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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

252Zero-FE	0.18 119	0.08 9	0.28 73	0.18 39	0.10 52	0.15 31	0.11 19	0.22 46	0.22 103	0.76 566	0.11 23	0.09 21	0.08 10	0.17 30	0.15 121	0.07 73	0.51 591	0.06 32	0.08 220	0.06 52	0.10 179

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 2	0.10 53	0.24 40	0.14 2	0.10 52	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 21	0.12 40	0.09 21	0.09 24	0.12 2	0.11 1	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.07 25
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4.5_new	0.13 27	0.12 140	0.24 40	0.17 15	0.10 52	0.14 20	0.12 29	0.22 46	0.17 32	0.13 49	0.13 51	0.08 2	0.09 24	0.19 58	0.12 12	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.06 66	0.06 52	0.09 114

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.19 147	0.11 89	0.39 143	0.22 203	0.33 545	0.14 20	0.15 102	0.18 12	0.22 103	0.14 69	0.16 97	0.09 21	0.09 24	0.23 145	0.14 83	0.06 31	0.50 590	0.06 32	0.06 66	0.07 113	0.53 575
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 147	0.14 226	0.40 152	0.30 482	0.20 433	0.15 31	0.16 136	0.35 211	0.26 168	0.17 121	0.16 97	0.13 86	0.09 24	0.31 286	0.14 83	0.07 73	0.22 498	0.06 32	0.06 66	0.09 261	0.25 480

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

StereoAnything_RVC	0.22 238	0.47 546	0.67 420	0.30 482	0.31 541	0.11 5	0.11 19	0.18 12	0.15 20	0.09 3	0.11 23	0.09 21	0.09 24	0.27 211	0.12 12	0.09 284	0.39 578	0.06 32	0.04 1	0.24 541	0.49 570

AIO_test	0.20 178	0.12 140	0.46 202	0.45 565	0.38 559	0.15 31	0.17 173	0.28 113	0.20 69	0.19 148	0.13 51	0.14 113	0.09 24	0.39 350	0.13 42	0.07 73	0.21 487	0.06 32	0.06 66	0.06 52	0.34 530

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.14 55	0.12 140	0.30 85	0.19 75	0.10 52	0.17 76	0.18 227	0.23 55	0.17 32	0.14 69	0.11 23	0.13 86	0.10 53	0.24 156	0.18 205	0.06 31	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.07 113	0.09 114
1: 1. 1
tt45	0.15 72	0.14 226	0.29 76	0.19 75	0.11 84	0.23 232	0.18 227	0.23 55	0.18 44	0.16 106	0.13 51	0.14 113	0.10 53	0.31 286	0.15 121	0.07 73	0.05 5	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.08 69

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

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

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

CAS++	0.17 109	0.13 181	0.35 122	0.18 39	0.13 175	0.17 76	0.16 136	0.42 302	0.25 156	0.19 148	0.18 125	0.13 86	0.10 53	0.22 120	0.12 12	0.12 432	0.10 276	0.11 400	0.08 220	0.10 324	0.09 114
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.15 72	0.12 140	0.38 136	0.19 75	0.11 84	0.18 102	0.17 173	0.21 35	0.23 117	0.14 69	0.24 195	0.16 142	0.10 53	0.19 58	0.13 42	0.07 73	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.10 324	0.07 25

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

asd	0.12 15	0.10 53	0.23 36	0.18 39	0.10 52	0.15 31	0.10 8	0.20 24	0.14 13	0.13 49	0.12 40	0.09 21	0.11 80	0.21 96	0.12 12	0.05 1	0.14 373	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.09 114

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Pointernet	0.15 72	0.08 9	0.35 122	0.19 75	0.12 123	0.20 156	0.12 29	0.34 202	0.25 156	0.15 92	0.16 97	0.13 86	0.11 80	0.18 44	0.13 42	0.08 199	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.08 69

test_for_model	0.33 444	0.91 591	0.48 225	0.74 591	0.50 574	0.20 156	0.16 136	0.33 194	0.27 185	0.29 270	0.15 88	0.13 86	0.11 80	0.17 30	0.14 83	0.31 568	0.27 536	0.06 32	0.05 23	0.97 605	0.31 517

