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

BPD-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 15	0.09 15	0.09 1	0.14 76	0.11 1	0.16 27	0.07 1	0.09 10	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 12	0.05 1	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.05 3	0.06 8

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 15	0.10 52	0.17 76	0.13 52	0.11 1	0.14 13	0.10 11	0.09 10	0.08 2	0.06 1	0.22 120	0.11 1	0.06 31	0.05 5	0.07 93	0.08 220	0.05 3	0.06 8

MatchStereo	0.11 6	0.08 9	0.30 85	0.16 7	0.08 6	0.09 1	0.12 29	0.21 35	0.18 44	0.10 11	0.16 97	0.08 2	0.08 10	0.15 8	0.12 12	0.07 73	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

MonStereo	0.13 27	0.09 28	0.20 11	0.17 15	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.25 90	0.20 69	0.09 3	0.11 23	0.08 2	0.07 3	0.20 79	0.13 42	0.05 1	0.24 520	0.05 1	0.09 313	0.05 3	0.13 303

Monster-pub-eth3d	0.13 27	0.09 28	0.20 11	0.17 15	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.25 90	0.20 69	0.09 3	0.11 23	0.08 2	0.07 3	0.19 58	0.13 42	0.05 1	0.24 520	0.05 1	0.09 313	0.05 3	0.13 303

Monster-pub-mixall	0.13 27	0.07 2	0.20 11	0.17 15	0.08 6	0.11 5	0.09 2	0.21 35	0.13 7	0.12 35	0.11 23	0.08 2	0.08 10	0.27 211	0.13 42	0.07 73	0.35 575	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.09 114

asda	0.13 27	0.11 89	0.24 40	0.18 39	0.10 52	0.14 20	0.12 29	0.25 90	0.17 32	0.12 35	0.11 23	0.08 2	0.11 80	0.21 96	0.12 12	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.11 222

4.5_new	0.13 27	0.12 140	0.24 40	0.17 15	0.10 52	0.14 20	0.12 29	0.22 46	0.17 32	0.13 49	0.13 51	0.08 2	0.09 24	0.19 58	0.12 12	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.06 66	0.06 52	0.09 114

4.5w-stereo	0.13 27	0.12 140	0.24 40	0.17 15	0.10 52	0.14 20	0.12 29	0.22 46	0.17 32	0.13 49	0.13 51	0.08 2	0.09 24	0.19 58	0.12 12	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.06 66	0.06 52	0.09 114

4w-stereo	0.13 27	0.11 89	0.31 94	0.17 15	0.10 52	0.15 31	0.10 8	0.20 24	0.14 13	0.13 49	0.12 40	0.08 2	0.12 111	0.23 145	0.13 42	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.08 220	0.05 3	0.15 349

2.75w_new	0.13 27	0.10 53	0.25 49	0.16 7	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.26 100	0.18 44	0.14 69	0.13 51	0.08 2	0.11 80	0.22 120	0.15 121	0.05 1	0.19 467	0.05 1	0.07 137	0.05 3	0.10 179

3.75w	0.12 15	0.10 53	0.21 22	0.17 15	0.11 84	0.18 102	0.12 29	0.24 74	0.15 20	0.13 49	0.12 40	0.08 2	0.10 53	0.18 44	0.12 12	0.05 1	0.14 373	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 69

3w_stereo	0.14 55	0.11 89	0.31 94	0.19 75	0.09 15	0.16 56	0.16 136	0.28 113	0.20 69	0.13 49	0.12 40	0.08 2	0.12 111	0.19 58	0.12 12	0.05 1	0.19 467	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.10 179

2w_stereo	0.13 27	0.11 89	0.21 22	0.18 39	0.09 15	0.17 76	0.14 76	0.29 132	0.20 69	0.15 92	0.14 82	0.08 2	0.11 80	0.15 8	0.13 42	0.05 1	0.12 334	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 69

1w_stereo	0.13 27	0.09 28	0.17 3	0.19 75	0.10 52	0.16 56	0.15 102	0.27 107	0.22 103	0.14 69	0.16 97	0.08 2	0.12 111	0.19 58	0.14 83	0.05 1	0.10 276	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 114

monsterstereo	0.13 27	0.10 53	0.20 11	0.19 75	0.12 123	0.14 20	0.12 29	0.26 100	0.18 44	0.14 69	0.16 97	0.08 2	0.09 24	0.22 120	0.14 83	0.05 1	0.16 417	0.06 32	0.09 313	0.06 52	0.07 25

monsters	0.13 27	0.10 53	0.20 11	0.18 39	0.13 175	0.15 31	0.11 19	0.24 74	0.16 27	0.15 92	0.13 51	0.08 2	0.09 24	0.23 145	0.12 12	0.06 31	0.15 404	0.05 1	0.08 220	0.05 3	0.09 114

LG-Stereo_L2	0.11 6	0.09 28	0.22 31	0.18 39	0.10 52	0.12 10	0.13 52	0.18 12	0.14 13	0.10 11	0.07 3	0.08 2	0.08 10	0.17 30	0.11 1	0.06 31	0.08 193	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 25

LG-Stereo_L1	0.11 6	0.09 28	0.22 31	0.18 39	0.10 52	0.12 10	0.13 52	0.18 12	0.12 3	0.09 3	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 44	0.11 1	0.06 31	0.10 276	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 25

MonSter	0.13 27	0.09 28	0.20 11	0.17 15	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.25 90	0.20 69	0.09 3	0.11 23	0.08 2	0.07 3	0.20 79	0.13 42	0.05 1	0.24 520	0.05 1	0.09 313	0.05 3	0.13 303

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 28	0.18 5	0.13 1	0.07 1	0.16 56	0.10 8	0.21 35	0.15 20	0.10 11	0.10 15	0.09 21	0.12 111	0.14 4	0.13 42	0.07 73	0.05 5	0.05 1	0.05 23	0.06 52	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.18 119	0.08 9	0.28 73	0.18 39	0.10 52	0.15 31	0.11 19	0.22 46	0.22 103	0.76 566	0.11 23	0.09 21	0.08 10	0.17 30	0.15 121	0.07 73	0.51 591	0.06 32	0.08 220	0.06 52	0.10 179

S2M2_XL	0.10 2	0.10 53	0.24 40	0.14 2	0.10 52	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 21	0.12 40	0.09 21	0.09 24	0.12 2	0.11 1	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.07 25
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.12 15	0.10 53	0.23 36	0.18 39	0.10 52	0.15 31	0.10 8	0.20 24	0.14 13	0.13 49	0.12 40	0.09 21	0.11 80	0.21 96	0.12 12	0.05 1	0.14 373	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.09 114

qwe	0.13 27	0.10 53	0.24 40	0.17 15	0.11 84	0.15 31	0.12 29	0.26 100	0.18 44	0.14 69	0.13 51	0.09 21	0.10 53	0.23 145	0.13 42	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.09 114

2.25w	0.13 27	0.10 53	0.24 40	0.17 15	0.09 15	0.15 31	0.10 8	0.20 24	0.19 58	0.14 69	0.18 125	0.09 21	0.10 53	0.23 145	0.15 121	0.05 1	0.17 442	0.05 1	0.08 220	0.05 3	0.12 274

4.25_new	0.13 27	0.12 140	0.26 57	0.18 39	0.10 52	0.17 76	0.12 29	0.22 46	0.15 20	0.13 49	0.13 51	0.09 21	0.10 53	0.22 120	0.14 83	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.11 222

4.5w_new	0.13 27	0.12 140	0.26 57	0.18 39	0.10 52	0.17 76	0.12 29	0.22 46	0.15 20	0.13 49	0.13 51	0.09 21	0.10 53	0.22 120	0.14 83	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.11 222

4.25w-stereo	0.13 27	0.12 140	0.26 57	0.18 39	0.10 52	0.17 76	0.12 29	0.22 46	0.15 20	0.13 49	0.13 51	0.09 21	0.10 53	0.22 120	0.14 83	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.11 222

IGEV	0.12 15	0.07 2	0.19 8	0.16 7	0.11 84	0.16 56	0.13 52	0.22 46	0.17 32	0.12 35	0.15 88	0.09 21	0.07 3	0.16 15	0.12 12	0.06 31	0.10 276	0.06 32	0.07 137	0.05 3	0.08 69

LGtest1	0.10 2	0.09 28	0.19 8	0.18 39	0.09 15	0.13 16	0.09 2	0.17 9	0.13 7	0.10 11	0.08 6	0.09 21	0.09 24	0.16 15	0.12 12	0.08 199	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.08 69

GREAT-IGEV	0.19 147	0.11 89	0.39 143	0.22 203	0.33 545	0.14 20	0.15 102	0.18 12	0.22 103	0.14 69	0.16 97	0.09 21	0.09 24	0.23 145	0.14 83	0.06 31	0.50 590	0.06 32	0.06 66	0.07 113	0.53 575
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	0.22 238	0.47 546	0.67 420	0.30 482	0.31 541	0.11 5	0.11 19	0.18 12	0.15 20	0.09 3	0.11 23	0.09 21	0.09 24	0.27 211	0.12 12	0.09 284	0.39 578	0.06 32	0.04 1	0.24 541	0.49 570

DEFOM-Stereo	0.11 6	0.10 53	0.21 22	0.18 39	0.09 15	0.21 184	0.14 76	0.14 5	0.17 32	0.11 21	0.10 15	0.09 21	0.08 10	0.21 96	0.12 12	0.06 31	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

DispViT+	0.13 27	0.17 324	0.29 76	0.18 39	0.12 123	0.13 16	0.10 8	0.25 90	0.20 69	0.14 69	0.11 23	0.10 35	0.10 53	0.16 15	0.16 148	0.08 199	0.08 193	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.06 8

CSFM-Stereo	0.12 15	0.08 9	0.17 3	0.16 7	0.08 6	0.16 56	0.13 52	0.22 46	0.13 7	0.11 21	0.11 23	0.10 35	0.11 80	0.17 30	0.14 83	0.07 73	0.12 334	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.12 274

GEAStereo	0.20 178	0.10 53	0.31 94	0.35 526	0.42 566	0.19 122	0.16 136	0.23 55	0.18 44	0.14 69	0.15 88	0.10 35	0.09 24	0.21 96	0.18 205	0.08 199	0.28 541	0.06 32	0.05 23	0.08 177	0.57 579

GSStereo	0.21 214	0.10 53	0.31 94	0.36 534	0.42 566	0.19 122	0.16 136	0.38 249	0.21 93	0.14 69	0.15 88	0.10 35	0.09 24	0.21 96	0.18 205	0.08 199	0.31 562	0.06 32	0.06 66	0.08 177	0.63 588

GS-Stereo							0.16 136	0.38 249	0.21 93	0.14 69	0.15 88	0.10 35	0.09 24	0.21 96	0.18 205	0.08 199	0.31 562	0.06 32	0.06 66	0.08 177	0.63 588

gasm-f	0.20 178	0.12 140	0.36 128	0.35 526	0.36 555	0.18 102	0.17 173	0.23 55	0.18 44	0.14 69	0.19 137	0.10 35	0.11 80	0.20 79	0.19 236	0.08 199	0.28 541	0.06 32	0.05 23	0.09 261	0.57 579

Wavelet-MonSter	0.12 15	0.08 9	0.25 49	0.18 39	0.10 52	0.13 16	0.12 29	0.16 6	0.14 13	0.11 21	0.14 82	0.10 35	0.11 80	0.20 79	0.15 121	0.05 1	0.16 417	0.05 1	0.07 137	0.05 3	0.12 274

Replicate-Monster	0.15 72	0.12 140	0.40 152	0.17 15	0.10 52	0.17 76	0.10 8	0.24 74	0.20 69	0.12 35	0.10 15	0.10 35	0.10 53	0.28 235	0.12 12	0.06 31	0.31 562	0.06 32	0.06 66	0.05 3	0.21 435

AdaDepth	0.13 27	0.10 53	0.32 106	0.20 116	0.11 84	0.19 122	0.13 52	0.16 6	0.16 27	0.10 11	0.10 15	0.10 35	0.09 24	0.19 58	0.12 12	0.05 1	0.11 310	0.06 32	0.06 66	0.05 3	0.11 222

2.5w	0.13 27	0.10 53	0.23 36	0.18 39	0.09 15	0.15 31	0.15 102	0.21 35	0.16 27	0.12 35	0.13 51	0.10 35	0.09 24	0.21 96	0.12 12	0.05 1	0.19 467	0.05 1	0.07 137	0.05 3	0.12 274

3.25w_new	0.13 27	0.09 28	0.24 40	0.17 15	0.09 15	0.18 102	0.10 8	0.23 55	0.18 44	0.15 92	0.13 51	0.10 35	0.11 80	0.20 79	0.13 42	0.05 1	0.17 442	0.05 1	0.06 66	0.04 1	0.11 222

3.25w	0.13 27	0.09 28	0.24 40	0.17 15	0.09 15	0.18 102	0.10 8	0.23 55	0.18 44	0.15 92	0.13 51	0.10 35	0.11 80	0.20 79	0.13 42	0.05 1	0.17 442	0.05 1	0.06 66	0.04 1	0.11 222

3.5w_stereo	0.12 15	0.11 89	0.21 22	0.17 15	0.09 15	0.17 76	0.09 2	0.23 55	0.17 32	0.14 69	0.13 51	0.10 35	0.11 80	0.22 120	0.13 42	0.05 1	0.11 310	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 69

MLG-Stereo_test3	0.11 6	0.08 9	0.22 31	0.19 75	0.10 52	0.16 56	0.11 19	0.18 12	0.13 7	0.11 21	0.07 3	0.10 35	0.08 10	0.14 4	0.12 12	0.07 73	0.09 236	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.08 69

MLG-Stereo_test1	0.11 6	0.09 28	0.26 57	0.18 39	0.11 84	0.15 31	0.11 19	0.17 9	0.11 2	0.09 3	0.06 1	0.10 35	0.07 3	0.17 30	0.12 12	0.06 31	0.15 404	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 25

MLG-Stereo	0.11 6	0.08 9	0.26 57	0.19 75	0.09 15	0.15 31	0.11 19	0.18 12	0.13 7	0.09 3	0.06 1	0.10 35	0.08 10	0.18 44	0.12 12	0.06 31	0.16 417	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 25

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 27	0.15 258	0.21 22	0.27 425	0.09 15	0.15 31	0.13 52	0.23 55	0.21 93	0.12 35	0.11 23	0.10 35	0.13 142	0.22 120	0.13 42	0.07 73	0.05 5	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.07 25

FoundationStereo	0.13 27	0.08 9	0.18 5	0.29 471	0.30 534	0.12 10	0.13 52	0.12 3	0.18 44	0.09 3	0.08 6	0.10 35	0.08 10	0.14 4	0.11 1	0.07 73	0.31 562	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

dual_stereo	0.18 119	0.08 9	0.26 57	0.21 149	0.32 544	0.11 5	0.13 52	0.27 107	0.20 69	0.11 21	0.09 10	0.10 35	0.08 10	0.20 79	0.14 83	0.07 73	0.45 586	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.65 593

U	1.02 585	0.10 53	0.26 57	0.22 203	3.66 616	6.41 620	0.13 52	0.22 46	0.21 93	0.11 21	0.11 23	0.10 35	0.09 24	0.12 2	0.11 1	0.07 73	0.05 5	5.35 626	2.86 623	0.07 113	0.06 8

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 178	0.74 583	0.71 441	0.17 15	0.08 6	0.15 31	0.15 102	0.19 21	0.18 44	0.13 49	0.12 40	0.10 35	0.08 10	0.16 15	0.14 83	0.34 571	0.12 334	0.08 176	0.07 137	0.11 376	0.24 470

IGEV-Stereo+	0.14 55	0.08 9	0.26 57	0.18 39	0.14 216	0.09 1	0.10 8	0.16 6	0.17 32	0.14 69	0.08 6	0.10 35	0.10 53	0.22 120	0.14 83	0.07 73	0.15 404	0.06 32	0.06 66	0.16 473	0.29 510

UniTT-Stereo	0.15 72	0.12 140	0.45 188	0.21 149	0.14 216	0.17 76	0.13 52	0.20 24	0.19 58	0.16 106	0.20 146	0.10 35	0.11 80	0.18 44	0.17 175	0.08 199	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.08 177	0.07 25

MonSter++	0.11 6	0.07 2	0.19 8	0.16 7	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.18 12	0.14 13	0.10 11	0.09 10	0.11 58	0.10 53	0.16 15	0.14 83	0.07 73	0.11 310	0.05 1	0.07 137	0.05 3	0.13 303

HiDET	0.12 15	0.07 2	0.20 11	0.15 4	0.09 15	0.14 20	0.12 29	0.20 24	0.16 27	0.10 11	0.10 15	0.11 58	0.09 24	0.19 58	0.17 175	0.07 73	0.09 236	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.11 222

LCMNet	0.12 15	0.08 9	0.20 11	0.16 7	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.19 21	0.20 69	0.10 11	0.11 23	0.11 58	0.10 53	0.20 79	0.16 148	0.07 73	0.11 310	0.05 1	0.07 137	0.05 3	0.14 332

VIP-Stereo	0.13 27	0.15 258	0.31 94	0.18 39	0.12 123	0.24 254	0.12 29	0.20 24	0.20 69	0.10 11	0.13 51	0.11 58	0.09 24	0.20 79	0.13 42	0.06 31	0.11 310	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.08 69

GASTEREO	0.20 178	0.15 258	0.31 94	0.40 551	0.29 529	0.18 102	0.15 102	0.29 132	0.22 103	0.18 142	0.17 111	0.11 58	0.13 142	0.25 176	0.15 121	0.07 73	0.23 507	0.06 32	0.08 220	0.06 52	0.57 579

MSCF	0.20 178	0.14 226	0.31 94	0.40 551	0.29 529	0.17 76	0.15 102	0.29 132	0.22 103	0.17 121	0.16 97	0.11 58	0.13 142	0.24 156	0.15 121	0.07 73	0.23 507	0.06 32	0.08 220	0.07 113	0.57 579

MLG-Stereo_test2	0.12 15	0.09 28	0.29 76	0.21 149	0.12 123	0.16 56	0.11 19	0.17 9	0.12 3	0.11 21	0.08 6	0.11 58	0.06 1	0.16 15	0.11 1	0.08 199	0.13 355	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.09 114

LG-G_1	0.12 15	0.08 9	0.28 73	0.20 116	0.09 15	0.21 184	0.09 2	0.20 24	0.12 3	0.11 21	0.10 15	0.11 58	0.10 53	0.22 120	0.11 1	0.07 73	0.09 236	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.12 274

LG-G	0.12 15	0.08 9	0.28 73	0.20 116	0.09 15	0.21 184	0.09 2	0.20 24	0.12 3	0.11 21	0.10 15	0.11 58	0.10 53	0.22 120	0.11 1	0.07 73	0.09 236	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.12 274

LG-Stereo	0.14 55	0.13 181	0.30 85	0.21 149	0.11 84	0.16 56	0.18 227	0.23 55	0.19 58	0.12 35	0.18 125	0.11 58	0.09 24	0.15 8	0.14 83	0.06 31	0.07 129	0.08 176	0.08 220	0.07 113	0.07 25

SGD-Stereo	0.12 15	0.08 9	0.18 5	0.17 15	0.07 1	0.17 76	0.13 52	0.19 21	0.17 32	0.12 35	0.13 51	0.11 58	0.12 111	0.19 58	0.12 12	0.08 199	0.04 1	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.05 1

IGEV-Stereo++	0.15 72	0.09 28	0.27 69	0.21 149	0.13 175	0.14 20	0.11 19	0.23 55	0.19 58	0.15 92	0.14 82	0.11 58	0.11 80	0.19 58	0.12 12	0.06 31	0.21 487	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.28 504

RAStereo	0.14 55	0.15 258	0.40 152	0.22 203	0.11 84	0.15 31	0.18 227	0.25 90	0.24 131	0.13 49	0.17 111	0.11 58	0.09 24	0.15 8	0.13 42	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.05 1

CAS	0.16 93	0.07 2	0.29 76	0.42 560	0.17 345	0.20 156	0.18 227	0.23 55	0.20 69	0.15 92	0.19 137	0.11 58	0.10 53	0.15 8	0.14 83	0.31 568	0.04 1	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.16 365

BStereo	0.14 55	0.10 53	0.46 202	0.18 39	0.11 84	0.15 31	0.15 102	0.25 90	0.23 117	0.12 35	0.11 23	0.12 72	0.09 24	0.17 30	0.17 175	0.05 1	0.07 129	0.06 32	0.08 220	0.05 3	0.09 114

Wave_Phase_stereo	0.16 93	0.10 53	0.46 202	0.18 39	0.11 84	0.41 473	0.15 102	0.30 150	0.23 117	0.12 35	0.11 23	0.12 72	0.09 24	0.17 30	0.17 175	0.05 1	0.07 129	0.06 32	0.08 220	0.05 3	0.09 114

NLSM3	0.14 55	0.12 140	0.25 49	0.21 149	0.13 175	0.18 102	0.16 136	0.32 174	0.25 156	0.12 35	0.15 88	0.12 72	0.13 142	0.17 30	0.15 121	0.05 1	0.05 5	0.08 176	0.08 220	0.05 3	0.08 69

111111	0.13 27	0.08 9	0.20 11	0.20 116	0.13 175	0.13 16	0.10 8	0.23 55	0.17 32	0.11 21	0.13 51	0.12 72	0.08 10	0.19 58	0.12 12	0.07 73	0.16 417	0.06 32	0.04 1	0.08 177	0.16 365

SMoEStereo_RVC	0.14 55	0.15 258	0.29 76	0.19 75	0.10 52	0.19 122	0.17 173	0.21 35	0.21 93	0.15 92	0.13 51	0.12 72	0.11 80	0.25 176	0.16 148	0.06 31	0.05 5	0.08 176	0.06 66	0.06 52	0.08 69

IGEV++	0.19 147	0.13 181	0.38 136	0.30 482	0.19 407	0.15 31	0.15 102	0.32 174	0.18 44	0.13 49	0.16 97	0.12 72	0.11 80	0.24 156	0.15 121	0.07 73	0.32 567	0.07 93	0.05 23	0.07 113	0.42 557

MyStereo07	0.18 119	0.15 258	0.44 185	0.22 203	0.16 315	0.25 274	0.22 373	0.31 167	0.26 168	0.22 184	0.13 51	0.12 72	0.13 142	0.33 306	0.14 83	0.07 73	0.13 355	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.11 222

ff7	0.18 119	0.13 181	0.41 161	0.21 149	0.15 277	0.21 184	0.17 173	0.28 113	0.23 117	0.21 166	0.13 51	0.12 72	0.12 111	0.27 211	0.13 42	0.07 73	0.25 525	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.36 537

ffff	0.18 119	0.13 181	0.41 161	0.21 149	0.15 277	0.21 184	0.17 173	0.28 113	0.23 117	0.21 166	0.13 51	0.12 72	0.12 111	0.27 211	0.13 42	0.07 73	0.25 525	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.36 537

11t	0.18 119	0.13 181	0.41 161	0.21 149	0.15 277	0.21 184	0.17 173	0.28 113	0.23 117	0.21 166	0.13 51	0.12 72	0.12 111	0.27 211	0.13 42	0.07 73	0.25 525	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.36 537

LoS_RVC	0.14 55	0.11 89	0.32 106	0.18 39	0.16 315	0.20 156	0.18 227	0.21 35	0.18 44	0.14 69	0.20 146	0.12 72	0.17 220	0.17 30	0.14 83	0.06 31	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.14 332

anonymousdsp	0.20 178	0.13 181	0.49 245	0.28 453	0.20 433	0.21 184	0.17 173	0.29 132	0.24 131	0.22 184	0.13 51	0.12 72	0.12 111	0.32 296	0.13 42	0.07 73	0.26 532	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.48 568

ccc-4	0.18 119	0.13 181	0.41 161	0.21 149	0.15 277	0.21 184	0.17 173	0.28 113	0.23 117	0.21 166	0.13 51	0.12 72	0.12 111	0.27 211	0.13 42	0.07 73	0.25 525	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.36 537

IGEV-Stereo	0.20 178	0.13 181	0.49 245	0.28 453	0.20 433	0.21 184	0.17 173	0.29 132	0.24 131	0.22 184	0.13 51	0.12 72	0.12 111	0.32 296	0.13 42	0.07 73	0.26 532	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.48 568
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
NLMM1	0.21 214	0.13 181	0.21 22	0.23 256	0.18 375	0.24 254	0.20 312	0.65 539	0.69 544	0.18 142	0.18 125	0.13 86	0.14 160	0.25 176	0.19 236	0.08 199	0.09 236	0.08 176	0.07 137	0.07 113	0.10 179

