Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

BridgeDepth	0.11 4	0.11 87	0.22 29	0.19 72	0.07 1	0.16 54	0.12 28	0.18 10	0.13 7	0.08 1	0.09 10	0.14 110	0.14 157	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
MonStereo	0.13 25	0.09 26	0.20 9	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.25 88	0.20 67	0.09 2	0.11 21	0.08 1	0.07 2	0.20 77	0.13 40	0.05 1	0.24 515	0.05 1	0.09 308	0.05 3	0.13 298

Monster-pub-eth3d	0.13 25	0.09 26	0.20 9	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.25 88	0.20 67	0.09 2	0.11 21	0.08 1	0.07 2	0.19 56	0.13 40	0.05 1	0.24 515	0.05 1	0.09 308	0.05 3	0.13 298

LG-Stereo_L1	0.11 4	0.09 26	0.22 29	0.18 37	0.10 51	0.12 9	0.13 51	0.18 10	0.12 3	0.09 2	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 42	0.11 1	0.06 30	0.10 271	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 22

MLG-Stereo_test1	0.11 4	0.09 26	0.26 55	0.18 37	0.11 82	0.15 29	0.11 18	0.17 7	0.11 2	0.09 2	0.06 1	0.10 33	0.07 2	0.17 28	0.12 11	0.06 30	0.15 399	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 22

MLG-Stereo	0.11 4	0.08 7	0.26 55	0.19 72	0.09 15	0.15 29	0.11 18	0.18 10	0.13 7	0.09 2	0.06 1	0.10 33	0.08 8	0.18 42	0.12 11	0.06 30	0.16 412	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 22

FoundationStereo	0.13 25	0.08 7	0.18 3	0.29 466	0.30 529	0.12 9	0.13 51	0.12 1	0.18 42	0.09 2	0.08 6	0.10 33	0.08 8	0.14 3	0.11 1	0.07 71	0.31 557	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

StereoAnything_RVC	0.22 234	0.47 541	0.67 415	0.30 477	0.31 536	0.11 4	0.11 18	0.18 10	0.15 19	0.09 2	0.11 21	0.09 19	0.09 22	0.27 207	0.12 11	0.09 279	0.39 573	0.06 32	0.04 1	0.24 536	0.49 565

MonSter	0.13 25	0.09 26	0.20 9	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.25 88	0.20 67	0.09 2	0.11 21	0.08 1	0.07 2	0.20 77	0.13 40	0.05 1	0.24 515	0.05 1	0.09 308	0.05 3	0.13 298

MatchStereo	0.11 4	0.08 7	0.30 82	0.16 7	0.08 6	0.09 1	0.12 28	0.21 33	0.18 42	0.10 10	0.16 94	0.08 1	0.08 8	0.15 7	0.12 11	0.07 71	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

BridgeDepth_RVC	0.10 1	0.09 26	0.18 3	0.13 1	0.07 1	0.16 54	0.10 8	0.21 33	0.15 19	0.10 10	0.10 13	0.09 19	0.12 108	0.14 3	0.13 40	0.07 71	0.05 5	0.05 1	0.05 23	0.06 50	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.11 4	0.07 1	0.19 6	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.18 10	0.14 13	0.10 10	0.09 10	0.11 55	0.10 51	0.16 14	0.14 81	0.07 71	0.11 305	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.13 298

HiDET	0.12 13	0.07 1	0.20 9	0.15 4	0.09 15	0.14 18	0.12 28	0.20 22	0.16 26	0.10 10	0.10 13	0.11 55	0.09 22	0.19 56	0.17 172	0.07 71	0.09 231	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 217

LCMNet	0.12 13	0.08 7	0.20 9	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.19 19	0.20 67	0.10 10	0.11 21	0.11 55	0.10 51	0.20 77	0.16 146	0.07 71	0.11 305	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.14 327

VIP-Stereo	0.13 25	0.15 256	0.31 91	0.18 37	0.12 121	0.24 251	0.12 28	0.20 22	0.20 67	0.10 10	0.13 48	0.11 55	0.09 22	0.20 77	0.13 40	0.06 30	0.11 305	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.08 66

AdaDepth	0.13 25	0.10 51	0.32 103	0.20 113	0.11 82	0.19 119	0.13 51	0.16 4	0.16 26	0.10 10	0.10 13	0.10 33	0.09 22	0.19 56	0.12 11	0.05 1	0.11 305	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.11 217

LG-Stereo_L2	0.11 4	0.09 26	0.22 29	0.18 37	0.10 51	0.12 9	0.13 51	0.18 10	0.14 13	0.10 10	0.07 3	0.08 1	0.08 8	0.17 28	0.11 1	0.06 30	0.08 189	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 22

LGtest1	0.10 1	0.09 26	0.19 6	0.18 37	0.09 15	0.13 15	0.09 2	0.17 7	0.13 7	0.10 10	0.08 6	0.09 19	0.09 22	0.16 14	0.12 11	0.08 195	0.06 52	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.08 66

CSFM-Stereo	0.12 13	0.08 7	0.17 1	0.16 7	0.08 6	0.16 54	0.13 51	0.22 44	0.13 7	0.11 19	0.11 21	0.10 33	0.11 77	0.17 28	0.14 81	0.07 71	0.12 329	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.12 269

DDF-Stereo	0.16 90	0.08 7	0.30 82	0.21 146	0.20 428	0.12 9	0.14 74	0.20 22	0.19 56	0.11 19	0.10 13	0.13 83	0.12 108	0.24 153	0.20 257	0.09 279	0.18 449	0.07 92	0.06 65	0.20 516	0.19 400

Wavelet-MonSter	0.12 13	0.08 7	0.25 47	0.18 37	0.10 51	0.13 15	0.12 28	0.16 4	0.14 13	0.11 19	0.14 79	0.10 33	0.11 77	0.20 77	0.15 119	0.05 1	0.16 412	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.12 269

S2M2_XL	0.10 1	0.10 51	0.24 38	0.14 2	0.10 51	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 19	0.12 37	0.09 19	0.09 22	0.12 1	0.11 1	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.07 22
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.13 25	0.08 7	0.20 9	0.20 113	0.13 171	0.13 15	0.10 8	0.23 53	0.17 30	0.11 19	0.13 48	0.12 69	0.08 8	0.19 56	0.12 11	0.07 71	0.16 412	0.06 32	0.04 1	0.08 173	0.16 360

MLG-Stereo_test3	0.11 4	0.08 7	0.22 29	0.19 72	0.10 51	0.16 54	0.11 18	0.18 10	0.13 7	0.11 19	0.07 3	0.10 33	0.08 8	0.14 3	0.12 11	0.07 71	0.09 231	0.06 32	0.04 1	0.06 50	0.08 66

MLG-Stereo_test2	0.12 13	0.09 26	0.29 74	0.21 146	0.12 121	0.16 54	0.11 18	0.17 7	0.12 3	0.11 19	0.08 6	0.11 55	0.06 1	0.16 14	0.11 1	0.08 195	0.13 350	0.06 32	0.04 1	0.06 50	0.09 111

LG-G_1	0.12 13	0.08 7	0.28 71	0.20 113	0.09 15	0.21 181	0.09 2	0.20 22	0.12 3	0.11 19	0.10 13	0.11 55	0.10 51	0.22 118	0.11 1	0.07 71	0.09 231	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.12 269

LG-G	0.12 13	0.08 7	0.28 71	0.20 113	0.09 15	0.21 181	0.09 2	0.20 22	0.12 3	0.11 19	0.10 13	0.11 55	0.10 51	0.22 118	0.11 1	0.07 71	0.09 231	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.12 269

castereo++	0.14 52	0.13 179	0.25 47	0.19 72	0.10 51	0.27 299	0.13 51	0.24 72	0.26 165	0.11 19	0.13 48	0.16 139	0.10 51	0.18 42	0.11 1	0.07 71	0.08 189	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.07 22

GIP-stereo	0.16 90	0.12 138	0.25 47	0.24 303	0.22 460	0.15 29	0.14 74	0.32 171	0.21 90	0.11 19	0.16 94	0.13 83	0.09 22	0.20 77	0.13 40	0.07 71	0.13 350	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.32 517

DEFOM-Stereo	0.11 4	0.10 51	0.21 20	0.18 37	0.09 15	0.21 181	0.14 74	0.14 3	0.17 30	0.11 19	0.10 13	0.09 19	0.08 8	0.21 94	0.12 11	0.06 30	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

dual_stereo	0.18 116	0.08 7	0.26 55	0.21 146	0.32 539	0.11 4	0.13 51	0.27 104	0.20 67	0.11 19	0.09 10	0.10 33	0.08 8	0.20 77	0.14 81	0.07 71	0.45 581	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.65 588

U	1.02 580	0.10 51	0.26 55	0.22 200	3.66 611	6.41 615	0.13 51	0.22 44	0.21 90	0.11 19	0.11 21	0.10 33	0.09 22	0.12 1	0.11 1	0.07 71	0.05 5	5.35 621	2.86 618	0.07 111	0.06 8

BStereo	0.14 52	0.10 51	0.46 198	0.18 37	0.11 82	0.15 29	0.15 99	0.25 88	0.23 114	0.12 33	0.11 21	0.12 69	0.09 22	0.17 28	0.17 172	0.05 1	0.07 125	0.06 32	0.08 217	0.05 3	0.09 111

Wave_Phase_stereo	0.16 90	0.10 51	0.46 198	0.18 37	0.11 82	0.41 468	0.15 99	0.30 147	0.23 114	0.12 33	0.11 21	0.12 69	0.09 22	0.17 28	0.17 172	0.05 1	0.07 125	0.06 32	0.08 217	0.05 3	0.09 111

NLSM3	0.14 52	0.12 138	0.25 47	0.21 146	0.13 171	0.18 99	0.16 132	0.32 171	0.25 153	0.12 33	0.15 85	0.12 69	0.13 139	0.17 28	0.15 119	0.05 1	0.05 5	0.08 173	0.08 217	0.05 3	0.08 66

Monster-pub-mixall	0.13 25	0.07 1	0.20 9	0.17 15	0.08 6	0.11 4	0.09 2	0.21 33	0.13 7	0.12 33	0.11 21	0.08 1	0.08 8	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.35 570	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.09 111

Replicate-Monster	0.15 69	0.12 138	0.40 149	0.17 15	0.10 51	0.17 74	0.10 8	0.24 72	0.20 67	0.12 33	0.10 13	0.10 33	0.10 51	0.28 231	0.12 11	0.06 30	0.31 557	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.21 430

zero-FE	0.21 211	0.08 7	1.10 533	0.24 303	0.27 512	0.12 9	0.14 74	0.20 22	0.20 67	0.12 33	0.11 21	0.13 83	0.11 77	0.22 118	0.19 233	0.09 279	0.23 502	0.07 92	0.08 217	0.19 508	0.27 491

asda	0.13 25	0.11 87	0.24 38	0.18 37	0.10 51	0.14 18	0.12 28	0.25 88	0.17 30	0.12 33	0.11 21	0.08 1	0.11 77	0.21 94	0.12 11	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.11 217

2.5w	0.13 25	0.10 51	0.23 34	0.18 37	0.09 15	0.15 29	0.15 99	0.21 33	0.16 26	0.12 33	0.13 48	0.10 33	0.09 22	0.21 94	0.12 11	0.05 1	0.19 462	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.12 269

IGEV	0.12 13	0.07 1	0.19 6	0.16 7	0.11 82	0.16 54	0.13 51	0.22 44	0.17 30	0.12 33	0.15 85	0.09 19	0.07 2	0.16 14	0.12 11	0.06 30	0.10 271	0.06 32	0.07 135	0.05 3	0.08 66

LG-Stereo	0.14 52	0.13 179	0.30 82	0.21 146	0.11 82	0.16 54	0.18 222	0.23 53	0.19 56	0.12 33	0.18 122	0.11 55	0.09 22	0.15 7	0.14 81	0.06 30	0.07 125	0.08 173	0.08 217	0.07 111	0.07 22

S2M2_L	0.13 25	0.12 138	0.26 55	0.17 15	0.12 121	0.12 9	0.07 1	0.18 10	0.21 90	0.12 33	0.15 85	0.14 110	0.12 108	0.16 14	0.15 119	0.13 449	0.09 231	0.09 264	0.10 365	0.11 371	0.09 111
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.12 13	0.08 7	0.18 3	0.17 15	0.07 1	0.17 74	0.13 51	0.19 19	0.17 30	0.12 33	0.13 48	0.11 55	0.12 108	0.19 56	0.12 11	0.08 195	0.04 1	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.05 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 25	0.15 256	0.21 20	0.27 420	0.09 15	0.15 29	0.13 51	0.23 53	0.21 90	0.12 33	0.11 21	0.10 33	0.13 139	0.22 118	0.13 40	0.07 71	0.05 5	0.06 32	0.05 23	0.07 111	0.07 22

RSM++	0.14 52	0.11 87	0.25 47	0.32 499	0.17 340	0.17 74	0.15 99	0.23 53	0.21 90	0.12 33	0.12 37	0.14 110	0.09 22	0.21 94	0.13 40	0.06 30	0.05 5	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.11 217

asd	0.12 13	0.10 51	0.23 34	0.18 37	0.10 51	0.15 29	0.10 8	0.20 22	0.14 13	0.13 47	0.12 37	0.09 19	0.11 77	0.21 94	0.12 11	0.05 1	0.14 368	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.09 111

4.25_new	0.13 25	0.12 138	0.26 55	0.18 37	0.10 51	0.17 74	0.12 28	0.22 44	0.15 19	0.13 47	0.13 48	0.09 19	0.10 51	0.22 118	0.14 81	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 217

4.5w_new	0.13 25	0.12 138	0.26 55	0.18 37	0.10 51	0.17 74	0.12 28	0.22 44	0.15 19	0.13 47	0.13 48	0.09 19	0.10 51	0.22 118	0.14 81	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 217

4.5_new	0.13 25	0.12 138	0.24 38	0.17 15	0.10 51	0.14 18	0.12 28	0.22 44	0.17 30	0.13 47	0.13 48	0.08 1	0.09 22	0.19 56	0.12 11	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.06 50	0.09 111

4.5w-stereo	0.13 25	0.12 138	0.24 38	0.17 15	0.10 51	0.14 18	0.12 28	0.22 44	0.17 30	0.13 47	0.13 48	0.08 1	0.09 22	0.19 56	0.12 11	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.06 50	0.09 111

4.25w-stereo	0.13 25	0.12 138	0.26 55	0.18 37	0.10 51	0.17 74	0.12 28	0.22 44	0.15 19	0.13 47	0.13 48	0.09 19	0.10 51	0.22 118	0.14 81	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 217

4w-stereo	0.13 25	0.11 87	0.31 91	0.17 15	0.10 51	0.15 29	0.10 8	0.20 22	0.14 13	0.13 47	0.12 37	0.08 1	0.12 108	0.23 142	0.13 40	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.08 217	0.05 3	0.15 344

3.75w	0.12 13	0.10 51	0.21 20	0.17 15	0.11 82	0.18 99	0.12 28	0.24 72	0.15 19	0.13 47	0.12 37	0.08 1	0.10 51	0.18 42	0.12 11	0.05 1	0.14 368	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 66

3w_stereo	0.14 52	0.11 87	0.31 91	0.19 72	0.09 15	0.16 54	0.16 132	0.28 110	0.20 67	0.13 47	0.12 37	0.08 1	0.12 108	0.19 56	0.12 11	0.05 1	0.19 462	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.10 176

castereo	0.14 52	0.11 87	0.22 29	0.19 72	0.10 51	0.20 153	0.19 267	0.32 171	0.28 194	0.13 47	0.18 122	0.16 139	0.16 196	0.16 14	0.14 81	0.07 71	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.07 22

ours_stereo	0.15 69	0.14 224	0.29 74	0.21 146	0.14 211	0.17 74	0.18 222	0.21 33	0.20 67	0.13 47	0.18 122	0.14 110	0.10 51	0.24 153	0.15 119	0.06 30	0.06 52	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.13 298

fffy	0.15 69	0.14 224	0.31 91	0.21 146	0.14 211	0.19 119	0.18 222	0.24 72	0.19 56	0.13 47	0.17 108	0.15 128	0.13 139	0.25 172	0.15 119	0.06 30	0.08 189	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.15 344

RAStereo	0.14 52	0.15 256	0.40 149	0.22 200	0.11 82	0.15 29	0.18 222	0.25 88	0.24 128	0.13 47	0.17 108	0.11 55	0.09 22	0.15 7	0.13 40	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.05 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 175	0.74 578	0.71 436	0.17 15	0.08 6	0.15 29	0.15 99	0.19 19	0.18 42	0.13 47	0.12 37	0.10 33	0.08 8	0.16 14	0.14 81	0.34 566	0.12 329	0.08 173	0.07 135	0.11 371	0.24 465

RSM	0.14 52	0.11 87	0.25 47	0.29 466	0.16 310	0.16 54	0.15 99	0.24 72	0.20 67	0.13 47	0.13 48	0.15 128	0.09 22	0.22 118	0.13 40	0.06 30	0.06 52	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.11 217

IGEV++	0.19 144	0.13 179	0.38 133	0.30 477	0.19 402	0.15 29	0.15 99	0.32 171	0.18 42	0.13 47	0.16 94	0.12 69	0.11 77	0.24 153	0.15 119	0.07 71	0.32 562	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.42 552

MaDis-Stereo	0.15 69	0.17 322	0.39 140	0.19 72	0.15 272	0.16 54	0.13 51	0.26 97	0.22 100	0.13 47	0.15 85	0.14 110	0.11 77	0.17 28	0.17 172	0.08 195	0.07 125	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.06 8

Selective-IGEV	0.15 69	0.10 51	0.34 113	0.32 499	0.19 402	0.16 54	0.14 74	0.29 129	0.20 67	0.13 47	0.14 79	0.13 83	0.08 8	0.23 142	0.14 81	0.06 30	0.13 350	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.11 217

CroCo-Stereo Lap2	0.16 90	0.18 344	0.39 140	0.26 382	0.18 370	0.11 4	0.19 267	0.30 147	0.22 100	0.13 47	0.16 94	0.15 128	0.11 77	0.17 28	0.15 119	0.07 71	0.07 125	0.08 173	0.06 65	0.08 173	0.07 22

CroCo-Stereo	0.15 69	0.16 290	0.34 113	0.25 341	0.12 121	0.11 4	0.18 222	0.35 207	0.24 128	0.13 47	0.13 48	0.18 167	0.12 108	0.15 7	0.13 40	0.08 195	0.06 52	0.07 92	0.05 23	0.07 111	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
GEAStereo	0.20 175	0.10 51	0.31 91	0.35 521	0.42 561	0.19 119	0.16 132	0.23 53	0.18 42	0.14 67	0.15 85	0.10 33	0.09 22	0.21 94	0.18 202	0.08 195	0.28 536	0.06 32	0.05 23	0.08 173	0.57 574

GSStereo	0.21 211	0.10 51	0.31 91	0.36 529	0.42 561	0.19 119	0.16 132	0.38 245	0.21 90	0.14 67	0.15 85	0.10 33	0.09 22	0.21 94	0.18 202	0.08 195	0.31 557	0.06 32	0.06 65	0.08 173	0.63 583

GS-Stereo							0.16 132	0.38 245	0.21 90	0.14 67	0.15 85	0.10 33	0.09 22	0.21 94	0.18 202	0.08 195	0.31 557	0.06 32	0.06 65	0.08 173	0.63 583

gasm-f	0.20 175	0.12 138	0.36 125	0.35 521	0.36 550	0.18 99	0.17 168	0.23 53	0.18 42	0.14 67	0.19 134	0.10 33	0.11 77	0.20 77	0.19 233	0.08 195	0.28 536	0.06 32	0.05 23	0.09 256	0.57 574

qwe	0.13 25	0.10 51	0.24 38	0.17 15	0.11 82	0.15 29	0.12 28	0.26 97	0.18 42	0.14 67	0.13 48	0.09 19	0.10 51	0.23 142	0.13 40	0.05 1	0.18 449	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.09 111

2.25w	0.13 25	0.10 51	0.24 38	0.17 15	0.09 15	0.15 29	0.10 8	0.20 22	0.19 56	0.14 67	0.18 122	0.09 19	0.10 51	0.23 142	0.15 119	0.05 1	0.17 437	0.05 1	0.08 217	0.05 3	0.12 269

2.75w_new	0.13 25	0.10 51	0.25 47	0.16 7	0.09 15	0.15 29	0.12 28	0.26 97	0.18 42	0.14 67	0.13 48	0.08 1	0.11 77	0.22 118	0.15 119	0.05 1	0.19 462	0.05 1	0.07 135	0.05 3	0.10 176

3.5w_stereo	0.12 13	0.11 87	0.21 20	0.17 15	0.09 15	0.17 74	0.09 2	0.23 53	0.17 30	0.14 67	0.13 48	0.10 33	0.11 77	0.22 118	0.13 40	0.05 1	0.11 305	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 66

1w_stereo	0.13 25	0.09 26	0.17 1	0.19 72	0.10 51	0.16 54	0.15 99	0.27 104	0.22 100	0.14 67	0.16 94	0.08 1	0.12 108	0.19 56	0.14 81	0.05 1	0.10 271	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 111

monsterstereo	0.13 25	0.10 51	0.20 9	0.19 72	0.12 121	0.14 18	0.12 28	0.26 97	0.18 42	0.14 67	0.16 94	0.08 1	0.09 22	0.22 118	0.14 81	0.05 1	0.16 412	0.06 32	0.09 308	0.06 50	0.07 22

GREAT-IGEV	0.19 144	0.11 87	0.39 140	0.22 200	0.33 540	0.14 18	0.15 99	0.18 10	0.22 100	0.14 67	0.16 94	0.09 19	0.09 22	0.23 142	0.14 81	0.06 30	0.50 585	0.06 32	0.06 65	0.07 111	0.53 570

SCV	0.18 116	0.15 256	0.37 131	0.26 382	0.20 428	0.16 54	0.16 132	0.35 207	0.23 114	0.14 67	0.16 94	0.13 83	0.09 22	0.31 281	0.12 11	0.08 195	0.19 462	0.07 92	0.07 135	0.09 256	0.26 487

fffft	0.14 52	0.12 138	0.30 82	0.19 72	0.10 51	0.17 74	0.18 222	0.23 53	0.17 30	0.14 67	0.11 21	0.13 83	0.10 51	0.24 153	0.18 202	0.06 30	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 111	0.09 111
1: 1. 1
999	0.15 69	0.13 179	0.30 82	0.19 72	0.12 121	0.20 153	0.17 168	0.25 88	0.20 67	0.14 67	0.16 94	0.14 110	0.11 77	0.36 329	0.16 146	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.08 66

mms	0.15 69	0.14 224	0.25 47	0.20 113	0.15 272	0.17 74	0.17 168	0.21 33	0.19 56	0.14 67	0.18 122	0.14 110	0.09 22	0.26 193	0.15 119	0.06 30	0.07 125	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.19 400

IGEV-Stereo+	0.14 52	0.08 7	0.26 55	0.18 37	0.14 211	0.09 1	0.10 8	0.16 4	0.17 30	0.14 67	0.08 6	0.10 33	0.10 51	0.22 118	0.14 81	0.07 71	0.15 399	0.06 32	0.06 65	0.16 468	0.29 505

AIO-Stereo	0.16 90	0.12 138	0.29 74	0.30 477	0.20 428	0.16 54	0.14 74	0.28 110	0.22 100	0.14 67	0.15 85	0.13 83	0.08 8	0.20 77	0.15 119	0.06 30	0.16 412	0.07 92	0.08 217	0.06 50	0.24 465

MGS-Stereo	0.15 69	0.12 138	0.38 133	0.19 72	0.11 82	0.18 99	0.17 168	0.21 33	0.23 114	0.14 67	0.24 192	0.16 139	0.10 51	0.19 56	0.13 40	0.07 71	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.10 319	0.07 22

LoS_RVC	0.14 52	0.11 87	0.32 103	0.18 37	0.16 310	0.20 153	0.18 222	0.21 33	0.18 42	0.14 67	0.20 143	0.12 69	0.17 216	0.17 28	0.14 81	0.06 30	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.14 327

CES	0.14 52	0.08 7	0.24 38	0.17 15	0.23 473	0.18 99	0.15 99	0.24 72	0.20 67	0.14 67	0.18 122	0.14 110	0.10 51	0.19 56	0.12 11	0.07 71	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.08 173	0.20 418

ProNet	0.16 90	0.13 179	0.36 125	0.21 146	0.15 272	0.20 153	0.19 267	0.29 129	0.23 114	0.14 67	0.13 48	0.13 83	0.12 108	0.25 172	0.13 40	0.06 30	0.09 231	0.07 92	0.06 65	0.07 111	0.22 444

sCroCo_RVC	0.19 144	0.15 256	0.60 382	0.27 420	0.18 370	0.23 229	0.16 132	0.28 110	0.24 128	0.14 67	0.22 172	0.17 154	0.14 157	0.22 118	0.16 146	0.11 387	0.11 305	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.10 176

DA	0.21 211	0.11 87	0.33 109	0.28 448	0.23 473	0.30 355	0.16 132	0.29 129	0.27 182	0.15 89	0.22 172	0.17 154	0.15 176	0.26 193	0.15 119	0.07 71	0.28 536	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.56 571

GGEV	0.21 211	0.11 87	0.33 109	0.28 448	0.23 473	0.30 355	0.16 132	0.29 129	0.27 182	0.15 89	0.22 172	0.17 154	0.15 176	0.26 193	0.15 119	0.07 71	0.28 536	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.56 571

FlowAnything_test	0.15 69	0.12 138	0.23 34	0.21 146	0.12 121	0.18 99	0.16 132	0.25 88	0.17 30	0.15 89	0.13 48	0.15 128	0.14 157	0.19 56	0.17 172	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.12 441	0.08 173	0.10 176

3.25w_new	0.13 25	0.09 26	0.24 38	0.17 15	0.09 15	0.18 99	0.10 8	0.23 53	0.18 42	0.15 89	0.13 48	0.10 33	0.11 77	0.20 77	0.13 40	0.05 1	0.17 437	0.05 1	0.06 65	0.04 1	0.11 217

3.25w	0.13 25	0.09 26	0.24 38	0.17 15	0.09 15	0.18 99	0.10 8	0.23 53	0.18 42	0.15 89	0.13 48	0.10 33	0.11 77	0.20 77	0.13 40	0.05 1	0.17 437	0.05 1	0.06 65	0.04 1	0.11 217

2w_stereo	0.13 25	0.11 87	0.21 20	0.18 37	0.09 15	0.17 74	0.14 74	0.29 129	0.20 67	0.15 89	0.14 79	0.08 1	0.11 77	0.15 7	0.13 40	0.05 1	0.12 329	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 66

monsters	0.13 25	0.10 51	0.20 9	0.18 37	0.13 171	0.15 29	0.11 18	0.24 72	0.16 26	0.15 89	0.13 48	0.08 1	0.09 22	0.23 142	0.12 11	0.06 30	0.15 399	0.05 1	0.08 217	0.05 3	0.09 111

HART	0.20 175	0.14 224	0.42 167	0.26 382	0.24 490	0.17 74	0.16 132	0.32 171	0.25 153	0.15 89	0.26 208	0.17 154	0.09 22	0.24 153	0.14 81	0.06 30	0.36 571	0.07 92	0.05 23	0.08 173	0.27 491

SMoEStereo_RVC	0.14 52	0.15 256	0.29 74	0.19 72	0.10 51	0.19 119	0.17 168	0.21 33	0.21 90	0.15 89	0.13 48	0.12 69	0.11 77	0.25 172	0.16 146	0.06 30	0.05 5	0.08 173	0.06 65	0.06 50	0.08 66

IGEV-Stereo++	0.15 69	0.09 26	0.27 67	0.21 146	0.13 171	0.14 18	0.11 18	0.23 53	0.19 56	0.15 89	0.14 79	0.11 55	0.11 77	0.19 56	0.12 11	0.06 30	0.21 482	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.28 499

Occ-G	0.18 116	0.10 51	0.38 133	0.23 253	0.15 272	0.16 54	0.18 222	0.23 53	0.26 165	0.15 89	0.20 143	0.21 203	0.11 77	0.22 118	0.19 233	0.07 71	0.17 437	0.07 92	0.06 65	0.08 173	0.30 508

Pointernet	0.15 69	0.08 7	0.35 119	0.19 72	0.12 121	0.20 153	0.12 28	0.34 198	0.25 153	0.15 89	0.16 94	0.13 83	0.11 77	0.18 42	0.13 40	0.08 195	0.06 52	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.08 66

CAS	0.16 90	0.07 1	0.29 74	0.42 555	0.17 340	0.20 153	0.18 222	0.23 53	0.20 67	0.15 89	0.19 134	0.11 55	0.10 51	0.15 7	0.14 81	0.31 563	0.04 1	0.06 32	0.04 1	0.06 50	0.16 360

LoS	0.15 69	0.09 26	0.34 113	0.17 15	0.09 15	0.22 210	0.14 74	0.27 104	0.27 182	0.15 89	0.18 122	0.19 177	0.14 157	0.23 142	0.14 81	0.08 195	0.06 52	0.06 32	0.04 1	0.06 50	0.06 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
WQFJA1	0.19 144	0.12 138	0.20 9	0.22 200	0.18 370	0.25 271	0.19 267	0.55 447	0.55 495	0.16 103	0.17 108	0.15 128	0.17 216	0.20 77	0.20 257	0.07 71	0.09 231	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

NLMM	0.19 144	0.12 138	0.20 9	0.22 200	0.18 370	0.25 271	0.19 267	0.55 447	0.55 495	0.16 103	0.17 108	0.15 128	0.17 216	0.20 77	0.20 257	0.07 71	0.09 231	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

DLNR-FE	10.53 618	12.31 625	20.33 631	105.85 639	23.36 634	0.14 18	0.13 51	3.25 614	0.20 67	0.16 103	0.23 183	0.16 139	0.10 51	0.31 281	0.16 146	2.59 616	0.32 562	0.07 92	0.07 135	40.66 639	0.28 499

depthmonostereo	0.15 69	0.12 138	0.34 113	0.19 72	0.09 15	0.20 153	0.15 99	0.28 110	0.24 128	0.16 103	0.18 122	0.16 139	0.18 246	0.21 94	0.14 81	0.07 71	0.07 125	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.08 66

MM-Stereo_test2	0.19 144	0.11 87	0.47 206	0.25 341	0.11 82	0.21 181	0.20 307	0.28 110	0.24 128	0.16 103	0.17 108	0.13 83	0.11 77	0.21 94	0.14 81	0.06 30	0.26 527	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.41 548

tt45	0.15 69	0.14 224	0.29 74	0.19 72	0.11 82	0.23 229	0.18 222	0.23 53	0.18 42	0.16 103	0.13 48	0.14 110	0.10 51	0.31 281	0.15 119	0.07 71	0.05 5	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.08 66

rvit_stereo_0083	0.17 106	0.13 179	0.29 74	0.21 146	0.13 171	0.17 74	0.17 168	0.23 53	0.36 303	0.16 103	0.22 172	0.19 177	0.17 216	0.21 94	0.17 172	0.11 387	0.10 271	0.10 339	0.08 217	0.09 256	0.08 66

rvit_stereo_0080	0.16 90	0.17 322	0.35 119	0.19 72	0.13 171	0.14 18	0.20 307	0.29 129	0.26 165	0.16 103	0.17 108	0.19 177	0.14 157	0.19 56	0.16 146	0.11 387	0.08 189	0.08 173	0.08 217	0.10 319	0.08 66

trnet	0.14 52	0.09 26	0.26 55	0.15 4	0.07 1	0.21 181	0.12 28	0.25 88	0.26 165	0.16 103	0.21 161	0.15 128	0.13 139	0.19 56	0.14 81	0.09 279	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.06 50	0.06 8

MoCha-V2	0.18 116	0.12 138	0.40 149	0.30 477	0.24 490	0.16 54	0.15 99	0.28 110	0.19 56	0.16 103	0.16 94	0.13 83	0.13 139	0.30 268	0.13 40	0.06 30	0.28 536	0.06 32	0.06 65	0.06 50	0.25 475

whm_eth	0.16 90	0.17 322	0.35 119	0.19 72	0.13 171	0.14 18	0.20 307	0.29 129	0.26 165	0.16 103	0.17 108	0.19 177	0.14 157	0.19 56	0.16 146	0.11 387	0.08 189	0.08 173	0.08 217	0.10 319	0.08 66

plain	0.18 116	0.16 290	0.59 375	0.21 146	0.13 171	0.16 54	0.17 168	0.29 129	0.23 114	0.16 103	0.26 208	0.13 83	0.17 216	0.27 207	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.07 135	0.10 319	0.07 22

UniTT-Stereo	0.15 69	0.12 138	0.45 184	0.21 146	0.14 211	0.17 74	0.13 51	0.20 22	0.19 56	0.16 103	0.20 143	0.10 33	0.11 77	0.18 42	0.17 172	0.08 195	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.08 173	0.07 22

DLNR_Zeroshot_test	10.53 618	12.28 624	20.32 629	105.84 638	23.88 635	0.14 18	0.13 51	3.20 613	0.20 67	0.16 103	0.23 183	0.16 139	0.10 51	0.32 291	0.16 146	2.54 615	0.32 562	0.07 92	0.07 135	40.17 638	0.28 499

CREStereo	0.14 52	0.09 26	0.27 67	0.14 2	0.08 6	0.22 210	0.15 99	0.26 97	0.26 165	0.16 103	0.21 161	0.14 110	0.13 139	0.19 56	0.14 81	0.09 279	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 111	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
WQFJX1	0.20 175	0.12 138	0.21 20	0.23 253	0.17 340	0.24 251	0.19 267	0.63 522	0.56 502	0.17 118	0.16 94	0.14 110	0.16 196	0.27 207	0.18 202	0.08 195	0.09 231	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

WQFJX	0.19 144	0.12 138	0.21 20	0.22 200	0.18 370	0.25 271	0.18 222	0.57 467	0.49 458	0.17 118	0.17 108	0.14 110	0.16 196	0.24 153	0.19 233	0.08 195	0.08 189	0.08 173	0.06 65	0.08 173	0.11 217

NLSM1	0.18 116	0.12 138	0.21 20	0.21 146	0.18 370	0.25 271	0.17 168	0.51 396	0.43 387	0.17 118	0.21 161	0.13 83	0.15 176	0.22 118	0.18 202	0.08 195	0.09 231	0.09 264	0.08 217	0.07 111	0.07 22

MSCF	0.20 175	0.14 224	0.31 91	0.40 546	0.29 524	0.17 74	0.15 99	0.29 129	0.22 100	0.17 118	0.16 94	0.11 55	0.13 139	0.24 153	0.15 119	0.07 71	0.23 502	0.06 32	0.08 217	0.07 111	0.57 574

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 52	0.10 51	0.27 67	0.21 146	0.11 82	0.16 54	0.14 74	0.24 72	0.17 30	0.17 118	0.20 143	0.18 167	0.11 77	0.16 14	0.17 172	0.07 71	0.08 189	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.09 111

MM-Stereo_test3	0.19 144	0.15 256	0.39 140	0.25 341	0.15 272	0.19 119	0.22 368	0.42 298	0.40 354	0.17 118	0.24 192	0.17 154	0.12 108	0.22 118	0.16 146	0.08 195	0.21 482	0.08 173	0.06 65	0.09 256	0.11 217

SCV_C0	0.19 144	0.14 224	0.40 149	0.30 477	0.20 428	0.15 29	0.16 132	0.35 207	0.26 165	0.17 118	0.16 94	0.13 83	0.09 22	0.31 281	0.14 81	0.07 71	0.22 493	0.06 32	0.06 65	0.09 256	0.25 475

AIO_rvc	0.20 175	0.16 290	0.49 241	0.41 552	0.29 524	0.15 29	0.17 168	0.21 33	0.19 56	0.17 118	0.14 79	0.13 83	0.08 8	0.35 323	0.13 40	0.07 71	0.19 462	0.06 32	0.05 23	0.06 50	0.41 548

AIO-test2	0.22 234	0.27 457	0.54 325	0.29 466	0.16 310	0.22 210	0.16 132	0.44 328	0.43 387	0.17 118	0.29 236	0.16 139	0.11 77	0.27 207	0.14 81	0.19 531	0.07 125	0.10 339	0.11 399	0.08 173	0.09 111

AIO-test1	0.21 211	0.22 397	0.56 343	0.31 493	0.24 490	0.21 181	0.16 132	0.42 298	0.37 318	0.17 118	0.26 208	0.18 167	0.12 108	0.29 253	0.15 119	0.08 195	0.07 125	0.10 339	0.11 399	0.07 111	0.10 176

rvit_stereo_0081	0.16 90	0.13 179	0.30 82	0.21 146	0.12 121	0.17 74	0.17 168	0.24 72	0.34 276	0.17 118	0.19 134	0.18 167	0.15 176	0.20 77	0.17 172	0.11 387	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.09 256	0.07 22

rvit_stereo_0082	0.16 90	0.13 179	0.30 82	0.21 146	0.12 121	0.17 74	0.17 168	0.24 72	0.34 276	0.17 118	0.19 134	0.18 167	0.15 176	0.20 77	0.17 172	0.11 387	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.09 256	0.07 22

rvit_stereo_ft	0.18 116	0.19 357	0.43 173	0.25 341	0.14 211	0.17 74	0.21 334	0.30 147	0.28 194	0.17 118	0.19 134	0.20 189	0.17 216	0.22 118	0.18 202	0.11 387	0.07 125	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.08 66

H2IRNET	0.19 144	0.18 344	0.50 263	0.22 200	0.12 121	0.20 153	0.16 132	0.28 110	0.31 239	0.17 118	0.32 271	0.25 255	0.20 273	0.24 153	0.19 233	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.10 365	0.10 319	0.08 66

MIF-Stereo (partial)	0.18 116	0.13 179	0.50 263	0.22 200	0.15 272	0.16 54	0.13 51	0.29 129	0.26 165	0.17 118	0.26 208	0.16 139	0.17 216	0.25 172	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.09 256	0.08 66

AEACV	0.20 175	0.09 26	0.32 103	0.39 541	0.34 542	0.21 181	0.16 132	0.30 147	0.18 42	0.17 118	0.17 108	0.13 83	0.16 196	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.29 552	0.07 92	0.09 308	0.07 111	0.37 540

Selective-RAFT	0.19 144	0.14 224	0.37 131	0.24 303	0.11 82	0.30 355	0.15 99	0.35 207	0.34 276	0.17 118	0.17 108	0.22 210	0.18 246	0.29 253	0.18 202	0.07 71	0.16 412	0.07 92	0.07 135	0.08 173	0.08 66

GLC_STEREO	0.15 69	0.11 87	0.31 91	0.22 200	0.09 15	0.17 74	0.15 99	0.24 72	0.28 194	0.17 118	0.20 143	0.17 154	0.11 77	0.24 153	0.17 172	0.07 71	0.09 231	0.09 264	0.08 217	0.07 111	0.07 22

sAnonymous2	0.21 211	0.24 424	0.79 461	0.24 303	0.17 340	0.22 210	0.20 307	0.36 219	0.29 213	0.17 118	0.19 134	0.17 154	0.16 196	0.18 42	0.15 119	0.10 348	0.07 125	0.09 264	0.08 217	0.23 532	0.18 385

CroCo_RVC	0.21 211	0.24 424	0.79 461	0.24 303	0.17 340	0.22 210	0.20 307	0.36 219	0.29 213	0.17 118	0.19 134	0.17 154	0.16 196	0.18 42	0.15 119	0.10 348	0.07 125	0.09 264	0.08 217	0.23 532	0.18 385

PMTNet	0.16 90	0.09 26	0.31 91	0.15 4	0.09 15	0.23 229	0.15 99	0.26 97	0.24 128	0.17 118	0.21 161	0.16 139	0.14 157	0.23 142	0.14 81	0.29 559	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 111	0.07 22

NLMM1	0.21 211	0.13 179	0.21 20	0.23 253	0.18 370	0.24 251	0.20 307	0.65 534	0.69 539	0.18 139	0.18 122	0.13 83	0.14 157	0.25 172	0.19 233	0.08 195	0.09 231	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.10 176

GASTEREO	0.20 175	0.15 256	0.31 91	0.40 546	0.29 524	0.18 99	0.15 99	0.29 129	0.22 100	0.18 139	0.17 108	0.11 55	0.13 139	0.25 172	0.15 119	0.07 71	0.23 502	0.06 32	0.08 217	0.06 50	0.57 574

water-stereo	0.15 69	0.11 87	0.32 103	0.19 72	0.10 51	0.17 74	0.14 74	0.26 97	0.20 67	0.18 139	0.23 183	0.16 139	0.16 196	0.14 3	0.14 81	0.07 71	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.11 217

rvit_0105_6	0.20 175	0.16 290	0.41 158	0.23 253	0.14 211	0.18 99	0.20 307	0.31 164	0.39 344	0.18 139	0.22 172	0.23 224	0.18 246	0.26 193	0.18 202	0.16 497	0.13 350	0.13 456	0.11 399	0.11 371	0.09 111

rvit_stereo_0081_aga	0.17 106	0.17 322	0.40 149	0.21 146	0.14 211	0.20 153	0.17 168	0.24 72	0.26 165	0.18 139	0.21 161	0.20 189	0.14 157	0.20 77	0.15 119	0.12 427	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.10 319	0.08 66

WCG-NET	0.15 69	0.12 138	0.31 91	0.18 37	0.09 15	0.18 99	0.17 168	0.23 53	0.29 213	0.18 139	0.22 172	0.15 128	0.12 108	0.19 56	0.13 40	0.06 30	0.12 329	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.06 8

xyz-stereo-finetune	0.17 106	0.17 322	0.29 74	0.17 15	0.08 6	0.24 251	0.21 334	0.30 147	0.32 249	0.19 145	0.22 172	0.19 177	0.15 176	0.30 268	0.22 302	0.06 30	0.06 52	0.08 173	0.06 65	0.06 50	0.07 22

HUF	0.26 344	0.15 256	0.79 461	0.39 541	0.31 536	0.16 54	0.17 168	0.36 219	0.25 153	0.19 145	0.14 79	0.23 224	0.11 77	0.32 291	0.14 81	0.08 195	0.60 599	0.06 32	0.05 23	0.07 111	0.56 571

AIO_test	0.20 175	0.12 138	0.46 198	0.45 560	0.38 554	0.15 29	0.17 168	0.28 110	0.20 67	0.19 145	0.13 48	0.14 110	0.09 22	0.39 345	0.13 40	0.07 71	0.21 482	0.06 32	0.06 65	0.06 50	0.34 525

rvit_0105_4	0.21 211	0.17 322	0.49 241	0.23 253	0.14 211	0.20 153	0.23 396	0.35 207	0.40 354	0.19 145	0.24 192	0.25 255	0.20 273	0.28 231	0.18 202	0.16 497	0.13 350	0.12 430	0.11 399	0.11 371	0.10 176

WCG-NET（raft）	0.16 90	0.14 224	0.32 103	0.18 37	0.09 15	0.19 119	0.16 132	0.24 72	0.27 182	0.19 145	0.19 134	0.20 189	0.12 108	0.22 118	0.13 40	0.06 30	0.17 437	0.06 32	0.05 23	0.07 111	0.07 22

CAS++	0.17 106	0.13 179	0.35 119	0.18 37	0.13 171	0.17 74	0.16 132	0.42 298	0.25 153	0.19 145	0.18 122	0.13 83	0.10 51	0.22 118	0.12 11	0.12 427	0.10 271	0.11 395	0.08 217	0.10 319	0.09 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AE-Stereo	0.21 211	0.12 138	0.50 263	0.25 341	0.15 272	0.24 251	0.18 222	0.40 275	0.34 276	0.19 145	0.26 208	0.21 203	0.13 139	0.22 118	0.16 146	0.07 71	0.26 527	0.09 264	0.10 365	0.07 111	0.31 512

IGEVStereo-DCA	0.20 175	0.17 322	0.41 158	0.22 200	0.15 272	0.20 153	0.17 168	0.28 110	0.23 114	0.19 145	0.12 37	0.14 110	0.12 108	0.38 342	0.31 401	0.07 71	0.16 412	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.36 532

rrr	0.22 234	0.17 322	0.79 461	0.22 200	0.15 272	0.20 153	0.18 222	0.40 275	0.27 182	0.19 145	0.12 37	0.14 110	0.12 108	0.38 342	0.31 401	0.07 71	0.16 412	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.28 499

test_xeample3	0.22 234	0.17 322	0.81 466	0.21 146	0.15 272	0.20 153	0.18 222	0.40 275	0.25 153	0.19 145	0.12 37	0.13 83	0.12 108	0.34 316	0.33 420	0.07 71	0.20 477	0.07 92	0.08 217	0.08 173	0.34 525

NLCSM	0.20 175	0.15 256	0.23 34	0.24 303	0.19 402	0.24 251	0.22 368	0.45 337	0.44 400	0.20 155	0.18 122	0.14 110	0.16 196	0.47 375	0.20 257	0.09 279	0.09 231	0.09 264	0.08 217	0.09 256	0.10 176

tg	0.18 116	0.15 256	0.34 113	0.22 200	0.11 82	0.23 229	0.15 99	0.35 207	0.27 182	0.20 155	0.25 200	0.20 189	0.12 108	0.25 172	0.16 146	0.07 71	0.07 125	0.09 264	0.09 308	0.08 173	0.13 298

testlalala_base	0.23 267	0.14 224	0.48 221	0.26 382	0.16 310	0.25 271	0.17 168	0.37 234	0.19 56	0.20 155	0.26 208	0.17 154	0.14 157	0.19 56	0.18 202	0.42 578	0.23 502	0.07 92	0.06 65	0.50 571	0.14 327

GCAP-Stereo	0.18 116	0.21 378	0.47 206	0.23 253	0.18 370	0.21 181	0.10 8	0.28 110	0.24 128	0.20 155	0.22 172	0.15 128	0.13 139	0.21 94	0.16 146	0.07 71	0.19 462	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.09 111

HH	0.22 234	0.12 138	0.55 333	0.32 499	0.16 310	0.27 299	0.18 222	0.36 219	0.25 153	0.20 155	0.26 208	0.34 361	0.18 246	0.33 301	0.15 119	0.07 71	0.16 412	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.31 512

HanStereo	0.22 234	0.12 138	0.55 333	0.32 499	0.16 310	0.27 299	0.18 222	0.36 219	0.25 153	0.20 155	0.26 208	0.34 361	0.18 246	0.33 301	0.15 119	0.07 71	0.16 412	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.31 512

iRaftStereo_RVC	0.17 106	0.16 290	0.35 119	0.21 146	0.11 82	0.20 153	0.17 168	0.34 198	0.25 153	0.20 155	0.25 200	0.19 177	0.12 108	0.21 94	0.16 146	0.07 71	0.12 329	0.10 339	0.09 308	0.09 256	0.14 327

XX-Stereo	0.25 321	0.11 87	1.09 532	0.35 521	0.38 554	0.23 229	0.13 51	0.43 307	0.19 56	0.20 155	0.40 371	0.31 334	0.10 51	0.33 301	0.13 40	0.08 195	0.11 305	0.08 173	0.09 308	0.07 111	0.10 176

IGEV-RUCA	0.21 211	0.09 26	0.26 55	0.20 113	0.19 402	0.28 317	0.23 396	0.24 72	0.22 100	0.21 163	0.23 183	0.29 305	0.48 519	0.26 193	0.19 233	0.09 279	0.08 189	0.18 522	0.14 491	0.18 499	0.19 400

rvit_0105_5	0.22 234	0.18 344	0.51 281	0.23 253	0.13 171	0.22 210	0.25 434	0.38 245	0.40 354	0.21 163	0.23 183	0.27 279	0.20 273	0.27 207	0.20 257	0.15 487	0.13 350	0.12 430	0.12 441	0.10 319	0.10 176

ACVNet-DCA	0.21 211	0.16 290	0.50 263	0.27 420	0.13 171	0.31 377	0.19 267	0.43 307	0.32 249	0.21 163	0.20 143	0.13 83	0.17 216	0.28 231	0.12 11	0.08 195	0.28 536	0.08 173	0.06 65	0.09 256	0.23 452

xx1	0.23 267	0.16 290	0.50 263	0.27 420	0.13 171	0.31 377	0.19 267	0.39 266	0.48 444	0.21 163	0.20 143	0.28 292	0.25 336	0.28 231	0.12 11	0.08 195	0.28 536	0.10 339	0.11 399	0.09 256	0.23 452

