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 6	0.09 28	0.26 57	0.18 39	0.11 84	0.15 30	0.11 18	0.17 9	0.11 2	0.09 3	0.06 1	0.10 35	0.07 3	0.17 29	0.12 12	0.06 31	0.15 401	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 24

MLG-Stereo	0.11 6	0.08 9	0.26 57	0.19 74	0.09 15	0.15 30	0.11 18	0.18 12	0.13 7	0.09 3	0.06 1	0.10 35	0.08 10	0.18 43	0.12 12	0.06 31	0.16 414	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 24

LG-Stereo_L2	0.11 6	0.09 28	0.22 31	0.18 39	0.10 52	0.12 10	0.13 51	0.18 12	0.14 13	0.10 11	0.07 3	0.08 2	0.08 10	0.17 29	0.11 1	0.06 31	0.08 191	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 24

LG-Stereo_L1	0.11 6	0.09 28	0.22 31	0.18 39	0.10 52	0.12 10	0.13 51	0.18 12	0.12 3	0.09 3	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 43	0.11 1	0.06 31	0.10 273	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 24

MLG-Stereo_test3	0.11 6	0.08 9	0.22 31	0.19 74	0.10 52	0.16 55	0.11 18	0.18 12	0.13 7	0.11 21	0.07 3	0.10 35	0.08 10	0.14 4	0.12 12	0.07 73	0.09 233	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.08 68

MLG-Stereo_test2	0.12 15	0.09 28	0.29 76	0.21 148	0.12 123	0.16 55	0.11 18	0.17 9	0.12 3	0.11 21	0.08 6	0.11 57	0.06 1	0.16 15	0.11 1	0.08 197	0.13 352	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.09 113

LGtest1	0.10 2	0.09 28	0.19 8	0.18 39	0.09 15	0.13 16	0.09 2	0.17 9	0.13 7	0.10 11	0.08 6	0.09 21	0.09 24	0.16 15	0.12 12	0.08 197	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.08 68

FoundationStereo	0.13 27	0.08 9	0.18 5	0.29 468	0.30 531	0.12 10	0.13 51	0.12 3	0.18 44	0.09 3	0.08 6	0.10 35	0.08 10	0.14 4	0.11 1	0.07 73	0.31 559	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

IGEV-Stereo+	0.14 54	0.08 9	0.26 57	0.18 39	0.14 213	0.09 1	0.10 8	0.16 6	0.17 32	0.14 69	0.08 6	0.10 35	0.10 53	0.22 119	0.14 83	0.07 73	0.15 401	0.06 32	0.06 65	0.16 470	0.29 507

BPD-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 15	0.09 15	0.09 1	0.14 75	0.11 1	0.16 27	0.07 1	0.09 10	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 12	0.05 1	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.06 8

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 15	0.10 52	0.17 75	0.13 51	0.11 1	0.14 13	0.10 11	0.09 10	0.08 2	0.06 1	0.22 119	0.11 1	0.06 31	0.05 5	0.07 92	0.08 218	0.05 3	0.06 8

MonSter++	0.11 6	0.07 2	0.19 8	0.16 7	0.09 15	0.15 30	0.12 28	0.18 12	0.14 13	0.10 11	0.09 10	0.11 57	0.10 53	0.16 15	0.14 83	0.07 73	0.11 307	0.05 1	0.07 136	0.05 3	0.13 300

BridgeDepth	0.11 6	0.11 89	0.22 31	0.19 74	0.07 1	0.16 55	0.12 28	0.18 12	0.13 7	0.08 2	0.09 10	0.14 112	0.14 159	0.15 8	0.11 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
dual_stereo	0.18 118	0.08 9	0.26 57	0.21 148	0.32 541	0.11 5	0.13 51	0.27 106	0.20 69	0.11 21	0.09 10	0.10 35	0.08 10	0.20 78	0.14 83	0.07 73	0.45 583	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.65 590

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 28	0.18 5	0.13 1	0.07 1	0.16 55	0.10 8	0.21 35	0.15 20	0.10 11	0.10 15	0.09 21	0.12 110	0.14 4	0.13 42	0.07 73	0.05 5	0.05 1	0.05 23	0.06 52	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 15	0.07 2	0.20 11	0.15 4	0.09 15	0.14 19	0.12 28	0.20 24	0.16 27	0.10 11	0.10 15	0.11 57	0.09 24	0.19 57	0.17 174	0.07 73	0.09 233	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 219

DDF-Stereo	0.16 92	0.08 9	0.30 84	0.21 148	0.20 430	0.12 10	0.14 75	0.20 24	0.19 58	0.11 21	0.10 15	0.13 85	0.12 110	0.24 155	0.20 259	0.09 281	0.18 451	0.07 92	0.06 65	0.20 518	0.19 402

Replicate-Monster	0.15 71	0.12 140	0.40 151	0.17 15	0.10 52	0.17 75	0.10 8	0.24 74	0.20 69	0.12 35	0.10 15	0.10 35	0.10 53	0.28 233	0.12 12	0.06 31	0.31 559	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.21 432

AdaDepth	0.13 27	0.10 53	0.32 105	0.20 115	0.11 84	0.19 121	0.13 51	0.16 6	0.16 27	0.10 11	0.10 15	0.10 35	0.09 24	0.19 57	0.12 12	0.05 1	0.11 307	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.11 219

LG-G_1	0.12 15	0.08 9	0.28 73	0.20 115	0.09 15	0.21 183	0.09 2	0.20 24	0.12 3	0.11 21	0.10 15	0.11 57	0.10 53	0.22 119	0.11 1	0.07 73	0.09 233	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.12 271

LG-G	0.12 15	0.08 9	0.28 73	0.20 115	0.09 15	0.21 183	0.09 2	0.20 24	0.12 3	0.11 21	0.10 15	0.11 57	0.10 53	0.22 119	0.11 1	0.07 73	0.09 233	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.12 271

DEFOM-Stereo	0.11 6	0.10 53	0.21 22	0.18 39	0.09 15	0.21 183	0.14 75	0.14 5	0.17 32	0.11 21	0.10 15	0.09 21	0.08 10	0.21 95	0.12 12	0.06 31	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

BStereo	0.14 54	0.10 53	0.46 200	0.18 39	0.11 84	0.15 30	0.15 101	0.25 90	0.23 116	0.12 35	0.11 23	0.12 71	0.09 24	0.17 29	0.17 174	0.05 1	0.07 127	0.06 32	0.08 218	0.05 3	0.09 113

Wave_Phase_stereo	0.16 92	0.10 53	0.46 200	0.18 39	0.11 84	0.41 470	0.15 101	0.30 149	0.23 116	0.12 35	0.11 23	0.12 71	0.09 24	0.17 29	0.17 174	0.05 1	0.07 127	0.06 32	0.08 218	0.05 3	0.09 113

LCMNet	0.12 15	0.08 9	0.20 11	0.16 7	0.09 15	0.15 30	0.12 28	0.19 21	0.20 69	0.10 11	0.11 23	0.11 57	0.10 53	0.20 78	0.16 148	0.07 73	0.11 307	0.05 1	0.07 136	0.05 3	0.14 329

CSFM-Stereo	0.12 15	0.08 9	0.17 3	0.16 7	0.08 6	0.16 55	0.13 51	0.22 46	0.13 7	0.11 21	0.11 23	0.10 35	0.11 79	0.17 29	0.14 83	0.07 73	0.12 331	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.12 271

252Zero-FE	0.18 118	0.08 9	0.28 73	0.18 39	0.10 52	0.15 30	0.11 18	0.22 46	0.22 102	0.76 563	0.11 23	0.09 21	0.08 10	0.17 29	0.15 121	0.07 73	0.51 588	0.06 32	0.08 218	0.06 52	0.10 178

MonStereo	0.13 27	0.09 28	0.20 11	0.17 15	0.09 15	0.15 30	0.12 28	0.25 90	0.20 69	0.09 3	0.11 23	0.08 2	0.07 3	0.20 78	0.13 42	0.05 1	0.24 517	0.05 1	0.09 310	0.05 3	0.13 300

Monster-pub-eth3d	0.13 27	0.09 28	0.20 11	0.17 15	0.09 15	0.15 30	0.12 28	0.25 90	0.20 69	0.09 3	0.11 23	0.08 2	0.07 3	0.19 57	0.13 42	0.05 1	0.24 517	0.05 1	0.09 310	0.05 3	0.13 300

Monster-pub-mixall	0.13 27	0.07 2	0.20 11	0.17 15	0.08 6	0.11 5	0.09 2	0.21 35	0.13 7	0.12 35	0.11 23	0.08 2	0.08 10	0.27 209	0.13 42	0.07 73	0.35 572	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.09 113

zero-FE	0.21 213	0.08 9	1.10 535	0.24 305	0.27 514	0.12 10	0.14 75	0.20 24	0.20 69	0.12 35	0.11 23	0.13 85	0.11 79	0.22 119	0.19 235	0.09 281	0.23 504	0.07 92	0.08 218	0.19 510	0.27 493

asda	0.13 27	0.11 89	0.24 40	0.18 39	0.10 52	0.14 19	0.12 28	0.25 90	0.17 32	0.12 35	0.11 23	0.08 2	0.11 79	0.21 95	0.12 12	0.05 1	0.18 451	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.11 219

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 27	0.15 258	0.21 22	0.27 422	0.09 15	0.15 30	0.13 51	0.23 55	0.21 92	0.12 35	0.11 23	0.10 35	0.13 141	0.22 119	0.13 42	0.07 73	0.05 5	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.07 24

StereoAnything_RVC	0.22 236	0.47 543	0.67 417	0.30 479	0.31 538	0.11 5	0.11 18	0.18 12	0.15 20	0.09 3	0.11 23	0.09 21	0.09 24	0.27 209	0.12 12	0.09 281	0.39 575	0.06 32	0.04 1	0.24 538	0.49 567

MonSter	0.13 27	0.09 28	0.20 11	0.17 15	0.09 15	0.15 30	0.12 28	0.25 90	0.20 69	0.09 3	0.11 23	0.08 2	0.07 3	0.20 78	0.13 42	0.05 1	0.24 517	0.05 1	0.09 310	0.05 3	0.13 300

fffft	0.14 54	0.12 140	0.30 84	0.19 74	0.10 52	0.17 75	0.18 224	0.23 55	0.17 32	0.14 69	0.11 23	0.13 85	0.10 53	0.24 155	0.18 204	0.06 31	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 113	0.09 113
1: 1. 1
U	1.02 582	0.10 53	0.26 57	0.22 202	3.66 613	6.41 617	0.13 51	0.22 46	0.21 92	0.11 21	0.11 23	0.10 35	0.09 24	0.12 2	0.11 1	0.07 73	0.05 5	5.35 623	2.86 620	0.07 113	0.06 8

EGLCR-Stereo	0.19 146	0.09 28	0.34 115	0.29 468	0.17 342	0.28 319	0.16 134	0.30 149	0.23 116	0.22 183	0.11 23	0.16 141	0.09 24	0.28 233	0.15 121	0.07 73	0.25 522	0.07 92	0.07 136	0.06 52	0.37 542

WQFJA1++	0.48 522	0.07 2	0.86 489	0.23 255	0.19 404	0.18 101	0.11 18	0.21 35	0.14 13	2.23 610	0.12 39	0.23 226	0.11 79	0.21 95	0.14 83	0.08 197	0.19 464	0.06 32	0.09 310	4.02 617	0.20 420

S2M2_XL	0.10 2	0.10 53	0.24 40	0.14 2	0.10 52	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 21	0.12 39	0.09 21	0.09 24	0.12 2	0.11 1	0.09 281	0.07 127	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.07 24
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.12 15	0.10 53	0.23 36	0.18 39	0.10 52	0.15 30	0.10 8	0.20 24	0.14 13	0.13 49	0.12 39	0.09 21	0.11 79	0.21 95	0.12 12	0.05 1	0.14 370	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.09 113

4w-stereo	0.13 27	0.11 89	0.31 93	0.17 15	0.10 52	0.15 30	0.10 8	0.20 24	0.14 13	0.13 49	0.12 39	0.08 2	0.12 110	0.23 144	0.13 42	0.05 1	0.18 451	0.05 1	0.08 218	0.05 3	0.15 346

3.75w	0.12 15	0.10 53	0.21 22	0.17 15	0.11 84	0.18 101	0.12 28	0.24 74	0.15 20	0.13 49	0.12 39	0.08 2	0.10 53	0.18 43	0.12 12	0.05 1	0.14 370	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 68

3w_stereo	0.14 54	0.11 89	0.31 93	0.19 74	0.09 15	0.16 55	0.16 134	0.28 112	0.20 69	0.13 49	0.12 39	0.08 2	0.12 110	0.19 57	0.12 12	0.05 1	0.19 464	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.10 178

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 177	0.74 580	0.71 438	0.17 15	0.08 6	0.15 30	0.15 101	0.19 21	0.18 44	0.13 49	0.12 39	0.10 35	0.08 10	0.16 15	0.14 83	0.34 568	0.12 331	0.08 175	0.07 136	0.11 373	0.24 467

RSM++	0.14 54	0.11 89	0.25 49	0.32 501	0.17 342	0.17 75	0.15 101	0.23 55	0.21 92	0.12 35	0.12 39	0.14 112	0.09 24	0.21 95	0.13 42	0.06 31	0.05 5	0.07 92	0.07 136	0.07 113	0.11 219

IGEVStereo-DCA	0.20 177	0.17 324	0.41 160	0.22 202	0.15 274	0.20 155	0.17 170	0.28 112	0.23 116	0.19 147	0.12 39	0.14 112	0.12 110	0.38 344	0.31 403	0.07 73	0.16 414	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.36 534

rrr	0.22 236	0.17 324	0.79 463	0.22 202	0.15 274	0.20 155	0.18 224	0.40 277	0.27 184	0.19 147	0.12 39	0.14 112	0.12 110	0.38 344	0.31 403	0.07 73	0.16 414	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.28 501

test_xeample3	0.22 236	0.17 324	0.81 468	0.21 148	0.15 274	0.20 155	0.18 224	0.40 277	0.25 155	0.19 147	0.12 39	0.13 85	0.12 110	0.34 318	0.33 422	0.07 73	0.20 479	0.07 92	0.08 218	0.08 175	0.34 527

VIP-Stereo	0.13 27	0.15 258	0.31 93	0.18 39	0.12 123	0.24 253	0.12 28	0.20 24	0.20 69	0.10 11	0.13 50	0.11 57	0.09 24	0.20 78	0.13 42	0.06 31	0.11 307	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.08 68

Zero-FE251	0.17 108	0.09 28	0.38 135	0.18 39	0.10 52	0.20 155	0.13 51	0.20 24	0.15 20	0.75 560	0.13 50	0.13 85	0.11 79	0.16 15	0.16 148	0.08 197	0.10 273	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.18 387

FlowAnything_test	0.15 71	0.12 140	0.23 36	0.21 148	0.12 123	0.18 101	0.16 134	0.25 90	0.17 32	0.15 91	0.13 50	0.15 130	0.14 159	0.19 57	0.17 174	0.10 350	0.07 127	0.11 397	0.12 443	0.08 175	0.10 178

qwe	0.13 27	0.10 53	0.24 40	0.17 15	0.11 84	0.15 30	0.12 28	0.26 99	0.18 44	0.14 69	0.13 50	0.09 21	0.10 53	0.23 144	0.13 42	0.05 1	0.18 451	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.09 113

4.25_new	0.13 27	0.12 140	0.26 57	0.18 39	0.10 52	0.17 75	0.12 28	0.22 46	0.15 20	0.13 49	0.13 50	0.09 21	0.10 53	0.22 119	0.14 83	0.05 1	0.18 451	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 219

4.5w_new	0.13 27	0.12 140	0.26 57	0.18 39	0.10 52	0.17 75	0.12 28	0.22 46	0.15 20	0.13 49	0.13 50	0.09 21	0.10 53	0.22 119	0.14 83	0.05 1	0.18 451	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 219

4.5_new	0.13 27	0.12 140	0.24 40	0.17 15	0.10 52	0.14 19	0.12 28	0.22 46	0.17 32	0.13 49	0.13 50	0.08 2	0.09 24	0.19 57	0.12 12	0.05 1	0.18 451	0.05 1	0.06 65	0.06 52	0.09 113

4.5w-stereo	0.13 27	0.12 140	0.24 40	0.17 15	0.10 52	0.14 19	0.12 28	0.22 46	0.17 32	0.13 49	0.13 50	0.08 2	0.09 24	0.19 57	0.12 12	0.05 1	0.18 451	0.05 1	0.06 65	0.06 52	0.09 113

4.25w-stereo	0.13 27	0.12 140	0.26 57	0.18 39	0.10 52	0.17 75	0.12 28	0.22 46	0.15 20	0.13 49	0.13 50	0.09 21	0.10 53	0.22 119	0.14 83	0.05 1	0.18 451	0.05 1	0.06 65	0.05 3	0.11 219

2.5w	0.13 27	0.10 53	0.23 36	0.18 39	0.09 15	0.15 30	0.15 101	0.21 35	0.16 27	0.12 35	0.13 50	0.10 35	0.09 24	0.21 95	0.12 12	0.05 1	0.19 464	0.05 1	0.07 136	0.05 3	0.12 271

2.75w_new	0.13 27	0.10 53	0.25 49	0.16 7	0.09 15	0.15 30	0.12 28	0.26 99	0.18 44	0.14 69	0.13 50	0.08 2	0.11 79	0.22 119	0.15 121	0.05 1	0.19 464	0.05 1	0.07 136	0.05 3	0.10 178

3.25w_new	0.13 27	0.09 28	0.24 40	0.17 15	0.09 15	0.18 101	0.10 8	0.23 55	0.18 44	0.15 91	0.13 50	0.10 35	0.11 79	0.20 78	0.13 42	0.05 1	0.17 439	0.05 1	0.06 65	0.04 1	0.11 219

3.25w	0.13 27	0.09 28	0.24 40	0.17 15	0.09 15	0.18 101	0.10 8	0.23 55	0.18 44	0.15 91	0.13 50	0.10 35	0.11 79	0.20 78	0.13 42	0.05 1	0.17 439	0.05 1	0.06 65	0.04 1	0.11 219

3.5w_stereo	0.12 15	0.11 89	0.21 22	0.17 15	0.09 15	0.17 75	0.09 2	0.23 55	0.17 32	0.14 69	0.13 50	0.10 35	0.11 79	0.22 119	0.13 42	0.05 1	0.11 307	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 68

monsters	0.13 27	0.10 53	0.20 11	0.18 39	0.13 173	0.15 30	0.11 18	0.24 74	0.16 27	0.15 91	0.13 50	0.08 2	0.09 24	0.23 144	0.12 12	0.06 31	0.15 401	0.05 1	0.08 218	0.05 3	0.09 113

111111	0.13 27	0.08 9	0.20 11	0.20 115	0.13 173	0.13 16	0.10 8	0.23 55	0.17 32	0.11 21	0.13 50	0.12 71	0.08 10	0.19 57	0.12 12	0.07 73	0.16 414	0.06 32	0.04 1	0.08 175	0.16 362

SGD-Stereo	0.12 15	0.08 9	0.18 5	0.17 15	0.07 1	0.17 75	0.13 51	0.19 21	0.17 32	0.12 35	0.13 50	0.11 57	0.12 110	0.19 57	0.12 12	0.08 197	0.04 1	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.05 1

AIO_test	0.20 177	0.12 140	0.46 200	0.45 562	0.38 556	0.15 30	0.17 170	0.28 112	0.20 69	0.19 147	0.13 50	0.14 112	0.09 24	0.39 347	0.13 42	0.07 73	0.21 484	0.06 32	0.06 65	0.06 52	0.34 527

castereo++	0.14 54	0.13 181	0.25 49	0.19 74	0.10 52	0.27 301	0.13 51	0.24 74	0.26 167	0.11 21	0.13 50	0.16 141	0.10 53	0.18 43	0.11 1	0.07 73	0.08 191	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.07 24

SMoEStereo_RVC	0.14 54	0.15 258	0.29 76	0.19 74	0.10 52	0.19 121	0.17 170	0.21 35	0.21 92	0.15 91	0.13 50	0.12 71	0.11 79	0.25 174	0.16 148	0.06 31	0.05 5	0.08 175	0.06 65	0.06 52	0.08 68

tt45	0.15 71	0.14 226	0.29 76	0.19 74	0.11 84	0.23 231	0.18 224	0.23 55	0.18 44	0.16 105	0.13 50	0.14 112	0.10 53	0.31 283	0.15 121	0.07 73	0.05 5	0.08 175	0.06 65	0.07 113	0.08 68

RSM	0.14 54	0.11 89	0.25 49	0.29 468	0.16 312	0.16 55	0.15 101	0.24 74	0.20 69	0.13 49	0.13 50	0.15 130	0.09 24	0.22 119	0.13 42	0.06 31	0.06 54	0.07 92	0.07 136	0.07 113	0.11 219

MyStereo07	0.18 118	0.15 258	0.44 183	0.22 202	0.16 312	0.25 273	0.22 370	0.31 166	0.26 167	0.22 183	0.13 50	0.12 71	0.13 141	0.33 303	0.14 83	0.07 73	0.13 352	0.09 266	0.09 310	0.09 258	0.11 219

ff7	0.18 118	0.13 181	0.41 160	0.21 148	0.15 274	0.21 183	0.17 170	0.28 112	0.23 116	0.21 165	0.13 50	0.12 71	0.12 110	0.27 209	0.13 42	0.07 73	0.25 522	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.36 534

ffff	0.18 118	0.13 181	0.41 160	0.21 148	0.15 274	0.21 183	0.17 170	0.28 112	0.23 116	0.21 165	0.13 50	0.12 71	0.12 110	0.27 209	0.13 42	0.07 73	0.25 522	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.36 534

11t	0.18 118	0.13 181	0.41 160	0.21 148	0.15 274	0.21 183	0.17 170	0.28 112	0.23 116	0.21 165	0.13 50	0.12 71	0.12 110	0.27 209	0.13 42	0.07 73	0.25 522	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.36 534

anonymousdsp	0.20 177	0.13 181	0.49 243	0.28 450	0.20 430	0.21 183	0.17 170	0.29 131	0.24 130	0.22 183	0.13 50	0.12 71	0.12 110	0.32 293	0.13 42	0.07 73	0.26 529	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.48 565

ProNet	0.16 92	0.13 181	0.36 127	0.21 148	0.15 274	0.20 155	0.19 269	0.29 131	0.23 116	0.14 69	0.13 50	0.13 85	0.12 110	0.25 174	0.13 42	0.06 31	0.09 233	0.07 92	0.06 65	0.07 113	0.22 446

ccc-4	0.18 118	0.13 181	0.41 160	0.21 148	0.15 274	0.21 183	0.17 170	0.28 112	0.23 116	0.21 165	0.13 50	0.12 71	0.12 110	0.27 209	0.13 42	0.07 73	0.25 522	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.36 534

IGEV-Stereo	0.20 177	0.13 181	0.49 243	0.28 450	0.20 430	0.21 183	0.17 170	0.29 131	0.24 130	0.22 183	0.13 50	0.12 71	0.12 110	0.32 293	0.13 42	0.07 73	0.26 529	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.48 565
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.15 71	0.16 292	0.34 115	0.25 343	0.12 123	0.11 5	0.18 224	0.35 209	0.24 130	0.13 49	0.13 50	0.18 169	0.12 110	0.15 8	0.13 42	0.08 197	0.06 54	0.07 92	0.05 23	0.07 113	0.06 8
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
Wavelet-MonSter	0.12 15	0.08 9	0.25 49	0.18 39	0.10 52	0.13 16	0.12 28	0.16 6	0.14 13	0.11 21	0.14 81	0.10 35	0.11 79	0.20 78	0.15 121	0.05 1	0.16 414	0.05 1	0.07 136	0.05 3	0.12 271

2w_stereo	0.13 27	0.11 89	0.21 22	0.18 39	0.09 15	0.17 75	0.14 75	0.29 131	0.20 69	0.15 91	0.14 81	0.08 2	0.11 79	0.15 8	0.13 42	0.05 1	0.12 331	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 68

AIO_rvc	0.20 177	0.16 292	0.49 243	0.41 554	0.29 526	0.15 30	0.17 170	0.21 35	0.19 58	0.17 120	0.14 81	0.13 85	0.08 10	0.35 325	0.13 42	0.07 73	0.19 464	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.41 550

HUF	0.26 346	0.15 258	0.79 463	0.39 543	0.31 538	0.16 55	0.17 170	0.36 221	0.25 155	0.19 147	0.14 81	0.23 226	0.11 79	0.32 293	0.14 83	0.08 197	0.60 601	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.56 573

IGEV-Stereo++	0.15 71	0.09 28	0.27 69	0.21 148	0.13 173	0.14 19	0.11 18	0.23 55	0.19 58	0.15 91	0.14 81	0.11 57	0.11 79	0.19 57	0.12 12	0.06 31	0.21 484	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.28 501

Selective-IGEV	0.15 71	0.10 53	0.34 115	0.32 501	0.19 404	0.16 55	0.14 75	0.29 131	0.20 69	0.13 49	0.14 81	0.13 85	0.08 10	0.23 144	0.14 83	0.06 31	0.13 352	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.11 219

NLSM3	0.14 54	0.12 140	0.25 49	0.21 148	0.13 173	0.18 101	0.16 134	0.32 173	0.25 155	0.12 35	0.15 87	0.12 71	0.13 141	0.17 29	0.15 121	0.05 1	0.05 5	0.08 175	0.08 218	0.05 3	0.08 68

GEAStereo	0.20 177	0.10 53	0.31 93	0.35 523	0.42 563	0.19 121	0.16 134	0.23 55	0.18 44	0.14 69	0.15 87	0.10 35	0.09 24	0.21 95	0.18 204	0.08 197	0.28 538	0.06 32	0.05 23	0.08 175	0.57 576

GSStereo	0.21 213	0.10 53	0.31 93	0.36 531	0.42 563	0.19 121	0.16 134	0.38 247	0.21 92	0.14 69	0.15 87	0.10 35	0.09 24	0.21 95	0.18 204	0.08 197	0.31 559	0.06 32	0.06 65	0.08 175	0.63 585

GS-Stereo							0.16 134	0.38 247	0.21 92	0.14 69	0.15 87	0.10 35	0.09 24	0.21 95	0.18 204	0.08 197	0.31 559	0.06 32	0.06 65	0.08 175	0.63 585

IGEV	0.12 15	0.07 2	0.19 8	0.16 7	0.11 84	0.16 55	0.13 51	0.22 46	0.17 32	0.12 35	0.15 87	0.09 21	0.07 3	0.16 15	0.12 12	0.06 31	0.10 273	0.06 32	0.07 136	0.05 3	0.08 68

S2M2_L	0.13 27	0.12 140	0.26 57	0.17 15	0.12 123	0.12 10	0.07 1	0.18 12	0.21 92	0.12 35	0.15 87	0.14 112	0.12 110	0.16 15	0.15 121	0.13 451	0.09 233	0.09 266	0.10 367	0.11 373	0.09 113
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 92	0.12 140	0.29 76	0.30 479	0.20 430	0.16 55	0.14 75	0.28 112	0.22 102	0.14 69	0.15 87	0.13 85	0.08 10	0.20 78	0.15 121	0.06 31	0.16 414	0.07 92	0.08 218	0.06 52	0.24 467

test_for_model	0.33 441	0.91 588	0.48 223	0.74 588	0.50 571	0.20 155	0.16 134	0.33 193	0.27 184	0.29 268	0.15 87	0.13 85	0.11 79	0.17 29	0.14 83	0.31 565	0.27 533	0.06 32	0.05 23	0.97 602	0.31 514

MaDis-Stereo	0.15 71	0.17 324	0.39 142	0.19 74	0.15 274	0.16 55	0.13 51	0.26 99	0.22 102	0.13 49	0.15 87	0.14 112	0.11 79	0.17 29	0.17 174	0.08 197	0.07 127	0.08 175	0.06 65	0.07 113	0.06 8

MatchStereo	0.11 6	0.08 9	0.30 84	0.16 7	0.08 6	0.09 1	0.12 28	0.21 35	0.18 44	0.10 11	0.16 96	0.08 2	0.08 10	0.15 8	0.12 12	0.07 73	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

WQFJX1	0.20 177	0.12 140	0.21 22	0.23 255	0.17 342	0.24 253	0.19 269	0.63 524	0.56 504	0.17 120	0.16 96	0.14 112	0.16 198	0.27 209	0.18 204	0.08 197	0.09 233	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.09 113

MSCF	0.20 177	0.14 226	0.31 93	0.40 548	0.29 526	0.17 75	0.15 101	0.29 131	0.22 102	0.17 120	0.16 96	0.11 57	0.13 141	0.24 155	0.15 121	0.07 73	0.23 504	0.06 32	0.08 218	0.07 113	0.57 576

1w_stereo	0.13 27	0.09 28	0.17 3	0.19 74	0.10 52	0.16 55	0.15 101	0.27 106	0.22 102	0.14 69	0.16 96	0.08 2	0.12 110	0.19 57	0.14 83	0.05 1	0.10 273	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 113

monsterstereo	0.13 27	0.10 53	0.20 11	0.19 74	0.12 123	0.14 19	0.12 28	0.26 99	0.18 44	0.14 69	0.16 96	0.08 2	0.09 24	0.22 119	0.14 83	0.05 1	0.16 414	0.06 32	0.09 310	0.06 52	0.07 24

GREAT-IGEV	0.19 146	0.11 89	0.39 142	0.22 202	0.33 542	0.14 19	0.15 101	0.18 12	0.22 102	0.14 69	0.16 96	0.09 21	0.09 24	0.23 144	0.14 83	0.06 31	0.50 587	0.06 32	0.06 65	0.07 113	0.53 572

SCV_C0	0.19 146	0.14 226	0.40 151	0.30 479	0.20 430	0.15 30	0.16 134	0.35 209	0.26 167	0.17 120	0.16 96	0.13 85	0.09 24	0.31 283	0.14 83	0.07 73	0.22 495	0.06 32	0.06 65	0.09 258	0.25 477

SCV	0.18 118	0.15 258	0.37 133	0.26 384	0.20 430	0.16 55	0.16 134	0.35 209	0.23 116	0.14 69	0.16 96	0.13 85	0.09 24	0.31 283	0.12 12	0.08 197	0.19 464	0.07 92	0.07 136	0.09 258	0.26 489

GIP-stereo	0.16 92	0.12 140	0.25 49	0.24 305	0.22 462	0.15 30	0.14 75	0.32 173	0.21 92	0.11 21	0.16 96	0.13 85	0.09 24	0.20 78	0.13 42	0.07 73	0.13 352	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.32 519

999	0.15 71	0.13 181	0.30 84	0.19 74	0.12 123	0.20 155	0.17 170	0.25 90	0.20 69	0.14 69	0.16 96	0.14 112	0.11 79	0.36 331	0.16 148	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.08 68

Pointernet	0.15 71	0.08 9	0.35 121	0.19 74	0.12 123	0.20 155	0.12 28	0.34 200	0.25 155	0.15 91	0.16 96	0.13 85	0.11 79	0.18 43	0.13 42	0.08 197	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.08 68

MoCha-V2	0.18 118	0.12 140	0.40 151	0.30 479	0.24 492	0.16 55	0.15 101	0.28 112	0.19 58	0.16 105	0.16 96	0.13 85	0.13 141	0.30 270	0.13 42	0.06 31	0.28 538	0.06 32	0.06 65	0.06 52	0.25 477

IGEV++	0.19 146	0.13 181	0.38 135	0.30 479	0.19 404	0.15 30	0.15 101	0.32 173	0.18 44	0.13 49	0.16 96	0.12 71	0.11 79	0.24 155	0.15 121	0.07 73	0.32 564	0.07 92	0.05 23	0.07 113	0.42 554

CroCo-Stereo Lap2	0.16 92	0.18 346	0.39 142	0.26 384	0.18 372	0.11 5	0.19 269	0.30 149	0.22 102	0.13 49	0.16 96	0.15 130	0.11 79	0.17 29	0.15 121	0.07 73	0.07 127	0.08 175	0.06 65	0.08 175	0.07 24

WQFJA1	0.19 146	0.12 140	0.20 11	0.22 202	0.18 372	0.25 273	0.19 269	0.55 449	0.55 497	0.16 105	0.17 110	0.15 130	0.17 218	0.20 78	0.20 259	0.07 73	0.09 233	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.09 113

WQFJX	0.19 146	0.12 140	0.21 22	0.22 202	0.18 372	0.25 273	0.18 224	0.57 469	0.49 460	0.17 120	0.17 110	0.14 112	0.16 198	0.24 155	0.19 235	0.08 197	0.08 191	0.08 175	0.06 65	0.08 175	0.11 219

NLMM	0.19 146	0.12 140	0.20 11	0.22 202	0.18 372	0.25 273	0.19 269	0.55 449	0.55 497	0.16 105	0.17 110	0.15 130	0.17 218	0.20 78	0.20 259	0.07 73	0.09 233	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.09 113

GASTEREO	0.20 177	0.15 258	0.31 93	0.40 548	0.29 526	0.18 101	0.15 101	0.29 131	0.22 102	0.18 141	0.17 110	0.11 57	0.13 141	0.25 174	0.15 121	0.07 73	0.23 504	0.06 32	0.08 218	0.06 52	0.57 576

MM-Stereo_test2	0.19 146	0.11 89	0.47 208	0.25 343	0.11 84	0.21 183	0.20 309	0.28 112	0.24 130	0.16 105	0.17 110	0.13 85	0.11 79	0.21 95	0.14 83	0.06 31	0.26 529	0.07 92	0.06 65	0.09 258	0.41 550

fffy	0.15 71	0.14 226	0.31 93	0.21 148	0.14 213	0.19 121	0.18 224	0.24 74	0.19 58	0.13 49	0.17 110	0.15 130	0.13 141	0.25 174	0.15 121	0.06 31	0.08 191	0.08 175	0.06 65	0.07 113	0.15 346

RAStereo	0.14 54	0.15 258	0.40 151	0.22 202	0.11 84	0.15 30	0.18 224	0.25 90	0.24 130	0.13 49	0.17 110	0.11 57	0.09 24	0.15 8	0.13 42	0.08 197	0.06 54	0.08 175	0.06 65	0.07 113	0.05 1

rvit_stereo_0080	0.16 92	0.17 324	0.35 121	0.19 74	0.13 173	0.14 19	0.20 309	0.29 131	0.26 167	0.16 105	0.17 110	0.19 179	0.14 159	0.19 57	0.16 148	0.11 389	0.08 191	0.08 175	0.08 218	0.10 321	0.08 68

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 118	0.15 258	0.27 69	0.20 115	0.13 173	0.24 253	0.17 170	0.31 166	0.37 320	0.43 479	0.17 110	0.13 85	0.12 110	0.20 78	0.16 148	0.08 197	0.07 127	0.09 266	0.07 136	0.09 258	0.08 68

whm_eth	0.16 92	0.17 324	0.35 121	0.19 74	0.13 173	0.14 19	0.20 309	0.29 131	0.26 167	0.16 105	0.17 110	0.19 179	0.14 159	0.19 57	0.16 148	0.11 389	0.08 191	0.08 175	0.08 218	0.10 321	0.08 68

AEACV	0.20 177	0.09 28	0.32 105	0.39 543	0.34 544	0.21 183	0.16 134	0.30 149	0.18 44	0.17 120	0.17 110	0.13 85	0.16 198	0.27 209	0.13 42	0.07 73	0.29 554	0.07 92	0.09 310	0.07 113	0.37 542

Selective-RAFT	0.19 146	0.14 226	0.37 133	0.24 305	0.11 84	0.30 357	0.15 101	0.35 209	0.34 278	0.17 120	0.17 110	0.22 212	0.18 248	0.29 255	0.18 204	0.07 73	0.16 414	0.07 92	0.07 136	0.08 175	0.08 68

test-3	0.18 118	0.10 53	0.48 223	0.23 255	0.14 213	0.18 101	0.16 134	0.32 173	0.29 215	0.26 222	0.17 110	0.22 212	0.13 141	0.26 195	0.19 235	0.06 31	0.14 370	0.08 175	0.08 218	0.06 52	0.10 178

test_1	0.18 118	0.10 53	0.48 223	0.23 255	0.14 213	0.18 101	0.16 134	0.32 173	0.29 215	0.26 222	0.17 110	0.22 212	0.13 141	0.26 195	0.19 235	0.06 31	0.14 370	0.08 175	0.08 218	0.06 52	0.10 178

NLMM1	0.21 213	0.13 181	0.21 22	0.23 255	0.18 372	0.24 253	0.20 309	0.65 536	0.69 541	0.18 141	0.18 124	0.13 85	0.14 159	0.25 174	0.19 235	0.08 197	0.09 233	0.08 175	0.07 136	0.07 113	0.10 178

NLCSM	0.20 177	0.15 258	0.23 36	0.24 305	0.19 404	0.24 253	0.22 370	0.45 339	0.44 402	0.20 157	0.18 124	0.14 112	0.16 198	0.47 377	0.20 259	0.09 281	0.09 233	0.09 266	0.08 218	0.09 258	0.10 178

depthmonostereo	0.15 71	0.12 140	0.34 115	0.19 74	0.09 15	0.20 155	0.15 101	0.28 112	0.24 130	0.16 105	0.18 124	0.16 141	0.18 248	0.21 95	0.14 83	0.07 73	0.07 127	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.08 68

2.25w	0.13 27	0.10 53	0.24 40	0.17 15	0.09 15	0.15 30	0.10 8	0.20 24	0.19 58	0.14 69	0.18 124	0.09 21	0.10 53	0.23 144	0.15 121	0.05 1	0.17 439	0.05 1	0.08 218	0.05 3	0.12 271

LG-Stereo	0.14 54	0.13 181	0.30 84	0.21 148	0.11 84	0.16 55	0.18 224	0.23 55	0.19 58	0.12 35	0.18 124	0.11 57	0.09 24	0.15 8	0.14 83	0.06 31	0.07 127	0.08 175	0.08 218	0.07 113	0.07 24

castereo	0.14 54	0.11 89	0.22 31	0.19 74	0.10 52	0.20 155	0.19 269	0.32 173	0.28 196	0.13 49	0.18 124	0.16 141	0.16 198	0.16 15	0.14 83	0.07 73	0.06 54	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.07 24

mms	0.15 71	0.14 226	0.25 49	0.20 115	0.15 274	0.17 75	0.17 170	0.21 35	0.19 58	0.14 69	0.18 124	0.14 112	0.09 24	0.26 195	0.15 121	0.06 31	0.07 127	0.08 175	0.06 65	0.07 113	0.19 402

ours_stereo	0.15 71	0.14 226	0.29 76	0.21 148	0.14 213	0.17 75	0.18 224	0.21 35	0.20 69	0.13 49	0.18 124	0.14 112	0.10 53	0.24 155	0.15 121	0.06 31	0.06 54	0.08 175	0.06 65	0.07 113	0.13 300

CAS++	0.17 108	0.13 181	0.35 121	0.18 39	0.13 173	0.17 75	0.16 134	0.42 300	0.25 155	0.19 147	0.18 124	0.13 85	0.10 53	0.22 119	0.12 12	0.12 429	0.10 273	0.11 397	0.08 218	0.10 321	0.09 113
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.15 71	0.09 28	0.34 115	0.17 15	0.09 15	0.22 212	0.14 75	0.27 106	0.27 184	0.15 91	0.18 124	0.19 179	0.14 159	0.23 144	0.14 83	0.08 197	0.06 54	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.06 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 54	0.08 9	0.24 40	0.17 15	0.23 475	0.18 101	0.15 101	0.24 74	0.20 69	0.14 69	0.18 124	0.14 112	0.10 53	0.19 57	0.12 12	0.07 73	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.08 175	0.20 420

test_3	0.20 177	0.12 140	0.49 243	0.26 384	0.14 213	0.22 212	0.25 436	0.34 200	0.33 267	0.25 212	0.18 124	0.23 226	0.13 141	0.25 174	0.20 259	0.06 31	0.14 370	0.09 266	0.10 367	0.07 113	0.10 178

gasm-f	0.20 177	0.12 140	0.36 127	0.35 523	0.36 552	0.18 101	0.17 170	0.23 55	0.18 44	0.14 69	0.19 136	0.10 35	0.11 79	0.20 78	0.19 235	0.08 197	0.28 538	0.06 32	0.05 23	0.09 258	0.57 576

rvit_stereo_0081	0.16 92	0.13 181	0.30 84	0.21 148	0.12 123	0.17 75	0.17 170	0.24 74	0.34 278	0.17 120	0.19 136	0.18 169	0.15 178	0.20 78	0.17 174	0.11 389	0.08 191	0.09 266	0.08 218	0.09 258	0.07 24

rvit_stereo_0082	0.16 92	0.13 181	0.30 84	0.21 148	0.12 123	0.17 75	0.17 170	0.24 74	0.34 278	0.17 120	0.19 136	0.18 169	0.15 178	0.20 78	0.17 174	0.11 389	0.08 191	0.09 266	0.08 218	0.09 258	0.07 24

rvit_stereo_ft	0.18 118	0.19 359	0.43 175	0.25 343	0.14 213	0.17 75	0.21 336	0.30 149	0.28 196	0.17 120	0.19 136	0.20 191	0.17 218	0.22 119	0.18 204	0.11 389	0.07 127	0.09 266	0.09 310	0.10 321	0.08 68

WCG-NET（raft）	0.16 92	0.14 226	0.32 105	0.18 39	0.09 15	0.19 121	0.16 134	0.24 74	0.27 184	0.19 147	0.19 136	0.20 191	0.12 110	0.22 119	0.13 42	0.06 31	0.17 439	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.07 24

tt1	0.22 236	0.16 292	0.49 243	0.26 384	0.15 274	0.31 379	0.19 269	0.38 247	0.46 425	0.21 165	0.19 136	0.13 85	0.16 198	0.28 233	0.12 12	0.08 197	0.28 538	0.08 175	0.06 65	0.08 175	0.37 542

CAS	0.16 92	0.07 2	0.29 76	0.42 557	0.17 342	0.20 155	0.18 224	0.23 55	0.20 69	0.15 91	0.19 136	0.11 57	0.10 53	0.15 8	0.14 83	0.31 565	0.04 1	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.16 362

sAnonymous2	0.21 213	0.24 426	0.79 463	0.24 305	0.17 342	0.22 212	0.20 309	0.36 221	0.29 215	0.17 120	0.19 136	0.17 156	0.16 198	0.18 43	0.15 121	0.10 350	0.07 127	0.09 266	0.08 218	0.23 534	0.18 387

CroCo_RVC	0.21 213	0.24 426	0.79 463	0.24 305	0.17 342	0.22 212	0.20 309	0.36 221	0.29 215	0.17 120	0.19 136	0.17 156	0.16 198	0.18 43	0.15 121	0.10 350	0.07 127	0.09 266	0.08 218	0.23 534	0.18 387

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 54	0.10 53	0.27 69	0.21 148	0.11 84	0.16 55	0.14 75	0.24 74	0.17 32	0.17 120	0.20 145	0.18 169	0.11 79	0.16 15	0.17 174	0.07 73	0.08 191	0.07 92	0.07 136	0.07 113	0.09 113

model_zeroshot	0.21 213	0.14 226	0.51 283	0.34 517	0.18 372	0.26 294	0.16 134	0.41 295	0.24 130	0.33 346	0.20 145	0.25 257	0.12 110	0.26 195	0.16 148	0.09 281	0.21 484	0.07 92	0.08 218	0.07 113	0.13 300

Occ-G	0.18 118	0.10 53	0.38 135	0.23 255	0.15 274	0.16 55	0.18 224	0.23 55	0.26 167	0.15 91	0.20 145	0.21 205	0.11 79	0.22 119	0.19 235	0.07 73	0.17 439	0.07 92	0.06 65	0.08 175	0.30 510

RAFT-Stereo-weight	0.17 108	0.10 53	0.31 93	0.20 115	0.12 123	0.20 155	0.16 134	0.38 247	0.33 267	0.25 212	0.20 145	0.19 179	0.10 53	0.19 57	0.16 148	0.07 73	0.13 352	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.09 113

gcap-zeroshot	0.19 146	0.14 226	0.51 283	0.21 148	0.15 274	0.27 301	0.15 101	0.32 173	0.24 130	0.26 222	0.20 145	0.34 363	0.15 178	0.22 119	0.14 83	0.07 73	0.08 191	0.07 92	0.07 136	0.06 52	0.09 113

ACVNet-DCA	0.21 213	0.16 292	0.50 265	0.27 422	0.13 173	0.31 379	0.19 269	0.43 309	0.32 251	0.21 165	0.20 145	0.13 85	0.17 218	0.28 233	0.12 12	0.08 197	0.28 538	0.08 175	0.06 65	0.09 258	0.23 454

xx1	0.23 269	0.16 292	0.50 265	0.27 422	0.13 173	0.31 379	0.19 269	0.39 268	0.48 446	0.21 165	0.20 145	0.28 294	0.25 338	0.28 233	0.12 12	0.08 197	0.28 538	0.10 341	0.11 401	0.09 258	0.23 454

1test111	0.22 236	0.16 292	0.50 265	0.27 422	0.13 173	0.31 379	0.19 269	0.43 309	0.32 251	0.21 165	0.20 145	0.13 85	0.17 218	0.36 331	0.28 376	0.08 197	0.28 538	0.08 175	0.06 65	0.09 258	0.23 454

cc1	0.22 236	0.16 292	0.50 265	0.27 422	0.13 173	0.31 379	0.19 269	0.39 268	0.48 446	0.21 165	0.20 145	0.13 85	0.17 218	0.28 233	0.12 12	0.08 197	0.28 538	0.08 175	0.06 65	0.08 175	0.37 542

UniTT-Stereo	0.15 71	0.12 140	0.45 186	0.21 148	0.14 213	0.17 75	0.13 51	0.20 24	0.19 58	0.16 105	0.20 145	0.10 35	0.11 79	0.18 43	0.17 174	0.08 197	0.06 54	0.07 92	0.06 65	0.08 175	0.07 24

EKT-Stereo	0.39 477	0.13 181	0.53 315	0.42 557	3.94 614	0.22 212	0.17 170	0.38 247	0.30 231	0.21 165	0.20 145	0.23 226	0.15 178	0.30 270	0.18 204	0.10 350	0.08 191	0.09 266	0.08 218	0.09 258	0.12 271

CASnet	0.15 71	0.13 181	0.30 84	0.22 202	0.08 6	0.15 30	0.14 75	0.28 112	0.26 167	0.23 191	0.20 145	0.15 130	0.11 79	0.18 43	0.13 42	0.07 73	0.05 5	0.11 397	0.09 310	0.08 175	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.17 108	0.11 89	0.49 243	0.20 115	0.13 173	0.23 231	0.15 101	0.33 193	0.22 102	0.25 212	0.20 145	0.14 112	0.11 79	0.17 29	0.14 83	0.07 73	0.23 504	0.07 92	0.06 65	0.05 3	0.07 24

LL-Strereo2	0.21 213	0.25 441	0.53 315	0.32 501	0.20 430	0.25 273	0.14 75	0.32 173	0.25 155	0.25 212	0.20 145	0.24 245	0.12 110	0.28 233	0.18 204	0.07 73	0.07 127	0.12 432	0.09 310	0.09 258	0.16 362

4D-IteraStereo	0.20 177	0.21 380	0.62 394	0.21 148	0.14 213	0.19 121	0.17 170	0.29 131	0.28 196	0.24 199	0.20 145	0.20 191	0.10 53	0.22 119	0.18 204	0.07 73	0.07 127	0.10 341	0.08 218	0.08 175	0.33 524

LoS_RVC	0.14 54	0.11 89	0.32 105	0.18 39	0.16 312	0.20 155	0.18 224	0.21 35	0.18 44	0.14 69	0.20 145	0.12 71	0.17 218	0.17 29	0.14 83	0.06 31	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.14 329

GLC_STEREO	0.15 71	0.11 89	0.31 93	0.22 202	0.09 15	0.17 75	0.15 101	0.24 74	0.28 196	0.17 120	0.20 145	0.17 156	0.11 79	0.24 155	0.17 174	0.07 73	0.09 233	0.09 266	0.08 218	0.07 113	0.07 24

raftrobust	0.19 146	0.19 359	0.42 169	0.23 255	0.24 492	0.19 121	0.13 51	0.33 193	0.28 196	0.26 222	0.20 145	0.19 179	0.17 218	0.23 144	0.17 174	0.08 197	0.10 273	0.07 92	0.06 65	0.07 113	0.09 113

NLSM1	0.18 118	0.12 140	0.21 22	0.21 148	0.18 372	0.25 273	0.17 170	0.51 398	0.43 389	0.17 120	0.21 163	0.13 85	0.15 178	0.22 119	0.18 204	0.08 197	0.09 233	0.09 266	0.08 218	0.07 113	0.07 24

DilatedVolume-Stereo	0.15 71	0.09 28	0.26 57	0.18 39	0.10 52	0.21 183	0.14 75	0.24 74	0.22 102	0.22 183	0.21 163	0.16 141	0.15 178	0.24 155	0.17 174	0.07 73	0.07 127	0.06 32	0.06 65	0.05 3	0.08 68

Reg-Stereo(zero)	0.18 118	0.08 9	0.39 142	0.19 74	0.19 404	0.24 253	0.18 224	0.29 131	0.29 215	0.24 199	0.21 163	0.24 245	0.18 248	0.22 119	0.21 286	0.07 73	0.11 307	0.06 32	0.07 136	0.06 52	0.11 219

rvit_stereo_0081_aga	0.17 108	0.17 324	0.40 151	0.21 148	0.14 213	0.20 155	0.17 170	0.24 74	0.26 167	0.18 141	0.21 163	0.20 191	0.14 159	0.20 78	0.15 121	0.12 429	0.08 191	0.09 266	0.08 218	0.10 321	0.08 68

trnet	0.14 54	0.09 28	0.26 57	0.15 4	0.07 1	0.21 183	0.12 28	0.25 90	0.26 167	0.16 105	0.21 163	0.15 130	0.13 141	0.19 57	0.14 83	0.09 281	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.06 8

iRaft-Stereo_20w	0.29 404	0.11 89	0.86 489	0.33 512	0.24 492	0.32 396	0.26 447	0.60 504	0.26 167	0.41 463	0.21 163	0.28 294	0.19 270	0.32 293	0.24 332	0.07 73	0.31 559	0.07 92	0.09 310	0.08 175	0.47 562