NLSM1	0.18 119	0.12 140	0.21 22	0.21 149	0.18 375	0.25 274	0.17 173	0.51 401	0.43 391	0.17 121	0.21 164	0.13 86	0.15 179	0.22 120	0.18 205	0.08 199	0.09 236	0.09 267	0.08 220	0.07 113	0.07 25

DDF-Stereo	0.16 93	0.08 9	0.30 85	0.21 149	0.20 433	0.12 10	0.14 76	0.20 24	0.19 58	0.11 21	0.10 15	0.13 86	0.12 111	0.24 156	0.20 261	0.09 284	0.18 454	0.07 93	0.06 66	0.20 521	0.19 405

Zero-FE251	0.17 109	0.09 28	0.38 136	0.18 39	0.10 52	0.20 156	0.13 52	0.20 24	0.15 20	0.75 563	0.13 51	0.13 86	0.11 80	0.16 15	0.16 148	0.08 199	0.10 276	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.18 390

zero-FE	0.21 214	0.08 9	1.10 538	0.24 307	0.27 517	0.12 10	0.14 76	0.20 24	0.20 69	0.12 35	0.11 23	0.13 86	0.11 80	0.22 120	0.19 236	0.09 284	0.23 507	0.07 93	0.08 220	0.19 513	0.27 496

MM-Stereo_test2	0.19 147	0.11 89	0.47 210	0.25 346	0.11 84	0.21 184	0.20 312	0.28 113	0.24 131	0.16 106	0.17 111	0.13 86	0.11 80	0.21 96	0.14 83	0.06 31	0.26 532	0.07 93	0.06 66	0.09 261	0.41 553

SCV_C0	0.19 147	0.14 226	0.40 152	0.30 482	0.20 433	0.15 31	0.16 136	0.35 211	0.26 168	0.17 121	0.16 97	0.13 86	0.09 24	0.31 286	0.14 83	0.07 73	0.22 498	0.06 32	0.06 66	0.09 261	0.25 480

SCV	0.18 119	0.15 258	0.37 134	0.26 387	0.20 433	0.16 56	0.16 136	0.35 211	0.23 117	0.14 69	0.16 97	0.13 86	0.09 24	0.31 286	0.12 12	0.08 199	0.19 467	0.07 93	0.07 137	0.09 261	0.26 492

AIO_rvc	0.20 178	0.16 292	0.49 245	0.41 557	0.29 529	0.15 31	0.17 173	0.21 35	0.19 58	0.17 121	0.14 82	0.13 86	0.08 10	0.35 328	0.13 42	0.07 73	0.19 467	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.41 553

GIP-stereo	0.16 93	0.12 140	0.25 49	0.24 307	0.22 465	0.15 31	0.14 76	0.32 174	0.21 93	0.11 21	0.16 97	0.13 86	0.09 24	0.20 79	0.13 42	0.07 73	0.13 355	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.32 522

fffft	0.14 55	0.12 140	0.30 85	0.19 75	0.10 52	0.17 76	0.18 227	0.23 55	0.17 32	0.14 69	0.11 23	0.13 86	0.10 53	0.24 156	0.18 205	0.06 31	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.07 113	0.09 114
1: 1. 1
Pointernet	0.15 72	0.08 9	0.35 122	0.19 75	0.12 123	0.20 156	0.12 29	0.34 202	0.25 156	0.15 92	0.16 97	0.13 86	0.11 80	0.18 44	0.13 42	0.08 199	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.08 69

AIO-Stereo	0.16 93	0.12 140	0.29 76	0.30 482	0.20 433	0.16 56	0.14 76	0.28 113	0.22 103	0.14 69	0.15 88	0.13 86	0.08 10	0.20 79	0.15 121	0.06 31	0.16 417	0.07 93	0.08 220	0.06 52	0.24 470

CAS++	0.17 109	0.13 181	0.35 122	0.18 39	0.13 175	0.17 76	0.16 136	0.42 302	0.25 156	0.19 148	0.18 125	0.13 86	0.10 53	0.22 120	0.12 12	0.12 432	0.10 276	0.11 400	0.08 220	0.10 324	0.09 114
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.33 444	0.91 591	0.48 225	0.74 591	0.50 574	0.20 156	0.16 136	0.33 194	0.27 185	0.29 270	0.15 88	0.13 86	0.11 80	0.17 30	0.14 83	0.31 568	0.27 536	0.06 32	0.05 23	0.97 605	0.31 517

MoCha-V2	0.18 119	0.12 140	0.40 152	0.30 482	0.24 495	0.16 56	0.15 102	0.28 113	0.19 58	0.16 106	0.16 97	0.13 86	0.13 142	0.30 273	0.13 42	0.06 31	0.28 541	0.06 32	0.06 66	0.06 52	0.25 480

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 119	0.15 258	0.27 69	0.20 116	0.13 175	0.24 254	0.17 173	0.31 167	0.37 322	0.43 482	0.17 111	0.13 86	0.12 111	0.20 79	0.16 148	0.08 199	0.07 129	0.09 267	0.07 137	0.09 261	0.08 69

ACVNet-DCA	0.21 214	0.16 292	0.50 267	0.27 425	0.13 175	0.31 382	0.19 272	0.43 311	0.32 253	0.21 166	0.20 146	0.13 86	0.17 220	0.28 235	0.12 12	0.08 199	0.28 541	0.08 176	0.06 66	0.09 261	0.23 457

1test111	0.22 238	0.16 292	0.50 267	0.27 425	0.13 175	0.31 382	0.19 272	0.43 311	0.32 253	0.21 166	0.20 146	0.13 86	0.17 220	0.36 334	0.28 379	0.08 199	0.28 541	0.08 176	0.06 66	0.09 261	0.23 457

cc1	0.22 238	0.16 292	0.50 267	0.27 425	0.13 175	0.31 382	0.19 272	0.39 270	0.48 449	0.21 166	0.20 146	0.13 86	0.17 220	0.28 235	0.12 12	0.08 199	0.28 541	0.08 176	0.06 66	0.08 177	0.37 545

tt1	0.22 238	0.16 292	0.49 245	0.26 387	0.15 277	0.31 382	0.19 272	0.38 249	0.46 428	0.21 166	0.19 137	0.13 86	0.16 199	0.28 235	0.12 12	0.08 199	0.28 541	0.08 176	0.06 66	0.08 177	0.37 545

plain	0.18 119	0.16 292	0.59 380	0.21 149	0.13 175	0.16 56	0.17 173	0.29 132	0.23 117	0.16 106	0.26 211	0.13 86	0.17 220	0.27 211	0.17 175	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.07 137	0.10 324	0.07 25

AEACV	0.20 178	0.09 28	0.32 106	0.39 546	0.34 547	0.21 184	0.16 136	0.30 150	0.18 44	0.17 121	0.17 111	0.13 86	0.16 199	0.27 211	0.13 42	0.07 73	0.29 557	0.07 93	0.09 313	0.07 113	0.37 545

Selective-IGEV	0.15 72	0.10 53	0.34 116	0.32 504	0.19 407	0.16 56	0.14 76	0.29 132	0.20 69	0.13 49	0.14 82	0.13 86	0.08 10	0.23 145	0.14 83	0.06 31	0.13 355	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.11 222

ProNet	0.16 93	0.13 181	0.36 128	0.21 149	0.15 277	0.20 156	0.19 272	0.29 132	0.23 117	0.14 69	0.13 51	0.13 86	0.12 111	0.25 176	0.13 42	0.06 31	0.09 236	0.07 93	0.06 66	0.07 113	0.22 449

CREStereo++_RVC	0.16 93	0.09 28	0.42 170	0.17 15	0.11 84	0.18 102	0.13 52	0.23 55	0.31 243	0.21 166	0.31 265	0.13 86	0.11 80	0.17 30	0.16 148	0.07 73	0.04 1	0.06 32	0.15 507	0.06 52	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
test_xeample3	0.22 238	0.17 324	0.81 471	0.21 149	0.15 277	0.20 156	0.18 227	0.40 279	0.25 156	0.19 148	0.12 40	0.13 86	0.12 111	0.34 321	0.33 425	0.07 73	0.20 482	0.07 93	0.08 220	0.08 177	0.34 530

WQFJX1	0.20 178	0.12 140	0.21 22	0.23 256	0.17 345	0.24 254	0.19 272	0.63 527	0.56 507	0.17 121	0.16 97	0.14 113	0.16 199	0.27 211	0.18 205	0.08 199	0.09 236	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114

WQFJX	0.19 147	0.12 140	0.21 22	0.22 203	0.18 375	0.25 274	0.18 227	0.57 472	0.49 463	0.17 121	0.17 111	0.14 113	0.16 199	0.24 156	0.19 236	0.08 199	0.08 193	0.08 176	0.06 66	0.08 177	0.11 222

NLCSM	0.20 178	0.15 258	0.23 36	0.24 307	0.19 407	0.24 254	0.22 373	0.45 341	0.44 404	0.20 158	0.18 125	0.14 113	0.16 199	0.47 380	0.20 261	0.09 284	0.09 236	0.09 267	0.08 220	0.09 261	0.10 179

BridgeDepth	0.11 6	0.11 89	0.22 31	0.19 75	0.07 1	0.16 56	0.12 29	0.18 12	0.13 7	0.08 2	0.09 10	0.14 113	0.14 160	0.15 8	0.11 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_L	0.13 27	0.12 140	0.26 57	0.17 15	0.12 123	0.12 10	0.07 1	0.18 12	0.21 93	0.12 35	0.15 88	0.14 113	0.12 111	0.16 15	0.15 121	0.13 454	0.09 236	0.09 267	0.10 370	0.11 376	0.09 114
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.20 178	0.12 140	0.46 202	0.45 565	0.38 559	0.15 31	0.17 173	0.28 113	0.20 69	0.19 148	0.13 51	0.14 113	0.09 24	0.39 350	0.13 42	0.07 73	0.21 487	0.06 32	0.06 66	0.06 52	0.34 530

tt45	0.15 72	0.14 226	0.29 76	0.19 75	0.11 84	0.23 232	0.18 227	0.23 55	0.18 44	0.16 106	0.13 51	0.14 113	0.10 53	0.31 286	0.15 121	0.07 73	0.05 5	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.08 69

999	0.15 72	0.13 181	0.30 85	0.19 75	0.12 123	0.20 156	0.17 173	0.25 90	0.20 69	0.14 69	0.16 97	0.14 113	0.11 80	0.36 334	0.16 148	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.08 69

mms	0.15 72	0.14 226	0.25 49	0.20 116	0.15 277	0.17 76	0.17 173	0.21 35	0.19 58	0.14 69	0.18 125	0.14 113	0.09 24	0.26 197	0.15 121	0.06 31	0.07 129	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.19 405

ours_stereo	0.15 72	0.14 226	0.29 76	0.21 149	0.14 216	0.17 76	0.18 227	0.21 35	0.20 69	0.13 49	0.18 125	0.14 113	0.10 53	0.24 156	0.15 121	0.06 31	0.06 54	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.13 303

RSM++	0.14 55	0.11 89	0.25 49	0.32 504	0.17 345	0.17 76	0.15 102	0.23 55	0.21 93	0.12 35	0.12 40	0.14 113	0.09 24	0.21 96	0.13 42	0.06 31	0.05 5	0.07 93	0.07 137	0.07 113	0.11 222

IGEVStereo-DCA	0.20 178	0.17 324	0.41 161	0.22 203	0.15 277	0.20 156	0.17 173	0.28 113	0.23 117	0.19 148	0.12 40	0.14 113	0.12 111	0.38 347	0.31 406	0.07 73	0.16 417	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.36 537

rrr	0.22 238	0.17 324	0.79 466	0.22 203	0.15 277	0.20 156	0.18 227	0.40 279	0.27 185	0.19 148	0.12 40	0.14 113	0.12 111	0.38 347	0.31 406	0.07 73	0.16 417	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.28 504

MaDis-Stereo	0.15 72	0.17 324	0.39 143	0.19 75	0.15 277	0.16 56	0.13 52	0.26 100	0.22 103	0.13 49	0.15 88	0.14 113	0.11 80	0.17 30	0.17 175	0.08 199	0.07 129	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.06 8

testlalala	0.17 109	0.11 89	0.49 245	0.20 116	0.13 175	0.23 232	0.15 102	0.33 194	0.22 103	0.25 213	0.20 146	0.14 113	0.11 80	0.17 30	0.14 83	0.07 73	0.23 507	0.07 93	0.06 66	0.05 3	0.07 25

CES	0.14 55	0.08 9	0.24 40	0.17 15	0.23 478	0.18 102	0.15 102	0.24 74	0.20 69	0.14 69	0.18 125	0.14 113	0.10 53	0.19 58	0.12 12	0.07 73	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.08 177	0.20 423

XX-TBD	0.16 93	0.21 383	0.43 176	0.22 203	0.10 52	0.23 232	0.15 102	0.23 55	0.28 197	0.22 184	0.26 211	0.14 113	0.12 111	0.16 15	0.14 83	0.08 199	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 113	0.06 8

CREStereo	0.14 55	0.09 28	0.27 69	0.14 2	0.08 6	0.22 213	0.15 102	0.26 100	0.26 168	0.16 106	0.21 164	0.14 113	0.13 142	0.19 58	0.14 83	0.09 284	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 113	0.06 8
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
WQFJA1	0.19 147	0.12 140	0.20 11	0.22 203	0.18 375	0.25 274	0.19 272	0.55 452	0.55 500	0.16 106	0.17 111	0.15 131	0.17 220	0.20 79	0.20 261	0.07 73	0.09 236	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114

NLMM	0.19 147	0.12 140	0.20 11	0.22 203	0.18 375	0.25 274	0.19 272	0.55 452	0.55 500	0.16 106	0.17 111	0.15 131	0.17 220	0.20 79	0.20 261	0.07 73	0.09 236	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114

FlowAnything_test	0.15 72	0.12 140	0.23 36	0.21 149	0.12 123	0.18 102	0.16 136	0.25 90	0.17 32	0.15 92	0.13 51	0.15 131	0.14 160	0.19 58	0.17 175	0.10 353	0.07 129	0.11 400	0.12 446	0.08 177	0.10 179

MM-Stereo_test1	0.20 178	0.13 181	0.45 188	0.24 307	0.12 123	0.20 156	0.21 339	0.36 223	0.32 253	0.23 192	0.22 175	0.15 131	0.14 160	0.28 235	0.16 148	0.07 73	0.24 520	0.08 176	0.07 137	0.09 261	0.21 435

fffy	0.15 72	0.14 226	0.31 94	0.21 149	0.14 216	0.19 122	0.18 227	0.24 74	0.19 58	0.13 49	0.17 111	0.15 131	0.13 142	0.25 176	0.15 121	0.06 31	0.08 193	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.15 349

WCG-NET	0.15 72	0.12 140	0.31 94	0.18 39	0.09 15	0.18 102	0.17 173	0.23 55	0.29 217	0.18 142	0.22 175	0.15 131	0.12 111	0.19 58	0.13 42	0.06 31	0.12 334	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.06 8

RSM	0.14 55	0.11 89	0.25 49	0.29 471	0.16 315	0.16 56	0.15 102	0.24 74	0.20 69	0.13 49	0.13 51	0.15 131	0.09 24	0.22 120	0.13 42	0.06 31	0.06 54	0.07 93	0.07 137	0.07 113	0.11 222

trnet	0.14 55	0.09 28	0.26 57	0.15 4	0.07 1	0.21 184	0.12 29	0.25 90	0.26 168	0.16 106	0.21 164	0.15 131	0.13 142	0.19 58	0.14 83	0.09 284	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.06 8

CASnet	0.15 72	0.13 181	0.30 85	0.22 203	0.08 6	0.15 31	0.14 76	0.28 113	0.26 168	0.23 192	0.20 146	0.15 131	0.11 80	0.18 44	0.13 42	0.07 73	0.05 5	0.11 400	0.09 313	0.08 177	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.18 119	0.21 383	0.47 210	0.23 256	0.18 375	0.21 184	0.10 8	0.28 113	0.24 131	0.20 158	0.22 175	0.15 131	0.13 142	0.21 96	0.16 148	0.07 73	0.19 467	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.09 114

CroCo-Stereo Lap2	0.16 93	0.18 347	0.39 143	0.26 387	0.18 375	0.11 5	0.19 272	0.30 150	0.22 103	0.13 49	0.16 97	0.15 131	0.11 80	0.17 30	0.15 121	0.07 73	0.07 129	0.08 176	0.06 66	0.08 177	0.07 25

DLNR-FE	10.53 623	12.31 630	20.33 636	105.85 645	23.36 640	0.14 20	0.13 52	3.25 619	0.20 69	0.16 106	0.23 186	0.16 142	0.10 53	0.31 286	0.16 148	2.59 621	0.32 567	0.07 93	0.07 137	40.66 645	0.28 504

water-stereo	0.15 72	0.11 89	0.32 106	0.19 75	0.10 52	0.17 76	0.14 76	0.26 100	0.20 69	0.18 142	0.23 186	0.16 142	0.16 199	0.14 4	0.14 83	0.07 73	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.11 222

depthmonostereo	0.15 72	0.12 140	0.34 116	0.19 75	0.09 15	0.20 156	0.15 102	0.28 113	0.24 131	0.16 106	0.18 125	0.16 142	0.18 250	0.21 96	0.14 83	0.07 73	0.07 129	0.07 93	0.06 66	0.05 3	0.08 69

DilatedVolume-Stereo	0.15 72	0.09 28	0.26 57	0.18 39	0.10 52	0.21 184	0.14 76	0.24 74	0.22 103	0.22 184	0.21 164	0.16 142	0.15 179	0.24 156	0.17 175	0.07 73	0.07 129	0.06 32	0.06 66	0.05 3	0.08 69

AIO-test2	0.22 238	0.27 462	0.54 330	0.29 471	0.16 315	0.22 213	0.16 136	0.44 332	0.43 391	0.17 121	0.29 240	0.16 142	0.11 80	0.27 211	0.14 83	0.19 536	0.07 129	0.10 344	0.11 404	0.08 177	0.09 114

castereo++	0.14 55	0.13 181	0.25 49	0.19 75	0.10 52	0.27 302	0.13 52	0.24 74	0.26 168	0.11 21	0.13 51	0.16 142	0.10 53	0.18 44	0.11 1	0.07 73	0.08 193	0.07 93	0.06 66	0.05 3	0.07 25

castereo	0.14 55	0.11 89	0.22 31	0.19 75	0.10 52	0.20 156	0.19 272	0.32 174	0.28 197	0.13 49	0.18 125	0.16 142	0.16 199	0.16 15	0.14 83	0.07 73	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.07 25

MGS-Stereo	0.15 72	0.12 140	0.38 136	0.19 75	0.11 84	0.18 102	0.17 173	0.21 35	0.23 117	0.14 69	0.24 195	0.16 142	0.10 53	0.19 58	0.13 42	0.07 73	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.10 324	0.07 25

MIF-Stereo (partial)	0.18 119	0.13 181	0.50 267	0.22 203	0.15 277	0.16 56	0.13 52	0.29 132	0.26 168	0.17 121	0.26 211	0.16 142	0.17 220	0.25 176	0.18 205	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.09 261	0.08 69

DLNR_Zeroshot_test	10.53 623	12.28 629	20.32 634	105.84 644	23.88 641	0.14 20	0.13 52	3.20 618	0.20 69	0.16 106	0.23 186	0.16 142	0.10 53	0.32 296	0.16 148	2.54 620	0.32 567	0.07 93	0.07 137	40.17 644	0.28 504

EGLCR-Stereo	0.19 147	0.09 28	0.34 116	0.29 471	0.17 345	0.28 321	0.16 136	0.30 150	0.23 117	0.22 184	0.11 23	0.16 142	0.09 24	0.28 235	0.15 121	0.07 73	0.25 525	0.07 93	0.07 137	0.06 52	0.37 545

MC-Stereo	0.18 119	0.10 53	0.36 128	0.28 453	0.14 216	0.18 102	0.15 102	0.24 74	0.20 69	0.21 166	0.24 195	0.16 142	0.13 142	0.25 176	0.14 83	0.07 73	0.17 442	0.07 93	0.07 137	0.06 52	0.30 513

IPLG	0.23 271	0.19 360	0.65 412	0.21 149	0.12 123	0.28 321	0.17 173	0.45 341	0.32 253	0.33 348	0.32 275	0.16 142	0.17 220	0.50 388	0.23 326	0.07 73	0.06 54	0.08 176	0.07 137	0.07 113	0.08 69

TANstereo	0.16 93	0.11 89	0.43 176	0.16 7	0.08 6	0.25 274	0.14 76	0.23 55	0.29 217	0.25 213	0.30 254	0.16 142	0.12 111	0.18 44	0.13 42	0.08 199	0.07 129	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.08 69

PMTNet	0.16 93	0.09 28	0.31 94	0.15 4	0.09 15	0.23 232	0.15 102	0.26 100	0.24 131	0.17 121	0.21 164	0.16 142	0.14 160	0.23 145	0.14 83	0.29 564	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 113	0.07 25

DA	0.21 214	0.11 89	0.33 112	0.28 453	0.23 478	0.30 360	0.16 136	0.29 132	0.27 185	0.15 92	0.22 175	0.17 157	0.15 179	0.26 197	0.15 121	0.07 73	0.28 541	0.07 93	0.05 23	0.07 113	0.56 576

GGEV	0.21 214	0.11 89	0.33 112	0.28 453	0.23 478	0.30 360	0.16 136	0.29 132	0.27 185	0.15 92	0.22 175	0.17 157	0.15 179	0.26 197	0.15 121	0.07 73	0.28 541	0.07 93	0.05 23	0.07 113	0.56 576

MM-Stereo_test3	0.19 147	0.15 258	0.39 143	0.25 346	0.15 277	0.19 122	0.22 373	0.42 302	0.40 358	0.17 121	0.24 195	0.17 157	0.12 111	0.22 120	0.16 148	0.08 199	0.21 487	0.08 176	0.06 66	0.09 261	0.11 222

HART	0.20 178	0.14 226	0.42 170	0.26 387	0.24 495	0.17 76	0.16 136	0.32 174	0.25 156	0.15 92	0.26 211	0.17 157	0.09 24	0.24 156	0.14 83	0.06 31	0.36 576	0.07 93	0.05 23	0.08 177	0.27 496

testlalala_base	0.23 271	0.14 226	0.48 225	0.26 387	0.16 315	0.25 274	0.17 173	0.37 238	0.19 58	0.20 158	0.26 211	0.17 157	0.14 160	0.19 58	0.18 205	0.42 583	0.23 507	0.07 93	0.06 66	0.50 576	0.14 332

RCA-Stereo	0.17 109	0.10 53	0.33 112	0.20 116	0.11 84	0.19 122	0.17 173	0.39 270	0.36 307	0.21 166	0.25 203	0.17 157	0.17 220	0.18 44	0.15 121	0.07 73	0.14 373	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.08 69

DCANet-4	0.20 178	0.11 89	0.58 373	0.19 75	0.09 15	0.19 122	0.18 227	0.39 270	0.42 380	0.29 270	0.31 265	0.17 157	0.22 294	0.21 96	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.09 114

GLC_STEREO	0.15 72	0.11 89	0.31 94	0.22 203	0.09 15	0.17 76	0.15 102	0.24 74	0.28 197	0.17 121	0.20 146	0.17 157	0.11 80	0.24 156	0.17 175	0.07 73	0.09 236	0.09 267	0.08 220	0.07 113	0.07 25

sAnonymous2	0.21 214	0.24 429	0.79 466	0.24 307	0.17 345	0.22 213	0.20 312	0.36 223	0.29 217	0.17 121	0.19 137	0.17 157	0.16 199	0.18 44	0.15 121	0.10 353	0.07 129	0.09 267	0.08 220	0.23 537	0.18 390

CroCo_RVC	0.21 214	0.24 429	0.79 466	0.24 307	0.17 345	0.22 213	0.20 312	0.36 223	0.29 217	0.17 121	0.19 137	0.17 157	0.16 199	0.18 44	0.15 121	0.10 353	0.07 129	0.09 267	0.08 220	0.23 537	0.18 390

sCroCo_RVC	0.19 147	0.15 258	0.60 387	0.27 425	0.18 375	0.23 232	0.16 136	0.28 113	0.24 131	0.14 69	0.22 175	0.17 157	0.14 160	0.22 120	0.16 148	0.11 392	0.11 310	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.10 179

GMStereo	0.21 214	0.30 480	0.57 358	0.21 149	0.12 123	0.24 254	0.18 227	0.30 150	0.41 368	0.26 223	0.24 195	0.17 157	0.16 199	0.25 176	0.19 236	0.10 353	0.07 129	0.08 176	0.08 220	0.11 376	0.09 114
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.29 407	0.11 89	0.38 136	0.22 203	0.18 375	0.33 406	1.66 613	0.53 419	0.27 185	0.27 234	0.50 465	0.17 157	0.16 199	0.25 176	0.25 349	0.07 73	0.07 129	0.07 93	0.11 404	0.07 113	0.10 179

