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

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 38	0.09 18	0.09 1	0.14 108	0.11 1	0.16 50	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.06 13

CAR	0.12 24	0.08 22	0.25 74	0.16 12	0.09 18	0.14 35	0.10 8	0.19 39	0.13 12	0.12 67	0.10 31	0.08 2	0.07 3	0.18 87	0.12 39	0.06 44	0.15 472	0.06 48	0.08 291	0.05 4	0.10 203

MSE-Stereo	0.12 24	0.08 22	0.25 74	0.16 12	0.09 18	0.14 35	0.10 8	0.19 39	0.13 12	0.11 39	0.10 31	0.08 2	0.07 3	0.20 134	0.12 39	0.06 44	0.16 486	0.06 48	0.08 291	0.05 4	0.10 203

monster-pro	0.13 44	0.09 51	0.20 24	0.17 38	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.25 135	0.20 117	0.09 9	0.11 43	0.08 2	0.07 3	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.24 602	0.05 1	0.09 391	0.05 4	0.13 344

Test_v1	0.11 9	0.08 22	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 27	0.12 36	0.23 90	0.17 59	0.10 23	0.10 31	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.07 30

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 38	0.10 71	0.17 125	0.13 74	0.11 1	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 182	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.08 291	0.05 4	0.06 13

MatchStereo	0.11 9	0.08 22	0.30 126	0.16 12	0.08 8	0.09 1	0.12 36	0.21 62	0.18 77	0.10 23	0.16 146	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonStereo	0.13 44	0.09 51	0.20 24	0.17 38	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.25 135	0.20 117	0.09 9	0.11 43	0.08 2	0.07 3	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.24 602	0.05 1	0.09 391	0.05 4	0.13 344

Monster-pub-eth3d	0.13 44	0.09 51	0.20 24	0.17 38	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.25 135	0.20 117	0.09 9	0.11 43	0.08 2	0.07 3	0.19 107	0.13 94	0.05 1	0.24 602	0.05 1	0.09 391	0.05 4	0.13 344

Monster-pub-mixall	0.13 44	0.07 2	0.20 24	0.17 38	0.08 8	0.11 13	0.09 2	0.21 62	0.13 12	0.12 67	0.11 43	0.08 2	0.08 14	0.27 280	0.13 94	0.07 117	0.35 661	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.09 129

asda	0.13 44	0.11 136	0.24 64	0.18 67	0.10 71	0.14 35	0.12 36	0.25 135	0.17 59	0.12 67	0.11 43	0.08 2	0.11 113	0.21 154	0.12 39	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 253

4.5_new	0.13 44	0.12 188	0.24 64	0.17 38	0.10 71	0.14 35	0.12 36	0.22 75	0.17 59	0.13 97	0.13 81	0.08 2	0.09 34	0.19 107	0.12 39	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.06 106	0.06 93	0.09 129

4.5w-stereo	0.13 44	0.12 188	0.24 64	0.17 38	0.10 71	0.14 35	0.12 36	0.22 75	0.17 59	0.13 97	0.13 81	0.08 2	0.09 34	0.19 107	0.12 39	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.06 106	0.06 93	0.09 129

4w-stereo	0.13 44	0.11 136	0.31 135	0.17 38	0.10 71	0.15 53	0.10 8	0.20 47	0.14 23	0.13 97	0.12 63	0.08 2	0.12 154	0.23 207	0.13 94	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.08 291	0.05 4	0.15 401

2.75w_new	0.13 44	0.10 88	0.25 74	0.16 12	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.26 150	0.18 77	0.14 125	0.13 81	0.08 2	0.11 113	0.22 182	0.15 185	0.05 1	0.19 540	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.10 203

3.75w	0.12 24	0.10 88	0.21 39	0.17 38	0.11 117	0.18 156	0.12 36	0.24 112	0.15 38	0.13 97	0.12 63	0.08 2	0.10 75	0.18 87	0.12 39	0.05 1	0.14 441	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

3w_stereo	0.14 88	0.11 136	0.31 135	0.19 118	0.09 18	0.16 90	0.16 206	0.28 179	0.20 117	0.13 97	0.12 63	0.08 2	0.12 154	0.19 107	0.12 39	0.05 1	0.19 540	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.10 203

2w_stereo	0.13 44	0.11 136	0.21 39	0.18 67	0.09 18	0.17 125	0.14 108	0.29 198	0.20 117	0.15 150	0.14 116	0.08 2	0.11 113	0.15 27	0.13 94	0.05 1	0.12 401	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

1w_stereo	0.13 44	0.09 51	0.17 7	0.19 118	0.10 71	0.16 90	0.15 153	0.27 165	0.22 154	0.14 125	0.16 146	0.08 2	0.12 154	0.19 107	0.14 143	0.05 1	0.10 335	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 129

monsterstereo	0.13 44	0.10 88	0.20 24	0.19 118	0.12 173	0.14 35	0.12 36	0.26 150	0.18 77	0.14 125	0.16 146	0.08 2	0.09 34	0.22 182	0.14 143	0.05 1	0.16 486	0.06 48	0.09 391	0.06 93	0.07 30

monsters	0.13 44	0.10 88	0.20 24	0.18 67	0.13 234	0.15 53	0.11 21	0.24 112	0.16 50	0.15 150	0.13 81	0.08 2	0.09 34	0.23 207	0.12 39	0.06 44	0.15 472	0.05 1	0.08 291	0.05 4	0.09 129

LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 51	0.22 52	0.18 67	0.10 71	0.12 20	0.13 74	0.18 24	0.14 23	0.10 23	0.07 3	0.08 2	0.08 14	0.17 68	0.11 13	0.06 44	0.08 249	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 51	0.22 52	0.18 67	0.10 71	0.12 20	0.13 74	0.18 24	0.12 5	0.09 9	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 87	0.11 13	0.06 44	0.10 335	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MonSter	0.13 44	0.09 51	0.20 24	0.17 38	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.25 135	0.20 117	0.09 9	0.11 43	0.08 2	0.07 3	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.24 602	0.05 1	0.09 391	0.05 4	0.13 344

MGA	0.12 24	0.08 22	0.26 87	0.16 12	0.10 71	0.15 53	0.10 8	0.18 24	0.13 12	0.11 39	0.09 15	0.09 25	0.07 3	0.20 134	0.12 39	0.07 117	0.16 486	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.09 129

LiteMatch*	0.12 24	0.07 2	0.26 87	0.16 12	0.11 117	0.13 27	0.13 74	0.19 39	0.15 38	0.10 23	0.09 15	0.09 25	0.11 113	0.16 48	0.13 94	0.07 117	0.11 372	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.14 382

aanet-32k-new	0.15 125	0.18 418	0.43 237	0.21 209	0.10 71	0.16 90	0.15 153	0.22 75	0.18 77	0.11 39	0.14 116	0.09 25	0.13 197	0.18 87	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.23 519

aanet-new-14k	0.13 44	0.13 232	0.33 157	0.21 209	0.09 18	0.13 27	0.13 74	0.26 150	0.23 170	0.12 67	0.15 133	0.09 25	0.14 227	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.11 253

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 24	0.10 88	0.23 58	0.19 118	0.10 71	0.15 53	0.16 206	0.24 112	0.17 59	0.11 39	0.16 146	0.09 25	0.11 113	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.08 291	0.05 4	0.17 439

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 44	0.10 88	0.26 87	0.19 118	0.10 71	0.13 27	0.16 206	0.26 150	0.22 154	0.12 67	0.16 146	0.09 25	0.11 113	0.14 11	0.11 13	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.07 202	0.05 4	0.26 559

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 87	0.15 4	0.11 117	0.10 8	0.13 74	0.15 8	0.09 1	0.12 67	0.10 31	0.09 25	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 117	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.06 93	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 232	0.17 7	0.16 12	0.07 1	0.16 90	0.12 36	0.16 12	0.12 5	0.09 9	0.07 3	0.09 25	0.10 75	0.14 11	0.10 2	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

gcap_with_dpt	0.13 44	0.10 88	0.27 104	0.18 67	0.14 277	0.18 156	0.15 153	0.26 150	0.21 143	0.16 169	0.21 229	0.09 25	0.09 34	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.10 203

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 51	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 90	0.10 8	0.21 62	0.15 38	0.10 23	0.10 31	0.09 25	0.12 154	0.14 11	0.13 94	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 93	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.18 189	0.08 22	0.28 110	0.18 67	0.10 71	0.15 53	0.11 21	0.22 75	0.22 154	0.76 650	0.11 43	0.09 25	0.08 14	0.17 68	0.15 185	0.07 117	0.51 677	0.06 48	0.08 291	0.06 93	0.10 203

S2M2_XL	0.10 2	0.10 88	0.24 64	0.14 2	0.10 71	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 39	0.12 63	0.09 25	0.09 34	0.12 2	0.11 13	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.12 24	0.10 88	0.23 58	0.18 67	0.10 71	0.15 53	0.10 8	0.20 47	0.14 23	0.13 97	0.12 63	0.09 25	0.11 113	0.21 154	0.12 39	0.05 1	0.14 441	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 129

qwe	0.13 44	0.10 88	0.24 64	0.17 38	0.11 117	0.15 53	0.12 36	0.26 150	0.18 77	0.14 125	0.13 81	0.09 25	0.10 75	0.23 207	0.13 94	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.09 129

2.25w	0.13 44	0.10 88	0.24 64	0.17 38	0.09 18	0.15 53	0.10 8	0.20 47	0.19 103	0.14 125	0.18 185	0.09 25	0.10 75	0.23 207	0.15 185	0.05 1	0.17 514	0.05 1	0.08 291	0.05 4	0.12 309

4.25_new	0.13 44	0.12 188	0.26 87	0.18 67	0.10 71	0.17 125	0.12 36	0.22 75	0.15 38	0.13 97	0.13 81	0.09 25	0.10 75	0.22 182	0.14 143	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.11 253

4.5w_new	0.13 44	0.12 188	0.26 87	0.18 67	0.10 71	0.17 125	0.12 36	0.22 75	0.15 38	0.13 97	0.13 81	0.09 25	0.10 75	0.22 182	0.14 143	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.11 253

4.25w-stereo	0.13 44	0.12 188	0.26 87	0.18 67	0.10 71	0.17 125	0.12 36	0.22 75	0.15 38	0.13 97	0.13 81	0.09 25	0.10 75	0.22 182	0.14 143	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.11 253

IGEV	0.12 24	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.11 117	0.16 90	0.13 74	0.22 75	0.17 59	0.12 67	0.15 133	0.09 25	0.07 3	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.10 335	0.06 48	0.07 202	0.05 4	0.08 76

LGtest1	0.10 2	0.09 51	0.19 15	0.18 67	0.09 18	0.13 27	0.09 2	0.17 18	0.13 12	0.10 23	0.08 11	0.09 25	0.09 34	0.16 48	0.12 39	0.08 264	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

GREAT-IGEV	0.19 217	0.11 136	0.39 195	0.22 274	0.33 630	0.14 35	0.15 153	0.18 24	0.22 154	0.14 125	0.16 146	0.09 25	0.09 34	0.23 207	0.14 143	0.06 44	0.50 676	0.06 48	0.06 106	0.07 171	0.53 659
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.22 316	0.47 632	0.67 490	0.30 563	0.31 624	0.11 13	0.11 21	0.18 24	0.15 38	0.09 9	0.11 43	0.09 25	0.09 34	0.27 280	0.12 39	0.09 363	0.39 664	0.06 48	0.04 1	0.24 629	0.49 651

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 88	0.21 39	0.18 67	0.09 18	0.21 258	0.14 108	0.14 6	0.17 59	0.11 39	0.10 31	0.09 25	0.08 14	0.21 154	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13

aanet-new-90k	0.15 125	0.14 282	0.49 310	0.21 209	0.11 117	0.15 53	0.14 108	0.24 112	0.17 59	0.10 23	0.12 63	0.10 48	0.12 154	0.21 154	0.10 2	0.06 44	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.32 595

aanet-new-78k	0.17 178	0.14 282	0.80 549	0.21 209	0.10 71	0.14 35	0.14 108	0.23 90	0.17 59	0.10 23	0.13 81	0.10 48	0.13 197	0.19 107	0.11 13	0.05 1	0.16 486	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.26 559

aanet-new-40k	0.14 88	0.15 318	0.43 237	0.20 164	0.13 234	0.16 90	0.14 108	0.21 62	0.15 38	0.11 39	0.14 116	0.10 48	0.11 113	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.33 601

aanet-new-36k	0.14 88	0.17 394	0.45 254	0.22 274	0.09 18	0.17 125	0.15 153	0.24 112	0.18 77	0.12 67	0.14 116	0.10 48	0.11 113	0.18 87	0.11 13	0.05 1	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.12 309

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 125	0.13 232	0.41 219	0.20 164	0.11 117	0.14 35	0.14 108	0.22 75	0.17 59	0.12 67	0.13 81	0.10 48	0.10 75	0.16 48	0.13 94	0.05 1	0.08 249	0.06 48	0.06 106	0.05 4	0.43 637

aanet-new-12k	0.13 44	0.12 188	0.32 148	0.23 333	0.10 71	0.16 90	0.14 108	0.25 135	0.20 117	0.13 97	0.11 43	0.10 48	0.13 197	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.08 242	0.12 309

aanet-new-8k	0.14 88	0.14 282	0.34 162	0.21 209	0.10 71	0.18 156	0.15 153	0.29 198	0.22 154	0.11 39	0.12 63	0.10 48	0.13 197	0.18 87	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.11 253

aanet-new	0.14 88	0.13 232	0.39 195	0.21 209	0.14 277	0.20 226	0.15 153	0.25 135	0.18 77	0.12 67	0.14 116	0.10 48	0.16 271	0.19 107	0.11 13	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.13 344

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 88	0.10 88	0.25 74	0.18 67	0.15 345	0.19 184	0.15 153	0.27 165	0.23 170	0.16 169	0.20 209	0.10 48	0.09 34	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 88	0.10 88	0.27 104	0.18 67	0.14 277	0.19 184	0.15 153	0.25 135	0.22 154	0.16 169	0.22 243	0.10 48	0.09 34	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.10 203

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 44	0.10 88	0.26 87	0.18 67	0.14 277	0.18 156	0.15 153	0.27 165	0.23 170	0.16 169	0.21 229	0.10 48	0.09 34	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 156	0.20 448	0.79 544	0.19 118	0.12 173	0.12 20	0.14 108	0.26 150	0.18 77	0.11 39	0.12 63	0.10 48	0.10 75	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.07 184	0.06 48	0.07 202	0.05 4	0.18 445

LACA3	0.10 2	0.11 136	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 90	0.14 108	0.14 6	0.14 23	0.11 39	0.09 15	0.10 48	0.10 75	0.16 48	0.09 1	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

DispViT+	0.12 24	0.08 22	0.21 39	0.16 12	0.16 390	0.10 8	0.12 36	0.27 165	0.24 190	0.13 97	0.11 43	0.10 48	0.09 34	0.21 154	0.12 39	0.08 264	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

CSFM-Stereo	0.12 24	0.08 22	0.17 7	0.16 12	0.08 8	0.16 90	0.13 74	0.22 75	0.13 12	0.11 39	0.11 43	0.10 48	0.11 113	0.17 68	0.14 143	0.07 117	0.12 401	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.12 309

GEAStereo	0.20 246	0.10 88	0.31 135	0.35 611	0.42 652	0.19 184	0.16 206	0.23 90	0.18 77	0.14 125	0.15 133	0.10 48	0.09 34	0.21 154	0.18 273	0.08 264	0.28 624	0.06 48	0.05 32	0.08 242	0.57 664

GSStereo	0.21 286	0.10 88	0.31 135	0.36 620	0.42 652	0.19 184	0.16 206	0.38 319	0.21 143	0.14 125	0.15 133	0.10 48	0.09 34	0.21 154	0.18 273	0.08 264	0.31 647	0.06 48	0.06 106	0.08 242	0.63 673

GS-Stereo							0.16 206	0.38 319	0.21 143	0.14 125	0.15 133	0.10 48	0.09 34	0.21 154	0.18 273	0.08 264	0.31 647	0.06 48	0.06 106	0.08 242	0.63 673

gasm-f	0.20 246	0.12 188	0.36 176	0.35 611	0.36 640	0.18 156	0.17 248	0.23 90	0.18 77	0.14 125	0.19 197	0.10 48	0.11 113	0.20 134	0.19 305	0.08 264	0.28 624	0.06 48	0.05 32	0.09 344	0.57 664

Wavelet-MonSter	0.12 24	0.08 22	0.25 74	0.18 67	0.10 71	0.13 27	0.12 36	0.16 12	0.14 23	0.11 39	0.14 116	0.10 48	0.11 113	0.20 134	0.15 185	0.05 1	0.16 486	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.12 309

Replicate-Monster	0.15 125	0.12 188	0.40 209	0.17 38	0.10 71	0.17 125	0.10 8	0.24 112	0.20 117	0.12 67	0.10 31	0.10 48	0.10 75	0.28 304	0.12 39	0.06 44	0.31 647	0.06 48	0.06 106	0.05 4	0.21 494

AdaDepth	0.13 44	0.10 88	0.32 148	0.20 164	0.11 117	0.19 184	0.13 74	0.16 12	0.16 50	0.10 23	0.10 31	0.10 48	0.09 34	0.19 107	0.12 39	0.05 1	0.11 372	0.06 48	0.06 106	0.05 4	0.11 253

2.5w	0.13 44	0.10 88	0.23 58	0.18 67	0.09 18	0.15 53	0.15 153	0.21 62	0.16 50	0.12 67	0.13 81	0.10 48	0.09 34	0.21 154	0.12 39	0.05 1	0.19 540	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.12 309

3.25w_new	0.13 44	0.09 51	0.24 64	0.17 38	0.09 18	0.18 156	0.10 8	0.23 90	0.18 77	0.15 150	0.13 81	0.10 48	0.11 113	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.17 514	0.05 1	0.06 106	0.04 1	0.11 253

3.25w	0.13 44	0.09 51	0.24 64	0.17 38	0.09 18	0.18 156	0.10 8	0.23 90	0.18 77	0.15 150	0.13 81	0.10 48	0.11 113	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.17 514	0.05 1	0.06 106	0.04 1	0.11 253

3.5w_stereo	0.12 24	0.11 136	0.21 39	0.17 38	0.09 18	0.17 125	0.09 2	0.23 90	0.17 59	0.14 125	0.13 81	0.10 48	0.11 113	0.22 182	0.13 94	0.05 1	0.11 372	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 76

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 22	0.22 52	0.19 118	0.10 71	0.16 90	0.11 21	0.18 24	0.13 12	0.11 39	0.07 3	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.12 39	0.07 117	0.09 294	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.08 76

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 51	0.26 87	0.18 67	0.11 117	0.15 53	0.11 21	0.17 18	0.11 4	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.07 3	0.17 68	0.12 39	0.06 44	0.15 472	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 22	0.26 87	0.19 118	0.09 18	0.15 53	0.11 21	0.18 24	0.13 12	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.08 14	0.18 87	0.12 39	0.06 44	0.16 486	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 44	0.15 318	0.21 39	0.27 506	0.09 18	0.15 53	0.13 74	0.23 90	0.21 143	0.12 67	0.11 43	0.10 48	0.13 197	0.22 182	0.13 94	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.07 30

FoundationStereo	0.13 44	0.08 22	0.18 11	0.29 552	0.30 616	0.12 20	0.13 74	0.12 3	0.18 77	0.09 9	0.08 11	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.11 13	0.07 117	0.31 647	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13

dual_stereo	0.18 189	0.08 22	0.26 87	0.21 209	0.32 628	0.11 13	0.13 74	0.27 165	0.20 117	0.11 39	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 134	0.14 143	0.07 117	0.45 672	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.65 679

U	1.02 671	0.10 88	0.26 87	0.22 274	3.66 704	6.41 707	0.13 74	0.22 75	0.21 143	0.11 39	0.11 43	0.10 48	0.09 34	0.12 2	0.11 13	0.07 117	0.05 6	5.35 715	2.86 712	0.07 171	0.06 13

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 246	0.74 670	0.71 516	0.17 38	0.08 8	0.15 53	0.15 153	0.19 39	0.18 77	0.13 97	0.12 63	0.10 48	0.08 14	0.16 48	0.14 143	0.34 658	0.12 401	0.08 251	0.07 202	0.11 461	0.24 533

IGEV-Stereo+	0.14 88	0.08 22	0.26 87	0.18 67	0.14 277	0.09 1	0.10 8	0.16 12	0.17 59	0.14 125	0.08 11	0.10 48	0.10 75	0.22 182	0.14 143	0.07 117	0.15 472	0.06 48	0.06 106	0.16 560	0.29 582

gcap-zeroshot	0.14 88	0.10 88	0.28 110	0.18 67	0.15 345	0.19 184	0.15 153	0.27 165	0.23 170	0.16 169	0.20 209	0.10 48	0.09 34	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.09 129

test_for_model	0.14 88	0.10 88	0.25 74	0.18 67	0.15 345	0.19 184	0.15 153	0.27 165	0.23 170	0.16 169	0.20 209	0.10 48	0.09 34	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.08 76

UniTT-Stereo	0.15 125	0.12 188	0.45 254	0.21 209	0.14 277	0.17 125	0.13 74	0.20 47	0.19 103	0.16 169	0.20 209	0.10 48	0.11 113	0.18 87	0.17 244	0.08 264	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.07 30

testlalala	0.14 88	0.10 88	0.28 110	0.18 67	0.15 345	0.19 184	0.15 153	0.27 165	0.23 170	0.16 169	0.20 209	0.10 48	0.09 34	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.09 129

LGCAT	0.15 125	0.07 2	0.19 15	0.15 4	0.09 18	0.13 27	0.12 36	0.13 5	0.10 3	0.13 97	0.09 15	0.11 87	0.10 75	0.31 357	0.14 143	0.23 632	0.24 602	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.41 629

MCSU-Stereo	0.14 88	0.07 2	0.29 116	0.18 67	0.15 345	0.18 156	0.13 74	0.17 18	0.14 23	0.11 39	0.16 146	0.11 87	0.08 14	0.22 182	0.13 94	0.06 44	0.22 572	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.24 533

derf	0.11 9	0.07 2	0.21 39	0.18 67	0.11 117	0.11 13	0.11 21	0.17 18	0.15 38	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 34	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.07 184	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.13 344

mm2	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.10 8	0.12 36	0.18 24	0.14 23	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 75	0.17 68	0.13 94	0.07 117	0.11 372	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.13 344

mm1	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.10 8	0.12 36	0.15 8	0.14 23	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 75	0.17 68	0.13 94	0.07 117	0.11 372	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.13 344

qqai	0.12 24	0.08 22	0.22 52	0.18 67	0.12 173	0.11 13	0.12 36	0.17 18	0.16 50	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 34	0.16 48	0.12 39	0.07 117	0.11 372	0.06 48	0.06 106	0.05 4	0.20 481

aanet-new-60k	0.14 88	0.15 318	0.54 394	0.20 164	0.10 71	0.16 90	0.12 36	0.21 62	0.18 77	0.11 39	0.12 63	0.11 87	0.11 113	0.19 107	0.10 2	0.05 1	0.08 249	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.15 401

aanet-new-70k	0.13 44	0.13 232	0.40 209	0.20 164	0.11 117	0.16 90	0.14 108	0.22 75	0.16 50	0.11 39	0.13 81	0.11 87	0.12 154	0.21 154	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.13 344

aanet-new-34k	0.14 88	0.16 360	0.39 195	0.19 118	0.09 18	0.14 35	0.15 153	0.22 75	0.19 103	0.12 67	0.15 133	0.11 87	0.13 197	0.14 11	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.18 445

aanet-new-24k	0.13 44	0.14 282	0.32 148	0.20 164	0.12 173	0.16 90	0.14 108	0.20 47	0.16 50	0.13 97	0.16 146	0.11 87	0.12 154	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.07 30

aanet-new-10k	0.14 88	0.15 318	0.37 182	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.14 108	0.26 150	0.18 77	0.13 97	0.13 81	0.11 87	0.12 154	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.10 203

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 44	0.11 136	0.28 110	0.21 209	0.13 234	0.20 226	0.16 206	0.23 90	0.18 77	0.12 67	0.17 166	0.11 87	0.12 154	0.15 27	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 44	0.10 88	0.24 64	0.20 164	0.12 173	0.14 35	0.15 153	0.22 75	0.21 143	0.11 39	0.17 166	0.11 87	0.12 154	0.13 4	0.11 13	0.05 1	0.06 92	0.06 48	0.08 291	0.05 4	0.22 509

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 88	0.09 51	0.38 187	0.18 67	0.10 71	0.15 53	0.14 108	0.20 47	0.18 77	0.12 67	0.14 116	0.11 87	0.12 154	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 92	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.31 589

LiteMatch	0.13 44	0.15 318	0.19 15	0.20 164	0.10 71	0.15 53	0.17 248	0.18 24	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.22 375	0.16 48	0.23 402	0.08 264	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.08 76

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.18 24	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.11 113	0.17 68	0.14 143	0.07 117	0.11 372	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.13 344

LACA2	0.12 24	0.17 394	0.32 148	0.16 12	0.08 8	0.16 90	0.13 74	0.18 24	0.15 38	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.10 75	0.15 27	0.10 2	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 93	0.05 1

MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.18 24	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.10 75	0.16 48	0.14 143	0.07 117	0.11 372	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.13 344

HiDET	0.12 24	0.07 2	0.20 24	0.15 4	0.09 18	0.14 35	0.12 36	0.20 47	0.16 50	0.10 23	0.10 31	0.11 87	0.09 34	0.19 107	0.17 244	0.07 117	0.09 294	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.11 253

LCMNet	0.12 24	0.08 22	0.20 24	0.16 12	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.19 39	0.20 117	0.10 23	0.11 43	0.11 87	0.10 75	0.20 134	0.16 214	0.07 117	0.11 372	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.14 382

VIP-Stereo	0.13 44	0.15 318	0.31 135	0.18 67	0.12 173	0.24 335	0.12 36	0.20 47	0.20 117	0.10 23	0.13 81	0.11 87	0.09 34	0.20 134	0.13 94	0.06 44	0.11 372	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.08 76

GASTEREO	0.20 246	0.15 318	0.31 135	0.40 637	0.29 611	0.18 156	0.15 153	0.29 198	0.22 154	0.18 214	0.17 166	0.11 87	0.13 197	0.25 243	0.15 185	0.07 117	0.23 586	0.06 48	0.08 291	0.06 93	0.57 664

MSCF	0.20 246	0.14 282	0.31 135	0.40 637	0.29 611	0.17 125	0.15 153	0.29 198	0.22 154	0.17 192	0.16 146	0.11 87	0.13 197	0.24 222	0.15 185	0.07 117	0.23 586	0.06 48	0.08 291	0.07 171	0.57 664

MLG-Stereo_test2	0.12 24	0.09 51	0.29 116	0.21 209	0.12 173	0.16 90	0.11 21	0.17 18	0.12 5	0.11 39	0.08 11	0.11 87	0.06 1	0.16 48	0.11 13	0.08 264	0.13 422	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.09 129

LG-G_1	0.12 24	0.08 22	0.28 110	0.20 164	0.09 18	0.21 258	0.09 2	0.20 47	0.12 5	0.11 39	0.10 31	0.11 87	0.10 75	0.22 182	0.11 13	0.07 117	0.09 294	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 309

