0.05 3	0.06 8

Replicate-Monster	0.15 70	0.12 139	0.40 150	0.17 15	0.10 51	0.17 74	0.10 8	0.24 73	0.20 68	0.12 34	0.10 14	0.10 34	0.10 52	0.28 232	0.12 12	0.06 30	0.31 558	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.21 431

MSCF	0.20 176	0.14 225	0.31 92	0.40 547	0.29 525	0.17 74	0.15 100	0.29 130	0.22 101	0.17 119	0.16 95	0.11 56	0.13 140	0.24 154	0.15 120	0.07 72	0.23 503	0.06 32	0.08 217	0.07 112	0.57 575

water-stereo	0.15 70	0.11 88	0.32 104	0.19 73	0.10 51	0.17 74	0.14 75	0.26 98	0.20 68	0.18 140	0.23 184	0.16 140	0.16 197	0.14 3	0.14 82	0.07 72	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.11 218

4.25_new	0.13 26	0.12 139	0.26 56	0.18 38	0.10 51	0.17 74	0.12 28	0.22 45	0.15 20	0.13 48	0.13 49	0.09 20	0.10 52	0.22 118	0.14 82	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 218

4.5w_new	0.13 26	0.12 139	0.26 56	0.18 38	0.10 51	0.17 74	0.12 28	0.22 45	0.15 20	0.13 48	0.13 49	0.09 20	0.10 52	0.22 118	0.14 82	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 218

4.25w-stereo	0.13 26	0.12 139	0.26 56	0.18 38	0.10 51	0.17 74	0.12 28	0.22 45	0.15 20	0.13 48	0.13 49	0.09 20	0.10 52	0.22 118	0.14 82	0.05 1	0.18 450	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 218

3.5w_stereo	0.12 14	0.11 88	0.21 21	0.17 15	0.09 15	0.17 74	0.09 2	0.23 54	0.17 31	0.14 68	0.13 49	0.10 34	0.11 78	0.22 118	0.13 41	0.05 1	0.11 306	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 67

2w_stereo	0.13 26	0.11 88	0.21 21	0.18 38	0.09 15	0.17 74	0.14 75	0.29 130	0.20 68	0.15 90	0.14 80	0.08 1	0.11 78	0.15 7	0.13 41	0.05 1	0.12 330	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 67

SGD-Stereo	0.12 14	0.08 8	0.18 4	0.17 15	0.07 1	0.17 74	0.13 51	0.19 20	0.17 31	0.12 34	0.13 49	0.11 56	0.12 109	0.19 56	0.12 12	0.08 196	0.04 1	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.05 1

HART	0.20 176	0.14 225	0.42 168	0.26 383	0.24 491	0.17 74	0.16 133	0.32 172	0.25 154	0.15 90	0.26 209	0.17 155	0.09 23	0.24 154	0.14 82	0.06 30	0.36 572	0.07 92	0.05 23	0.08 174	0.27 492

HI	0.21 212	0.16 291	0.50 264	0.18 38	0.15 273	0.17 74	0.16 133	0.35 208	0.22 101	0.38 423	0.38 345	0.36 381	0.24 324	0.29 254	0.22 303	0.06 30	0.05 5	0.08 174	0.09 309	0.09 257	0.08 67

CoSv	0.21 212	0.16 291	0.50 264	0.18 38	0.15 273	0.17 74	0.16 133	0.35 208	0.22 101	0.38 423	0.38 345	0.36 381	0.24 324	0.29 254	0.22 303	0.06 30	0.05 5	0.08 174	0.09 309	0.09 257	0.08 67

fffft	0.14 53	0.12 139	0.30 83	0.19 73	0.10 51	0.17 74	0.18 223	0.23 54	0.17 31	0.14 68	0.11 22	0.13 84	0.10 52	0.24 154	0.18 203	0.06 30	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 112	0.09 112
1: 1. 1
mms	0.15 70	0.14 225	0.25 48	0.20 114	0.15 273	0.17 74	0.17 169	0.21 34	0.19 57	0.14 68	0.18 123	0.14 111	0.09 23	0.26 194	0.15 120	0.06 30	0.07 126	0.08 174	0.06 65	0.07 112	0.19 401

ours_stereo	0.15 70	0.14 225	0.29 75	0.21 147	0.14 212	0.17 74	0.18 223	0.21 34	0.20 68	0.13 48	0.18 123	0.14 111	0.10 52	0.24 154	0.15 120	0.06 30	0.06 53	0.08 174	0.06 65	0.07 112	0.13 299

rvit_stereo_0083	0.17 107	0.13 180	0.29 75	0.21 147	0.13 172	0.17 74	0.17 169	0.23 54	0.36 304	0.16 104	0.22 173	0.19 178	0.17 217	0.21 94	0.17 173	0.11 388	0.10 272	0.10 340	0.08 217	0.09 257	0.08 67

rvit_stereo_0081	0.16 91	0.13 180	0.30 83	0.21 147	0.12 122	0.17 74	0.17 169	0.24 73	0.34 277	0.17 119	0.19 135	0.18 168	0.15 177	0.20 77	0.17 173	0.11 388	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.09 257	0.07 23

rvit_stereo_0082	0.16 91	0.13 180	0.30 83	0.21 147	0.12 122	0.17 74	0.17 169	0.24 73	0.34 277	0.17 119	0.19 135	0.18 168	0.15 177	0.20 77	0.17 173	0.11 388	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.09 257	0.07 23

rvit_stereo_ft	0.18 117	0.19 358	0.43 174	0.25 342	0.14 212	0.17 74	0.21 335	0.30 148	0.28 195	0.17 119	0.19 135	0.20 190	0.17 217	0.22 118	0.18 203	0.11 388	0.07 126	0.09 265	0.09 309	0.10 320	0.08 67

RSM++	0.14 53	0.11 88	0.25 48	0.32 500	0.17 341	0.17 74	0.15 100	0.23 54	0.21 91	0.12 34	0.12 38	0.14 111	0.09 23	0.21 94	0.13 41	0.06 30	0.05 5	0.07 92	0.07 135	0.07 112	0.11 218

CAS++	0.17 107	0.13 180	0.35 120	0.18 38	0.13 172	0.17 74	0.16 133	0.42 299	0.25 154	0.19 146	0.18 123	0.13 84	0.10 52	0.22 118	0.12 12	0.12 428	0.10 272	0.11 396	0.08 217	0.10 320	0.09 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.15 70	0.12 139	0.45 185	0.21 147	0.14 212	0.17 74	0.13 51	0.20 23	0.19 57	0.16 104	0.20 144	0.10 34	0.11 78	0.18 42	0.17 173	0.08 196	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.08 174	0.07 23

MIM_Stereo	0.20 176	0.17 323	0.55 334	0.20 114	0.21 446	0.17 74	0.14 75	0.37 235	0.27 183	0.28 243	0.35 311	0.23 225	0.13 140	0.28 232	0.16 147	0.06 30	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.15 345

GLC_STEREO	0.15 70	0.11 88	0.31 92	0.22 201	0.09 15	0.17 74	0.15 100	0.24 73	0.28 195	0.17 119	0.20 144	0.17 155	0.11 78	0.24 154	0.17 173	0.07 72	0.09 232	0.09 265	0.08 217	0.07 112	0.07 23

PFNet+	0.21 212	0.11 88	0.54 326	0.22 201	0.12 122	0.17 74	0.18 223	0.31 165	0.36 304	0.33 345	0.32 272	0.24 244	0.16 197	0.33 302	0.18 203	0.10 349	0.07 126	0.11 396	0.10 366	0.08 174	0.12 270

WQFJA1++	0.48 521	0.07 1	0.86 488	0.23 254	0.19 403	0.18 100	0.11 18	0.21 34	0.14 13	2.23 609	0.12 38	0.23 225	0.11 78	0.21 94	0.14 82	0.08 196	0.19 463	0.06 32	0.09 309	4.02 616	0.20 419

NLSM3	0.14 53	0.12 139	0.25 48	0.21 147	0.13 172	0.18 100	0.16 133	0.32 172	0.25 154	0.12 34	0.15 86	0.12 70	0.13 140	0.17 28	0.15 120	0.05 1	0.05 5	0.08 174	0.08 217	0.05 3	0.08 67

gasm-f	0.20 176	0.12 139	0.36 126	0.35 522	0.36 551	0.18 100	0.17 169	0.23 54	0.18 43	0.14 68	0.19 135	0.10 34	0.11 78	0.20 77	0.19 234	0.08 196	0.28 537	0.06 32	0.05 23	0.09 257	0.57 575

FlowAnything_test	0.15 70	0.12 139	0.23 35	0.21 147	0.12 122	0.18 100	0.16 133	0.25 89	0.17 31	0.15 90	0.13 49	0.15 129	0.14 158	0.19 56	0.17 173	0.10 349	0.07 126	0.11 396	0.12 442	0.08 174	0.10 177

GASTEREO	0.20 176	0.15 257	0.31 92	0.40 547	0.29 525	0.18 100	0.15 100	0.29 130	0.22 101	0.18 140	0.17 109	0.11 56	0.13 140	0.25 173	0.15 120	0.07 72	0.23 503	0.06 32	0.08 217	0.06 51	0.57 575

3.25w_new	0.13 26	0.09 27	0.24 39	0.17 15	0.09 15	0.18 100	0.10 8	0.23 54	0.18 43	0.15 90	0.13 49	0.10 34	0.11 78	0.20 77	0.13 41	0.05 1	0.17 438	0.05 1	0.06 65	0.04 1	0.11 218

3.25w	0.13 26	0.09 27	0.24 39	0.17 15	0.09 15	0.18 100	0.10 8	0.23 54	0.18 43	0.15 90	0.13 49	0.10 34	0.11 78	0.20 77	0.13 41	0.05 1	0.17 438	0.05 1	0.06 65	0.04 1	0.11 218

3.75w	0.12 14	0.10 52	0.21 21	0.17 15	0.11 83	0.18 100	0.12 28	0.24 73	0.15 20	0.13 48	0.12 38	0.08 1	0.10 52	0.18 42	0.12 12	0.05 1	0.14 369	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 67

rvit_0105_6	0.20 176	0.16 291	0.41 159	0.23 254	0.14 212	0.18 100	0.20 308	0.31 165	0.39 345	0.18 140	0.22 173	0.23 225	0.18 247	0.26 194	0.18 203	0.16 498	0.13 351	0.13 457	0.11 400	0.11 372	0.09 112

WCG-NET	0.15 70	0.12 139	0.31 92	0.18 38	0.09 15	0.18 100	0.17 169	0.23 54	0.29 214	0.18 140	0.22 173	0.15 129	0.12 109	0.19 56	0.13 41	0.06 30	0.12 330	0.07 92	0.05 23	0.06 51	0.06 8

MGS-Stereo	0.15 70	0.12 139	0.38 134	0.19 73	0.11 83	0.18 100	0.17 169	0.21 34	0.23 115	0.14 68	0.24 193	0.16 140	0.10 52	0.19 56	0.13 41	0.07 72	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.10 320	0.07 23

CES	0.14 53	0.08 8	0.24 39	0.17 15	0.23 474	0.18 100	0.15 100	0.24 73	0.20 68	0.14 68	0.18 123	0.14 111	0.10 52	0.19 56	0.12 12	0.07 72	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.08 174	0.20 419

MC-Stereo	0.18 117	0.10 52	0.36 126	0.28 449	0.14 212	0.18 100	0.15 100	0.24 73	0.20 68	0.21 164	0.24 193	0.16 140	0.13 140	0.25 173	0.14 82	0.07 72	0.17 438	0.07 92	0.07 135	0.06 51	0.30 509

DisPM	0.20 176	0.11 88	0.52 303	0.24 304	0.13 172	0.18 100	0.19 268	0.30 148	0.31 240	0.33 345	0.34 303	0.23 225	0.16 197	0.34 317	0.17 173	0.09 280	0.06 53	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.12 270

test-3	0.18 117	0.10 52	0.48 222	0.23 254	0.14 212	0.18 100	0.16 133	0.32 172	0.29 214	0.26 221	0.17 109	0.22 211	0.13 140	0.26 194	0.19 234	0.06 30	0.14 369	0.08 174	0.08 217	0.06 51	0.10 177

test_1	0.18 117	0.10 52	0.48 222	0.23 254	0.14 212	0.18 100	0.16 133	0.32 172	0.29 214	0.26 221	0.17 109	0.22 211	0.13 140	0.26 194	0.19 234	0.06 30	0.14 369	0.08 174	0.08 217	0.06 51	0.10 177

RAFT_R40	0.22 235	0.11 88	0.52 303	0.25 342	0.13 172	0.18 100	0.18 223	0.32 172	0.31 240	0.33 345	0.33 292	0.30 326	0.23 303	0.55 412	0.19 234	0.08 196	0.05 5	0.10 340	0.08 217	0.09 257	0.07 23

RAFT-IKP	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.22 201	0.11 83	0.18 100	0.15 100	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.26 194	0.18 203	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112

CREStereo++_RVC	0.16 91	0.09 27	0.42 168	0.17 15	0.11 83	0.18 100	0.13 51	0.23 54	0.31 240	0.21 164	0.31 262	0.13 84	0.11 78	0.17 28	0.16 147	0.07 72	0.04 1	0.06 32	0.15 503	0.06 51	0.05 1
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
AFF-stereo	0.20 176	0.24 425	0.49 242	0.22 201	0.11 83	0.18 100	0.18 223	0.35 208	0.29 214	0.25 211	0.36 326	0.25 256	0.17 217	0.25 173	0.17 173	0.06 30	0.09 232	0.08 174	0.08 217	0.08 174	0.11 218

GEAStereo	0.20 176	0.10 52	0.31 92	0.35 522	0.42 562	0.19 120	0.16 133	0.23 54	0.18 43	0.14 68	0.15 86	0.10 34	0.09 23	0.21 94	0.18 203	0.08 196	0.28 537	0.06 32	0.05 23	0.08 174	0.57 575

GSStereo	0.21 212	0.10 52	0.31 92	0.36 530	0.42 562	0.19 120	0.16 133	0.38 246	0.21 91	0.14 68	0.15 86	0.10 34	0.09 23	0.21 94	0.18 203	0.08 196	0.31 558	0.06 32	0.06 65	0.08 174	0.63 584

FE-Mocha	0.18 117	0.11 88	0.40 150	0.26 383	0.14 212	0.19 120	0.14 75	0.36 220	0.24 129	0.24 198	0.24 193	0.23 225	0.14 158	0.27 208	0.19 234	0.08 196	0.08 190	0.08 174	0.08 217	0.07 112	0.08 67

AdaDepth	0.13 26	0.10 52	0.32 104	0.20 114	0.11 83	0.19 120	0.13 51	0.16 5	0.16 27	0.10 10	0.10 14	0.10 34	0.09 23	0.19 56	0.12 12	0.05 1	0.11 306	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.11 218

MM-Stereo_test3	0.19 145	0.15 257	0.39 141	0.25 342	0.15 273	0.19 120	0.22 369	0.42 299	0.40 355	0.17 119	0.24 193	0.17 155	0.12 109	0.22 118	0.16 147	0.08 196	0.21 483	0.08 174	0.06 65	0.09 257	0.11 218

SMoEStereo_RVC	0.14 53	0.15 257	0.29 75	0.19 73	0.10 51	0.19 120	0.17 169	0.21 34	0.21 91	0.15 90	0.13 49	0.12 70	0.11 78	0.25 173	0.16 147	0.06 30	0.05 5	0.08 174	0.06 65	0.06 51	0.08 67

fffy	0.15 70	0.14 225	0.31 92	0.21 147	0.14 212	0.19 120	0.18 223	0.24 73	0.19 57	0.13 48	0.17 109	0.15 129	0.13 140	0.25 173	0.15 120	0.06 30	0.08 190	0.08 174	0.06 65	0.07 112	0.15 345

WCG-NET（raft）	0.16 91	0.14 225	0.32 104	0.18 38	0.09 15	0.19 120	0.16 133	0.24 73	0.27 183	0.19 146	0.19 135	0.20 190	0.12 109	0.22 118	0.13 41	0.06 30	0.17 438	0.06 32	0.05 23	0.07 112	0.07 23

4D-IteraStereo	0.20 176	0.21 379	0.62 393	0.21 147	0.14 212	0.19 120	0.17 169	0.29 130	0.28 195	0.24 198	0.20 144	0.20 190	0.10 52	0.22 118	0.18 203	0.07 72	0.07 126	0.10 340	0.08 217	0.08 174	0.33 523

RCA-Stereo	0.17 107	0.10 52	0.33 110	0.20 114	0.11 83	0.19 120	0.17 169	0.39 267	0.36 304	0.21 164	0.25 201	0.17 155	0.17 217	0.18 42	0.15 120	0.07 72	0.14 369	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.08 67

DCANet-4	0.20 176	0.11 88	0.58 369	0.19 73	0.09 15	0.19 120	0.18 223	0.39 267	0.42 377	0.29 267	0.31 262	0.17 155	0.22 291	0.21 94	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 51	0.09 112

fff	0.20 176	0.15 257	0.57 354	0.19 73	0.09 15	0.19 120	0.18 223	0.38 246	0.46 424	0.29 267	0.31 262	0.18 168	0.28 386	0.21 94	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 51	0.09 112

ADStereo(finetuned)	0.21 212	0.15 257	0.59 376	0.19 73	0.09 15	0.19 120	0.18 223	0.37 235	0.41 365	0.30 290	0.31 262	0.19 178	0.31 430	0.21 94	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.07 112	0.10 177

test_4	0.19 145	0.16 291	0.39 141	0.24 304	0.13 172	0.19 120	0.21 335	0.27 105	0.24 129	0.24 198	0.47 449	0.22 211	0.13 140	0.27 208	0.18 203	0.06 30	0.06 53	0.09 265	0.09 309	0.07 112	0.06 8

iRaft-Stereo_5w	0.25 322	0.24 425	0.50 264	0.23 254	0.18 371	0.19 120	0.19 268	0.39 267	0.35 288	0.28 243	0.36 326	0.34 362	0.23 303	0.66 475	0.28 375	0.07 72	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.09 257	0.14 328

Patchmatch Stereo++	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.14 75	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.27 208	0.18 203	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.15 100	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.25 173	0.17 173	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112

ROB_FTStereo_v2	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.15 100	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.25 173	0.18 203	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112

ROB_FTStereo	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.13 51	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.25 173	0.17 173	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112

HUI-Stereo	0.19 145	0.13 180	0.52 303	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.14 75	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.23 143	0.17 173	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112

ASMatch	0.23 268	0.11 88	0.55 334	0.25 342	0.14 212	0.19 120	0.16 133	0.32 172	0.30 230	0.28 243	0.68 533	0.28 293	0.26 355	0.50 384	0.22 303	0.07 72	0.06 53	0.08 174	0.07 135	0.06 51	0.11 218

SST-Stereo	0.22 235	0.11 88	0.52 303	0.25 342	0.14 212	0.19 120	0.17 169	0.32 172	0.26 166	0.34 365	0.33 292	0.29 306	0.25 337	0.56 418	0.18 203	0.08 196	0.05 5	0.10 340	0.08 217	0.09 257	0.07 23

Pruner-Stereo	0.20 176	0.12 139	0.49 242	0.29 467	0.12 122	0.19 120	0.17 169	0.32 172	0.31 240	0.33 345	0.32 272	0.25 256	0.15 177	0.25 173	0.22 303	0.09 280	0.06 53	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.10 177

DeepStereo_RVC	0.19 145	0.12 139	0.47 207	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.16 133	0.29 130	0.24 129	0.28 243	0.27 222	0.23 225	0.28 386	0.24 154	0.19 234	0.08 196	0.06 53	0.09 265	0.07 135	0.09 257	0.10 177

iGMRVC	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.15 100	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.27 208	0.18 203	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112

IRAFT_RVC	0.23 268	0.15 257	0.54 326	0.26 383	0.12 122	0.19 120	0.23 397	0.41 294	0.39 345	0.31 307	0.30 251	0.29 306	0.24 324	0.55 412	0.23 322	0.08 196	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.08 174	0.08 67

iRAFT	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.22 201	0.11 83	0.19 120	0.14 75	0.30 148	0.24 129	0.28 243	0.29 237	0.25 256	0.18 247	0.27 208	0.18 203	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.10 320	0.09 112

AnonymousM	0.19 145	0.20 371	0.30 83	0.18 38	0.10 51	0.19 120	0.17 169	0.32 172	0.27 183	0.27 232	0.21 162	0.18 168	0.14 158	0.21 94	0.16 147	0.09 280	0.08 190	0.38 571	0.15 503	0.06 51	0.08 67

rafts_anoy	0.21 212	0.22 398	0.49 242	0.25 342	0.24 491	0.19 120	0.17 169	0.34 199	0.32 250	0.24 198	0.25 201	0.20 190	0.16 197	0.25 173	0.21 285	0.08 196	0.19 463	0.11 396	0.12 442	0.09 257	0.09 112

raftrobust	0.19 145	0.19 358	0.42 168	0.23 254	0.24 491	0.19 120	0.13 51	0.33 192	0.28 195	0.26 221	0.20 144	0.19 178	0.17 217	0.23 143	0.17 173	0.08 196	0.10 272	0.07 92	0.06 65	0.07 112	0.09 112

DCANet	0.20 176	0.15 257	0.57 354	0.19 73	0.09 15	0.19 120	0.18 223	0.37 235	0.41 365	0.30 290	0.31 262	0.19 178	0.23 303	0.21 94	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.07 112	0.10 177

csc	0.20 176	0.15 257	0.57 354	0.19 73	0.09 15	0.19 120	0.18 223	0.38 246	0.46 424	0.29 267	0.31 262	0.18 168	0.28 386	0.21 94	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 51	0.09 112

cscssc	0.20 176	0.15 257	0.57 354	0.19 73	0.09 15	0.19 120	0.18 223	0.38 246	0.46 424	0.29 267	0.31 262	0.18 168	0.28 386	0.21 94	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 51	0.09 112

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 176	0.23 414	0.49 242	0.21 147	0.16 311	0.19 120	0.17 169	0.35 208	0.32 250	0.26 221	0.33 292	0.20 190	0.17 217	0.21 94	0.17 173	0.06 30	0.10 272	0.07 92	0.07 135	0.07 112	0.11 218