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 55	0.10 53	0.27 69	0.21 149	0.11 84	0.16 56	0.14 76	0.24 74	0.17 32	0.17 121	0.20 146	0.18 170	0.11 80	0.16 15	0.17 175	0.07 73	0.08 193	0.07 93	0.07 137	0.07 113	0.09 114

AIO-test1	0.21 214	0.22 402	0.56 348	0.31 498	0.24 495	0.21 184	0.16 136	0.42 302	0.37 322	0.17 121	0.26 211	0.18 170	0.12 111	0.29 257	0.15 121	0.08 199	0.07 129	0.10 344	0.11 404	0.07 113	0.10 179

rvit_stereo_0081	0.16 93	0.13 181	0.30 85	0.21 149	0.12 123	0.17 76	0.17 173	0.24 74	0.34 280	0.17 121	0.19 137	0.18 170	0.15 179	0.20 79	0.17 175	0.11 392	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.09 261	0.07 25

rvit_stereo_0082	0.16 93	0.13 181	0.30 85	0.21 149	0.12 123	0.17 76	0.17 173	0.24 74	0.34 280	0.17 121	0.19 137	0.18 170	0.15 179	0.20 79	0.17 175	0.11 392	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.09 261	0.07 25

fff	0.20 178	0.15 258	0.57 358	0.19 75	0.09 15	0.19 122	0.18 227	0.38 249	0.46 428	0.29 270	0.31 265	0.18 170	0.28 390	0.21 96	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.09 114

AnonymousM	0.19 147	0.20 373	0.30 85	0.18 39	0.10 52	0.19 122	0.17 173	0.32 174	0.27 185	0.27 234	0.21 164	0.18 170	0.14 160	0.21 96	0.16 148	0.09 284	0.08 193	0.38 575	0.15 507	0.06 52	0.08 69

CroCo-Stereo	0.15 72	0.16 292	0.34 116	0.25 346	0.12 123	0.11 5	0.18 227	0.35 211	0.24 131	0.13 49	0.13 51	0.18 170	0.12 111	0.15 8	0.13 42	0.08 199	0.06 54	0.07 93	0.05 23	0.07 113	0.06 8
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
s12784h	0.18 119	0.09 28	0.38 136	0.18 39	0.07 1	0.33 406	0.19 272	0.39 270	0.34 280	0.24 200	0.25 203	0.18 170	0.18 250	0.25 176	0.17 175	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.05 1

csc	0.20 178	0.15 258	0.57 358	0.19 75	0.09 15	0.19 122	0.18 227	0.38 249	0.46 428	0.29 270	0.31 265	0.18 170	0.28 390	0.21 96	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.09 114

cscssc	0.20 178	0.15 258	0.57 358	0.19 75	0.09 15	0.19 122	0.18 227	0.38 249	0.46 428	0.29 270	0.31 265	0.18 170	0.28 390	0.21 96	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.09 114

xyz-stereo-finetune	0.17 109	0.17 324	0.29 76	0.17 15	0.08 6	0.24 254	0.21 339	0.30 150	0.32 253	0.19 148	0.22 175	0.19 180	0.15 179	0.30 273	0.22 307	0.06 31	0.06 54	0.08 176	0.06 66	0.06 52	0.07 25

rvit_stereo_0083	0.17 109	0.13 181	0.29 76	0.21 149	0.13 175	0.17 76	0.17 173	0.23 55	0.36 307	0.16 106	0.22 175	0.19 180	0.17 220	0.21 96	0.17 175	0.11 392	0.10 276	0.10 344	0.08 220	0.09 261	0.08 69

rvit_stereo_0080	0.16 93	0.17 324	0.35 122	0.19 75	0.13 175	0.14 20	0.20 312	0.29 132	0.26 168	0.16 106	0.17 111	0.19 180	0.14 160	0.19 58	0.16 148	0.11 392	0.08 193	0.08 176	0.08 220	0.10 324	0.08 69

RAFT-Stereo-weight	0.17 109	0.10 53	0.31 94	0.20 116	0.12 123	0.20 156	0.16 136	0.38 249	0.33 269	0.25 213	0.20 146	0.19 180	0.10 53	0.19 58	0.16 148	0.07 73	0.13 355	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.09 114

whm_eth	0.16 93	0.17 324	0.35 122	0.19 75	0.13 175	0.14 20	0.20 312	0.29 132	0.26 168	0.16 106	0.17 111	0.19 180	0.14 160	0.19 58	0.16 148	0.11 392	0.08 193	0.08 176	0.08 220	0.10 324	0.08 69

LoS	0.15 72	0.09 28	0.34 116	0.17 15	0.09 15	0.22 213	0.14 76	0.27 107	0.27 185	0.15 92	0.18 125	0.19 180	0.14 160	0.23 145	0.14 83	0.08 199	0.06 54	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.06 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ADStereo(finetuned)	0.21 214	0.15 258	0.59 380	0.19 75	0.09 15	0.19 122	0.18 227	0.37 238	0.41 368	0.30 293	0.31 265	0.19 180	0.31 434	0.21 96	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.07 113	0.10 179

MIPNet	0.22 238	0.19 360	0.64 407	0.22 203	0.12 123	0.28 321	0.20 312	0.48 371	0.39 348	0.31 310	0.24 195	0.19 180	0.24 327	0.28 235	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.08 176	0.07 137	0.07 113	0.08 69

HHNet	0.23 271	0.12 140	0.66 417	0.19 75	0.18 375	0.20 156	0.20 312	0.36 223	0.32 253	0.33 348	0.59 510	0.19 180	0.21 287	0.24 156	0.31 406	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.07 137	0.08 177	0.12 274

iRaftStereo_RVC	0.17 109	0.16 292	0.35 122	0.21 149	0.11 84	0.20 156	0.17 173	0.34 202	0.25 156	0.20 158	0.25 203	0.19 180	0.12 111	0.21 96	0.16 148	0.07 73	0.12 334	0.10 344	0.09 313	0.09 261	0.14 332

raftrobust	0.19 147	0.19 360	0.42 170	0.23 256	0.24 495	0.19 122	0.13 52	0.33 194	0.28 197	0.26 223	0.20 146	0.19 180	0.17 220	0.23 145	0.17 175	0.08 199	0.10 276	0.07 93	0.06 66	0.07 113	0.09 114

DCANet	0.20 178	0.15 258	0.57 358	0.19 75	0.09 15	0.19 122	0.18 227	0.37 238	0.41 368	0.30 293	0.31 265	0.19 180	0.23 306	0.21 96	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.07 113	0.10 179

tg	0.18 119	0.15 258	0.34 116	0.22 203	0.11 84	0.23 232	0.15 102	0.35 211	0.27 185	0.20 158	0.25 203	0.20 192	0.12 111	0.25 176	0.16 148	0.07 73	0.07 129	0.09 267	0.09 313	0.08 177	0.13 303

rvit_stereo_0081_aga	0.17 109	0.17 324	0.40 152	0.21 149	0.14 216	0.20 156	0.17 173	0.24 74	0.26 168	0.18 142	0.21 164	0.20 192	0.14 160	0.20 79	0.15 121	0.12 432	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.10 324	0.08 69

rvit_stereo_ft	0.18 119	0.19 360	0.43 176	0.25 346	0.14 216	0.17 76	0.21 339	0.30 150	0.28 197	0.17 121	0.19 137	0.20 192	0.17 220	0.22 120	0.18 205	0.11 392	0.07 129	0.09 267	0.09 313	0.10 324	0.08 69

WCG-NET（raft）	0.16 93	0.14 226	0.32 106	0.18 39	0.09 15	0.19 122	0.16 136	0.24 74	0.27 185	0.19 148	0.19 137	0.20 192	0.12 111	0.22 120	0.13 42	0.06 31	0.17 442	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.07 25

4D-IteraStereo	0.20 178	0.21 383	0.62 397	0.21 149	0.14 216	0.19 122	0.17 173	0.29 132	0.28 197	0.24 200	0.20 146	0.20 192	0.10 53	0.22 120	0.18 205	0.07 73	0.07 129	0.10 344	0.08 220	0.08 177	0.33 527

RAFT+CT+SA	0.23 271	0.24 429	0.48 225	0.25 346	0.18 375	0.23 232	0.29 481	0.42 302	0.38 332	0.24 200	0.39 366	0.20 192	0.17 220	0.34 321	0.17 175	0.07 73	0.07 129	0.09 267	0.12 446	0.09 261	0.13 303

DRaft	0.25 326	0.11 89	0.47 210	0.18 39	0.12 123	0.28 321	0.23 401	0.34 202	0.40 358	0.38 427	0.60 514	0.20 192	0.41 496	0.48 382	0.41 461	0.07 73	0.06 54	0.08 176	0.08 220	0.07 113	0.08 69

RAFT-345	0.22 238	0.11 89	0.55 338	0.22 203	0.12 123	0.20 156	0.16 136	0.27 107	0.28 197	0.27 234	0.65 531	0.20 192	0.17 220	0.55 416	0.22 307	0.07 73	0.06 54	0.08 176	0.07 137	0.06 52	0.07 25

rafts_anoy	0.21 214	0.22 402	0.49 245	0.25 346	0.24 495	0.19 122	0.17 173	0.34 202	0.32 253	0.24 200	0.25 203	0.20 192	0.16 199	0.25 176	0.21 289	0.08 199	0.19 467	0.11 400	0.12 446	0.09 261	0.09 114

Anonymous3	0.24 301	0.19 360	0.76 455	0.27 425	0.18 375	0.41 473	0.24 425	0.45 341	0.36 307	0.23 192	0.27 225	0.20 192	0.18 250	0.28 235	0.19 236	0.12 432	0.11 310	0.10 344	0.10 370	0.11 376	0.13 303

raft+_RVC	0.21 214	0.21 383	0.46 202	0.22 203	0.35 550	0.21 184	0.16 136	0.39 270	0.35 291	0.22 184	0.28 232	0.20 192	0.15 179	0.25 176	0.20 261	0.08 199	0.16 417	0.08 176	0.07 137	0.07 113	0.12 274

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 178	0.23 418	0.49 245	0.21 149	0.16 315	0.19 122	0.17 173	0.35 211	0.32 253	0.26 223	0.33 295	0.20 192	0.17 220	0.21 96	0.17 175	0.06 31	0.10 276	0.07 93	0.07 137	0.07 113	0.11 222

R-Stereo Train	0.19 147	0.10 53	0.49 245	0.22 203	0.12 123	0.23 232	0.18 227	0.43 311	0.20 69	0.31 310	0.45 433	0.20 192	0.14 160	0.18 44	0.18 205	0.08 199	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.07 25

RAFT-Stereo	0.19 147	0.10 53	0.49 245	0.22 203	0.12 123	0.23 232	0.18 227	0.43 311	0.20 69	0.31 310	0.45 433	0.20 192	0.14 160	0.18 44	0.18 205	0.08 199	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.07 25
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.18 119	0.16 292	0.32 106	0.16 7	0.09 15	0.27 302	0.19 272	0.29 132	0.21 93	0.23 192	0.29 240	0.21 206	0.23 306	0.37 344	0.23 326	0.06 31	0.05 5	0.08 176	0.06 66	0.06 52	0.07 25

DFGA-Net	0.26 349	0.33 495	0.70 434	0.22 203	0.15 277	0.25 274	0.17 173	0.41 297	0.40 358	0.30 293	0.32 275	0.21 206	0.18 250	0.61 449	0.33 425	0.08 199	0.06 54	0.10 344	0.09 313	0.11 376	0.09 114

Occ-G	0.18 119	0.10 53	0.38 136	0.23 256	0.15 277	0.16 56	0.18 227	0.23 55	0.26 168	0.15 92	0.20 146	0.21 206	0.11 80	0.22 120	0.19 236	0.07 73	0.17 442	0.07 93	0.06 66	0.08 177	0.30 513

testlalala2	0.19 147	0.11 89	0.49 245	0.37 535	0.26 512	0.24 254	0.14 76	0.37 238	0.26 168	0.25 213	0.27 225	0.21 206	0.12 111	0.17 30	0.17 175	0.07 73	0.07 129	0.07 93	0.07 137	0.07 113	0.08 69

AE-Stereo	0.21 214	0.12 140	0.50 267	0.25 346	0.15 277	0.24 254	0.18 227	0.40 279	0.34 280	0.19 148	0.26 211	0.21 206	0.13 142	0.22 120	0.16 148	0.07 73	0.26 532	0.09 267	0.10 370	0.07 113	0.31 517

IPLGR	0.22 238	0.14 226	0.75 451	0.21 149	0.11 84	0.25 274	0.18 227	0.44 332	0.38 332	0.29 270	0.28 232	0.21 206	0.19 272	0.37 344	0.19 236	0.07 73	0.06 54	0.08 176	0.07 137	0.07 113	0.07 25

DIP-Stereo	0.20 178	0.13 181	0.48 225	0.20 116	0.13 175	0.28 321	0.12 29	0.43 311	0.26 168	0.27 234	0.32 275	0.21 206	0.17 220	0.26 197	0.20 261	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.10 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.22 238	0.15 258	0.38 136	0.24 307	0.23 478	0.26 295	0.19 272	0.41 297	0.35 291	0.26 223	0.32 275	0.22 213	0.25 340	0.24 156	0.19 236	0.10 353	0.07 129	0.15 502	0.08 220	0.16 473	0.14 332

MSKI-zero shot	0.19 147	0.10 53	0.47 210	0.30 482	0.14 216	0.21 184	0.14 76	0.33 194	0.22 103	0.24 200	0.25 203	0.22 213	0.10 53	0.32 296	0.14 83	0.07 73	0.30 558	0.07 93	0.07 137	0.06 52	0.09 114

StereoVision	0.23 271	0.23 418	0.55 338	0.27 425	0.17 345	0.23 232	0.22 373	0.40 279	0.32 253	0.21 166	0.51 468	0.22 213	0.16 199	0.29 257	0.19 236	0.11 392	0.12 334	0.13 461	0.13 478	0.10 324	0.08 69

Selective-RAFT	0.19 147	0.14 226	0.37 134	0.24 307	0.11 84	0.30 360	0.15 102	0.35 211	0.34 280	0.17 121	0.17 111	0.22 213	0.18 250	0.29 257	0.18 205	0.07 73	0.16 417	0.07 93	0.07 137	0.08 177	0.08 69

test_4	0.19 147	0.16 292	0.39 143	0.24 307	0.13 175	0.19 122	0.21 339	0.27 107	0.24 131	0.24 200	0.47 452	0.22 213	0.13 142	0.27 211	0.18 205	0.06 31	0.06 54	0.09 267	0.09 313	0.07 113	0.06 8

test-3	0.18 119	0.10 53	0.48 225	0.23 256	0.14 216	0.18 102	0.16 136	0.32 174	0.29 217	0.26 223	0.17 111	0.22 213	0.13 142	0.26 197	0.19 236	0.06 31	0.14 373	0.08 176	0.08 220	0.06 52	0.10 179

test_1	0.18 119	0.10 53	0.48 225	0.23 256	0.14 216	0.18 102	0.16 136	0.32 174	0.29 217	0.26 223	0.17 111	0.22 213	0.13 142	0.26 197	0.19 236	0.06 31	0.14 373	0.08 176	0.08 220	0.06 52	0.10 179

TRStereo	0.22 238	0.21 383	0.62 397	0.40 551	0.19 407	0.22 213	0.16 136	0.58 486	0.30 233	0.21 166	0.21 164	0.22 213	0.13 142	0.27 211	0.14 83	0.09 284	0.09 236	0.09 267	0.11 404	0.06 52	0.19 405

NF-Stereo	0.22 238	0.11 89	0.52 306	0.25 346	0.12 123	0.21 184	0.18 227	0.40 279	0.35 291	0.28 245	0.30 254	0.22 213	0.17 220	0.52 402	0.21 289	0.09 284	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.13 303

OCTAStereo	0.22 238	0.11 89	0.52 306	0.25 346	0.12 123	0.21 184	0.18 227	0.40 279	0.35 291	0.28 245	0.30 254	0.22 213	0.17 220	0.51 394	0.21 289	0.09 284	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.13 303

RE-Stereo	0.22 238	0.11 89	0.52 306	0.25 346	0.12 123	0.21 184	0.18 227	0.40 279	0.35 291	0.28 245	0.30 254	0.22 213	0.17 220	0.51 394	0.21 289	0.09 284	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.13 303

TVStereo	0.22 238	0.11 89	0.52 306	0.25 346	0.12 123	0.21 184	0.18 227	0.40 279	0.35 291	0.28 245	0.30 254	0.22 213	0.17 220	0.51 394	0.21 289	0.09 284	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.13 303

RALCasStereoNet	0.22 238	0.22 402	0.48 225	0.23 256	0.23 478	0.22 213	0.18 227	0.32 174	0.27 185	0.22 184	0.30 254	0.22 213	0.15 179	0.29 257	0.20 261	0.08 199	0.22 498	0.07 93	0.06 66	0.10 324	0.25 480

DN-CSS_ROB	0.24 301	0.33 495	0.69 428	0.25 346	0.14 216	0.26 295	0.13 52	0.42 302	0.35 291	0.30 293	0.42 395	0.22 213	0.20 277	0.34 321	0.22 307	0.07 73	0.06 54	0.11 400	0.11 404	0.11 376	0.09 114

Hybrid-DGEV-03	0.21 214	0.20 373	0.43 176	0.23 256	0.12 123	0.27 302	0.16 136	0.33 194	0.28 197	0.33 348	0.58 505	0.23 227	0.16 199	0.24 156	0.19 236	0.07 73	0.06 54	0.09 267	0.07 137	0.08 177	0.10 179

WQFJA1++	0.48 525	0.07 2	0.86 492	0.23 256	0.19 407	0.18 102	0.11 19	0.21 35	0.14 13	2.23 613	0.12 40	0.23 227	0.11 80	0.21 96	0.14 83	0.08 199	0.19 467	0.06 32	0.09 313	4.02 620	0.20 423

FE-Mocha	0.18 119	0.11 89	0.40 152	0.26 387	0.14 216	0.19 122	0.14 76	0.36 223	0.24 131	0.24 200	0.24 195	0.23 227	0.14 160	0.27 211	0.19 236	0.08 199	0.08 193	0.08 176	0.08 220	0.07 113	0.08 69

HUF	0.26 349	0.15 258	0.79 466	0.39 546	0.31 541	0.16 56	0.17 173	0.36 223	0.25 156	0.19 148	0.14 82	0.23 227	0.11 80	0.32 296	0.14 83	0.08 199	0.60 604	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.56 576

rvit_0105_6	0.20 178	0.16 292	0.41 161	0.23 256	0.14 216	0.18 102	0.20 312	0.31 167	0.39 348	0.18 142	0.22 175	0.23 227	0.18 250	0.26 197	0.18 205	0.16 502	0.13 355	0.13 461	0.11 404	0.11 376	0.09 114

EKT-Stereo	0.39 480	0.13 181	0.53 317	0.42 560	3.94 617	0.22 213	0.17 173	0.38 249	0.30 233	0.21 166	0.20 146	0.23 227	0.15 179	0.30 273	0.18 205	0.10 353	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.09 261	0.12 274

MIM_Stereo	0.20 178	0.17 324	0.55 338	0.20 116	0.21 450	0.17 76	0.14 76	0.37 238	0.27 185	0.28 245	0.35 314	0.23 227	0.13 142	0.28 235	0.16 148	0.06 31	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.15 349

DCRE	0.24 301	0.15 258	0.45 188	0.26 387	0.26 512	0.23 232	0.21 339	0.37 238	0.29 217	0.23 192	0.81 555	0.23 227	0.16 199	0.24 156	0.18 205	0.07 73	0.14 373	0.07 93	0.08 220	0.07 113	0.25 480

TestStereo1	0.23 271	0.22 402	0.50 267	0.27 425	0.14 216	0.26 295	0.27 459	0.43 311	0.38 332	0.29 270	0.39 366	0.23 227	0.21 287	0.33 306	0.18 205	0.08 199	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.10 179

DisPM	0.20 178	0.11 89	0.52 306	0.24 307	0.13 175	0.18 102	0.19 272	0.30 150	0.31 243	0.33 348	0.34 306	0.23 227	0.16 199	0.34 321	0.17 175	0.09 284	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.12 274

SA-5K	0.23 271	0.22 402	0.50 267	0.27 425	0.14 216	0.26 295	0.27 459	0.43 311	0.38 332	0.29 270	0.39 366	0.23 227	0.21 287	0.33 306	0.18 205	0.08 199	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.10 179

SA	0.24 301	0.22 402	0.55 338	0.23 256	0.14 216	0.25 274	0.23 401	0.48 371	0.42 380	0.28 245	0.44 419	0.23 227	0.23 306	0.34 321	0.17 175	0.07 73	0.09 236	0.11 400	0.11 404	0.08 177	0.09 114

CIPLG	0.23 271	0.28 470	0.75 451	0.24 307	0.16 315	0.25 274	0.20 312	0.38 249	0.33 269	0.32 335	0.34 306	0.23 227	0.15 179	0.27 211	0.22 307	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114

IPLGR_C	0.23 271	0.29 474	0.81 471	0.24 307	0.16 315	0.24 254	0.20 312	0.38 249	0.33 269	0.32 335	0.33 295	0.23 227	0.15 179	0.26 197	0.22 307	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114

ACRE	0.23 271	0.27 462	0.83 481	0.24 307	0.15 277	0.24 254	0.20 312	0.38 249	0.32 253	0.32 335	0.33 295	0.23 227	0.15 179	0.26 197	0.22 307	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114

test_3	0.20 178	0.12 140	0.49 245	0.26 387	0.14 216	0.22 213	0.25 439	0.34 202	0.33 269	0.25 213	0.18 125	0.23 227	0.13 142	0.25 176	0.20 261	0.06 31	0.14 373	0.09 267	0.10 370	0.07 113	0.10 179

DeepStereo_RVC	0.19 147	0.12 140	0.47 210	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.16 136	0.29 132	0.24 131	0.28 245	0.27 225	0.23 227	0.28 390	0.24 156	0.19 236	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.07 137	0.09 261	0.10 179

RAFT-RH_RVC	0.26 349	0.13 181	0.57 358	0.22 203	0.12 123	0.25 274	0.14 76	0.27 107	0.29 217	0.38 427	1.14 578	0.23 227	0.18 250	0.58 429	0.24 335	0.07 73	0.06 54	0.10 344	0.07 137	0.06 52	0.08 69

TestStereo	0.22 238	0.24 429	0.48 225	0.25 346	0.11 84	0.22 213	0.22 373	0.32 174	0.31 243	0.24 200	0.34 306	0.23 227	0.19 272	0.62 460	0.19 236	0.08 199	0.07 129	0.10 344	0.07 137	0.11 376	0.07 25

SFCPSM	0.23 271	0.12 140	0.51 285	0.21 149	0.14 216	0.34 421	0.22 373	0.57 472	0.41 368	0.29 270	0.32 275	0.23 227	0.22 294	0.28 235	0.20 261	0.10 353	0.07 129	0.09 267	0.10 370	0.09 261	0.09 114

Reg-Stereo(zero)	0.18 119	0.08 9	0.39 143	0.19 75	0.19 407	0.24 254	0.18 227	0.29 132	0.29 217	0.24 200	0.21 164	0.24 247	0.18 250	0.22 120	0.21 289	0.07 73	0.11 310	0.06 32	0.07 137	0.06 52	0.11 222

11t1	0.21 214	0.12 140	0.45 188	0.20 116	0.15 277	0.27 302	0.17 173	0.37 238	0.28 197	0.27 234	0.25 203	0.24 247	0.23 306	0.28 235	0.25 349	0.09 284	0.19 467	0.07 93	0.07 137	0.09 261	0.23 457

LL-Strereo2	0.21 214	0.25 444	0.53 317	0.32 504	0.20 433	0.25 274	0.14 76	0.32 174	0.25 156	0.25 213	0.20 146	0.24 247	0.12 111	0.28 235	0.18 205	0.07 73	0.07 129	0.12 435	0.09 313	0.09 261	0.16 365

anonymousdsp2	0.23 271	0.11 89	0.42 170	0.26 387	0.24 495	0.25 274	0.17 173	0.43 311	0.37 322	0.30 293	0.23 186	0.24 247	0.15 179	0.32 296	0.17 175	0.07 73	0.28 541	0.07 93	0.05 23	0.08 177	0.44 561

UDGNet	0.24 301	0.37 518	0.53 317	0.25 346	0.14 216	0.24 254	0.18 227	0.32 174	0.44 404	0.29 270	0.28 232	0.24 247	0.20 277	0.30 273	0.21 289	0.16 502	0.07 129	0.21 541	0.11 404	0.16 473	0.11 222