LG-G	0.12 24	0.08 22	0.28 110	0.20 164	0.09 18	0.21 258	0.09 2	0.20 47	0.12 5	0.11 39	0.10 31	0.11 87	0.10 75	0.22 182	0.11 13	0.07 117	0.09 294	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 309

LG-Stereo	0.14 88	0.13 232	0.30 126	0.21 209	0.11 117	0.16 90	0.18 306	0.23 90	0.19 103	0.12 67	0.18 185	0.11 87	0.09 34	0.15 27	0.14 143	0.06 44	0.07 184	0.08 251	0.08 291	0.07 171	0.07 30

SGD-Stereo	0.12 24	0.08 22	0.18 11	0.17 38	0.07 1	0.17 125	0.13 74	0.19 39	0.17 59	0.12 67	0.13 81	0.11 87	0.12 154	0.19 107	0.12 39	0.08 264	0.04 1	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.05 1

IGEV-Stereo++	0.15 125	0.09 51	0.27 104	0.21 209	0.13 234	0.14 35	0.11 21	0.23 90	0.19 103	0.15 150	0.14 116	0.11 87	0.11 113	0.19 107	0.12 39	0.06 44	0.21 560	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.28 576

RAStereo	0.14 88	0.15 318	0.40 209	0.22 274	0.11 117	0.15 53	0.18 306	0.25 135	0.24 190	0.13 97	0.17 166	0.11 87	0.09 34	0.15 27	0.13 94	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.05 1

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 88	0.09 51	0.37 182	0.18 67	0.10 71	0.15 53	0.14 108	0.20 47	0.18 77	0.12 67	0.14 116	0.11 87	0.12 154	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 92	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.31 589

CAS	0.16 156	0.07 2	0.29 116	0.42 647	0.17 422	0.20 226	0.18 306	0.23 90	0.20 117	0.15 150	0.19 197	0.11 87	0.10 75	0.15 27	0.14 143	0.31 656	0.04 1	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.16 418

PointNet	0.11 9	0.08 22	0.19 15	0.17 38	0.09 18	0.15 53	0.15 153	0.18 24	0.16 50	0.09 9	0.11 43	0.12 119	0.10 75	0.15 27	0.13 94	0.07 117	0.09 294	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.12 309

TS12	0.13 44	0.09 51	0.21 39	0.21 209	0.09 18	0.19 184	0.14 108	0.24 112	0.17 59	0.15 150	0.19 197	0.12 119	0.13 197	0.18 87	0.16 214	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.06 13

aanet-new-28k	0.15 125	0.16 360	0.50 331	0.20 164	0.10 71	0.16 90	0.14 108	0.20 47	0.15 38	0.13 97	0.14 116	0.12 119	0.12 154	0.17 68	0.12 39	0.06 44	0.08 249	0.06 48	0.07 202	0.07 171	0.18 445

aanet-new-22k	0.15 125	0.15 318	0.44 248	0.22 274	0.11 117	0.15 53	0.13 74	0.24 112	0.19 103	0.12 67	0.14 116	0.12 119	0.12 154	0.17 68	0.11 13	0.05 1	0.08 249	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.27 567

aanet-new-16k	0.13 44	0.14 282	0.39 195	0.20 164	0.10 71	0.14 35	0.12 36	0.22 75	0.20 117	0.12 67	0.12 63	0.12 119	0.11 113	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.14 382

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 125	0.23 501	0.58 440	0.17 38	0.12 173	0.15 53	0.14 108	0.25 135	0.18 77	0.11 39	0.14 116	0.12 119	0.10 75	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.06 92	0.06 48	0.08 291	0.05 4	0.22 509

PSi22a	0.13 44	0.07 2	0.16 1	0.21 209	0.18 451	0.09 1	0.11 21	0.15 8	0.12 5	0.08 2	0.07 3	0.12 119	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 117	0.22 572	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.52 658

Foundation-i32	0.14 88	0.07 2	0.18 11	0.24 387	0.22 545	0.10 8	0.12 36	0.15 8	0.13 12	0.08 2	0.07 3	0.12 119	0.08 14	0.17 68	0.13 94	0.07 117	0.29 640	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 644

BStereo	0.14 88	0.10 88	0.46 270	0.18 67	0.11 117	0.15 53	0.15 153	0.25 135	0.23 170	0.12 67	0.11 43	0.12 119	0.09 34	0.17 68	0.17 244	0.05 1	0.07 184	0.06 48	0.08 291	0.05 4	0.09 129

Wave_Phase_stereo	0.16 156	0.10 88	0.46 270	0.18 67	0.11 117	0.41 556	0.15 153	0.30 218	0.23 170	0.12 67	0.11 43	0.12 119	0.09 34	0.17 68	0.17 244	0.05 1	0.07 184	0.06 48	0.08 291	0.05 4	0.09 129

NLSM3	0.14 88	0.12 188	0.25 74	0.21 209	0.13 234	0.18 156	0.16 206	0.32 247	0.25 216	0.12 67	0.15 133	0.12 119	0.13 197	0.17 68	0.15 185	0.05 1	0.05 6	0.08 251	0.08 291	0.05 4	0.08 76

111111	0.13 44	0.08 22	0.20 24	0.20 164	0.13 234	0.13 27	0.10 8	0.23 90	0.17 59	0.11 39	0.13 81	0.12 119	0.08 14	0.19 107	0.12 39	0.07 117	0.16 486	0.06 48	0.04 1	0.08 242	0.16 418

SMoEStereo_RVC	0.14 88	0.15 318	0.29 116	0.19 118	0.10 71	0.19 184	0.17 248	0.21 62	0.21 143	0.15 150	0.13 81	0.12 119	0.11 113	0.25 243	0.16 214	0.06 44	0.05 6	0.08 251	0.06 106	0.06 93	0.08 76

IGEV++	0.19 217	0.13 232	0.38 187	0.30 563	0.19 485	0.15 53	0.15 153	0.32 247	0.18 77	0.13 97	0.16 146	0.12 119	0.11 113	0.24 222	0.15 185	0.07 117	0.32 652	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.42 634

MyStereo07	0.18 189	0.15 318	0.44 248	0.22 274	0.16 390	0.25 354	0.22 454	0.31 239	0.26 233	0.22 264	0.13 81	0.12 119	0.13 197	0.33 380	0.14 143	0.07 117	0.13 422	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.11 253

ff7	0.18 189	0.13 232	0.41 219	0.21 209	0.15 345	0.21 258	0.17 248	0.28 179	0.23 170	0.21 243	0.13 81	0.12 119	0.12 154	0.27 280	0.13 94	0.07 117	0.25 609	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.36 612

ffff	0.18 189	0.13 232	0.41 219	0.21 209	0.15 345	0.21 258	0.17 248	0.28 179	0.23 170	0.21 243	0.13 81	0.12 119	0.12 154	0.27 280	0.13 94	0.07 117	0.25 609	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.36 612

11t	0.18 189	0.13 232	0.41 219	0.21 209	0.15 345	0.21 258	0.17 248	0.28 179	0.23 170	0.21 243	0.13 81	0.12 119	0.12 154	0.27 280	0.13 94	0.07 117	0.25 609	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.36 612

LoS_RVC	0.14 88	0.11 136	0.32 148	0.18 67	0.16 390	0.20 226	0.18 306	0.21 62	0.18 77	0.14 125	0.20 209	0.12 119	0.17 295	0.17 68	0.14 143	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.14 382

anonymousdsp	0.20 246	0.13 232	0.49 310	0.28 534	0.20 512	0.21 258	0.17 248	0.29 198	0.24 190	0.22 264	0.13 81	0.12 119	0.12 154	0.32 368	0.13 94	0.07 117	0.26 615	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.48 649

ccc-4	0.18 189	0.13 232	0.41 219	0.21 209	0.15 345	0.21 258	0.17 248	0.28 179	0.23 170	0.21 243	0.13 81	0.12 119	0.12 154	0.27 280	0.13 94	0.07 117	0.25 609	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.36 612

IGEV-Stereo	0.20 246	0.13 232	0.49 310	0.28 534	0.20 512	0.21 258	0.17 248	0.29 198	0.24 190	0.22 264	0.13 81	0.12 119	0.12 154	0.32 368	0.13 94	0.07 117	0.26 615	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.48 649
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
aanet-new-32k	0.13 44	0.15 318	0.39 195	0.20 164	0.11 117	0.18 156	0.13 74	0.19 39	0.14 23	0.12 67	0.12 63	0.13 141	0.12 154	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 309

aanet-new-30k	0.13 44	0.15 318	0.39 195	0.20 164	0.11 117	0.18 156	0.13 74	0.19 39	0.14 23	0.12 67	0.12 63	0.13 141	0.12 154	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 309

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 88	0.12 188	0.42 229	0.18 67	0.12 173	0.17 125	0.14 108	0.24 112	0.18 77	0.11 39	0.14 116	0.13 141	0.11 113	0.17 68	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.19 463

PipStereo	0.14 88	0.07 2	0.16 1	0.23 333	0.21 529	0.09 1	0.11 21	0.16 12	0.13 12	0.08 2	0.07 3	0.13 141	0.09 34	0.14 11	0.12 39	0.07 117	0.23 586	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 651

Selective-IGEV-i32	0.15 125	0.10 88	0.34 162	0.32 588	0.19 485	0.16 90	0.14 108	0.29 198	0.19 103	0.13 97	0.14 116	0.13 141	0.08 14	0.23 207	0.14 143	0.06 44	0.13 422	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.11 253

NLMM1	0.21 286	0.13 232	0.21 39	0.23 333	0.18 451	0.24 335	0.20 392	0.65 625	0.69 629	0.18 214	0.18 185	0.13 141	0.14 227	0.25 243	0.19 305	0.08 264	0.09 294	0.08 251	0.07 202	0.07 171	0.10 203

NLSM1	0.18 189	0.12 188	0.21 39	0.21 209	0.18 451	0.25 354	0.17 248	0.51 483	0.43 472	0.17 192	0.21 229	0.13 141	0.15 248	0.22 182	0.18 273	0.08 264	0.09 294	0.09 348	0.08 291	0.07 171	0.07 30

DDF-Stereo	0.16 156	0.08 22	0.30 126	0.21 209	0.20 512	0.12 20	0.14 108	0.20 47	0.19 103	0.11 39	0.10 31	0.13 141	0.12 154	0.24 222	0.20 331	0.09 363	0.18 526	0.07 154	0.06 106	0.20 609	0.19 463

Zero-FE251	0.17 178	0.09 51	0.38 187	0.18 67	0.10 71	0.20 226	0.13 74	0.20 47	0.15 38	0.75 647	0.13 81	0.13 141	0.11 113	0.16 48	0.16 214	0.08 264	0.10 335	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.18 445

zero-FE	0.21 286	0.08 22	1.10 619	0.24 387	0.27 599	0.12 20	0.14 108	0.20 47	0.20 117	0.12 67	0.11 43	0.13 141	0.11 113	0.22 182	0.19 305	0.09 363	0.23 586	0.07 154	0.08 291	0.19 601	0.27 567

MM-Stereo_test2	0.19 217	0.11 136	0.47 278	0.25 428	0.11 117	0.21 258	0.20 392	0.28 179	0.24 190	0.16 169	0.17 166	0.13 141	0.11 113	0.21 154	0.14 143	0.06 44	0.26 615	0.07 154	0.06 106	0.09 344	0.41 629

SCV_C0	0.19 217	0.14 282	0.40 209	0.30 563	0.20 512	0.15 53	0.16 206	0.35 281	0.26 233	0.17 192	0.16 146	0.13 141	0.09 34	0.31 357	0.14 143	0.07 117	0.22 572	0.06 48	0.06 106	0.09 344	0.25 546

SCV	0.18 189	0.15 318	0.37 182	0.26 469	0.20 512	0.16 90	0.16 206	0.35 281	0.23 170	0.14 125	0.16 146	0.13 141	0.09 34	0.31 357	0.12 39	0.08 264	0.19 540	0.07 154	0.07 202	0.09 344	0.26 559

AIO_rvc	0.20 246	0.16 360	0.49 310	0.41 644	0.29 611	0.15 53	0.17 248	0.21 62	0.19 103	0.17 192	0.14 116	0.13 141	0.08 14	0.35 402	0.13 94	0.07 117	0.19 540	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.41 629

GIP-stereo	0.16 156	0.12 188	0.25 74	0.24 387	0.22 545	0.15 53	0.14 108	0.32 247	0.21 143	0.11 39	0.16 146	0.13 141	0.09 34	0.20 134	0.13 94	0.07 117	0.13 422	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.32 595

fffft	0.14 88	0.12 188	0.30 126	0.19 118	0.10 71	0.17 125	0.18 306	0.23 90	0.17 59	0.14 125	0.11 43	0.13 141	0.10 75	0.24 222	0.18 273	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.07 171	0.09 129
1: 1. 1
Pointernet	0.15 125	0.08 22	0.35 170	0.19 118	0.12 173	0.20 226	0.12 36	0.34 272	0.25 216	0.15 150	0.16 146	0.13 141	0.11 113	0.18 87	0.13 94	0.08 264	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

AIO-Stereo	0.16 156	0.12 188	0.29 116	0.30 563	0.20 512	0.16 90	0.14 108	0.28 179	0.22 154	0.14 125	0.15 133	0.13 141	0.08 14	0.20 134	0.15 185	0.06 44	0.16 486	0.07 154	0.08 291	0.06 93	0.24 533

CAS++	0.17 178	0.13 232	0.35 170	0.18 67	0.13 234	0.17 125	0.16 206	0.42 379	0.25 216	0.19 221	0.18 185	0.13 141	0.10 75	0.22 182	0.12 39	0.12 515	0.10 335	0.11 485	0.08 291	0.10 409	0.09 129
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.18 189	0.12 188	0.40 209	0.30 563	0.24 577	0.16 90	0.15 153	0.28 179	0.19 103	0.16 169	0.16 146	0.13 141	0.13 197	0.30 342	0.13 94	0.06 44	0.28 624	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.25 546

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 189	0.15 318	0.27 104	0.20 164	0.13 234	0.24 335	0.17 248	0.31 239	0.37 401	0.43 566	0.17 166	0.13 141	0.12 154	0.20 134	0.16 214	0.08 264	0.07 184	0.09 348	0.07 202	0.09 344	0.08 76

ACVNet-DCA	0.21 286	0.16 360	0.50 331	0.27 506	0.13 234	0.31 461	0.19 352	0.43 390	0.32 327	0.21 243	0.20 209	0.13 141	0.17 295	0.28 304	0.12 39	0.08 264	0.28 624	0.08 251	0.06 106	0.09 344	0.23 519

1test111	0.22 316	0.16 360	0.50 331	0.27 506	0.13 234	0.31 461	0.19 352	0.43 390	0.32 327	0.21 243	0.20 209	0.13 141	0.17 295	0.36 411	0.28 462	0.08 264	0.28 624	0.08 251	0.06 106	0.09 344	0.23 519

cc1	0.22 316	0.16 360	0.50 331	0.27 506	0.13 234	0.31 461	0.19 352	0.39 340	0.48 532	0.21 243	0.20 209	0.13 141	0.17 295	0.28 304	0.12 39	0.08 264	0.28 624	0.08 251	0.06 106	0.08 242	0.37 620

tt1	0.22 316	0.16 360	0.49 310	0.26 469	0.15 345	0.31 461	0.19 352	0.38 319	0.46 510	0.21 243	0.19 197	0.13 141	0.16 271	0.28 304	0.12 39	0.08 264	0.28 624	0.08 251	0.06 106	0.08 242	0.37 620

plain	0.18 189	0.16 360	0.59 449	0.21 209	0.13 234	0.16 90	0.17 248	0.29 198	0.23 170	0.16 169	0.26 287	0.13 141	0.17 295	0.27 280	0.17 244	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.07 202	0.10 409	0.07 30

AEACV	0.20 246	0.09 51	0.32 148	0.39 632	0.34 632	0.21 258	0.16 206	0.30 218	0.18 77	0.17 192	0.17 166	0.13 141	0.16 271	0.27 280	0.13 94	0.07 117	0.29 640	0.07 154	0.09 391	0.07 171	0.37 620

Selective-IGEV	0.15 125	0.10 88	0.34 162	0.32 588	0.19 485	0.16 90	0.14 108	0.29 198	0.20 117	0.13 97	0.14 116	0.13 141	0.08 14	0.23 207	0.14 143	0.06 44	0.13 422	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.11 253

ProNet	0.16 156	0.13 232	0.36 176	0.21 209	0.15 345	0.20 226	0.19 352	0.29 198	0.23 170	0.14 125	0.13 81	0.13 141	0.12 154	0.25 243	0.13 94	0.06 44	0.09 294	0.07 154	0.06 106	0.07 171	0.22 509

CREStereo++_RVC	0.16 156	0.09 51	0.42 229	0.17 38	0.11 117	0.18 156	0.13 74	0.23 90	0.31 316	0.21 243	0.31 343	0.13 141	0.11 113	0.17 68	0.16 214	0.07 117	0.04 1	0.06 48	0.15 593	0.06 93	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
test_xeample3	0.22 316	0.17 394	0.81 551	0.21 209	0.15 345	0.20 226	0.18 306	0.40 351	0.25 216	0.19 221	0.12 63	0.13 141	0.12 154	0.34 395	0.33 509	0.07 117	0.20 555	0.07 154	0.08 291	0.08 242	0.34 605

quiztm	0.16 156	0.19 434	0.37 182	0.22 274	0.15 345	0.17 125	0.17 248	0.36 293	0.24 190	0.18 214	0.21 229	0.14 172	0.10 75	0.17 68	0.14 143	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.08 242	0.07 30

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 44	0.09 51	0.23 58	0.19 118	0.14 277	0.20 226	0.16 206	0.25 135	0.19 103	0.12 67	0.15 133	0.14 172	0.13 197	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.04 1	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.13 344

PSi22b	0.14 88	0.07 2	0.16 1	0.22 274	0.22 545	0.09 1	0.11 21	0.16 12	0.12 5	0.08 2	0.07 3	0.14 172	0.09 34	0.14 11	0.11 13	0.07 117	0.22 572	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 651

WQFJX1	0.20 246	0.12 188	0.21 39	0.23 333	0.17 422	0.24 335	0.19 352	0.63 613	0.56 591	0.17 192	0.16 146	0.14 172	0.16 271	0.27 280	0.18 273	0.08 264	0.09 294	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129

WQFJX	0.19 217	0.12 188	0.21 39	0.22 274	0.18 451	0.25 354	0.18 306	0.57 556	0.49 547	0.17 192	0.17 166	0.14 172	0.16 271	0.24 222	0.19 305	0.08 264	0.08 249	0.08 251	0.06 106	0.08 242	0.11 253

NLCSM	0.20 246	0.15 318	0.23 58	0.24 387	0.19 485	0.24 335	0.22 454	0.45 420	0.44 485	0.20 233	0.18 185	0.14 172	0.16 271	0.47 460	0.20 331	0.09 363	0.09 294	0.09 348	0.08 291	0.09 344	0.10 203

BridgeDepth	0.11 9	0.11 136	0.22 52	0.19 118	0.07 1	0.16 90	0.12 36	0.18 24	0.13 12	0.08 2	0.09 15	0.14 172	0.14 227	0.15 27	0.11 13	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_L	0.13 44	0.12 188	0.26 87	0.17 38	0.12 173	0.12 20	0.07 1	0.18 24	0.21 143	0.12 67	0.15 133	0.14 172	0.12 154	0.16 48	0.15 185	0.13 537	0.09 294	0.09 348	0.10 451	0.11 461	0.09 129
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.20 246	0.12 188	0.46 270	0.45 652	0.38 644	0.15 53	0.17 248	0.28 179	0.20 117	0.19 221	0.13 81	0.14 172	0.09 34	0.39 428	0.13 94	0.07 117	0.21 560	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.34 605

tt45	0.15 125	0.14 282	0.29 116	0.19 118	0.11 117	0.23 314	0.18 306	0.23 90	0.18 77	0.16 169	0.13 81	0.14 172	0.10 75	0.31 357	0.15 185	0.07 117	0.05 6	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.08 76

999	0.15 125	0.13 232	0.30 126	0.19 118	0.12 173	0.20 226	0.17 248	0.25 135	0.20 117	0.14 125	0.16 146	0.14 172	0.11 113	0.36 411	0.16 214	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.08 76

mms	0.15 125	0.14 282	0.25 74	0.20 164	0.15 345	0.17 125	0.17 248	0.21 62	0.19 103	0.14 125	0.18 185	0.14 172	0.09 34	0.26 265	0.15 185	0.06 44	0.07 184	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.19 463

ours_stereo	0.15 125	0.14 282	0.29 116	0.21 209	0.14 277	0.17 125	0.18 306	0.21 62	0.20 117	0.13 97	0.18 185	0.14 172	0.10 75	0.24 222	0.15 185	0.06 44	0.06 92	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.13 344

RSM++	0.14 88	0.11 136	0.25 74	0.32 588	0.17 422	0.17 125	0.15 153	0.23 90	0.21 143	0.12 67	0.12 63	0.14 172	0.09 34	0.21 154	0.13 94	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.07 202	0.07 171	0.11 253

IGEVStereo-DCA	0.20 246	0.17 394	0.41 219	0.22 274	0.15 345	0.20 226	0.17 248	0.28 179	0.23 170	0.19 221	0.12 63	0.14 172	0.12 154	0.38 424	0.31 490	0.07 117	0.16 486	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.36 612

rrr	0.22 316	0.17 394	0.79 544	0.22 274	0.15 345	0.20 226	0.18 306	0.40 351	0.27 251	0.19 221	0.12 63	0.14 172	0.12 154	0.38 424	0.31 490	0.07 117	0.16 486	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.28 576

MaDis-Stereo	0.15 125	0.17 394	0.39 195	0.19 118	0.15 345	0.16 90	0.13 74	0.26 150	0.22 154	0.13 97	0.15 133	0.14 172	0.11 113	0.17 68	0.17 244	0.08 264	0.07 184	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.06 13

CES	0.14 88	0.08 22	0.24 64	0.17 38	0.23 560	0.18 156	0.15 153	0.24 112	0.20 117	0.14 125	0.18 185	0.14 172	0.10 75	0.19 107	0.12 39	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.08 242	0.20 481

XX-TBD	0.16 156	0.21 462	0.43 237	0.22 274	0.10 71	0.23 314	0.15 153	0.23 90	0.28 262	0.22 264	0.26 287	0.14 172	0.12 154	0.16 48	0.14 143	0.08 264	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 171	0.06 13

CREStereo	0.14 88	0.09 51	0.27 104	0.14 2	0.08 8	0.22 290	0.15 153	0.26 150	0.26 233	0.16 169	0.21 229	0.14 172	0.13 197	0.19 107	0.14 143	0.09 363	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 171	0.06 13
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
WQFJA1	0.19 217	0.12 188	0.20 24	0.22 274	0.18 451	0.25 354	0.19 352	0.55 536	0.55 584	0.16 169	0.17 166	0.15 192	0.17 295	0.20 134	0.20 331	0.07 117	0.09 294	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129

NLMM	0.19 217	0.12 188	0.20 24	0.22 274	0.18 451	0.25 354	0.19 352	0.55 536	0.55 584	0.16 169	0.17 166	0.15 192	0.17 295	0.20 134	0.20 331	0.07 117	0.09 294	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129

FlowAnything_test	0.15 125	0.12 188	0.23 58	0.21 209	0.12 173	0.18 156	0.16 206	0.25 135	0.17 59	0.15 150	0.13 81	0.15 192	0.14 227	0.19 107	0.17 244	0.10 434	0.07 184	0.11 485	0.12 531	0.08 242	0.10 203

MM-Stereo_test1	0.20 246	0.13 232	0.45 254	0.24 387	0.12 173	0.20 226	0.21 420	0.36 293	0.32 327	0.23 274	0.22 243	0.15 192	0.14 227	0.28 304	0.16 214	0.07 117	0.24 602	0.08 251	0.07 202	0.09 344	0.21 494

fffy	0.15 125	0.14 282	0.31 135	0.21 209	0.14 277	0.19 184	0.18 306	0.24 112	0.19 103	0.13 97	0.17 166	0.15 192	0.13 197	0.25 243	0.15 185	0.06 44	0.08 249	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.15 401

WCG-NET	0.15 125	0.12 188	0.31 135	0.18 67	0.09 18	0.18 156	0.17 248	0.23 90	0.29 286	0.18 214	0.22 243	0.15 192	0.12 154	0.19 107	0.13 94	0.06 44	0.12 401	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.06 13

GCAP-BAT	0.23 350	0.09 51	1.36 651	0.31 579	0.44 658	0.16 90	0.15 153	0.30 218	0.26 233	0.14 125	0.17 166	0.15 192	0.11 113	0.23 207	0.12 39	0.07 117	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.24 533

RSM	0.14 88	0.11 136	0.25 74	0.29 552	0.16 390	0.16 90	0.15 153	0.24 112	0.20 117	0.13 97	0.13 81	0.15 192	0.09 34	0.22 182	0.13 94	0.06 44	0.06 92	0.07 154	0.07 202	0.07 171	0.11 253

trnet	0.14 88	0.09 51	0.26 87	0.15 4	0.07 1	0.21 258	0.12 36	0.25 135	0.26 233	0.16 169	0.21 229	0.15 192	0.13 197	0.19 107	0.14 143	0.09 363	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.06 13

CASnet	0.15 125	0.13 232	0.30 126	0.22 274	0.08 8	0.15 53	0.14 108	0.28 179	0.26 233	0.23 274	0.20 209	0.15 192	0.11 113	0.18 87	0.13 94	0.07 117	0.05 6	0.11 485	0.09 391	0.08 242	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.22 316	0.09 51	1.28 642	0.31 579	0.43 655	0.16 90	0.15 153	0.30 218	0.26 233	0.14 125	0.17 166	0.15 192	0.11 113	0.23 207	0.12 39	0.07 117	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.24 533

GCAP-Stereo	0.18 189	0.21 462	0.47 278	0.23 333	0.18 451	0.21 258	0.10 8	0.28 179	0.24 190	0.20 233	0.22 243	0.15 192	0.13 197	0.21 154	0.16 214	0.07 117	0.19 540	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.09 129

CroCo-Stereo Lap2	0.16 156	0.18 418	0.39 195	0.26 469	0.18 451	0.11 13	0.19 352	0.30 218	0.22 154	0.13 97	0.16 146	0.15 192	0.11 113	0.17 68	0.15 185	0.07 117	0.07 184	0.08 251	0.06 106	0.08 242	0.07 30

DLNR-FE	10.53 711	12.31 720	20.33 727	105.85 737	23.36 731	0.14 35	0.13 74	3.25 706	0.20 117	0.16 169	0.23 257	0.16 205	0.10 75	0.31 357	0.16 214	2.59 708	0.32 652	0.07 154	0.07 202	40.66 737	0.28 576

water-stereo	0.15 125	0.11 136	0.32 148	0.19 118	0.10 71	0.17 125	0.14 108	0.26 150	0.20 117	0.18 214	0.23 257	0.16 205	0.16 271	0.14 11	0.14 143	0.07 117	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.11 253

depthmonostereo	0.15 125	0.12 188	0.34 162	0.19 118	0.09 18	0.20 226	0.15 153	0.28 179	0.24 190	0.16 169	0.18 185	0.16 205	0.18 328	0.21 154	0.14 143	0.07 117	0.07 184	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.08 76