IGEV-FE	0.23 268	0.11 88	0.82 471	0.21 147	0.23 474	0.20 154	0.19 268	0.38 246	0.23 115	0.34 365	0.22 173	0.29 306	0.14 158	0.24 154	0.20 258	0.07 72	0.09 232	0.08 174	0.08 217	0.08 174	0.35 530

Zero-FE251	0.17 107	0.09 27	0.38 134	0.18 38	0.10 51	0.20 154	0.13 51	0.20 23	0.15 20	0.75 559	0.13 49	0.13 84	0.11 78	0.16 14	0.16 147	0.08 196	0.10 272	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.18 386

depthmonostereo	0.15 70	0.12 139	0.34 114	0.19 73	0.09 15	0.20 154	0.15 100	0.28 111	0.24 129	0.16 104	0.18 123	0.16 140	0.18 247	0.21 94	0.14 82	0.07 72	0.07 126	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.08 67

MM-Stereo_test1	0.20 176	0.13 180	0.45 185	0.24 304	0.12 122	0.20 154	0.21 335	0.36 220	0.32 250	0.23 190	0.22 173	0.15 129	0.14 158	0.28 232	0.16 147	0.07 72	0.24 516	0.08 174	0.07 135	0.09 257	0.21 431

castereo	0.14 53	0.11 88	0.22 30	0.19 73	0.10 51	0.20 154	0.19 268	0.32 172	0.28 195	0.13 48	0.18 123	0.16 140	0.16 197	0.16 14	0.14 82	0.07 72	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.07 23

999	0.15 70	0.13 180	0.30 83	0.19 73	0.12 122	0.20 154	0.17 169	0.25 89	0.20 68	0.14 68	0.16 95	0.14 111	0.11 78	0.36 330	0.16 147	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.08 67

rvit_0105_4	0.21 212	0.17 323	0.49 242	0.23 254	0.14 212	0.20 154	0.23 397	0.35 208	0.40 355	0.19 146	0.24 193	0.25 256	0.20 274	0.28 232	0.18 203	0.16 498	0.13 351	0.12 431	0.11 400	0.11 372	0.10 177

rvit_stereo_0081_aga	0.17 107	0.17 323	0.40 150	0.21 147	0.14 212	0.20 154	0.17 169	0.24 73	0.26 166	0.18 140	0.21 162	0.20 190	0.14 158	0.20 77	0.15 120	0.12 428	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.10 320	0.08 67

Pointernet	0.15 70	0.08 8	0.35 120	0.19 73	0.12 122	0.20 154	0.12 28	0.34 199	0.25 154	0.15 90	0.16 95	0.13 84	0.11 78	0.18 42	0.13 41	0.08 196	0.06 53	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.08 67

RAFT-Stereo-weight	0.17 107	0.10 52	0.31 92	0.20 114	0.12 122	0.20 154	0.16 133	0.38 246	0.33 266	0.25 211	0.20 144	0.19 178	0.10 52	0.19 56	0.16 147	0.07 72	0.13 351	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.09 112

test_for_model	0.33 440	0.91 587	0.48 222	0.74 587	0.50 570	0.20 154	0.16 133	0.33 192	0.27 183	0.29 267	0.15 86	0.13 84	0.11 78	0.17 28	0.14 82	0.31 564	0.27 532	0.06 32	0.05 23	0.97 601	0.31 513

H2IRNET	0.19 145	0.18 345	0.50 264	0.22 201	0.12 122	0.20 154	0.16 133	0.28 111	0.31 240	0.17 119	0.32 272	0.25 256	0.20 274	0.24 154	0.19 234	0.08 196	0.06 53	0.09 265	0.10 366	0.10 320	0.08 67

IGEVStereo-DCA	0.20 176	0.17 323	0.41 159	0.22 201	0.15 273	0.20 154	0.17 169	0.28 111	0.23 115	0.19 146	0.12 38	0.14 111	0.12 109	0.38 343	0.31 402	0.07 72	0.16 413	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.36 533

rrr	0.22 235	0.17 323	0.79 462	0.22 201	0.15 273	0.20 154	0.18 223	0.40 276	0.27 183	0.19 146	0.12 38	0.14 111	0.12 109	0.38 343	0.31 402	0.07 72	0.16 413	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.28 500

IGEV_Zeroshot_test	0.23 268	0.11 88	0.82 471	0.21 147	0.23 474	0.20 154	0.19 268	0.38 246	0.23 115	0.34 365	0.22 173	0.29 306	0.14 158	0.24 154	0.20 258	0.07 72	0.09 232	0.08 174	0.08 217	0.08 174	0.35 530

LoS_RVC	0.14 53	0.11 88	0.32 104	0.18 38	0.16 311	0.20 154	0.18 223	0.21 34	0.18 43	0.14 68	0.20 144	0.12 70	0.17 217	0.17 28	0.14 82	0.06 30	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.14 328

CAS	0.16 91	0.07 1	0.29 75	0.42 556	0.17 341	0.20 154	0.18 223	0.23 54	0.20 68	0.15 90	0.19 135	0.11 56	0.10 52	0.15 7	0.14 82	0.31 564	0.04 1	0.06 32	0.04 1	0.06 51	0.16 361

ProNet	0.16 91	0.13 180	0.36 126	0.21 147	0.15 273	0.20 154	0.19 268	0.29 130	0.23 115	0.14 68	0.13 49	0.13 84	0.12 109	0.25 173	0.13 41	0.06 30	0.09 232	0.07 92	0.06 65	0.07 112	0.22 445

HHNet	0.23 268	0.12 139	0.66 413	0.19 73	0.18 371	0.20 154	0.20 308	0.36 220	0.32 250	0.33 345	0.59 506	0.19 178	0.21 284	0.24 154	0.31 402	0.08 196	0.06 53	0.09 265	0.07 135	0.08 174	0.12 270

AAGNet	0.34 449	0.12 139	0.53 314	0.26 383	0.16 311	0.20 154	0.19 268	0.31 165	0.29 214	0.35 384	0.35 311	0.27 280	0.30 413	0.44 364	2.56 609	0.08 196	0.05 5	0.10 340	0.07 135	0.09 257	0.07 23

PSM-softLoss	0.22 235	0.11 88	0.53 314	0.25 342	0.12 122	0.20 154	0.17 169	0.39 267	0.29 214	0.29 267	0.32 272	0.24 244	0.16 197	0.53 401	0.21 285	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.09 309	0.08 174	0.12 270

KMStereo	0.22 235	0.11 88	0.53 314	0.25 342	0.12 122	0.20 154	0.17 169	0.39 267	0.29 214	0.29 267	0.32 272	0.24 244	0.16 197	0.53 401	0.21 285	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.09 309	0.08 174	0.12 270

RAFT-345	0.22 235	0.11 88	0.55 334	0.22 201	0.12 122	0.20 154	0.16 133	0.27 105	0.28 195	0.27 232	0.65 527	0.20 190	0.17 217	0.55 412	0.22 303	0.07 72	0.06 53	0.08 174	0.07 135	0.06 51	0.07 23

cross-raft	0.18 117	0.12 139	0.40 150	0.27 421	0.16 311	0.20 154	0.24 421	0.34 199	0.24 129	0.23 190	0.28 229	0.29 306	0.15 177	0.19 56	0.16 147	0.06 30	0.05 5	0.08 174	0.07 135	0.07 112	0.07 23

iRaftStereo_RVC	0.17 107	0.16 291	0.35 120	0.21 147	0.11 83	0.20 154	0.17 169	0.34 199	0.25 154	0.20 156	0.25 201	0.19 178	0.12 109	0.21 94	0.16 147	0.07 72	0.12 330	0.10 340	0.09 309	0.09 257	0.14 328

test_xeample3	0.22 235	0.17 323	0.81 467	0.21 147	0.15 273	0.20 154	0.18 223	0.40 276	0.25 154	0.19 146	0.12 38	0.13 84	0.12 109	0.34 317	0.33 421	0.07 72	0.20 478	0.07 92	0.08 217	0.08 174	0.34 526

CFNet-RSSM	0.18 117	0.10 52	0.45 185	0.20 114	0.12 122	0.20 154	0.16 133	0.40 276	0.31 240	0.23 190	0.21 162	0.26 275	0.15 177	0.21 94	0.14 82	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.07 135	0.06 51	0.06 8

Gwc-CoAtRS	0.17 107	0.10 52	0.41 159	0.20 114	0.12 122	0.20 154	0.15 100	0.34 199	0.29 214	0.23 190	0.23 184	0.27 280	0.15 177	0.21 94	0.14 82	0.07 72	0.06 53	0.07 92	0.07 135	0.06 51	0.07 23

DilatedVolume-Stereo	0.15 70	0.09 27	0.26 56	0.18 38	0.10 51	0.21 182	0.14 75	0.24 73	0.22 101	0.22 182	0.21 162	0.16 140	0.15 177	0.24 154	0.17 173	0.07 72	0.07 126	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.08 67

LG-G_1	0.12 14	0.08 8	0.28 72	0.20 114	0.09 15	0.21 182	0.09 2	0.20 23	0.12 3	0.11 20	0.10 14	0.11 56	0.10 52	0.22 118	0.11 1	0.07 72	0.09 232	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.12 270

LG-G	0.12 14	0.08 8	0.28 72	0.20 114	0.09 15	0.21 182	0.09 2	0.20 23	0.12 3	0.11 20	0.10 14	0.11 56	0.10 52	0.22 118	0.11 1	0.07 72	0.09 232	0.06 32	0.05 23	0.06 51	0.12 270

MM-Stereo_test2	0.19 145	0.11 88	0.47 207	0.25 342	0.11 83	0.21 182	0.20 308	0.28 111	0.24 129	0.16 104	0.17 109	0.13 84	0.11 78	0.21 94	0.14 82	0.06 30	0.26 528	0.07 92	0.06 65	0.09 257	0.41 549

AIO-test1	0.21 212	0.22 398	0.56 344	0.31 494	0.24 491	0.21 182	0.16 133	0.42 299	0.37 319	0.17 119	0.26 209	0.18 168	0.12 109	0.29 254	0.15 120	0.08 196	0.07 126	0.10 340	0.11 400	0.07 112	0.10 177

DEFOM-Stereo	0.11 5	0.10 52	0.21 21	0.18 38	0.09 15	0.21 182	0.14 75	0.14 4	0.17 31	0.11 20	0.10 14	0.09 20	0.08 9	0.21 94	0.12 12	0.06 30	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

trnet	0.14 53	0.09 27	0.26 56	0.15 4	0.07 1	0.21 182	0.12 28	0.25 89	0.26 166	0.16 104	0.21 162	0.15 129	0.13 140	0.19 56	0.14 82	0.09 280	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.06 51	0.06 8

ff7	0.18 117	0.13 180	0.41 159	0.21 147	0.15 273	0.21 182	0.17 169	0.28 111	0.23 115	0.21 164	0.13 49	0.12 70	0.12 109	0.27 208	0.13 41	0.07 72	0.25 521	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.36 533

ffff	0.18 117	0.13 180	0.41 159	0.21 147	0.15 273	0.21 182	0.17 169	0.28 111	0.23 115	0.21 164	0.13 49	0.12 70	0.12 109	0.27 208	0.13 41	0.07 72	0.25 521	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.36 533

11t	0.18 117	0.13 180	0.41 159	0.21 147	0.15 273	0.21 182	0.17 169	0.28 111	0.23 115	0.21 164	0.13 49	0.12 70	0.12 109	0.27 208	0.13 41	0.07 72	0.25 521	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.36 533

MSKI-zero shot	0.19 145	0.10 52	0.47 207	0.30 478	0.14 212	0.21 182	0.14 75	0.33 192	0.22 101	0.24 198	0.25 201	0.22 211	0.10 52	0.32 292	0.14 82	0.07 72	0.30 554	0.07 92	0.07 135	0.06 51	0.09 112

AEACV	0.20 176	0.09 27	0.32 104	0.39 542	0.34 543	0.21 182	0.16 133	0.30 148	0.18 43	0.17 119	0.17 109	0.13 84	0.16 197	0.27 208	0.13 41	0.07 72	0.29 553	0.07 92	0.09 309	0.07 112	0.37 541

GCAP-Stereo	0.18 117	0.21 379	0.47 207	0.23 254	0.18 371	0.21 182	0.10 8	0.28 111	0.24 129	0.20 156	0.22 173	0.15 129	0.13 140	0.21 94	0.16 147	0.07 72	0.19 463	0.07 92	0.05 23	0.06 51	0.09 112

anonymousdsp	0.20 176	0.13 180	0.49 242	0.28 449	0.20 429	0.21 182	0.17 169	0.29 130	0.24 129	0.22 182	0.13 49	0.12 70	0.12 109	0.32 292	0.13 41	0.07 72	0.26 528	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.48 564

knoymous	0.18 117	0.10 52	0.35 120	0.17 15	0.11 83	0.21 182	0.17 169	0.33 192	0.24 129	0.24 198	0.28 229	0.27 280	0.16 197	0.24 154	0.17 173	0.09 280	0.06 53	0.09 265	0.06 65	0.09 257	0.10 177

ccc-4	0.18 117	0.13 180	0.41 159	0.21 147	0.15 273	0.21 182	0.17 169	0.28 111	0.23 115	0.21 164	0.13 49	0.12 70	0.12 109	0.27 208	0.13 41	0.07 72	0.25 521	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.36 533

IGEV-Stereo	0.20 176	0.13 180	0.49 242	0.28 449	0.20 429	0.21 182	0.17 169	0.29 130	0.24 129	0.22 182	0.13 49	0.12 70	0.12 109	0.32 292	0.13 41	0.07 72	0.26 528	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.48 564
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 176	0.17 323	0.45 185	0.23 254	0.18 371	0.21 182	0.27 455	0.28 111	0.28 195	0.31 307	0.32 272	0.28 293	0.17 217	0.16 14	0.13 41	0.07 72	0.23 503	0.10 340	0.08 217	0.08 174	0.07 23

error version	0.20 176	0.17 323	0.45 185	0.23 254	0.18 371	0.21 182	0.27 455	0.28 111	0.28 195	0.31 307	0.32 272	0.28 293	0.17 217	0.16 14	0.13 41	0.07 72	0.23 503	0.10 340	0.08 217	0.08 174	0.07 23

test-v	0.20 176	0.17 323	0.45 185	0.23 254	0.18 371	0.21 182	0.27 455	0.28 111	0.28 195	0.31 307	0.32 272	0.28 293	0.17 217	0.16 14	0.13 41	0.07 72	0.23 503	0.10 340	0.08 217	0.08 174	0.07 23

TransformOpticalFlow	0.24 297	0.14 225	0.57 354	0.24 304	0.11 83	0.21 182	0.19 268	0.43 308	0.34 277	0.30 290	0.43 406	0.36 381	0.31 430	0.61 445	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.08 174	0.07 135	0.06 51	0.08 67

OMP-Stereo	0.24 297	0.16 291	0.48 222	0.30 478	0.13 172	0.21 182	0.16 133	0.38 246	0.35 288	0.34 365	0.30 251	0.33 354	0.20 274	0.70 487	0.24 331	0.08 196	0.06 53	0.09 265	0.07 135	0.08 174	0.07 23

NF-Stereo	0.22 235	0.11 88	0.52 303	0.25 342	0.12 122	0.21 182	0.18 223	0.40 276	0.35 288	0.28 243	0.30 251	0.22 211	0.17 217	0.52 398	0.21 285	0.09 280	0.06 53	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.13 299

OCTAStereo	0.22 235	0.11 88	0.52 303	0.25 342	0.12 122	0.21 182	0.18 223	0.40 276	0.35 288	0.28 243	0.30 251	0.22 211	0.17 217	0.51 390	0.21 285	0.09 280	0.06 53	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.13 299

FTStereo	0.28 383	0.11 88	0.56 344	0.24 304	0.13 172	0.21 182	0.52 564	0.36 220	0.28 195	0.38 423	0.94 564	0.30 326	0.56 539	0.33 302	0.18 203	0.08 196	0.06 53	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.19 401

RE-Stereo	0.22 235	0.11 88	0.52 303	0.25 342	0.12 122	0.21 182	0.18 223	0.40 276	0.35 288	0.28 243	0.30 251	0.22 211	0.17 217	0.51 390	0.21 285	0.09 280	0.06 53	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.13 299

TVStereo	0.22 235	0.11 88	0.52 303	0.25 342	0.12 122	0.21 182	0.18 223	0.40 276	0.35 288	0.28 243	0.30 251	0.22 211	0.17 217	0.51 390	0.21 285	0.09 280	0.06 53	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.13 299

test-2	0.20 176	0.17 323	0.45 185	0.23 254	0.18 371	0.21 182	0.27 455	0.28 111	0.28 195	0.31 307	0.32 272	0.28 293	0.17 217	0.16 14	0.13 41	0.07 72	0.23 503	0.10 340	0.08 217	0.08 174	0.07 23

raft+_RVC	0.21 212	0.21 379	0.46 199	0.22 201	0.35 546	0.21 182	0.16 133	0.39 267	0.35 288	0.22 182	0.28 229	0.20 190	0.15 177	0.25 173	0.20 258	0.08 196	0.16 413	0.08 174	0.07 135	0.07 112	0.12 270

AIO-test2	0.22 235	0.27 458	0.54 326	0.29 467	0.16 311	0.22 211	0.16 133	0.44 329	0.43 388	0.17 119	0.29 237	0.16 140	0.11 78	0.27 208	0.14 82	0.19 532	0.07 126	0.10 340	0.11 400	0.08 174	0.09 112

rvit_0105_5	0.22 235	0.18 345	0.51 282	0.23 254	0.13 172	0.22 211	0.25 435	0.38 246	0.40 355	0.21 164	0.23 184	0.27 280	0.20 274	0.27 208	0.20 258	0.15 488	0.13 351	0.12 431	0.12 442	0.10 320	0.10 177

rvit_stereo_0075_2	0.25 322	0.18 345	0.65 408	0.27 421	0.22 461	0.22 211	0.15 100	0.41 294	0.36 304	0.27 232	0.37 337	0.29 306	0.21 284	0.29 254	0.20 258	0.17 512	0.12 330	0.19 530	0.12 442	0.14 449	0.14 328

EKT-Stereo	0.39 476	0.13 180	0.53 314	0.42 556	3.94 613	0.22 211	0.17 169	0.38 246	0.30 230	0.21 164	0.20 144	0.23 225	0.15 177	0.30 269	0.18 203	0.10 349	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.09 257	0.12 270

LL-Strereo	0.32 433	0.33 491	0.77 457	0.26 383	0.24 491	0.22 211	0.23 397	0.58 482	0.44 401	0.35 384	0.32 272	0.41 420	0.40 487	0.93 552	0.25 345	0.08 196	0.13 351	0.11 396	0.09 309	0.09 257	0.22 445

LoS	0.15 70	0.09 27	0.34 114	0.17 15	0.09 15	0.22 211	0.14 75	0.27 105	0.27 183	0.15 90	0.18 123	0.19 178	0.14 158	0.23 143	0.14 82	0.08 196	0.06 53	0.06 32	0.04 1	0.06 51	0.06 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.23 268	0.21 379	0.57 354	0.26 383	0.15 273	0.22 211	0.23 397	0.34 199	0.30 230	0.34 365	0.51 465	0.31 335	0.17 217	0.33 302	0.15 120	0.06 30	0.09 232	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.07 23

test_3	0.20 176	0.12 139	0.49 242	0.26 383	0.14 212	0.22 211	0.25 435	0.34 199	0.33 266	0.25 211	0.18 123	0.23 225	0.13 140	0.25 173	0.20 258	0.06 30	0.14 369	0.09 265	0.10 366	0.07 112	0.10 177

CrosDoStereo	0.32 433	0.11 88	0.53 314	0.19 73	0.12 122	0.22 211	1.07 597	0.36 220	0.38 329	0.38 423	0.60 510	0.28 293	0.45 507	0.61 445	0.56 508	0.08 196	0.06 53	0.08 174	0.09 309	0.08 174	0.09 112

TRStereo	0.22 235	0.21 379	0.62 393	0.40 547	0.19 403	0.22 211	0.16 133	0.58 482	0.30 230	0.21 164	0.21 162	0.22 211	0.13 140	0.27 208	0.14 82	0.09 280	0.09 232	0.09 265	0.11 400	0.06 51	0.19 401

DeepStereo_LL	0.32 433	0.11 88	0.53 314	0.19 73	0.12 122	0.22 211	1.07 597	0.36 220	0.38 329	0.38 423	0.60 510	0.28 293	0.45 507	0.61 445	0.56 508	0.08 196	0.06 53	0.08 174	0.09 309	0.08 174	0.09 112

PFNet	0.24 297	0.11 88	0.63 398	0.25 342	0.14 212	0.22 211	0.19 268	0.40 276	0.35 288	0.36 397	0.32 272	0.27 280	0.20 274	0.63 459	0.23 322	0.09 280	0.05 5	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.08 67

test-1	0.20 176	0.12 139	0.49 242	0.23 254	0.23 474	0.22 211	0.23 397	0.36 220	0.29 214	0.21 164	0.25 201	0.24 244	0.14 158	0.18 42	0.22 303	0.07 72	0.14 369	0.08 174	0.07 135	0.06 51	0.14 328

TestStereo	0.22 235	0.24 425	0.48 222	0.25 342	0.11 83	0.22 211	0.22 369	0.32 172	0.31 240	0.24 198	0.34 303	0.23 225	0.19 269	0.62 456	0.19 234	0.08 196	0.07 126	0.10 340	0.07 135	0.11 372	0.07 23

sAnonymous2	0.21 212	0.24 425	0.79 462	0.24 304	0.17 341	0.22 211	0.20 308	0.36 220	0.29 214	0.17 119	0.19 135	0.17 155	0.16 197	0.18 42	0.15 120	0.10 349	0.07 126	0.09 265	0.08 217	0.23 533	0.18 386

