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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.11 9	0.08 22	0.30 126	0.16 12	0.08 8	0.09 1	0.12 36	0.21 62	0.18 77	0.10 23	0.16 146	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.18 189	0.08 22	0.28 110	0.18 67	0.10 71	0.15 53	0.11 21	0.22 75	0.22 154	0.76 650	0.11 43	0.09 25	0.08 14	0.17 68	0.15 185	0.07 117	0.51 677	0.06 48	0.08 291	0.06 93	0.10 203

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 2	0.10 88	0.24 64	0.14 2	0.10 71	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 39	0.12 63	0.09 25	0.09 34	0.12 2	0.11 13	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4.5_new	0.13 44	0.12 188	0.24 64	0.17 38	0.10 71	0.14 35	0.12 36	0.22 75	0.17 59	0.13 97	0.13 81	0.08 2	0.09 34	0.19 107	0.12 39	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.06 106	0.06 93	0.09 129

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.19 217	0.11 136	0.39 195	0.22 274	0.33 630	0.14 35	0.15 153	0.18 24	0.22 154	0.14 125	0.16 146	0.09 25	0.09 34	0.23 207	0.14 143	0.06 44	0.50 676	0.06 48	0.06 106	0.07 171	0.53 659
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 217	0.14 282	0.40 209	0.30 563	0.20 512	0.15 53	0.16 206	0.35 281	0.26 233	0.17 192	0.16 146	0.13 141	0.09 34	0.31 357	0.14 143	0.07 117	0.22 572	0.06 48	0.06 106	0.09 344	0.25 546

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

StereoAnything_RVC	0.22 316	0.47 632	0.67 490	0.30 563	0.31 624	0.11 13	0.11 21	0.18 24	0.15 38	0.09 9	0.11 43	0.09 25	0.09 34	0.27 280	0.12 39	0.09 363	0.39 664	0.06 48	0.04 1	0.24 629	0.49 651

AIO_test	0.20 246	0.12 188	0.46 270	0.45 652	0.38 644	0.15 53	0.17 248	0.28 179	0.20 117	0.19 221	0.13 81	0.14 172	0.09 34	0.39 428	0.13 94	0.07 117	0.21 560	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.34 605

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.14 88	0.12 188	0.30 126	0.19 118	0.10 71	0.17 125	0.18 306	0.23 90	0.17 59	0.14 125	0.11 43	0.13 141	0.10 75	0.24 222	0.18 273	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.07 171	0.09 129
1: 1. 1
tt45	0.15 125	0.14 282	0.29 116	0.19 118	0.11 117	0.23 314	0.18 306	0.23 90	0.18 77	0.16 169	0.13 81	0.14 172	0.10 75	0.31 357	0.15 185	0.07 117	0.05 6	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.08 76

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

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

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

CAS++	0.17 178	0.13 232	0.35 170	0.18 67	0.13 234	0.17 125	0.16 206	0.42 379	0.25 216	0.19 221	0.18 185	0.13 141	0.10 75	0.22 182	0.12 39	0.12 515	0.10 335	0.11 485	0.08 291	0.10 409	0.09 129
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.15 125	0.12 188	0.38 187	0.19 118	0.11 117	0.18 156	0.17 248	0.21 62	0.23 170	0.14 125	0.24 267	0.16 205	0.10 75	0.19 107	0.13 94	0.07 117	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.10 409	0.07 30

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

asd	0.12 24	0.10 88	0.23 58	0.18 67	0.10 71	0.15 53	0.10 8	0.20 47	0.14 23	0.13 97	0.12 63	0.09 25	0.11 113	0.21 154	0.12 39	0.05 1	0.14 441	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 129

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Pointernet	0.15 125	0.08 22	0.35 170	0.19 118	0.12 173	0.20 226	0.12 36	0.34 272	0.25 216	0.15 150	0.16 146	0.13 141	0.11 113	0.18 87	0.13 94	0.08 264	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.16 156	0.09 51	0.42 229	0.17 38	0.11 117	0.18 156	0.13 74	0.23 90	0.31 316	0.21 243	0.31 343	0.13 141	0.11 113	0.17 68	0.16 214	0.07 117	0.04 1	0.06 48	0.15 593	0.06 93	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
DNS	0.31 514	0.09 51	0.45 254	0.35 611	0.30 616	0.33 487	0.16 206	0.40 351	0.34 357	1.50 694	0.19 197	0.20 270	0.12 154	0.23 207	0.24 414	0.10 434	0.30 642	0.06 48	0.11 488	0.08 242	0.64 677