PFNet+	0.21 214	0.11 89	0.54 330	0.22 203	0.12 123	0.17 76	0.18 227	0.31 167	0.36 307	0.33 348	0.32 275	0.24 247	0.16 199	0.33 306	0.18 205	0.10 353	0.07 129	0.11 400	0.10 370	0.08 177	0.12 274

PSM-softLoss	0.22 238	0.11 89	0.53 317	0.25 346	0.12 123	0.20 156	0.17 173	0.39 270	0.29 217	0.29 270	0.32 275	0.24 247	0.16 199	0.53 405	0.21 289	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.09 313	0.08 177	0.12 274

KMStereo	0.22 238	0.11 89	0.53 317	0.25 346	0.12 123	0.20 156	0.17 173	0.39 270	0.29 217	0.29 270	0.32 275	0.24 247	0.16 199	0.53 405	0.21 289	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.09 313	0.08 177	0.12 274

DEmStereo	0.26 349	0.10 53	0.52 306	0.19 75	0.13 175	0.31 382	0.25 439	0.29 132	0.38 332	0.36 401	0.57 502	0.24 247	0.48 524	0.53 405	0.44 476	0.07 73	0.06 54	0.08 176	0.08 220	0.07 113	0.08 69

CRE-IMP	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.23 256	0.11 84	0.24 254	0.17 173	0.31 167	0.24 131	0.27 234	0.26 211	0.24 247	0.17 220	0.24 156	0.19 236	0.09 284	0.05 5	0.10 344	0.07 137	0.10 324	0.10 179

test-1	0.20 178	0.12 140	0.49 245	0.23 256	0.23 478	0.22 213	0.23 401	0.36 223	0.29 217	0.21 166	0.25 203	0.24 247	0.14 160	0.18 44	0.22 307	0.07 73	0.14 373	0.08 176	0.07 137	0.06 52	0.14 332

Prome-Stereo	0.22 238	0.10 53	0.43 176	0.24 307	0.13 175	0.23 232	0.23 401	0.37 238	0.27 185	0.33 348	0.58 505	0.24 247	0.28 390	0.30 273	0.16 148	0.07 73	0.05 5	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.20 423

Hybrid-DGEV-2	0.23 271	0.20 373	0.53 317	0.24 307	0.13 175	0.28 321	0.15 102	0.50 389	0.45 416	0.28 245	0.26 211	0.25 259	0.26 358	0.29 257	0.20 261	0.07 73	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.07 113	0.10 179

rvit_0105_4	0.21 214	0.17 324	0.49 245	0.23 256	0.14 216	0.20 156	0.23 401	0.35 211	0.40 358	0.19 148	0.24 195	0.25 259	0.20 277	0.28 235	0.18 205	0.16 502	0.13 355	0.12 435	0.11 404	0.11 376	0.10 179

model_zeroshot	0.21 214	0.14 226	0.51 285	0.34 520	0.18 375	0.26 295	0.16 136	0.41 297	0.24 131	0.33 348	0.20 146	0.25 259	0.12 111	0.26 197	0.16 148	0.09 284	0.21 487	0.07 93	0.08 220	0.07 113	0.13 303

H2IRNET	0.19 147	0.18 347	0.50 267	0.22 203	0.12 123	0.20 156	0.16 136	0.28 113	0.31 243	0.17 121	0.32 275	0.25 259	0.20 277	0.24 156	0.19 236	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.10 370	0.10 324	0.08 69

MyStereo8	0.25 326	0.20 373	0.69 428	0.24 307	0.17 345	0.31 382	0.16 136	0.50 389	0.32 253	0.29 270	0.38 348	0.25 259	0.19 272	0.33 306	0.29 393	0.08 199	0.20 482	0.08 176	0.08 220	0.10 324	0.16 365

CASS	0.22 238	0.16 292	0.40 152	0.26 387	0.12 123	0.29 346	0.19 272	0.40 279	0.32 253	0.34 369	0.35 314	0.25 259	0.25 340	0.26 197	0.21 289	0.13 454	0.08 193	0.11 400	0.09 313	0.11 376	0.12 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.23 271	0.32 491	0.55 338	0.23 256	0.12 123	0.27 302	0.21 339	0.32 174	0.45 416	0.30 293	0.29 240	0.25 259	0.17 220	0.31 286	0.26 360	0.13 454	0.07 129	0.10 344	0.08 220	0.12 417	0.09 114

Patchmatch Stereo++	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.14 76	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.27 211	0.18 205	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114
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	0.20 178	0.12 140	0.50 267	0.23 256	0.11 84	0.24 254	0.19 272	0.30 150	0.28 197	0.26 223	0.26 211	0.25 259	0.18 250	0.34 321	0.19 236	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.07 137	0.09 261	0.09 114

PSM-adaLoss	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.15 102	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.25 176	0.17 175	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114

ROB_FTStereo_v2	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.15 102	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.25 176	0.18 205	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114

ROB_FTStereo	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.13 52	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.25 176	0.17 175	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114

HUI-Stereo	0.19 147	0.13 181	0.52 306	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.14 76	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.23 145	0.17 175	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114

Pruner-Stereo	0.20 178	0.12 140	0.49 245	0.29 471	0.12 123	0.19 122	0.17 173	0.32 174	0.31 243	0.33 348	0.32 275	0.25 259	0.15 179	0.25 176	0.22 307	0.09 284	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.10 179

iGMRVC	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.15 102	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.27 211	0.18 205	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114

iRAFT	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.14 76	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.27 211	0.18 205	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114

RAFT-IKP	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.18 102	0.15 102	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.26 197	0.18 205	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114

RALAANet	0.21 214	0.24 429	0.53 317	0.23 256	0.14 216	0.22 213	0.13 52	0.38 249	0.30 233	0.29 270	0.26 211	0.25 259	0.15 179	0.28 235	0.20 261	0.08 199	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.10 324	0.07 25

GES	0.23 271	0.14 226	0.54 330	0.21 149	0.14 216	0.28 321	0.19 272	0.51 401	0.35 291	0.31 310	0.36 329	0.25 259	0.24 327	0.30 273	0.23 326	0.11 392	0.09 236	0.08 176	0.08 220	0.10 324	0.12 274

AFF-stereo	0.20 178	0.24 429	0.49 245	0.22 203	0.11 84	0.18 102	0.18 227	0.35 211	0.29 217	0.25 213	0.36 329	0.25 259	0.17 220	0.25 176	0.17 175	0.06 31	0.09 236	0.08 176	0.08 220	0.08 177	0.11 222

GCAP-BAT	0.20 178	0.12 140	0.48 225	0.25 346	0.17 345	0.24 254	0.16 136	0.32 174	0.21 93	0.28 245	0.30 254	0.26 279	0.12 111	0.28 235	0.19 236	0.07 73	0.25 525	0.07 93	0.08 220	0.06 52	0.19 405

MyStereo05	0.24 301	0.15 258	0.58 373	0.22 203	0.14 216	0.25 274	0.22 373	0.50 389	0.54 492	0.32 335	0.23 186	0.26 279	0.23 306	0.32 296	0.25 349	0.07 73	0.12 334	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.11 222

Sa-1000	0.24 301	0.20 373	0.53 317	0.23 256	0.14 216	0.30 360	0.23 401	0.50 389	0.41 368	0.30 293	0.50 465	0.26 279	0.19 272	0.33 306	0.16 148	0.08 199	0.10 276	0.10 344	0.11 404	0.08 177	0.08 69

LCNet	0.22 238	0.12 140	0.42 170	0.26 387	0.12 123	0.23 232	0.19 272	0.36 223	0.28 197	0.28 245	0.35 314	0.26 279	0.30 417	0.35 328	0.17 175	0.07 73	0.05 5	0.09 267	0.10 370	0.13 430	0.22 449

CFNet-RSSM	0.18 119	0.10 53	0.45 188	0.20 116	0.12 123	0.20 156	0.16 136	0.40 279	0.31 243	0.23 192	0.21 164	0.26 279	0.15 179	0.21 96	0.14 83	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.07 137	0.06 52	0.06 8

rvit_0105_5	0.22 238	0.18 347	0.51 285	0.23 256	0.13 175	0.22 213	0.25 439	0.38 249	0.40 358	0.21 166	0.23 186	0.27 284	0.20 277	0.27 211	0.20 261	0.15 492	0.13 355	0.12 435	0.12 446	0.10 324	0.10 179

MyStereo04	0.24 301	0.15 258	0.58 373	0.22 203	0.16 315	0.25 274	0.22 373	0.51 401	0.54 492	0.29 270	0.23 186	0.27 284	0.23 306	0.32 296	0.25 349	0.07 73	0.13 355	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.11 222

gwcnet-sp	0.25 326	0.16 292	0.70 434	0.23 256	0.14 216	0.34 421	0.22 373	0.46 349	0.41 368	0.37 418	0.35 314	0.27 284	0.27 367	0.36 334	0.26 360	0.09 284	0.08 193	0.09 267	0.09 313	0.10 324	0.10 179

scenet	0.25 326	0.16 292	0.70 434	0.23 256	0.14 216	0.34 421	0.22 373	0.46 349	0.41 368	0.37 418	0.35 314	0.27 284	0.27 367	0.36 334	0.26 360	0.09 284	0.08 193	0.09 267	0.09 313	0.10 324	0.10 179

knoymous	0.18 119	0.10 53	0.35 122	0.17 15	0.11 84	0.21 184	0.17 173	0.33 194	0.24 131	0.24 200	0.28 232	0.27 284	0.16 199	0.24 156	0.17 175	0.09 284	0.06 54	0.09 267	0.06 66	0.09 261	0.10 179

ssnet	0.25 326	0.16 292	0.70 434	0.23 256	0.14 216	0.34 421	0.22 373	0.46 349	0.41 368	0.37 418	0.35 314	0.27 284	0.27 367	0.36 334	0.26 360	0.09 284	0.08 193	0.09 267	0.09 313	0.10 324	0.10 179

test_5	0.25 326	0.25 444	0.57 358	0.27 425	0.18 375	0.25 274	0.29 481	0.42 302	0.39 348	0.29 270	0.40 375	0.27 284	0.23 306	0.35 328	0.19 236	0.07 73	0.07 129	0.09 267	0.09 313	0.10 324	0.14 332

AAGNet	0.34 453	0.12 140	0.53 317	0.26 387	0.16 315	0.20 156	0.19 272	0.31 167	0.29 217	0.35 388	0.35 314	0.27 284	0.30 417	0.44 368	2.56 613	0.08 199	0.05 5	0.10 344	0.07 137	0.09 261	0.07 25

PFNet	0.24 301	0.11 89	0.63 402	0.25 346	0.14 216	0.22 213	0.19 272	0.40 279	0.35 291	0.36 401	0.32 275	0.27 284	0.20 277	0.63 463	0.23 326	0.09 284	0.05 5	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.08 69

GMM-Stereo	0.22 238	0.10 53	0.56 348	0.23 256	0.13 175	0.24 254	0.24 425	0.38 249	0.29 217	0.31 310	0.44 419	0.27 284	0.21 287	0.31 286	0.17 175	0.07 73	0.05 5	0.10 344	0.09 313	0.08 177	0.19 405

Gwc-CoAtRS	0.17 109	0.10 53	0.41 161	0.20 116	0.12 123	0.20 156	0.15 102	0.34 202	0.29 217	0.23 192	0.23 186	0.27 284	0.15 179	0.21 96	0.14 83	0.07 73	0.06 54	0.07 93	0.07 137	0.06 52	0.07 25

HITNet	0.22 238	0.23 418	0.60 387	0.20 116	0.09 15	0.27 302	0.15 102	0.45 341	0.33 269	0.29 270	0.33 295	0.27 284	0.22 294	0.29 257	0.27 371	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.09 261	0.11 222
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	0.25 326	0.22 402	0.62 397	0.26 387	0.11 84	0.31 382	0.23 401	0.46 349	0.45 416	0.34 369	0.43 409	0.27 284	0.23 306	0.36 334	0.37 449	0.08 199	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.08 177	0.10 179

test_sample4	0.26 349	0.14 226	0.53 317	0.21 149	0.12 123	0.32 399	0.21 339	0.53 419	0.38 332	0.33 348	0.38 348	0.28 297	0.25 340	0.54 411	0.25 349	0.10 353	0.14 373	0.10 344	0.09 313	0.11 376	0.16 365

CoDeX	0.24 301	0.13 181	0.48 225	0.22 203	0.14 216	0.29 346	0.21 339	0.55 452	0.42 380	0.29 270	0.36 329	0.28 297	0.23 306	0.48 382	0.20 261	0.09 284	0.06 54	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.08 69

xx1	0.23 271	0.16 292	0.50 267	0.27 425	0.13 175	0.31 382	0.19 272	0.39 270	0.48 449	0.21 166	0.20 146	0.28 297	0.25 340	0.28 235	0.12 12	0.08 199	0.28 541	0.10 344	0.11 404	0.09 261	0.23 457

qqq	0.24 301	0.16 292	0.46 202	0.20 116	0.15 277	0.23 232	0.20 312	0.43 311	0.32 253	0.26 223	0.31 265	0.28 297	0.25 340	0.36 334	0.28 379	0.08 199	0.22 498	0.10 344	0.11 404	0.09 261	0.23 457

iRaft-Stereo_20w	0.29 407	0.11 89	0.86 492	0.33 515	0.24 495	0.32 399	0.26 450	0.60 507	0.26 168	0.41 466	0.21 164	0.28 297	0.19 272	0.32 296	0.24 335	0.07 73	0.31 562	0.07 93	0.09 313	0.08 177	0.47 565

GMOStereo	0.20 178	0.17 324	0.45 188	0.23 256	0.18 375	0.21 184	0.27 459	0.28 113	0.28 197	0.31 310	0.32 275	0.28 297	0.17 220	0.16 15	0.13 42	0.07 73	0.23 507	0.10 344	0.08 220	0.08 177	0.07 25

error version	0.20 178	0.17 324	0.45 188	0.23 256	0.18 375	0.21 184	0.27 459	0.28 113	0.28 197	0.31 310	0.32 275	0.28 297	0.17 220	0.16 15	0.13 42	0.07 73	0.23 507	0.10 344	0.08 220	0.08 177	0.07 25

test-v	0.20 178	0.17 324	0.45 188	0.23 256	0.18 375	0.21 184	0.27 459	0.28 113	0.28 197	0.31 310	0.32 275	0.28 297	0.17 220	0.16 15	0.13 42	0.07 73	0.23 507	0.10 344	0.08 220	0.08 177	0.07 25

CrosDoStereo	0.32 437	0.11 89	0.53 317	0.19 75	0.12 123	0.22 213	1.07 601	0.36 223	0.38 332	0.38 427	0.60 514	0.28 297	0.45 511	0.61 449	0.56 512	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.09 313	0.08 177	0.09 114

PSM-AAD	0.26 349	0.11 89	0.43 176	0.24 307	0.12 123	0.27 302	0.37 527	0.36 223	0.30 233	0.36 401	0.39 366	0.28 297	0.77 568	0.30 273	0.16 148	0.07 73	0.06 54	0.12 435	0.11 404	0.09 261	0.21 435

ASMatch	0.23 271	0.11 89	0.55 338	0.25 346	0.14 216	0.19 122	0.16 136	0.32 174	0.30 233	0.28 245	0.68 537	0.28 297	0.26 358	0.50 388	0.22 307	0.07 73	0.06 54	0.08 176	0.07 137	0.06 52	0.11 222

DeepStereo_LL	0.32 437	0.11 89	0.53 317	0.19 75	0.12 123	0.22 213	1.07 601	0.36 223	0.38 332	0.38 427	0.60 514	0.28 297	0.45 511	0.61 449	0.56 512	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.09 313	0.08 177	0.09 114

test-2	0.20 178	0.17 324	0.45 188	0.23 256	0.18 375	0.21 184	0.27 459	0.28 113	0.28 197	0.31 310	0.32 275	0.28 297	0.17 220	0.16 15	0.13 42	0.07 73	0.23 507	0.10 344	0.08 220	0.08 177	0.07 25

IGEV-FE	0.23 271	0.11 89	0.82 475	0.21 149	0.23 478	0.20 156	0.19 272	0.38 249	0.23 117	0.34 369	0.22 175	0.29 310	0.14 160	0.24 156	0.20 261	0.07 73	0.09 236	0.08 176	0.08 220	0.08 177	0.35 534

FSD					0.41 564	0.28 321	0.27 459	0.32 174	0.30 233	0.27 234	0.27 225	0.29 310	0.27 367	0.35 328	0.28 379	0.23 545	0.49 589	0.27 553	0.26 565	0.26 547

IGEV-RUCA	0.21 214	0.09 28	0.26 57	0.20 116	0.19 407	0.28 321	0.23 401	0.24 74	0.22 103	0.21 166	0.23 186	0.29 310	0.48 524	0.26 197	0.19 236	0.09 284	0.08 193	0.18 527	0.14 496	0.18 504	0.19 405

rvit_0105_3	0.24 301	0.21 383	0.57 358	0.25 346	0.15 277	0.24 254	0.28 475	0.40 279	0.43 391	0.25 213	0.26 211	0.29 310	0.22 294	0.29 257	0.21 289	0.15 492	0.13 355	0.14 485	0.15 507	0.10 324	0.10 179

rvit_stereo_0075_2	0.25 326	0.18 347	0.65 412	0.27 425	0.22 465	0.22 213	0.15 102	0.41 297	0.36 307	0.27 234	0.37 340	0.29 310	0.21 287	0.29 257	0.20 261	0.17 516	0.12 334	0.19 534	0.12 446	0.14 453	0.14 332

GCST	0.50 529	0.67 577	0.82 475	1.04 601	0.55 580	0.38 457	0.11 19	0.42 302	0.33 269	0.42 471	0.35 314	0.29 310	0.18 250	0.50 388	0.23 326	0.70 595	0.42 582	0.79 598	0.62 602	0.63 584	0.47 565

test_sample6	0.27 377	0.15 258	0.50 267	0.22 203	0.12 123	0.30 360	0.22 373	0.54 434	0.39 348	0.34 369	0.44 419	0.29 310	0.25 340	0.58 429	0.26 360	0.11 392	0.14 373	0.10 344	0.10 370	0.11 376	0.16 365

test_sample5	0.26 349	0.14 226	0.51 285	0.21 149	0.12 123	0.31 382	0.21 339	0.53 419	0.38 332	0.33 348	0.43 409	0.29 310	0.25 340	0.56 422	0.24 335	0.10 353	0.14 373	0.10 344	0.10 370	0.11 376	0.16 365

test_sample3	0.25 326	0.14 226	0.52 306	0.20 116	0.12 123	0.33 406	0.20 312	0.53 419	0.38 332	0.32 335	0.35 314	0.29 310	0.24 327	0.54 411	0.25 349	0.10 353	0.14 373	0.09 267	0.09 313	0.11 376	0.15 349

DualNet	0.26 349	0.14 226	0.51 285	0.21 149	0.12 123	0.31 382	0.21 339	0.53 419	0.38 332	0.34 369	0.44 419	0.29 310	0.25 340	0.56 422	0.24 335	0.10 353	0.14 373	0.10 344	0.10 370	0.11 376	0.16 365

IGEV_Zeroshot_test	0.23 271	0.11 89	0.82 475	0.21 149	0.23 478	0.20 156	0.19 272	0.38 249	0.23 117	0.34 369	0.22 175	0.29 310	0.14 160	0.24 156	0.20 261	0.07 73	0.09 236	0.08 176	0.08 220	0.08 177	0.35 534

Any-RAFT	0.18 119	0.09 28	0.33 112	0.19 75	0.10 52	0.29 346	0.16 136	0.44 332	0.32 253	0.25 213	0.27 225	0.29 310	0.16 199	0.23 145	0.13 42	0.08 199	0.07 129	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.07 25

x	0.23 271	0.15 258	0.45 188	0.20 116	0.15 277	0.27 302	0.17 173	0.43 311	0.35 291	0.26 223	0.31 265	0.29 310	0.25 340	0.29 257	0.30 396	0.09 284	0.22 498	0.08 176	0.09 313	0.09 261	0.24 470

SST-Stereo	0.22 238	0.11 89	0.52 306	0.25 346	0.14 216	0.19 122	0.17 173	0.32 174	0.26 168	0.34 369	0.33 295	0.29 310	0.25 340	0.56 422	0.18 205	0.08 199	0.05 5	0.10 344	0.08 220	0.09 261	0.07 25

IRAFT_RVC	0.23 271	0.15 258	0.54 330	0.26 387	0.12 123	0.19 122	0.23 401	0.41 297	0.39 348	0.31 310	0.30 254	0.29 310	0.24 327	0.55 416	0.23 326	0.08 199	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.08 177	0.08 69

cross-raft	0.18 119	0.12 140	0.40 152	0.27 425	0.16 315	0.20 156	0.24 425	0.34 202	0.24 131	0.23 192	0.28 232	0.29 310	0.15 179	0.19 58	0.16 148	0.06 31	0.05 5	0.08 176	0.07 137	0.07 113	0.07 25

LMCR-Stereo	0.28 387	0.22 402	0.56 348	0.29 471	0.14 216	0.37 451	0.23 401	0.57 472	0.36 307	0.40 454	0.40 375	0.29 310	0.30 417	0.41 355	0.38 451	0.11 392	0.07 129	0.09 267	0.07 137	0.13 430	0.10 179

111	0.22 238	0.22 402	0.57 358	0.19 75	0.09 15	0.24 254	0.17 173	0.44 332	0.46 428	0.24 200	0.30 254	0.29 310	0.22 294	0.25 176	0.19 236	0.08 199	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.07 113	0.15 349

ARAFT	0.26 349	0.30 480	0.87 495	0.22 203	0.12 123	0.30 360	0.24 425	0.46 349	0.34 280	0.33 348	0.28 232	0.29 310	0.20 277	0.49 384	0.19 236	0.08 199	0.06 54	0.12 435	0.11 404	0.09 261	0.09 114

FENet	0.22 238	0.13 181	0.48 225	0.22 203	0.12 123	0.27 302	0.18 227	0.43 311	0.37 322	0.31 310	0.32 275	0.29 310	0.23 306	0.27 211	0.24 335	0.10 353	0.07 129	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.11 222

test_sample2	0.23 271	0.12 140	0.39 143	0.20 116	0.11 84	0.28 321	0.22 373	0.45 341	0.33 269	0.27 234	0.34 306	0.30 330	0.25 340	0.46 376	0.23 326	0.09 284	0.15 404	0.09 267	0.08 220	0.10 324	0.19 405

mmm	0.25 326	0.15 258	0.44 185	0.23 256	0.20 433	0.28 321	0.21 339	0.43 311	0.32 253	0.31 310	0.40 375	0.30 330	0.24 327	0.31 286	0.28 379	0.09 284	0.21 487	0.11 400	0.12 446	0.10 324	0.26 492

GwcNet-ADL	0.23 271	0.15 258	0.58 373	0.24 307	0.13 175	0.23 232	0.24 425	0.51 401	0.41 368	0.28 245	0.29 240	0.30 330	0.20 277	0.27 211	0.28 379	0.09 284	0.07 129	0.07 93	0.07 137	0.09 261	0.11 222

FTStereo	0.28 387	0.11 89	0.56 348	0.24 307	0.13 175	0.21 184	0.52 568	0.36 223	0.28 197	0.38 427	0.94 568	0.30 330	0.56 543	0.33 306	0.18 205	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.19 405

RAFT_R40	0.22 238	0.11 89	0.52 306	0.25 346	0.13 175	0.18 102	0.18 227	0.32 174	0.31 243	0.33 348	0.33 295	0.30 330	0.23 306	0.55 416	0.19 236	0.08 199	0.05 5	0.10 344	0.08 220	0.09 261	0.07 25

GrayStereo	0.26 349	0.10 53	0.45 188	0.27 425	0.14 216	0.23 232	0.46 556	0.36 223	0.33 269	0.40 454	0.47 452	0.30 330	0.78 569	0.29 257	0.17 175	0.07 73	0.06 54	0.08 176	0.09 313	0.07 113	0.15 349

222	0.45 511	0.14 226	0.43 176	0.19 75	0.15 277	0.36 443	0.20 312	0.60 507	0.43 391	0.37 418	0.45 433	0.30 330	0.28 390	0.59 437	3.72 617	0.11 392	0.19 467	0.08 176	0.09 313	0.09 261	0.27 496

test_xeample	0.39 480	0.14 226	0.46 202	0.19 75	0.16 315	0.34 421	0.22 373	0.59 496	0.43 391	0.33 348	0.47 452	0.30 330	0.27 367	0.60 442	2.44 612	0.10 353	0.21 487	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.25 480

FADNet_RVC	0.31 431	0.35 508	0.98 521	0.24 307	0.16 315	0.30 360	0.17 173	0.52 409	0.39 348	0.30 293	0.38 348	0.30 330	0.29 410	0.54 411	0.33 425	0.14 478	0.14 373	0.14 485	0.16 517	0.21 528	0.24 470

test_sample1	0.24 301	0.13 181	0.40 152	0.20 116	0.13 175	0.29 346	0.19 272	0.43 311	0.30 233	0.27 234	0.34 306	0.31 339	0.28 390	0.45 374	0.27 371	0.09 284	0.16 417	0.08 176	0.08 220	0.09 261	0.22 449

SMFormer	0.27 377	0.13 181	0.47 210	0.20 116	0.10 52	0.28 321	0.19 272	0.54 434	0.48 449	0.35 388	0.42 395	0.31 339	0.27 367	0.60 442	0.34 432	0.10 353	0.16 417	0.08 176	0.09 313	0.10 324	0.16 365

tta	0.27 377	0.13 181	0.47 210	0.20 116	0.10 52	0.28 321	0.19 272	0.54 434	0.48 449	0.35 388	0.42 395	0.31 339	0.27 367	0.60 442	0.34 432	0.10 353	0.16 417	0.08 176	0.09 313	0.08 177	0.13 303

qqq1	0.26 349	0.13 181	0.47 210	0.20 116	0.10 52	0.28 321	0.19 272	0.54 434	0.48 449	0.35 388	0.42 395	0.31 339	0.27 367	0.60 442	0.21 289	0.10 353	0.16 417	0.07 93	0.07 137	0.08 177	0.13 303

fff1	0.26 349	0.13 181	0.47 210	0.20 116	0.10 52	0.28 321	0.19 272	0.54 434	0.48 449	0.35 388	0.42 395	0.31 339	0.27 367	0.60 442	0.21 289	0.10 353	0.16 417	0.07 93	0.07 137	0.08 177	0.13 303

BUS	0.24 301	0.13 181	0.36 128	0.25 346	0.14 216	0.44 490	0.17 173	0.59 496	0.36 307	0.34 369	0.35 314	0.31 339	0.22 294	0.27 211	0.22 307	0.10 353	0.07 129	0.11 400	0.10 370	0.09 261	0.10 179

RAFT_CTSACE	0.23 271	0.21 383	0.57 358	0.26 387	0.15 277	0.22 213	0.23 401	0.34 202	0.30 233	0.34 369	0.51 468	0.31 339	0.17 220	0.33 306	0.15 121	0.06 31	0.09 236	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.07 25

NINENet	0.27 377	0.16 292	0.49 245	0.23 256	0.16 315	0.44 490	0.17 173	0.63 527	0.49 463	0.33 348	0.38 348	0.31 339	0.22 294	0.43 364	0.22 307	0.11 392	0.10 276	0.12 435	0.08 220	0.12 417	0.11 222

XX-Stereo	0.25 326	0.11 89	1.09 537	0.35 526	0.38 559	0.23 232	0.13 52	0.43 311	0.19 58	0.20 158	0.40 375	0.31 339	0.10 53	0.33 306	0.13 42	0.08 199	0.11 310	0.08 176	0.09 313	0.07 113	0.10 179

RAFT + AFF	0.30 420	0.33 495	0.76 455	0.25 346	0.17 345	0.30 360	0.33 510	0.55 452	0.42 380	0.28 245	0.30 254	0.31 339	0.31 434	0.64 468	0.32 416	0.09 284	0.11 310	0.11 400	0.10 370	0.12 417	0.16 365

MLCV	0.25 326	0.23 418	0.59 380	0.22 203	0.09 15	0.30 360	0.18 227	0.40 279	0.38 332	0.38 427	0.44 419	0.31 339	0.22 294	0.44 368	0.32 416	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.07 113	0.08 69

DStereoRT	0.40 491	0.16 292	0.74 447	0.25 346	0.17 345	0.42 480	0.19 272	0.50 389	0.48 449	0.31 310	0.40 375	0.32 350	0.39 486	0.64 468	0.31 406	0.09 284	0.11 310	1.56 617	0.43 584	0.08 177	0.41 553

rvit_105_1	0.28 387	0.24 429	0.65 412	0.27 425	0.19 407	0.31 382	0.35 518	0.46 349	0.53 487	0.31 310	0.32 275	0.32 350	0.27 367	0.36 334	0.26 360	0.16 502	0.14 373	0.15 502	0.17 528	0.11 376	0.11 222

RAFT-Test	0.19 147	0.11 89	0.41 161	0.26 387	0.21 450	0.26 295	0.17 173	0.37 238	0.26 168	0.24 200	0.29 240	0.32 350	0.14 160	0.22 120	0.15 121	0.07 73	0.08 193	0.07 93	0.07 137	0.06 52	0.07 25

IER	0.24 301	0.15 258	0.50 267	0.21 149	0.15 277	0.31 382	0.20 312	0.44 332	0.38 332	0.34 369	0.41 387	0.32 350	0.34 457	0.31 286	0.23 326	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.08 220	0.09 261	0.09 114

AASNet	0.29 407	0.27 462	0.67 420	0.26 387	0.18 375	0.34 421	0.21 339	0.64 533	0.49 463	0.36 401	0.41 387	0.32 350	0.26 358	0.33 306	0.39 455	0.12 432	0.09 236	0.10 344	0.08 220	0.14 453	0.12 274

GANet-ADL	0.22 238	0.14 226	0.51 285	0.23 256	0.14 216	0.29 346	0.19 272	0.48 371	0.36 307	0.26 223	0.33 295	0.32 350	0.20 277	0.26 197	0.22 307	0.11 392	0.07 129	0.07 93	0.06 66	0.09 261	0.11 222

HCRNet	0.25 326	0.27 462	0.42 170	0.34 520	0.17 345	0.27 302	0.18 227	0.45 341	0.37 322	0.31 310	0.35 314	0.32 350	0.23 306	0.44 368	0.21 289	0.13 454	0.08 193	0.13 461	0.11 404	0.11 376	0.09 114

BEATNet_4x	0.25 326	0.25 444	0.66 417	0.23 256	0.10 52	0.29 346	0.14 76	0.49 381	0.34 280	0.31 310	0.35 314	0.32 350	0.26 358	0.34 321	0.33 425	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.07 137	0.11 376	0.13 303

ITSA-stereo	0.26 349	0.16 292	0.39 143	0.24 307	0.11 84	0.28 321	0.18 227	0.58 486	0.59 519	0.32 335	0.32 275	0.33 358	0.28 390	0.51 394	0.34 432	0.11 392	0.08 193	0.11 400	0.11 404	0.11 376	0.15 349

HBP-ISP	0.34 453	0.35 508	0.76 455	0.23 256	0.17 345	0.33 406	0.22 373	0.56 463	0.47 441	0.42 471	0.49 462	0.33 358	0.41 496	0.73 500	0.27 371	0.18 527	0.19 467	0.24 550	0.20 540	0.16 473	0.16 365

raft_robust	0.25 326	0.23 418	0.44 185	0.22 203	0.13 175	0.23 232	0.22 373	0.52 409	0.50 470	0.33 348	0.32 275	0.33 358	0.23 306	0.55 416	0.18 205	0.07 73	0.11 310	0.08 176	0.10 370	0.08 177	0.07 25

OMP-Stereo	0.24 301	0.16 292	0.48 225	0.30 482	0.13 175	0.21 184	0.16 136	0.38 249	0.35 291	0.34 369	0.30 254	0.33 358	0.20 277	0.70 491	0.24 335	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.07 137	0.08 177	0.07 25

IIG-Stereo	0.24 301	0.16 292	0.47 210	0.29 471	0.12 123	0.23 232	0.14 76	0.40 279	0.33 269	0.35 388	0.37 340	0.33 358	0.22 294	0.70 491	0.26 360	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.07 137	0.08 177	0.07 25

THIR-Stereo	0.30 420	0.15 258	0.46 202	0.19 75	0.11 84	0.28 321	0.70 582	0.33 194	0.36 307	0.37 418	0.64 529	0.33 358	0.49 529	0.58 429	0.44 476	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.09 313	0.07 113	0.08 69

DMCA	0.24 301	0.18 347	0.51 285	0.23 256	0.14 216	0.27 302	0.20 312	0.45 341	0.40 358	0.32 335	0.33 295	0.33 358	0.25 340	0.27 211	0.30 396	0.11 392	0.08 193	0.10 344	0.08 220	0.11 376	0.12 274

SuperB	0.50 529	0.37 518	2.16 597	0.23 256	0.15 277	0.41 473	0.32 504	0.50 389	0.83 563	0.44 488	0.51 468	0.33 358	0.45 511	0.69 488	1.07 570	0.10 353	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.95 604	0.18 390

gcap-zeroshot	0.19 147	0.14 226	0.51 285	0.21 149	0.15 277	0.27 302	0.15 102	0.32 174	0.24 131	0.26 223	0.20 146	0.34 366	0.15 179	0.22 120	0.14 83	0.07 73	0.08 193	0.07 93	0.07 137	0.06 52	0.09 114

MyStereo06	0.23 271	0.15 258	0.74 447	0.22 203	0.14 216	0.25 274	0.22 373	0.43 311	0.25 156	0.36 401	0.24 195	0.34 366	0.18 250	0.24 156	0.20 261	0.07 73	0.12 334	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.11 222

ffm	0.27 377	0.17 324	0.84 485	0.21 149	0.13 175	0.29 346	0.21 339	0.38 249	0.46 428	0.31 310	0.44 419	0.34 366	0.24 327	0.28 235	0.12 12	0.08 199	0.28 541	0.12 435	0.11 404	0.08 177	0.37 545

ff1	0.36 463	0.17 324	0.84 485	0.21 149	0.13 175	0.29 346	0.21 339	0.38 249	0.46 428	0.31 310	0.44 419	0.34 366	0.24 327	0.91 549	1.30 581	0.08 199	0.28 541	0.12 435	0.11 404	0.08 177	0.37 545

mmx	0.37 470	0.17 324	0.84 485	0.21 149	0.13 175	0.29 346	0.21 339	0.57 472	0.48 449	0.31 310	0.44 419	0.34 366	0.24 327	0.91 549	1.30 581	0.10 353	0.20 482	0.12 435	0.11 404	0.11 376	0.23 457

xxx	0.37 470	0.17 324	0.84 485	0.21 149	0.13 175	0.29 346	0.21 339	0.57 472	0.48 449	0.31 310	0.44 419	0.34 366	0.24 327	0.91 549	1.30 581	0.10 353	0.20 482	0.12 435	0.11 404	0.11 376	0.23 457

HH	0.22 238	0.12 140	0.55 338	0.32 504	0.16 315	0.27 302	0.18 227	0.36 223	0.25 156	0.20 158	0.26 211	0.34 366	0.18 250	0.33 306	0.15 121	0.07 73	0.16 417	0.07 93	0.07 137	0.07 113	0.31 517

HanStereo	0.22 238	0.12 140	0.55 338	0.32 504	0.16 315	0.27 302	0.18 227	0.36 223	0.25 156	0.20 158	0.26 211	0.34 366	0.18 250	0.33 306	0.15 121	0.07 73	0.16 417	0.07 93	0.07 137	0.07 113	0.31 517

iRaft-Stereo_5w	0.25 326	0.24 429	0.50 267	0.23 256	0.18 375	0.19 122	0.19 272	0.39 270	0.35 291	0.28 245	0.36 329	0.34 366	0.23 306	0.66 479	0.28 379	0.07 73	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.09 261	0.14 332

DAS	0.28 387	0.13 181	0.49 245	0.24 307	0.18 375	0.30 360	0.24 425	0.48 371	0.48 449	0.42 471	0.45 433	0.34 366	0.31 434	0.76 515	0.24 335	0.09 284	0.07 129	0.09 267	0.07 137	0.10 324	0.11 222

SepStereo	0.27 377	0.13 181	0.49 245	0.24 307	0.18 375	0.30 360	0.24 425	0.48 371	0.48 449	0.42 471	0.45 433	0.34 366	0.31 434	0.64 468	0.24 335	0.09 284	0.07 129	0.09 267	0.07 137	0.10 324	0.11 222

KYRaft	0.23 271	0.11 89	0.43 176	0.23 256	0.12 123	0.23 232	0.23 401	0.37 238	0.26 168	0.35 388	0.53 483	0.34 366	0.26 358	0.29 257	0.16 148	0.07 73	0.05 5	0.09 267	0.10 370	0.08 177	0.30 513

GEStereo_RVC	0.29 407	0.24 429	0.60 387	0.27 425	0.16 315	0.33 406	0.25 439	0.58 486	0.56 507	0.35 388	0.38 348	0.34 366	0.25 340	0.51 394	0.29 393	0.12 432	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.11 376	0.13 303

FADNet-RVC-Resample	0.31 431	0.32 491	1.16 547	0.27 425	0.17 345	0.33 406	0.21 339	0.49 381	0.40 358	0.36 401	0.38 348	0.34 366	0.27 367	0.54 411	0.27 371	0.10 353	0.10 276	0.14 485	0.13 478	0.13 430	0.18 390

STrans-v2	0.25 326	0.14 226	0.56 348	0.21 149	0.12 123	0.23 232	0.20 312	0.50 389	0.31 243	0.31 310	0.42 395	0.35 380	0.35 464	0.62 460	0.24 335	0.07 73	0.05 5	0.08 176	0.07 137	0.06 52	0.08 69

ICVP	0.24 301	0.13 181	0.45 188	0.26 387	0.14 216	0.30 360	0.25 439	0.47 360	0.35 291	0.29 270	0.43 409	0.35 380	0.25 340	0.28 235	0.25 349	0.12 432	0.09 236	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.11 222
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.32 437	0.16 292	1.22 558	0.23 256	0.19 407	0.32 399	0.19 272	0.61 515	0.61 524	0.37 418	0.45 433	0.35 380	0.29 410	0.37 344	0.26 360	0.14 478	0.11 310	0.12 435	0.11 404	0.14 453	0.18 390

ADCRef	0.41 498	0.33 495	1.05 529	0.26 387	0.21 450	0.49 520	0.27 459	0.54 434	0.51 476	0.51 523	0.59 510	0.35 380	0.47 520	0.54 411	1.35 588	0.09 284	0.08 193	0.12 435	0.12 446	0.12 417	0.13 303

AdaStereo	0.25 326	0.17 324	0.47 210	0.25 346	0.13 175	0.33 406	0.17 173	0.57 472	0.43 391	0.34 369	0.38 348	0.35 380	0.21 287	0.32 296	0.24 335	0.14 478	0.06 54	0.13 461	0.09 313	0.11 376	0.09 114
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.
HI	0.21 214	0.16 292	0.50 267	0.18 39	0.15 277	0.17 76	0.16 136	0.35 211	0.22 103	0.38 427	0.38 348	0.36 385	0.24 327	0.29 257	0.22 307	0.06 31	0.05 5	0.08 176	0.09 313	0.09 261	0.08 69

CoSv	0.21 214	0.16 292	0.50 267	0.18 39	0.15 277	0.17 76	0.16 136	0.35 211	0.22 103	0.38 427	0.38 348	0.36 385	0.24 327	0.29 257	0.22 307	0.06 31	0.05 5	0.08 176	0.09 313	0.09 261	0.08 69

TransformOpticalFlow	0.24 301	0.14 226	0.57 358	0.24 307	0.11 84	0.21 184	0.19 272	0.43 311	0.34 280	0.30 293	0.43 409	0.36 385	0.31 434	0.61 449	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.08 176	0.07 137	0.06 52	0.08 69

MMNet	0.28 387	0.19 360	0.54 330	0.24 307	0.17 345	0.47 507	0.22 373	0.47 360	0.53 487	0.40 454	0.43 409	0.36 385	0.34 457	0.40 352	0.35 439	0.08 199	0.08 193	0.09 267	0.09 313	0.10 324	0.09 114

PS-NSSS	0.33 444	0.36 515	0.61 393	0.24 307	0.18 375	0.33 406	0.24 425	0.59 496	0.42 380	0.38 427	0.52 475	0.36 385	0.31 434	0.80 526	0.32 416	0.18 527	0.14 373	0.21 541	0.15 507	0.17 488	0.14 332

PWCDC_ROB	0.41 498	0.41 535	0.77 461	0.34 520	0.21 450	0.43 485	0.20 312	0.60 507	0.90 573	0.44 488	1.24 583	0.36 385	0.38 479	0.56 422	0.48 489	0.18 527	0.11 310	0.11 400	0.10 370	0.20 521	0.16 365

PCWNet_CMD	0.23 271	0.14 226	0.48 225	0.21 149	0.13 175	0.28 321	0.17 173	0.47 360	0.47 441	0.30 293	0.36 329	0.37 391	0.24 327	0.29 257	0.21 289	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.11 376	0.11 222

riskmin	0.24 301	0.10 53	0.43 176	0.32 504	0.26 512	0.33 406	0.19 272	0.44 332	0.30 233	0.24 200	0.27 225	0.37 391	0.25 340	0.30 273	0.22 307	0.09 284	0.18 454	0.09 267	0.13 478	0.10 324	0.27 496

delet	0.29 407	0.18 347	0.58 373	0.24 307	0.19 407	0.41 473	0.30 490	0.52 409	0.51 476	0.35 388	0.42 395	0.37 391	0.31 434	0.49 384	0.36 443	0.10 353	0.09 236	0.11 400	0.12 446	0.09 261	0.09 114

UPFNet	0.27 377	0.15 258	0.47 210	0.25 346	0.20 433	0.37 451	0.27 459	0.50 389	0.40 358	0.36 401	0.38 348	0.37 391	0.29 410	0.40 352	0.34 432	0.10 353	0.10 276	0.10 344	0.10 370	0.10 324	0.08 69

MSMDNet	0.23 271	0.14 226	0.49 245	0.20 116	0.13 175	0.28 321	0.17 173	0.47 360	0.47 441	0.30 293	0.36 329	0.37 391	0.24 327	0.29 257	0.21 289	0.09 284	0.07 129	0.09 267	0.08 220	0.11 376	0.11 222

iResNet_ROB	0.27 377	0.27 462	0.48 225	0.21 149	0.12 123	0.32 399	0.17 173	0.57 472	0.55 500	0.39 445	0.44 419	0.37 391	0.28 390	0.43 364	0.28 379	0.08 199	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.09 261	0.11 222

DualNet (step1)	0.31 431	0.21 383	0.69 428	0.18 39	0.17 345	0.36 443	0.21 339	0.54 434	0.43 391	0.38 427	0.36 329	0.38 397	0.32 447	0.41 355	0.26 360	0.24 548	0.21 487	0.28 560	0.24 556	0.18 504	0.21 435

test_sample9	0.45 511	0.21 383	0.69 428	0.18 39	0.17 345	0.36 443	0.21 339	0.54 434	0.43 391	0.38 427	0.36 329	0.38 397	0.32 447	0.70 491	1.01 563	0.24 548	1.93 618	0.28 560	0.24 556	0.18 504	0.21 435

test_sample7	0.28 387	0.16 292	0.47 210	0.21 149	0.14 216	0.29 346	0.22 373	0.54 434	0.43 391	0.38 427	0.36 329	0.38 397	0.32 447	0.41 355	0.26 360	0.14 478	0.21 487	0.13 461	0.12 446	0.13 430	0.25 480

DispNO	0.29 407	0.24 429	0.83 481	0.23 256	0.17 345	0.25 274	0.22 373	0.47 360	0.42 380	0.33 348	0.39 366	0.38 397	0.28 390	0.78 519	0.35 439	0.09 284	0.07 129	0.10 344	0.10 370	0.09 261	0.09 114

CFNet_ucs	0.25 326	0.14 226	0.51 285	0.20 116	0.15 277	0.29 346	0.18 227	0.51 401	0.46 428	0.32 335	0.42 395	0.38 397	0.23 306	0.31 286	0.22 307	0.11 392	0.08 193	0.12 435	0.09 313	0.13 430	0.13 303

BSDual-CNN	0.24 301	0.13 181	0.36 128	0.25 346	0.14 216	0.35 436	0.22 373	0.59 496	0.36 307	0.34 369	0.35 314	0.38 397	0.25 340	0.27 211	0.28 379	0.10 353	0.07 129	0.11 400	0.10 370	0.09 261	0.10 179

psmg	0.24 301	0.13 181	0.36 128	0.21 149	0.14 216	0.35 436	0.23 401	0.54 434	0.36 307	0.36 401	0.38 348	0.38 397	0.25 340	0.27 211	0.28 379	0.10 353	0.08 193	0.10 344	0.10 370	0.09 261	0.09 114

CFNet_pseudo	0.23 271	0.14 226	0.48 225	0.20 116	0.13 175	0.27 302	0.17 173	0.46 349	0.45 416	0.30 293	0.37 340	0.38 397	0.23 306	0.30 273	0.22 307	0.09 284	0.06 54	0.11 400	0.08 220	0.11 376	0.11 222

xxxx	0.39 480	0.14 226	0.47 210	0.20 116	0.16 315	0.38 457	0.20 312	0.61 515	0.43 391	0.30 293	0.44 419	0.38 397	0.25 340	0.50 388	2.41 611	0.11 392	0.21 487	0.09 267	0.10 370	0.10 324	0.26 492

ACVNet	0.24 301	0.18 347	0.51 285	0.18 39	0.15 277	0.27 302	0.23 401	0.40 279	0.45 416	0.29 270	0.41 387	0.38 397	0.28 390	0.28 235	0.35 439	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.10 324	0.09 114

acv_ft	0.26 349	0.18 347	0.56 348	0.24 307	0.19 407	0.34 421	0.21 339	0.47 360	0.45 416	0.39 445	0.41 387	0.38 397	0.28 390	0.28 235	0.36 443	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.11 376	0.09 114

CFNet	0.29 407	0.29 474	0.57 358	0.23 256	0.14 216	0.34 421	0.15 102	0.53 419	0.46 428	0.31 310	0.40 375	0.38 397	0.27 367	0.76 515	0.28 379	0.10 353	0.07 129	0.11 400	0.11 404	0.11 376	0.09 114

ccs_rob	0.23 271	0.14 226	0.48 225	0.20 116	0.13 175	0.27 302	0.17 173	0.46 349	0.45 416	0.30 293	0.37 340	0.38 397	0.23 306	0.30 273	0.22 307	0.09 284	0.06 54	0.11 400	0.08 220	0.12 417	0.11 222

DeepPruner_ROB	0.28 387	0.25 444	0.64 407	0.22 203	0.16 315	0.30 360	0.21 339	0.54 434	0.33 269	0.36 401	0.38 348	0.38 397	0.26 358	0.45 374	0.28 379	0.15 492	0.11 310	0.11 400	0.11 404	0.14 453	0.14 332

z-ln-s-r	0.35 460	0.30 480	1.02 526	0.23 256	0.14 216	0.30 360	0.26 450	0.46 349	0.55 500	0.33 348	0.61 522	0.39 411	0.31 434	0.80 526	0.77 542	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.08 220	0.11 376	0.10 179

DMCA-RVC	0.30 420	0.27 462	0.93 512	0.28 453	0.17 345	0.30 360	0.21 339	0.43 311	0.36 307	0.40 454	0.38 348	0.39 411	0.36 469	0.44 368	0.34 432	0.13 454	0.10 276	0.16 510	0.12 446	0.13 430	0.11 222

TDLM	0.32 437	0.27 462	0.52 306	0.30 482	0.15 277	0.33 406	0.32 504	0.54 434	0.50 470	0.44 488	0.43 409	0.39 411	0.30 417	0.92 554	0.30 396	0.14 478	0.09 236	0.13 461	0.12 446	0.13 430	0.14 332

iResNetv2_ROB	0.29 407	0.37 518	0.92 508	0.24 307	0.13 175	0.30 360	0.19 272	0.55 452	0.51 476	0.39 445	0.46 445	0.39 411	0.27 367	0.36 334	0.30 396	0.09 284	0.06 54	0.07 93	0.05 23	0.13 430	0.11 222

G2L-Stereo_test	0.26 349	0.22 402	0.54 330	0.20 116	0.13 175	0.28 321	0.24 425	0.51 401	0.40 358	0.38 427	0.37 340	0.40 415	0.26 358	0.53 405	0.32 416	0.09 284	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.09 261	0.11 222

G2L-Stereo	0.27 377	0.23 418	0.61 393	0.22 203	0.14 216	0.25 274	0.19 272	0.48 371	0.37 322	0.33 348	0.38 348	0.40 415	0.23 306	0.61 449	0.33 425	0.11 392	0.09 236	0.10 344	0.08 220	0.09 261	0.11 222

TCMNet	0.34 453	0.28 470	0.81 471	0.29 471	0.30 534	0.40 468	0.28 475	0.53 419	0.49 463	0.38 427	0.46 445	0.40 415	0.30 417	0.61 449	0.42 465	0.14 478	0.13 355	0.15 502	0.14 496	0.18 504	0.19 405

1111x	0.39 480	0.17 324	0.80 470	0.23 256	0.15 277	0.33 406	0.27 459	0.62 523	0.48 449	0.32 335	0.43 409	0.40 415	0.29 410	0.86 539	1.60 597	0.09 284	0.23 507	0.09 267	0.12 446	0.10 324	0.23 457

GMStereo_Zeroshot	0.25 326	0.22 402	0.51 285	0.27 425	0.14 216	0.28 321	0.15 102	0.40 279	0.36 307	0.37 418	0.43 409	0.40 415	0.17 220	0.35 328	0.21 289	0.12 432	0.07 129	0.13 461	0.07 137	0.17 488	0.10 179

PSMNet-RSSM	0.26 349	0.21 383	0.50 267	0.21 149	0.14 216	0.25 274	0.21 339	0.50 389	0.38 332	0.31 310	0.45 433	0.40 415	0.27 367	0.53 405	0.24 335	0.12 432	0.08 193	0.11 400	0.13 478	0.10 324	0.10 179

DSFCA	0.29 407	0.18 347	0.48 225	0.21 149	0.17 345	0.39 462	0.32 504	0.49 381	0.44 404	0.44 488	0.38 348	0.40 415	0.30 417	0.53 405	0.38 451	0.12 432	0.10 276	0.10 344	0.11 404	0.11 376	0.11 222

DeepPrunerF	0.46 519	0.37 518	1.50 577	0.34 520	0.30 534	0.36 443	0.37 527	0.64 533	1.15 594	0.41 466	0.45 433	0.40 415	0.41 496	0.82 531	0.53 504	0.18 527	0.14 373	0.23 548	0.21 542	0.17 488	0.18 390

UCFNet_RVC	0.25 326	0.21 383	0.49 245	0.19 75	0.15 277	0.34 421	0.18 227	0.47 360	0.36 307	0.30 293	0.35 314	0.40 415	0.26 358	0.35 328	0.24 335	0.13 454	0.08 193	0.13 461	0.14 496	0.13 430	0.13 303

G2L-ROB	0.25 326	0.21 383	0.56 348	0.19 75	0.12 123	0.28 321	0.21 339	0.48 371	0.34 280	0.35 388	0.31 265	0.41 424	0.23 306	0.51 394	0.31 406	0.09 284	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.09 261	0.12 274

xyz-stereo	1.43 597	0.11 89	17.43 630	0.18 39	0.08 6	4.86 615	0.18 227	0.31 167	0.35 291	0.37 418	2.75 615	0.41 424	0.31 434	0.58 429	0.33 425	0.07 73	0.05 5	0.09 267	0.06 66	0.06 52	0.06 8

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 387	0.17 324	0.96 517	0.29 471	0.31 541	0.29 346	0.21 339	0.53 419	0.28 197	0.27 234	0.55 492	0.41 424	0.18 250	0.30 273	0.22 307	0.08 199	0.10 276	0.08 176	0.13 478	0.12 417	0.20 423

LL-Strereo	0.32 437	0.33 495	0.77 461	0.26 387	0.24 495	0.22 213	0.23 401	0.58 486	0.44 404	0.35 388	0.32 275	0.41 424	0.40 491	0.93 556	0.25 349	0.08 199	0.13 355	0.11 400	0.09 313	0.09 261	0.22 449

iinet-f	0.31 431	0.23 418	1.16 547	0.20 116	0.16 315	0.44 490	0.23 401	0.47 360	0.38 332	0.36 401	0.44 419	0.41 424	0.35 464	0.36 334	0.43 469	0.10 353	0.09 236	0.08 176	0.08 220	0.13 430	0.12 274

anonymousa	0.26 349	0.13 181	0.56 348	0.29 471	0.30 534	0.31 382	0.20 312	0.38 249	0.36 307	0.33 348	0.51 468	0.41 424	0.27 367	0.25 176	0.24 335	0.08 199	0.18 454	0.09 267	0.18 533	0.08 177	0.17 385

PSMNet-ADL	0.26 349	0.16 292	0.39 143	0.27 425	0.14 216	0.32 399	0.22 373	0.45 341	0.37 322	0.28 245	0.34 306	0.41 424	0.28 390	0.61 449	0.32 416	0.11 392	0.10 276	0.09 267	0.11 404	0.10 324	0.13 303

RAFT	0.24 301	0.24 429	0.46 202	0.27 425	0.15 277	0.26 295	0.26 450	0.37 238	0.31 243	0.34 369	0.34 306	0.41 424	0.22 294	0.30 273	0.18 205	0.08 199	0.15 404	0.11 400	0.10 370	0.11 376	0.13 303

HGLStereo	0.29 407	0.19 360	0.60 387	0.24 307	0.21 450	0.33 406	0.23 401	0.52 409	0.44 404	0.36 401	0.49 462	0.41 424	0.35 464	0.46 376	0.34 432	0.11 392	0.11 310	0.09 267	0.09 313	0.11 376	0.12 274

GANet-RSSM	0.26 349	0.19 360	0.54 330	0.21 149	0.14 216	0.27 302	0.22 373	0.47 360	0.34 280	0.30 293	0.40 375	0.41 424	0.30 417	0.59 437	0.25 349	0.11 392	0.08 193	0.09 267	0.09 313	0.10 324	0.10 179

GwcNet-RSSM	0.28 387	0.25 444	0.61 393	0.22 203	0.14 216	0.28 321	0.24 425	0.46 349	0.44 404	0.33 348	0.46 445	0.41 424	0.28 390	0.55 416	0.31 406	0.11 392	0.07 129	0.09 267	0.10 370	0.10 324	0.09 114

FADNet-RVC	0.34 453	0.43 539	0.97 519	0.25 346	0.20 433	0.33 406	0.20 312	0.51 401	0.42 380	0.34 369	0.40 375	0.41 424	0.29 410	0.65 473	0.36 443	0.14 478	0.14 373	0.14 485	0.15 507	0.19 513	0.20 423

PA-Net	0.40 491	0.35 508	1.05 529	0.32 504	0.28 519	0.39 462	0.43 550	0.53 419	0.56 507	0.35 388	0.43 409	0.41 424	0.36 469	0.83 535	0.61 522	0.12 432	0.23 507	0.16 510	0.23 554	0.13 430	0.20 423
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ISRNet	0.28 387	0.15 258	0.54 330	0.27 425	0.19 407	0.24 254	0.15 102	0.47 360	0.45 416	0.40 454	0.49 462	0.42 437	0.27 367	0.33 306	0.30 396	0.20 539	0.12 334	0.17 519	0.16 517	0.16 473	0.21 435

ToySt	0.28 387	0.19 360	0.68 426	0.22 203	0.19 407	0.31 382	0.31 499	0.43 311	0.43 391	0.28 245	0.38 348	0.42 437	0.32 447	0.33 306	0.32 416	0.08 199	0.14 373	0.10 344	0.12 446	0.11 376	0.24 470

CSP-Net	0.28 387	0.17 324	0.41 161	0.22 203	0.14 216	0.44 490	0.24 425	0.52 409	0.42 380	0.42 471	0.44 419	0.42 437	0.27 367	0.66 479	0.30 396	0.12 432	0.09 236	0.08 176	0.08 220	0.10 324	0.10 179

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 407	0.24 429	0.81 471	0.26 387	0.18 375	0.30 360	0.22 373	0.52 409	0.41 368	0.38 427	0.42 395	0.42 437	0.28 390	0.46 376	0.31 406	0.11 392	0.08 193	0.10 344	0.11 404	0.10 324	0.12 274
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	0.32 437	0.18 347	0.63 402	0.24 307	0.23 478	0.43 485	0.28 475	0.60 507	0.58 512	0.28 245	0.39 366	0.42 437	0.30 417	0.71 497	0.30 396	0.13 454	0.09 236	0.13 461	0.10 370	0.20 521	0.18 390

StereoDRNet-Refined	0.28 387	0.19 360	0.47 210	0.25 346	0.14 216	0.36 443	0.21 339	0.49 381	0.43 391	0.46 501	0.52 475	0.42 437	0.30 417	0.46 376	0.38 451	0.10 353	0.07 129	0.11 400	0.11 404	0.10 324	0.11 222
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.33 444	0.24 429	0.49 245	0.27 425	0.16 315	0.34 421	0.19 272	0.55 452	0.50 470	0.34 369	0.37 340	0.42 437	0.30 417	0.93 556	0.25 349	0.19 536	0.20 482	0.24 550	0.22 550	0.17 488	0.25 480

hknet	0.26 349	0.15 258	0.49 245	0.25 346	0.16 315	0.35 436	0.22 373	0.59 496	0.40 358	0.34 369	0.35 314	0.43 444	0.28 390	0.38 347	0.26 360	0.09 284	0.07 129	0.11 400	0.10 370	0.09 261	0.10 179

ADLNet	0.30 420	0.19 360	0.59 380	0.23 256	0.19 407	0.34 421	0.23 401	0.56 463	0.44 404	0.43 482	0.41 387	0.43 444	0.28 390	0.56 422	0.36 443	0.11 392	0.08 193	0.11 400	0.11 404	0.11 376	0.15 349

UNet	0.28 387	0.16 292	0.70 434	0.24 307	0.20 433	0.44 490	0.21 339	0.52 409	0.42 380	0.36 401	0.40 375	0.43 444	0.33 455	0.41 355	0.32 416	0.09 284	0.07 129	0.10 344	0.09 313	0.10 324	0.09 114

cf-r	0.26 349	0.22 402	0.66 417	0.22 203	0.14 216	0.28 321	0.22 373	0.44 332	0.42 380	0.32 335	0.42 395	0.43 444	0.27 367	0.44 368	0.27 371	0.11 392	0.07 129	0.08 176	0.10 370	0.08 177	0.09 114

FADNet	0.34 453	0.43 539	0.88 502	0.24 307	0.22 465	0.37 451	0.19 272	0.56 463	0.49 463	0.32 335	0.36 329	0.43 444	0.32 447	0.65 473	0.30 396	0.17 516	0.16 417	0.14 485	0.16 517	0.25 543	0.21 435

AANet_RVC	0.33 444	0.31 484	0.69 428	0.23 256	0.14 216	0.30 360	0.23 401	0.49 381	0.55 500	0.39 445	0.60 514	0.43 444	0.30 417	0.88 542	0.54 508	0.11 392	0.08 193	0.07 93	0.07 137	0.10 324	0.12 274

PSMNet-RUCA	0.39 480	0.47 546	0.84 485	0.46 568	0.41 564	0.34 421	0.26 450	0.59 496	0.46 428	0.40 454	0.51 468	0.44 450	0.33 455	0.43 364	0.31 406	0.25 555	0.14 373	0.33 572	0.21 542	0.32 565	0.23 457

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 444	0.25 444	0.82 475	0.22 203	0.17 345	0.46 501	0.28 475	0.53 419	0.53 487	0.43 482	0.57 502	0.44 450	0.31 434	0.50 388	0.48 489	0.10 353	0.06 54	0.08 176	0.06 66	0.11 376	0.12 274

AACVNet	0.28 387	0.22 402	0.55 338	0.23 256	0.14 216	0.30 360	0.19 272	0.43 311	0.33 269	0.39 445	0.42 395	0.44 450	0.29 410	0.73 500	0.28 379	0.11 392	0.09 236	0.11 400	0.09 313	0.13 430	0.12 274

STTStereo	0.30 420	0.24 429	0.83 481	0.25 346	0.17 345	0.30 360	0.24 425	0.49 381	0.39 348	0.39 445	0.41 387	0.44 450	0.28 390	0.41 355	0.30 396	0.13 454	0.13 355	0.13 461	0.16 517	0.12 417	0.12 274

CVANet_RVC	0.34 453	0.25 444	0.77 461	0.27 425	0.17 345	0.34 421	0.28 475	0.55 452	0.50 470	0.43 482	0.46 445	0.44 450	0.31 434	0.90 547	0.27 371	0.15 492	0.10 276	0.14 485	0.14 496	0.15 465	0.15 349

DRN-Test	0.35 460	0.20 373	0.75 451	0.28 453	0.19 407	0.46 501	0.29 481	0.68 552	0.54 492	0.49 514	0.47 452	0.44 450	0.35 464	0.63 463	0.44 476	0.13 454	0.09 236	0.13 461	0.12 446	0.13 430	0.13 303

Select-FE	0.27 377	0.18 347	0.87 495	0.23 256	0.22 465	0.29 346	0.18 227	0.53 419	0.28 197	0.30 293	0.33 295	0.45 456	0.29 410	0.30 273	0.21 289	0.08 199	0.10 276	0.08 176	0.13 478	0.08 177	0.20 423

coex_refinement	0.28 387	0.22 402	0.50 267	0.23 256	0.15 277	0.31 382	0.20 312	0.51 401	0.43 391	0.35 388	0.42 395	0.45 456	0.27 367	0.56 422	0.41 461	0.10 353	0.07 129	0.07 93	0.07 137	0.11 376	0.12 274

UGAM	0.28 387	0.18 347	0.57 358	0.26 387	0.13 175	0.23 232	0.26 450	0.33 194	0.45 416	0.32 335	0.42 395	0.45 456	0.22 294	0.92 554	0.23 326	0.08 199	0.09 236	0.14 485	0.13 478	0.10 324	0.10 179

GASNet	0.39 480	0.58 568	1.27 560	0.35 526	0.23 478	0.35 436	0.23 401	0.63 527	0.56 507	0.41 466	0.38 348	0.45 456	0.30 417	0.81 530	0.42 465	0.16 502	0.11 310	0.14 485	0.14 496	0.23 537	0.12 274

ADLNet2	0.31 431	0.23 418	0.77 461	0.23 256	0.18 375	0.36 443	0.24 425	0.55 452	0.54 492	0.33 348	0.38 348	0.45 456	0.31 434	0.70 491	0.36 443	0.10 353	0.08 193	0.09 267	0.09 313	0.12 417	0.11 222

FINET	0.58 551	0.48 550	1.35 568	0.38 544	0.37 556	0.96 580	1.13 606	0.84 582	1.05 584	0.50 520	0.70 541	0.45 456	0.61 554	0.63 463	0.62 523	0.26 557	0.28 541	0.14 485	0.13 478	0.20 521	0.44 561

Syn2CoEx	0.39 480	0.39 529	1.08 536	0.35 526	0.21 450	0.41 473	0.29 481	0.63 527	0.51 476	0.43 482	0.56 497	0.45 456	0.45 511	0.69 488	0.39 455	0.17 516	0.14 373	0.16 510	0.12 446	0.13 430	0.16 365

psm_up	0.30 420	0.21 383	0.58 373	0.26 387	0.18 375	0.32 399	0.27 459	0.57 472	0.45 416	0.38 427	0.41 387	0.45 456	0.40 491	0.59 437	0.32 416	0.11 392	0.12 334	0.13 461	0.12 446	0.11 376	0.11 222

CBMV_ROB	0.36 463	0.21 383	0.57 358	0.22 203	0.14 216	0.35 436	0.20 312	0.55 452	0.47 441	0.52 526	0.58 505	0.45 456	0.53 539	0.75 509	0.50 496	0.18 527	0.19 467	0.23 548	0.21 542	0.15 465	0.20 423

w-ln-seven-2	0.40 491	0.37 518	1.34 566	0.28 453	0.18 375	0.38 457	0.29 481	0.53 419	0.59 519	0.47 507	0.56 497	0.46 465	0.42 502	0.70 491	0.64 527	0.10 353	0.10 276	0.12 435	0.11 404	0.14 453	0.16 365

DCVSM-stereo	0.25 326	0.14 226	0.53 317	0.21 149	0.14 216	0.27 302	0.14 76	0.35 211	0.35 291	0.42 471	0.33 295	0.46 465	0.30 417	0.31 286	0.27 371	0.11 392	0.10 276	0.12 435	0.10 370	0.12 417	0.15 349

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 349	0.15 258	0.96 517	0.21 149	0.25 508	0.30 360	0.21 339	0.54 434	0.28 197	0.25 213	0.29 240	0.46 465	0.23 306	0.28 235	0.20 261	0.08 199	0.10 276	0.08 176	0.12 446	0.11 376	0.17 385

ssnet_v2	0.30 420	0.21 383	0.63 402	0.23 256	0.15 277	0.40 468	0.30 490	0.59 496	0.48 449	0.40 454	0.37 340	0.46 465	0.30 417	0.41 355	0.44 476	0.13 454	0.11 310	0.11 400	0.11 404	0.12 417	0.11 222

dad	0.30 420	0.38 525	0.60 387	0.22 203	0.14 216	0.32 399	0.21 339	0.35 211	0.51 476	0.45 495	0.45 433	0.46 465	0.23 306	0.41 355	0.27 371	0.21 541	0.11 310	0.20 539	0.11 404	0.15 465	0.11 222

SACVNet	0.32 437	0.25 444	0.59 380	0.26 387	0.19 407	0.35 436	0.25 439	0.54 434	0.41 368	0.43 482	0.45 433	0.46 465	0.34 457	0.71 497	0.30 396	0.14 478	0.10 276	0.12 435	0.12 446	0.16 473	0.20 423

Consistency-Raft	0.56 547	0.52 554	1.12 541	0.45 565	0.49 572	0.48 514	0.45 553	0.73 565	0.74 556	0.45 495	0.82 556	0.46 465	0.60 550	0.51 394	0.63 526	0.39 580	0.40 579	0.44 580	0.51 592	0.53 580	0.38 552

CFNet-ft	0.26 349	0.21 383	0.51 285	0.19 75	0.16 315	0.31 382	0.21 339	0.40 279	0.37 322	0.29 270	0.40 375	0.46 465	0.27 367	0.49 384	0.28 379	0.12 432	0.07 129	0.12 435	0.11 404	0.12 417	0.11 222

ADCP+	0.48 525	0.36 515	1.47 575	0.26 387	0.22 465	0.57 539	0.40 542	0.56 463	0.54 492	0.46 501	0.52 475	0.46 465	0.53 539	0.59 437	1.93 604	0.10 353	0.08 193	0.11 400	0.11 404	0.14 453	0.15 349

CFNet_RVC	0.26 349	0.21 383	0.51 285	0.19 75	0.16 315	0.31 382	0.21 339	0.40 279	0.37 322	0.29 270	0.40 375	0.46 465	0.27 367	0.49 384	0.28 379	0.12 432	0.07 129	0.12 435	0.11 404	0.12 417	0.11 222

DDVS	0.26 349	0.16 292	0.45 188	0.25 346	0.17 345	0.34 421	0.21 339	0.43 311	0.31 243	0.34 369	0.41 387	0.47 475	0.21 287	0.52 402	0.29 393	0.11 392	0.09 236	0.11 400	0.09 313	0.13 430	0.16 365

SQANet	0.44 508	0.57 565	0.89 504	0.49 571	0.39 561	0.47 507	0.23 401	0.53 419	0.44 404	0.41 466	0.48 461	0.47 475	0.34 457	0.58 429	0.43 469	0.38 578	0.15 404	0.40 578	0.21 542	0.50 576	0.34 530

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 475	0.43 539	0.72 446	0.35 526	0.19 407	0.51 523	0.25 439	0.56 463	0.39 348	0.42 471	0.47 452	0.47 475	0.27 367	0.74 504	0.32 416	0.38 578	0.19 467	0.27 553	0.17 528	0.29 560	0.27 496

RASNet	0.30 420	0.19 360	0.59 380	0.23 256	0.19 407	0.33 406	0.20 312	0.50 389	0.41 368	0.31 310	0.44 419	0.47 475	0.38 479	0.79 523	0.40 457	0.09 284	0.07 129	0.07 93	0.09 313	0.08 177	0.10 179

Anonymous_2	0.44 508	0.23 418	0.57 358	0.34 520	0.34 547	0.53 532	0.28 475	0.49 381	0.39 348	0.36 401	0.34 306	0.48 479	0.38 479	0.43 364	0.33 425	0.26 557	0.41 581	0.44 580	1.45 617	0.33 567	0.37 545

CRFU-Net	0.29 407	0.14 226	0.48 225	0.26 387	0.15 277	0.46 501	0.22 373	0.52 409	0.32 253	0.44 488	0.42 395	0.48 479	0.47 520	0.44 368	0.31 406	0.12 432	0.10 276	0.09 267	0.08 220	0.10 324	0.11 222

APVNet	0.38 475	0.26 454	0.87 495	0.26 387	0.22 465	0.52 529	0.35 518	0.64 533	0.46 428	0.40 454	0.52 475	0.48 479	0.39 486	0.84 536	0.48 489	0.13 454	0.14 373	0.15 502	0.16 517	0.16 473	0.16 365

S-Stereo	0.39 480	0.20 373	1.04 528	0.28 453	0.22 465	0.39 462	0.31 499	0.58 486	0.69 544	0.40 454	0.59 510	0.48 479	0.41 496	0.75 509	0.42 465	0.12 432	0.15 404	0.13 461	0.13 478	0.16 473	0.25 480

CC-Net-ROB	0.46 519	0.55 559	0.86 492	0.38 544	0.23 478	0.51 523	0.30 490	0.69 558	0.51 476	0.46 501	0.51 468	0.48 479	0.38 479	0.96 560	0.40 457	0.36 574	0.23 507	0.56 586	0.25 561	0.34 568	0.22 449

StereoDRNet	0.34 453	0.28 470	0.70 434	0.28 453	0.21 450	0.43 485	0.30 490	0.63 527	0.51 476	0.47 507	0.40 375	0.48 479	0.31 434	0.58 429	0.44 476	0.12 432	0.10 276	0.12 435	0.11 404	0.13 430	0.13 303

zh-mn7	0.50 529	0.57 565	1.82 590	0.25 346	0.19 407	0.45 498	0.29 481	0.59 496	0.84 566	0.67 556	0.97 569	0.49 485	0.41 496	0.93 556	0.73 537	0.12 432	0.10 276	0.11 400	0.11 404	0.13 430	0.17 385

fast-acv-ft	0.33 444	0.26 454	0.88 502	0.25 346	0.18 375	0.49 520	0.27 459	0.44 332	0.50 470	0.40 454	0.55 492	0.49 485	0.36 469	0.39 350	0.41 461	0.11 392	0.11 310	0.11 400	0.12 446	0.13 430	0.11 222

NaN_ROB	0.44 508	0.38 525	0.94 515	0.30 482	0.20 433	0.52 529	0.49 563	0.61 515	0.60 522	0.56 540	0.47 452	0.49 485	0.42 502	1.24 582	0.76 541	0.12 432	0.18 454	0.12 435	0.13 478	0.12 417	0.18 390

MDST_ROB	0.51 533	0.16 292	0.97 519	0.31 498	0.21 450	1.35 597	0.34 515	0.80 573	0.59 519	1.09 589	0.74 547	0.49 485	0.37 474	1.31 589	0.60 519	0.14 478	0.12 334	0.16 510	0.13 478	0.13 430	0.18 390

PSMNet_ROB	0.36 463	0.31 484	0.71 441	0.31 498	0.21 450	0.44 490	0.44 552	0.61 515	0.49 463	0.39 445	0.45 433	0.49 485	0.32 447	0.66 479	0.53 504	0.14 478	0.10 276	0.15 502	0.14 496	0.13 430	0.13 303

Wz-Net-LNSev	0.36 463	0.35 508	1.06 531	0.26 387	0.21 450	0.47 507	0.33 510	0.56 463	0.58 512	0.45 495	0.54 487	0.50 490	0.37 474	0.40 352	0.42 465	0.12 432	0.11 310	0.10 344	0.09 313	0.14 453	0.15 349

HSM-Net_RVC	0.28 387	0.12 140	0.48 225	0.19 75	0.11 84	0.35 436	0.21 339	0.64 533	0.44 404	0.40 454	0.43 409	0.50 490	0.27 367	0.75 509	0.25 349	0.08 199	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.45 511	0.52 554	0.87 495	0.39 546	0.20 433	0.51 523	0.50 565	0.68 552	0.67 538	0.47 507	0.46 445	0.50 490	0.43 506	0.91 549	0.40 457	0.28 563	0.21 487	0.32 569	0.19 535	0.28 558	0.23 457
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	0.55 542	0.35 508	0.68 426	0.44 562	0.49 572	0.41 473	1.08 604	0.58 486	0.73 554	0.49 514	0.53 483	0.51 493	0.85 575	0.60 442	0.75 539	0.83 602	0.28 541	0.38 575	0.19 535	0.52 579	0.35 534

YMNet	0.33 444	0.26 454	0.64 407	0.28 453	0.23 478	0.48 514	0.27 459	0.54 434	0.47 441	0.49 514	0.56 497	0.51 493	0.30 417	0.41 355	0.44 476	0.13 454	0.16 417	0.13 461	0.12 446	0.14 453	0.14 332

