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

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 49	0.26 86	0.18 57	0.11 116	0.15 52	0.11 21	0.17 17	0.11 3	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.07 3	0.17 68	0.12 39	0.06 44	0.15 463	0.06 46	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 20	0.26 86	0.19 107	0.09 18	0.15 52	0.11 21	0.18 22	0.13 11	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.08 14	0.18 87	0.12 39	0.06 44	0.16 477	0.06 46	0.04 1	0.05 4	0.07 30

PipStereo	0.14 88	0.07 2	0.16 1	0.23 322	0.21 518	0.09 1	0.11 21	0.16 11	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.13 139	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.07 116	0.23 576	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 640

PSi22b	0.14 88	0.07 2	0.16 1	0.22 264	0.22 534	0.09 1	0.11 21	0.16 11	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.14 170	0.09 33	0.14 11	0.11 13	0.07 116	0.22 563	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 640

PSi22a	0.13 44	0.07 2	0.16 1	0.21 199	0.18 440	0.09 1	0.11 21	0.15 7	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.12 117	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 116	0.22 563	0.05 1	0.06 103	0.05 4	0.52 647

Foundation-i32	0.14 88	0.07 2	0.18 11	0.24 376	0.22 534	0.10 8	0.12 36	0.15 7	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.12 117	0.08 14	0.17 68	0.13 94	0.07 116	0.29 629	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 633

LACA1	0.10 2	0.13 231	0.17 7	0.16 10	0.07 1	0.16 89	0.12 36	0.16 11	0.12 4	0.09 9	0.07 3	0.09 25	0.10 74	0.14 11	0.10 2	0.07 116	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 49	0.22 51	0.18 57	0.10 70	0.12 20	0.13 72	0.18 22	0.14 22	0.10 23	0.07 3	0.08 2	0.08 14	0.17 68	0.11 13	0.06 44	0.08 240	0.06 46	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 49	0.22 51	0.18 57	0.10 70	0.12 20	0.13 72	0.18 22	0.12 4	0.09 9	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 87	0.11 13	0.06 44	0.10 326	0.06 46	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 20	0.22 51	0.19 107	0.10 70	0.16 89	0.11 21	0.18 22	0.13 11	0.11 39	0.07 3	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.12 39	0.07 116	0.09 285	0.06 46	0.04 1	0.06 91	0.08 76

MLG-Stereo_test2	0.12 24	0.09 49	0.29 115	0.21 199	0.12 167	0.16 89	0.11 21	0.17 17	0.12 4	0.11 39	0.08 11	0.11 87	0.06 1	0.16 48	0.11 13	0.08 263	0.13 413	0.06 46	0.04 1	0.06 91	0.09 128

LGtest1	0.10 2	0.09 49	0.19 15	0.18 57	0.09 18	0.13 27	0.09 2	0.17 17	0.13 11	0.10 23	0.08 11	0.09 25	0.09 33	0.16 48	0.12 39	0.08 263	0.06 86	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.08 76

FoundationStereo	0.13 44	0.08 20	0.18 11	0.29 541	0.30 605	0.12 20	0.13 72	0.12 3	0.18 75	0.09 9	0.08 11	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.11 13	0.07 116	0.31 636	0.06 46	0.04 1	0.05 4	0.06 13

IGEV-Stereo+	0.14 88	0.08 20	0.26 86	0.18 57	0.14 268	0.09 1	0.10 8	0.16 11	0.17 57	0.14 123	0.08 11	0.10 48	0.10 74	0.22 182	0.14 142	0.07 116	0.15 463	0.06 46	0.06 103	0.16 549	0.29 572

derf	0.11 9	0.07 2	0.21 38	0.18 57	0.11 116	0.11 13	0.11 21	0.17 17	0.15 36	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 33	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.07 175	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.13 335

mm2	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.10 8	0.12 36	0.18 22	0.14 22	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 74	0.17 68	0.13 94	0.07 116	0.11 363	0.05 1	0.07 191	0.05 4	0.13 335

mm1	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.10 8	0.12 36	0.15 7	0.14 22	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 74	0.17 68	0.13 94	0.07 116	0.11 363	0.05 1	0.07 191	0.05 4	0.13 335

qqai	0.12 24	0.08 20	0.22 51	0.18 57	0.12 167	0.11 13	0.12 36	0.17 17	0.16 48	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 33	0.16 48	0.12 39	0.07 116	0.11 363	0.06 46	0.06 103	0.05 4	0.20 472

MGA	0.12 24	0.08 20	0.26 86	0.16 10	0.10 70	0.15 52	0.10 8	0.18 22	0.13 11	0.11 39	0.09 15	0.09 25	0.07 3	0.20 134	0.12 39	0.07 116	0.16 477	0.06 46	0.04 1	0.06 91	0.09 128

LiteMatch*	0.12 24	0.07 2	0.26 86	0.16 10	0.11 116	0.13 27	0.13 72	0.19 37	0.15 36	0.10 23	0.09 15	0.09 25	0.11 111	0.16 48	0.13 94	0.07 116	0.11 363	0.06 46	0.06 103	0.06 91	0.14 373

LACA3	0.10 2	0.11 134	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 89	0.14 103	0.14 5	0.14 22	0.11 39	0.09 15	0.10 48	0.10 74	0.16 48	0.09 1	0.07 116	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

LiteMatch	0.13 44	0.15 317	0.19 15	0.20 153	0.10 70	0.15 52	0.17 238	0.18 22	0.14 22	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.22 364	0.16 48	0.23 393	0.08 263	0.05 6	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.08 76

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 52	0.12 36	0.18 22	0.14 22	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.11 111	0.17 68	0.14 142	0.07 116	0.11 363	0.05 1	0.07 191	0.05 4	0.13 335

LACA2	0.12 24	0.17 393	0.32 146	0.16 10	0.08 8	0.16 89	0.13 72	0.18 22	0.15 36	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.10 74	0.15 27	0.10 2	0.07 116	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 91	0.05 1

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 29	0.09 18	0.09 1	0.14 103	0.11 1	0.16 48	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.05 4	0.06 13

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 29	0.10 70	0.17 124	0.13 72	0.11 1	0.14 22	0.10 23	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 182	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.08 280	0.05 4	0.06 13

MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 52	0.12 36	0.18 22	0.14 22	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.10 74	0.16 48	0.14 142	0.07 116	0.11 363	0.05 1	0.07 191	0.05 4	0.13 335

BridgeDepth	0.11 9	0.11 134	0.22 51	0.19 107	0.07 1	0.16 89	0.12 36	0.18 22	0.13 11	0.08 2	0.09 15	0.14 170	0.14 225	0.15 27	0.11 13	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
dual_stereo	0.18 187	0.08 20	0.26 86	0.21 199	0.32 617	0.11 13	0.13 72	0.27 163	0.20 115	0.11 39	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 134	0.14 142	0.07 116	0.45 661	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.65 668

CAR	0.12 24	0.08 20	0.25 73	0.16 10	0.09 18	0.14 34	0.10 8	0.19 37	0.13 11	0.12 66	0.10 30	0.08 2	0.07 3	0.18 87	0.12 39	0.06 44	0.15 463	0.06 46	0.08 280	0.05 4	0.10 196

MSE-Stereo	0.12 24	0.08 20	0.25 73	0.16 10	0.09 18	0.14 34	0.10 8	0.19 37	0.13 11	0.11 39	0.10 30	0.08 2	0.07 3	0.20 134	0.12 39	0.06 44	0.16 477	0.06 46	0.08 280	0.05 4	0.10 196

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 86	0.15 4	0.11 116	0.10 8	0.13 72	0.15 7	0.09 1	0.12 66	0.10 30	0.09 25	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 116	0.06 86	0.09 338	0.08 280	0.06 91	0.05 1

Test_v1	0.11 9	0.08 20	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 27	0.12 36	0.23 88	0.17 57	0.10 23	0.10 30	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 116	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.07 30

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 49	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 89	0.10 8	0.21 60	0.15 36	0.10 23	0.10 30	0.09 25	0.12 152	0.14 11	0.13 94	0.07 116	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 91	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.12 24	0.07 2	0.20 23	0.15 4	0.09 18	0.14 34	0.12 36	0.20 45	0.16 48	0.10 23	0.10 30	0.11 87	0.09 33	0.19 107	0.17 242	0.07 116	0.09 285	0.05 1	0.06 103	0.05 4	0.11 245

DDF-Stereo	0.16 154	0.08 20	0.30 124	0.21 199	0.20 501	0.12 20	0.14 103	0.20 45	0.19 101	0.11 39	0.10 30	0.13 139	0.12 152	0.24 221	0.20 327	0.09 354	0.18 517	0.07 149	0.06 103	0.20 598	0.19 454

Replicate-Monster	0.15 124	0.12 187	0.40 208	0.17 29	0.10 70	0.17 124	0.10 8	0.24 110	0.20 115	0.12 66	0.10 30	0.10 48	0.10 74	0.28 303	0.12 39	0.06 44	0.31 636	0.06 46	0.06 103	0.05 4	0.21 485

AdaDepth	0.13 44	0.10 86	0.32 146	0.20 153	0.11 116	0.19 182	0.13 72	0.16 11	0.16 48	0.10 23	0.10 30	0.10 48	0.09 33	0.19 107	0.12 39	0.05 1	0.11 363	0.06 46	0.06 103	0.05 4	0.11 245

LG-G_1	0.12 24	0.08 20	0.28 109	0.20 153	0.09 18	0.21 254	0.09 2	0.20 45	0.12 4	0.11 39	0.10 30	0.11 87	0.10 74	0.22 182	0.11 13	0.07 116	0.09 285	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.12 300

LG-G	0.12 24	0.08 20	0.28 109	0.20 153	0.09 18	0.21 254	0.09 2	0.20 45	0.12 4	0.11 39	0.10 30	0.11 87	0.10 74	0.22 182	0.11 13	0.07 116	0.09 285	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.12 300

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 86	0.21 38	0.18 57	0.09 18	0.21 254	0.14 103	0.14 5	0.17 57	0.11 39	0.10 30	0.09 25	0.08 14	0.21 154	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 46	0.04 1	0.05 4	0.06 13

monster-pro	0.13 44	0.09 49	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 52	0.12 36	0.25 133	0.20 115	0.09 9	0.11 42	0.08 2	0.07 3	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.24 592	0.05 1	0.09 381	0.05 4	0.13 335

PointNet	0.11 9	0.08 20	0.19 15	0.17 29	0.09 18	0.15 52	0.15 145	0.18 22	0.16 48	0.09 9	0.11 42	0.12 117	0.10 74	0.15 27	0.13 94	0.07 116	0.09 285	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.12 300

aanet-new-12k	0.13 44	0.12 187	0.32 146	0.23 322	0.10 70	0.16 89	0.14 103	0.25 133	0.20 115	0.13 96	0.11 42	0.10 48	0.13 195	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.05 32	0.08 241	0.12 300

DispViT+	0.12 24	0.08 20	0.21 38	0.16 10	0.16 379	0.10 8	0.12 36	0.27 163	0.24 188	0.13 96	0.11 42	0.10 48	0.09 33	0.21 154	0.12 39	0.08 263	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

BStereo	0.14 88	0.10 86	0.46 269	0.18 57	0.11 116	0.15 52	0.15 145	0.25 133	0.23 168	0.12 66	0.11 42	0.12 117	0.09 33	0.17 68	0.17 242	0.05 1	0.07 175	0.06 46	0.08 280	0.05 4	0.09 128

Wave_Phase_stereo	0.16 154	0.10 86	0.46 269	0.18 57	0.11 116	0.41 545	0.15 145	0.30 216	0.23 168	0.12 66	0.11 42	0.12 117	0.09 33	0.17 68	0.17 242	0.05 1	0.07 175	0.06 46	0.08 280	0.05 4	0.09 128

LCMNet	0.12 24	0.08 20	0.20 23	0.16 10	0.09 18	0.15 52	0.12 36	0.19 37	0.20 115	0.10 23	0.11 42	0.11 87	0.10 74	0.20 134	0.16 212	0.07 116	0.11 363	0.05 1	0.07 191	0.05 4	0.14 373

CSFM-Stereo	0.12 24	0.08 20	0.17 7	0.16 10	0.08 8	0.16 89	0.13 72	0.22 73	0.13 11	0.11 39	0.11 42	0.10 48	0.11 111	0.17 68	0.14 142	0.07 116	0.12 392	0.05 1	0.06 103	0.05 4	0.12 300

252Zero-FE	0.18 187	0.08 20	0.28 109	0.18 57	0.10 70	0.15 52	0.11 21	0.22 73	0.22 152	0.76 639	0.11 42	0.09 25	0.08 14	0.17 68	0.15 183	0.07 116	0.51 666	0.06 46	0.08 280	0.06 91	0.10 196

MonStereo	0.13 44	0.09 49	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 52	0.12 36	0.25 133	0.20 115	0.09 9	0.11 42	0.08 2	0.07 3	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.24 592	0.05 1	0.09 381	0.05 4	0.13 335

Monster-pub-eth3d	0.13 44	0.09 49	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 52	0.12 36	0.25 133	0.20 115	0.09 9	0.11 42	0.08 2	0.07 3	0.19 107	0.13 94	0.05 1	0.24 592	0.05 1	0.09 381	0.05 4	0.13 335

Monster-pub-mixall	0.13 44	0.07 2	0.20 23	0.17 29	0.08 8	0.11 13	0.09 2	0.21 60	0.13 11	0.12 66	0.11 42	0.08 2	0.08 14	0.27 279	0.13 94	0.07 116	0.35 650	0.05 1	0.06 103	0.05 4	0.09 128

zero-FE	0.21 280	0.08 20	1.10 608	0.24 376	0.27 588	0.12 20	0.14 103	0.20 45	0.20 115	0.12 66	0.11 42	0.13 139	0.11 111	0.22 182	0.19 301	0.09 354	0.23 576	0.07 149	0.08 280	0.19 590	0.27 557

asda	0.13 44	0.11 134	0.24 63	0.18 57	0.10 70	0.14 34	0.12 36	0.25 133	0.17 57	0.12 66	0.11 42	0.08 2	0.11 111	0.21 154	0.12 39	0.05 1	0.18 517	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 245

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 44	0.15 317	0.21 38	0.27 495	0.09 18	0.15 52	0.13 72	0.23 88	0.21 141	0.12 66	0.11 42	0.10 48	0.13 195	0.22 182	0.13 94	0.07 116	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.07 30

StereoAnything_RVC	0.22 305	0.47 621	0.67 488	0.30 552	0.31 613	0.11 13	0.11 21	0.18 22	0.15 36	0.09 9	0.11 42	0.09 25	0.09 33	0.27 279	0.12 39	0.09 354	0.39 653	0.06 46	0.04 1	0.24 618	0.49 640

MonSter	0.13 44	0.09 49	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 52	0.12 36	0.25 133	0.20 115	0.09 9	0.11 42	0.08 2	0.07 3	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.24 592	0.05 1	0.09 381	0.05 4	0.13 335

fffft	0.14 88	0.12 187	0.30 124	0.19 107	0.10 70	0.17 124	0.18 294	0.23 88	0.17 57	0.14 123	0.11 42	0.13 139	0.10 74	0.24 221	0.18 271	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.07 169	0.09 128
1: 1. 1
U	1.02 660	0.10 86	0.26 86	0.22 264	3.66 693	6.41 696	0.13 72	0.22 73	0.21 141	0.11 39	0.11 42	0.10 48	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.07 116	0.05 6	5.35 704	2.86 701	0.07 169	0.06 13

EGLCR-Stereo	0.19 215	0.09 49	0.34 160	0.29 541	0.17 411	0.28 388	0.16 196	0.30 216	0.23 168	0.22 255	0.11 42	0.16 203	0.09 33	0.28 303	0.15 183	0.07 116	0.25 598	0.07 149	0.07 191	0.06 91	0.37 610

aanet-new-90k	0.15 124	0.14 281	0.49 309	0.21 199	0.11 116	0.15 52	0.14 103	0.24 110	0.17 57	0.10 23	0.12 62	0.10 48	0.12 152	0.21 154	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.32 585

aanet-new-60k	0.14 88	0.15 317	0.54 393	0.20 153	0.10 70	0.16 89	0.12 36	0.21 60	0.18 75	0.11 39	0.12 62	0.11 87	0.11 111	0.19 107	0.10 2	0.05 1	0.08 240	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.15 392

aanet-new-32k	0.13 44	0.15 317	0.39 193	0.20 153	0.11 116	0.18 155	0.13 72	0.19 37	0.14 22	0.12 66	0.12 62	0.13 139	0.12 152	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.12 300

aanet-new-30k	0.13 44	0.15 317	0.39 193	0.20 153	0.11 116	0.18 155	0.13 72	0.19 37	0.14 22	0.12 66	0.12 62	0.13 139	0.12 152	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.12 300

aanet-new-16k	0.13 44	0.14 281	0.39 193	0.20 153	0.10 70	0.14 34	0.12 36	0.22 73	0.20 115	0.12 66	0.12 62	0.12 117	0.11 111	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.14 373

aanet-new-8k	0.14 88	0.14 281	0.34 160	0.21 199	0.10 70	0.18 155	0.15 145	0.29 196	0.22 152	0.11 39	0.12 62	0.10 48	0.13 195	0.18 87	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.11 245

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 154	0.20 446	0.79 534	0.19 107	0.12 167	0.12 20	0.14 103	0.26 148	0.18 75	0.11 39	0.12 62	0.10 48	0.10 74	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.07 175	0.06 46	0.07 191	0.05 4	0.18 436

WQFJA1++	0.48 599	0.07 2	0.86 562	0.23 322	0.19 474	0.18 155	0.11 21	0.21 60	0.14 22	2.23 688	0.12 62	0.23 296	0.11 111	0.21 154	0.14 142	0.08 263	0.19 531	0.06 46	0.09 381	4.02 698	0.20 472

S2M2_XL	0.10 2	0.10 86	0.24 63	0.14 2	0.10 70	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 39	0.12 62	0.09 25	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.09 354	0.07 175	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.12 24	0.10 86	0.23 57	0.18 57	0.10 70	0.15 52	0.10 8	0.20 45	0.14 22	0.13 96	0.12 62	0.09 25	0.11 111	0.21 154	0.12 39	0.05 1	0.14 432	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 128

4w-stereo	0.13 44	0.11 134	0.31 133	0.17 29	0.10 70	0.15 52	0.10 8	0.20 45	0.14 22	0.13 96	0.12 62	0.08 2	0.12 152	0.23 206	0.13 94	0.05 1	0.18 517	0.05 1	0.08 280	0.05 4	0.15 392

3.75w	0.12 24	0.10 86	0.21 38	0.17 29	0.11 116	0.18 155	0.12 36	0.24 110	0.15 36	0.13 96	0.12 62	0.08 2	0.10 74	0.18 87	0.12 39	0.05 1	0.14 432	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

3w_stereo	0.14 88	0.11 134	0.31 133	0.19 107	0.09 18	0.16 89	0.16 196	0.28 177	0.20 115	0.13 96	0.12 62	0.08 2	0.12 152	0.19 107	0.12 39	0.05 1	0.19 531	0.05 1	0.06 103	0.05 4	0.10 196

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 244	0.74 659	0.71 509	0.17 29	0.08 8	0.15 52	0.15 145	0.19 37	0.18 75	0.13 96	0.12 62	0.10 48	0.08 14	0.16 48	0.14 142	0.34 647	0.12 392	0.08 241	0.07 191	0.11 450	0.24 524

RSM++	0.14 88	0.11 134	0.25 73	0.32 577	0.17 411	0.17 124	0.15 145	0.23 88	0.21 141	0.12 66	0.12 62	0.14 170	0.09 33	0.21 154	0.13 94	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.07 191	0.07 169	0.11 245

IGEVStereo-DCA	0.20 244	0.17 393	0.41 218	0.22 264	0.15 336	0.20 223	0.17 238	0.28 177	0.23 168	0.19 219	0.12 62	0.14 170	0.12 152	0.38 418	0.31 480	0.07 116	0.16 477	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.36 602

rrr	0.22 305	0.17 393	0.79 534	0.22 264	0.15 336	0.20 223	0.18 294	0.40 346	0.27 247	0.19 219	0.12 62	0.14 170	0.12 152	0.38 418	0.31 480	0.07 116	0.16 477	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.28 566

test_xeample3	0.22 305	0.17 393	0.81 541	0.21 199	0.15 336	0.20 223	0.18 294	0.40 346	0.25 214	0.19 219	0.12 62	0.13 139	0.12 152	0.34 391	0.33 499	0.07 116	0.20 546	0.07 149	0.08 280	0.08 241	0.34 595

aanet-new-70k	0.13 44	0.13 231	0.40 208	0.20 153	0.11 116	0.16 89	0.14 103	0.22 73	0.16 48	0.11 39	0.13 80	0.11 87	0.12 152	0.21 154	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.13 335

aanet-new-78k	0.17 176	0.14 281	0.80 539	0.21 199	0.10 70	0.14 34	0.14 103	0.23 88	0.17 57	0.10 23	0.13 80	0.10 48	0.13 195	0.19 107	0.11 13	0.05 1	0.16 477	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.26 549

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 124	0.13 231	0.41 218	0.20 153	0.11 116	0.14 34	0.14 103	0.22 73	0.17 57	0.12 66	0.13 80	0.10 48	0.10 74	0.16 48	0.13 94	0.05 1	0.08 240	0.06 46	0.06 103	0.05 4	0.43 626

aanet-new-10k	0.14 88	0.15 317	0.37 180	0.22 264	0.11 116	0.19 182	0.14 103	0.26 148	0.18 75	0.13 96	0.13 80	0.11 87	0.12 152	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.10 196

VIP-Stereo	0.13 44	0.15 317	0.31 133	0.18 57	0.12 167	0.24 325	0.12 36	0.20 45	0.20 115	0.10 23	0.13 80	0.11 87	0.09 33	0.20 134	0.13 94	0.06 44	0.11 363	0.06 46	0.04 1	0.05 4	0.08 76

Zero-FE251	0.17 176	0.09 49	0.38 185	0.18 57	0.10 70	0.20 223	0.13 72	0.20 45	0.15 36	0.75 636	0.13 80	0.13 139	0.11 111	0.16 48	0.16 212	0.08 263	0.10 326	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.18 436

FlowAnything_test	0.15 124	0.12 187	0.23 57	0.21 199	0.12 167	0.18 155	0.16 196	0.25 133	0.17 57	0.15 148	0.13 80	0.15 190	0.14 225	0.19 107	0.17 242	0.10 425	0.07 175	0.11 474	0.12 520	0.08 241	0.10 196

qwe	0.13 44	0.10 86	0.24 63	0.17 29	0.11 116	0.15 52	0.12 36	0.26 148	0.18 75	0.14 123	0.13 80	0.09 25	0.10 74	0.23 206	0.13 94	0.05 1	0.18 517	0.05 1	0.06 103	0.05 4	0.09 128

4.25_new	0.13 44	0.12 187	0.26 86	0.18 57	0.10 70	0.17 124	0.12 36	0.22 73	0.15 36	0.13 96	0.13 80	0.09 25	0.10 74	0.22 182	0.14 142	0.05 1	0.18 517	0.05 1	0.06 103	0.05 4	0.11 245

4.5w_new	0.13 44	0.12 187	0.26 86	0.18 57	0.10 70	0.17 124	0.12 36	0.22 73	0.15 36	0.13 96	0.13 80	0.09 25	0.10 74	0.22 182	0.14 142	0.05 1	0.18 517	0.05 1	0.06 103	0.05 4	0.11 245

4.5_new	0.13 44	0.12 187	0.24 63	0.17 29	0.10 70	0.14 34	0.12 36	0.22 73	0.17 57	0.13 96	0.13 80	0.08 2	0.09 33	0.19 107	0.12 39	0.05 1	0.18 517	0.05 1	0.06 103	0.06 91	0.09 128

4.5w-stereo	0.13 44	0.12 187	0.24 63	0.17 29	0.10 70	0.14 34	0.12 36	0.22 73	0.17 57	0.13 96	0.13 80	0.08 2	0.09 33	0.19 107	0.12 39	0.05 1	0.18 517	0.05 1	0.06 103	0.06 91	0.09 128

4.25w-stereo	0.13 44	0.12 187	0.26 86	0.18 57	0.10 70	0.17 124	0.12 36	0.22 73	0.15 36	0.13 96	0.13 80	0.09 25	0.10 74	0.22 182	0.14 142	0.05 1	0.18 517	0.05 1	0.06 103	0.05 4	0.11 245

2.5w	0.13 44	0.10 86	0.23 57	0.18 57	0.09 18	0.15 52	0.15 145	0.21 60	0.16 48	0.12 66	0.13 80	0.10 48	0.09 33	0.21 154	0.12 39	0.05 1	0.19 531	0.05 1	0.07 191	0.05 4	0.12 300

2.75w_new	0.13 44	0.10 86	0.25 73	0.16 10	0.09 18	0.15 52	0.12 36	0.26 148	0.18 75	0.14 123	0.13 80	0.08 2	0.11 111	0.22 182	0.15 183	0.05 1	0.19 531	0.05 1	0.07 191	0.05 4	0.10 196

3.25w_new	0.13 44	0.09 49	0.24 63	0.17 29	0.09 18	0.18 155	0.10 8	0.23 88	0.18 75	0.15 148	0.13 80	0.10 48	0.11 111	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.17 505	0.05 1	0.06 103	0.04 1	0.11 245

3.25w	0.13 44	0.09 49	0.24 63	0.17 29	0.09 18	0.18 155	0.10 8	0.23 88	0.18 75	0.15 148	0.13 80	0.10 48	0.11 111	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.17 505	0.05 1	0.06 103	0.04 1	0.11 245

3.5w_stereo	0.12 24	0.11 134	0.21 38	0.17 29	0.09 18	0.17 124	0.09 2	0.23 88	0.17 57	0.14 123	0.13 80	0.10 48	0.11 111	0.22 182	0.13 94	0.05 1	0.11 363	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 76

monsters	0.13 44	0.10 86	0.20 23	0.18 57	0.13 224	0.15 52	0.11 21	0.24 110	0.16 48	0.15 148	0.13 80	0.08 2	0.09 33	0.23 206	0.12 39	0.06 44	0.15 463	0.05 1	0.08 280	0.05 4	0.09 128

111111	0.13 44	0.08 20	0.20 23	0.20 153	0.13 224	0.13 27	0.10 8	0.23 88	0.17 57	0.11 39	0.13 80	0.12 117	0.08 14	0.19 107	0.12 39	0.07 116	0.16 477	0.06 46	0.04 1	0.08 241	0.16 409

SGD-Stereo	0.12 24	0.08 20	0.18 11	0.17 29	0.07 1	0.17 124	0.13 72	0.19 37	0.17 57	0.12 66	0.13 80	0.11 87	0.12 152	0.19 107	0.12 39	0.08 263	0.04 1	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.05 1

AIO_test	0.20 244	0.12 187	0.46 269	0.45 641	0.38 633	0.15 52	0.17 238	0.28 177	0.20 115	0.19 219	0.13 80	0.14 170	0.09 33	0.39 421	0.13 94	0.07 116	0.21 551	0.06 46	0.06 103	0.06 91	0.34 595

castereo++	0.14 88	0.13 231	0.25 73	0.19 107	0.10 70	0.27 370	0.13 72	0.24 110	0.26 229	0.11 39	0.13 80	0.16 203	0.10 74	0.18 87	0.11 13	0.07 116	0.08 240	0.07 149	0.06 103	0.05 4	0.07 30

SMoEStereo_RVC	0.14 88	0.15 317	0.29 115	0.19 107	0.10 70	0.19 182	0.17 238	0.21 60	0.21 141	0.15 148	0.13 80	0.12 117	0.11 111	0.25 242	0.16 212	0.06 44	0.05 6	0.08 241	0.06 103	0.06 91	0.08 76

tt45	0.15 124	0.14 281	0.29 115	0.19 107	0.11 116	0.23 304	0.18 294	0.23 88	0.18 75	0.16 167	0.13 80	0.14 170	0.10 74	0.31 356	0.15 183	0.07 116	0.05 6	0.08 241	0.06 103	0.07 169	0.08 76