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 51	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 90	0.10 8	0.21 62	0.15 38	0.10 23	0.10 31	0.09 25	0.12 154	0.14 11	0.13 94	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 93	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DDF-Stereo	0.16 156	0.08 22	0.30 126	0.21 209	0.20 512	0.12 20	0.14 108	0.20 47	0.19 103	0.11 39	0.10 31	0.13 141	0.12 154	0.24 222	0.20 331	0.09 363	0.18 526	0.07 154	0.06 106	0.20 609	0.19 463

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

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

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

S2M2_L	0.13 44	0.12 188	0.26 87	0.17 38	0.12 173	0.12 20	0.07 1	0.18 24	0.21 143	0.12 67	0.15 133	0.14 172	0.12 154	0.16 48	0.15 185	0.13 537	0.09 294	0.09 348	0.10 451	0.11 461	0.09 129
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.12 24	0.08 22	0.18 11	0.17 38	0.07 1	0.17 125	0.13 74	0.19 39	0.17 59	0.12 67	0.13 81	0.11 87	0.12 154	0.19 107	0.12 39	0.08 264	0.04 1	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.05 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.20 246	0.13 232	0.49 310	0.28 534	0.20 512	0.21 258	0.17 248	0.29 198	0.24 190	0.22 264	0.13 81	0.12 119	0.12 154	0.32 368	0.13 94	0.07 117	0.26 615	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.48 649
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.15 125	0.16 360	0.34 162	0.25 428	0.12 173	0.11 13	0.18 306	0.35 281	0.24 190	0.13 97	0.13 81	0.18 235	0.12 154	0.15 27	0.13 94	0.08 264	0.06 92	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.06 13
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.17 178	0.16 360	0.35 170	0.21 209	0.11 117	0.20 226	0.17 248	0.34 272	0.25 216	0.20 233	0.25 278	0.19 251	0.12 154	0.21 154	0.16 214	0.07 117	0.12 401	0.10 428	0.09 391	0.09 344	0.14 382

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

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

test_xeample3	0.22 316	0.17 394	0.81 551	0.21 209	0.15 345	0.20 226	0.18 306	0.40 351	0.25 216	0.19 221	0.12 63	0.13 141	0.12 154	0.34 395	0.33 509	0.07 117	0.20 555	0.07 154	0.08 291	0.08 242	0.34 605

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

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

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

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

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

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

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

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

PSi22	0.17 178	0.18 418	0.42 229	0.20 164	0.09 18	0.16 90	0.11 21	0.30 218	0.25 216	0.13 97	0.15 133	0.21 285	0.13 197	0.30 342	0.16 214	0.06 44	0.22 572	0.05 1	0.04 1	0.08 242	0.13 344

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

Foundation-i1	0.16 156	0.08 22	0.21 39	0.21 209	0.13 234	0.17 125	0.15 153	0.33 265	0.32 327	0.16 169	0.17 166	0.22 292	0.13 197	0.19 107	0.16 214	0.07 117	0.23 586	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.16 418

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

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

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

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

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

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

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

MoCha-V2	0.18 189	0.12 188	0.40 209	0.30 563	0.24 577	0.16 90	0.15 153	0.28 179	0.19 103	0.16 169	0.16 146	0.13 141	0.13 197	0.30 342	0.13 94	0.06 44	0.28 624	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.25 546

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.14 88	0.09 51	0.27 104	0.14 2	0.08 8	0.22 290	0.15 153	0.26 150	0.26 233	0.16 169	0.21 229	0.14 172	0.13 197	0.19 107	0.14 143	0.09 363	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 171	0.06 13
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-14k	0.13 44	0.13 232	0.33 157	0.21 209	0.09 18	0.13 27	0.13 74	0.26 150	0.23 170	0.12 67	0.15 133	0.09 25	0.14 227	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.11 253

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

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

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

BridgeDepth	0.11 9	0.11 136	0.22 52	0.19 118	0.07 1	0.16 90	0.12 36	0.18 24	0.13 12	0.08 2	0.09 15	0.14 172	0.14 227	0.15 27	0.11 13	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FE-Mocha	0.18 189	0.11 136	0.40 209	0.26 469	0.14 277	0.19 184	0.14 108	0.36 293	0.24 190	0.24 282	0.24 267	0.23 307	0.14 227	0.27 280	0.19 305	0.08 264	0.08 249	0.08 251	0.08 291	0.07 171	0.08 76

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.15 125	0.09 51	0.34 162	0.17 38	0.09 18	0.22 290	0.14 108	0.27 165	0.27 251	0.15 150	0.18 185	0.19 251	0.14 227	0.23 207	0.14 143	0.08 264	0.06 92	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AnonymousM	0.19 217	0.20 448	0.30 126	0.18 67	0.10 71	0.19 184	0.17 248	0.32 247	0.27 251	0.27 315	0.21 229	0.18 235	0.14 227	0.21 154	0.16 214	0.09 363	0.08 249	0.38 662	0.15 593	0.06 93	0.08 76

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.19 217	0.10 88	0.49 310	0.22 274	0.12 173	0.23 314	0.18 306	0.43 390	0.20 117	0.31 392	0.45 517	0.20 270	0.14 227	0.18 87	0.18 273	0.08 264	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HLf8	0.21 286	0.23 501	0.69 499	0.15 4	0.12 173	0.24 335	0.14 108	0.42 379	0.32 327	0.20 233	0.26 287	0.18 235	0.15 248	0.35 402	0.18 273	0.10 434	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.09 344	0.10 203

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WQFJA1	0.19 217	0.12 188	0.20 24	0.22 274	0.18 451	0.25 354	0.19 352	0.55 536	0.55 584	0.16 169	0.17 166	0.15 192	0.17 295	0.20 134	0.20 331	0.07 117	0.09 294	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

dd	0.23 350	0.32 577	0.55 403	0.23 333	0.12 173	0.27 381	0.21 420	0.32 247	0.45 498	0.30 375	0.29 316	0.25 340	0.17 295	0.31 357	0.26 442	0.13 537	0.07 184	0.10 428	0.08 291	0.12 503	0.09 129

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.20 246	0.13 232	0.48 293	0.20 164	0.13 234	0.28 399	0.12 36	0.43 390	0.26 233	0.27 315	0.32 354	0.21 285	0.17 295	0.26 265	0.20 331	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.10 203
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HLF11	0.20 246	0.20 448	0.68 496	0.16 12	0.12 173	0.21 258	0.12 36	0.39 340	0.25 216	0.21 243	0.30 330	0.19 251	0.18 328	0.38 424	0.22 382	0.09 363	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.08 242	0.09 129

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.14 108	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.27 280	0.18 273	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.20 246	0.12 188	0.50 331	0.23 333	0.11 117	0.24 335	0.19 352	0.30 218	0.28 262	0.26 305	0.26 287	0.25 340	0.18 328	0.34 395	0.19 305	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.07 202	0.09 344	0.09 129

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

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

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

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

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

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

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

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

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

s12784h	0.18 189	0.09 51	0.38 187	0.18 67	0.07 1	0.33 487	0.19 352	0.39 340	0.34 357	0.24 282	0.25 278	0.18 235	0.18 328	0.25 243	0.17 244	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.05 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.25 405	0.17 394	0.47 278	0.25 428	0.13 234	0.33 487	0.17 248	0.57 556	0.43 472	0.34 451	0.38 430	0.35 462	0.21 367	0.32 368	0.24 414	0.14 561	0.06 92	0.13 546	0.09 391	0.11 461	0.09 129
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
LiteMatch	0.13 44	0.15 318	0.19 15	0.20 164	0.10 71	0.15 53	0.17 248	0.18 24	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.22 375	0.16 48	0.23 402	0.08 264	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.08 76

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.22 316	0.23 501	0.60 456	0.20 164	0.09 18	0.27 381	0.15 153	0.45 420	0.33 345	0.29 352	0.33 376	0.27 365	0.22 375	0.29 326	0.27 454	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.09 344	0.11 253
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.25 405	0.23 501	0.59 449	0.22 274	0.09 18	0.30 439	0.18 306	0.40 351	0.38 412	0.38 510	0.44 502	0.31 420	0.22 375	0.44 448	0.32 500	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.07 171	0.08 76

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iResNet	0.25 405	0.22 481	0.62 467	0.26 469	0.11 117	0.31 461	0.23 482	0.46 429	0.45 498	0.34 451	0.43 492	0.27 365	0.23 389	0.36 411	0.37 534	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.10 203

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.22 316	0.16 360	0.40 209	0.26 469	0.12 173	0.29 424	0.19 352	0.40 351	0.32 327	0.34 451	0.35 395	0.25 340	0.25 423	0.26 265	0.21 363	0.13 537	0.08 249	0.11 485	0.09 391	0.11 461	0.12 309
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.24 380	0.10 88	0.43 237	0.32 588	0.26 595	0.33 487	0.19 352	0.44 411	0.30 305	0.24 282	0.27 301	0.37 474	0.25 423	0.30 342	0.22 382	0.09 363	0.18 526	0.09 348	0.13 563	0.10 409	0.27 567

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

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

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

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

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

ICVP	0.24 380	0.13 232	0.45 254	0.26 469	0.14 277	0.30 439	0.25 521	0.47 441	0.35 370	0.29 352	0.43 492	0.35 462	0.25 423	0.28 304	0.25 430	0.12 515	0.09 294	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.11 253
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.29 489	0.24 514	0.60 456	0.27 506	0.16 390	0.33 487	0.25 521	0.58 570	0.56 591	0.35 470	0.38 430	0.34 449	0.25 423	0.51 475	0.29 476	0.12 515	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.11 461	0.13 344

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ISRNet	0.28 468	0.15 318	0.54 394	0.27 506	0.19 485	0.24 335	0.15 153	0.47 441	0.45 498	0.40 537	0.49 546	0.42 521	0.27 451	0.33 380	0.30 480	0.20 626	0.12 401	0.17 605	0.16 603	0.16 560	0.21 494

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.28 468	0.12 188	0.48 293	0.19 118	0.11 117	0.35 518	0.21 420	0.64 619	0.44 485	0.40 537	0.43 492	0.50 575	0.27 451	0.75 594	0.25 430	0.08 264	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.29 489	0.29 560	0.57 424	0.23 333	0.14 277	0.34 503	0.15 153	0.53 502	0.46 510	0.31 392	0.40 457	0.38 480	0.27 451	0.76 600	0.28 462	0.10 434	0.07 184	0.11 485	0.11 488	0.11 461	0.09 129

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

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

PAM_32	0.26 428	0.10 88	0.63 472	0.24 387	0.19 485	0.51 607	0.26 533	0.43 390	0.30 305	0.32 417	0.28 308	0.60 616	0.28 474	0.29 326	0.20 331	0.08 264	0.14 441	0.08 251	0.10 451	0.07 171	0.15 401

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 489	0.24 514	0.81 551	0.26 469	0.18 451	0.30 439	0.22 454	0.52 491	0.41 449	0.38 510	0.42 478	0.42 521	0.28 474	0.46 456	0.31 490	0.11 475	0.08 249	0.10 428	0.11 488	0.10 409	0.12 309
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.27 458	0.27 548	0.48 293	0.21 209	0.12 173	0.32 478	0.17 248	0.57 556	0.55 584	0.39 528	0.44 502	0.37 474	0.28 474	0.43 444	0.28 462	0.08 264	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.09 344	0.11 253

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

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

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

pcwnet_v2	0.32 521	0.16 360	1.22 639	0.23 333	0.19 485	0.32 478	0.19 352	0.61 601	0.61 609	0.37 501	0.45 517	0.35 462	0.29 494	0.37 421	0.26 442	0.14 561	0.11 372	0.12 520	0.11 488	0.14 540	0.18 445

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVstereo2D	0.32 521	0.18 418	0.63 472	0.24 387	0.23 560	0.43 569	0.28 558	0.60 591	0.58 596	0.28 327	0.39 448	0.42 521	0.30 501	0.71 581	0.30 480	0.13 537	0.09 294	0.13 546	0.10 451	0.20 609	0.18 445

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

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

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

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

ADStereo(finetuned)	0.21 286	0.15 318	0.59 449	0.19 118	0.09 18	0.19 184	0.18 306	0.37 310	0.41 449	0.30 375	0.31 343	0.19 251	0.31 518	0.21 154	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.10 203

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.40 576	0.35 594	1.05 610	0.32 588	0.28 601	0.39 545	0.43 637	0.53 502	0.56 591	0.35 470	0.43 492	0.41 508	0.36 554	0.83 621	0.61 607	0.12 515	0.23 586	0.16 596	0.23 640	0.13 517	0.20 481
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.38 559	0.31 570	0.65 482	0.30 563	0.21 529	0.46 585	0.39 625	0.63 613	0.54 576	0.53 616	0.52 560	0.69 645	0.36 554	0.52 483	0.48 574	0.18 613	0.11 372	0.16 596	0.14 582	0.17 575	0.16 418

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

XPNet_ROB	0.35 544	0.26 540	0.58 440	0.28 534	0.19 485	0.37 533	0.31 583	0.57 556	0.51 560	0.52 610	0.54 572	0.57 603	0.38 564	0.65 557	0.48 574	0.17 602	0.12 401	0.13 546	0.12 531	0.16 560	0.17 439

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

z-mn7	0.48 610	0.52 641	1.28 642	0.26 469	0.19 485	0.62 632	0.34 601	0.59 580	0.96 665	0.45 579	0.97 654	0.53 591	0.41 581	0.99 650	0.70 620	0.11 475	0.10 335	0.10 428	0.10 451	0.14 540	0.16 418

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

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

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

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

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

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

DANet	0.37 554	0.25 530	0.67 490	0.37 622	0.22 545	0.42 564	0.25 521	0.50 471	0.44 485	0.52 610	0.50 550	0.59 610	0.42 587	0.78 604	0.53 589	0.13 537	0.12 401	0.14 570	0.12 531	0.17 575	0.21 494
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.44 593	0.38 611	0.94 596	0.30 563	0.20 512	0.52 613	0.49 650	0.61 601	0.60 606	0.56 624	0.47 536	0.49 569	0.42 587	1.24 668	0.76 627	0.12 515	0.18 526	0.12 520	0.13 563	0.12 503	0.18 445

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

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

GANetREF_RVC	0.45 596	0.52 641	0.87 576	0.39 632	0.20 512	0.51 607	0.50 652	0.68 638	0.67 623	0.47 591	0.46 529	0.50 575	0.43 591	0.91 635	0.40 542	0.28 651	0.21 560	0.32 655	0.19 621	0.28 646	0.23 519
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	0.46 604	0.34 590	0.71 516	0.32 588	0.20 512	0.51 607	0.32 590	0.73 651	0.63 615	0.60 631	0.57 587	0.65 633	0.44 594	1.42 681	0.62 608	0.14 561	0.17 514	0.22 632	0.16 603	0.17 575	0.23 519

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	0.42 587	0.44 628	0.92 589	0.24 387	0.16 390	0.45 582	0.40 629	0.58 570	0.50 554	0.54 620	0.63 611	0.52 586	0.51 617	0.91 635	0.66 615	0.17 602	0.17 514	0.17 605	0.15 593	0.15 552	0.21 494
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	0.61 642	0.75 671	1.16 628	0.67 669	0.50 662	0.76 648	0.37 613	0.68 638	0.71 634	0.50 604	0.59 595	0.65 633	0.52 619	0.79 608	0.58 602	0.58 675	0.32 652	0.57 676	0.34 661	0.69 679	0.50 655

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

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

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

Abc-Net	0.42 587	0.31 570	0.87 576	0.32 588	0.29 611	0.47 591	0.37 613	0.68 638	0.53 571	0.42 555	0.58 590	0.57 603	0.52 619	0.75 594	0.54 593	0.18 613	0.14 441	0.18 613	0.25 647	0.17 575	0.18 445
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	0.48 610	0.36 601	1.47 658	0.26 469	0.22 545	0.57 623	0.40 629	0.56 547	0.54 576	0.46 585	0.52 560	0.46 549	0.53 624	0.59 519	1.93 691	0.10 434	0.08 249	0.11 485	0.11 488	0.14 540	0.15 401

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	0.74 654	0.72 666	1.18 635	0.52 662	0.57 670	0.76 648	0.50 652	0.80 659	0.66 622	0.97 665	0.88 649	0.94 660	0.74 653	1.08 658	1.04 654	0.58 675	0.51 677	0.50 670	0.50 678	0.56 669	0.72 686
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
light-stereo	2.66 699	0.78 673	4.46 697	4.42 706	3.66 704	5.04 702	0.38 621	2.12 700	1.51 688	4.25 705	6.51 710	7.70 712	0.75 654	5.12 708	1.42 678	0.72 683	1.35 704	0.33 658	0.45 671	1.22 696	1.04 699