CroCo_RVC	0.21 212	0.24 425	0.79 462	0.24 304	0.17 341	0.22 211	0.20 308	0.36 220	0.29 214	0.17 119	0.19 135	0.17 155	0.16 197	0.18 42	0.15 120	0.10 349	0.07 126	0.09 265	0.08 217	0.23 533	0.18 386

RALCasStereoNet	0.22 235	0.22 398	0.48 222	0.23 254	0.23 474	0.22 211	0.18 223	0.32 172	0.27 183	0.22 182	0.30 251	0.22 211	0.15 177	0.29 254	0.20 258	0.08 196	0.22 494	0.07 92	0.06 65	0.10 320	0.25 476

RALAANet	0.21 212	0.24 425	0.53 314	0.23 254	0.14 212	0.22 211	0.13 51	0.38 246	0.30 230	0.29 267	0.26 209	0.25 256	0.15 177	0.28 232	0.20 258	0.08 196	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.10 320	0.07 23

CREStereo	0.14 53	0.09 27	0.27 68	0.14 2	0.08 6	0.22 211	0.15 100	0.26 98	0.26 166	0.16 104	0.21 162	0.14 111	0.13 140	0.19 56	0.14 82	0.09 280	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 112	0.06 8
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
tt45	0.15 70	0.14 225	0.29 75	0.19 73	0.11 83	0.23 230	0.18 223	0.23 54	0.18 43	0.16 104	0.13 49	0.14 111	0.10 52	0.31 282	0.15 120	0.07 72	0.05 5	0.08 174	0.06 65	0.07 112	0.08 67

tg	0.18 117	0.15 257	0.34 114	0.22 201	0.11 83	0.23 230	0.15 100	0.35 208	0.27 183	0.20 156	0.25 201	0.20 190	0.12 109	0.25 173	0.16 147	0.07 72	0.07 126	0.09 265	0.09 309	0.08 174	0.13 299

UGAM	0.28 383	0.18 345	0.57 354	0.26 383	0.13 172	0.23 230	0.26 446	0.33 192	0.45 413	0.32 332	0.42 392	0.45 452	0.22 291	0.92 550	0.23 322	0.08 196	0.09 232	0.14 481	0.13 474	0.10 320	0.10 177

StereoVision	0.23 268	0.23 414	0.55 334	0.27 421	0.17 341	0.23 230	0.22 369	0.40 276	0.32 250	0.21 164	0.51 465	0.22 211	0.16 197	0.29 254	0.19 234	0.11 388	0.12 330	0.13 457	0.13 474	0.10 320	0.08 67

testlalala	0.17 107	0.11 88	0.49 242	0.20 114	0.13 172	0.23 230	0.15 100	0.33 192	0.22 101	0.25 211	0.20 144	0.14 111	0.11 78	0.17 28	0.14 82	0.07 72	0.23 503	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.07 23

DCRE	0.24 297	0.15 257	0.45 185	0.26 383	0.26 508	0.23 230	0.21 335	0.37 235	0.29 214	0.23 190	0.81 551	0.23 225	0.16 197	0.24 154	0.18 203	0.07 72	0.14 369	0.07 92	0.08 217	0.07 112	0.25 476

qqq	0.24 297	0.16 291	0.46 199	0.20 114	0.15 273	0.23 230	0.20 308	0.43 308	0.32 250	0.26 221	0.31 262	0.28 293	0.25 337	0.36 330	0.28 375	0.08 196	0.22 494	0.10 340	0.11 400	0.09 257	0.23 453

raft_robust	0.25 322	0.23 414	0.44 182	0.22 201	0.13 172	0.23 230	0.22 369	0.52 405	0.50 466	0.33 345	0.32 272	0.33 354	0.23 303	0.55 412	0.18 203	0.07 72	0.11 306	0.08 174	0.10 366	0.08 174	0.07 23

RAFT+CT+SA	0.23 268	0.24 425	0.48 222	0.25 342	0.18 371	0.23 230	0.29 477	0.42 299	0.38 329	0.24 198	0.39 363	0.20 190	0.17 217	0.34 317	0.17 173	0.07 72	0.07 126	0.09 265	0.12 442	0.09 257	0.13 299

GwcNet-ADL	0.23 268	0.15 257	0.58 369	0.24 304	0.13 172	0.23 230	0.24 421	0.51 397	0.41 365	0.28 243	0.29 237	0.30 326	0.20 274	0.27 208	0.28 375	0.09 280	0.07 126	0.07 92	0.07 135	0.09 257	0.11 218

LCNet	0.22 235	0.12 139	0.42 168	0.26 383	0.12 122	0.23 230	0.19 268	0.36 220	0.28 195	0.28 243	0.35 311	0.26 275	0.30 413	0.35 324	0.17 173	0.07 72	0.05 5	0.09 265	0.10 366	0.13 426	0.22 445

STrans-v2	0.25 322	0.14 225	0.56 344	0.21 147	0.12 122	0.23 230	0.20 308	0.50 386	0.31 240	0.31 307	0.42 392	0.35 376	0.35 460	0.62 456	0.24 331	0.07 72	0.05 5	0.08 174	0.07 135	0.06 51	0.08 67

IIG-Stereo	0.24 297	0.16 291	0.47 207	0.29 467	0.12 122	0.23 230	0.14 75	0.40 276	0.33 266	0.35 384	0.37 337	0.33 354	0.22 291	0.70 487	0.26 356	0.08 196	0.06 53	0.09 265	0.07 135	0.08 174	0.07 23

KYRaft	0.23 268	0.11 88	0.43 174	0.23 254	0.12 122	0.23 230	0.23 397	0.37 235	0.26 166	0.35 384	0.53 480	0.34 362	0.26 355	0.29 254	0.16 147	0.07 72	0.05 5	0.09 265	0.10 366	0.08 174	0.30 509

GrayStereo	0.26 345	0.10 52	0.45 185	0.27 421	0.14 212	0.23 230	0.46 552	0.36 220	0.33 266	0.40 450	0.47 449	0.30 326	0.78 565	0.29 254	0.17 173	0.07 72	0.06 53	0.08 174	0.09 309	0.07 112	0.15 345

Prome-Stereo	0.22 235	0.10 52	0.43 174	0.24 304	0.13 172	0.23 230	0.23 397	0.37 235	0.27 183	0.33 345	0.58 502	0.24 244	0.28 386	0.30 269	0.16 147	0.07 72	0.05 5	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.20 419

XX-TBD	0.16 91	0.21 379	0.43 174	0.22 201	0.10 51	0.23 230	0.15 100	0.23 54	0.28 195	0.22 182	0.26 209	0.14 111	0.12 109	0.16 14	0.14 82	0.08 196	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 112	0.06 8

sCroCo_RVC	0.19 145	0.15 257	0.60 383	0.27 421	0.18 371	0.23 230	0.16 133	0.28 111	0.24 129	0.14 68	0.22 173	0.17 155	0.14 158	0.22 118	0.16 147	0.11 388	0.11 306	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.10 177

XX-Stereo	0.25 322	0.11 88	1.09 533	0.35 522	0.38 555	0.23 230	0.13 51	0.43 308	0.19 57	0.20 156	0.40 372	0.31 335	0.10 52	0.33 302	0.13 41	0.08 196	0.11 306	0.08 174	0.09 309	0.07 112	0.10 177

PMTNet	0.16 91	0.09 27	0.31 92	0.15 4	0.09 15	0.23 230	0.15 100	0.26 98	0.24 129	0.17 119	0.21 162	0.16 140	0.14 158	0.23 143	0.14 82	0.29 560	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 112	0.07 23

R-Stereo Train	0.19 145	0.10 52	0.49 242	0.22 201	0.12 122	0.23 230	0.18 223	0.43 308	0.20 68	0.31 307	0.45 430	0.20 190	0.14 158	0.18 42	0.18 203	0.08 196	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.07 23

RAFT-Stereo	0.19 145	0.10 52	0.49 242	0.22 201	0.12 122	0.23 230	0.18 223	0.43 308	0.20 68	0.31 307	0.45 430	0.20 190	0.14 158	0.18 42	0.18 203	0.08 196	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.06 51	0.07 23
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WQFJX1	0.20 176	0.12 139	0.21 21	0.23 254	0.17 341	0.24 252	0.19 268	0.63 523	0.56 503	0.17 119	0.16 95	0.14 111	0.16 197	0.27 208	0.18 203	0.08 196	0.09 232	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.09 112

NLMM1	0.21 212	0.13 180	0.21 21	0.23 254	0.18 371	0.24 252	0.20 308	0.65 535	0.69 540	0.18 140	0.18 123	0.13 84	0.14 158	0.25 173	0.19 234	0.08 196	0.09 232	0.08 174	0.07 135	0.07 112	0.10 177

NLCSM	0.20 176	0.15 257	0.23 35	0.24 304	0.19 403	0.24 252	0.22 369	0.45 338	0.44 401	0.20 156	0.18 123	0.14 111	0.16 197	0.47 376	0.20 258	0.09 280	0.09 232	0.09 265	0.08 217	0.09 257	0.10 177

VIP-Stereo	0.13 26	0.15 257	0.31 92	0.18 38	0.12 122	0.24 252	0.12 28	0.20 23	0.20 68	0.10 10	0.13 49	0.11 56	0.09 23	0.20 77	0.13 41	0.06 30	0.11 306	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.08 67

xyz-stereo-finetune	0.17 107	0.17 323	0.29 75	0.17 15	0.08 6	0.24 252	0.21 335	0.30 148	0.32 250	0.19 146	0.22 173	0.19 178	0.15 177	0.30 269	0.22 303	0.06 30	0.06 53	0.08 174	0.06 65	0.06 51	0.07 23

Reg-Stereo(zero)	0.18 117	0.08 8	0.39 141	0.19 73	0.19 403	0.24 252	0.18 223	0.29 130	0.29 214	0.24 198	0.21 162	0.24 244	0.18 247	0.22 118	0.21 285	0.07 72	0.11 306	0.06 32	0.07 135	0.06 51	0.11 218

ISRNet	0.28 383	0.15 257	0.54 326	0.27 421	0.19 403	0.24 252	0.15 100	0.47 357	0.45 413	0.40 450	0.49 459	0.42 433	0.27 363	0.33 302	0.30 392	0.20 535	0.12 330	0.17 515	0.16 513	0.16 469	0.21 431

rvit_0105_3	0.24 297	0.21 379	0.57 354	0.25 342	0.15 273	0.24 252	0.28 471	0.40 276	0.43 388	0.25 211	0.26 209	0.29 306	0.22 291	0.29 254	0.21 285	0.15 488	0.13 351	0.14 481	0.15 503	0.10 320	0.10 177

GCAP-BAT	0.20 176	0.12 139	0.48 222	0.25 342	0.17 341	0.24 252	0.16 133	0.32 172	0.21 91	0.28 243	0.30 251	0.26 275	0.12 109	0.28 232	0.19 234	0.07 72	0.25 521	0.07 92	0.08 217	0.06 51	0.19 401

testlalala2	0.19 145	0.11 88	0.49 242	0.37 531	0.26 508	0.24 252	0.14 75	0.37 235	0.26 166	0.25 211	0.27 222	0.21 204	0.12 109	0.17 28	0.17 173	0.07 72	0.07 126	0.07 92	0.07 135	0.07 112	0.08 67

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 117	0.15 257	0.27 68	0.20 114	0.13 172	0.24 252	0.17 169	0.31 165	0.37 319	0.43 478	0.17 109	0.13 84	0.12 109	0.20 77	0.16 147	0.08 196	0.07 126	0.09 265	0.07 135	0.09 257	0.08 67

AE-Stereo	0.21 212	0.12 139	0.50 264	0.25 342	0.15 273	0.24 252	0.18 223	0.40 276	0.34 277	0.19 146	0.26 209	0.21 204	0.13 140	0.22 118	0.16 147	0.07 72	0.26 528	0.09 265	0.10 366	0.07 112	0.31 513

UDGNet	0.24 297	0.37 514	0.53 314	0.25 342	0.14 212	0.24 252	0.18 223	0.32 172	0.44 401	0.29 267	0.28 229	0.24 244	0.20 274	0.30 269	0.21 285	0.16 498	0.07 126	0.21 537	0.11 400	0.16 469	0.11 218

IPLGR_C	0.23 268	0.29 470	0.81 467	0.24 304	0.16 311	0.24 252	0.20 308	0.38 246	0.33 266	0.32 332	0.33 292	0.23 225	0.15 177	0.26 194	0.22 303	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.09 112

ACRE	0.23 268	0.27 458	0.83 477	0.24 304	0.15 273	0.24 252	0.20 308	0.38 246	0.32 250	0.32 332	0.33 292	0.23 225	0.15 177	0.26 194	0.22 303	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.09 112

NRIStereo	0.20 176	0.12 139	0.50 264	0.23 254	0.11 83	0.24 252	0.19 268	0.30 148	0.28 195	0.26 221	0.26 209	0.25 256	0.18 247	0.34 317	0.19 234	0.08 196	0.06 53	0.09 265	0.07 135	0.09 257	0.09 112

CRE-IMP	0.19 145	0.13 180	0.51 282	0.23 254	0.11 83	0.24 252	0.17 169	0.31 165	0.24 129	0.27 232	0.26 209	0.24 244	0.17 217	0.24 154	0.19 234	0.09 280	0.05 5	0.10 340	0.07 135	0.10 320	0.10 177

GMM-Stereo	0.22 235	0.10 52	0.56 344	0.23 254	0.13 172	0.24 252	0.24 421	0.38 246	0.29 214	0.31 307	0.44 416	0.27 280	0.21 284	0.31 282	0.17 173	0.07 72	0.05 5	0.10 340	0.09 309	0.08 174	0.19 401

111	0.22 235	0.22 398	0.57 354	0.19 73	0.09 15	0.24 252	0.17 169	0.44 329	0.46 424	0.24 198	0.30 251	0.29 306	0.22 291	0.25 173	0.19 234	0.08 196	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 112	0.15 345

GMStereo	0.21 212	0.30 476	0.57 354	0.21 147	0.12 122	0.24 252	0.18 223	0.30 148	0.41 365	0.26 221	0.24 193	0.17 155	0.16 197	0.25 173	0.19 234	0.10 349	0.07 126	0.08 174	0.08 217	0.11 372	0.09 112
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
WQFJA1	0.19 145	0.12 139	0.20 10	0.22 201	0.18 371	0.25 272	0.19 268	0.55 448	0.55 496	0.16 104	0.17 109	0.15 129	0.17 217	0.20 77	0.20 258	0.07 72	0.09 232	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.09 112

WQFJX	0.19 145	0.12 139	0.21 21	0.22 201	0.18 371	0.25 272	0.18 223	0.57 468	0.49 459	0.17 119	0.17 109	0.14 111	0.16 197	0.24 154	0.19 234	0.08 196	0.08 190	0.08 174	0.06 65	0.08 174	0.11 218

NLMM	0.19 145	0.12 139	0.20 10	0.22 201	0.18 371	0.25 272	0.19 268	0.55 448	0.55 496	0.16 104	0.17 109	0.15 129	0.17 217	0.20 77	0.20 258	0.07 72	0.09 232	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.09 112

NLSM1	0.18 117	0.12 139	0.21 21	0.21 147	0.18 371	0.25 272	0.17 169	0.51 397	0.43 388	0.17 119	0.21 162	0.13 84	0.15 177	0.22 118	0.18 203	0.08 196	0.09 232	0.09 265	0.08 217	0.07 112	0.07 23

DFGA-Net	0.26 345	0.33 491	0.70 430	0.22 201	0.15 273	0.25 272	0.17 169	0.41 294	0.40 355	0.30 290	0.32 272	0.21 204	0.18 247	0.61 445	0.33 421	0.08 196	0.06 53	0.10 340	0.09 309	0.11 372	0.09 112

G2L-Stereo	0.27 373	0.23 414	0.61 389	0.22 201	0.14 212	0.25 272	0.19 268	0.48 368	0.37 319	0.33 345	0.38 345	0.40 411	0.23 303	0.61 445	0.33 421	0.11 388	0.09 232	0.10 340	0.08 217	0.09 257	0.11 218

DispNO	0.29 403	0.24 425	0.83 477	0.23 254	0.17 341	0.25 272	0.22 369	0.47 357	0.42 377	0.33 345	0.39 363	0.38 393	0.28 386	0.78 515	0.35 435	0.09 280	0.07 126	0.10 340	0.10 366	0.09 257	0.09 112

MyStereo07	0.18 117	0.15 257	0.44 182	0.22 201	0.16 311	0.25 272	0.22 369	0.31 165	0.26 166	0.22 182	0.13 49	0.12 70	0.13 140	0.33 302	0.14 82	0.07 72	0.13 351	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.11 218

MyStereo06	0.23 268	0.15 257	0.74 443	0.22 201	0.14 212	0.25 272	0.22 369	0.43 308	0.25 154	0.36 397	0.24 193	0.34 362	0.18 247	0.24 154	0.20 258	0.07 72	0.12 330	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.11 218

MyStereo05	0.24 297	0.15 257	0.58 369	0.22 201	0.14 212	0.25 272	0.22 369	0.50 386	0.54 488	0.32 332	0.23 184	0.26 275	0.23 303	0.32 292	0.25 345	0.07 72	0.12 330	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.11 218

MyStereo04	0.24 297	0.15 257	0.58 369	0.22 201	0.16 311	0.25 272	0.22 369	0.51 397	0.54 488	0.29 267	0.23 184	0.27 280	0.23 303	0.32 292	0.25 345	0.07 72	0.13 351	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.11 218

testlalala_base	0.23 268	0.14 225	0.48 222	0.26 383	0.16 311	0.25 272	0.17 169	0.37 235	0.19 57	0.20 156	0.26 209	0.17 155	0.14 158	0.19 56	0.18 203	0.42 579	0.23 503	0.07 92	0.06 65	0.50 572	0.14 328

LL-Strereo2	0.21 212	0.25 440	0.53 314	0.32 500	0.20 429	0.25 272	0.14 75	0.32 172	0.25 154	0.25 211	0.20 144	0.24 244	0.12 109	0.28 232	0.18 203	0.07 72	0.07 126	0.12 431	0.09 309	0.09 257	0.16 361

anonymousdsp2	0.23 268	0.11 88	0.42 168	0.26 383	0.24 491	0.25 272	0.17 169	0.43 308	0.37 319	0.30 290	0.23 184	0.24 244	0.15 177	0.32 292	0.17 173	0.07 72	0.28 537	0.07 92	0.05 23	0.08 174	0.44 557

test_5	0.25 322	0.25 440	0.57 354	0.27 421	0.18 371	0.25 272	0.29 477	0.42 299	0.39 345	0.29 267	0.40 372	0.27 280	0.23 303	0.35 324	0.19 234	0.07 72	0.07 126	0.09 265	0.09 309	0.10 320	0.14 328

SA	0.24 297	0.22 398	0.55 334	0.23 254	0.14 212	0.25 272	0.23 397	0.48 368	0.42 377	0.28 243	0.44 416	0.23 225	0.23 303	0.34 317	0.17 173	0.07 72	0.09 232	0.11 396	0.11 400	0.08 174	0.09 112

CIPLG	0.23 268	0.28 466	0.75 447	0.24 304	0.16 311	0.25 272	0.20 308	0.38 246	0.33 266	0.32 332	0.34 303	0.23 225	0.15 177	0.27 208	0.22 303	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.09 112

IPLGR	0.22 235	0.14 225	0.75 447	0.21 147	0.11 83	0.25 272	0.18 223	0.44 329	0.38 329	0.29 267	0.28 229	0.21 204	0.19 269	0.37 340	0.19 234	0.07 72	0.06 53	0.08 174	0.07 135	0.07 112	0.07 23

RAFT-RH_RVC	0.26 345	0.13 180	0.57 354	0.22 201	0.12 122	0.25 272	0.14 75	0.27 105	0.29 214	0.38 423	1.14 574	0.23 225	0.18 247	0.58 425	0.24 331	0.07 72	0.06 53	0.10 340	0.07 135	0.06 51	0.08 67

TANstereo	0.16 91	0.11 88	0.43 174	0.16 7	0.08 6	0.25 272	0.14 75	0.23 54	0.29 214	0.25 211	0.30 251	0.16 140	0.12 109	0.18 42	0.13 41	0.08 196	0.07 126	0.06 32	0.05 23	0.07 112	0.08 67

PSMNet-RSSM	0.26 345	0.21 379	0.50 264	0.21 147	0.14 212	0.25 272	0.21 335	0.50 386	0.38 329	0.31 307	0.45 430	0.40 411	0.27 363	0.53 401	0.24 331	0.12 428	0.08 190	0.11 396	0.13 474	0.10 320	0.10 177

FACV-RUCA	0.22 235	0.15 257	0.38 134	0.24 304	0.23 474	0.26 293	0.19 268	0.41 294	0.35 288	0.26 221	0.32 272	0.22 211	0.25 337	0.24 154	0.19 234	0.10 349	0.07 126	0.15 498	0.08 217	0.16 469	0.14 328

model_zeroshot	0.21 212	0.14 225	0.51 282	0.34 516	0.18 371	0.26 293	0.16 133	0.41 294	0.24 129	0.33 345	0.20 144	0.25 256	0.12 109	0.26 194	0.16 147	0.09 280	0.21 483	0.07 92	0.08 217	0.07 112	0.13 299

RAFT-Test	0.19 145	0.11 88	0.41 159	0.26 383	0.21 446	0.26 293	0.17 169	0.37 235	0.26 166	0.24 198	0.29 237	0.32 346	0.14 158	0.22 118	0.15 120	0.07 72	0.08 190	0.07 92	0.07 135	0.06 51	0.07 23

TestStereo1	0.23 268	0.22 398	0.50 264	0.27 421	0.14 212	0.26 293	0.27 455	0.43 308	0.38 329	0.29 267	0.39 363	0.23 225	0.21 284	0.33 302	0.18 203	0.08 196	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.10 177

SA-5K	0.23 268	0.22 398	0.50 264	0.27 421	0.14 212	0.26 293	0.27 455	0.43 308	0.38 329	0.29 267	0.39 363	0.23 225	0.21 284	0.33 302	0.18 203	0.08 196	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.08 174	0.10 177