RSM	0.14 88	0.11 134	0.25 73	0.29 541	0.16 379	0.16 89	0.15 145	0.24 110	0.20 115	0.13 96	0.13 80	0.15 190	0.09 33	0.22 182	0.13 94	0.06 44	0.06 86	0.07 149	0.07 191	0.07 169	0.11 245

MyStereo07	0.18 187	0.15 317	0.44 247	0.22 264	0.16 379	0.25 343	0.22 443	0.31 237	0.26 229	0.22 255	0.13 80	0.12 117	0.13 195	0.33 376	0.14 142	0.07 116	0.13 413	0.09 338	0.09 381	0.09 334	0.11 245

ff7	0.18 187	0.13 231	0.41 218	0.21 199	0.15 336	0.21 254	0.17 238	0.28 177	0.23 168	0.21 236	0.13 80	0.12 117	0.12 152	0.27 279	0.13 94	0.07 116	0.25 598	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.36 602

ffff	0.18 187	0.13 231	0.41 218	0.21 199	0.15 336	0.21 254	0.17 238	0.28 177	0.23 168	0.21 236	0.13 80	0.12 117	0.12 152	0.27 279	0.13 94	0.07 116	0.25 598	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.36 602

11t	0.18 187	0.13 231	0.41 218	0.21 199	0.15 336	0.21 254	0.17 238	0.28 177	0.23 168	0.21 236	0.13 80	0.12 117	0.12 152	0.27 279	0.13 94	0.07 116	0.25 598	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.36 602

anonymousdsp	0.20 244	0.13 231	0.49 309	0.28 523	0.20 501	0.21 254	0.17 238	0.29 196	0.24 188	0.22 255	0.13 80	0.12 117	0.12 152	0.32 366	0.13 94	0.07 116	0.26 604	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.48 638

ProNet	0.16 154	0.13 231	0.36 174	0.21 199	0.15 336	0.20 223	0.19 341	0.29 196	0.23 168	0.14 123	0.13 80	0.13 139	0.12 152	0.25 242	0.13 94	0.06 44	0.09 285	0.07 149	0.06 103	0.07 169	0.22 500

ccc-4	0.18 187	0.13 231	0.41 218	0.21 199	0.15 336	0.21 254	0.17 238	0.28 177	0.23 168	0.21 236	0.13 80	0.12 117	0.12 152	0.27 279	0.13 94	0.07 116	0.25 598	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.36 602

IGEV-Stereo	0.20 244	0.13 231	0.49 309	0.28 523	0.20 501	0.21 254	0.17 238	0.29 196	0.24 188	0.22 255	0.13 80	0.12 117	0.12 152	0.32 366	0.13 94	0.07 116	0.26 604	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.48 638
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.15 124	0.16 359	0.34 160	0.25 417	0.12 167	0.11 13	0.18 294	0.35 279	0.24 188	0.13 96	0.13 80	0.18 233	0.12 152	0.15 27	0.13 94	0.08 263	0.06 86	0.07 149	0.05 32	0.07 169	0.06 13
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
aanet-new-40k	0.14 88	0.15 317	0.43 236	0.20 153	0.13 224	0.16 89	0.14 103	0.21 60	0.15 36	0.11 39	0.14 115	0.10 48	0.11 111	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.33 591

aanet-new-36k	0.14 88	0.17 393	0.45 253	0.22 264	0.09 18	0.17 124	0.15 145	0.24 110	0.18 75	0.12 66	0.14 115	0.10 48	0.11 111	0.18 87	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.12 300

aanet-32k-new	0.15 124	0.18 417	0.43 236	0.21 199	0.10 70	0.16 89	0.15 145	0.22 73	0.18 75	0.11 39	0.14 115	0.09 25	0.13 195	0.18 87	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.23 510

aanet-new-28k	0.15 124	0.16 359	0.50 330	0.20 153	0.10 70	0.16 89	0.14 103	0.20 45	0.15 36	0.13 96	0.14 115	0.12 117	0.12 152	0.17 68	0.12 39	0.06 44	0.08 240	0.06 46	0.07 191	0.07 169	0.18 436

aanet-new-22k	0.15 124	0.15 317	0.44 247	0.22 264	0.11 116	0.15 52	0.13 72	0.24 110	0.19 101	0.12 66	0.14 115	0.12 117	0.12 152	0.17 68	0.11 13	0.05 1	0.08 240	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.27 557

aanet-new	0.14 88	0.13 231	0.39 193	0.21 199	0.14 268	0.20 223	0.15 145	0.25 133	0.18 75	0.12 66	0.14 115	0.10 48	0.16 265	0.19 107	0.11 13	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.05 32	0.07 169	0.13 335

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 124	0.23 492	0.58 438	0.17 29	0.12 167	0.15 52	0.14 103	0.25 133	0.18 75	0.11 39	0.14 115	0.12 117	0.10 74	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.06 86	0.06 46	0.08 280	0.05 4	0.22 500

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 88	0.09 49	0.38 185	0.18 57	0.10 70	0.15 52	0.14 103	0.20 45	0.18 75	0.12 66	0.14 115	0.11 87	0.12 152	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 46	0.06 103	0.06 91	0.31 579

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 88	0.12 187	0.42 228	0.18 57	0.12 167	0.17 124	0.14 103	0.24 110	0.18 75	0.11 39	0.14 115	0.13 139	0.11 111	0.17 68	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.19 454

Selective-IGEV-i32	0.15 124	0.10 86	0.34 160	0.32 577	0.19 474	0.16 89	0.14 103	0.29 196	0.19 101	0.13 96	0.14 115	0.13 139	0.08 14	0.23 206	0.14 142	0.06 44	0.13 413	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.11 245

Wavelet-MonSter	0.12 24	0.08 20	0.25 73	0.18 57	0.10 70	0.13 27	0.12 36	0.16 11	0.14 22	0.11 39	0.14 115	0.10 48	0.11 111	0.20 134	0.15 183	0.05 1	0.16 477	0.05 1	0.07 191	0.05 4	0.12 300

2w_stereo	0.13 44	0.11 134	0.21 38	0.18 57	0.09 18	0.17 124	0.14 103	0.29 196	0.20 115	0.15 148	0.14 115	0.08 2	0.11 111	0.15 27	0.13 94	0.05 1	0.12 392	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

AIO_rvc	0.20 244	0.16 359	0.49 309	0.41 633	0.29 600	0.15 52	0.17 238	0.21 60	0.19 101	0.17 190	0.14 115	0.13 139	0.08 14	0.35 398	0.13 94	0.07 116	0.19 531	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.41 619

HUF	0.26 418	0.15 317	0.79 534	0.39 621	0.31 613	0.16 89	0.17 238	0.36 291	0.25 214	0.19 219	0.14 115	0.23 296	0.11 111	0.32 366	0.14 142	0.08 263	0.60 679	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.56 650

IGEV-Stereo++	0.15 124	0.09 49	0.27 103	0.21 199	0.13 224	0.14 34	0.11 21	0.23 88	0.19 101	0.15 148	0.14 115	0.11 87	0.11 111	0.19 107	0.12 39	0.06 44	0.21 551	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.28 566

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 88	0.09 49	0.37 180	0.18 57	0.10 70	0.15 52	0.14 103	0.20 45	0.18 75	0.12 66	0.14 115	0.11 87	0.12 152	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 46	0.06 103	0.06 91	0.31 579

Selective-IGEV	0.15 124	0.10 86	0.34 160	0.32 577	0.19 474	0.16 89	0.14 103	0.29 196	0.20 115	0.13 96	0.14 115	0.13 139	0.08 14	0.23 206	0.14 142	0.06 44	0.13 413	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.11 245

aanet-new-34k	0.14 88	0.16 359	0.39 193	0.19 107	0.09 18	0.14 34	0.15 145	0.22 73	0.19 101	0.12 66	0.15 132	0.11 87	0.13 195	0.14 11	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.18 436

aanet-new-14k	0.13 44	0.13 231	0.33 155	0.21 199	0.09 18	0.13 27	0.13 72	0.26 148	0.23 168	0.12 66	0.15 132	0.09 25	0.14 225	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.11 245

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 44	0.09 49	0.23 57	0.19 107	0.14 268	0.20 223	0.16 196	0.25 133	0.19 101	0.12 66	0.15 132	0.14 170	0.13 195	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.04 1	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.13 335

PSi22	0.17 176	0.18 417	0.42 228	0.20 153	0.09 18	0.16 89	0.11 21	0.30 216	0.25 214	0.13 96	0.15 132	0.21 274	0.13 195	0.30 341	0.16 212	0.06 44	0.22 563	0.05 1	0.04 1	0.08 241	0.13 335

Foundation-i1b	0.15 124	0.08 20	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.16 89	0.16 196	0.27 163	0.29 279	0.15 148	0.15 132	0.18 233	0.12 152	0.18 87	0.14 142	0.07 116	0.23 576	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.21 485

NLSM3	0.14 88	0.12 187	0.25 73	0.21 199	0.13 224	0.18 155	0.16 196	0.32 245	0.25 214	0.12 66	0.15 132	0.12 117	0.13 195	0.17 68	0.15 183	0.05 1	0.05 6	0.08 241	0.08 280	0.05 4	0.08 76

GEAStereo	0.20 244	0.10 86	0.31 133	0.35 600	0.42 641	0.19 182	0.16 196	0.23 88	0.18 75	0.14 123	0.15 132	0.10 48	0.09 33	0.21 154	0.18 271	0.08 263	0.28 613	0.06 46	0.05 32	0.08 241	0.57 653

GSStereo	0.21 280	0.10 86	0.31 133	0.36 609	0.42 641	0.19 182	0.16 196	0.38 316	0.21 141	0.14 123	0.15 132	0.10 48	0.09 33	0.21 154	0.18 271	0.08 263	0.31 636	0.06 46	0.06 103	0.08 241	0.63 662

GS-Stereo							0.16 196	0.38 316	0.21 141	0.14 123	0.15 132	0.10 48	0.09 33	0.21 154	0.18 271	0.08 263	0.31 636	0.06 46	0.06 103	0.08 241	0.63 662

IGEV	0.12 24	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.11 116	0.16 89	0.13 72	0.22 73	0.17 57	0.12 66	0.15 132	0.09 25	0.07 3	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.10 326	0.06 46	0.07 191	0.05 4	0.08 76

S2M2_L	0.13 44	0.12 187	0.26 86	0.17 29	0.12 167	0.12 20	0.07 1	0.18 22	0.21 141	0.12 66	0.15 132	0.14 170	0.12 152	0.16 48	0.15 183	0.13 527	0.09 285	0.09 338	0.10 441	0.11 450	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO-Stereo	0.16 154	0.12 187	0.29 115	0.30 552	0.20 501	0.16 89	0.14 103	0.28 177	0.22 152	0.14 123	0.15 132	0.13 139	0.08 14	0.20 134	0.15 183	0.06 44	0.16 477	0.07 149	0.08 280	0.06 91	0.24 524

MaDis-Stereo	0.15 124	0.17 393	0.39 193	0.19 107	0.15 336	0.16 89	0.13 72	0.26 148	0.22 152	0.13 96	0.15 132	0.14 170	0.11 111	0.17 68	0.17 242	0.08 263	0.07 175	0.08 241	0.06 103	0.07 169	0.06 13

aanet-new-24k	0.13 44	0.14 281	0.32 146	0.20 153	0.12 167	0.16 89	0.14 103	0.20 45	0.16 48	0.13 96	0.16 145	0.11 87	0.12 152	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 46	0.06 103	0.06 91	0.07 30

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 24	0.10 86	0.23 57	0.19 107	0.10 70	0.15 52	0.16 196	0.24 110	0.17 57	0.11 39	0.16 145	0.09 25	0.11 111	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 46	0.08 280	0.05 4	0.17 430

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 44	0.10 86	0.26 86	0.19 107	0.10 70	0.13 27	0.16 196	0.26 148	0.22 152	0.12 66	0.16 145	0.09 25	0.11 111	0.14 11	0.11 13	0.05 1	0.05 6	0.06 46	0.07 191	0.05 4	0.26 549

Foundation-i1c-attn	0.15 124	0.07 2	0.20 23	0.18 57	0.11 116	0.15 52	0.15 145	0.26 148	0.29 279	0.15 148	0.16 145	0.17 218	0.14 225	0.19 107	0.15 183	0.07 116	0.22 563	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.26 549

Foundation-i1a	0.16 154	0.08 20	0.20 23	0.18 57	0.11 116	0.18 155	0.16 196	0.26 148	0.30 297	0.17 190	0.16 145	0.19 245	0.13 195	0.21 154	0.14 142	0.07 116	0.21 551	0.06 46	0.04 1	0.05 4	0.26 549

MatchStereo	0.11 9	0.08 20	0.30 124	0.16 10	0.08 8	0.09 1	0.12 36	0.21 60	0.18 75	0.10 23	0.16 145	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 116	0.05 6	0.06 46	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJX1	0.20 244	0.12 187	0.21 38	0.23 322	0.17 411	0.24 325	0.19 341	0.63 602	0.56 580	0.17 190	0.16 145	0.14 170	0.16 265	0.27 279	0.18 271	0.08 263	0.09 285	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.09 128

MSCF	0.20 244	0.14 281	0.31 133	0.40 626	0.29 600	0.17 124	0.15 145	0.29 196	0.22 152	0.17 190	0.16 145	0.11 87	0.13 195	0.24 221	0.15 183	0.07 116	0.23 576	0.06 46	0.08 280	0.07 169	0.57 653

1w_stereo	0.13 44	0.09 49	0.17 7	0.19 107	0.10 70	0.16 89	0.15 145	0.27 163	0.22 152	0.14 123	0.16 145	0.08 2	0.12 152	0.19 107	0.14 142	0.05 1	0.10 326	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 128

monsterstereo	0.13 44	0.10 86	0.20 23	0.19 107	0.12 167	0.14 34	0.12 36	0.26 148	0.18 75	0.14 123	0.16 145	0.08 2	0.09 33	0.22 182	0.14 142	0.05 1	0.16 477	0.06 46	0.09 381	0.06 91	0.07 30

GREAT-IGEV	0.19 215	0.11 134	0.39 193	0.22 264	0.33 619	0.14 34	0.15 145	0.18 22	0.22 152	0.14 123	0.16 145	0.09 25	0.09 33	0.23 206	0.14 142	0.06 44	0.50 665	0.06 46	0.06 103	0.07 169	0.53 648
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 215	0.14 281	0.40 208	0.30 552	0.20 501	0.15 52	0.16 196	0.35 279	0.26 229	0.17 190	0.16 145	0.13 139	0.09 33	0.31 356	0.14 142	0.07 116	0.22 563	0.06 46	0.06 103	0.09 334	0.25 536

SCV	0.18 187	0.15 317	0.37 180	0.26 458	0.20 501	0.16 89	0.16 196	0.35 279	0.23 168	0.14 123	0.16 145	0.13 139	0.09 33	0.31 356	0.12 39	0.08 263	0.19 531	0.07 149	0.07 191	0.09 334	0.26 549

GIP-stereo	0.16 154	0.12 187	0.25 73	0.24 376	0.22 534	0.15 52	0.14 103	0.32 245	0.21 141	0.11 39	0.16 145	0.13 139	0.09 33	0.20 134	0.13 94	0.07 116	0.13 413	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.32 585

999	0.15 124	0.13 231	0.30 124	0.19 107	0.12 167	0.20 223	0.17 238	0.25 133	0.20 115	0.14 123	0.16 145	0.14 170	0.11 111	0.36 404	0.16 212	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.08 76

Pointernet	0.15 124	0.08 20	0.35 168	0.19 107	0.12 167	0.20 223	0.12 36	0.34 270	0.25 214	0.15 148	0.16 145	0.13 139	0.11 111	0.18 87	0.13 94	0.08 263	0.06 86	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.08 76

MoCha-V2	0.18 187	0.12 187	0.40 208	0.30 552	0.24 566	0.16 89	0.15 145	0.28 177	0.19 101	0.16 167	0.16 145	0.13 139	0.13 195	0.30 341	0.13 94	0.06 44	0.28 613	0.06 46	0.06 103	0.06 91	0.25 536

IGEV++	0.19 215	0.13 231	0.38 185	0.30 552	0.19 474	0.15 52	0.15 145	0.32 245	0.18 75	0.13 96	0.16 145	0.12 117	0.11 111	0.24 221	0.15 183	0.07 116	0.32 641	0.07 149	0.05 32	0.07 169	0.42 623

CroCo-Stereo Lap2	0.16 154	0.18 417	0.39 193	0.26 458	0.18 440	0.11 13	0.19 341	0.30 216	0.22 152	0.13 96	0.16 145	0.15 190	0.11 111	0.17 68	0.15 183	0.07 116	0.07 175	0.08 241	0.06 103	0.08 241	0.07 30

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 44	0.11 134	0.28 109	0.21 199	0.13 224	0.20 223	0.16 196	0.23 88	0.18 75	0.12 66	0.17 164	0.11 87	0.12 152	0.15 27	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 44	0.10 86	0.24 63	0.20 153	0.12 167	0.14 34	0.15 145	0.22 73	0.21 141	0.11 39	0.17 164	0.11 87	0.12 152	0.13 4	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 46	0.08 280	0.05 4	0.22 500

Foundation-i1	0.16 154	0.08 20	0.21 38	0.21 199	0.13 224	0.17 124	0.15 145	0.33 263	0.32 318	0.16 167	0.17 164	0.22 281	0.13 195	0.19 107	0.16 212	0.07 116	0.23 576	0.06 46	0.06 103	0.06 91	0.16 409

WQFJA1	0.19 215	0.12 187	0.20 23	0.22 264	0.18 440	0.25 343	0.19 341	0.55 525	0.55 573	0.16 167	0.17 164	0.15 190	0.17 287	0.20 134	0.20 327	0.07 116	0.09 285	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.09 128

WQFJX	0.19 215	0.12 187	0.21 38	0.22 264	0.18 440	0.25 343	0.18 294	0.57 545	0.49 536	0.17 190	0.17 164	0.14 170	0.16 265	0.24 221	0.19 301	0.08 263	0.08 240	0.08 241	0.06 103	0.08 241	0.11 245

NLMM	0.19 215	0.12 187	0.20 23	0.22 264	0.18 440	0.25 343	0.19 341	0.55 525	0.55 573	0.16 167	0.17 164	0.15 190	0.17 287	0.20 134	0.20 327	0.07 116	0.09 285	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.09 128

GASTEREO	0.20 244	0.15 317	0.31 133	0.40 626	0.29 600	0.18 155	0.15 145	0.29 196	0.22 152	0.18 212	0.17 164	0.11 87	0.13 195	0.25 242	0.15 183	0.07 116	0.23 576	0.06 46	0.08 280	0.06 91	0.57 653

MM-Stereo_test2	0.19 215	0.11 134	0.47 277	0.25 417	0.11 116	0.21 254	0.20 381	0.28 177	0.24 188	0.16 167	0.17 164	0.13 139	0.11 111	0.21 154	0.14 142	0.06 44	0.26 604	0.07 149	0.06 103	0.09 334	0.41 619

fffy	0.15 124	0.14 281	0.31 133	0.21 199	0.14 268	0.19 182	0.18 294	0.24 110	0.19 101	0.13 96	0.17 164	0.15 190	0.13 195	0.25 242	0.15 183	0.06 44	0.08 240	0.08 241	0.06 103	0.07 169	0.15 392

GCAP-BAT	0.23 340	0.09 49	1.36 640	0.31 568	0.44 647	0.16 89	0.15 145	0.30 216	0.26 229	0.14 123	0.17 164	0.15 190	0.11 111	0.23 206	0.12 39	0.07 116	0.06 86	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.24 524

RAStereo	0.14 88	0.15 317	0.40 208	0.22 264	0.11 116	0.15 52	0.18 294	0.25 133	0.24 188	0.13 96	0.17 164	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.13 94	0.08 263	0.06 86	0.08 241	0.06 103	0.07 169	0.05 1

rvit_stereo_0080	0.16 154	0.17 393	0.35 168	0.19 107	0.13 224	0.14 34	0.20 381	0.29 196	0.26 229	0.16 167	0.17 164	0.19 245	0.14 225	0.19 107	0.16 212	0.11 465	0.08 240	0.08 241	0.08 280	0.10 398	0.08 76

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 187	0.15 317	0.27 103	0.20 153	0.13 224	0.24 325	0.17 238	0.31 237	0.37 391	0.43 555	0.17 164	0.13 139	0.12 152	0.20 134	0.16 212	0.08 263	0.07 175	0.09 338	0.07 191	0.09 334	0.08 76

whm_eth	0.16 154	0.17 393	0.35 168	0.19 107	0.13 224	0.14 34	0.20 381	0.29 196	0.26 229	0.16 167	0.17 164	0.19 245	0.14 225	0.19 107	0.16 212	0.11 465	0.08 240	0.08 241	0.08 280	0.10 398	0.08 76

GCAPDPT-zeroshot	0.22 305	0.09 49	1.28 631	0.31 568	0.43 644	0.16 89	0.15 145	0.30 216	0.26 229	0.14 123	0.17 164	0.15 190	0.11 111	0.23 206	0.12 39	0.07 116	0.06 86	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.24 524

AEACV	0.20 244	0.09 49	0.32 146	0.39 621	0.34 621	0.21 254	0.16 196	0.30 216	0.18 75	0.17 190	0.17 164	0.13 139	0.16 265	0.27 279	0.13 94	0.07 116	0.29 629	0.07 149	0.09 381	0.07 169	0.37 610

Selective-RAFT	0.19 215	0.14 281	0.37 180	0.24 376	0.11 116	0.30 427	0.15 145	0.35 279	0.34 347	0.17 190	0.17 164	0.22 281	0.18 318	0.29 325	0.18 271	0.07 116	0.16 477	0.07 149	0.07 191	0.08 241	0.08 76

test-3	0.18 187	0.10 86	0.48 292	0.23 322	0.14 268	0.18 155	0.16 196	0.32 245	0.29 279	0.26 295	0.17 164	0.22 281	0.13 195	0.26 264	0.19 301	0.06 44	0.14 432	0.08 241	0.08 280	0.06 91	0.10 196

test_1	0.18 187	0.10 86	0.48 292	0.23 322	0.14 268	0.18 155	0.16 196	0.32 245	0.29 279	0.26 295	0.17 164	0.22 281	0.13 195	0.26 264	0.19 301	0.06 44	0.14 432	0.08 241	0.08 280	0.06 91	0.10 196

NLMM1	0.21 280	0.13 231	0.21 38	0.23 322	0.18 440	0.24 325	0.20 381	0.65 614	0.69 618	0.18 212	0.18 183	0.13 139	0.14 225	0.25 242	0.19 301	0.08 263	0.09 285	0.08 241	0.07 191	0.07 169	0.10 196

NLCSM	0.20 244	0.15 317	0.23 57	0.24 376	0.19 474	0.24 325	0.22 443	0.45 410	0.44 474	0.20 229	0.18 183	0.14 170	0.16 265	0.47 452	0.20 327	0.09 354	0.09 285	0.09 338	0.08 280	0.09 334	0.10 196

depthmonostereo	0.15 124	0.12 187	0.34 160	0.19 107	0.09 18	0.20 223	0.15 145	0.28 177	0.24 188	0.16 167	0.18 183	0.16 203	0.18 318	0.21 154	0.14 142	0.07 116	0.07 175	0.07 149	0.06 103	0.05 4	0.08 76

2.25w	0.13 44	0.10 86	0.24 63	0.17 29	0.09 18	0.15 52	0.10 8	0.20 45	0.19 101	0.14 123	0.18 183	0.09 25	0.10 74	0.23 206	0.15 183	0.05 1	0.17 505	0.05 1	0.08 280	0.05 4	0.12 300

LG-Stereo	0.14 88	0.13 231	0.30 124	0.21 199	0.11 116	0.16 89	0.18 294	0.23 88	0.19 101	0.12 66	0.18 183	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.14 142	0.06 44	0.07 175	0.08 241	0.08 280	0.07 169	0.07 30

castereo	0.14 88	0.11 134	0.22 51	0.19 107	0.10 70	0.20 223	0.19 341	0.32 245	0.28 258	0.13 96	0.18 183	0.16 203	0.16 265	0.16 48	0.14 142	0.07 116	0.06 86	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.07 30

mms	0.15 124	0.14 281	0.25 73	0.20 153	0.15 336	0.17 124	0.17 238	0.21 60	0.19 101	0.14 123	0.18 183	0.14 170	0.09 33	0.26 264	0.15 183	0.06 44	0.07 175	0.08 241	0.06 103	0.07 169	0.19 454

ours_stereo	0.15 124	0.14 281	0.29 115	0.21 199	0.14 268	0.17 124	0.18 294	0.21 60	0.20 115	0.13 96	0.18 183	0.14 170	0.10 74	0.24 221	0.15 183	0.06 44	0.06 86	0.08 241	0.06 103	0.07 169	0.13 335

CAS++	0.17 176	0.13 231	0.35 168	0.18 57	0.13 224	0.17 124	0.16 196	0.42 371	0.25 214	0.19 219	0.18 183	0.13 139	0.10 74	0.22 182	0.12 39	0.12 505	0.10 326	0.11 474	0.08 280	0.10 398	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.15 124	0.09 49	0.34 160	0.17 29	0.09 18	0.22 283	0.14 103	0.27 163	0.27 247	0.15 148	0.18 183	0.19 245	0.14 225	0.23 206	0.14 142	0.08 263	0.06 86	0.06 46	0.04 1	0.06 91	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 88	0.08 20	0.24 63	0.17 29	0.23 549	0.18 155	0.15 145	0.24 110	0.20 115	0.14 123	0.18 183	0.14 170	0.10 74	0.19 107	0.12 39	0.07 116	0.05 6	0.06 46	0.04 1	0.08 241	0.20 472

test_3	0.20 244	0.12 187	0.49 309	0.26 458	0.14 268	0.22 283	0.25 510	0.34 270	0.33 335	0.25 285	0.18 183	0.23 296	0.13 195	0.25 242	0.20 327	0.06 44	0.14 432	0.09 338	0.10 441	0.07 169	0.10 196

DNS	0.31 503	0.09 49	0.45 253	0.35 600	0.30 605	0.33 476	0.16 196	0.40 346	0.34 347	1.50 683	0.19 195	0.20 259	0.12 152	0.23 206	0.24 405	0.10 425	0.30 631	0.06 46	0.11 477	0.08 241	0.64 666

TS12	0.13 44	0.09 49	0.21 38	0.21 199	0.09 18	0.19 182	0.14 103	0.24 110	0.17 57	0.15 148	0.19 195	0.12 117	0.13 195	0.18 87	0.16 212	0.06 44	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.06 13

DN	0.21 280	0.09 49	0.58 438	0.40 626	0.18 440	0.22 283	0.18 294	0.30 216	0.25 214	0.15 148	0.19 195	0.18 233	0.10 74	0.26 264	0.19 301	0.14 551	0.18 517	0.08 241	0.08 280	0.08 241	0.42 623

gasm-f	0.20 244	0.12 187	0.36 174	0.35 600	0.36 629	0.18 155	0.17 238	0.23 88	0.18 75	0.14 123	0.19 195	0.10 48	0.11 111	0.20 134	0.19 301	0.08 263	0.28 613	0.06 46	0.05 32	0.09 334	0.57 653

rvit_stereo_0081	0.16 154	0.13 231	0.30 124	0.21 199	0.12 167	0.17 124	0.17 238	0.24 110	0.34 347	0.17 190	0.19 195	0.18 233	0.15 246	0.20 134	0.17 242	0.11 465	0.08 240	0.09 338	0.08 280	0.09 334	0.07 30

rvit_stereo_0082	0.16 154	0.13 231	0.30 124	0.21 199	0.12 167	0.17 124	0.17 238	0.24 110	0.34 347	0.17 190	0.19 195	0.18 233	0.15 246	0.20 134	0.17 242	0.11 465	0.08 240	0.09 338	0.08 280	0.09 334	0.07 30

rvit_stereo_ft	0.18 187	0.19 432	0.43 236	0.25 417	0.14 268	0.17 124	0.21 409	0.30 216	0.28 258	0.17 190	0.19 195	0.20 259	0.17 287	0.22 182	0.18 271	0.11 465	0.07 175	0.09 338	0.09 381	0.10 398	0.08 76

WCG-NET（raft）	0.16 154	0.14 281	0.32 146	0.18 57	0.09 18	0.19 182	0.16 196	0.24 110	0.27 247	0.19 219	0.19 195	0.20 259	0.12 152	0.22 182	0.13 94	0.06 44	0.17 505	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.07 30

tt1	0.22 305	0.16 359	0.49 309	0.26 458	0.15 336	0.31 449	0.19 341	0.38 316	0.46 499	0.21 236	0.19 195	0.13 139	0.16 265	0.28 303	0.12 39	0.08 263	0.28 613	0.08 241	0.06 103	0.08 241	0.37 610

CAS	0.16 154	0.07 2	0.29 115	0.42 636	0.17 411	0.20 223	0.18 294	0.23 88	0.20 115	0.15 148	0.19 195	0.11 87	0.10 74	0.15 27	0.14 142	0.31 645	0.04 1	0.06 46	0.04 1	0.06 91	0.16 409

sAnonymous2	0.21 280	0.24 504	0.79 534	0.24 376	0.17 411	0.22 283	0.20 381	0.36 291	0.29 279	0.17 190	0.19 195	0.17 218	0.16 265	0.18 87	0.15 183	0.10 425	0.07 175	0.09 338	0.08 280	0.23 614	0.18 436

CroCo_RVC	0.21 280	0.24 504	0.79 534	0.24 376	0.17 411	0.22 283	0.20 381	0.36 291	0.29 279	0.17 190	0.19 195	0.17 218	0.16 265	0.18 87	0.15 183	0.10 425	0.07 175	0.09 338	0.08 280	0.23 614	0.18 436

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 88	0.10 86	0.25 73	0.18 57	0.15 336	0.19 182	0.15 145	0.27 163	0.23 168	0.16 167	0.20 207	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.05 4	0.08 76

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 88	0.10 86	0.27 103	0.21 199	0.11 116	0.16 89	0.14 103	0.24 110	0.17 57	0.17 190	0.20 207	0.18 233	0.11 111	0.16 48	0.17 242	0.07 116	0.08 240	0.07 149	0.07 191	0.07 169	0.09 128

model_zeroshot	0.21 280	0.14 281	0.51 349	0.34 594	0.18 440	0.26 363	0.16 196	0.41 365	0.24 188	0.33 419	0.20 207	0.25 329	0.12 152	0.26 264	0.16 212	0.09 354	0.21 551	0.07 149	0.08 280	0.07 169	0.13 335

Occ-G	0.18 187	0.10 86	0.38 185	0.23 322	0.15 336	0.16 89	0.18 294	0.23 88	0.26 229	0.15 148	0.20 207	0.21 274	0.11 111	0.22 182	0.19 301	0.07 116	0.17 505	0.07 149	0.06 103	0.08 241	0.30 575

RAFT-Stereo-weight	0.17 176	0.10 86	0.31 133	0.20 153	0.12 167	0.20 223	0.16 196	0.38 316	0.33 335	0.25 285	0.20 207	0.19 245	0.10 74	0.19 107	0.16 212	0.07 116	0.13 413	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.09 128

gcap-zeroshot	0.14 88	0.10 86	0.28 109	0.18 57	0.15 336	0.19 182	0.15 145	0.27 163	0.23 168	0.16 167	0.20 207	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.05 4	0.09 128

test_for_model	0.14 88	0.10 86	0.25 73	0.18 57	0.15 336	0.19 182	0.15 145	0.27 163	0.23 168	0.16 167	0.20 207	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.05 4	0.08 76

ACVNet-DCA	0.21 280	0.16 359	0.50 330	0.27 495	0.13 224	0.31 449	0.19 341	0.43 380	0.32 318	0.21 236	0.20 207	0.13 139	0.17 287	0.28 303	0.12 39	0.08 263	0.28 613	0.08 241	0.06 103	0.09 334	0.23 510

xx1	0.23 340	0.16 359	0.50 330	0.27 495	0.13 224	0.31 449	0.19 341	0.39 337	0.48 521	0.21 236	0.20 207	0.28 367	0.25 412	0.28 303	0.12 39	0.08 263	0.28 613	0.10 418	0.11 477	0.09 334	0.23 510

1test111	0.22 305	0.16 359	0.50 330	0.27 495	0.13 224	0.31 449	0.19 341	0.43 380	0.32 318	0.21 236	0.20 207	0.13 139	0.17 287	0.36 404	0.28 452	0.08 263	0.28 613	0.08 241	0.06 103	0.09 334	0.23 510

cc1	0.22 305	0.16 359	0.50 330	0.27 495	0.13 224	0.31 449	0.19 341	0.39 337	0.48 521	0.21 236	0.20 207	0.13 139	0.17 287	0.28 303	0.12 39	0.08 263	0.28 613	0.08 241	0.06 103	0.08 241	0.37 610

UniTT-Stereo	0.15 124	0.12 187	0.45 253	0.21 199	0.14 268	0.17 124	0.13 72	0.20 45	0.19 101	0.16 167	0.20 207	0.10 48	0.11 111	0.18 87	0.17 242	0.08 263	0.06 86	0.07 149	0.06 103	0.08 241	0.07 30

EKT-Stereo	0.39 553	0.13 231	0.53 380	0.42 636	3.94 695	0.22 283	0.17 238	0.38 316	0.30 297	0.21 236	0.20 207	0.23 296	0.15 246	0.30 341	0.18 271	0.10 425	0.08 240	0.09 338	0.08 280	0.09 334	0.12 300

CASnet	0.15 124	0.13 231	0.30 124	0.22 264	0.08 8	0.15 52	0.14 103	0.28 177	0.26 229	0.23 263	0.20 207	0.15 190	0.11 111	0.18 87	0.13 94	0.07 116	0.05 6	0.11 474	0.09 381	0.08 241	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.14 88	0.10 86	0.28 109	0.18 57	0.15 336	0.19 182	0.15 145	0.27 163	0.23 168	0.16 167	0.20 207	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.05 4	0.09 128

LL-Strereo2	0.21 280	0.25 519	0.53 380	0.32 577	0.20 501	0.25 343	0.14 103	0.32 245	0.25 214	0.25 285	0.20 207	0.24 316	0.12 152	0.28 303	0.18 271	0.07 116	0.07 175	0.12 509	0.09 381	0.09 334	0.16 409

4D-IteraStereo	0.20 244	0.21 457	0.62 465	0.21 199	0.14 268	0.19 182	0.17 238	0.29 196	0.28 258	0.24 271	0.20 207	0.20 259	0.10 74	0.22 182	0.18 271	0.07 116	0.07 175	0.10 418	0.08 280	0.08 241	0.33 591

LoS_RVC	0.14 88	0.11 134	0.32 146	0.18 57	0.16 379	0.20 223	0.18 294	0.21 60	0.18 75	0.14 123	0.20 207	0.12 117	0.17 287	0.17 68	0.14 142	0.06 44	0.05 6	0.06 46	0.04 1	0.05 4	0.14 373

GLC_STEREO	0.15 124	0.11 134	0.31 133	0.22 264	0.09 18	0.17 124	0.15 145	0.24 110	0.28 258	0.17 190	0.20 207	0.17 218	0.11 111	0.24 221	0.17 242	0.07 116	0.09 285	0.09 338	0.08 280	0.07 169	0.07 30

raftrobust	0.19 215	0.19 432	0.42 228	0.23 322	0.24 566	0.19 182	0.13 72	0.33 263	0.28 258	0.26 295	0.20 207	0.19 245	0.17 287	0.23 206	0.17 242	0.08 263	0.10 326	0.07 149	0.06 103	0.07 169	0.09 128

quiztm	0.16 154	0.19 432	0.37 180	0.22 264	0.15 336	0.17 124	0.17 238	0.36 291	0.24 188	0.18 212	0.21 227	0.14 170	0.10 74	0.17 68	0.14 142	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.05 32	0.08 241	0.07 30

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 44	0.10 86	0.26 86	0.18 57	0.14 268	0.18 155	0.15 145	0.27 163	0.23 168	0.16 167	0.21 227	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.05 4	0.08 76

gcap_with_dpt	0.13 44	0.10 86	0.27 103	0.18 57	0.14 268	0.18 155	0.15 145	0.26 148	0.21 141	0.16 167	0.21 227	0.09 25	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.05 4	0.10 196

NLSM1	0.18 187	0.12 187	0.21 38	0.21 199	0.18 440	0.25 343	0.17 238	0.51 473	0.43 461	0.17 190	0.21 227	0.13 139	0.15 246	0.22 182	0.18 271	0.08 263	0.09 285	0.09 338	0.08 280	0.07 169	0.07 30

DilatedVolume-Stereo	0.15 124	0.09 49	0.26 86	0.18 57	0.10 70	0.21 254	0.14 103	0.24 110	0.22 152	0.22 255	0.21 227	0.16 203	0.15 246	0.24 221	0.17 242	0.07 116	0.07 175	0.06 46	0.06 103	0.05 4	0.08 76

Reg-Stereo(zero)	0.18 187	0.08 20	0.39 193	0.19 107	0.19 474	0.24 325	0.18 294	0.29 196	0.29 279	0.24 271	0.21 227	0.24 316	0.18 318	0.22 182	0.21 355	0.07 116	0.11 363	0.06 46	0.07 191	0.06 91	0.11 245

rvit_stereo_0081_aga	0.17 176	0.17 393	0.40 208	0.21 199	0.14 268	0.20 223	0.17 238	0.24 110	0.26 229	0.18 212	0.21 227	0.20 259	0.14 225	0.20 134	0.15 183	0.12 505	0.08 240	0.09 338	0.08 280	0.10 398	0.08 76

trnet	0.14 88	0.09 49	0.26 86	0.15 4	0.07 1	0.21 254	0.12 36	0.25 133	0.26 229	0.16 167	0.21 227	0.15 190	0.13 195	0.19 107	0.14 142	0.09 354	0.05 6	0.06 46	0.04 1	0.06 91	0.06 13

iRaft-Stereo_20w	0.29 478	0.11 134	0.86 562	0.33 589	0.24 566	0.32 466	0.26 522	0.60 580	0.26 229	0.41 538	0.21 227	0.28 367	0.19 340	0.32 366	0.24 405	0.07 116	0.31 636	0.07 149	0.09 381	0.08 241	0.47 635

TRStereo	0.22 305	0.21 457	0.62 465	0.40 626	0.19 474	0.22 283	0.16 196	0.58 559	0.30 297	0.21 236	0.21 227	0.22 281	0.13 195	0.27 279	0.14 142	0.09 354	0.09 285	0.09 338	0.11 477	0.06 91	0.19 454

AnonymousM	0.19 215	0.20 446	0.30 124	0.18 57	0.10 70	0.19 182	0.17 238	0.32 245	0.27 247	0.27 305	0.21 227	0.18 233	0.14 225	0.21 154	0.16 212	0.09 354	0.08 240	0.38 651	0.15 582	0.06 91	0.08 76

CFNet-RSSM	0.18 187	0.10 86	0.45 253	0.20 153	0.12 167	0.20 223	0.16 196	0.40 346	0.31 308	0.23 263	0.21 227	0.26 349	0.15 246	0.21 154	0.14 142	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.07 191	0.06 91	0.06 13

CREStereo	0.14 88	0.09 49	0.27 103	0.14 2	0.08 8	0.22 283	0.15 145	0.26 148	0.26 229	0.16 167	0.21 227	0.14 170	0.13 195	0.19 107	0.14 142	0.09 354	0.05 6	0.06 46	0.04 1	0.07 169	0.06 13
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
PMTNet	0.16 154	0.09 49	0.31 133	0.15 4	0.09 18	0.23 304	0.15 145	0.26 148	0.24 188	0.17 190	0.21 227	0.16 203	0.14 225	0.23 206	0.14 142	0.29 641	0.05 6	0.06 46	0.04 1	0.07 169	0.07 30

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 88	0.10 86	0.27 103	0.18 57	0.14 268	0.19 182	0.15 145	0.25 133	0.22 152	0.16 167	0.22 241	0.10 48	0.09 33	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.05 4	0.10 196

RT-Monster	0.16 154	0.09 49	0.25 73	0.18 57	0.14 268	0.20 223	0.12 36	0.31 237	0.33 335	0.25 285	0.22 241	0.17 218	0.13 195	0.19 107	0.15 183	0.07 116	0.06 86	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.10 196

VMStereo-Base	0.14 88	0.09 49	0.29 115	0.16 10	0.09 18	0.18 155	0.12 36	0.24 110	0.25 214	0.15 148	0.22 241	0.17 218	0.13 195	0.19 107	0.14 142	0.08 263	0.06 86	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.08 76

IGEV-FE	0.23 340	0.11 134	0.82 545	0.21 199	0.23 549	0.20 223	0.19 341	0.38 316	0.23 168	0.34 440	0.22 241	0.29 380	0.14 225	0.24 221	0.20 327	0.07 116	0.09 285	0.08 241	0.08 280	0.08 241	0.35 599

DA	0.21 280	0.11 134	0.33 155	0.28 523	0.23 549	0.30 427	0.16 196	0.29 196	0.27 247	0.15 148	0.22 241	0.17 218	0.15 246	0.26 264	0.15 183	0.07 116	0.28 613	0.07 149	0.05 32	0.07 169	0.56 650

GGEV	0.21 280	0.11 134	0.33 155	0.28 523	0.23 549	0.30 427	0.16 196	0.29 196	0.27 247	0.15 148	0.22 241	0.17 218	0.15 246	0.26 264	0.15 183	0.07 116	0.28 613	0.07 149	0.05 32	0.07 169	0.56 650

xyz-stereo-finetune	0.17 176	0.17 393	0.29 115	0.17 29	0.08 8	0.24 325	0.21 409	0.30 216	0.32 318	0.19 219	0.22 241	0.19 245	0.15 246	0.30 341	0.22 373	0.06 44	0.06 86	0.08 241	0.06 103	0.06 91	0.07 30

MM-Stereo_test1	0.20 244	0.13 231	0.45 253	0.24 376	0.12 167	0.20 223	0.21 409	0.36 291	0.32 318	0.23 263	0.22 241	0.15 190	0.14 225	0.28 303	0.16 212	0.07 116	0.24 592	0.08 241	0.07 191	0.09 334	0.21 485

rvit_0105_6	0.20 244	0.16 359	0.41 218	0.23 322	0.14 268	0.18 155	0.20 381	0.31 237	0.39 418	0.18 212	0.22 241	0.23 296	0.18 318	0.26 264	0.18 271	0.16 578	0.13 413	0.13 535	0.11 477	0.11 450	0.09 128

rvit_stereo_0083	0.17 176	0.13 231	0.29 115	0.21 199	0.13 224	0.17 124	0.17 238	0.23 88	0.36 376	0.16 167	0.22 241	0.19 245	0.17 287	0.21 154	0.17 242	0.11 465	0.10 326	0.10 418	0.08 280	0.09 334	0.08 76

WCG-NET	0.15 124	0.12 187	0.31 133	0.18 57	0.09 18	0.18 155	0.17 238	0.23 88	0.29 279	0.18 212	0.22 241	0.15 190	0.12 152	0.19 107	0.13 94	0.06 44	0.12 392	0.07 149	0.05 32	0.06 91	0.06 13

IGEV_Zeroshot_test	0.23 340	0.11 134	0.82 545	0.21 199	0.23 549	0.20 223	0.19 341	0.38 316	0.23 168	0.34 440	0.22 241	0.29 380	0.14 225	0.24 221	0.20 327	0.07 116	0.09 285	0.08 241	0.08 280	0.08 241	0.35 599

GCAP-Stereo	0.18 187	0.21 457	0.47 277	0.23 322	0.18 440	0.21 254	0.10 8	0.28 177	0.24 188	0.20 229	0.22 241	0.15 190	0.13 195	0.21 154	0.16 212	0.07 116	0.19 531	0.07 149	0.05 32	0.06 91	0.09 128

sCroCo_RVC	0.19 215	0.15 317	0.60 454	0.27 495	0.18 440	0.23 304	0.16 196	0.28 177	0.24 188	0.14 123	0.22 241	0.17 218	0.14 225	0.22 182	0.16 212	0.11 465	0.11 363	0.09 338	0.09 381	0.09 334	0.10 196

DF	0.16 154	0.09 49	0.31 133	0.31 568	0.16 379	0.17 124	0.15 145	0.26 148	0.18 75	0.14 123	0.23 255	0.19 245	0.11 111	0.24 221	0.16 212	0.08 263	0.23 576	0.06 46	0.06 103	0.06 91	0.09 128

DLNR-FE	10.53 700	12.31 709	20.33 716	105.85 726	23.36 720	0.14 34	0.13 72	3.25 695	0.20 115	0.16 167	0.23 255	0.16 203	0.10 74	0.31 356	0.16 212	2.59 697	0.32 641	0.07 149	0.07 191	40.66 726	0.28 566

water-stereo	0.15 124	0.11 134	0.32 146	0.19 107	0.10 70	0.17 124	0.14 103	0.26 148	0.20 115	0.18 212	0.23 255	0.16 203	0.16 265	0.14 11	0.14 142	0.07 116	0.06 86	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.11 245

IGEV-RUCA	0.21 280	0.09 49	0.26 86	0.20 153	0.19 474	0.28 388	0.23 471	0.24 110	0.22 152	0.21 236	0.23 255	0.29 380	0.48 598	0.26 264	0.19 301	0.09 354	0.08 240	0.18 602	0.14 571	0.18 580	0.19 454

rvit_0105_5	0.22 305	0.18 417	0.51 349	0.23 322	0.13 224	0.22 283	0.25 510	0.38 316	0.40 428	0.21 236	0.23 255	0.27 354	0.20 345	0.27 279	0.20 327	0.15 567	0.13 413	0.12 509	0.12 520	0.10 398	0.10 196

MyStereo05	0.24 370	0.15 317	0.58 438	0.22 264	0.14 268	0.25 343	0.22 443	0.50 461	0.54 565	0.32 406	0.23 255	0.26 349	0.23 378	0.32 366	0.25 420	0.07 116	0.12 392	0.09 338	0.09 381	0.09 334	0.11 245

MyStereo04	0.24 370	0.15 317	0.58 438	0.22 264	0.16 379	0.25 343	0.22 443	0.51 473	0.54 565	0.29 341	0.23 255	0.27 354	0.23 378	0.32 366	0.25 420	0.07 116	0.13 413	0.09 338	0.09 381	0.09 334	0.11 245

DLNR_Zeroshot_test	10.53 700	12.28 708	20.32 714	105.84 725	23.88 721	0.14 34	0.13 72	3.20 694	0.20 115	0.16 167	0.23 255	0.16 203	0.10 74	0.32 366	0.16 212	2.54 696	0.32 641	0.07 149	0.07 191	40.17 725	0.28 566

anonymousdsp2	0.23 340	0.11 134	0.42 228	0.26 458	0.24 566	0.25 343	0.17 238	0.43 380	0.37 391	0.30 364	0.23 255	0.24 316	0.15 246	0.32 366	0.17 242	0.07 116	0.28 613	0.07 149	0.05 32	0.08 241	0.44 629

Gwc-CoAtRS	0.17 176	0.10 86	0.41 218	0.20 153	0.12 167	0.20 223	0.15 145	0.34 270	0.29 279	0.23 263	0.23 255	0.27 354	0.15 246	0.21 154	0.14 142	0.07 116	0.06 86	0.07 149	0.07 191	0.06 91	0.07 30

FE-Mocha	0.18 187	0.11 134	0.40 208	0.26 458	0.14 268	0.19 182	0.14 103	0.36 291	0.24 188	0.24 271	0.24 265	0.23 296	0.14 225	0.27 279	0.19 301	0.08 263	0.08 240	0.08 241	0.08 280	0.07 169	0.08 76

MM-Stereo_test3	0.19 215	0.15 317	0.39 193	0.25 417	0.15 336	0.19 182	0.22 443	0.42 371	0.40 428	0.17 190	0.24 265	0.17 218	0.12 152	0.22 182	0.16 212	0.08 263	0.21 551	0.08 241	0.06 103	0.09 334	0.11 245

rvit_0105_4	0.21 280	0.17 393	0.49 309	0.23 322	0.14 268	0.20 223	0.23 471	0.35 279	0.40 428	0.19 219	0.24 265	0.25 329	0.20 345	0.28 303	0.18 271	0.16 578	0.13 413	0.12 509	0.11 477	0.11 450	0.10 196

MGS-Stereo	0.15 124	0.12 187	0.38 185	0.19 107	0.11 116	0.18 155	0.17 238	0.21 60	0.23 168	0.14 123	0.24 265	0.16 203	0.10 74	0.19 107	0.13 94	0.07 116	0.06 86	0.07 149	0.06 103	0.10 398	0.07 30

MyStereo06	0.23 340	0.15 317	0.74 515	0.22 264	0.14 268	0.25 343	0.22 443	0.43 380	0.25 214	0.36 473	0.24 265	0.34 438	0.18 318	0.24 221	0.20 327	0.07 116	0.12 392	0.09 338	0.09 381	0.09 334	0.11 245

MC-Stereo	0.18 187	0.10 86	0.36 174	0.28 523	0.14 268	0.18 155	0.15 145	0.24 110	0.20 115	0.21 236	0.24 265	0.16 203	0.13 195	0.25 242	0.14 142	0.07 116	0.17 505	0.07 149	0.07 191	0.06 91	0.30 575

MIPNet	0.22 305	0.19 432	0.64 475	0.22 264	0.12 167	0.28 388	0.20 381	0.48 442	0.39 418	0.31 381	0.24 265	0.19 245	0.24 399	0.28 303	0.20 327	0.07 116	0.05 6	0.08 241	0.07 191	0.07 169	0.08 76

GMStereo	0.21 280	0.30 555	0.57 422	0.21 199	0.12 167	0.24 325	0.18 294	0.30 216	0.41 438	0.26 295	0.24 265	0.17 218	0.16 265	0.25 242	0.19 301	0.10 425	0.07 175	0.08 241	0.08 280	0.11 450	0.09 128
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
tg	0.18 187	0.15 317	0.34 160	0.22 264	0.11 116	0.23 304	0.15 145	0.35 279	0.27 247	0.20 229	0.25 273	0.20 259	0.12 152	0.25 242	0.16 212	0.07 116	0.07 175	0.09 338	0.09 381	0.08 241	0.13 335

11t1	0.21 280	0.12 187	0.45 253	0.20 153	0.15 336	0.27 370	0.17 238	0.37 307	0.28 258	0.27 305	0.25 273	0.24 316	0.23 378	0.28 303	0.25 420	0.09 354	0.19 531	0.07 149	0.07 191	0.09 334	0.23 510

MSKI-zero shot	0.19 215	0.10 86	0.47 277	0.30 552	0.14 268	0.21 254	0.14 103	0.33 263	0.22 152	0.24 271	0.25 273	0.22 281	0.10 74	0.32 366	0.14 142	0.07 116	0.30 631	0.07 149	0.07 191	0.06 91	0.09 128

RCA-Stereo	0.17 176	0.10 86	0.33 155	0.20 153	0.11 116	0.19 182	0.17 238	0.39 337	0.36 376	0.21 236	0.25 273	0.17 218	0.17 287	0.18 87	0.15 183	0.07 116	0.14 432	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.08 76

test-1	0.20 244	0.12 187	0.49 309	0.23 322	0.23 549	0.22 283	0.23 471	0.36 291	0.29 279	0.21 236	0.25 273	0.24 316	0.14 225	0.18 87	0.22 373	0.07 116	0.14 432	0.08 241	0.07 191	0.06 91	0.14 373

rafts_anoy	0.21 280	0.22 476	0.49 309	0.25 417	0.24 566	0.19 182	0.17 238	0.34 270	0.32 318	0.24 271	0.25 273	0.20 259	0.16 265	0.25 242	0.21 355	0.08 263	0.19 531	0.11 474	0.12 520	0.09 334	0.09 128

iRaftStereo_RVC	0.17 176	0.16 359	0.35 168	0.21 199	0.11 116	0.20 223	0.17 238	0.34 270	0.25 214	0.20 229	0.25 273	0.19 245	0.12 152	0.21 154	0.16 212	0.07 116	0.12 392	0.10 418	0.09 381	0.09 334	0.14 373

s12784h	0.18 187	0.09 49	0.38 185	0.18 57	0.07 1	0.33 476	0.19 341	0.39 337	0.34 347	0.24 271	0.25 273	0.18 233	0.18 318	0.25 242	0.17 242	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.05 32	0.06 91	0.05 1

Hybrid-DGEV-2	0.23 340	0.20 446	0.53 380	0.24 376	0.13 224	0.28 388	0.15 145	0.50 461	0.45 487	0.28 316	0.26 281	0.25 329	0.26 430	0.29 325	0.20 327	0.07 116	0.06 86	0.09 338	0.08 280	0.07 169	0.10 196

HART	0.20 244	0.14 281	0.42 228	0.26 458	0.24 566	0.17 124	0.16 196	0.32 245	0.25 214	0.15 148	0.26 281	0.17 218	0.09 33	0.24 221	0.14 142	0.06 44	0.36 651	0.07 149	0.05 32	0.08 241	0.27 557

AIO-test1	0.21 280	0.22 476	0.56 412	0.31 568	0.24 566	0.21 254	0.16 196	0.42 371	0.37 391	0.17 190	0.26 281	0.18 233	0.12 152	0.29 325	0.15 183	0.08 263	0.07 175	0.10 418	0.11 477	0.07 169	0.10 196

rvit_0105_3	0.24 370	0.21 457	0.57 422	0.25 417	0.15 336	0.24 325	0.28 547	0.40 346	0.43 461	0.25 285	0.26 281	0.29 380	0.22 364	0.29 325	0.21 355	0.15 567	0.13 413	0.14 559	0.15 582	0.10 398	0.10 196

AE-Stereo	0.21 280	0.12 187	0.50 330	0.25 417	0.15 336	0.24 325	0.18 294	0.40 346	0.34 347	0.19 219	0.26 281	0.21 274	0.13 195	0.22 182	0.16 212	0.07 116	0.26 604	0.09 338	0.10 441	0.07 169	0.31 579

plain	0.18 187	0.16 359	0.59 447	0.21 199	0.13 224	0.16 89	0.17 238	0.29 196	0.23 168	0.16 167	0.26 281	0.13 139	0.17 287	0.27 279	0.17 242	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.07 191	0.10 398	0.07 30

MIF-Stereo (partial)	0.18 187	0.13 231	0.50 330	0.22 264	0.15 336	0.16 89	0.13 72	0.29 196	0.26 229	0.17 190	0.26 281	0.16 203	0.17 287	0.25 242	0.18 271	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.09 334	0.08 76

HH	0.22 305	0.12 187	0.55 402	0.32 577	0.16 379	0.27 370	0.18 294	0.36 291	0.25 214	0.20 229	0.26 281	0.34 438	0.18 318	0.33 376	0.15 183	0.07 116	0.16 477	0.07 149	0.07 191	0.07 169	0.31 579

HanStereo	0.22 305	0.12 187	0.55 402	0.32 577	0.16 379	0.27 370	0.18 294	0.36 291	0.25 214	0.20 229	0.26 281	0.34 438	0.18 318	0.33 376	0.15 183	0.07 116	0.16 477	0.07 149	0.07 191	0.07 169	0.31 579

NRIStereo	0.20 244	0.12 187	0.50 330	0.23 322	0.11 116	0.24 325	0.19 341	0.30 216	0.28 258	0.26 295	0.26 281	0.25 329	0.18 318	0.34 391	0.19 301	0.08 263	0.06 86	0.09 338	0.07 191	0.09 334	0.09 128

CRE-IMP	0.19 215	0.13 231	0.51 349	0.23 322	0.11 116	0.24 325	0.17 238	0.31 237	0.24 188	0.27 305	0.26 281	0.24 316	0.17 287	0.24 221	0.19 301	0.09 354	0.05 6	0.10 418	0.07 191	0.10 398	0.10 196

XX-TBD	0.16 154	0.21 457	0.43 236	0.22 264	0.10 70	0.23 304	0.15 145	0.23 88	0.28 258	0.22 255	0.26 281	0.14 170	0.12 152	0.16 48	0.14 142	0.08 263	0.05 6	0.06 46	0.04 1	0.07 169	0.06 13

RALAANet	0.21 280	0.24 504	0.53 380	0.23 322	0.14 268	0.22 283	0.13 72	0.38 316	0.30 297	0.29 341	0.26 281	0.25 329	0.15 246	0.28 303	0.20 327	0.08 263	0.08 240	0.09 338	0.08 280	0.10 398	0.07 30

FSD					0.41 639	0.28 388	0.27 531	0.32 245	0.30 297	0.27 305	0.27 294	0.29 380	0.27 440	0.35 398	0.28 452	0.23 622	0.49 664	0.27 628	0.26 640	0.26 624

PAM	0.26 418	0.11 134	0.63 470	0.25 417	0.18 440	0.53 605	0.29 553	0.44 401	0.28 258	0.36 473	0.27 294	0.59 599	0.26 430	0.28 303	0.20 327	0.08 263	0.12 392	0.07 149	0.10 441	0.07 169	0.13 335

Any-RAFT	0.18 187	0.09 49	0.33 155	0.19 107	0.10 70	0.29 413	0.16 196	0.44 401	0.32 318	0.25 285	0.27 294	0.29 380	0.16 265	0.23 206	0.13 94	0.08 263	0.07 175	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.07 30

riskmin	0.24 370	0.10 86	0.43 236	0.32 577	0.26 584	0.33 476	0.19 341	0.44 401	0.30 297	0.24 271	0.27 294	0.37 463	0.25 412	0.30 341	0.22 373	0.09 354	0.18 517	0.09 338	0.13 552	0.10 398	0.27 557

DeepStereo_RVC	0.19 215	0.12 187	0.47 277	0.22 264	0.11 116	0.19 182	0.16 196	0.29 196	0.24 188	0.28 316	0.27 294	0.23 296	0.28 463	0.24 221	0.19 301	0.08 263	0.06 86	0.09 338	0.07 191	0.09 334	0.10 196

Anonymous3	0.24 370	0.19 432	0.76 523	0.27 495	0.18 440	0.41 545	0.24 496	0.45 410	0.36 376	0.23 263	0.27 294	0.20 259	0.18 318	0.28 303	0.19 301	0.12 505	0.11 363	0.10 418	0.10 441	0.11 450	0.13 335

PAM_32	0.26 418	0.10 86	0.63 470	0.24 376	0.19 474	0.51 596	0.26 522	0.43 380	0.30 297	0.32 406	0.28 300	0.60 605	0.28 463	0.29 325	0.20 327	0.08 263	0.14 432	0.08 241	0.10 441	0.07 169	0.15 392

UGAM-zero	0.26 418	0.11 134	0.56 412	0.20 153	0.16 379	0.28 388	0.18 294	0.48 442	0.25 214	0.31 381	0.28 300	0.56 590	0.32 521	0.66 552	0.17 242	0.07 116	0.10 326	0.07 149	0.09 381	0.07 169	0.31 579

knoymous	0.18 187	0.10 86	0.35 168	0.17 29	0.11 116	0.21 254	0.17 238	0.33 263	0.24 188	0.24 271	0.28 300	0.27 354	0.16 265	0.24 221	0.17 242	0.09 354	0.06 86	0.09 338	0.06 103	0.09 334	0.10 196

UDGNet	0.24 370	0.37 593	0.53 380	0.25 417	0.14 268	0.24 325	0.18 294	0.32 245	0.44 474	0.29 341	0.28 300	0.24 316	0.20 345	0.30 341	0.21 355	0.16 578	0.07 175	0.21 616	0.11 477	0.16 549	0.11 245

IPLGR	0.22 305	0.14 281	0.75 519	0.21 199	0.11 116	0.25 343	0.18 294	0.44 401	0.38 402	0.29 341	0.28 300	0.21 274	0.19 340	0.37 414	0.19 301	0.07 116	0.06 86	0.08 241	0.07 191	0.07 169	0.07 30

cross-raft	0.18 187	0.12 187	0.40 208	0.27 495	0.16 379	0.20 223	0.24 496	0.34 270	0.24 188	0.23 263	0.28 300	0.29 380	0.15 246	0.19 107	0.16 212	0.06 44	0.05 6	0.08 241	0.07 191	0.07 169	0.07 30

raft+_RVC	0.21 280	0.21 457	0.46 269	0.22 264	0.35 624	0.21 254	0.16 196	0.39 337	0.35 360	0.22 255	0.28 300	0.20 259	0.15 246	0.25 242	0.20 327	0.08 263	0.16 477	0.08 241	0.07 191	0.07 169	0.12 300

ARAFT	0.26 418	0.30 555	0.87 565	0.22 264	0.12 167	0.30 427	0.24 496	0.46 419	0.34 347	0.33 419	0.28 300	0.29 380	0.20 345	0.49 456	0.19 301	0.08 263	0.06 86	0.12 509	0.11 477	0.09 334	0.09 128

xyz-stereo-finetune2	0.18 187	0.16 359	0.32 146	0.16 10	0.09 18	0.27 370	0.19 341	0.29 196	0.21 141	0.23 263	0.29 308	0.21 274	0.23 378	0.37 414	0.23 393	0.06 44	0.05 6	0.08 241	0.06 103	0.06 91	0.07 30

AIO-test2	0.22 305	0.27 537	0.54 393	0.29 541	0.16 379	0.22 283	0.16 196	0.44 401	0.43 461	0.17 190	0.29 308	0.16 203	0.11 111	0.27 279	0.14 142	0.19 613	0.07 175	0.10 418	0.11 477	0.08 241	0.09 128

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 418	0.15 317	0.96 587	0.21 199	0.25 580	0.30 427	0.21 409	0.54 507	0.28 258	0.25 285	0.29 308	0.46 538	0.23 378	0.28 303	0.20 327	0.08 263	0.10 326	0.08 241	0.12 520	0.11 450	0.17 430

RAFT-Test	0.19 215	0.11 134	0.41 218	0.26 458	0.21 518	0.26 363	0.17 238	0.37 307	0.26 229	0.24 271	0.29 308	0.32 421	0.14 225	0.22 182	0.15 183	0.07 116	0.08 240	0.07 149	0.07 191	0.06 91	0.07 30

dd	0.23 340	0.32 566	0.55 402	0.23 322	0.12 167	0.27 370	0.21 409	0.32 245	0.45 487	0.30 364	0.29 308	0.25 329	0.17 287	0.31 356	0.26 432	0.13 527	0.07 175	0.10 418	0.08 280	0.12 492	0.09 128

GwcNet-ADL	0.23 340	0.15 317	0.58 438	0.24 376	0.13 224	0.23 304	0.24 496	0.51 473	0.41 438	0.28 316	0.29 308	0.30 400	0.20 345	0.27 279	0.28 452	0.09 354	0.07 175	0.07 149	0.07 191	0.09 334	0.11 245

Patchmatch Stereo++	0.19 215	0.13 231	0.51 349	0.22 264	0.11 116	0.19 182	0.14 103	0.30 216	0.24 188	0.28 316	0.29 308	0.25 329	0.18 318	0.27 279	0.18 271	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.10 398	0.09 128
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 215	0.13 231	0.51 349	0.22 264	0.11 116	0.19 182	0.15 145	0.30 216	0.24 188	0.28 316	0.29 308	0.25 329	0.18 318	0.25 242	0.17 242	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.10 398	0.09 128

ROB_FTStereo_v2	0.19 215	0.13 231	0.51 349	0.22 264	0.11 116	0.19 182	0.15 145	0.30 216	0.24 188	0.28 316	0.29 308	0.25 329	0.18 318	0.25 242	0.18 271	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.10 398	0.09 128

ROB_FTStereo	0.19 215	0.13 231	0.51 349	0.22 264	0.11 116	0.19 182	0.13 72	0.30 216	0.24 188	0.28 316	0.29 308	0.25 329	0.18 318	0.25 242	0.17 242	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.10 398	0.09 128

HUI-Stereo	0.19 215	0.13 231	0.52 369	0.22 264	0.11 116	0.19 182	0.14 103	0.30 216	0.24 188	0.28 316	0.29 308	0.25 329	0.18 318	0.23 206	0.17 242	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.10 398	0.09 128

iGMRVC	0.19 215	0.13 231	0.51 349	0.22 264	0.11 116	0.19 182	0.15 145	0.30 216	0.24 188	0.28 316	0.29 308	0.25 329	0.18 318	0.27 279	0.18 271	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.10 398	0.09 128

iRAFT	0.19 215	0.13 231	0.51 349	0.22 264	0.11 116	0.19 182	0.14 103	0.30 216	0.24 188	0.28 316	0.29 308	0.25 329	0.18 318	0.27 279	0.18 271	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.10 398	0.09 128

RAFT-IKP	0.19 215	0.13 231	0.51 349	0.22 264	0.11 116	0.18 155	0.15 145	0.30 216	0.24 188	0.28 316	0.29 308	0.25 329	0.18 318	0.26 264	0.18 271	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.10 398	0.09 128

IGEV_i1	0.26 418	0.12 187	0.57 422	0.25 417	0.24 566	0.32 466	0.20 381	0.45 410	0.37 391	0.35 459	0.30 322	0.35 451	0.20 345	0.39 421	0.23 393	0.08 263	0.26 604	0.08 241	0.08 280	0.08 241	0.37 610

OMP-Stereo	0.24 370	0.16 359	0.48 292	0.30 552	0.13 224	0.21 254	0.16 196	0.38 316	0.35 360	0.34 440	0.30 322	0.33 430	0.20 345	0.70 564	0.24 405	0.08 263	0.06 86	0.09 338	0.07 191	0.08 241	0.07 30

NF-Stereo	0.22 305	0.11 134	0.52 369	0.25 417	0.12 167	0.21 254	0.18 294	0.40 346	0.35 360	0.28 316	0.30 322	0.22 281	0.17 287	0.52 474	0.21 355	0.09 354	0.06 86	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.13 335

OCTAStereo	0.22 305	0.11 134	0.52 369	0.25 417	0.12 167	0.21 254	0.18 294	0.40 346	0.35 360	0.28 316	0.30 322	0.22 281	0.17 287	0.51 466	0.21 355	0.09 354	0.06 86	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.13 335

RE-Stereo	0.22 305	0.11 134	0.52 369	0.25 417	0.12 167	0.21 254	0.18 294	0.40 346	0.35 360	0.28 316	0.30 322	0.22 281	0.17 287	0.51 466	0.21 355	0.09 354	0.06 86	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.13 335

TVStereo	0.22 305	0.11 134	0.52 369	0.25 417	0.12 167	0.21 254	0.18 294	0.40 346	0.35 360	0.28 316	0.30 322	0.22 281	0.17 287	0.51 466	0.21 355	0.09 354	0.06 86	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.13 335

IRAFT_RVC	0.23 340	0.15 317	0.54 393	0.26 458	0.12 167	0.19 182	0.23 471	0.41 365	0.39 418	0.31 381	0.30 322	0.29 380	0.24 399	0.55 488	0.23 393	0.08 263	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.08 241	0.08 76

TANstereo	0.16 154	0.11 134	0.43 236	0.16 10	0.08 8	0.25 343	0.14 103	0.23 88	0.29 279	0.25 285	0.30 322	0.16 203	0.12 152	0.18 87	0.13 94	0.08 263	0.07 175	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.08 76

RALCasStereoNet	0.22 305	0.22 476	0.48 292	0.23 322	0.23 549	0.22 283	0.18 294	0.32 245	0.27 247	0.22 255	0.30 322	0.22 281	0.15 246	0.29 325	0.20 327	0.08 263	0.22 563	0.07 149	0.06 103	0.10 398	0.25 536

111	0.22 305	0.22 476	0.57 422	0.19 107	0.09 18	0.24 325	0.17 238	0.44 401	0.46 499	0.24 271	0.30 322	0.29 380	0.22 364	0.25 242	0.19 301	0.08 263	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.07 169	0.15 392

RAFT + AFF	0.30 492	0.33 570	0.76 523	0.25 417	0.17 411	0.30 427	0.33 585	0.55 525	0.42 450	0.28 316	0.30 322	0.31 410	0.31 507	0.64 541	0.32 490	0.09 354	0.11 363	0.11 474	0.10 441	0.12 492	0.16 409

G2L-ROB	0.25 395	0.21 457	0.56 412	0.19 107	0.12 167	0.28 388	0.21 409	0.48 442	0.34 347	0.35 459	0.31 333	0.41 497	0.23 378	0.51 466	0.31 480	0.09 354	0.06 86	0.07 149	0.06 103	0.09 334	0.12 300

DCANet-4	0.20 244	0.11 134	0.58 438	0.19 107	0.09 18	0.19 182	0.18 294	0.39 337	0.42 450	0.29 341	0.31 333	0.17 218	0.22 364	0.21 154	0.20 327	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.05 32	0.06 91	0.09 128

qqq	0.24 370	0.16 359	0.46 269	0.20 153	0.15 336	0.23 304	0.20 381	0.43 380	0.32 318	0.26 295	0.31 333	0.28 367	0.25 412	0.36 404	0.28 452	0.08 263	0.22 563	0.10 418	0.11 477	0.09 334	0.23 510

fff	0.20 244	0.15 317	0.57 422	0.19 107	0.09 18	0.19 182	0.18 294	0.38 316	0.46 499	0.29 341	0.31 333	0.18 233	0.28 463	0.21 154	0.20 327	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.05 32	0.06 91	0.09 128

ADStereo(finetuned)	0.21 280	0.15 317	0.59 447	0.19 107	0.09 18	0.19 182	0.18 294	0.37 307	0.41 438	0.30 364	0.31 333	0.19 245	0.31 507	0.21 154	0.20 327	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.05 32	0.07 169	0.10 196

x	0.23 340	0.15 317	0.45 253	0.20 153	0.15 336	0.27 370	0.17 238	0.43 380	0.35 360	0.26 295	0.31 333	0.29 380	0.25 412	0.29 325	0.30 470	0.09 354	0.22 563	0.08 241	0.09 381	0.09 334	0.24 524

CREStereo++_RVC	0.16 154	0.09 49	0.42 228	0.17 29	0.11 116	0.18 155	0.13 72	0.23 88	0.31 308	0.21 236	0.31 333	0.13 139	0.11 111	0.17 68	0.16 212	0.07 116	0.04 1	0.06 46	0.15 582	0.06 91	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
DCANet	0.20 244	0.15 317	0.57 422	0.19 107	0.09 18	0.19 182	0.18 294	0.37 307	0.41 438	0.30 364	0.31 333	0.19 245	0.23 378	0.21 154	0.20 327	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.05 32	0.07 169	0.10 196

csc	0.20 244	0.15 317	0.57 422	0.19 107	0.09 18	0.19 182	0.18 294	0.38 316	0.46 499	0.29 341	0.31 333	0.18 233	0.28 463	0.21 154	0.20 327	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.05 32	0.06 91	0.09 128

cscssc	0.20 244	0.15 317	0.57 422	0.19 107	0.09 18	0.19 182	0.18 294	0.38 316	0.46 499	0.29 341	0.31 333	0.18 233	0.28 463	0.21 154	0.20 327	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.05 32	0.06 91	0.09 128

Selective-IGEV-i16pc	0.33 517	0.12 187	1.65 657	0.21 199	0.14 268	0.74 636	0.30 562	0.46 419	0.44 474	0.21 236	0.32 343	0.26 349	0.14 225	0.71 570	0.19 301	0.15 567	0.10 326	0.08 241	0.09 381	0.11 450	0.12 300

Selective-IGEV-i1	0.28 457	0.11 134	0.44 247	0.36 609	0.32 617	0.32 466	0.23 471	0.48 442	0.48 521	0.29 341	0.32 343	0.39 483	0.17 287	0.28 303	0.25 420	0.08 263	0.23 576	0.08 241	0.09 381	0.08 241	0.53 648

DFGA-Net	0.26 418	0.33 570	0.70 502	0.22 264	0.15 336	0.25 343	0.17 238	0.41 365	0.40 428	0.30 364	0.32 343	0.21 274	0.18 318	0.61 522	0.33 499	0.08 263	0.06 86	0.10 418	0.09 381	0.11 450	0.09 128

FACV-RUCA	0.22 305	0.15 317	0.38 185	0.24 376	0.23 549	0.26 363	0.19 341	0.41 365	0.35 360	0.26 295	0.32 343	0.22 281	0.25 412	0.24 221	0.19 301	0.10 425	0.07 175	0.15 577	0.08 280	0.16 549	0.14 373

rvit_105_1	0.28 457	0.24 504	0.65 480	0.27 495	0.19 474	0.31 449	0.35 593	0.46 419	0.53 560	0.31 381	0.32 343	0.32 421	0.27 440	0.36 404	0.26 432	0.16 578	0.14 432	0.15 577	0.17 603	0.11 450	0.11 245

ITSA-stereo	0.26 418	0.16 359	0.39 193	0.24 376	0.11 116	0.28 388	0.18 294	0.58 559	0.59 592	0.32 406	0.32 343	0.33 430	0.28 463	0.51 466	0.34 506	0.11 465	0.08 240	0.11 474	0.11 477	0.11 450	0.15 392

H2IRNET	0.19 215	0.18 417	0.50 330	0.22 264	0.12 167	0.20 223	0.16 196	0.28 177	0.31 308	0.17 190	0.32 343	0.25 329	0.20 345	0.24 221	0.19 301	0.08 263	0.06 86	0.09 338	0.10 441	0.10 398	0.08 76

LL-Strereo	0.32 510	0.33 570	0.77 529	0.26 458	0.24 566	0.22 283	0.23 471	0.58 559	0.44 474	0.35 459	0.32 343	0.41 497	0.40 565	0.93 631	0.25 420	0.08 263	0.13 413	0.11 474	0.09 381	0.09 334	0.22 500

raft_robust	0.25 395	0.23 492	0.44 247	0.22 264	0.13 224	0.23 304	0.22 443	0.52 481	0.50 543	0.33 419	0.32 343	0.33 430	0.23 378	0.55 488	0.18 271	0.07 116	0.11 363	0.08 241	0.10 441	0.08 241	0.07 30

IPLG	0.23 340	0.19 432	0.65 480	0.21 199	0.12 167	0.28 388	0.17 238	0.45 410	0.32 318	0.33 419	0.32 343	0.16 203	0.17 287	0.50 460	0.23 393	0.07 116	0.06 86	0.08 241	0.07 191	0.07 169	0.08 76

GMOStereo	0.20 244	0.17 393	0.45 253	0.23 322	0.18 440	0.21 254	0.27 531	0.28 177	0.28 258	0.31 381	0.32 343	0.28 367	0.17 287	0.16 48	0.13 94	0.07 116	0.23 576	0.10 418	0.08 280	0.08 241	0.07 30

error version	0.20 244	0.17 393	0.45 253	0.23 322	0.18 440	0.21 254	0.27 531	0.28 177	0.28 258	0.31 381	0.32 343	0.28 367	0.17 287	0.16 48	0.13 94	0.07 116	0.23 576	0.10 418	0.08 280	0.08 241	0.07 30

test-v	0.20 244	0.17 393	0.45 253	0.23 322	0.18 440	0.21 254	0.27 531	0.28 177	0.28 258	0.31 381	0.32 343	0.28 367	0.17 287	0.16 48	0.13 94	0.07 116	0.23 576	0.10 418	0.08 280	0.08 241	0.07 30

PFNet+	0.21 280	0.11 134	0.54 393	0.22 264	0.12 167	0.17 124	0.18 294	0.31 237	0.36 376	0.33 419	0.32 343	0.24 316	0.16 265	0.33 376	0.18 271	0.10 425	0.07 175	0.11 474	0.10 441	0.08 241	0.12 300

PSM-softLoss	0.22 305	0.11 134	0.53 380	0.25 417	0.12 167	0.20 223	0.17 238	0.39 337	0.29 279	0.29 341	0.32 343	0.24 316	0.16 265	0.53 477	0.21 355	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.09 381	0.08 241	0.12 300

KMStereo	0.22 305	0.11 134	0.53 380	0.25 417	0.12 167	0.20 223	0.17 238	0.39 337	0.29 279	0.29 341	0.32 343	0.24 316	0.16 265	0.53 477	0.21 355	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.09 381	0.08 241	0.12 300

PFNet	0.24 370	0.11 134	0.63 470	0.25 417	0.14 268	0.22 283	0.19 341	0.40 346	0.35 360	0.36 473	0.32 343	0.27 354	0.20 345	0.63 536	0.23 393	0.09 354	0.05 6	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.08 76

Pruner-Stereo	0.20 244	0.12 187	0.49 309	0.29 541	0.12 167	0.19 182	0.17 238	0.32 245	0.31 308	0.33 419	0.32 343	0.25 329	0.15 246	0.25 242	0.22 373	0.09 354	0.06 86	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.10 196

test-2	0.20 244	0.17 393	0.45 253	0.23 322	0.18 440	0.21 254	0.27 531	0.28 177	0.28 258	0.31 381	0.32 343	0.28 367	0.17 287	0.16 48	0.13 94	0.07 116	0.23 576	0.10 418	0.08 280	0.08 241	0.07 30

SFCPSM	0.23 340	0.12 187	0.51 349	0.21 199	0.14 268	0.34 492	0.22 443	0.57 545	0.41 438	0.29 341	0.32 343	0.23 296	0.22 364	0.28 303	0.20 327	0.10 425	0.07 175	0.09 338	0.10 441	0.09 334	0.09 128

FENet	0.22 305	0.13 231	0.48 292	0.22 264	0.12 167	0.27 370	0.18 294	0.43 380	0.37 391	0.31 381	0.32 343	0.29 380	0.23 378	0.27 279	0.24 405	0.10 425	0.07 175	0.09 338	0.09 381	0.09 334	0.11 245

DIP-Stereo	0.20 244	0.13 231	0.48 292	0.20 153	0.13 224	0.28 388	0.12 36	0.43 380	0.26 229	0.27 305	0.32 343	0.21 274	0.17 287	0.26 264	0.20 327	0.08 263	0.06 86	0.08 241	0.06 103	0.07 169	0.10 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Select-FE	0.27 447	0.18 417	0.87 565	0.23 322	0.22 534	0.29 413	0.18 294	0.53 491	0.28 258	0.30 364	0.33 365	0.45 529	0.29 483	0.30 341	0.21 355	0.08 263	0.10 326	0.08 241	0.13 552	0.08 241	0.20 472

DCVSM-stereo	0.25 395	0.14 281	0.53 380	0.21 199	0.14 268	0.27 370	0.14 103	0.35 279	0.35 360	0.42 544	0.33 365	0.46 538	0.30 490	0.31 356	0.27 444	0.11 465	0.10 326	0.12 509	0.10 441	0.12 492	0.15 392

ACV-stereo	0.30 492	0.20 446	0.82 545	0.23 322	0.16 379	0.48 587	0.20 381	0.38 316	0.34 347	0.29 341	0.33 365	0.66 626	0.43 580	0.55 488	0.31 480	0.10 425	0.09 285	0.09 338	0.09 381	0.11 450	0.12 300

IPLGR_C	0.23 340	0.29 549	0.81 541	0.24 376	0.16 379	0.24 325	0.20 381	0.38 316	0.33 335	0.32 406	0.33 365	0.23 296	0.15 246	0.26 264	0.22 373	0.09 354	0.07 175	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.09 128

ACRE	0.23 340	0.27 537	0.83 551	0.24 376	0.15 336	0.24 325	0.20 381	0.38 316	0.32 318	0.32 406	0.33 365	0.23 296	0.15 246	0.26 264	0.22 373	0.09 354	0.07 175	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.09 128

GANet-ADL	0.22 305	0.14 281	0.51 349	0.23 322	0.14 268	0.29 413	0.19 341	0.48 442	0.36 376	0.26 295	0.33 365	0.32 421	0.20 345	0.26 264	0.22 373	0.11 465	0.07 175	0.07 149	0.06 103	0.09 334	0.11 245

SST-Stereo	0.22 305	0.11 134	0.52 369	0.25 417	0.14 268	0.19 182	0.17 238	0.32 245	0.26 229	0.34 440	0.33 365	0.29 380	0.25 412	0.56 494	0.18 271	0.08 263	0.05 6	0.10 418	0.08 280	0.09 334	0.07 30

RAFT_R40	0.22 305	0.11 134	0.52 369	0.25 417	0.13 224	0.18 155	0.18 294	0.32 245	0.31 308	0.33 419	0.33 365	0.30 400	0.23 378	0.55 488	0.19 301	0.08 263	0.05 6	0.10 418	0.08 280	0.09 334	0.07 30

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 244	0.23 492	0.49 309	0.21 199	0.16 379	0.19 182	0.17 238	0.35 279	0.32 318	0.26 295	0.33 365	0.20 259	0.17 287	0.21 154	0.17 242	0.06 44	0.10 326	0.07 149	0.07 191	0.07 169	0.11 245

DMCA	0.24 370	0.18 417	0.51 349	0.23 322	0.14 268	0.27 370	0.20 381	0.45 410	0.40 428	0.32 406	0.33 365	0.33 430	0.25 412	0.27 279	0.30 470	0.11 465	0.08 240	0.10 418	0.08 280	0.11 450	0.12 300

HITNet	0.22 305	0.23 492	0.60 454	0.20 153	0.09 18	0.27 370	0.15 145	0.45 410	0.33 335	0.29 341	0.33 365	0.27 354	0.22 364	0.29 325	0.27 444	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.09 334	0.11 245
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample2	0.23 340	0.12 187	0.39 193	0.20 153	0.11 116	0.28 388	0.22 443	0.45 410	0.33 335	0.27 305	0.34 376	0.30 400	0.25 412	0.46 448	0.23 393	0.09 354	0.15 463	0.09 338	0.08 280	0.10 398	0.19 454

test_sample1	0.24 370	0.13 231	0.40 208	0.20 153	0.13 224	0.29 413	0.19 341	0.43 380	0.30 297	0.27 305	0.34 376	0.31 410	0.28 463	0.45 446	0.27 444	0.09 354	0.16 477	0.08 241	0.08 280	0.09 334	0.22 500

Anonymous_2	0.44 582	0.23 492	0.57 422	0.34 594	0.34 621	0.53 605	0.28 547	0.49 453	0.39 418	0.36 473	0.34 376	0.48 552	0.38 553	0.43 436	0.33 499	0.26 634	0.41 656	0.44 656	1.45 694	0.33 644	0.37 610

DisPM	0.20 244	0.11 134	0.52 369	0.24 376	0.13 224	0.18 155	0.19 341	0.30 216	0.31 308	0.33 419	0.34 376	0.23 296	0.16 265	0.34 391	0.17 242	0.09 354	0.06 86	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.12 300

CIPLG	0.23 340	0.28 545	0.75 519	0.24 376	0.16 379	0.25 343	0.20 381	0.38 316	0.33 335	0.32 406	0.34 376	0.23 296	0.15 246	0.27 279	0.22 373	0.09 354	0.07 175	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.09 128

PSMNet-ADL	0.26 418	0.16 359	0.39 193	0.27 495	0.14 268	0.32 466	0.22 443	0.45 410	0.37 391	0.28 316	0.34 376	0.41 497	0.28 463	0.61 522	0.32 490	0.11 465	0.10 326	0.09 338	0.11 477	0.10 398	0.13 335