1test111	0.22 234	0.16 290	0.50 263	0.27 420	0.13 171	0.31 377	0.19 267	0.43 307	0.32 249	0.21 163	0.20 143	0.13 83	0.17 216	0.36 329	0.28 374	0.08 195	0.28 536	0.08 173	0.06 65	0.09 256	0.23 452

cc1	0.22 234	0.16 290	0.50 263	0.27 420	0.13 171	0.31 377	0.19 267	0.39 266	0.48 444	0.21 163	0.20 143	0.13 83	0.17 216	0.28 231	0.12 11	0.08 195	0.28 536	0.08 173	0.06 65	0.08 173	0.37 540

ff7	0.18 116	0.13 179	0.41 158	0.21 146	0.15 272	0.21 181	0.17 168	0.28 110	0.23 114	0.21 163	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.25 520	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.36 532

ffff	0.18 116	0.13 179	0.41 158	0.21 146	0.15 272	0.21 181	0.17 168	0.28 110	0.23 114	0.21 163	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.25 520	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.36 532

11t	0.18 116	0.13 179	0.41 158	0.21 146	0.15 272	0.21 181	0.17 168	0.28 110	0.23 114	0.21 163	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.25 520	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.36 532

tt1	0.22 234	0.16 290	0.49 241	0.26 382	0.15 272	0.31 377	0.19 267	0.38 245	0.46 423	0.21 163	0.19 134	0.13 83	0.16 196	0.28 231	0.12 11	0.08 195	0.28 536	0.08 173	0.06 65	0.08 173	0.37 540

StereoVision	0.23 267	0.23 413	0.55 333	0.27 420	0.17 340	0.23 229	0.22 368	0.40 275	0.32 249	0.21 163	0.51 464	0.22 210	0.16 196	0.29 253	0.19 233	0.11 387	0.12 329	0.13 456	0.13 473	0.10 319	0.08 66

EKT-Stereo	0.39 475	0.13 179	0.53 313	0.42 555	3.94 612	0.22 210	0.17 168	0.38 245	0.30 229	0.21 163	0.20 143	0.23 224	0.15 176	0.30 268	0.18 202	0.10 348	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.09 256	0.12 269

MC-Stereo	0.18 116	0.10 51	0.36 125	0.28 448	0.14 211	0.18 99	0.15 99	0.24 72	0.20 67	0.21 163	0.24 192	0.16 139	0.13 139	0.25 172	0.14 81	0.07 71	0.17 437	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.30 508

RCA-Stereo	0.17 106	0.10 51	0.33 109	0.20 113	0.11 82	0.19 119	0.17 168	0.39 266	0.36 303	0.21 163	0.25 200	0.17 154	0.17 216	0.18 42	0.15 119	0.07 71	0.14 368	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.08 66

ccc-4	0.18 116	0.13 179	0.41 158	0.21 146	0.15 272	0.21 181	0.17 168	0.28 110	0.23 114	0.21 163	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.27 207	0.13 40	0.07 71	0.25 520	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.36 532

TRStereo	0.22 234	0.21 378	0.62 392	0.40 546	0.19 402	0.22 210	0.16 132	0.58 481	0.30 229	0.21 163	0.21 161	0.22 210	0.13 139	0.27 207	0.14 81	0.09 279	0.09 231	0.09 264	0.11 399	0.06 50	0.19 400

test-1	0.20 175	0.12 138	0.49 241	0.23 253	0.23 473	0.22 210	0.23 396	0.36 219	0.29 213	0.21 163	0.25 200	0.24 243	0.14 157	0.18 42	0.22 302	0.07 71	0.14 368	0.08 173	0.07 135	0.06 50	0.14 327

CREStereo++_RVC	0.16 90	0.09 26	0.42 167	0.17 15	0.11 82	0.18 99	0.13 51	0.23 53	0.31 239	0.21 163	0.31 261	0.13 83	0.11 77	0.17 28	0.16 146	0.07 71	0.04 1	0.06 32	0.15 502	0.06 50	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
DilatedVolume-Stereo	0.15 69	0.09 26	0.26 55	0.18 37	0.10 51	0.21 181	0.14 74	0.24 72	0.22 100	0.22 181	0.21 161	0.16 139	0.15 176	0.24 153	0.17 172	0.07 71	0.07 125	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.08 66

MyStereo07	0.18 116	0.15 256	0.44 181	0.22 200	0.16 310	0.25 271	0.22 368	0.31 164	0.26 165	0.22 181	0.13 48	0.12 69	0.13 139	0.33 301	0.14 81	0.07 71	0.13 350	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217

anonymousdsp	0.20 175	0.13 179	0.49 241	0.28 448	0.20 428	0.21 181	0.17 168	0.29 129	0.24 128	0.22 181	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.32 291	0.13 40	0.07 71	0.26 527	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.48 563

EGLCR-Stereo	0.19 144	0.09 26	0.34 113	0.29 466	0.17 340	0.28 317	0.16 132	0.30 147	0.23 114	0.22 181	0.11 21	0.16 139	0.09 22	0.28 231	0.15 119	0.07 71	0.25 520	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.37 540

IGEV-Stereo	0.20 175	0.13 179	0.49 241	0.28 448	0.20 428	0.21 181	0.17 168	0.29 129	0.24 128	0.22 181	0.13 48	0.12 69	0.12 108	0.32 291	0.13 40	0.07 71	0.26 527	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.48 563
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
raft+_RVC	0.21 211	0.21 378	0.46 198	0.22 200	0.35 545	0.21 181	0.16 132	0.39 266	0.35 287	0.22 181	0.28 228	0.20 189	0.15 176	0.25 172	0.20 257	0.08 195	0.16 412	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.12 269

XX-TBD	0.16 90	0.21 378	0.43 173	0.22 200	0.10 51	0.23 229	0.15 99	0.23 53	0.28 194	0.22 181	0.26 208	0.14 110	0.12 108	0.16 14	0.14 81	0.08 195	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 111	0.06 8

RALCasStereoNet	0.22 234	0.22 397	0.48 221	0.23 253	0.23 473	0.22 210	0.18 222	0.32 171	0.27 182	0.22 181	0.30 250	0.22 210	0.15 176	0.29 253	0.20 257	0.08 195	0.22 493	0.07 92	0.06 65	0.10 319	0.25 475

xyz-stereo-finetune2	0.18 116	0.16 290	0.32 103	0.16 7	0.09 15	0.27 299	0.19 267	0.29 129	0.21 90	0.23 189	0.29 236	0.21 203	0.23 302	0.37 339	0.23 321	0.06 30	0.05 5	0.08 173	0.06 65	0.06 50	0.07 22

MM-Stereo_test1	0.20 175	0.13 179	0.45 184	0.24 303	0.12 121	0.20 153	0.21 334	0.36 219	0.32 249	0.23 189	0.22 172	0.15 128	0.14 157	0.28 231	0.16 146	0.07 71	0.24 515	0.08 173	0.07 135	0.09 256	0.21 430

CASnet	0.15 69	0.13 179	0.30 82	0.22 200	0.08 6	0.15 29	0.14 74	0.28 110	0.26 165	0.23 189	0.20 143	0.15 128	0.11 77	0.18 42	0.13 40	0.07 71	0.05 5	0.11 395	0.09 308	0.08 173	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DCRE	0.24 296	0.15 256	0.45 184	0.26 382	0.26 507	0.23 229	0.21 334	0.37 234	0.29 213	0.23 189	0.81 550	0.23 224	0.16 196	0.24 153	0.18 202	0.07 71	0.14 368	0.07 92	0.08 217	0.07 111	0.25 475

cross-raft	0.18 116	0.12 138	0.40 149	0.27 420	0.16 310	0.20 153	0.24 420	0.34 198	0.24 128	0.23 189	0.28 228	0.29 305	0.15 176	0.19 56	0.16 146	0.06 30	0.05 5	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.07 22

Anonymous3	0.24 296	0.19 357	0.76 450	0.27 420	0.18 370	0.41 468	0.24 420	0.45 337	0.36 303	0.23 189	0.27 221	0.20 189	0.18 246	0.28 231	0.19 233	0.12 427	0.11 305	0.10 339	0.10 365	0.11 371	0.13 298

CFNet-RSSM	0.18 116	0.10 51	0.45 184	0.20 113	0.12 121	0.20 153	0.16 132	0.40 275	0.31 239	0.23 189	0.21 161	0.26 274	0.15 176	0.21 94	0.14 81	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.06 8

Gwc-CoAtRS	0.17 106	0.10 51	0.41 158	0.20 113	0.12 121	0.20 153	0.15 99	0.34 198	0.29 213	0.23 189	0.23 183	0.27 279	0.15 176	0.21 94	0.14 81	0.07 71	0.06 52	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.07 22

FE-Mocha	0.18 116	0.11 87	0.40 149	0.26 382	0.14 211	0.19 119	0.14 74	0.36 219	0.24 128	0.24 197	0.24 192	0.23 224	0.14 157	0.27 207	0.19 233	0.08 195	0.08 189	0.08 173	0.08 217	0.07 111	0.08 66

Reg-Stereo(zero)	0.18 116	0.08 7	0.39 140	0.19 72	0.19 402	0.24 251	0.18 222	0.29 129	0.29 213	0.24 197	0.21 161	0.24 243	0.18 246	0.22 118	0.21 284	0.07 71	0.11 305	0.06 32	0.07 135	0.06 50	0.11 217

MSKI-zero shot	0.19 144	0.10 51	0.47 206	0.30 477	0.14 211	0.21 181	0.14 74	0.33 191	0.22 100	0.24 197	0.25 200	0.22 210	0.10 51	0.32 291	0.14 81	0.07 71	0.30 553	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.09 111

RAFT-Test	0.19 144	0.11 87	0.41 158	0.26 382	0.21 445	0.26 292	0.17 168	0.37 234	0.26 165	0.24 197	0.29 236	0.32 345	0.14 157	0.22 118	0.15 119	0.07 71	0.08 189	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.07 22

4D-IteraStereo	0.20 175	0.21 378	0.62 392	0.21 146	0.14 211	0.19 119	0.17 168	0.29 129	0.28 194	0.24 197	0.20 143	0.20 189	0.10 51	0.22 118	0.18 202	0.07 71	0.07 125	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.33 522

knoymous	0.18 116	0.10 51	0.35 119	0.17 15	0.11 82	0.21 181	0.17 168	0.33 191	0.24 128	0.24 197	0.28 228	0.27 279	0.16 196	0.24 153	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.06 65	0.09 256	0.10 176

riskmin	0.24 296	0.10 51	0.43 173	0.32 499	0.26 507	0.33 401	0.19 267	0.44 328	0.30 229	0.24 197	0.27 221	0.37 386	0.25 336	0.30 268	0.22 302	0.09 279	0.18 449	0.09 264	0.13 473	0.10 319	0.27 491

RAFT+CT+SA	0.23 267	0.24 424	0.48 221	0.25 341	0.18 370	0.23 229	0.29 476	0.42 298	0.38 328	0.24 197	0.39 362	0.20 189	0.17 216	0.34 316	0.17 172	0.07 71	0.07 125	0.09 264	0.12 441	0.09 256	0.13 298

test_4	0.19 144	0.16 290	0.39 140	0.24 303	0.13 171	0.19 119	0.21 334	0.27 104	0.24 128	0.24 197	0.47 448	0.22 210	0.13 139	0.27 207	0.18 202	0.06 30	0.06 52	0.09 264	0.09 308	0.07 111	0.06 8

rafts_anoy	0.21 211	0.22 397	0.49 241	0.25 341	0.24 490	0.19 119	0.17 168	0.34 198	0.32 249	0.24 197	0.25 200	0.20 189	0.16 196	0.25 172	0.21 284	0.08 195	0.19 462	0.11 395	0.12 441	0.09 256	0.09 111

s12784h	0.18 116	0.09 26	0.38 133	0.18 37	0.07 1	0.33 401	0.19 267	0.39 266	0.34 276	0.24 197	0.25 200	0.18 167	0.18 246	0.25 172	0.17 172	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.05 1

TestStereo	0.22 234	0.24 424	0.48 221	0.25 341	0.11 82	0.22 210	0.22 368	0.32 171	0.31 239	0.24 197	0.34 302	0.23 224	0.19 268	0.62 455	0.19 233	0.08 195	0.07 125	0.10 339	0.07 135	0.11 371	0.07 22

111	0.22 234	0.22 397	0.57 353	0.19 72	0.09 15	0.24 251	0.17 168	0.44 328	0.46 423	0.24 197	0.30 250	0.29 305	0.22 290	0.25 172	0.19 233	0.08 195	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 111	0.15 344

rvit_0105_3	0.24 296	0.21 378	0.57 353	0.25 341	0.15 272	0.24 251	0.28 470	0.40 275	0.43 387	0.25 210	0.26 208	0.29 305	0.22 290	0.29 253	0.21 284	0.15 487	0.13 350	0.14 480	0.15 502	0.10 319	0.10 176

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 344	0.15 256	0.96 512	0.21 146	0.25 503	0.30 355	0.21 334	0.54 429	0.28 194	0.25 210	0.29 236	0.46 460	0.23 302	0.28 231	0.20 257	0.08 195	0.10 271	0.08 173	0.12 441	0.11 371	0.17 380

RAFT-Stereo-weight	0.17 106	0.10 51	0.31 91	0.20 113	0.12 121	0.20 153	0.16 132	0.38 245	0.33 265	0.25 210	0.20 143	0.19 177	0.10 51	0.19 56	0.16 146	0.07 71	0.13 350	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.09 111

testlalala2	0.19 144	0.11 87	0.49 241	0.37 530	0.26 507	0.24 251	0.14 74	0.37 234	0.26 165	0.25 210	0.27 221	0.21 203	0.12 108	0.17 28	0.17 172	0.07 71	0.07 125	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.08 66

testlalala	0.17 106	0.11 87	0.49 241	0.20 113	0.13 171	0.23 229	0.15 99	0.33 191	0.22 100	0.25 210	0.20 143	0.14 110	0.11 77	0.17 28	0.14 81	0.07 71	0.23 502	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.07 22

Any-RAFT	0.18 116	0.09 26	0.33 109	0.19 72	0.10 51	0.29 341	0.16 132	0.44 328	0.32 249	0.25 210	0.27 221	0.29 305	0.16 196	0.23 142	0.13 40	0.08 195	0.07 125	0.06 32	0.05 23	0.07 111	0.07 22

LL-Strereo2	0.21 211	0.25 439	0.53 313	0.32 499	0.20 428	0.25 271	0.14 74	0.32 171	0.25 153	0.25 210	0.20 143	0.24 243	0.12 108	0.28 231	0.18 202	0.07 71	0.07 125	0.12 430	0.09 308	0.09 256	0.16 360

test_3	0.20 175	0.12 138	0.49 241	0.26 382	0.14 211	0.22 210	0.25 434	0.34 198	0.33 265	0.25 210	0.18 122	0.23 224	0.13 139	0.25 172	0.20 257	0.06 30	0.14 368	0.09 264	0.10 365	0.07 111	0.10 176

TANstereo	0.16 90	0.11 87	0.43 173	0.16 7	0.08 6	0.25 271	0.14 74	0.23 53	0.29 213	0.25 210	0.30 250	0.16 139	0.12 108	0.18 42	0.13 40	0.08 195	0.07 125	0.06 32	0.05 23	0.07 111	0.08 66

AFF-stereo	0.20 175	0.24 424	0.49 241	0.22 200	0.11 82	0.18 99	0.18 222	0.35 207	0.29 213	0.25 210	0.36 325	0.25 255	0.17 216	0.25 172	0.17 172	0.06 30	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.08 173	0.11 217

FACV-RUCA	0.22 234	0.15 256	0.38 133	0.24 303	0.23 473	0.26 292	0.19 267	0.41 293	0.35 287	0.26 220	0.32 271	0.22 210	0.25 336	0.24 153	0.19 233	0.10 348	0.07 125	0.15 497	0.08 217	0.16 468	0.14 327

gcap-zeroshot	0.19 144	0.14 224	0.51 281	0.21 146	0.15 272	0.27 299	0.15 99	0.32 171	0.24 128	0.26 220	0.20 143	0.34 361	0.15 176	0.22 118	0.14 81	0.07 71	0.08 189	0.07 92	0.07 135	0.06 50	0.09 111

qqq	0.24 296	0.16 290	0.46 198	0.20 113	0.15 272	0.23 229	0.20 307	0.43 307	0.32 249	0.26 220	0.31 261	0.28 292	0.25 336	0.36 329	0.28 374	0.08 195	0.22 493	0.10 339	0.11 399	0.09 256	0.23 452

x	0.23 267	0.15 256	0.45 184	0.20 113	0.15 272	0.27 299	0.17 168	0.43 307	0.35 287	0.26 220	0.31 261	0.29 305	0.25 336	0.29 253	0.30 391	0.09 279	0.22 493	0.08 173	0.09 308	0.09 256	0.24 465

test-3	0.18 116	0.10 51	0.48 221	0.23 253	0.14 211	0.18 99	0.16 132	0.32 171	0.29 213	0.26 220	0.17 108	0.22 210	0.13 139	0.26 193	0.19 233	0.06 30	0.14 368	0.08 173	0.08 217	0.06 50	0.10 176

test_1	0.18 116	0.10 51	0.48 221	0.23 253	0.14 211	0.18 99	0.16 132	0.32 171	0.29 213	0.26 220	0.17 108	0.22 210	0.13 139	0.26 193	0.19 233	0.06 30	0.14 368	0.08 173	0.08 217	0.06 50	0.10 176

GANet-ADL	0.22 234	0.14 224	0.51 281	0.23 253	0.14 211	0.29 341	0.19 267	0.48 367	0.36 303	0.26 220	0.33 291	0.32 345	0.20 273	0.26 193	0.22 302	0.11 387	0.07 125	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.11 217

NRIStereo	0.20 175	0.12 138	0.50 263	0.23 253	0.11 82	0.24 251	0.19 267	0.30 147	0.28 194	0.26 220	0.26 208	0.25 255	0.18 246	0.34 316	0.19 233	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.07 135	0.09 256	0.09 111

raftrobust	0.19 144	0.19 357	0.42 167	0.23 253	0.24 490	0.19 119	0.13 51	0.33 191	0.28 194	0.26 220	0.20 143	0.19 177	0.17 216	0.23 142	0.17 172	0.08 195	0.10 271	0.07 92	0.06 65	0.07 111	0.09 111

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 175	0.23 413	0.49 241	0.21 146	0.16 310	0.19 119	0.17 168	0.35 207	0.32 249	0.26 220	0.33 291	0.20 189	0.17 216	0.21 94	0.17 172	0.06 30	0.10 271	0.07 92	0.07 135	0.07 111	0.11 217

GMStereo	0.21 211	0.30 475	0.57 353	0.21 146	0.12 121	0.24 251	0.18 222	0.30 147	0.41 364	0.26 220	0.24 192	0.17 154	0.16 196	0.25 172	0.19 233	0.10 348	0.07 125	0.08 173	0.08 217	0.11 371	0.09 111
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FSD					0.41 559	0.28 317	0.27 454	0.32 171	0.30 229	0.27 231	0.27 221	0.29 305	0.27 362	0.35 323	0.28 374	0.23 540	0.49 584	0.27 548	0.26 560	0.26 542

rvit_stereo_0075_2	0.25 321	0.18 344	0.65 407	0.27 420	0.22 460	0.22 210	0.15 99	0.41 293	0.36 303	0.27 231	0.37 336	0.29 305	0.21 283	0.29 253	0.20 257	0.17 511	0.12 329	0.19 529	0.12 441	0.14 448	0.14 327

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 382	0.17 322	0.96 512	0.29 466	0.31 536	0.29 341	0.21 334	0.53 414	0.28 194	0.27 231	0.55 488	0.41 419	0.18 246	0.30 268	0.22 302	0.08 195	0.10 271	0.08 173	0.13 473	0.12 412	0.20 418

test_sample2	0.23 267	0.12 138	0.39 140	0.20 113	0.11 82	0.28 317	0.22 368	0.45 337	0.33 265	0.27 231	0.34 302	0.30 325	0.25 336	0.46 371	0.23 321	0.09 279	0.15 399	0.09 264	0.08 217	0.10 319	0.19 400

test_sample1	0.24 296	0.13 179	0.40 149	0.20 113	0.13 171	0.29 341	0.19 267	0.43 307	0.30 229	0.27 231	0.34 302	0.31 334	0.28 385	0.45 369	0.27 366	0.09 279	0.16 412	0.08 173	0.08 217	0.09 256	0.22 444

11t1	0.21 211	0.12 138	0.45 184	0.20 113	0.15 272	0.27 299	0.17 168	0.37 234	0.28 194	0.27 231	0.25 200	0.24 243	0.23 302	0.28 231	0.25 344	0.09 279	0.19 462	0.07 92	0.07 135	0.09 256	0.23 452

RAFT-345	0.22 234	0.11 87	0.55 333	0.22 200	0.12 121	0.20 153	0.16 132	0.27 104	0.28 194	0.27 231	0.65 526	0.20 189	0.17 216	0.55 411	0.22 302	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.06 50	0.07 22

AnonymousM	0.19 144	0.20 370	0.30 82	0.18 37	0.10 51	0.19 119	0.17 168	0.32 171	0.27 182	0.27 231	0.21 161	0.18 167	0.14 157	0.21 94	0.16 146	0.09 279	0.08 189	0.38 570	0.15 502	0.06 50	0.08 66

CRE-IMP	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.23 253	0.11 82	0.24 251	0.17 168	0.31 164	0.24 128	0.27 231	0.26 208	0.24 243	0.17 216	0.24 153	0.19 233	0.09 279	0.05 5	0.10 339	0.07 135	0.10 319	0.10 176

EAI-Stereo	0.29 402	0.11 87	0.38 133	0.22 200	0.18 370	0.33 401	1.66 608	0.53 414	0.27 182	0.27 231	0.50 461	0.17 154	0.16 196	0.25 172	0.25 344	0.07 71	0.07 125	0.07 92	0.11 399	0.07 111	0.10 176

DIP-Stereo	0.20 175	0.13 179	0.48 221	0.20 113	0.13 171	0.28 317	0.12 28	0.43 307	0.26 165	0.27 231	0.32 271	0.21 203	0.17 216	0.26 193	0.20 257	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.06 65	0.07 111	0.10 176
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GCAP-BAT	0.20 175	0.12 138	0.48 221	0.25 341	0.17 340	0.24 251	0.16 132	0.32 171	0.21 90	0.28 242	0.30 250	0.26 274	0.12 108	0.28 231	0.19 233	0.07 71	0.25 520	0.07 92	0.08 217	0.06 50	0.19 400

MIM_Stereo	0.20 175	0.17 322	0.55 333	0.20 113	0.21 445	0.17 74	0.14 74	0.37 234	0.27 182	0.28 242	0.35 310	0.23 224	0.13 139	0.28 231	0.16 146	0.06 30	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.15 344

ToySt	0.28 382	0.19 357	0.68 421	0.22 200	0.19 402	0.31 377	0.31 494	0.43 307	0.43 387	0.28 242	0.38 344	0.42 432	0.32 442	0.33 301	0.32 411	0.08 195	0.14 368	0.10 339	0.12 441	0.11 371	0.24 465

SA	0.24 296	0.22 397	0.55 333	0.23 253	0.14 211	0.25 271	0.23 396	0.48 367	0.42 376	0.28 242	0.44 415	0.23 224	0.23 302	0.34 316	0.17 172	0.07 71	0.09 231	0.11 395	0.11 399	0.08 173	0.09 111

iRaft-Stereo_5w	0.25 321	0.24 424	0.50 263	0.23 253	0.18 370	0.19 119	0.19 267	0.39 266	0.35 287	0.28 242	0.36 325	0.34 361	0.23 302	0.66 474	0.28 374	0.07 71	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.09 256	0.14 327

GwcNet-ADL	0.23 267	0.15 256	0.58 368	0.24 303	0.13 171	0.23 229	0.24 420	0.51 396	0.41 364	0.28 242	0.29 236	0.30 325	0.20 273	0.27 207	0.28 374	0.09 279	0.07 125	0.07 92	0.07 135	0.09 256	0.11 217

PSMNet-ADL	0.26 344	0.16 290	0.39 140	0.27 420	0.14 211	0.32 394	0.22 368	0.45 337	0.37 318	0.28 242	0.34 302	0.41 419	0.28 385	0.61 444	0.32 411	0.11 387	0.10 271	0.09 264	0.11 399	0.10 319	0.13 298

LCNet	0.22 234	0.12 138	0.42 167	0.26 382	0.12 121	0.23 229	0.19 267	0.36 219	0.28 194	0.28 242	0.35 310	0.26 274	0.30 412	0.35 323	0.17 172	0.07 71	0.05 5	0.09 264	0.10 365	0.13 425	0.22 444

Patchmatch Stereo++	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.14 74	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.27 207	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.22 234	0.11 87	0.52 302	0.25 341	0.12 121	0.21 181	0.18 222	0.40 275	0.35 287	0.28 242	0.30 250	0.22 210	0.17 216	0.52 397	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.13 298

OCTAStereo	0.22 234	0.11 87	0.52 302	0.25 341	0.12 121	0.21 181	0.18 222	0.40 275	0.35 287	0.28 242	0.30 250	0.22 210	0.17 216	0.51 389	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.13 298

PSM-adaLoss	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.15 99	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.25 172	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

ROB_FTStereo_v2	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.15 99	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.25 172	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

ROB_FTStereo	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.13 51	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.25 172	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

HUI-Stereo	0.19 144	0.13 179	0.52 302	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.14 74	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.23 142	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

ASMatch	0.23 267	0.11 87	0.55 333	0.25 341	0.14 211	0.19 119	0.16 132	0.32 171	0.30 229	0.28 242	0.68 532	0.28 292	0.26 354	0.50 383	0.22 302	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.06 50	0.11 217

RE-Stereo	0.22 234	0.11 87	0.52 302	0.25 341	0.12 121	0.21 181	0.18 222	0.40 275	0.35 287	0.28 242	0.30 250	0.22 210	0.17 216	0.51 389	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.13 298

TVStereo	0.22 234	0.11 87	0.52 302	0.25 341	0.12 121	0.21 181	0.18 222	0.40 275	0.35 287	0.28 242	0.30 250	0.22 210	0.17 216	0.51 389	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.13 298

DeepStereo_RVC	0.19 144	0.12 138	0.47 206	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.16 132	0.29 129	0.24 128	0.28 242	0.27 221	0.23 224	0.28 385	0.24 153	0.19 233	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.07 135	0.09 256	0.10 176

iGMRVC	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.15 99	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.27 207	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

iRAFT	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.22 200	0.11 82	0.19 119	0.14 74	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.27 207	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

RAFT-IKP	0.19 144	0.13 179	0.51 281	0.22 200	0.11 82	0.18 99	0.15 99	0.30 147	0.24 128	0.28 242	0.29 236	0.25 255	0.18 246	0.26 193	0.18 202	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.10 319	0.09 111

RAFT + AFF	0.30 415	0.33 490	0.76 450	0.25 341	0.17 340	0.30 355	0.33 505	0.55 447	0.42 376	0.28 242	0.30 250	0.31 334	0.31 429	0.64 463	0.32 411	0.09 279	0.11 305	0.11 395	0.10 365	0.12 412	0.16 360

NVstereo2D	0.32 432	0.18 344	0.63 397	0.24 303	0.23 473	0.43 480	0.28 470	0.60 502	0.58 507	0.28 242	0.39 362	0.42 432	0.30 412	0.71 492	0.30 391	0.13 449	0.09 231	0.13 456	0.10 365	0.20 516	0.18 385

ACV-stereo	0.30 415	0.20 370	0.82 470	0.23 253	0.16 310	0.48 509	0.20 307	0.38 245	0.34 276	0.29 266	0.33 291	0.66 547	0.43 501	0.55 411	0.31 401	0.10 348	0.09 231	0.09 264	0.09 308	0.11 371	0.12 269

test_for_model	0.33 439	0.91 586	0.48 221	0.74 586	0.50 569	0.20 153	0.16 132	0.33 191	0.27 182	0.29 266	0.15 85	0.13 83	0.11 77	0.17 28	0.14 81	0.31 563	0.27 531	0.06 32	0.05 23	0.97 600	0.31 512

MyStereo8	0.25 321	0.20 370	0.69 423	0.24 303	0.17 340	0.31 377	0.16 132	0.50 385	0.32 249	0.29 266	0.38 344	0.25 255	0.19 268	0.33 301	0.29 388	0.08 195	0.20 477	0.08 173	0.08 217	0.10 319	0.16 360

MyStereo04	0.24 296	0.15 256	0.58 368	0.22 200	0.16 310	0.25 271	0.22 368	0.51 396	0.54 487	0.29 266	0.23 183	0.27 279	0.23 302	0.32 291	0.25 344	0.07 71	0.13 350	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217

CoDeX	0.24 296	0.13 179	0.48 221	0.22 200	0.14 211	0.29 341	0.21 334	0.55 447	0.42 376	0.29 266	0.36 325	0.28 292	0.23 302	0.48 377	0.20 257	0.09 279	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.08 66

TestStereo1	0.23 267	0.22 397	0.50 263	0.27 420	0.14 211	0.26 292	0.27 454	0.43 307	0.38 328	0.29 266	0.39 362	0.23 224	0.21 283	0.33 301	0.18 202	0.08 195	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.10 176

DCANet-4	0.20 175	0.11 87	0.58 368	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.39 266	0.42 376	0.29 266	0.31 261	0.17 154	0.22 290	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.09 111

fff	0.20 175	0.15 256	0.57 353	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.38 245	0.46 423	0.29 266	0.31 261	0.18 167	0.28 385	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.09 111

test_5	0.25 321	0.25 439	0.57 353	0.27 420	0.18 370	0.25 271	0.29 476	0.42 298	0.39 344	0.29 266	0.40 371	0.27 279	0.23 302	0.35 323	0.19 233	0.07 71	0.07 125	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.14 327

SA-5K	0.23 267	0.22 397	0.50 263	0.27 420	0.14 211	0.26 292	0.27 454	0.43 307	0.38 328	0.29 266	0.39 362	0.23 224	0.21 283	0.33 301	0.18 202	0.08 195	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.10 176

UDGNet	0.24 296	0.37 513	0.53 313	0.25 341	0.14 211	0.24 251	0.18 222	0.32 171	0.44 400	0.29 266	0.28 228	0.24 243	0.20 273	0.30 268	0.21 284	0.16 497	0.07 125	0.21 536	0.11 399	0.16 468	0.11 217

IPLGR	0.22 234	0.14 224	0.75 446	0.21 146	0.11 82	0.25 271	0.18 222	0.44 328	0.38 328	0.29 266	0.28 228	0.21 203	0.19 268	0.37 339	0.19 233	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.07 22

PSM-softLoss	0.22 234	0.11 87	0.53 313	0.25 341	0.12 121	0.20 153	0.17 168	0.39 266	0.29 213	0.29 266	0.32 271	0.24 243	0.16 196	0.53 400	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.09 308	0.08 173	0.12 269

KMStereo	0.22 234	0.11 87	0.53 313	0.25 341	0.12 121	0.20 153	0.17 168	0.39 266	0.29 213	0.29 266	0.32 271	0.24 243	0.16 196	0.53 400	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.09 308	0.08 173	0.12 269

ICVP	0.24 296	0.13 179	0.45 184	0.26 382	0.14 211	0.30 355	0.25 434	0.47 356	0.35 287	0.29 266	0.43 405	0.35 375	0.25 336	0.28 231	0.25 344	0.12 427	0.09 231	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.21 211	0.24 424	0.53 313	0.23 253	0.14 211	0.22 210	0.13 51	0.38 245	0.30 229	0.29 266	0.26 208	0.25 255	0.15 176	0.28 231	0.20 257	0.08 195	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.10 319	0.07 22

csc	0.20 175	0.15 256	0.57 353	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.38 245	0.46 423	0.29 266	0.31 261	0.18 167	0.28 385	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.09 111

cscssc	0.20 175	0.15 256	0.57 353	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.38 245	0.46 423	0.29 266	0.31 261	0.18 167	0.28 385	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 50	0.09 111

SFCPSM	0.23 267	0.12 138	0.51 281	0.21 146	0.14 211	0.34 416	0.22 368	0.57 467	0.41 364	0.29 266	0.32 271	0.23 224	0.22 290	0.28 231	0.20 257	0.10 348	0.07 125	0.09 264	0.10 365	0.09 256	0.09 111

ACVNet	0.24 296	0.18 344	0.51 281	0.18 37	0.15 272	0.27 299	0.23 396	0.40 275	0.45 412	0.29 266	0.41 383	0.38 392	0.28 385	0.28 231	0.35 434	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.10 319	0.09 111

CFNet-ft	0.26 344	0.21 378	0.51 281	0.19 72	0.16 310	0.31 377	0.21 334	0.40 275	0.37 318	0.29 266	0.40 371	0.46 460	0.27 362	0.49 379	0.28 374	0.12 427	0.07 125	0.12 430	0.11 399	0.12 412	0.11 217

CFNet_RVC	0.26 344	0.21 378	0.51 281	0.19 72	0.16 310	0.31 377	0.21 334	0.40 275	0.37 318	0.29 266	0.40 371	0.46 460	0.27 362	0.49 379	0.28 374	0.12 427	0.07 125	0.12 430	0.11 399	0.12 412	0.11 217

HITNet	0.22 234	0.23 413	0.60 382	0.20 113	0.09 15	0.27 299	0.15 99	0.45 337	0.33 265	0.29 266	0.33 291	0.27 279	0.22 290	0.29 253	0.27 366	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.11 217
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
Select-FE	0.27 372	0.18 344	0.87 490	0.23 253	0.22 460	0.29 341	0.18 222	0.53 414	0.28 194	0.30 289	0.33 291	0.45 451	0.29 405	0.30 268	0.21 284	0.08 195	0.10 271	0.08 173	0.13 473	0.08 173	0.20 418

DFGA-Net	0.26 344	0.33 490	0.70 429	0.22 200	0.15 272	0.25 271	0.17 168	0.41 293	0.40 354	0.30 289	0.32 271	0.21 203	0.18 246	0.61 444	0.33 420	0.08 195	0.06 52	0.10 339	0.09 308	0.11 371	0.09 111

PCWNet_CMD	0.23 267	0.14 224	0.48 221	0.21 146	0.13 171	0.28 317	0.17 168	0.47 356	0.47 436	0.30 289	0.36 325	0.37 386	0.24 323	0.29 253	0.21 284	0.09 279	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.11 371	0.11 217

anonymousdsp2	0.23 267	0.11 87	0.42 167	0.26 382	0.24 490	0.25 271	0.17 168	0.43 307	0.37 318	0.30 289	0.23 183	0.24 243	0.15 176	0.32 291	0.17 172	0.07 71	0.28 536	0.07 92	0.05 23	0.08 173	0.44 556

ADStereo(finetuned)	0.21 211	0.15 256	0.59 375	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.37 234	0.41 364	0.30 289	0.31 261	0.19 177	0.31 429	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.10 176

Sa-1000	0.24 296	0.20 370	0.53 313	0.23 253	0.14 211	0.30 355	0.23 396	0.50 385	0.41 364	0.30 289	0.50 461	0.26 274	0.19 268	0.33 301	0.16 146	0.08 195	0.10 271	0.10 339	0.11 399	0.08 173	0.08 66

dd	0.23 267	0.32 486	0.55 333	0.23 253	0.12 121	0.27 299	0.21 334	0.32 171	0.45 412	0.30 289	0.29 236	0.25 255	0.17 216	0.31 281	0.26 355	0.13 449	0.07 125	0.10 339	0.08 217	0.12 412	0.09 111

TransformOpticalFlow	0.24 296	0.14 224	0.57 353	0.24 303	0.11 82	0.21 181	0.19 267	0.43 307	0.34 276	0.30 289	0.43 405	0.36 380	0.31 429	0.61 444	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.08 173	0.07 135	0.06 50	0.08 66

CFNet_pseudo	0.23 267	0.14 224	0.48 221	0.20 113	0.13 171	0.27 299	0.17 168	0.46 345	0.45 412	0.30 289	0.37 336	0.38 392	0.23 302	0.30 268	0.22 302	0.09 279	0.06 52	0.11 395	0.08 217	0.11 371	0.11 217

DCANet	0.20 175	0.15 256	0.57 353	0.19 72	0.09 15	0.19 119	0.18 222	0.37 234	0.41 364	0.30 289	0.31 261	0.19 177	0.23 302	0.21 94	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.07 111	0.10 176

xxxx	0.39 475	0.14 224	0.47 206	0.20 113	0.16 310	0.38 452	0.20 307	0.61 510	0.43 387	0.30 289	0.44 415	0.38 392	0.25 336	0.50 383	2.41 606	0.11 387	0.21 482	0.09 264	0.10 365	0.10 319	0.26 487

GANet-RSSM	0.26 344	0.19 357	0.54 325	0.21 146	0.14 211	0.27 299	0.22 368	0.47 356	0.34 276	0.30 289	0.40 371	0.41 419	0.30 412	0.59 432	0.25 344	0.11 387	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.10 176

FADNet_RVC	0.31 426	0.35 503	0.98 516	0.24 303	0.16 310	0.30 355	0.17 168	0.52 404	0.39 344	0.30 289	0.38 344	0.30 325	0.29 405	0.54 406	0.33 420	0.14 473	0.14 368	0.14 480	0.16 512	0.21 523	0.24 465

MSMDNet	0.23 267	0.14 224	0.49 241	0.20 113	0.13 171	0.28 317	0.17 168	0.47 356	0.47 436	0.30 289	0.36 325	0.37 386	0.24 323	0.29 253	0.21 284	0.09 279	0.07 125	0.09 264	0.08 217	0.11 371	0.11 217

ccs_rob	0.23 267	0.14 224	0.48 221	0.20 113	0.13 171	0.27 299	0.17 168	0.46 345	0.45 412	0.30 289	0.37 336	0.38 392	0.23 302	0.30 268	0.22 302	0.09 279	0.06 52	0.11 395	0.08 217	0.12 412	0.11 217

UCFNet_RVC	0.25 321	0.21 378	0.49 241	0.19 72	0.15 272	0.34 416	0.18 222	0.47 356	0.36 303	0.30 289	0.35 310	0.40 410	0.26 354	0.35 323	0.24 330	0.13 449	0.08 189	0.13 456	0.14 491	0.13 425	0.13 298

DN-CSS_ROB	0.24 296	0.33 490	0.69 423	0.25 341	0.14 211	0.26 292	0.13 51	0.42 298	0.35 287	0.30 289	0.42 391	0.22 210	0.20 273	0.34 316	0.22 302	0.07 71	0.06 52	0.11 395	0.11 399	0.11 371	0.09 111

DStereoRT	0.40 486	0.16 290	0.74 442	0.25 341	0.17 340	0.42 475	0.19 267	0.50 385	0.48 444	0.31 306	0.40 371	0.32 345	0.39 481	0.64 463	0.31 401	0.09 279	0.11 305	1.56 612	0.43 579	0.08 173	0.41 548

rvit_105_1	0.28 382	0.24 424	0.65 407	0.27 420	0.19 402	0.31 377	0.35 513	0.46 345	0.53 482	0.31 306	0.32 271	0.32 345	0.27 362	0.36 329	0.26 355	0.16 497	0.14 368	0.15 497	0.17 523	0.11 371	0.11 217

UGAM-zero	0.26 344	0.11 87	0.56 343	0.20 113	0.16 310	0.28 317	0.18 222	0.48 367	0.25 153	0.31 306	0.28 228	0.56 511	0.32 442	0.66 474	0.17 172	0.07 71	0.10 271	0.07 92	0.09 308	0.07 111	0.31 512

mmm	0.25 321	0.15 256	0.44 181	0.23 253	0.20 428	0.28 317	0.21 334	0.43 307	0.32 249	0.31 306	0.40 371	0.30 325	0.24 323	0.31 281	0.28 374	0.09 279	0.21 482	0.11 395	0.12 441	0.10 319	0.26 487

ffm	0.27 372	0.17 322	0.84 480	0.21 146	0.13 171	0.29 341	0.21 334	0.38 245	0.46 423	0.31 306	0.44 415	0.34 361	0.24 323	0.28 231	0.12 11	0.08 195	0.28 536	0.12 430	0.11 399	0.08 173	0.37 540

ff1	0.36 458	0.17 322	0.84 480	0.21 146	0.13 171	0.29 341	0.21 334	0.38 245	0.46 423	0.31 306	0.44 415	0.34 361	0.24 323	0.91 544	1.30 576	0.08 195	0.28 536	0.12 430	0.11 399	0.08 173	0.37 540

mmx	0.37 465	0.17 322	0.84 480	0.21 146	0.13 171	0.29 341	0.21 334	0.57 467	0.48 444	0.31 306	0.44 415	0.34 361	0.24 323	0.91 544	1.30 576	0.10 348	0.20 477	0.12 430	0.11 399	0.11 371	0.23 452

xxx	0.37 465	0.17 322	0.84 480	0.21 146	0.13 171	0.29 341	0.21 334	0.57 467	0.48 444	0.31 306	0.44 415	0.34 361	0.24 323	0.91 544	1.30 576	0.10 348	0.20 477	0.12 430	0.11 399	0.11 371	0.23 452

MIPNet	0.22 234	0.19 357	0.64 402	0.22 200	0.12 121	0.28 317	0.20 307	0.48 367	0.39 344	0.31 306	0.24 192	0.19 177	0.24 323	0.28 231	0.20 257	0.07 71	0.05 5	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.08 66

GMOStereo	0.20 175	0.17 322	0.45 184	0.23 253	0.18 370	0.21 181	0.27 454	0.28 110	0.28 194	0.31 306	0.32 271	0.28 292	0.17 216	0.16 14	0.13 40	0.07 71	0.23 502	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.07 22

error version	0.20 175	0.17 322	0.45 184	0.23 253	0.18 370	0.21 181	0.27 454	0.28 110	0.28 194	0.31 306	0.32 271	0.28 292	0.17 216	0.16 14	0.13 40	0.07 71	0.23 502	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.07 22

test-v	0.20 175	0.17 322	0.45 184	0.23 253	0.18 370	0.21 181	0.27 454	0.28 110	0.28 194	0.31 306	0.32 271	0.28 292	0.17 216	0.16 14	0.13 40	0.07 71	0.23 502	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.07 22

STrans-v2	0.25 321	0.14 224	0.56 343	0.21 146	0.12 121	0.23 229	0.20 307	0.50 385	0.31 239	0.31 306	0.42 391	0.35 375	0.35 459	0.62 455	0.24 330	0.07 71	0.05 5	0.08 173	0.07 135	0.06 50	0.08 66

IRAFT_RVC	0.23 267	0.15 256	0.54 325	0.26 382	0.12 121	0.19 119	0.23 396	0.41 293	0.39 344	0.31 306	0.30 250	0.29 305	0.24 323	0.55 411	0.23 321	0.08 195	0.06 52	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.08 66

test-2	0.20 175	0.17 322	0.45 184	0.23 253	0.18 370	0.21 181	0.27 454	0.28 110	0.28 194	0.31 306	0.32 271	0.28 292	0.17 216	0.16 14	0.13 40	0.07 71	0.23 502	0.10 339	0.08 217	0.08 173	0.07 22

GMM-Stereo	0.22 234	0.10 51	0.56 343	0.23 253	0.13 171	0.24 251	0.24 420	0.38 245	0.29 213	0.31 306	0.44 415	0.27 279	0.21 283	0.31 281	0.17 172	0.07 71	0.05 5	0.10 339	0.09 308	0.08 173	0.19 400

GES	0.23 267	0.14 224	0.54 325	0.21 146	0.14 211	0.28 317	0.19 267	0.51 396	0.35 287	0.31 306	0.36 325	0.25 255	0.24 323	0.30 268	0.23 321	0.11 387	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.10 319	0.12 269

HCRNet	0.25 321	0.27 457	0.42 167	0.34 515	0.17 340	0.27 299	0.18 222	0.45 337	0.37 318	0.31 306	0.35 310	0.32 345	0.23 302	0.44 363	0.21 284	0.13 449	0.08 189	0.13 456	0.11 399	0.11 371	0.09 111

FENet	0.22 234	0.13 179	0.48 221	0.22 200	0.12 121	0.27 299	0.18 222	0.43 307	0.37 318	0.31 306	0.32 271	0.29 305	0.23 302	0.27 207	0.24 330	0.10 348	0.07 125	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217

PSMNet-RSSM	0.26 344	0.21 378	0.50 263	0.21 146	0.14 211	0.25 271	0.21 334	0.50 385	0.38 328	0.31 306	0.45 429	0.40 410	0.27 362	0.53 400	0.24 330	0.12 427	0.08 189	0.11 395	0.13 473	0.10 319	0.10 176

BEATNet_4x	0.25 321	0.25 439	0.66 412	0.23 253	0.10 51	0.29 341	0.14 74	0.49 377	0.34 276	0.31 306	0.35 310	0.32 345	0.26 354	0.34 316	0.33 420	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.11 371	0.13 298

R-Stereo Train	0.19 144	0.10 51	0.49 241	0.22 200	0.12 121	0.23 229	0.18 222	0.43 307	0.20 67	0.31 306	0.45 429	0.20 189	0.14 157	0.18 42	0.18 202	0.08 195	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.07 22

RAFT-Stereo	0.19 144	0.10 51	0.49 241	0.22 200	0.12 121	0.23 229	0.18 222	0.43 307	0.20 67	0.31 306	0.45 429	0.20 189	0.14 157	0.18 42	0.18 202	0.08 195	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.06 50	0.07 22
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.30 415	0.19 357	0.59 375	0.23 253	0.19 402	0.33 401	0.20 307	0.50 385	0.41 364	0.31 306	0.44 415	0.47 470	0.38 474	0.79 518	0.40 452	0.09 279	0.07 125	0.07 92	0.09 308	0.08 173	0.10 176

CFNet	0.29 402	0.29 469	0.57 353	0.23 253	0.14 211	0.34 416	0.15 99	0.53 414	0.46 423	0.31 306	0.40 371	0.38 392	0.27 362	0.76 510	0.28 374	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.11 399	0.11 371	0.09 111

PAM_32	0.26 344	0.10 51	0.63 397	0.24 303	0.19 402	0.51 518	0.26 445	0.43 307	0.30 229	0.32 331	0.28 228	0.60 526	0.28 385	0.29 253	0.20 257	0.08 195	0.14 368	0.08 173	0.10 365	0.07 111	0.15 344

UGAM	0.28 382	0.18 344	0.57 353	0.26 382	0.13 171	0.23 229	0.26 445	0.33 191	0.45 412	0.32 331	0.42 391	0.45 451	0.22 290	0.92 549	0.23 321	0.08 195	0.09 231	0.14 480	0.13 473	0.10 319	0.10 176

ITSA-stereo	0.26 344	0.16 290	0.39 140	0.24 303	0.11 82	0.28 317	0.18 222	0.58 481	0.59 514	0.32 331	0.32 271	0.33 353	0.28 385	0.51 389	0.34 427	0.11 387	0.08 189	0.11 395	0.11 399	0.11 371	0.15 344

test_sample3	0.25 321	0.14 224	0.52 302	0.20 113	0.12 121	0.33 401	0.20 307	0.53 414	0.38 328	0.32 331	0.35 310	0.29 305	0.24 323	0.54 406	0.25 344	0.10 348	0.14 368	0.09 264	0.09 308	0.11 371	0.15 344

MyStereo05	0.24 296	0.15 256	0.58 368	0.22 200	0.14 211	0.25 271	0.22 368	0.50 385	0.54 487	0.32 331	0.23 183	0.26 274	0.23 302	0.32 291	0.25 344	0.07 71	0.12 329	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217

1111x	0.39 475	0.17 322	0.80 465	0.23 253	0.15 272	0.33 401	0.27 454	0.62 518	0.48 444	0.32 331	0.43 405	0.40 410	0.29 405	0.86 534	1.60 592	0.09 279	0.23 502	0.09 264	0.12 441	0.10 319	0.23 452

CFNet_ucs	0.25 321	0.14 224	0.51 281	0.20 113	0.15 272	0.29 341	0.18 222	0.51 396	0.46 423	0.32 331	0.42 391	0.38 392	0.23 302	0.31 281	0.22 302	0.11 387	0.08 189	0.12 430	0.09 308	0.13 425	0.13 298

CIPLG	0.23 267	0.28 465	0.75 446	0.24 303	0.16 310	0.25 271	0.20 307	0.38 245	0.33 265	0.32 331	0.34 302	0.23 224	0.15 176	0.27 207	0.22 302	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

IPLGR_C	0.23 267	0.29 469	0.81 466	0.24 303	0.16 310	0.24 251	0.20 307	0.38 245	0.33 265	0.32 331	0.33 291	0.23 224	0.15 176	0.26 193	0.22 302	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

ACRE	0.23 267	0.27 457	0.83 476	0.24 303	0.15 272	0.24 251	0.20 307	0.38 245	0.32 249	0.32 331	0.33 291	0.23 224	0.15 176	0.26 193	0.22 302	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111

cf-r	0.26 344	0.22 397	0.66 412	0.22 200	0.14 211	0.28 317	0.22 368	0.44 328	0.42 376	0.32 331	0.42 391	0.43 439	0.27 362	0.44 363	0.27 366	0.11 387	0.07 125	0.08 173	0.10 365	0.08 173	0.09 111

DMCA	0.24 296	0.18 344	0.51 281	0.23 253	0.14 211	0.27 299	0.20 307	0.45 337	0.40 354	0.32 331	0.33 291	0.33 353	0.25 336	0.27 207	0.30 391	0.11 387	0.08 189	0.10 339	0.08 217	0.11 371	0.12 269

FADNet	0.34 448	0.43 534	0.88 497	0.24 303	0.22 460	0.37 446	0.19 267	0.56 458	0.49 458	0.32 331	0.36 325	0.43 439	0.32 442	0.65 468	0.30 391	0.17 511	0.16 412	0.14 480	0.16 512	0.25 538	0.21 430

z-ln-s-r	0.35 455	0.30 475	1.02 521	0.23 253	0.14 211	0.30 355	0.26 445	0.46 345	0.55 495	0.33 344	0.61 517	0.39 406	0.31 429	0.80 521	0.77 537	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.08 217	0.11 371	0.10 176

G2L-Stereo	0.27 372	0.23 413	0.61 388	0.22 200	0.14 211	0.25 271	0.19 267	0.48 367	0.37 318	0.33 344	0.38 344	0.40 410	0.23 302	0.61 444	0.33 420	0.11 387	0.09 231	0.10 339	0.08 217	0.09 256	0.11 217

model_zeroshot	0.21 211	0.14 224	0.51 281	0.34 515	0.18 370	0.26 292	0.16 132	0.41 293	0.24 128	0.33 344	0.20 143	0.25 255	0.12 108	0.26 193	0.16 146	0.09 279	0.21 482	0.07 92	0.08 217	0.07 111	0.13 298

test_sample5	0.26 344	0.14 224	0.51 281	0.21 146	0.12 121	0.31 377	0.21 334	0.53 414	0.38 328	0.33 344	0.43 405	0.29 305	0.25 336	0.56 417	0.24 330	0.10 348	0.14 368	0.10 339	0.10 365	0.11 371	0.16 360

test_sample4	0.26 344	0.14 224	0.53 313	0.21 146	0.12 121	0.32 394	0.21 334	0.53 414	0.38 328	0.33 344	0.38 344	0.28 292	0.25 336	0.54 406	0.25 344	0.10 348	0.14 368	0.10 339	0.09 308	0.11 371	0.16 360

DispNO	0.29 402	0.24 424	0.83 476	0.23 253	0.17 340	0.25 271	0.22 368	0.47 356	0.42 376	0.33 344	0.39 362	0.38 392	0.28 385	0.78 514	0.35 434	0.09 279	0.07 125	0.10 339	0.10 365	0.09 256	0.09 111

anonymousa	0.26 344	0.13 179	0.56 343	0.29 466	0.30 529	0.31 377	0.20 307	0.38 245	0.36 303	0.33 344	0.51 464	0.41 419	0.27 362	0.25 172	0.24 330	0.08 195	0.18 449	0.09 264	0.18 528	0.08 173	0.17 380

DisPM	0.20 175	0.11 87	0.52 302	0.24 303	0.13 171	0.18 99	0.19 267	0.30 147	0.31 239	0.33 344	0.34 302	0.23 224	0.16 196	0.34 316	0.17 172	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.12 269

raft_robust	0.25 321	0.23 413	0.44 181	0.22 200	0.13 171	0.23 229	0.22 368	0.52 404	0.50 465	0.33 344	0.32 271	0.33 353	0.23 302	0.55 411	0.18 202	0.07 71	0.11 305	0.08 173	0.10 365	0.08 173	0.07 22

NINENet	0.27 372	0.16 290	0.49 241	0.23 253	0.16 310	0.44 485	0.17 168	0.63 522	0.49 458	0.33 344	0.38 344	0.31 334	0.22 290	0.43 359	0.22 302	0.11 387	0.10 271	0.12 430	0.08 217	0.12 412	0.11 217

IPLG	0.23 267	0.19 357	0.65 407	0.21 146	0.12 121	0.28 317	0.17 168	0.45 337	0.32 249	0.33 344	0.32 271	0.16 139	0.17 216	0.50 383	0.23 321	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.07 135	0.07 111	0.08 66

ADLNet2	0.31 426	0.23 413	0.77 456	0.23 253	0.18 370	0.36 438	0.24 420	0.55 447	0.54 487	0.33 344	0.38 344	0.45 451	0.31 429	0.70 486	0.36 438	0.10 348	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.12 412	0.11 217

PFNet+	0.21 211	0.11 87	0.54 325	0.22 200	0.12 121	0.17 74	0.18 222	0.31 164	0.36 303	0.33 344	0.32 271	0.24 243	0.16 196	0.33 301	0.18 202	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.10 365	0.08 173	0.12 269

HHNet	0.23 267	0.12 138	0.66 412	0.19 72	0.18 370	0.20 153	0.20 307	0.36 219	0.32 249	0.33 344	0.59 505	0.19 177	0.21 283	0.24 153	0.31 401	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.07 135	0.08 173	0.12 269

RAFT_R40	0.22 234	0.11 87	0.52 302	0.25 341	0.13 171	0.18 99	0.18 222	0.32 171	0.31 239	0.33 344	0.33 291	0.30 325	0.23 302	0.55 411	0.19 233	0.08 195	0.05 5	0.10 339	0.08 217	0.09 256	0.07 22

Pruner-Stereo	0.20 175	0.12 138	0.49 241	0.29 466	0.12 121	0.19 119	0.17 168	0.32 171	0.31 239	0.33 344	0.32 271	0.25 255	0.15 176	0.25 172	0.22 302	0.09 279	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.10 176

Prome-Stereo	0.22 234	0.10 51	0.43 173	0.24 303	0.13 171	0.23 229	0.23 396	0.37 234	0.27 182	0.33 344	0.58 501	0.24 243	0.28 385	0.30 268	0.16 146	0.07 71	0.05 5	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.20 418

test_xeample	0.39 475	0.14 224	0.46 198	0.19 72	0.16 310	0.34 416	0.22 368	0.59 491	0.43 387	0.33 344	0.47 448	0.30 325	0.27 362	0.60 437	2.44 607	0.10 348	0.21 482	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.25 475

ARAFT	0.26 344	0.30 475	0.87 490	0.22 200	0.12 121	0.30 355	0.24 420	0.46 345	0.34 276	0.33 344	0.28 228	0.29 305	0.20 273	0.49 379	0.19 233	0.08 195	0.06 52	0.12 430	0.11 399	0.09 256	0.09 111

GwcNet-RSSM	0.28 382	0.25 439	0.61 388	0.22 200	0.14 211	0.28 317	0.24 420	0.46 345	0.44 400	0.33 344	0.46 441	0.41 419	0.28 385	0.55 411	0.31 401	0.11 387	0.07 125	0.09 264	0.10 365	0.10 319	0.09 111

IGEV-FE	0.23 267	0.11 87	0.82 470	0.21 146	0.23 473	0.20 153	0.19 267	0.38 245	0.23 114	0.34 364	0.22 172	0.29 305	0.14 157	0.24 153	0.20 257	0.07 71	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.08 173	0.35 529

DDVS	0.26 344	0.16 290	0.45 184	0.25 341	0.17 340	0.34 416	0.21 334	0.43 307	0.31 239	0.34 364	0.41 383	0.47 470	0.21 283	0.52 397	0.29 388	0.11 387	0.09 231	0.11 395	0.09 308	0.13 425	0.16 360

test_sample6	0.27 372	0.15 256	0.50 263	0.22 200	0.12 121	0.30 355	0.22 368	0.54 429	0.39 344	0.34 364	0.44 415	0.29 305	0.25 336	0.58 424	0.26 355	0.11 387	0.14 368	0.10 339	0.10 365	0.11 371	0.16 360

DualNet	0.26 344	0.14 224	0.51 281	0.21 146	0.12 121	0.31 377	0.21 334	0.53 414	0.38 328	0.34 364	0.44 415	0.29 305	0.25 336	0.56 417	0.24 330	0.10 348	0.14 368	0.10 339	0.10 365	0.11 371	0.16 360

IGEV_Zeroshot_test	0.23 267	0.11 87	0.82 470	0.21 146	0.23 473	0.20 153	0.19 267	0.38 245	0.23 114	0.34 364	0.22 172	0.29 305	0.14 157	0.24 153	0.20 257	0.07 71	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.08 173	0.35 529

CBFPSM	0.28 382	0.23 413	0.76 450	0.21 146	0.14 211	0.38 452	0.26 445	0.42 298	0.37 318	0.34 364	0.36 325	0.55 506	0.38 474	0.33 301	0.40 452	0.08 195	0.08 189	0.07 92	0.08 217	0.09 256	0.12 269

CASS	0.22 234	0.16 290	0.40 149	0.26 382	0.12 121	0.29 341	0.19 267	0.40 275	0.32 249	0.34 364	0.35 310	0.25 255	0.25 336	0.26 193	0.21 284	0.13 449	0.08 189	0.11 395	0.09 308	0.11 371	0.12 269
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.24 296	0.13 179	0.36 125	0.25 341	0.14 211	0.44 485	0.17 168	0.59 491	0.36 303	0.34 364	0.35 310	0.31 334	0.22 290	0.27 207	0.22 302	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.10 365	0.09 256	0.10 176

IER	0.24 296	0.15 256	0.50 263	0.21 146	0.15 272	0.31 377	0.20 307	0.44 328	0.38 328	0.34 364	0.41 383	0.32 345	0.34 452	0.31 281	0.23 321	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.08 217	0.09 256	0.09 111

RAFT_CTSACE	0.23 267	0.21 378	0.57 353	0.26 382	0.15 272	0.22 210	0.23 396	0.34 198	0.30 229	0.34 364	0.51 464	0.31 334	0.17 216	0.33 301	0.15 119	0.06 30	0.09 231	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.07 22

BSDual-CNN	0.24 296	0.13 179	0.36 125	0.25 341	0.14 211	0.35 431	0.22 368	0.59 491	0.36 303	0.34 364	0.35 310	0.38 392	0.25 336	0.27 207	0.28 374	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.10 365	0.09 256	0.10 176

hknet	0.26 344	0.15 256	0.49 241	0.25 341	0.16 310	0.35 431	0.22 368	0.59 491	0.40 354	0.34 364	0.35 310	0.43 439	0.28 385	0.38 342	0.26 355	0.09 279	0.07 125	0.11 395	0.10 365	0.09 256	0.10 176

OMP-Stereo	0.24 296	0.16 290	0.48 221	0.30 477	0.13 171	0.21 181	0.16 132	0.38 245	0.35 287	0.34 364	0.30 250	0.33 353	0.20 273	0.70 486	0.24 330	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.07 135	0.08 173	0.07 22

SST-Stereo	0.22 234	0.11 87	0.52 302	0.25 341	0.14 211	0.19 119	0.17 168	0.32 171	0.26 165	0.34 364	0.33 291	0.29 305	0.25 336	0.56 417	0.18 202	0.08 195	0.05 5	0.10 339	0.08 217	0.09 256	0.07 22

RAFT	0.24 296	0.24 424	0.46 198	0.27 420	0.15 272	0.26 292	0.26 445	0.37 234	0.31 239	0.34 364	0.34 302	0.41 419	0.22 290	0.30 268	0.18 202	0.08 195	0.15 399	0.11 395	0.10 365	0.11 371	0.13 298

FADNet-RVC	0.34 448	0.43 534	0.97 514	0.25 341	0.20 428	0.33 401	0.20 307	0.51 396	0.42 376	0.34 364	0.40 371	0.41 419	0.29 405	0.65 468	0.36 438	0.14 473	0.14 368	0.14 480	0.15 502	0.19 508	0.20 418

AdaStereo	0.25 321	0.17 322	0.47 206	0.25 341	0.13 171	0.33 401	0.17 168	0.57 467	0.43 387	0.34 364	0.38 344	0.35 375	0.21 283	0.32 291	0.24 330	0.14 473	0.06 52	0.13 456	0.09 308	0.11 371	0.09 111
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.
iResNet	0.25 321	0.22 397	0.62 392	0.26 382	0.11 82	0.31 377	0.23 396	0.46 345	0.45 412	0.34 364	0.43 405	0.27 279	0.23 302	0.36 329	0.37 444	0.08 195	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.08 173	0.10 176

NOSS_ROB	0.33 439	0.24 424	0.49 241	0.27 420	0.16 310	0.34 416	0.19 267	0.55 447	0.50 465	0.34 364	0.37 336	0.42 432	0.30 412	0.93 551	0.25 344	0.19 531	0.20 477	0.24 545	0.22 545	0.17 483	0.25 475

G2L-ROB	0.25 321	0.21 378	0.56 343	0.19 72	0.12 121	0.28 317	0.21 334	0.48 367	0.34 276	0.35 383	0.31 261	0.41 419	0.23 302	0.51 389	0.31 401	0.09 279	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.12 269

coex_refinement	0.28 382	0.22 397	0.50 263	0.23 253	0.15 272	0.31 377	0.20 307	0.51 396	0.43 387	0.35 383	0.42 391	0.45 451	0.27 362	0.56 417	0.41 456	0.10 348	0.07 125	0.07 92	0.07 135	0.11 371	0.12 269

SMFormer	0.27 372	0.13 179	0.47 206	0.20 113	0.10 51	0.28 317	0.19 267	0.54 429	0.48 444	0.35 383	0.42 391	0.31 334	0.27 362	0.60 437	0.34 427	0.10 348	0.16 412	0.08 173	0.09 308	0.10 319	0.16 360

tta	0.27 372	0.13 179	0.47 206	0.20 113	0.10 51	0.28 317	0.19 267	0.54 429	0.48 444	0.35 383	0.42 391	0.31 334	0.27 362	0.60 437	0.34 427	0.10 348	0.16 412	0.08 173	0.09 308	0.08 173	0.13 298

qqq1	0.26 344	0.13 179	0.47 206	0.20 113	0.10 51	0.28 317	0.19 267	0.54 429	0.48 444	0.35 383	0.42 391	0.31 334	0.27 362	0.60 437	0.21 284	0.10 348	0.16 412	0.07 92	0.07 135	0.08 173	0.13 298

fff1	0.26 344	0.13 179	0.47 206	0.20 113	0.10 51	0.28 317	0.19 267	0.54 429	0.48 444	0.35 383	0.42 391	0.31 334	0.27 362	0.60 437	0.21 284	0.10 348	0.16 412	0.07 92	0.07 135	0.08 173	0.13 298

LL-Strereo	0.32 432	0.33 490	0.77 456	0.26 382	0.24 490	0.22 210	0.23 396	0.58 481	0.44 400	0.35 383	0.32 271	0.41 419	0.40 486	0.93 551	0.25 344	0.08 195	0.13 350	0.11 395	0.09 308	0.09 256	0.22 444

AAGNet	0.34 448	0.12 138	0.53 313	0.26 382	0.16 310	0.20 153	0.19 267	0.31 164	0.29 213	0.35 383	0.35 310	0.27 279	0.30 412	0.44 363	2.56 608	0.08 195	0.05 5	0.10 339	0.07 135	0.09 256	0.07 22

IIG-Stereo	0.24 296	0.16 290	0.47 206	0.29 466	0.12 121	0.23 229	0.14 74	0.40 275	0.33 265	0.35 383	0.37 336	0.33 353	0.22 290	0.70 486	0.26 355	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.07 135	0.08 173	0.07 22

KYRaft	0.23 267	0.11 87	0.43 173	0.23 253	0.12 121	0.23 229	0.23 396	0.37 234	0.26 165	0.35 383	0.53 479	0.34 361	0.26 354	0.29 253	0.16 146	0.07 71	0.05 5	0.09 264	0.10 365	0.08 173	0.30 508

GEStereo_RVC	0.29 402	0.24 424	0.60 382	0.27 420	0.16 310	0.33 401	0.25 434	0.58 481	0.56 502	0.35 383	0.38 344	0.34 361	0.25 336	0.51 389	0.29 388	0.12 427	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.11 371	0.13 298

delet	0.29 402	0.18 344	0.58 368	0.24 303	0.19 402	0.41 468	0.30 485	0.52 404	0.51 471	0.35 383	0.42 391	0.37 386	0.31 429	0.49 379	0.36 438	0.10 348	0.09 231	0.11 395	0.12 441	0.09 256	0.09 111

PA-Net	0.40 486	0.35 503	1.05 524	0.32 499	0.28 514	0.39 457	0.43 545	0.53 414	0.56 502	0.35 383	0.43 405	0.41 419	0.36 464	0.83 530	0.61 517	0.12 427	0.23 502	0.16 505	0.23 549	0.13 425	0.20 418
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MultiAttention	1.05 581	0.14 224	0.50 263	0.35 521	0.43 564	5.62 611	1.71 611	0.71 555	0.54 487	0.36 396	0.63 521	0.55 506	0.22 290	7.50 620	0.56 507	0.09 279	0.06 52	0.14 480	0.24 551	0.27 548	0.34 525

PAM	0.26 344	0.11 87	0.63 397	0.25 341	0.18 370	0.53 527	0.29 476	0.44 328	0.28 194	0.36 396	0.27 221	0.59 520	0.26 354	0.28 231	0.20 257	0.08 195	0.12 329	0.07 92	0.10 365	0.07 111	0.13 298

MyStereo06	0.23 267	0.15 256	0.74 442	0.22 200	0.14 211	0.25 271	0.22 368	0.43 307	0.25 153	0.36 396	0.24 192	0.34 361	0.18 246	0.24 153	0.20 257	0.07 71	0.12 329	0.09 264	0.09 308	0.09 256	0.11 217

iinet-f	0.31 426	0.23 413	1.16 542	0.20 113	0.16 310	0.44 485	0.23 396	0.47 356	0.38 328	0.36 396	0.44 415	0.41 419	0.35 459	0.36 329	0.43 464	0.10 348	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.13 425	0.12 269

Anonymous_2	0.44 503	0.23 413	0.57 353	0.34 515	0.34 542	0.53 527	0.28 470	0.49 377	0.39 344	0.36 396	0.34 302	0.48 474	0.38 474	0.43 359	0.33 420	0.26 552	0.41 576	0.44 575	1.45 612	0.33 562	0.37 540

psmg	0.24 296	0.13 179	0.36 125	0.21 146	0.14 211	0.35 431	0.23 396	0.54 429	0.36 303	0.36 396	0.38 344	0.38 392	0.25 336	0.27 207	0.28 374	0.10 348	0.08 189	0.10 339	0.10 365	0.09 256	0.09 111

AASNet	0.29 402	0.27 457	0.67 415	0.26 382	0.18 370	0.34 416	0.21 334	0.64 528	0.49 458	0.36 396	0.41 383	0.32 345	0.26 354	0.33 301	0.39 450	0.12 427	0.09 231	0.10 339	0.08 217	0.14 448	0.12 269

PSM-AAD	0.26 344	0.11 87	0.43 173	0.24 303	0.12 121	0.27 299	0.37 522	0.36 219	0.30 229	0.36 396	0.39 362	0.28 292	0.77 563	0.30 268	0.16 146	0.07 71	0.06 52	0.12 430	0.11 399	0.09 256	0.21 430

DEmStereo	0.26 344	0.10 51	0.52 302	0.19 72	0.13 171	0.31 377	0.25 434	0.29 129	0.38 328	0.36 396	0.57 498	0.24 243	0.48 519	0.53 400	0.44 471	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.08 217	0.07 111	0.08 66

PFNet	0.24 296	0.11 87	0.63 397	0.25 341	0.14 211	0.22 210	0.19 267	0.40 275	0.35 287	0.36 396	0.32 271	0.27 279	0.20 273	0.63 458	0.23 321	0.09 279	0.05 5	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.08 66

UNet	0.28 382	0.16 290	0.70 429	0.24 303	0.20 428	0.44 485	0.21 334	0.52 404	0.42 376	0.36 396	0.40 371	0.43 439	0.33 450	0.41 350	0.32 411	0.09 279	0.07 125	0.10 339	0.09 308	0.10 319	0.09 111

UPFNet	0.27 372	0.15 256	0.47 206	0.25 341	0.20 428	0.37 446	0.27 454	0.50 385	0.40 354	0.36 396	0.38 344	0.37 386	0.29 405	0.40 347	0.34 427	0.10 348	0.10 271	0.10 339	0.10 365	0.10 319	0.08 66

ac_64	0.28 382	0.16 290	0.62 392	0.25 341	0.17 340	0.36 438	0.22 368	0.48 367	0.35 287	0.36 396	0.37 336	0.51 488	0.30 412	0.62 455	0.34 427	0.11 387	0.09 231	0.10 339	0.10 365	0.09 256	0.09 111

HGLStereo	0.29 402	0.19 357	0.60 382	0.24 303	0.21 445	0.33 401	0.23 396	0.52 404	0.44 400	0.36 396	0.49 458	0.41 419	0.35 459	0.46 371	0.34 427	0.11 387	0.11 305	0.09 264	0.09 308	0.11 371	0.12 269

FADNet-RVC-Resample	0.31 426	0.32 486	1.16 542	0.27 420	0.17 340	0.33 401	0.21 334	0.49 377	0.40 354	0.36 396	0.38 344	0.34 361	0.27 362	0.54 406	0.27 366	0.10 348	0.10 271	0.14 480	0.13 473	0.13 425	0.18 385

DeepPruner_ROB	0.28 382	0.25 439	0.64 402	0.22 200	0.16 310	0.30 355	0.21 334	0.54 429	0.33 265	0.36 396	0.38 344	0.38 392	0.26 354	0.45 369	0.28 374	0.15 487	0.11 305	0.11 395	0.11 399	0.14 448	0.14 327

HSM	0.29 402	0.18 344	0.48 221	0.21 146	0.15 272	0.33 401	0.20 307	0.55 447	0.39 344	0.36 396	0.39 362	0.67 551	0.32 442	0.88 537	0.24 330	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.09 256	0.10 176

xyz-stereo	1.43 592	0.11 87	17.43 625	0.18 37	0.08 6	4.86 610	0.18 222	0.31 164	0.35 287	0.37 413	2.75 610	0.41 419	0.31 429	0.58 424	0.33 420	0.07 71	0.05 5	0.09 264	0.06 65	0.06 50	0.06 8

GMStereo_Zeroshot	0.25 321	0.22 397	0.51 281	0.27 420	0.14 211	0.28 317	0.15 99	0.40 275	0.36 303	0.37 413	0.43 405	0.40 410	0.17 216	0.35 323	0.21 284	0.12 427	0.07 125	0.13 456	0.07 135	0.17 483	0.10 176

gwcnet-sp	0.25 321	0.16 290	0.70 429	0.23 253	0.14 211	0.34 416	0.22 368	0.46 345	0.41 364	0.37 413	0.35 310	0.27 279	0.27 362	0.36 329	0.26 355	0.09 279	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.10 176

scenet	0.25 321	0.16 290	0.70 429	0.23 253	0.14 211	0.34 416	0.22 368	0.46 345	0.41 364	0.37 413	0.35 310	0.27 279	0.27 362	0.36 329	0.26 355	0.09 279	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.10 176

ssnet	0.25 321	0.16 290	0.70 429	0.23 253	0.14 211	0.34 416	0.22 368	0.46 345	0.41 364	0.37 413	0.35 310	0.27 279	0.27 362	0.36 329	0.26 355	0.09 279	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.10 176

THIR-Stereo	0.30 415	0.15 256	0.46 198	0.19 72	0.11 82	0.28 317	0.70 577	0.33 191	0.36 303	0.37 413	0.64 524	0.33 353	0.49 524	0.58 424	0.44 471	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.09 308	0.07 111	0.08 66

pcwnet_v2	0.32 432	0.16 290	1.22 553	0.23 253	0.19 402	0.32 394	0.19 267	0.61 510	0.61 519	0.37 413	0.45 429	0.35 375	0.29 405	0.37 339	0.26 355	0.14 473	0.11 305	0.12 430	0.11 399	0.14 448	0.18 385

222	0.45 506	0.14 224	0.43 173	0.19 72	0.15 272	0.36 438	0.20 307	0.60 502	0.43 387	0.37 413	0.45 429	0.30 325	0.28 385	0.59 432	3.72 612	0.11 387	0.19 462	0.08 173	0.09 308	0.09 256	0.27 491

hitnet-ft	0.31 426	0.21 378	0.56 343	0.19 72	0.14 211	0.40 463	0.23 396	0.46 345	0.42 376	0.37 413	0.46 441	0.53 501	0.35 459	0.76 510	0.35 434	0.14 473	0.10 271	0.14 480	0.10 365	0.15 460	0.14 327

G2L-Stereo_test	0.26 344	0.22 397	0.54 325	0.20 113	0.13 171	0.28 317	0.24 420	0.51 396	0.40 354	0.38 422	0.37 336	0.40 410	0.26 354	0.53 400	0.32 411	0.09 279	0.06 52	0.07 92	0.06 65	0.09 256	0.11 217

TCMNet	0.34 448	0.28 465	0.81 466	0.29 466	0.30 529	0.40 463	0.28 470	0.53 414	0.49 458	0.38 422	0.46 441	0.40 410	0.30 412	0.61 444	0.42 460	0.14 473	0.13 350	0.15 497	0.14 491	0.18 499	0.19 400

HI	0.21 211	0.16 290	0.50 263	0.18 37	0.15 272	0.17 74	0.16 132	0.35 207	0.22 100	0.38 422	0.38 344	0.36 380	0.24 323	0.29 253	0.22 302	0.06 30	0.05 5	0.08 173	0.09 308	0.09 256	0.08 66

CoSv	0.21 211	0.16 290	0.50 263	0.18 37	0.15 272	0.17 74	0.16 132	0.35 207	0.22 100	0.38 422	0.38 344	0.36 380	0.24 323	0.29 253	0.22 302	0.06 30	0.05 5	0.08 173	0.09 308	0.09 256	0.08 66

DualNet (step1)	0.31 426	0.21 378	0.69 423	0.18 37	0.17 340	0.36 438	0.21 334	0.54 429	0.43 387	0.38 422	0.36 325	0.38 392	0.32 442	0.41 350	0.26 355	0.24 543	0.21 482	0.28 555	0.24 551	0.18 499	0.21 430

test_sample9	0.45 506	0.21 378	0.69 423	0.18 37	0.17 340	0.36 438	0.21 334	0.54 429	0.43 387	0.38 422	0.36 325	0.38 392	0.32 442	0.70 486	1.01 558	0.24 543	1.93 613	0.28 555	0.24 551	0.18 499	0.21 430

test_sample7	0.28 382	0.16 290	0.47 206	0.21 146	0.14 211	0.29 341	0.22 368	0.54 429	0.43 387	0.38 422	0.36 325	0.38 392	0.32 442	0.41 350	0.26 355	0.14 473	0.21 482	0.13 456	0.12 441	0.13 425	0.25 475

CrosDoStereo	0.32 432	0.11 87	0.53 313	0.19 72	0.12 121	0.22 210	1.07 596	0.36 219	0.38 328	0.38 422	0.60 509	0.28 292	0.45 506	0.61 444	0.56 507	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.09 308	0.08 173	0.09 111

FTStereo	0.28 382	0.11 87	0.56 343	0.24 303	0.13 171	0.21 181	0.52 563	0.36 219	0.28 194	0.38 422	0.94 563	0.30 325	0.56 538	0.33 301	0.18 202	0.08 195	0.06 52	0.09 264	0.08 217	0.08 173	0.19 400

DeepStereo_LL	0.32 432	0.11 87	0.53 313	0.19 72	0.12 121	0.22 210	1.07 596	0.36 219	0.38 328	0.38 422	0.60 509	0.28 292	0.45 506	0.61 444	0.56 507	0.08 195	0.06 52	0.08 173	0.09 308	0.08 173	0.09 111

DRaft	0.25 321	0.11 87	0.47 206	0.18 37	0.12 121	0.28 317	0.23 396	0.34 198	0.40 354	0.38 422	0.60 509	0.20 189	0.41 491	0.48 377	0.41 456	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.08 217	0.07 111	0.08 66

RAFT-RH_RVC	0.26 344	0.13 179	0.57 353	0.22 200	0.12 121	0.25 271	0.14 74	0.27 104	0.29 213	0.38 422	1.14 573	0.23 224	0.18 246	0.58 424	0.24 330	0.07 71	0.06 52	0.10 339	0.07 135	0.06 50	0.08 66

DGSMNet	0.63 555	0.32 486	1.01 520	0.54 570	0.73 587	0.62 543	1.36 605	0.62 518	0.58 507	0.38 422	0.62 520	0.52 496	0.34 452	0.65 468	0.47 482	0.54 580	0.61 600	0.67 586	0.61 596	0.65 581	0.69 593

psm_up	0.30 415	0.21 378	0.58 368	0.26 382	0.18 370	0.32 394	0.27 454	0.57 467	0.45 412	0.38 422	0.41 383	0.45 451	0.40 486	0.59 432	0.32 411	0.11 387	0.12 329	0.13 456	0.12 441	0.11 371	0.11 217

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 402	0.24 424	0.81 466	0.26 382	0.18 370	0.30 355	0.22 368	0.52 404	0.41 364	0.38 422	0.42 391	0.42 432	0.28 385	0.46 371	0.31 401	0.11 387	0.08 189	0.10 339	0.11 399	0.10 319	0.12 269
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.33 439	0.36 510	0.61 388	0.24 303	0.18 370	0.33 401	0.24 420	0.59 491	0.42 376	0.38 422	0.52 471	0.36 380	0.31 429	0.80 521	0.32 411	0.18 522	0.14 368	0.21 536	0.15 502	0.17 483	0.14 327

MLCV	0.25 321	0.23 413	0.59 375	0.22 200	0.09 15	0.30 355	0.18 222	0.40 275	0.38 328	0.38 422	0.44 415	0.31 334	0.22 290	0.44 363	0.32 411	0.07 71	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 111	0.08 66

DISCO	0.33 439	0.16 290	0.55 333	0.26 382	0.16 310	0.48 509	0.25 434	0.52 404	0.58 507	0.38 422	0.45 429	0.63 536	0.37 469	0.65 468	0.50 491	0.10 348	0.07 125	0.09 264	0.08 217	0.13 425	0.13 298

AACVNet	0.28 382	0.22 397	0.55 333	0.23 253	0.14 211	0.30 355	0.19 267	0.43 307	0.33 265	0.39 440	0.42 391	0.44 445	0.29 405	0.73 495	0.28 374	0.11 387	0.09 231	0.11 395	0.09 308	0.13 425	0.12 269

GwcNet	0.37 465	0.29 469	1.12 536	0.25 341	0.24 490	0.48 509	0.27 454	0.58 481	0.60 517	0.39 440	0.54 483	0.51 488	0.34 452	0.60 437	0.46 479	0.13 449	0.12 329	0.12 430	0.11 399	0.13 425	0.15 344

acv_ft	0.26 344	0.18 344	0.56 343	0.24 303	0.19 402	0.34 416	0.21 334	0.47 356	0.45 412	0.39 440	0.41 383	0.38 392	0.28 385	0.28 231	0.36 438	0.09 279	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.11 371	0.09 111

STTStereo	0.30 415	0.24 424	0.83 476	0.25 341	0.17 340	0.30 355	0.24 420	0.49 377	0.39 344	0.39 440	0.41 383	0.44 445	0.28 385	0.41 350	0.30 391	0.13 449	0.13 350	0.13 456	0.16 512	0.12 412	0.12 269

Nwc_Net	0.39 475	0.29 469	0.84 480	0.32 499	0.24 490	0.45 493	0.30 485	0.67 542	0.51 471	0.39 440	0.70 536	0.59 520	0.48 519	0.61 444	0.45 478	0.16 497	0.12 329	0.19 529	0.21 537	0.14 448	0.15 344

AANet_RVC	0.33 439	0.31 479	0.69 423	0.23 253	0.14 211	0.30 355	0.23 396	0.49 377	0.55 495	0.39 440	0.60 509	0.43 439	0.30 412	0.88 537	0.54 503	0.11 387	0.08 189	0.07 92	0.07 135	0.10 319	0.12 269

iResNetv2_ROB	0.29 402	0.37 513	0.92 503	0.24 303	0.13 171	0.30 355	0.19 267	0.55 447	0.51 471	0.39 440	0.46 441	0.39 406	0.27 362	0.36 329	0.30 391	0.09 279	0.06 52	0.07 92	0.05 23	0.13 425	0.11 217

iResNet_ROB	0.27 372	0.27 457	0.48 221	0.21 146	0.12 121	0.32 394	0.17 168	0.57 467	0.55 495	0.39 440	0.44 415	0.37 386	0.28 385	0.43 359	0.28 374	0.08 195	0.06 52	0.06 32	0.05 23	0.09 256	0.11 217

PSMNet_ROB	0.36 458	0.31 479	0.71 436	0.31 493	0.21 445	0.44 485	0.44 547	0.61 510	0.49 458	0.39 440	0.45 429	0.49 480	0.32 442	0.66 474	0.53 499	0.14 473	0.10 271	0.15 497	0.14 491	0.13 425	0.13 298

ISRNet	0.28 382	0.15 256	0.54 325	0.27 420	0.19 402	0.24 251	0.15 99	0.47 356	0.45 412	0.40 449	0.49 458	0.42 432	0.27 362	0.33 301	0.30 391	0.20 534	0.12 329	0.17 514	0.16 512	0.16 468	0.21 430

PSMNet-RUCA	0.39 475	0.47 541	0.84 480	0.46 563	0.41 559	0.34 416	0.26 445	0.59 491	0.46 423	0.40 449	0.51 464	0.44 445	0.33 450	0.43 359	0.31 401	0.25 550	0.14 368	0.33 567	0.21 537	0.32 560	0.23 452

fast-acv-ft	0.33 439	0.26 449	0.88 497	0.25 341	0.18 370	0.49 515	0.27 454	0.44 328	0.50 465	0.40 449	0.55 488	0.49 480	0.36 464	0.39 345	0.41 456	0.11 387	0.11 305	0.11 395	0.12 441	0.13 425	0.11 217

ssnet_v2	0.30 415	0.21 378	0.63 397	0.23 253	0.15 272	0.40 463	0.30 485	0.59 491	0.48 444	0.40 449	0.37 336	0.46 460	0.30 412	0.41 350	0.44 471	0.13 449	0.11 305	0.11 395	0.11 399	0.12 412	0.11 217

UDG	0.42 497	0.54 553	0.67 415	0.41 552	0.35 545	0.47 502	0.27 454	0.57 467	0.48 444	0.40 449	0.46 441	0.59 520	0.45 506	0.47 375	0.46 479	0.26 552	0.19 462	0.49 577	0.22 545	0.37 564	0.30 508

GrayStereo	0.26 344	0.10 51	0.45 184	0.27 420	0.14 211	0.23 229	0.46 551	0.36 219	0.33 265	0.40 449	0.47 448	0.30 325	0.78 564	0.29 253	0.17 172	0.07 71	0.06 52	0.08 173	0.09 308	0.07 111	0.15 344

LMCR-Stereo	0.28 382	0.22 397	0.56 343	0.29 466	0.14 211	0.37 446	0.23 396	0.57 467	0.36 303	0.40 449	0.40 371	0.29 305	0.30 412	0.41 350	0.38 446	0.11 387	0.07 125	0.09 264	0.07 135	0.13 425	0.10 176

APVNet	0.38 470	0.26 449	0.87 490	0.26 382	0.22 460	0.52 524	0.35 513	0.64 528	0.46 423	0.40 449	0.52 471	0.48 474	0.39 481	0.84 531	0.48 484	0.13 449	0.14 368	0.15 497	0.16 512	0.16 468	0.16 360

MMNet	0.28 382	0.19 357	0.54 325	0.24 303	0.17 340	0.47 502	0.22 368	0.47 356	0.53 482	0.40 449	0.43 405	0.36 380	0.34 452	0.40 347	0.35 434	0.08 195	0.08 189	0.09 264	0.09 308	0.10 319	0.09 111

DMCA-RVC	0.30 415	0.27 457	0.93 507	0.28 448	0.17 340	0.30 355	0.21 334	0.43 307	0.36 303	0.40 449	0.38 344	0.39 406	0.36 464	0.44 363	0.34 427	0.13 449	0.10 271	0.16 505	0.12 441	0.13 425	0.11 217

S-Stereo	0.39 475	0.20 370	1.04 523	0.28 448	0.22 460	0.39 457	0.31 494	0.58 481	0.69 539	0.40 449	0.59 505	0.48 474	0.41 491	0.75 504	0.42 460	0.12 427	0.15 399	0.13 456	0.13 473	0.16 468	0.25 475

HSM-Net_RVC	0.28 382	0.12 138	0.48 221	0.19 72	0.11 82	0.35 431	0.21 334	0.64 528	0.44 400	0.40 449	0.43 405	0.50 485	0.27 362	0.75 504	0.25 344	0.08 195	0.07 125	0.08 173	0.07 135	0.08 173	0.09 111
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MSAF-DinoV2	0.81 572	0.64 569	2.42 594	0.49 566	0.17 340	0.58 536	0.32 499	0.83 573	0.85 562	0.41 461	0.52 471	0.98 573	0.61 549	4.97 616	1.22 571	0.12 427	0.07 125	0.10 339	0.24 551	0.27 548	0.32 517

SQANet	0.44 503	0.57 560	0.89 499	0.49 566	0.39 556	0.47 502	0.23 396	0.53 414	0.44 400	0.41 461	0.48 457	0.47 470	0.34 452	0.58 424	0.43 464	0.38 573	0.15 399	0.40 573	0.21 537	0.50 571	0.34 525

GASNet	0.39 475	0.58 563	1.27 555	0.35 521	0.23 473	0.35 431	0.23 396	0.63 522	0.56 502	0.41 461	0.38 344	0.45 451	0.30 412	0.81 525	0.42 460	0.16 497	0.11 305	0.14 480	0.14 491	0.23 532	0.12 269

iRaft-Stereo_20w	0.29 402	0.11 87	0.86 487	0.33 510	0.24 490	0.32 394	0.26 445	0.60 502	0.26 165	0.41 461	0.21 161	0.28 292	0.19 268	0.32 291	0.24 330	0.07 71	0.31 557	0.07 92	0.09 308	0.08 173	0.47 560

DeepPrunerF	0.46 514	0.37 513	1.50 572	0.34 515	0.30 529	0.36 438	0.37 522	0.64 528	1.15 589	0.41 461	0.45 429	0.40 410	0.41 491	0.82 526	0.53 499	0.18 522	0.14 368	0.23 543	0.21 537	0.17 483	0.18 385

DCVSM-stereo	0.25 321	0.14 224	0.53 313	0.21 146	0.14 211	0.27 299	0.14 74	0.35 207	0.35 287	0.42 466	0.33 291	0.46 460	0.30 412	0.31 281	0.27 366	0.11 387	0.10 271	0.12 430	0.10 365	0.12 412	0.15 344

GCST	0.50 524	0.67 572	0.82 470	1.04 596	0.55 575	0.38 452	0.11 18	0.42 298	0.33 265	0.42 466	0.35 310	0.29 305	0.18 246	0.50 383	0.23 321	0.70 590	0.42 577	0.79 593	0.62 597	0.63 579	0.47 560

HBP-ISP	0.34 448	0.35 503	0.76 450	0.23 253	0.17 340	0.33 401	0.22 368	0.56 458	0.47 436	0.42 466	0.49 458	0.33 353	0.41 491	0.73 495	0.27 366	0.18 522	0.19 462	0.24 545	0.20 535	0.16 468	0.16 360

CSP-Net	0.28 382	0.17 322	0.41 158	0.22 200	0.14 211	0.44 485	0.24 420	0.52 404	0.42 376	0.42 466	0.44 415	0.42 432	0.27 362	0.66 474	0.30 391	0.12 427	0.09 231	0.08 173	0.08 217	0.10 319	0.10 176

DAS	0.28 382	0.13 179	0.49 241	0.24 303	0.18 370	0.30 355	0.24 420	0.48 367	0.48 444	0.42 466	0.45 429	0.34 361	0.31 429	0.76 510	0.24 330	0.09 279	0.07 125	0.09 264	0.07 135	0.10 319	0.11 217

SepStereo	0.27 372	0.13 179	0.49 241	0.24 303	0.18 370	0.30 355	0.24 420	0.48 367	0.48 444	0.42 466	0.45 429	0.34 361	0.31 429	0.64 463	0.24 330	0.09 279	0.07 125	0.09 264	0.07 135	0.10 319	0.11 217

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 470	0.43 534	0.72 441	0.35 521	0.19 402	0.51 518	0.25 434	0.56 458	0.39 344	0.42 466	0.47 448	0.47 470	0.27 362	0.74 499	0.32 411	0.38 573	0.19 462	0.27 548	0.17 523	0.29 555	0.27 491

RP	0.38 470	0.26 449	0.67 415	0.31 493	0.24 490	0.37 446	0.29 476	0.53 414	0.61 519	0.42 466	0.65 526	0.62 532	0.51 527	0.63 458	0.43 464	0.17 511	0.15 399	0.17 514	0.15 502	0.17 483	0.19 400

NCC-stereo	0.42 497	0.31 479	0.87 490	0.32 499	0.29 524	0.47 502	0.37 522	0.68 547	0.53 482	0.42 466	0.58 501	0.57 513	0.52 529	0.75 504	0.54 503	0.18 522	0.14 368	0.18 522	0.25 556	0.17 483	0.18 385

Abc-Net	0.42 497	0.31 479	0.87 490	0.32 499	0.29 524	0.47 502	0.37 522	0.68 547	0.53 482	0.42 466	0.58 501	0.57 513	0.52 529	0.75 504	0.54 503	0.18 522	0.14 368	0.18 522	0.25 556	0.17 483	0.18 385
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.38 470	0.23 413	0.65 407	0.26 382	0.28 514	0.62 543	0.33 505	0.61 510	0.62 523	0.42 466	0.39 362	0.58 519	0.40 486	0.89 539	0.57 510	0.11 387	0.09 231	0.12 430	0.11 399	0.19 508	0.22 444

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 116	0.15 256	0.27 67	0.20 113	0.13 171	0.24 251	0.17 168	0.31 164	0.37 318	0.43 477	0.17 108	0.13 83	0.12 108	0.20 77	0.16 146	0.08 195	0.07 125	0.09 264	0.07 135	0.09 256	0.08 66

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 439	0.25 439	0.82 470	0.22 200	0.17 340	0.46 496	0.28 470	0.53 414	0.53 482	0.43 477	0.57 498	0.44 445	0.31 429	0.50 383	0.48 484	0.10 348	0.06 52	0.08 173	0.06 65	0.11 371	0.12 269

SACVNet	0.32 432	0.25 439	0.59 375	0.26 382	0.19 402	0.35 431	0.25 434	0.54 429	0.41 364	0.43 477	0.45 429	0.46 460	0.34 452	0.71 492	0.30 391	0.14 473	0.10 271	0.12 430	0.12 441	0.16 468	0.20 418

ADLNet	0.30 415	0.19 357	0.59 375	0.23 253	0.19 402	0.34 416	0.23 396	0.56 458	0.44 400	0.43 477	0.41 383	0.43 439	0.28 385	0.56 417	0.36 438	0.11 387	0.08 189	0.11 395	0.11 399	0.11 371	0.15 344

Syn2CoEx	0.39 475	0.39 524	1.08 531	0.35 521	0.21 445	0.41 468	0.29 476	0.63 522	0.51 471	0.43 477	0.56 493	0.45 451	0.45 506	0.69 483	0.39 450	0.17 511	0.14 368	0.16 505	0.12 441	0.13 425	0.16 360

CVANet_RVC	0.34 448	0.25 439	0.77 456	0.27 420	0.17 340	0.34 416	0.28 470	0.55 447	0.50 465	0.43 477	0.46 441	0.44 445	0.31 429	0.90 542	0.27 366	0.15 487	0.10 271	0.14 480	0.14 491	0.15 460	0.15 344

SDNR	0.47 517	0.29 469	0.92 503	0.24 303	0.37 551	1.27 588	0.17 168	0.54 429	0.58 507	0.44 483	0.85 555	0.55 506	0.28 385	1.19 575	0.52 495	0.23 540	0.24 515	0.17 514	0.13 473	0.19 508	0.26 487

CRFU-Net	0.29 402	0.14 224	0.48 221	0.26 382	0.15 272	0.46 496	0.22 368	0.52 404	0.32 249	0.44 483	0.42 391	0.48 474	0.47 515	0.44 363	0.31 401	0.12 427	0.10 271	0.09 264	0.08 217	0.10 319	0.11 217

DSFCA	0.29 402	0.18 344	0.48 221	0.21 146	0.17 340	0.39 457	0.32 499	0.49 377	0.44 400	0.44 483	0.38 344	0.40 410	0.30 412	0.53 400	0.38 446	0.12 427	0.10 271	0.10 339	0.11 399	0.11 371	0.11 217

SuperB	0.50 524	0.37 513	2.16 592	0.23 253	0.15 272	0.41 468	0.32 499	0.50 385	0.83 558	0.44 483	0.51 464	0.33 353	0.45 506	0.69 483	1.07 565	0.10 348	0.08 189	0.09 264	0.08 217	0.95 599	0.18 385

AF-Net	0.40 486	0.31 479	0.74 442	0.33 510	0.24 490	0.43 480	0.30 485	0.64 528	0.67 533	0.44 483	0.69 535	0.65 543	0.52 529	0.59 432	0.48 484	0.16 497	0.12 329	0.19 529	0.14 491	0.16 468	0.14 327

TDLM	0.32 432	0.27 457	0.52 302	0.30 477	0.15 272	0.33 401	0.32 499	0.54 429	0.50 465	0.44 483	0.43 405	0.39 406	0.30 412	0.92 549	0.30 391	0.14 473	0.09 231	0.13 456	0.12 441	0.13 425	0.14 327

PWCDC_ROB	0.41 493	0.41 530	0.77 456	0.34 515	0.21 445	0.43 480	0.20 307	0.60 502	0.90 568	0.44 483	1.24 578	0.36 380	0.38 474	0.56 417	0.48 484	0.18 522	0.11 305	0.11 395	0.10 365	0.20 516	0.16 360

z-mn7	0.48 520	0.52 549	1.28 556	0.26 382	0.19 402	0.62 543	0.34 510	0.59 491	0.96 575	0.45 490	0.97 564	0.53 501	0.41 491	0.99 559	0.70 529	0.11 387	0.10 271	0.10 339	0.10 365	0.14 448	0.16 360

Wz-Net-LNSev	0.36 458	0.35 503	1.06 526	0.26 382	0.21 445	0.47 502	0.33 505	0.56 458	0.58 507	0.45 490	0.54 483	0.50 485	0.37 469	0.40 347	0.42 460	0.12 427	0.11 305	0.10 339	0.09 308	0.14 448	0.15 344

dad	0.30 415	0.38 520	0.60 382	0.22 200	0.14 211	0.32 394	0.21 334	0.35 207	0.51 471	0.45 490	0.45 429	0.46 460	0.23 302	0.41 350	0.27 366	0.21 536	0.11 305	0.20 534	0.11 399	0.15 460	0.11 217

Consistency-Raft	0.56 542	0.52 549	1.12 536	0.45 560	0.49 567	0.48 509	0.45 548	0.73 560	0.74 551	0.45 490	0.82 551	0.46 460	0.60 545	0.51 389	0.63 521	0.39 575	0.40 574	0.44 575	0.51 587	0.53 575	0.38 547

stereogan	0.39 475	0.20 370	0.78 460	0.28 448	0.22 460	0.65 549	0.26 445	0.62 518	0.65 528	0.45 490	0.60 509	0.67 551	0.45 506	0.69 483	0.37 444	0.14 473	0.14 368	0.14 480	0.12 441	0.20 516	0.19 400

PDISCO_ROB	0.45 506	0.37 513	0.89 499	0.44 557	0.37 551	0.70 552	0.35 513	0.75 563	0.78 553	0.45 490	0.53 479	0.65 543	0.40 486	0.68 482	0.52 495	0.22 539	0.12 329	0.21 536	0.19 530	0.26 542	0.22 444

Wz-Net-SNSev	0.45 506	0.53 552	1.42 568	0.31 493	0.21 445	0.44 485	0.45 548	0.64 528	0.68 537	0.46 496	0.66 528	0.62 532	0.40 486	0.78 514	0.65 523	0.12 427	0.11 305	0.12 430	0.13 473	0.17 483	0.19 400

DDUNet	0.45 506	0.60 566	0.71 436	0.45 560	0.39 556	0.46 496	0.32 499	0.53 414	0.44 400	0.46 496	0.53 479	0.57 513	0.38 474	0.51 389	0.43 464	0.34 566	0.21 482	0.56 581	0.25 556	0.41 567	0.36 532

ADCP+	0.48 520	0.36 510	1.47 570	0.26 382	0.22 460	0.57 534	0.40 537	0.56 458	0.54 487	0.46 496	0.52 471	0.46 460	0.53 534	0.59 432	1.93 599	0.10 348	0.08 189	0.11 395	0.11 399	0.14 448	0.15 344

CC-Net-ROB	0.46 514	0.55 554	0.86 487	0.38 539	0.23 473	0.51 518	0.30 485	0.69 553	0.51 471	0.46 496	0.51 464	0.48 474	0.38 474	0.96 555	0.40 452	0.36 569	0.23 502	0.56 581	0.25 556	0.34 563	0.22 444

StereoDRNet-Refined	0.28 382	0.19 357	0.47 206	0.25 341	0.14 211	0.36 438	0.21 334	0.49 377	0.43 387	0.46 496	0.52 471	0.42 432	0.30 412	0.46 371	0.38 446	0.10 348	0.07 125	0.11 395	0.11 399	0.10 319	0.11 217
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.30 415	0.20 370	0.45 184	0.28 448	0.17 340	0.37 446	0.25 434	0.50 385	0.45 412	0.46 496	0.47 448	0.51 488	0.34 452	0.56 417	0.38 446	0.10 348	0.10 271	0.11 395	0.11 399	0.10 319	0.11 217

w-ln-seven-2	0.40 486	0.37 513	1.34 561	0.28 448	0.18 370	0.38 452	0.29 476	0.53 414	0.59 514	0.47 502	0.56 493	0.46 460	0.42 497	0.70 486	0.64 522	0.10 348	0.10 271	0.12 430	0.11 399	0.14 448	0.16 360

FAT-Stereo	0.36 458	0.19 357	0.75 446	0.26 382	0.18 370	0.34 416	0.30 485	0.62 518	0.61 519	0.47 502	0.61 517	0.59 520	0.50 525	0.61 444	0.36 438	0.13 449	0.14 368	0.13 456	0.12 441	0.14 448	0.20 418

RGC	0.41 493	0.35 503	0.76 450	0.35 521	0.28 514	0.41 468	0.29 476	0.60 502	0.55 495	0.47 502	0.64 524	0.63 536	0.47 515	0.74 499	0.46 479	0.16 497	0.15 399	0.21 536	0.21 537	0.19 508	0.21 430

GANetREF_RVC	0.45 506	0.52 549	0.87 490	0.39 541	0.20 428	0.51 518	0.50 560	0.68 547	0.67 533	0.47 502	0.46 441	0.50 485	0.43 501	0.91 544	0.40 452	0.28 558	0.21 482	0.32 564	0.19 530	0.28 553	0.23 452
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
StereoDRNet	0.34 448	0.28 465	0.70 429	0.28 448	0.21 445	0.43 480	0.30 485	0.63 522	0.51 471	0.47 502	0.40 371	0.48 474	0.31 429	0.58 424	0.44 471	0.12 427	0.10 271	0.12 430	0.11 399	0.13 425	0.13 298

NCCL2	0.37 465	0.33 490	0.59 375	0.37 530	0.23 473	0.42 475	0.41 542	0.56 458	0.44 400	0.47 502	0.47 448	0.61 529	0.39 481	0.58 424	0.41 456	0.16 497	0.13 350	0.21 536	0.22 545	0.16 468	0.18 385

GANet	0.40 486	0.28 465	0.67 415	0.31 493	0.18 370	0.43 480	0.39 533	0.60 502	0.46 423	0.48 508	0.78 546	0.55 506	0.45 506	0.96 555	0.55 506	0.13 449	0.14 368	0.13 456	0.12 441	0.15 460	0.16 360

DStereoO	0.55 537	0.35 503	0.68 421	0.44 557	0.49 567	0.41 468	1.08 599	0.58 481	0.73 549	0.49 509	0.53 479	0.51 488	0.85 570	0.60 437	0.75 534	0.83 597	0.28 536	0.38 570	0.19 530	0.52 574	0.35 529

YMNet	0.33 439	0.26 449	0.64 402	0.28 448	0.23 473	0.48 509	0.27 454	0.54 429	0.47 436	0.49 509	0.56 493	0.51 488	0.30 412	0.41 350	0.44 471	0.13 449	0.16 412	0.13 456	0.12 441	0.14 448	0.14 327

YMNet_1	0.33 439	0.26 449	0.64 402	0.28 448	0.23 473	0.48 509	0.27 454	0.54 429	0.47 436	0.49 509	0.56 493	0.51 488	0.30 412	0.41 350	0.44 471	0.13 449	0.16 412	0.13 456	0.12 441	0.14 448	0.14 327

Wz-Net-MNSev	0.39 475	0.35 503	0.99 518	0.26 382	0.21 445	0.59 540	0.39 533	0.58 481	0.61 519	0.49 509	0.56 493	0.53 501	0.37 469	0.61 444	0.47 482	0.11 387	0.09 231	0.11 395	0.11 399	0.15 460	0.15 344

DPSNet	0.51 528	0.26 449	1.16 542	0.28 448	0.21 445	0.76 557	0.56 568	0.89 582	0.82 557	0.49 509	0.51 464	0.64 541	0.81 568	0.89 539	0.85 546	0.17 511	0.16 412	0.13 456	0.13 473	0.26 542	0.27 491

DRN-Test	0.35 455	0.20 370	0.75 446	0.28 448	0.19 402	0.46 496	0.29 476	0.68 547	0.54 487	0.49 509	0.47 448	0.44 445	0.35 459	0.63 458	0.44 471	0.13 449	0.09 231	0.13 456	0.12 441	0.13 425	0.13 298

Ntro	0.61 551	0.75 579	1.16 542	0.67 576	0.50 569	0.76 557	0.37 522	0.68 547	0.71 544	0.50 515	0.59 505	0.65 543	0.52 529	0.79 518	0.58 512	0.58 584	0.32 562	0.57 584	0.34 570	0.69 586	0.50 567

FINET	0.58 546	0.48 545	1.35 563	0.38 539	0.37 551	0.96 575	1.13 601	0.84 577	1.05 579	0.50 515	0.70 536	0.45 451	0.61 549	0.63 458	0.62 518	0.26 552	0.28 536	0.14 480	0.13 473	0.20 516	0.44 556

ETE_ROB	0.36 458	0.32 486	0.64 402	0.30 477	0.18 370	0.40 463	0.38 530	0.59 491	0.49 458	0.50 515	0.52 471	0.62 532	0.37 469	0.58 424	0.43 464	0.13 449	0.10 271	0.14 480	0.12 441	0.17 483	0.18 385

ACVNet-4b	0.76 567	0.90 585	1.67 579	0.73 583	0.51 573	0.80 565	0.31 494	0.74 562	0.81 556	0.51 518	0.72 538	0.94 569	0.43 501	1.01 561	1.32 580	1.18 609	0.22 493	0.77 591	0.45 580	0.70 587	0.50 567

WZ-Net	0.56 542	0.49 547	2.14 591	0.30 477	0.24 490	0.58 536	0.48 555	0.65 534	0.80 555	0.51 518	0.72 538	0.68 553	0.60 545	1.06 566	1.01 558	0.13 449	0.10 271	0.11 395	0.12 441	0.19 508	0.23 452

ADCRef	0.41 493	0.33 490	1.05 524	0.26 382	0.21 445	0.49 515	0.27 454	0.54 429	0.51 471	0.51 518	0.59 505	0.35 375	0.47 515	0.54 406	1.35 583	0.09 279	0.08 189	0.12 430	0.12 441	0.12 412	0.13 298

otaku	0.60 549	0.73 576	1.13 538	0.64 574	0.45 566	0.73 556	0.37 522	0.67 542	0.67 533	0.52 521	0.75 544	0.66 547	0.46 513	0.74 499	0.59 513	0.55 581	0.34 567	0.56 581	0.36 573	0.65 581	0.49 565

Wz-Net-TNSev	0.55 537	0.72 574	1.90 587	0.26 382	0.21 445	0.64 548	0.45 548	0.66 540	0.71 544	0.52 521	0.55 488	0.71 559	0.63 556	1.04 564	0.94 552	0.16 497	0.15 399	0.13 456	0.15 502	0.21 523	0.24 465

ADCPNet	0.51 528	0.36 510	1.82 585	0.27 420	0.23 473	0.71 553	0.39 533	0.56 458	0.54 487	0.52 521	0.60 509	0.66 547	0.57 540	0.64 463	1.23 572	0.15 487	0.18 449	0.14 480	0.23 549	0.19 508	0.22 444

DANet	0.37 465	0.25 439	0.67 415	0.37 530	0.22 460	0.42 475	0.25 434	0.50 385	0.44 400	0.52 521	0.50 461	0.59 520	0.42 497	0.78 514	0.53 499	0.13 449	0.12 329	0.14 480	0.12 441	0.17 483	0.21 430
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	0.36 458	0.21 378	0.57 353	0.22 200	0.14 211	0.35 431	0.20 307	0.55 447	0.47 436	0.52 521	0.58 501	0.45 451	0.53 534	0.75 504	0.50 491	0.18 522	0.19 462	0.23 543	0.21 537	0.15 460	0.20 418

XPNet_ROB	0.35 455	0.26 449	0.58 368	0.28 448	0.19 402	0.37 446	0.31 494	0.57 467	0.51 471	0.52 521	0.54 483	0.57 513	0.38 474	0.65 468	0.48 484	0.17 511	0.12 329	0.13 456	0.12 441	0.16 468	0.17 380

zh-sn7	0.52 531	0.64 569	1.77 582	0.30 477	0.20 428	0.47 502	0.40 537	0.60 502	0.65 528	0.53 527	0.82 551	0.52 496	0.59 543	1.10 568	0.96 554	0.13 449	0.13 350	0.13 456	0.13 473	0.17 483	0.20 418

edge stereo	0.40 486	0.22 397	0.87 490	0.27 420	0.22 460	0.38 452	0.26 445	0.59 491	0.56 502	0.53 527	0.60 509	0.71 559	0.50 525	0.78 514	0.43 464	0.16 497	0.15 399	0.19 529	0.14 491	0.17 483	0.19 400

XQC	0.47 517	0.45 538	1.07 528	0.40 546	0.28 514	0.58 536	0.38 530	0.67 542	0.76 552	0.53 527	0.47 448	0.59 520	0.47 515	0.74 499	0.80 541	0.18 522	0.14 368	0.18 522	0.16 512	0.26 542	0.24 465

LALA_ROB	0.38 470	0.31 479	0.65 407	0.30 477	0.21 445	0.46 496	0.39 533	0.63 522	0.54 487	0.53 527	0.52 471	0.69 555	0.36 464	0.52 397	0.48 484	0.18 522	0.11 305	0.16 505	0.14 491	0.17 483	0.16 360

ccnet	0.43 501	0.34 499	0.62 392	0.28 448	0.33 540	0.60 541	0.34 510	0.68 547	0.47 436	0.54 531	0.66 528	0.56 511	0.46 513	0.73 495	0.66 525	0.26 552	0.19 462	0.24 545	0.22 545	0.27 548	0.25 475

PASM	0.49 523	0.41 530	1.15 540	0.37 530	0.35 545	0.42 475	0.42 543	0.54 429	0.65 528	0.54 531	0.54 483	0.63 536	0.48 519	0.94 554	0.51 494	0.27 556	0.30 553	0.30 559	0.33 569	0.29 555	0.29 505

SGM-Forest	0.42 497	0.44 537	0.92 503	0.24 303	0.16 310	0.45 493	0.40 537	0.58 481	0.50 465	0.54 531	0.63 521	0.52 496	0.51 527	0.91 544	0.66 525	0.17 511	0.17 437	0.17 514	0.15 502	0.15 460	0.21 430
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.36 458	0.25 439	0.61 388	0.24 303	0.14 211	0.42 475	0.33 505	0.56 458	0.52 481	0.54 531	0.52 471	0.51 488	0.58 541	0.63 458	0.43 464	0.15 487	0.16 412	0.18 522	0.16 512	0.13 425	0.19 400
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RTSC	0.43 501	0.37 513	0.95 511	0.30 477	0.20 428	0.50 517	0.23 396	0.65 534	0.86 564	0.56 535	0.54 483	0.51 488	0.36 464	0.71 492	0.92 549	0.13 449	0.14 368	0.11 395	0.13 473	0.18 499	0.19 400

NaN_ROB	0.44 503	0.38 520	0.94 510	0.30 477	0.20 428	0.52 524	0.49 558	0.61 510	0.60 517	0.56 535	0.47 448	0.49 480	0.42 497	1.24 577	0.76 536	0.12 427	0.18 449	0.12 430	0.13 473	0.12 412	0.18 385

pmcnn	0.54 536	0.24 424	1.06 526	0.25 341	0.26 507	0.40 463	0.31 494	0.55 447	0.55 495	0.56 535	1.22 577	2.53 605	0.39 481	0.84 531	1.08 566	0.09 279	0.06 52	0.06 32	0.05 23	0.10 319	0.14 327

DStereoSA	1.00 579	0.46 540	1.33 560	0.68 577	0.86 598	1.26 587	2.25 614	0.83 573	1.41 594	0.57 538	1.92 599	0.57 513	2.07 603	0.96 555	1.84 597	0.36 569	0.55 593	0.28 555	0.53 588	0.45 569	0.90 602

ADCL	0.50 524	0.30 475	1.15 540	0.28 448	0.19 402	0.77 560	0.64 573	0.57 467	0.73 549	0.57 538	0.73 541	0.55 506	0.60 545	0.66 474	1.53 589	0.11 387	0.10 271	0.13 456	0.13 473	0.15 460	0.16 360

PWC_ROB	0.41 493	0.38 520	0.92 503	0.26 382	0.20 428	0.39 457	0.19 267	0.61 510	0.69 539	0.58 540	0.84 554	0.52 496	0.44 504	0.74 499	0.62 518	0.13 449	0.09 231	0.14 480	0.10 365	0.17 483	0.18 385

w-ln-seven	0.45 506	0.40 527	1.40 567	0.27 420	0.22 460	0.58 536	0.33 505	0.65 534	0.83 558	0.59 541	0.63 521	0.53 501	0.39 481	0.66 474	0.81 543	0.12 427	0.11 305	0.13 456	0.12 441	0.16 468	0.17 380

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 534	0.60 566	0.98 516	0.40 546	0.25 503	0.87 568	0.57 569	0.60 502	0.64 527	0.60 542	0.67 530	0.63 536	0.42 497	1.13 570	0.50 491	0.23 540	0.28 536	0.27 548	0.35 571	0.25 538	0.33 522

FBW_ROB	0.46 514	0.34 499	0.71 436	0.32 499	0.20 428	0.51 518	0.32 499	0.73 560	0.63 525	0.60 542	0.57 498	0.65 543	0.44 504	1.42 590	0.62 518	0.14 473	0.17 437	0.22 541	0.16 512	0.17 483	0.23 452

RainbowNet	0.76 567	1.00 592	1.29 557	0.82 588	0.63 580	0.79 562	0.52 563	0.83 573	0.93 571	0.61 544	0.79 549	0.79 562	0.62 554	0.82 526	0.67 527	0.80 596	0.55 593	0.79 593	0.49 583	0.81 591	0.62 581

test_sample8	0.52 531	0.21 378	0.69 423	0.18 37	0.17 340	0.36 438	0.21 334	0.57 467	0.38 328	0.63 545	0.39 362	1.16 577	0.68 560	0.70 486	1.01 558	0.24 543	1.93 613	0.28 555	0.24 551	0.18 499	0.21 430

AnyNet_C32	0.55 537	0.51 548	1.34 561	0.29 466	0.28 514	0.61 542	0.62 572	0.57 467	0.62 523	0.63 545	0.68 532	0.54 505	0.55 536	0.82 526	1.81 595	0.15 487	0.15 399	0.15 497	0.18 528	0.21 523	0.25 475

anonymity	0.57 544	0.55 554	0.74 442	0.48 565	0.63 580	0.56 532	0.43 545	0.71 555	0.51 471	0.64 547	0.55 488	0.57 513	0.61 549	0.65 468	0.57 510	0.55 581	0.55 593	0.50 578	0.54 589	0.51 573	0.61 580

SHD	0.45 506	0.34 499	0.89 499	0.37 530	0.28 514	0.46 496	0.23 396	0.72 559	0.96 575	0.65 548	0.61 517	0.61 529	0.48 519	0.64 463	0.69 528	0.16 497	0.16 412	0.16 505	0.16 512	0.21 523	0.25 475

CSAN	0.55 537	0.47 541	1.19 550	0.37 530	0.23 473	0.57 534	0.61 571	0.65 534	0.72 546	0.65 548	0.78 546	0.66 547	0.65 558	1.41 589	0.77 537	0.21 536	0.17 437	0.20 534	0.21 537	0.18 499	0.21 430

psmorigin	0.52 531	0.29 469	3.10 602	0.24 303	0.19 402	0.39 457	0.24 420	0.52 404	0.45 412	0.66 550	0.68 532	0.70 558	0.52 529	0.86 534	0.49 490	0.15 487	0.17 437	0.13 456	0.14 491	0.16 468	0.23 452

zh-mn7	0.50 524	0.57 560	1.82 585	0.25 341	0.19 402	0.45 493	0.29 476	0.59 491	0.84 561	0.67 551	0.97 564	0.49 480	0.41 491	0.93 551	0.73 532	0.12 427	0.10 271	0.11 395	0.11 399	0.13 425	0.17 380

MADNet+	1.05 581	1.26 602	4.77 608	0.73 583	0.50 569	1.25 586	0.97 591	1.05 586	0.93 571	0.67 551	0.78 546	0.87 566	0.85 570	2.14 603	1.83 596	0.40 576	0.42 577	0.32 564	0.28 565	0.45 569	0.43 554

G-Net	0.47 517	0.26 449	1.02 521	0.34 515	0.28 514	0.89 570	0.35 513	0.47 356	0.46 423	0.68 553	1.20 575	0.64 541	0.59 543	0.61 444	0.60 514	0.16 497	0.14 368	0.17 514	0.13 473	0.22 527	0.21 430

SANet	0.58 546	0.41 530	1.38 564	0.27 420	0.16 310	0.72 554	0.48 555	0.71 555	1.34 592	0.69 554	0.97 564	0.94 569	0.78 564	0.97 558	0.93 550	0.14 473	0.12 329	0.12 430	0.12 441	0.18 499	0.20 418

AnyNet_C01	0.68 560	0.69 573	2.64 597	0.33 510	0.27 512	0.93 571	0.64 573	0.66 540	0.65 528	0.70 555	0.97 564	0.75 561	0.63 556	1.01 561	1.52 588	0.17 511	0.16 412	0.17 514	0.17 523	0.24 536	0.28 499

DispFullNet	0.67 558	0.94 588	1.63 577	0.77 587	1.19 605	0.53 527	0.25 434	0.61 510	0.72 546	0.70 555	0.60 509	0.69 555	0.90 575	0.80 521	0.52 495	0.27 556	0.13 350	0.74 589	0.31 568	0.68 584	0.44 556

MFN_U_SF_RVC	0.58 546	0.58 563	1.31 559	0.39 541	0.23 473	0.72 554	0.30 485	0.83 573	0.68 537	0.74 557	0.74 542	0.86 565	0.60 545	0.84 531	0.83 544	0.29 559	0.27 531	0.32 564	0.37 575	0.31 557	0.33 522

Zero-FE251	0.17 106	0.09 26	0.38 133	0.18 37	0.10 51	0.20 153	0.13 51	0.20 22	0.15 19	0.75 558	0.13 48	0.13 83	0.11 77	0.16 14	0.16 146	0.08 195	0.10 271	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.18 385

ACVNet_1	0.77 569	0.92 587	1.79 584	0.73 583	0.53 574	0.78 561	0.42 543	0.88 580	0.90 568	0.75 558	0.76 545	1.32 584	0.80 566	1.04 564	0.70 529	0.57 583	0.32 562	0.72 588	0.35 571	0.70 587	0.50 567

ADCMid	0.53 534	0.45 538	1.46 569	0.27 420	0.22 460	0.51 518	0.38 530	0.61 510	0.58 507	0.75 558	0.67 530	0.62 532	0.66 559	0.66 474	1.75 594	0.13 449	0.12 329	0.17 514	0.17 523	0.20 516	0.21 430

252Zero-FE	0.18 116	0.08 7	0.28 71	0.18 37	0.10 51	0.15 29	0.11 18	0.22 44	0.22 100	0.76 561	0.11 21	0.09 19	0.08 8	0.17 28	0.15 119	0.07 71	0.51 586	0.06 32	0.08 217	0.06 50	0.10 176

RTS	0.81 572	0.56 556	4.76 605	0.37 530	0.30 529	1.11 579	0.52 563	0.67 542	1.07 581	0.76 561	0.91 560	0.60 526	0.61 549	1.64 593	1.24 573	0.15 487	0.13 350	0.15 497	0.15 502	0.22 527	0.24 465

RTSA	0.81 572	0.56 556	4.76 605	0.37 530	0.30 529	1.11 579	0.52 563	0.67 542	1.07 581	0.76 561	0.91 560	0.60 526	0.61 549	1.64 593	1.24 573	0.15 487	0.13 350	0.15 497	0.15 502	0.22 527	0.24 465

SAMSARA	0.62 552	0.47 541	0.93 507	0.70 580	0.50 569	1.15 582	1.29 604	0.79 567	0.70 542	0.77 564	0.55 488	0.92 568	0.58 541	0.87 536	0.77 537	0.19 531	0.27 531	0.18 522	0.19 530	0.27 548	0.28 499

ADCS	0.62 552	0.56 556	1.54 575	0.30 477	0.25 503	0.56 532	0.46 551	0.71 555	0.86 564	0.77 564	0.72 538	0.68 553	0.62 554	0.82 526	2.33 605	0.17 511	0.16 412	0.16 505	0.17 523	0.23 532	0.27 491

MFMNet_re	0.74 563	0.84 582	1.16 542	0.64 574	0.70 585	0.79 562	0.71 578	0.77 566	0.85 562	0.79 566	0.86 556	0.69 555	0.80 566	0.73 495	0.65 523	0.66 588	0.59 598	0.61 585	0.58 594	0.68 584	0.71 594

LSM	1.68 601	0.48 545	2.91 600	2.28 612	17.60 624	0.52 524	0.55 567	0.65 534	0.78 553	0.84 567	1.11 571	0.63 536	0.55 536	0.79 518	0.53 499	0.16 497	0.25 520	0.18 522	0.21 537	0.25 538	2.37 615

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 561	0.73 576	1.26 554	0.47 564	0.28 514	1.42 595	0.60 570	0.82 571	0.94 574	0.85 568	0.86 556	0.88 567	0.70 561	1.32 585	0.75 534	0.37 571	0.30 553	0.34 568	0.36 573	0.44 568	0.42 552

NVStereoNet_ROB	0.74 563	0.64 569	1.20 552	0.55 571	0.43 564	0.54 531	0.48 555	0.75 563	0.87 567	0.88 569	1.72 595	1.06 574	1.03 582	1.29 581	0.98 557	0.35 568	0.42 577	0.41 574	0.48 582	0.38 565	0.43 554
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	0.94 575	0.95 589	1.07 528	0.98 593	0.76 588	0.93 571	0.72 579	1.30 592	1.11 585	0.91 570	1.45 584	1.14 575	1.00 580	1.25 579	0.97 555	0.77 592	0.51 586	0.97 597	0.55 592	0.90 593	0.66 589

IMH-64	0.94 575	0.95 589	1.07 528	0.98 593	0.76 588	0.93 571	0.72 579	1.30 592	1.11 585	0.91 570	1.45 584	1.14 575	1.00 580	1.25 579	0.97 555	0.77 592	0.51 586	0.97 597	0.55 592	0.90 593	0.66 589

PVD	0.62 552	0.41 530	0.93 507	0.44 557	0.39 556	0.63 547	0.51 562	0.86 578	1.27 590	0.93 572	1.09 570	0.81 563	0.85 570	0.89 539	0.89 548	0.21 536	0.23 502	0.22 541	0.19 530	0.28 553	0.41 548

JetBlue	1.20 590	0.89 584	2.53 596	0.59 572	0.76 588	3.16 609	2.09 612	1.16 589	0.93 571	0.95 573	1.12 572	1.65 591	1.27 589	2.15 604	1.87 598	0.43 579	0.37 572	0.38 570	0.39 577	0.62 578	0.63 583

aanetorigin	0.40 486	0.33 490	1.14 539	0.25 341	0.19 402	0.30 355	0.37 522	0.34 198	0.47 436	0.95 573	0.82 551	0.52 496	0.56 538	0.50 383	0.52 495	0.11 387	0.09 231	0.10 339	0.10 365	0.16 468	0.19 400

MonStereo1	0.96 578	0.61 568	0.99 518	0.70 580	0.59 578	1.37 593	0.35 513	0.97 584	1.27 590	0.97 575	1.92 599	1.53 589	2.13 604	1.29 581	0.87 547	0.71 591	0.34 567	0.75 590	0.47 581	0.75 589	0.68 591

WCMA_ROB	0.55 537	0.27 457	0.76 450	0.26 382	0.22 460	0.62 543	0.36 520	0.57 467	0.58 507	0.97 575	1.40 583	1.28 583	0.94 578	0.80 521	0.80 541	0.20 534	0.17 437	0.16 505	0.16 512	0.19 508	0.29 505

SPS-STEREO	0.74 563	0.72 574	1.18 549	0.52 569	0.57 577	0.76 557	0.50 560	0.80 568	0.66 532	0.97 575	0.88 559	0.94 569	0.74 562	1.08 567	1.04 563	0.58 584	0.51 586	0.50 578	0.50 586	0.56 576	0.72 595
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DStereoFS	1.07 585	0.76 580	1.10 533	0.70 580	0.70 585	1.87 601	1.39 606	1.20 591	1.66 598	1.01 578	1.58 590	1.20 580	2.60 609	1.40 588	1.32 580	0.40 576	0.47 582	0.31 562	0.41 578	0.38 565	0.91 603

IMH	1.09 586	1.04 595	1.29 557	1.03 595	0.79 591	1.11 579	0.69 576	1.40 595	1.42 595	1.02 579	1.71 594	1.42 585	1.19 587	1.78 599	1.03 562	1.14 607	0.56 597	1.00 599	0.58 594	0.93 596	0.68 591

ACVNet_2	0.94 575	0.98 591	1.71 581	0.83 589	0.63 580	1.02 577	0.64 573	1.16 589	1.43 596	1.02 579	1.39 581	1.47 587	0.86 573	1.16 573	0.79 540	0.63 587	0.43 580	0.78 592	0.49 583	0.80 590	0.57 574

SGM_RVC	0.57 544	0.22 397	0.60 382	0.26 382	0.16 310	0.97 576	0.46 551	0.76 565	0.90 568	1.03 581	0.92 562	1.16 577	0.93 577	1.21 576	0.72 531	0.17 511	0.16 412	0.16 505	0.16 512	0.16 468	0.24 465
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-6	1.11 587	1.01 594	1.17 548	0.96 592	0.79 591	1.30 590	0.78 583	1.36 594	1.99 603	1.04 582	1.54 589	1.59 590	1.27 589	1.37 587	1.30 576	0.78 594	0.55 593	1.03 601	0.75 603	0.87 592	0.72 595

LVE	1.18 589	1.16 597	1.67 579	1.04 596	0.81 595	1.32 591	0.82 587	1.49 598	1.94 601	1.08 583	1.90 598	1.89 595	1.07 584	1.51 591	1.04 563	0.96 603	0.61 600	0.94 596	0.69 600	0.92 595	0.79 600

MDST_ROB	0.51 528	0.16 290	0.97 514	0.31 493	0.21 445	1.35 592	0.34 510	0.80 568	0.59 514	1.09 584	0.74 542	0.49 480	0.37 469	1.31 584	0.60 514	0.14 473	0.12 329	0.16 505	0.13 473	0.13 425	0.18 385

WAO-7	1.05 581	1.00 592	1.19 550	0.83 589	0.67 584	1.22 585	0.84 588	1.43 596	1.56 597	1.13 585	1.75 596	1.46 586	1.25 588	1.56 592	1.28 575	0.61 586	0.62 603	0.70 587	0.68 599	0.66 583	0.62 581

MSMD_ROB	0.63 555	0.34 499	0.70 429	0.30 477	0.25 503	0.88 569	0.35 513	0.58 481	0.67 533	1.13 585	1.52 587	1.75 594	1.05 583	0.90 542	0.60 514	0.24 543	0.22 493	0.27 548	0.27 564	0.25 538	0.27 491

FCDSN-DC	0.67 558	0.38 520	0.83 476	0.37 530	0.30 529	0.66 550	0.37 522	0.69 553	0.70 542	1.15 587	1.53 588	1.70 593	1.38 592	1.00 560	0.83 544	0.24 543	0.22 493	0.27 548	0.26 560	0.27 548	0.32 517
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCK	1.05 581	1.29 603	2.12 590	0.92 591	0.42 561	1.27 588	1.01 593	1.14 588	1.14 588	1.16 588	1.14 573	1.25 581	0.90 575	1.77 598	1.15 568	0.89 600	0.51 586	0.87 595	0.54 589	1.02 602	0.57 574

TorneroNet-64	1.47 593	1.15 596	1.51 573	1.11 601	0.86 598	2.27 605	0.76 581	1.84 605	3.76 610	1.29 589	2.22 606	2.68 607	1.46 595	1.81 600	1.55 590	0.79 595	0.51 586	1.10 602	0.67 598	1.31 605	0.81 601

EDNetEfficientorigin	7.48 615	0.57 560	139.59 639	0.25 341	0.17 340	0.44 485	0.30 485	0.48 367	1.04 578	1.29 589	1.02 568	0.82 564	0.87 574	0.76 510	1.02 561	0.10 348	0.09 231	0.12 430	0.11 399	0.22 527	0.25 475

Dean	1.22 591	1.17 598	1.97 588	1.04 596	0.79 591	1.21 584	0.76 581	1.51 599	1.96 602	1.30 591	1.98 602	2.14 599	1.18 586	1.30 583	1.15 568	0.83 597	0.61 600	1.01 600	0.69 600	0.97 600	0.77 599

EDNetEfficient	0.64 557	0.39 524	2.52 595	0.26 382	0.26 507	0.39 457	0.49 558	0.42 298	1.06 580	1.38 592	0.86 556	0.61 529	0.97 579	0.66 474	1.62 593	0.11 387	0.10 271	0.10 339	0.12 441	0.20 516	0.19 400

ELAS_RVC	0.80 570	0.40 527	1.10 533	0.40 546	0.35 545	0.93 571	1.10 600	0.87 579	1.12 587	1.40 593	1.39 581	1.27 582	1.55 600	1.13 570	1.13 567	0.29 559	0.27 531	0.30 559	0.28 565	0.31 557	0.36 532
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
tt	4.71 611	0.11 87	3.94 604	2.06 610	1.54 609	10.14 620	16.85 622	9.28 623	4.99 614	1.41 594	1.05 569	4.68 613	4.89 614	3.36 612	5.86 618	5.73 621	9.15 626	2.23 617	2.51 616	3.02 613	1.34 611

KSHMR	1.92 604	1.47 608	1.97 588	1.48 608	1.22 606	1.39 594	1.06 595	1.81 604	5.83 616	1.43 595	5.56 616	2.95 609	1.17 585	2.24 605	1.33 582	1.29 610	1.13 611	1.47 611	1.11 611	1.37 607	1.21 610

FC-DCNN	0.73 562	0.33 490	0.84 480	0.33 510	0.28 514	0.82 566	0.40 537	0.82 571	0.83 558	1.43 595	1.60 592	1.97 596	1.38 592	1.10 568	0.93 550	0.24 543	0.22 493	0.27 548	0.26 560	0.26 542	0.32 517

FC-DCNN v2	0.75 566	0.33 490	0.82 470	0.33 510	0.28 514	0.85 567	0.40 537	0.88 580	0.86 564	1.46 597	1.65 593	2.08 598	1.40 594	1.14 572	0.95 553	0.24 543	0.22 493	0.27 548	0.26 560	0.26 542	0.32 517

WAO-8	1.50 595	1.22 600	1.39 565	1.10 599	0.85 596	2.15 602	0.78 583	1.84 605	3.76 610	1.46 597	2.18 604	2.15 600	1.50 597	3.20 610	1.35 583	0.92 601	0.66 606	1.10 602	0.79 604	0.94 597	0.74 597

UNDER WATER-64	1.61 598	1.30 604	2.93 601	1.33 604	0.96 601	2.20 604	1.25 603	1.47 597	3.15 607	1.46 597	1.31 579	2.61 606	2.22 606	1.69 595	1.93 599	1.13 606	0.67 608	1.29 607	0.94 607	1.26 603	1.09 608

Venus	1.50 595	1.22 600	1.39 565	1.10 599	0.85 596	2.15 602	0.78 583	1.84 605	3.76 610	1.46 597	2.18 604	2.15 600	1.50 597	3.20 610	1.35 583	0.92 601	0.66 606	1.10 602	0.79 604	0.94 597	0.74 597

UNDER WATER	1.64 600	1.34 605	2.72 599	1.40 605	1.04 602	1.70 600	1.14 602	1.57 602	3.58 608	1.46 597	1.46 586	2.82 608	2.43 607	1.74 596	2.04 602	1.08 605	0.63 604	1.31 608	0.94 607	1.29 604	1.10 609

ELAS	0.80 570	0.40 527	0.91 502	0.39 541	0.35 545	1.52 597	0.81 586	0.97 584	0.98 577	1.47 602	1.58 590	1.19 579	1.33 591	1.01 561	1.21 570	0.29 559	0.27 531	0.30 559	0.29 567	0.32 560	0.36 532
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	0.60 549	0.31 479	0.71 436	0.22 200	0.17 340	0.66 550	0.36 520	0.81 570	0.63 525	1.48 603	1.32 580	1.65 591	0.83 569	1.18 574	0.74 533	0.17 511	0.17 437	0.17 514	0.14 491	0.17 483	0.19 400
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
notaker	1.49 594	1.44 606	1.77 582	1.42 606	1.08 603	1.19 583	0.87 590	1.51 599	1.40 593	1.53 604	3.41 612	2.40 603	1.94 602	1.83 601	1.57 591	1.14 607	0.69 609	1.38 609	0.88 606	1.39 608	1.03 607

SGM+DAISY	1.12 588	0.86 583	1.64 578	0.68 577	0.80 594	1.68 599	1.68 610	1.08 587	1.10 583	1.53 604	1.76 597	1.47 587	1.53 599	1.24 577	1.42 587	0.66 588	0.65 605	0.52 580	0.54 589	0.57 577	0.91 603

TCMNet-wrong-test	4.33 610	5.65 617	4.76 605	11.36 621	10.39 619	5.87 613	4.45 617	4.24 616	1.10 583	1.93 606	2.43 608	6.07 618	3.54 613	3.87 613	4.51 615	2.00 613	0.47 582	1.96 614	1.68 614	5.78 619	4.48 618

JetRed	2.35 607	2.70 611	6.11 610	1.14 602	1.38 608	6.03 614	3.61 615	2.12 609	1.72 599	1.99 607	1.97 601	2.15 600	1.59 601	2.49 607	4.19 614	1.05 604	1.60 612	1.10 602	1.02 610	1.72 610	1.41 612

WQFJA1++	0.48 520	0.07 1	0.86 487	0.23 253	0.19 402	0.18 99	0.11 18	0.21 33	0.14 13	2.23 608	0.12 37	0.23 224	0.11 77	0.21 94	0.14 81	0.08 195	0.19 462	0.06 32	0.09 308	4.02 615	0.20 418

MANE	1.63 599	0.58 563	1.16 542	0.59 572	0.60 579	2.71 606	1.53 607	2.63 612	3.62 609	2.33 609	3.26 611	3.66 611	2.98 612	2.26 606	2.26 604	0.37 571	0.40 574	0.31 562	0.49 583	0.31 557	0.63 583

SGM-ForestM	1.59 597	0.56 556	1.52 574	0.41 552	0.34 542	2.77 607	1.67 609	1.69 603	1.73 600	2.48 610	2.27 607	6.02 617	2.90 611	3.08 608	2.83 609	0.25 550	0.30 553	0.19 529	0.20 535	0.18 499	0.45 559

TorneroNet	2.26 605	1.20 599	1.55 576	1.15 603	0.91 600	5.84 612	0.84 588	2.12 609	8.45 619	2.59 611	5.32 615	3.84 612	2.15 605	1.84 602	1.98 601	0.88 599	0.54 592	1.16 606	0.74 602	1.31 605	0.91 603

ktn	1.80 602	1.46 607	1.49 571	1.44 607	1.14 604	1.50 596	1.07 596	1.53 601	3.90 613	2.77 612	4.62 613	3.42 610	1.49 596	1.74 596	1.40 586	1.45 611	0.77 610	1.46 610	0.99 609	1.41 609	1.00 606

MADNet++	2.34 606	1.81 609	2.24 593	2.15 611	1.97 610	2.79 608	2.19 613	2.42 611	2.26 604	2.79 613	2.70 609	2.43 604	2.60 609	3.18 609	3.32 610	2.19 614	1.97 615	1.93 613	1.62 613	2.02 611	2.10 613

DGTPSM_ROB	8.38 616	5.24 615	10.71 622	5.32 614	10.19 617	8.34 617	23.49 627	6.11 619	13.43 626	4.93 614	10.93 624	5.64 614	10.55 620	6.17 617	12.73 623	3.74 618	7.56 621	3.68 618	7.24 623	4.09 617	7.49 620

DPSMNet_ROB	8.44 617	5.25 616	10.87 623	5.59 615	10.27 618	8.34 617	23.51 628	6.12 620	13.47 627	4.96 615	10.94 625	5.65 615	10.55 620	6.25 618	12.77 624	4.01 619	7.62 622	3.75 619	7.27 624	4.16 618	7.54 621

USTest	6.84 614	5.16 613	5.45 609	7.18 617	7.26 614	14.27 623	22.53 623	8.48 621	9.29 620	5.44 616	6.42 618	6.27 619	6.69 617	6.83 619	8.49 621	1.95 612	3.27 618	2.16 616	2.54 617	3.76 614	3.31 617

HanzoNet	3.08 608	1.87 610	2.70 598	1.81 609	1.34 607	1.60 598	1.05 594	2.06 608	2.62 606	5.63 617	5.12 614	5.96 616	7.09 618	4.39 615	3.43 611	3.29 617	2.06 617	1.98 615	2.94 619	2.47 612	2.15 614

DPSimNet_ROB	6.21 613	5.16 613	9.50 612	5.59 615	5.56 613	7.64 616	10.02 619	4.07 615	7.33 618	6.84 618	6.26 617	7.17 620	10.55 620	4.07 614	5.68 616	5.50 620	4.29 619	5.24 620	3.66 620	4.05 616	5.96 619

coex-ft	3.48 609	0.81 581	48.53 637	0.24 303	0.19 402	0.53 527	0.47 554	0.49 377	2.36 605	7.18 619	1.20 575	0.96 572	2.53 608	0.75 504	2.14 603	0.13 449	0.15 399	0.14 480	0.12 441	0.22 527	0.47 560

LE_ROB	1.82 603	0.39 524	3.15 603	0.50 568	0.55 575	0.79 562	1.00 592	0.89 582	6.48 617	7.40 620	2.07 603	2.07 597	5.08 615	1.33 586	3.96 613	0.11 387	0.09 231	0.12 430	0.11 399	0.11 371	0.13 298

BEATNet-Init1	4.91 612	3.27 612	14.39 624	0.69 579	0.65 583	10.19 621	3.83 616	5.04 617	5.11 615	8.73 621	8.52 619	13.95 628	7.66 619	7.79 621	5.79 617	0.32 565	0.34 567	0.34 568	0.38 576	0.64 580	0.64 587

xxxxx1	15.30 623	9.78 619	10.23 619	20.34 625	19.47 625	17.10 624	23.00 624	10.36 624	11.04 622	9.25 622	9.66 620	10.74 623	10.66 623	10.60 624	13.72 627	8.14 625	9.35 627	31.88 636	44.61 638	12.63 623	13.46 625

tt_ll	15.30 623	9.78 619	10.23 619	20.34 625	19.47 625	17.10 624	23.00 624	10.36 624	11.04 622	9.25 622	9.66 620	10.74 623	10.66 623	10.60 624	13.72 627	8.14 625	9.35 627	31.88 636	44.61 638	12.63 623	13.46 625

ff	15.30 623	9.78 619	10.23 619	20.34 625	19.47 625	17.10 624	23.00 624	10.36 624	11.04 622	9.25 622	9.66 620	10.74 623	10.66 623	10.60 624	13.72 627	8.14 625	9.35 627	31.88 636	44.61 638	12.63 623	13.46 625

DPSM_ROB	11.46 621	9.79 622	10.18 617	11.11 619	11.31 620	19.08 629	27.38 630	13.42 628	14.23 629	10.34 625	11.13 626	10.97 626	11.33 627	11.89 628	13.49 625	6.74 623	8.19 624	6.00 622	7.05 621	7.74 620	7.76 622

DPSM	11.46 621	9.79 622	10.18 617	11.11 619	11.31 620	19.08 629	27.38 630	13.42 628	14.23 629	10.34 625	11.13 626	10.97 626	11.33 627	11.89 628	13.49 625	6.74 623	8.19 624	6.00 622	7.05 621	7.74 620	7.76 622

Anonymous_1	16.44 627	9.26 618	9.67 614	10.63 618	14.54 622	18.62 628	26.98 629	12.68 627	13.53 628	10.78 627	10.37 623	10.15 622	10.66 623	10.99 627	12.64 622	15.61 634	7.73 623	16.87 631	43.01 637	56.14 640	7.86 624

LRCNet_RVC	10.94 620	14.45 627	9.66 613	15.38 622	8.02 616	1.08 578	0.35 513	8.72 622	0.72 546	12.63 628	15.84 628	9.73 621	6.52 616	8.58 622	6.38 619	20.33 635	5.39 620	23.79 633	21.95 634	15.35 626	13.96 628

HaxPig	17.72 628	20.23 636	19.76 626	16.55 623	16.52 623	9.46 619	9.42 618	14.48 630	13.31 625	18.59 629	18.67 629	17.39 629	16.68 630	17.07 630	16.43 630	21.99 636	20.86 636	22.28 632	21.55 633	21.30 633	21.88 637

RSGM-EC	29.37 637	17.55 628	9.85 615	35.22 635	33.16 637	26.01 631	45.63 632	20.07 632	17.60 632	18.98 630	23.47 637	30.02 639	23.62 638	41.06 639	44.49 639	58.94 639	34.33 639	32.95 639	20.18 631	33.70 636	20.62 635

acva	29.37 637	17.55 628	9.85 615	35.22 635	33.16 637	26.01 631	45.63 632	20.07 632	17.60 632	18.98 630	23.47 637	30.02 639	23.62 638	41.06 639	44.49 639	58.94 639	34.33 639	32.95 639	20.18 631	33.70 636	20.62 635

LSM0	24.21 635	19.88 635	22.33 634	24.42 633	40.13 639	38.41 638	54.99 634	27.05 639	28.61 635	20.59 632	22.00 631	22.29 637	22.86 633	24.12 637	27.16 633	13.59 633	16.33 630	12.13 630	14.08 625	15.72 632	17.53 634

RAFT-FEzeroshot	23.04 630	19.71 632	20.25 627	22.47 630	22.80 631	38.32 634	55.23 637	26.95 635	28.70 636	20.66 633	22.23 632	22.07 632	22.86 633	23.85 633	27.17 634	13.53 629	16.47 631	12.08 625	14.22 628	15.58 628	15.60 630

RAFT-FE	23.04 630	19.71 632	20.25 627	22.47 630	22.80 631	38.32 634	55.23 637	26.95 635	28.70 636	20.66 633	22.23 632	22.07 632	22.86 633	23.85 633	27.17 634	13.53 629	16.47 631	12.08 625	14.22 628	15.58 628	15.60 630

CasAABBNet	23.04 630	19.69 630	20.32 629	22.42 628	22.73 629	38.35 637	55.23 637	26.99 637	28.74 638	20.67 635	22.28 634	22.11 635	22.86 633	23.84 632	27.17 634	13.52 628	16.47 631	12.08 625	14.21 626	15.57 627	15.60 630

Selective-RAFT-Error	23.11 634	19.77 634	20.60 633	22.49 632	22.80 631	38.46 639	55.19 636	27.13 640	28.90 640	20.73 636	22.38 635	22.11 635	22.91 637	23.94 636	27.18 637	13.54 632	16.57 635	12.09 628	14.21 626	15.61 631	15.65 633

FlowAnything	23.08 633	19.70 631	20.48 632	22.45 629	22.73 629	38.34 636	55.18 635	27.00 638	28.79 639	20.83 637	22.42 636	22.10 634	22.83 632	23.85 633	27.23 638	13.53 629	16.54 634	12.10 629	14.29 630	15.59 630	15.58 629

MEDIAN_ROB	21.20 629	24.56 637	23.42 635	19.57 624	19.62 628	13.29 622	11.21 620	18.04 631	17.02 631	22.07 638	21.92 630	20.84 631	20.24 631	21.02 631	19.68 631	25.59 637	24.08 637	26.20 634	25.19 635	25.31 634	25.19 638

PML	15.86 626	13.12 626	7.07 611	5.22 613	7.66 615	32.93 633	64.30 640	5.37 618	10.12 621	25.87 639	67.29 640	20.25 630	13.20 629	10.09 623	6.81 620	5.94 622	2.00 616	6.03 624	2.18 615	9.13 622	2.62 616

AVERAGE_ROB	25.43 636	29.01 638	27.22 636	24.60 634	24.16 636	17.78 627	12.87 621	22.39 634	21.40 634	26.72 640	26.08 639	25.18 638	24.52 640	25.07 638	23.57 632	29.94 638	28.36 638	30.60 635	29.57 636	29.83 635	29.66 639

test_example2	100.95 639	107.33 639	67.16 638	98.17 637	106.88 640	89.44 640	101.34 641	37.23 641	97.88 641	129.56 641	131.26 641	65.41 641	67.34 641	91.22 641	79.29 641	143.32 641	199.32 641	81.12 641	102.17 641	121.89 641	101.70 640

ccccc		256.25 640		351.50 640	361.31 641	144.22 641		153.19 642		152.98 642		161.94 642		268.06 642		387.64 642	346.97 642	244.11 642	219.32 642	413.57 642

Low-res two-view benchmark