RAFT	0.24 297	0.24 425	0.46 199	0.27 421	0.15 273	0.26 293	0.26 446	0.37 235	0.31 240	0.34 365	0.34 303	0.41 420	0.22 291	0.30 269	0.18 203	0.08 196	0.15 400	0.11 396	0.10 366	0.11 372	0.13 299

DN-CSS_ROB	0.24 297	0.33 491	0.69 424	0.25 342	0.14 212	0.26 293	0.13 51	0.42 299	0.35 288	0.30 290	0.42 392	0.22 211	0.20 274	0.34 317	0.22 303	0.07 72	0.06 53	0.11 396	0.11 400	0.11 372	0.09 112

xyz-stereo-finetune2	0.18 117	0.16 291	0.32 104	0.16 7	0.09 15	0.27 300	0.19 268	0.29 130	0.21 91	0.23 190	0.29 237	0.21 204	0.23 303	0.37 340	0.23 322	0.06 30	0.05 5	0.08 174	0.06 65	0.06 51	0.07 23

castereo++	0.14 53	0.13 180	0.25 48	0.19 73	0.10 51	0.27 300	0.13 51	0.24 73	0.26 166	0.11 20	0.13 49	0.16 140	0.10 52	0.18 42	0.11 1	0.07 72	0.08 190	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.07 23

DCVSM-stereo	0.25 322	0.14 225	0.53 314	0.21 147	0.14 212	0.27 300	0.14 75	0.35 208	0.35 288	0.42 467	0.33 292	0.46 461	0.30 413	0.31 282	0.27 367	0.11 388	0.10 272	0.12 431	0.10 366	0.12 413	0.15 345

gcap-zeroshot	0.19 145	0.14 225	0.51 282	0.21 147	0.15 273	0.27 300	0.15 100	0.32 172	0.24 129	0.26 221	0.20 144	0.34 362	0.15 177	0.22 118	0.14 82	0.07 72	0.08 190	0.07 92	0.07 135	0.06 51	0.09 112

11t1	0.21 212	0.12 139	0.45 185	0.20 114	0.15 273	0.27 300	0.17 169	0.37 235	0.28 195	0.27 232	0.25 201	0.24 244	0.23 303	0.28 232	0.25 345	0.09 280	0.19 463	0.07 92	0.07 135	0.09 257	0.23 453

HH	0.22 235	0.12 139	0.55 334	0.32 500	0.16 311	0.27 300	0.18 223	0.36 220	0.25 154	0.20 156	0.26 209	0.34 362	0.18 247	0.33 302	0.15 120	0.07 72	0.16 413	0.07 92	0.07 135	0.07 112	0.31 513

HanStereo	0.22 235	0.12 139	0.55 334	0.32 500	0.16 311	0.27 300	0.18 223	0.36 220	0.25 154	0.20 156	0.26 209	0.34 362	0.18 247	0.33 302	0.15 120	0.07 72	0.16 413	0.07 92	0.07 135	0.07 112	0.31 513

x	0.23 268	0.15 257	0.45 185	0.20 114	0.15 273	0.27 300	0.17 169	0.43 308	0.35 288	0.26 221	0.31 262	0.29 306	0.25 337	0.29 254	0.30 392	0.09 280	0.22 494	0.08 174	0.09 309	0.09 257	0.24 466

dd	0.23 268	0.32 487	0.55 334	0.23 254	0.12 122	0.27 300	0.21 335	0.32 172	0.45 413	0.30 290	0.29 237	0.25 256	0.17 217	0.31 282	0.26 356	0.13 450	0.07 126	0.10 340	0.08 217	0.12 413	0.09 112

PSM-AAD	0.26 345	0.11 88	0.43 174	0.24 304	0.12 122	0.27 300	0.37 523	0.36 220	0.30 230	0.36 397	0.39 363	0.28 293	0.77 564	0.30 269	0.16 147	0.07 72	0.06 53	0.12 431	0.11 400	0.09 257	0.21 431

CFNet_pseudo	0.23 268	0.14 225	0.48 222	0.20 114	0.13 172	0.27 300	0.17 169	0.46 346	0.45 413	0.30 290	0.37 337	0.38 393	0.23 303	0.30 269	0.22 303	0.09 280	0.06 53	0.11 396	0.08 217	0.11 372	0.11 218

HCRNet	0.25 322	0.27 458	0.42 168	0.34 516	0.17 341	0.27 300	0.18 223	0.45 338	0.37 319	0.31 307	0.35 311	0.32 346	0.23 303	0.44 364	0.21 285	0.13 450	0.08 190	0.13 457	0.11 400	0.11 372	0.09 112

FENet	0.22 235	0.13 180	0.48 222	0.22 201	0.12 122	0.27 300	0.18 223	0.43 308	0.37 319	0.31 307	0.32 272	0.29 306	0.23 303	0.27 208	0.24 331	0.10 349	0.07 126	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.11 218

ACVNet	0.24 297	0.18 345	0.51 282	0.18 38	0.15 273	0.27 300	0.23 397	0.40 276	0.45 413	0.29 267	0.41 384	0.38 393	0.28 386	0.28 232	0.35 435	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.10 320	0.09 112

GANet-RSSM	0.26 345	0.19 358	0.54 326	0.21 147	0.14 212	0.27 300	0.22 369	0.47 357	0.34 277	0.30 290	0.40 372	0.41 420	0.30 413	0.59 433	0.25 345	0.11 388	0.08 190	0.09 265	0.09 309	0.10 320	0.10 177

DMCA	0.24 297	0.18 345	0.51 282	0.23 254	0.14 212	0.27 300	0.20 308	0.45 338	0.40 355	0.32 332	0.33 292	0.33 354	0.25 337	0.27 208	0.30 392	0.11 388	0.08 190	0.10 340	0.08 217	0.11 372	0.12 270

ccs_rob	0.23 268	0.14 225	0.48 222	0.20 114	0.13 172	0.27 300	0.17 169	0.46 346	0.45 413	0.30 290	0.37 337	0.38 393	0.23 303	0.30 269	0.22 303	0.09 280	0.06 53	0.11 396	0.08 217	0.12 413	0.11 218

HITNet	0.22 235	0.23 414	0.60 383	0.20 114	0.09 15	0.27 300	0.15 100	0.45 338	0.33 266	0.29 267	0.33 292	0.27 280	0.22 291	0.29 254	0.27 367	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.09 257	0.11 218
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
FSD					0.41 560	0.28 318	0.27 455	0.32 172	0.30 230	0.27 232	0.27 222	0.29 306	0.27 363	0.35 324	0.28 375	0.23 541	0.49 585	0.27 549	0.26 561	0.26 543

G2L-ROB	0.25 322	0.21 379	0.56 344	0.19 73	0.12 122	0.28 318	0.21 335	0.48 368	0.34 277	0.35 384	0.31 262	0.41 420	0.23 303	0.51 390	0.31 402	0.09 280	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.09 257	0.12 270

G2L-Stereo_test	0.26 345	0.22 398	0.54 326	0.20 114	0.13 172	0.28 318	0.24 421	0.51 397	0.40 355	0.38 423	0.37 337	0.40 411	0.26 355	0.53 401	0.32 412	0.09 280	0.06 53	0.07 92	0.06 65	0.09 257	0.11 218

IGEV-RUCA	0.21 212	0.09 27	0.26 56	0.20 114	0.19 403	0.28 318	0.23 397	0.24 73	0.22 101	0.21 164	0.23 184	0.29 306	0.48 520	0.26 194	0.19 234	0.09 280	0.08 190	0.18 523	0.14 492	0.18 500	0.19 401

UGAM-zero	0.26 345	0.11 88	0.56 344	0.20 114	0.16 311	0.28 318	0.18 223	0.48 368	0.25 154	0.31 307	0.28 229	0.56 512	0.32 443	0.66 475	0.17 173	0.07 72	0.10 272	0.07 92	0.09 309	0.07 112	0.31 513

ITSA-stereo	0.26 345	0.16 291	0.39 141	0.24 304	0.11 83	0.28 318	0.18 223	0.58 482	0.59 515	0.32 332	0.32 272	0.33 354	0.28 386	0.51 390	0.34 428	0.11 388	0.08 190	0.11 396	0.11 400	0.11 372	0.15 345

test_sample2	0.23 268	0.12 139	0.39 141	0.20 114	0.11 83	0.28 318	0.22 369	0.45 338	0.33 266	0.27 232	0.34 303	0.30 326	0.25 337	0.46 372	0.23 322	0.09 280	0.15 400	0.09 265	0.08 217	0.10 320	0.19 401

SMFormer	0.27 373	0.13 180	0.47 207	0.20 114	0.10 51	0.28 318	0.19 268	0.54 430	0.48 445	0.35 384	0.42 392	0.31 335	0.27 363	0.60 438	0.34 428	0.10 349	0.16 413	0.08 174	0.09 309	0.10 320	0.16 361

tta	0.27 373	0.13 180	0.47 207	0.20 114	0.10 51	0.28 318	0.19 268	0.54 430	0.48 445	0.35 384	0.42 392	0.31 335	0.27 363	0.60 438	0.34 428	0.10 349	0.16 413	0.08 174	0.09 309	0.08 174	0.13 299

qqq1	0.26 345	0.13 180	0.47 207	0.20 114	0.10 51	0.28 318	0.19 268	0.54 430	0.48 445	0.35 384	0.42 392	0.31 335	0.27 363	0.60 438	0.21 285	0.10 349	0.16 413	0.07 92	0.07 135	0.08 174	0.13 299

fff1	0.26 345	0.13 180	0.47 207	0.20 114	0.10 51	0.28 318	0.19 268	0.54 430	0.48 445	0.35 384	0.42 392	0.31 335	0.27 363	0.60 438	0.21 285	0.10 349	0.16 413	0.07 92	0.07 135	0.08 174	0.13 299

mmm	0.25 322	0.15 257	0.44 182	0.23 254	0.20 429	0.28 318	0.21 335	0.43 308	0.32 250	0.31 307	0.40 372	0.30 326	0.24 324	0.31 282	0.28 375	0.09 280	0.21 483	0.11 396	0.12 442	0.10 320	0.26 488

GMStereo_Zeroshot	0.25 322	0.22 398	0.51 282	0.27 421	0.14 212	0.28 318	0.15 100	0.40 276	0.36 304	0.37 414	0.43 406	0.40 411	0.17 217	0.35 324	0.21 285	0.12 428	0.07 126	0.13 457	0.07 135	0.17 484	0.10 177

PCWNet_CMD	0.23 268	0.14 225	0.48 222	0.21 147	0.13 172	0.28 318	0.17 169	0.47 357	0.47 437	0.30 290	0.36 326	0.37 387	0.24 324	0.29 254	0.21 285	0.09 280	0.06 53	0.10 340	0.08 217	0.11 372	0.11 218

EGLCR-Stereo	0.19 145	0.09 27	0.34 114	0.29 467	0.17 341	0.28 318	0.16 133	0.30 148	0.23 115	0.22 182	0.11 22	0.16 140	0.09 23	0.28 232	0.15 120	0.07 72	0.25 521	0.07 92	0.07 135	0.06 51	0.37 541

IPLG	0.23 268	0.19 358	0.65 408	0.21 147	0.12 122	0.28 318	0.17 169	0.45 338	0.32 250	0.33 345	0.32 272	0.16 140	0.17 217	0.50 384	0.23 322	0.07 72	0.06 53	0.08 174	0.07 135	0.07 112	0.08 67

MIPNet	0.22 235	0.19 358	0.64 403	0.22 201	0.12 122	0.28 318	0.20 308	0.48 368	0.39 345	0.31 307	0.24 193	0.19 178	0.24 324	0.28 232	0.20 258	0.07 72	0.05 5	0.08 174	0.07 135	0.07 112	0.08 67

THIR-Stereo	0.30 416	0.15 257	0.46 199	0.19 73	0.11 83	0.28 318	0.70 578	0.33 192	0.36 304	0.37 414	0.64 525	0.33 354	0.49 525	0.58 425	0.44 472	0.08 196	0.06 53	0.08 174	0.09 309	0.07 112	0.08 67

DRaft	0.25 322	0.11 88	0.47 207	0.18 38	0.12 122	0.28 318	0.23 397	0.34 199	0.40 355	0.38 423	0.60 510	0.20 190	0.41 492	0.48 378	0.41 457	0.07 72	0.06 53	0.08 174	0.08 217	0.07 112	0.08 67

GES	0.23 268	0.14 225	0.54 326	0.21 147	0.14 212	0.28 318	0.19 268	0.51 397	0.35 288	0.31 307	0.36 326	0.25 256	0.24 324	0.30 269	0.23 322	0.11 388	0.09 232	0.08 174	0.08 217	0.10 320	0.12 270

cf-r	0.26 345	0.22 398	0.66 413	0.22 201	0.14 212	0.28 318	0.22 369	0.44 329	0.42 377	0.32 332	0.42 392	0.43 440	0.27 363	0.44 364	0.27 367	0.11 388	0.07 126	0.08 174	0.10 366	0.08 174	0.09 112

GwcNet-RSSM	0.28 383	0.25 440	0.61 389	0.22 201	0.14 212	0.28 318	0.24 421	0.46 346	0.44 401	0.33 345	0.46 442	0.41 420	0.28 386	0.55 412	0.31 402	0.11 388	0.07 126	0.09 265	0.10 366	0.10 320	0.09 112

DIP-Stereo	0.20 176	0.13 180	0.48 222	0.20 114	0.13 172	0.28 318	0.12 28	0.43 308	0.26 166	0.27 232	0.32 272	0.21 204	0.17 217	0.26 194	0.20 258	0.08 196	0.06 53	0.08 174	0.06 65	0.07 112	0.10 177
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 268	0.14 225	0.49 242	0.20 114	0.13 172	0.28 318	0.17 169	0.47 357	0.47 437	0.30 290	0.36 326	0.37 387	0.24 324	0.29 254	0.21 285	0.09 280	0.07 126	0.09 265	0.08 217	0.11 372	0.11 218

Select-FE	0.27 373	0.18 345	0.87 491	0.23 254	0.22 461	0.29 342	0.18 223	0.53 415	0.28 195	0.30 290	0.33 292	0.45 452	0.29 406	0.30 269	0.21 285	0.08 196	0.10 272	0.08 174	0.13 474	0.08 174	0.20 419

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 383	0.17 323	0.96 513	0.29 467	0.31 537	0.29 342	0.21 335	0.53 415	0.28 195	0.27 232	0.55 489	0.41 420	0.18 247	0.30 269	0.22 303	0.08 196	0.10 272	0.08 174	0.13 474	0.12 413	0.20 419

test_sample7	0.28 383	0.16 291	0.47 207	0.21 147	0.14 212	0.29 342	0.22 369	0.54 430	0.43 388	0.38 423	0.36 326	0.38 393	0.32 443	0.41 351	0.26 356	0.14 474	0.21 483	0.13 457	0.12 442	0.13 426	0.25 476

test_sample1	0.24 297	0.13 180	0.40 150	0.20 114	0.13 172	0.29 342	0.19 268	0.43 308	0.30 230	0.27 232	0.34 303	0.31 335	0.28 386	0.45 370	0.27 367	0.09 280	0.16 413	0.08 174	0.08 217	0.09 257	0.22 445

CoDeX	0.24 297	0.13 180	0.48 222	0.22 201	0.14 212	0.29 342	0.21 335	0.55 448	0.42 377	0.29 267	0.36 326	0.28 293	0.23 303	0.48 378	0.20 258	0.09 280	0.06 53	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.08 67

ffm	0.27 373	0.17 323	0.84 481	0.21 147	0.13 172	0.29 342	0.21 335	0.38 246	0.46 424	0.31 307	0.44 416	0.34 362	0.24 324	0.28 232	0.12 12	0.08 196	0.28 537	0.12 431	0.11 400	0.08 174	0.37 541

ff1	0.36 459	0.17 323	0.84 481	0.21 147	0.13 172	0.29 342	0.21 335	0.38 246	0.46 424	0.31 307	0.44 416	0.34 362	0.24 324	0.91 545	1.30 577	0.08 196	0.28 537	0.12 431	0.11 400	0.08 174	0.37 541

mmx	0.37 466	0.17 323	0.84 481	0.21 147	0.13 172	0.29 342	0.21 335	0.57 468	0.48 445	0.31 307	0.44 416	0.34 362	0.24 324	0.91 545	1.30 577	0.10 349	0.20 478	0.12 431	0.11 400	0.11 372	0.23 453

xxx	0.37 466	0.17 323	0.84 481	0.21 147	0.13 172	0.29 342	0.21 335	0.57 468	0.48 445	0.31 307	0.44 416	0.34 362	0.24 324	0.91 545	1.30 577	0.10 349	0.20 478	0.12 431	0.11 400	0.11 372	0.23 453

CFNet_ucs	0.25 322	0.14 225	0.51 282	0.20 114	0.15 273	0.29 342	0.18 223	0.51 397	0.46 424	0.32 332	0.42 392	0.38 393	0.23 303	0.31 282	0.22 303	0.11 388	0.08 190	0.12 431	0.09 309	0.13 426	0.13 299

Any-RAFT	0.18 117	0.09 27	0.33 110	0.19 73	0.10 51	0.29 342	0.16 133	0.44 329	0.32 250	0.25 211	0.27 222	0.29 306	0.16 197	0.23 143	0.13 41	0.08 196	0.07 126	0.06 32	0.05 23	0.07 112	0.07 23

CASS	0.22 235	0.16 291	0.40 150	0.26 383	0.12 122	0.29 342	0.19 268	0.40 276	0.32 250	0.34 365	0.35 311	0.25 256	0.25 337	0.26 194	0.21 285	0.13 450	0.08 190	0.11 396	0.09 309	0.11 372	0.12 270
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.22 235	0.14 225	0.51 282	0.23 254	0.14 212	0.29 342	0.19 268	0.48 368	0.36 304	0.26 221	0.33 292	0.32 346	0.20 274	0.26 194	0.22 303	0.11 388	0.07 126	0.07 92	0.06 65	0.09 257	0.11 218

BEATNet_4x	0.25 322	0.25 440	0.66 413	0.23 254	0.10 51	0.29 342	0.14 75	0.49 378	0.34 277	0.31 307	0.35 311	0.32 346	0.26 355	0.34 317	0.33 421	0.08 196	0.06 53	0.08 174	0.07 135	0.11 372	0.13 299

DA	0.21 212	0.11 88	0.33 110	0.28 449	0.23 474	0.30 356	0.16 133	0.29 130	0.27 183	0.15 90	0.22 173	0.17 155	0.15 177	0.26 194	0.15 120	0.07 72	0.28 537	0.07 92	0.05 23	0.07 112	0.56 572

GGEV	0.21 212	0.11 88	0.33 110	0.28 449	0.23 474	0.30 356	0.16 133	0.29 130	0.27 183	0.15 90	0.22 173	0.17 155	0.15 177	0.26 194	0.15 120	0.07 72	0.28 537	0.07 92	0.05 23	0.07 112	0.56 572

z-ln-s-r	0.35 456	0.30 476	1.02 522	0.23 254	0.14 212	0.30 356	0.26 446	0.46 346	0.55 496	0.33 345	0.61 518	0.39 407	0.31 430	0.80 522	0.77 538	0.08 196	0.06 53	0.08 174	0.08 217	0.11 372	0.10 177

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 345	0.15 257	0.96 513	0.21 147	0.25 504	0.30 356	0.21 335	0.54 430	0.28 195	0.25 211	0.29 237	0.46 461	0.23 303	0.28 232	0.20 258	0.08 196	0.10 272	0.08 174	0.12 442	0.11 372	0.17 381

test_sample6	0.27 373	0.15 257	0.50 264	0.22 201	0.12 122	0.30 356	0.22 369	0.54 430	0.39 345	0.34 365	0.44 416	0.29 306	0.25 337	0.58 425	0.26 356	0.11 388	0.14 369	0.10 340	0.10 366	0.11 372	0.16 361

Selective-RAFT	0.19 145	0.14 225	0.37 132	0.24 304	0.11 83	0.30 356	0.15 100	0.35 208	0.34 277	0.17 119	0.17 109	0.22 211	0.18 247	0.29 254	0.18 203	0.07 72	0.16 413	0.07 92	0.07 135	0.08 174	0.08 67

Sa-1000	0.24 297	0.20 371	0.53 314	0.23 254	0.14 212	0.30 356	0.23 397	0.50 386	0.41 365	0.30 290	0.50 462	0.26 275	0.19 269	0.33 302	0.16 147	0.08 196	0.10 272	0.10 340	0.11 400	0.08 174	0.08 67

DAS	0.28 383	0.13 180	0.49 242	0.24 304	0.18 371	0.30 356	0.24 421	0.48 368	0.48 445	0.42 467	0.45 430	0.34 362	0.31 430	0.76 511	0.24 331	0.09 280	0.07 126	0.09 265	0.07 135	0.10 320	0.11 218

SepStereo	0.27 373	0.13 180	0.49 242	0.24 304	0.18 371	0.30 356	0.24 421	0.48 368	0.48 445	0.42 467	0.45 430	0.34 362	0.31 430	0.64 464	0.24 331	0.09 280	0.07 126	0.09 265	0.07 135	0.10 320	0.11 218

AACVNet	0.28 383	0.22 398	0.55 334	0.23 254	0.14 212	0.30 356	0.19 268	0.43 308	0.33 266	0.39 441	0.42 392	0.44 446	0.29 406	0.73 496	0.28 375	0.11 388	0.09 232	0.11 396	0.09 309	0.13 426	0.12 270

ICVP	0.24 297	0.13 180	0.45 185	0.26 383	0.14 212	0.30 356	0.25 435	0.47 357	0.35 288	0.29 267	0.43 406	0.35 376	0.25 337	0.28 232	0.25 345	0.12 428	0.09 232	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.11 218
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.26 345	0.30 476	0.87 491	0.22 201	0.12 122	0.30 356	0.24 421	0.46 346	0.34 277	0.33 345	0.28 229	0.29 306	0.20 274	0.49 380	0.19 234	0.08 196	0.06 53	0.12 431	0.11 400	0.09 257	0.09 112

RAFT + AFF	0.30 416	0.33 491	0.76 451	0.25 342	0.17 341	0.30 356	0.33 506	0.55 448	0.42 377	0.28 243	0.30 251	0.31 335	0.31 430	0.64 464	0.32 412	0.09 280	0.11 306	0.11 396	0.10 366	0.12 413	0.16 361

aanetorigin	0.40 487	0.33 491	1.14 540	0.25 342	0.19 403	0.30 356	0.37 523	0.34 199	0.47 437	0.95 574	0.82 552	0.52 497	0.56 539	0.50 384	0.52 496	0.11 388	0.09 232	0.10 340	0.10 366	0.16 469	0.19 401

DMCA-RVC	0.30 416	0.27 458	0.93 508	0.28 449	0.17 341	0.30 356	0.21 335	0.43 308	0.36 304	0.40 450	0.38 345	0.39 407	0.36 465	0.44 364	0.34 428	0.13 450	0.10 272	0.16 506	0.12 442	0.13 426	0.11 218

FADNet_RVC	0.31 427	0.35 504	0.98 517	0.24 304	0.16 311	0.30 356	0.17 169	0.52 405	0.39 345	0.30 290	0.38 345	0.30 326	0.29 406	0.54 407	0.33 421	0.14 474	0.14 369	0.14 481	0.16 513	0.21 524	0.24 466

STTStereo	0.30 416	0.24 425	0.83 477	0.25 342	0.17 341	0.30 356	0.24 421	0.49 378	0.39 345	0.39 441	0.41 384	0.44 446	0.28 386	0.41 351	0.30 392	0.13 450	0.13 351	0.13 457	0.16 513	0.12 413	0.12 270

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 403	0.24 425	0.81 467	0.26 383	0.18 371	0.30 356	0.22 369	0.52 405	0.41 365	0.38 423	0.42 392	0.42 433	0.28 386	0.46 372	0.31 402	0.11 388	0.08 190	0.10 340	0.11 400	0.10 320	0.12 270
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.33 440	0.31 480	0.69 424	0.23 254	0.14 212	0.30 356	0.23 397	0.49 378	0.55 496	0.39 441	0.60 510	0.43 440	0.30 413	0.88 538	0.54 504	0.11 388	0.08 190	0.07 92	0.07 135	0.10 320	0.12 270

DeepPruner_ROB	0.28 383	0.25 440	0.64 403	0.22 201	0.16 311	0.30 356	0.21 335	0.54 430	0.33 266	0.36 397	0.38 345	0.38 393	0.26 355	0.45 370	0.28 375	0.15 488	0.11 306	0.11 396	0.11 400	0.14 449	0.14 328

iResNetv2_ROB	0.29 403	0.37 514	0.92 504	0.24 304	0.13 172	0.30 356	0.19 268	0.55 448	0.51 472	0.39 441	0.46 442	0.39 407	0.27 363	0.36 330	0.30 392	0.09 280	0.06 53	0.07 92	0.05 23	0.13 426	0.11 218

MLCV	0.25 322	0.23 414	0.59 376	0.22 201	0.09 15	0.30 356	0.18 223	0.40 276	0.38 329	0.38 423	0.44 416	0.31 335	0.22 291	0.44 364	0.32 412	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 112	0.08 67

coex_refinement	0.28 383	0.22 398	0.50 264	0.23 254	0.15 273	0.31 378	0.20 308	0.51 397	0.43 388	0.35 384	0.42 392	0.45 452	0.27 363	0.56 418	0.41 457	0.10 349	0.07 126	0.07 92	0.07 135	0.11 372	0.12 270

rvit_105_1	0.28 383	0.24 425	0.65 408	0.27 421	0.19 403	0.31 378	0.35 514	0.46 346	0.53 483	0.31 307	0.32 272	0.32 346	0.27 363	0.36 330	0.26 356	0.16 498	0.14 369	0.15 498	0.17 524	0.11 372	0.11 218

test_sample5	0.26 345	0.14 225	0.51 282	0.21 147	0.12 122	0.31 378	0.21 335	0.53 415	0.38 329	0.33 345	0.43 406	0.29 306	0.25 337	0.56 418	0.24 331	0.10 349	0.14 369	0.10 340	0.10 366	0.11 372	0.16 361

MyStereo8	0.25 322	0.20 371	0.69 424	0.24 304	0.17 341	0.31 378	0.16 133	0.50 386	0.32 250	0.29 267	0.38 345	0.25 256	0.19 269	0.33 302	0.29 389	0.08 196	0.20 478	0.08 174	0.08 217	0.10 320	0.16 361

ACVNet-DCA	0.21 212	0.16 291	0.50 264	0.27 421	0.13 172	0.31 378	0.19 268	0.43 308	0.32 250	0.21 164	0.20 144	0.13 84	0.17 217	0.28 232	0.12 12	0.08 196	0.28 537	0.08 174	0.06 65	0.09 257	0.23 453

xx1	0.23 268	0.16 291	0.50 264	0.27 421	0.13 172	0.31 378	0.19 268	0.39 267	0.48 445	0.21 164	0.20 144	0.28 293	0.25 337	0.28 232	0.12 12	0.08 196	0.28 537	0.10 340	0.11 400	0.09 257	0.23 453

1test111	0.22 235	0.16 291	0.50 264	0.27 421	0.13 172	0.31 378	0.19 268	0.43 308	0.32 250	0.21 164	0.20 144	0.13 84	0.17 217	0.36 330	0.28 375	0.08 196	0.28 537	0.08 174	0.06 65	0.09 257	0.23 453

cc1	0.22 235	0.16 291	0.50 264	0.27 421	0.13 172	0.31 378	0.19 268	0.39 267	0.48 445	0.21 164	0.20 144	0.13 84	0.17 217	0.28 232	0.12 12	0.08 196	0.28 537	0.08 174	0.06 65	0.08 174	0.37 541

DualNet	0.26 345	0.14 225	0.51 282	0.21 147	0.12 122	0.31 378	0.21 335	0.53 415	0.38 329	0.34 365	0.44 416	0.29 306	0.25 337	0.56 418	0.24 331	0.10 349	0.14 369	0.10 340	0.10 366	0.11 372	0.16 361

tt1	0.22 235	0.16 291	0.49 242	0.26 383	0.15 273	0.31 378	0.19 268	0.38 246	0.46 424	0.21 164	0.19 135	0.13 84	0.16 197	0.28 232	0.12 12	0.08 196	0.28 537	0.08 174	0.06 65	0.08 174	0.37 541

ToySt	0.28 383	0.19 358	0.68 422	0.22 201	0.19 403	0.31 378	0.31 495	0.43 308	0.43 388	0.28 243	0.38 345	0.42 433	0.32 443	0.33 302	0.32 412	0.08 196	0.14 369	0.10 340	0.12 442	0.11 372	0.24 466

anonymousa	0.26 345	0.13 180	0.56 344	0.29 467	0.30 530	0.31 378	0.20 308	0.38 246	0.36 304	0.33 345	0.51 465	0.41 420	0.27 363	0.25 173	0.24 331	0.08 196	0.18 450	0.09 265	0.18 529	0.08 174	0.17 381

IER	0.24 297	0.15 257	0.50 264	0.21 147	0.15 273	0.31 378	0.20 308	0.44 329	0.38 329	0.34 365	0.41 384	0.32 346	0.34 453	0.31 282	0.23 322	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.08 217	0.09 257	0.09 112

DEmStereo	0.26 345	0.10 52	0.52 303	0.19 73	0.13 172	0.31 378	0.25 435	0.29 130	0.38 329	0.36 397	0.57 499	0.24 244	0.48 520	0.53 401	0.44 472	0.07 72	0.06 53	0.08 174	0.08 217	0.07 112	0.08 67

CFNet-ft	0.26 345	0.21 379	0.51 282	0.19 73	0.16 311	0.31 378	0.21 335	0.40 276	0.37 319	0.29 267	0.40 372	0.46 461	0.27 363	0.49 380	0.28 375	0.12 428	0.07 126	0.12 431	0.11 400	0.12 413	0.11 218

CFNet_RVC	0.26 345	0.21 379	0.51 282	0.19 73	0.16 311	0.31 378	0.21 335	0.40 276	0.37 319	0.29 267	0.40 372	0.46 461	0.27 363	0.49 380	0.28 375	0.12 428	0.07 126	0.12 431	0.11 400	0.12 413	0.11 218

iResNet	0.25 322	0.22 398	0.62 393	0.26 383	0.11 83	0.31 378	0.23 397	0.46 346	0.45 413	0.34 365	0.43 406	0.27 280	0.23 303	0.36 330	0.37 445	0.08 196	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.08 174	0.10 177

test_sample4	0.26 345	0.14 225	0.53 314	0.21 147	0.12 122	0.32 395	0.21 335	0.53 415	0.38 329	0.33 345	0.38 345	0.28 293	0.25 337	0.54 407	0.25 345	0.10 349	0.14 369	0.10 340	0.09 309	0.11 372	0.16 361

iRaft-Stereo_20w	0.29 403	0.11 88	0.86 488	0.33 511	0.24 491	0.32 395	0.26 446	0.60 503	0.26 166	0.41 462	0.21 162	0.28 293	0.19 269	0.32 292	0.24 331	0.07 72	0.31 558	0.07 92	0.09 309	0.08 174	0.47 561

dad	0.30 416	0.38 521	0.60 383	0.22 201	0.14 212	0.32 395	0.21 335	0.35 208	0.51 472	0.45 491	0.45 430	0.46 461	0.23 303	0.41 351	0.27 367	0.21 537	0.11 306	0.20 535	0.11 400	0.15 461	0.11 218

PSMNet-ADL	0.26 345	0.16 291	0.39 141	0.27 421	0.14 212	0.32 395	0.22 369	0.45 338	0.37 319	0.28 243	0.34 303	0.41 420	0.28 386	0.61 445	0.32 412	0.11 388	0.10 272	0.09 265	0.11 400	0.10 320	0.13 299

pcwnet_v2	0.32 433	0.16 291	1.22 554	0.23 254	0.19 403	0.32 395	0.19 268	0.61 511	0.61 520	0.37 414	0.45 430	0.35 376	0.29 406	0.37 340	0.26 356	0.14 474	0.11 306	0.12 431	0.11 400	0.14 449	0.18 386

psm_up	0.30 416	0.21 379	0.58 369	0.26 383	0.18 371	0.32 395	0.27 455	0.57 468	0.45 413	0.38 423	0.41 384	0.45 452	0.40 487	0.59 433	0.32 412	0.11 388	0.12 330	0.13 457	0.12 442	0.11 372	0.11 218

iResNet_ROB	0.27 373	0.27 458	0.48 222	0.21 147	0.12 122	0.32 395	0.17 169	0.57 468	0.55 496	0.39 441	0.44 416	0.37 387	0.28 386	0.43 360	0.28 375	0.08 196	0.06 53	0.06 32	0.05 23	0.09 257	0.11 218

test_sample3	0.25 322	0.14 225	0.52 303	0.20 114	0.12 122	0.33 402	0.20 308	0.53 415	0.38 329	0.32 332	0.35 311	0.29 306	0.24 324	0.54 407	0.25 345	0.10 349	0.14 369	0.09 265	0.09 309	0.11 372	0.15 345

1111x	0.39 476	0.17 323	0.80 466	0.23 254	0.15 273	0.33 402	0.27 455	0.62 519	0.48 445	0.32 332	0.43 406	0.40 411	0.29 406	0.86 535	1.60 593	0.09 280	0.23 503	0.09 265	0.12 442	0.10 320	0.23 453

riskmin	0.24 297	0.10 52	0.43 174	0.32 500	0.26 508	0.33 402	0.19 268	0.44 329	0.30 230	0.24 198	0.27 222	0.37 387	0.25 337	0.30 269	0.22 303	0.09 280	0.18 450	0.09 265	0.13 474	0.10 320	0.27 492

HBP-ISP	0.34 449	0.35 504	0.76 451	0.23 254	0.17 341	0.33 402	0.22 369	0.56 459	0.47 437	0.42 467	0.49 459	0.33 354	0.41 492	0.73 496	0.27 367	0.18 523	0.19 463	0.24 546	0.20 536	0.16 469	0.16 361

GEStereo_RVC	0.29 403	0.24 425	0.60 383	0.27 421	0.16 311	0.33 402	0.25 435	0.58 482	0.56 503	0.35 384	0.38 345	0.34 362	0.25 337	0.51 390	0.29 389	0.12 428	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.11 372	0.13 299

s12784h	0.18 117	0.09 27	0.38 134	0.18 38	0.07 1	0.33 402	0.19 268	0.39 267	0.34 277	0.24 198	0.25 201	0.18 168	0.18 247	0.25 173	0.17 173	0.07 72	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 51	0.05 1

EAI-Stereo	0.29 403	0.11 88	0.38 134	0.22 201	0.18 371	0.33 402	1.66 609	0.53 415	0.27 183	0.27 232	0.50 462	0.17 155	0.16 197	0.25 173	0.25 345	0.07 72	0.07 126	0.07 92	0.11 400	0.07 112	0.10 177

HGLStereo	0.29 403	0.19 358	0.60 383	0.24 304	0.21 446	0.33 402	0.23 397	0.52 405	0.44 401	0.36 397	0.49 459	0.41 420	0.35 460	0.46 372	0.34 428	0.11 388	0.11 306	0.09 265	0.09 309	0.11 372	0.12 270

FADNet-RVC-Resample	0.31 427	0.32 487	1.16 543	0.27 421	0.17 341	0.33 402	0.21 335	0.49 378	0.40 355	0.36 397	0.38 345	0.34 362	0.27 363	0.54 407	0.27 367	0.10 349	0.10 272	0.14 481	0.13 474	0.13 426	0.18 386

FADNet-RVC	0.34 449	0.43 535	0.97 515	0.25 342	0.20 429	0.33 402	0.20 308	0.51 397	0.42 377	0.34 365	0.40 372	0.41 420	0.29 406	0.65 469	0.36 439	0.14 474	0.14 369	0.14 481	0.15 503	0.19 509	0.20 419

RASNet	0.30 416	0.19 358	0.59 376	0.23 254	0.19 403	0.33 402	0.20 308	0.50 386	0.41 365	0.31 307	0.44 416	0.47 471	0.38 475	0.79 519	0.40 453	0.09 280	0.07 126	0.07 92	0.09 309	0.08 174	0.10 177

TDLM	0.32 433	0.27 458	0.52 303	0.30 478	0.15 273	0.33 402	0.32 500	0.54 430	0.50 466	0.44 484	0.43 406	0.39 407	0.30 413	0.92 550	0.30 392	0.14 474	0.09 232	0.13 457	0.12 442	0.13 426	0.14 328

AdaStereo	0.25 322	0.17 323	0.47 207	0.25 342	0.13 172	0.33 402	0.17 169	0.57 468	0.43 388	0.34 365	0.38 345	0.35 376	0.21 284	0.32 292	0.24 331	0.14 474	0.06 53	0.13 457	0.09 309	0.11 372	0.09 112
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.
PS-NSSS	0.33 440	0.36 511	0.61 389	0.24 304	0.18 371	0.33 402	0.24 421	0.59 492	0.42 377	0.38 423	0.52 472	0.36 381	0.31 430	0.80 522	0.32 412	0.18 523	0.14 369	0.21 537	0.15 503	0.17 484	0.14 328

HSM	0.29 403	0.18 345	0.48 222	0.21 147	0.15 273	0.33 402	0.20 308	0.55 448	0.39 345	0.36 397	0.39 363	0.67 552	0.32 443	0.88 538	0.24 331	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.09 257	0.10 177

PSMNet-RUCA	0.39 476	0.47 542	0.84 481	0.46 564	0.41 560	0.34 417	0.26 446	0.59 492	0.46 424	0.40 450	0.51 465	0.44 446	0.33 451	0.43 360	0.31 402	0.25 551	0.14 369	0.33 568	0.21 538	0.32 561	0.23 453

DDVS	0.26 345	0.16 291	0.45 185	0.25 342	0.17 341	0.34 417	0.21 335	0.43 308	0.31 240	0.34 365	0.41 384	0.47 471	0.21 284	0.52 398	0.29 389	0.11 388	0.09 232	0.11 396	0.09 309	0.13 426	0.16 361

gwcnet-sp	0.25 322	0.16 291	0.70 430	0.23 254	0.14 212	0.34 417	0.22 369	0.46 346	0.41 365	0.37 414	0.35 311	0.27 280	0.27 363	0.36 330	0.26 356	0.09 280	0.08 190	0.09 265	0.09 309	0.10 320	0.10 177

scenet	0.25 322	0.16 291	0.70 430	0.23 254	0.14 212	0.34 417	0.22 369	0.46 346	0.41 365	0.37 414	0.35 311	0.27 280	0.27 363	0.36 330	0.26 356	0.09 280	0.08 190	0.09 265	0.09 309	0.10 320	0.10 177

ssnet	0.25 322	0.16 291	0.70 430	0.23 254	0.14 212	0.34 417	0.22 369	0.46 346	0.41 365	0.37 414	0.35 311	0.27 280	0.27 363	0.36 330	0.26 356	0.09 280	0.08 190	0.09 265	0.09 309	0.10 320	0.10 177

AASNet	0.29 403	0.27 458	0.67 416	0.26 383	0.18 371	0.34 417	0.21 335	0.64 529	0.49 459	0.36 397	0.41 384	0.32 346	0.26 355	0.33 302	0.39 451	0.12 428	0.09 232	0.10 340	0.08 217	0.14 449	0.12 270

ADLNet	0.30 416	0.19 358	0.59 376	0.23 254	0.19 403	0.34 417	0.23 397	0.56 459	0.44 401	0.43 478	0.41 384	0.43 440	0.28 386	0.56 418	0.36 439	0.11 388	0.08 190	0.11 396	0.11 400	0.11 372	0.15 345

test_xeample	0.39 476	0.14 225	0.46 199	0.19 73	0.16 311	0.34 417	0.22 369	0.59 492	0.43 388	0.33 345	0.47 449	0.30 326	0.27 363	0.60 438	2.44 608	0.10 349	0.21 483	0.09 265	0.09 309	0.09 257	0.25 476

SFCPSM	0.23 268	0.12 139	0.51 282	0.21 147	0.14 212	0.34 417	0.22 369	0.57 468	0.41 365	0.29 267	0.32 272	0.23 225	0.22 291	0.28 232	0.20 258	0.10 349	0.07 126	0.09 265	0.10 366	0.09 257	0.09 112

acv_ft	0.26 345	0.18 345	0.56 344	0.24 304	0.19 403	0.34 417	0.21 335	0.47 357	0.45 413	0.39 441	0.41 384	0.38 393	0.28 386	0.28 232	0.36 439	0.09 280	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.11 372	0.09 112

FAT-Stereo	0.36 459	0.19 358	0.75 447	0.26 383	0.18 371	0.34 417	0.30 486	0.62 519	0.61 520	0.47 503	0.61 518	0.59 521	0.50 526	0.61 445	0.36 439	0.13 450	0.14 369	0.13 457	0.12 442	0.14 449	0.20 419

CFNet	0.29 403	0.29 470	0.57 354	0.23 254	0.14 212	0.34 417	0.15 100	0.53 415	0.46 424	0.31 307	0.40 372	0.38 393	0.27 363	0.76 511	0.28 375	0.10 349	0.07 126	0.11 396	0.11 400	0.11 372	0.09 112

CVANet_RVC	0.34 449	0.25 440	0.77 457	0.27 421	0.17 341	0.34 417	0.28 471	0.55 448	0.50 466	0.43 478	0.46 442	0.44 446	0.31 430	0.90 543	0.27 367	0.15 488	0.10 272	0.14 481	0.14 492	0.15 461	0.15 345

UCFNet_RVC	0.25 322	0.21 379	0.49 242	0.19 73	0.15 273	0.34 417	0.18 223	0.47 357	0.36 304	0.30 290	0.35 311	0.40 411	0.26 355	0.35 324	0.24 331	0.13 450	0.08 190	0.13 457	0.14 492	0.13 426	0.13 299

NOSS_ROB	0.33 440	0.24 425	0.49 242	0.27 421	0.16 311	0.34 417	0.19 268	0.55 448	0.50 466	0.34 365	0.37 337	0.42 433	0.30 413	0.93 552	0.25 345	0.19 532	0.20 478	0.24 546	0.22 546	0.17 484	0.25 476

GASNet	0.39 476	0.58 564	1.27 556	0.35 522	0.23 474	0.35 432	0.23 397	0.63 523	0.56 503	0.41 462	0.38 345	0.45 452	0.30 413	0.81 526	0.42 461	0.16 498	0.11 306	0.14 481	0.14 492	0.23 533	0.12 270

BSDual-CNN	0.24 297	0.13 180	0.36 126	0.25 342	0.14 212	0.35 432	0.22 369	0.59 492	0.36 304	0.34 365	0.35 311	0.38 393	0.25 337	0.27 208	0.28 375	0.10 349	0.07 126	0.11 396	0.10 366	0.09 257	0.10 177

hknet	0.26 345	0.15 257	0.49 242	0.25 342	0.16 311	0.35 432	0.22 369	0.59 492	0.40 355	0.34 365	0.35 311	0.43 440	0.28 386	0.38 343	0.26 356	0.09 280	0.07 126	0.11 396	0.10 366	0.09 257	0.10 177

psmg	0.24 297	0.13 180	0.36 126	0.21 147	0.14 212	0.35 432	0.23 397	0.54 430	0.36 304	0.36 397	0.38 345	0.38 393	0.25 337	0.27 208	0.28 375	0.10 349	0.08 190	0.10 340	0.10 366	0.09 257	0.09 112

SACVNet	0.32 433	0.25 440	0.59 376	0.26 383	0.19 403	0.35 432	0.25 435	0.54 430	0.41 365	0.43 478	0.45 430	0.46 461	0.34 453	0.71 493	0.30 392	0.14 474	0.10 272	0.12 431	0.12 442	0.16 469	0.20 419