RAFT	0.24 370	0.24 504	0.46 269	0.27 495	0.15 336	0.26 363	0.26 522	0.37 307	0.31 308	0.34 440	0.34 376	0.41 497	0.22 364	0.30 341	0.18 271	0.08 263	0.15 463	0.11 474	0.10 441	0.11 450	0.13 335

TestStereo	0.22 305	0.24 504	0.48 292	0.25 417	0.11 116	0.22 283	0.22 443	0.32 245	0.31 308	0.24 271	0.34 376	0.23 296	0.19 340	0.62 533	0.19 301	0.08 263	0.07 175	0.10 418	0.07 191	0.11 450	0.07 30

GCST	0.50 603	0.67 653	0.82 545	1.04 677	0.55 657	0.38 528	0.11 21	0.42 371	0.33 335	0.42 544	0.35 384	0.29 380	0.18 318	0.50 460	0.23 393	0.70 670	0.42 657	0.79 674	0.62 678	0.63 661	0.47 635

test_sample3	0.25 395	0.14 281	0.52 369	0.20 153	0.12 167	0.33 476	0.20 381	0.53 491	0.38 402	0.32 406	0.35 384	0.29 380	0.24 399	0.54 483	0.25 420	0.10 425	0.14 432	0.09 338	0.09 381	0.11 450	0.15 392

MIM_Stereo	0.20 244	0.17 393	0.55 402	0.20 153	0.21 518	0.17 124	0.14 103	0.37 307	0.27 247	0.28 316	0.35 384	0.23 296	0.13 195	0.28 303	0.16 212	0.06 44	0.08 240	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.15 392

gwcnet-sp	0.25 395	0.16 359	0.70 502	0.23 322	0.14 268	0.34 492	0.22 443	0.46 419	0.41 438	0.37 490	0.35 384	0.27 354	0.27 440	0.36 404	0.26 432	0.09 354	0.08 240	0.09 338	0.09 381	0.10 398	0.10 196

scenet	0.25 395	0.16 359	0.70 502	0.23 322	0.14 268	0.34 492	0.22 443	0.46 419	0.41 438	0.37 490	0.35 384	0.27 354	0.27 440	0.36 404	0.26 432	0.09 354	0.08 240	0.09 338	0.09 381	0.10 398	0.10 196

CASS	0.22 305	0.16 359	0.40 208	0.26 458	0.12 167	0.29 413	0.19 341	0.40 346	0.32 318	0.34 440	0.35 384	0.25 329	0.25 412	0.26 264	0.21 355	0.13 527	0.08 240	0.11 474	0.09 381	0.11 450	0.12 300
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 395	0.16 359	0.70 502	0.23 322	0.14 268	0.34 492	0.22 443	0.46 419	0.41 438	0.37 490	0.35 384	0.27 354	0.27 440	0.36 404	0.26 432	0.09 354	0.08 240	0.09 338	0.09 381	0.10 398	0.10 196

BUS	0.24 370	0.13 231	0.36 174	0.25 417	0.14 268	0.44 563	0.17 238	0.59 569	0.36 376	0.34 440	0.35 384	0.31 410	0.22 364	0.27 279	0.22 373	0.10 425	0.07 175	0.11 474	0.10 441	0.09 334	0.10 196

BSDual-CNN	0.24 370	0.13 231	0.36 174	0.25 417	0.14 268	0.35 507	0.22 443	0.59 569	0.36 376	0.34 440	0.35 384	0.38 469	0.25 412	0.27 279	0.28 452	0.10 425	0.07 175	0.11 474	0.10 441	0.09 334	0.10 196

hknet	0.26 418	0.15 317	0.49 309	0.25 417	0.16 379	0.35 507	0.22 443	0.59 569	0.40 428	0.34 440	0.35 384	0.43 517	0.28 463	0.38 418	0.26 432	0.09 354	0.07 175	0.11 474	0.10 441	0.09 334	0.10 196

LCNet	0.22 305	0.12 187	0.42 228	0.26 458	0.12 167	0.23 304	0.19 341	0.36 291	0.28 258	0.28 316	0.35 384	0.26 349	0.30 490	0.35 398	0.17 242	0.07 116	0.05 6	0.09 338	0.10 441	0.13 506	0.22 500

AAGNet	0.34 526	0.12 187	0.53 380	0.26 458	0.16 379	0.20 223	0.19 341	0.31 237	0.29 279	0.35 459	0.35 384	0.27 354	0.30 490	0.44 440	2.56 689	0.08 263	0.05 6	0.10 418	0.07 191	0.09 334	0.07 30

HCRNet	0.25 395	0.27 537	0.42 228	0.34 594	0.17 411	0.27 370	0.18 294	0.45 410	0.37 391	0.31 381	0.35 384	0.32 421	0.23 378	0.44 440	0.21 355	0.13 527	0.08 240	0.13 535	0.11 477	0.11 450	0.09 128

BEATNet_4x	0.25 395	0.25 519	0.66 485	0.23 322	0.10 70	0.29 413	0.14 103	0.49 453	0.34 347	0.31 381	0.35 384	0.32 421	0.26 430	0.34 391	0.33 499	0.08 263	0.06 86	0.08 241	0.07 191	0.11 450	0.13 335

UCFNet_RVC	0.25 395	0.21 457	0.49 309	0.19 107	0.15 336	0.34 492	0.18 294	0.47 431	0.36 376	0.30 364	0.35 384	0.40 488	0.26 430	0.35 398	0.24 405	0.13 527	0.08 240	0.13 535	0.14 571	0.13 506	0.13 335

DualNet (step1)	0.31 503	0.21 457	0.69 496	0.18 57	0.17 411	0.36 514	0.21 409	0.54 507	0.43 461	0.38 499	0.36 399	0.38 469	0.32 521	0.41 427	0.26 432	0.24 625	0.21 551	0.28 635	0.24 631	0.18 580	0.21 485

test_sample9	0.45 585	0.21 457	0.69 496	0.18 57	0.17 411	0.36 514	0.21 409	0.54 507	0.43 461	0.38 499	0.36 399	0.38 469	0.32 521	0.70 564	1.01 638	0.24 625	1.93 695	0.28 635	0.24 631	0.18 580	0.21 485

test_sample7	0.28 457	0.16 359	0.47 277	0.21 199	0.14 268	0.29 413	0.22 443	0.54 507	0.43 461	0.38 499	0.36 399	0.38 469	0.32 521	0.41 427	0.26 432	0.14 551	0.21 551	0.13 535	0.12 520	0.13 506	0.25 536

CoDeX	0.24 370	0.13 231	0.48 292	0.22 264	0.14 268	0.29 413	0.21 409	0.55 525	0.42 450	0.29 341	0.36 399	0.28 367	0.23 378	0.48 454	0.20 327	0.09 354	0.06 86	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.08 76

PCWNet_CMD	0.23 340	0.14 281	0.48 292	0.21 199	0.13 224	0.28 388	0.17 238	0.47 431	0.47 513	0.30 364	0.36 399	0.37 463	0.24 399	0.29 325	0.21 355	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.11 450	0.11 245

CBFPSM	0.28 457	0.23 492	0.76 523	0.21 199	0.14 268	0.38 528	0.26 522	0.42 371	0.37 391	0.34 440	0.36 399	0.55 585	0.38 553	0.33 376	0.40 531	0.08 263	0.08 240	0.07 149	0.08 280	0.09 334	0.12 300

iRaft-Stereo_5w	0.25 395	0.24 504	0.50 330	0.23 322	0.18 440	0.19 182	0.19 341	0.39 337	0.35 360	0.28 316	0.36 399	0.34 438	0.23 378	0.66 552	0.28 452	0.07 116	0.07 175	0.08 241	0.07 191	0.09 334	0.14 373

GES	0.23 340	0.14 281	0.54 393	0.21 199	0.14 268	0.28 388	0.19 341	0.51 473	0.35 360	0.31 381	0.36 399	0.25 329	0.24 399	0.30 341	0.23 393	0.11 465	0.09 285	0.08 241	0.08 280	0.10 398	0.12 300

AFF-stereo	0.20 244	0.24 504	0.49 309	0.22 264	0.11 116	0.18 155	0.18 294	0.35 279	0.29 279	0.25 285	0.36 399	0.25 329	0.17 287	0.25 242	0.17 242	0.06 44	0.09 285	0.08 241	0.08 280	0.08 241	0.11 245

FADNet	0.34 526	0.43 614	0.88 572	0.24 376	0.22 534	0.37 522	0.19 341	0.56 536	0.49 536	0.32 406	0.36 399	0.43 517	0.32 521	0.65 546	0.30 470	0.17 592	0.16 477	0.14 559	0.16 592	0.25 620	0.21 485

MSMDNet	0.23 340	0.14 281	0.49 309	0.20 153	0.13 224	0.28 388	0.17 238	0.47 431	0.47 513	0.30 364	0.36 399	0.37 463	0.24 399	0.29 325	0.21 355	0.09 354	0.07 175	0.09 338	0.08 280	0.11 450	0.11 245

Lsterematch	0.20 244	0.15 317	0.44 247	0.20 153	0.10 70	0.22 283	0.17 238	0.27 163	0.34 347	0.28 316	0.37 410	0.24 316	0.22 364	0.25 242	0.23 393	0.08 263	0.05 6	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.08 76

G2L-Stereo_test	0.26 418	0.22 476	0.54 393	0.20 153	0.13 224	0.28 388	0.24 496	0.51 473	0.40 428	0.38 499	0.37 410	0.40 488	0.26 430	0.53 477	0.32 490	0.09 354	0.06 86	0.07 149	0.06 103	0.09 334	0.11 245

rvit_stereo_0075_2	0.25 395	0.18 417	0.65 480	0.27 495	0.22 534	0.22 283	0.15 145	0.41 365	0.36 376	0.27 305	0.37 410	0.29 380	0.21 356	0.29 325	0.20 327	0.17 592	0.12 392	0.19 609	0.12 520	0.14 529	0.14 373

ssnet_v2	0.30 492	0.21 457	0.63 470	0.23 322	0.15 336	0.40 540	0.30 562	0.59 569	0.48 521	0.40 526	0.37 410	0.46 538	0.30 490	0.41 427	0.44 550	0.13 527	0.11 363	0.11 474	0.11 477	0.12 492	0.11 245

IIG-Stereo	0.24 370	0.16 359	0.47 277	0.29 541	0.12 167	0.23 304	0.14 103	0.40 346	0.33 335	0.35 459	0.37 410	0.33 430	0.22 364	0.70 564	0.26 432	0.08 263	0.06 86	0.09 338	0.07 191	0.08 241	0.07 30

CFNet_pseudo	0.23 340	0.14 281	0.48 292	0.20 153	0.13 224	0.27 370	0.17 238	0.46 419	0.45 487	0.30 364	0.37 410	0.38 469	0.23 378	0.30 341	0.22 373	0.09 354	0.06 86	0.11 474	0.08 280	0.11 450	0.11 245

ac_64	0.28 457	0.16 359	0.62 465	0.25 417	0.17 411	0.36 514	0.22 443	0.48 442	0.35 360	0.36 473	0.37 410	0.51 567	0.30 490	0.62 533	0.34 506	0.11 465	0.09 285	0.10 418	0.10 441	0.09 334	0.09 128

ccs_rob	0.23 340	0.14 281	0.48 292	0.20 153	0.13 224	0.27 370	0.17 238	0.46 419	0.45 487	0.30 364	0.37 410	0.38 469	0.23 378	0.30 341	0.22 373	0.09 354	0.06 86	0.11 474	0.08 280	0.12 492	0.11 245

NOSS_ROB	0.33 517	0.24 504	0.49 309	0.27 495	0.16 379	0.34 492	0.19 341	0.55 525	0.50 543	0.34 440	0.37 410	0.42 510	0.30 490	0.93 631	0.25 420	0.19 613	0.20 546	0.24 625	0.22 625	0.17 564	0.25 536

G2L-Stereo	0.27 447	0.23 492	0.61 461	0.22 264	0.14 268	0.25 343	0.19 341	0.48 442	0.37 391	0.33 419	0.38 419	0.40 488	0.23 378	0.61 522	0.33 499	0.11 465	0.09 285	0.10 418	0.08 280	0.09 334	0.11 245

HI	0.21 280	0.16 359	0.50 330	0.18 57	0.15 336	0.17 124	0.16 196	0.35 279	0.22 152	0.38 499	0.38 419	0.36 457	0.24 399	0.29 325	0.22 373	0.06 44	0.05 6	0.08 241	0.09 381	0.09 334	0.08 76

CoSv	0.21 280	0.16 359	0.50 330	0.18 57	0.15 336	0.17 124	0.16 196	0.35 279	0.22 152	0.38 499	0.38 419	0.36 457	0.24 399	0.29 325	0.22 373	0.06 44	0.05 6	0.08 241	0.09 381	0.09 334	0.08 76

test_sample4	0.26 418	0.14 281	0.53 380	0.21 199	0.12 167	0.32 466	0.21 409	0.53 491	0.38 402	0.33 419	0.38 419	0.28 367	0.25 412	0.54 483	0.25 420	0.10 425	0.14 432	0.10 418	0.09 381	0.11 450	0.16 409

MyStereo8	0.25 395	0.20 446	0.69 496	0.24 376	0.17 411	0.31 449	0.16 196	0.50 461	0.32 318	0.29 341	0.38 419	0.25 329	0.19 340	0.33 376	0.29 466	0.08 263	0.20 546	0.08 241	0.08 280	0.10 398	0.16 409

GASNet	0.39 553	0.58 644	1.27 630	0.35 600	0.23 549	0.35 507	0.23 471	0.63 602	0.56 580	0.41 538	0.38 419	0.45 529	0.30 490	0.81 605	0.42 539	0.16 578	0.11 363	0.14 559	0.14 571	0.23 614	0.12 300

ToySt	0.28 457	0.19 432	0.68 494	0.22 264	0.19 474	0.31 449	0.31 572	0.43 380	0.43 461	0.28 316	0.38 419	0.42 510	0.32 521	0.33 376	0.32 490	0.08 263	0.14 432	0.10 418	0.12 520	0.11 450	0.24 524

NINENet	0.27 447	0.16 359	0.49 309	0.23 322	0.16 379	0.44 563	0.17 238	0.63 602	0.49 536	0.33 419	0.38 419	0.31 410	0.22 364	0.43 436	0.22 373	0.11 465	0.10 326	0.12 509	0.08 280	0.12 492	0.11 245

psmg	0.24 370	0.13 231	0.36 174	0.21 199	0.14 268	0.35 507	0.23 471	0.54 507	0.36 376	0.36 473	0.38 419	0.38 469	0.25 412	0.27 279	0.28 452	0.10 425	0.08 240	0.10 418	0.10 441	0.09 334	0.09 128

ADLNet2	0.31 503	0.23 492	0.77 529	0.23 322	0.18 440	0.36 514	0.24 496	0.55 525	0.54 565	0.33 419	0.38 419	0.45 529	0.31 507	0.70 564	0.36 517	0.10 425	0.08 240	0.09 338	0.09 381	0.12 492	0.11 245

GEStereo_RVC	0.29 478	0.24 504	0.60 454	0.27 495	0.16 379	0.33 476	0.25 510	0.58 559	0.56 580	0.35 459	0.38 419	0.34 438	0.25 412	0.51 466	0.29 466	0.12 505	0.08 240	0.09 338	0.08 280	0.11 450	0.13 335

UPFNet	0.27 447	0.15 317	0.47 277	0.25 417	0.20 501	0.37 522	0.27 531	0.50 461	0.40 428	0.36 473	0.38 419	0.37 463	0.29 483	0.40 424	0.34 506	0.10 425	0.10 326	0.10 418	0.10 441	0.10 398	0.08 76

DSFCA	0.29 478	0.18 417	0.48 292	0.21 199	0.17 411	0.39 534	0.32 579	0.49 453	0.44 474	0.44 561	0.38 419	0.40 488	0.30 490	0.53 477	0.38 525	0.12 505	0.10 326	0.10 418	0.11 477	0.11 450	0.11 245

DMCA-RVC	0.30 492	0.27 537	0.93 582	0.28 523	0.17 411	0.30 427	0.21 409	0.43 380	0.36 376	0.40 526	0.38 419	0.39 483	0.36 543	0.44 440	0.34 506	0.13 527	0.10 326	0.16 585	0.12 520	0.13 506	0.11 245

FADNet-RVC-Resample	0.31 503	0.32 566	1.16 617	0.27 495	0.17 411	0.33 476	0.21 409	0.49 453	0.40 428	0.36 473	0.38 419	0.34 438	0.27 440	0.54 483	0.27 444	0.10 425	0.10 326	0.14 559	0.13 552	0.13 506	0.18 436

FADNet_RVC	0.31 503	0.35 583	0.98 591	0.24 376	0.16 379	0.30 427	0.17 238	0.52 481	0.39 418	0.30 364	0.38 419	0.30 400	0.29 483	0.54 483	0.33 499	0.14 551	0.14 432	0.14 559	0.16 592	0.21 605	0.24 524

AdaStereo	0.25 395	0.17 393	0.47 277	0.25 417	0.13 224	0.33 476	0.17 238	0.57 545	0.43 461	0.34 440	0.38 419	0.35 451	0.21 356	0.32 366	0.24 405	0.14 551	0.06 86	0.13 535	0.09 381	0.11 450	0.09 128
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.
DeepPruner_ROB	0.28 457	0.25 519	0.64 475	0.22 264	0.16 379	0.30 427	0.21 409	0.54 507	0.33 335	0.36 473	0.38 419	0.38 469	0.26 430	0.45 446	0.28 452	0.15 567	0.11 363	0.11 474	0.11 477	0.14 529	0.14 373

test_sample8	0.52 610	0.21 457	0.69 496	0.18 57	0.17 411	0.36 514	0.21 409	0.57 545	0.38 402	0.63 623	0.39 437	1.16 657	0.68 639	0.70 564	1.01 638	0.24 625	1.93 695	0.28 635	0.24 631	0.18 580	0.21 485

DispNO	0.29 478	0.24 504	0.83 551	0.23 322	0.17 411	0.25 343	0.22 443	0.47 431	0.42 450	0.33 419	0.39 437	0.38 469	0.28 463	0.78 593	0.35 513	0.09 354	0.07 175	0.10 418	0.10 441	0.09 334	0.09 128

TestStereo1	0.23 340	0.22 476	0.50 330	0.27 495	0.14 268	0.26 363	0.27 531	0.43 380	0.38 402	0.29 341	0.39 437	0.23 296	0.21 356	0.33 376	0.18 271	0.08 263	0.08 240	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.10 196

RAFT+CT+SA	0.23 340	0.24 504	0.48 292	0.25 417	0.18 440	0.23 304	0.29 553	0.42 371	0.38 402	0.24 271	0.39 437	0.20 259	0.17 287	0.34 391	0.17 242	0.07 116	0.07 175	0.09 338	0.12 520	0.09 334	0.13 335

SA-5K	0.23 340	0.22 476	0.50 330	0.27 495	0.14 268	0.26 363	0.27 531	0.43 380	0.38 402	0.29 341	0.39 437	0.23 296	0.21 356	0.33 376	0.18 271	0.08 263	0.08 240	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.10 196

PSM-AAD	0.26 418	0.11 134	0.43 236	0.24 376	0.12 167	0.27 370	0.37 602	0.36 291	0.30 297	0.36 473	0.39 437	0.28 367	0.77 644	0.30 341	0.16 212	0.07 116	0.06 86	0.12 509	0.11 477	0.09 334	0.21 485

RYNet	0.38 548	0.23 492	0.65 480	0.26 458	0.28 590	0.62 621	0.33 585	0.61 590	0.62 602	0.42 544	0.39 437	0.58 598	0.40 565	0.89 619	0.57 589	0.11 465	0.09 285	0.12 509	0.11 477	0.19 590	0.22 500

NVstereo2D	0.32 510	0.18 417	0.63 470	0.24 376	0.23 549	0.43 558	0.28 547	0.60 580	0.58 585	0.28 316	0.39 437	0.42 510	0.30 490	0.71 570	0.30 470	0.13 527	0.09 285	0.13 535	0.10 441	0.20 598	0.18 436

HSM	0.29 478	0.18 417	0.48 292	0.21 199	0.15 336	0.33 476	0.20 381	0.55 525	0.39 418	0.36 473	0.39 437	0.67 630	0.32 521	0.88 617	0.24 405	0.09 354	0.07 175	0.08 241	0.07 191	0.09 334	0.10 196

DStereoRT	0.40 565	0.16 359	0.74 515	0.25 417	0.17 411	0.42 553	0.19 341	0.50 461	0.48 521	0.31 381	0.40 446	0.32 421	0.39 560	0.64 541	0.31 480	0.09 354	0.11 363	1.56 693	0.43 659	0.08 241	0.41 619

mmm	0.25 395	0.15 317	0.44 247	0.23 322	0.20 501	0.28 388	0.21 409	0.43 380	0.32 318	0.31 381	0.40 446	0.30 400	0.24 399	0.31 356	0.28 452	0.09 354	0.21 551	0.11 474	0.12 520	0.10 398	0.26 549

test_5	0.25 395	0.25 519	0.57 422	0.27 495	0.18 440	0.25 343	0.29 553	0.42 371	0.39 418	0.29 341	0.40 446	0.27 354	0.23 378	0.35 398	0.19 301	0.07 116	0.07 175	0.09 338	0.09 381	0.10 398	0.14 373

LMCR-Stereo	0.28 457	0.22 476	0.56 412	0.29 541	0.14 268	0.37 522	0.23 471	0.57 545	0.36 376	0.40 526	0.40 446	0.29 380	0.30 490	0.41 427	0.38 525	0.11 465	0.07 175	0.09 338	0.07 191	0.13 506	0.10 196

XX-Stereo	0.25 395	0.11 134	1.09 607	0.35 600	0.38 633	0.23 304	0.13 72	0.43 380	0.19 101	0.20 229	0.40 446	0.31 410	0.10 74	0.33 376	0.13 94	0.08 263	0.11 363	0.08 241	0.09 381	0.07 169	0.10 196

UNet	0.28 457	0.16 359	0.70 502	0.24 376	0.20 501	0.44 563	0.21 409	0.52 481	0.42 450	0.36 473	0.40 446	0.43 517	0.33 529	0.41 427	0.32 490	0.09 354	0.07 175	0.10 418	0.09 381	0.10 398	0.09 128

GANet-RSSM	0.26 418	0.19 432	0.54 393	0.21 199	0.14 268	0.27 370	0.22 443	0.47 431	0.34 347	0.30 364	0.40 446	0.41 497	0.30 490	0.59 509	0.25 420	0.11 465	0.08 240	0.09 338	0.09 381	0.10 398	0.10 196

CFNet-ft	0.26 418	0.21 457	0.51 349	0.19 107	0.16 379	0.31 449	0.21 409	0.40 346	0.37 391	0.29 341	0.40 446	0.46 538	0.27 440	0.49 456	0.28 452	0.12 505	0.07 175	0.12 509	0.11 477	0.12 492	0.11 245

FADNet-RVC	0.34 526	0.43 614	0.97 589	0.25 417	0.20 501	0.33 476	0.20 381	0.51 473	0.42 450	0.34 440	0.40 446	0.41 497	0.29 483	0.65 546	0.36 517	0.14 551	0.14 432	0.14 559	0.15 582	0.19 590	0.20 472

CFNet	0.29 478	0.29 549	0.57 422	0.23 322	0.14 268	0.34 492	0.15 145	0.53 491	0.46 499	0.31 381	0.40 446	0.38 469	0.27 440	0.76 589	0.28 452	0.10 425	0.07 175	0.11 474	0.11 477	0.11 450	0.09 128

CFNet_RVC	0.26 418	0.21 457	0.51 349	0.19 107	0.16 379	0.31 449	0.21 409	0.40 346	0.37 391	0.29 341	0.40 446	0.46 538	0.27 440	0.49 456	0.28 452	0.12 505	0.07 175	0.12 509	0.11 477	0.12 492	0.11 245

StereoDRNet	0.34 526	0.28 545	0.70 502	0.28 523	0.21 518	0.43 558	0.30 562	0.63 602	0.51 549	0.47 580	0.40 446	0.48 552	0.31 507	0.58 501	0.44 550	0.12 505	0.10 326	0.12 509	0.11 477	0.13 506	0.13 335

RT-IGEV	0.29 478	0.10 86	0.60 454	0.24 376	0.16 379	0.38 528	0.31 572	0.60 580	0.46 499	0.41 538	0.41 458	0.49 558	0.31 507	0.30 341	0.29 466	0.09 354	0.10 326	0.09 338	0.10 441	0.09 334	0.25 536

DDVS	0.26 418	0.16 359	0.45 253	0.25 417	0.17 411	0.34 492	0.21 409	0.43 380	0.31 308	0.34 440	0.41 458	0.47 548	0.21 356	0.52 474	0.29 466	0.11 465	0.09 285	0.11 474	0.09 381	0.13 506	0.16 409

IER	0.24 370	0.15 317	0.50 330	0.21 199	0.15 336	0.31 449	0.20 381	0.44 401	0.38 402	0.34 440	0.41 458	0.32 421	0.34 531	0.31 356	0.23 393	0.09 354	0.07 175	0.08 241	0.08 280	0.09 334	0.09 128

AASNet	0.29 478	0.27 537	0.67 488	0.26 458	0.18 440	0.34 492	0.21 409	0.64 608	0.49 536	0.36 473	0.41 458	0.32 421	0.26 430	0.33 376	0.39 529	0.12 505	0.09 285	0.10 418	0.08 280	0.14 529	0.12 300

ADLNet	0.30 492	0.19 432	0.59 447	0.23 322	0.19 474	0.34 492	0.23 471	0.56 536	0.44 474	0.43 555	0.41 458	0.43 517	0.28 463	0.56 494	0.36 517	0.11 465	0.08 240	0.11 474	0.11 477	0.11 450	0.15 392

psm_up	0.30 492	0.21 457	0.58 438	0.26 458	0.18 440	0.32 466	0.27 531	0.57 545	0.45 487	0.38 499	0.41 458	0.45 529	0.40 565	0.59 509	0.32 490	0.11 465	0.12 392	0.13 535	0.12 520	0.11 450	0.11 245

ACVNet	0.24 370	0.18 417	0.51 349	0.18 57	0.15 336	0.27 370	0.23 471	0.40 346	0.45 487	0.29 341	0.41 458	0.38 469	0.28 463	0.28 303	0.35 513	0.09 354	0.07 175	0.08 241	0.07 191	0.10 398	0.09 128

acv_ft	0.26 418	0.18 417	0.56 412	0.24 376	0.19 474	0.34 492	0.21 409	0.47 431	0.45 487	0.39 517	0.41 458	0.38 469	0.28 463	0.28 303	0.36 517	0.09 354	0.07 175	0.08 241	0.07 191	0.11 450	0.09 128

STTStereo	0.30 492	0.24 504	0.83 551	0.25 417	0.17 411	0.30 427	0.24 496	0.49 453	0.39 418	0.39 517	0.41 458	0.44 523	0.28 463	0.41 427	0.30 470	0.13 527	0.13 413	0.13 535	0.16 592	0.12 492	0.12 300

coex_refinement	0.28 457	0.22 476	0.50 330	0.23 322	0.15 336	0.31 449	0.20 381	0.51 473	0.43 461	0.35 459	0.42 467	0.45 529	0.27 440	0.56 494	0.41 535	0.10 425	0.07 175	0.07 149	0.07 191	0.11 450	0.12 300

UGAM	0.28 457	0.18 417	0.57 422	0.26 458	0.13 224	0.23 304	0.26 522	0.33 263	0.45 487	0.32 406	0.42 467	0.45 529	0.22 364	0.92 629	0.23 393	0.08 263	0.09 285	0.14 559	0.13 552	0.10 398	0.10 196

SMFormer	0.27 447	0.13 231	0.47 277	0.20 153	0.10 70	0.28 388	0.19 341	0.54 507	0.48 521	0.35 459	0.42 467	0.31 410	0.27 440	0.60 514	0.34 506	0.10 425	0.16 477	0.08 241	0.09 381	0.10 398	0.16 409

tta	0.27 447	0.13 231	0.47 277	0.20 153	0.10 70	0.28 388	0.19 341	0.54 507	0.48 521	0.35 459	0.42 467	0.31 410	0.27 440	0.60 514	0.34 506	0.10 425	0.16 477	0.08 241	0.09 381	0.08 241	0.13 335

qqq1	0.26 418	0.13 231	0.47 277	0.20 153	0.10 70	0.28 388	0.19 341	0.54 507	0.48 521	0.35 459	0.42 467	0.31 410	0.27 440	0.60 514	0.21 355	0.10 425	0.16 477	0.07 149	0.07 191	0.08 241	0.13 335

fff1	0.26 418	0.13 231	0.47 277	0.20 153	0.10 70	0.28 388	0.19 341	0.54 507	0.48 521	0.35 459	0.42 467	0.31 410	0.27 440	0.60 514	0.21 355	0.10 425	0.16 477	0.07 149	0.07 191	0.08 241	0.13 335

CFNet_ucs	0.25 395	0.14 281	0.51 349	0.20 153	0.15 336	0.29 413	0.18 294	0.51 473	0.46 499	0.32 406	0.42 467	0.38 469	0.23 378	0.31 356	0.22 373	0.11 465	0.08 240	0.12 509	0.09 381	0.13 506	0.13 335

CRFU-Net	0.29 478	0.14 281	0.48 292	0.26 458	0.15 336	0.46 574	0.22 443	0.52 481	0.32 318	0.44 561	0.42 467	0.48 552	0.47 594	0.44 440	0.31 480	0.12 505	0.10 326	0.09 338	0.08 280	0.10 398	0.11 245

AACVNet	0.28 457	0.22 476	0.55 402	0.23 322	0.14 268	0.30 427	0.19 341	0.43 380	0.33 335	0.39 517	0.42 467	0.44 523	0.29 483	0.73 574	0.28 452	0.11 465	0.09 285	0.11 474	0.09 381	0.13 506	0.12 300

STrans-v2	0.25 395	0.14 281	0.56 412	0.21 199	0.12 167	0.23 304	0.20 381	0.50 461	0.31 308	0.31 381	0.42 467	0.35 451	0.35 538	0.62 533	0.24 405	0.07 116	0.05 6	0.08 241	0.07 191	0.06 91	0.08 76

delet	0.29 478	0.18 417	0.58 438	0.24 376	0.19 474	0.41 545	0.30 562	0.52 481	0.51 549	0.35 459	0.42 467	0.37 463	0.31 507	0.49 456	0.36 517	0.10 425	0.09 285	0.11 474	0.12 520	0.09 334	0.09 128

cf-r	0.26 418	0.22 476	0.66 485	0.22 264	0.14 268	0.28 388	0.22 443	0.44 401	0.42 450	0.32 406	0.42 467	0.43 517	0.27 440	0.44 440	0.27 444	0.11 465	0.07 175	0.08 241	0.10 441	0.08 241	0.09 128

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 478	0.24 504	0.81 541	0.26 458	0.18 440	0.30 427	0.22 443	0.52 481	0.41 438	0.38 499	0.42 467	0.42 510	0.28 463	0.46 448	0.31 480	0.11 465	0.08 240	0.10 418	0.11 477	0.10 398	0.12 300
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.24 370	0.33 570	0.69 496	0.25 417	0.14 268	0.26 363	0.13 72	0.42 371	0.35 360	0.30 364	0.42 467	0.22 281	0.20 345	0.34 391	0.22 373	0.07 116	0.06 86	0.11 474	0.11 477	0.11 450	0.09 128

test_sample5	0.26 418	0.14 281	0.51 349	0.21 199	0.12 167	0.31 449	0.21 409	0.53 491	0.38 402	0.33 419	0.43 481	0.29 380	0.25 412	0.56 494	0.24 405	0.10 425	0.14 432	0.10 418	0.10 441	0.11 450	0.16 409

1111x	0.39 553	0.17 393	0.80 539	0.23 322	0.15 336	0.33 476	0.27 531	0.62 598	0.48 521	0.32 406	0.43 481	0.40 488	0.29 483	0.86 614	1.60 673	0.09 354	0.23 576	0.09 338	0.12 520	0.10 398	0.23 510

GMStereo_Zeroshot	0.25 395	0.22 476	0.51 349	0.27 495	0.14 268	0.28 388	0.15 145	0.40 346	0.36 376	0.37 490	0.43 481	0.40 488	0.17 287	0.35 398	0.21 355	0.12 505	0.07 175	0.13 535	0.07 191	0.17 564	0.10 196

TransformOpticalFlow	0.24 370	0.14 281	0.57 422	0.24 376	0.11 116	0.21 254	0.19 341	0.43 380	0.34 347	0.30 364	0.43 481	0.36 457	0.31 507	0.61 522	0.20 327	0.07 116	0.05 6	0.08 241	0.07 191	0.06 91	0.08 76

ICVP	0.24 370	0.13 231	0.45 253	0.26 458	0.14 268	0.30 427	0.25 510	0.47 431	0.35 360	0.29 341	0.43 481	0.35 451	0.25 412	0.28 303	0.25 420	0.12 505	0.09 285	0.09 338	0.09 381	0.09 334	0.11 245
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.28 457	0.19 432	0.54 393	0.24 376	0.17 411	0.47 580	0.22 443	0.47 431	0.53 560	0.40 526	0.43 481	0.36 457	0.34 531	0.40 424	0.35 513	0.08 263	0.08 240	0.09 338	0.09 381	0.10 398	0.09 128

HSM-Net_RVC	0.28 457	0.12 187	0.48 292	0.19 107	0.11 116	0.35 507	0.21 409	0.64 608	0.44 474	0.40 526	0.43 481	0.50 564	0.27 440	0.75 583	0.25 420	0.08 263	0.07 175	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.09 128
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PA-Net	0.40 565	0.35 583	1.05 599	0.32 577	0.28 590	0.39 534	0.43 626	0.53 491	0.56 580	0.35 459	0.43 481	0.41 497	0.36 543	0.83 610	0.61 596	0.12 505	0.23 576	0.16 585	0.23 629	0.13 506	0.20 472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.32 510	0.27 537	0.52 369	0.30 552	0.15 336	0.33 476	0.32 579	0.54 507	0.50 543	0.44 561	0.43 481	0.39 483	0.30 490	0.92 629	0.30 470	0.14 551	0.09 285	0.13 535	0.12 520	0.13 506	0.14 373

iResNet	0.25 395	0.22 476	0.62 465	0.26 458	0.11 116	0.31 449	0.23 471	0.46 419	0.45 487	0.34 440	0.43 481	0.27 354	0.23 378	0.36 404	0.37 523	0.08 263	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.08 241	0.10 196

Selective-IGEV-i16pb	0.39 553	0.14 281	2.10 669	0.21 199	0.15 336	0.68 630	0.31 572	0.60 580	0.60 595	0.25 285	0.44 491	0.32 421	0.21 356	0.79 597	0.26 432	0.14 551	0.10 326	0.09 338	0.10 441	0.12 492	0.14 373

test_sample6	0.27 447	0.15 317	0.50 330	0.22 264	0.12 167	0.30 427	0.22 443	0.54 507	0.39 418	0.34 440	0.44 491	0.29 380	0.25 412	0.58 501	0.26 432	0.11 465	0.14 432	0.10 418	0.10 441	0.11 450	0.16 409

DualNet	0.26 418	0.14 281	0.51 349	0.21 199	0.12 167	0.31 449	0.21 409	0.53 491	0.38 402	0.34 440	0.44 491	0.29 380	0.25 412	0.56 494	0.24 405	0.10 425	0.14 432	0.10 418	0.10 441	0.11 450	0.16 409

ffm	0.27 447	0.17 393	0.84 555	0.21 199	0.13 224	0.29 413	0.21 409	0.38 316	0.46 499	0.31 381	0.44 491	0.34 438	0.24 399	0.28 303	0.12 39	0.08 263	0.28 613	0.12 509	0.11 477	0.08 241	0.37 610

ff1	0.36 536	0.17 393	0.84 555	0.21 199	0.13 224	0.29 413	0.21 409	0.38 316	0.46 499	0.31 381	0.44 491	0.34 438	0.24 399	0.91 624	1.30 656	0.08 263	0.28 613	0.12 509	0.11 477	0.08 241	0.37 610

mmx	0.37 543	0.17 393	0.84 555	0.21 199	0.13 224	0.29 413	0.21 409	0.57 545	0.48 521	0.31 381	0.44 491	0.34 438	0.24 399	0.91 624	1.30 656	0.10 425	0.20 546	0.12 509	0.11 477	0.11 450	0.23 510

xxx	0.37 543	0.17 393	0.84 555	0.21 199	0.13 224	0.29 413	0.21 409	0.57 545	0.48 521	0.31 381	0.44 491	0.34 438	0.24 399	0.91 624	1.30 656	0.10 425	0.20 546	0.12 509	0.11 477	0.11 450	0.23 510

iinet-f	0.31 503	0.23 492	1.16 617	0.20 153	0.16 379	0.44 563	0.23 471	0.47 431	0.38 402	0.36 473	0.44 491	0.41 497	0.35 538	0.36 404	0.43 543	0.10 425	0.09 285	0.08 241	0.08 280	0.13 506	0.12 300

SA	0.24 370	0.22 476	0.55 402	0.23 322	0.14 268	0.25 343	0.23 471	0.48 442	0.42 450	0.28 316	0.44 491	0.23 296	0.23 378	0.34 391	0.17 242	0.07 116	0.09 285	0.11 474	0.11 477	0.08 241	0.09 128

CSP-Net	0.28 457	0.17 393	0.41 218	0.22 264	0.14 268	0.44 563	0.24 496	0.52 481	0.42 450	0.42 544	0.44 491	0.42 510	0.27 440	0.66 552	0.30 470	0.12 505	0.09 285	0.08 241	0.08 280	0.10 398	0.10 196

GMM-Stereo	0.22 305	0.10 86	0.56 412	0.23 322	0.13 224	0.24 325	0.24 496	0.38 316	0.29 279	0.31 381	0.44 491	0.27 354	0.21 356	0.31 356	0.17 242	0.07 116	0.05 6	0.10 418	0.09 381	0.08 241	0.19 454

xxxx	0.39 553	0.14 281	0.47 277	0.20 153	0.16 379	0.38 528	0.20 381	0.61 590	0.43 461	0.30 364	0.44 491	0.38 469	0.25 412	0.50 460	2.41 687	0.11 465	0.21 551	0.09 338	0.10 441	0.10 398	0.26 549

RASNet	0.30 492	0.19 432	0.59 447	0.23 322	0.19 474	0.33 476	0.20 381	0.50 461	0.41 438	0.31 381	0.44 491	0.47 548	0.38 553	0.79 597	0.40 531	0.09 354	0.07 175	0.07 149	0.09 381	0.08 241	0.10 196

MLCV	0.25 395	0.23 492	0.59 447	0.22 264	0.09 18	0.30 427	0.18 294	0.40 346	0.38 402	0.38 499	0.44 491	0.31 410	0.22 364	0.44 440	0.32 490	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.07 169	0.08 76

iResNet_ROB	0.27 447	0.27 537	0.48 292	0.21 199	0.12 167	0.32 466	0.17 238	0.57 545	0.55 573	0.39 517	0.44 491	0.37 463	0.28 463	0.43 436	0.28 452	0.08 263	0.06 86	0.06 46	0.05 32	0.09 334	0.11 245

dad	0.30 492	0.38 600	0.60 454	0.22 264	0.14 268	0.32 466	0.21 409	0.35 279	0.51 549	0.45 568	0.45 506	0.46 538	0.23 378	0.41 427	0.27 444	0.21 618	0.11 363	0.20 614	0.11 477	0.15 541	0.11 245

DAS	0.28 457	0.13 231	0.49 309	0.24 376	0.18 440	0.30 427	0.24 496	0.48 442	0.48 521	0.42 544	0.45 506	0.34 438	0.31 507	0.76 589	0.24 405	0.09 354	0.07 175	0.09 338	0.07 191	0.10 398	0.11 245

SepStereo	0.27 447	0.13 231	0.49 309	0.24 376	0.18 440	0.30 427	0.24 496	0.48 442	0.48 521	0.42 544	0.45 506	0.34 438	0.31 507	0.64 541	0.24 405	0.09 354	0.07 175	0.09 338	0.07 191	0.10 398	0.11 245

SACVNet	0.32 510	0.25 519	0.59 447	0.26 458	0.19 474	0.35 507	0.25 510	0.54 507	0.41 438	0.43 555	0.45 506	0.46 538	0.34 531	0.71 570	0.30 470	0.14 551	0.10 326	0.12 509	0.12 520	0.16 549	0.20 472

pcwnet_v2	0.32 510	0.16 359	1.22 628	0.23 322	0.19 474	0.32 466	0.19 341	0.61 590	0.61 598	0.37 490	0.45 506	0.35 451	0.29 483	0.37 414	0.26 432	0.14 551	0.11 363	0.12 509	0.11 477	0.14 529	0.18 436

222	0.45 585	0.14 281	0.43 236	0.19 107	0.15 336	0.36 514	0.20 381	0.60 580	0.43 461	0.37 490	0.45 506	0.30 400	0.28 463	0.59 509	3.72 693	0.11 465	0.19 531	0.08 241	0.09 381	0.09 334	0.27 557

PSMNet-RSSM	0.26 418	0.21 457	0.50 330	0.21 199	0.14 268	0.25 343	0.21 409	0.50 461	0.38 402	0.31 381	0.45 506	0.40 488	0.27 440	0.53 477	0.24 405	0.12 505	0.08 240	0.11 474	0.13 552	0.10 398	0.10 196

R-Stereo Train	0.19 215	0.10 86	0.49 309	0.22 264	0.12 167	0.23 304	0.18 294	0.43 380	0.20 115	0.31 381	0.45 506	0.20 259	0.14 225	0.18 87	0.18 271	0.08 263	0.06 86	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.07 30

DeepPrunerF	0.46 593	0.37 593	1.50 649	0.34 594	0.30 605	0.36 514	0.37 602	0.64 608	1.15 669	0.41 538	0.45 506	0.40 488	0.41 570	0.82 606	0.53 578	0.18 603	0.14 432	0.23 623	0.21 617	0.17 564	0.18 436

RAFT-Stereo	0.19 215	0.10 86	0.49 309	0.22 264	0.12 167	0.23 304	0.18 294	0.43 380	0.20 115	0.31 381	0.45 506	0.20 259	0.14 225	0.18 87	0.18 271	0.08 263	0.06 86	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DISCO	0.33 517	0.16 359	0.55 402	0.26 458	0.16 379	0.48 587	0.25 510	0.52 481	0.58 585	0.38 499	0.45 506	0.63 615	0.37 548	0.65 546	0.50 570	0.10 425	0.07 175	0.09 338	0.08 280	0.13 506	0.13 335

PSMNet_ROB	0.36 536	0.31 559	0.71 509	0.31 568	0.21 518	0.44 563	0.44 628	0.61 590	0.49 536	0.39 517	0.45 506	0.49 558	0.32 521	0.66 552	0.53 578	0.14 551	0.10 326	0.15 577	0.14 571	0.13 506	0.13 335

TCMNet	0.34 526	0.28 545	0.81 541	0.29 541	0.30 605	0.40 540	0.28 547	0.53 491	0.49 536	0.38 499	0.46 518	0.40 488	0.30 490	0.61 522	0.42 539	0.14 551	0.13 413	0.15 577	0.14 571	0.18 580	0.19 454

UDG	0.42 576	0.54 634	0.67 488	0.41 633	0.35 624	0.47 580	0.27 531	0.57 545	0.48 521	0.40 526	0.46 518	0.59 599	0.45 585	0.47 452	0.46 558	0.26 634	0.19 531	0.49 658	0.22 625	0.37 646	0.30 575

hitnet-ft	0.31 503	0.21 457	0.56 412	0.19 107	0.14 268	0.40 540	0.23 471	0.46 419	0.42 450	0.37 490	0.46 518	0.53 580	0.35 538	0.76 589	0.35 513	0.14 551	0.10 326	0.14 559	0.10 441	0.15 541	0.14 373

GwcNet-RSSM	0.28 457	0.25 519	0.61 461	0.22 264	0.14 268	0.28 388	0.24 496	0.46 419	0.44 474	0.33 419	0.46 518	0.41 497	0.28 463	0.55 488	0.31 480	0.11 465	0.07 175	0.09 338	0.10 441	0.10 398	0.09 128

GANetREF_RVC	0.45 585	0.52 630	0.87 565	0.39 621	0.20 501	0.51 596	0.50 641	0.68 627	0.67 612	0.47 580	0.46 518	0.50 564	0.43 580	0.91 624	0.40 531	0.28 640	0.21 551	0.32 644	0.19 610	0.28 635	0.23 510
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
CVANet_RVC	0.34 526	0.25 519	0.77 529	0.27 495	0.17 411	0.34 492	0.28 547	0.55 525	0.50 543	0.43 555	0.46 518	0.44 523	0.31 507	0.90 622	0.27 444	0.15 567	0.10 326	0.14 559	0.14 571	0.15 541	0.15 392

iResNetv2_ROB	0.29 478	0.37 593	0.92 578	0.24 376	0.13 224	0.30 427	0.19 341	0.55 525	0.51 549	0.39 517	0.46 518	0.39 483	0.27 440	0.36 404	0.30 470	0.09 354	0.06 86	0.07 149	0.05 32	0.13 506	0.11 245

test_4	0.19 215	0.16 359	0.39 193	0.24 376	0.13 224	0.19 182	0.21 409	0.27 163	0.24 188	0.24 271	0.47 525	0.22 281	0.13 195	0.27 279	0.18 271	0.06 44	0.06 86	0.09 338	0.09 381	0.07 169	0.06 13

GrayStereo	0.26 418	0.10 86	0.45 253	0.27 495	0.14 268	0.23 304	0.46 632	0.36 291	0.33 335	0.40 526	0.47 525	0.30 400	0.78 645	0.29 325	0.17 242	0.07 116	0.06 86	0.08 241	0.09 381	0.07 169	0.15 392

test_xeample	0.39 553	0.14 281	0.46 269	0.19 107	0.16 379	0.34 492	0.22 443	0.59 569	0.43 461	0.33 419	0.47 525	0.30 400	0.27 440	0.60 514	2.44 688	0.10 425	0.21 551	0.09 338	0.09 381	0.09 334	0.25 536

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 548	0.43 614	0.72 514	0.35 600	0.19 474	0.51 596	0.25 510	0.56 536	0.39 418	0.42 544	0.47 525	0.47 548	0.27 440	0.74 578	0.32 490	0.38 654	0.19 531	0.27 628	0.17 603	0.29 637	0.27 557

XQC	0.47 596	0.45 618	1.07 603	0.40 626	0.28 590	0.58 614	0.38 610	0.67 622	0.76 631	0.53 605	0.47 525	0.59 599	0.47 594	0.74 578	0.80 621	0.18 603	0.14 432	0.18 602	0.16 592	0.26 624	0.24 524

DRN-Test	0.35 533	0.20 446	0.75 519	0.28 523	0.19 474	0.46 574	0.29 553	0.68 627	0.54 565	0.49 587	0.47 525	0.44 523	0.35 538	0.63 536	0.44 550	0.13 527	0.09 285	0.13 535	0.12 520	0.13 506	0.13 335

NCCL2	0.37 543	0.33 570	0.59 447	0.37 611	0.23 549	0.42 553	0.41 623	0.56 536	0.44 474	0.47 580	0.47 525	0.61 608	0.39 560	0.58 501	0.41 535	0.16 578	0.13 413	0.21 616	0.22 625	0.16 549	0.18 436

NaN_ROB	0.44 582	0.38 600	0.94 585	0.30 552	0.20 501	0.52 602	0.49 639	0.61 590	0.60 595	0.56 613	0.47 525	0.49 558	0.42 576	1.24 657	0.76 616	0.12 505	0.18 517	0.12 509	0.13 552	0.12 492	0.18 436

DLCB_ROB	0.30 492	0.20 446	0.45 253	0.28 523	0.17 411	0.37 522	0.25 510	0.50 461	0.45 487	0.46 574	0.47 525	0.51 567	0.34 531	0.56 494	0.38 525	0.10 425	0.10 326	0.11 474	0.11 477	0.10 398	0.11 245

SQANet	0.44 582	0.57 641	0.89 574	0.49 647	0.39 636	0.47 580	0.23 471	0.53 491	0.44 474	0.41 538	0.48 534	0.47 548	0.34 531	0.58 501	0.43 543	0.38 654	0.15 463	0.40 654	0.21 617	0.50 654	0.34 595

CCAANet	0.22 305	0.11 134	0.39 193	0.20 153	0.13 224	0.32 466	0.18 294	0.41 365	0.28 258	0.24 271	0.48 534	0.30 400	0.26 430	0.37 414	0.22 373	0.09 354	0.06 86	0.07 149	0.08 280	0.07 169	0.08 76

ISRNet	0.28 457	0.15 317	0.54 393	0.27 495	0.19 474	0.24 325	0.15 145	0.47 431	0.45 487	0.40 526	0.49 536	0.42 510	0.27 440	0.33 376	0.30 470	0.20 616	0.12 392	0.17 594	0.16 592	0.16 549	0.21 485

HBP-ISP	0.34 526	0.35 583	0.76 523	0.23 322	0.17 411	0.33 476	0.22 443	0.56 536	0.47 513	0.42 544	0.49 536	0.33 430	0.41 570	0.73 574	0.27 444	0.18 603	0.19 531	0.24 625	0.20 615	0.16 549	0.16 409

HGLStereo	0.29 478	0.19 432	0.60 454	0.24 376	0.21 518	0.33 476	0.23 471	0.52 481	0.44 474	0.36 473	0.49 536	0.41 497	0.35 538	0.46 448	0.34 506	0.11 465	0.11 363	0.09 338	0.09 381	0.11 450	0.12 300

Sa-1000	0.24 370	0.20 446	0.53 380	0.23 322	0.14 268	0.30 427	0.23 471	0.50 461	0.41 438	0.30 364	0.50 539	0.26 349	0.19 340	0.33 376	0.16 212	0.08 263	0.10 326	0.10 418	0.11 477	0.08 241	0.08 76

EAI-Stereo	0.29 478	0.11 134	0.38 185	0.22 264	0.18 440	0.33 476	1.66 690	0.53 491	0.27 247	0.27 305	0.50 539	0.17 218	0.16 265	0.25 242	0.25 420	0.07 116	0.07 175	0.07 149	0.11 477	0.07 169	0.10 196

DANet	0.37 543	0.25 519	0.67 488	0.37 611	0.22 534	0.42 553	0.25 510	0.50 461	0.44 474	0.52 599	0.50 539	0.59 599	0.42 576	0.78 593	0.53 578	0.13 527	0.12 392	0.14 559	0.12 520	0.17 564	0.21 485
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PSMNet-RUCA	0.39 553	0.47 621	0.84 555	0.46 644	0.41 639	0.34 492	0.26 522	0.59 569	0.46 499	0.40 526	0.51 542	0.44 523	0.33 529	0.43 436	0.31 480	0.25 632	0.14 432	0.33 647	0.21 617	0.32 642	0.23 510

StereoVision	0.23 340	0.23 492	0.55 402	0.27 495	0.17 411	0.23 304	0.22 443	0.40 346	0.32 318	0.21 236	0.51 542	0.22 281	0.16 265	0.29 325	0.19 301	0.11 465	0.12 392	0.13 535	0.13 552	0.10 398	0.08 76

anonymousa	0.26 418	0.13 231	0.56 412	0.29 541	0.30 605	0.31 449	0.20 381	0.38 316	0.36 376	0.33 419	0.51 542	0.41 497	0.27 440	0.25 242	0.24 405	0.08 263	0.18 517	0.09 338	0.18 608	0.08 241	0.17 430

RAFT_CTSACE	0.23 340	0.21 457	0.57 422	0.26 458	0.15 336	0.22 283	0.23 471	0.34 270	0.30 297	0.34 440	0.51 542	0.31 410	0.17 287	0.33 376	0.15 183	0.06 44	0.09 285	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.07 30

SuperB	0.50 603	0.37 593	2.16 672	0.23 322	0.15 336	0.41 545	0.32 579	0.50 461	0.83 637	0.44 561	0.51 542	0.33 430	0.45 585	0.69 561	1.07 645	0.10 425	0.08 240	0.09 338	0.08 280	0.95 682	0.18 436

CC-Net-ROB	0.46 593	0.55 635	0.86 562	0.38 619	0.23 549	0.51 596	0.30 562	0.69 633	0.51 549	0.46 574	0.51 542	0.48 552	0.38 553	0.96 635	0.40 531	0.36 650	0.23 576	0.56 662	0.25 636	0.34 645	0.22 500

DPSNet	0.51 607	0.26 529	1.16 617	0.28 523	0.21 518	0.76 637	0.56 649	0.89 662	0.82 636	0.49 587	0.51 542	0.64 620	0.81 649	0.89 619	0.85 626	0.17 592	0.16 477	0.13 535	0.13 552	0.26 624	0.27 557

MSAF-DinoV2	0.81 652	0.64 650	2.42 674	0.49 647	0.17 411	0.58 614	0.32 579	0.83 653	0.85 641	0.41 538	0.52 549	0.98 653	0.61 628	4.97 696	1.22 651	0.12 505	0.07 175	0.10 418	0.24 631	0.27 630	0.32 585

APVNet	0.38 548	0.26 529	0.87 565	0.26 458	0.22 534	0.52 602	0.35 593	0.64 608	0.46 499	0.40 526	0.52 549	0.48 552	0.39 560	0.84 611	0.48 563	0.13 527	0.14 432	0.15 577	0.16 592	0.16 549	0.16 409

ADCP+	0.48 599	0.36 590	1.47 647	0.26 458	0.22 534	0.57 612	0.40 618	0.56 536	0.54 565	0.46 574	0.52 549	0.46 538	0.53 613	0.59 509	1.93 680	0.10 425	0.08 240	0.11 474	0.11 477	0.14 529	0.15 392

PS-NSSS	0.33 517	0.36 590	0.61 461	0.24 376	0.18 440	0.33 476	0.24 496	0.59 569	0.42 450	0.38 499	0.52 549	0.36 457	0.31 507	0.80 601	0.32 490	0.18 603	0.14 432	0.21 616	0.15 582	0.17 564	0.14 373

StereoDRNet-Refined	0.28 457	0.19 432	0.47 277	0.25 417	0.14 268	0.36 514	0.21 409	0.49 453	0.43 461	0.46 574	0.52 549	0.42 510	0.30 490	0.46 448	0.38 525	0.10 425	0.07 175	0.11 474	0.11 477	0.10 398	0.11 245
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ETE_ROB	0.36 536	0.32 566	0.64 475	0.30 552	0.18 440	0.40 540	0.38 610	0.59 569	0.49 536	0.50 593	0.52 549	0.62 611	0.37 548	0.58 501	0.43 543	0.13 527	0.10 326	0.14 559	0.12 520	0.17 564	0.18 436

LALA_ROB	0.38 548	0.31 559	0.65 480	0.30 552	0.21 518	0.46 574	0.39 614	0.63 602	0.54 565	0.53 605	0.52 549	0.69 634	0.36 543	0.52 474	0.48 563	0.18 603	0.11 363	0.16 585	0.14 571	0.17 564	0.16 409

CBMV	0.36 536	0.25 519	0.61 461	0.24 376	0.14 268	0.42 553	0.33 585	0.56 536	0.52 559	0.54 609	0.52 549	0.51 567	0.58 620	0.63 536	0.43 543	0.15 567	0.16 477	0.18 602	0.16 592	0.13 506	0.19 454
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoO	0.55 616	0.35 583	0.68 494	0.44 638	0.49 649	0.41 545	1.08 681	0.58 559	0.73 628	0.49 587	0.53 557	0.51 567	0.85 651	0.60 514	0.75 614	0.83 678	0.28 613	0.38 651	0.19 610	0.52 656	0.35 599

DDUNet	0.45 585	0.60 647	0.71 509	0.45 641	0.39 636	0.46 574	0.32 579	0.53 491	0.44 474	0.46 574	0.53 557	0.57 592	0.38 553	0.51 466	0.43 543	0.34 647	0.21 551	0.56 662	0.25 636	0.41 649	0.36 602

KYRaft	0.23 340	0.11 134	0.43 236	0.23 322	0.12 167	0.23 304	0.23 471	0.37 307	0.26 229	0.35 459	0.53 557	0.34 438	0.26 430	0.29 325	0.16 212	0.07 116	0.05 6	0.09 338	0.10 441	0.08 241	0.30 575

PDISCO_ROB	0.45 585	0.37 593	0.89 574	0.44 638	0.37 630	0.70 631	0.35 593	0.75 643	0.78 632	0.45 568	0.53 557	0.65 622	0.40 565	0.68 560	0.52 574	0.22 621	0.12 392	0.21 616	0.19 610	0.26 624	0.22 500

Wz-Net-LNSev	0.36 536	0.35 583	1.06 601	0.26 458	0.21 518	0.47 580	0.33 585	0.56 536	0.58 585	0.45 568	0.54 561	0.50 564	0.37 548	0.40 424	0.42 539	0.12 505	0.11 363	0.10 418	0.09 381	0.14 529	0.15 392

GwcNet	0.37 543	0.29 549	1.12 611	0.25 417	0.24 566	0.48 587	0.27 531	0.58 559	0.60 595	0.39 517	0.54 561	0.51 567	0.34 531	0.60 514	0.46 558	0.13 527	0.12 392	0.12 509	0.11 477	0.13 506	0.15 392

RTSC	0.43 580	0.37 593	0.95 586	0.30 552	0.20 501	0.50 595	0.23 471	0.65 614	0.86 643	0.56 613	0.54 561	0.51 567	0.36 543	0.71 570	0.92 629	0.13 527	0.14 432	0.11 474	0.13 552	0.18 580	0.19 454

PASM	0.49 602	0.41 610	1.15 615	0.37 611	0.35 624	0.42 553	0.42 624	0.54 507	0.65 607	0.54 609	0.54 561	0.63 615	0.48 598	0.94 634	0.51 573	0.27 638	0.30 631	0.30 639	0.33 649	0.29 637	0.29 572

XPNet_ROB	0.35 533	0.26 529	0.58 438	0.28 523	0.19 474	0.37 522	0.31 572	0.57 545	0.51 549	0.52 599	0.54 561	0.57 592	0.38 553	0.65 546	0.48 563	0.17 592	0.12 392	0.13 535	0.12 520	0.16 549	0.17 430

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 457	0.17 393	0.96 587	0.29 541	0.31 613	0.29 413	0.21 409	0.53 491	0.28 258	0.27 305	0.55 566	0.41 497	0.18 318	0.30 341	0.22 373	0.08 263	0.10 326	0.08 241	0.13 552	0.12 492	0.20 472

fast-acv-ft	0.33 517	0.26 529	0.88 572	0.25 417	0.18 440	0.49 593	0.27 531	0.44 401	0.50 543	0.40 526	0.55 566	0.49 558	0.36 543	0.39 421	0.41 535	0.11 465	0.11 363	0.11 474	0.12 520	0.13 506	0.11 245

Wz-Net-TNSev	0.55 616	0.72 655	1.90 666	0.26 458	0.21 518	0.64 626	0.45 629	0.66 620	0.71 623	0.52 599	0.55 566	0.71 638	0.63 635	1.04 644	0.94 632	0.16 578	0.15 463	0.13 535	0.15 582	0.21 605	0.24 524

anonymity	0.57 624	0.55 635	0.74 515	0.48 646	0.63 662	0.56 610	0.43 626	0.71 635	0.51 549	0.64 625	0.55 566	0.57 592	0.61 628	0.65 546	0.57 589	0.55 661	0.55 673	0.50 659	0.54 670	0.51 655	0.61 659

SAMSARA	0.62 632	0.47 621	0.93 582	0.70 662	0.50 651	1.15 662	1.29 686	0.79 647	0.70 621	0.77 642	0.55 566	0.92 648	0.58 620	0.87 616	0.77 617	0.19 613	0.27 609	0.18 602	0.19 610	0.27 630	0.28 566

w-ln-seven-2	0.40 565	0.37 593	1.34 637	0.28 523	0.18 440	0.38 528	0.29 553	0.53 491	0.59 592	0.47 580	0.56 571	0.46 538	0.42 576	0.70 564	0.64 601	0.10 425	0.10 326	0.12 509	0.11 477	0.14 529	0.16 409

YMNet	0.33 517	0.26 529	0.64 475	0.28 523	0.23 549	0.48 587	0.27 531	0.54 507	0.47 513	0.49 587	0.56 571	0.51 567	0.30 490	0.41 427	0.44 550	0.13 527	0.16 477	0.13 535	0.12 520	0.14 529	0.14 373

YMNet_1	0.33 517	0.26 529	0.64 475	0.28 523	0.23 549	0.48 587	0.27 531	0.54 507	0.47 513	0.49 587	0.56 571	0.51 567	0.30 490	0.41 427	0.44 550	0.13 527	0.16 477	0.13 535	0.12 520	0.14 529	0.14 373

Wz-Net-MNSev	0.39 553	0.35 583	0.99 593	0.26 458	0.21 518	0.59 618	0.39 614	0.58 559	0.61 598	0.49 587	0.56 571	0.53 580	0.37 548	0.61 522	0.47 561	0.11 465	0.09 285	0.11 474	0.11 477	0.15 541	0.15 392

Syn2CoEx	0.39 553	0.39 604	1.08 606	0.35 600	0.21 518	0.41 545	0.29 553	0.63 602	0.51 549	0.43 555	0.56 571	0.45 529	0.45 585	0.69 561	0.39 529	0.17 592	0.14 432	0.16 585	0.12 520	0.13 506	0.16 409

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 517	0.25 519	0.82 545	0.22 264	0.17 411	0.46 574	0.28 547	0.53 491	0.53 560	0.43 555	0.57 576	0.44 523	0.31 507	0.50 460	0.48 563	0.10 425	0.06 86	0.08 241	0.06 103	0.11 450	0.12 300

DEmStereo	0.26 418	0.10 86	0.52 369	0.19 107	0.13 224	0.31 449	0.25 510	0.29 196	0.38 402	0.36 473	0.57 576	0.24 316	0.48 598	0.53 477	0.44 550	0.07 116	0.06 86	0.08 241	0.08 280	0.07 169	0.08 76

FBW_ROB	0.46 593	0.34 579	0.71 509	0.32 577	0.20 501	0.51 596	0.32 579	0.73 640	0.63 604	0.60 620	0.57 576	0.65 622	0.44 583	1.42 670	0.62 597	0.14 551	0.17 505	0.22 621	0.16 592	0.17 564	0.23 510

Hybrid-DGEV-03	0.21 280	0.20 446	0.43 236	0.23 322	0.12 167	0.27 370	0.16 196	0.33 263	0.28 258	0.33 419	0.58 579	0.23 296	0.16 265	0.24 221	0.19 301	0.07 116	0.06 86	0.09 338	0.07 191	0.08 241	0.10 196

Prome-Stereo	0.22 305	0.10 86	0.43 236	0.24 376	0.13 224	0.23 304	0.23 471	0.37 307	0.27 247	0.33 419	0.58 579	0.24 316	0.28 463	0.30 341	0.16 212	0.07 116	0.05 6	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.20 472

NCC-stereo	0.42 576	0.31 559	0.87 565	0.32 577	0.29 600	0.47 580	0.37 602	0.68 627	0.53 560	0.42 544	0.58 579	0.57 592	0.52 608	0.75 583	0.54 582	0.18 603	0.14 432	0.18 602	0.25 636	0.17 564	0.18 436

Abc-Net	0.42 576	0.31 559	0.87 565	0.32 577	0.29 600	0.47 580	0.37 602	0.68 627	0.53 560	0.42 544	0.58 579	0.57 592	0.52 608	0.75 583	0.54 582	0.18 603	0.14 432	0.18 602	0.25 636	0.17 564	0.18 436
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CBMV_ROB	0.36 536	0.21 457	0.57 422	0.22 264	0.14 268	0.35 507	0.20 381	0.55 525	0.47 513	0.52 599	0.58 579	0.45 529	0.53 613	0.75 583	0.50 570	0.18 603	0.19 531	0.23 623	0.21 617	0.15 541	0.20 472

Ntro	0.61 631	0.75 660	1.16 617	0.67 658	0.50 651	0.76 637	0.37 602	0.68 627	0.71 623	0.50 593	0.59 584	0.65 622	0.52 608	0.79 597	0.58 591	0.58 664	0.32 641	0.57 665	0.34 650	0.69 668	0.50 644

HHNet	0.23 340	0.12 187	0.66 485	0.19 107	0.18 440	0.20 223	0.20 381	0.36 291	0.32 318	0.33 419	0.59 584	0.19 245	0.21 356	0.24 221	0.31 480	0.08 263	0.06 86	0.09 338	0.07 191	0.08 241	0.12 300

S-Stereo	0.39 553	0.20 446	1.04 598	0.28 523	0.22 534	0.39 534	0.31 572	0.58 559	0.69 618	0.40 526	0.59 584	0.48 552	0.41 570	0.75 583	0.42 539	0.12 505	0.15 463	0.13 535	0.13 552	0.16 549	0.25 536

ADCRef	0.41 572	0.33 570	1.05 599	0.26 458	0.21 518	0.49 593	0.27 531	0.54 507	0.51 549	0.51 596	0.59 584	0.35 451	0.47 594	0.54 483	1.35 663	0.09 354	0.08 240	0.12 509	0.12 520	0.12 492	0.13 335

CrosDoStereo	0.32 510	0.11 134	0.53 380	0.19 107	0.12 167	0.22 283	1.07 678	0.36 291	0.38 402	0.38 499	0.60 588	0.28 367	0.45 585	0.61 522	0.56 586	0.08 263	0.06 86	0.08 241	0.09 381	0.08 241	0.09 128

DeepStereo_LL	0.32 510	0.11 134	0.53 380	0.19 107	0.12 167	0.22 283	1.07 678	0.36 291	0.38 402	0.38 499	0.60 588	0.28 367	0.45 585	0.61 522	0.56 586	0.08 263	0.06 86	0.08 241	0.09 381	0.08 241	0.09 128

DRaft	0.25 395	0.11 134	0.47 277	0.18 57	0.12 167	0.28 388	0.23 471	0.34 270	0.40 428	0.38 499	0.60 588	0.20 259	0.41 570	0.48 454	0.41 535	0.07 116	0.06 86	0.08 241	0.08 280	0.07 169	0.08 76

stereogan	0.39 553	0.20 446	0.78 533	0.28 523	0.22 534	0.65 627	0.26 522	0.62 598	0.65 607	0.45 568	0.60 588	0.67 630	0.45 585	0.69 561	0.37 523	0.14 551	0.14 432	0.14 559	0.12 520	0.20 598	0.19 454

edge stereo	0.40 565	0.22 476	0.87 565	0.27 495	0.22 534	0.38 528	0.26 522	0.59 569	0.56 580	0.53 605	0.60 588	0.71 638	0.50 604	0.78 593	0.43 543	0.16 578	0.15 463	0.19 609	0.14 571	0.17 564	0.19 454

ADCPNet	0.51 607	0.36 590	1.82 664	0.27 495	0.23 549	0.71 632	0.39 614	0.56 536	0.54 565	0.52 599	0.60 588	0.66 626	0.57 619	0.64 541	1.23 652	0.15 567	0.18 517	0.14 559	0.23 629	0.19 590	0.22 500

AANet_RVC	0.33 517	0.31 559	0.69 496	0.23 322	0.14 268	0.30 427	0.23 471	0.49 453	0.55 573	0.39 517	0.60 588	0.43 517	0.30 490	0.88 617	0.54 582	0.11 465	0.08 240	0.07 149	0.07 191	0.10 398	0.12 300

DispFullNet	0.67 638	0.94 669	1.63 655	0.77 668	1.19 687	0.53 605	0.25 510	0.61 590	0.72 625	0.70 633	0.60 588	0.69 634	0.90 656	0.80 601	0.52 574	0.27 638	0.13 413	0.74 670	0.31 648	0.68 666	0.44 629

z-ln-s-r	0.35 533	0.30 555	1.02 596	0.23 322	0.14 268	0.30 427	0.26 522	0.46 419	0.55 573	0.33 419	0.61 596	0.39 483	0.31 507	0.80 601	0.77 617	0.08 263	0.06 86	0.08 241	0.08 280	0.11 450	0.10 196

FAT-Stereo	0.36 536	0.19 432	0.75 519	0.26 458	0.18 440	0.34 492	0.30 562	0.62 598	0.61 598	0.47 580	0.61 596	0.59 599	0.50 604	0.61 522	0.36 517	0.13 527	0.14 432	0.13 535	0.12 520	0.14 529	0.20 472

SHD	0.45 585	0.34 579	0.89 574	0.37 611	0.28 590	0.46 574	0.23 471	0.72 639	0.96 654	0.65 626	0.61 596	0.61 608	0.48 598	0.64 541	0.69 608	0.16 578	0.16 477	0.16 585	0.16 592	0.21 605	0.25 536

DGSMNet	0.63 635	0.32 566	1.01 595	0.54 652	0.73 669	0.62 621	1.36 687	0.62 598	0.58 585	0.38 499	0.62 599	0.52 575	0.34 531	0.65 546	0.47 561	0.54 660	0.61 680	0.67 667	0.61 677	0.65 663	0.69 673

MultiAttention	1.05 661	0.14 281	0.50 330	0.35 600	0.43 644	5.62 692	1.71 693	0.71 635	0.54 565	0.36 473	0.63 600	0.55 585	0.22 364	7.50 701	0.56 586	0.09 354	0.06 86	0.14 559	0.24 631	0.27 630	0.34 595

w-ln-seven	0.45 585	0.40 607	1.40 644	0.27 495	0.22 534	0.58 614	0.33 585	0.65 614	0.83 637	0.59 619	0.63 600	0.53 580	0.39 560	0.66 552	0.81 623	0.12 505	0.11 363	0.13 535	0.12 520	0.16 549	0.17 430

SGM-Forest	0.42 576	0.44 617	0.92 578	0.24 376	0.16 379	0.45 571	0.40 618	0.58 559	0.50 543	0.54 609	0.63 600	0.52 575	0.51 606	0.91 624	0.66 604	0.17 592	0.17 505	0.17 594	0.15 582	0.15 541	0.21 485
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
THIR-Stereo	0.30 492	0.15 317	0.46 269	0.19 107	0.11 116	0.28 388	0.70 658	0.33 263	0.36 376	0.37 490	0.64 603	0.33 430	0.49 603	0.58 501	0.44 550	0.08 263	0.06 86	0.08 241	0.09 381	0.07 169	0.08 76

RGC	0.41 572	0.35 583	0.76 523	0.35 600	0.28 590	0.41 545	0.29 553	0.60 580	0.55 573	0.47 580	0.64 603	0.63 615	0.47 594	0.74 578	0.46 558	0.16 578	0.15 463	0.21 616	0.21 617	0.19 590	0.21 485

RAFT-345	0.22 305	0.11 134	0.55 402	0.22 264	0.12 167	0.20 223	0.16 196	0.27 163	0.28 258	0.27 305	0.65 605	0.20 259	0.17 287	0.55 488	0.22 373	0.07 116	0.06 86	0.08 241	0.07 191	0.06 91	0.07 30

RP	0.38 548	0.26 529	0.67 488	0.31 568	0.24 566	0.37 522	0.29 553	0.53 491	0.61 598	0.42 544	0.65 605	0.62 611	0.51 606	0.63 536	0.43 543	0.17 592	0.15 463	0.17 594	0.15 582	0.17 564	0.19 454

Wz-Net-SNSev	0.45 585	0.53 633	1.42 645	0.31 568	0.21 518	0.44 563	0.45 629	0.64 608	0.68 616	0.46 574	0.66 607	0.62 611	0.40 565	0.78 593	0.65 602	0.12 505	0.11 363	0.12 509	0.13 552	0.17 564	0.19 454

ccnet	0.43 580	0.34 579	0.62 465	0.28 523	0.33 619	0.60 619	0.34 590	0.68 627	0.47 513	0.54 609	0.66 607	0.56 590	0.46 592	0.73 574	0.66 604	0.26 634	0.19 531	0.24 625	0.22 625	0.27 630	0.25 536

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 613	0.60 647	0.98 591	0.40 626	0.25 580	0.87 648	0.57 650	0.60 580	0.64 606	0.60 620	0.67 609	0.63 615	0.42 576	1.13 650	0.50 570	0.23 622	0.28 613	0.27 628	0.35 651	0.25 620	0.33 591

ADCMid	0.53 613	0.45 618	1.46 646	0.27 495	0.22 534	0.51 596	0.38 610	0.61 590	0.58 585	0.75 636	0.67 609	0.62 611	0.66 638	0.66 552	1.75 675	0.13 527	0.12 392	0.17 594	0.17 603	0.20 598	0.21 485

ASMatch	0.23 340	0.11 134	0.55 402	0.25 417	0.14 268	0.19 182	0.16 196	0.32 245	0.30 297	0.28 316	0.68 611	0.28 367	0.26 430	0.50 460	0.22 373	0.07 116	0.06 86	0.08 241	0.07 191	0.06 91	0.11 245

psmorigin	0.52 610	0.29 549	3.10 682	0.24 376	0.19 474	0.39 534	0.24 496	0.52 481	0.45 487	0.66 628	0.68 611	0.70 637	0.52 608	0.86 614	0.49 569	0.15 567	0.17 505	0.13 535	0.14 571	0.16 549	0.23 510

AnyNet_C32	0.55 616	0.51 629	1.34 637	0.29 541	0.28 590	0.61 620	0.62 653	0.57 545	0.62 602	0.63 623	0.68 611	0.54 584	0.55 615	0.82 606	1.81 676	0.15 567	0.15 463	0.15 577	0.18 608	0.21 605	0.25 536

AF-Net	0.40 565	0.31 559	0.74 515	0.33 589	0.24 566	0.43 558	0.30 562	0.64 608	0.67 612	0.44 561	0.69 614	0.65 622	0.52 608	0.59 509	0.48 563	0.16 578	0.12 392	0.19 609	0.14 571	0.16 549	0.14 373

FINET	0.58 626	0.48 626	1.35 639	0.38 619	0.37 630	0.96 655	1.13 683	0.84 657	1.05 658	0.50 593	0.70 615	0.45 529	0.61 628	0.63 536	0.62 597	0.26 634	0.28 613	0.14 559	0.13 552	0.20 598	0.44 629

Nwc_Net	0.39 553	0.29 549	0.84 555	0.32 577	0.24 566	0.45 571	0.30 562	0.67 622	0.51 549	0.39 517	0.70 615	0.59 599	0.48 598	0.61 522	0.45 557	0.16 578	0.12 392	0.19 609	0.21 617	0.14 529	0.15 392

ACVNet-4b	0.76 647	0.90 667	1.67 658	0.73 665	0.51 654	0.80 645	0.31 572	0.74 642	0.81 635	0.51 596	0.72 617	0.94 649	0.43 580	1.01 641	1.32 660	1.18 690	0.22 563	0.77 672	0.45 660	0.70 669	0.50 644

WZ-Net	0.56 622	0.49 628	2.14 671	0.30 552	0.24 566	0.58 614	0.48 636	0.65 614	0.80 634	0.51 596	0.72 617	0.68 632	0.60 624	1.06 646	1.01 638	0.13 527	0.10 326	0.11 474	0.12 520	0.19 590	0.23 510

ADCS	0.62 632	0.56 637	1.54 652	0.30 552	0.25 580	0.56 610	0.46 632	0.71 635	0.86 643	0.77 642	0.72 617	0.68 632	0.62 633	0.82 606	2.33 686	0.17 592	0.16 477	0.16 585	0.17 603	0.23 614	0.27 557

ADCL	0.50 603	0.30 555	1.15 615	0.28 523	0.19 474	0.77 640	0.64 654	0.57 545	0.73 628	0.57 616	0.73 620	0.55 585	0.60 624	0.66 552	1.53 670	0.11 465	0.10 326	0.13 535	0.13 552	0.15 541	0.16 409

MFN_U_SF_RVC	0.58 626	0.58 644	1.31 635	0.39 621	0.23 549	0.72 633	0.30 562	0.83 653	0.68 616	0.74 635	0.74 621	0.86 645	0.60 624	0.84 611	0.83 624	0.29 641	0.27 609	0.32 644	0.37 655	0.31 639	0.33 591

MDST_ROB	0.51 607	0.16 359	0.97 589	0.31 568	0.21 518	1.35 672	0.34 590	0.80 648	0.59 592	1.09 663	0.74 621	0.49 558	0.37 548	1.31 664	0.60 593	0.14 551	0.12 392	0.16 585	0.13 552	0.13 506	0.18 436

otaku	0.60 629	0.73 657	1.13 613	0.64 656	0.45 648	0.73 635	0.37 602	0.67 622	0.67 612	0.52 599	0.75 623	0.66 626	0.46 592	0.74 578	0.59 592	0.55 661	0.34 647	0.56 662	0.36 653	0.65 663	0.49 640

ACVNet_1	0.77 649	0.92 668	1.79 663	0.73 665	0.53 655	0.78 641	0.42 624	0.88 660	0.90 647	0.75 636	0.76 624	1.32 664	0.80 647	1.04 644	0.70 609	0.57 663	0.32 641	0.72 669	0.35 651	0.70 669	0.50 644

MADNet+	1.05 661	1.26 683	4.77 690	0.73 665	0.50 651	1.25 666	0.97 673	1.05 666	0.93 650	0.67 629	0.78 625	0.87 646	0.85 651	2.14 683	1.83 677	0.40 657	0.42 657	0.32 644	0.28 645	0.45 652	0.43 626

GANet	0.40 565	0.28 545	0.67 488	0.31 568	0.18 440	0.43 558	0.39 614	0.60 580	0.46 499	0.48 586	0.78 625	0.55 585	0.45 585	0.96 635	0.55 585	0.13 527	0.14 432	0.13 535	0.12 520	0.15 541	0.16 409

CSAN	0.55 616	0.47 621	1.19 625	0.37 611	0.23 549	0.57 612	0.61 652	0.65 614	0.72 625	0.65 626	0.78 625	0.66 626	0.65 637	1.41 669	0.77 617	0.21 618	0.17 505	0.20 614	0.21 617	0.18 580	0.21 485

RainbowNet	0.76 647	1.00 673	1.29 633	0.82 669	0.63 662	0.79 642	0.52 644	0.83 653	0.93 650	0.61 622	0.79 628	0.79 641	0.62 633	0.82 606	0.67 607	0.80 677	0.55 673	0.79 674	0.49 664	0.81 674	0.62 660

DCRE	0.24 370	0.15 317	0.45 253	0.26 458	0.26 584	0.23 304	0.21 409	0.37 307	0.29 279	0.23 263	0.81 629	0.23 296	0.16 265	0.24 221	0.18 271	0.07 116	0.14 432	0.07 149	0.08 280	0.07 169	0.25 536

zh-sn7	0.52 610	0.64 650	1.77 661	0.30 552	0.20 501	0.47 580	0.40 618	0.60 580	0.65 607	0.53 605	0.82 630	0.52 575	0.59 622	1.10 648	0.96 634	0.13 527	0.13 413	0.13 535	0.13 552	0.17 564	0.20 472

Consistency-Raft	0.56 622	0.52 630	1.12 611	0.45 641	0.49 649	0.48 587	0.45 629	0.73 640	0.74 630	0.45 568	0.82 630	0.46 538	0.60 624	0.51 466	0.63 600	0.39 656	0.40 654	0.44 656	0.51 668	0.53 657	0.38 618

aanetorigin	0.40 565	0.33 570	1.14 614	0.25 417	0.19 474	0.30 427	0.37 602	0.34 270	0.47 513	0.95 652	0.82 630	0.52 575	0.56 617	0.50 460	0.52 574	0.11 465	0.09 285	0.10 418	0.10 441	0.16 549	0.19 454

PWC_ROB	0.41 572	0.38 600	0.92 578	0.26 458	0.20 501	0.39 534	0.19 341	0.61 590	0.69 618	0.58 618	0.84 633	0.52 575	0.44 583	0.74 578	0.62 597	0.13 527	0.09 285	0.14 559	0.10 441	0.17 564	0.18 436

SDNR	0.47 596	0.29 549	0.92 578	0.24 376	0.37 630	1.27 668	0.17 238	0.54 507	0.58 585	0.44 561	0.85 634	0.55 585	0.28 463	1.19 655	0.52 574	0.23 622	0.24 592	0.17 594	0.13 552	0.19 590	0.26 549

EDNetEfficient	0.64 637	0.39 604	2.52 675	0.26 458	0.26 584	0.39 534	0.49 639	0.42 371	1.06 659	1.38 671	0.86 635	0.61 608	0.97 660	0.66 552	1.62 674	0.11 465	0.10 326	0.10 418	0.12 520	0.20 598	0.19 454

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 641	0.73 657	1.26 629	0.47 645	0.28 590	1.42 675	0.60 651	0.82 651	0.94 653	0.85 646	0.86 635	0.88 647	0.70 640	1.32 665	0.75 614	0.37 652	0.30 631	0.34 649	0.36 653	0.44 651	0.42 623

MFMNet_re	0.74 643	0.84 664	1.16 617	0.64 656	0.70 667	0.79 642	0.71 659	0.77 646	0.85 641	0.79 644	0.86 635	0.69 634	0.80 647	0.73 574	0.65 602	0.66 668	0.59 678	0.61 666	0.58 675	0.68 666	0.71 674

SPS-STEREO	0.74 643	0.72 655	1.18 624	0.52 651	0.57 659	0.76 637	0.50 641	0.80 648	0.66 611	0.97 654	0.88 638	0.94 649	0.74 642	1.08 647	1.04 643	0.58 664	0.51 666	0.50 659	0.50 667	0.56 658	0.72 675
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RTS	0.81 652	0.56 637	4.76 687	0.37 611	0.30 605	1.11 659	0.52 644	0.67 622	1.07 660	0.76 639	0.91 639	0.60 605	0.61 628	1.64 673	1.24 653	0.15 567	0.13 413	0.15 577	0.15 582	0.22 609	0.24 524

RTSA	0.81 652	0.56 637	4.76 687	0.37 611	0.30 605	1.11 659	0.52 644	0.67 622	1.07 660	0.76 639	0.91 639	0.60 605	0.61 628	1.64 673	1.24 653	0.15 567	0.13 413	0.15 577	0.15 582	0.22 609	0.24 524

SGM_RVC	0.57 624	0.22 476	0.60 454	0.26 458	0.16 379	0.97 656	0.46 632	0.76 645	0.90 647	1.03 660	0.92 641	1.16 657	0.93 658	1.21 656	0.72 611	0.17 592	0.16 477	0.16 585	0.16 592	0.16 549	0.24 524
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FTStereo	0.28 457	0.11 134	0.56 412	0.24 376	0.13 224	0.21 254	0.52 644	0.36 291	0.28 258	0.38 499	0.94 642	0.30 400	0.56 617	0.33 376	0.18 271	0.08 263	0.06 86	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.19 454

zh-mn7	0.50 603	0.57 641	1.82 664	0.25 417	0.19 474	0.45 571	0.29 553	0.59 569	0.84 640	0.67 629	0.97 643	0.49 558	0.41 570	0.93 631	0.73 612	0.12 505	0.10 326	0.11 474	0.11 477	0.13 506	0.17 430

z-mn7	0.48 599	0.52 630	1.28 631	0.26 458	0.19 474	0.62 621	0.34 590	0.59 569	0.96 654	0.45 568	0.97 643	0.53 580	0.41 570	0.99 639	0.70 609	0.11 465	0.10 326	0.10 418	0.10 441	0.14 529	0.16 409

AnyNet_C01	0.68 640	0.69 654	2.64 677	0.33 589	0.27 588	0.93 651	0.64 654	0.66 620	0.65 607	0.70 633	0.97 643	0.75 640	0.63 635	1.01 641	1.52 669	0.17 592	0.16 477	0.17 594	0.17 603	0.24 618	0.28 566

SANet	0.58 626	0.41 610	1.38 641	0.27 495	0.16 379	0.72 633	0.48 636	0.71 635	1.34 672	0.69 632	0.97 643	0.94 649	0.78 645	0.97 638	0.93 630	0.14 551	0.12 392	0.12 509	0.12 520	0.18 580	0.20 472

AANet	0.55 616	0.47 621	1.61 654	0.23 322	0.31 613	0.41 545	0.25 510	0.53 491	1.14 667	0.93 650	0.98 647	0.84 644	0.71 641	0.60 514	0.66 604	0.18 603	0.32 641	0.14 559	0.13 552	0.18 580	0.44 629

EDNetEfficientorigin	7.48 697	0.57 641	139.59 726	0.25 417	0.17 411	0.44 563	0.30 562	0.48 442	1.04 657	1.29 668	1.02 648	0.82 643	0.87 655	0.76 589	1.02 641	0.10 425	0.09 285	0.12 509	0.11 477	0.22 609	0.25 536

tt	4.71 692	0.11 134	3.94 684	2.06 692	1.54 691	10.14 701	16.85 705	9.28 704	4.99 695	1.41 673	1.05 649	4.68 693	4.89 695	3.36 692	5.86 699	5.73 703	9.15 711	2.23 699	2.51 699	3.02 696	1.34 692

PVD	0.62 632	0.41 610	0.93 582	0.44 638	0.39 636	0.63 625	0.51 643	0.86 658	1.27 670	0.93 650	1.09 650	0.81 642	0.85 651	0.89 619	0.89 628	0.21 618	0.23 576	0.22 621	0.19 610	0.28 635	0.41 619

LSM	1.68 681	0.48 626	2.91 680	2.28 694	17.60 709	0.52 602	0.55 648	0.65 614	0.78 632	0.84 645	1.11 651	0.63 615	0.55 615	0.79 597	0.53 578	0.16 578	0.25 598	0.18 602	0.21 617	0.25 620	2.37 696

JetBlue	1.20 670	0.89 666	2.53 676	0.59 654	0.76 670	3.16 689	2.09 694	1.16 669	0.93 650	0.95 652	1.12 652	1.65 671	1.27 670	2.15 684	1.87 679	0.43 659	0.37 652	0.38 651	0.39 657	0.62 660	0.63 662

RAFT-RH_RVC	0.26 418	0.13 231	0.57 422	0.22 264	0.12 167	0.25 343	0.14 103	0.27 163	0.29 279	0.38 499	1.14 653	0.23 296	0.18 318	0.58 501	0.24 405	0.07 116	0.06 86	0.10 418	0.07 191	0.06 91	0.08 76

PWCK	1.05 661	1.29 684	2.12 670	0.92 672	0.42 641	1.27 668	1.01 675	1.14 668	1.14 667	1.16 667	1.14 653	1.25 661	0.90 656	1.77 678	1.15 648	0.89 681	0.51 666	0.87 676	0.54 670	1.02 684	0.57 653

coex-ft	3.48 690	0.81 663	48.53 724	0.24 376	0.19 474	0.53 605	0.47 635	0.49 453	2.36 686	7.18 701	1.20 655	0.96 652	2.53 689	0.75 583	2.14 684	0.13 527	0.15 463	0.14 559	0.12 520	0.22 609	0.47 635

G-Net	0.47 596	0.26 529	1.02 596	0.34 594	0.28 590	0.89 650	0.35 593	0.47 431	0.46 499	0.68 631	1.20 655	0.64 620	0.59 622	0.61 522	0.60 593	0.16 578	0.14 432	0.17 594	0.13 552	0.22 609	0.21 485

pmcnn	0.54 615	0.24 504	1.06 601	0.25 417	0.26 584	0.40 540	0.31 572	0.55 525	0.55 573	0.56 613	1.22 657	2.53 685	0.39 560	0.84 611	1.08 646	0.09 354	0.06 86	0.06 46	0.05 32	0.10 398	0.14 373

PWCDC_ROB	0.41 572	0.41 610	0.77 529	0.34 594	0.21 518	0.43 558	0.20 381	0.60 580	0.90 647	0.44 561	1.24 658	0.36 457	0.38 553	0.56 494	0.48 563	0.18 603	0.11 363	0.11 474	0.10 441	0.20 598	0.16 409

UNDER WATER-64	1.61 678	1.30 685	2.93 681	1.33 686	0.96 683	2.20 684	1.25 685	1.47 677	3.15 688	1.46 676	1.31 659	2.61 686	2.22 687	1.69 675	1.93 680	1.13 687	0.67 688	1.29 688	0.94 689	1.26 686	1.09 689

MeshStereo	0.60 629	0.31 559	0.71 509	0.22 264	0.17 411	0.66 628	0.36 600	0.81 650	0.63 604	1.48 682	1.32 660	1.65 671	0.83 650	1.18 654	0.74 613	0.17 592	0.17 505	0.17 594	0.14 571	0.17 564	0.19 454
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
ACVNet_2	0.94 655	0.98 672	1.71 660	0.83 670	0.63 662	1.02 657	0.64 654	1.16 669	1.43 676	1.02 658	1.39 661	1.47 667	0.86 654	1.16 653	0.79 620	0.63 667	0.43 660	0.78 673	0.49 664	0.80 673	0.57 653

ELAS_RVC	0.80 650	0.40 607	1.10 608	0.40 626	0.35 624	0.93 651	1.10 682	0.87 659	1.12 666	1.40 672	1.39 661	1.27 662	1.55 681	1.13 650	1.13 647	0.29 641	0.27 609	0.30 639	0.28 645	0.31 639	0.36 602
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WCMA_ROB	0.55 616	0.27 537	0.76 523	0.26 458	0.22 534	0.62 621	0.36 600	0.57 545	0.58 585	0.97 654	1.40 663	1.28 663	0.94 659	0.80 601	0.80 621	0.20 616	0.17 505	0.16 585	0.16 592	0.19 590	0.29 572

IMH-64-1	0.94 655	0.95 670	1.07 603	0.98 674	0.76 670	0.93 651	0.72 660	1.30 672	1.11 664	0.91 648	1.45 664	1.14 655	1.00 661	1.25 659	0.97 635	0.77 673	0.51 666	0.97 678	0.55 673	0.90 676	0.66 669

IMH-64	0.94 655	0.95 670	1.07 603	0.98 674	0.76 670	0.93 651	0.72 660	1.30 672	1.11 664	0.91 648	1.45 664	1.14 655	1.00 661	1.25 659	0.97 635	0.77 673	0.51 666	0.97 678	0.55 673	0.90 676	0.66 669

UNDER WATER	1.64 680	1.34 686	2.72 679	1.40 687	1.04 684	1.70 680	1.14 684	1.57 682	3.58 689	1.46 676	1.46 666	2.82 688	2.43 688	1.74 676	2.04 683	1.08 686	0.63 684	1.31 689	0.94 689	1.29 687	1.10 690

MSMD_ROB	0.63 635	0.34 579	0.70 502	0.30 552	0.25 580	0.88 649	0.35 593	0.58 559	0.67 612	1.13 664	1.52 667	1.75 674	1.05 664	0.90 622	0.60 593	0.24 625	0.22 563	0.27 628	0.27 644	0.25 620	0.27 557

FCDSN-DC	0.67 638	0.38 600	0.83 551	0.37 611	0.30 605	0.66 628	0.37 602	0.69 633	0.70 621	1.15 666	1.53 668	1.70 673	1.38 673	1.00 640	0.83 624	0.24 625	0.22 563	0.27 628	0.26 640	0.27 630	0.32 585
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WAO-6	1.11 667	1.01 675	1.17 623	0.96 673	0.79 673	1.30 670	0.78 665	1.36 674	1.99 684	1.04 661	1.54 669	1.59 670	1.27 670	1.37 667	1.30 656	0.78 675	0.55 673	1.03 682	0.75 684	0.87 675	0.72 675

DStereoFS	1.07 665	0.76 661	1.10 608	0.70 662	0.70 667	1.87 681	1.39 688	1.20 671	1.66 679	1.01 657	1.58 670	1.20 660	2.60 690	1.40 668	1.32 660	0.40 657	0.47 662	0.31 642	0.41 658	0.38 647	0.91 683

ELAS	0.80 650	0.40 607	0.91 577	0.39 621	0.35 624	1.52 677	0.81 668	0.97 664	0.98 656	1.47 681	1.58 670	1.19 659	1.33 672	1.01 641	1.21 650	0.29 641	0.27 609	0.30 639	0.29 647	0.32 642	0.36 602
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	0.73 642	0.33 570	0.84 555	0.33 589	0.28 590	0.82 646	0.40 618	0.82 651	0.83 637	1.43 674	1.60 672	1.97 676	1.38 673	1.10 648	0.93 630	0.24 625	0.22 563	0.27 628	0.26 640	0.26 624	0.32 585

FC-DCNN v2	0.75 646	0.33 570	0.82 545	0.33 589	0.28 590	0.85 647	0.40 618	0.88 660	0.86 643	1.46 676	1.65 673	2.08 678	1.40 675	1.14 652	0.95 633	0.24 625	0.22 563	0.27 628	0.26 640	0.26 624	0.32 585

IMH	1.09 666	1.04 676	1.29 633	1.03 676	0.79 673	1.11 659	0.69 657	1.40 675	1.42 675	1.02 658	1.71 674	1.42 665	1.19 668	1.78 679	1.03 642	1.14 688	0.56 677	1.00 680	0.58 675	0.93 679	0.68 671

NVStereoNet_ROB	0.74 643	0.64 650	1.20 627	0.55 653	0.43 644	0.54 609	0.48 636	0.75 643	0.87 646	0.88 647	1.72 675	1.06 654	1.03 663	1.29 661	0.98 637	0.35 649	0.42 657	0.41 655	0.48 663	0.38 647	0.43 626
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	1.05 661	1.00 673	1.19 625	0.83 670	0.67 666	1.22 665	0.84 670	1.43 676	1.56 678	1.13 664	1.75 676	1.46 666	1.25 669	1.56 672	1.28 655	0.61 666	0.62 683	0.70 668	0.68 680	0.66 665	0.62 660

SGM+DAISY	1.12 668	0.86 665	1.64 656	0.68 659	0.80 676	1.68 679	1.68 692	1.08 667	1.10 662	1.53 684	1.76 677	1.47 667	1.53 680	1.24 657	1.42 667	0.66 668	0.65 685	0.52 661	0.54 670	0.57 659	0.91 683

LVE	1.18 669	1.16 678	1.67 658	1.04 677	0.81 677	1.32 671	0.82 669	1.49 678	1.94 682	1.08 662	1.90 678	1.89 675	1.07 665	1.51 671	1.04 643	0.96 684	0.61 680	0.94 677	0.69 681	0.92 678	0.79 680

DStereoSA	1.00 659	0.46 620	1.33 636	0.68 659	0.86 680	1.26 667	2.25 696	0.83 653	1.41 674	0.57 616	1.92 679	0.57 592	2.07 684	0.96 635	1.84 678	0.36 650	0.55 673	0.28 635	0.53 669	0.45 652	0.90 682

MonStereo1	0.96 658	0.61 649	0.99 593	0.70 662	0.59 660	1.37 673	0.35 593	0.97 664	1.27 670	0.97 654	1.92 679	1.53 669	2.13 685	1.29 661	0.87 627	0.71 671	0.34 647	0.75 671	0.47 662	0.75 671	0.68 671

JetRed	2.35 687	2.70 692	6.11 693	1.14 684	1.38 690	6.03 695	3.61 698	2.12 689	1.72 680	1.99 687	1.97 681	2.15 680	1.59 682	2.49 687	4.19 695	1.05 685	1.60 694	1.10 683	1.02 692	1.72 693	1.41 693

Dean	1.22 671	1.17 679	1.97 667	1.04 677	0.79 673	1.21 664	0.76 663	1.51 679	1.96 683	1.30 670	1.98 682	2.14 679	1.18 667	1.30 663	1.15 648	0.83 678	0.61 680	1.01 681	0.69 681	0.97 683	0.77 679

LE_ROB	1.82 683	0.39 604	3.15 683	0.50 649	0.55 657	0.79 642	1.00 674	0.89 662	6.48 698	7.40 702	2.07 683	2.07 677	5.08 696	1.33 666	3.96 694	0.11 465	0.09 285	0.12 509	0.11 477	0.11 450	0.13 335

WAO-8	1.50 675	1.22 681	1.39 642	1.10 680	0.85 678	2.15 682	0.78 665	1.84 685	3.76 691	1.46 676	2.18 684	2.15 680	1.50 678	3.20 690	1.35 663	0.92 682	0.66 686	1.10 683	0.79 686	0.94 680	0.74 677

Venus	1.50 675	1.22 681	1.39 642	1.10 680	0.85 678	2.15 682	0.78 665	1.84 685	3.76 691	1.46 676	2.18 684	2.15 680	1.50 678	3.20 690	1.35 663	0.92 682	0.66 686	1.10 683	0.79 686	0.94 680	0.74 677

TorneroNet-64	1.47 673	1.15 677	1.51 650	1.11 683	0.86 680	2.27 685	0.76 663	1.84 685	3.76 691	1.29 668	2.22 686	2.68 687	1.46 676	1.81 680	1.55 671	0.79 676	0.51 666	1.10 683	0.67 679	1.31 688	0.81 681

SGM-ForestM	1.59 677	0.56 637	1.52 651	0.41 633	0.34 621	2.77 687	1.67 691	1.69 683	1.73 681	2.48 690	2.27 687	6.02 697	2.90 692	3.08 688	2.83 690	0.25 632	0.30 631	0.19 609	0.20 615	0.18 580	0.45 633

TCMNet-wrong-test	4.33 691	5.65 698	4.76 687	11.36 706	10.39 702	5.87 694	4.45 700	4.24 697	1.10 662	1.93 686	2.43 688	6.07 698	3.54 694	3.87 693	4.51 696	2.00 694	0.47 662	1.96 696	1.68 696	5.78 702	4.48 700

MADNet++	2.34 686	1.81 690	2.24 673	2.15 693	1.97 692	2.79 688	2.19 695	2.42 692	2.26 685	2.79 693	2.70 689	2.43 684	2.60 690	3.18 689	3.32 691	2.19 695	1.97 697	1.93 694	1.62 695	2.02 694	2.10 694

xyz-stereo	1.43 672	0.11 134	17.43 710	0.18 57	0.08 8	4.86 690	0.18 294	0.31 237	0.35 360	0.37 490	2.75 690	0.41 497	0.31 507	0.58 501	0.33 499	0.07 116	0.05 6	0.09 338	0.06 103	0.06 91	0.06 13

MANE	1.63 679	0.58 644	1.16 617	0.59 654	0.60 661	2.71 686	1.53 689	2.63 693	3.62 690	2.33 689	3.26 691	3.66 691	2.98 693	2.26 686	2.26 685	0.37 652	0.40 654	0.31 642	0.49 664	0.31 639	0.63 662

notaker	1.49 674	1.44 687	1.77 661	1.42 688	1.08 685	1.19 663	0.87 672	1.51 679	1.40 673	1.53 684	3.41 692	2.40 683	1.94 683	1.83 681	1.57 672	1.14 688	0.69 689	1.38 690	0.88 688	1.39 691	1.03 687

ktn	1.80 682	1.46 688	1.49 648	1.44 689	1.14 686	1.50 676	1.07 678	1.53 681	3.90 694	2.77 692	4.62 693	3.42 690	1.49 677	1.74 676	1.40 666	1.45 692	0.77 690	1.46 691	0.99 691	1.41 692	1.00 686

HanzoNet	3.08 689	1.87 691	2.70 678	1.81 691	1.34 689	1.60 678	1.05 676	2.06 688	2.62 687	5.63 698	5.12 694	5.96 696	7.09 699	4.39 695	3.43 692	3.29 698	2.06 699	1.98 697	2.94 702	2.47 695	2.15 695

TorneroNet	2.26 685	1.20 680	1.55 653	1.15 685	0.91 682	5.84 693	0.84 670	2.12 689	8.45 701	2.59 691	5.32 695	3.84 692	2.15 686	1.84 682	1.98 682	0.88 680	0.54 672	1.16 687	0.74 683	1.31 688	0.91 683

KSHMR	1.92 684	1.47 689	1.97 667	1.48 690	1.22 688	1.39 674	1.06 677	1.81 684	5.83 697	1.43 674	5.56 696	2.95 689	1.17 666	2.24 685	1.33 662	1.29 691	1.13 691	1.47 692	1.11 693	1.37 690	1.21 691

DPSimNet_ROB	6.21 695	5.16 694	9.50 695	5.59 698	5.56 696	7.64 697	10.02 702	4.07 696	7.33 699	6.84 699	6.26 697	7.17 700	10.55 702	4.07 694	5.68 697	5.50 702	4.29 702	5.24 703	3.66 703	4.05 699	5.96 701

USTest	6.84 696	5.16 694	5.45 692	7.18 700	7.26 697	14.27 705	22.53 706	8.48 702	9.29 702	5.44 697	6.42 698	6.27 699	6.69 698	6.83 700	8.49 703	1.95 693	3.27 700	2.16 698	2.54 700	3.76 697	3.31 699

light-stereo	2.66 688	0.78 662	4.46 686	4.42 695	3.66 693	5.04 691	0.38 610	2.12 689	1.51 677	4.25 694	6.51 699	7.70 701	0.75 643	5.12 697	1.42 667	0.72 672	1.35 693	0.33 647	0.45 660	1.22 685	1.04 688

BEATNet-Init1	4.91 693	3.27 693	14.39 709	0.69 661	0.65 665	10.19 702	3.83 699	5.04 698	5.11 696	8.73 703	8.52 700	13.95 712	7.66 701	7.79 702	5.79 698	0.32 646	0.34 647	0.34 649	0.38 656	0.64 662	0.64 666

xxxxx1	15.30 707	9.78 703	10.23 704	20.34 710	19.47 710	17.10 706	23.00 707	10.36 706	11.04 704	9.25 704	9.66 701	10.74 707	10.66 705	10.60 705	13.72 711	8.14 709	9.35 712	31.88 723	44.61 725	12.63 708	13.46 709

tt_ll	15.30 707	9.78 703	10.23 704	20.34 710	19.47 710	17.10 706	23.00 707	10.36 706	11.04 704	9.25 704	9.66 701	10.74 707	10.66 705	10.60 705	13.72 711	8.14 709	9.35 712	31.88 723	44.61 725	12.63 708	13.46 709

ff	15.30 707	9.78 703	10.23 704	20.34 710	19.47 710	17.10 706	23.00 707	10.36 706	11.04 704	9.25 704	9.66 701	10.74 707	10.66 705	10.60 705	13.72 711	8.14 709	9.35 712	31.88 723	44.61 725	12.63 708	13.46 709

Selective-IGEV-i1pa	5.75 694	8.12 699	4.85 691	1.10 680	0.54 656	13.48 704	3.52 697	9.46 705	7.56 700	7.13 700	10.00 704	9.12 702	7.56 700	14.91 713	6.08 700	3.55 699	1.33 692	1.94 695	0.77 685	0.79 672	3.23 698

iinet-test	10.74 702	9.21 700	9.52 696	10.46 701	10.67 703	17.92 710	25.86 712	12.61 709	13.38 708	9.65 707	10.06 705	9.98 704	10.66 705	11.13 709	12.60 704	6.36 705	7.73 706	5.65 705	6.66 704	7.29 703	7.31 702

IINet	10.74 702	9.21 700	9.52 696	10.46 701	10.67 703	17.92 710	25.86 712	12.61 709	13.38 708	9.65 707	10.06 705	9.98 704	10.66 705	11.13 709	12.60 704	6.36 705	7.73 706	5.65 705	6.66 704	7.29 703	7.31 702

Anonymous_1	16.44 711	9.26 702	9.67 699	10.63 703	14.54 707	18.62 712	26.98 714	12.68 711	13.53 712	10.78 711	10.37 707	10.15 706	10.66 705	10.99 708	12.64 706	15.61 720	7.73 706	16.87 718	43.01 724	56.14 727	7.86 708

DGTPSM_ROB	8.38 698	5.24 696	10.71 707	5.32 697	10.19 700	8.34 698	23.49 710	6.11 700	13.43 710	4.93 695	10.93 708	5.64 694	10.55 702	6.17 698	12.73 707	3.74 700	7.56 704	3.68 700	7.24 708	4.09 700	7.49 704

DPSMNet_ROB	8.44 699	5.25 697	10.87 708	5.59 698	10.27 701	8.34 698	23.51 711	6.12 701	13.47 711	4.96 696	10.94 709	5.65 695	10.55 702	6.25 699	12.77 708	4.01 701	7.62 705	3.75 701	7.27 709	4.16 701	7.54 705

DPSM_ROB	11.46 705	9.79 706	10.18 702	11.11 704	11.31 705	19.08 713	27.38 715	13.42 712	14.23 713	10.34 709	11.13 710	10.97 710	11.33 711	11.89 711	13.49 709	6.74 707	8.19 709	6.00 707	7.05 706	7.74 705	7.76 706

DPSM	11.46 705	9.79 706	10.18 702	11.11 704	11.31 705	19.08 713	27.38 715	13.42 712	14.23 713	10.34 709	11.13 710	10.97 710	11.33 711	11.89 711	13.49 709	6.74 707	8.19 709	6.00 707	7.05 706	7.74 705	7.76 706

LRCNet_RVC	10.94 704	14.45 711	9.66 698	15.38 707	8.02 699	1.08 658	0.35 593	8.72 703	0.72 625	12.63 712	15.84 712	9.73 703	6.52 697	8.58 703	6.38 701	20.33 721	5.39 703	23.79 720	21.95 721	15.35 711	13.96 712

HaxPig	17.72 712	20.23 721	19.76 711	16.55 708	16.52 708	9.46 700	9.42 701	14.48 714	13.31 707	18.59 714	18.67 713	17.39 713	16.68 714	17.07 714	16.43 714	21.99 723	20.86 723	22.28 719	21.55 720	21.30 720	21.88 724

fast-reg	23.61 720	20.43 722	23.27 721	23.15 719	24.75 723	38.65 725	55.20 722	26.97 721	28.94 725	20.18 717	21.86 714	21.68 716	22.34 716	24.15 723	27.35 724	13.84 719	16.57 721	14.84 717	15.61 717	16.59 719	15.88 719

MEDIAN_ROB	21.20 713	24.56 723	23.42 722	19.57 709	19.62 713	13.29 703	11.21 703	18.04 715	17.02 715	22.07 725	21.92 715	20.84 715	20.24 715	21.02 715	19.68 715	25.59 724	24.08 724	26.20 721	25.19 722	25.31 721	25.19 725

LSM0	24.21 721	19.88 720	22.33 720	24.42 720	40.13 726	38.41 722	54.99 719	27.05 724	28.61 719	20.59 718	22.00 716	22.29 723	22.86 718	24.12 722	27.16 718	13.59 718	16.33 715	12.13 716	14.08 710	15.72 718	17.53 721

RAFT-FEzeroshot	23.04 714	19.71 716	20.25 712	22.47 716	22.80 717	38.32 718	55.23 723	26.95 719	28.70 720	20.66 720	22.23 717	22.07 718	22.86 718	23.85 717	27.17 719	13.53 713	16.47 717	12.08 710	14.22 713	15.58 714	15.60 715

RAFT-FE	23.04 714	19.71 716	20.25 712	22.47 716	22.80 717	38.32 718	55.23 723	26.95 719	28.70 720	20.66 720	22.23 717	22.07 718	22.86 718	23.85 717	27.17 719	13.53 713	16.47 717	12.08 710	14.22 713	15.58 714	15.60 715

CasAABBNet	23.04 714	19.69 714	20.32 714	22.42 713	22.73 714	38.35 721	55.23 723	26.99 722	28.74 722	20.67 722	22.28 719	22.11 721	22.86 718	23.84 716	27.17 719	13.52 712	16.47 717	12.08 710	14.21 711	15.57 712	15.60 715

Hybrid-DGEV	23.11 718	19.81 719	20.81 719	22.43 714	22.74 716	38.45 723	55.25 726	27.21 726	28.95 726	20.63 719	22.37 720	22.03 717	22.89 722	23.96 721	27.14 717	13.54 716	16.46 716	12.09 713	14.23 715	15.57 712	15.57 713

Selective-RAFT-Error	23.11 718	19.77 718	20.60 718	22.49 718	22.80 717	38.46 724	55.19 721	27.13 725	28.90 724	20.73 723	22.38 721	22.11 721	22.91 723	23.94 720	27.18 722	13.54 716	16.57 721	12.09 713	14.21 711	15.61 717	15.65 718

FlowAnything	23.08 717	19.70 715	20.48 717	22.45 715	22.73 714	38.34 720	55.18 720	27.00 723	28.79 723	20.83 724	22.42 722	22.10 720	22.83 717	23.85 717	27.23 723	13.53 713	16.54 720	12.10 715	14.29 716	15.59 716	15.58 714

RSGM-EC	29.37 723	17.55 712	9.85 700	35.22 722	33.16 724	26.01 715	45.63 717	20.07 716	17.60 716	18.98 715	23.47 723	30.02 725	23.62 724	41.06 725	44.49 726	58.94 726	34.33 726	32.95 726	20.18 718	33.70 723	20.62 722

acva	29.37 723	17.55 712	9.85 700	35.22 722	33.16 724	26.01 715	45.63 717	20.07 716	17.60 716	18.98 715	23.47 723	30.02 725	23.62 724	41.06 725	44.49 726	58.94 726	34.33 726	32.95 726	20.18 718	33.70 723	20.62 722

AVERAGE_ROB	25.43 722	29.01 724	27.22 723	24.60 721	24.16 722	17.78 709	12.87 704	22.39 718	21.40 718	26.72 727	26.08 725	25.18 724	24.52 726	25.07 724	23.57 716	29.94 725	28.36 725	30.60 722	29.57 723	29.83 722	29.66 726

Selective-IGEV-i16pa	31.25 725	41.63 725	4.08 685	0.51 650	0.38 633	97.61 727	0.73 662	61.16 728	60.81 727	17.49 713	65.92 726	39.64 727	53.28 727	107.35 728	27.39 725	20.46 722	3.81 701	4.39 702	1.97 697	0.41 649	16.06 720

PML	15.86 710	13.12 710	7.07 694	5.22 696	7.66 698	32.93 717	64.30 727	5.37 699	10.12 703	25.87 726	67.29 727	20.25 714	13.20 713	10.09 704	6.81 702	5.94 704	2.00 698	6.03 709	2.18 698	9.13 707	2.62 697

test_example2	100.95 726	107.33 726	67.16 725	98.17 724	106.88 727	89.44 726	101.34 728	37.23 727	97.88 728	129.56 728	131.26 728	65.41 728	67.34 728	91.22 727	79.29 728	143.32 728	199.32 728	81.12 728	102.17 728	121.89 728	101.70 727

ccccc		256.25 727		351.50 727	361.31 728	144.22 728		153.19 729		152.98 729		161.94 729		268.06 729		387.64 729	346.97 729	244.11 729	219.32 729	413.57 729

Low-res two-view benchmark