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

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

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

CASnet	0.15 72	0.13 181	0.30 85	0.22 203	0.08 6	0.15 31	0.14 76	0.28 113	0.26 168	0.23 192	0.20 146	0.15 131	0.11 80	0.18 44	0.13 42	0.07 73	0.05 5	0.11 400	0.09 313	0.08 177	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.17 109	0.11 89	0.49 245	0.20 116	0.13 175	0.23 232	0.15 102	0.33 194	0.22 103	0.25 213	0.20 146	0.14 113	0.11 80	0.17 30	0.14 83	0.07 73	0.23 507	0.07 93	0.06 66	0.05 3	0.07 25

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

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

CREStereo++_RVC	0.16 93	0.09 28	0.42 170	0.17 15	0.11 84	0.18 102	0.13 52	0.23 55	0.31 243	0.21 166	0.31 265	0.13 86	0.11 80	0.17 30	0.16 148	0.07 73	0.04 1	0.06 32	0.15 507	0.06 52	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 28	0.18 5	0.13 1	0.07 1	0.16 56	0.10 8	0.21 35	0.15 20	0.10 11	0.10 15	0.09 21	0.12 111	0.14 4	0.13 42	0.07 73	0.05 5	0.05 1	0.05 23	0.06 52	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DDF-Stereo	0.16 93	0.08 9	0.30 85	0.21 149	0.20 433	0.12 10	0.14 76	0.20 24	0.19 58	0.11 21	0.10 15	0.13 86	0.12 111	0.24 156	0.20 261	0.09 284	0.18 454	0.07 93	0.06 66	0.20 521	0.19 405

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

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

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

S2M2_L	0.13 27	0.12 140	0.26 57	0.17 15	0.12 123	0.12 10	0.07 1	0.18 12	0.21 93	0.12 35	0.15 88	0.14 113	0.12 111	0.16 15	0.15 121	0.13 454	0.09 236	0.09 267	0.10 370	0.11 376	0.09 114
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.12 15	0.08 9	0.18 5	0.17 15	0.07 1	0.17 76	0.13 52	0.19 21	0.17 32	0.12 35	0.13 51	0.11 58	0.12 111	0.19 58	0.12 12	0.08 199	0.04 1	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.05 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.20 178	0.13 181	0.49 245	0.28 453	0.20 433	0.21 184	0.17 173	0.29 132	0.24 131	0.22 184	0.13 51	0.12 72	0.12 111	0.32 296	0.13 42	0.07 73	0.26 532	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.48 568
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.15 72	0.16 292	0.34 116	0.25 346	0.12 123	0.11 5	0.18 227	0.35 211	0.24 131	0.13 49	0.13 51	0.18 170	0.12 111	0.15 8	0.13 42	0.08 199	0.06 54	0.07 93	0.05 23	0.07 113	0.06 8
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.17 109	0.16 292	0.35 122	0.21 149	0.11 84	0.20 156	0.17 173	0.34 202	0.25 156	0.20 158	0.25 203	0.19 180	0.12 111	0.21 96	0.16 148	0.07 73	0.12 334	0.10 344	0.09 313	0.09 261	0.14 332

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

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

test_xeample3	0.22 238	0.17 324	0.81 471	0.21 149	0.15 277	0.20 156	0.18 227	0.40 279	0.25 156	0.19 148	0.12 40	0.13 86	0.12 111	0.34 321	0.33 425	0.07 73	0.20 482	0.07 93	0.08 220	0.08 177	0.34 530

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo	0.18 119	0.21 383	0.47 210	0.23 256	0.18 375	0.21 184	0.10 8	0.28 113	0.24 131	0.20 158	0.22 175	0.15 131	0.13 142	0.21 96	0.16 148	0.07 73	0.19 467	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.09 114

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.14 55	0.09 28	0.27 69	0.14 2	0.08 6	0.22 213	0.15 102	0.26 100	0.26 168	0.16 106	0.21 164	0.14 113	0.13 142	0.19 58	0.14 83	0.09 284	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 113	0.06 8
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
NLMM1	0.21 214	0.13 181	0.21 22	0.23 256	0.18 375	0.24 254	0.20 312	0.65 539	0.69 544	0.18 142	0.18 125	0.13 86	0.14 160	0.25 176	0.19 236	0.08 199	0.09 236	0.08 176	0.07 137	0.07 113	0.10 179

BridgeDepth	0.11 6	0.11 89	0.22 31	0.19 75	0.07 1	0.16 56	0.12 29	0.18 12	0.13 7	0.08 2	0.09 10	0.14 113	0.14 160	0.15 8	0.11 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FE-Mocha	0.18 119	0.11 89	0.40 152	0.26 387	0.14 216	0.19 122	0.14 76	0.36 223	0.24 131	0.24 200	0.24 195	0.23 227	0.14 160	0.27 211	0.19 236	0.08 199	0.08 193	0.08 176	0.08 220	0.07 113	0.08 69

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.15 72	0.09 28	0.34 116	0.17 15	0.09 15	0.22 213	0.14 76	0.27 107	0.27 185	0.15 92	0.18 125	0.19 180	0.14 160	0.23 145	0.14 83	0.08 199	0.06 54	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.06 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AnonymousM	0.19 147	0.20 373	0.30 85	0.18 39	0.10 52	0.19 122	0.17 173	0.32 174	0.27 185	0.27 234	0.21 164	0.18 170	0.14 160	0.21 96	0.16 148	0.09 284	0.08 193	0.38 575	0.15 507	0.06 52	0.08 69

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.19 147	0.10 53	0.49 245	0.22 203	0.12 123	0.23 232	0.18 227	0.43 311	0.20 69	0.31 310	0.45 433	0.20 192	0.14 160	0.18 44	0.18 205	0.08 199	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.07 25
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLSM1	0.18 119	0.12 140	0.21 22	0.21 149	0.18 375	0.25 274	0.17 173	0.51 401	0.43 391	0.17 121	0.21 164	0.13 86	0.15 179	0.22 120	0.18 205	0.08 199	0.09 236	0.09 267	0.08 220	0.07 113	0.07 25

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WQFJA1	0.19 147	0.12 140	0.20 11	0.22 203	0.18 375	0.25 274	0.19 272	0.55 452	0.55 500	0.16 106	0.17 111	0.15 131	0.17 220	0.20 79	0.20 261	0.07 73	0.09 236	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

dd	0.23 271	0.32 491	0.55 338	0.23 256	0.12 123	0.27 302	0.21 339	0.32 174	0.45 416	0.30 293	0.29 240	0.25 259	0.17 220	0.31 286	0.26 360	0.13 454	0.07 129	0.10 344	0.08 220	0.12 417	0.09 114

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.20 178	0.13 181	0.48 225	0.20 116	0.13 175	0.28 321	0.12 29	0.43 311	0.26 168	0.27 234	0.32 275	0.21 206	0.17 220	0.26 197	0.20 261	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.10 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
depthmonostereo	0.15 72	0.12 140	0.34 116	0.19 75	0.09 15	0.20 156	0.15 102	0.28 113	0.24 131	0.16 106	0.18 125	0.16 142	0.18 250	0.21 96	0.14 83	0.07 73	0.07 129	0.07 93	0.06 66	0.05 3	0.08 69

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.14 76	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.27 211	0.18 205	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.20 178	0.12 140	0.50 267	0.23 256	0.11 84	0.24 254	0.19 272	0.30 150	0.28 197	0.26 223	0.26 211	0.25 259	0.18 250	0.34 321	0.19 236	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.07 137	0.09 261	0.09 114