DilatedVolume-Stereo	0.15 125	0.09 51	0.26 87	0.18 67	0.10 71	0.21 258	0.14 108	0.24 112	0.22 154	0.22 264	0.21 229	0.16 205	0.15 248	0.24 222	0.17 244	0.07 117	0.07 184	0.06 48	0.06 106	0.05 4	0.08 76

AIO-test2	0.22 316	0.27 548	0.54 394	0.29 552	0.16 390	0.22 290	0.16 206	0.44 411	0.43 472	0.17 192	0.29 316	0.16 205	0.11 113	0.27 280	0.14 143	0.19 623	0.07 184	0.10 428	0.11 488	0.08 242	0.09 129

castereo++	0.14 88	0.13 232	0.25 74	0.19 118	0.10 71	0.27 381	0.13 74	0.24 112	0.26 233	0.11 39	0.13 81	0.16 205	0.10 75	0.18 87	0.11 13	0.07 117	0.08 249	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.07 30

castereo	0.14 88	0.11 136	0.22 52	0.19 118	0.10 71	0.20 226	0.19 352	0.32 247	0.28 262	0.13 97	0.18 185	0.16 205	0.16 271	0.16 48	0.14 143	0.07 117	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.07 30

MGS-Stereo	0.15 125	0.12 188	0.38 187	0.19 118	0.11 117	0.18 156	0.17 248	0.21 62	0.23 170	0.14 125	0.24 267	0.16 205	0.10 75	0.19 107	0.13 94	0.07 117	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.10 409	0.07 30

MIF-Stereo (partial)	0.18 189	0.13 232	0.50 331	0.22 274	0.15 345	0.16 90	0.13 74	0.29 198	0.26 233	0.17 192	0.26 287	0.16 205	0.17 295	0.25 243	0.18 273	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.09 344	0.08 76

DLNR_Zeroshot_test	10.53 711	12.28 719	20.32 725	105.84 736	23.88 732	0.14 35	0.13 74	3.20 705	0.20 117	0.16 169	0.23 257	0.16 205	0.10 75	0.32 368	0.16 214	2.54 707	0.32 652	0.07 154	0.07 202	40.17 736	0.28 576

EGLCR-Stereo	0.19 217	0.09 51	0.34 162	0.29 552	0.17 422	0.28 399	0.16 206	0.30 218	0.23 170	0.22 264	0.11 43	0.16 205	0.09 34	0.28 304	0.15 185	0.07 117	0.25 609	0.07 154	0.07 202	0.06 93	0.37 620

MC-Stereo	0.18 189	0.10 88	0.36 176	0.28 534	0.14 277	0.18 156	0.15 153	0.24 112	0.20 117	0.21 243	0.24 267	0.16 205	0.13 197	0.25 243	0.14 143	0.07 117	0.17 514	0.07 154	0.07 202	0.06 93	0.30 585

IPLG	0.23 350	0.19 434	0.65 482	0.21 209	0.12 173	0.28 399	0.17 248	0.45 420	0.32 327	0.33 430	0.32 354	0.16 205	0.17 295	0.50 468	0.23 402	0.07 117	0.06 92	0.08 251	0.07 202	0.07 171	0.08 76

TANstereo	0.16 156	0.11 136	0.43 237	0.16 12	0.08 8	0.25 354	0.14 108	0.23 90	0.29 286	0.25 295	0.30 330	0.16 205	0.12 154	0.18 87	0.13 94	0.08 264	0.07 184	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.08 76

PMTNet	0.16 156	0.09 51	0.31 135	0.15 4	0.09 18	0.23 314	0.15 153	0.26 150	0.24 190	0.17 192	0.21 229	0.16 205	0.14 227	0.23 207	0.14 143	0.29 652	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 171	0.07 30

RT-Monster	0.16 156	0.09 51	0.25 74	0.18 67	0.14 277	0.20 226	0.12 36	0.31 239	0.33 345	0.25 295	0.22 243	0.17 220	0.13 197	0.19 107	0.15 185	0.07 117	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.10 203

Foundation-i1c-attn	0.15 125	0.07 2	0.20 24	0.18 67	0.11 117	0.15 53	0.15 153	0.26 150	0.29 286	0.15 150	0.16 146	0.17 220	0.14 227	0.19 107	0.15 185	0.07 117	0.22 572	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.26 559

VMStereo-Base	0.14 88	0.09 51	0.29 116	0.16 12	0.09 18	0.18 156	0.12 36	0.24 112	0.25 216	0.15 150	0.22 243	0.17 220	0.13 197	0.19 107	0.14 143	0.08 264	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.08 76

DA	0.21 286	0.11 136	0.33 157	0.28 534	0.23 560	0.30 439	0.16 206	0.29 198	0.27 251	0.15 150	0.22 243	0.17 220	0.15 248	0.26 265	0.15 185	0.07 117	0.28 624	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.56 661

GGEV	0.21 286	0.11 136	0.33 157	0.28 534	0.23 560	0.30 439	0.16 206	0.29 198	0.27 251	0.15 150	0.22 243	0.17 220	0.15 248	0.26 265	0.15 185	0.07 117	0.28 624	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.56 661

MM-Stereo_test3	0.19 217	0.15 318	0.39 195	0.25 428	0.15 345	0.19 184	0.22 454	0.42 379	0.40 439	0.17 192	0.24 267	0.17 220	0.12 154	0.22 182	0.16 214	0.08 264	0.21 560	0.08 251	0.06 106	0.09 344	0.11 253

HART	0.20 246	0.14 282	0.42 229	0.26 469	0.24 577	0.17 125	0.16 206	0.32 247	0.25 216	0.15 150	0.26 287	0.17 220	0.09 34	0.24 222	0.14 143	0.06 44	0.36 662	0.07 154	0.05 32	0.08 242	0.27 567

RCA-Stereo	0.17 178	0.10 88	0.33 157	0.20 164	0.11 117	0.19 184	0.17 248	0.39 340	0.36 386	0.21 243	0.25 278	0.17 220	0.17 295	0.18 87	0.15 185	0.07 117	0.14 441	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.08 76

DCANet-4	0.20 246	0.11 136	0.58 440	0.19 118	0.09 18	0.19 184	0.18 306	0.39 340	0.42 461	0.29 352	0.31 343	0.17 220	0.22 375	0.21 154	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.09 129

GLC_STEREO	0.15 125	0.11 136	0.31 135	0.22 274	0.09 18	0.17 125	0.15 153	0.24 112	0.28 262	0.17 192	0.20 209	0.17 220	0.11 113	0.24 222	0.17 244	0.07 117	0.09 294	0.09 348	0.08 291	0.07 171	0.07 30

sAnonymous2	0.21 286	0.24 514	0.79 544	0.24 387	0.17 422	0.22 290	0.20 392	0.36 293	0.29 286	0.17 192	0.19 197	0.17 220	0.16 271	0.18 87	0.15 185	0.10 434	0.07 184	0.09 348	0.08 291	0.23 625	0.18 445

CroCo_RVC	0.21 286	0.24 514	0.79 544	0.24 387	0.17 422	0.22 290	0.20 392	0.36 293	0.29 286	0.17 192	0.19 197	0.17 220	0.16 271	0.18 87	0.15 185	0.10 434	0.07 184	0.09 348	0.08 291	0.23 625	0.18 445

sCroCo_RVC	0.19 217	0.15 318	0.60 456	0.27 506	0.18 451	0.23 314	0.16 206	0.28 179	0.24 190	0.14 125	0.22 243	0.17 220	0.14 227	0.22 182	0.16 214	0.11 475	0.11 372	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.10 203

GMStereo	0.21 286	0.30 566	0.57 424	0.21 209	0.12 173	0.24 335	0.18 306	0.30 218	0.41 449	0.26 305	0.24 267	0.17 220	0.16 271	0.25 243	0.19 305	0.10 434	0.07 184	0.08 251	0.08 291	0.11 461	0.09 129
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.29 489	0.11 136	0.38 187	0.22 274	0.18 451	0.33 487	1.66 701	0.53 502	0.27 251	0.27 315	0.50 550	0.17 220	0.16 271	0.25 243	0.25 430	0.07 117	0.07 184	0.07 154	0.11 488	0.07 171	0.10 203

HLf8	0.21 286	0.23 501	0.69 499	0.15 4	0.12 173	0.24 335	0.14 108	0.42 379	0.32 327	0.20 233	0.26 287	0.18 235	0.15 248	0.35 402	0.18 273	0.10 434	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.09 344	0.10 203

TestStereo_HLe17	0.21 286	0.24 514	0.77 537	0.17 38	0.11 117	0.22 290	0.17 248	0.42 379	0.31 316	0.20 233	0.25 278	0.18 235	0.15 248	0.39 428	0.18 273	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.08 76

TestStereo_HL1	0.20 246	0.22 481	0.72 521	0.16 12	0.11 117	0.21 258	0.15 153	0.40 351	0.28 262	0.22 264	0.24 267	0.18 235	0.15 248	0.32 368	0.20 331	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.09 129

TestStereo-Hl	0.21 286	0.22 481	0.77 537	0.16 12	0.11 117	0.21 258	0.15 153	0.41 371	0.29 286	0.22 264	0.27 301	0.18 235	0.15 248	0.32 368	0.20 331	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.09 129

DN	0.21 286	0.09 51	0.58 440	0.40 637	0.18 451	0.22 290	0.18 306	0.30 218	0.25 216	0.15 150	0.19 197	0.18 235	0.10 75	0.26 265	0.19 305	0.14 561	0.18 526	0.08 251	0.08 291	0.08 242	0.42 634

Foundation-i1b	0.15 125	0.08 22	0.20 24	0.17 38	0.09 18	0.16 90	0.16 206	0.27 165	0.29 286	0.15 150	0.15 133	0.18 235	0.12 154	0.18 87	0.14 143	0.07 117	0.23 586	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.21 494

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 88	0.10 88	0.27 104	0.21 209	0.11 117	0.16 90	0.14 108	0.24 112	0.17 59	0.17 192	0.20 209	0.18 235	0.11 113	0.16 48	0.17 244	0.07 117	0.08 249	0.07 154	0.07 202	0.07 171	0.09 129

AIO-test1	0.21 286	0.22 481	0.56 413	0.31 579	0.24 577	0.21 258	0.16 206	0.42 379	0.37 401	0.17 192	0.26 287	0.18 235	0.12 154	0.29 326	0.15 185	0.08 264	0.07 184	0.10 428	0.11 488	0.07 171	0.10 203

rvit_stereo_0081	0.16 156	0.13 232	0.30 126	0.21 209	0.12 173	0.17 125	0.17 248	0.24 112	0.34 357	0.17 192	0.19 197	0.18 235	0.15 248	0.20 134	0.17 244	0.11 475	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.09 344	0.07 30

rvit_stereo_0082	0.16 156	0.13 232	0.30 126	0.21 209	0.12 173	0.17 125	0.17 248	0.24 112	0.34 357	0.17 192	0.19 197	0.18 235	0.15 248	0.20 134	0.17 244	0.11 475	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.09 344	0.07 30

fff	0.20 246	0.15 318	0.57 424	0.19 118	0.09 18	0.19 184	0.18 306	0.38 319	0.46 510	0.29 352	0.31 343	0.18 235	0.28 474	0.21 154	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.09 129

AnonymousM	0.19 217	0.20 448	0.30 126	0.18 67	0.10 71	0.19 184	0.17 248	0.32 247	0.27 251	0.27 315	0.21 229	0.18 235	0.14 227	0.21 154	0.16 214	0.09 363	0.08 249	0.38 662	0.15 593	0.06 93	0.08 76

CroCo-Stereo	0.15 125	0.16 360	0.34 162	0.25 428	0.12 173	0.11 13	0.18 306	0.35 281	0.24 190	0.13 97	0.13 81	0.18 235	0.12 154	0.15 27	0.13 94	0.08 264	0.06 92	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.06 13
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
s12784h	0.18 189	0.09 51	0.38 187	0.18 67	0.07 1	0.33 487	0.19 352	0.39 340	0.34 357	0.24 282	0.25 278	0.18 235	0.18 328	0.25 243	0.17 244	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.05 1

csc	0.20 246	0.15 318	0.57 424	0.19 118	0.09 18	0.19 184	0.18 306	0.38 319	0.46 510	0.29 352	0.31 343	0.18 235	0.28 474	0.21 154	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.09 129

cscssc	0.20 246	0.15 318	0.57 424	0.19 118	0.09 18	0.19 184	0.18 306	0.38 319	0.46 510	0.29 352	0.31 343	0.18 235	0.28 474	0.21 154	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.09 129

ManiGeoR	0.20 246	0.22 481	0.70 506	0.16 12	0.12 173	0.22 290	0.14 108	0.41 371	0.28 262	0.19 221	0.24 267	0.19 251	0.16 271	0.35 402	0.20 331	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.09 129

HLF11	0.20 246	0.20 448	0.68 496	0.16 12	0.12 173	0.21 258	0.12 36	0.39 340	0.25 216	0.21 243	0.30 330	0.19 251	0.18 328	0.38 424	0.22 382	0.09 363	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.08 242	0.09 129

HLf10	0.20 246	0.22 481	0.70 506	0.16 12	0.12 173	0.22 290	0.14 108	0.41 371	0.28 262	0.19 221	0.24 267	0.19 251	0.16 271	0.35 402	0.20 331	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.09 129

TestStereo_HL3	0.21 286	0.20 448	0.81 551	0.16 12	0.11 117	0.19 184	0.13 74	0.36 293	0.25 216	0.21 243	0.30 330	0.19 251	0.17 295	0.54 492	0.24 414	0.08 264	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.08 242	0.08 76

TestStereo_HL2	0.21 286	0.20 448	0.70 506	0.16 12	0.11 117	0.20 226	0.13 74	0.39 340	0.28 262	0.20 233	0.31 343	0.19 251	0.17 295	0.50 468	0.21 363	0.08 264	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.08 242	0.09 129

DF	0.16 156	0.09 51	0.31 135	0.31 579	0.16 390	0.17 125	0.15 153	0.26 150	0.18 77	0.14 125	0.23 257	0.19 251	0.11 113	0.24 222	0.16 214	0.08 264	0.23 586	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.09 129

Foundation-i1a	0.16 156	0.08 22	0.20 24	0.18 67	0.11 117	0.18 156	0.16 206	0.26 150	0.30 305	0.17 192	0.16 146	0.19 251	0.13 197	0.21 154	0.14 143	0.07 117	0.21 560	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.26 559

xyz-stereo-finetune	0.17 178	0.17 394	0.29 116	0.17 38	0.08 8	0.24 335	0.21 420	0.30 218	0.32 327	0.19 221	0.22 243	0.19 251	0.15 248	0.30 342	0.22 382	0.06 44	0.06 92	0.08 251	0.06 106	0.06 93	0.07 30

rvit_stereo_0083	0.17 178	0.13 232	0.29 116	0.21 209	0.13 234	0.17 125	0.17 248	0.23 90	0.36 386	0.16 169	0.22 243	0.19 251	0.17 295	0.21 154	0.17 244	0.11 475	0.10 335	0.10 428	0.08 291	0.09 344	0.08 76

rvit_stereo_0080	0.16 156	0.17 394	0.35 170	0.19 118	0.13 234	0.14 35	0.20 392	0.29 198	0.26 233	0.16 169	0.17 166	0.19 251	0.14 227	0.19 107	0.16 214	0.11 475	0.08 249	0.08 251	0.08 291	0.10 409	0.08 76

RAFT-Stereo-weight	0.17 178	0.10 88	0.31 135	0.20 164	0.12 173	0.20 226	0.16 206	0.38 319	0.33 345	0.25 295	0.20 209	0.19 251	0.10 75	0.19 107	0.16 214	0.07 117	0.13 422	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.09 129

whm_eth	0.16 156	0.17 394	0.35 170	0.19 118	0.13 234	0.14 35	0.20 392	0.29 198	0.26 233	0.16 169	0.17 166	0.19 251	0.14 227	0.19 107	0.16 214	0.11 475	0.08 249	0.08 251	0.08 291	0.10 409	0.08 76

LoS	0.15 125	0.09 51	0.34 162	0.17 38	0.09 18	0.22 290	0.14 108	0.27 165	0.27 251	0.15 150	0.18 185	0.19 251	0.14 227	0.23 207	0.14 143	0.08 264	0.06 92	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ADStereo(finetuned)	0.21 286	0.15 318	0.59 449	0.19 118	0.09 18	0.19 184	0.18 306	0.37 310	0.41 449	0.30 375	0.31 343	0.19 251	0.31 518	0.21 154	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.10 203

MIPNet	0.22 316	0.19 434	0.64 477	0.22 274	0.12 173	0.28 399	0.20 392	0.48 452	0.39 428	0.31 392	0.24 267	0.19 251	0.24 410	0.28 304	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.07 171	0.08 76

HHNet	0.23 350	0.12 188	0.66 487	0.19 118	0.18 451	0.20 226	0.20 392	0.36 293	0.32 327	0.33 430	0.59 595	0.19 251	0.21 367	0.24 222	0.31 490	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.07 202	0.08 242	0.12 309

iRaftStereo_RVC	0.17 178	0.16 360	0.35 170	0.21 209	0.11 117	0.20 226	0.17 248	0.34 272	0.25 216	0.20 233	0.25 278	0.19 251	0.12 154	0.21 154	0.16 214	0.07 117	0.12 401	0.10 428	0.09 391	0.09 344	0.14 382

raftrobust	0.19 217	0.19 434	0.42 229	0.23 333	0.24 577	0.19 184	0.13 74	0.33 265	0.28 262	0.26 305	0.20 209	0.19 251	0.17 295	0.23 207	0.17 244	0.08 264	0.10 335	0.07 154	0.06 106	0.07 171	0.09 129

DCANet	0.20 246	0.15 318	0.57 424	0.19 118	0.09 18	0.19 184	0.18 306	0.37 310	0.41 449	0.30 375	0.31 343	0.19 251	0.23 389	0.21 154	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.10 203

DNS	0.31 514	0.09 51	0.45 254	0.35 611	0.30 616	0.33 487	0.16 206	0.40 351	0.34 357	1.50 694	0.19 197	0.20 270	0.12 154	0.23 207	0.24 414	0.10 434	0.30 642	0.06 48	0.11 488	0.08 242	0.64 677

tg	0.18 189	0.15 318	0.34 162	0.22 274	0.11 117	0.23 314	0.15 153	0.35 281	0.27 251	0.20 233	0.25 278	0.20 270	0.12 154	0.25 243	0.16 214	0.07 117	0.07 184	0.09 348	0.09 391	0.08 242	0.13 344

rvit_stereo_0081_aga	0.17 178	0.17 394	0.40 209	0.21 209	0.14 277	0.20 226	0.17 248	0.24 112	0.26 233	0.18 214	0.21 229	0.20 270	0.14 227	0.20 134	0.15 185	0.12 515	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.10 409	0.08 76

rvit_stereo_ft	0.18 189	0.19 434	0.43 237	0.25 428	0.14 277	0.17 125	0.21 420	0.30 218	0.28 262	0.17 192	0.19 197	0.20 270	0.17 295	0.22 182	0.18 273	0.11 475	0.07 184	0.09 348	0.09 391	0.10 409	0.08 76

WCG-NET（raft）	0.16 156	0.14 282	0.32 148	0.18 67	0.09 18	0.19 184	0.16 206	0.24 112	0.27 251	0.19 221	0.19 197	0.20 270	0.12 154	0.22 182	0.13 94	0.06 44	0.17 514	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.07 30

4D-IteraStereo	0.20 246	0.21 462	0.62 467	0.21 209	0.14 277	0.19 184	0.17 248	0.29 198	0.28 262	0.24 282	0.20 209	0.20 270	0.10 75	0.22 182	0.18 273	0.07 117	0.07 184	0.10 428	0.08 291	0.08 242	0.33 601

RAFT+CT+SA	0.23 350	0.24 514	0.48 293	0.25 428	0.18 451	0.23 314	0.29 564	0.42 379	0.38 412	0.24 282	0.39 448	0.20 270	0.17 295	0.34 395	0.17 244	0.07 117	0.07 184	0.09 348	0.12 531	0.09 344	0.13 344

DRaft	0.25 405	0.11 136	0.47 278	0.18 67	0.12 173	0.28 399	0.23 482	0.34 272	0.40 439	0.38 510	0.60 599	0.20 270	0.41 581	0.48 462	0.41 546	0.07 117	0.06 92	0.08 251	0.08 291	0.07 171	0.08 76

RAFT-345	0.22 316	0.11 136	0.55 403	0.22 274	0.12 173	0.20 226	0.16 206	0.27 165	0.28 262	0.27 315	0.65 616	0.20 270	0.17 295	0.55 498	0.22 382	0.07 117	0.06 92	0.08 251	0.07 202	0.06 93	0.07 30

rafts_anoy	0.21 286	0.22 481	0.49 310	0.25 428	0.24 577	0.19 184	0.17 248	0.34 272	0.32 327	0.24 282	0.25 278	0.20 270	0.16 271	0.25 243	0.21 363	0.08 264	0.19 540	0.11 485	0.12 531	0.09 344	0.09 129

Anonymous3	0.24 380	0.19 434	0.76 531	0.27 506	0.18 451	0.41 556	0.24 507	0.45 420	0.36 386	0.23 274	0.27 301	0.20 270	0.18 328	0.28 304	0.19 305	0.12 515	0.11 372	0.10 428	0.10 451	0.11 461	0.13 344

raft+_RVC	0.21 286	0.21 462	0.46 270	0.22 274	0.35 635	0.21 258	0.16 206	0.39 340	0.35 370	0.22 264	0.28 308	0.20 270	0.15 248	0.25 243	0.20 331	0.08 264	0.16 486	0.08 251	0.07 202	0.07 171	0.12 309

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 246	0.23 501	0.49 310	0.21 209	0.16 390	0.19 184	0.17 248	0.35 281	0.32 327	0.26 305	0.33 376	0.20 270	0.17 295	0.21 154	0.17 244	0.06 44	0.10 335	0.07 154	0.07 202	0.07 171	0.11 253

R-Stereo Train	0.19 217	0.10 88	0.49 310	0.22 274	0.12 173	0.23 314	0.18 306	0.43 390	0.20 117	0.31 392	0.45 517	0.20 270	0.14 227	0.18 87	0.18 273	0.08 264	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 217	0.10 88	0.49 310	0.22 274	0.12 173	0.23 314	0.18 306	0.43 390	0.20 117	0.31 392	0.45 517	0.20 270	0.14 227	0.18 87	0.18 273	0.08 264	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PSi22	0.17 178	0.18 418	0.42 229	0.20 164	0.09 18	0.16 90	0.11 21	0.30 218	0.25 216	0.13 97	0.15 133	0.21 285	0.13 197	0.30 342	0.16 214	0.06 44	0.22 572	0.05 1	0.04 1	0.08 242	0.13 344

xyz-stereo-finetune2	0.18 189	0.16 360	0.32 148	0.16 12	0.09 18	0.27 381	0.19 352	0.29 198	0.21 143	0.23 274	0.29 316	0.21 285	0.23 389	0.37 421	0.23 402	0.06 44	0.05 6	0.08 251	0.06 106	0.06 93	0.07 30

DFGA-Net	0.26 428	0.33 581	0.70 506	0.22 274	0.15 345	0.25 354	0.17 248	0.41 371	0.40 439	0.30 375	0.32 354	0.21 285	0.18 328	0.61 532	0.33 509	0.08 264	0.06 92	0.10 428	0.09 391	0.11 461	0.09 129

Occ-G	0.18 189	0.10 88	0.38 187	0.23 333	0.15 345	0.16 90	0.18 306	0.23 90	0.26 233	0.15 150	0.20 209	0.21 285	0.11 113	0.22 182	0.19 305	0.07 117	0.17 514	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.30 585

AE-Stereo	0.21 286	0.12 188	0.50 331	0.25 428	0.15 345	0.24 335	0.18 306	0.40 351	0.34 357	0.19 221	0.26 287	0.21 285	0.13 197	0.22 182	0.16 214	0.07 117	0.26 615	0.09 348	0.10 451	0.07 171	0.31 589

IPLGR	0.22 316	0.14 282	0.75 527	0.21 209	0.11 117	0.25 354	0.18 306	0.44 411	0.38 412	0.29 352	0.28 308	0.21 285	0.19 351	0.37 421	0.19 305	0.07 117	0.06 92	0.08 251	0.07 202	0.07 171	0.07 30

DIP-Stereo	0.20 246	0.13 232	0.48 293	0.20 164	0.13 234	0.28 399	0.12 36	0.43 390	0.26 233	0.27 315	0.32 354	0.21 285	0.17 295	0.26 265	0.20 331	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.10 203
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Foundation-i1	0.16 156	0.08 22	0.21 39	0.21 209	0.13 234	0.17 125	0.15 153	0.33 265	0.32 327	0.16 169	0.17 166	0.22 292	0.13 197	0.19 107	0.16 214	0.07 117	0.23 586	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.16 418

FACV-RUCA	0.22 316	0.15 318	0.38 187	0.24 387	0.23 560	0.26 374	0.19 352	0.41 371	0.35 370	0.26 305	0.32 354	0.22 292	0.25 423	0.24 222	0.19 305	0.10 434	0.07 184	0.15 588	0.08 291	0.16 560	0.14 382

MSKI-zero shot	0.19 217	0.10 88	0.47 278	0.30 563	0.14 277	0.21 258	0.14 108	0.33 265	0.22 154	0.24 282	0.25 278	0.22 292	0.10 75	0.32 368	0.14 143	0.07 117	0.30 642	0.07 154	0.07 202	0.06 93	0.09 129

StereoVision	0.23 350	0.23 501	0.55 403	0.27 506	0.17 422	0.23 314	0.22 454	0.40 351	0.32 327	0.21 243	0.51 553	0.22 292	0.16 271	0.29 326	0.19 305	0.11 475	0.12 401	0.13 546	0.13 563	0.10 409	0.08 76

Selective-RAFT	0.19 217	0.14 282	0.37 182	0.24 387	0.11 117	0.30 439	0.15 153	0.35 281	0.34 357	0.17 192	0.17 166	0.22 292	0.18 328	0.29 326	0.18 273	0.07 117	0.16 486	0.07 154	0.07 202	0.08 242	0.08 76

test_4	0.19 217	0.16 360	0.39 195	0.24 387	0.13 234	0.19 184	0.21 420	0.27 165	0.24 190	0.24 282	0.47 536	0.22 292	0.13 197	0.27 280	0.18 273	0.06 44	0.06 92	0.09 348	0.09 391	0.07 171	0.06 13

test-3	0.18 189	0.10 88	0.48 293	0.23 333	0.14 277	0.18 156	0.16 206	0.32 247	0.29 286	0.26 305	0.17 166	0.22 292	0.13 197	0.26 265	0.19 305	0.06 44	0.14 441	0.08 251	0.08 291	0.06 93	0.10 203

test_1	0.18 189	0.10 88	0.48 293	0.23 333	0.14 277	0.18 156	0.16 206	0.32 247	0.29 286	0.26 305	0.17 166	0.22 292	0.13 197	0.26 265	0.19 305	0.06 44	0.14 441	0.08 251	0.08 291	0.06 93	0.10 203