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	0.60 640	0.31 570	0.71 516	0.22 274	0.17 422	0.66 639	0.36 611	0.81 661	0.63 615	1.48 693	1.32 671	1.65 682	0.83 661	1.18 665	0.74 624	0.17 602	0.17 514	0.17 605	0.14 582	0.17 575	0.19 463
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DStereoO	0.55 627	0.35 594	0.68 496	0.44 649	0.49 660	0.41 556	1.08 692	0.58 570	0.73 639	0.49 598	0.53 568	0.51 578	0.85 662	0.60 524	0.75 625	0.83 689	0.28 624	0.38 662	0.19 621	0.52 667	0.35 609

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	0.57 635	0.22 481	0.60 456	0.26 469	0.16 390	0.97 667	0.46 643	0.76 656	0.90 658	1.03 671	0.92 652	1.16 668	0.93 669	1.21 667	0.72 622	0.17 602	0.16 486	0.16 596	0.16 603	0.16 560	0.24 533
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WCMA_ROB	0.55 627	0.27 548	0.76 531	0.26 469	0.22 545	0.62 632	0.36 611	0.57 556	0.58 596	0.97 665	1.40 674	1.28 674	0.94 670	0.80 612	0.80 632	0.20 626	0.17 514	0.16 596	0.16 603	0.19 601	0.29 582

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

IMH-64-1	0.94 666	0.95 681	1.07 614	0.98 685	0.76 681	0.93 662	0.72 671	1.30 683	1.11 675	0.91 659	1.45 675	1.14 666	1.00 672	1.25 670	0.97 646	0.77 684	0.51 677	0.97 689	0.55 684	0.90 687	0.66 680

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

NVStereoNet_ROB	0.74 654	0.64 661	1.20 638	0.55 664	0.43 655	0.54 620	0.48 647	0.75 654	0.87 657	0.88 658	1.72 686	1.06 665	1.03 674	1.29 672	0.98 648	0.35 660	0.42 668	0.41 666	0.48 674	0.38 658	0.43 637
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSMD_ROB	0.63 646	0.34 590	0.70 506	0.30 563	0.25 591	0.88 660	0.35 604	0.58 570	0.67 623	1.13 675	1.52 678	1.75 685	1.05 675	0.90 633	0.60 604	0.24 636	0.22 572	0.27 639	0.27 655	0.25 631	0.27 567

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

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

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

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

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

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

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

ELAS	0.80 661	0.40 618	0.91 588	0.39 632	0.35 635	1.52 688	0.81 679	0.97 675	0.98 667	1.47 692	1.58 681	1.19 670	1.33 683	1.01 652	1.21 661	0.29 652	0.27 620	0.30 650	0.29 658	0.32 653	0.36 612
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FCDSN-DC	0.67 649	0.38 611	0.83 562	0.37 622	0.30 616	0.66 639	0.37 613	0.69 644	0.70 632	1.15 677	1.53 679	1.70 684	1.38 684	1.00 651	0.83 635	0.24 636	0.22 572	0.27 639	0.26 651	0.27 641	0.32 595
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 653	0.33 581	0.84 566	0.33 600	0.28 601	0.82 657	0.40 629	0.82 662	0.83 648	1.43 685	1.60 683	1.97 687	1.38 684	1.10 659	0.93 641	0.24 636	0.22 572	0.27 639	0.26 651	0.26 635	0.32 595

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

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	0.80 661	0.40 618	1.10 619	0.40 637	0.35 635	0.93 662	1.10 693	0.87 670	1.12 677	1.40 683	1.39 672	1.27 673	1.55 692	1.13 661	1.13 658	0.29 652	0.27 620	0.30 650	0.28 656	0.31 650	0.36 612
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	2.35 698	2.70 703	6.11 704	1.14 695	1.38 701	6.03 706	3.61 709	2.12 700	1.72 691	1.99 698	1.97 692	2.15 691	1.59 693	2.49 698	4.19 706	1.05 696	1.60 705	1.10 694	1.02 703	1.72 704	1.41 704

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

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

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

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

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

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

coex-ft	3.48 701	0.81 674	48.53 735	0.24 387	0.19 485	0.53 616	0.47 646	0.49 463	2.36 697	7.18 712	1.20 666	0.96 663	2.53 700	0.75 594	2.14 695	0.13 537	0.15 472	0.14 570	0.12 531	0.22 620	0.47 646

DStereoFS	1.07 676	0.76 672	1.10 619	0.70 673	0.70 678	1.87 692	1.39 699	1.20 682	1.66 690	1.01 668	1.58 681	1.20 671	2.60 701	1.40 679	1.32 671	0.40 668	0.47 673	0.31 653	0.41 669	0.38 658	0.91 694

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark