Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
GREAT-IGEV	0.19 147	0.11 89	0.39 143	0.22 203	0.33 545	0.14 20	0.15 102	0.18 12	0.22 103	0.14 69	0.16 97	0.09 21	0.09 24	0.23 145	0.14 83	0.06 31	0.50 590	0.06 32	0.06 66	0.07 113	0.53 575
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.22 238	0.47 546	0.67 420	0.30 482	0.31 541	0.11 5	0.11 19	0.18 12	0.15 20	0.09 3	0.11 23	0.09 21	0.09 24	0.27 211	0.12 12	0.09 284	0.39 578	0.06 32	0.04 1	0.24 541	0.49 570

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

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

IGEV-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

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

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

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

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

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

2.25w	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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.5_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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

LG-Stereo_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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2.75w_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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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_sample3	0.25 326	0.14 226	0.52 306	0.20 116	0.12 123	0.33 406	0.20 312	0.53 419	0.38 332	0.32 335	0.35 314	0.29 310	0.24 327	0.54 411	0.25 349	0.10 353	0.14 373	0.09 267	0.09 313	0.11 376	0.15 349

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

pcwnet_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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
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

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

WZ-Net	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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