TRStereo	0.22 236	0.21 380	0.62 394	0.40 548	0.19 404	0.22 212	0.16 134	0.58 483	0.30 231	0.21 165	0.21 163	0.22 212	0.13 141	0.27 209	0.14 83	0.09 281	0.09 233	0.09 266	0.11 401	0.06 52	0.19 402

AnonymousM	0.19 146	0.20 372	0.30 84	0.18 39	0.10 52	0.19 121	0.17 170	0.32 173	0.27 184	0.27 233	0.21 163	0.18 169	0.14 159	0.21 95	0.16 148	0.09 281	0.08 191	0.38 572	0.15 504	0.06 52	0.08 68

CFNet-RSSM	0.18 118	0.10 53	0.45 186	0.20 115	0.12 123	0.20 155	0.16 134	0.40 277	0.31 241	0.23 191	0.21 163	0.26 276	0.15 178	0.21 95	0.14 83	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.07 136	0.06 52	0.06 8

CREStereo	0.14 54	0.09 28	0.27 69	0.14 2	0.08 6	0.22 212	0.15 101	0.26 99	0.26 167	0.16 105	0.21 163	0.14 112	0.13 141	0.19 57	0.14 83	0.09 281	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 113	0.06 8
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 92	0.09 28	0.31 93	0.15 4	0.09 15	0.23 231	0.15 101	0.26 99	0.24 130	0.17 120	0.21 163	0.16 141	0.14 159	0.23 144	0.14 83	0.29 561	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 113	0.07 24

IGEV-FE	0.23 269	0.11 89	0.82 472	0.21 148	0.23 475	0.20 155	0.19 269	0.38 247	0.23 116	0.34 366	0.22 174	0.29 307	0.14 159	0.24 155	0.20 259	0.07 73	0.09 233	0.08 175	0.08 218	0.08 175	0.35 531

DA	0.21 213	0.11 89	0.33 111	0.28 450	0.23 475	0.30 357	0.16 134	0.29 131	0.27 184	0.15 91	0.22 174	0.17 156	0.15 178	0.26 195	0.15 121	0.07 73	0.28 538	0.07 92	0.05 23	0.07 113	0.56 573

GGEV	0.21 213	0.11 89	0.33 111	0.28 450	0.23 475	0.30 357	0.16 134	0.29 131	0.27 184	0.15 91	0.22 174	0.17 156	0.15 178	0.26 195	0.15 121	0.07 73	0.28 538	0.07 92	0.05 23	0.07 113	0.56 573

xyz-stereo-finetune	0.17 108	0.17 324	0.29 76	0.17 15	0.08 6	0.24 253	0.21 336	0.30 149	0.32 251	0.19 147	0.22 174	0.19 179	0.15 178	0.30 270	0.22 304	0.06 31	0.06 54	0.08 175	0.06 65	0.06 52	0.07 24

MM-Stereo_test1	0.20 177	0.13 181	0.45 186	0.24 305	0.12 123	0.20 155	0.21 336	0.36 221	0.32 251	0.23 191	0.22 174	0.15 130	0.14 159	0.28 233	0.16 148	0.07 73	0.24 517	0.08 175	0.07 136	0.09 258	0.21 432

rvit_0105_6	0.20 177	0.16 292	0.41 160	0.23 255	0.14 213	0.18 101	0.20 309	0.31 166	0.39 346	0.18 141	0.22 174	0.23 226	0.18 248	0.26 195	0.18 204	0.16 499	0.13 352	0.13 458	0.11 401	0.11 373	0.09 113

rvit_stereo_0083	0.17 108	0.13 181	0.29 76	0.21 148	0.13 173	0.17 75	0.17 170	0.23 55	0.36 305	0.16 105	0.22 174	0.19 179	0.17 218	0.21 95	0.17 174	0.11 389	0.10 273	0.10 341	0.08 218	0.09 258	0.08 68

WCG-NET	0.15 71	0.12 140	0.31 93	0.18 39	0.09 15	0.18 101	0.17 170	0.23 55	0.29 215	0.18 141	0.22 174	0.15 130	0.12 110	0.19 57	0.13 42	0.06 31	0.12 331	0.07 92	0.05 23	0.06 52	0.06 8

IGEV_Zeroshot_test	0.23 269	0.11 89	0.82 472	0.21 148	0.23 475	0.20 155	0.19 269	0.38 247	0.23 116	0.34 366	0.22 174	0.29 307	0.14 159	0.24 155	0.20 259	0.07 73	0.09 233	0.08 175	0.08 218	0.08 175	0.35 531

GCAP-Stereo	0.18 118	0.21 380	0.47 208	0.23 255	0.18 372	0.21 183	0.10 8	0.28 112	0.24 130	0.20 157	0.22 174	0.15 130	0.13 141	0.21 95	0.16 148	0.07 73	0.19 464	0.07 92	0.05 23	0.06 52	0.09 113

sCroCo_RVC	0.19 146	0.15 258	0.60 384	0.27 422	0.18 372	0.23 231	0.16 134	0.28 112	0.24 130	0.14 69	0.22 174	0.17 156	0.14 159	0.22 119	0.16 148	0.11 389	0.11 307	0.09 266	0.09 310	0.09 258	0.10 178

DLNR-FE	10.53 620	12.31 627	20.33 633	105.85 641	23.36 636	0.14 19	0.13 51	3.25 616	0.20 69	0.16 105	0.23 185	0.16 141	0.10 53	0.31 283	0.16 148	2.59 618	0.32 564	0.07 92	0.07 136	40.66 641	0.28 501

water-stereo	0.15 71	0.11 89	0.32 105	0.19 74	0.10 52	0.17 75	0.14 75	0.26 99	0.20 69	0.18 141	0.23 185	0.16 141	0.16 198	0.14 4	0.14 83	0.07 73	0.06 54	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.11 219

IGEV-RUCA	0.21 213	0.09 28	0.26 57	0.20 115	0.19 404	0.28 319	0.23 398	0.24 74	0.22 102	0.21 165	0.23 185	0.29 307	0.48 521	0.26 195	0.19 235	0.09 281	0.08 191	0.18 524	0.14 493	0.18 501	0.19 402

rvit_0105_5	0.22 236	0.18 346	0.51 283	0.23 255	0.13 173	0.22 212	0.25 436	0.38 247	0.40 356	0.21 165	0.23 185	0.27 281	0.20 275	0.27 209	0.20 259	0.15 489	0.13 352	0.12 432	0.12 443	0.10 321	0.10 178

MyStereo05	0.24 298	0.15 258	0.58 370	0.22 202	0.14 213	0.25 273	0.22 370	0.50 387	0.54 489	0.32 333	0.23 185	0.26 276	0.23 304	0.32 293	0.25 346	0.07 73	0.12 331	0.09 266	0.09 310	0.09 258	0.11 219

MyStereo04	0.24 298	0.15 258	0.58 370	0.22 202	0.16 312	0.25 273	0.22 370	0.51 398	0.54 489	0.29 268	0.23 185	0.27 281	0.23 304	0.32 293	0.25 346	0.07 73	0.13 352	0.09 266	0.09 310	0.09 258	0.11 219

DLNR_Zeroshot_test	10.53 620	12.28 626	20.32 631	105.84 640	23.88 637	0.14 19	0.13 51	3.20 615	0.20 69	0.16 105	0.23 185	0.16 141	0.10 53	0.32 293	0.16 148	2.54 617	0.32 564	0.07 92	0.07 136	40.17 640	0.28 501

anonymousdsp2	0.23 269	0.11 89	0.42 169	0.26 384	0.24 492	0.25 273	0.17 170	0.43 309	0.37 320	0.30 291	0.23 185	0.24 245	0.15 178	0.32 293	0.17 174	0.07 73	0.28 538	0.07 92	0.05 23	0.08 175	0.44 558

Gwc-CoAtRS	0.17 108	0.10 53	0.41 160	0.20 115	0.12 123	0.20 155	0.15 101	0.34 200	0.29 215	0.23 191	0.23 185	0.27 281	0.15 178	0.21 95	0.14 83	0.07 73	0.06 54	0.07 92	0.07 136	0.06 52	0.07 24

FE-Mocha	0.18 118	0.11 89	0.40 151	0.26 384	0.14 213	0.19 121	0.14 75	0.36 221	0.24 130	0.24 199	0.24 194	0.23 226	0.14 159	0.27 209	0.19 235	0.08 197	0.08 191	0.08 175	0.08 218	0.07 113	0.08 68

MM-Stereo_test3	0.19 146	0.15 258	0.39 142	0.25 343	0.15 274	0.19 121	0.22 370	0.42 300	0.40 356	0.17 120	0.24 194	0.17 156	0.12 110	0.22 119	0.16 148	0.08 197	0.21 484	0.08 175	0.06 65	0.09 258	0.11 219

rvit_0105_4	0.21 213	0.17 324	0.49 243	0.23 255	0.14 213	0.20 155	0.23 398	0.35 209	0.40 356	0.19 147	0.24 194	0.25 257	0.20 275	0.28 233	0.18 204	0.16 499	0.13 352	0.12 432	0.11 401	0.11 373	0.10 178

MGS-Stereo	0.15 71	0.12 140	0.38 135	0.19 74	0.11 84	0.18 101	0.17 170	0.21 35	0.23 116	0.14 69	0.24 194	0.16 141	0.10 53	0.19 57	0.13 42	0.07 73	0.06 54	0.07 92	0.06 65	0.10 321	0.07 24

MyStereo06	0.23 269	0.15 258	0.74 444	0.22 202	0.14 213	0.25 273	0.22 370	0.43 309	0.25 155	0.36 398	0.24 194	0.34 363	0.18 248	0.24 155	0.20 259	0.07 73	0.12 331	0.09 266	0.09 310	0.09 258	0.11 219

MC-Stereo	0.18 118	0.10 53	0.36 127	0.28 450	0.14 213	0.18 101	0.15 101	0.24 74	0.20 69	0.21 165	0.24 194	0.16 141	0.13 141	0.25 174	0.14 83	0.07 73	0.17 439	0.07 92	0.07 136	0.06 52	0.30 510

MIPNet	0.22 236	0.19 359	0.64 404	0.22 202	0.12 123	0.28 319	0.20 309	0.48 369	0.39 346	0.31 308	0.24 194	0.19 179	0.24 325	0.28 233	0.20 259	0.07 73	0.05 5	0.08 175	0.07 136	0.07 113	0.08 68

GMStereo	0.21 213	0.30 477	0.57 355	0.21 148	0.12 123	0.24 253	0.18 224	0.30 149	0.41 366	0.26 222	0.24 194	0.17 156	0.16 198	0.25 174	0.19 235	0.10 350	0.07 127	0.08 175	0.08 218	0.11 373	0.09 113
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
tg	0.18 118	0.15 258	0.34 115	0.22 202	0.11 84	0.23 231	0.15 101	0.35 209	0.27 184	0.20 157	0.25 202	0.20 191	0.12 110	0.25 174	0.16 148	0.07 73	0.07 127	0.09 266	0.09 310	0.08 175	0.13 300

11t1	0.21 213	0.12 140	0.45 186	0.20 115	0.15 274	0.27 301	0.17 170	0.37 236	0.28 196	0.27 233	0.25 202	0.24 245	0.23 304	0.28 233	0.25 346	0.09 281	0.19 464	0.07 92	0.07 136	0.09 258	0.23 454

MSKI-zero shot	0.19 146	0.10 53	0.47 208	0.30 479	0.14 213	0.21 183	0.14 75	0.33 193	0.22 102	0.24 199	0.25 202	0.22 212	0.10 53	0.32 293	0.14 83	0.07 73	0.30 555	0.07 92	0.07 136	0.06 52	0.09 113

RCA-Stereo	0.17 108	0.10 53	0.33 111	0.20 115	0.11 84	0.19 121	0.17 170	0.39 268	0.36 305	0.21 165	0.25 202	0.17 156	0.17 218	0.18 43	0.15 121	0.07 73	0.14 370	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.08 68

test-1	0.20 177	0.12 140	0.49 243	0.23 255	0.23 475	0.22 212	0.23 398	0.36 221	0.29 215	0.21 165	0.25 202	0.24 245	0.14 159	0.18 43	0.22 304	0.07 73	0.14 370	0.08 175	0.07 136	0.06 52	0.14 329

rafts_anoy	0.21 213	0.22 399	0.49 243	0.25 343	0.24 492	0.19 121	0.17 170	0.34 200	0.32 251	0.24 199	0.25 202	0.20 191	0.16 198	0.25 174	0.21 286	0.08 197	0.19 464	0.11 397	0.12 443	0.09 258	0.09 113

iRaftStereo_RVC	0.17 108	0.16 292	0.35 121	0.21 148	0.11 84	0.20 155	0.17 170	0.34 200	0.25 155	0.20 157	0.25 202	0.19 179	0.12 110	0.21 95	0.16 148	0.07 73	0.12 331	0.10 341	0.09 310	0.09 258	0.14 329

s12784h	0.18 118	0.09 28	0.38 135	0.18 39	0.07 1	0.33 403	0.19 269	0.39 268	0.34 278	0.24 199	0.25 202	0.18 169	0.18 248	0.25 174	0.17 174	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 52	0.05 1

HART	0.20 177	0.14 226	0.42 169	0.26 384	0.24 492	0.17 75	0.16 134	0.32 173	0.25 155	0.15 91	0.26 210	0.17 156	0.09 24	0.24 155	0.14 83	0.06 31	0.36 573	0.07 92	0.05 23	0.08 175	0.27 493

AIO-test1	0.21 213	0.22 399	0.56 345	0.31 495	0.24 492	0.21 183	0.16 134	0.42 300	0.37 320	0.17 120	0.26 210	0.18 169	0.12 110	0.29 255	0.15 121	0.08 197	0.07 127	0.10 341	0.11 401	0.07 113	0.10 178

rvit_0105_3	0.24 298	0.21 380	0.57 355	0.25 343	0.15 274	0.24 253	0.28 472	0.40 277	0.43 389	0.25 212	0.26 210	0.29 307	0.22 292	0.29 255	0.21 286	0.15 489	0.13 352	0.14 482	0.15 504	0.10 321	0.10 178

AE-Stereo	0.21 213	0.12 140	0.50 265	0.25 343	0.15 274	0.24 253	0.18 224	0.40 277	0.34 278	0.19 147	0.26 210	0.21 205	0.13 141	0.22 119	0.16 148	0.07 73	0.26 529	0.09 266	0.10 367	0.07 113	0.31 514

plain	0.18 118	0.16 292	0.59 377	0.21 148	0.13 173	0.16 55	0.17 170	0.29 131	0.23 116	0.16 105	0.26 210	0.13 85	0.17 218	0.27 209	0.17 174	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.07 136	0.10 321	0.07 24

MIF-Stereo (partial)	0.18 118	0.13 181	0.50 265	0.22 202	0.15 274	0.16 55	0.13 51	0.29 131	0.26 167	0.17 120	0.26 210	0.16 141	0.17 218	0.25 174	0.18 204	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.09 258	0.08 68

testlalala_base	0.23 269	0.14 226	0.48 223	0.26 384	0.16 312	0.25 273	0.17 170	0.37 236	0.19 58	0.20 157	0.26 210	0.17 156	0.14 159	0.19 57	0.18 204	0.42 580	0.23 504	0.07 92	0.06 65	0.50 573	0.14 329

HH	0.22 236	0.12 140	0.55 335	0.32 501	0.16 312	0.27 301	0.18 224	0.36 221	0.25 155	0.20 157	0.26 210	0.34 363	0.18 248	0.33 303	0.15 121	0.07 73	0.16 414	0.07 92	0.07 136	0.07 113	0.31 514

HanStereo	0.22 236	0.12 140	0.55 335	0.32 501	0.16 312	0.27 301	0.18 224	0.36 221	0.25 155	0.20 157	0.26 210	0.34 363	0.18 248	0.33 303	0.15 121	0.07 73	0.16 414	0.07 92	0.07 136	0.07 113	0.31 514

NRIStereo	0.20 177	0.12 140	0.50 265	0.23 255	0.11 84	0.24 253	0.19 269	0.30 149	0.28 196	0.26 222	0.26 210	0.25 257	0.18 248	0.34 318	0.19 235	0.08 197	0.06 54	0.09 266	0.07 136	0.09 258	0.09 113

CRE-IMP	0.19 146	0.13 181	0.51 283	0.23 255	0.11 84	0.24 253	0.17 170	0.31 166	0.24 130	0.27 233	0.26 210	0.24 245	0.17 218	0.24 155	0.19 235	0.09 281	0.05 5	0.10 341	0.07 136	0.10 321	0.10 178

XX-TBD	0.16 92	0.21 380	0.43 175	0.22 202	0.10 52	0.23 231	0.15 101	0.23 55	0.28 196	0.22 183	0.26 210	0.14 112	0.12 110	0.16 15	0.14 83	0.08 197	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 113	0.06 8

RALAANet	0.21 213	0.24 426	0.53 315	0.23 255	0.14 213	0.22 212	0.13 51	0.38 247	0.30 231	0.29 268	0.26 210	0.25 257	0.15 178	0.28 233	0.20 259	0.08 197	0.08 191	0.09 266	0.08 218	0.10 321	0.07 24

FSD					0.41 561	0.28 319	0.27 456	0.32 173	0.30 231	0.27 233	0.27 223	0.29 307	0.27 364	0.35 325	0.28 376	0.23 542	0.49 586	0.27 550	0.26 562	0.26 544

PAM	0.26 346	0.11 89	0.63 399	0.25 343	0.18 372	0.53 529	0.29 478	0.44 330	0.28 196	0.36 398	0.27 223	0.59 522	0.26 356	0.28 233	0.20 259	0.08 197	0.12 331	0.07 92	0.10 367	0.07 113	0.13 300

testlalala2	0.19 146	0.11 89	0.49 243	0.37 532	0.26 509	0.24 253	0.14 75	0.37 236	0.26 167	0.25 212	0.27 223	0.21 205	0.12 110	0.17 29	0.17 174	0.07 73	0.07 127	0.07 92	0.07 136	0.07 113	0.08 68

Any-RAFT	0.18 118	0.09 28	0.33 111	0.19 74	0.10 52	0.29 343	0.16 134	0.44 330	0.32 251	0.25 212	0.27 223	0.29 307	0.16 198	0.23 144	0.13 42	0.08 197	0.07 127	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.07 24

riskmin	0.24 298	0.10 53	0.43 175	0.32 501	0.26 509	0.33 403	0.19 269	0.44 330	0.30 231	0.24 199	0.27 223	0.37 388	0.25 338	0.30 270	0.22 304	0.09 281	0.18 451	0.09 266	0.13 475	0.10 321	0.27 493

DeepStereo_RVC	0.19 146	0.12 140	0.47 208	0.22 202	0.11 84	0.19 121	0.16 134	0.29 131	0.24 130	0.28 244	0.27 223	0.23 226	0.28 387	0.24 155	0.19 235	0.08 197	0.06 54	0.09 266	0.07 136	0.09 258	0.10 178

Anonymous3	0.24 298	0.19 359	0.76 452	0.27 422	0.18 372	0.41 470	0.24 422	0.45 339	0.36 305	0.23 191	0.27 223	0.20 191	0.18 248	0.28 233	0.19 235	0.12 429	0.11 307	0.10 341	0.10 367	0.11 373	0.13 300

PAM_32	0.26 346	0.10 53	0.63 399	0.24 305	0.19 404	0.51 520	0.26 447	0.43 309	0.30 231	0.32 333	0.28 230	0.60 528	0.28 387	0.29 255	0.20 259	0.08 197	0.14 370	0.08 175	0.10 367	0.07 113	0.15 346

UGAM-zero	0.26 346	0.11 89	0.56 345	0.20 115	0.16 312	0.28 319	0.18 224	0.48 369	0.25 155	0.31 308	0.28 230	0.56 513	0.32 444	0.66 476	0.17 174	0.07 73	0.10 273	0.07 92	0.09 310	0.07 113	0.31 514

knoymous	0.18 118	0.10 53	0.35 121	0.17 15	0.11 84	0.21 183	0.17 170	0.33 193	0.24 130	0.24 199	0.28 230	0.27 281	0.16 198	0.24 155	0.17 174	0.09 281	0.06 54	0.09 266	0.06 65	0.09 258	0.10 178

UDGNet	0.24 298	0.37 515	0.53 315	0.25 343	0.14 213	0.24 253	0.18 224	0.32 173	0.44 402	0.29 268	0.28 230	0.24 245	0.20 275	0.30 270	0.21 286	0.16 499	0.07 127	0.21 538	0.11 401	0.16 470	0.11 219

IPLGR	0.22 236	0.14 226	0.75 448	0.21 148	0.11 84	0.25 273	0.18 224	0.44 330	0.38 330	0.29 268	0.28 230	0.21 205	0.19 270	0.37 341	0.19 235	0.07 73	0.06 54	0.08 175	0.07 136	0.07 113	0.07 24

cross-raft	0.18 118	0.12 140	0.40 151	0.27 422	0.16 312	0.20 155	0.24 422	0.34 200	0.24 130	0.23 191	0.28 230	0.29 307	0.15 178	0.19 57	0.16 148	0.06 31	0.05 5	0.08 175	0.07 136	0.07 113	0.07 24

raft+_RVC	0.21 213	0.21 380	0.46 200	0.22 202	0.35 547	0.21 183	0.16 134	0.39 268	0.35 289	0.22 183	0.28 230	0.20 191	0.15 178	0.25 174	0.20 259	0.08 197	0.16 414	0.08 175	0.07 136	0.07 113	0.12 271

ARAFT	0.26 346	0.30 477	0.87 492	0.22 202	0.12 123	0.30 357	0.24 422	0.46 347	0.34 278	0.33 346	0.28 230	0.29 307	0.20 275	0.49 381	0.19 235	0.08 197	0.06 54	0.12 432	0.11 401	0.09 258	0.09 113

xyz-stereo-finetune2	0.18 118	0.16 292	0.32 105	0.16 7	0.09 15	0.27 301	0.19 269	0.29 131	0.21 92	0.23 191	0.29 238	0.21 205	0.23 304	0.37 341	0.23 323	0.06 31	0.05 5	0.08 175	0.06 65	0.06 52	0.07 24

AIO-test2	0.22 236	0.27 459	0.54 327	0.29 468	0.16 312	0.22 212	0.16 134	0.44 330	0.43 389	0.17 120	0.29 238	0.16 141	0.11 79	0.27 209	0.14 83	0.19 533	0.07 127	0.10 341	0.11 401	0.08 175	0.09 113

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 346	0.15 258	0.96 514	0.21 148	0.25 505	0.30 357	0.21 336	0.54 431	0.28 196	0.25 212	0.29 238	0.46 462	0.23 304	0.28 233	0.20 259	0.08 197	0.10 273	0.08 175	0.12 443	0.11 373	0.17 382

RAFT-Test	0.19 146	0.11 89	0.41 160	0.26 384	0.21 447	0.26 294	0.17 170	0.37 236	0.26 167	0.24 199	0.29 238	0.32 347	0.14 159	0.22 119	0.15 121	0.07 73	0.08 191	0.07 92	0.07 136	0.06 52	0.07 24

dd	0.23 269	0.32 488	0.55 335	0.23 255	0.12 123	0.27 301	0.21 336	0.32 173	0.45 414	0.30 291	0.29 238	0.25 257	0.17 218	0.31 283	0.26 357	0.13 451	0.07 127	0.10 341	0.08 218	0.12 414	0.09 113

GwcNet-ADL	0.23 269	0.15 258	0.58 370	0.24 305	0.13 173	0.23 231	0.24 422	0.51 398	0.41 366	0.28 244	0.29 238	0.30 327	0.20 275	0.27 209	0.28 376	0.09 281	0.07 127	0.07 92	0.07 136	0.09 258	0.11 219

Patchmatch Stereo++	0.19 146	0.13 181	0.51 283	0.22 202	0.11 84	0.19 121	0.14 75	0.30 149	0.24 130	0.28 244	0.29 238	0.25 257	0.18 248	0.27 209	0.18 204	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.10 321	0.09 113
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	0.19 146	0.13 181	0.51 283	0.22 202	0.11 84	0.19 121	0.15 101	0.30 149	0.24 130	0.28 244	0.29 238	0.25 257	0.18 248	0.25 174	0.17 174	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.10 321	0.09 113

ROB_FTStereo_v2	0.19 146	0.13 181	0.51 283	0.22 202	0.11 84	0.19 121	0.15 101	0.30 149	0.24 130	0.28 244	0.29 238	0.25 257	0.18 248	0.25 174	0.18 204	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.10 321	0.09 113

ROB_FTStereo	0.19 146	0.13 181	0.51 283	0.22 202	0.11 84	0.19 121	0.13 51	0.30 149	0.24 130	0.28 244	0.29 238	0.25 257	0.18 248	0.25 174	0.17 174	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.10 321	0.09 113