YMNet_1	0.33 444	0.26 454	0.64 407	0.28 453	0.23 478	0.48 514	0.27 459	0.54 434	0.47 441	0.49 514	0.56 497	0.51 493	0.30 417	0.41 355	0.44 476	0.13 454	0.16 417	0.13 461	0.12 446	0.14 453	0.14 332

GwcNet	0.37 470	0.29 474	1.12 541	0.25 346	0.24 495	0.48 514	0.27 459	0.58 486	0.60 522	0.39 445	0.54 487	0.51 493	0.34 457	0.60 442	0.46 484	0.13 454	0.12 334	0.12 435	0.11 404	0.13 430	0.15 349

ac_64	0.28 387	0.16 292	0.62 397	0.25 346	0.17 345	0.36 443	0.22 373	0.48 371	0.35 291	0.36 401	0.37 340	0.51 493	0.30 417	0.62 460	0.34 432	0.11 392	0.09 236	0.10 344	0.10 370	0.09 261	0.09 114

RTSC	0.43 506	0.37 518	0.95 516	0.30 482	0.20 433	0.50 522	0.23 401	0.65 539	0.86 569	0.56 540	0.54 487	0.51 493	0.36 469	0.71 497	0.92 554	0.13 454	0.14 373	0.11 400	0.13 478	0.18 504	0.19 405

DLCB_ROB	0.30 420	0.20 373	0.45 188	0.28 453	0.17 345	0.37 451	0.25 439	0.50 389	0.45 416	0.46 501	0.47 452	0.51 493	0.34 457	0.56 422	0.38 451	0.10 353	0.10 276	0.11 400	0.11 404	0.10 324	0.11 222

CBMV	0.36 463	0.25 444	0.61 393	0.24 307	0.14 216	0.42 480	0.33 510	0.56 463	0.52 486	0.54 536	0.52 475	0.51 493	0.58 546	0.63 463	0.43 469	0.15 492	0.16 417	0.18 527	0.16 517	0.13 430	0.19 405
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-sn7	0.52 536	0.64 574	1.77 587	0.30 482	0.20 433	0.47 507	0.40 542	0.60 507	0.65 533	0.53 532	0.82 556	0.52 501	0.59 548	1.10 573	0.96 559	0.13 454	0.13 355	0.13 461	0.13 478	0.17 488	0.20 423

DGSMNet	0.63 560	0.32 491	1.01 525	0.54 575	0.73 592	0.62 548	1.36 610	0.62 523	0.58 512	0.38 427	0.62 525	0.52 501	0.34 457	0.65 473	0.47 487	0.54 585	0.61 605	0.67 591	0.61 601	0.65 586	0.69 598

aanetorigin	0.40 491	0.33 495	1.14 544	0.25 346	0.19 407	0.30 360	0.37 527	0.34 202	0.47 441	0.95 578	0.82 556	0.52 501	0.56 543	0.50 388	0.52 500	0.11 392	0.09 236	0.10 344	0.10 370	0.16 473	0.19 405

PWC_ROB	0.41 498	0.38 525	0.92 508	0.26 387	0.20 433	0.39 462	0.19 272	0.61 515	0.69 544	0.58 545	0.84 559	0.52 501	0.44 509	0.74 504	0.62 523	0.13 454	0.09 236	0.14 485	0.10 370	0.17 488	0.18 390

SGM-Forest	0.42 502	0.44 542	0.92 508	0.24 307	0.16 315	0.45 498	0.40 542	0.58 486	0.50 470	0.54 536	0.63 526	0.52 501	0.51 532	0.91 549	0.66 530	0.17 516	0.17 442	0.17 519	0.15 507	0.15 465	0.21 435
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-mn7	0.48 525	0.52 554	1.28 561	0.26 387	0.19 407	0.62 548	0.34 515	0.59 496	0.96 580	0.45 495	0.97 569	0.53 506	0.41 496	0.99 564	0.70 534	0.11 392	0.10 276	0.10 344	0.10 370	0.14 453	0.16 365

w-ln-seven	0.45 511	0.40 532	1.40 572	0.27 425	0.22 465	0.58 541	0.33 510	0.65 539	0.83 563	0.59 546	0.63 526	0.53 506	0.39 486	0.66 479	0.81 548	0.12 432	0.11 310	0.13 461	0.12 446	0.16 473	0.17 385

Wz-Net-MNSev	0.39 480	0.35 508	0.99 523	0.26 387	0.21 450	0.59 545	0.39 538	0.58 486	0.61 524	0.49 514	0.56 497	0.53 506	0.37 474	0.61 449	0.47 487	0.11 392	0.09 236	0.11 400	0.11 404	0.15 465	0.15 349

hitnet-ft	0.31 431	0.21 383	0.56 348	0.19 75	0.14 216	0.40 468	0.23 401	0.46 349	0.42 380	0.37 418	0.46 445	0.53 506	0.35 464	0.76 515	0.35 439	0.14 478	0.10 276	0.14 485	0.10 370	0.15 465	0.14 332

AnyNet_C32	0.55 542	0.51 553	1.34 566	0.29 471	0.28 519	0.61 547	0.62 577	0.57 472	0.62 528	0.63 550	0.68 537	0.54 510	0.55 541	0.82 531	1.81 600	0.15 492	0.15 404	0.15 502	0.18 533	0.21 528	0.25 480

MultiAttention	1.05 586	0.14 226	0.50 267	0.35 526	0.43 569	5.62 616	1.71 616	0.71 560	0.54 492	0.36 401	0.63 526	0.55 511	0.22 294	7.50 625	0.56 512	0.09 284	0.06 54	0.14 485	0.24 556	0.27 553	0.34 530

SDNR	0.47 522	0.29 474	0.92 508	0.24 307	0.37 556	1.27 593	0.17 173	0.54 434	0.58 512	0.44 488	0.85 560	0.55 511	0.28 390	1.19 580	0.52 500	0.23 545	0.24 520	0.17 519	0.13 478	0.19 513	0.26 492

CBFPSM	0.28 387	0.23 418	0.76 455	0.21 149	0.14 216	0.38 457	0.26 450	0.42 302	0.37 322	0.34 369	0.36 329	0.55 511	0.38 479	0.33 306	0.40 457	0.08 199	0.08 193	0.07 93	0.08 220	0.09 261	0.12 274

ADCL	0.50 529	0.30 480	1.15 545	0.28 453	0.19 407	0.77 565	0.64 578	0.57 472	0.73 554	0.57 543	0.73 546	0.55 511	0.60 550	0.66 479	1.53 594	0.11 392	0.10 276	0.13 461	0.13 478	0.15 465	0.16 365

GANet	0.40 491	0.28 470	0.67 420	0.31 498	0.18 375	0.43 485	0.39 538	0.60 507	0.46 428	0.48 513	0.78 551	0.55 511	0.45 511	0.96 560	0.55 511	0.13 454	0.14 373	0.13 461	0.12 446	0.15 465	0.16 365

UGAM-zero	0.26 349	0.11 89	0.56 348	0.20 116	0.16 315	0.28 321	0.18 227	0.48 371	0.25 156	0.31 310	0.28 232	0.56 516	0.32 447	0.66 479	0.17 175	0.07 73	0.10 276	0.07 93	0.09 313	0.07 113	0.31 517

ccnet	0.43 506	0.34 504	0.62 397	0.28 453	0.33 545	0.60 546	0.34 515	0.68 552	0.47 441	0.54 536	0.66 533	0.56 516	0.46 518	0.73 500	0.66 530	0.26 557	0.19 467	0.24 550	0.22 550	0.27 553	0.25 480

DStereoSA	1.00 584	0.46 545	1.33 565	0.68 582	0.86 603	1.26 592	2.25 619	0.83 578	1.41 599	0.57 543	1.92 604	0.57 518	2.07 608	0.96 560	1.84 602	0.36 574	0.55 598	0.28 560	0.53 593	0.45 574	0.90 607

anonymity	0.57 549	0.55 559	0.74 447	0.48 570	0.63 585	0.56 537	0.43 550	0.71 560	0.51 476	0.64 552	0.55 492	0.57 518	0.61 554	0.65 473	0.57 515	0.55 586	0.55 598	0.50 583	0.54 594	0.51 578	0.61 585

DDUNet	0.45 511	0.60 571	0.71 441	0.45 565	0.39 561	0.46 501	0.32 504	0.53 419	0.44 404	0.46 501	0.53 483	0.57 518	0.38 479	0.51 394	0.43 469	0.34 571	0.21 487	0.56 586	0.25 561	0.41 572	0.36 537

NCC-stereo	0.42 502	0.31 484	0.87 495	0.32 504	0.29 529	0.47 507	0.37 527	0.68 552	0.53 487	0.42 471	0.58 505	0.57 518	0.52 534	0.75 509	0.54 508	0.18 527	0.14 373	0.18 527	0.25 561	0.17 488	0.18 390

Abc-Net	0.42 502	0.31 484	0.87 495	0.32 504	0.29 529	0.47 507	0.37 527	0.68 552	0.53 487	0.42 471	0.58 505	0.57 518	0.52 534	0.75 509	0.54 508	0.18 527	0.14 373	0.18 527	0.25 561	0.17 488	0.18 390
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	0.35 460	0.26 454	0.58 373	0.28 453	0.19 407	0.37 451	0.31 499	0.57 472	0.51 476	0.52 526	0.54 487	0.57 518	0.38 479	0.65 473	0.48 489	0.17 516	0.12 334	0.13 461	0.12 446	0.16 473	0.17 385

RYNet	0.38 475	0.23 418	0.65 412	0.26 387	0.28 519	0.62 548	0.33 510	0.61 515	0.62 528	0.42 471	0.39 366	0.58 524	0.40 491	0.89 544	0.57 515	0.11 392	0.09 236	0.12 435	0.11 404	0.19 513	0.22 449

PAM	0.26 349	0.11 89	0.63 402	0.25 346	0.18 375	0.53 532	0.29 481	0.44 332	0.28 197	0.36 401	0.27 225	0.59 525	0.26 358	0.28 235	0.20 261	0.08 199	0.12 334	0.07 93	0.10 370	0.07 113	0.13 303

UDG	0.42 502	0.54 558	0.67 420	0.41 557	0.35 550	0.47 507	0.27 459	0.57 472	0.48 449	0.40 454	0.46 445	0.59 525	0.45 511	0.47 380	0.46 484	0.26 557	0.19 467	0.49 582	0.22 550	0.37 569	0.30 513

FAT-Stereo	0.36 463	0.19 360	0.75 451	0.26 387	0.18 375	0.34 421	0.30 490	0.62 523	0.61 524	0.47 507	0.61 522	0.59 525	0.50 530	0.61 449	0.36 443	0.13 454	0.14 373	0.13 461	0.12 446	0.14 453	0.20 423

Nwc_Net	0.39 480	0.29 474	0.84 485	0.32 504	0.24 495	0.45 498	0.30 490	0.67 547	0.51 476	0.39 445	0.70 541	0.59 525	0.48 524	0.61 449	0.45 483	0.16 502	0.12 334	0.19 534	0.21 542	0.14 453	0.15 349

XQC	0.47 522	0.45 543	1.07 533	0.40 551	0.28 519	0.58 541	0.38 535	0.67 547	0.76 557	0.53 532	0.47 452	0.59 525	0.47 520	0.74 504	0.80 546	0.18 527	0.14 373	0.18 527	0.16 517	0.26 547	0.24 470

DANet	0.37 470	0.25 444	0.67 420	0.37 535	0.22 465	0.42 480	0.25 439	0.50 389	0.44 404	0.52 526	0.50 465	0.59 525	0.42 502	0.78 519	0.53 504	0.13 454	0.12 334	0.14 485	0.12 446	0.17 488	0.21 435
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	0.26 349	0.10 53	0.63 402	0.24 307	0.19 407	0.51 523	0.26 450	0.43 311	0.30 233	0.32 335	0.28 232	0.60 531	0.28 390	0.29 257	0.20 261	0.08 199	0.14 373	0.08 176	0.10 370	0.07 113	0.15 349

RTS	0.81 577	0.56 561	4.76 610	0.37 535	0.30 534	1.11 584	0.52 568	0.67 547	1.07 586	0.76 566	0.91 565	0.60 531	0.61 554	1.64 598	1.24 578	0.15 492	0.13 355	0.15 502	0.15 507	0.22 532	0.24 470

RTSA	0.81 577	0.56 561	4.76 610	0.37 535	0.30 534	1.11 584	0.52 568	0.67 547	1.07 586	0.76 566	0.91 565	0.60 531	0.61 554	1.64 598	1.24 578	0.15 492	0.13 355	0.15 502	0.15 507	0.22 532	0.24 470

EDNetEfficient	0.64 562	0.39 529	2.52 600	0.26 387	0.26 512	0.39 462	0.49 563	0.42 302	1.06 585	1.38 597	0.86 561	0.61 534	0.97 584	0.66 479	1.62 598	0.11 392	0.10 276	0.10 344	0.12 446	0.20 521	0.19 405

SHD	0.45 511	0.34 504	0.89 504	0.37 535	0.28 519	0.46 501	0.23 401	0.72 564	0.96 580	0.65 553	0.61 522	0.61 534	0.48 524	0.64 468	0.69 533	0.16 502	0.16 417	0.16 510	0.16 517	0.21 528	0.25 480

NCCL2	0.37 470	0.33 495	0.59 380	0.37 535	0.23 478	0.42 480	0.41 547	0.56 463	0.44 404	0.47 507	0.47 452	0.61 534	0.39 486	0.58 429	0.41 461	0.16 502	0.13 355	0.21 541	0.22 550	0.16 473	0.18 390

Wz-Net-SNSev	0.45 511	0.53 557	1.42 573	0.31 498	0.21 450	0.44 490	0.45 553	0.64 533	0.68 542	0.46 501	0.66 533	0.62 537	0.40 491	0.78 519	0.65 528	0.12 432	0.11 310	0.12 435	0.13 478	0.17 488	0.19 405

RP	0.38 475	0.26 454	0.67 420	0.31 498	0.24 495	0.37 451	0.29 481	0.53 419	0.61 524	0.42 471	0.65 531	0.62 537	0.51 532	0.63 463	0.43 469	0.17 516	0.15 404	0.17 519	0.15 507	0.17 488	0.19 405

ADCMid	0.53 539	0.45 543	1.46 574	0.27 425	0.22 465	0.51 523	0.38 535	0.61 515	0.58 512	0.75 563	0.67 535	0.62 537	0.66 564	0.66 479	1.75 599	0.13 454	0.12 334	0.17 519	0.17 528	0.20 521	0.21 435

ETE_ROB	0.36 463	0.32 491	0.64 407	0.30 482	0.18 375	0.40 468	0.38 535	0.59 496	0.49 463	0.50 520	0.52 475	0.62 537	0.37 474	0.58 429	0.43 469	0.13 454	0.10 276	0.14 485	0.12 446	0.17 488	0.18 390

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 539	0.60 571	0.98 521	0.40 551	0.25 508	0.87 573	0.57 574	0.60 507	0.64 532	0.60 547	0.67 535	0.63 541	0.42 502	1.13 575	0.50 496	0.23 545	0.28 541	0.27 553	0.35 576	0.25 543	0.33 527

RGC	0.41 498	0.35 508	0.76 455	0.35 526	0.28 519	0.41 473	0.29 481	0.60 507	0.55 500	0.47 507	0.64 529	0.63 541	0.47 520	0.74 504	0.46 484	0.16 502	0.15 404	0.21 541	0.21 542	0.19 513	0.21 435

PASM	0.49 528	0.41 535	1.15 545	0.37 535	0.35 550	0.42 480	0.42 548	0.54 434	0.65 533	0.54 536	0.54 487	0.63 541	0.48 524	0.94 559	0.51 499	0.27 561	0.30 558	0.30 564	0.33 574	0.29 560	0.29 510

LSM	1.68 606	0.48 550	2.91 605	2.28 617	17.60 629	0.52 529	0.55 572	0.65 539	0.78 558	0.84 572	1.11 576	0.63 541	0.55 541	0.79 523	0.53 504	0.16 502	0.25 525	0.18 527	0.21 542	0.25 543	2.37 620

DISCO	0.33 444	0.16 292	0.55 338	0.26 387	0.16 315	0.48 514	0.25 439	0.52 409	0.58 512	0.38 427	0.45 433	0.63 541	0.37 474	0.65 473	0.50 496	0.10 353	0.07 129	0.09 267	0.08 220	0.13 430	0.13 303

G-Net	0.47 522	0.26 454	1.02 526	0.34 520	0.28 519	0.89 575	0.35 518	0.47 360	0.46 428	0.68 558	1.20 580	0.64 546	0.59 548	0.61 449	0.60 519	0.16 502	0.14 373	0.17 519	0.13 478	0.22 532	0.21 435

DPSNet	0.51 533	0.26 454	1.16 547	0.28 453	0.21 450	0.76 562	0.56 573	0.89 587	0.82 562	0.49 514	0.51 468	0.64 546	0.81 573	0.89 544	0.85 551	0.17 516	0.16 417	0.13 461	0.13 478	0.26 547	0.27 496

Ntro	0.61 556	0.75 584	1.16 547	0.67 581	0.50 574	0.76 562	0.37 527	0.68 552	0.71 549	0.50 520	0.59 510	0.65 548	0.52 534	0.79 523	0.58 517	0.58 589	0.32 567	0.57 589	0.34 575	0.69 591	0.50 572

AF-Net	0.40 491	0.31 484	0.74 447	0.33 515	0.24 495	0.43 485	0.30 490	0.64 533	0.67 538	0.44 488	0.69 540	0.65 548	0.52 534	0.59 437	0.48 489	0.16 502	0.12 334	0.19 534	0.14 496	0.16 473	0.14 332

FBW_ROB	0.46 519	0.34 504	0.71 441	0.32 504	0.20 433	0.51 523	0.32 504	0.73 565	0.63 530	0.60 547	0.57 502	0.65 548	0.44 509	1.42 595	0.62 523	0.14 478	0.17 442	0.22 546	0.16 517	0.17 488	0.23 457

PDISCO_ROB	0.45 511	0.37 518	0.89 504	0.44 562	0.37 556	0.70 557	0.35 518	0.75 568	0.78 558	0.45 495	0.53 483	0.65 548	0.40 491	0.68 487	0.52 500	0.22 544	0.12 334	0.21 541	0.19 535	0.26 547	0.22 449

ACV-stereo	0.30 420	0.20 373	0.82 475	0.23 256	0.16 315	0.48 514	0.20 312	0.38 249	0.34 280	0.29 270	0.33 295	0.66 552	0.43 506	0.55 416	0.31 406	0.10 353	0.09 236	0.09 267	0.09 313	0.11 376	0.12 274

otaku	0.60 554	0.73 581	1.13 543	0.64 579	0.45 571	0.73 561	0.37 527	0.67 547	0.67 538	0.52 526	0.75 549	0.66 552	0.46 518	0.74 504	0.59 518	0.55 586	0.34 572	0.56 586	0.36 578	0.65 586	0.49 570

ADCPNet	0.51 533	0.36 515	1.82 590	0.27 425	0.23 478	0.71 558	0.39 538	0.56 463	0.54 492	0.52 526	0.60 514	0.66 552	0.57 545	0.64 468	1.23 577	0.15 492	0.18 454	0.14 485	0.23 554	0.19 513	0.22 449

CSAN	0.55 542	0.47 546	1.19 555	0.37 535	0.23 478	0.57 539	0.61 576	0.65 539	0.72 551	0.65 553	0.78 551	0.66 552	0.65 563	1.41 594	0.77 542	0.21 541	0.17 442	0.20 539	0.21 542	0.18 504	0.21 435

stereogan	0.39 480	0.20 373	0.78 465	0.28 453	0.22 465	0.65 554	0.26 450	0.62 523	0.65 533	0.45 495	0.60 514	0.67 556	0.45 511	0.69 488	0.37 449	0.14 478	0.14 373	0.14 485	0.12 446	0.20 521	0.19 405

HSM	0.29 407	0.18 347	0.48 225	0.21 149	0.15 277	0.33 406	0.20 312	0.55 452	0.39 348	0.36 401	0.39 366	0.67 556	0.32 447	0.88 542	0.24 335	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.09 261	0.10 179

WZ-Net	0.56 547	0.49 552	2.14 596	0.30 482	0.24 495	0.58 541	0.48 560	0.65 539	0.80 560	0.51 523	0.72 543	0.68 558	0.60 550	1.06 571	1.01 563	0.13 454	0.10 276	0.11 400	0.12 446	0.19 513	0.23 457

ADCS	0.62 557	0.56 561	1.54 580	0.30 482	0.25 508	0.56 537	0.46 556	0.71 560	0.86 569	0.77 569	0.72 543	0.68 558	0.62 559	0.82 531	2.33 610	0.17 516	0.16 417	0.16 510	0.17 528	0.23 537	0.27 496

MFMNet_re	0.74 568	0.84 587	1.16 547	0.64 579	0.70 590	0.79 567	0.71 583	0.77 571	0.85 567	0.79 571	0.86 561	0.69 560	0.80 571	0.73 500	0.65 528	0.66 593	0.59 603	0.61 590	0.58 599	0.68 589	0.71 599

DispFullNet	0.67 563	0.94 593	1.63 582	0.77 592	1.19 610	0.53 532	0.25 439	0.61 515	0.72 551	0.70 560	0.60 514	0.69 560	0.90 580	0.80 526	0.52 500	0.27 561	0.13 355	0.74 594	0.31 573	0.68 589	0.44 561

LALA_ROB	0.38 475	0.31 484	0.65 412	0.30 482	0.21 450	0.46 501	0.39 538	0.63 527	0.54 492	0.53 532	0.52 475	0.69 560	0.36 469	0.52 402	0.48 489	0.18 527	0.11 310	0.16 510	0.14 496	0.17 488	0.16 365

psmorigin	0.52 536	0.29 474	3.10 607	0.24 307	0.19 407	0.39 462	0.24 425	0.52 409	0.45 416	0.66 555	0.68 537	0.70 563	0.52 534	0.86 539	0.49 495	0.15 492	0.17 442	0.13 461	0.14 496	0.16 473	0.23 457

Wz-Net-TNSev	0.55 542	0.72 579	1.90 592	0.26 387	0.21 450	0.64 553	0.45 553	0.66 545	0.71 549	0.52 526	0.55 492	0.71 564	0.63 561	1.04 569	0.94 557	0.16 502	0.15 404	0.13 461	0.15 507	0.21 528	0.24 470

edge stereo	0.40 491	0.22 402	0.87 495	0.27 425	0.22 465	0.38 457	0.26 450	0.59 496	0.56 507	0.53 532	0.60 514	0.71 564	0.50 530	0.78 519	0.43 469	0.16 502	0.15 404	0.19 534	0.14 496	0.17 488	0.19 405

AnyNet_C01	0.68 565	0.69 578	2.64 602	0.33 515	0.27 517	0.93 576	0.64 578	0.66 545	0.65 533	0.70 560	0.97 569	0.75 566	0.63 561	1.01 566	1.52 593	0.17 516	0.16 417	0.17 519	0.17 528	0.24 541	0.28 504

RainbowNet	0.76 572	1.00 597	1.29 562	0.82 593	0.63 585	0.79 567	0.52 568	0.83 578	0.93 576	0.61 549	0.79 554	0.79 567	0.62 559	0.82 531	0.67 532	0.80 601	0.55 598	0.79 598	0.49 588	0.81 596	0.62 586

PVD	0.62 557	0.41 535	0.93 512	0.44 562	0.39 561	0.63 552	0.51 567	0.86 583	1.27 595	0.93 577	1.09 575	0.81 568	0.85 575	0.89 544	0.89 553	0.21 541	0.23 507	0.22 546	0.19 535	0.28 558	0.41 553

EDNetEfficientorigin	7.48 620	0.57 565	139.59 645	0.25 346	0.17 345	0.44 490	0.30 490	0.48 371	1.04 583	1.29 594	1.02 573	0.82 569	0.87 579	0.76 515	1.02 566	0.10 353	0.09 236	0.12 435	0.11 404	0.22 532	0.25 480

MFN_U_SF_RVC	0.58 551	0.58 568	1.31 564	0.39 546	0.23 478	0.72 559	0.30 490	0.83 578	0.68 542	0.74 562	0.74 547	0.86 570	0.60 550	0.84 536	0.83 549	0.29 564	0.27 536	0.32 569	0.37 580	0.31 562	0.33 527

MADNet+	1.05 586	1.26 607	4.77 613	0.73 588	0.50 574	1.25 591	0.97 596	1.05 591	0.93 576	0.67 556	0.78 551	0.87 571	0.85 575	2.14 608	1.83 601	0.40 581	0.42 582	0.32 569	0.28 570	0.45 574	0.43 559

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 566	0.73 581	1.26 559	0.47 569	0.28 519	1.42 600	0.60 575	0.82 576	0.94 579	0.85 573	0.86 561	0.88 572	0.70 566	1.32 590	0.75 539	0.37 576	0.30 558	0.34 573	0.36 578	0.44 573	0.42 557

SAMSARA	0.62 557	0.47 546	0.93 512	0.70 585	0.50 574	1.15 587	1.29 609	0.79 572	0.70 547	0.77 569	0.55 492	0.92 573	0.58 546	0.87 541	0.77 542	0.19 536	0.27 536	0.18 527	0.19 535	0.27 553	0.28 504

ACVNet-4b	0.76 572	0.90 590	1.67 584	0.73 588	0.51 578	0.80 570	0.31 499	0.74 567	0.81 561	0.51 523	0.72 543	0.94 574	0.43 506	1.01 566	1.32 585	1.18 614	0.22 498	0.77 596	0.45 585	0.70 592	0.50 572

SANet	0.58 551	0.41 535	1.38 569	0.27 425	0.16 315	0.72 559	0.48 560	0.71 560	1.34 597	0.69 559	0.97 569	0.94 574	0.78 569	0.97 563	0.93 555	0.14 478	0.12 334	0.12 435	0.12 446	0.18 504	0.20 423

SPS-STEREO	0.74 568	0.72 579	1.18 554	0.52 574	0.57 582	0.76 562	0.50 565	0.80 573	0.66 537	0.97 580	0.88 564	0.94 574	0.74 567	1.08 572	1.04 568	0.58 589	0.51 591	0.50 583	0.50 591	0.56 581	0.72 600
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
coex-ft	3.48 614	0.81 586	48.53 643	0.24 307	0.19 407	0.53 532	0.47 559	0.49 381	2.36 610	7.18 624	1.20 580	0.96 577	2.53 613	0.75 509	2.14 608	0.13 454	0.15 404	0.14 485	0.12 446	0.22 532	0.47 565

MSAF-DinoV2	0.81 577	0.64 574	2.42 599	0.49 571	0.17 345	0.58 541	0.32 504	0.83 578	0.85 567	0.41 466	0.52 475	0.98 578	0.61 554	4.97 621	1.22 576	0.12 432	0.07 129	0.10 344	0.24 556	0.27 553	0.32 522

NVStereoNet_ROB	0.74 568	0.64 574	1.20 557	0.55 576	0.43 569	0.54 536	0.48 560	0.75 568	0.87 572	0.88 574	1.72 600	1.06 579	1.03 587	1.29 586	0.98 562	0.35 573	0.42 582	0.41 579	0.48 587	0.38 570	0.43 559
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	0.94 580	0.95 594	1.07 533	0.98 598	0.76 593	0.93 576	0.72 584	1.30 597	1.11 590	0.91 575	1.45 589	1.14 580	1.00 585	1.25 584	0.97 560	0.77 597	0.51 591	0.97 602	0.55 597	0.90 598	0.66 594

IMH-64	0.94 580	0.95 594	1.07 533	0.98 598	0.76 593	0.93 576	0.72 584	1.30 597	1.11 590	0.91 575	1.45 589	1.14 580	1.00 585	1.25 584	0.97 560	0.77 597	0.51 591	0.97 602	0.55 597	0.90 598	0.66 594

test_sample8	0.52 536	0.21 383	0.69 428	0.18 39	0.17 345	0.36 443	0.21 339	0.57 472	0.38 332	0.63 550	0.39 366	1.16 582	0.68 565	0.70 491	1.01 563	0.24 548	1.93 618	0.28 560	0.24 556	0.18 504	0.21 435

SGM_RVC	0.57 549	0.22 402	0.60 387	0.26 387	0.16 315	0.97 581	0.46 556	0.76 570	0.90 573	1.03 586	0.92 567	1.16 582	0.93 582	1.21 581	0.72 536	0.17 516	0.16 417	0.16 510	0.16 517	0.16 473	0.24 470
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.80 575	0.40 532	0.91 507	0.39 546	0.35 550	1.52 602	0.81 591	0.97 589	0.98 582	1.47 607	1.58 595	1.19 584	1.33 596	1.01 566	1.21 575	0.29 564	0.27 536	0.30 564	0.29 572	0.32 565	0.36 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	1.07 590	0.76 585	1.10 538	0.70 585	0.70 590	1.87 606	1.39 611	1.20 596	1.66 603	1.01 583	1.58 595	1.20 585	2.60 614	1.40 593	1.32 585	0.40 581	0.47 587	0.31 567	0.41 583	0.38 570	0.91 608

PWCK	1.05 586	1.29 608	2.12 595	0.92 596	0.42 566	1.27 593	1.01 598	1.14 593	1.14 593	1.16 593	1.14 578	1.25 586	0.90 580	1.77 603	1.15 573	0.89 605	0.51 591	0.87 600	0.54 594	1.02 607	0.57 579

ELAS_RVC	0.80 575	0.40 532	1.10 538	0.40 551	0.35 550	0.93 576	1.10 605	0.87 584	1.12 592	1.40 598	1.39 586	1.27 587	1.55 605	1.13 575	1.13 572	0.29 564	0.27 536	0.30 564	0.28 570	0.31 562	0.36 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WCMA_ROB	0.55 542	0.27 462	0.76 455	0.26 387	0.22 465	0.62 548	0.36 525	0.57 472	0.58 512	0.97 580	1.40 588	1.28 588	0.94 583	0.80 526	0.80 546	0.20 539	0.17 442	0.16 510	0.16 517	0.19 513	0.29 510

ACVNet_1	0.77 574	0.92 592	1.79 589	0.73 588	0.53 579	0.78 566	0.42 548	0.88 585	0.90 573	0.75 563	0.76 550	1.32 589	0.80 571	1.04 569	0.70 534	0.57 588	0.32 567	0.72 593	0.35 576	0.70 592	0.50 572

IMH	1.09 591	1.04 600	1.29 562	1.03 600	0.79 596	1.11 584	0.69 581	1.40 600	1.42 600	1.02 584	1.71 599	1.42 590	1.19 592	1.78 604	1.03 567	1.14 612	0.56 602	1.00 604	0.58 599	0.93 601	0.68 596

WAO-7	1.05 586	1.00 597	1.19 555	0.83 594	0.67 589	1.22 590	0.84 593	1.43 601	1.56 602	1.13 590	1.75 601	1.46 591	1.25 593	1.56 597	1.28 580	0.61 591	0.62 608	0.70 592	0.68 604	0.66 588	0.62 586

ACVNet_2	0.94 580	0.98 596	1.71 586	0.83 594	0.63 585	1.02 582	0.64 578	1.16 594	1.43 601	1.02 584	1.39 586	1.47 592	0.86 578	1.16 578	0.79 545	0.63 592	0.43 585	0.78 597	0.49 588	0.80 595	0.57 579

SGM+DAISY	1.12 593	0.86 588	1.64 583	0.68 582	0.80 599	1.68 604	1.68 615	1.08 592	1.10 588	1.53 609	1.76 602	1.47 592	1.53 604	1.24 582	1.42 592	0.66 593	0.65 610	0.52 585	0.54 594	0.57 582	0.91 608

MonStereo1	0.96 583	0.61 573	0.99 523	0.70 585	0.59 583	1.37 598	0.35 518	0.97 589	1.27 595	0.97 580	1.92 604	1.53 594	2.13 609	1.29 586	0.87 552	0.71 596	0.34 572	0.75 595	0.47 586	0.75 594	0.68 596

WAO-6	1.11 592	1.01 599	1.17 553	0.96 597	0.79 596	1.30 595	0.78 588	1.36 599	1.99 608	1.04 587	1.54 594	1.59 595	1.27 594	1.37 592	1.30 581	0.78 599	0.55 598	1.03 606	0.75 608	0.87 597	0.72 600

JetBlue	1.20 595	0.89 589	2.53 601	0.59 577	0.76 593	3.16 614	2.09 617	1.16 594	0.93 576	0.95 578	1.12 577	1.65 596	1.27 594	2.15 609	1.87 603	0.43 584	0.37 577	0.38 575	0.39 582	0.62 583	0.63 588

MeshStereo	0.60 554	0.31 484	0.71 441	0.22 203	0.17 345	0.66 555	0.36 525	0.81 575	0.63 530	1.48 608	1.32 585	1.65 596	0.83 574	1.18 579	0.74 538	0.17 516	0.17 442	0.17 519	0.14 496	0.17 488	0.19 405
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	0.67 563	0.38 525	0.83 481	0.37 535	0.30 534	0.66 555	0.37 527	0.69 558	0.70 547	1.15 592	1.53 593	1.70 598	1.38 597	1.00 565	0.83 549	0.24 548	0.22 498	0.27 553	0.26 565	0.27 553	0.32 522
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	0.63 560	0.34 504	0.70 434	0.30 482	0.25 508	0.88 574	0.35 518	0.58 486	0.67 538	1.13 590	1.52 592	1.75 599	1.05 588	0.90 547	0.60 519	0.24 548	0.22 498	0.27 553	0.27 569	0.25 543	0.27 496

LVE	1.18 594	1.16 602	1.67 584	1.04 601	0.81 600	1.32 596	0.82 592	1.49 603	1.94 606	1.08 588	1.90 603	1.89 600	1.07 589	1.51 596	1.04 568	0.96 608	0.61 605	0.94 601	0.69 605	0.92 600	0.79 605

FC-DCNN	0.73 567	0.33 495	0.84 485	0.33 515	0.28 519	0.82 571	0.40 542	0.82 576	0.83 563	1.43 600	1.60 597	1.97 601	1.38 597	1.10 573	0.93 555	0.24 548	0.22 498	0.27 553	0.26 565	0.26 547	0.32 522

LE_ROB	1.82 608	0.39 529	3.15 608	0.50 573	0.55 580	0.79 567	1.00 597	0.89 587	6.48 622	7.40 625	2.07 608	2.07 602	5.08 620	1.33 591	3.96 618	0.11 392	0.09 236	0.12 435	0.11 404	0.11 376	0.13 303

FC-DCNN v2	0.75 571	0.33 495	0.82 475	0.33 515	0.28 519	0.85 572	0.40 542	0.88 585	0.86 569	1.46 602	1.65 598	2.08 603	1.40 599	1.14 577	0.95 558	0.24 548	0.22 498	0.27 553	0.26 565	0.26 547	0.32 522

Dean	1.22 596	1.17 603	1.97 593	1.04 601	0.79 596	1.21 589	0.76 586	1.51 604	1.96 607	1.30 596	1.98 607	2.14 604	1.18 591	1.30 588	1.15 573	0.83 602	0.61 605	1.01 605	0.69 605	0.97 605	0.77 604

JetRed	2.35 612	2.70 616	6.11 615	1.14 607	1.38 613	6.03 619	3.61 620	2.12 614	1.72 604	1.99 612	1.97 606	2.15 605	1.59 606	2.49 612	4.19 619	1.05 609	1.60 617	1.10 607	1.02 615	1.72 615	1.41 617

WAO-8	1.50 600	1.22 605	1.39 570	1.10 604	0.85 601	2.15 607	0.78 588	1.84 610	3.76 615	1.46 602	2.18 609	2.15 605	1.50 602	3.20 615	1.35 588	0.92 606	0.66 611	1.10 607	0.79 609	0.94 602	0.74 602

Venus	1.50 600	1.22 605	1.39 570	1.10 604	0.85 601	2.15 607	0.78 588	1.84 610	3.76 615	1.46 602	2.18 609	2.15 605	1.50 602	3.20 615	1.35 588	0.92 606	0.66 611	1.10 607	0.79 609	0.94 602	0.74 602

notaker	1.49 599	1.44 611	1.77 587	1.42 611	1.08 608	1.19 588	0.87 595	1.51 604	1.40 598	1.53 609	3.41 617	2.40 608	1.94 607	1.83 606	1.57 596	1.14 612	0.69 614	1.38 614	0.88 611	1.39 613	1.03 612

MADNet++	2.34 611	1.81 614	2.24 598	2.15 616	1.97 615	2.79 613	2.19 618	2.42 616	2.26 609	2.79 618	2.70 614	2.43 609	2.60 614	3.18 614	3.32 615	2.19 619	1.97 620	1.93 618	1.62 618	2.02 616	2.10 618

pmcnn	0.54 541	0.24 429	1.06 531	0.25 346	0.26 512	0.40 468	0.31 499	0.55 452	0.55 500	0.56 540	1.22 582	2.53 610	0.39 486	0.84 536	1.08 571	0.09 284	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.10 324	0.14 332

UNDER WATER-64	1.61 603	1.30 609	2.93 606	1.33 609	0.96 606	2.20 609	1.25 608	1.47 602	3.15 612	1.46 602	1.31 584	2.61 611	2.22 611	1.69 600	1.93 604	1.13 611	0.67 613	1.29 612	0.94 612	1.26 608	1.09 613

TorneroNet-64	1.47 598	1.15 601	1.51 578	1.11 606	0.86 603	2.27 610	0.76 586	1.84 610	3.76 615	1.29 594	2.22 611	2.68 612	1.46 600	1.81 605	1.55 595	0.79 600	0.51 591	1.10 607	0.67 603	1.31 610	0.81 606

UNDER WATER	1.64 605	1.34 610	2.72 604	1.40 610	1.04 607	1.70 605	1.14 607	1.57 607	3.58 613	1.46 602	1.46 591	2.82 613	2.43 612	1.74 601	2.04 607	1.08 610	0.63 609	1.31 613	0.94 612	1.29 609	1.10 614

KSHMR	1.92 609	1.47 613	1.97 593	1.48 613	1.22 611	1.39 599	1.06 600	1.81 609	5.83 621	1.43 600	5.56 621	2.95 614	1.17 590	2.24 610	1.33 587	1.29 615	1.13 616	1.47 616	1.11 616	1.37 612	1.21 615

ktn	1.80 607	1.46 612	1.49 576	1.44 612	1.14 609	1.50 601	1.07 601	1.53 606	3.90 618	2.77 617	4.62 618	3.42 615	1.49 601	1.74 601	1.40 591	1.45 616	0.77 615	1.46 615	0.99 614	1.41 614	1.00 611

MANE	1.63 604	0.58 568	1.16 547	0.59 577	0.60 584	2.71 611	1.53 612	2.63 617	3.62 614	2.33 614	3.26 616	3.66 616	2.98 617	2.26 611	2.26 609	0.37 576	0.40 579	0.31 567	0.49 588	0.31 562	0.63 588

TorneroNet	2.26 610	1.20 604	1.55 581	1.15 608	0.91 605	5.84 617	0.84 593	2.12 614	8.45 624	2.59 616	5.32 620	3.84 617	2.15 610	1.84 607	1.98 606	0.88 604	0.54 597	1.16 611	0.74 607	1.31 610	0.91 608

tt	4.71 616	0.11 89	3.94 609	2.06 615	1.54 614	10.14 625	16.85 627	9.28 628	4.99 619	1.41 599	1.05 574	4.68 618	4.89 619	3.36 617	5.86 623	5.73 626	9.15 631	2.23 622	2.51 621	3.02 618	1.34 616

DGTPSM_ROB	8.38 621	5.24 620	10.71 627	5.32 619	10.19 622	8.34 622	23.49 632	6.11 624	13.43 631	4.93 619	10.93 629	5.64 619	10.55 625	6.17 622	12.73 628	3.74 623	7.56 626	3.68 623	7.24 628	4.09 622	7.49 625

DPSMNet_ROB	8.44 622	5.25 621	10.87 628	5.59 620	10.27 623	8.34 622	23.51 633	6.12 625	13.47 632	4.96 620	10.94 630	5.65 620	10.55 625	6.25 623	12.77 629	4.01 624	7.62 627	3.75 624	7.27 629	4.16 623	7.54 626

HanzoNet	3.08 613	1.87 615	2.70 603	1.81 614	1.34 612	1.60 603	1.05 599	2.06 613	2.62 611	5.63 622	5.12 619	5.96 621	7.09 623	4.39 620	3.43 616	3.29 622	2.06 622	1.98 620	2.94 624	2.47 617	2.15 619

SGM-ForestM	1.59 602	0.56 561	1.52 579	0.41 557	0.34 547	2.77 612	1.67 614	1.69 608	1.73 605	2.48 615	2.27 612	6.02 622	2.90 616	3.08 613	2.83 614	0.25 555	0.30 558	0.19 534	0.20 540	0.18 504	0.45 564

TCMNet-wrong-test	4.33 615	5.65 622	4.76 610	11.36 626	10.39 624	5.87 618	4.45 622	4.24 621	1.10 588	1.93 611	2.43 613	6.07 623	3.54 618	3.87 618	4.51 620	2.00 618	0.47 587	1.96 619	1.68 619	5.78 624	4.48 623

USTest	6.84 619	5.16 618	5.45 614	7.18 622	7.26 619	14.27 628	22.53 628	8.48 626	9.29 625	5.44 621	6.42 623	6.27 624	6.69 622	6.83 624	8.49 626	1.95 617	3.27 623	2.16 621	2.54 622	3.76 619	3.31 622

DPSimNet_ROB	6.21 618	5.16 618	9.50 617	5.59 620	5.56 618	7.64 621	10.02 624	4.07 620	7.33 623	6.84 623	6.26 622	7.17 625	10.55 625	4.07 619	5.68 621	5.50 625	4.29 624	5.24 625	3.66 625	4.05 621	5.96 624

LRCNet_RVC	10.94 625	14.45 632	9.66 618	15.38 627	8.02 621	1.08 583	0.35 518	8.72 627	0.72 551	12.63 633	15.84 633	9.73 626	6.52 621	8.58 627	6.38 624	20.33 641	5.39 625	23.79 639	21.95 640	15.35 631	13.96 633

Anonymous_1	16.44 632	9.26 623	9.67 619	10.63 623	14.54 627	18.62 633	26.98 634	12.68 632	13.53 633	10.78 632	10.37 628	10.15 627	10.66 628	10.99 632	12.64 627	15.61 640	7.73 628	16.87 637	43.01 643	56.14 646	7.86 629

xxxxx1	15.30 628	9.78 624	10.23 624	20.34 630	19.47 630	17.10 629	23.00 629	10.36 629	11.04 627	9.25 627	9.66 625	10.74 628	10.66 628	10.60 629	13.72 632	8.14 630	9.35 632	31.88 642	44.61 644	12.63 628	13.46 630

tt_ll	15.30 628	9.78 624	10.23 624	20.34 630	19.47 630	17.10 629	23.00 629	10.36 629	11.04 627	9.25 627	9.66 625	10.74 628	10.66 628	10.60 629	13.72 632	8.14 630	9.35 632	31.88 642	44.61 644	12.63 628	13.46 630

ff	15.30 628	9.78 624	10.23 624	20.34 630	19.47 630	17.10 629	23.00 629	10.36 629	11.04 627	9.25 627	9.66 625	10.74 628	10.66 628	10.60 629	13.72 632	8.14 630	9.35 632	31.88 642	44.61 644	12.63 628	13.46 630

DPSM_ROB	11.46 626	9.79 627	10.18 622	11.11 624	11.31 625	19.08 634	27.38 635	13.42 633	14.23 634	10.34 630	11.13 631	10.97 631	11.33 632	11.89 633	13.49 630	6.74 628	8.19 629	6.00 627	7.05 626	7.74 625	7.76 627

DPSM	11.46 626	9.79 627	10.18 622	11.11 624	11.31 625	19.08 634	27.38 635	13.42 633	14.23 634	10.34 630	11.13 631	10.97 631	11.33 632	11.89 633	13.49 630	6.74 628	8.19 629	6.00 627	7.05 626	7.74 625	7.76 627

BEATNet-Init1	4.91 617	3.27 617	14.39 629	0.69 584	0.65 588	10.19 626	3.83 621	5.04 622	5.11 620	8.73 626	8.52 624	13.95 633	7.66 624	7.79 626	5.79 622	0.32 570	0.34 572	0.34 573	0.38 581	0.64 585	0.64 592

HaxPig	17.72 633	20.23 642	19.76 631	16.55 628	16.52 628	9.46 624	9.42 623	14.48 635	13.31 630	18.59 634	18.67 634	17.39 634	16.68 635	17.07 635	16.43 635	21.99 642	20.86 642	22.28 638	21.55 639	21.30 639	21.88 643

PML	15.86 631	13.12 631	7.07 616	5.22 618	7.66 620	32.93 638	64.30 646	5.37 623	10.12 626	25.87 645	67.29 646	20.25 635	13.20 634	10.09 628	6.81 625	5.94 627	2.00 621	6.03 629	2.18 620	9.13 627	2.62 621

MEDIAN_ROB	21.20 634	24.56 643	23.42 641	19.57 629	19.62 633	13.29 627	11.21 625	18.04 636	17.02 636	22.07 644	21.92 635	20.84 636	20.24 636	21.02 636	19.68 636	25.59 643	24.08 643	26.20 640	25.19 641	25.31 640	25.19 644

Hybrid-DGEV	23.11 639	19.81 640	20.81 639	22.43 634	22.74 636	38.45 644	55.25 645	27.21 646	28.95 646	20.63 638	22.37 640	22.03 637	22.89 642	23.96 642	27.14 638	13.54 637	16.46 636	12.09 633	14.23 635	15.57 632	15.57 634

RAFT-FEzeroshot	23.04 635	19.71 637	20.25 632	22.47 636	22.80 637	38.32 639	55.23 642	26.95 640	28.70 641	20.66 639	22.23 637	22.07 638	22.86 638	23.85 638	27.17 640	13.53 634	16.47 637	12.08 630	14.22 633	15.58 634	15.60 636

RAFT-FE	23.04 635	19.71 637	20.25 632	22.47 636	22.80 637	38.32 639	55.23 642	26.95 640	28.70 641	20.66 639	22.23 637	22.07 638	22.86 638	23.85 638	27.17 640	13.53 634	16.47 637	12.08 630	14.22 633	15.58 634	15.60 636

FlowAnything	23.08 638	19.70 636	20.48 637	22.45 635	22.73 634	38.34 641	55.18 640	27.00 643	28.79 644	20.83 643	22.42 642	22.10 640	22.83 637	23.85 638	27.23 644	13.53 634	16.54 640	12.10 635	14.29 636	15.59 636	15.58 635

Selective-RAFT-Error	23.11 639	19.77 639	20.60 638	22.49 638	22.80 637	38.46 645	55.19 641	27.13 645	28.90 645	20.73 642	22.38 641	22.11 641	22.91 643	23.94 641	27.18 643	13.54 637	16.57 641	12.09 633	14.21 631	15.61 637	15.65 639

CasAABBNet	23.04 635	19.69 635	20.32 634	22.42 633	22.73 634	38.35 642	55.23 642	26.99 642	28.74 643	20.67 641	22.28 639	22.11 641	22.86 638	23.84 637	27.17 640	13.52 633	16.47 637	12.08 630	14.21 631	15.57 632	15.60 636

LSM0	24.21 641	19.88 641	22.33 640	24.42 639	40.13 645	38.41 643	54.99 639	27.05 644	28.61 640	20.59 637	22.00 636	22.29 643	22.86 638	24.12 643	27.16 639	13.59 639	16.33 635	12.13 636	14.08 630	15.72 638	17.53 640

AVERAGE_ROB	25.43 642	29.01 644	27.22 642	24.60 640	24.16 642	17.78 632	12.87 626	22.39 639	21.40 639	26.72 646	26.08 645	25.18 644	24.52 646	25.07 644	23.57 637	29.94 644	28.36 644	30.60 641	29.57 642	29.83 641	29.66 645

RSGM-EC	29.37 643	17.55 633	9.85 620	35.22 641	33.16 643	26.01 636	45.63 637	20.07 637	17.60 637	18.98 635	23.47 643	30.02 645	23.62 644	41.06 645	44.49 645	58.94 645	34.33 645	32.95 645	20.18 637	33.70 642	20.62 641

acva	29.37 643	17.55 633	9.85 620	35.22 641	33.16 643	26.01 636	45.63 637	20.07 637	17.60 637	18.98 635	23.47 643	30.02 645	23.62 644	41.06 645	44.49 645	58.94 645	34.33 645	32.95 645	20.18 637	33.70 642	20.62 641

test_example2	100.95 645	107.33 645	67.16 644	98.17 643	106.88 646	89.44 646	101.34 647	37.23 647	97.88 647	129.56 647	131.26 647	65.41 647	67.34 647	91.22 647	79.29 647	143.32 647	199.32 647	81.12 647	102.17 647	121.89 647	101.70 646

ccccc		256.25 646		351.50 646	361.31 647	144.22 647		153.19 648		152.98 648		161.94 648		268.06 648		387.64 648	346.97 648	244.11 648	219.32 648	413.57 648

Low-res two-view benchmark