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

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

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

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

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

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

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

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

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

s12784h	0.18 119	0.09 28	0.38 136	0.18 39	0.07 1	0.33 406	0.19 272	0.39 270	0.34 280	0.24 200	0.25 203	0.18 170	0.18 250	0.25 176	0.17 175	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.05 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.25 326	0.17 324	0.47 210	0.25 346	0.13 175	0.33 406	0.17 173	0.57 472	0.43 391	0.34 369	0.38 348	0.35 380	0.21 287	0.32 296	0.24 335	0.14 478	0.06 54	0.13 461	0.09 313	0.11 376	0.09 114
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MultiAttention	1.05 586	0.14 226	0.50 267	0.35 526	0.43 569	5.62 616	1.71 616	0.71 560	0.54 492	0.36 401	0.63 526	0.55 511	0.22 294	7.50 625	0.56 512	0.09 284	0.06 54	0.14 485	0.24 556	0.27 553	0.34 530

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.22 238	0.23 418	0.60 387	0.20 116	0.09 15	0.27 302	0.15 102	0.45 341	0.33 269	0.29 270	0.33 295	0.27 284	0.22 294	0.29 257	0.27 371	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.09 261	0.11 222
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.25 326	0.23 418	0.59 380	0.22 203	0.09 15	0.30 360	0.18 227	0.40 279	0.38 332	0.38 427	0.44 419	0.31 339	0.22 294	0.44 368	0.32 416	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.07 113	0.08 69

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

xyz-stereo-finetune2	0.18 119	0.16 292	0.32 106	0.16 7	0.09 15	0.27 302	0.19 272	0.29 132	0.21 93	0.23 192	0.29 240	0.21 206	0.23 306	0.37 344	0.23 326	0.06 31	0.05 5	0.08 176	0.06 66	0.06 52	0.07 25

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iResNet	0.25 326	0.22 402	0.62 397	0.26 387	0.11 84	0.31 382	0.23 401	0.46 349	0.45 416	0.34 369	0.43 409	0.27 284	0.23 306	0.36 334	0.37 449	0.08 199	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.08 177	0.10 179

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FACV-RUCA	0.22 238	0.15 258	0.38 136	0.24 307	0.23 478	0.26 295	0.19 272	0.41 297	0.35 291	0.26 223	0.32 275	0.22 213	0.25 340	0.24 156	0.19 236	0.10 353	0.07 129	0.15 502	0.08 220	0.16 473	0.14 332

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

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

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

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

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

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

CASS	0.22 238	0.16 292	0.40 152	0.26 387	0.12 123	0.29 346	0.19 272	0.40 279	0.32 253	0.34 369	0.35 314	0.25 259	0.25 340	0.26 197	0.21 289	0.13 454	0.08 193	0.11 400	0.09 313	0.11 376	0.12 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.24 301	0.10 53	0.43 176	0.32 504	0.26 512	0.33 406	0.19 272	0.44 332	0.30 233	0.24 200	0.27 225	0.37 391	0.25 340	0.30 273	0.22 307	0.09 284	0.18 454	0.09 267	0.13 478	0.10 324	0.27 496

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

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

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

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

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

ICVP	0.24 301	0.13 181	0.45 188	0.26 387	0.14 216	0.30 360	0.25 439	0.47 360	0.35 291	0.29 270	0.43 409	0.35 380	0.25 340	0.28 235	0.25 349	0.12 432	0.09 236	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.11 222
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.29 407	0.24 429	0.60 387	0.27 425	0.16 315	0.33 406	0.25 439	0.58 486	0.56 507	0.35 388	0.38 348	0.34 366	0.25 340	0.51 394	0.29 393	0.12 432	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.11 376	0.13 303

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ISRNet	0.28 387	0.15 258	0.54 330	0.27 425	0.19 407	0.24 254	0.15 102	0.47 360	0.45 416	0.40 454	0.49 462	0.42 437	0.27 367	0.33 306	0.30 396	0.20 539	0.12 334	0.17 519	0.16 517	0.16 473	0.21 435