HSM-Net_RVC	0.28 383	0.12 139	0.48 222	0.19 73	0.11 83	0.35 432	0.21 335	0.64 529	0.44 401	0.40 450	0.43 406	0.50 486	0.27 363	0.75 505	0.25 345	0.08 196	0.07 126	0.08 174	0.07 135	0.08 174	0.09 112
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBMV_ROB	0.36 459	0.21 379	0.57 354	0.22 201	0.14 212	0.35 432	0.20 308	0.55 448	0.47 437	0.52 522	0.58 502	0.45 452	0.53 535	0.75 505	0.50 492	0.18 523	0.19 463	0.23 544	0.21 538	0.15 461	0.20 419

DualNet (step1)	0.31 427	0.21 379	0.69 424	0.18 38	0.17 341	0.36 439	0.21 335	0.54 430	0.43 388	0.38 423	0.36 326	0.38 393	0.32 443	0.41 351	0.26 356	0.24 544	0.21 483	0.28 556	0.24 552	0.18 500	0.21 431

test_sample9	0.45 507	0.21 379	0.69 424	0.18 38	0.17 341	0.36 439	0.21 335	0.54 430	0.43 388	0.38 423	0.36 326	0.38 393	0.32 443	0.70 487	1.01 559	0.24 544	1.93 614	0.28 556	0.24 552	0.18 500	0.21 431

test_sample8	0.52 532	0.21 379	0.69 424	0.18 38	0.17 341	0.36 439	0.21 335	0.57 468	0.38 329	0.63 546	0.39 363	1.16 578	0.68 561	0.70 487	1.01 559	0.24 544	1.93 614	0.28 556	0.24 552	0.18 500	0.21 431

ADLNet2	0.31 427	0.23 414	0.77 457	0.23 254	0.18 371	0.36 439	0.24 421	0.55 448	0.54 488	0.33 345	0.38 345	0.45 452	0.31 430	0.70 487	0.36 439	0.10 349	0.08 190	0.09 265	0.09 309	0.12 413	0.11 218

222	0.45 507	0.14 225	0.43 174	0.19 73	0.15 273	0.36 439	0.20 308	0.60 503	0.43 388	0.37 414	0.45 430	0.30 326	0.28 386	0.59 433	3.72 613	0.11 388	0.19 463	0.08 174	0.09 309	0.09 257	0.27 492

ac_64	0.28 383	0.16 291	0.62 393	0.25 342	0.17 341	0.36 439	0.22 369	0.48 368	0.35 288	0.36 397	0.37 337	0.51 489	0.30 413	0.62 456	0.34 428	0.11 388	0.09 232	0.10 340	0.10 366	0.09 257	0.09 112

DeepPrunerF	0.46 515	0.37 514	1.50 573	0.34 516	0.30 530	0.36 439	0.37 523	0.64 529	1.15 590	0.41 462	0.45 430	0.40 411	0.41 492	0.82 527	0.53 500	0.18 523	0.14 369	0.23 544	0.21 538	0.17 484	0.18 386

StereoDRNet-Refined	0.28 383	0.19 358	0.47 207	0.25 342	0.14 212	0.36 439	0.21 335	0.49 378	0.43 388	0.46 497	0.52 472	0.42 433	0.30 413	0.46 372	0.38 447	0.10 349	0.07 126	0.11 396	0.11 400	0.10 320	0.11 218
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LMCR-Stereo	0.28 383	0.22 398	0.56 344	0.29 467	0.14 212	0.37 447	0.23 397	0.57 468	0.36 304	0.40 450	0.40 372	0.29 306	0.30 413	0.41 351	0.38 447	0.11 388	0.07 126	0.09 265	0.07 135	0.13 426	0.10 177

UPFNet	0.27 373	0.15 257	0.47 207	0.25 342	0.20 429	0.37 447	0.27 455	0.50 386	0.40 355	0.36 397	0.38 345	0.37 387	0.29 406	0.40 348	0.34 428	0.10 349	0.10 272	0.10 340	0.10 366	0.10 320	0.08 67

FADNet	0.34 449	0.43 535	0.88 498	0.24 304	0.22 461	0.37 447	0.19 268	0.56 459	0.49 459	0.32 332	0.36 326	0.43 440	0.32 443	0.65 469	0.30 392	0.17 512	0.16 413	0.14 481	0.16 513	0.25 539	0.21 431

RP	0.38 471	0.26 450	0.67 416	0.31 494	0.24 491	0.37 447	0.29 477	0.53 415	0.61 520	0.42 467	0.65 527	0.62 533	0.51 528	0.63 459	0.43 465	0.17 512	0.15 400	0.17 515	0.15 503	0.17 484	0.19 401

DLCB_ROB	0.30 416	0.20 371	0.45 185	0.28 449	0.17 341	0.37 447	0.25 435	0.50 386	0.45 413	0.46 497	0.47 449	0.51 489	0.34 453	0.56 418	0.38 447	0.10 349	0.10 272	0.11 396	0.11 400	0.10 320	0.11 218

XPNet_ROB	0.35 456	0.26 450	0.58 369	0.28 449	0.19 403	0.37 447	0.31 495	0.57 468	0.51 472	0.52 522	0.54 484	0.57 514	0.38 475	0.65 469	0.48 485	0.17 512	0.12 330	0.13 457	0.12 442	0.16 469	0.17 381

w-ln-seven-2	0.40 487	0.37 514	1.34 562	0.28 449	0.18 371	0.38 453	0.29 477	0.53 415	0.59 515	0.47 503	0.56 494	0.46 461	0.42 498	0.70 487	0.64 523	0.10 349	0.10 272	0.12 431	0.11 400	0.14 449	0.16 361

GCST	0.50 525	0.67 573	0.82 471	1.04 597	0.55 576	0.38 453	0.11 18	0.42 299	0.33 266	0.42 467	0.35 311	0.29 306	0.18 247	0.50 384	0.23 322	0.70 591	0.42 578	0.79 594	0.62 598	0.63 580	0.47 561

CBFPSM	0.28 383	0.23 414	0.76 451	0.21 147	0.14 212	0.38 453	0.26 446	0.42 299	0.37 319	0.34 365	0.36 326	0.55 507	0.38 475	0.33 302	0.40 453	0.08 196	0.08 190	0.07 92	0.08 217	0.09 257	0.12 270

xxxx	0.39 476	0.14 225	0.47 207	0.20 114	0.16 311	0.38 453	0.20 308	0.61 511	0.43 388	0.30 290	0.44 416	0.38 393	0.25 337	0.50 384	2.41 607	0.11 388	0.21 483	0.09 265	0.10 366	0.10 320	0.26 488

edge stereo	0.40 487	0.22 398	0.87 491	0.27 421	0.22 461	0.38 453	0.26 446	0.59 492	0.56 503	0.53 528	0.60 510	0.71 560	0.50 526	0.78 515	0.43 465	0.16 498	0.15 400	0.19 530	0.14 492	0.17 484	0.19 401

psmorigin	0.52 532	0.29 470	3.10 603	0.24 304	0.19 403	0.39 458	0.24 421	0.52 405	0.45 413	0.66 551	0.68 533	0.70 559	0.52 530	0.86 535	0.49 491	0.15 488	0.17 438	0.13 457	0.14 492	0.16 469	0.23 453

EDNetEfficient	0.64 558	0.39 525	2.52 596	0.26 383	0.26 508	0.39 458	0.49 559	0.42 299	1.06 581	1.38 593	0.86 557	0.61 530	0.97 580	0.66 475	1.62 594	0.11 388	0.10 272	0.10 340	0.12 442	0.20 517	0.19 401

DSFCA	0.29 403	0.18 345	0.48 222	0.21 147	0.17 341	0.39 458	0.32 500	0.49 378	0.44 401	0.44 484	0.38 345	0.40 411	0.30 413	0.53 401	0.38 447	0.12 428	0.10 272	0.10 340	0.11 400	0.11 372	0.11 218

S-Stereo	0.39 476	0.20 371	1.04 524	0.28 449	0.22 461	0.39 458	0.31 495	0.58 482	0.69 540	0.40 450	0.59 506	0.48 475	0.41 492	0.75 505	0.42 461	0.12 428	0.15 400	0.13 457	0.13 474	0.16 469	0.25 476

PA-Net	0.40 487	0.35 504	1.05 525	0.32 500	0.28 515	0.39 458	0.43 546	0.53 415	0.56 503	0.35 384	0.43 406	0.41 420	0.36 465	0.83 531	0.61 518	0.12 428	0.23 503	0.16 506	0.23 550	0.13 426	0.20 419
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PWC_ROB	0.41 494	0.38 521	0.92 504	0.26 383	0.20 429	0.39 458	0.19 268	0.61 511	0.69 540	0.58 541	0.84 555	0.52 497	0.44 505	0.74 500	0.62 519	0.13 450	0.09 232	0.14 481	0.10 366	0.17 484	0.18 386

TCMNet	0.34 449	0.28 466	0.81 467	0.29 467	0.30 530	0.40 464	0.28 471	0.53 415	0.49 459	0.38 423	0.46 442	0.40 411	0.30 413	0.61 445	0.42 461	0.14 474	0.13 351	0.15 498	0.14 492	0.18 500	0.19 401

ssnet_v2	0.30 416	0.21 379	0.63 398	0.23 254	0.15 273	0.40 464	0.30 486	0.59 492	0.48 445	0.40 450	0.37 337	0.46 461	0.30 413	0.41 351	0.44 472	0.13 450	0.11 306	0.11 396	0.11 400	0.12 413	0.11 218

hitnet-ft	0.31 427	0.21 379	0.56 344	0.19 73	0.14 212	0.40 464	0.23 397	0.46 346	0.42 377	0.37 414	0.46 442	0.53 502	0.35 460	0.76 511	0.35 435	0.14 474	0.10 272	0.14 481	0.10 366	0.15 461	0.14 328

ETE_ROB	0.36 459	0.32 487	0.64 403	0.30 478	0.18 371	0.40 464	0.38 531	0.59 492	0.49 459	0.50 516	0.52 472	0.62 533	0.37 470	0.58 425	0.43 465	0.13 450	0.10 272	0.14 481	0.12 442	0.17 484	0.18 386

pmcnn	0.54 537	0.24 425	1.06 527	0.25 342	0.26 508	0.40 464	0.31 495	0.55 448	0.55 496	0.56 536	1.22 578	2.53 606	0.39 482	0.84 532	1.08 567	0.09 280	0.06 53	0.06 32	0.05 23	0.10 320	0.14 328

DStereoO	0.55 538	0.35 504	0.68 422	0.44 558	0.49 568	0.41 469	1.08 600	0.58 482	0.73 550	0.49 510	0.53 480	0.51 489	0.85 571	0.60 438	0.75 535	0.83 598	0.28 537	0.38 571	0.19 531	0.52 575	0.35 530

Wave_Phase_stereo	0.16 91	0.10 52	0.46 199	0.18 38	0.11 83	0.41 469	0.15 100	0.30 148	0.23 115	0.12 34	0.11 22	0.12 70	0.09 23	0.17 28	0.17 173	0.05 1	0.07 126	0.06 32	0.08 217	0.05 3	0.09 112

Anonymous3	0.24 297	0.19 358	0.76 451	0.27 421	0.18 371	0.41 469	0.24 421	0.45 338	0.36 304	0.23 190	0.27 222	0.20 190	0.18 247	0.28 232	0.19 234	0.12 428	0.11 306	0.10 340	0.10 366	0.11 372	0.13 299

Syn2CoEx	0.39 476	0.39 525	1.08 532	0.35 522	0.21 446	0.41 469	0.29 477	0.63 523	0.51 472	0.43 478	0.56 494	0.45 452	0.45 507	0.69 484	0.39 451	0.17 512	0.14 369	0.16 506	0.12 442	0.13 426	0.16 361

delet	0.29 403	0.18 345	0.58 369	0.24 304	0.19 403	0.41 469	0.30 486	0.52 405	0.51 472	0.35 384	0.42 392	0.37 387	0.31 430	0.49 380	0.36 439	0.10 349	0.09 232	0.11 396	0.12 442	0.09 257	0.09 112

SuperB	0.50 525	0.37 514	2.16 593	0.23 254	0.15 273	0.41 469	0.32 500	0.50 386	0.83 559	0.44 484	0.51 465	0.33 354	0.45 507	0.69 484	1.07 566	0.10 349	0.08 190	0.09 265	0.08 217	0.95 600	0.18 386

RGC	0.41 494	0.35 504	0.76 451	0.35 522	0.28 515	0.41 469	0.29 477	0.60 503	0.55 496	0.47 503	0.64 525	0.63 537	0.47 516	0.74 500	0.46 480	0.16 498	0.15 400	0.21 537	0.21 538	0.19 509	0.21 431

DStereoRT	0.40 487	0.16 291	0.74 443	0.25 342	0.17 341	0.42 476	0.19 268	0.50 386	0.48 445	0.31 307	0.40 372	0.32 346	0.39 482	0.64 464	0.31 402	0.09 280	0.11 306	1.56 613	0.43 580	0.08 174	0.41 549

DANet	0.37 466	0.25 440	0.67 416	0.37 531	0.22 461	0.42 476	0.25 435	0.50 386	0.44 401	0.52 522	0.50 462	0.59 521	0.42 498	0.78 515	0.53 500	0.13 450	0.12 330	0.14 481	0.12 442	0.17 484	0.21 431
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.49 524	0.41 531	1.15 541	0.37 531	0.35 546	0.42 476	0.42 544	0.54 430	0.65 529	0.54 532	0.54 484	0.63 537	0.48 520	0.94 555	0.51 495	0.27 557	0.30 554	0.30 560	0.33 570	0.29 556	0.29 506

NCCL2	0.37 466	0.33 491	0.59 376	0.37 531	0.23 474	0.42 476	0.41 543	0.56 459	0.44 401	0.47 503	0.47 449	0.61 530	0.39 482	0.58 425	0.41 457	0.16 498	0.13 351	0.21 537	0.22 546	0.16 469	0.18 386

CBMV	0.36 459	0.25 440	0.61 389	0.24 304	0.14 212	0.42 476	0.33 506	0.56 459	0.52 482	0.54 532	0.52 472	0.51 489	0.58 542	0.63 459	0.43 465	0.15 488	0.16 413	0.18 523	0.16 513	0.13 426	0.19 401
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AF-Net	0.40 487	0.31 480	0.74 443	0.33 511	0.24 491	0.43 481	0.30 486	0.64 529	0.67 534	0.44 484	0.69 536	0.65 544	0.52 530	0.59 433	0.48 485	0.16 498	0.12 330	0.19 530	0.14 492	0.16 469	0.14 328

GANet	0.40 487	0.28 466	0.67 416	0.31 494	0.18 371	0.43 481	0.39 534	0.60 503	0.46 424	0.48 509	0.78 547	0.55 507	0.45 507	0.96 556	0.55 507	0.13 450	0.14 369	0.13 457	0.12 442	0.15 461	0.16 361

NVstereo2D	0.32 433	0.18 345	0.63 398	0.24 304	0.23 474	0.43 481	0.28 471	0.60 503	0.58 508	0.28 243	0.39 363	0.42 433	0.30 413	0.71 493	0.30 392	0.13 450	0.09 232	0.13 457	0.10 366	0.20 517	0.18 386

StereoDRNet	0.34 449	0.28 466	0.70 430	0.28 449	0.21 446	0.43 481	0.30 486	0.63 523	0.51 472	0.47 503	0.40 372	0.48 475	0.31 430	0.58 425	0.44 472	0.12 428	0.10 272	0.12 431	0.11 400	0.13 426	0.13 299

PWCDC_ROB	0.41 494	0.41 531	0.77 457	0.34 516	0.21 446	0.43 481	0.20 308	0.60 503	0.90 569	0.44 484	1.24 579	0.36 381	0.38 475	0.56 418	0.48 485	0.18 523	0.11 306	0.11 396	0.10 366	0.20 517	0.16 361

iinet-f	0.31 427	0.23 414	1.16 543	0.20 114	0.16 311	0.44 486	0.23 397	0.47 357	0.38 329	0.36 397	0.44 416	0.41 420	0.35 460	0.36 330	0.43 465	0.10 349	0.09 232	0.08 174	0.08 217	0.13 426	0.12 270

Wz-Net-SNSev	0.45 507	0.53 553	1.42 569	0.31 494	0.21 446	0.44 486	0.45 549	0.64 529	0.68 538	0.46 497	0.66 529	0.62 533	0.40 487	0.78 515	0.65 524	0.12 428	0.11 306	0.12 431	0.13 474	0.17 484	0.19 401

BUS	0.24 297	0.13 180	0.36 126	0.25 342	0.14 212	0.44 486	0.17 169	0.59 492	0.36 304	0.34 365	0.35 311	0.31 335	0.22 291	0.27 208	0.22 303	0.10 349	0.07 126	0.11 396	0.10 366	0.09 257	0.10 177

NINENet	0.27 373	0.16 291	0.49 242	0.23 254	0.16 311	0.44 486	0.17 169	0.63 523	0.49 459	0.33 345	0.38 345	0.31 335	0.22 291	0.43 360	0.22 303	0.11 388	0.10 272	0.12 431	0.08 217	0.12 413	0.11 218

CSP-Net	0.28 383	0.17 323	0.41 159	0.22 201	0.14 212	0.44 486	0.24 421	0.52 405	0.42 377	0.42 467	0.44 416	0.42 433	0.27 363	0.66 475	0.30 392	0.12 428	0.09 232	0.08 174	0.08 217	0.10 320	0.10 177

UNet	0.28 383	0.16 291	0.70 430	0.24 304	0.20 429	0.44 486	0.21 335	0.52 405	0.42 377	0.36 397	0.40 372	0.43 440	0.33 451	0.41 351	0.32 412	0.09 280	0.07 126	0.10 340	0.09 309	0.10 320	0.09 112

EDNetEfficientorigin	7.48 616	0.57 561	139.59 640	0.25 342	0.17 341	0.44 486	0.30 486	0.48 368	1.04 579	1.29 590	1.02 569	0.82 565	0.87 575	0.76 511	1.02 562	0.10 349	0.09 232	0.12 431	0.11 400	0.22 528	0.25 476

PSMNet_ROB	0.36 459	0.31 480	0.71 437	0.31 494	0.21 446	0.44 486	0.44 548	0.61 511	0.49 459	0.39 441	0.45 430	0.49 481	0.32 443	0.66 475	0.53 500	0.14 474	0.10 272	0.15 498	0.14 492	0.13 426	0.13 299

zh-mn7	0.50 525	0.57 561	1.82 586	0.25 342	0.19 403	0.45 494	0.29 477	0.59 492	0.84 562	0.67 552	0.97 565	0.49 481	0.41 492	0.93 552	0.73 533	0.12 428	0.10 272	0.11 396	0.11 400	0.13 426	0.17 381

Nwc_Net	0.39 476	0.29 470	0.84 481	0.32 500	0.24 491	0.45 494	0.30 486	0.67 543	0.51 472	0.39 441	0.70 537	0.59 521	0.48 520	0.61 445	0.45 479	0.16 498	0.12 330	0.19 530	0.21 538	0.14 449	0.15 345

SGM-Forest	0.42 498	0.44 538	0.92 504	0.24 304	0.16 311	0.45 494	0.40 538	0.58 482	0.50 466	0.54 532	0.63 522	0.52 497	0.51 528	0.91 545	0.66 526	0.17 512	0.17 438	0.17 515	0.15 503	0.15 461	0.21 431
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 440	0.25 440	0.82 471	0.22 201	0.17 341	0.46 497	0.28 471	0.53 415	0.53 483	0.43 478	0.57 499	0.44 446	0.31 430	0.50 384	0.48 485	0.10 349	0.06 53	0.08 174	0.06 65	0.11 372	0.12 270

CRFU-Net	0.29 403	0.14 225	0.48 222	0.26 383	0.15 273	0.46 497	0.22 369	0.52 405	0.32 250	0.44 484	0.42 392	0.48 475	0.47 516	0.44 364	0.31 402	0.12 428	0.10 272	0.09 265	0.08 217	0.10 320	0.11 218

DDUNet	0.45 507	0.60 567	0.71 437	0.45 561	0.39 557	0.46 497	0.32 500	0.53 415	0.44 401	0.46 497	0.53 480	0.57 514	0.38 475	0.51 390	0.43 465	0.34 567	0.21 483	0.56 582	0.25 557	0.41 568	0.36 533

SHD	0.45 507	0.34 500	0.89 500	0.37 531	0.28 515	0.46 497	0.23 397	0.72 560	0.96 576	0.65 549	0.61 518	0.61 530	0.48 520	0.64 464	0.69 529	0.16 498	0.16 413	0.16 506	0.16 513	0.21 524	0.25 476

DRN-Test	0.35 456	0.20 371	0.75 447	0.28 449	0.19 403	0.46 497	0.29 477	0.68 548	0.54 488	0.49 510	0.47 449	0.44 446	0.35 460	0.63 459	0.44 472	0.13 450	0.09 232	0.13 457	0.12 442	0.13 426	0.13 299

LALA_ROB	0.38 471	0.31 480	0.65 408	0.30 478	0.21 446	0.46 497	0.39 534	0.63 523	0.54 488	0.53 528	0.52 472	0.69 556	0.36 465	0.52 398	0.48 485	0.18 523	0.11 306	0.16 506	0.14 492	0.17 484	0.16 361

zh-sn7	0.52 532	0.64 570	1.77 583	0.30 478	0.20 429	0.47 503	0.40 538	0.60 503	0.65 529	0.53 528	0.82 552	0.52 497	0.59 544	1.10 569	0.96 555	0.13 450	0.13 351	0.13 457	0.13 474	0.17 484	0.20 419

SQANet	0.44 504	0.57 561	0.89 500	0.49 567	0.39 557	0.47 503	0.23 397	0.53 415	0.44 401	0.41 462	0.48 458	0.47 471	0.34 453	0.58 425	0.43 465	0.38 574	0.15 400	0.40 574	0.21 538	0.50 572	0.34 526

Wz-Net-LNSev	0.36 459	0.35 504	1.06 527	0.26 383	0.21 446	0.47 503	0.33 506	0.56 459	0.58 508	0.45 491	0.54 484	0.50 486	0.37 470	0.40 348	0.42 461	0.12 428	0.11 306	0.10 340	0.09 309	0.14 449	0.15 345

UDG	0.42 498	0.54 554	0.67 416	0.41 553	0.35 546	0.47 503	0.27 455	0.57 468	0.48 445	0.40 450	0.46 442	0.59 521	0.45 507	0.47 376	0.46 480	0.26 553	0.19 463	0.49 578	0.22 546	0.37 565	0.30 509

MMNet	0.28 383	0.19 358	0.54 326	0.24 304	0.17 341	0.47 503	0.22 369	0.47 357	0.53 483	0.40 450	0.43 406	0.36 381	0.34 453	0.40 348	0.35 435	0.08 196	0.08 190	0.09 265	0.09 309	0.10 320	0.09 112

NCC-stereo	0.42 498	0.31 480	0.87 491	0.32 500	0.29 525	0.47 503	0.37 523	0.68 548	0.53 483	0.42 467	0.58 502	0.57 514	0.52 530	0.75 505	0.54 504	0.18 523	0.14 369	0.18 523	0.25 557	0.17 484	0.18 386

Abc-Net	0.42 498	0.31 480	0.87 491	0.32 500	0.29 525	0.47 503	0.37 523	0.68 548	0.53 483	0.42 467	0.58 502	0.57 514	0.52 530	0.75 505	0.54 504	0.18 523	0.14 369	0.18 523	0.25 557	0.17 484	0.18 386
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
YMNet	0.33 440	0.26 450	0.64 403	0.28 449	0.23 474	0.48 510	0.27 455	0.54 430	0.47 437	0.49 510	0.56 494	0.51 489	0.30 413	0.41 351	0.44 472	0.13 450	0.16 413	0.13 457	0.12 442	0.14 449	0.14 328

YMNet_1	0.33 440	0.26 450	0.64 403	0.28 449	0.23 474	0.48 510	0.27 455	0.54 430	0.47 437	0.49 510	0.56 494	0.51 489	0.30 413	0.41 351	0.44 472	0.13 450	0.16 413	0.13 457	0.12 442	0.14 449	0.14 328

ACV-stereo	0.30 416	0.20 371	0.82 471	0.23 254	0.16 311	0.48 510	0.20 308	0.38 246	0.34 277	0.29 267	0.33 292	0.66 548	0.43 502	0.55 412	0.31 402	0.10 349	0.09 232	0.09 265	0.09 309	0.11 372	0.12 270

Consistency-Raft	0.56 543	0.52 550	1.12 537	0.45 561	0.49 568	0.48 510	0.45 549	0.73 561	0.74 552	0.45 491	0.82 552	0.46 461	0.60 546	0.51 390	0.63 522	0.39 576	0.40 575	0.44 576	0.51 588	0.53 576	0.38 548

GwcNet	0.37 466	0.29 470	1.12 537	0.25 342	0.24 491	0.48 510	0.27 455	0.58 482	0.60 518	0.39 441	0.54 484	0.51 489	0.34 453	0.60 438	0.46 480	0.13 450	0.12 330	0.12 431	0.11 400	0.13 426	0.15 345

DISCO	0.33 440	0.16 291	0.55 334	0.26 383	0.16 311	0.48 510	0.25 435	0.52 405	0.58 508	0.38 423	0.45 430	0.63 537	0.37 470	0.65 469	0.50 492	0.10 349	0.07 126	0.09 265	0.08 217	0.13 426	0.13 299

fast-acv-ft	0.33 440	0.26 450	0.88 498	0.25 342	0.18 371	0.49 516	0.27 455	0.44 329	0.50 466	0.40 450	0.55 489	0.49 481	0.36 465	0.39 346	0.41 457	0.11 388	0.11 306	0.11 396	0.12 442	0.13 426	0.11 218

ADCRef	0.41 494	0.33 491	1.05 525	0.26 383	0.21 446	0.49 516	0.27 455	0.54 430	0.51 472	0.51 519	0.59 506	0.35 376	0.47 516	0.54 407	1.35 584	0.09 280	0.08 190	0.12 431	0.12 442	0.12 413	0.13 299

RTSC	0.43 502	0.37 514	0.95 512	0.30 478	0.20 429	0.50 518	0.23 397	0.65 535	0.86 565	0.56 536	0.54 484	0.51 489	0.36 465	0.71 493	0.92 550	0.13 450	0.14 369	0.11 396	0.13 474	0.18 500	0.19 401

PAM_32	0.26 345	0.10 52	0.63 398	0.24 304	0.19 403	0.51 519	0.26 446	0.43 308	0.30 230	0.32 332	0.28 229	0.60 527	0.28 386	0.29 254	0.20 258	0.08 196	0.14 369	0.08 174	0.10 366	0.07 112	0.15 345

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 471	0.43 535	0.72 442	0.35 522	0.19 403	0.51 519	0.25 435	0.56 459	0.39 345	0.42 467	0.47 449	0.47 471	0.27 363	0.74 500	0.32 412	0.38 574	0.19 463	0.27 549	0.17 524	0.29 556	0.27 492

ADCMid	0.53 535	0.45 539	1.46 570	0.27 421	0.22 461	0.51 519	0.38 531	0.61 511	0.58 508	0.75 559	0.67 531	0.62 533	0.66 560	0.66 475	1.75 595	0.13 450	0.12 330	0.17 515	0.17 524	0.20 517	0.21 431

CC-Net-ROB	0.46 515	0.55 555	0.86 488	0.38 540	0.23 474	0.51 519	0.30 486	0.69 554	0.51 472	0.46 497	0.51 465	0.48 475	0.38 475	0.96 556	0.40 453	0.36 570	0.23 503	0.56 582	0.25 557	0.34 564	0.22 445

GANetREF_RVC	0.45 507	0.52 550	0.87 491	0.39 542	0.20 429	0.51 519	0.50 561	0.68 548	0.67 534	0.47 503	0.46 442	0.50 486	0.43 502	0.91 545	0.40 453	0.28 559	0.21 483	0.32 565	0.19 531	0.28 554	0.23 453
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
FBW_ROB	0.46 515	0.34 500	0.71 437	0.32 500	0.20 429	0.51 519	0.32 500	0.73 561	0.63 526	0.60 543	0.57 499	0.65 544	0.44 505	1.42 591	0.62 519	0.14 474	0.17 438	0.22 542	0.16 513	0.17 484	0.23 453

APVNet	0.38 471	0.26 450	0.87 491	0.26 383	0.22 461	0.52 525	0.35 514	0.64 529	0.46 424	0.40 450	0.52 472	0.48 475	0.39 482	0.84 532	0.48 485	0.13 450	0.14 369	0.15 498	0.16 513	0.16 469	0.16 361

LSM	1.68 602	0.48 546	2.91 601	2.28 613	17.60 625	0.52 525	0.55 568	0.65 535	0.78 554	0.84 568	1.11 572	0.63 537	0.55 537	0.79 519	0.53 500	0.16 498	0.25 521	0.18 523	0.21 538	0.25 539	2.37 616

NaN_ROB	0.44 504	0.38 521	0.94 511	0.30 478	0.20 429	0.52 525	0.49 559	0.61 511	0.60 518	0.56 536	0.47 449	0.49 481	0.42 498	1.24 578	0.76 537	0.12 428	0.18 450	0.12 431	0.13 474	0.12 413	0.18 386

PAM	0.26 345	0.11 88	0.63 398	0.25 342	0.18 371	0.53 528	0.29 477	0.44 329	0.28 195	0.36 397	0.27 222	0.59 521	0.26 355	0.28 232	0.20 258	0.08 196	0.12 330	0.07 92	0.10 366	0.07 112	0.13 299

coex-ft	3.48 610	0.81 582	48.53 638	0.24 304	0.19 403	0.53 528	0.47 555	0.49 378	2.36 606	7.18 620	1.20 576	0.96 573	2.53 609	0.75 505	2.14 604	0.13 450	0.15 400	0.14 481	0.12 442	0.22 528	0.47 561

Anonymous_2	0.44 504	0.23 414	0.57 354	0.34 516	0.34 543	0.53 528	0.28 471	0.49 378	0.39 345	0.36 397	0.34 303	0.48 475	0.38 475	0.43 360	0.33 421	0.26 553	0.41 577	0.44 576	1.45 613	0.33 563	0.37 541

DispFullNet	0.67 559	0.94 589	1.63 578	0.77 588	1.19 606	0.53 528	0.25 435	0.61 511	0.72 547	0.70 556	0.60 510	0.69 556	0.90 576	0.80 522	0.52 496	0.27 557	0.13 351	0.74 590	0.31 569	0.68 585	0.44 557

NVStereoNet_ROB	0.74 564	0.64 570	1.20 553	0.55 572	0.43 565	0.54 532	0.48 556	0.75 564	0.87 568	0.88 570	1.72 596	1.06 575	1.03 583	1.29 582	0.98 558	0.35 569	0.42 578	0.41 575	0.48 583	0.38 566	0.43 555
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.57 545	0.55 555	0.74 443	0.48 566	0.63 581	0.56 533	0.43 546	0.71 556	0.51 472	0.64 548	0.55 489	0.57 514	0.61 550	0.65 469	0.57 511	0.55 582	0.55 594	0.50 579	0.54 590	0.51 574	0.61 581

ADCS	0.62 553	0.56 557	1.54 576	0.30 478	0.25 504	0.56 533	0.46 552	0.71 556	0.86 565	0.77 565	0.72 539	0.68 554	0.62 555	0.82 527	2.33 606	0.17 512	0.16 413	0.16 506	0.17 524	0.23 533	0.27 492

ADCP+	0.48 521	0.36 511	1.47 571	0.26 383	0.22 461	0.57 535	0.40 538	0.56 459	0.54 488	0.46 497	0.52 472	0.46 461	0.53 535	0.59 433	1.93 600	0.10 349	0.08 190	0.11 396	0.11 400	0.14 449	0.15 345

CSAN	0.55 538	0.47 542	1.19 551	0.37 531	0.23 474	0.57 535	0.61 572	0.65 535	0.72 547	0.65 549	0.78 547	0.66 548	0.65 559	1.41 590	0.77 538	0.21 537	0.17 438	0.20 535	0.21 538	0.18 500	0.21 431

MSAF-DinoV2	0.81 573	0.64 570	2.42 595	0.49 567	0.17 341	0.58 537	0.32 500	0.83 574	0.85 563	0.41 462	0.52 472	0.98 574	0.61 550	4.97 617	1.22 572	0.12 428	0.07 126	0.10 340	0.24 552	0.27 549	0.32 518

w-ln-seven	0.45 507	0.40 528	1.40 568	0.27 421	0.22 461	0.58 537	0.33 506	0.65 535	0.83 559	0.59 542	0.63 522	0.53 502	0.39 482	0.66 475	0.81 544	0.12 428	0.11 306	0.13 457	0.12 442	0.16 469	0.17 381

WZ-Net	0.56 543	0.49 548	2.14 592	0.30 478	0.24 491	0.58 537	0.48 556	0.65 535	0.80 556	0.51 519	0.72 539	0.68 554	0.60 546	1.06 567	1.01 559	0.13 450	0.10 272	0.11 396	0.12 442	0.19 509	0.23 453

XQC	0.47 518	0.45 539	1.07 529	0.40 547	0.28 515	0.58 537	0.38 531	0.67 543	0.76 553	0.53 528	0.47 449	0.59 521	0.47 516	0.74 500	0.80 542	0.18 523	0.14 369	0.18 523	0.16 513	0.26 543	0.24 466

Wz-Net-MNSev	0.39 476	0.35 504	0.99 519	0.26 383	0.21 446	0.59 541	0.39 534	0.58 482	0.61 520	0.49 510	0.56 494	0.53 502	0.37 470	0.61 445	0.47 483	0.11 388	0.09 232	0.11 396	0.11 400	0.15 461	0.15 345

ccnet	0.43 502	0.34 500	0.62 393	0.28 449	0.33 541	0.60 542	0.34 511	0.68 548	0.47 437	0.54 532	0.66 529	0.56 512	0.46 514	0.73 496	0.66 526	0.26 553	0.19 463	0.24 546	0.22 546	0.27 549	0.25 476

AnyNet_C32	0.55 538	0.51 549	1.34 562	0.29 467	0.28 515	0.61 543	0.62 573	0.57 468	0.62 524	0.63 546	0.68 533	0.54 506	0.55 537	0.82 527	1.81 596	0.15 488	0.15 400	0.15 498	0.18 529	0.21 524	0.25 476

z-mn7	0.48 521	0.52 550	1.28 557	0.26 383	0.19 403	0.62 544	0.34 511	0.59 492	0.96 576	0.45 491	0.97 565	0.53 502	0.41 492	0.99 560	0.70 530	0.11 388	0.10 272	0.10 340	0.10 366	0.14 449	0.16 361

DGSMNet	0.63 556	0.32 487	1.01 521	0.54 571	0.73 588	0.62 544	1.36 606	0.62 519	0.58 508	0.38 423	0.62 521	0.52 497	0.34 453	0.65 469	0.47 483	0.54 581	0.61 601	0.67 587	0.61 597	0.65 582	0.69 594

RYNet	0.38 471	0.23 414	0.65 408	0.26 383	0.28 515	0.62 544	0.33 506	0.61 511	0.62 524	0.42 467	0.39 363	0.58 520	0.40 487	0.89 540	0.57 511	0.11 388	0.09 232	0.12 431	0.11 400	0.19 509	0.22 445

WCMA_ROB	0.55 538	0.27 458	0.76 451	0.26 383	0.22 461	0.62 544	0.36 521	0.57 468	0.58 508	0.97 576	1.40 584	1.28 584	0.94 579	0.80 522	0.80 542	0.20 535	0.17 438	0.16 506	0.16 513	0.19 509	0.29 506

PVD	0.62 553	0.41 531	0.93 508	0.44 558	0.39 557	0.63 548	0.51 563	0.86 579	1.27 591	0.93 573	1.09 571	0.81 564	0.85 571	0.89 540	0.89 549	0.21 537	0.23 503	0.22 542	0.19 531	0.28 554	0.41 549

Wz-Net-TNSev	0.55 538	0.72 575	1.90 588	0.26 383	0.21 446	0.64 549	0.45 549	0.66 541	0.71 545	0.52 522	0.55 489	0.71 560	0.63 557	1.04 565	0.94 553	0.16 498	0.15 400	0.13 457	0.15 503	0.21 524	0.24 466

stereogan	0.39 476	0.20 371	0.78 461	0.28 449	0.22 461	0.65 550	0.26 446	0.62 519	0.65 529	0.45 491	0.60 510	0.67 552	0.45 507	0.69 484	0.37 445	0.14 474	0.14 369	0.14 481	0.12 442	0.20 517	0.19 401

FCDSN-DC	0.67 559	0.38 521	0.83 477	0.37 531	0.30 530	0.66 551	0.37 523	0.69 554	0.70 543	1.15 588	1.53 589	1.70 594	1.38 593	1.00 561	0.83 545	0.24 544	0.22 494	0.27 549	0.26 561	0.27 549	0.32 518
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	0.60 550	0.31 480	0.71 437	0.22 201	0.17 341	0.66 551	0.36 521	0.81 571	0.63 526	1.48 604	1.32 581	1.65 592	0.83 570	1.18 575	0.74 534	0.17 512	0.17 438	0.17 515	0.14 492	0.17 484	0.19 401
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
PDISCO_ROB	0.45 507	0.37 514	0.89 500	0.44 558	0.37 552	0.70 553	0.35 514	0.75 564	0.78 554	0.45 491	0.53 480	0.65 544	0.40 487	0.68 483	0.52 496	0.22 540	0.12 330	0.21 537	0.19 531	0.26 543	0.22 445

ADCPNet	0.51 529	0.36 511	1.82 586	0.27 421	0.23 474	0.71 554	0.39 534	0.56 459	0.54 488	0.52 522	0.60 510	0.66 548	0.57 541	0.64 464	1.23 573	0.15 488	0.18 450	0.14 481	0.23 550	0.19 509	0.22 445

MFN_U_SF_RVC	0.58 547	0.58 564	1.31 560	0.39 542	0.23 474	0.72 555	0.30 486	0.83 574	0.68 538	0.74 558	0.74 543	0.86 566	0.60 546	0.84 532	0.83 545	0.29 560	0.27 532	0.32 565	0.37 576	0.31 558	0.33 523

SANet	0.58 547	0.41 531	1.38 565	0.27 421	0.16 311	0.72 555	0.48 556	0.71 556	1.34 593	0.69 555	0.97 565	0.94 570	0.78 565	0.97 559	0.93 551	0.14 474	0.12 330	0.12 431	0.12 442	0.18 500	0.20 419

otaku	0.60 550	0.73 577	1.13 539	0.64 575	0.45 567	0.73 557	0.37 523	0.67 543	0.67 534	0.52 522	0.75 545	0.66 548	0.46 514	0.74 500	0.59 514	0.55 582	0.34 568	0.56 582	0.36 574	0.65 582	0.49 566

Ntro	0.61 552	0.75 580	1.16 543	0.67 577	0.50 570	0.76 558	0.37 523	0.68 548	0.71 545	0.50 516	0.59 506	0.65 544	0.52 530	0.79 519	0.58 513	0.58 585	0.32 563	0.57 585	0.34 571	0.69 587	0.50 568

DPSNet	0.51 529	0.26 450	1.16 543	0.28 449	0.21 446	0.76 558	0.56 569	0.89 583	0.82 558	0.49 510	0.51 465	0.64 542	0.81 569	0.89 540	0.85 547	0.17 512	0.16 413	0.13 457	0.13 474	0.26 543	0.27 492

SPS-STEREO	0.74 564	0.72 575	1.18 550	0.52 570	0.57 578	0.76 558	0.50 561	0.80 569	0.66 533	0.97 576	0.88 560	0.94 570	0.74 563	1.08 568	1.04 564	0.58 585	0.51 587	0.50 579	0.50 587	0.56 577	0.72 596
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCL	0.50 525	0.30 476	1.15 541	0.28 449	0.19 403	0.77 561	0.64 574	0.57 468	0.73 550	0.57 539	0.73 542	0.55 507	0.60 546	0.66 475	1.53 590	0.11 388	0.10 272	0.13 457	0.13 474	0.15 461	0.16 361

ACVNet_1	0.77 570	0.92 588	1.79 585	0.73 584	0.53 575	0.78 562	0.42 544	0.88 581	0.90 569	0.75 559	0.76 546	1.32 585	0.80 567	1.04 565	0.70 530	0.57 584	0.32 563	0.72 589	0.35 572	0.70 588	0.50 568

RainbowNet	0.76 568	1.00 593	1.29 558	0.82 589	0.63 581	0.79 563	0.52 564	0.83 574	0.93 572	0.61 545	0.79 550	0.79 563	0.62 555	0.82 527	0.67 528	0.80 597	0.55 594	0.79 594	0.49 584	0.81 592	0.62 582

MFMNet_re	0.74 564	0.84 583	1.16 543	0.64 575	0.70 586	0.79 563	0.71 579	0.77 567	0.85 563	0.79 567	0.86 557	0.69 556	0.80 567	0.73 496	0.65 524	0.66 589	0.59 599	0.61 586	0.58 595	0.68 585	0.71 595

LE_ROB	1.82 604	0.39 525	3.15 604	0.50 569	0.55 576	0.79 563	1.00 593	0.89 583	6.48 618	7.40 621	2.07 604	2.07 598	5.08 616	1.33 587	3.96 614	0.11 388	0.09 232	0.12 431	0.11 400	0.11 372	0.13 299

ACVNet-4b	0.76 568	0.90 586	1.67 580	0.73 584	0.51 574	0.80 566	0.31 495	0.74 563	0.81 557	0.51 519	0.72 539	0.94 570	0.43 502	1.01 562	1.32 581	1.18 610	0.22 494	0.77 592	0.45 581	0.70 588	0.50 568

FC-DCNN	0.73 563	0.33 491	0.84 481	0.33 511	0.28 515	0.82 567	0.40 538	0.82 572	0.83 559	1.43 596	1.60 593	1.97 597	1.38 593	1.10 569	0.93 551	0.24 544	0.22 494	0.27 549	0.26 561	0.26 543	0.32 518

FC-DCNN v2	0.75 567	0.33 491	0.82 471	0.33 511	0.28 515	0.85 568	0.40 538	0.88 581	0.86 565	1.46 598	1.65 594	2.08 599	1.40 595	1.14 573	0.95 554	0.24 544	0.22 494	0.27 549	0.26 561	0.26 543	0.32 518

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 535	0.60 567	0.98 517	0.40 547	0.25 504	0.87 569	0.57 570	0.60 503	0.64 528	0.60 543	0.67 531	0.63 537	0.42 498	1.13 571	0.50 492	0.23 541	0.28 537	0.27 549	0.35 572	0.25 539	0.33 523

MSMD_ROB	0.63 556	0.34 500	0.70 430	0.30 478	0.25 504	0.88 570	0.35 514	0.58 482	0.67 534	1.13 586	1.52 588	1.75 595	1.05 584	0.90 543	0.60 515	0.24 544	0.22 494	0.27 549	0.27 565	0.25 539	0.27 492

G-Net	0.47 518	0.26 450	1.02 522	0.34 516	0.28 515	0.89 571	0.35 514	0.47 357	0.46 424	0.68 554	1.20 576	0.64 542	0.59 544	0.61 445	0.60 515	0.16 498	0.14 369	0.17 515	0.13 474	0.22 528	0.21 431

IMH-64-1	0.94 576	0.95 590	1.07 529	0.98 594	0.76 589	0.93 572	0.72 580	1.30 593	1.11 586	0.91 571	1.45 585	1.14 576	1.00 581	1.25 580	0.97 556	0.77 593	0.51 587	0.97 598	0.55 593	0.90 594	0.66 590

IMH-64	0.94 576	0.95 590	1.07 529	0.98 594	0.76 589	0.93 572	0.72 580	1.30 593	1.11 586	0.91 571	1.45 585	1.14 576	1.00 581	1.25 580	0.97 556	0.77 593	0.51 587	0.97 598	0.55 593	0.90 594	0.66 590

AnyNet_C01	0.68 561	0.69 574	2.64 598	0.33 511	0.27 513	0.93 572	0.64 574	0.66 541	0.65 529	0.70 556	0.97 565	0.75 562	0.63 557	1.01 562	1.52 589	0.17 512	0.16 413	0.17 515	0.17 524	0.24 537	0.28 500