TRStereo	0.22 316	0.21 462	0.62 467	0.40 637	0.19 485	0.22 290	0.16 206	0.58 570	0.30 305	0.21 243	0.21 229	0.22 292	0.13 197	0.27 280	0.14 143	0.09 363	0.09 294	0.09 348	0.11 488	0.06 93	0.19 463

NF-Stereo	0.22 316	0.11 136	0.52 370	0.25 428	0.12 173	0.21 258	0.18 306	0.40 351	0.35 370	0.28 327	0.30 330	0.22 292	0.17 295	0.52 483	0.21 363	0.09 363	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.13 344

OCTAStereo	0.22 316	0.11 136	0.52 370	0.25 428	0.12 173	0.21 258	0.18 306	0.40 351	0.35 370	0.28 327	0.30 330	0.22 292	0.17 295	0.51 475	0.21 363	0.09 363	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.13 344

RE-Stereo	0.22 316	0.11 136	0.52 370	0.25 428	0.12 173	0.21 258	0.18 306	0.40 351	0.35 370	0.28 327	0.30 330	0.22 292	0.17 295	0.51 475	0.21 363	0.09 363	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.13 344

TVStereo	0.22 316	0.11 136	0.52 370	0.25 428	0.12 173	0.21 258	0.18 306	0.40 351	0.35 370	0.28 327	0.30 330	0.22 292	0.17 295	0.51 475	0.21 363	0.09 363	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.13 344

RALCasStereoNet	0.22 316	0.22 481	0.48 293	0.23 333	0.23 560	0.22 290	0.18 306	0.32 247	0.27 251	0.22 264	0.30 330	0.22 292	0.15 248	0.29 326	0.20 331	0.08 264	0.22 572	0.07 154	0.06 106	0.10 409	0.25 546

DN-CSS_ROB	0.24 380	0.33 581	0.69 499	0.25 428	0.14 277	0.26 374	0.13 74	0.42 379	0.35 370	0.30 375	0.42 478	0.22 292	0.20 356	0.34 395	0.22 382	0.07 117	0.06 92	0.11 485	0.11 488	0.11 461	0.09 129

Hybrid-DGEV-03	0.21 286	0.20 448	0.43 237	0.23 333	0.12 173	0.27 381	0.16 206	0.33 265	0.28 262	0.33 430	0.58 590	0.23 307	0.16 271	0.24 222	0.19 305	0.07 117	0.06 92	0.09 348	0.07 202	0.08 242	0.10 203

WQFJA1++	0.48 610	0.07 2	0.86 573	0.23 333	0.19 485	0.18 156	0.11 21	0.21 62	0.14 23	2.23 699	0.12 63	0.23 307	0.11 113	0.21 154	0.14 143	0.08 264	0.19 540	0.06 48	0.09 391	4.02 709	0.20 481

FE-Mocha	0.18 189	0.11 136	0.40 209	0.26 469	0.14 277	0.19 184	0.14 108	0.36 293	0.24 190	0.24 282	0.24 267	0.23 307	0.14 227	0.27 280	0.19 305	0.08 264	0.08 249	0.08 251	0.08 291	0.07 171	0.08 76

HUF	0.26 428	0.15 318	0.79 544	0.39 632	0.31 624	0.16 90	0.17 248	0.36 293	0.25 216	0.19 221	0.14 116	0.23 307	0.11 113	0.32 368	0.14 143	0.08 264	0.60 690	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.56 661

rvit_0105_6	0.20 246	0.16 360	0.41 219	0.23 333	0.14 277	0.18 156	0.20 392	0.31 239	0.39 428	0.18 214	0.22 243	0.23 307	0.18 328	0.26 265	0.18 273	0.16 588	0.13 422	0.13 546	0.11 488	0.11 461	0.09 129

EKT-Stereo	0.39 564	0.13 232	0.53 381	0.42 647	3.94 706	0.22 290	0.17 248	0.38 319	0.30 305	0.21 243	0.20 209	0.23 307	0.15 248	0.30 342	0.18 273	0.10 434	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.09 344	0.12 309

MIM_Stereo	0.20 246	0.17 394	0.55 403	0.20 164	0.21 529	0.17 125	0.14 108	0.37 310	0.27 251	0.28 327	0.35 395	0.23 307	0.13 197	0.28 304	0.16 214	0.06 44	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.15 401

DCRE	0.24 380	0.15 318	0.45 254	0.26 469	0.26 595	0.23 314	0.21 420	0.37 310	0.29 286	0.23 274	0.81 640	0.23 307	0.16 271	0.24 222	0.18 273	0.07 117	0.14 441	0.07 154	0.08 291	0.07 171	0.25 546

TestStereo1	0.23 350	0.22 481	0.50 331	0.27 506	0.14 277	0.26 374	0.27 542	0.43 390	0.38 412	0.29 352	0.39 448	0.23 307	0.21 367	0.33 380	0.18 273	0.08 264	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.10 203

DisPM	0.20 246	0.11 136	0.52 370	0.24 387	0.13 234	0.18 156	0.19 352	0.30 218	0.31 316	0.33 430	0.34 387	0.23 307	0.16 271	0.34 395	0.17 244	0.09 363	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.12 309

SA-5K	0.23 350	0.22 481	0.50 331	0.27 506	0.14 277	0.26 374	0.27 542	0.43 390	0.38 412	0.29 352	0.39 448	0.23 307	0.21 367	0.33 380	0.18 273	0.08 264	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.10 203

SA	0.24 380	0.22 481	0.55 403	0.23 333	0.14 277	0.25 354	0.23 482	0.48 452	0.42 461	0.28 327	0.44 502	0.23 307	0.23 389	0.34 395	0.17 244	0.07 117	0.09 294	0.11 485	0.11 488	0.08 242	0.09 129

CIPLG	0.23 350	0.28 556	0.75 527	0.24 387	0.16 390	0.25 354	0.20 392	0.38 319	0.33 345	0.32 417	0.34 387	0.23 307	0.15 248	0.27 280	0.22 382	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129

IPLGR_C	0.23 350	0.29 560	0.81 551	0.24 387	0.16 390	0.24 335	0.20 392	0.38 319	0.33 345	0.32 417	0.33 376	0.23 307	0.15 248	0.26 265	0.22 382	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129

ACRE	0.23 350	0.27 548	0.83 562	0.24 387	0.15 345	0.24 335	0.20 392	0.38 319	0.32 327	0.32 417	0.33 376	0.23 307	0.15 248	0.26 265	0.22 382	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129

test_3	0.20 246	0.12 188	0.49 310	0.26 469	0.14 277	0.22 290	0.25 521	0.34 272	0.33 345	0.25 295	0.18 185	0.23 307	0.13 197	0.25 243	0.20 331	0.06 44	0.14 441	0.09 348	0.10 451	0.07 171	0.10 203

DeepStereo_RVC	0.19 217	0.12 188	0.47 278	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.16 206	0.29 198	0.24 190	0.28 327	0.27 301	0.23 307	0.28 474	0.24 222	0.19 305	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.07 202	0.09 344	0.10 203

RAFT-RH_RVC	0.26 428	0.13 232	0.57 424	0.22 274	0.12 173	0.25 354	0.14 108	0.27 165	0.29 286	0.38 510	1.14 664	0.23 307	0.18 328	0.58 511	0.24 414	0.07 117	0.06 92	0.10 428	0.07 202	0.06 93	0.08 76

TestStereo	0.22 316	0.24 514	0.48 293	0.25 428	0.11 117	0.22 290	0.22 454	0.32 247	0.31 316	0.24 282	0.34 387	0.23 307	0.19 351	0.62 543	0.19 305	0.08 264	0.07 184	0.10 428	0.07 202	0.11 461	0.07 30

SFCPSM	0.23 350	0.12 188	0.51 350	0.21 209	0.14 277	0.34 503	0.22 454	0.57 556	0.41 449	0.29 352	0.32 354	0.23 307	0.22 375	0.28 304	0.20 331	0.10 434	0.07 184	0.09 348	0.10 451	0.09 344	0.09 129

Lsterematch	0.20 246	0.15 318	0.44 248	0.20 164	0.10 71	0.22 290	0.17 248	0.27 165	0.34 357	0.28 327	0.37 421	0.24 327	0.22 375	0.25 243	0.23 402	0.08 264	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.08 76

Reg-Stereo(zero)	0.18 189	0.08 22	0.39 195	0.19 118	0.19 485	0.24 335	0.18 306	0.29 198	0.29 286	0.24 282	0.21 229	0.24 327	0.18 328	0.22 182	0.21 363	0.07 117	0.11 372	0.06 48	0.07 202	0.06 93	0.11 253

11t1	0.21 286	0.12 188	0.45 254	0.20 164	0.15 345	0.27 381	0.17 248	0.37 310	0.28 262	0.27 315	0.25 278	0.24 327	0.23 389	0.28 304	0.25 430	0.09 363	0.19 540	0.07 154	0.07 202	0.09 344	0.23 519

LL-Strereo2	0.21 286	0.25 530	0.53 381	0.32 588	0.20 512	0.25 354	0.14 108	0.32 247	0.25 216	0.25 295	0.20 209	0.24 327	0.12 154	0.28 304	0.18 273	0.07 117	0.07 184	0.12 520	0.09 391	0.09 344	0.16 418

anonymousdsp2	0.23 350	0.11 136	0.42 229	0.26 469	0.24 577	0.25 354	0.17 248	0.43 390	0.37 401	0.30 375	0.23 257	0.24 327	0.15 248	0.32 368	0.17 244	0.07 117	0.28 624	0.07 154	0.05 32	0.08 242	0.44 640

UDGNet	0.24 380	0.37 604	0.53 381	0.25 428	0.14 277	0.24 335	0.18 306	0.32 247	0.44 485	0.29 352	0.28 308	0.24 327	0.20 356	0.30 342	0.21 363	0.16 588	0.07 184	0.21 627	0.11 488	0.16 560	0.11 253

PFNet+	0.21 286	0.11 136	0.54 394	0.22 274	0.12 173	0.17 125	0.18 306	0.31 239	0.36 386	0.33 430	0.32 354	0.24 327	0.16 271	0.33 380	0.18 273	0.10 434	0.07 184	0.11 485	0.10 451	0.08 242	0.12 309

PSM-softLoss	0.22 316	0.11 136	0.53 381	0.25 428	0.12 173	0.20 226	0.17 248	0.39 340	0.29 286	0.29 352	0.32 354	0.24 327	0.16 271	0.53 486	0.21 363	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.09 391	0.08 242	0.12 309

KMStereo	0.22 316	0.11 136	0.53 381	0.25 428	0.12 173	0.20 226	0.17 248	0.39 340	0.29 286	0.29 352	0.32 354	0.24 327	0.16 271	0.53 486	0.21 363	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.09 391	0.08 242	0.12 309

DEmStereo	0.26 428	0.10 88	0.52 370	0.19 118	0.13 234	0.31 461	0.25 521	0.29 198	0.38 412	0.36 484	0.57 587	0.24 327	0.48 609	0.53 486	0.44 561	0.07 117	0.06 92	0.08 251	0.08 291	0.07 171	0.08 76

CRE-IMP	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.23 333	0.11 117	0.24 335	0.17 248	0.31 239	0.24 190	0.27 315	0.26 287	0.24 327	0.17 295	0.24 222	0.19 305	0.09 363	0.05 6	0.10 428	0.07 202	0.10 409	0.10 203

test-1	0.20 246	0.12 188	0.49 310	0.23 333	0.23 560	0.22 290	0.23 482	0.36 293	0.29 286	0.21 243	0.25 278	0.24 327	0.14 227	0.18 87	0.22 382	0.07 117	0.14 441	0.08 251	0.07 202	0.06 93	0.14 382

Prome-Stereo	0.22 316	0.10 88	0.43 237	0.24 387	0.13 234	0.23 314	0.23 482	0.37 310	0.27 251	0.33 430	0.58 590	0.24 327	0.28 474	0.30 342	0.16 214	0.07 117	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.20 481

Hybrid-DGEV-2	0.23 350	0.20 448	0.53 381	0.24 387	0.13 234	0.28 399	0.15 153	0.50 471	0.45 498	0.28 327	0.26 287	0.25 340	0.26 442	0.29 326	0.20 331	0.07 117	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.07 171	0.10 203

rvit_0105_4	0.21 286	0.17 394	0.49 310	0.23 333	0.14 277	0.20 226	0.23 482	0.35 281	0.40 439	0.19 221	0.24 267	0.25 340	0.20 356	0.28 304	0.18 273	0.16 588	0.13 422	0.12 520	0.11 488	0.11 461	0.10 203

model_zeroshot	0.21 286	0.14 282	0.51 350	0.34 605	0.18 451	0.26 374	0.16 206	0.41 371	0.24 190	0.33 430	0.20 209	0.25 340	0.12 154	0.26 265	0.16 214	0.09 363	0.21 560	0.07 154	0.08 291	0.07 171	0.13 344

H2IRNET	0.19 217	0.18 418	0.50 331	0.22 274	0.12 173	0.20 226	0.16 206	0.28 179	0.31 316	0.17 192	0.32 354	0.25 340	0.20 356	0.24 222	0.19 305	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.10 451	0.10 409	0.08 76

MyStereo8	0.25 405	0.20 448	0.69 499	0.24 387	0.17 422	0.31 461	0.16 206	0.50 471	0.32 327	0.29 352	0.38 430	0.25 340	0.19 351	0.33 380	0.29 476	0.08 264	0.20 555	0.08 251	0.08 291	0.10 409	0.16 418

CASS	0.22 316	0.16 360	0.40 209	0.26 469	0.12 173	0.29 424	0.19 352	0.40 351	0.32 327	0.34 451	0.35 395	0.25 340	0.25 423	0.26 265	0.21 363	0.13 537	0.08 249	0.11 485	0.09 391	0.11 461	0.12 309
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.23 350	0.32 577	0.55 403	0.23 333	0.12 173	0.27 381	0.21 420	0.32 247	0.45 498	0.30 375	0.29 316	0.25 340	0.17 295	0.31 357	0.26 442	0.13 537	0.07 184	0.10 428	0.08 291	0.12 503	0.09 129

Patchmatch Stereo++	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.14 108	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.27 280	0.18 273	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129
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
NRIStereo	0.20 246	0.12 188	0.50 331	0.23 333	0.11 117	0.24 335	0.19 352	0.30 218	0.28 262	0.26 305	0.26 287	0.25 340	0.18 328	0.34 395	0.19 305	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.07 202	0.09 344	0.09 129

PSM-adaLoss	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.15 153	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.25 243	0.17 244	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129

ROB_FTStereo_v2	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.15 153	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.25 243	0.18 273	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129

ROB_FTStereo	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.13 74	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.25 243	0.17 244	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129

HUI-Stereo	0.19 217	0.13 232	0.52 370	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.14 108	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.23 207	0.17 244	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129

Pruner-Stereo	0.20 246	0.12 188	0.49 310	0.29 552	0.12 173	0.19 184	0.17 248	0.32 247	0.31 316	0.33 430	0.32 354	0.25 340	0.15 248	0.25 243	0.22 382	0.09 363	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.10 203

iGMRVC	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.15 153	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.27 280	0.18 273	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129

iRAFT	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.14 108	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.27 280	0.18 273	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129

RAFT-IKP	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.18 156	0.15 153	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.26 265	0.18 273	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129

RALAANet	0.21 286	0.24 514	0.53 381	0.23 333	0.14 277	0.22 290	0.13 74	0.38 319	0.30 305	0.29 352	0.26 287	0.25 340	0.15 248	0.28 304	0.20 331	0.08 264	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.10 409	0.07 30

GES	0.23 350	0.14 282	0.54 394	0.21 209	0.14 277	0.28 399	0.19 352	0.51 483	0.35 370	0.31 392	0.36 410	0.25 340	0.24 410	0.30 342	0.23 402	0.11 475	0.09 294	0.08 251	0.08 291	0.10 409	0.12 309

AFF-stereo	0.20 246	0.24 514	0.49 310	0.22 274	0.11 117	0.18 156	0.18 306	0.35 281	0.29 286	0.25 295	0.36 410	0.25 340	0.17 295	0.25 243	0.17 244	0.06 44	0.09 294	0.08 251	0.08 291	0.08 242	0.11 253

Selective-IGEV-i16pc	0.33 528	0.12 188	1.65 668	0.21 209	0.14 277	0.74 647	0.30 573	0.46 429	0.44 485	0.21 243	0.32 354	0.26 360	0.14 227	0.71 581	0.19 305	0.15 577	0.10 335	0.08 251	0.09 391	0.11 461	0.12 309

MyStereo05	0.24 380	0.15 318	0.58 440	0.22 274	0.14 277	0.25 354	0.22 454	0.50 471	0.54 576	0.32 417	0.23 257	0.26 360	0.23 389	0.32 368	0.25 430	0.07 117	0.12 401	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.11 253

Sa-1000	0.24 380	0.20 448	0.53 381	0.23 333	0.14 277	0.30 439	0.23 482	0.50 471	0.41 449	0.30 375	0.50 550	0.26 360	0.19 351	0.33 380	0.16 214	0.08 264	0.10 335	0.10 428	0.11 488	0.08 242	0.08 76

LCNet	0.22 316	0.12 188	0.42 229	0.26 469	0.12 173	0.23 314	0.19 352	0.36 293	0.28 262	0.28 327	0.35 395	0.26 360	0.30 501	0.35 402	0.17 244	0.07 117	0.05 6	0.09 348	0.10 451	0.13 517	0.22 509

CFNet-RSSM	0.18 189	0.10 88	0.45 254	0.20 164	0.12 173	0.20 226	0.16 206	0.40 351	0.31 316	0.23 274	0.21 229	0.26 360	0.15 248	0.21 154	0.14 143	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.07 202	0.06 93	0.06 13

rvit_0105_5	0.22 316	0.18 418	0.51 350	0.23 333	0.13 234	0.22 290	0.25 521	0.38 319	0.40 439	0.21 243	0.23 257	0.27 365	0.20 356	0.27 280	0.20 331	0.15 577	0.13 422	0.12 520	0.12 531	0.10 409	0.10 203

MyStereo04	0.24 380	0.15 318	0.58 440	0.22 274	0.16 390	0.25 354	0.22 454	0.51 483	0.54 576	0.29 352	0.23 257	0.27 365	0.23 389	0.32 368	0.25 430	0.07 117	0.13 422	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.11 253

gwcnet-sp	0.25 405	0.16 360	0.70 506	0.23 333	0.14 277	0.34 503	0.22 454	0.46 429	0.41 449	0.37 501	0.35 395	0.27 365	0.27 451	0.36 411	0.26 442	0.09 363	0.08 249	0.09 348	0.09 391	0.10 409	0.10 203

scenet	0.25 405	0.16 360	0.70 506	0.23 333	0.14 277	0.34 503	0.22 454	0.46 429	0.41 449	0.37 501	0.35 395	0.27 365	0.27 451	0.36 411	0.26 442	0.09 363	0.08 249	0.09 348	0.09 391	0.10 409	0.10 203

knoymous	0.18 189	0.10 88	0.35 170	0.17 38	0.11 117	0.21 258	0.17 248	0.33 265	0.24 190	0.24 282	0.28 308	0.27 365	0.16 271	0.24 222	0.17 244	0.09 363	0.06 92	0.09 348	0.06 106	0.09 344	0.10 203

ssnet	0.25 405	0.16 360	0.70 506	0.23 333	0.14 277	0.34 503	0.22 454	0.46 429	0.41 449	0.37 501	0.35 395	0.27 365	0.27 451	0.36 411	0.26 442	0.09 363	0.08 249	0.09 348	0.09 391	0.10 409	0.10 203

test_5	0.25 405	0.25 530	0.57 424	0.27 506	0.18 451	0.25 354	0.29 564	0.42 379	0.39 428	0.29 352	0.40 457	0.27 365	0.23 389	0.35 402	0.19 305	0.07 117	0.07 184	0.09 348	0.09 391	0.10 409	0.14 382

AAGNet	0.34 537	0.12 188	0.53 381	0.26 469	0.16 390	0.20 226	0.19 352	0.31 239	0.29 286	0.35 470	0.35 395	0.27 365	0.30 501	0.44 448	2.56 700	0.08 264	0.05 6	0.10 428	0.07 202	0.09 344	0.07 30

PFNet	0.24 380	0.11 136	0.63 472	0.25 428	0.14 277	0.22 290	0.19 352	0.40 351	0.35 370	0.36 484	0.32 354	0.27 365	0.20 356	0.63 546	0.23 402	0.09 363	0.05 6	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.08 76

GMM-Stereo	0.22 316	0.10 88	0.56 413	0.23 333	0.13 234	0.24 335	0.24 507	0.38 319	0.29 286	0.31 392	0.44 502	0.27 365	0.21 367	0.31 357	0.17 244	0.07 117	0.05 6	0.10 428	0.09 391	0.08 242	0.19 463

Gwc-CoAtRS	0.17 178	0.10 88	0.41 219	0.20 164	0.12 173	0.20 226	0.15 153	0.34 272	0.29 286	0.23 274	0.23 257	0.27 365	0.15 248	0.21 154	0.14 143	0.07 117	0.06 92	0.07 154	0.07 202	0.06 93	0.07 30

HITNet	0.22 316	0.23 501	0.60 456	0.20 164	0.09 18	0.27 381	0.15 153	0.45 420	0.33 345	0.29 352	0.33 376	0.27 365	0.22 375	0.29 326	0.27 454	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.09 344	0.11 253
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
iResNet	0.25 405	0.22 481	0.62 467	0.26 469	0.11 117	0.31 461	0.23 482	0.46 429	0.45 498	0.34 451	0.43 492	0.27 365	0.23 389	0.36 411	0.37 534	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.10 203

test_sample4	0.26 428	0.14 282	0.53 381	0.21 209	0.12 173	0.32 478	0.21 420	0.53 502	0.38 412	0.33 430	0.38 430	0.28 378	0.25 423	0.54 492	0.25 430	0.10 434	0.14 441	0.10 428	0.09 391	0.11 461	0.16 418

CoDeX	0.24 380	0.13 232	0.48 293	0.22 274	0.14 277	0.29 424	0.21 420	0.55 536	0.42 461	0.29 352	0.36 410	0.28 378	0.23 389	0.48 462	0.20 331	0.09 363	0.06 92	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.08 76

xx1	0.23 350	0.16 360	0.50 331	0.27 506	0.13 234	0.31 461	0.19 352	0.39 340	0.48 532	0.21 243	0.20 209	0.28 378	0.25 423	0.28 304	0.12 39	0.08 264	0.28 624	0.10 428	0.11 488	0.09 344	0.23 519

qqq	0.24 380	0.16 360	0.46 270	0.20 164	0.15 345	0.23 314	0.20 392	0.43 390	0.32 327	0.26 305	0.31 343	0.28 378	0.25 423	0.36 411	0.28 462	0.08 264	0.22 572	0.10 428	0.11 488	0.09 344	0.23 519

iRaft-Stereo_20w	0.29 489	0.11 136	0.86 573	0.33 600	0.24 577	0.32 478	0.26 533	0.60 591	0.26 233	0.41 549	0.21 229	0.28 378	0.19 351	0.32 368	0.24 414	0.07 117	0.31 647	0.07 154	0.09 391	0.08 242	0.47 646

GMOStereo	0.20 246	0.17 394	0.45 254	0.23 333	0.18 451	0.21 258	0.27 542	0.28 179	0.28 262	0.31 392	0.32 354	0.28 378	0.17 295	0.16 48	0.13 94	0.07 117	0.23 586	0.10 428	0.08 291	0.08 242	0.07 30

error version	0.20 246	0.17 394	0.45 254	0.23 333	0.18 451	0.21 258	0.27 542	0.28 179	0.28 262	0.31 392	0.32 354	0.28 378	0.17 295	0.16 48	0.13 94	0.07 117	0.23 586	0.10 428	0.08 291	0.08 242	0.07 30

test-v	0.20 246	0.17 394	0.45 254	0.23 333	0.18 451	0.21 258	0.27 542	0.28 179	0.28 262	0.31 392	0.32 354	0.28 378	0.17 295	0.16 48	0.13 94	0.07 117	0.23 586	0.10 428	0.08 291	0.08 242	0.07 30

CrosDoStereo	0.32 521	0.11 136	0.53 381	0.19 118	0.12 173	0.22 290	1.07 689	0.36 293	0.38 412	0.38 510	0.60 599	0.28 378	0.45 596	0.61 532	0.56 597	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.09 391	0.08 242	0.09 129

PSM-AAD	0.26 428	0.11 136	0.43 237	0.24 387	0.12 173	0.27 381	0.37 613	0.36 293	0.30 305	0.36 484	0.39 448	0.28 378	0.77 655	0.30 342	0.16 214	0.07 117	0.06 92	0.12 520	0.11 488	0.09 344	0.21 494

ASMatch	0.23 350	0.11 136	0.55 403	0.25 428	0.14 277	0.19 184	0.16 206	0.32 247	0.30 305	0.28 327	0.68 622	0.28 378	0.26 442	0.50 468	0.22 382	0.07 117	0.06 92	0.08 251	0.07 202	0.06 93	0.11 253

DeepStereo_LL	0.32 521	0.11 136	0.53 381	0.19 118	0.12 173	0.22 290	1.07 689	0.36 293	0.38 412	0.38 510	0.60 599	0.28 378	0.45 596	0.61 532	0.56 597	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.09 391	0.08 242	0.09 129

test-2	0.20 246	0.17 394	0.45 254	0.23 333	0.18 451	0.21 258	0.27 542	0.28 179	0.28 262	0.31 392	0.32 354	0.28 378	0.17 295	0.16 48	0.13 94	0.07 117	0.23 586	0.10 428	0.08 291	0.08 242	0.07 30

IGEV-FE	0.23 350	0.11 136	0.82 556	0.21 209	0.23 560	0.20 226	0.19 352	0.38 319	0.23 170	0.34 451	0.22 243	0.29 391	0.14 227	0.24 222	0.20 331	0.07 117	0.09 294	0.08 251	0.08 291	0.08 242	0.35 609

FSD					0.41 650	0.28 399	0.27 542	0.32 247	0.30 305	0.27 315	0.27 301	0.29 391	0.27 451	0.35 402	0.28 462	0.23 632	0.49 675	0.27 639	0.26 651	0.26 635

IGEV-RUCA	0.21 286	0.09 51	0.26 87	0.20 164	0.19 485	0.28 399	0.23 482	0.24 112	0.22 154	0.21 243	0.23 257	0.29 391	0.48 609	0.26 265	0.19 305	0.09 363	0.08 249	0.18 613	0.14 582	0.18 591	0.19 463

rvit_0105_3	0.24 380	0.21 462	0.57 424	0.25 428	0.15 345	0.24 335	0.28 558	0.40 351	0.43 472	0.25 295	0.26 287	0.29 391	0.22 375	0.29 326	0.21 363	0.15 577	0.13 422	0.14 570	0.15 593	0.10 409	0.10 203

rvit_stereo_0075_2	0.25 405	0.18 418	0.65 482	0.27 506	0.22 545	0.22 290	0.15 153	0.41 371	0.36 386	0.27 315	0.37 421	0.29 391	0.21 367	0.29 326	0.20 331	0.17 602	0.12 401	0.19 620	0.12 531	0.14 540	0.14 382

GCST	0.50 614	0.67 664	0.82 556	1.04 688	0.55 668	0.38 539	0.11 21	0.42 379	0.33 345	0.42 555	0.35 395	0.29 391	0.18 328	0.50 468	0.23 402	0.70 681	0.42 668	0.79 685	0.62 689	0.63 672	0.47 646

test_sample6	0.27 458	0.15 318	0.50 331	0.22 274	0.12 173	0.30 439	0.22 454	0.54 518	0.39 428	0.34 451	0.44 502	0.29 391	0.25 423	0.58 511	0.26 442	0.11 475	0.14 441	0.10 428	0.10 451	0.11 461	0.16 418

test_sample5	0.26 428	0.14 282	0.51 350	0.21 209	0.12 173	0.31 461	0.21 420	0.53 502	0.38 412	0.33 430	0.43 492	0.29 391	0.25 423	0.56 504	0.24 414	0.10 434	0.14 441	0.10 428	0.10 451	0.11 461	0.16 418

test_sample3	0.25 405	0.14 282	0.52 370	0.20 164	0.12 173	0.33 487	0.20 392	0.53 502	0.38 412	0.32 417	0.35 395	0.29 391	0.24 410	0.54 492	0.25 430	0.10 434	0.14 441	0.09 348	0.09 391	0.11 461	0.15 401

DualNet	0.26 428	0.14 282	0.51 350	0.21 209	0.12 173	0.31 461	0.21 420	0.53 502	0.38 412	0.34 451	0.44 502	0.29 391	0.25 423	0.56 504	0.24 414	0.10 434	0.14 441	0.10 428	0.10 451	0.11 461	0.16 418

IGEV_Zeroshot_test	0.23 350	0.11 136	0.82 556	0.21 209	0.23 560	0.20 226	0.19 352	0.38 319	0.23 170	0.34 451	0.22 243	0.29 391	0.14 227	0.24 222	0.20 331	0.07 117	0.09 294	0.08 251	0.08 291	0.08 242	0.35 609

Any-RAFT	0.18 189	0.09 51	0.33 157	0.19 118	0.10 71	0.29 424	0.16 206	0.44 411	0.32 327	0.25 295	0.27 301	0.29 391	0.16 271	0.23 207	0.13 94	0.08 264	0.07 184	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.07 30

x	0.23 350	0.15 318	0.45 254	0.20 164	0.15 345	0.27 381	0.17 248	0.43 390	0.35 370	0.26 305	0.31 343	0.29 391	0.25 423	0.29 326	0.30 480	0.09 363	0.22 572	0.08 251	0.09 391	0.09 344	0.24 533

SST-Stereo	0.22 316	0.11 136	0.52 370	0.25 428	0.14 277	0.19 184	0.17 248	0.32 247	0.26 233	0.34 451	0.33 376	0.29 391	0.25 423	0.56 504	0.18 273	0.08 264	0.05 6	0.10 428	0.08 291	0.09 344	0.07 30

IRAFT_RVC	0.23 350	0.15 318	0.54 394	0.26 469	0.12 173	0.19 184	0.23 482	0.41 371	0.39 428	0.31 392	0.30 330	0.29 391	0.24 410	0.55 498	0.23 402	0.08 264	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.08 242	0.08 76

cross-raft	0.18 189	0.12 188	0.40 209	0.27 506	0.16 390	0.20 226	0.24 507	0.34 272	0.24 190	0.23 274	0.28 308	0.29 391	0.15 248	0.19 107	0.16 214	0.06 44	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.07 171	0.07 30

LMCR-Stereo	0.28 468	0.22 481	0.56 413	0.29 552	0.14 277	0.37 533	0.23 482	0.57 556	0.36 386	0.40 537	0.40 457	0.29 391	0.30 501	0.41 435	0.38 536	0.11 475	0.07 184	0.09 348	0.07 202	0.13 517	0.10 203

111	0.22 316	0.22 481	0.57 424	0.19 118	0.09 18	0.24 335	0.17 248	0.44 411	0.46 510	0.24 282	0.30 330	0.29 391	0.22 375	0.25 243	0.19 305	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.07 171	0.15 401

ARAFT	0.26 428	0.30 566	0.87 576	0.22 274	0.12 173	0.30 439	0.24 507	0.46 429	0.34 357	0.33 430	0.28 308	0.29 391	0.20 356	0.49 464	0.19 305	0.08 264	0.06 92	0.12 520	0.11 488	0.09 344	0.09 129

FENet	0.22 316	0.13 232	0.48 293	0.22 274	0.12 173	0.27 381	0.18 306	0.43 390	0.37 401	0.31 392	0.32 354	0.29 391	0.23 389	0.27 280	0.24 414	0.10 434	0.07 184	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.11 253

test_sample2	0.23 350	0.12 188	0.39 195	0.20 164	0.11 117	0.28 399	0.22 454	0.45 420	0.33 345	0.27 315	0.34 387	0.30 411	0.25 423	0.46 456	0.23 402	0.09 363	0.15 472	0.09 348	0.08 291	0.10 409	0.19 463

mmm	0.25 405	0.15 318	0.44 248	0.23 333	0.20 512	0.28 399	0.21 420	0.43 390	0.32 327	0.31 392	0.40 457	0.30 411	0.24 410	0.31 357	0.28 462	0.09 363	0.21 560	0.11 485	0.12 531	0.10 409	0.26 559

GwcNet-ADL	0.23 350	0.15 318	0.58 440	0.24 387	0.13 234	0.23 314	0.24 507	0.51 483	0.41 449	0.28 327	0.29 316	0.30 411	0.20 356	0.27 280	0.28 462	0.09 363	0.07 184	0.07 154	0.07 202	0.09 344	0.11 253

FTStereo	0.28 468	0.11 136	0.56 413	0.24 387	0.13 234	0.21 258	0.52 655	0.36 293	0.28 262	0.38 510	0.94 653	0.30 411	0.56 628	0.33 380	0.18 273	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.19 463

RAFT_R40	0.22 316	0.11 136	0.52 370	0.25 428	0.13 234	0.18 156	0.18 306	0.32 247	0.31 316	0.33 430	0.33 376	0.30 411	0.23 389	0.55 498	0.19 305	0.08 264	0.05 6	0.10 428	0.08 291	0.09 344	0.07 30

GrayStereo	0.26 428	0.10 88	0.45 254	0.27 506	0.14 277	0.23 314	0.46 643	0.36 293	0.33 345	0.40 537	0.47 536	0.30 411	0.78 656	0.29 326	0.17 244	0.07 117	0.06 92	0.08 251	0.09 391	0.07 171	0.15 401

222	0.45 596	0.14 282	0.43 237	0.19 118	0.15 345	0.36 525	0.20 392	0.60 591	0.43 472	0.37 501	0.45 517	0.30 411	0.28 474	0.59 519	3.72 704	0.11 475	0.19 540	0.08 251	0.09 391	0.09 344	0.27 567

test_xeample	0.39 564	0.14 282	0.46 270	0.19 118	0.16 390	0.34 503	0.22 454	0.59 580	0.43 472	0.33 430	0.47 536	0.30 411	0.27 451	0.60 524	2.44 699	0.10 434	0.21 560	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.25 546

FADNet_RVC	0.31 514	0.35 594	0.98 602	0.24 387	0.16 390	0.30 439	0.17 248	0.52 491	0.39 428	0.30 375	0.38 430	0.30 411	0.29 494	0.54 492	0.33 509	0.14 561	0.14 441	0.14 570	0.16 603	0.21 616	0.24 533

test_sample1	0.24 380	0.13 232	0.40 209	0.20 164	0.13 234	0.29 424	0.19 352	0.43 390	0.30 305	0.27 315	0.34 387	0.31 420	0.28 474	0.45 454	0.27 454	0.09 363	0.16 486	0.08 251	0.08 291	0.09 344	0.22 509

SMFormer	0.27 458	0.13 232	0.47 278	0.20 164	0.10 71	0.28 399	0.19 352	0.54 518	0.48 532	0.35 470	0.42 478	0.31 420	0.27 451	0.60 524	0.34 517	0.10 434	0.16 486	0.08 251	0.09 391	0.10 409	0.16 418

tta	0.27 458	0.13 232	0.47 278	0.20 164	0.10 71	0.28 399	0.19 352	0.54 518	0.48 532	0.35 470	0.42 478	0.31 420	0.27 451	0.60 524	0.34 517	0.10 434	0.16 486	0.08 251	0.09 391	0.08 242	0.13 344

qqq1	0.26 428	0.13 232	0.47 278	0.20 164	0.10 71	0.28 399	0.19 352	0.54 518	0.48 532	0.35 470	0.42 478	0.31 420	0.27 451	0.60 524	0.21 363	0.10 434	0.16 486	0.07 154	0.07 202	0.08 242	0.13 344

fff1	0.26 428	0.13 232	0.47 278	0.20 164	0.10 71	0.28 399	0.19 352	0.54 518	0.48 532	0.35 470	0.42 478	0.31 420	0.27 451	0.60 524	0.21 363	0.10 434	0.16 486	0.07 154	0.07 202	0.08 242	0.13 344

BUS	0.24 380	0.13 232	0.36 176	0.25 428	0.14 277	0.44 574	0.17 248	0.59 580	0.36 386	0.34 451	0.35 395	0.31 420	0.22 375	0.27 280	0.22 382	0.10 434	0.07 184	0.11 485	0.10 451	0.09 344	0.10 203

RAFT_CTSACE	0.23 350	0.21 462	0.57 424	0.26 469	0.15 345	0.22 290	0.23 482	0.34 272	0.30 305	0.34 451	0.51 553	0.31 420	0.17 295	0.33 380	0.15 185	0.06 44	0.09 294	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.07 30

NINENet	0.27 458	0.16 360	0.49 310	0.23 333	0.16 390	0.44 574	0.17 248	0.63 613	0.49 547	0.33 430	0.38 430	0.31 420	0.22 375	0.43 444	0.22 382	0.11 475	0.10 335	0.12 520	0.08 291	0.12 503	0.11 253

XX-Stereo	0.25 405	0.11 136	1.09 618	0.35 611	0.38 644	0.23 314	0.13 74	0.43 390	0.19 103	0.20 233	0.40 457	0.31 420	0.10 75	0.33 380	0.13 94	0.08 264	0.11 372	0.08 251	0.09 391	0.07 171	0.10 203

RAFT + AFF	0.30 503	0.33 581	0.76 531	0.25 428	0.17 422	0.30 439	0.33 596	0.55 536	0.42 461	0.28 327	0.30 330	0.31 420	0.31 518	0.64 552	0.32 500	0.09 363	0.11 372	0.11 485	0.10 451	0.12 503	0.16 418

MLCV	0.25 405	0.23 501	0.59 449	0.22 274	0.09 18	0.30 439	0.18 306	0.40 351	0.38 412	0.38 510	0.44 502	0.31 420	0.22 375	0.44 448	0.32 500	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.07 171	0.08 76

Selective-IGEV-i16pb	0.39 564	0.14 282	2.10 680	0.21 209	0.15 345	0.68 641	0.31 583	0.60 591	0.60 606	0.25 295	0.44 502	0.32 431	0.21 367	0.79 608	0.26 442	0.14 561	0.10 335	0.09 348	0.10 451	0.12 503	0.14 382

DStereoRT	0.40 576	0.16 360	0.74 523	0.25 428	0.17 422	0.42 564	0.19 352	0.50 471	0.48 532	0.31 392	0.40 457	0.32 431	0.39 571	0.64 552	0.31 490	0.09 363	0.11 372	1.56 704	0.43 670	0.08 242	0.41 629

rvit_105_1	0.28 468	0.24 514	0.65 482	0.27 506	0.19 485	0.31 461	0.35 604	0.46 429	0.53 571	0.31 392	0.32 354	0.32 431	0.27 451	0.36 411	0.26 442	0.16 588	0.14 441	0.15 588	0.17 614	0.11 461	0.11 253

RAFT-Test	0.19 217	0.11 136	0.41 219	0.26 469	0.21 529	0.26 374	0.17 248	0.37 310	0.26 233	0.24 282	0.29 316	0.32 431	0.14 227	0.22 182	0.15 185	0.07 117	0.08 249	0.07 154	0.07 202	0.06 93	0.07 30

IER	0.24 380	0.15 318	0.50 331	0.21 209	0.15 345	0.31 461	0.20 392	0.44 411	0.38 412	0.34 451	0.41 469	0.32 431	0.34 542	0.31 357	0.23 402	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.08 291	0.09 344	0.09 129

AASNet	0.29 489	0.27 548	0.67 490	0.26 469	0.18 451	0.34 503	0.21 420	0.64 619	0.49 547	0.36 484	0.41 469	0.32 431	0.26 442	0.33 380	0.39 540	0.12 515	0.09 294	0.10 428	0.08 291	0.14 540	0.12 309

GANet-ADL	0.22 316	0.14 282	0.51 350	0.23 333	0.14 277	0.29 424	0.19 352	0.48 452	0.36 386	0.26 305	0.33 376	0.32 431	0.20 356	0.26 265	0.22 382	0.11 475	0.07 184	0.07 154	0.06 106	0.09 344	0.11 253

HCRNet	0.25 405	0.27 548	0.42 229	0.34 605	0.17 422	0.27 381	0.18 306	0.45 420	0.37 401	0.31 392	0.35 395	0.32 431	0.23 389	0.44 448	0.21 363	0.13 537	0.08 249	0.13 546	0.11 488	0.11 461	0.09 129

CCAANet	0.26 428	0.18 418	0.56 413	0.22 274	0.15 345	0.29 424	0.17 248	0.52 491	0.39 428	0.27 315	0.49 546	0.32 431	0.25 423	0.63 546	0.33 509	0.08 264	0.06 92	0.10 428	0.10 451	0.08 242	0.11 253

BEATNet_4x	0.25 405	0.25 530	0.66 487	0.23 333	0.10 71	0.29 424	0.14 108	0.49 463	0.34 357	0.31 392	0.35 395	0.32 431	0.26 442	0.34 395	0.33 509	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.07 202	0.11 461	0.13 344

ITSA-stereo	0.26 428	0.16 360	0.39 195	0.24 387	0.11 117	0.28 399	0.18 306	0.58 570	0.59 603	0.32 417	0.32 354	0.33 441	0.28 474	0.51 475	0.34 517	0.11 475	0.08 249	0.11 485	0.11 488	0.11 461	0.15 401

HBP-ISP	0.34 537	0.35 594	0.76 531	0.23 333	0.17 422	0.33 487	0.22 454	0.56 547	0.47 524	0.42 555	0.49 546	0.33 441	0.41 581	0.73 585	0.27 454	0.18 613	0.19 540	0.24 636	0.20 626	0.16 560	0.16 418

raft_robust	0.25 405	0.23 501	0.44 248	0.22 274	0.13 234	0.23 314	0.22 454	0.52 491	0.50 554	0.33 430	0.32 354	0.33 441	0.23 389	0.55 498	0.18 273	0.07 117	0.11 372	0.08 251	0.10 451	0.08 242	0.07 30

OMP-Stereo	0.24 380	0.16 360	0.48 293	0.30 563	0.13 234	0.21 258	0.16 206	0.38 319	0.35 370	0.34 451	0.30 330	0.33 441	0.20 356	0.70 575	0.24 414	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.07 202	0.08 242	0.07 30

IIG-Stereo	0.24 380	0.16 360	0.47 278	0.29 552	0.12 173	0.23 314	0.14 108	0.40 351	0.33 345	0.35 470	0.37 421	0.33 441	0.22 375	0.70 575	0.26 442	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.07 202	0.08 242	0.07 30

THIR-Stereo	0.30 503	0.15 318	0.46 270	0.19 118	0.11 117	0.28 399	0.70 669	0.33 265	0.36 386	0.37 501	0.64 614	0.33 441	0.49 614	0.58 511	0.44 561	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.09 391	0.07 171	0.08 76

DMCA	0.24 380	0.18 418	0.51 350	0.23 333	0.14 277	0.27 381	0.20 392	0.45 420	0.40 439	0.32 417	0.33 376	0.33 441	0.25 423	0.27 280	0.30 480	0.11 475	0.08 249	0.10 428	0.08 291	0.11 461	0.12 309

SuperB	0.50 614	0.37 604	2.16 683	0.23 333	0.15 345	0.41 556	0.32 590	0.50 471	0.83 648	0.44 572	0.51 553	0.33 441	0.45 596	0.69 572	1.07 656	0.10 434	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.95 693	0.18 445

MyStereo06	0.23 350	0.15 318	0.74 523	0.22 274	0.14 277	0.25 354	0.22 454	0.43 390	0.25 216	0.36 484	0.24 267	0.34 449	0.18 328	0.24 222	0.20 331	0.07 117	0.12 401	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.11 253

ffm	0.27 458	0.17 394	0.84 566	0.21 209	0.13 234	0.29 424	0.21 420	0.38 319	0.46 510	0.31 392	0.44 502	0.34 449	0.24 410	0.28 304	0.12 39	0.08 264	0.28 624	0.12 520	0.11 488	0.08 242	0.37 620

ff1	0.36 547	0.17 394	0.84 566	0.21 209	0.13 234	0.29 424	0.21 420	0.38 319	0.46 510	0.31 392	0.44 502	0.34 449	0.24 410	0.91 635	1.30 667	0.08 264	0.28 624	0.12 520	0.11 488	0.08 242	0.37 620

mmx	0.37 554	0.17 394	0.84 566	0.21 209	0.13 234	0.29 424	0.21 420	0.57 556	0.48 532	0.31 392	0.44 502	0.34 449	0.24 410	0.91 635	1.30 667	0.10 434	0.20 555	0.12 520	0.11 488	0.11 461	0.23 519

xxx	0.37 554	0.17 394	0.84 566	0.21 209	0.13 234	0.29 424	0.21 420	0.57 556	0.48 532	0.31 392	0.44 502	0.34 449	0.24 410	0.91 635	1.30 667	0.10 434	0.20 555	0.12 520	0.11 488	0.11 461	0.23 519

HH	0.22 316	0.12 188	0.55 403	0.32 588	0.16 390	0.27 381	0.18 306	0.36 293	0.25 216	0.20 233	0.26 287	0.34 449	0.18 328	0.33 380	0.15 185	0.07 117	0.16 486	0.07 154	0.07 202	0.07 171	0.31 589

HanStereo	0.22 316	0.12 188	0.55 403	0.32 588	0.16 390	0.27 381	0.18 306	0.36 293	0.25 216	0.20 233	0.26 287	0.34 449	0.18 328	0.33 380	0.15 185	0.07 117	0.16 486	0.07 154	0.07 202	0.07 171	0.31 589

iRaft-Stereo_5w	0.25 405	0.24 514	0.50 331	0.23 333	0.18 451	0.19 184	0.19 352	0.39 340	0.35 370	0.28 327	0.36 410	0.34 449	0.23 389	0.66 563	0.28 462	0.07 117	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.09 344	0.14 382

DAS	0.28 468	0.13 232	0.49 310	0.24 387	0.18 451	0.30 439	0.24 507	0.48 452	0.48 532	0.42 555	0.45 517	0.34 449	0.31 518	0.76 600	0.24 414	0.09 363	0.07 184	0.09 348	0.07 202	0.10 409	0.11 253

SepStereo	0.27 458	0.13 232	0.49 310	0.24 387	0.18 451	0.30 439	0.24 507	0.48 452	0.48 532	0.42 555	0.45 517	0.34 449	0.31 518	0.64 552	0.24 414	0.09 363	0.07 184	0.09 348	0.07 202	0.10 409	0.11 253

KYRaft	0.23 350	0.11 136	0.43 237	0.23 333	0.12 173	0.23 314	0.23 482	0.37 310	0.26 233	0.35 470	0.53 568	0.34 449	0.26 442	0.29 326	0.16 214	0.07 117	0.05 6	0.09 348	0.10 451	0.08 242	0.30 585

GEStereo_RVC	0.29 489	0.24 514	0.60 456	0.27 506	0.16 390	0.33 487	0.25 521	0.58 570	0.56 591	0.35 470	0.38 430	0.34 449	0.25 423	0.51 475	0.29 476	0.12 515	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.11 461	0.13 344

FADNet-RVC-Resample	0.31 514	0.32 577	1.16 628	0.27 506	0.17 422	0.33 487	0.21 420	0.49 463	0.40 439	0.36 484	0.38 430	0.34 449	0.27 451	0.54 492	0.27 454	0.10 434	0.10 335	0.14 570	0.13 563	0.13 517	0.18 445

IGEV_i1	0.26 428	0.12 188	0.57 424	0.25 428	0.24 577	0.32 478	0.20 392	0.45 420	0.37 401	0.35 470	0.30 330	0.35 462	0.20 356	0.39 428	0.23 402	0.08 264	0.26 615	0.08 251	0.08 291	0.08 242	0.37 620

STrans-v2	0.25 405	0.14 282	0.56 413	0.21 209	0.12 173	0.23 314	0.20 392	0.50 471	0.31 316	0.31 392	0.42 478	0.35 462	0.35 549	0.62 543	0.24 414	0.07 117	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.06 93	0.08 76

ICVP	0.24 380	0.13 232	0.45 254	0.26 469	0.14 277	0.30 439	0.25 521	0.47 441	0.35 370	0.29 352	0.43 492	0.35 462	0.25 423	0.28 304	0.25 430	0.12 515	0.09 294	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.11 253
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.32 521	0.16 360	1.22 639	0.23 333	0.19 485	0.32 478	0.19 352	0.61 601	0.61 609	0.37 501	0.45 517	0.35 462	0.29 494	0.37 421	0.26 442	0.14 561	0.11 372	0.12 520	0.11 488	0.14 540	0.18 445

ADCRef	0.41 583	0.33 581	1.05 610	0.26 469	0.21 529	0.49 604	0.27 542	0.54 518	0.51 560	0.51 607	0.59 595	0.35 462	0.47 605	0.54 492	1.35 674	0.09 363	0.08 249	0.12 520	0.12 531	0.12 503	0.13 344

AdaStereo	0.25 405	0.17 394	0.47 278	0.25 428	0.13 234	0.33 487	0.17 248	0.57 556	0.43 472	0.34 451	0.38 430	0.35 462	0.21 367	0.32 368	0.24 414	0.14 561	0.06 92	0.13 546	0.09 391	0.11 461	0.09 129
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.
fast-iter	0.21 286	0.16 360	0.50 331	0.18 67	0.15 345	0.17 125	0.16 206	0.35 281	0.22 154	0.38 510	0.38 430	0.36 468	0.24 410	0.29 326	0.22 382	0.06 44	0.05 6	0.08 251	0.09 391	0.09 344	0.08 76

CoSv	0.21 286	0.16 360	0.50 331	0.18 67	0.15 345	0.17 125	0.16 206	0.35 281	0.22 154	0.38 510	0.38 430	0.36 468	0.24 410	0.29 326	0.22 382	0.06 44	0.05 6	0.08 251	0.09 391	0.09 344	0.08 76

TransformOpticalFlow	0.24 380	0.14 282	0.57 424	0.24 387	0.11 117	0.21 258	0.19 352	0.43 390	0.34 357	0.30 375	0.43 492	0.36 468	0.31 518	0.61 532	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.06 93	0.08 76

MMNet	0.28 468	0.19 434	0.54 394	0.24 387	0.17 422	0.47 591	0.22 454	0.47 441	0.53 571	0.40 537	0.43 492	0.36 468	0.34 542	0.40 432	0.35 524	0.08 264	0.08 249	0.09 348	0.09 391	0.10 409	0.09 129

PS-NSSS	0.33 528	0.36 601	0.61 463	0.24 387	0.18 451	0.33 487	0.24 507	0.59 580	0.42 461	0.38 510	0.52 560	0.36 468	0.31 518	0.80 612	0.32 500	0.18 613	0.14 441	0.21 627	0.15 593	0.17 575	0.14 382

PWCDC_ROB	0.41 583	0.41 621	0.77 537	0.34 605	0.21 529	0.43 569	0.20 392	0.60 591	0.90 658	0.44 572	1.24 669	0.36 468	0.38 564	0.56 504	0.48 574	0.18 613	0.11 372	0.11 485	0.10 451	0.20 609	0.16 418

PCWNet_CMD	0.23 350	0.14 282	0.48 293	0.21 209	0.13 234	0.28 399	0.17 248	0.47 441	0.47 524	0.30 375	0.36 410	0.37 474	0.24 410	0.29 326	0.21 363	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.11 461	0.11 253

riskmin	0.24 380	0.10 88	0.43 237	0.32 588	0.26 595	0.33 487	0.19 352	0.44 411	0.30 305	0.24 282	0.27 301	0.37 474	0.25 423	0.30 342	0.22 382	0.09 363	0.18 526	0.09 348	0.13 563	0.10 409	0.27 567

delet	0.29 489	0.18 418	0.58 440	0.24 387	0.19 485	0.41 556	0.30 573	0.52 491	0.51 560	0.35 470	0.42 478	0.37 474	0.31 518	0.49 464	0.36 528	0.10 434	0.09 294	0.11 485	0.12 531	0.09 344	0.09 129

UPFNet	0.27 458	0.15 318	0.47 278	0.25 428	0.20 512	0.37 533	0.27 542	0.50 471	0.40 439	0.36 484	0.38 430	0.37 474	0.29 494	0.40 432	0.34 517	0.10 434	0.10 335	0.10 428	0.10 451	0.10 409	0.08 76

MSMDNet	0.23 350	0.14 282	0.49 310	0.20 164	0.13 234	0.28 399	0.17 248	0.47 441	0.47 524	0.30 375	0.36 410	0.37 474	0.24 410	0.29 326	0.21 363	0.09 363	0.07 184	0.09 348	0.08 291	0.11 461	0.11 253

iResNet_ROB	0.27 458	0.27 548	0.48 293	0.21 209	0.12 173	0.32 478	0.17 248	0.57 556	0.55 584	0.39 528	0.44 502	0.37 474	0.28 474	0.43 444	0.28 462	0.08 264	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.09 344	0.11 253

DualNet (step1)	0.31 514	0.21 462	0.69 499	0.18 67	0.17 422	0.36 525	0.21 420	0.54 518	0.43 472	0.38 510	0.36 410	0.38 480	0.32 532	0.41 435	0.26 442	0.24 636	0.21 560	0.28 646	0.24 642	0.18 591	0.21 494

test_sample9	0.45 596	0.21 462	0.69 499	0.18 67	0.17 422	0.36 525	0.21 420	0.54 518	0.43 472	0.38 510	0.36 410	0.38 480	0.32 532	0.70 575	1.01 649	0.24 636	1.93 706	0.28 646	0.24 642	0.18 591	0.21 494

test_sample7	0.28 468	0.16 360	0.47 278	0.21 209	0.14 277	0.29 424	0.22 454	0.54 518	0.43 472	0.38 510	0.36 410	0.38 480	0.32 532	0.41 435	0.26 442	0.14 561	0.21 560	0.13 546	0.12 531	0.13 517	0.25 546

DispNO	0.29 489	0.24 514	0.83 562	0.23 333	0.17 422	0.25 354	0.22 454	0.47 441	0.42 461	0.33 430	0.39 448	0.38 480	0.28 474	0.78 604	0.35 524	0.09 363	0.07 184	0.10 428	0.10 451	0.09 344	0.09 129

CFNet_ucs	0.25 405	0.14 282	0.51 350	0.20 164	0.15 345	0.29 424	0.18 306	0.51 483	0.46 510	0.32 417	0.42 478	0.38 480	0.23 389	0.31 357	0.22 382	0.11 475	0.08 249	0.12 520	0.09 391	0.13 517	0.13 344

BSDual-CNN	0.24 380	0.13 232	0.36 176	0.25 428	0.14 277	0.35 518	0.22 454	0.59 580	0.36 386	0.34 451	0.35 395	0.38 480	0.25 423	0.27 280	0.28 462	0.10 434	0.07 184	0.11 485	0.10 451	0.09 344	0.10 203

psmg	0.24 380	0.13 232	0.36 176	0.21 209	0.14 277	0.35 518	0.23 482	0.54 518	0.36 386	0.36 484	0.38 430	0.38 480	0.25 423	0.27 280	0.28 462	0.10 434	0.08 249	0.10 428	0.10 451	0.09 344	0.09 129

CFNet_pseudo	0.23 350	0.14 282	0.48 293	0.20 164	0.13 234	0.27 381	0.17 248	0.46 429	0.45 498	0.30 375	0.37 421	0.38 480	0.23 389	0.30 342	0.22 382	0.09 363	0.06 92	0.11 485	0.08 291	0.11 461	0.11 253

xxxx	0.39 564	0.14 282	0.47 278	0.20 164	0.16 390	0.38 539	0.20 392	0.61 601	0.43 472	0.30 375	0.44 502	0.38 480	0.25 423	0.50 468	2.41 698	0.11 475	0.21 560	0.09 348	0.10 451	0.10 409	0.26 559

ACVNet	0.24 380	0.18 418	0.51 350	0.18 67	0.15 345	0.27 381	0.23 482	0.40 351	0.45 498	0.29 352	0.41 469	0.38 480	0.28 474	0.28 304	0.35 524	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.10 409	0.09 129

acv_ft	0.26 428	0.18 418	0.56 413	0.24 387	0.19 485	0.34 503	0.21 420	0.47 441	0.45 498	0.39 528	0.41 469	0.38 480	0.28 474	0.28 304	0.36 528	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.11 461	0.09 129

CFNet	0.29 489	0.29 560	0.57 424	0.23 333	0.14 277	0.34 503	0.15 153	0.53 502	0.46 510	0.31 392	0.40 457	0.38 480	0.27 451	0.76 600	0.28 462	0.10 434	0.07 184	0.11 485	0.11 488	0.11 461	0.09 129

ccs_rob	0.23 350	0.14 282	0.48 293	0.20 164	0.13 234	0.27 381	0.17 248	0.46 429	0.45 498	0.30 375	0.37 421	0.38 480	0.23 389	0.30 342	0.22 382	0.09 363	0.06 92	0.11 485	0.08 291	0.12 503	0.11 253

DeepPruner_ROB	0.28 468	0.25 530	0.64 477	0.22 274	0.16 390	0.30 439	0.21 420	0.54 518	0.33 345	0.36 484	0.38 430	0.38 480	0.26 442	0.45 454	0.28 462	0.15 577	0.11 372	0.11 485	0.11 488	0.14 540	0.14 382

Selective-IGEV-i1	0.28 468	0.11 136	0.44 248	0.36 620	0.32 628	0.32 478	0.23 482	0.48 452	0.48 532	0.29 352	0.32 354	0.39 494	0.17 295	0.28 304	0.25 430	0.08 264	0.23 586	0.08 251	0.09 391	0.08 242	0.53 659

z-ln-s-r	0.35 544	0.30 566	1.02 607	0.23 333	0.14 277	0.30 439	0.26 533	0.46 429	0.55 584	0.33 430	0.61 607	0.39 494	0.31 518	0.80 612	0.77 628	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.08 291	0.11 461	0.10 203

DMCA-RVC	0.30 503	0.27 548	0.93 593	0.28 534	0.17 422	0.30 439	0.21 420	0.43 390	0.36 386	0.40 537	0.38 430	0.39 494	0.36 554	0.44 448	0.34 517	0.13 537	0.10 335	0.16 596	0.12 531	0.13 517	0.11 253

TDLM	0.32 521	0.27 548	0.52 370	0.30 563	0.15 345	0.33 487	0.32 590	0.54 518	0.50 554	0.44 572	0.43 492	0.39 494	0.30 501	0.92 640	0.30 480	0.14 561	0.09 294	0.13 546	0.12 531	0.13 517	0.14 382

iResNetv2_ROB	0.29 489	0.37 604	0.92 589	0.24 387	0.13 234	0.30 439	0.19 352	0.55 536	0.51 560	0.39 528	0.46 529	0.39 494	0.27 451	0.36 411	0.30 480	0.09 363	0.06 92	0.07 154	0.05 32	0.13 517	0.11 253

G2L-Stereo_test	0.26 428	0.22 481	0.54 394	0.20 164	0.13 234	0.28 399	0.24 507	0.51 483	0.40 439	0.38 510	0.37 421	0.40 499	0.26 442	0.53 486	0.32 500	0.09 363	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.09 344	0.11 253

G2L-Stereo	0.27 458	0.23 501	0.61 463	0.22 274	0.14 277	0.25 354	0.19 352	0.48 452	0.37 401	0.33 430	0.38 430	0.40 499	0.23 389	0.61 532	0.33 509	0.11 475	0.09 294	0.10 428	0.08 291	0.09 344	0.11 253

TCMNet	0.34 537	0.28 556	0.81 551	0.29 552	0.30 616	0.40 551	0.28 558	0.53 502	0.49 547	0.38 510	0.46 529	0.40 499	0.30 501	0.61 532	0.42 550	0.14 561	0.13 422	0.15 588	0.14 582	0.18 591	0.19 463

1111x	0.39 564	0.17 394	0.80 549	0.23 333	0.15 345	0.33 487	0.27 542	0.62 609	0.48 532	0.32 417	0.43 492	0.40 499	0.29 494	0.86 625	1.60 684	0.09 363	0.23 586	0.09 348	0.12 531	0.10 409	0.23 519

GMStereo_Zeroshot	0.25 405	0.22 481	0.51 350	0.27 506	0.14 277	0.28 399	0.15 153	0.40 351	0.36 386	0.37 501	0.43 492	0.40 499	0.17 295	0.35 402	0.21 363	0.12 515	0.07 184	0.13 546	0.07 202	0.17 575	0.10 203

PSMNet-RSSM	0.26 428	0.21 462	0.50 331	0.21 209	0.14 277	0.25 354	0.21 420	0.50 471	0.38 412	0.31 392	0.45 517	0.40 499	0.27 451	0.53 486	0.24 414	0.12 515	0.08 249	0.11 485	0.13 563	0.10 409	0.10 203

DSFCA	0.29 489	0.18 418	0.48 293	0.21 209	0.17 422	0.39 545	0.32 590	0.49 463	0.44 485	0.44 572	0.38 430	0.40 499	0.30 501	0.53 486	0.38 536	0.12 515	0.10 335	0.10 428	0.11 488	0.11 461	0.11 253

DeepPrunerF	0.46 604	0.37 604	1.50 660	0.34 605	0.30 616	0.36 525	0.37 613	0.64 619	1.15 680	0.41 549	0.45 517	0.40 499	0.41 581	0.82 617	0.53 589	0.18 613	0.14 441	0.23 634	0.21 628	0.17 575	0.18 445

UCFNet_RVC	0.25 405	0.21 462	0.49 310	0.19 118	0.15 345	0.34 503	0.18 306	0.47 441	0.36 386	0.30 375	0.35 395	0.40 499	0.26 442	0.35 402	0.24 414	0.13 537	0.08 249	0.13 546	0.14 582	0.13 517	0.13 344

G2L-ROB	0.25 405	0.21 462	0.56 413	0.19 118	0.12 173	0.28 399	0.21 420	0.48 452	0.34 357	0.35 470	0.31 343	0.41 508	0.23 389	0.51 475	0.31 490	0.09 363	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.09 344	0.12 309

xyz-stereo	1.43 683	0.11 136	17.43 721	0.18 67	0.08 8	4.86 701	0.18 306	0.31 239	0.35 370	0.37 501	2.75 701	0.41 508	0.31 518	0.58 511	0.33 509	0.07 117	0.05 6	0.09 348	0.06 106	0.06 93	0.06 13

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 468	0.17 394	0.96 598	0.29 552	0.31 624	0.29 424	0.21 420	0.53 502	0.28 262	0.27 315	0.55 577	0.41 508	0.18 328	0.30 342	0.22 382	0.08 264	0.10 335	0.08 251	0.13 563	0.12 503	0.20 481

LL-Strereo	0.32 521	0.33 581	0.77 537	0.26 469	0.24 577	0.22 290	0.23 482	0.58 570	0.44 485	0.35 470	0.32 354	0.41 508	0.40 576	0.93 642	0.25 430	0.08 264	0.13 422	0.11 485	0.09 391	0.09 344	0.22 509

iinet-f	0.31 514	0.23 501	1.16 628	0.20 164	0.16 390	0.44 574	0.23 482	0.47 441	0.38 412	0.36 484	0.44 502	0.41 508	0.35 549	0.36 411	0.43 554	0.10 434	0.09 294	0.08 251	0.08 291	0.13 517	0.12 309

anonymousa	0.26 428	0.13 232	0.56 413	0.29 552	0.30 616	0.31 461	0.20 392	0.38 319	0.36 386	0.33 430	0.51 553	0.41 508	0.27 451	0.25 243	0.24 414	0.08 264	0.18 526	0.09 348	0.18 619	0.08 242	0.17 439

PSMNet-ADL	0.26 428	0.16 360	0.39 195	0.27 506	0.14 277	0.32 478	0.22 454	0.45 420	0.37 401	0.28 327	0.34 387	0.41 508	0.28 474	0.61 532	0.32 500	0.11 475	0.10 335	0.09 348	0.11 488	0.10 409	0.13 344

RAFT	0.24 380	0.24 514	0.46 270	0.27 506	0.15 345	0.26 374	0.26 533	0.37 310	0.31 316	0.34 451	0.34 387	0.41 508	0.22 375	0.30 342	0.18 273	0.08 264	0.15 472	0.11 485	0.10 451	0.11 461	0.13 344

HGLStereo	0.29 489	0.19 434	0.60 456	0.24 387	0.21 529	0.33 487	0.23 482	0.52 491	0.44 485	0.36 484	0.49 546	0.41 508	0.35 549	0.46 456	0.34 517	0.11 475	0.11 372	0.09 348	0.09 391	0.11 461	0.12 309

GANet-RSSM	0.26 428	0.19 434	0.54 394	0.21 209	0.14 277	0.27 381	0.22 454	0.47 441	0.34 357	0.30 375	0.40 457	0.41 508	0.30 501	0.59 519	0.25 430	0.11 475	0.08 249	0.09 348	0.09 391	0.10 409	0.10 203

GwcNet-RSSM	0.28 468	0.25 530	0.61 463	0.22 274	0.14 277	0.28 399	0.24 507	0.46 429	0.44 485	0.33 430	0.46 529	0.41 508	0.28 474	0.55 498	0.31 490	0.11 475	0.07 184	0.09 348	0.10 451	0.10 409	0.09 129

FADNet-RVC	0.34 537	0.43 625	0.97 600	0.25 428	0.20 512	0.33 487	0.20 392	0.51 483	0.42 461	0.34 451	0.40 457	0.41 508	0.29 494	0.65 557	0.36 528	0.14 561	0.14 441	0.14 570	0.15 593	0.19 601	0.20 481

PA-Net	0.40 576	0.35 594	1.05 610	0.32 588	0.28 601	0.39 545	0.43 637	0.53 502	0.56 591	0.35 470	0.43 492	0.41 508	0.36 554	0.83 621	0.61 607	0.12 515	0.23 586	0.16 596	0.23 640	0.13 517	0.20 481
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ISRNet	0.28 468	0.15 318	0.54 394	0.27 506	0.19 485	0.24 335	0.15 153	0.47 441	0.45 498	0.40 537	0.49 546	0.42 521	0.27 451	0.33 380	0.30 480	0.20 626	0.12 401	0.17 605	0.16 603	0.16 560	0.21 494

ToySt	0.28 468	0.19 434	0.68 496	0.22 274	0.19 485	0.31 461	0.31 583	0.43 390	0.43 472	0.28 327	0.38 430	0.42 521	0.32 532	0.33 380	0.32 500	0.08 264	0.14 441	0.10 428	0.12 531	0.11 461	0.24 533

CSP-Net	0.28 468	0.17 394	0.41 219	0.22 274	0.14 277	0.44 574	0.24 507	0.52 491	0.42 461	0.42 555	0.44 502	0.42 521	0.27 451	0.66 563	0.30 480	0.12 515	0.09 294	0.08 251	0.08 291	0.10 409	0.10 203

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 489	0.24 514	0.81 551	0.26 469	0.18 451	0.30 439	0.22 454	0.52 491	0.41 449	0.38 510	0.42 478	0.42 521	0.28 474	0.46 456	0.31 490	0.11 475	0.08 249	0.10 428	0.11 488	0.10 409	0.12 309
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.32 521	0.18 418	0.63 472	0.24 387	0.23 560	0.43 569	0.28 558	0.60 591	0.58 596	0.28 327	0.39 448	0.42 521	0.30 501	0.71 581	0.30 480	0.13 537	0.09 294	0.13 546	0.10 451	0.20 609	0.18 445

StereoDRNet-Refined	0.28 468	0.19 434	0.47 278	0.25 428	0.14 277	0.36 525	0.21 420	0.49 463	0.43 472	0.46 585	0.52 560	0.42 521	0.30 501	0.46 456	0.38 536	0.10 434	0.07 184	0.11 485	0.11 488	0.10 409	0.11 253
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.33 528	0.24 514	0.49 310	0.27 506	0.16 390	0.34 503	0.19 352	0.55 536	0.50 554	0.34 451	0.37 421	0.42 521	0.30 501	0.93 642	0.25 430	0.19 623	0.20 555	0.24 636	0.22 636	0.17 575	0.25 546

hknet	0.26 428	0.15 318	0.49 310	0.25 428	0.16 390	0.35 518	0.22 454	0.59 580	0.40 439	0.34 451	0.35 395	0.43 528	0.28 474	0.38 424	0.26 442	0.09 363	0.07 184	0.11 485	0.10 451	0.09 344	0.10 203

ADLNet	0.30 503	0.19 434	0.59 449	0.23 333	0.19 485	0.34 503	0.23 482	0.56 547	0.44 485	0.43 566	0.41 469	0.43 528	0.28 474	0.56 504	0.36 528	0.11 475	0.08 249	0.11 485	0.11 488	0.11 461	0.15 401

UNet	0.28 468	0.16 360	0.70 506	0.24 387	0.20 512	0.44 574	0.21 420	0.52 491	0.42 461	0.36 484	0.40 457	0.43 528	0.33 540	0.41 435	0.32 500	0.09 363	0.07 184	0.10 428	0.09 391	0.10 409	0.09 129

cf-r	0.26 428	0.22 481	0.66 487	0.22 274	0.14 277	0.28 399	0.22 454	0.44 411	0.42 461	0.32 417	0.42 478	0.43 528	0.27 451	0.44 448	0.27 454	0.11 475	0.07 184	0.08 251	0.10 451	0.08 242	0.09 129

FADNet	0.34 537	0.43 625	0.88 583	0.24 387	0.22 545	0.37 533	0.19 352	0.56 547	0.49 547	0.32 417	0.36 410	0.43 528	0.32 532	0.65 557	0.30 480	0.17 602	0.16 486	0.14 570	0.16 603	0.25 631	0.21 494

AANet_RVC	0.33 528	0.31 570	0.69 499	0.23 333	0.14 277	0.30 439	0.23 482	0.49 463	0.55 584	0.39 528	0.60 599	0.43 528	0.30 501	0.88 628	0.54 593	0.11 475	0.08 249	0.07 154	0.07 202	0.10 409	0.12 309

PSMNet-RUCA	0.39 564	0.47 632	0.84 566	0.46 655	0.41 650	0.34 503	0.26 533	0.59 580	0.46 510	0.40 537	0.51 553	0.44 534	0.33 540	0.43 444	0.31 490	0.25 643	0.14 441	0.33 658	0.21 628	0.32 653	0.23 519

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 528	0.25 530	0.82 556	0.22 274	0.17 422	0.46 585	0.28 558	0.53 502	0.53 571	0.43 566	0.57 587	0.44 534	0.31 518	0.50 468	0.48 574	0.10 434	0.06 92	0.08 251	0.06 106	0.11 461	0.12 309

AACVNet	0.28 468	0.22 481	0.55 403	0.23 333	0.14 277	0.30 439	0.19 352	0.43 390	0.33 345	0.39 528	0.42 478	0.44 534	0.29 494	0.73 585	0.28 462	0.11 475	0.09 294	0.11 485	0.09 391	0.13 517	0.12 309

STTStereo	0.30 503	0.24 514	0.83 562	0.25 428	0.17 422	0.30 439	0.24 507	0.49 463	0.39 428	0.39 528	0.41 469	0.44 534	0.28 474	0.41 435	0.30 480	0.13 537	0.13 422	0.13 546	0.16 603	0.12 503	0.12 309

CVANet_RVC	0.34 537	0.25 530	0.77 537	0.27 506	0.17 422	0.34 503	0.28 558	0.55 536	0.50 554	0.43 566	0.46 529	0.44 534	0.31 518	0.90 633	0.27 454	0.15 577	0.10 335	0.14 570	0.14 582	0.15 552	0.15 401

DRN-Test	0.35 544	0.20 448	0.75 527	0.28 534	0.19 485	0.46 585	0.29 564	0.68 638	0.54 576	0.49 598	0.47 536	0.44 534	0.35 549	0.63 546	0.44 561	0.13 537	0.09 294	0.13 546	0.12 531	0.13 517	0.13 344

Select-FE	0.27 458	0.18 418	0.87 576	0.23 333	0.22 545	0.29 424	0.18 306	0.53 502	0.28 262	0.30 375	0.33 376	0.45 540	0.29 494	0.30 342	0.21 363	0.08 264	0.10 335	0.08 251	0.13 563	0.08 242	0.20 481

coex_refinement	0.28 468	0.22 481	0.50 331	0.23 333	0.15 345	0.31 461	0.20 392	0.51 483	0.43 472	0.35 470	0.42 478	0.45 540	0.27 451	0.56 504	0.41 546	0.10 434	0.07 184	0.07 154	0.07 202	0.11 461	0.12 309

UGAM	0.28 468	0.18 418	0.57 424	0.26 469	0.13 234	0.23 314	0.26 533	0.33 265	0.45 498	0.32 417	0.42 478	0.45 540	0.22 375	0.92 640	0.23 402	0.08 264	0.09 294	0.14 570	0.13 563	0.10 409	0.10 203

GASNet	0.39 564	0.58 655	1.27 641	0.35 611	0.23 560	0.35 518	0.23 482	0.63 613	0.56 591	0.41 549	0.38 430	0.45 540	0.30 501	0.81 616	0.42 550	0.16 588	0.11 372	0.14 570	0.14 582	0.23 625	0.12 309

ADLNet2	0.31 514	0.23 501	0.77 537	0.23 333	0.18 451	0.36 525	0.24 507	0.55 536	0.54 576	0.33 430	0.38 430	0.45 540	0.31 518	0.70 575	0.36 528	0.10 434	0.08 249	0.09 348	0.09 391	0.12 503	0.11 253

FINET	0.58 637	0.48 637	1.35 650	0.38 630	0.37 641	0.96 666	1.13 694	0.84 668	1.05 669	0.50 604	0.70 626	0.45 540	0.61 639	0.63 546	0.62 608	0.26 645	0.28 624	0.14 570	0.13 563	0.20 609	0.44 640

Syn2CoEx	0.39 564	0.39 615	1.08 617	0.35 611	0.21 529	0.41 556	0.29 564	0.63 613	0.51 560	0.43 566	0.56 582	0.45 540	0.45 596	0.69 572	0.39 540	0.17 602	0.14 441	0.16 596	0.12 531	0.13 517	0.16 418

psm_up	0.30 503	0.21 462	0.58 440	0.26 469	0.18 451	0.32 478	0.27 542	0.57 556	0.45 498	0.38 510	0.41 469	0.45 540	0.40 576	0.59 519	0.32 500	0.11 475	0.12 401	0.13 546	0.12 531	0.11 461	0.11 253

CBMV_ROB	0.36 547	0.21 462	0.57 424	0.22 274	0.14 277	0.35 518	0.20 392	0.55 536	0.47 524	0.52 610	0.58 590	0.45 540	0.53 624	0.75 594	0.50 581	0.18 613	0.19 540	0.23 634	0.21 628	0.15 552	0.20 481

w-ln-seven-2	0.40 576	0.37 604	1.34 648	0.28 534	0.18 451	0.38 539	0.29 564	0.53 502	0.59 603	0.47 591	0.56 582	0.46 549	0.42 587	0.70 575	0.64 612	0.10 434	0.10 335	0.12 520	0.11 488	0.14 540	0.16 418

DCVSM-stereo	0.25 405	0.14 282	0.53 381	0.21 209	0.14 277	0.27 381	0.14 108	0.35 281	0.35 370	0.42 555	0.33 376	0.46 549	0.30 501	0.31 357	0.27 454	0.11 475	0.10 335	0.12 520	0.10 451	0.12 503	0.15 401

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 428	0.15 318	0.96 598	0.21 209	0.25 591	0.30 439	0.21 420	0.54 518	0.28 262	0.25 295	0.29 316	0.46 549	0.23 389	0.28 304	0.20 331	0.08 264	0.10 335	0.08 251	0.12 531	0.11 461	0.17 439

ssnet_v2	0.30 503	0.21 462	0.63 472	0.23 333	0.15 345	0.40 551	0.30 573	0.59 580	0.48 532	0.40 537	0.37 421	0.46 549	0.30 501	0.41 435	0.44 561	0.13 537	0.11 372	0.11 485	0.11 488	0.12 503	0.11 253

dad	0.30 503	0.38 611	0.60 456	0.22 274	0.14 277	0.32 478	0.21 420	0.35 281	0.51 560	0.45 579	0.45 517	0.46 549	0.23 389	0.41 435	0.27 454	0.21 628	0.11 372	0.20 625	0.11 488	0.15 552	0.11 253

SACVNet	0.32 521	0.25 530	0.59 449	0.26 469	0.19 485	0.35 518	0.25 521	0.54 518	0.41 449	0.43 566	0.45 517	0.46 549	0.34 542	0.71 581	0.30 480	0.14 561	0.10 335	0.12 520	0.12 531	0.16 560	0.20 481

Consistency-Raft	0.56 633	0.52 641	1.12 622	0.45 652	0.49 660	0.48 598	0.45 640	0.73 651	0.74 641	0.45 579	0.82 641	0.46 549	0.60 635	0.51 475	0.63 611	0.39 667	0.40 665	0.44 667	0.51 679	0.53 668	0.38 628

CFNet-ft	0.26 428	0.21 462	0.51 350	0.19 118	0.16 390	0.31 461	0.21 420	0.40 351	0.37 401	0.29 352	0.40 457	0.46 549	0.27 451	0.49 464	0.28 462	0.12 515	0.07 184	0.12 520	0.11 488	0.12 503	0.11 253

ADCP+	0.48 610	0.36 601	1.47 658	0.26 469	0.22 545	0.57 623	0.40 629	0.56 547	0.54 576	0.46 585	0.52 560	0.46 549	0.53 624	0.59 519	1.93 691	0.10 434	0.08 249	0.11 485	0.11 488	0.14 540	0.15 401

CFNet_RVC	0.26 428	0.21 462	0.51 350	0.19 118	0.16 390	0.31 461	0.21 420	0.40 351	0.37 401	0.29 352	0.40 457	0.46 549	0.27 451	0.49 464	0.28 462	0.12 515	0.07 184	0.12 520	0.11 488	0.12 503	0.11 253

DDVS	0.26 428	0.16 360	0.45 254	0.25 428	0.17 422	0.34 503	0.21 420	0.43 390	0.31 316	0.34 451	0.41 469	0.47 559	0.21 367	0.52 483	0.29 476	0.11 475	0.09 294	0.11 485	0.09 391	0.13 517	0.16 418

SQANet	0.44 593	0.57 652	0.89 585	0.49 658	0.39 647	0.47 591	0.23 482	0.53 502	0.44 485	0.41 549	0.48 545	0.47 559	0.34 542	0.58 511	0.43 554	0.38 665	0.15 472	0.40 665	0.21 628	0.50 665	0.34 605

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 559	0.43 625	0.72 521	0.35 611	0.19 485	0.51 607	0.25 521	0.56 547	0.39 428	0.42 555	0.47 536	0.47 559	0.27 451	0.74 589	0.32 500	0.38 665	0.19 540	0.27 639	0.17 614	0.29 648	0.27 567

RASNet	0.30 503	0.19 434	0.59 449	0.23 333	0.19 485	0.33 487	0.20 392	0.50 471	0.41 449	0.31 392	0.44 502	0.47 559	0.38 564	0.79 608	0.40 542	0.09 363	0.07 184	0.07 154	0.09 391	0.08 242	0.10 203

Anonymous_2	0.44 593	0.23 501	0.57 424	0.34 605	0.34 632	0.53 616	0.28 558	0.49 463	0.39 428	0.36 484	0.34 387	0.48 563	0.38 564	0.43 444	0.33 509	0.26 645	0.41 667	0.44 667	1.45 705	0.33 655	0.37 620

CRFU-Net	0.29 489	0.14 282	0.48 293	0.26 469	0.15 345	0.46 585	0.22 454	0.52 491	0.32 327	0.44 572	0.42 478	0.48 563	0.47 605	0.44 448	0.31 490	0.12 515	0.10 335	0.09 348	0.08 291	0.10 409	0.11 253

APVNet	0.38 559	0.26 540	0.87 576	0.26 469	0.22 545	0.52 613	0.35 604	0.64 619	0.46 510	0.40 537	0.52 560	0.48 563	0.39 571	0.84 622	0.48 574	0.13 537	0.14 441	0.15 588	0.16 603	0.16 560	0.16 418

S-Stereo	0.39 564	0.20 448	1.04 609	0.28 534	0.22 545	0.39 545	0.31 583	0.58 570	0.69 629	0.40 537	0.59 595	0.48 563	0.41 581	0.75 594	0.42 550	0.12 515	0.15 472	0.13 546	0.13 563	0.16 560	0.25 546

CC-Net-ROB	0.46 604	0.55 646	0.86 573	0.38 630	0.23 560	0.51 607	0.30 573	0.69 644	0.51 560	0.46 585	0.51 553	0.48 563	0.38 564	0.96 646	0.40 542	0.36 661	0.23 586	0.56 673	0.25 647	0.34 656	0.22 509

StereoDRNet	0.34 537	0.28 556	0.70 506	0.28 534	0.21 529	0.43 569	0.30 573	0.63 613	0.51 560	0.47 591	0.40 457	0.48 563	0.31 518	0.58 511	0.44 561	0.12 515	0.10 335	0.12 520	0.11 488	0.13 517	0.13 344

RT-IGEV	0.29 489	0.10 88	0.60 456	0.24 387	0.16 390	0.38 539	0.31 583	0.60 591	0.46 510	0.41 549	0.41 469	0.49 569	0.31 518	0.30 342	0.29 476	0.09 363	0.10 335	0.09 348	0.10 451	0.09 344	0.25 546

zh-mn7	0.50 614	0.57 652	1.82 675	0.25 428	0.19 485	0.45 582	0.29 564	0.59 580	0.84 651	0.67 640	0.97 654	0.49 569	0.41 581	0.93 642	0.73 623	0.12 515	0.10 335	0.11 485	0.11 488	0.13 517	0.17 439

fast-acv-ft	0.33 528	0.26 540	0.88 583	0.25 428	0.18 451	0.49 604	0.27 542	0.44 411	0.50 554	0.40 537	0.55 577	0.49 569	0.36 554	0.39 428	0.41 546	0.11 475	0.11 372	0.11 485	0.12 531	0.13 517	0.11 253

NaN_ROB	0.44 593	0.38 611	0.94 596	0.30 563	0.20 512	0.52 613	0.49 650	0.61 601	0.60 606	0.56 624	0.47 536	0.49 569	0.42 587	1.24 668	0.76 627	0.12 515	0.18 526	0.12 520	0.13 563	0.12 503	0.18 445

MDST_ROB	0.51 618	0.16 360	0.97 600	0.31 579	0.21 529	1.35 683	0.34 601	0.80 659	0.59 603	1.09 674	0.74 632	0.49 569	0.37 559	1.31 675	0.60 604	0.14 561	0.12 401	0.16 596	0.13 563	0.13 517	0.18 445

PSMNet_ROB	0.36 547	0.31 570	0.71 516	0.31 579	0.21 529	0.44 574	0.44 639	0.61 601	0.49 547	0.39 528	0.45 517	0.49 569	0.32 532	0.66 563	0.53 589	0.14 561	0.10 335	0.15 588	0.14 582	0.13 517	0.13 344

Wz-Net-LNSev	0.36 547	0.35 594	1.06 612	0.26 469	0.21 529	0.47 591	0.33 596	0.56 547	0.58 596	0.45 579	0.54 572	0.50 575	0.37 559	0.40 432	0.42 550	0.12 515	0.11 372	0.10 428	0.09 391	0.14 540	0.15 401

HSM-Net_RVC	0.28 468	0.12 188	0.48 293	0.19 118	0.11 117	0.35 518	0.21 420	0.64 619	0.44 485	0.40 537	0.43 492	0.50 575	0.27 451	0.75 594	0.25 430	0.08 264	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.45 596	0.52 641	0.87 576	0.39 632	0.20 512	0.51 607	0.50 652	0.68 638	0.67 623	0.47 591	0.46 529	0.50 575	0.43 591	0.91 635	0.40 542	0.28 651	0.21 560	0.32 655	0.19 621	0.28 646	0.23 519
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
DStereoO	0.55 627	0.35 594	0.68 496	0.44 649	0.49 660	0.41 556	1.08 692	0.58 570	0.73 639	0.49 598	0.53 568	0.51 578	0.85 662	0.60 524	0.75 625	0.83 689	0.28 624	0.38 662	0.19 621	0.52 667	0.35 609

YMNet	0.33 528	0.26 540	0.64 477	0.28 534	0.23 560	0.48 598	0.27 542	0.54 518	0.47 524	0.49 598	0.56 582	0.51 578	0.30 501	0.41 435	0.44 561	0.13 537	0.16 486	0.13 546	0.12 531	0.14 540	0.14 382

YMNet_1	0.33 528	0.26 540	0.64 477	0.28 534	0.23 560	0.48 598	0.27 542	0.54 518	0.47 524	0.49 598	0.56 582	0.51 578	0.30 501	0.41 435	0.44 561	0.13 537	0.16 486	0.13 546	0.12 531	0.14 540	0.14 382

GwcNet	0.37 554	0.29 560	1.12 622	0.25 428	0.24 577	0.48 598	0.27 542	0.58 570	0.60 606	0.39 528	0.54 572	0.51 578	0.34 542	0.60 524	0.46 569	0.13 537	0.12 401	0.12 520	0.11 488	0.13 517	0.15 401

ac_64	0.28 468	0.16 360	0.62 467	0.25 428	0.17 422	0.36 525	0.22 454	0.48 452	0.35 370	0.36 484	0.37 421	0.51 578	0.30 501	0.62 543	0.34 517	0.11 475	0.09 294	0.10 428	0.10 451	0.09 344	0.09 129

RTSC	0.43 591	0.37 604	0.95 597	0.30 563	0.20 512	0.50 606	0.23 482	0.65 625	0.86 654	0.56 624	0.54 572	0.51 578	0.36 554	0.71 581	0.92 640	0.13 537	0.14 441	0.11 485	0.13 563	0.18 591	0.19 463

DLCB_ROB	0.30 503	0.20 448	0.45 254	0.28 534	0.17 422	0.37 533	0.25 521	0.50 471	0.45 498	0.46 585	0.47 536	0.51 578	0.34 542	0.56 504	0.38 536	0.10 434	0.10 335	0.11 485	0.11 488	0.10 409	0.11 253

CBMV	0.36 547	0.25 530	0.61 463	0.24 387	0.14 277	0.42 564	0.33 596	0.56 547	0.52 570	0.54 620	0.52 560	0.51 578	0.58 631	0.63 546	0.43 554	0.15 577	0.16 486	0.18 613	0.16 603	0.13 517	0.19 463
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-sn7	0.52 621	0.64 661	1.77 672	0.30 563	0.20 512	0.47 591	0.40 629	0.60 591	0.65 618	0.53 616	0.82 641	0.52 586	0.59 633	1.10 659	0.96 645	0.13 537	0.13 422	0.13 546	0.13 563	0.17 575	0.20 481

DGSMNet	0.63 646	0.32 577	1.01 606	0.54 663	0.73 680	0.62 632	1.36 698	0.62 609	0.58 596	0.38 510	0.62 610	0.52 586	0.34 542	0.65 557	0.47 572	0.54 671	0.61 691	0.67 678	0.61 688	0.65 674	0.69 684

aanetorigin	0.40 576	0.33 581	1.14 625	0.25 428	0.19 485	0.30 439	0.37 613	0.34 272	0.47 524	0.95 663	0.82 641	0.52 586	0.56 628	0.50 468	0.52 585	0.11 475	0.09 294	0.10 428	0.10 451	0.16 560	0.19 463

PWC_ROB	0.41 583	0.38 611	0.92 589	0.26 469	0.20 512	0.39 545	0.19 352	0.61 601	0.69 629	0.58 629	0.84 644	0.52 586	0.44 594	0.74 589	0.62 608	0.13 537	0.09 294	0.14 570	0.10 451	0.17 575	0.18 445

SGM-Forest	0.42 587	0.44 628	0.92 589	0.24 387	0.16 390	0.45 582	0.40 629	0.58 570	0.50 554	0.54 620	0.63 611	0.52 586	0.51 617	0.91 635	0.66 615	0.17 602	0.17 514	0.17 605	0.15 593	0.15 552	0.21 494
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-mn7	0.48 610	0.52 641	1.28 642	0.26 469	0.19 485	0.62 632	0.34 601	0.59 580	0.96 665	0.45 579	0.97 654	0.53 591	0.41 581	0.99 650	0.70 620	0.11 475	0.10 335	0.10 428	0.10 451	0.14 540	0.16 418

w-ln-seven	0.45 596	0.40 618	1.40 655	0.27 506	0.22 545	0.58 625	0.33 596	0.65 625	0.83 648	0.59 630	0.63 611	0.53 591	0.39 571	0.66 563	0.81 634	0.12 515	0.11 372	0.13 546	0.12 531	0.16 560	0.17 439

Wz-Net-MNSev	0.39 564	0.35 594	0.99 604	0.26 469	0.21 529	0.59 629	0.39 625	0.58 570	0.61 609	0.49 598	0.56 582	0.53 591	0.37 559	0.61 532	0.47 572	0.11 475	0.09 294	0.11 485	0.11 488	0.15 552	0.15 401

hitnet-ft	0.31 514	0.21 462	0.56 413	0.19 118	0.14 277	0.40 551	0.23 482	0.46 429	0.42 461	0.37 501	0.46 529	0.53 591	0.35 549	0.76 600	0.35 524	0.14 561	0.10 335	0.14 570	0.10 451	0.15 552	0.14 382

AnyNet_C32	0.55 627	0.51 640	1.34 648	0.29 552	0.28 601	0.61 631	0.62 664	0.57 556	0.62 613	0.63 634	0.68 622	0.54 595	0.55 626	0.82 617	1.81 687	0.15 577	0.15 472	0.15 588	0.18 619	0.21 616	0.25 546

MultiAttention	1.05 672	0.14 282	0.50 331	0.35 611	0.43 655	5.62 703	1.71 704	0.71 646	0.54 576	0.36 484	0.63 611	0.55 596	0.22 375	7.50 712	0.56 597	0.09 363	0.06 92	0.14 570	0.24 642	0.27 641	0.34 605

SDNR	0.47 607	0.29 560	0.92 589	0.24 387	0.37 641	1.27 679	0.17 248	0.54 518	0.58 596	0.44 572	0.85 645	0.55 596	0.28 474	1.19 666	0.52 585	0.23 632	0.24 602	0.17 605	0.13 563	0.19 601	0.26 559

CBFPSM	0.28 468	0.23 501	0.76 531	0.21 209	0.14 277	0.38 539	0.26 533	0.42 379	0.37 401	0.34 451	0.36 410	0.55 596	0.38 564	0.33 380	0.40 542	0.08 264	0.08 249	0.07 154	0.08 291	0.09 344	0.12 309

ADCL	0.50 614	0.30 566	1.15 626	0.28 534	0.19 485	0.77 651	0.64 665	0.57 556	0.73 639	0.57 627	0.73 631	0.55 596	0.60 635	0.66 563	1.53 681	0.11 475	0.10 335	0.13 546	0.13 563	0.15 552	0.16 418

GANet	0.40 576	0.28 556	0.67 490	0.31 579	0.18 451	0.43 569	0.39 625	0.60 591	0.46 510	0.48 597	0.78 636	0.55 596	0.45 596	0.96 646	0.55 596	0.13 537	0.14 441	0.13 546	0.12 531	0.15 552	0.16 418

UGAM-zero	0.26 428	0.11 136	0.56 413	0.20 164	0.16 390	0.28 399	0.18 306	0.48 452	0.25 216	0.31 392	0.28 308	0.56 601	0.32 532	0.66 563	0.17 244	0.07 117	0.10 335	0.07 154	0.09 391	0.07 171	0.31 589

ccnet	0.43 591	0.34 590	0.62 467	0.28 534	0.33 630	0.60 630	0.34 601	0.68 638	0.47 524	0.54 620	0.66 618	0.56 601	0.46 603	0.73 585	0.66 615	0.26 645	0.19 540	0.24 636	0.22 636	0.27 641	0.25 546

DStereoSA	1.00 670	0.46 631	1.33 647	0.68 670	0.86 691	1.26 678	2.25 707	0.83 664	1.41 685	0.57 627	1.92 690	0.57 603	2.07 695	0.96 646	1.84 689	0.36 661	0.55 684	0.28 646	0.53 680	0.45 663	0.90 693

anonymity	0.57 635	0.55 646	0.74 523	0.48 657	0.63 673	0.56 621	0.43 637	0.71 646	0.51 560	0.64 636	0.55 577	0.57 603	0.61 639	0.65 557	0.57 600	0.55 672	0.55 684	0.50 670	0.54 681	0.51 666	0.61 670

DDUNet	0.45 596	0.60 658	0.71 516	0.45 652	0.39 647	0.46 585	0.32 590	0.53 502	0.44 485	0.46 585	0.53 568	0.57 603	0.38 564	0.51 475	0.43 554	0.34 658	0.21 560	0.56 673	0.25 647	0.41 660	0.36 612

NCC-stereo	0.42 587	0.31 570	0.87 576	0.32 588	0.29 611	0.47 591	0.37 613	0.68 638	0.53 571	0.42 555	0.58 590	0.57 603	0.52 619	0.75 594	0.54 593	0.18 613	0.14 441	0.18 613	0.25 647	0.17 575	0.18 445

Abc-Net	0.42 587	0.31 570	0.87 576	0.32 588	0.29 611	0.47 591	0.37 613	0.68 638	0.53 571	0.42 555	0.58 590	0.57 603	0.52 619	0.75 594	0.54 593	0.18 613	0.14 441	0.18 613	0.25 647	0.17 575	0.18 445
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.35 544	0.26 540	0.58 440	0.28 534	0.19 485	0.37 533	0.31 583	0.57 556	0.51 560	0.52 610	0.54 572	0.57 603	0.38 564	0.65 557	0.48 574	0.17 602	0.12 401	0.13 546	0.12 531	0.16 560	0.17 439

RYNet	0.38 559	0.23 501	0.65 482	0.26 469	0.28 601	0.62 632	0.33 596	0.61 601	0.62 613	0.42 555	0.39 448	0.58 609	0.40 576	0.89 630	0.57 600	0.11 475	0.09 294	0.12 520	0.11 488	0.19 601	0.22 509

PAM	0.26 428	0.11 136	0.63 472	0.25 428	0.18 451	0.53 616	0.29 564	0.44 411	0.28 262	0.36 484	0.27 301	0.59 610	0.26 442	0.28 304	0.20 331	0.08 264	0.12 401	0.07 154	0.10 451	0.07 171	0.13 344

UDG	0.42 587	0.54 645	0.67 490	0.41 644	0.35 635	0.47 591	0.27 542	0.57 556	0.48 532	0.40 537	0.46 529	0.59 610	0.45 596	0.47 460	0.46 569	0.26 645	0.19 540	0.49 669	0.22 636	0.37 657	0.30 585

FAT-Stereo	0.36 547	0.19 434	0.75 527	0.26 469	0.18 451	0.34 503	0.30 573	0.62 609	0.61 609	0.47 591	0.61 607	0.59 610	0.50 615	0.61 532	0.36 528	0.13 537	0.14 441	0.13 546	0.12 531	0.14 540	0.20 481

Nwc_Net	0.39 564	0.29 560	0.84 566	0.32 588	0.24 577	0.45 582	0.30 573	0.67 633	0.51 560	0.39 528	0.70 626	0.59 610	0.48 609	0.61 532	0.45 568	0.16 588	0.12 401	0.19 620	0.21 628	0.14 540	0.15 401

XQC	0.47 607	0.45 629	1.07 614	0.40 637	0.28 601	0.58 625	0.38 621	0.67 633	0.76 642	0.53 616	0.47 536	0.59 610	0.47 605	0.74 589	0.80 632	0.18 613	0.14 441	0.18 613	0.16 603	0.26 635	0.24 533

DANet	0.37 554	0.25 530	0.67 490	0.37 622	0.22 545	0.42 564	0.25 521	0.50 471	0.44 485	0.52 610	0.50 550	0.59 610	0.42 587	0.78 604	0.53 589	0.13 537	0.12 401	0.14 570	0.12 531	0.17 575	0.21 494
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PAM_32	0.26 428	0.10 88	0.63 472	0.24 387	0.19 485	0.51 607	0.26 533	0.43 390	0.30 305	0.32 417	0.28 308	0.60 616	0.28 474	0.29 326	0.20 331	0.08 264	0.14 441	0.08 251	0.10 451	0.07 171	0.15 401

RTS	0.81 663	0.56 648	4.76 698	0.37 622	0.30 616	1.11 670	0.52 655	0.67 633	1.07 671	0.76 650	0.91 650	0.60 616	0.61 639	1.64 684	1.24 664	0.15 577	0.13 422	0.15 588	0.15 593	0.22 620	0.24 533

RTSA	0.81 663	0.56 648	4.76 698	0.37 622	0.30 616	1.11 670	0.52 655	0.67 633	1.07 671	0.76 650	0.91 650	0.60 616	0.61 639	1.64 684	1.24 664	0.15 577	0.13 422	0.15 588	0.15 593	0.22 620	0.24 533

EDNetEfficient	0.64 648	0.39 615	2.52 686	0.26 469	0.26 595	0.39 545	0.49 650	0.42 379	1.06 670	1.38 682	0.86 646	0.61 619	0.97 671	0.66 563	1.62 685	0.11 475	0.10 335	0.10 428	0.12 531	0.20 609	0.19 463

SHD	0.45 596	0.34 590	0.89 585	0.37 622	0.28 601	0.46 585	0.23 482	0.72 650	0.96 665	0.65 637	0.61 607	0.61 619	0.48 609	0.64 552	0.69 619	0.16 588	0.16 486	0.16 596	0.16 603	0.21 616	0.25 546

NCCL2	0.37 554	0.33 581	0.59 449	0.37 622	0.23 560	0.42 564	0.41 634	0.56 547	0.44 485	0.47 591	0.47 536	0.61 619	0.39 571	0.58 511	0.41 546	0.16 588	0.13 422	0.21 627	0.22 636	0.16 560	0.18 445

Wz-Net-SNSev	0.45 596	0.53 644	1.42 656	0.31 579	0.21 529	0.44 574	0.45 640	0.64 619	0.68 627	0.46 585	0.66 618	0.62 622	0.40 576	0.78 604	0.65 613	0.12 515	0.11 372	0.12 520	0.13 563	0.17 575	0.19 463

RP	0.38 559	0.26 540	0.67 490	0.31 579	0.24 577	0.37 533	0.29 564	0.53 502	0.61 609	0.42 555	0.65 616	0.62 622	0.51 617	0.63 546	0.43 554	0.17 602	0.15 472	0.17 605	0.15 593	0.17 575	0.19 463

ADCMid	0.53 624	0.45 629	1.46 657	0.27 506	0.22 545	0.51 607	0.38 621	0.61 601	0.58 596	0.75 647	0.67 620	0.62 622	0.66 649	0.66 563	1.75 686	0.13 537	0.12 401	0.17 605	0.17 614	0.20 609	0.21 494

ETE_ROB	0.36 547	0.32 577	0.64 477	0.30 563	0.18 451	0.40 551	0.38 621	0.59 580	0.49 547	0.50 604	0.52 560	0.62 622	0.37 559	0.58 511	0.43 554	0.13 537	0.10 335	0.14 570	0.12 531	0.17 575	0.18 445

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 624	0.60 658	0.98 602	0.40 637	0.25 591	0.87 659	0.57 661	0.60 591	0.64 617	0.60 631	0.67 620	0.63 626	0.42 587	1.13 661	0.50 581	0.23 632	0.28 624	0.27 639	0.35 662	0.25 631	0.33 601

RGC	0.41 583	0.35 594	0.76 531	0.35 611	0.28 601	0.41 556	0.29 564	0.60 591	0.55 584	0.47 591	0.64 614	0.63 626	0.47 605	0.74 589	0.46 569	0.16 588	0.15 472	0.21 627	0.21 628	0.19 601	0.21 494

PASM	0.49 613	0.41 621	1.15 626	0.37 622	0.35 635	0.42 564	0.42 635	0.54 518	0.65 618	0.54 620	0.54 572	0.63 626	0.48 609	0.94 645	0.51 584	0.27 649	0.30 642	0.30 650	0.33 660	0.29 648	0.29 582

LSM	1.68 692	0.48 637	2.91 691	2.28 705	17.60 720	0.52 613	0.55 659	0.65 625	0.78 643	0.84 656	1.11 662	0.63 626	0.55 626	0.79 608	0.53 589	0.16 588	0.25 609	0.18 613	0.21 628	0.25 631	2.37 707

DISCO	0.33 528	0.16 360	0.55 403	0.26 469	0.16 390	0.48 598	0.25 521	0.52 491	0.58 596	0.38 510	0.45 517	0.63 626	0.37 559	0.65 557	0.50 581	0.10 434	0.07 184	0.09 348	0.08 291	0.13 517	0.13 344

G-Net	0.47 607	0.26 540	1.02 607	0.34 605	0.28 601	0.89 661	0.35 604	0.47 441	0.46 510	0.68 642	1.20 666	0.64 631	0.59 633	0.61 532	0.60 604	0.16 588	0.14 441	0.17 605	0.13 563	0.22 620	0.21 494

DPSNet	0.51 618	0.26 540	1.16 628	0.28 534	0.21 529	0.76 648	0.56 660	0.89 673	0.82 647	0.49 598	0.51 553	0.64 631	0.81 660	0.89 630	0.85 637	0.17 602	0.16 486	0.13 546	0.13 563	0.26 635	0.27 567

Ntro	0.61 642	0.75 671	1.16 628	0.67 669	0.50 662	0.76 648	0.37 613	0.68 638	0.71 634	0.50 604	0.59 595	0.65 633	0.52 619	0.79 608	0.58 602	0.58 675	0.32 652	0.57 676	0.34 661	0.69 679	0.50 655

AF-Net	0.40 576	0.31 570	0.74 523	0.33 600	0.24 577	0.43 569	0.30 573	0.64 619	0.67 623	0.44 572	0.69 625	0.65 633	0.52 619	0.59 519	0.48 574	0.16 588	0.12 401	0.19 620	0.14 582	0.16 560	0.14 382

FBW_ROB	0.46 604	0.34 590	0.71 516	0.32 588	0.20 512	0.51 607	0.32 590	0.73 651	0.63 615	0.60 631	0.57 587	0.65 633	0.44 594	1.42 681	0.62 608	0.14 561	0.17 514	0.22 632	0.16 603	0.17 575	0.23 519

PDISCO_ROB	0.45 596	0.37 604	0.89 585	0.44 649	0.37 641	0.70 642	0.35 604	0.75 654	0.78 643	0.45 579	0.53 568	0.65 633	0.40 576	0.68 571	0.52 585	0.22 631	0.12 401	0.21 627	0.19 621	0.26 635	0.22 509

ACV-stereo	0.30 503	0.20 448	0.82 556	0.23 333	0.16 390	0.48 598	0.20 392	0.38 319	0.34 357	0.29 352	0.33 376	0.66 637	0.43 591	0.55 498	0.31 490	0.10 434	0.09 294	0.09 348	0.09 391	0.11 461	0.12 309

otaku	0.60 640	0.73 668	1.13 624	0.64 667	0.45 659	0.73 646	0.37 613	0.67 633	0.67 623	0.52 610	0.75 634	0.66 637	0.46 603	0.74 589	0.59 603	0.55 672	0.34 658	0.56 673	0.36 664	0.65 674	0.49 651

ADCPNet	0.51 618	0.36 601	1.82 675	0.27 506	0.23 560	0.71 643	0.39 625	0.56 547	0.54 576	0.52 610	0.60 599	0.66 637	0.57 630	0.64 552	1.23 663	0.15 577	0.18 526	0.14 570	0.23 640	0.19 601	0.22 509

CSAN	0.55 627	0.47 632	1.19 636	0.37 622	0.23 560	0.57 623	0.61 663	0.65 625	0.72 636	0.65 637	0.78 636	0.66 637	0.65 648	1.41 680	0.77 628	0.21 628	0.17 514	0.20 625	0.21 628	0.18 591	0.21 494

stereogan	0.39 564	0.20 448	0.78 543	0.28 534	0.22 545	0.65 638	0.26 533	0.62 609	0.65 618	0.45 579	0.60 599	0.67 641	0.45 596	0.69 572	0.37 534	0.14 561	0.14 441	0.14 570	0.12 531	0.20 609	0.19 463

HSM	0.29 489	0.18 418	0.48 293	0.21 209	0.15 345	0.33 487	0.20 392	0.55 536	0.39 428	0.36 484	0.39 448	0.67 641	0.32 532	0.88 628	0.24 414	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.09 344	0.10 203

WZ-Net	0.56 633	0.49 639	2.14 682	0.30 563	0.24 577	0.58 625	0.48 647	0.65 625	0.80 645	0.51 607	0.72 628	0.68 643	0.60 635	1.06 657	1.01 649	0.13 537	0.10 335	0.11 485	0.12 531	0.19 601	0.23 519

ADCS	0.62 643	0.56 648	1.54 663	0.30 563	0.25 591	0.56 621	0.46 643	0.71 646	0.86 654	0.77 653	0.72 628	0.68 643	0.62 644	0.82 617	2.33 697	0.17 602	0.16 486	0.16 596	0.17 614	0.23 625	0.27 567

MFMNet_re	0.74 654	0.84 675	1.16 628	0.64 667	0.70 678	0.79 653	0.71 670	0.77 657	0.85 652	0.79 655	0.86 646	0.69 645	0.80 658	0.73 585	0.65 613	0.66 679	0.59 689	0.61 677	0.58 686	0.68 677	0.71 685

DispFullNet	0.67 649	0.94 680	1.63 666	0.77 679	1.19 698	0.53 616	0.25 521	0.61 601	0.72 636	0.70 644	0.60 599	0.69 645	0.90 667	0.80 612	0.52 585	0.27 649	0.13 422	0.74 681	0.31 659	0.68 677	0.44 640

LALA_ROB	0.38 559	0.31 570	0.65 482	0.30 563	0.21 529	0.46 585	0.39 625	0.63 613	0.54 576	0.53 616	0.52 560	0.69 645	0.36 554	0.52 483	0.48 574	0.18 613	0.11 372	0.16 596	0.14 582	0.17 575	0.16 418

psmorigin	0.52 621	0.29 560	3.10 693	0.24 387	0.19 485	0.39 545	0.24 507	0.52 491	0.45 498	0.66 639	0.68 622	0.70 648	0.52 619	0.86 625	0.49 580	0.15 577	0.17 514	0.13 546	0.14 582	0.16 560	0.23 519

Wz-Net-TNSev	0.55 627	0.72 666	1.90 677	0.26 469	0.21 529	0.64 637	0.45 640	0.66 631	0.71 634	0.52 610	0.55 577	0.71 649	0.63 646	1.04 655	0.94 643	0.16 588	0.15 472	0.13 546	0.15 593	0.21 616	0.24 533

edge stereo	0.40 576	0.22 481	0.87 576	0.27 506	0.22 545	0.38 539	0.26 533	0.59 580	0.56 591	0.53 616	0.60 599	0.71 649	0.50 615	0.78 604	0.43 554	0.16 588	0.15 472	0.19 620	0.14 582	0.17 575	0.19 463

AnyNet_C01	0.68 651	0.69 665	2.64 688	0.33 600	0.27 599	0.93 662	0.64 665	0.66 631	0.65 618	0.70 644	0.97 654	0.75 651	0.63 646	1.01 652	1.52 680	0.17 602	0.16 486	0.17 605	0.17 614	0.24 629	0.28 576

RainbowNet	0.76 658	1.00 684	1.29 644	0.82 680	0.63 673	0.79 653	0.52 655	0.83 664	0.93 661	0.61 633	0.79 639	0.79 652	0.62 644	0.82 617	0.67 618	0.80 688	0.55 684	0.79 685	0.49 675	0.81 685	0.62 671

PVD	0.62 643	0.41 621	0.93 593	0.44 649	0.39 647	0.63 636	0.51 654	0.86 669	1.27 681	0.93 661	1.09 661	0.81 653	0.85 662	0.89 630	0.89 639	0.21 628	0.23 586	0.22 632	0.19 621	0.28 646	0.41 629

EDNetEfficientorigin	7.48 708	0.57 652	139.59 737	0.25 428	0.17 422	0.44 574	0.30 573	0.48 452	1.04 668	1.29 679	1.02 659	0.82 654	0.87 666	0.76 600	1.02 652	0.10 434	0.09 294	0.12 520	0.11 488	0.22 620	0.25 546

AANet	0.55 627	0.47 632	1.61 665	0.23 333	0.31 624	0.41 556	0.25 521	0.53 502	1.14 678	0.93 661	0.98 658	0.84 655	0.71 652	0.60 524	0.66 615	0.18 613	0.32 652	0.14 570	0.13 563	0.18 591	0.44 640