HUI-Stereo	0.19 146	0.13 181	0.52 304	0.22 202	0.11 84	0.19 121	0.14 75	0.30 149	0.24 130	0.28 244	0.29 238	0.25 257	0.18 248	0.23 144	0.17 174	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.10 321	0.09 113

iGMRVC	0.19 146	0.13 181	0.51 283	0.22 202	0.11 84	0.19 121	0.15 101	0.30 149	0.24 130	0.28 244	0.29 238	0.25 257	0.18 248	0.27 209	0.18 204	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.10 321	0.09 113

iRAFT	0.19 146	0.13 181	0.51 283	0.22 202	0.11 84	0.19 121	0.14 75	0.30 149	0.24 130	0.28 244	0.29 238	0.25 257	0.18 248	0.27 209	0.18 204	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.10 321	0.09 113

RAFT-IKP	0.19 146	0.13 181	0.51 283	0.22 202	0.11 84	0.18 101	0.15 101	0.30 149	0.24 130	0.28 244	0.29 238	0.25 257	0.18 248	0.26 195	0.18 204	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.10 321	0.09 113

GCAP-BAT	0.20 177	0.12 140	0.48 223	0.25 343	0.17 342	0.24 253	0.16 134	0.32 173	0.21 92	0.28 244	0.30 252	0.26 276	0.12 110	0.28 233	0.19 235	0.07 73	0.25 522	0.07 92	0.08 218	0.06 52	0.19 402

OMP-Stereo	0.24 298	0.16 292	0.48 223	0.30 479	0.13 173	0.21 183	0.16 134	0.38 247	0.35 289	0.34 366	0.30 252	0.33 355	0.20 275	0.70 488	0.24 332	0.08 197	0.06 54	0.09 266	0.07 136	0.08 175	0.07 24

NF-Stereo	0.22 236	0.11 89	0.52 304	0.25 343	0.12 123	0.21 183	0.18 224	0.40 277	0.35 289	0.28 244	0.30 252	0.22 212	0.17 218	0.52 399	0.21 286	0.09 281	0.06 54	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.13 300

OCTAStereo	0.22 236	0.11 89	0.52 304	0.25 343	0.12 123	0.21 183	0.18 224	0.40 277	0.35 289	0.28 244	0.30 252	0.22 212	0.17 218	0.51 391	0.21 286	0.09 281	0.06 54	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.13 300

RE-Stereo	0.22 236	0.11 89	0.52 304	0.25 343	0.12 123	0.21 183	0.18 224	0.40 277	0.35 289	0.28 244	0.30 252	0.22 212	0.17 218	0.51 391	0.21 286	0.09 281	0.06 54	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.13 300

TVStereo	0.22 236	0.11 89	0.52 304	0.25 343	0.12 123	0.21 183	0.18 224	0.40 277	0.35 289	0.28 244	0.30 252	0.22 212	0.17 218	0.51 391	0.21 286	0.09 281	0.06 54	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.13 300

IRAFT_RVC	0.23 269	0.15 258	0.54 327	0.26 384	0.12 123	0.19 121	0.23 398	0.41 295	0.39 346	0.31 308	0.30 252	0.29 307	0.24 325	0.55 413	0.23 323	0.08 197	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.08 175	0.08 68

TANstereo	0.16 92	0.11 89	0.43 175	0.16 7	0.08 6	0.25 273	0.14 75	0.23 55	0.29 215	0.25 212	0.30 252	0.16 141	0.12 110	0.18 43	0.13 42	0.08 197	0.07 127	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.08 68

RALCasStereoNet	0.22 236	0.22 399	0.48 223	0.23 255	0.23 475	0.22 212	0.18 224	0.32 173	0.27 184	0.22 183	0.30 252	0.22 212	0.15 178	0.29 255	0.20 259	0.08 197	0.22 495	0.07 92	0.06 65	0.10 321	0.25 477

111	0.22 236	0.22 399	0.57 355	0.19 74	0.09 15	0.24 253	0.17 170	0.44 330	0.46 425	0.24 199	0.30 252	0.29 307	0.22 292	0.25 174	0.19 235	0.08 197	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 113	0.15 346

RAFT + AFF	0.30 417	0.33 492	0.76 452	0.25 343	0.17 342	0.30 357	0.33 507	0.55 449	0.42 378	0.28 244	0.30 252	0.31 336	0.31 431	0.64 465	0.32 413	0.09 281	0.11 307	0.11 397	0.10 367	0.12 414	0.16 362

G2L-ROB	0.25 323	0.21 380	0.56 345	0.19 74	0.12 123	0.28 319	0.21 336	0.48 369	0.34 278	0.35 385	0.31 263	0.41 421	0.23 304	0.51 391	0.31 403	0.09 281	0.06 54	0.07 92	0.06 65	0.09 258	0.12 271

DCANet-4	0.20 177	0.11 89	0.58 370	0.19 74	0.09 15	0.19 121	0.18 224	0.39 268	0.42 378	0.29 268	0.31 263	0.17 156	0.22 292	0.21 95	0.20 259	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 52	0.09 113

qqq	0.24 298	0.16 292	0.46 200	0.20 115	0.15 274	0.23 231	0.20 309	0.43 309	0.32 251	0.26 222	0.31 263	0.28 294	0.25 338	0.36 331	0.28 376	0.08 197	0.22 495	0.10 341	0.11 401	0.09 258	0.23 454

fff	0.20 177	0.15 258	0.57 355	0.19 74	0.09 15	0.19 121	0.18 224	0.38 247	0.46 425	0.29 268	0.31 263	0.18 169	0.28 387	0.21 95	0.20 259	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 52	0.09 113

ADStereo(finetuned)	0.21 213	0.15 258	0.59 377	0.19 74	0.09 15	0.19 121	0.18 224	0.37 236	0.41 366	0.30 291	0.31 263	0.19 179	0.31 431	0.21 95	0.20 259	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.07 113	0.10 178

x	0.23 269	0.15 258	0.45 186	0.20 115	0.15 274	0.27 301	0.17 170	0.43 309	0.35 289	0.26 222	0.31 263	0.29 307	0.25 338	0.29 255	0.30 393	0.09 281	0.22 495	0.08 175	0.09 310	0.09 258	0.24 467

CREStereo++_RVC	0.16 92	0.09 28	0.42 169	0.17 15	0.11 84	0.18 101	0.13 51	0.23 55	0.31 241	0.21 165	0.31 263	0.13 85	0.11 79	0.17 29	0.16 148	0.07 73	0.04 1	0.06 32	0.15 504	0.06 52	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	0.20 177	0.15 258	0.57 355	0.19 74	0.09 15	0.19 121	0.18 224	0.37 236	0.41 366	0.30 291	0.31 263	0.19 179	0.23 304	0.21 95	0.20 259	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.07 113	0.10 178

csc	0.20 177	0.15 258	0.57 355	0.19 74	0.09 15	0.19 121	0.18 224	0.38 247	0.46 425	0.29 268	0.31 263	0.18 169	0.28 387	0.21 95	0.20 259	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 52	0.09 113

cscssc	0.20 177	0.15 258	0.57 355	0.19 74	0.09 15	0.19 121	0.18 224	0.38 247	0.46 425	0.29 268	0.31 263	0.18 169	0.28 387	0.21 95	0.20 259	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.05 23	0.06 52	0.09 113

DFGA-Net	0.26 346	0.33 492	0.70 431	0.22 202	0.15 274	0.25 273	0.17 170	0.41 295	0.40 356	0.30 291	0.32 273	0.21 205	0.18 248	0.61 446	0.33 422	0.08 197	0.06 54	0.10 341	0.09 310	0.11 373	0.09 113

FACV-RUCA	0.22 236	0.15 258	0.38 135	0.24 305	0.23 475	0.26 294	0.19 269	0.41 295	0.35 289	0.26 222	0.32 273	0.22 212	0.25 338	0.24 155	0.19 235	0.10 350	0.07 127	0.15 499	0.08 218	0.16 470	0.14 329

rvit_105_1	0.28 384	0.24 426	0.65 409	0.27 422	0.19 404	0.31 379	0.35 515	0.46 347	0.53 484	0.31 308	0.32 273	0.32 347	0.27 364	0.36 331	0.26 357	0.16 499	0.14 370	0.15 499	0.17 525	0.11 373	0.11 219

ITSA-stereo	0.26 346	0.16 292	0.39 142	0.24 305	0.11 84	0.28 319	0.18 224	0.58 483	0.59 516	0.32 333	0.32 273	0.33 355	0.28 387	0.51 391	0.34 429	0.11 389	0.08 191	0.11 397	0.11 401	0.11 373	0.15 346

H2IRNET	0.19 146	0.18 346	0.50 265	0.22 202	0.12 123	0.20 155	0.16 134	0.28 112	0.31 241	0.17 120	0.32 273	0.25 257	0.20 275	0.24 155	0.19 235	0.08 197	0.06 54	0.09 266	0.10 367	0.10 321	0.08 68

LL-Strereo	0.32 434	0.33 492	0.77 458	0.26 384	0.24 492	0.22 212	0.23 398	0.58 483	0.44 402	0.35 385	0.32 273	0.41 421	0.40 488	0.93 553	0.25 346	0.08 197	0.13 352	0.11 397	0.09 310	0.09 258	0.22 446

raft_robust	0.25 323	0.23 415	0.44 183	0.22 202	0.13 173	0.23 231	0.22 370	0.52 406	0.50 467	0.33 346	0.32 273	0.33 355	0.23 304	0.55 413	0.18 204	0.07 73	0.11 307	0.08 175	0.10 367	0.08 175	0.07 24

IPLG	0.23 269	0.19 359	0.65 409	0.21 148	0.12 123	0.28 319	0.17 170	0.45 339	0.32 251	0.33 346	0.32 273	0.16 141	0.17 218	0.50 385	0.23 323	0.07 73	0.06 54	0.08 175	0.07 136	0.07 113	0.08 68

GMOStereo	0.20 177	0.17 324	0.45 186	0.23 255	0.18 372	0.21 183	0.27 456	0.28 112	0.28 196	0.31 308	0.32 273	0.28 294	0.17 218	0.16 15	0.13 42	0.07 73	0.23 504	0.10 341	0.08 218	0.08 175	0.07 24

error version	0.20 177	0.17 324	0.45 186	0.23 255	0.18 372	0.21 183	0.27 456	0.28 112	0.28 196	0.31 308	0.32 273	0.28 294	0.17 218	0.16 15	0.13 42	0.07 73	0.23 504	0.10 341	0.08 218	0.08 175	0.07 24

test-v	0.20 177	0.17 324	0.45 186	0.23 255	0.18 372	0.21 183	0.27 456	0.28 112	0.28 196	0.31 308	0.32 273	0.28 294	0.17 218	0.16 15	0.13 42	0.07 73	0.23 504	0.10 341	0.08 218	0.08 175	0.07 24

PFNet+	0.21 213	0.11 89	0.54 327	0.22 202	0.12 123	0.17 75	0.18 224	0.31 166	0.36 305	0.33 346	0.32 273	0.24 245	0.16 198	0.33 303	0.18 204	0.10 350	0.07 127	0.11 397	0.10 367	0.08 175	0.12 271

PSM-softLoss	0.22 236	0.11 89	0.53 315	0.25 343	0.12 123	0.20 155	0.17 170	0.39 268	0.29 215	0.29 268	0.32 273	0.24 245	0.16 198	0.53 402	0.21 286	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.09 310	0.08 175	0.12 271

KMStereo	0.22 236	0.11 89	0.53 315	0.25 343	0.12 123	0.20 155	0.17 170	0.39 268	0.29 215	0.29 268	0.32 273	0.24 245	0.16 198	0.53 402	0.21 286	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.09 310	0.08 175	0.12 271

PFNet	0.24 298	0.11 89	0.63 399	0.25 343	0.14 213	0.22 212	0.19 269	0.40 277	0.35 289	0.36 398	0.32 273	0.27 281	0.20 275	0.63 460	0.23 323	0.09 281	0.05 5	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.08 68

Pruner-Stereo	0.20 177	0.12 140	0.49 243	0.29 468	0.12 123	0.19 121	0.17 170	0.32 173	0.31 241	0.33 346	0.32 273	0.25 257	0.15 178	0.25 174	0.22 304	0.09 281	0.06 54	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.10 178

test-2	0.20 177	0.17 324	0.45 186	0.23 255	0.18 372	0.21 183	0.27 456	0.28 112	0.28 196	0.31 308	0.32 273	0.28 294	0.17 218	0.16 15	0.13 42	0.07 73	0.23 504	0.10 341	0.08 218	0.08 175	0.07 24

SFCPSM	0.23 269	0.12 140	0.51 283	0.21 148	0.14 213	0.34 418	0.22 370	0.57 469	0.41 366	0.29 268	0.32 273	0.23 226	0.22 292	0.28 233	0.20 259	0.10 350	0.07 127	0.09 266	0.10 367	0.09 258	0.09 113

FENet	0.22 236	0.13 181	0.48 223	0.22 202	0.12 123	0.27 301	0.18 224	0.43 309	0.37 320	0.31 308	0.32 273	0.29 307	0.23 304	0.27 209	0.24 332	0.10 350	0.07 127	0.09 266	0.09 310	0.09 258	0.11 219

DIP-Stereo	0.20 177	0.13 181	0.48 223	0.20 115	0.13 173	0.28 319	0.12 28	0.43 309	0.26 167	0.27 233	0.32 273	0.21 205	0.17 218	0.26 195	0.20 259	0.08 197	0.06 54	0.08 175	0.06 65	0.07 113	0.10 178
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	0.27 374	0.18 346	0.87 492	0.23 255	0.22 462	0.29 343	0.18 224	0.53 416	0.28 196	0.30 291	0.33 293	0.45 453	0.29 407	0.30 270	0.21 286	0.08 197	0.10 273	0.08 175	0.13 475	0.08 175	0.20 420

DCVSM-stereo	0.25 323	0.14 226	0.53 315	0.21 148	0.14 213	0.27 301	0.14 75	0.35 209	0.35 289	0.42 468	0.33 293	0.46 462	0.30 414	0.31 283	0.27 368	0.11 389	0.10 273	0.12 432	0.10 367	0.12 414	0.15 346

ACV-stereo	0.30 417	0.20 372	0.82 472	0.23 255	0.16 312	0.48 511	0.20 309	0.38 247	0.34 278	0.29 268	0.33 293	0.66 549	0.43 503	0.55 413	0.31 403	0.10 350	0.09 233	0.09 266	0.09 310	0.11 373	0.12 271

IPLGR_C	0.23 269	0.29 471	0.81 468	0.24 305	0.16 312	0.24 253	0.20 309	0.38 247	0.33 267	0.32 333	0.33 293	0.23 226	0.15 178	0.26 195	0.22 304	0.09 281	0.07 127	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.09 113

ACRE	0.23 269	0.27 459	0.83 478	0.24 305	0.15 274	0.24 253	0.20 309	0.38 247	0.32 251	0.32 333	0.33 293	0.23 226	0.15 178	0.26 195	0.22 304	0.09 281	0.07 127	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.09 113

GANet-ADL	0.22 236	0.14 226	0.51 283	0.23 255	0.14 213	0.29 343	0.19 269	0.48 369	0.36 305	0.26 222	0.33 293	0.32 347	0.20 275	0.26 195	0.22 304	0.11 389	0.07 127	0.07 92	0.06 65	0.09 258	0.11 219

SST-Stereo	0.22 236	0.11 89	0.52 304	0.25 343	0.14 213	0.19 121	0.17 170	0.32 173	0.26 167	0.34 366	0.33 293	0.29 307	0.25 338	0.56 419	0.18 204	0.08 197	0.05 5	0.10 341	0.08 218	0.09 258	0.07 24

RAFT_R40	0.22 236	0.11 89	0.52 304	0.25 343	0.13 173	0.18 101	0.18 224	0.32 173	0.31 241	0.33 346	0.33 293	0.30 327	0.23 304	0.55 413	0.19 235	0.08 197	0.05 5	0.10 341	0.08 218	0.09 258	0.07 24

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 177	0.23 415	0.49 243	0.21 148	0.16 312	0.19 121	0.17 170	0.35 209	0.32 251	0.26 222	0.33 293	0.20 191	0.17 218	0.21 95	0.17 174	0.06 31	0.10 273	0.07 92	0.07 136	0.07 113	0.11 219

DMCA	0.24 298	0.18 346	0.51 283	0.23 255	0.14 213	0.27 301	0.20 309	0.45 339	0.40 356	0.32 333	0.33 293	0.33 355	0.25 338	0.27 209	0.30 393	0.11 389	0.08 191	0.10 341	0.08 218	0.11 373	0.12 271

HITNet	0.22 236	0.23 415	0.60 384	0.20 115	0.09 15	0.27 301	0.15 101	0.45 339	0.33 267	0.29 268	0.33 293	0.27 281	0.22 292	0.29 255	0.27 368	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.09 258	0.11 219
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	0.23 269	0.12 140	0.39 142	0.20 115	0.11 84	0.28 319	0.22 370	0.45 339	0.33 267	0.27 233	0.34 304	0.30 327	0.25 338	0.46 373	0.23 323	0.09 281	0.15 401	0.09 266	0.08 218	0.10 321	0.19 402

test_sample1	0.24 298	0.13 181	0.40 151	0.20 115	0.13 173	0.29 343	0.19 269	0.43 309	0.30 231	0.27 233	0.34 304	0.31 336	0.28 387	0.45 371	0.27 368	0.09 281	0.16 414	0.08 175	0.08 218	0.09 258	0.22 446

Anonymous_2	0.44 505	0.23 415	0.57 355	0.34 517	0.34 544	0.53 529	0.28 472	0.49 379	0.39 346	0.36 398	0.34 304	0.48 476	0.38 476	0.43 361	0.33 422	0.26 554	0.41 578	0.44 577	1.45 614	0.33 564	0.37 542

DisPM	0.20 177	0.11 89	0.52 304	0.24 305	0.13 173	0.18 101	0.19 269	0.30 149	0.31 241	0.33 346	0.34 304	0.23 226	0.16 198	0.34 318	0.17 174	0.09 281	0.06 54	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.12 271

CIPLG	0.23 269	0.28 467	0.75 448	0.24 305	0.16 312	0.25 273	0.20 309	0.38 247	0.33 267	0.32 333	0.34 304	0.23 226	0.15 178	0.27 209	0.22 304	0.09 281	0.07 127	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.09 113

PSMNet-ADL	0.26 346	0.16 292	0.39 142	0.27 422	0.14 213	0.32 396	0.22 370	0.45 339	0.37 320	0.28 244	0.34 304	0.41 421	0.28 387	0.61 446	0.32 413	0.11 389	0.10 273	0.09 266	0.11 401	0.10 321	0.13 300

RAFT	0.24 298	0.24 426	0.46 200	0.27 422	0.15 274	0.26 294	0.26 447	0.37 236	0.31 241	0.34 366	0.34 304	0.41 421	0.22 292	0.30 270	0.18 204	0.08 197	0.15 401	0.11 397	0.10 367	0.11 373	0.13 300

TestStereo	0.22 236	0.24 426	0.48 223	0.25 343	0.11 84	0.22 212	0.22 370	0.32 173	0.31 241	0.24 199	0.34 304	0.23 226	0.19 270	0.62 457	0.19 235	0.08 197	0.07 127	0.10 341	0.07 136	0.11 373	0.07 24

GCST	0.50 526	0.67 574	0.82 472	1.04 598	0.55 577	0.38 454	0.11 18	0.42 300	0.33 267	0.42 468	0.35 312	0.29 307	0.18 248	0.50 385	0.23 323	0.70 592	0.42 579	0.79 595	0.62 599	0.63 581	0.47 562

test_sample3	0.25 323	0.14 226	0.52 304	0.20 115	0.12 123	0.33 403	0.20 309	0.53 416	0.38 330	0.32 333	0.35 312	0.29 307	0.24 325	0.54 408	0.25 346	0.10 350	0.14 370	0.09 266	0.09 310	0.11 373	0.15 346

MIM_Stereo	0.20 177	0.17 324	0.55 335	0.20 115	0.21 447	0.17 75	0.14 75	0.37 236	0.27 184	0.28 244	0.35 312	0.23 226	0.13 141	0.28 233	0.16 148	0.06 31	0.08 191	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.15 346

gwcnet-sp	0.25 323	0.16 292	0.70 431	0.23 255	0.14 213	0.34 418	0.22 370	0.46 347	0.41 366	0.37 415	0.35 312	0.27 281	0.27 364	0.36 331	0.26 357	0.09 281	0.08 191	0.09 266	0.09 310	0.10 321	0.10 178

scenet	0.25 323	0.16 292	0.70 431	0.23 255	0.14 213	0.34 418	0.22 370	0.46 347	0.41 366	0.37 415	0.35 312	0.27 281	0.27 364	0.36 331	0.26 357	0.09 281	0.08 191	0.09 266	0.09 310	0.10 321	0.10 178

CASS	0.22 236	0.16 292	0.40 151	0.26 384	0.12 123	0.29 343	0.19 269	0.40 277	0.32 251	0.34 366	0.35 312	0.25 257	0.25 338	0.26 195	0.21 286	0.13 451	0.08 191	0.11 397	0.09 310	0.11 373	0.12 271
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 323	0.16 292	0.70 431	0.23 255	0.14 213	0.34 418	0.22 370	0.46 347	0.41 366	0.37 415	0.35 312	0.27 281	0.27 364	0.36 331	0.26 357	0.09 281	0.08 191	0.09 266	0.09 310	0.10 321	0.10 178

BUS	0.24 298	0.13 181	0.36 127	0.25 343	0.14 213	0.44 487	0.17 170	0.59 493	0.36 305	0.34 366	0.35 312	0.31 336	0.22 292	0.27 209	0.22 304	0.10 350	0.07 127	0.11 397	0.10 367	0.09 258	0.10 178

BSDual-CNN	0.24 298	0.13 181	0.36 127	0.25 343	0.14 213	0.35 433	0.22 370	0.59 493	0.36 305	0.34 366	0.35 312	0.38 394	0.25 338	0.27 209	0.28 376	0.10 350	0.07 127	0.11 397	0.10 367	0.09 258	0.10 178

hknet	0.26 346	0.15 258	0.49 243	0.25 343	0.16 312	0.35 433	0.22 370	0.59 493	0.40 356	0.34 366	0.35 312	0.43 441	0.28 387	0.38 344	0.26 357	0.09 281	0.07 127	0.11 397	0.10 367	0.09 258	0.10 178

LCNet	0.22 236	0.12 140	0.42 169	0.26 384	0.12 123	0.23 231	0.19 269	0.36 221	0.28 196	0.28 244	0.35 312	0.26 276	0.30 414	0.35 325	0.17 174	0.07 73	0.05 5	0.09 266	0.10 367	0.13 427	0.22 446

AAGNet	0.34 450	0.12 140	0.53 315	0.26 384	0.16 312	0.20 155	0.19 269	0.31 166	0.29 215	0.35 385	0.35 312	0.27 281	0.30 414	0.44 365	2.56 610	0.08 197	0.05 5	0.10 341	0.07 136	0.09 258	0.07 24

HCRNet	0.25 323	0.27 459	0.42 169	0.34 517	0.17 342	0.27 301	0.18 224	0.45 339	0.37 320	0.31 308	0.35 312	0.32 347	0.23 304	0.44 365	0.21 286	0.13 451	0.08 191	0.13 458	0.11 401	0.11 373	0.09 113

BEATNet_4x	0.25 323	0.25 441	0.66 414	0.23 255	0.10 52	0.29 343	0.14 75	0.49 379	0.34 278	0.31 308	0.35 312	0.32 347	0.26 356	0.34 318	0.33 422	0.08 197	0.06 54	0.08 175	0.07 136	0.11 373	0.13 300

UCFNet_RVC	0.25 323	0.21 380	0.49 243	0.19 74	0.15 274	0.34 418	0.18 224	0.47 358	0.36 305	0.30 291	0.35 312	0.40 412	0.26 356	0.35 325	0.24 332	0.13 451	0.08 191	0.13 458	0.14 493	0.13 427	0.13 300

DualNet (step1)	0.31 428	0.21 380	0.69 425	0.18 39	0.17 342	0.36 440	0.21 336	0.54 431	0.43 389	0.38 424	0.36 327	0.38 394	0.32 444	0.41 352	0.26 357	0.24 545	0.21 484	0.28 557	0.24 553	0.18 501	0.21 432

test_sample9	0.45 508	0.21 380	0.69 425	0.18 39	0.17 342	0.36 440	0.21 336	0.54 431	0.43 389	0.38 424	0.36 327	0.38 394	0.32 444	0.70 488	1.01 560	0.24 545	1.93 615	0.28 557	0.24 553	0.18 501	0.21 432

test_sample7	0.28 384	0.16 292	0.47 208	0.21 148	0.14 213	0.29 343	0.22 370	0.54 431	0.43 389	0.38 424	0.36 327	0.38 394	0.32 444	0.41 352	0.26 357	0.14 475	0.21 484	0.13 458	0.12 443	0.13 427	0.25 477

CoDeX	0.24 298	0.13 181	0.48 223	0.22 202	0.14 213	0.29 343	0.21 336	0.55 449	0.42 378	0.29 268	0.36 327	0.28 294	0.23 304	0.48 379	0.20 259	0.09 281	0.06 54	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.08 68