ELAS_RVC	0.80 571	0.40 528	1.10 534	0.40 547	0.35 546	0.93 572	1.10 601	0.87 580	1.12 588	1.40 594	1.39 582	1.27 583	1.55 601	1.13 571	1.13 568	0.29 560	0.27 532	0.30 560	0.28 566	0.31 558	0.36 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FINET	0.58 547	0.48 546	1.35 564	0.38 540	0.37 552	0.96 576	1.13 602	0.84 578	1.05 580	0.50 516	0.70 537	0.45 452	0.61 550	0.63 459	0.62 519	0.26 553	0.28 537	0.14 481	0.13 474	0.20 517	0.44 557

SGM_RVC	0.57 545	0.22 398	0.60 383	0.26 383	0.16 311	0.97 577	0.46 552	0.76 566	0.90 569	1.03 582	0.92 563	1.16 578	0.93 578	1.21 577	0.72 532	0.17 512	0.16 413	0.16 506	0.16 513	0.16 469	0.24 466
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	0.94 576	0.98 592	1.71 582	0.83 590	0.63 581	1.02 578	0.64 574	1.16 590	1.43 597	1.02 580	1.39 582	1.47 588	0.86 574	1.16 574	0.79 541	0.63 588	0.43 581	0.78 593	0.49 584	0.80 591	0.57 575

LRCNet_RVC	10.94 621	14.45 628	9.66 614	15.38 623	8.02 617	1.08 579	0.35 514	8.72 623	0.72 547	12.63 629	15.84 629	9.73 622	6.52 617	8.58 623	6.38 620	20.33 636	5.39 621	23.79 634	21.95 635	15.35 627	13.96 629

IMH	1.09 587	1.04 596	1.29 558	1.03 596	0.79 592	1.11 580	0.69 577	1.40 596	1.42 596	1.02 580	1.71 595	1.42 586	1.19 588	1.78 600	1.03 563	1.14 608	0.56 598	1.00 600	0.58 595	0.93 597	0.68 592

RTS	0.81 573	0.56 557	4.76 606	0.37 531	0.30 530	1.11 580	0.52 564	0.67 543	1.07 582	0.76 562	0.91 561	0.60 527	0.61 550	1.64 594	1.24 574	0.15 488	0.13 351	0.15 498	0.15 503	0.22 528	0.24 466

RTSA	0.81 573	0.56 557	4.76 606	0.37 531	0.30 530	1.11 580	0.52 564	0.67 543	1.07 582	0.76 562	0.91 561	0.60 527	0.61 550	1.64 594	1.24 574	0.15 488	0.13 351	0.15 498	0.15 503	0.22 528	0.24 466

SAMSARA	0.62 553	0.47 542	0.93 508	0.70 581	0.50 570	1.15 583	1.29 605	0.79 568	0.70 543	0.77 565	0.55 489	0.92 569	0.58 542	0.87 537	0.77 538	0.19 532	0.27 532	0.18 523	0.19 531	0.27 549	0.28 500

notaker	1.49 595	1.44 607	1.77 583	1.42 607	1.08 604	1.19 584	0.87 591	1.51 600	1.40 594	1.53 605	3.41 613	2.40 604	1.94 603	1.83 602	1.57 592	1.14 608	0.69 610	1.38 610	0.88 607	1.39 609	1.03 608

Dean	1.22 592	1.17 599	1.97 589	1.04 597	0.79 592	1.21 585	0.76 582	1.51 600	1.96 603	1.30 592	1.98 603	2.14 600	1.18 587	1.30 584	1.15 569	0.83 598	0.61 601	1.01 601	0.69 601	0.97 601	0.77 600

WAO-7	1.05 582	1.00 593	1.19 551	0.83 590	0.67 585	1.22 586	0.84 589	1.43 597	1.56 598	1.13 586	1.75 597	1.46 587	1.25 589	1.56 593	1.28 576	0.61 587	0.62 604	0.70 588	0.68 600	0.66 584	0.62 582

MADNet+	1.05 582	1.26 603	4.77 609	0.73 584	0.50 570	1.25 587	0.97 592	1.05 587	0.93 572	0.67 552	0.78 547	0.87 567	0.85 571	2.14 604	1.83 597	0.40 577	0.42 578	0.32 565	0.28 566	0.45 570	0.43 555

DStereoSA	1.00 580	0.46 541	1.33 561	0.68 578	0.86 599	1.26 588	2.25 615	0.83 574	1.41 595	0.57 539	1.92 600	0.57 514	2.07 604	0.96 556	1.84 598	0.36 570	0.55 594	0.28 556	0.53 589	0.45 570	0.90 603

SDNR	0.47 518	0.29 470	0.92 504	0.24 304	0.37 552	1.27 589	0.17 169	0.54 430	0.58 508	0.44 484	0.85 556	0.55 507	0.28 386	1.19 576	0.52 496	0.23 541	0.24 516	0.17 515	0.13 474	0.19 509	0.26 488

PWCK	1.05 582	1.29 604	2.12 591	0.92 592	0.42 562	1.27 589	1.01 594	1.14 589	1.14 589	1.16 589	1.14 574	1.25 582	0.90 576	1.77 599	1.15 569	0.89 601	0.51 587	0.87 596	0.54 590	1.02 603	0.57 575

WAO-6	1.11 588	1.01 595	1.17 549	0.96 593	0.79 592	1.30 591	0.78 584	1.36 595	1.99 604	1.04 583	1.54 590	1.59 591	1.27 590	1.37 588	1.30 577	0.78 595	0.55 594	1.03 602	0.75 604	0.87 593	0.72 596

LVE	1.18 590	1.16 598	1.67 580	1.04 597	0.81 596	1.32 592	0.82 588	1.49 599	1.94 602	1.08 584	1.90 599	1.89 596	1.07 585	1.51 592	1.04 564	0.96 604	0.61 601	0.94 597	0.69 601	0.92 596	0.79 601

MDST_ROB	0.51 529	0.16 291	0.97 515	0.31 494	0.21 446	1.35 593	0.34 511	0.80 569	0.59 515	1.09 585	0.74 543	0.49 481	0.37 470	1.31 585	0.60 515	0.14 474	0.12 330	0.16 506	0.13 474	0.13 426	0.18 386

MonStereo1	0.96 579	0.61 569	0.99 519	0.70 581	0.59 579	1.37 594	0.35 514	0.97 585	1.27 591	0.97 576	1.92 600	1.53 590	2.13 605	1.29 582	0.87 548	0.71 592	0.34 568	0.75 591	0.47 582	0.75 590	0.68 592

KSHMR	1.92 605	1.47 609	1.97 589	1.48 609	1.22 607	1.39 595	1.06 596	1.81 605	5.83 617	1.43 596	5.56 617	2.95 610	1.17 586	2.24 606	1.33 583	1.29 611	1.13 612	1.47 612	1.11 612	1.37 608	1.21 611

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 562	0.73 577	1.26 555	0.47 565	0.28 515	1.42 596	0.60 571	0.82 572	0.94 575	0.85 569	0.86 557	0.88 568	0.70 562	1.32 586	0.75 535	0.37 572	0.30 554	0.34 569	0.36 574	0.44 569	0.42 553

ktn	1.80 603	1.46 608	1.49 572	1.44 608	1.14 605	1.50 597	1.07 597	1.53 602	3.90 614	2.77 613	4.62 614	3.42 611	1.49 597	1.74 597	1.40 587	1.45 612	0.77 611	1.46 611	0.99 610	1.41 610	1.00 607

ELAS	0.80 571	0.40 528	0.91 503	0.39 542	0.35 546	1.52 598	0.81 587	0.97 585	0.98 578	1.47 603	1.58 591	1.19 580	1.33 592	1.01 562	1.21 571	0.29 560	0.27 532	0.30 560	0.29 568	0.32 561	0.36 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
HanzoNet	3.08 609	1.87 611	2.70 599	1.81 610	1.34 608	1.60 599	1.05 595	2.06 609	2.62 607	5.63 618	5.12 615	5.96 617	7.09 619	4.39 616	3.43 612	3.29 618	2.06 618	1.98 616	2.94 620	2.47 613	2.15 615

SGM+DAISY	1.12 589	0.86 584	1.64 579	0.68 578	0.80 595	1.68 600	1.68 611	1.08 588	1.10 584	1.53 605	1.76 598	1.47 588	1.53 600	1.24 578	1.42 588	0.66 589	0.65 606	0.52 581	0.54 590	0.57 578	0.91 604

UNDER WATER	1.64 601	1.34 606	2.72 600	1.40 606	1.04 603	1.70 601	1.14 603	1.57 603	3.58 609	1.46 598	1.46 587	2.82 609	2.43 608	1.74 597	2.04 603	1.08 606	0.63 605	1.31 609	0.94 608	1.29 605	1.10 610

DStereoFS	1.07 586	0.76 581	1.10 534	0.70 581	0.70 586	1.87 602	1.39 607	1.20 592	1.66 599	1.01 579	1.58 591	1.20 581	2.60 610	1.40 589	1.32 581	0.40 577	0.47 583	0.31 563	0.41 579	0.38 566	0.91 604

WAO-8	1.50 596	1.22 601	1.39 566	1.10 600	0.85 597	2.15 603	0.78 584	1.84 606	3.76 611	1.46 598	2.18 605	2.15 601	1.50 598	3.20 611	1.35 584	0.92 602	0.66 607	1.10 603	0.79 605	0.94 598	0.74 598

Venus	1.50 596	1.22 601	1.39 566	1.10 600	0.85 597	2.15 603	0.78 584	1.84 606	3.76 611	1.46 598	2.18 605	2.15 601	1.50 598	3.20 611	1.35 584	0.92 602	0.66 607	1.10 603	0.79 605	0.94 598	0.74 598

UNDER WATER-64	1.61 599	1.30 605	2.93 602	1.33 605	0.96 602	2.20 605	1.25 604	1.47 598	3.15 608	1.46 598	1.31 580	2.61 607	2.22 607	1.69 596	1.93 600	1.13 607	0.67 609	1.29 608	0.94 608	1.26 604	1.09 609

TorneroNet-64	1.47 594	1.15 597	1.51 574	1.11 602	0.86 599	2.27 606	0.76 582	1.84 606	3.76 611	1.29 590	2.22 607	2.68 608	1.46 596	1.81 601	1.55 591	0.79 596	0.51 587	1.10 603	0.67 599	1.31 606	0.81 602

MANE	1.63 600	0.58 564	1.16 543	0.59 573	0.60 580	2.71 607	1.53 608	2.63 613	3.62 610	2.33 610	3.26 612	3.66 612	2.98 613	2.26 607	2.26 605	0.37 572	0.40 575	0.31 563	0.49 584	0.31 558	0.63 584

SGM-ForestM	1.59 598	0.56 557	1.52 575	0.41 553	0.34 543	2.77 608	1.67 610	1.69 604	1.73 601	2.48 611	2.27 608	6.02 618	2.90 612	3.08 609	2.83 610	0.25 551	0.30 554	0.19 530	0.20 536	0.18 500	0.45 560

MADNet++	2.34 607	1.81 610	2.24 594	2.15 612	1.97 611	2.79 609	2.19 614	2.42 612	2.26 605	2.79 614	2.70 610	2.43 605	2.60 610	3.18 610	3.32 611	2.19 615	1.97 616	1.93 614	1.62 614	2.02 612	2.10 614

JetBlue	1.20 591	0.89 585	2.53 597	0.59 573	0.76 589	3.16 610	2.09 613	1.16 590	0.93 572	0.95 574	1.12 573	1.65 592	1.27 590	2.15 605	1.87 599	0.43 580	0.37 573	0.38 571	0.39 578	0.62 579	0.63 584

xyz-stereo	1.43 593	0.11 88	17.43 626	0.18 38	0.08 6	4.86 611	0.18 223	0.31 165	0.35 288	0.37 414	2.75 611	0.41 420	0.31 430	0.58 425	0.33 421	0.07 72	0.05 5	0.09 265	0.06 65	0.06 51	0.06 8

MultiAttention	1.05 582	0.14 225	0.50 264	0.35 522	0.43 565	5.62 612	1.71 612	0.71 556	0.54 488	0.36 397	0.63 522	0.55 507	0.22 291	7.50 621	0.56 508	0.09 280	0.06 53	0.14 481	0.24 552	0.27 549	0.34 526

TorneroNet	2.26 606	1.20 600	1.55 577	1.15 604	0.91 601	5.84 613	0.84 589	2.12 610	8.45 620	2.59 612	5.32 616	3.84 613	2.15 606	1.84 603	1.98 602	0.88 600	0.54 593	1.16 607	0.74 603	1.31 606	0.91 604

TCMNet-wrong-test	4.33 611	5.65 618	4.76 606	11.36 622	10.39 620	5.87 614	4.45 618	4.24 617	1.10 584	1.93 607	2.43 609	6.07 619	3.54 614	3.87 614	4.51 616	2.00 614	0.47 583	1.96 615	1.68 615	5.78 620	4.48 619

JetRed	2.35 608	2.70 612	6.11 611	1.14 603	1.38 609	6.03 615	3.61 616	2.12 610	1.72 600	1.99 608	1.97 602	2.15 601	1.59 602	2.49 608	4.19 615	1.05 605	1.60 613	1.10 603	1.02 611	1.72 611	1.41 613

U	1.02 581	0.10 52	0.26 56	0.22 201	3.66 612	6.41 616	0.13 51	0.22 45	0.21 91	0.11 20	0.11 22	0.10 34	0.09 23	0.12 1	0.11 1	0.07 72	0.05 5	5.35 622	2.86 619	0.07 112	0.06 8

DPSimNet_ROB	6.21 614	5.16 614	9.50 613	5.59 616	5.56 614	7.64 617	10.02 620	4.07 616	7.33 619	6.84 619	6.26 618	7.17 621	10.55 621	4.07 615	5.68 617	5.50 621	4.29 620	5.24 621	3.66 621	4.05 617	5.96 620

DPSMNet_ROB	8.44 618	5.25 617	10.87 624	5.59 616	10.27 619	8.34 618	23.51 629	6.12 621	13.47 628	4.96 616	10.94 626	5.65 616	10.55 621	6.25 619	12.77 625	4.01 620	7.62 623	3.75 620	7.27 625	4.16 619	7.54 622

DGTPSM_ROB	8.38 617	5.24 616	10.71 623	5.32 615	10.19 618	8.34 618	23.49 628	6.11 620	13.43 627	4.93 615	10.93 625	5.64 615	10.55 621	6.17 618	12.73 624	3.74 619	7.56 622	3.68 619	7.24 624	4.09 618	7.49 621

HaxPig	17.72 629	20.23 637	19.76 627	16.55 624	16.52 624	9.46 620	9.42 619	14.48 631	13.31 626	18.59 630	18.67 630	17.39 630	16.68 631	17.07 631	16.43 631	21.99 637	20.86 637	22.28 633	21.55 634	21.30 634	21.88 638

tt	4.71 612	0.11 88	3.94 605	2.06 611	1.54 610	10.14 621	16.85 623	9.28 624	4.99 615	1.41 595	1.05 570	4.68 614	4.89 615	3.36 613	5.86 619	5.73 622	9.15 627	2.23 618	2.51 617	3.02 614	1.34 612

BEATNet-Init1	4.91 613	3.27 613	14.39 625	0.69 580	0.65 584	10.19 622	3.83 617	5.04 618	5.11 616	8.73 622	8.52 620	13.95 629	7.66 620	7.79 622	5.79 618	0.32 566	0.34 568	0.34 569	0.38 577	0.64 581	0.64 588

MEDIAN_ROB	21.20 630	24.56 638	23.42 636	19.57 625	19.62 629	13.29 623	11.21 621	18.04 632	17.02 632	22.07 639	21.92 631	20.84 632	20.24 632	21.02 632	19.68 632	25.59 638	24.08 638	26.20 635	25.19 636	25.31 635	25.19 639

USTest	6.84 615	5.16 614	5.45 610	7.18 618	7.26 615	14.27 624	22.53 624	8.48 622	9.29 621	5.44 617	6.42 619	6.27 620	6.69 618	6.83 620	8.49 622	1.95 613	3.27 619	2.16 617	2.54 618	3.76 615	3.31 618

xxxxx1	15.30 624	9.78 620	10.23 620	20.34 626	19.47 626	17.10 625	23.00 625	10.36 625	11.04 623	9.25 623	9.66 621	10.74 624	10.66 624	10.60 625	13.72 628	8.14 626	9.35 628	31.88 637	44.61 639	12.63 624	13.46 626

tt_ll	15.30 624	9.78 620	10.23 620	20.34 626	19.47 626	17.10 625	23.00 625	10.36 625	11.04 623	9.25 623	9.66 621	10.74 624	10.66 624	10.60 625	13.72 628	8.14 626	9.35 628	31.88 637	44.61 639	12.63 624	13.46 626

ff	15.30 624	9.78 620	10.23 620	20.34 626	19.47 626	17.10 625	23.00 625	10.36 625	11.04 623	9.25 623	9.66 621	10.74 624	10.66 624	10.60 625	13.72 628	8.14 626	9.35 628	31.88 637	44.61 639	12.63 624	13.46 626

AVERAGE_ROB	25.43 637	29.01 639	27.22 637	24.60 635	24.16 637	17.78 628	12.87 622	22.39 635	21.40 635	26.72 641	26.08 640	25.18 639	24.52 641	25.07 639	23.57 633	29.94 639	28.36 639	30.60 636	29.57 637	29.83 636	29.66 640

Anonymous_1	16.44 628	9.26 619	9.67 615	10.63 619	14.54 623	18.62 629	26.98 630	12.68 628	13.53 629	10.78 628	10.37 624	10.15 623	10.66 624	10.99 628	12.64 623	15.61 635	7.73 624	16.87 632	43.01 638	56.14 641	7.86 625

DPSM_ROB	11.46 622	9.79 623	10.18 618	11.11 620	11.31 621	19.08 630	27.38 631	13.42 629	14.23 630	10.34 626	11.13 627	10.97 627	11.33 628	11.89 629	13.49 626	6.74 624	8.19 625	6.00 623	7.05 622	7.74 621	7.76 623

DPSM	11.46 622	9.79 623	10.18 618	11.11 620	11.31 621	19.08 630	27.38 631	13.42 629	14.23 630	10.34 626	11.13 627	10.97 627	11.33 628	11.89 629	13.49 626	6.74 624	8.19 625	6.00 623	7.05 622	7.74 621	7.76 623

RSGM-EC	29.37 638	17.55 629	9.85 616	35.22 636	33.16 638	26.01 632	45.63 633	20.07 633	17.60 633	18.98 631	23.47 638	30.02 640	23.62 639	41.06 640	44.49 640	58.94 640	34.33 640	32.95 640	20.18 632	33.70 637	20.62 636

acva	29.37 638	17.55 629	9.85 616	35.22 636	33.16 638	26.01 632	45.63 633	20.07 633	17.60 633	18.98 631	23.47 638	30.02 640	23.62 639	41.06 640	44.49 640	58.94 640	34.33 640	32.95 640	20.18 632	33.70 637	20.62 636

PML	15.86 627	13.12 627	7.07 612	5.22 614	7.66 616	32.93 634	64.30 641	5.37 619	10.12 622	25.87 640	67.29 641	20.25 631	13.20 630	10.09 624	6.81 621	5.94 623	2.00 617	6.03 625	2.18 616	9.13 623	2.62 617

RAFT-FEzeroshot	23.04 631	19.71 633	20.25 628	22.47 631	22.80 632	38.32 635	55.23 638	26.95 636	28.70 637	20.66 634	22.23 633	22.07 633	22.86 634	23.85 634	27.17 635	13.53 630	16.47 632	12.08 626	14.22 629	15.58 629	15.60 631

RAFT-FE	23.04 631	19.71 633	20.25 628	22.47 631	22.80 632	38.32 635	55.23 638	26.95 636	28.70 637	20.66 634	22.23 633	22.07 633	22.86 634	23.85 634	27.17 635	13.53 630	16.47 632	12.08 626	14.22 629	15.58 629	15.60 631

FlowAnything	23.08 634	19.70 632	20.48 633	22.45 630	22.73 630	38.34 637	55.18 636	27.00 639	28.79 640	20.83 638	22.42 637	22.10 635	22.83 633	23.85 634	27.23 639	13.53 630	16.54 635	12.10 630	14.29 631	15.59 631	15.58 630

CasAABBNet	23.04 631	19.69 631	20.32 630	22.42 629	22.73 630	38.35 638	55.23 638	26.99 638	28.74 639	20.67 636	22.28 635	22.11 636	22.86 634	23.84 633	27.17 635	13.52 629	16.47 632	12.08 626	14.21 627	15.57 628	15.60 631

LSM0	24.21 636	19.88 636	22.33 635	24.42 634	40.13 640	38.41 639	54.99 635	27.05 640	28.61 636	20.59 633	22.00 632	22.29 638	22.86 634	24.12 638	27.16 634	13.59 634	16.33 631	12.13 631	14.08 626	15.72 633	17.53 635

Selective-RAFT-Error	23.11 635	19.77 635	20.60 634	22.49 633	22.80 632	38.46 640	55.19 637	27.13 641	28.90 641	20.73 637	22.38 636	22.11 636	22.91 638	23.94 637	27.18 638	13.54 633	16.57 636	12.09 629	14.21 627	15.61 632	15.65 634

test_example2	100.95 640	107.33 640	67.16 639	98.17 638	106.88 641	89.44 641	101.34 642	37.23 642	97.88 642	129.56 642	131.26 642	65.41 642	67.34 642	91.22 642	79.29 642	143.32 642	199.32 642	81.12 642	102.17 642	121.89 642	101.70 641

ccccc		256.25 641		351.50 641	361.31 642	144.22 642		153.19 643		152.98 643		161.94 643		268.06 643		387.64 643	346.97 643	244.11 643	219.32 643	413.57 643

GS-Stereo							0.16 133	0.38 246	0.21 91	0.14 68	0.15 86	0.10 34	0.09 23	0.21 94	0.18 203	0.08 196	0.31 558	0.06 32	0.06 65	0.08 174	0.63 584

Low-res two-view benchmark