MFN_U_SF_RVC	0.58 637	0.58 655	1.31 646	0.39 632	0.23 560	0.72 644	0.30 573	0.83 664	0.68 627	0.74 646	0.74 632	0.86 656	0.60 635	0.84 622	0.83 635	0.29 652	0.27 620	0.32 655	0.37 666	0.31 650	0.33 601

MADNet+	1.05 672	1.26 694	4.77 701	0.73 676	0.50 662	1.25 677	0.97 684	1.05 677	0.93 661	0.67 640	0.78 636	0.87 657	0.85 662	2.14 694	1.83 688	0.40 668	0.42 668	0.32 655	0.28 656	0.45 663	0.43 637

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 652	0.73 668	1.26 640	0.47 656	0.28 601	1.42 686	0.60 662	0.82 662	0.94 664	0.85 657	0.86 646	0.88 658	0.70 651	1.32 676	0.75 625	0.37 663	0.30 642	0.34 660	0.36 664	0.44 662	0.42 634

SAMSARA	0.62 643	0.47 632	0.93 593	0.70 673	0.50 662	1.15 673	1.29 697	0.79 658	0.70 632	0.77 653	0.55 577	0.92 659	0.58 631	0.87 627	0.77 628	0.19 623	0.27 620	0.18 613	0.19 621	0.27 641	0.28 576

ACVNet-4b	0.76 658	0.90 678	1.67 669	0.73 676	0.51 665	0.80 656	0.31 583	0.74 653	0.81 646	0.51 607	0.72 628	0.94 660	0.43 591	1.01 652	1.32 671	1.18 701	0.22 572	0.77 683	0.45 671	0.70 680	0.50 655

SANet	0.58 637	0.41 621	1.38 652	0.27 506	0.16 390	0.72 644	0.48 647	0.71 646	1.34 683	0.69 643	0.97 654	0.94 660	0.78 656	0.97 649	0.93 641	0.14 561	0.12 401	0.12 520	0.12 531	0.18 591	0.20 481

SPS-STEREO	0.74 654	0.72 666	1.18 635	0.52 662	0.57 670	0.76 648	0.50 652	0.80 659	0.66 622	0.97 665	0.88 649	0.94 660	0.74 653	1.08 658	1.04 654	0.58 675	0.51 677	0.50 670	0.50 678	0.56 669	0.72 686
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
coex-ft	3.48 701	0.81 674	48.53 735	0.24 387	0.19 485	0.53 616	0.47 646	0.49 463	2.36 697	7.18 712	1.20 666	0.96 663	2.53 700	0.75 594	2.14 695	0.13 537	0.15 472	0.14 570	0.12 531	0.22 620	0.47 646

MSAF-DinoV2	0.81 663	0.64 661	2.42 685	0.49 658	0.17 422	0.58 625	0.32 590	0.83 664	0.85 652	0.41 549	0.52 560	0.98 664	0.61 639	4.97 707	1.22 662	0.12 515	0.07 184	0.10 428	0.24 642	0.27 641	0.32 595

NVStereoNet_ROB	0.74 654	0.64 661	1.20 638	0.55 664	0.43 655	0.54 620	0.48 647	0.75 654	0.87 657	0.88 658	1.72 686	1.06 665	1.03 674	1.29 672	0.98 648	0.35 660	0.42 668	0.41 666	0.48 674	0.38 658	0.43 637
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	0.94 666	0.95 681	1.07 614	0.98 685	0.76 681	0.93 662	0.72 671	1.30 683	1.11 675	0.91 659	1.45 675	1.14 666	1.00 672	1.25 670	0.97 646	0.77 684	0.51 677	0.97 689	0.55 684	0.90 687	0.66 680

IMH-64	0.94 666	0.95 681	1.07 614	0.98 685	0.76 681	0.93 662	0.72 671	1.30 683	1.11 675	0.91 659	1.45 675	1.14 666	1.00 672	1.25 670	0.97 646	0.77 684	0.51 677	0.97 689	0.55 684	0.90 687	0.66 680

test_sample8	0.52 621	0.21 462	0.69 499	0.18 67	0.17 422	0.36 525	0.21 420	0.57 556	0.38 412	0.63 634	0.39 448	1.16 668	0.68 650	0.70 575	1.01 649	0.24 636	1.93 706	0.28 646	0.24 642	0.18 591	0.21 494

SGM_RVC	0.57 635	0.22 481	0.60 456	0.26 469	0.16 390	0.97 667	0.46 643	0.76 656	0.90 658	1.03 671	0.92 652	1.16 668	0.93 669	1.21 667	0.72 622	0.17 602	0.16 486	0.16 596	0.16 603	0.16 560	0.24 533
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.80 661	0.40 618	0.91 588	0.39 632	0.35 635	1.52 688	0.81 679	0.97 675	0.98 667	1.47 692	1.58 681	1.19 670	1.33 683	1.01 652	1.21 661	0.29 652	0.27 620	0.30 650	0.29 658	0.32 653	0.36 612
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	1.07 676	0.76 672	1.10 619	0.70 673	0.70 678	1.87 692	1.39 699	1.20 682	1.66 690	1.01 668	1.58 681	1.20 671	2.60 701	1.40 679	1.32 671	0.40 668	0.47 673	0.31 653	0.41 669	0.38 658	0.91 694

PWCK	1.05 672	1.29 695	2.12 681	0.92 683	0.42 652	1.27 679	1.01 686	1.14 679	1.14 678	1.16 678	1.14 664	1.25 672	0.90 667	1.77 689	1.15 659	0.89 692	0.51 677	0.87 687	0.54 681	1.02 695	0.57 664

ELAS_RVC	0.80 661	0.40 618	1.10 619	0.40 637	0.35 635	0.93 662	1.10 693	0.87 670	1.12 677	1.40 683	1.39 672	1.27 673	1.55 692	1.13 661	1.13 658	0.29 652	0.27 620	0.30 650	0.28 656	0.31 650	0.36 612
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WCMA_ROB	0.55 627	0.27 548	0.76 531	0.26 469	0.22 545	0.62 632	0.36 611	0.57 556	0.58 596	0.97 665	1.40 674	1.28 674	0.94 670	0.80 612	0.80 632	0.20 626	0.17 514	0.16 596	0.16 603	0.19 601	0.29 582

ACVNet_1	0.77 660	0.92 679	1.79 674	0.73 676	0.53 666	0.78 652	0.42 635	0.88 671	0.90 658	0.75 647	0.76 635	1.32 675	0.80 658	1.04 655	0.70 620	0.57 674	0.32 652	0.72 680	0.35 662	0.70 680	0.50 655

IMH	1.09 677	1.04 687	1.29 644	1.03 687	0.79 684	1.11 670	0.69 668	1.40 686	1.42 686	1.02 669	1.71 685	1.42 676	1.19 679	1.78 690	1.03 653	1.14 699	0.56 688	1.00 691	0.58 686	0.93 690	0.68 682

WAO-7	1.05 672	1.00 684	1.19 636	0.83 681	0.67 677	1.22 676	0.84 681	1.43 687	1.56 689	1.13 675	1.75 687	1.46 677	1.25 680	1.56 683	1.28 666	0.61 677	0.62 694	0.70 679	0.68 691	0.66 676	0.62 671

ACVNet_2	0.94 666	0.98 683	1.71 671	0.83 681	0.63 673	1.02 668	0.64 665	1.16 680	1.43 687	1.02 669	1.39 672	1.47 678	0.86 665	1.16 664	0.79 631	0.63 678	0.43 671	0.78 684	0.49 675	0.80 684	0.57 664

SGM+DAISY	1.12 679	0.86 676	1.64 667	0.68 670	0.80 687	1.68 690	1.68 703	1.08 678	1.10 673	1.53 695	1.76 688	1.47 678	1.53 691	1.24 668	1.42 678	0.66 679	0.65 696	0.52 672	0.54 681	0.57 670	0.91 694

MonStereo1	0.96 669	0.61 660	0.99 604	0.70 673	0.59 671	1.37 684	0.35 604	0.97 675	1.27 681	0.97 665	1.92 690	1.53 680	2.13 696	1.29 672	0.87 638	0.71 682	0.34 658	0.75 682	0.47 673	0.75 682	0.68 682

WAO-6	1.11 678	1.01 686	1.17 634	0.96 684	0.79 684	1.30 681	0.78 676	1.36 685	1.99 695	1.04 672	1.54 680	1.59 681	1.27 681	1.37 678	1.30 667	0.78 686	0.55 684	1.03 693	0.75 695	0.87 686	0.72 686

JetBlue	1.20 681	0.89 677	2.53 687	0.59 665	0.76 681	3.16 700	2.09 705	1.16 680	0.93 661	0.95 663	1.12 663	1.65 682	1.27 681	2.15 695	1.87 690	0.43 670	0.37 663	0.38 662	0.39 668	0.62 671	0.63 673

MeshStereo	0.60 640	0.31 570	0.71 516	0.22 274	0.17 422	0.66 639	0.36 611	0.81 661	0.63 615	1.48 693	1.32 671	1.65 682	0.83 661	1.18 665	0.74 624	0.17 602	0.17 514	0.17 605	0.14 582	0.17 575	0.19 463
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
FCDSN-DC	0.67 649	0.38 611	0.83 562	0.37 622	0.30 616	0.66 639	0.37 613	0.69 644	0.70 632	1.15 677	1.53 679	1.70 684	1.38 684	1.00 651	0.83 635	0.24 636	0.22 572	0.27 639	0.26 651	0.27 641	0.32 595
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	0.63 646	0.34 590	0.70 506	0.30 563	0.25 591	0.88 660	0.35 604	0.58 570	0.67 623	1.13 675	1.52 678	1.75 685	1.05 675	0.90 633	0.60 604	0.24 636	0.22 572	0.27 639	0.27 655	0.25 631	0.27 567

LVE	1.18 680	1.16 689	1.67 669	1.04 688	0.81 688	1.32 682	0.82 680	1.49 689	1.94 693	1.08 673	1.90 689	1.89 686	1.07 676	1.51 682	1.04 654	0.96 695	0.61 691	0.94 688	0.69 692	0.92 689	0.79 691

FC-DCNN	0.73 653	0.33 581	0.84 566	0.33 600	0.28 601	0.82 657	0.40 629	0.82 662	0.83 648	1.43 685	1.60 683	1.97 687	1.38 684	1.10 659	0.93 641	0.24 636	0.22 572	0.27 639	0.26 651	0.26 635	0.32 595

LE_ROB	1.82 694	0.39 615	3.15 694	0.50 660	0.55 668	0.79 653	1.00 685	0.89 673	6.48 709	7.40 713	2.07 694	2.07 688	5.08 707	1.33 677	3.96 705	0.11 475	0.09 294	0.12 520	0.11 488	0.11 461	0.13 344

FC-DCNN v2	0.75 657	0.33 581	0.82 556	0.33 600	0.28 601	0.85 658	0.40 629	0.88 671	0.86 654	1.46 687	1.65 684	2.08 689	1.40 686	1.14 663	0.95 644	0.24 636	0.22 572	0.27 639	0.26 651	0.26 635	0.32 595

Dean	1.22 682	1.17 690	1.97 678	1.04 688	0.79 684	1.21 675	0.76 674	1.51 690	1.96 694	1.30 681	1.98 693	2.14 690	1.18 678	1.30 674	1.15 659	0.83 689	0.61 691	1.01 692	0.69 692	0.97 694	0.77 690

JetRed	2.35 698	2.70 703	6.11 704	1.14 695	1.38 701	6.03 706	3.61 709	2.12 700	1.72 691	1.99 698	1.97 692	2.15 691	1.59 693	2.49 698	4.19 706	1.05 696	1.60 705	1.10 694	1.02 703	1.72 704	1.41 704

WAO-8	1.50 686	1.22 692	1.39 653	1.10 691	0.85 689	2.15 693	0.78 676	1.84 696	3.76 702	1.46 687	2.18 695	2.15 691	1.50 689	3.20 701	1.35 674	0.92 693	0.66 697	1.10 694	0.79 697	0.94 691	0.74 688

Venus	1.50 686	1.22 692	1.39 653	1.10 691	0.85 689	2.15 693	0.78 676	1.84 696	3.76 702	1.46 687	2.18 695	2.15 691	1.50 689	3.20 701	1.35 674	0.92 693	0.66 697	1.10 694	0.79 697	0.94 691	0.74 688

notaker	1.49 685	1.44 698	1.77 672	1.42 699	1.08 696	1.19 674	0.87 683	1.51 690	1.40 684	1.53 695	3.41 703	2.40 694	1.94 694	1.83 692	1.57 683	1.14 699	0.69 700	1.38 701	0.88 699	1.39 702	1.03 698

MADNet++	2.34 697	1.81 701	2.24 684	2.15 704	1.97 703	2.79 699	2.19 706	2.42 703	2.26 696	2.79 704	2.70 700	2.43 695	2.60 701	3.18 700	3.32 702	2.19 706	1.97 708	1.93 705	1.62 706	2.02 705	2.10 705

pmcnn	0.54 626	0.24 514	1.06 612	0.25 428	0.26 595	0.40 551	0.31 583	0.55 536	0.55 584	0.56 624	1.22 668	2.53 696	0.39 571	0.84 622	1.08 657	0.09 363	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.10 409	0.14 382

UNDER WATER-64	1.61 689	1.30 696	2.93 692	1.33 697	0.96 694	2.20 695	1.25 696	1.47 688	3.15 699	1.46 687	1.31 670	2.61 697	2.22 698	1.69 686	1.93 691	1.13 698	0.67 699	1.29 699	0.94 700	1.26 697	1.09 700

TorneroNet-64	1.47 684	1.15 688	1.51 661	1.11 694	0.86 691	2.27 696	0.76 674	1.84 696	3.76 702	1.29 679	2.22 697	2.68 698	1.46 687	1.81 691	1.55 682	0.79 687	0.51 677	1.10 694	0.67 690	1.31 699	0.81 692

UNDER WATER	1.64 691	1.34 697	2.72 690	1.40 698	1.04 695	1.70 691	1.14 695	1.57 693	3.58 700	1.46 687	1.46 677	2.82 699	2.43 699	1.74 687	2.04 694	1.08 697	0.63 695	1.31 700	0.94 700	1.29 698	1.10 701

KSHMR	1.92 695	1.47 700	1.97 678	1.48 701	1.22 699	1.39 685	1.06 688	1.81 695	5.83 708	1.43 685	5.56 707	2.95 700	1.17 677	2.24 696	1.33 673	1.29 702	1.13 702	1.47 703	1.11 704	1.37 701	1.21 702

ktn	1.80 693	1.46 699	1.49 659	1.44 700	1.14 697	1.50 687	1.07 689	1.53 692	3.90 705	2.77 703	4.62 704	3.42 701	1.49 688	1.74 687	1.40 677	1.45 703	0.77 701	1.46 702	0.99 702	1.41 703	1.00 697

MANE	1.63 690	0.58 655	1.16 628	0.59 665	0.60 672	2.71 697	1.53 700	2.63 704	3.62 701	2.33 700	3.26 702	3.66 702	2.98 704	2.26 697	2.26 696	0.37 663	0.40 665	0.31 653	0.49 675	0.31 650	0.63 673

TorneroNet	2.26 696	1.20 691	1.55 664	1.15 696	0.91 693	5.84 704	0.84 681	2.12 700	8.45 712	2.59 702	5.32 706	3.84 703	2.15 697	1.84 693	1.98 693	0.88 691	0.54 683	1.16 698	0.74 694	1.31 699	0.91 694

tt	4.71 703	0.11 136	3.94 695	2.06 703	1.54 702	10.14 712	16.85 716	9.28 715	4.99 706	1.41 684	1.05 660	4.68 704	4.89 706	3.36 703	5.86 710	5.73 714	9.15 722	2.23 710	2.51 710	3.02 707	1.34 703

DGTPSM_ROB	8.38 709	5.24 707	10.71 718	5.32 708	10.19 711	8.34 709	23.49 721	6.11 711	13.43 721	4.93 706	10.93 719	5.64 705	10.55 713	6.17 709	12.73 718	3.74 711	7.56 715	3.68 711	7.24 719	4.09 711	7.49 715

DPSMNet_ROB	8.44 710	5.25 708	10.87 719	5.59 709	10.27 712	8.34 709	23.51 722	6.12 712	13.47 722	4.96 707	10.94 720	5.65 706	10.55 713	6.25 710	12.77 719	4.01 712	7.62 716	3.75 712	7.27 720	4.16 712	7.54 716

HanzoNet	3.08 700	1.87 702	2.70 689	1.81 702	1.34 700	1.60 689	1.05 687	2.06 699	2.62 698	5.63 709	5.12 705	5.96 707	7.09 710	4.39 706	3.43 703	3.29 709	2.06 710	1.98 708	2.94 713	2.47 706	2.15 706

SGM-ForestM	1.59 688	0.56 648	1.52 662	0.41 644	0.34 632	2.77 698	1.67 702	1.69 694	1.73 692	2.48 701	2.27 698	6.02 708	2.90 703	3.08 699	2.83 701	0.25 643	0.30 642	0.19 620	0.20 626	0.18 591	0.45 644

TCMNet-wrong-test	4.33 702	5.65 709	4.76 698	11.36 717	10.39 713	5.87 705	4.45 711	4.24 708	1.10 673	1.93 697	2.43 699	6.07 709	3.54 705	3.87 704	4.51 707	2.00 705	0.47 673	1.96 707	1.68 707	5.78 713	4.48 711

USTest	6.84 707	5.16 705	5.45 703	7.18 711	7.26 708	14.27 716	22.53 717	8.48 713	9.29 713	5.44 708	6.42 709	6.27 710	6.69 709	6.83 711	8.49 714	1.95 704	3.27 711	2.16 709	2.54 711	3.76 708	3.31 710

DPSimNet_ROB	6.21 706	5.16 705	9.50 706	5.59 709	5.56 707	7.64 708	10.02 713	4.07 707	7.33 710	6.84 710	6.26 708	7.17 711	10.55 713	4.07 705	5.68 708	5.50 713	4.29 713	5.24 714	3.66 714	4.05 710	5.96 712

light-stereo	2.66 699	0.78 673	4.46 697	4.42 706	3.66 704	5.04 702	0.38 621	2.12 700	1.51 688	4.25 705	6.51 710	7.70 712	0.75 654	5.12 708	1.42 678	0.72 683	1.35 704	0.33 658	0.45 671	1.22 696	1.04 699

Selective-IGEV-i1pa	5.75 705	8.12 710	4.85 702	1.10 691	0.54 667	13.48 715	3.52 708	9.46 716	7.56 711	7.13 711	10.00 715	9.12 713	7.56 711	14.91 724	6.08 711	3.55 710	1.33 703	1.94 706	0.77 696	0.79 683	3.23 709

LRCNet_RVC	10.94 715	14.45 722	9.66 709	15.38 718	8.02 710	1.08 669	0.35 604	8.72 714	0.72 636	12.63 723	15.84 723	9.73 714	6.52 708	8.58 714	6.38 712	20.33 732	5.39 714	23.79 731	21.95 732	15.35 722	13.96 723

iinet-test	10.74 713	9.21 711	9.52 707	10.46 712	10.67 714	17.92 721	25.86 723	12.61 720	13.38 719	9.65 718	10.06 716	9.98 715	10.66 716	11.13 720	12.60 715	6.36 716	7.73 717	5.65 716	6.66 715	7.29 714	7.31 713

IINet	10.74 713	9.21 711	9.52 707	10.46 712	10.67 714	17.92 721	25.86 723	12.61 720	13.38 719	9.65 718	10.06 716	9.98 715	10.66 716	11.13 720	12.60 715	6.36 716	7.73 717	5.65 716	6.66 715	7.29 714	7.31 713

Anonymous_1	16.44 722	9.26 713	9.67 710	10.63 714	14.54 718	18.62 723	26.98 725	12.68 722	13.53 723	10.78 722	10.37 718	10.15 717	10.66 716	10.99 719	12.64 717	15.61 731	7.73 717	16.87 729	43.01 735	56.14 738	7.86 719

xxxxx1	15.30 718	9.78 714	10.23 715	20.34 721	19.47 721	17.10 717	23.00 718	10.36 717	11.04 715	9.25 715	9.66 712	10.74 718	10.66 716	10.60 716	13.72 722	8.14 720	9.35 723	31.88 734	44.61 736	12.63 719	13.46 720

tt_ll	15.30 718	9.78 714	10.23 715	20.34 721	19.47 721	17.10 717	23.00 718	10.36 717	11.04 715	9.25 715	9.66 712	10.74 718	10.66 716	10.60 716	13.72 722	8.14 720	9.35 723	31.88 734	44.61 736	12.63 719	13.46 720

ff	15.30 718	9.78 714	10.23 715	20.34 721	19.47 721	17.10 717	23.00 718	10.36 717	11.04 715	9.25 715	9.66 712	10.74 718	10.66 716	10.60 716	13.72 722	8.14 720	9.35 723	31.88 734	44.61 736	12.63 719	13.46 720

DPSM_ROB	11.46 716	9.79 717	10.18 713	11.11 715	11.31 716	19.08 724	27.38 726	13.42 723	14.23 724	10.34 720	11.13 721	10.97 721	11.33 722	11.89 722	13.49 720	6.74 718	8.19 720	6.00 718	7.05 717	7.74 716	7.76 717

DPSM	11.46 716	9.79 717	10.18 713	11.11 715	11.31 716	19.08 724	27.38 726	13.42 723	14.23 724	10.34 720	11.13 721	10.97 721	11.33 722	11.89 722	13.49 720	6.74 718	8.19 720	6.00 718	7.05 717	7.74 716	7.76 717

BEATNet-Init1	4.91 704	3.27 704	14.39 720	0.69 672	0.65 676	10.19 713	3.83 710	5.04 709	5.11 707	8.73 714	8.52 711	13.95 723	7.66 712	7.79 713	5.79 709	0.32 657	0.34 658	0.34 660	0.38 667	0.64 673	0.64 677

HaxPig	17.72 723	20.23 732	19.76 722	16.55 719	16.52 719	9.46 711	9.42 712	14.48 725	13.31 718	18.59 725	18.67 724	17.39 724	16.68 725	17.07 725	16.43 725	21.99 734	20.86 734	22.28 730	21.55 731	21.30 731	21.88 735

PML	15.86 721	13.12 721	7.07 705	5.22 707	7.66 709	32.93 728	64.30 738	5.37 710	10.12 714	25.87 737	67.29 738	20.25 725	13.20 724	10.09 715	6.81 713	5.94 715	2.00 709	6.03 720	2.18 709	9.13 718	2.62 708

MEDIAN_ROB	21.20 724	24.56 734	23.42 733	19.57 720	19.62 724	13.29 714	11.21 714	18.04 726	17.02 726	22.07 736	21.92 726	20.84 726	20.24 726	21.02 726	19.68 726	25.59 735	24.08 735	26.20 732	25.19 733	25.31 732	25.19 736

fast-reg	23.61 731	20.43 733	23.27 732	23.15 730	24.75 734	38.65 736	55.20 733	26.97 732	28.94 736	20.18 728	21.86 725	21.68 727	22.34 727	24.15 734	27.35 735	13.84 730	16.57 732	14.84 728	15.61 728	16.59 730	15.88 730

Hybrid-DGEV	23.11 729	19.81 730	20.81 730	22.43 725	22.74 727	38.45 734	55.25 737	27.21 737	28.95 737	20.63 730	22.37 731	22.03 728	22.89 733	23.96 732	27.14 728	13.54 727	16.46 727	12.09 724	14.23 726	15.57 723	15.57 724

RAFT-FEzeroshot	23.04 725	19.71 727	20.25 723	22.47 727	22.80 728	38.32 729	55.23 734	26.95 730	28.70 731	20.66 731	22.23 728	22.07 729	22.86 729	23.85 728	27.17 730	13.53 724	16.47 728	12.08 721	14.22 724	15.58 725	15.60 726

RAFT-FE	23.04 725	19.71 727	20.25 723	22.47 727	22.80 728	38.32 729	55.23 734	26.95 730	28.70 731	20.66 731	22.23 728	22.07 729	22.86 729	23.85 728	27.17 730	13.53 724	16.47 728	12.08 721	14.22 724	15.58 725	15.60 726

FlowAnything	23.08 728	19.70 726	20.48 728	22.45 726	22.73 725	38.34 731	55.18 731	27.00 734	28.79 734	20.83 735	22.42 733	22.10 731	22.83 728	23.85 728	27.23 734	13.53 724	16.54 731	12.10 726	14.29 727	15.59 727	15.58 725

Selective-RAFT-Error	23.11 729	19.77 729	20.60 729	22.49 729	22.80 728	38.46 735	55.19 732	27.13 736	28.90 735	20.73 734	22.38 732	22.11 732	22.91 734	23.94 731	27.18 733	13.54 727	16.57 732	12.09 724	14.21 722	15.61 728	15.65 729

CasAABBNet	23.04 725	19.69 725	20.32 725	22.42 724	22.73 725	38.35 732	55.23 734	26.99 733	28.74 733	20.67 733	22.28 730	22.11 732	22.86 729	23.84 727	27.17 730	13.52 723	16.47 728	12.08 721	14.21 722	15.57 723	15.60 726

LSM0	24.21 732	19.88 731	22.33 731	24.42 731	40.13 737	38.41 733	54.99 730	27.05 735	28.61 730	20.59 729	22.00 727	22.29 734	22.86 729	24.12 733	27.16 729	13.59 729	16.33 726	12.13 727	14.08 721	15.72 729	17.53 732

AVERAGE_ROB	25.43 733	29.01 735	27.22 734	24.60 732	24.16 733	17.78 720	12.87 715	22.39 729	21.40 729	26.72 738	26.08 736	25.18 735	24.52 737	25.07 735	23.57 727	29.94 736	28.36 736	30.60 733	29.57 734	29.83 733	29.66 737

RSGM-EC	29.37 734	17.55 723	9.85 711	35.22 733	33.16 735	26.01 726	45.63 728	20.07 727	17.60 727	18.98 726	23.47 734	30.02 736	23.62 735	41.06 736	44.49 737	58.94 737	34.33 737	32.95 737	20.18 729	33.70 734	20.62 733

acva	29.37 734	17.55 723	9.85 711	35.22 733	33.16 735	26.01 726	45.63 728	20.07 727	17.60 727	18.98 726	23.47 734	30.02 736	23.62 735	41.06 736	44.49 737	58.94 737	34.33 737	32.95 737	20.18 729	33.70 734	20.62 733

Selective-IGEV-i16pa	31.25 736	41.63 736	4.08 696	0.51 661	0.38 644	97.61 738	0.73 673	61.16 739	60.81 738	17.49 724	65.92 737	39.64 738	53.28 738	107.35 739	27.39 736	20.46 733	3.81 712	4.39 713	1.97 708	0.41 660	16.06 731

test_example2	100.95 737	107.33 737	67.16 736	98.17 735	106.88 738	89.44 737	101.34 739	37.23 738	97.88 739	129.56 739	131.26 739	65.41 739	67.34 739	91.22 738	79.29 739	143.32 739	199.32 739	81.12 739	102.17 739	121.89 739	101.70 738

ccccc		256.25 738		351.50 738	361.31 739	144.22 739		153.19 740		152.98 740		161.94 740		268.06 740		387.64 740	346.97 740	244.11 740	219.32 740	413.57 740

Low-res two-view benchmark