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.28 387	0.12 140	0.48 225	0.19 75	0.11 84	0.35 436	0.21 339	0.64 533	0.44 404	0.40 454	0.43 409	0.50 490	0.27 367	0.75 509	0.25 349	0.08 199	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.29 407	0.29 474	0.57 358	0.23 256	0.14 216	0.34 421	0.15 102	0.53 419	0.46 428	0.31 310	0.40 375	0.38 397	0.27 367	0.76 515	0.28 379	0.10 353	0.07 129	0.11 400	0.11 404	0.11 376	0.09 114

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

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

PAM_32	0.26 349	0.10 53	0.63 402	0.24 307	0.19 407	0.51 523	0.26 450	0.43 311	0.30 233	0.32 335	0.28 232	0.60 531	0.28 390	0.29 257	0.20 261	0.08 199	0.14 373	0.08 176	0.10 370	0.07 113	0.15 349

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 407	0.24 429	0.81 471	0.26 387	0.18 375	0.30 360	0.22 373	0.52 409	0.41 368	0.38 427	0.42 395	0.42 437	0.28 390	0.46 376	0.31 406	0.11 392	0.08 193	0.10 344	0.11 404	0.10 324	0.12 274
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.27 377	0.27 462	0.48 225	0.21 149	0.12 123	0.32 399	0.17 173	0.57 472	0.55 500	0.39 445	0.44 419	0.37 391	0.28 390	0.43 364	0.28 379	0.08 199	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.09 261	0.11 222

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

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

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

pcwnet_v2	0.32 437	0.16 292	1.22 558	0.23 256	0.19 407	0.32 399	0.19 272	0.61 515	0.61 524	0.37 418	0.45 433	0.35 380	0.29 410	0.37 344	0.26 360	0.14 478	0.11 310	0.12 435	0.11 404	0.14 453	0.18 390

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVstereo2D	0.32 437	0.18 347	0.63 402	0.24 307	0.23 478	0.43 485	0.28 475	0.60 507	0.58 512	0.28 245	0.39 366	0.42 437	0.30 417	0.71 497	0.30 396	0.13 454	0.09 236	0.13 461	0.10 370	0.20 521	0.18 390

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

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

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

ADStereo(finetuned)	0.21 214	0.15 258	0.59 380	0.19 75	0.09 15	0.19 122	0.18 227	0.37 238	0.41 368	0.30 293	0.31 265	0.19 180	0.31 434	0.21 96	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.07 113	0.10 179

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.40 491	0.35 508	1.05 529	0.32 504	0.28 519	0.39 462	0.43 550	0.53 419	0.56 507	0.35 388	0.43 409	0.41 424	0.36 469	0.83 535	0.61 522	0.12 432	0.23 507	0.16 510	0.23 554	0.13 430	0.20 423
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.38 475	0.31 484	0.65 412	0.30 482	0.21 450	0.46 501	0.39 538	0.63 527	0.54 492	0.53 532	0.52 475	0.69 560	0.36 469	0.52 402	0.48 489	0.18 527	0.11 310	0.16 510	0.14 496	0.17 488	0.16 365

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

XPNet_ROB	0.35 460	0.26 454	0.58 373	0.28 453	0.19 407	0.37 451	0.31 499	0.57 472	0.51 476	0.52 526	0.54 487	0.57 518	0.38 479	0.65 473	0.48 489	0.17 516	0.12 334	0.13 461	0.12 446	0.16 473	0.17 385

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

z-mn7	0.48 525	0.52 554	1.28 561	0.26 387	0.19 407	0.62 548	0.34 515	0.59 496	0.96 580	0.45 495	0.97 569	0.53 506	0.41 496	0.99 564	0.70 534	0.11 392	0.10 276	0.10 344	0.10 370	0.14 453	0.16 365

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

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

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

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

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

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

DANet	0.37 470	0.25 444	0.67 420	0.37 535	0.22 465	0.42 480	0.25 439	0.50 389	0.44 404	0.52 526	0.50 465	0.59 525	0.42 502	0.78 519	0.53 504	0.13 454	0.12 334	0.14 485	0.12 446	0.17 488	0.21 435
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.44 508	0.38 525	0.94 515	0.30 482	0.20 433	0.52 529	0.49 563	0.61 515	0.60 522	0.56 540	0.47 452	0.49 485	0.42 502	1.24 582	0.76 541	0.12 432	0.18 454	0.12 435	0.13 478	0.12 417	0.18 390

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

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

GANetREF_RVC	0.45 511	0.52 554	0.87 495	0.39 546	0.20 433	0.51 523	0.50 565	0.68 552	0.67 538	0.47 507	0.46 445	0.50 490	0.43 506	0.91 549	0.40 457	0.28 563	0.21 487	0.32 569	0.19 535	0.28 558	0.23 457
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	0.46 519	0.34 504	0.71 441	0.32 504	0.20 433	0.51 523	0.32 504	0.73 565	0.63 530	0.60 547	0.57 502	0.65 548	0.44 509	1.42 595	0.62 523	0.14 478	0.17 442	0.22 546	0.16 517	0.17 488	0.23 457

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	0.42 502	0.44 542	0.92 508	0.24 307	0.16 315	0.45 498	0.40 542	0.58 486	0.50 470	0.54 536	0.63 526	0.52 501	0.51 532	0.91 549	0.66 530	0.17 516	0.17 442	0.17 519	0.15 507	0.15 465	0.21 435
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	0.61 556	0.75 584	1.16 547	0.67 581	0.50 574	0.76 562	0.37 527	0.68 552	0.71 549	0.50 520	0.59 510	0.65 548	0.52 534	0.79 523	0.58 517	0.58 589	0.32 567	0.57 589	0.34 575	0.69 591	0.50 572

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

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

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

Abc-Net	0.42 502	0.31 484	0.87 495	0.32 504	0.29 529	0.47 507	0.37 527	0.68 552	0.53 487	0.42 471	0.58 505	0.57 518	0.52 534	0.75 509	0.54 508	0.18 527	0.14 373	0.18 527	0.25 561	0.17 488	0.18 390
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	0.48 525	0.36 515	1.47 575	0.26 387	0.22 465	0.57 539	0.40 542	0.56 463	0.54 492	0.46 501	0.52 475	0.46 465	0.53 539	0.59 437	1.93 604	0.10 353	0.08 193	0.11 400	0.11 404	0.14 453	0.15 349

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	0.74 568	0.72 579	1.18 554	0.52 574	0.57 582	0.76 562	0.50 565	0.80 573	0.66 537	0.97 580	0.88 564	0.94 574	0.74 567	1.08 572	1.04 568	0.58 589	0.51 591	0.50 583	0.50 591	0.56 581	0.72 600
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSM-AAD	0.26 349	0.11 89	0.43 176	0.24 307	0.12 123	0.27 302	0.37 527	0.36 223	0.30 233	0.36 401	0.39 366	0.28 297	0.77 568	0.30 273	0.16 148	0.07 73	0.06 54	0.12 435	0.11 404	0.09 261	0.21 435

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

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

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

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

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

MeshStereo	0.60 554	0.31 484	0.71 441	0.22 203	0.17 345	0.66 555	0.36 525	0.81 575	0.63 530	1.48 608	1.32 585	1.65 596	0.83 574	1.18 579	0.74 538	0.17 516	0.17 442	0.17 519	0.14 496	0.17 488	0.19 405
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DStereoO	0.55 542	0.35 508	0.68 426	0.44 562	0.49 572	0.41 473	1.08 604	0.58 486	0.73 554	0.49 514	0.53 483	0.51 493	0.85 575	0.60 442	0.75 539	0.83 602	0.28 541	0.38 575	0.19 535	0.52 579	0.35 534