PCWNet_CMD	0.23 269	0.14 226	0.48 223	0.21 148	0.13 173	0.28 319	0.17 170	0.47 358	0.47 438	0.30 291	0.36 327	0.37 388	0.24 325	0.29 255	0.21 286	0.09 281	0.06 54	0.10 341	0.08 218	0.11 373	0.11 219

CBFPSM	0.28 384	0.23 415	0.76 452	0.21 148	0.14 213	0.38 454	0.26 447	0.42 300	0.37 320	0.34 366	0.36 327	0.55 508	0.38 476	0.33 303	0.40 454	0.08 197	0.08 191	0.07 92	0.08 218	0.09 258	0.12 271

iRaft-Stereo_5w	0.25 323	0.24 426	0.50 265	0.23 255	0.18 372	0.19 121	0.19 269	0.39 268	0.35 289	0.28 244	0.36 327	0.34 363	0.23 304	0.66 476	0.28 376	0.07 73	0.07 127	0.08 175	0.07 136	0.09 258	0.14 329

GES	0.23 269	0.14 226	0.54 327	0.21 148	0.14 213	0.28 319	0.19 269	0.51 398	0.35 289	0.31 308	0.36 327	0.25 257	0.24 325	0.30 270	0.23 323	0.11 389	0.09 233	0.08 175	0.08 218	0.10 321	0.12 271

AFF-stereo	0.20 177	0.24 426	0.49 243	0.22 202	0.11 84	0.18 101	0.18 224	0.35 209	0.29 215	0.25 212	0.36 327	0.25 257	0.17 218	0.25 174	0.17 174	0.06 31	0.09 233	0.08 175	0.08 218	0.08 175	0.11 219

FADNet	0.34 450	0.43 536	0.88 499	0.24 305	0.22 462	0.37 448	0.19 269	0.56 460	0.49 460	0.32 333	0.36 327	0.43 441	0.32 444	0.65 470	0.30 393	0.17 513	0.16 414	0.14 482	0.16 514	0.25 540	0.21 432

MSMDNet	0.23 269	0.14 226	0.49 243	0.20 115	0.13 173	0.28 319	0.17 170	0.47 358	0.47 438	0.30 291	0.36 327	0.37 388	0.24 325	0.29 255	0.21 286	0.09 281	0.07 127	0.09 266	0.08 218	0.11 373	0.11 219

G2L-Stereo_test	0.26 346	0.22 399	0.54 327	0.20 115	0.13 173	0.28 319	0.24 422	0.51 398	0.40 356	0.38 424	0.37 338	0.40 412	0.26 356	0.53 402	0.32 413	0.09 281	0.06 54	0.07 92	0.06 65	0.09 258	0.11 219

rvit_stereo_0075_2	0.25 323	0.18 346	0.65 409	0.27 422	0.22 462	0.22 212	0.15 101	0.41 295	0.36 305	0.27 233	0.37 338	0.29 307	0.21 285	0.29 255	0.20 259	0.17 513	0.12 331	0.19 531	0.12 443	0.14 450	0.14 329

ssnet_v2	0.30 417	0.21 380	0.63 399	0.23 255	0.15 274	0.40 465	0.30 487	0.59 493	0.48 446	0.40 451	0.37 338	0.46 462	0.30 414	0.41 352	0.44 473	0.13 451	0.11 307	0.11 397	0.11 401	0.12 414	0.11 219

IIG-Stereo	0.24 298	0.16 292	0.47 208	0.29 468	0.12 123	0.23 231	0.14 75	0.40 277	0.33 267	0.35 385	0.37 338	0.33 355	0.22 292	0.70 488	0.26 357	0.08 197	0.06 54	0.09 266	0.07 136	0.08 175	0.07 24

CFNet_pseudo	0.23 269	0.14 226	0.48 223	0.20 115	0.13 173	0.27 301	0.17 170	0.46 347	0.45 414	0.30 291	0.37 338	0.38 394	0.23 304	0.30 270	0.22 304	0.09 281	0.06 54	0.11 397	0.08 218	0.11 373	0.11 219

ac_64	0.28 384	0.16 292	0.62 394	0.25 343	0.17 342	0.36 440	0.22 370	0.48 369	0.35 289	0.36 398	0.37 338	0.51 490	0.30 414	0.62 457	0.34 429	0.11 389	0.09 233	0.10 341	0.10 367	0.09 258	0.09 113

ccs_rob	0.23 269	0.14 226	0.48 223	0.20 115	0.13 173	0.27 301	0.17 170	0.46 347	0.45 414	0.30 291	0.37 338	0.38 394	0.23 304	0.30 270	0.22 304	0.09 281	0.06 54	0.11 397	0.08 218	0.12 414	0.11 219

NOSS_ROB	0.33 441	0.24 426	0.49 243	0.27 422	0.16 312	0.34 418	0.19 269	0.55 449	0.50 467	0.34 366	0.37 338	0.42 434	0.30 414	0.93 553	0.25 346	0.19 533	0.20 479	0.24 547	0.22 547	0.17 485	0.25 477

G2L-Stereo	0.27 374	0.23 415	0.61 390	0.22 202	0.14 213	0.25 273	0.19 269	0.48 369	0.37 320	0.33 346	0.38 346	0.40 412	0.23 304	0.61 446	0.33 422	0.11 389	0.09 233	0.10 341	0.08 218	0.09 258	0.11 219

HI	0.21 213	0.16 292	0.50 265	0.18 39	0.15 274	0.17 75	0.16 134	0.35 209	0.22 102	0.38 424	0.38 346	0.36 382	0.24 325	0.29 255	0.22 304	0.06 31	0.05 5	0.08 175	0.09 310	0.09 258	0.08 68

CoSv	0.21 213	0.16 292	0.50 265	0.18 39	0.15 274	0.17 75	0.16 134	0.35 209	0.22 102	0.38 424	0.38 346	0.36 382	0.24 325	0.29 255	0.22 304	0.06 31	0.05 5	0.08 175	0.09 310	0.09 258	0.08 68

test_sample4	0.26 346	0.14 226	0.53 315	0.21 148	0.12 123	0.32 396	0.21 336	0.53 416	0.38 330	0.33 346	0.38 346	0.28 294	0.25 338	0.54 408	0.25 346	0.10 350	0.14 370	0.10 341	0.09 310	0.11 373	0.16 362

MyStereo8	0.25 323	0.20 372	0.69 425	0.24 305	0.17 342	0.31 379	0.16 134	0.50 387	0.32 251	0.29 268	0.38 346	0.25 257	0.19 270	0.33 303	0.29 390	0.08 197	0.20 479	0.08 175	0.08 218	0.10 321	0.16 362

GASNet	0.39 477	0.58 565	1.27 557	0.35 523	0.23 475	0.35 433	0.23 398	0.63 524	0.56 504	0.41 463	0.38 346	0.45 453	0.30 414	0.81 527	0.42 462	0.16 499	0.11 307	0.14 482	0.14 493	0.23 534	0.12 271

ToySt	0.28 384	0.19 359	0.68 423	0.22 202	0.19 404	0.31 379	0.31 496	0.43 309	0.43 389	0.28 244	0.38 346	0.42 434	0.32 444	0.33 303	0.32 413	0.08 197	0.14 370	0.10 341	0.12 443	0.11 373	0.24 467

NINENet	0.27 374	0.16 292	0.49 243	0.23 255	0.16 312	0.44 487	0.17 170	0.63 524	0.49 460	0.33 346	0.38 346	0.31 336	0.22 292	0.43 361	0.22 304	0.11 389	0.10 273	0.12 432	0.08 218	0.12 414	0.11 219

psmg	0.24 298	0.13 181	0.36 127	0.21 148	0.14 213	0.35 433	0.23 398	0.54 431	0.36 305	0.36 398	0.38 346	0.38 394	0.25 338	0.27 209	0.28 376	0.10 350	0.08 191	0.10 341	0.10 367	0.09 258	0.09 113

ADLNet2	0.31 428	0.23 415	0.77 458	0.23 255	0.18 372	0.36 440	0.24 422	0.55 449	0.54 489	0.33 346	0.38 346	0.45 453	0.31 431	0.70 488	0.36 440	0.10 350	0.08 191	0.09 266	0.09 310	0.12 414	0.11 219

GEStereo_RVC	0.29 404	0.24 426	0.60 384	0.27 422	0.16 312	0.33 403	0.25 436	0.58 483	0.56 504	0.35 385	0.38 346	0.34 363	0.25 338	0.51 391	0.29 390	0.12 429	0.08 191	0.09 266	0.08 218	0.11 373	0.13 300

UPFNet	0.27 374	0.15 258	0.47 208	0.25 343	0.20 430	0.37 448	0.27 456	0.50 387	0.40 356	0.36 398	0.38 346	0.37 388	0.29 407	0.40 349	0.34 429	0.10 350	0.10 273	0.10 341	0.10 367	0.10 321	0.08 68

DSFCA	0.29 404	0.18 346	0.48 223	0.21 148	0.17 342	0.39 459	0.32 501	0.49 379	0.44 402	0.44 485	0.38 346	0.40 412	0.30 414	0.53 402	0.38 448	0.12 429	0.10 273	0.10 341	0.11 401	0.11 373	0.11 219

DMCA-RVC	0.30 417	0.27 459	0.93 509	0.28 450	0.17 342	0.30 357	0.21 336	0.43 309	0.36 305	0.40 451	0.38 346	0.39 408	0.36 466	0.44 365	0.34 429	0.13 451	0.10 273	0.16 507	0.12 443	0.13 427	0.11 219

FADNet-RVC-Resample	0.31 428	0.32 488	1.16 544	0.27 422	0.17 342	0.33 403	0.21 336	0.49 379	0.40 356	0.36 398	0.38 346	0.34 363	0.27 364	0.54 408	0.27 368	0.10 350	0.10 273	0.14 482	0.13 475	0.13 427	0.18 387

FADNet_RVC	0.31 428	0.35 505	0.98 518	0.24 305	0.16 312	0.30 357	0.17 170	0.52 406	0.39 346	0.30 291	0.38 346	0.30 327	0.29 407	0.54 408	0.33 422	0.14 475	0.14 370	0.14 482	0.16 514	0.21 525	0.24 467

AdaStereo	0.25 323	0.17 324	0.47 208	0.25 343	0.13 173	0.33 403	0.17 170	0.57 469	0.43 389	0.34 366	0.38 346	0.35 377	0.21 285	0.32 293	0.24 332	0.14 475	0.06 54	0.13 458	0.09 310	0.11 373	0.09 113
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	0.28 384	0.25 441	0.64 404	0.22 202	0.16 312	0.30 357	0.21 336	0.54 431	0.33 267	0.36 398	0.38 346	0.38 394	0.26 356	0.45 371	0.28 376	0.15 489	0.11 307	0.11 397	0.11 401	0.14 450	0.14 329

test_sample8	0.52 533	0.21 380	0.69 425	0.18 39	0.17 342	0.36 440	0.21 336	0.57 469	0.38 330	0.63 547	0.39 364	1.16 579	0.68 562	0.70 488	1.01 560	0.24 545	1.93 615	0.28 557	0.24 553	0.18 501	0.21 432

DispNO	0.29 404	0.24 426	0.83 478	0.23 255	0.17 342	0.25 273	0.22 370	0.47 358	0.42 378	0.33 346	0.39 364	0.38 394	0.28 387	0.78 516	0.35 436	0.09 281	0.07 127	0.10 341	0.10 367	0.09 258	0.09 113

TestStereo1	0.23 269	0.22 399	0.50 265	0.27 422	0.14 213	0.26 294	0.27 456	0.43 309	0.38 330	0.29 268	0.39 364	0.23 226	0.21 285	0.33 303	0.18 204	0.08 197	0.08 191	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.10 178

RAFT+CT+SA	0.23 269	0.24 426	0.48 223	0.25 343	0.18 372	0.23 231	0.29 478	0.42 300	0.38 330	0.24 199	0.39 364	0.20 191	0.17 218	0.34 318	0.17 174	0.07 73	0.07 127	0.09 266	0.12 443	0.09 258	0.13 300

SA-5K	0.23 269	0.22 399	0.50 265	0.27 422	0.14 213	0.26 294	0.27 456	0.43 309	0.38 330	0.29 268	0.39 364	0.23 226	0.21 285	0.33 303	0.18 204	0.08 197	0.08 191	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.10 178

PSM-AAD	0.26 346	0.11 89	0.43 175	0.24 305	0.12 123	0.27 301	0.37 524	0.36 221	0.30 231	0.36 398	0.39 364	0.28 294	0.77 565	0.30 270	0.16 148	0.07 73	0.06 54	0.12 432	0.11 401	0.09 258	0.21 432

RYNet	0.38 472	0.23 415	0.65 409	0.26 384	0.28 516	0.62 545	0.33 507	0.61 512	0.62 525	0.42 468	0.39 364	0.58 521	0.40 488	0.89 541	0.57 512	0.11 389	0.09 233	0.12 432	0.11 401	0.19 510	0.22 446

NVstereo2D	0.32 434	0.18 346	0.63 399	0.24 305	0.23 475	0.43 482	0.28 472	0.60 504	0.58 509	0.28 244	0.39 364	0.42 434	0.30 414	0.71 494	0.30 393	0.13 451	0.09 233	0.13 458	0.10 367	0.20 518	0.18 387

HSM	0.29 404	0.18 346	0.48 223	0.21 148	0.15 274	0.33 403	0.20 309	0.55 449	0.39 346	0.36 398	0.39 364	0.67 553	0.32 444	0.88 539	0.24 332	0.09 281	0.07 127	0.08 175	0.07 136	0.09 258	0.10 178

DStereoRT	0.40 488	0.16 292	0.74 444	0.25 343	0.17 342	0.42 477	0.19 269	0.50 387	0.48 446	0.31 308	0.40 373	0.32 347	0.39 483	0.64 465	0.31 403	0.09 281	0.11 307	1.56 614	0.43 581	0.08 175	0.41 550

mmm	0.25 323	0.15 258	0.44 183	0.23 255	0.20 430	0.28 319	0.21 336	0.43 309	0.32 251	0.31 308	0.40 373	0.30 327	0.24 325	0.31 283	0.28 376	0.09 281	0.21 484	0.11 397	0.12 443	0.10 321	0.26 489

test_5	0.25 323	0.25 441	0.57 355	0.27 422	0.18 372	0.25 273	0.29 478	0.42 300	0.39 346	0.29 268	0.40 373	0.27 281	0.23 304	0.35 325	0.19 235	0.07 73	0.07 127	0.09 266	0.09 310	0.10 321	0.14 329

LMCR-Stereo	0.28 384	0.22 399	0.56 345	0.29 468	0.14 213	0.37 448	0.23 398	0.57 469	0.36 305	0.40 451	0.40 373	0.29 307	0.30 414	0.41 352	0.38 448	0.11 389	0.07 127	0.09 266	0.07 136	0.13 427	0.10 178

XX-Stereo	0.25 323	0.11 89	1.09 534	0.35 523	0.38 556	0.23 231	0.13 51	0.43 309	0.19 58	0.20 157	0.40 373	0.31 336	0.10 53	0.33 303	0.13 42	0.08 197	0.11 307	0.08 175	0.09 310	0.07 113	0.10 178

UNet	0.28 384	0.16 292	0.70 431	0.24 305	0.20 430	0.44 487	0.21 336	0.52 406	0.42 378	0.36 398	0.40 373	0.43 441	0.33 452	0.41 352	0.32 413	0.09 281	0.07 127	0.10 341	0.09 310	0.10 321	0.09 113

GANet-RSSM	0.26 346	0.19 359	0.54 327	0.21 148	0.14 213	0.27 301	0.22 370	0.47 358	0.34 278	0.30 291	0.40 373	0.41 421	0.30 414	0.59 434	0.25 346	0.11 389	0.08 191	0.09 266	0.09 310	0.10 321	0.10 178

CFNet-ft	0.26 346	0.21 380	0.51 283	0.19 74	0.16 312	0.31 379	0.21 336	0.40 277	0.37 320	0.29 268	0.40 373	0.46 462	0.27 364	0.49 381	0.28 376	0.12 429	0.07 127	0.12 432	0.11 401	0.12 414	0.11 219

FADNet-RVC	0.34 450	0.43 536	0.97 516	0.25 343	0.20 430	0.33 403	0.20 309	0.51 398	0.42 378	0.34 366	0.40 373	0.41 421	0.29 407	0.65 470	0.36 440	0.14 475	0.14 370	0.14 482	0.15 504	0.19 510	0.20 420

CFNet	0.29 404	0.29 471	0.57 355	0.23 255	0.14 213	0.34 418	0.15 101	0.53 416	0.46 425	0.31 308	0.40 373	0.38 394	0.27 364	0.76 512	0.28 376	0.10 350	0.07 127	0.11 397	0.11 401	0.11 373	0.09 113

CFNet_RVC	0.26 346	0.21 380	0.51 283	0.19 74	0.16 312	0.31 379	0.21 336	0.40 277	0.37 320	0.29 268	0.40 373	0.46 462	0.27 364	0.49 381	0.28 376	0.12 429	0.07 127	0.12 432	0.11 401	0.12 414	0.11 219

StereoDRNet	0.34 450	0.28 467	0.70 431	0.28 450	0.21 447	0.43 482	0.30 487	0.63 524	0.51 473	0.47 504	0.40 373	0.48 476	0.31 431	0.58 426	0.44 473	0.12 429	0.10 273	0.12 432	0.11 401	0.13 427	0.13 300

DDVS	0.26 346	0.16 292	0.45 186	0.25 343	0.17 342	0.34 418	0.21 336	0.43 309	0.31 241	0.34 366	0.41 385	0.47 472	0.21 285	0.52 399	0.29 390	0.11 389	0.09 233	0.11 397	0.09 310	0.13 427	0.16 362

IER	0.24 298	0.15 258	0.50 265	0.21 148	0.15 274	0.31 379	0.20 309	0.44 330	0.38 330	0.34 366	0.41 385	0.32 347	0.34 454	0.31 283	0.23 323	0.09 281	0.07 127	0.08 175	0.08 218	0.09 258	0.09 113

AASNet	0.29 404	0.27 459	0.67 417	0.26 384	0.18 372	0.34 418	0.21 336	0.64 530	0.49 460	0.36 398	0.41 385	0.32 347	0.26 356	0.33 303	0.39 452	0.12 429	0.09 233	0.10 341	0.08 218	0.14 450	0.12 271

ADLNet	0.30 417	0.19 359	0.59 377	0.23 255	0.19 404	0.34 418	0.23 398	0.56 460	0.44 402	0.43 479	0.41 385	0.43 441	0.28 387	0.56 419	0.36 440	0.11 389	0.08 191	0.11 397	0.11 401	0.11 373	0.15 346

psm_up	0.30 417	0.21 380	0.58 370	0.26 384	0.18 372	0.32 396	0.27 456	0.57 469	0.45 414	0.38 424	0.41 385	0.45 453	0.40 488	0.59 434	0.32 413	0.11 389	0.12 331	0.13 458	0.12 443	0.11 373	0.11 219

ACVNet	0.24 298	0.18 346	0.51 283	0.18 39	0.15 274	0.27 301	0.23 398	0.40 277	0.45 414	0.29 268	0.41 385	0.38 394	0.28 387	0.28 233	0.35 436	0.09 281	0.07 127	0.08 175	0.07 136	0.10 321	0.09 113

acv_ft	0.26 346	0.18 346	0.56 345	0.24 305	0.19 404	0.34 418	0.21 336	0.47 358	0.45 414	0.39 442	0.41 385	0.38 394	0.28 387	0.28 233	0.36 440	0.09 281	0.07 127	0.08 175	0.07 136	0.11 373	0.09 113

STTStereo	0.30 417	0.24 426	0.83 478	0.25 343	0.17 342	0.30 357	0.24 422	0.49 379	0.39 346	0.39 442	0.41 385	0.44 447	0.28 387	0.41 352	0.30 393	0.13 451	0.13 352	0.13 458	0.16 514	0.12 414	0.12 271

coex_refinement	0.28 384	0.22 399	0.50 265	0.23 255	0.15 274	0.31 379	0.20 309	0.51 398	0.43 389	0.35 385	0.42 393	0.45 453	0.27 364	0.56 419	0.41 458	0.10 350	0.07 127	0.07 92	0.07 136	0.11 373	0.12 271

UGAM	0.28 384	0.18 346	0.57 355	0.26 384	0.13 173	0.23 231	0.26 447	0.33 193	0.45 414	0.32 333	0.42 393	0.45 453	0.22 292	0.92 551	0.23 323	0.08 197	0.09 233	0.14 482	0.13 475	0.10 321	0.10 178

SMFormer	0.27 374	0.13 181	0.47 208	0.20 115	0.10 52	0.28 319	0.19 269	0.54 431	0.48 446	0.35 385	0.42 393	0.31 336	0.27 364	0.60 439	0.34 429	0.10 350	0.16 414	0.08 175	0.09 310	0.10 321	0.16 362

tta	0.27 374	0.13 181	0.47 208	0.20 115	0.10 52	0.28 319	0.19 269	0.54 431	0.48 446	0.35 385	0.42 393	0.31 336	0.27 364	0.60 439	0.34 429	0.10 350	0.16 414	0.08 175	0.09 310	0.08 175	0.13 300

qqq1	0.26 346	0.13 181	0.47 208	0.20 115	0.10 52	0.28 319	0.19 269	0.54 431	0.48 446	0.35 385	0.42 393	0.31 336	0.27 364	0.60 439	0.21 286	0.10 350	0.16 414	0.07 92	0.07 136	0.08 175	0.13 300

fff1	0.26 346	0.13 181	0.47 208	0.20 115	0.10 52	0.28 319	0.19 269	0.54 431	0.48 446	0.35 385	0.42 393	0.31 336	0.27 364	0.60 439	0.21 286	0.10 350	0.16 414	0.07 92	0.07 136	0.08 175	0.13 300

CFNet_ucs	0.25 323	0.14 226	0.51 283	0.20 115	0.15 274	0.29 343	0.18 224	0.51 398	0.46 425	0.32 333	0.42 393	0.38 394	0.23 304	0.31 283	0.22 304	0.11 389	0.08 191	0.12 432	0.09 310	0.13 427	0.13 300

CRFU-Net	0.29 404	0.14 226	0.48 223	0.26 384	0.15 274	0.46 498	0.22 370	0.52 406	0.32 251	0.44 485	0.42 393	0.48 476	0.47 517	0.44 365	0.31 403	0.12 429	0.10 273	0.09 266	0.08 218	0.10 321	0.11 219

AACVNet	0.28 384	0.22 399	0.55 335	0.23 255	0.14 213	0.30 357	0.19 269	0.43 309	0.33 267	0.39 442	0.42 393	0.44 447	0.29 407	0.73 497	0.28 376	0.11 389	0.09 233	0.11 397	0.09 310	0.13 427	0.12 271

STrans-v2	0.25 323	0.14 226	0.56 345	0.21 148	0.12 123	0.23 231	0.20 309	0.50 387	0.31 241	0.31 308	0.42 393	0.35 377	0.35 461	0.62 457	0.24 332	0.07 73	0.05 5	0.08 175	0.07 136	0.06 52	0.08 68

delet	0.29 404	0.18 346	0.58 370	0.24 305	0.19 404	0.41 470	0.30 487	0.52 406	0.51 473	0.35 385	0.42 393	0.37 388	0.31 431	0.49 381	0.36 440	0.10 350	0.09 233	0.11 397	0.12 443	0.09 258	0.09 113

cf-r	0.26 346	0.22 399	0.66 414	0.22 202	0.14 213	0.28 319	0.22 370	0.44 330	0.42 378	0.32 333	0.42 393	0.43 441	0.27 364	0.44 365	0.27 368	0.11 389	0.07 127	0.08 175	0.10 367	0.08 175	0.09 113

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 404	0.24 426	0.81 468	0.26 384	0.18 372	0.30 357	0.22 370	0.52 406	0.41 366	0.38 424	0.42 393	0.42 434	0.28 387	0.46 373	0.31 403	0.11 389	0.08 191	0.10 341	0.11 401	0.10 321	0.12 271
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	0.24 298	0.33 492	0.69 425	0.25 343	0.14 213	0.26 294	0.13 51	0.42 300	0.35 289	0.30 291	0.42 393	0.22 212	0.20 275	0.34 318	0.22 304	0.07 73	0.06 54	0.11 397	0.11 401	0.11 373	0.09 113

test_sample5	0.26 346	0.14 226	0.51 283	0.21 148	0.12 123	0.31 379	0.21 336	0.53 416	0.38 330	0.33 346	0.43 407	0.29 307	0.25 338	0.56 419	0.24 332	0.10 350	0.14 370	0.10 341	0.10 367	0.11 373	0.16 362

1111x	0.39 477	0.17 324	0.80 467	0.23 255	0.15 274	0.33 403	0.27 456	0.62 520	0.48 446	0.32 333	0.43 407	0.40 412	0.29 407	0.86 536	1.60 594	0.09 281	0.23 504	0.09 266	0.12 443	0.10 321	0.23 454

GMStereo_Zeroshot	0.25 323	0.22 399	0.51 283	0.27 422	0.14 213	0.28 319	0.15 101	0.40 277	0.36 305	0.37 415	0.43 407	0.40 412	0.17 218	0.35 325	0.21 286	0.12 429	0.07 127	0.13 458	0.07 136	0.17 485	0.10 178

TransformOpticalFlow	0.24 298	0.14 226	0.57 355	0.24 305	0.11 84	0.21 183	0.19 269	0.43 309	0.34 278	0.30 291	0.43 407	0.36 382	0.31 431	0.61 446	0.20 259	0.07 73	0.05 5	0.08 175	0.07 136	0.06 52	0.08 68

ICVP	0.24 298	0.13 181	0.45 186	0.26 384	0.14 213	0.30 357	0.25 436	0.47 358	0.35 289	0.29 268	0.43 407	0.35 377	0.25 338	0.28 233	0.25 346	0.12 429	0.09 233	0.09 266	0.09 310	0.09 258	0.11 219
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.28 384	0.19 359	0.54 327	0.24 305	0.17 342	0.47 504	0.22 370	0.47 358	0.53 484	0.40 451	0.43 407	0.36 382	0.34 454	0.40 349	0.35 436	0.08 197	0.08 191	0.09 266	0.09 310	0.10 321	0.09 113

HSM-Net_RVC	0.28 384	0.12 140	0.48 223	0.19 74	0.11 84	0.35 433	0.21 336	0.64 530	0.44 402	0.40 451	0.43 407	0.50 487	0.27 364	0.75 506	0.25 346	0.08 197	0.07 127	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.09 113
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PA-Net	0.40 488	0.35 505	1.05 526	0.32 501	0.28 516	0.39 459	0.43 547	0.53 416	0.56 504	0.35 385	0.43 407	0.41 421	0.36 466	0.83 532	0.61 519	0.12 429	0.23 504	0.16 507	0.23 551	0.13 427	0.20 420
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.32 434	0.27 459	0.52 304	0.30 479	0.15 274	0.33 403	0.32 501	0.54 431	0.50 467	0.44 485	0.43 407	0.39 408	0.30 414	0.92 551	0.30 393	0.14 475	0.09 233	0.13 458	0.12 443	0.13 427	0.14 329

iResNet	0.25 323	0.22 399	0.62 394	0.26 384	0.11 84	0.31 379	0.23 398	0.46 347	0.45 414	0.34 366	0.43 407	0.27 281	0.23 304	0.36 331	0.37 446	0.08 197	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.08 175	0.10 178

test_sample6	0.27 374	0.15 258	0.50 265	0.22 202	0.12 123	0.30 357	0.22 370	0.54 431	0.39 346	0.34 366	0.44 417	0.29 307	0.25 338	0.58 426	0.26 357	0.11 389	0.14 370	0.10 341	0.10 367	0.11 373	0.16 362

DualNet	0.26 346	0.14 226	0.51 283	0.21 148	0.12 123	0.31 379	0.21 336	0.53 416	0.38 330	0.34 366	0.44 417	0.29 307	0.25 338	0.56 419	0.24 332	0.10 350	0.14 370	0.10 341	0.10 367	0.11 373	0.16 362

ffm	0.27 374	0.17 324	0.84 482	0.21 148	0.13 173	0.29 343	0.21 336	0.38 247	0.46 425	0.31 308	0.44 417	0.34 363	0.24 325	0.28 233	0.12 12	0.08 197	0.28 538	0.12 432	0.11 401	0.08 175	0.37 542

ff1	0.36 460	0.17 324	0.84 482	0.21 148	0.13 173	0.29 343	0.21 336	0.38 247	0.46 425	0.31 308	0.44 417	0.34 363	0.24 325	0.91 546	1.30 578	0.08 197	0.28 538	0.12 432	0.11 401	0.08 175	0.37 542

mmx	0.37 467	0.17 324	0.84 482	0.21 148	0.13 173	0.29 343	0.21 336	0.57 469	0.48 446	0.31 308	0.44 417	0.34 363	0.24 325	0.91 546	1.30 578	0.10 350	0.20 479	0.12 432	0.11 401	0.11 373	0.23 454

xxx	0.37 467	0.17 324	0.84 482	0.21 148	0.13 173	0.29 343	0.21 336	0.57 469	0.48 446	0.31 308	0.44 417	0.34 363	0.24 325	0.91 546	1.30 578	0.10 350	0.20 479	0.12 432	0.11 401	0.11 373	0.23 454

iinet-f	0.31 428	0.23 415	1.16 544	0.20 115	0.16 312	0.44 487	0.23 398	0.47 358	0.38 330	0.36 398	0.44 417	0.41 421	0.35 461	0.36 331	0.43 466	0.10 350	0.09 233	0.08 175	0.08 218	0.13 427	0.12 271

SA	0.24 298	0.22 399	0.55 335	0.23 255	0.14 213	0.25 273	0.23 398	0.48 369	0.42 378	0.28 244	0.44 417	0.23 226	0.23 304	0.34 318	0.17 174	0.07 73	0.09 233	0.11 397	0.11 401	0.08 175	0.09 113

CSP-Net	0.28 384	0.17 324	0.41 160	0.22 202	0.14 213	0.44 487	0.24 422	0.52 406	0.42 378	0.42 468	0.44 417	0.42 434	0.27 364	0.66 476	0.30 393	0.12 429	0.09 233	0.08 175	0.08 218	0.10 321	0.10 178

GMM-Stereo	0.22 236	0.10 53	0.56 345	0.23 255	0.13 173	0.24 253	0.24 422	0.38 247	0.29 215	0.31 308	0.44 417	0.27 281	0.21 285	0.31 283	0.17 174	0.07 73	0.05 5	0.10 341	0.09 310	0.08 175	0.19 402

xxxx	0.39 477	0.14 226	0.47 208	0.20 115	0.16 312	0.38 454	0.20 309	0.61 512	0.43 389	0.30 291	0.44 417	0.38 394	0.25 338	0.50 385	2.41 608	0.11 389	0.21 484	0.09 266	0.10 367	0.10 321	0.26 489

RASNet	0.30 417	0.19 359	0.59 377	0.23 255	0.19 404	0.33 403	0.20 309	0.50 387	0.41 366	0.31 308	0.44 417	0.47 472	0.38 476	0.79 520	0.40 454	0.09 281	0.07 127	0.07 92	0.09 310	0.08 175	0.10 178

MLCV	0.25 323	0.23 415	0.59 377	0.22 202	0.09 15	0.30 357	0.18 224	0.40 277	0.38 330	0.38 424	0.44 417	0.31 336	0.22 292	0.44 365	0.32 413	0.07 73	0.05 5	0.07 92	0.06 65	0.07 113	0.08 68

iResNet_ROB	0.27 374	0.27 459	0.48 223	0.21 148	0.12 123	0.32 396	0.17 170	0.57 469	0.55 497	0.39 442	0.44 417	0.37 388	0.28 387	0.43 361	0.28 376	0.08 197	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.09 258	0.11 219

dad	0.30 417	0.38 522	0.60 384	0.22 202	0.14 213	0.32 396	0.21 336	0.35 209	0.51 473	0.45 492	0.45 431	0.46 462	0.23 304	0.41 352	0.27 368	0.21 538	0.11 307	0.20 536	0.11 401	0.15 462	0.11 219

DAS	0.28 384	0.13 181	0.49 243	0.24 305	0.18 372	0.30 357	0.24 422	0.48 369	0.48 446	0.42 468	0.45 431	0.34 363	0.31 431	0.76 512	0.24 332	0.09 281	0.07 127	0.09 266	0.07 136	0.10 321	0.11 219

SepStereo	0.27 374	0.13 181	0.49 243	0.24 305	0.18 372	0.30 357	0.24 422	0.48 369	0.48 446	0.42 468	0.45 431	0.34 363	0.31 431	0.64 465	0.24 332	0.09 281	0.07 127	0.09 266	0.07 136	0.10 321	0.11 219

SACVNet	0.32 434	0.25 441	0.59 377	0.26 384	0.19 404	0.35 433	0.25 436	0.54 431	0.41 366	0.43 479	0.45 431	0.46 462	0.34 454	0.71 494	0.30 393	0.14 475	0.10 273	0.12 432	0.12 443	0.16 470	0.20 420

pcwnet_v2	0.32 434	0.16 292	1.22 555	0.23 255	0.19 404	0.32 396	0.19 269	0.61 512	0.61 521	0.37 415	0.45 431	0.35 377	0.29 407	0.37 341	0.26 357	0.14 475	0.11 307	0.12 432	0.11 401	0.14 450	0.18 387

222	0.45 508	0.14 226	0.43 175	0.19 74	0.15 274	0.36 440	0.20 309	0.60 504	0.43 389	0.37 415	0.45 431	0.30 327	0.28 387	0.59 434	3.72 614	0.11 389	0.19 464	0.08 175	0.09 310	0.09 258	0.27 493

PSMNet-RSSM	0.26 346	0.21 380	0.50 265	0.21 148	0.14 213	0.25 273	0.21 336	0.50 387	0.38 330	0.31 308	0.45 431	0.40 412	0.27 364	0.53 402	0.24 332	0.12 429	0.08 191	0.11 397	0.13 475	0.10 321	0.10 178

R-Stereo Train	0.19 146	0.10 53	0.49 243	0.22 202	0.12 123	0.23 231	0.18 224	0.43 309	0.20 69	0.31 308	0.45 431	0.20 191	0.14 159	0.18 43	0.18 204	0.08 197	0.06 54	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.07 24

DeepPrunerF	0.46 516	0.37 515	1.50 574	0.34 517	0.30 531	0.36 440	0.37 524	0.64 530	1.15 591	0.41 463	0.45 431	0.40 412	0.41 493	0.82 528	0.53 501	0.18 524	0.14 370	0.23 545	0.21 539	0.17 485	0.18 387

RAFT-Stereo	0.19 146	0.10 53	0.49 243	0.22 202	0.12 123	0.23 231	0.18 224	0.43 309	0.20 69	0.31 308	0.45 431	0.20 191	0.14 159	0.18 43	0.18 204	0.08 197	0.06 54	0.07 92	0.06 65	0.06 52	0.07 24
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DISCO	0.33 441	0.16 292	0.55 335	0.26 384	0.16 312	0.48 511	0.25 436	0.52 406	0.58 509	0.38 424	0.45 431	0.63 538	0.37 471	0.65 470	0.50 493	0.10 350	0.07 127	0.09 266	0.08 218	0.13 427	0.13 300

PSMNet_ROB	0.36 460	0.31 481	0.71 438	0.31 495	0.21 447	0.44 487	0.44 549	0.61 512	0.49 460	0.39 442	0.45 431	0.49 482	0.32 444	0.66 476	0.53 501	0.14 475	0.10 273	0.15 499	0.14 493	0.13 427	0.13 300

TCMNet	0.34 450	0.28 467	0.81 468	0.29 468	0.30 531	0.40 465	0.28 472	0.53 416	0.49 460	0.38 424	0.46 443	0.40 412	0.30 414	0.61 446	0.42 462	0.14 475	0.13 352	0.15 499	0.14 493	0.18 501	0.19 402

UDG	0.42 499	0.54 555	0.67 417	0.41 554	0.35 547	0.47 504	0.27 456	0.57 469	0.48 446	0.40 451	0.46 443	0.59 522	0.45 508	0.47 377	0.46 481	0.26 554	0.19 464	0.49 579	0.22 547	0.37 566	0.30 510

hitnet-ft	0.31 428	0.21 380	0.56 345	0.19 74	0.14 213	0.40 465	0.23 398	0.46 347	0.42 378	0.37 415	0.46 443	0.53 503	0.35 461	0.76 512	0.35 436	0.14 475	0.10 273	0.14 482	0.10 367	0.15 462	0.14 329

GwcNet-RSSM	0.28 384	0.25 441	0.61 390	0.22 202	0.14 213	0.28 319	0.24 422	0.46 347	0.44 402	0.33 346	0.46 443	0.41 421	0.28 387	0.55 413	0.31 403	0.11 389	0.07 127	0.09 266	0.10 367	0.10 321	0.09 113

GANetREF_RVC	0.45 508	0.52 551	0.87 492	0.39 543	0.20 430	0.51 520	0.50 562	0.68 549	0.67 535	0.47 504	0.46 443	0.50 487	0.43 503	0.91 546	0.40 454	0.28 560	0.21 484	0.32 566	0.19 532	0.28 555	0.23 454
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	0.34 450	0.25 441	0.77 458	0.27 422	0.17 342	0.34 418	0.28 472	0.55 449	0.50 467	0.43 479	0.46 443	0.44 447	0.31 431	0.90 544	0.27 368	0.15 489	0.10 273	0.14 482	0.14 493	0.15 462	0.15 346

iResNetv2_ROB	0.29 404	0.37 515	0.92 505	0.24 305	0.13 173	0.30 357	0.19 269	0.55 449	0.51 473	0.39 442	0.46 443	0.39 408	0.27 364	0.36 331	0.30 393	0.09 281	0.06 54	0.07 92	0.05 23	0.13 427	0.11 219

test_4	0.19 146	0.16 292	0.39 142	0.24 305	0.13 173	0.19 121	0.21 336	0.27 106	0.24 130	0.24 199	0.47 450	0.22 212	0.13 141	0.27 209	0.18 204	0.06 31	0.06 54	0.09 266	0.09 310	0.07 113	0.06 8

GrayStereo	0.26 346	0.10 53	0.45 186	0.27 422	0.14 213	0.23 231	0.46 553	0.36 221	0.33 267	0.40 451	0.47 450	0.30 327	0.78 566	0.29 255	0.17 174	0.07 73	0.06 54	0.08 175	0.09 310	0.07 113	0.15 346

test_xeample	0.39 477	0.14 226	0.46 200	0.19 74	0.16 312	0.34 418	0.22 370	0.59 493	0.43 389	0.33 346	0.47 450	0.30 327	0.27 364	0.60 439	2.44 609	0.10 350	0.21 484	0.09 266	0.09 310	0.09 258	0.25 477

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 472	0.43 536	0.72 443	0.35 523	0.19 404	0.51 520	0.25 436	0.56 460	0.39 346	0.42 468	0.47 450	0.47 472	0.27 364	0.74 501	0.32 413	0.38 575	0.19 464	0.27 550	0.17 525	0.29 557	0.27 493

XQC	0.47 519	0.45 540	1.07 530	0.40 548	0.28 516	0.58 538	0.38 532	0.67 544	0.76 554	0.53 529	0.47 450	0.59 522	0.47 517	0.74 501	0.80 543	0.18 524	0.14 370	0.18 524	0.16 514	0.26 544	0.24 467

DRN-Test	0.35 457	0.20 372	0.75 448	0.28 450	0.19 404	0.46 498	0.29 478	0.68 549	0.54 489	0.49 511	0.47 450	0.44 447	0.35 461	0.63 460	0.44 473	0.13 451	0.09 233	0.13 458	0.12 443	0.13 427	0.13 300

NCCL2	0.37 467	0.33 492	0.59 377	0.37 532	0.23 475	0.42 477	0.41 544	0.56 460	0.44 402	0.47 504	0.47 450	0.61 531	0.39 483	0.58 426	0.41 458	0.16 499	0.13 352	0.21 538	0.22 547	0.16 470	0.18 387

NaN_ROB	0.44 505	0.38 522	0.94 512	0.30 479	0.20 430	0.52 526	0.49 560	0.61 512	0.60 519	0.56 537	0.47 450	0.49 482	0.42 499	1.24 579	0.76 538	0.12 429	0.18 451	0.12 432	0.13 475	0.12 414	0.18 387

DLCB_ROB	0.30 417	0.20 372	0.45 186	0.28 450	0.17 342	0.37 448	0.25 436	0.50 387	0.45 414	0.46 498	0.47 450	0.51 490	0.34 454	0.56 419	0.38 448	0.10 350	0.10 273	0.11 397	0.11 401	0.10 321	0.11 219

SQANet	0.44 505	0.57 562	0.89 501	0.49 568	0.39 558	0.47 504	0.23 398	0.53 416	0.44 402	0.41 463	0.48 459	0.47 472	0.34 454	0.58 426	0.43 466	0.38 575	0.15 401	0.40 575	0.21 539	0.50 573	0.34 527

ISRNet	0.28 384	0.15 258	0.54 327	0.27 422	0.19 404	0.24 253	0.15 101	0.47 358	0.45 414	0.40 451	0.49 460	0.42 434	0.27 364	0.33 303	0.30 393	0.20 536	0.12 331	0.17 516	0.16 514	0.16 470	0.21 432

HBP-ISP	0.34 450	0.35 505	0.76 452	0.23 255	0.17 342	0.33 403	0.22 370	0.56 460	0.47 438	0.42 468	0.49 460	0.33 355	0.41 493	0.73 497	0.27 368	0.18 524	0.19 464	0.24 547	0.20 537	0.16 470	0.16 362

HGLStereo	0.29 404	0.19 359	0.60 384	0.24 305	0.21 447	0.33 403	0.23 398	0.52 406	0.44 402	0.36 398	0.49 460	0.41 421	0.35 461	0.46 373	0.34 429	0.11 389	0.11 307	0.09 266	0.09 310	0.11 373	0.12 271

Sa-1000	0.24 298	0.20 372	0.53 315	0.23 255	0.14 213	0.30 357	0.23 398	0.50 387	0.41 366	0.30 291	0.50 463	0.26 276	0.19 270	0.33 303	0.16 148	0.08 197	0.10 273	0.10 341	0.11 401	0.08 175	0.08 68

EAI-Stereo	0.29 404	0.11 89	0.38 135	0.22 202	0.18 372	0.33 403	1.66 610	0.53 416	0.27 184	0.27 233	0.50 463	0.17 156	0.16 198	0.25 174	0.25 346	0.07 73	0.07 127	0.07 92	0.11 401	0.07 113	0.10 178

DANet	0.37 467	0.25 441	0.67 417	0.37 532	0.22 462	0.42 477	0.25 436	0.50 387	0.44 402	0.52 523	0.50 463	0.59 522	0.42 499	0.78 516	0.53 501	0.13 451	0.12 331	0.14 482	0.12 443	0.17 485	0.21 432
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	0.39 477	0.47 543	0.84 482	0.46 565	0.41 561	0.34 418	0.26 447	0.59 493	0.46 425	0.40 451	0.51 466	0.44 447	0.33 452	0.43 361	0.31 403	0.25 552	0.14 370	0.33 569	0.21 539	0.32 562	0.23 454

StereoVision	0.23 269	0.23 415	0.55 335	0.27 422	0.17 342	0.23 231	0.22 370	0.40 277	0.32 251	0.21 165	0.51 466	0.22 212	0.16 198	0.29 255	0.19 235	0.11 389	0.12 331	0.13 458	0.13 475	0.10 321	0.08 68

anonymousa	0.26 346	0.13 181	0.56 345	0.29 468	0.30 531	0.31 379	0.20 309	0.38 247	0.36 305	0.33 346	0.51 466	0.41 421	0.27 364	0.25 174	0.24 332	0.08 197	0.18 451	0.09 266	0.18 530	0.08 175	0.17 382

RAFT_CTSACE	0.23 269	0.21 380	0.57 355	0.26 384	0.15 274	0.22 212	0.23 398	0.34 200	0.30 231	0.34 366	0.51 466	0.31 336	0.17 218	0.33 303	0.15 121	0.06 31	0.09 233	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.07 24

SuperB	0.50 526	0.37 515	2.16 594	0.23 255	0.15 274	0.41 470	0.32 501	0.50 387	0.83 560	0.44 485	0.51 466	0.33 355	0.45 508	0.69 485	1.07 567	0.10 350	0.08 191	0.09 266	0.08 218	0.95 601	0.18 387

CC-Net-ROB	0.46 516	0.55 556	0.86 489	0.38 541	0.23 475	0.51 520	0.30 487	0.69 555	0.51 473	0.46 498	0.51 466	0.48 476	0.38 476	0.96 557	0.40 454	0.36 571	0.23 504	0.56 583	0.25 558	0.34 565	0.22 446

DPSNet	0.51 530	0.26 451	1.16 544	0.28 450	0.21 447	0.76 559	0.56 570	0.89 584	0.82 559	0.49 511	0.51 466	0.64 543	0.81 570	0.89 541	0.85 548	0.17 513	0.16 414	0.13 458	0.13 475	0.26 544	0.27 493

MSAF-DinoV2	0.81 574	0.64 571	2.42 596	0.49 568	0.17 342	0.58 538	0.32 501	0.83 575	0.85 564	0.41 463	0.52 473	0.98 575	0.61 551	4.97 618	1.22 573	0.12 429	0.07 127	0.10 341	0.24 553	0.27 550	0.32 519

APVNet	0.38 472	0.26 451	0.87 492	0.26 384	0.22 462	0.52 526	0.35 515	0.64 530	0.46 425	0.40 451	0.52 473	0.48 476	0.39 483	0.84 533	0.48 486	0.13 451	0.14 370	0.15 499	0.16 514	0.16 470	0.16 362

ADCP+	0.48 522	0.36 512	1.47 572	0.26 384	0.22 462	0.57 536	0.40 539	0.56 460	0.54 489	0.46 498	0.52 473	0.46 462	0.53 536	0.59 434	1.93 601	0.10 350	0.08 191	0.11 397	0.11 401	0.14 450	0.15 346

PS-NSSS	0.33 441	0.36 512	0.61 390	0.24 305	0.18 372	0.33 403	0.24 422	0.59 493	0.42 378	0.38 424	0.52 473	0.36 382	0.31 431	0.80 523	0.32 413	0.18 524	0.14 370	0.21 538	0.15 504	0.17 485	0.14 329

StereoDRNet-Refined	0.28 384	0.19 359	0.47 208	0.25 343	0.14 213	0.36 440	0.21 336	0.49 379	0.43 389	0.46 498	0.52 473	0.42 434	0.30 414	0.46 373	0.38 448	0.10 350	0.07 127	0.11 397	0.11 401	0.10 321	0.11 219
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ETE_ROB	0.36 460	0.32 488	0.64 404	0.30 479	0.18 372	0.40 465	0.38 532	0.59 493	0.49 460	0.50 517	0.52 473	0.62 534	0.37 471	0.58 426	0.43 466	0.13 451	0.10 273	0.14 482	0.12 443	0.17 485	0.18 387

LALA_ROB	0.38 472	0.31 481	0.65 409	0.30 479	0.21 447	0.46 498	0.39 535	0.63 524	0.54 489	0.53 529	0.52 473	0.69 557	0.36 466	0.52 399	0.48 486	0.18 524	0.11 307	0.16 507	0.14 493	0.17 485	0.16 362

CBMV	0.36 460	0.25 441	0.61 390	0.24 305	0.14 213	0.42 477	0.33 507	0.56 460	0.52 483	0.54 533	0.52 473	0.51 490	0.58 543	0.63 460	0.43 466	0.15 489	0.16 414	0.18 524	0.16 514	0.13 427	0.19 402
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoO	0.55 539	0.35 505	0.68 423	0.44 559	0.49 569	0.41 470	1.08 601	0.58 483	0.73 551	0.49 511	0.53 481	0.51 490	0.85 572	0.60 439	0.75 536	0.83 599	0.28 538	0.38 572	0.19 532	0.52 576	0.35 531

DDUNet	0.45 508	0.60 568	0.71 438	0.45 562	0.39 558	0.46 498	0.32 501	0.53 416	0.44 402	0.46 498	0.53 481	0.57 515	0.38 476	0.51 391	0.43 466	0.34 568	0.21 484	0.56 583	0.25 558	0.41 569	0.36 534

KYRaft	0.23 269	0.11 89	0.43 175	0.23 255	0.12 123	0.23 231	0.23 398	0.37 236	0.26 167	0.35 385	0.53 481	0.34 363	0.26 356	0.29 255	0.16 148	0.07 73	0.05 5	0.09 266	0.10 367	0.08 175	0.30 510

PDISCO_ROB	0.45 508	0.37 515	0.89 501	0.44 559	0.37 553	0.70 554	0.35 515	0.75 565	0.78 555	0.45 492	0.53 481	0.65 545	0.40 488	0.68 484	0.52 497	0.22 541	0.12 331	0.21 538	0.19 532	0.26 544	0.22 446

Wz-Net-LNSev	0.36 460	0.35 505	1.06 528	0.26 384	0.21 447	0.47 504	0.33 507	0.56 460	0.58 509	0.45 492	0.54 485	0.50 487	0.37 471	0.40 349	0.42 462	0.12 429	0.11 307	0.10 341	0.09 310	0.14 450	0.15 346

GwcNet	0.37 467	0.29 471	1.12 538	0.25 343	0.24 492	0.48 511	0.27 456	0.58 483	0.60 519	0.39 442	0.54 485	0.51 490	0.34 454	0.60 439	0.46 481	0.13 451	0.12 331	0.12 432	0.11 401	0.13 427	0.15 346

RTSC	0.43 503	0.37 515	0.95 513	0.30 479	0.20 430	0.50 519	0.23 398	0.65 536	0.86 566	0.56 537	0.54 485	0.51 490	0.36 466	0.71 494	0.92 551	0.13 451	0.14 370	0.11 397	0.13 475	0.18 501	0.19 402

PASM	0.49 525	0.41 532	1.15 542	0.37 532	0.35 547	0.42 477	0.42 545	0.54 431	0.65 530	0.54 533	0.54 485	0.63 538	0.48 521	0.94 556	0.51 496	0.27 558	0.30 555	0.30 561	0.33 571	0.29 557	0.29 507

XPNet_ROB	0.35 457	0.26 451	0.58 370	0.28 450	0.19 404	0.37 448	0.31 496	0.57 469	0.51 473	0.52 523	0.54 485	0.57 515	0.38 476	0.65 470	0.48 486	0.17 513	0.12 331	0.13 458	0.12 443	0.16 470	0.17 382

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 384	0.17 324	0.96 514	0.29 468	0.31 538	0.29 343	0.21 336	0.53 416	0.28 196	0.27 233	0.55 490	0.41 421	0.18 248	0.30 270	0.22 304	0.08 197	0.10 273	0.08 175	0.13 475	0.12 414	0.20 420

fast-acv-ft	0.33 441	0.26 451	0.88 499	0.25 343	0.18 372	0.49 517	0.27 456	0.44 330	0.50 467	0.40 451	0.55 490	0.49 482	0.36 466	0.39 347	0.41 458	0.11 389	0.11 307	0.11 397	0.12 443	0.13 427	0.11 219

Wz-Net-TNSev	0.55 539	0.72 576	1.90 589	0.26 384	0.21 447	0.64 550	0.45 550	0.66 542	0.71 546	0.52 523	0.55 490	0.71 561	0.63 558	1.04 566	0.94 554	0.16 499	0.15 401	0.13 458	0.15 504	0.21 525	0.24 467

anonymity	0.57 546	0.55 556	0.74 444	0.48 567	0.63 582	0.56 534	0.43 547	0.71 557	0.51 473	0.64 549	0.55 490	0.57 515	0.61 551	0.65 470	0.57 512	0.55 583	0.55 595	0.50 580	0.54 591	0.51 575	0.61 582

SAMSARA	0.62 554	0.47 543	0.93 509	0.70 582	0.50 571	1.15 584	1.29 606	0.79 569	0.70 544	0.77 566	0.55 490	0.92 570	0.58 543	0.87 538	0.77 539	0.19 533	0.27 533	0.18 524	0.19 532	0.27 550	0.28 501

w-ln-seven-2	0.40 488	0.37 515	1.34 563	0.28 450	0.18 372	0.38 454	0.29 478	0.53 416	0.59 516	0.47 504	0.56 495	0.46 462	0.42 499	0.70 488	0.64 524	0.10 350	0.10 273	0.12 432	0.11 401	0.14 450	0.16 362

YMNet	0.33 441	0.26 451	0.64 404	0.28 450	0.23 475	0.48 511	0.27 456	0.54 431	0.47 438	0.49 511	0.56 495	0.51 490	0.30 414	0.41 352	0.44 473	0.13 451	0.16 414	0.13 458	0.12 443	0.14 450	0.14 329

YMNet_1	0.33 441	0.26 451	0.64 404	0.28 450	0.23 475	0.48 511	0.27 456	0.54 431	0.47 438	0.49 511	0.56 495	0.51 490	0.30 414	0.41 352	0.44 473	0.13 451	0.16 414	0.13 458	0.12 443	0.14 450	0.14 329

Wz-Net-MNSev	0.39 477	0.35 505	0.99 520	0.26 384	0.21 447	0.59 542	0.39 535	0.58 483	0.61 521	0.49 511	0.56 495	0.53 503	0.37 471	0.61 446	0.47 484	0.11 389	0.09 233	0.11 397	0.11 401	0.15 462	0.15 346

Syn2CoEx	0.39 477	0.39 526	1.08 533	0.35 523	0.21 447	0.41 470	0.29 478	0.63 524	0.51 473	0.43 479	0.56 495	0.45 453	0.45 508	0.69 485	0.39 452	0.17 513	0.14 370	0.16 507	0.12 443	0.13 427	0.16 362

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 441	0.25 441	0.82 472	0.22 202	0.17 342	0.46 498	0.28 472	0.53 416	0.53 484	0.43 479	0.57 500	0.44 447	0.31 431	0.50 385	0.48 486	0.10 350	0.06 54	0.08 175	0.06 65	0.11 373	0.12 271

DEmStereo	0.26 346	0.10 53	0.52 304	0.19 74	0.13 173	0.31 379	0.25 436	0.29 131	0.38 330	0.36 398	0.57 500	0.24 245	0.48 521	0.53 402	0.44 473	0.07 73	0.06 54	0.08 175	0.08 218	0.07 113	0.08 68

FBW_ROB	0.46 516	0.34 501	0.71 438	0.32 501	0.20 430	0.51 520	0.32 501	0.73 562	0.63 527	0.60 544	0.57 500	0.65 545	0.44 506	1.42 592	0.62 520	0.14 475	0.17 439	0.22 543	0.16 514	0.17 485	0.23 454

Prome-Stereo	0.22 236	0.10 53	0.43 175	0.24 305	0.13 173	0.23 231	0.23 398	0.37 236	0.27 184	0.33 346	0.58 503	0.24 245	0.28 387	0.30 270	0.16 148	0.07 73	0.05 5	0.08 175	0.07 136	0.08 175	0.20 420

NCC-stereo	0.42 499	0.31 481	0.87 492	0.32 501	0.29 526	0.47 504	0.37 524	0.68 549	0.53 484	0.42 468	0.58 503	0.57 515	0.52 531	0.75 506	0.54 505	0.18 524	0.14 370	0.18 524	0.25 558	0.17 485	0.18 387

Abc-Net	0.42 499	0.31 481	0.87 492	0.32 501	0.29 526	0.47 504	0.37 524	0.68 549	0.53 484	0.42 468	0.58 503	0.57 515	0.52 531	0.75 506	0.54 505	0.18 524	0.14 370	0.18 524	0.25 558	0.17 485	0.18 387
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	0.36 460	0.21 380	0.57 355	0.22 202	0.14 213	0.35 433	0.20 309	0.55 449	0.47 438	0.52 523	0.58 503	0.45 453	0.53 536	0.75 506	0.50 493	0.18 524	0.19 464	0.23 545	0.21 539	0.15 462	0.20 420

Ntro	0.61 553	0.75 581	1.16 544	0.67 578	0.50 571	0.76 559	0.37 524	0.68 549	0.71 546	0.50 517	0.59 507	0.65 545	0.52 531	0.79 520	0.58 514	0.58 586	0.32 564	0.57 586	0.34 572	0.69 588	0.50 569

HHNet	0.23 269	0.12 140	0.66 414	0.19 74	0.18 372	0.20 155	0.20 309	0.36 221	0.32 251	0.33 346	0.59 507	0.19 179	0.21 285	0.24 155	0.31 403	0.08 197	0.06 54	0.09 266	0.07 136	0.08 175	0.12 271

S-Stereo	0.39 477	0.20 372	1.04 525	0.28 450	0.22 462	0.39 459	0.31 496	0.58 483	0.69 541	0.40 451	0.59 507	0.48 476	0.41 493	0.75 506	0.42 462	0.12 429	0.15 401	0.13 458	0.13 475	0.16 470	0.25 477

ADCRef	0.41 495	0.33 492	1.05 526	0.26 384	0.21 447	0.49 517	0.27 456	0.54 431	0.51 473	0.51 520	0.59 507	0.35 377	0.47 517	0.54 408	1.35 585	0.09 281	0.08 191	0.12 432	0.12 443	0.12 414	0.13 300

CrosDoStereo	0.32 434	0.11 89	0.53 315	0.19 74	0.12 123	0.22 212	1.07 598	0.36 221	0.38 330	0.38 424	0.60 511	0.28 294	0.45 508	0.61 446	0.56 509	0.08 197	0.06 54	0.08 175	0.09 310	0.08 175	0.09 113

DeepStereo_LL	0.32 434	0.11 89	0.53 315	0.19 74	0.12 123	0.22 212	1.07 598	0.36 221	0.38 330	0.38 424	0.60 511	0.28 294	0.45 508	0.61 446	0.56 509	0.08 197	0.06 54	0.08 175	0.09 310	0.08 175	0.09 113

DRaft	0.25 323	0.11 89	0.47 208	0.18 39	0.12 123	0.28 319	0.23 398	0.34 200	0.40 356	0.38 424	0.60 511	0.20 191	0.41 493	0.48 379	0.41 458	0.07 73	0.06 54	0.08 175	0.08 218	0.07 113	0.08 68

stereogan	0.39 477	0.20 372	0.78 462	0.28 450	0.22 462	0.65 551	0.26 447	0.62 520	0.65 530	0.45 492	0.60 511	0.67 553	0.45 508	0.69 485	0.37 446	0.14 475	0.14 370	0.14 482	0.12 443	0.20 518	0.19 402

edge stereo	0.40 488	0.22 399	0.87 492	0.27 422	0.22 462	0.38 454	0.26 447	0.59 493	0.56 504	0.53 529	0.60 511	0.71 561	0.50 527	0.78 516	0.43 466	0.16 499	0.15 401	0.19 531	0.14 493	0.17 485	0.19 402

ADCPNet	0.51 530	0.36 512	1.82 587	0.27 422	0.23 475	0.71 555	0.39 535	0.56 460	0.54 489	0.52 523	0.60 511	0.66 549	0.57 542	0.64 465	1.23 574	0.15 489	0.18 451	0.14 482	0.23 551	0.19 510	0.22 446

AANet_RVC	0.33 441	0.31 481	0.69 425	0.23 255	0.14 213	0.30 357	0.23 398	0.49 379	0.55 497	0.39 442	0.60 511	0.43 441	0.30 414	0.88 539	0.54 505	0.11 389	0.08 191	0.07 92	0.07 136	0.10 321	0.12 271

DispFullNet	0.67 560	0.94 590	1.63 579	0.77 589	1.19 607	0.53 529	0.25 436	0.61 512	0.72 548	0.70 557	0.60 511	0.69 557	0.90 577	0.80 523	0.52 497	0.27 558	0.13 352	0.74 591	0.31 570	0.68 586	0.44 558

z-ln-s-r	0.35 457	0.30 477	1.02 523	0.23 255	0.14 213	0.30 357	0.26 447	0.46 347	0.55 497	0.33 346	0.61 519	0.39 408	0.31 431	0.80 523	0.77 539	0.08 197	0.06 54	0.08 175	0.08 218	0.11 373	0.10 178

FAT-Stereo	0.36 460	0.19 359	0.75 448	0.26 384	0.18 372	0.34 418	0.30 487	0.62 520	0.61 521	0.47 504	0.61 519	0.59 522	0.50 527	0.61 446	0.36 440	0.13 451	0.14 370	0.13 458	0.12 443	0.14 450	0.20 420

SHD	0.45 508	0.34 501	0.89 501	0.37 532	0.28 516	0.46 498	0.23 398	0.72 561	0.96 577	0.65 550	0.61 519	0.61 531	0.48 521	0.64 465	0.69 530	0.16 499	0.16 414	0.16 507	0.16 514	0.21 525	0.25 477

DGSMNet	0.63 557	0.32 488	1.01 522	0.54 572	0.73 589	0.62 545	1.36 607	0.62 520	0.58 509	0.38 424	0.62 522	0.52 498	0.34 454	0.65 470	0.47 484	0.54 582	0.61 602	0.67 588	0.61 598	0.65 583	0.69 595

MultiAttention	1.05 583	0.14 226	0.50 265	0.35 523	0.43 566	5.62 613	1.71 613	0.71 557	0.54 489	0.36 398	0.63 523	0.55 508	0.22 292	7.50 622	0.56 509	0.09 281	0.06 54	0.14 482	0.24 553	0.27 550	0.34 527

w-ln-seven	0.45 508	0.40 529	1.40 569	0.27 422	0.22 462	0.58 538	0.33 507	0.65 536	0.83 560	0.59 543	0.63 523	0.53 503	0.39 483	0.66 476	0.81 545	0.12 429	0.11 307	0.13 458	0.12 443	0.16 470	0.17 382

SGM-Forest	0.42 499	0.44 539	0.92 505	0.24 305	0.16 312	0.45 495	0.40 539	0.58 483	0.50 467	0.54 533	0.63 523	0.52 498	0.51 529	0.91 546	0.66 527	0.17 513	0.17 439	0.17 516	0.15 504	0.15 462	0.21 432
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
THIR-Stereo	0.30 417	0.15 258	0.46 200	0.19 74	0.11 84	0.28 319	0.70 579	0.33 193	0.36 305	0.37 415	0.64 526	0.33 355	0.49 526	0.58 426	0.44 473	0.08 197	0.06 54	0.08 175	0.09 310	0.07 113	0.08 68

RGC	0.41 495	0.35 505	0.76 452	0.35 523	0.28 516	0.41 470	0.29 478	0.60 504	0.55 497	0.47 504	0.64 526	0.63 538	0.47 517	0.74 501	0.46 481	0.16 499	0.15 401	0.21 538	0.21 539	0.19 510	0.21 432

RAFT-345	0.22 236	0.11 89	0.55 335	0.22 202	0.12 123	0.20 155	0.16 134	0.27 106	0.28 196	0.27 233	0.65 528	0.20 191	0.17 218	0.55 413	0.22 304	0.07 73	0.06 54	0.08 175	0.07 136	0.06 52	0.07 24

RP	0.38 472	0.26 451	0.67 417	0.31 495	0.24 492	0.37 448	0.29 478	0.53 416	0.61 521	0.42 468	0.65 528	0.62 534	0.51 529	0.63 460	0.43 466	0.17 513	0.15 401	0.17 516	0.15 504	0.17 485	0.19 402

Wz-Net-SNSev	0.45 508	0.53 554	1.42 570	0.31 495	0.21 447	0.44 487	0.45 550	0.64 530	0.68 539	0.46 498	0.66 530	0.62 534	0.40 488	0.78 516	0.65 525	0.12 429	0.11 307	0.12 432	0.13 475	0.17 485	0.19 402

ccnet	0.43 503	0.34 501	0.62 394	0.28 450	0.33 542	0.60 543	0.34 512	0.68 549	0.47 438	0.54 533	0.66 530	0.56 513	0.46 515	0.73 497	0.66 527	0.26 554	0.19 464	0.24 547	0.22 547	0.27 550	0.25 477

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 536	0.60 568	0.98 518	0.40 548	0.25 505	0.87 570	0.57 571	0.60 504	0.64 529	0.60 544	0.67 532	0.63 538	0.42 499	1.13 572	0.50 493	0.23 542	0.28 538	0.27 550	0.35 573	0.25 540	0.33 524

ADCMid	0.53 536	0.45 540	1.46 571	0.27 422	0.22 462	0.51 520	0.38 532	0.61 512	0.58 509	0.75 560	0.67 532	0.62 534	0.66 561	0.66 476	1.75 596	0.13 451	0.12 331	0.17 516	0.17 525	0.20 518	0.21 432

ASMatch	0.23 269	0.11 89	0.55 335	0.25 343	0.14 213	0.19 121	0.16 134	0.32 173	0.30 231	0.28 244	0.68 534	0.28 294	0.26 356	0.50 385	0.22 304	0.07 73	0.06 54	0.08 175	0.07 136	0.06 52	0.11 219

psmorigin	0.52 533	0.29 471	3.10 604	0.24 305	0.19 404	0.39 459	0.24 422	0.52 406	0.45 414	0.66 552	0.68 534	0.70 560	0.52 531	0.86 536	0.49 492	0.15 489	0.17 439	0.13 458	0.14 493	0.16 470	0.23 454

AnyNet_C32	0.55 539	0.51 550	1.34 563	0.29 468	0.28 516	0.61 544	0.62 574	0.57 469	0.62 525	0.63 547	0.68 534	0.54 507	0.55 538	0.82 528	1.81 597	0.15 489	0.15 401	0.15 499	0.18 530	0.21 525	0.25 477

AF-Net	0.40 488	0.31 481	0.74 444	0.33 512	0.24 492	0.43 482	0.30 487	0.64 530	0.67 535	0.44 485	0.69 537	0.65 545	0.52 531	0.59 434	0.48 486	0.16 499	0.12 331	0.19 531	0.14 493	0.16 470	0.14 329

FINET	0.58 548	0.48 547	1.35 565	0.38 541	0.37 553	0.96 577	1.13 603	0.84 579	1.05 581	0.50 517	0.70 538	0.45 453	0.61 551	0.63 460	0.62 520	0.26 554	0.28 538	0.14 482	0.13 475	0.20 518	0.44 558

Nwc_Net	0.39 477	0.29 471	0.84 482	0.32 501	0.24 492	0.45 495	0.30 487	0.67 544	0.51 473	0.39 442	0.70 538	0.59 522	0.48 521	0.61 446	0.45 480	0.16 499	0.12 331	0.19 531	0.21 539	0.14 450	0.15 346

ACVNet-4b	0.76 569	0.90 587	1.67 581	0.73 585	0.51 575	0.80 567	0.31 496	0.74 564	0.81 558	0.51 520	0.72 540	0.94 571	0.43 503	1.01 563	1.32 582	1.18 611	0.22 495	0.77 593	0.45 582	0.70 589	0.50 569

WZ-Net	0.56 544	0.49 549	2.14 593	0.30 479	0.24 492	0.58 538	0.48 557	0.65 536	0.80 557	0.51 520	0.72 540	0.68 555	0.60 547	1.06 568	1.01 560	0.13 451	0.10 273	0.11 397	0.12 443	0.19 510	0.23 454

ADCS	0.62 554	0.56 558	1.54 577	0.30 479	0.25 505	0.56 534	0.46 553	0.71 557	0.86 566	0.77 566	0.72 540	0.68 555	0.62 556	0.82 528	2.33 607	0.17 513	0.16 414	0.16 507	0.17 525	0.23 534	0.27 493

ADCL	0.50 526	0.30 477	1.15 542	0.28 450	0.19 404	0.77 562	0.64 575	0.57 469	0.73 551	0.57 540	0.73 543	0.55 508	0.60 547	0.66 476	1.53 591	0.11 389	0.10 273	0.13 458	0.13 475	0.15 462	0.16 362

MFN_U_SF_RVC	0.58 548	0.58 565	1.31 561	0.39 543	0.23 475	0.72 556	0.30 487	0.83 575	0.68 539	0.74 559	0.74 544	0.86 567	0.60 547	0.84 533	0.83 546	0.29 561	0.27 533	0.32 566	0.37 577	0.31 559	0.33 524

MDST_ROB	0.51 530	0.16 292	0.97 516	0.31 495	0.21 447	1.35 594	0.34 512	0.80 570	0.59 516	1.09 586	0.74 544	0.49 482	0.37 471	1.31 586	0.60 516	0.14 475	0.12 331	0.16 507	0.13 475	0.13 427	0.18 387

otaku	0.60 551	0.73 578	1.13 540	0.64 576	0.45 568	0.73 558	0.37 524	0.67 544	0.67 535	0.52 523	0.75 546	0.66 549	0.46 515	0.74 501	0.59 515	0.55 583	0.34 569	0.56 583	0.36 575	0.65 583	0.49 567

ACVNet_1	0.77 571	0.92 589	1.79 586	0.73 585	0.53 576	0.78 563	0.42 545	0.88 582	0.90 570	0.75 560	0.76 547	1.32 586	0.80 568	1.04 566	0.70 531	0.57 585	0.32 564	0.72 590	0.35 573	0.70 589	0.50 569

MADNet+	1.05 583	1.26 604	4.77 610	0.73 585	0.50 571	1.25 588	0.97 593	1.05 588	0.93 573	0.67 553	0.78 548	0.87 568	0.85 572	2.14 605	1.83 598	0.40 578	0.42 579	0.32 566	0.28 567	0.45 571	0.43 556

GANet	0.40 488	0.28 467	0.67 417	0.31 495	0.18 372	0.43 482	0.39 535	0.60 504	0.46 425	0.48 510	0.78 548	0.55 508	0.45 508	0.96 557	0.55 508	0.13 451	0.14 370	0.13 458	0.12 443	0.15 462	0.16 362

CSAN	0.55 539	0.47 543	1.19 552	0.37 532	0.23 475	0.57 536	0.61 573	0.65 536	0.72 548	0.65 550	0.78 548	0.66 549	0.65 560	1.41 591	0.77 539	0.21 538	0.17 439	0.20 536	0.21 539	0.18 501	0.21 432

RainbowNet	0.76 569	1.00 594	1.29 559	0.82 590	0.63 582	0.79 564	0.52 565	0.83 575	0.93 573	0.61 546	0.79 551	0.79 564	0.62 556	0.82 528	0.67 529	0.80 598	0.55 595	0.79 595	0.49 585	0.81 593	0.62 583

DCRE	0.24 298	0.15 258	0.45 186	0.26 384	0.26 509	0.23 231	0.21 336	0.37 236	0.29 215	0.23 191	0.81 552	0.23 226	0.16 198	0.24 155	0.18 204	0.07 73	0.14 370	0.07 92	0.08 218	0.07 113	0.25 477

zh-sn7	0.52 533	0.64 571	1.77 584	0.30 479	0.20 430	0.47 504	0.40 539	0.60 504	0.65 530	0.53 529	0.82 553	0.52 498	0.59 545	1.10 570	0.96 556	0.13 451	0.13 352	0.13 458	0.13 475	0.17 485	0.20 420

Consistency-Raft	0.56 544	0.52 551	1.12 538	0.45 562	0.49 569	0.48 511	0.45 550	0.73 562	0.74 553	0.45 492	0.82 553	0.46 462	0.60 547	0.51 391	0.63 523	0.39 577	0.40 576	0.44 577	0.51 589	0.53 577	0.38 549

aanetorigin	0.40 488	0.33 492	1.14 541	0.25 343	0.19 404	0.30 357	0.37 524	0.34 200	0.47 438	0.95 575	0.82 553	0.52 498	0.56 540	0.50 385	0.52 497	0.11 389	0.09 233	0.10 341	0.10 367	0.16 470	0.19 402

PWC_ROB	0.41 495	0.38 522	0.92 505	0.26 384	0.20 430	0.39 459	0.19 269	0.61 512	0.69 541	0.58 542	0.84 556	0.52 498	0.44 506	0.74 501	0.62 520	0.13 451	0.09 233	0.14 482	0.10 367	0.17 485	0.18 387

SDNR	0.47 519	0.29 471	0.92 505	0.24 305	0.37 553	1.27 590	0.17 170	0.54 431	0.58 509	0.44 485	0.85 557	0.55 508	0.28 387	1.19 577	0.52 497	0.23 542	0.24 517	0.17 516	0.13 475	0.19 510	0.26 489

EDNetEfficient	0.64 559	0.39 526	2.52 597	0.26 384	0.26 509	0.39 459	0.49 560	0.42 300	1.06 582	1.38 594	0.86 558	0.61 531	0.97 581	0.66 476	1.62 595	0.11 389	0.10 273	0.10 341	0.12 443	0.20 518	0.19 402

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 563	0.73 578	1.26 556	0.47 566	0.28 516	1.42 597	0.60 572	0.82 573	0.94 576	0.85 570	0.86 558	0.88 569	0.70 563	1.32 587	0.75 536	0.37 573	0.30 555	0.34 570	0.36 575	0.44 570	0.42 554

MFMNet_re	0.74 565	0.84 584	1.16 544	0.64 576	0.70 587	0.79 564	0.71 580	0.77 568	0.85 564	0.79 568	0.86 558	0.69 557	0.80 568	0.73 497	0.65 525	0.66 590	0.59 600	0.61 587	0.58 596	0.68 586	0.71 596

SPS-STEREO	0.74 565	0.72 576	1.18 551	0.52 571	0.57 579	0.76 559	0.50 562	0.80 570	0.66 534	0.97 577	0.88 561	0.94 571	0.74 564	1.08 569	1.04 565	0.58 586	0.51 588	0.50 580	0.50 588	0.56 578	0.72 597
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RTS	0.81 574	0.56 558	4.76 607	0.37 532	0.30 531	1.11 581	0.52 565	0.67 544	1.07 583	0.76 563	0.91 562	0.60 528	0.61 551	1.64 595	1.24 575	0.15 489	0.13 352	0.15 499	0.15 504	0.22 529	0.24 467

RTSA	0.81 574	0.56 558	4.76 607	0.37 532	0.30 531	1.11 581	0.52 565	0.67 544	1.07 583	0.76 563	0.91 562	0.60 528	0.61 551	1.64 595	1.24 575	0.15 489	0.13 352	0.15 499	0.15 504	0.22 529	0.24 467

SGM_RVC	0.57 546	0.22 399	0.60 384	0.26 384	0.16 312	0.97 578	0.46 553	0.76 567	0.90 570	1.03 583	0.92 564	1.16 579	0.93 579	1.21 578	0.72 533	0.17 513	0.16 414	0.16 507	0.16 514	0.16 470	0.24 467
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FTStereo	0.28 384	0.11 89	0.56 345	0.24 305	0.13 173	0.21 183	0.52 565	0.36 221	0.28 196	0.38 424	0.94 565	0.30 327	0.56 540	0.33 303	0.18 204	0.08 197	0.06 54	0.09 266	0.08 218	0.08 175	0.19 402

zh-mn7	0.50 526	0.57 562	1.82 587	0.25 343	0.19 404	0.45 495	0.29 478	0.59 493	0.84 563	0.67 553	0.97 566	0.49 482	0.41 493	0.93 553	0.73 534	0.12 429	0.10 273	0.11 397	0.11 401	0.13 427	0.17 382

z-mn7	0.48 522	0.52 551	1.28 558	0.26 384	0.19 404	0.62 545	0.34 512	0.59 493	0.96 577	0.45 492	0.97 566	0.53 503	0.41 493	0.99 561	0.70 531	0.11 389	0.10 273	0.10 341	0.10 367	0.14 450	0.16 362

AnyNet_C01	0.68 562	0.69 575	2.64 599	0.33 512	0.27 514	0.93 573	0.64 575	0.66 542	0.65 530	0.70 557	0.97 566	0.75 563	0.63 558	1.01 563	1.52 590	0.17 513	0.16 414	0.17 516	0.17 525	0.24 538	0.28 501

SANet	0.58 548	0.41 532	1.38 566	0.27 422	0.16 312	0.72 556	0.48 557	0.71 557	1.34 594	0.69 556	0.97 566	0.94 571	0.78 566	0.97 560	0.93 552	0.14 475	0.12 331	0.12 432	0.12 443	0.18 501	0.20 420

EDNetEfficientorigin	7.48 617	0.57 562	139.59 641	0.25 343	0.17 342	0.44 487	0.30 487	0.48 369	1.04 580	1.29 591	1.02 570	0.82 566	0.87 576	0.76 512	1.02 563	0.10 350	0.09 233	0.12 432	0.11 401	0.22 529	0.25 477

tt	4.71 613	0.11 89	3.94 606	2.06 612	1.54 611	10.14 622	16.85 624	9.28 625	4.99 616	1.41 596	1.05 571	4.68 615	4.89 616	3.36 614	5.86 620	5.73 623	9.15 628	2.23 619	2.51 618	3.02 615	1.34 613

PVD	0.62 554	0.41 532	0.93 509	0.44 559	0.39 558	0.63 549	0.51 564	0.86 580	1.27 592	0.93 574	1.09 572	0.81 565	0.85 572	0.89 541	0.89 550	0.21 538	0.23 504	0.22 543	0.19 532	0.28 555	0.41 550

LSM	1.68 603	0.48 547	2.91 602	2.28 614	17.60 626	0.52 526	0.55 569	0.65 536	0.78 555	0.84 569	1.11 573	0.63 538	0.55 538	0.79 520	0.53 501	0.16 499	0.25 522	0.18 524	0.21 539	0.25 540	2.37 617

JetBlue	1.20 592	0.89 586	2.53 598	0.59 574	0.76 590	3.16 611	2.09 614	1.16 591	0.93 573	0.95 575	1.12 574	1.65 593	1.27 591	2.15 606	1.87 600	0.43 581	0.37 574	0.38 572	0.39 579	0.62 580	0.63 585

RAFT-RH_RVC	0.26 346	0.13 181	0.57 355	0.22 202	0.12 123	0.25 273	0.14 75	0.27 106	0.29 215	0.38 424	1.14 575	0.23 226	0.18 248	0.58 426	0.24 332	0.07 73	0.06 54	0.10 341	0.07 136	0.06 52	0.08 68

PWCK	1.05 583	1.29 605	2.12 592	0.92 593	0.42 563	1.27 590	1.01 595	1.14 590	1.14 590	1.16 590	1.14 575	1.25 583	0.90 577	1.77 600	1.15 570	0.89 602	0.51 588	0.87 597	0.54 591	1.02 604	0.57 576

coex-ft	3.48 611	0.81 583	48.53 639	0.24 305	0.19 404	0.53 529	0.47 556	0.49 379	2.36 607	7.18 621	1.20 577	0.96 574	2.53 610	0.75 506	2.14 605	0.13 451	0.15 401	0.14 482	0.12 443	0.22 529	0.47 562

G-Net	0.47 519	0.26 451	1.02 523	0.34 517	0.28 516	0.89 572	0.35 515	0.47 358	0.46 425	0.68 555	1.20 577	0.64 543	0.59 545	0.61 446	0.60 516	0.16 499	0.14 370	0.17 516	0.13 475	0.22 529	0.21 432

pmcnn	0.54 538	0.24 426	1.06 528	0.25 343	0.26 509	0.40 465	0.31 496	0.55 449	0.55 497	0.56 537	1.22 579	2.53 607	0.39 483	0.84 533	1.08 568	0.09 281	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.10 321	0.14 329

PWCDC_ROB	0.41 495	0.41 532	0.77 458	0.34 517	0.21 447	0.43 482	0.20 309	0.60 504	0.90 570	0.44 485	1.24 580	0.36 382	0.38 476	0.56 419	0.48 486	0.18 524	0.11 307	0.11 397	0.10 367	0.20 518	0.16 362

UNDER WATER-64	1.61 600	1.30 606	2.93 603	1.33 606	0.96 603	2.20 606	1.25 605	1.47 599	3.15 609	1.46 599	1.31 581	2.61 608	2.22 608	1.69 597	1.93 601	1.13 608	0.67 610	1.29 609	0.94 609	1.26 605	1.09 610

MeshStereo	0.60 551	0.31 481	0.71 438	0.22 202	0.17 342	0.66 552	0.36 522	0.81 572	0.63 527	1.48 605	1.32 582	1.65 593	0.83 571	1.18 576	0.74 535	0.17 513	0.17 439	0.17 516	0.14 493	0.17 485	0.19 402
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	0.94 577	0.98 593	1.71 583	0.83 591	0.63 582	1.02 579	0.64 575	1.16 591	1.43 598	1.02 581	1.39 583	1.47 589	0.86 575	1.16 575	0.79 542	0.63 589	0.43 582	0.78 594	0.49 585	0.80 592	0.57 576

ELAS_RVC	0.80 572	0.40 529	1.10 535	0.40 548	0.35 547	0.93 573	1.10 602	0.87 581	1.12 589	1.40 595	1.39 583	1.27 584	1.55 602	1.13 572	1.13 569	0.29 561	0.27 533	0.30 561	0.28 567	0.31 559	0.36 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WCMA_ROB	0.55 539	0.27 459	0.76 452	0.26 384	0.22 462	0.62 545	0.36 522	0.57 469	0.58 509	0.97 577	1.40 585	1.28 585	0.94 580	0.80 523	0.80 543	0.20 536	0.17 439	0.16 507	0.16 514	0.19 510	0.29 507

IMH-64-1	0.94 577	0.95 591	1.07 530	0.98 595	0.76 590	0.93 573	0.72 581	1.30 594	1.11 587	0.91 572	1.45 586	1.14 577	1.00 582	1.25 581	0.97 557	0.77 594	0.51 588	0.97 599	0.55 594	0.90 595	0.66 591

IMH-64	0.94 577	0.95 591	1.07 530	0.98 595	0.76 590	0.93 573	0.72 581	1.30 594	1.11 587	0.91 572	1.45 586	1.14 577	1.00 582	1.25 581	0.97 557	0.77 594	0.51 588	0.97 599	0.55 594	0.90 595	0.66 591

UNDER WATER	1.64 602	1.34 607	2.72 601	1.40 607	1.04 604	1.70 602	1.14 604	1.57 604	3.58 610	1.46 599	1.46 588	2.82 610	2.43 609	1.74 598	2.04 604	1.08 607	0.63 606	1.31 610	0.94 609	1.29 606	1.10 611

MSMD_ROB	0.63 557	0.34 501	0.70 431	0.30 479	0.25 505	0.88 571	0.35 515	0.58 483	0.67 535	1.13 587	1.52 589	1.75 596	1.05 585	0.90 544	0.60 516	0.24 545	0.22 495	0.27 550	0.27 566	0.25 540	0.27 493

FCDSN-DC	0.67 560	0.38 522	0.83 478	0.37 532	0.30 531	0.66 552	0.37 524	0.69 555	0.70 544	1.15 589	1.53 590	1.70 595	1.38 594	1.00 562	0.83 546	0.24 545	0.22 495	0.27 550	0.26 562	0.27 550	0.32 519
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WAO-6	1.11 589	1.01 596	1.17 550	0.96 594	0.79 593	1.30 592	0.78 585	1.36 596	1.99 605	1.04 584	1.54 591	1.59 592	1.27 591	1.37 589	1.30 578	0.78 596	0.55 595	1.03 603	0.75 605	0.87 594	0.72 597

DStereoFS	1.07 587	0.76 582	1.10 535	0.70 582	0.70 587	1.87 603	1.39 608	1.20 593	1.66 600	1.01 580	1.58 592	1.20 582	2.60 611	1.40 590	1.32 582	0.40 578	0.47 584	0.31 564	0.41 580	0.38 567	0.91 605

ELAS	0.80 572	0.40 529	0.91 504	0.39 543	0.35 547	1.52 599	0.81 588	0.97 586	0.98 579	1.47 604	1.58 592	1.19 581	1.33 593	1.01 563	1.21 572	0.29 561	0.27 533	0.30 561	0.29 569	0.32 562	0.36 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	0.73 564	0.33 492	0.84 482	0.33 512	0.28 516	0.82 568	0.40 539	0.82 573	0.83 560	1.43 597	1.60 594	1.97 598	1.38 594	1.10 570	0.93 552	0.24 545	0.22 495	0.27 550	0.26 562	0.26 544	0.32 519

FC-DCNN v2	0.75 568	0.33 492	0.82 472	0.33 512	0.28 516	0.85 569	0.40 539	0.88 582	0.86 566	1.46 599	1.65 595	2.08 600	1.40 596	1.14 574	0.95 555	0.24 545	0.22 495	0.27 550	0.26 562	0.26 544	0.32 519

IMH	1.09 588	1.04 597	1.29 559	1.03 597	0.79 593	1.11 581	0.69 578	1.40 597	1.42 597	1.02 581	1.71 596	1.42 587	1.19 589	1.78 601	1.03 564	1.14 609	0.56 599	1.00 601	0.58 596	0.93 598	0.68 593

NVStereoNet_ROB	0.74 565	0.64 571	1.20 554	0.55 573	0.43 566	0.54 533	0.48 557	0.75 565	0.87 569	0.88 571	1.72 597	1.06 576	1.03 584	1.29 583	0.98 559	0.35 570	0.42 579	0.41 576	0.48 584	0.38 567	0.43 556
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	1.05 583	1.00 594	1.19 552	0.83 591	0.67 586	1.22 587	0.84 590	1.43 598	1.56 599	1.13 587	1.75 598	1.46 588	1.25 590	1.56 594	1.28 577	0.61 588	0.62 605	0.70 589	0.68 601	0.66 585	0.62 583

SGM+DAISY	1.12 590	0.86 585	1.64 580	0.68 579	0.80 596	1.68 601	1.68 612	1.08 589	1.10 585	1.53 606	1.76 599	1.47 589	1.53 601	1.24 579	1.42 589	0.66 590	0.65 607	0.52 582	0.54 591	0.57 579	0.91 605

LVE	1.18 591	1.16 599	1.67 581	1.04 598	0.81 597	1.32 593	0.82 589	1.49 600	1.94 603	1.08 585	1.90 600	1.89 597	1.07 586	1.51 593	1.04 565	0.96 605	0.61 602	0.94 598	0.69 602	0.92 597	0.79 602

DStereoSA	1.00 581	0.46 542	1.33 562	0.68 579	0.86 600	1.26 589	2.25 616	0.83 575	1.41 596	0.57 540	1.92 601	0.57 515	2.07 605	0.96 557	1.84 599	0.36 571	0.55 595	0.28 557	0.53 590	0.45 571	0.90 604

MonStereo1	0.96 580	0.61 570	0.99 520	0.70 582	0.59 580	1.37 595	0.35 515	0.97 586	1.27 592	0.97 577	1.92 601	1.53 591	2.13 606	1.29 583	0.87 549	0.71 593	0.34 569	0.75 592	0.47 583	0.75 591	0.68 593

JetRed	2.35 609	2.70 613	6.11 612	1.14 604	1.38 610	6.03 616	3.61 617	2.12 611	1.72 601	1.99 609	1.97 603	2.15 602	1.59 603	2.49 609	4.19 616	1.05 606	1.60 614	1.10 604	1.02 612	1.72 612	1.41 614

Dean	1.22 593	1.17 600	1.97 590	1.04 598	0.79 593	1.21 586	0.76 583	1.51 601	1.96 604	1.30 593	1.98 604	2.14 601	1.18 588	1.30 585	1.15 570	0.83 599	0.61 602	1.01 602	0.69 602	0.97 602	0.77 601

LE_ROB	1.82 605	0.39 526	3.15 605	0.50 570	0.55 577	0.79 564	1.00 594	0.89 584	6.48 619	7.40 622	2.07 605	2.07 599	5.08 617	1.33 588	3.96 615	0.11 389	0.09 233	0.12 432	0.11 401	0.11 373	0.13 300

WAO-8	1.50 597	1.22 602	1.39 567	1.10 601	0.85 598	2.15 604	0.78 585	1.84 607	3.76 612	1.46 599	2.18 606	2.15 602	1.50 599	3.20 612	1.35 585	0.92 603	0.66 608	1.10 604	0.79 606	0.94 599	0.74 599

Venus	1.50 597	1.22 602	1.39 567	1.10 601	0.85 598	2.15 604	0.78 585	1.84 607	3.76 612	1.46 599	2.18 606	2.15 602	1.50 599	3.20 612	1.35 585	0.92 603	0.66 608	1.10 604	0.79 606	0.94 599	0.74 599

TorneroNet-64	1.47 595	1.15 598	1.51 575	1.11 603	0.86 600	2.27 607	0.76 583	1.84 607	3.76 612	1.29 591	2.22 608	2.68 609	1.46 597	1.81 602	1.55 592	0.79 597	0.51 588	1.10 604	0.67 600	1.31 607	0.81 603

SGM-ForestM	1.59 599	0.56 558	1.52 576	0.41 554	0.34 544	2.77 609	1.67 611	1.69 605	1.73 602	2.48 612	2.27 609	6.02 619	2.90 613	3.08 610	2.83 611	0.25 552	0.30 555	0.19 531	0.20 537	0.18 501	0.45 561

TCMNet-wrong-test	4.33 612	5.65 619	4.76 607	11.36 623	10.39 621	5.87 615	4.45 619	4.24 618	1.10 585	1.93 608	2.43 610	6.07 620	3.54 615	3.87 615	4.51 617	2.00 615	0.47 584	1.96 616	1.68 616	5.78 621	4.48 620

MADNet++	2.34 608	1.81 611	2.24 595	2.15 613	1.97 612	2.79 610	2.19 615	2.42 613	2.26 606	2.79 615	2.70 611	2.43 606	2.60 611	3.18 611	3.32 612	2.19 616	1.97 617	1.93 615	1.62 615	2.02 613	2.10 615

xyz-stereo	1.43 594	0.11 89	17.43 627	0.18 39	0.08 6	4.86 612	0.18 224	0.31 166	0.35 289	0.37 415	2.75 612	0.41 421	0.31 431	0.58 426	0.33 422	0.07 73	0.05 5	0.09 266	0.06 65	0.06 52	0.06 8

MANE	1.63 601	0.58 565	1.16 544	0.59 574	0.60 581	2.71 608	1.53 609	2.63 614	3.62 611	2.33 611	3.26 613	3.66 613	2.98 614	2.26 608	2.26 606	0.37 573	0.40 576	0.31 564	0.49 585	0.31 559	0.63 585

notaker	1.49 596	1.44 608	1.77 584	1.42 608	1.08 605	1.19 585	0.87 592	1.51 601	1.40 595	1.53 606	3.41 614	2.40 605	1.94 604	1.83 603	1.57 593	1.14 609	0.69 611	1.38 611	0.88 608	1.39 610	1.03 609

ktn	1.80 604	1.46 609	1.49 573	1.44 609	1.14 606	1.50 598	1.07 598	1.53 603	3.90 615	2.77 614	4.62 615	3.42 612	1.49 598	1.74 598	1.40 588	1.45 613	0.77 612	1.46 612	0.99 611	1.41 611	1.00 608

HanzoNet	3.08 610	1.87 612	2.70 600	1.81 611	1.34 609	1.60 600	1.05 596	2.06 610	2.62 608	5.63 619	5.12 616	5.96 618	7.09 620	4.39 617	3.43 613	3.29 619	2.06 619	1.98 617	2.94 621	2.47 614	2.15 616

TorneroNet	2.26 607	1.20 601	1.55 578	1.15 605	0.91 602	5.84 614	0.84 590	2.12 611	8.45 621	2.59 613	5.32 617	3.84 614	2.15 607	1.84 604	1.98 603	0.88 601	0.54 594	1.16 608	0.74 604	1.31 607	0.91 605

KSHMR	1.92 606	1.47 610	1.97 590	1.48 610	1.22 608	1.39 596	1.06 597	1.81 606	5.83 618	1.43 597	5.56 618	2.95 611	1.17 587	2.24 607	1.33 584	1.29 612	1.13 613	1.47 613	1.11 613	1.37 609	1.21 612

DPSimNet_ROB	6.21 615	5.16 615	9.50 614	5.59 617	5.56 615	7.64 618	10.02 621	4.07 617	7.33 620	6.84 620	6.26 619	7.17 622	10.55 622	4.07 616	5.68 618	5.50 622	4.29 621	5.24 622	3.66 622	4.05 618	5.96 621

USTest	6.84 616	5.16 615	5.45 611	7.18 619	7.26 616	14.27 625	22.53 625	8.48 623	9.29 622	5.44 618	6.42 620	6.27 621	6.69 619	6.83 621	8.49 623	1.95 614	3.27 620	2.16 618	2.54 619	3.76 616	3.31 619

BEATNet-Init1	4.91 614	3.27 614	14.39 626	0.69 581	0.65 585	10.19 623	3.83 618	5.04 619	5.11 617	8.73 623	8.52 621	13.95 630	7.66 621	7.79 623	5.79 619	0.32 567	0.34 569	0.34 570	0.38 578	0.64 582	0.64 589

xxxxx1	15.30 625	9.78 621	10.23 621	20.34 627	19.47 627	17.10 626	23.00 626	10.36 626	11.04 624	9.25 624	9.66 622	10.74 625	10.66 625	10.60 626	13.72 629	8.14 627	9.35 629	31.88 638	44.61 640	12.63 625	13.46 627

tt_ll	15.30 625	9.78 621	10.23 621	20.34 627	19.47 627	17.10 626	23.00 626	10.36 626	11.04 624	9.25 624	9.66 622	10.74 625	10.66 625	10.60 626	13.72 629	8.14 627	9.35 629	31.88 638	44.61 640	12.63 625	13.46 627

ff	15.30 625	9.78 621	10.23 621	20.34 627	19.47 627	17.10 626	23.00 626	10.36 626	11.04 624	9.25 624	9.66 622	10.74 625	10.66 625	10.60 626	13.72 629	8.14 627	9.35 629	31.88 638	44.61 640	12.63 625	13.46 627

Anonymous_1	16.44 629	9.26 620	9.67 616	10.63 620	14.54 624	18.62 630	26.98 631	12.68 629	13.53 630	10.78 629	10.37 625	10.15 624	10.66 625	10.99 629	12.64 624	15.61 636	7.73 625	16.87 633	43.01 639	56.14 642	7.86 626

DGTPSM_ROB	8.38 618	5.24 617	10.71 624	5.32 616	10.19 619	8.34 619	23.49 629	6.11 621	13.43 628	4.93 616	10.93 626	5.64 616	10.55 622	6.17 619	12.73 625	3.74 620	7.56 623	3.68 620	7.24 625	4.09 619	7.49 622

DPSMNet_ROB	8.44 619	5.25 618	10.87 625	5.59 617	10.27 620	8.34 619	23.51 630	6.12 622	13.47 629	4.96 617	10.94 627	5.65 617	10.55 622	6.25 620	12.77 626	4.01 621	7.62 624	3.75 621	7.27 626	4.16 620	7.54 623

DPSM_ROB	11.46 623	9.79 624	10.18 619	11.11 621	11.31 622	19.08 631	27.38 632	13.42 630	14.23 631	10.34 627	11.13 628	10.97 628	11.33 629	11.89 630	13.49 627	6.74 625	8.19 626	6.00 624	7.05 623	7.74 622	7.76 624

DPSM	11.46 623	9.79 624	10.18 619	11.11 621	11.31 622	19.08 631	27.38 632	13.42 630	14.23 631	10.34 627	11.13 628	10.97 628	11.33 629	11.89 630	13.49 627	6.74 625	8.19 626	6.00 624	7.05 623	7.74 622	7.76 624

LRCNet_RVC	10.94 622	14.45 629	9.66 615	15.38 624	8.02 618	1.08 580	0.35 515	8.72 624	0.72 548	12.63 630	15.84 630	9.73 623	6.52 618	8.58 624	6.38 621	20.33 637	5.39 622	23.79 635	21.95 636	15.35 628	13.96 630

HaxPig	17.72 630	20.23 638	19.76 628	16.55 625	16.52 625	9.46 621	9.42 620	14.48 632	13.31 627	18.59 631	18.67 631	17.39 631	16.68 632	17.07 632	16.43 632	21.99 638	20.86 638	22.28 634	21.55 635	21.30 635	21.88 639

MEDIAN_ROB	21.20 631	24.56 639	23.42 637	19.57 626	19.62 630	13.29 624	11.21 622	18.04 633	17.02 633	22.07 640	21.92 632	20.84 633	20.24 633	21.02 633	19.68 633	25.59 639	24.08 639	26.20 636	25.19 637	25.31 636	25.19 640

LSM0	24.21 637	19.88 637	22.33 636	24.42 635	40.13 641	38.41 640	54.99 636	27.05 641	28.61 637	20.59 634	22.00 633	22.29 639	22.86 635	24.12 639	27.16 635	13.59 635	16.33 632	12.13 632	14.08 627	15.72 634	17.53 636

RAFT-FEzeroshot	23.04 632	19.71 634	20.25 629	22.47 632	22.80 633	38.32 636	55.23 639	26.95 637	28.70 638	20.66 635	22.23 634	22.07 634	22.86 635	23.85 635	27.17 636	13.53 631	16.47 633	12.08 627	14.22 630	15.58 630	15.60 632

RAFT-FE	23.04 632	19.71 634	20.25 629	22.47 632	22.80 633	38.32 636	55.23 639	26.95 637	28.70 638	20.66 635	22.23 634	22.07 634	22.86 635	23.85 635	27.17 636	13.53 631	16.47 633	12.08 627	14.22 630	15.58 630	15.60 632

CasAABBNet	23.04 632	19.69 632	20.32 631	22.42 630	22.73 631	38.35 639	55.23 639	26.99 639	28.74 640	20.67 637	22.28 636	22.11 637	22.86 635	23.84 634	27.17 636	13.52 630	16.47 633	12.08 627	14.21 628	15.57 629	15.60 632

Selective-RAFT-Error	23.11 636	19.77 636	20.60 635	22.49 634	22.80 633	38.46 641	55.19 638	27.13 642	28.90 642	20.73 638	22.38 637	22.11 637	22.91 639	23.94 638	27.18 639	13.54 634	16.57 637	12.09 630	14.21 628	15.61 633	15.65 635

FlowAnything	23.08 635	19.70 633	20.48 634	22.45 631	22.73 631	38.34 638	55.18 637	27.00 640	28.79 641	20.83 639	22.42 638	22.10 636	22.83 634	23.85 635	27.23 640	13.53 631	16.54 636	12.10 631	14.29 632	15.59 632	15.58 631

RSGM-EC	29.37 639	17.55 630	9.85 617	35.22 637	33.16 639	26.01 633	45.63 634	20.07 634	17.60 634	18.98 632	23.47 639	30.02 641	23.62 640	41.06 641	44.49 641	58.94 641	34.33 641	32.95 641	20.18 633	33.70 638	20.62 637

acva	29.37 639	17.55 630	9.85 617	35.22 637	33.16 639	26.01 633	45.63 634	20.07 634	17.60 634	18.98 632	23.47 639	30.02 641	23.62 640	41.06 641	44.49 641	58.94 641	34.33 641	32.95 641	20.18 633	33.70 638	20.62 637

AVERAGE_ROB	25.43 638	29.01 640	27.22 638	24.60 636	24.16 638	17.78 629	12.87 623	22.39 636	21.40 636	26.72 642	26.08 641	25.18 640	24.52 642	25.07 640	23.57 634	29.94 640	28.36 640	30.60 637	29.57 638	29.83 637	29.66 641

PML	15.86 628	13.12 628	7.07 613	5.22 615	7.66 617	32.93 635	64.30 642	5.37 620	10.12 623	25.87 641	67.29 642	20.25 632	13.20 631	10.09 625	6.81 622	5.94 624	2.00 618	6.03 626	2.18 617	9.13 624	2.62 618

test_example2	100.95 641	107.33 641	67.16 640	98.17 639	106.88 642	89.44 642	101.34 643	37.23 643	97.88 643	129.56 643	131.26 643	65.41 643	67.34 643	91.22 643	79.29 643	143.32 643	199.32 643	81.12 643	102.17 643	121.89 643	101.70 642

ccccc		256.25 642		351.50 642	361.31 643	144.22 643		153.19 644		152.98 644		161.94 644		268.06 644		387.64 644	346.97 644	244.11 644	219.32 644	413.57 644

Low-res two-view benchmark