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	0.57 549	0.22 402	0.60 387	0.26 387	0.16 315	0.97 581	0.46 556	0.76 570	0.90 573	1.03 586	0.92 567	1.16 582	0.93 582	1.21 581	0.72 536	0.17 516	0.16 417	0.16 510	0.16 517	0.16 473	0.24 470
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WCMA_ROB	0.55 542	0.27 462	0.76 455	0.26 387	0.22 465	0.62 548	0.36 525	0.57 472	0.58 512	0.97 580	1.40 588	1.28 588	0.94 583	0.80 526	0.80 546	0.20 539	0.17 442	0.16 510	0.16 517	0.19 513	0.29 510

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

IMH-64-1	0.94 580	0.95 594	1.07 533	0.98 598	0.76 593	0.93 576	0.72 584	1.30 597	1.11 590	0.91 575	1.45 589	1.14 580	1.00 585	1.25 584	0.97 560	0.77 597	0.51 591	0.97 602	0.55 597	0.90 598	0.66 594

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

NVStereoNet_ROB	0.74 568	0.64 574	1.20 557	0.55 576	0.43 569	0.54 536	0.48 560	0.75 568	0.87 572	0.88 574	1.72 600	1.06 579	1.03 587	1.29 586	0.98 562	0.35 573	0.42 582	0.41 579	0.48 587	0.38 570	0.43 559
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSMD_ROB	0.63 560	0.34 504	0.70 434	0.30 482	0.25 508	0.88 574	0.35 518	0.58 486	0.67 538	1.13 590	1.52 592	1.75 599	1.05 588	0.90 547	0.60 519	0.24 548	0.22 498	0.27 553	0.27 569	0.25 543	0.27 496

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

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

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

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

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

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

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

ELAS	0.80 575	0.40 532	0.91 507	0.39 546	0.35 550	1.52 602	0.81 591	0.97 589	0.98 582	1.47 607	1.58 595	1.19 584	1.33 596	1.01 566	1.21 575	0.29 564	0.27 536	0.30 564	0.29 572	0.32 565	0.36 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FCDSN-DC	0.67 563	0.38 525	0.83 481	0.37 535	0.30 534	0.66 555	0.37 527	0.69 558	0.70 547	1.15 592	1.53 593	1.70 598	1.38 597	1.00 565	0.83 549	0.24 548	0.22 498	0.27 553	0.26 565	0.27 553	0.32 522
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 567	0.33 495	0.84 485	0.33 515	0.28 519	0.82 571	0.40 542	0.82 576	0.83 563	1.43 600	1.60 597	1.97 601	1.38 597	1.10 573	0.93 555	0.24 548	0.22 498	0.27 553	0.26 565	0.26 547	0.32 522

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

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	0.80 575	0.40 532	1.10 538	0.40 551	0.35 550	0.93 576	1.10 605	0.87 584	1.12 592	1.40 598	1.39 586	1.27 587	1.55 605	1.13 575	1.13 572	0.29 564	0.27 536	0.30 564	0.28 570	0.31 562	0.36 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	2.35 612	2.70 616	6.11 615	1.14 607	1.38 613	6.03 619	3.61 620	2.12 614	1.72 604	1.99 612	1.97 606	2.15 605	1.59 606	2.49 612	4.19 619	1.05 609	1.60 617	1.10 607	1.02 615	1.72 615	1.41 617

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

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

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

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

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

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

coex-ft	3.48 614	0.81 586	48.53 643	0.24 307	0.19 407	0.53 532	0.47 559	0.49 381	2.36 610	7.18 624	1.20 580	0.96 577	2.53 613	0.75 509	2.14 608	0.13 454	0.15 404	0.14 485	0.12 446	0.22 532	0.47 565

DStereoFS	1.07 590	0.76 585	1.10 538	0.70 585	0.70 590	1.87 606	1.39 611	1.20 596	1.66 603	1.01 583	1.58 595	1.20 585	2.60 614	1.40 593	1.32 585	0.40 581	0.47 587	0.31 567	0.41 583	0.38 570	0.91 608

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark