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

S2M2_XL	0.10 2	0.10 59	0.24 42	0.14 2	0.10 56	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 24	0.12 43	0.09 22	0.09 25	0.12 2	0.11 3	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.07 27
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test1	0.11 7	0.09 29	0.26 59	0.18 43	0.11 88	0.15 32	0.11 19	0.17 10	0.11 2	0.09 3	0.06 1	0.10 37	0.07 3	0.17 33	0.12 14	0.06 31	0.15 412	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.07 27

LACA1	0.10 2	0.13 186	0.17 3	0.16 8	0.07 1	0.16 57	0.12 29	0.16 6	0.12 3	0.09 3	0.07 3	0.09 22	0.10 55	0.14 4	0.10 1	0.07 73	0.05 5	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.05 1

LG-Stereo_L1	0.11 7	0.09 29	0.22 33	0.18 43	0.10 56	0.12 10	0.13 55	0.18 13	0.12 3	0.09 3	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 44	0.11 3	0.06 31	0.10 284	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.07 27

MLG-Stereo_test2	0.12 17	0.09 29	0.29 78	0.21 152	0.12 127	0.16 57	0.11 19	0.17 10	0.12 3	0.11 24	0.08 7	0.11 60	0.06 1	0.16 18	0.11 3	0.08 204	0.13 363	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.09 116

LG-G_1	0.12 17	0.08 9	0.28 75	0.20 120	0.09 17	0.21 191	0.09 2	0.20 26	0.12 3	0.11 24	0.10 17	0.11 60	0.10 55	0.22 121	0.11 3	0.07 73	0.09 244	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.12 276

LG-G	0.12 17	0.08 9	0.28 75	0.20 120	0.09 17	0.21 191	0.09 2	0.20 26	0.12 3	0.11 24	0.10 17	0.11 60	0.10 55	0.22 121	0.11 3	0.07 73	0.09 244	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.12 276

CSFM-Stereo	0.12 17	0.08 9	0.17 3	0.16 8	0.08 7	0.16 57	0.13 55	0.22 48	0.13 8	0.11 24	0.11 26	0.10 37	0.11 84	0.17 33	0.14 90	0.07 73	0.12 342	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.12 276

BridgeDepth	0.11 7	0.11 96	0.22 33	0.19 79	0.07 1	0.16 57	0.12 29	0.18 13	0.13 8	0.08 2	0.09 11	0.14 116	0.14 166	0.15 9	0.11 3	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 24	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
Monster-pub-mixall	0.13 30	0.07 2	0.20 13	0.17 19	0.08 7	0.11 5	0.09 2	0.21 37	0.13 8	0.12 38	0.11 26	0.08 2	0.08 10	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.35 580	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.09 116

MLG-Stereo_test3	0.11 7	0.08 9	0.22 33	0.19 79	0.10 56	0.16 57	0.11 19	0.18 13	0.13 8	0.11 24	0.07 3	0.10 37	0.08 10	0.14 4	0.12 14	0.07 73	0.09 244	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.08 71

MLG-Stereo	0.11 7	0.08 9	0.26 59	0.19 79	0.09 17	0.15 32	0.11 19	0.18 13	0.13 8	0.09 3	0.06 1	0.10 37	0.08 10	0.18 44	0.12 14	0.06 31	0.16 425	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.07 27

LGtest1	0.10 2	0.09 29	0.19 10	0.18 43	0.09 17	0.13 16	0.09 2	0.17 10	0.13 8	0.10 13	0.08 7	0.09 22	0.09 25	0.16 18	0.12 14	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.08 71

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 19	0.10 56	0.17 82	0.13 55	0.11 1	0.14 14	0.10 13	0.09 11	0.08 2	0.06 1	0.22 121	0.11 3	0.06 31	0.05 5	0.07 98	0.08 225	0.05 3	0.06 10

WQFJA1++	0.48 530	0.07 2	0.86 493	0.23 260	0.19 410	0.18 109	0.11 19	0.21 37	0.14 14	2.23 618	0.12 43	0.23 232	0.11 84	0.21 97	0.14 90	0.08 204	0.19 475	0.06 34	0.09 318	4.02 625	0.20 426

MonSter++	0.11 7	0.07 2	0.19 10	0.16 8	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.18 13	0.14 14	0.10 13	0.09 11	0.11 60	0.10 55	0.16 18	0.14 90	0.07 73	0.11 318	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.13 305

Wavelet-MonSter	0.12 17	0.08 9	0.25 51	0.18 43	0.10 56	0.13 16	0.12 29	0.16 6	0.14 14	0.11 24	0.14 85	0.10 37	0.11 84	0.20 79	0.15 127	0.05 1	0.16 425	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.12 276

asd	0.12 17	0.10 59	0.23 38	0.18 43	0.10 56	0.15 32	0.10 8	0.20 26	0.14 14	0.13 52	0.12 43	0.09 22	0.11 84	0.21 97	0.12 14	0.05 1	0.14 381	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.09 116

4w-stereo	0.13 30	0.11 96	0.31 97	0.17 19	0.10 56	0.15 32	0.10 8	0.20 26	0.14 14	0.13 52	0.12 43	0.08 2	0.12 116	0.23 146	0.13 49	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.08 225	0.05 3	0.15 351

LG-Stereo_L2	0.11 7	0.09 29	0.22 33	0.18 43	0.10 56	0.12 10	0.13 55	0.18 13	0.14 14	0.10 13	0.07 3	0.08 2	0.08 10	0.17 33	0.11 3	0.06 31	0.08 201	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.07 27

LACA2	0.12 17	0.17 329	0.32 109	0.16 8	0.08 7	0.16 57	0.13 55	0.18 13	0.15 21	0.09 3	0.09 11	0.11 60	0.10 55	0.15 9	0.10 1	0.07 73	0.05 5	0.05 1	0.04 1	0.06 54	0.05 1

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 29	0.18 7	0.13 1	0.07 1	0.16 57	0.10 8	0.21 37	0.15 21	0.10 13	0.10 17	0.09 22	0.12 116	0.14 4	0.13 49	0.07 73	0.05 5	0.05 1	0.05 24	0.06 54	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.17 113	0.09 29	0.38 140	0.18 43	0.10 56	0.20 164	0.13 55	0.20 26	0.15 21	0.75 568	0.13 54	0.13 89	0.11 84	0.16 18	0.16 154	0.08 204	0.10 284	0.06 34	0.05 24	0.05 3	0.18 393

4.25_new	0.13 30	0.12 145	0.26 59	0.18 43	0.10 56	0.17 82	0.12 29	0.22 48	0.15 21	0.13 52	0.13 54	0.09 22	0.10 55	0.22 121	0.14 90	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.11 224

4.5w_new	0.13 30	0.12 145	0.26 59	0.18 43	0.10 56	0.17 82	0.12 29	0.22 48	0.15 21	0.13 52	0.13 54	0.09 22	0.10 55	0.22 121	0.14 90	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.11 224

4.25w-stereo	0.13 30	0.12 145	0.26 59	0.18 43	0.10 56	0.17 82	0.12 29	0.22 48	0.15 21	0.13 52	0.13 54	0.09 22	0.10 55	0.22 121	0.14 90	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.11 224

3.75w	0.12 17	0.10 59	0.21 24	0.17 19	0.11 88	0.18 109	0.12 29	0.24 77	0.15 21	0.13 52	0.12 43	0.08 2	0.10 55	0.18 44	0.12 14	0.05 1	0.14 381	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.08 71

StereoAnything_RVC	0.22 242	0.47 552	0.67 420	0.30 485	0.31 544	0.11 5	0.11 19	0.18 13	0.15 21	0.09 3	0.11 26	0.09 22	0.09 25	0.27 215	0.12 14	0.09 291	0.39 583	0.06 34	0.04 1	0.24 548	0.49 575

BTL-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 19	0.09 17	0.09 1	0.14 80	0.11 1	0.16 29	0.07 1	0.09 11	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 14	0.05 1	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.05 3	0.06 10

HiDET	0.12 17	0.07 2	0.20 13	0.15 4	0.09 17	0.14 21	0.12 29	0.20 26	0.16 29	0.10 13	0.10 17	0.11 60	0.09 25	0.19 58	0.17 182	0.07 73	0.09 244	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.11 224

AdaDepth	0.13 30	0.10 59	0.32 109	0.20 120	0.11 88	0.19 130	0.13 55	0.16 6	0.16 29	0.10 13	0.10 17	0.10 37	0.09 25	0.19 58	0.12 14	0.05 1	0.11 318	0.06 34	0.06 71	0.05 3	0.11 224

2.5w	0.13 30	0.10 59	0.23 38	0.18 43	0.09 17	0.15 32	0.15 105	0.21 37	0.16 29	0.12 38	0.13 54	0.10 37	0.09 25	0.21 97	0.12 14	0.05 1	0.19 475	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.12 276

monsters	0.13 30	0.10 59	0.20 13	0.18 43	0.13 179	0.15 32	0.11 19	0.24 77	0.16 29	0.15 98	0.13 54	0.08 2	0.09 25	0.23 146	0.12 14	0.06 31	0.15 412	0.05 1	0.08 225	0.05 3	0.09 116

Test_v1	0.11 7	0.08 9	0.17 3	0.15 4	0.09 17	0.13 16	0.12 29	0.23 57	0.17 34	0.10 13	0.10 17	0.08 2	0.08 10	0.15 9	0.12 14	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.05 24	0.05 3	0.07 27

FlowAnything_test	0.15 76	0.12 145	0.23 38	0.21 152	0.12 127	0.18 109	0.16 142	0.25 94	0.17 34	0.15 98	0.13 54	0.15 133	0.14 166	0.19 58	0.17 182	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.12 451	0.08 184	0.10 181

asda	0.13 30	0.11 96	0.24 42	0.18 43	0.10 56	0.14 21	0.12 29	0.25 94	0.17 34	0.12 38	0.11 26	0.08 2	0.11 84	0.21 97	0.12 14	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.11 224

4.5_new	0.13 30	0.12 145	0.24 42	0.17 19	0.10 56	0.14 21	0.12 29	0.22 48	0.17 34	0.13 52	0.13 54	0.08 2	0.09 25	0.19 58	0.12 14	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.06 54	0.09 116

4.5w-stereo	0.13 30	0.12 145	0.24 42	0.17 19	0.10 56	0.14 21	0.12 29	0.22 48	0.17 34	0.13 52	0.13 54	0.08 2	0.09 25	0.19 58	0.12 14	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.06 54	0.09 116

3.5w_stereo	0.12 17	0.11 96	0.21 24	0.17 19	0.09 17	0.17 82	0.09 2	0.23 57	0.17 34	0.14 72	0.13 54	0.10 37	0.11 84	0.22 121	0.13 49	0.05 1	0.11 318	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 71

IGEV	0.12 17	0.07 2	0.19 10	0.16 8	0.11 88	0.16 57	0.13 55	0.22 48	0.17 34	0.12 38	0.15 91	0.09 22	0.07 3	0.16 18	0.12 14	0.06 31	0.10 284	0.06 34	0.07 143	0.05 3	0.08 71

111111	0.13 30	0.08 9	0.20 13	0.20 120	0.13 179	0.13 16	0.10 8	0.23 57	0.17 34	0.11 24	0.13 54	0.12 75	0.08 10	0.19 58	0.12 14	0.07 73	0.16 425	0.06 34	0.04 1	0.08 184	0.16 368

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 58	0.10 59	0.27 71	0.21 152	0.11 88	0.16 57	0.14 80	0.24 77	0.17 34	0.17 129	0.20 151	0.18 176	0.11 84	0.16 18	0.17 182	0.07 73	0.08 201	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.09 116

SGD-Stereo	0.12 17	0.08 9	0.18 7	0.17 19	0.07 1	0.17 82	0.13 55	0.19 23	0.17 34	0.12 38	0.13 54	0.11 60	0.12 116	0.19 58	0.12 14	0.08 204	0.04 1	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.05 1

fffft	0.14 58	0.12 145	0.30 88	0.19 79	0.10 56	0.17 82	0.18 232	0.23 57	0.17 34	0.14 72	0.11 26	0.13 89	0.10 55	0.24 160	0.18 211	0.06 31	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.09 116
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 7	0.10 59	0.21 24	0.18 43	0.09 17	0.21 191	0.14 80	0.14 5	0.17 34	0.11 24	0.10 17	0.09 22	0.08 10	0.21 97	0.12 14	0.06 31	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.06 10

IGEV-Stereo+	0.14 58	0.08 9	0.26 59	0.18 43	0.14 219	0.09 1	0.10 8	0.16 6	0.17 34	0.14 72	0.08 7	0.10 37	0.10 55	0.22 121	0.14 90	0.07 73	0.15 412	0.06 34	0.06 71	0.16 480	0.29 516

MatchStereo	0.11 7	0.08 9	0.30 88	0.16 8	0.08 7	0.09 1	0.12 29	0.21 37	0.18 47	0.10 13	0.16 99	0.08 2	0.08 10	0.15 9	0.12 14	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.06 10
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GEAStereo	0.20 181	0.10 59	0.31 97	0.35 533	0.42 569	0.19 130	0.16 142	0.23 57	0.18 47	0.14 72	0.15 91	0.10 37	0.09 25	0.21 97	0.18 211	0.08 204	0.28 546	0.06 34	0.05 24	0.08 184	0.57 584

gasm-f	0.20 181	0.12 145	0.36 132	0.35 533	0.36 558	0.18 109	0.17 179	0.23 57	0.18 47	0.14 72	0.19 142	0.10 37	0.11 84	0.20 79	0.19 241	0.08 204	0.28 546	0.06 34	0.05 24	0.09 268	0.57 584

qwe	0.13 30	0.10 59	0.24 42	0.17 19	0.11 88	0.15 32	0.12 29	0.26 104	0.18 47	0.14 72	0.13 54	0.09 22	0.10 55	0.23 146	0.13 49	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.09 116

2.75w_new	0.13 30	0.10 59	0.25 51	0.16 8	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.26 104	0.18 47	0.14 72	0.13 54	0.08 2	0.11 84	0.22 121	0.15 127	0.05 1	0.19 475	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.10 181

3.25w_new	0.13 30	0.09 29	0.24 42	0.17 19	0.09 17	0.18 109	0.10 8	0.23 57	0.18 47	0.15 98	0.13 54	0.10 37	0.11 84	0.20 79	0.13 49	0.05 1	0.17 450	0.05 1	0.06 71	0.04 1	0.11 224

3.25w	0.13 30	0.09 29	0.24 42	0.17 19	0.09 17	0.18 109	0.10 8	0.23 57	0.18 47	0.15 98	0.13 54	0.10 37	0.11 84	0.20 79	0.13 49	0.05 1	0.17 450	0.05 1	0.06 71	0.04 1	0.11 224

monsterstereo	0.13 30	0.10 59	0.20 13	0.19 79	0.12 127	0.14 21	0.12 29	0.26 104	0.18 47	0.14 72	0.16 99	0.08 2	0.09 25	0.22 121	0.14 90	0.05 1	0.16 425	0.06 34	0.09 318	0.06 54	0.07 27

FoundationStereo	0.13 30	0.08 9	0.18 7	0.29 474	0.30 537	0.12 10	0.13 55	0.12 3	0.18 47	0.09 3	0.08 7	0.10 37	0.08 10	0.14 4	0.11 3	0.07 73	0.31 567	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.06 10

tt45	0.15 76	0.14 232	0.29 78	0.19 79	0.11 88	0.23 240	0.18 232	0.23 57	0.18 47	0.16 114	0.13 54	0.14 116	0.10 55	0.31 291	0.15 127	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.08 71

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 181	0.74 589	0.71 441	0.17 19	0.08 7	0.15 32	0.15 105	0.19 23	0.18 47	0.13 52	0.12 43	0.10 37	0.08 10	0.16 18	0.14 90	0.34 577	0.12 342	0.08 181	0.07 143	0.11 383	0.24 473

IGEV++	0.19 150	0.13 186	0.38 140	0.30 485	0.19 410	0.15 32	0.15 105	0.32 181	0.18 47	0.13 52	0.16 99	0.12 75	0.11 84	0.24 160	0.15 127	0.07 73	0.32 572	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.42 562

AEACV	0.20 181	0.09 29	0.32 109	0.39 552	0.34 550	0.21 191	0.16 142	0.30 154	0.18 47	0.17 129	0.17 113	0.13 89	0.16 204	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.29 562	0.07 98	0.09 318	0.07 120	0.37 550

LoS_RVC	0.14 58	0.11 96	0.32 109	0.18 43	0.16 319	0.20 164	0.18 232	0.21 37	0.18 47	0.14 72	0.20 151	0.12 75	0.17 225	0.17 33	0.14 90	0.06 31	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.14 334

DDF-Stereo	0.16 97	0.08 9	0.30 88	0.21 152	0.20 436	0.12 10	0.14 80	0.20 26	0.19 61	0.11 24	0.10 17	0.13 89	0.12 116	0.24 160	0.20 266	0.09 291	0.18 462	0.07 98	0.06 71	0.20 528	0.19 408

2.25w	0.13 30	0.10 59	0.24 42	0.17 19	0.09 17	0.15 32	0.10 8	0.20 26	0.19 61	0.14 72	0.18 130	0.09 22	0.10 55	0.23 146	0.15 127	0.05 1	0.17 450	0.05 1	0.08 225	0.05 3	0.12 276

LG-Stereo	0.14 58	0.13 186	0.30 88	0.21 152	0.11 88	0.16 57	0.18 232	0.23 57	0.19 61	0.12 38	0.18 130	0.11 60	0.09 25	0.15 9	0.14 90	0.06 31	0.07 138	0.08 181	0.08 225	0.07 120	0.07 27

AIO_rvc	0.20 181	0.16 297	0.49 247	0.41 563	0.29 532	0.15 32	0.17 179	0.21 37	0.19 61	0.17 129	0.14 85	0.13 89	0.08 10	0.35 333	0.13 49	0.07 73	0.19 475	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.41 558

mms	0.15 76	0.14 232	0.25 51	0.20 120	0.15 280	0.17 82	0.17 179	0.21 37	0.19 61	0.14 72	0.18 130	0.14 116	0.09 25	0.26 201	0.15 127	0.06 31	0.07 138	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.19 408

fffy	0.15 76	0.14 232	0.31 97	0.21 152	0.14 219	0.19 130	0.18 232	0.24 77	0.19 61	0.13 52	0.17 113	0.15 133	0.13 147	0.25 180	0.15 127	0.06 31	0.08 201	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.15 351

IGEV-Stereo++	0.15 76	0.09 29	0.27 71	0.21 152	0.13 179	0.14 21	0.11 19	0.23 57	0.19 61	0.15 98	0.14 85	0.11 60	0.11 84	0.19 58	0.12 14	0.06 31	0.21 495	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.28 510

MoCha-V2	0.18 122	0.12 145	0.40 156	0.30 485	0.24 498	0.16 57	0.15 105	0.28 117	0.19 61	0.16 114	0.16 99	0.13 89	0.13 147	0.30 278	0.13 49	0.06 31	0.28 546	0.06 34	0.06 71	0.06 54	0.25 486

UniTT-Stereo	0.15 76	0.12 145	0.45 192	0.21 152	0.14 219	0.17 82	0.13 55	0.20 26	0.19 61	0.16 114	0.20 151	0.10 37	0.11 84	0.18 44	0.17 182	0.08 204	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.08 184	0.07 27

XX-Stereo	0.25 332	0.11 96	1.09 538	0.35 533	0.38 562	0.23 240	0.13 55	0.43 316	0.19 61	0.20 167	0.40 380	0.31 344	0.10 55	0.33 311	0.13 49	0.08 204	0.11 318	0.08 181	0.09 318	0.07 120	0.10 181

DispViT+	0.13 30	0.17 329	0.29 78	0.18 43	0.12 127	0.13 16	0.10 8	0.25 94	0.20 71	0.14 72	0.11 26	0.10 37	0.10 55	0.16 18	0.16 154	0.08 204	0.08 201	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.06 10

LCMNet	0.12 17	0.08 9	0.20 13	0.16 8	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.19 23	0.20 71	0.10 13	0.11 26	0.11 60	0.10 55	0.20 79	0.16 154	0.07 73	0.11 318	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.14 334

VIP-Stereo	0.13 30	0.15 263	0.31 97	0.18 43	0.12 127	0.24 261	0.12 29	0.20 26	0.20 71	0.10 13	0.13 54	0.11 60	0.09 25	0.20 79	0.13 49	0.06 31	0.11 318	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.08 71

DLNR-FE	10.53 628	12.31 635	20.33 641	105.85 650	23.36 645	0.14 21	0.13 55	3.25 624	0.20 71	0.16 114	0.23 193	0.16 147	0.10 55	0.31 291	0.16 154	2.59 626	0.32 572	0.07 98	0.07 143	40.66 650	0.28 510

MonStereo	0.13 30	0.09 29	0.20 13	0.17 19	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.25 94	0.20 71	0.09 3	0.11 26	0.08 2	0.07 3	0.20 79	0.13 49	0.05 1	0.24 526	0.05 1	0.09 318	0.05 3	0.13 305

Monster-pub-eth3d	0.13 30	0.09 29	0.20 13	0.17 19	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.25 94	0.20 71	0.09 3	0.11 26	0.08 2	0.07 3	0.19 58	0.13 49	0.05 1	0.24 526	0.05 1	0.09 318	0.05 3	0.13 305

Replicate-Monster	0.15 76	0.12 145	0.40 156	0.17 19	0.10 56	0.17 82	0.10 8	0.24 77	0.20 71	0.12 38	0.10 17	0.10 37	0.10 55	0.28 239	0.12 14	0.06 31	0.31 567	0.06 34	0.06 71	0.05 3	0.21 438

zero-FE	0.21 218	0.08 9	1.10 539	0.24 311	0.27 519	0.12 10	0.14 80	0.20 26	0.20 71	0.12 38	0.11 26	0.13 89	0.11 84	0.22 121	0.19 241	0.09 291	0.23 515	0.07 98	0.08 225	0.19 520	0.27 502

water-stereo	0.15 76	0.11 96	0.32 109	0.19 79	0.10 56	0.17 82	0.14 80	0.26 104	0.20 71	0.18 150	0.23 193	0.16 147	0.16 204	0.14 4	0.14 90	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.11 224

3w_stereo	0.14 58	0.11 96	0.31 97	0.19 79	0.09 17	0.16 57	0.16 142	0.28 117	0.20 71	0.13 52	0.12 43	0.08 2	0.12 116	0.19 58	0.12 14	0.05 1	0.19 475	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.10 181

2w_stereo	0.13 30	0.11 96	0.21 24	0.18 43	0.09 17	0.17 82	0.14 80	0.29 136	0.20 71	0.15 98	0.14 85	0.08 2	0.11 84	0.15 9	0.13 49	0.05 1	0.12 342	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.08 71

AIO_test	0.20 181	0.12 145	0.46 206	0.45 571	0.38 562	0.15 32	0.17 179	0.28 117	0.20 71	0.19 157	0.13 54	0.14 116	0.09 25	0.39 355	0.13 49	0.07 73	0.21 495	0.06 34	0.06 71	0.06 54	0.34 535

MonSter	0.13 30	0.09 29	0.20 13	0.17 19	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.25 94	0.20 71	0.09 3	0.11 26	0.08 2	0.07 3	0.20 79	0.13 49	0.05 1	0.24 526	0.05 1	0.09 318	0.05 3	0.13 305

999	0.15 76	0.13 186	0.30 88	0.19 79	0.12 127	0.20 164	0.17 179	0.25 94	0.20 71	0.14 72	0.16 99	0.14 116	0.11 84	0.36 339	0.16 154	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.08 71

ours_stereo	0.15 76	0.14 232	0.29 78	0.21 152	0.14 219	0.17 82	0.18 232	0.21 37	0.20 71	0.13 52	0.18 130	0.14 116	0.10 55	0.24 160	0.15 127	0.06 31	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.13 305

dual_stereo	0.18 122	0.08 9	0.26 59	0.21 152	0.32 547	0.11 5	0.13 55	0.27 111	0.20 71	0.11 24	0.09 11	0.10 37	0.08 10	0.20 79	0.14 90	0.07 73	0.45 591	0.06 34	0.05 24	0.05 3	0.65 598

RSM	0.14 58	0.11 96	0.25 51	0.29 474	0.16 319	0.16 57	0.15 105	0.24 77	0.20 71	0.13 52	0.13 54	0.15 133	0.09 25	0.22 121	0.13 49	0.06 31	0.06 58	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.11 224

DLNR_Zeroshot_test	10.53 628	12.28 634	20.32 639	105.84 649	23.88 646	0.14 21	0.13 55	3.20 623	0.20 71	0.16 114	0.23 193	0.16 147	0.10 55	0.32 301	0.16 154	2.54 625	0.32 572	0.07 98	0.07 143	40.17 649	0.28 510

CAS	0.16 97	0.07 2	0.29 78	0.42 566	0.17 348	0.20 164	0.18 232	0.23 57	0.20 71	0.15 98	0.19 142	0.11 60	0.10 55	0.15 9	0.14 90	0.31 575	0.04 1	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.16 368

CES	0.14 58	0.08 9	0.24 42	0.17 19	0.23 481	0.18 109	0.15 105	0.24 77	0.20 71	0.14 72	0.18 130	0.14 116	0.10 55	0.19 58	0.12 14	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.08 184	0.20 426

Selective-IGEV	0.15 76	0.10 59	0.34 120	0.32 510	0.19 410	0.16 57	0.14 80	0.29 136	0.20 71	0.13 52	0.14 85	0.13 89	0.08 10	0.23 146	0.14 90	0.06 31	0.13 363	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.11 224

MC-Stereo	0.18 122	0.10 59	0.36 132	0.28 456	0.14 219	0.18 109	0.15 105	0.24 77	0.20 71	0.21 174	0.24 202	0.16 147	0.13 147	0.25 180	0.14 90	0.07 73	0.17 450	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.30 519

R-Stereo Train	0.19 150	0.10 59	0.49 247	0.22 207	0.12 127	0.23 240	0.18 232	0.43 316	0.20 71	0.31 315	0.45 438	0.20 198	0.14 166	0.18 44	0.18 211	0.08 204	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.07 27

RAFT-Stereo	0.19 150	0.10 59	0.49 247	0.22 207	0.12 127	0.23 240	0.18 232	0.43 316	0.20 71	0.31 315	0.45 438	0.20 198	0.14 166	0.18 44	0.18 211	0.08 204	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.07 27
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GSStereo	0.21 218	0.10 59	0.31 97	0.36 541	0.42 569	0.19 130	0.16 142	0.38 254	0.21 95	0.14 72	0.15 91	0.10 37	0.09 25	0.21 97	0.18 211	0.08 204	0.31 567	0.06 34	0.06 71	0.08 184	0.63 593

GS-Stereo							0.16 142	0.38 254	0.21 95	0.14 72	0.15 91	0.10 37	0.09 25	0.21 97	0.18 211	0.08 204	0.31 567	0.06 34	0.06 71	0.08 184	0.63 593

xyz-stereo-finetune2	0.18 122	0.16 297	0.32 109	0.16 8	0.09 17	0.27 307	0.19 277	0.29 136	0.21 95	0.23 200	0.29 245	0.21 212	0.23 311	0.37 349	0.23 331	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.06 71	0.06 54	0.07 27

S2M2_L	0.13 30	0.12 145	0.26 59	0.17 19	0.12 127	0.12 10	0.07 1	0.18 13	0.21 95	0.12 38	0.15 91	0.14 116	0.12 116	0.16 18	0.15 127	0.13 461	0.09 244	0.09 272	0.10 375	0.11 383	0.09 116
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 30	0.15 263	0.21 24	0.27 428	0.09 17	0.15 32	0.13 55	0.23 57	0.21 95	0.12 38	0.11 26	0.10 37	0.13 147	0.22 121	0.13 49	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.07 27

GIP-stereo	0.16 97	0.12 145	0.25 51	0.24 311	0.22 468	0.15 32	0.14 80	0.32 181	0.21 95	0.11 24	0.16 99	0.13 89	0.09 25	0.20 79	0.13 49	0.07 73	0.13 363	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.32 527

SMoEStereo_RVC	0.14 58	0.15 263	0.29 78	0.19 79	0.10 56	0.19 130	0.17 179	0.21 37	0.21 95	0.15 98	0.13 54	0.12 75	0.11 84	0.25 180	0.16 154	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.06 71	0.06 54	0.08 71

GCAP-BAT	0.20 181	0.12 145	0.48 229	0.25 350	0.17 348	0.24 261	0.16 142	0.32 181	0.21 95	0.28 251	0.30 259	0.26 284	0.12 116	0.28 239	0.19 241	0.07 73	0.25 531	0.07 98	0.08 225	0.06 54	0.19 408

U	1.02 590	0.10 59	0.26 59	0.22 207	3.66 621	6.41 625	0.13 55	0.22 48	0.21 95	0.11 24	0.11 26	0.10 37	0.09 25	0.12 2	0.11 3	0.07 73	0.05 5	5.35 631	2.86 628	0.07 120	0.06 10

RSM++	0.14 58	0.11 96	0.25 51	0.32 510	0.17 348	0.17 82	0.15 105	0.23 57	0.21 95	0.12 38	0.12 43	0.14 116	0.09 25	0.21 97	0.13 49	0.06 31	0.05 5	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.11 224

252Zero-FE	0.18 122	0.08 9	0.28 75	0.18 43	0.10 56	0.15 32	0.11 19	0.22 48	0.22 105	0.76 571	0.11 26	0.09 22	0.08 10	0.17 33	0.15 127	0.07 73	0.51 596	0.06 34	0.08 225	0.06 54	0.10 181

GASTEREO	0.20 181	0.15 263	0.31 97	0.40 557	0.29 532	0.18 109	0.15 105	0.29 136	0.22 105	0.18 150	0.17 113	0.11 60	0.13 147	0.25 180	0.15 127	0.07 73	0.23 515	0.06 34	0.08 225	0.06 54	0.57 584

MSCF	0.20 181	0.14 232	0.31 97	0.40 557	0.29 532	0.17 82	0.15 105	0.29 136	0.22 105	0.17 129	0.16 99	0.11 60	0.13 147	0.24 160	0.15 127	0.07 73	0.23 515	0.06 34	0.08 225	0.07 120	0.57 584

DilatedVolume-Stereo	0.15 76	0.09 29	0.26 59	0.18 43	0.10 56	0.21 191	0.14 80	0.24 77	0.22 105	0.22 192	0.21 169	0.16 147	0.15 184	0.24 160	0.17 182	0.07 73	0.07 138	0.06 34	0.06 71	0.05 3	0.08 71

1w_stereo	0.13 30	0.09 29	0.17 3	0.19 79	0.10 56	0.16 57	0.15 105	0.27 111	0.22 105	0.14 72	0.16 99	0.08 2	0.12 116	0.19 58	0.14 90	0.05 1	0.10 284	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 116

GREAT-IGEV	0.19 150	0.11 96	0.39 147	0.22 207	0.33 548	0.14 21	0.15 105	0.18 13	0.22 105	0.14 72	0.16 99	0.09 22	0.09 25	0.23 146	0.14 90	0.06 31	0.50 595	0.06 34	0.06 71	0.07 120	0.53 580
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HI	0.21 218	0.16 297	0.50 267	0.18 43	0.15 280	0.17 82	0.16 142	0.35 218	0.22 105	0.38 432	0.38 353	0.36 390	0.24 332	0.29 262	0.22 312	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.09 318	0.09 268	0.08 71

CoSv	0.21 218	0.16 297	0.50 267	0.18 43	0.15 280	0.17 82	0.16 142	0.35 218	0.22 105	0.38 432	0.38 353	0.36 390	0.24 332	0.29 262	0.22 312	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.09 318	0.09 268	0.08 71

IGEV-RUCA	0.21 218	0.09 29	0.26 59	0.20 120	0.19 410	0.28 326	0.23 406	0.24 77	0.22 105	0.21 174	0.23 193	0.29 315	0.48 529	0.26 201	0.19 241	0.09 291	0.08 201	0.18 532	0.14 501	0.18 511	0.19 408

AIO-Stereo	0.16 97	0.12 145	0.29 78	0.30 485	0.20 436	0.16 57	0.14 80	0.28 117	0.22 105	0.14 72	0.15 91	0.13 89	0.08 10	0.20 79	0.15 127	0.06 31	0.16 425	0.07 98	0.08 225	0.06 54	0.24 473

MaDis-Stereo	0.15 76	0.17 329	0.39 147	0.19 79	0.15 280	0.16 57	0.13 55	0.26 104	0.22 105	0.13 52	0.15 91	0.14 116	0.11 84	0.17 33	0.17 182	0.08 204	0.07 138	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.06 10

MSKI-zero shot	0.19 150	0.10 59	0.47 214	0.30 485	0.14 219	0.21 191	0.14 80	0.33 201	0.22 105	0.24 208	0.25 210	0.22 218	0.10 55	0.32 301	0.14 90	0.07 73	0.30 563	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.09 116

CroCo-Stereo Lap2	0.16 97	0.18 353	0.39 147	0.26 391	0.18 378	0.11 5	0.19 277	0.30 154	0.22 105	0.13 52	0.16 99	0.15 133	0.11 84	0.17 33	0.15 127	0.07 73	0.07 138	0.08 181	0.06 71	0.08 184	0.07 27

BStereo	0.14 58	0.10 59	0.46 206	0.18 43	0.11 88	0.15 32	0.15 105	0.25 94	0.23 118	0.12 38	0.11 26	0.12 75	0.09 25	0.17 33	0.17 182	0.05 1	0.07 138	0.06 34	0.08 225	0.05 3	0.09 116

Wave_Phase_stereo	0.16 97	0.10 59	0.46 206	0.18 43	0.11 88	0.41 478	0.15 105	0.30 154	0.23 118	0.12 38	0.11 26	0.12 75	0.09 25	0.17 33	0.17 182	0.05 1	0.07 138	0.06 34	0.08 225	0.05 3	0.09 116

IGEV-FE	0.23 277	0.11 96	0.82 476	0.21 152	0.23 481	0.20 164	0.19 277	0.38 254	0.23 118	0.34 374	0.22 180	0.29 315	0.14 166	0.24 160	0.20 266	0.07 73	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.08 184	0.35 539

SCV	0.18 122	0.15 263	0.37 138	0.26 391	0.20 436	0.16 57	0.16 142	0.35 218	0.23 118	0.14 72	0.16 99	0.13 89	0.09 25	0.31 291	0.12 14	0.08 204	0.19 475	0.07 98	0.07 143	0.09 268	0.26 498

MGS-Stereo	0.15 76	0.12 145	0.38 140	0.19 79	0.11 88	0.18 109	0.17 179	0.21 37	0.23 118	0.14 72	0.24 202	0.16 147	0.10 55	0.19 58	0.13 49	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.10 331	0.07 27

ff7	0.18 122	0.13 186	0.41 165	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.21 174	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.25 531	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 542

IGEVStereo-DCA	0.20 181	0.17 329	0.41 165	0.22 207	0.15 280	0.20 164	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.19 157	0.12 43	0.14 116	0.12 116	0.38 352	0.31 411	0.07 73	0.16 425	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 542

ffff	0.18 122	0.13 186	0.41 165	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.21 174	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.25 531	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 542

11t	0.18 122	0.13 186	0.41 165	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.21 174	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.25 531	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 542

plain	0.18 122	0.16 297	0.59 380	0.21 152	0.13 179	0.16 57	0.17 179	0.29 136	0.23 118	0.16 114	0.26 218	0.13 89	0.17 225	0.27 215	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.07 143	0.10 331	0.07 27

IGEV_Zeroshot_test	0.23 277	0.11 96	0.82 476	0.21 152	0.23 481	0.20 164	0.19 277	0.38 254	0.23 118	0.34 374	0.22 180	0.29 315	0.14 166	0.24 160	0.20 266	0.07 73	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.08 184	0.35 539

EGLCR-Stereo	0.19 150	0.09 29	0.34 120	0.29 474	0.17 348	0.28 326	0.16 142	0.30 154	0.23 118	0.22 192	0.11 26	0.16 147	0.09 25	0.28 239	0.15 127	0.07 73	0.25 531	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.37 550

ProNet	0.16 97	0.13 186	0.36 132	0.21 152	0.15 280	0.20 164	0.19 277	0.29 136	0.23 118	0.14 72	0.13 54	0.13 89	0.12 116	0.25 180	0.13 49	0.06 31	0.09 244	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.22 452

ccc-4	0.18 122	0.13 186	0.41 165	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.21 174	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.25 531	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 542

FE-Mocha	0.18 122	0.11 96	0.40 156	0.26 391	0.14 219	0.19 130	0.14 80	0.36 230	0.24 132	0.24 208	0.24 202	0.23 232	0.14 166	0.27 215	0.19 241	0.08 204	0.08 201	0.08 181	0.08 225	0.07 120	0.08 71

depthmonostereo	0.15 76	0.12 145	0.34 120	0.19 79	0.09 17	0.20 164	0.15 105	0.28 117	0.24 132	0.16 114	0.18 130	0.16 147	0.18 255	0.21 97	0.14 90	0.07 73	0.07 138	0.07 98	0.06 71	0.05 3	0.08 71

MM-Stereo_test2	0.19 150	0.11 96	0.47 214	0.25 350	0.11 88	0.21 191	0.20 317	0.28 117	0.24 132	0.16 114	0.17 113	0.13 89	0.11 84	0.21 97	0.14 90	0.06 31	0.26 538	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.41 558

model_zeroshot	0.21 218	0.14 232	0.51 285	0.34 527	0.18 378	0.26 300	0.16 142	0.41 302	0.24 132	0.33 353	0.20 151	0.25 264	0.12 116	0.26 201	0.16 154	0.09 291	0.21 495	0.07 98	0.08 225	0.07 120	0.13 305

RAStereo	0.14 58	0.15 263	0.40 156	0.22 207	0.11 88	0.15 32	0.18 232	0.25 94	0.24 132	0.13 52	0.17 113	0.11 60	0.09 25	0.15 9	0.13 49	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.05 1

gcap-zeroshot	0.19 150	0.14 232	0.51 285	0.21 152	0.15 280	0.27 307	0.15 105	0.32 181	0.24 132	0.26 229	0.20 151	0.34 371	0.15 184	0.22 121	0.14 90	0.07 73	0.08 201	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.09 116

GCAP-Stereo	0.18 122	0.21 389	0.47 214	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.10 8	0.28 117	0.24 132	0.20 167	0.22 180	0.15 133	0.13 147	0.21 97	0.16 154	0.07 73	0.19 475	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

anonymousdsp	0.20 181	0.13 186	0.49 247	0.28 456	0.20 436	0.21 191	0.17 179	0.29 136	0.24 132	0.22 192	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.32 301	0.13 49	0.07 73	0.26 538	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.48 573

knoymous	0.18 122	0.10 59	0.35 126	0.17 19	0.11 88	0.21 191	0.17 179	0.33 201	0.24 132	0.24 208	0.28 237	0.27 289	0.16 204	0.24 160	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.06 71	0.09 268	0.10 181

test_4	0.19 150	0.16 297	0.39 147	0.24 311	0.13 179	0.19 130	0.21 344	0.27 111	0.24 132	0.24 208	0.47 457	0.22 218	0.13 147	0.27 215	0.18 211	0.06 31	0.06 58	0.09 272	0.09 318	0.07 120	0.06 10

IGEV-Stereo	0.20 181	0.13 186	0.49 247	0.28 456	0.20 436	0.21 191	0.17 179	0.29 136	0.24 132	0.22 192	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.32 301	0.13 49	0.07 73	0.26 538	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.48 573
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.14 80	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.27 215	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116
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
PSM-adaLoss	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.15 105	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.25 180	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

ROB_FTStereo_v2	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.15 105	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.25 180	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

ROB_FTStereo	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.13 55	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.25 180	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

HUI-Stereo	0.19 150	0.13 186	0.52 306	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.14 80	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.23 146	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

DeepStereo_RVC	0.19 150	0.12 145	0.47 214	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.16 142	0.29 136	0.24 132	0.28 251	0.27 231	0.23 232	0.28 395	0.24 160	0.19 241	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.09 268	0.10 181

iGMRVC	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.15 105	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.27 215	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

iRAFT	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.14 80	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.27 215	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

CRE-IMP	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.23 260	0.11 88	0.24 261	0.17 179	0.31 174	0.24 132	0.27 240	0.26 218	0.24 252	0.17 225	0.24 160	0.19 241	0.09 291	0.05 5	0.10 349	0.07 143	0.10 331	0.10 181

CroCo-Stereo	0.15 76	0.16 297	0.34 120	0.25 350	0.12 127	0.11 5	0.18 232	0.35 218	0.24 132	0.13 52	0.13 54	0.18 176	0.12 116	0.15 9	0.13 49	0.08 204	0.06 58	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.06 10
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
cross-raft	0.18 122	0.12 145	0.40 156	0.27 428	0.16 319	0.20 164	0.24 430	0.34 207	0.24 132	0.23 200	0.28 237	0.29 315	0.15 184	0.19 58	0.16 154	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.07 27

RAFT-IKP	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.18 109	0.15 105	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.26 201	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

sCroCo_RVC	0.19 150	0.15 263	0.60 387	0.27 428	0.18 378	0.23 240	0.16 142	0.28 117	0.24 132	0.14 72	0.22 180	0.17 162	0.14 166	0.22 121	0.16 154	0.11 399	0.11 318	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.10 181

PMTNet	0.16 97	0.09 29	0.31 97	0.15 4	0.09 17	0.23 240	0.15 105	0.26 104	0.24 132	0.17 129	0.21 169	0.16 147	0.14 166	0.23 146	0.14 90	0.29 571	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.07 120	0.07 27

VMStereo-Base	0.14 58	0.09 29	0.29 78	0.16 8	0.09 17	0.18 109	0.12 29	0.24 77	0.25 157	0.15 98	0.22 180	0.17 162	0.13 147	0.19 58	0.14 90	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.08 71

gcap_with_dpt	0.20 181	0.10 59	1.10 539	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.16 142	0.34 207	0.25 157	0.18 150	0.22 180	0.17 162	0.12 116	0.20 79	0.16 154	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.15 351

NLSM3	0.14 58	0.12 145	0.25 51	0.21 152	0.13 179	0.18 109	0.16 142	0.32 181	0.25 157	0.12 38	0.15 91	0.12 75	0.13 147	0.17 33	0.15 127	0.05 1	0.05 5	0.08 181	0.08 225	0.05 3	0.08 71

HART	0.20 181	0.14 232	0.42 174	0.26 391	0.24 498	0.17 82	0.16 142	0.32 181	0.25 157	0.15 98	0.26 218	0.17 162	0.09 25	0.24 160	0.14 90	0.06 31	0.36 581	0.07 98	0.05 24	0.08 184	0.27 502

HUF	0.26 355	0.15 263	0.79 466	0.39 552	0.31 544	0.16 57	0.17 179	0.36 230	0.25 157	0.19 157	0.14 85	0.23 232	0.11 84	0.32 301	0.14 90	0.08 204	0.60 609	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.56 581

UGAM-zero	0.26 355	0.11 96	0.56 348	0.20 120	0.16 319	0.28 326	0.18 232	0.48 376	0.25 157	0.31 315	0.28 237	0.56 521	0.32 452	0.66 484	0.17 182	0.07 73	0.10 284	0.07 98	0.09 318	0.07 120	0.31 523

Pointernet	0.15 76	0.08 9	0.35 126	0.19 79	0.12 127	0.20 164	0.12 29	0.34 207	0.25 157	0.15 98	0.16 99	0.13 89	0.11 84	0.18 44	0.13 49	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.08 71

CAS++	0.17 113	0.13 186	0.35 126	0.18 43	0.13 179	0.17 82	0.16 142	0.42 307	0.25 157	0.19 157	0.18 130	0.13 89	0.10 55	0.22 121	0.12 14	0.12 439	0.10 284	0.11 405	0.08 225	0.10 331	0.09 116
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo06	0.23 277	0.15 263	0.74 447	0.22 207	0.14 219	0.25 280	0.22 378	0.43 316	0.25 157	0.36 406	0.24 202	0.34 371	0.18 255	0.24 160	0.20 266	0.07 73	0.12 342	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

HH	0.22 242	0.12 145	0.55 338	0.32 510	0.16 319	0.27 307	0.18 232	0.36 230	0.25 157	0.20 167	0.26 218	0.34 371	0.18 255	0.33 311	0.15 127	0.07 73	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.31 523

HanStereo	0.22 242	0.12 145	0.55 338	0.32 510	0.16 319	0.27 307	0.18 232	0.36 230	0.25 157	0.20 167	0.26 218	0.34 371	0.18 255	0.33 311	0.15 127	0.07 73	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.31 523

LL-Strereo2	0.21 218	0.25 450	0.53 317	0.32 510	0.20 436	0.25 280	0.14 80	0.32 181	0.25 157	0.25 221	0.20 151	0.24 252	0.12 116	0.28 239	0.18 211	0.07 73	0.07 138	0.12 440	0.09 318	0.09 268	0.16 368

iRaftStereo_RVC	0.17 113	0.16 297	0.35 126	0.21 152	0.11 88	0.20 164	0.17 179	0.34 207	0.25 157	0.20 167	0.25 210	0.19 186	0.12 116	0.21 97	0.16 154	0.07 73	0.12 342	0.10 349	0.09 318	0.09 268	0.14 334

test_xeample3	0.22 242	0.17 329	0.81 471	0.21 152	0.15 280	0.20 164	0.18 232	0.40 284	0.25 157	0.19 157	0.12 43	0.13 89	0.12 116	0.34 326	0.33 430	0.07 73	0.20 490	0.07 98	0.08 225	0.08 184	0.34 535

SCV_C0	0.19 150	0.14 232	0.40 156	0.30 485	0.20 436	0.15 32	0.16 142	0.35 218	0.26 171	0.17 129	0.16 99	0.13 89	0.09 25	0.31 291	0.14 90	0.07 73	0.22 506	0.06 34	0.06 71	0.09 268	0.25 486

castereo++	0.14 58	0.13 186	0.25 51	0.19 79	0.10 56	0.27 307	0.13 55	0.24 77	0.26 171	0.11 24	0.13 54	0.16 147	0.10 55	0.18 44	0.11 3	0.07 73	0.08 201	0.07 98	0.06 71	0.05 3	0.07 27

rvit_stereo_0081_aga	0.17 113	0.17 329	0.40 156	0.21 152	0.14 219	0.20 164	0.17 179	0.24 77	0.26 171	0.18 150	0.21 169	0.20 198	0.14 166	0.20 79	0.15 127	0.12 439	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.10 331	0.08 71

Occ-G	0.18 122	0.10 59	0.38 140	0.23 260	0.15 280	0.16 57	0.18 232	0.23 57	0.26 171	0.15 98	0.20 151	0.21 212	0.11 84	0.22 121	0.19 241	0.07 73	0.17 450	0.07 98	0.06 71	0.08 184	0.30 519

rvit_stereo_0080	0.16 97	0.17 329	0.35 126	0.19 79	0.13 179	0.14 21	0.20 317	0.29 136	0.26 171	0.16 114	0.17 113	0.19 186	0.14 166	0.19 58	0.16 154	0.11 399	0.08 201	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.08 71

trnet	0.14 58	0.09 29	0.26 59	0.15 4	0.07 1	0.21 191	0.12 29	0.25 94	0.26 171	0.16 114	0.21 169	0.15 133	0.13 147	0.19 58	0.14 90	0.09 291	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.06 10

GCAPDPT-zeroshot4090	0.22 242	0.09 29	1.29 565	0.31 501	0.43 572	0.16 57	0.15 105	0.30 154	0.26 171	0.14 72	0.17 113	0.15 133	0.11 84	0.23 146	0.12 14	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.24 473

MyStereo07	0.18 122	0.15 263	0.44 189	0.22 207	0.16 319	0.25 280	0.22 378	0.31 174	0.26 171	0.22 192	0.13 54	0.12 75	0.13 147	0.33 311	0.14 90	0.07 73	0.13 363	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

whm_eth	0.16 97	0.17 329	0.35 126	0.19 79	0.13 179	0.14 21	0.20 317	0.29 136	0.26 171	0.16 114	0.17 113	0.19 186	0.14 166	0.19 58	0.16 154	0.11 399	0.08 201	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.08 71

MIF-Stereo (partial)	0.18 122	0.13 186	0.50 267	0.22 207	0.15 280	0.16 57	0.13 55	0.29 136	0.26 171	0.17 129	0.26 218	0.16 147	0.17 225	0.25 180	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.08 71

CASnet	0.15 76	0.13 186	0.30 88	0.22 207	0.08 7	0.15 32	0.14 80	0.28 117	0.26 171	0.23 200	0.20 151	0.15 133	0.11 84	0.18 44	0.13 49	0.07 73	0.05 5	0.11 405	0.09 318	0.08 184	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.23 277	0.09 29	1.33 569	0.31 501	0.44 576	0.16 57	0.15 105	0.30 154	0.26 171	0.14 72	0.17 113	0.15 133	0.11 84	0.23 146	0.12 14	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.24 473

GCAPDPT-zeroshot	0.22 242	0.09 29	1.28 563	0.31 501	0.43 572	0.16 57	0.15 105	0.30 154	0.26 171	0.14 72	0.17 113	0.15 133	0.11 84	0.23 146	0.12 14	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.24 473

RAFT-Test	0.19 150	0.11 96	0.41 165	0.26 391	0.21 453	0.26 300	0.17 179	0.37 245	0.26 171	0.24 208	0.29 245	0.32 355	0.14 166	0.22 121	0.15 127	0.07 73	0.08 201	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.07 27

iRaft-Stereo_20w	0.29 413	0.11 96	0.86 493	0.33 521	0.24 498	0.32 404	0.26 455	0.60 512	0.26 171	0.41 471	0.21 169	0.28 302	0.19 277	0.32 301	0.24 340	0.07 73	0.31 567	0.07 98	0.09 318	0.08 184	0.47 570

KYRaft	0.23 277	0.11 96	0.43 180	0.23 260	0.12 127	0.23 240	0.23 406	0.37 245	0.26 171	0.35 393	0.53 488	0.34 371	0.26 363	0.29 262	0.16 154	0.07 73	0.05 5	0.09 272	0.10 375	0.08 184	0.30 519

SST-Stereo	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.14 219	0.19 130	0.17 179	0.32 181	0.26 171	0.34 374	0.33 300	0.29 315	0.25 345	0.56 427	0.18 211	0.08 204	0.05 5	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.07 27

CREStereo	0.14 58	0.09 29	0.27 71	0.14 2	0.08 7	0.22 221	0.15 105	0.26 104	0.26 171	0.16 114	0.21 169	0.14 116	0.13 147	0.19 58	0.14 90	0.09 291	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.07 120	0.06 10
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
DIP-Stereo	0.20 181	0.13 186	0.48 229	0.20 120	0.13 179	0.28 326	0.12 29	0.43 316	0.26 171	0.27 240	0.32 280	0.21 212	0.17 225	0.26 201	0.20 266	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.10 181
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DA	0.21 218	0.11 96	0.33 116	0.28 456	0.23 481	0.30 365	0.16 142	0.29 136	0.27 190	0.15 98	0.22 180	0.17 162	0.15 184	0.26 201	0.15 127	0.07 73	0.28 546	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.56 581

GGEV	0.21 218	0.11 96	0.33 116	0.28 456	0.23 481	0.30 365	0.16 142	0.29 136	0.27 190	0.15 98	0.22 180	0.17 162	0.15 184	0.26 201	0.15 127	0.07 73	0.28 546	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.56 581

tg	0.18 122	0.15 263	0.34 120	0.22 207	0.11 88	0.23 240	0.15 105	0.35 218	0.27 190	0.20 167	0.25 210	0.20 198	0.12 116	0.25 180	0.16 154	0.07 73	0.07 138	0.09 272	0.09 318	0.08 184	0.13 305

WCG-NET（raft）	0.16 97	0.14 232	0.32 109	0.18 43	0.09 17	0.19 130	0.16 142	0.24 77	0.27 190	0.19 157	0.19 142	0.20 198	0.12 116	0.22 121	0.13 49	0.06 31	0.17 450	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.07 27

rrr	0.22 242	0.17 329	0.79 466	0.22 207	0.15 280	0.20 164	0.18 232	0.40 284	0.27 190	0.19 157	0.12 43	0.14 116	0.12 116	0.38 352	0.31 411	0.07 73	0.16 425	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.28 510

MIM_Stereo	0.20 181	0.17 329	0.55 338	0.20 120	0.21 453	0.17 82	0.14 80	0.37 245	0.27 190	0.28 251	0.35 319	0.23 232	0.13 147	0.28 239	0.16 154	0.06 31	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.15 351

LoS	0.15 76	0.09 29	0.34 120	0.17 19	0.09 17	0.22 221	0.14 80	0.27 111	0.27 190	0.15 98	0.18 130	0.19 186	0.14 166	0.23 146	0.14 90	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.06 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AnonymousM	0.19 150	0.20 379	0.30 88	0.18 43	0.10 56	0.19 130	0.17 179	0.32 181	0.27 190	0.27 240	0.21 169	0.18 176	0.14 166	0.21 97	0.16 154	0.09 291	0.08 201	0.38 580	0.15 512	0.06 54	0.08 71

Prome-Stereo	0.22 242	0.10 59	0.43 180	0.24 311	0.13 179	0.23 240	0.23 406	0.37 245	0.27 190	0.33 353	0.58 510	0.24 252	0.28 395	0.30 278	0.16 154	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.20 426

RALCasStereoNet	0.22 242	0.22 408	0.48 229	0.23 260	0.23 481	0.22 221	0.18 232	0.32 181	0.27 190	0.22 192	0.30 259	0.22 218	0.15 184	0.29 262	0.20 266	0.08 204	0.22 506	0.07 98	0.06 71	0.10 331	0.25 486

EAI-Stereo	0.29 413	0.11 96	0.38 140	0.22 207	0.18 378	0.33 411	1.66 618	0.53 424	0.27 190	0.27 240	0.50 470	0.17 162	0.16 204	0.25 180	0.25 354	0.07 73	0.07 138	0.07 98	0.11 409	0.07 120	0.10 181

Hybrid-DGEV-03	0.21 218	0.20 379	0.43 180	0.23 260	0.12 127	0.27 307	0.16 142	0.33 201	0.28 201	0.33 353	0.58 510	0.23 232	0.16 204	0.24 160	0.19 241	0.07 73	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.08 184	0.10 181

Select-FE	0.27 383	0.18 353	0.87 496	0.23 260	0.22 468	0.29 351	0.18 232	0.53 424	0.28 201	0.30 298	0.33 300	0.45 461	0.29 415	0.30 278	0.21 294	0.08 204	0.10 284	0.08 181	0.13 483	0.08 184	0.20 426

castereo	0.14 58	0.11 96	0.22 33	0.19 79	0.10 56	0.20 164	0.19 277	0.32 181	0.28 201	0.13 52	0.18 130	0.16 147	0.16 204	0.16 18	0.14 90	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.07 27

PAM	0.26 355	0.11 96	0.63 402	0.25 350	0.18 378	0.53 537	0.29 486	0.44 337	0.28 201	0.36 406	0.27 231	0.59 530	0.26 363	0.28 239	0.20 266	0.08 204	0.12 342	0.07 98	0.10 375	0.07 120	0.13 305

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 393	0.17 329	0.96 518	0.29 474	0.31 544	0.29 351	0.21 344	0.53 424	0.28 201	0.27 240	0.55 497	0.41 429	0.18 255	0.30 278	0.22 312	0.08 204	0.10 284	0.08 181	0.13 483	0.12 424	0.20 426

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 355	0.15 263	0.96 518	0.21 152	0.25 511	0.30 365	0.21 344	0.54 439	0.28 201	0.25 221	0.29 245	0.46 470	0.23 311	0.28 239	0.20 266	0.08 204	0.10 284	0.08 181	0.12 451	0.11 383	0.17 388

rvit_stereo_ft	0.18 122	0.19 366	0.43 180	0.25 350	0.14 219	0.17 82	0.21 344	0.30 154	0.28 201	0.17 129	0.19 142	0.20 198	0.17 225	0.22 121	0.18 211	0.11 399	0.07 138	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.08 71

11t1	0.21 218	0.12 145	0.45 192	0.20 120	0.15 280	0.27 307	0.17 179	0.37 245	0.28 201	0.27 240	0.25 210	0.24 252	0.23 311	0.28 239	0.25 354	0.09 291	0.19 475	0.07 98	0.07 143	0.09 268	0.23 460

4D-IteraStereo	0.20 181	0.21 389	0.62 397	0.21 152	0.14 219	0.19 130	0.17 179	0.29 136	0.28 201	0.24 208	0.20 151	0.20 198	0.10 55	0.22 121	0.18 211	0.07 73	0.07 138	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.33 532

GLC_STEREO	0.15 76	0.11 96	0.31 97	0.22 207	0.09 17	0.17 82	0.15 105	0.24 77	0.28 201	0.17 129	0.20 151	0.17 162	0.11 84	0.24 160	0.17 182	0.07 73	0.09 244	0.09 272	0.08 225	0.07 120	0.07 27

GMOStereo	0.20 181	0.17 329	0.45 192	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.27 464	0.28 117	0.28 201	0.31 315	0.32 280	0.28 302	0.17 225	0.16 18	0.13 49	0.07 73	0.23 515	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.07 27

error version	0.20 181	0.17 329	0.45 192	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.27 464	0.28 117	0.28 201	0.31 315	0.32 280	0.28 302	0.17 225	0.16 18	0.13 49	0.07 73	0.23 515	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.07 27

test-v	0.20 181	0.17 329	0.45 192	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.27 464	0.28 117	0.28 201	0.31 315	0.32 280	0.28 302	0.17 225	0.16 18	0.13 49	0.07 73	0.23 515	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.07 27

LCNet	0.22 242	0.12 145	0.42 174	0.26 391	0.12 127	0.23 240	0.19 277	0.36 230	0.28 201	0.28 251	0.35 319	0.26 284	0.30 422	0.35 333	0.17 182	0.07 73	0.05 5	0.09 272	0.10 375	0.13 437	0.22 452

NRIStereo	0.20 181	0.12 145	0.50 267	0.23 260	0.11 88	0.24 261	0.19 277	0.30 154	0.28 201	0.26 229	0.26 218	0.25 264	0.18 255	0.34 326	0.19 241	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.09 268	0.09 116

FTStereo	0.28 393	0.11 96	0.56 348	0.24 311	0.13 179	0.21 191	0.52 573	0.36 230	0.28 201	0.38 432	0.94 573	0.30 335	0.56 548	0.33 311	0.18 211	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.19 408

RAFT-345	0.22 242	0.11 96	0.55 338	0.22 207	0.12 127	0.20 164	0.16 142	0.27 111	0.28 201	0.27 240	0.65 536	0.20 198	0.17 225	0.55 421	0.22 312	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.07 27

test-2	0.20 181	0.17 329	0.45 192	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.27 464	0.28 117	0.28 201	0.31 315	0.32 280	0.28 302	0.17 225	0.16 18	0.13 49	0.07 73	0.23 515	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.07 27

XX-TBD	0.16 97	0.21 389	0.43 180	0.22 207	0.10 56	0.23 240	0.15 105	0.23 57	0.28 201	0.22 192	0.26 218	0.14 116	0.12 116	0.16 18	0.14 90	0.08 204	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.07 120	0.06 10

raftrobust	0.19 150	0.19 366	0.42 174	0.23 260	0.24 498	0.19 130	0.13 55	0.33 201	0.28 201	0.26 229	0.20 151	0.19 186	0.17 225	0.23 146	0.17 182	0.08 204	0.10 284	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.09 116

Reg-Stereo(zero)	0.18 122	0.08 9	0.39 147	0.19 79	0.19 410	0.24 261	0.18 232	0.29 136	0.29 221	0.24 208	0.21 169	0.24 252	0.18 255	0.22 121	0.21 294	0.07 73	0.11 318	0.06 34	0.07 143	0.06 54	0.11 224

WCG-NET	0.15 76	0.12 145	0.31 97	0.18 43	0.09 17	0.18 109	0.17 179	0.23 57	0.29 221	0.18 150	0.22 180	0.15 133	0.12 116	0.19 58	0.13 49	0.06 31	0.12 342	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.06 10

DCRE	0.24 307	0.15 263	0.45 192	0.26 391	0.26 515	0.23 240	0.21 344	0.37 245	0.29 221	0.23 200	0.81 560	0.23 232	0.16 204	0.24 160	0.18 211	0.07 73	0.14 381	0.07 98	0.08 225	0.07 120	0.25 486

test-3	0.18 122	0.10 59	0.48 229	0.23 260	0.14 219	0.18 109	0.16 142	0.32 181	0.29 221	0.26 229	0.17 113	0.22 218	0.13 147	0.26 201	0.19 241	0.06 31	0.14 381	0.08 181	0.08 225	0.06 54	0.10 181

test_1	0.18 122	0.10 59	0.48 229	0.23 260	0.14 219	0.18 109	0.16 142	0.32 181	0.29 221	0.26 229	0.17 113	0.22 218	0.13 147	0.26 201	0.19 241	0.06 31	0.14 381	0.08 181	0.08 225	0.06 54	0.10 181

AAGNet	0.34 458	0.12 145	0.53 317	0.26 391	0.16 319	0.20 164	0.19 277	0.31 174	0.29 221	0.35 393	0.35 319	0.27 289	0.30 422	0.44 373	2.56 618	0.08 204	0.05 5	0.10 349	0.07 143	0.09 268	0.07 27

PSM-softLoss	0.22 242	0.11 96	0.53 317	0.25 350	0.12 127	0.20 164	0.17 179	0.39 275	0.29 221	0.29 276	0.32 280	0.24 252	0.16 204	0.53 410	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.09 318	0.08 184	0.12 276

KMStereo	0.22 242	0.11 96	0.53 317	0.25 350	0.12 127	0.20 164	0.17 179	0.39 275	0.29 221	0.29 276	0.32 280	0.24 252	0.16 204	0.53 410	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.09 318	0.08 184	0.12 276

RAFT-RH_RVC	0.26 355	0.13 186	0.57 358	0.22 207	0.12 127	0.25 280	0.14 80	0.27 111	0.29 221	0.38 432	1.14 583	0.23 232	0.18 255	0.58 434	0.24 340	0.07 73	0.06 58	0.10 349	0.07 143	0.06 54	0.08 71

test-1	0.20 181	0.12 145	0.49 247	0.23 260	0.23 481	0.22 221	0.23 406	0.36 230	0.29 221	0.21 174	0.25 210	0.24 252	0.14 166	0.18 44	0.22 312	0.07 73	0.14 381	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.14 334

GMM-Stereo	0.22 242	0.10 59	0.56 348	0.23 260	0.13 179	0.24 261	0.24 430	0.38 254	0.29 221	0.31 315	0.44 424	0.27 289	0.21 292	0.31 291	0.17 182	0.07 73	0.05 5	0.10 349	0.09 318	0.08 184	0.19 408

TANstereo	0.16 97	0.11 96	0.43 180	0.16 8	0.08 7	0.25 280	0.14 80	0.23 57	0.29 221	0.25 221	0.30 259	0.16 147	0.12 116	0.18 44	0.13 49	0.08 204	0.07 138	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.08 71

sAnonymous2	0.21 218	0.24 435	0.79 466	0.24 311	0.17 348	0.22 221	0.20 317	0.36 230	0.29 221	0.17 129	0.19 142	0.17 162	0.16 204	0.18 44	0.15 127	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.08 225	0.23 544	0.18 393

CroCo_RVC	0.21 218	0.24 435	0.79 466	0.24 311	0.17 348	0.22 221	0.20 317	0.36 230	0.29 221	0.17 129	0.19 142	0.17 162	0.16 204	0.18 44	0.15 127	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.08 225	0.23 544	0.18 393

AFF-stereo	0.20 181	0.24 435	0.49 247	0.22 207	0.11 88	0.18 109	0.18 232	0.35 218	0.29 221	0.25 221	0.36 334	0.25 264	0.17 225	0.25 180	0.17 182	0.06 31	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.08 184	0.11 224

Gwc-CoAtRS	0.17 113	0.10 59	0.41 165	0.20 120	0.12 127	0.20 164	0.15 105	0.34 207	0.29 221	0.23 200	0.23 193	0.27 289	0.15 184	0.21 97	0.14 90	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.07 27

FSD					0.41 567	0.28 326	0.27 464	0.32 181	0.30 237	0.27 240	0.27 231	0.29 315	0.27 372	0.35 333	0.28 384	0.23 552	0.49 594	0.27 558	0.26 570	0.26 554

PAM_32	0.26 355	0.10 59	0.63 402	0.24 311	0.19 410	0.51 528	0.26 455	0.43 316	0.30 237	0.32 340	0.28 237	0.60 536	0.28 395	0.29 262	0.20 266	0.08 204	0.14 381	0.08 181	0.10 375	0.07 120	0.15 351

test_sample1	0.24 307	0.13 186	0.40 156	0.20 120	0.13 179	0.29 351	0.19 277	0.43 316	0.30 237	0.27 240	0.34 311	0.31 344	0.28 395	0.45 379	0.27 376	0.09 291	0.16 425	0.08 181	0.08 225	0.09 268	0.22 452

test_for_model	0.19 150	0.09 29	0.81 471	0.33 521	0.27 519	0.17 82	0.15 105	0.34 207	0.30 237	0.15 98	0.20 151	0.13 89	0.09 25	0.28 239	0.12 14	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.05 24	0.05 3	0.14 334

EKT-Stereo	0.39 485	0.13 186	0.53 317	0.42 566	3.94 622	0.22 221	0.17 179	0.38 254	0.30 237	0.21 174	0.20 151	0.23 232	0.15 184	0.30 278	0.18 211	0.10 360	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.09 268	0.12 276

riskmin	0.24 307	0.10 59	0.43 180	0.32 510	0.26 515	0.33 411	0.19 277	0.44 337	0.30 237	0.24 208	0.27 231	0.37 396	0.25 345	0.30 278	0.22 312	0.09 291	0.18 462	0.09 272	0.13 483	0.10 331	0.27 502

RAFT_CTSACE	0.23 277	0.21 389	0.57 358	0.26 391	0.15 280	0.22 221	0.23 406	0.34 207	0.30 237	0.34 374	0.51 473	0.31 344	0.17 225	0.33 311	0.15 127	0.06 31	0.09 244	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.07 27

TRStereo	0.22 242	0.21 389	0.62 397	0.40 557	0.19 410	0.22 221	0.16 142	0.58 491	0.30 237	0.21 174	0.21 169	0.22 218	0.13 147	0.27 215	0.14 90	0.09 291	0.09 244	0.09 272	0.11 409	0.06 54	0.19 408

PSM-AAD	0.26 355	0.11 96	0.43 180	0.24 311	0.12 127	0.27 307	0.37 532	0.36 230	0.30 237	0.36 406	0.39 371	0.28 302	0.77 573	0.30 278	0.16 154	0.07 73	0.06 58	0.12 440	0.11 409	0.09 268	0.21 438

ASMatch	0.23 277	0.11 96	0.55 338	0.25 350	0.14 219	0.19 130	0.16 142	0.32 181	0.30 237	0.28 251	0.68 542	0.28 302	0.26 363	0.50 393	0.22 312	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.11 224

RALAANet	0.21 218	0.24 435	0.53 317	0.23 260	0.14 219	0.22 221	0.13 55	0.38 254	0.30 237	0.29 276	0.26 218	0.25 264	0.15 184	0.28 239	0.20 266	0.08 204	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.10 331	0.07 27

DDVS	0.26 355	0.16 297	0.45 192	0.25 350	0.17 348	0.34 426	0.21 344	0.43 316	0.31 248	0.34 374	0.41 392	0.47 480	0.21 292	0.52 407	0.29 398	0.11 399	0.09 244	0.11 405	0.09 318	0.13 437	0.16 368

H2IRNET	0.19 150	0.18 353	0.50 267	0.22 207	0.12 127	0.20 164	0.16 142	0.28 117	0.31 248	0.17 129	0.32 280	0.25 264	0.20 282	0.24 160	0.19 241	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.10 375	0.10 331	0.08 71

DisPM	0.20 181	0.11 96	0.52 306	0.24 311	0.13 179	0.18 109	0.19 277	0.30 154	0.31 248	0.33 353	0.34 311	0.23 232	0.16 204	0.34 326	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.12 276

STrans-v2	0.25 332	0.14 232	0.56 348	0.21 152	0.12 127	0.23 240	0.20 317	0.50 394	0.31 248	0.31 315	0.42 400	0.35 385	0.35 469	0.62 465	0.24 340	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.08 71

RAFT_R40	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.13 179	0.18 109	0.18 232	0.32 181	0.31 248	0.33 353	0.33 300	0.30 335	0.23 311	0.55 421	0.19 241	0.08 204	0.05 5	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.07 27

Pruner-Stereo	0.20 181	0.12 145	0.49 247	0.29 474	0.12 127	0.19 130	0.17 179	0.32 181	0.31 248	0.33 353	0.32 280	0.25 264	0.15 184	0.25 180	0.22 312	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.10 181

RAFT	0.24 307	0.24 435	0.46 206	0.27 428	0.15 280	0.26 300	0.26 455	0.37 245	0.31 248	0.34 374	0.34 311	0.41 429	0.22 299	0.30 278	0.18 211	0.08 204	0.15 412	0.11 405	0.10 375	0.11 383	0.13 305

CREStereo++_RVC	0.16 97	0.09 29	0.42 174	0.17 19	0.11 88	0.18 109	0.13 55	0.23 57	0.31 248	0.21 174	0.31 270	0.13 89	0.11 84	0.17 33	0.16 154	0.07 73	0.04 1	0.06 34	0.15 512	0.06 54	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
TestStereo	0.22 242	0.24 435	0.48 229	0.25 350	0.11 88	0.22 221	0.22 378	0.32 181	0.31 248	0.24 208	0.34 311	0.23 232	0.19 277	0.62 465	0.19 241	0.08 204	0.07 138	0.10 349	0.07 143	0.11 383	0.07 27

CFNet-RSSM	0.18 122	0.10 59	0.45 192	0.20 120	0.12 127	0.20 164	0.16 142	0.40 284	0.31 248	0.23 200	0.21 169	0.26 284	0.15 184	0.21 97	0.14 90	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.06 10

xyz-stereo-finetune	0.17 113	0.17 329	0.29 78	0.17 19	0.08 7	0.24 261	0.21 344	0.30 154	0.32 258	0.19 157	0.22 180	0.19 186	0.15 184	0.30 278	0.22 312	0.06 31	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.06 54	0.07 27

MM-Stereo_test1	0.20 181	0.13 186	0.45 192	0.24 311	0.12 127	0.20 164	0.21 344	0.36 230	0.32 258	0.23 200	0.22 180	0.15 133	0.14 166	0.28 239	0.16 154	0.07 73	0.24 526	0.08 181	0.07 143	0.09 268	0.21 438

MyStereo8	0.25 332	0.20 379	0.69 428	0.24 311	0.17 348	0.31 387	0.16 142	0.50 394	0.32 258	0.29 276	0.38 353	0.25 264	0.19 277	0.33 311	0.29 398	0.08 204	0.20 490	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.16 368

ACVNet-DCA	0.21 218	0.16 297	0.50 267	0.27 428	0.13 179	0.31 387	0.19 277	0.43 316	0.32 258	0.21 174	0.20 151	0.13 89	0.17 225	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 546	0.08 181	0.06 71	0.09 268	0.23 460

1test111	0.22 242	0.16 297	0.50 267	0.27 428	0.13 179	0.31 387	0.19 277	0.43 316	0.32 258	0.21 174	0.20 151	0.13 89	0.17 225	0.36 339	0.28 384	0.08 204	0.28 546	0.08 181	0.06 71	0.09 268	0.23 460

mmm	0.25 332	0.15 263	0.44 189	0.23 260	0.20 436	0.28 326	0.21 344	0.43 316	0.32 258	0.31 315	0.40 380	0.30 335	0.24 332	0.31 291	0.28 384	0.09 291	0.21 495	0.11 405	0.12 451	0.10 331	0.26 498

StereoVision	0.23 277	0.23 424	0.55 338	0.27 428	0.17 348	0.23 240	0.22 378	0.40 284	0.32 258	0.21 174	0.51 473	0.22 218	0.16 204	0.29 262	0.19 241	0.11 399	0.12 342	0.13 466	0.13 483	0.10 331	0.08 71

Any-RAFT	0.18 122	0.09 29	0.33 116	0.19 79	0.10 56	0.29 351	0.16 142	0.44 337	0.32 258	0.25 221	0.27 231	0.29 315	0.16 204	0.23 146	0.13 49	0.08 204	0.07 138	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.07 27

CASS	0.22 242	0.16 297	0.40 156	0.26 391	0.12 127	0.29 351	0.19 277	0.40 284	0.32 258	0.34 374	0.35 319	0.25 264	0.25 345	0.26 201	0.21 294	0.13 461	0.08 201	0.11 405	0.09 318	0.11 383	0.12 276
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.24 307	0.16 297	0.46 206	0.20 120	0.15 280	0.23 240	0.20 317	0.43 316	0.32 258	0.26 229	0.31 270	0.28 302	0.25 345	0.36 339	0.28 384	0.08 204	0.22 506	0.10 349	0.11 409	0.09 268	0.23 460

CRFU-Net	0.29 413	0.14 232	0.48 229	0.26 391	0.15 280	0.46 506	0.22 378	0.52 414	0.32 258	0.44 493	0.42 400	0.48 484	0.47 525	0.44 373	0.31 411	0.12 439	0.10 284	0.09 272	0.08 225	0.10 331	0.11 224

IPLG	0.23 277	0.19 366	0.65 412	0.21 152	0.12 127	0.28 326	0.17 179	0.45 346	0.32 258	0.33 353	0.32 280	0.16 147	0.17 225	0.50 393	0.23 331	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.08 71

ACRE	0.23 277	0.27 468	0.83 482	0.24 311	0.15 280	0.24 261	0.20 317	0.38 254	0.32 258	0.32 340	0.33 300	0.23 232	0.15 184	0.26 201	0.22 312	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

HHNet	0.23 277	0.12 145	0.66 417	0.19 79	0.18 378	0.20 164	0.20 317	0.36 230	0.32 258	0.33 353	0.59 515	0.19 186	0.21 292	0.24 160	0.31 411	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.08 184	0.12 276

rafts_anoy	0.21 218	0.22 408	0.49 247	0.25 350	0.24 498	0.19 130	0.17 179	0.34 207	0.32 258	0.24 208	0.25 210	0.20 198	0.16 204	0.25 180	0.21 294	0.08 204	0.19 475	0.11 405	0.12 451	0.09 268	0.09 116

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 181	0.23 424	0.49 247	0.21 152	0.16 319	0.19 130	0.17 179	0.35 218	0.32 258	0.26 229	0.33 300	0.20 198	0.17 225	0.21 97	0.17 182	0.06 31	0.10 284	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.11 224

GCST	0.50 534	0.67 583	0.82 476	1.04 606	0.55 585	0.38 462	0.11 19	0.42 307	0.33 274	0.42 476	0.35 319	0.29 315	0.18 255	0.50 393	0.23 331	0.70 600	0.42 587	0.79 603	0.62 607	0.63 590	0.47 570

RAFT-Stereo-weight	0.17 113	0.10 59	0.31 97	0.20 120	0.12 127	0.20 164	0.16 142	0.38 254	0.33 274	0.25 221	0.20 151	0.19 186	0.10 55	0.19 58	0.16 154	0.07 73	0.13 363	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.09 116

test_sample2	0.23 277	0.12 145	0.39 147	0.20 120	0.11 88	0.28 326	0.22 378	0.45 346	0.33 274	0.27 240	0.34 311	0.30 335	0.25 345	0.46 381	0.23 331	0.09 291	0.15 412	0.09 272	0.08 225	0.10 331	0.19 408

CIPLG	0.23 277	0.28 476	0.75 451	0.24 311	0.16 319	0.25 280	0.20 317	0.38 254	0.33 274	0.32 340	0.34 311	0.23 232	0.15 184	0.27 215	0.22 312	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

IPLGR_C	0.23 277	0.29 480	0.81 471	0.24 311	0.16 319	0.24 261	0.20 317	0.38 254	0.33 274	0.32 340	0.33 300	0.23 232	0.15 184	0.26 201	0.22 312	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

AACVNet	0.28 393	0.22 408	0.55 338	0.23 260	0.14 219	0.30 365	0.19 277	0.43 316	0.33 274	0.39 450	0.42 400	0.44 455	0.29 415	0.73 505	0.28 384	0.11 399	0.09 244	0.11 405	0.09 318	0.13 437	0.12 276

test_3	0.20 181	0.12 145	0.49 247	0.26 391	0.14 219	0.22 221	0.25 444	0.34 207	0.33 274	0.25 221	0.18 130	0.23 232	0.13 147	0.25 180	0.20 266	0.06 31	0.14 381	0.09 272	0.10 375	0.07 120	0.10 181

IIG-Stereo	0.24 307	0.16 297	0.47 214	0.29 474	0.12 127	0.23 240	0.14 80	0.40 284	0.33 274	0.35 393	0.37 345	0.33 363	0.22 299	0.70 496	0.26 365	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.08 184	0.07 27

GrayStereo	0.26 355	0.10 59	0.45 192	0.27 428	0.14 219	0.23 240	0.46 561	0.36 230	0.33 274	0.40 459	0.47 457	0.30 335	0.78 574	0.29 262	0.17 182	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.09 318	0.07 120	0.15 351

HITNet	0.22 242	0.23 424	0.60 387	0.20 120	0.09 17	0.27 307	0.15 105	0.45 346	0.33 274	0.29 276	0.33 300	0.27 289	0.22 299	0.29 262	0.27 376	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.11 224
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
DeepPruner_ROB	0.28 393	0.25 450	0.64 407	0.22 207	0.16 319	0.30 365	0.21 344	0.54 439	0.33 274	0.36 406	0.38 353	0.38 402	0.26 363	0.45 379	0.28 384	0.15 499	0.11 318	0.11 405	0.11 409	0.14 460	0.14 334

G2L-ROB	0.25 332	0.21 389	0.56 348	0.19 79	0.12 127	0.28 326	0.21 344	0.48 376	0.34 285	0.35 393	0.31 270	0.41 429	0.23 311	0.51 399	0.31 411	0.09 291	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.12 276

rvit_stereo_0081	0.16 97	0.13 186	0.30 88	0.21 152	0.12 127	0.17 82	0.17 179	0.24 77	0.34 285	0.17 129	0.19 142	0.18 176	0.15 184	0.20 79	0.17 182	0.11 399	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.09 268	0.07 27

ACV-stereo	0.30 426	0.20 379	0.82 476	0.23 260	0.16 319	0.48 519	0.20 317	0.38 254	0.34 285	0.29 276	0.33 300	0.66 557	0.43 511	0.55 421	0.31 411	0.10 360	0.09 244	0.09 272	0.09 318	0.11 383	0.12 276

rvit_stereo_0082	0.16 97	0.13 186	0.30 88	0.21 152	0.12 127	0.17 82	0.17 179	0.24 77	0.34 285	0.17 129	0.19 142	0.18 176	0.15 184	0.20 79	0.17 182	0.11 399	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.09 268	0.07 27

AE-Stereo	0.21 218	0.12 145	0.50 267	0.25 350	0.15 280	0.24 261	0.18 232	0.40 284	0.34 285	0.19 157	0.26 218	0.21 212	0.13 147	0.22 121	0.16 154	0.07 73	0.26 538	0.09 272	0.10 375	0.07 120	0.31 523

Selective-RAFT	0.19 150	0.14 232	0.37 138	0.24 311	0.11 88	0.30 365	0.15 105	0.35 218	0.34 285	0.17 129	0.17 113	0.22 218	0.18 255	0.29 262	0.18 211	0.07 73	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.08 184	0.08 71

TransformOpticalFlow	0.24 307	0.14 232	0.57 358	0.24 311	0.11 88	0.21 191	0.19 277	0.43 316	0.34 285	0.30 298	0.43 414	0.36 390	0.31 439	0.61 454	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.08 71

s12784h	0.18 122	0.09 29	0.38 140	0.18 43	0.07 1	0.33 411	0.19 277	0.39 275	0.34 285	0.24 208	0.25 210	0.18 176	0.18 255	0.25 180	0.17 182	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.05 1

ARAFT	0.26 355	0.30 486	0.87 496	0.22 207	0.12 127	0.30 365	0.24 430	0.46 354	0.34 285	0.33 353	0.28 237	0.29 315	0.20 282	0.49 389	0.19 241	0.08 204	0.06 58	0.12 440	0.11 409	0.09 268	0.09 116

GANet-RSSM	0.26 355	0.19 366	0.54 330	0.21 152	0.14 219	0.27 307	0.22 378	0.47 365	0.34 285	0.30 298	0.40 380	0.41 429	0.30 422	0.59 442	0.25 354	0.11 399	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.10 181

BEATNet_4x	0.25 332	0.25 450	0.66 417	0.23 260	0.10 56	0.29 351	0.14 80	0.49 386	0.34 285	0.31 315	0.35 319	0.32 355	0.26 363	0.34 326	0.33 430	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.11 383	0.13 305

xyz-stereo	1.43 602	0.11 96	17.43 635	0.18 43	0.08 7	4.86 620	0.18 232	0.31 174	0.35 296	0.37 423	2.75 620	0.41 429	0.31 439	0.58 434	0.33 430	0.07 73	0.05 5	0.09 272	0.06 71	0.06 54	0.06 10

FACV-RUCA	0.22 242	0.15 263	0.38 140	0.24 311	0.23 481	0.26 300	0.19 277	0.41 302	0.35 296	0.26 229	0.32 280	0.22 218	0.25 345	0.24 160	0.19 241	0.10 360	0.07 138	0.15 507	0.08 225	0.16 480	0.14 334

DCVSM-stereo	0.25 332	0.14 232	0.53 317	0.21 152	0.14 219	0.27 307	0.14 80	0.35 218	0.35 296	0.42 476	0.33 300	0.46 470	0.30 422	0.31 291	0.27 376	0.11 399	0.10 284	0.12 440	0.10 375	0.12 424	0.15 351

x	0.23 277	0.15 263	0.45 192	0.20 120	0.15 280	0.27 307	0.17 179	0.43 316	0.35 296	0.26 229	0.31 270	0.29 315	0.25 345	0.29 262	0.30 401	0.09 291	0.22 506	0.08 181	0.09 318	0.09 268	0.24 473

iRaft-Stereo_5w	0.25 332	0.24 435	0.50 267	0.23 260	0.18 378	0.19 130	0.19 277	0.39 275	0.35 296	0.28 251	0.36 334	0.34 371	0.23 311	0.66 484	0.28 384	0.07 73	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.09 268	0.14 334

OMP-Stereo	0.24 307	0.16 297	0.48 229	0.30 485	0.13 179	0.21 191	0.16 142	0.38 254	0.35 296	0.34 374	0.30 259	0.33 363	0.20 282	0.70 496	0.24 340	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.08 184	0.07 27

NF-Stereo	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.12 127	0.21 191	0.18 232	0.40 284	0.35 296	0.28 251	0.30 259	0.22 218	0.17 225	0.52 407	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.13 305

OCTAStereo	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.12 127	0.21 191	0.18 232	0.40 284	0.35 296	0.28 251	0.30 259	0.22 218	0.17 225	0.51 399	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.13 305

PFNet	0.24 307	0.11 96	0.63 402	0.25 350	0.14 219	0.22 221	0.19 277	0.40 284	0.35 296	0.36 406	0.32 280	0.27 289	0.20 282	0.63 468	0.23 331	0.09 291	0.05 5	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.08 71

RE-Stereo	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.12 127	0.21 191	0.18 232	0.40 284	0.35 296	0.28 251	0.30 259	0.22 218	0.17 225	0.51 399	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.13 305

TVStereo	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.12 127	0.21 191	0.18 232	0.40 284	0.35 296	0.28 251	0.30 259	0.22 218	0.17 225	0.51 399	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.13 305

ICVP	0.24 307	0.13 186	0.45 192	0.26 391	0.14 219	0.30 365	0.25 444	0.47 365	0.35 296	0.29 276	0.43 414	0.35 385	0.25 345	0.28 239	0.25 354	0.12 439	0.09 244	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raft+_RVC	0.21 218	0.21 389	0.46 206	0.22 207	0.35 553	0.21 191	0.16 142	0.39 275	0.35 296	0.22 192	0.28 237	0.20 198	0.15 184	0.25 180	0.20 266	0.08 204	0.16 425	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.12 276

GES	0.23 277	0.14 232	0.54 330	0.21 152	0.14 219	0.28 326	0.19 277	0.51 406	0.35 296	0.31 315	0.36 334	0.25 264	0.24 332	0.30 278	0.23 331	0.11 399	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.12 276

ac_64	0.28 393	0.16 297	0.62 397	0.25 350	0.17 348	0.36 448	0.22 378	0.48 376	0.35 296	0.36 406	0.37 345	0.51 498	0.30 422	0.62 465	0.34 437	0.11 399	0.09 244	0.10 349	0.10 375	0.09 268	0.09 116

DN-CSS_ROB	0.24 307	0.33 501	0.69 428	0.25 350	0.14 219	0.26 300	0.13 55	0.42 307	0.35 296	0.30 298	0.42 400	0.22 218	0.20 282	0.34 326	0.22 312	0.07 73	0.06 58	0.11 405	0.11 409	0.11 383	0.09 116

rvit_stereo_0083	0.17 113	0.13 186	0.29 78	0.21 152	0.13 179	0.17 82	0.17 179	0.23 57	0.36 312	0.16 114	0.22 180	0.19 186	0.17 225	0.21 97	0.17 182	0.11 399	0.10 284	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.08 71

rvit_stereo_0075_2	0.25 332	0.18 353	0.65 412	0.27 428	0.22 468	0.22 221	0.15 105	0.41 302	0.36 312	0.27 240	0.37 345	0.29 315	0.21 292	0.29 262	0.20 266	0.17 523	0.12 342	0.19 539	0.12 451	0.14 460	0.14 334

GMStereo_Zeroshot	0.25 332	0.22 408	0.51 285	0.27 428	0.14 219	0.28 326	0.15 105	0.40 284	0.36 312	0.37 423	0.43 414	0.40 420	0.17 225	0.35 333	0.21 294	0.12 439	0.07 138	0.13 466	0.07 143	0.17 495	0.10 181

anonymousa	0.26 355	0.13 186	0.56 348	0.29 474	0.30 537	0.31 387	0.20 317	0.38 254	0.36 312	0.33 353	0.51 473	0.41 429	0.27 372	0.25 180	0.24 340	0.08 204	0.18 462	0.09 272	0.18 538	0.08 184	0.17 388

RCA-Stereo	0.17 113	0.10 59	0.33 116	0.20 120	0.11 88	0.19 130	0.17 179	0.39 275	0.36 312	0.21 174	0.25 210	0.17 162	0.17 225	0.18 44	0.15 127	0.07 73	0.14 381	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.08 71

BUS	0.24 307	0.13 186	0.36 132	0.25 350	0.14 219	0.44 495	0.17 179	0.59 501	0.36 312	0.34 374	0.35 319	0.31 344	0.22 299	0.27 215	0.22 312	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.10 375	0.09 268	0.10 181

BSDual-CNN	0.24 307	0.13 186	0.36 132	0.25 350	0.14 219	0.35 441	0.22 378	0.59 501	0.36 312	0.34 374	0.35 319	0.38 402	0.25 345	0.27 215	0.28 384	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.10 375	0.09 268	0.10 181

psmg	0.24 307	0.13 186	0.36 132	0.21 152	0.14 219	0.35 441	0.23 406	0.54 439	0.36 312	0.36 406	0.38 353	0.38 402	0.25 345	0.27 215	0.28 384	0.10 360	0.08 201	0.10 349	0.10 375	0.09 268	0.09 116

GANet-ADL	0.22 242	0.14 232	0.51 285	0.23 260	0.14 219	0.29 351	0.19 277	0.48 376	0.36 312	0.26 229	0.33 300	0.32 355	0.20 282	0.26 201	0.22 312	0.11 399	0.07 138	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.11 224

PFNet+	0.21 218	0.11 96	0.54 330	0.22 207	0.12 127	0.17 82	0.18 232	0.31 174	0.36 312	0.33 353	0.32 280	0.24 252	0.16 204	0.33 311	0.18 211	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.10 375	0.08 184	0.12 276

THIR-Stereo	0.30 426	0.15 263	0.46 206	0.19 79	0.11 88	0.28 326	0.70 587	0.33 201	0.36 312	0.37 423	0.64 534	0.33 363	0.49 534	0.58 434	0.44 481	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.09 318	0.07 120	0.08 71

LMCR-Stereo	0.28 393	0.22 408	0.56 348	0.29 474	0.14 219	0.37 456	0.23 406	0.57 477	0.36 312	0.40 459	0.40 380	0.29 315	0.30 422	0.41 360	0.38 456	0.11 399	0.07 138	0.09 272	0.07 143	0.13 437	0.10 181

Anonymous3	0.24 307	0.19 366	0.76 455	0.27 428	0.18 378	0.41 478	0.24 430	0.45 346	0.36 312	0.23 200	0.27 231	0.20 198	0.18 255	0.28 239	0.19 241	0.12 439	0.11 318	0.10 349	0.10 375	0.11 383	0.13 305

DMCA-RVC	0.30 426	0.27 468	0.93 513	0.28 456	0.17 348	0.30 365	0.21 344	0.43 316	0.36 312	0.40 459	0.38 353	0.39 416	0.36 474	0.44 373	0.34 437	0.13 461	0.10 284	0.16 515	0.12 451	0.13 437	0.11 224

UCFNet_RVC	0.25 332	0.21 389	0.49 247	0.19 79	0.15 280	0.34 426	0.18 232	0.47 365	0.36 312	0.30 298	0.35 319	0.40 420	0.26 363	0.35 333	0.24 340	0.13 461	0.08 201	0.13 466	0.14 501	0.13 437	0.13 305

G2L-Stereo	0.27 383	0.23 424	0.61 393	0.22 207	0.14 219	0.25 280	0.19 277	0.48 376	0.37 327	0.33 353	0.38 353	0.40 420	0.23 311	0.61 454	0.33 430	0.11 399	0.09 244	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.11 224

AIO-test1	0.21 218	0.22 408	0.56 348	0.31 501	0.24 498	0.21 191	0.16 142	0.42 307	0.37 327	0.17 129	0.26 218	0.18 176	0.12 116	0.29 262	0.15 127	0.08 204	0.07 138	0.10 349	0.11 409	0.07 120	0.10 181

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 122	0.15 263	0.27 71	0.20 120	0.13 179	0.24 261	0.17 179	0.31 174	0.37 327	0.43 487	0.17 113	0.13 89	0.12 116	0.20 79	0.16 154	0.08 204	0.07 138	0.09 272	0.07 143	0.09 268	0.08 71

anonymousdsp2	0.23 277	0.11 96	0.42 174	0.26 391	0.24 498	0.25 280	0.17 179	0.43 316	0.37 327	0.30 298	0.23 193	0.24 252	0.15 184	0.32 301	0.17 182	0.07 73	0.28 546	0.07 98	0.05 24	0.08 184	0.44 566

CBFPSM	0.28 393	0.23 424	0.76 455	0.21 152	0.14 219	0.38 462	0.26 455	0.42 307	0.37 327	0.34 374	0.36 334	0.55 516	0.38 484	0.33 311	0.40 462	0.08 204	0.08 201	0.07 98	0.08 225	0.09 268	0.12 276

PSMNet-ADL	0.26 355	0.16 297	0.39 147	0.27 428	0.14 219	0.32 404	0.22 378	0.45 346	0.37 327	0.28 251	0.34 311	0.41 429	0.28 395	0.61 454	0.32 421	0.11 399	0.10 284	0.09 272	0.11 409	0.10 331	0.13 305

HCRNet	0.25 332	0.27 468	0.42 174	0.34 527	0.17 348	0.27 307	0.18 232	0.45 346	0.37 327	0.31 315	0.35 319	0.32 355	0.23 311	0.44 373	0.21 294	0.13 461	0.08 201	0.13 466	0.11 409	0.11 383	0.09 116

FENet	0.22 242	0.13 186	0.48 229	0.22 207	0.12 127	0.27 307	0.18 232	0.43 316	0.37 327	0.31 315	0.32 280	0.29 315	0.23 311	0.27 215	0.24 340	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

CFNet-ft	0.26 355	0.21 389	0.51 285	0.19 79	0.16 319	0.31 387	0.21 344	0.40 284	0.37 327	0.29 276	0.40 380	0.46 470	0.27 372	0.49 389	0.28 384	0.12 439	0.07 138	0.12 440	0.11 409	0.12 424	0.11 224

CFNet_RVC	0.26 355	0.21 389	0.51 285	0.19 79	0.16 319	0.31 387	0.21 344	0.40 284	0.37 327	0.29 276	0.40 380	0.46 470	0.27 372	0.49 389	0.28 384	0.12 439	0.07 138	0.12 440	0.11 409	0.12 424	0.11 224

test_sample8	0.52 541	0.21 389	0.69 428	0.18 43	0.17 348	0.36 448	0.21 344	0.57 477	0.38 337	0.63 555	0.39 371	1.16 587	0.68 570	0.70 496	1.01 568	0.24 555	1.93 623	0.28 565	0.24 561	0.18 511	0.21 438

test_sample5	0.26 355	0.14 232	0.51 285	0.21 152	0.12 127	0.31 387	0.21 344	0.53 424	0.38 337	0.33 353	0.43 414	0.29 315	0.25 345	0.56 427	0.24 340	0.10 360	0.14 381	0.10 349	0.10 375	0.11 383	0.16 368

test_sample4	0.26 355	0.14 232	0.53 317	0.21 152	0.12 127	0.32 404	0.21 344	0.53 424	0.38 337	0.33 353	0.38 353	0.28 302	0.25 345	0.54 416	0.25 354	0.10 360	0.14 381	0.10 349	0.09 318	0.11 383	0.16 368

test_sample3	0.25 332	0.14 232	0.52 306	0.20 120	0.12 127	0.33 411	0.20 317	0.53 424	0.38 337	0.32 340	0.35 319	0.29 315	0.24 332	0.54 416	0.25 354	0.10 360	0.14 381	0.09 272	0.09 318	0.11 383	0.15 351

DualNet	0.26 355	0.14 232	0.51 285	0.21 152	0.12 127	0.31 387	0.21 344	0.53 424	0.38 337	0.34 374	0.44 424	0.29 315	0.25 345	0.56 427	0.24 340	0.10 360	0.14 381	0.10 349	0.10 375	0.11 383	0.16 368

iinet-f	0.31 437	0.23 424	1.16 549	0.20 120	0.16 319	0.44 495	0.23 406	0.47 365	0.38 337	0.36 406	0.44 424	0.41 429	0.35 469	0.36 339	0.43 474	0.10 360	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.13 437	0.12 276

TestStereo1	0.23 277	0.22 408	0.50 267	0.27 428	0.14 219	0.26 300	0.27 464	0.43 316	0.38 337	0.29 276	0.39 371	0.23 232	0.21 292	0.33 311	0.18 211	0.08 204	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.10 181

IER	0.24 307	0.15 263	0.50 267	0.21 152	0.15 280	0.31 387	0.20 317	0.44 337	0.38 337	0.34 374	0.41 392	0.32 355	0.34 462	0.31 291	0.23 331	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.08 225	0.09 268	0.09 116

RAFT+CT+SA	0.23 277	0.24 435	0.48 229	0.25 350	0.18 378	0.23 240	0.29 486	0.42 307	0.38 337	0.24 208	0.39 371	0.20 198	0.17 225	0.34 326	0.17 182	0.07 73	0.07 138	0.09 272	0.12 451	0.09 268	0.13 305

SA-5K	0.23 277	0.22 408	0.50 267	0.27 428	0.14 219	0.26 300	0.27 464	0.43 316	0.38 337	0.29 276	0.39 371	0.23 232	0.21 292	0.33 311	0.18 211	0.08 204	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.10 181

IPLGR	0.22 242	0.14 232	0.75 451	0.21 152	0.11 88	0.25 280	0.18 232	0.44 337	0.38 337	0.29 276	0.28 237	0.21 212	0.19 277	0.37 349	0.19 241	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.07 27

CrosDoStereo	0.32 443	0.11 96	0.53 317	0.19 79	0.12 127	0.22 221	1.07 606	0.36 230	0.38 337	0.38 432	0.60 519	0.28 302	0.45 516	0.61 454	0.56 517	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.09 318	0.08 184	0.09 116

DeepStereo_LL	0.32 443	0.11 96	0.53 317	0.19 79	0.12 127	0.22 221	1.07 606	0.36 230	0.38 337	0.38 432	0.60 519	0.28 302	0.45 516	0.61 454	0.56 517	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.09 318	0.08 184	0.09 116

DEmStereo	0.26 355	0.10 59	0.52 306	0.19 79	0.13 179	0.31 387	0.25 444	0.29 136	0.38 337	0.36 406	0.57 507	0.24 252	0.48 529	0.53 410	0.44 481	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.08 225	0.07 120	0.08 71

PSMNet-RSSM	0.26 355	0.21 389	0.50 267	0.21 152	0.14 219	0.25 280	0.21 344	0.50 394	0.38 337	0.31 315	0.45 438	0.40 420	0.27 372	0.53 410	0.24 340	0.12 439	0.08 201	0.11 405	0.13 483	0.10 331	0.10 181

MLCV	0.25 332	0.23 424	0.59 380	0.22 207	0.09 17	0.30 365	0.18 232	0.40 284	0.38 337	0.38 432	0.44 424	0.31 344	0.22 299	0.44 373	0.32 421	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.08 71

rvit_0105_6	0.20 181	0.16 297	0.41 165	0.23 260	0.14 219	0.18 109	0.20 317	0.31 174	0.39 353	0.18 150	0.22 180	0.23 232	0.18 255	0.26 201	0.18 211	0.16 509	0.13 363	0.13 466	0.11 409	0.11 383	0.09 116

test_sample6	0.27 383	0.15 263	0.50 267	0.22 207	0.12 127	0.30 365	0.22 378	0.54 439	0.39 353	0.34 374	0.44 424	0.29 315	0.25 345	0.58 434	0.26 365	0.11 399	0.14 381	0.10 349	0.10 375	0.11 383	0.16 368

Anonymous_2	0.44 513	0.23 424	0.57 358	0.34 527	0.34 550	0.53 537	0.28 480	0.49 386	0.39 353	0.36 406	0.34 311	0.48 484	0.38 484	0.43 369	0.33 430	0.26 564	0.41 586	0.44 585	1.45 622	0.33 574	0.37 550

test_5	0.25 332	0.25 450	0.57 358	0.27 428	0.18 378	0.25 280	0.29 486	0.42 307	0.39 353	0.29 276	0.40 380	0.27 289	0.23 311	0.35 333	0.19 241	0.07 73	0.07 138	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.14 334

MIPNet	0.22 242	0.19 366	0.64 407	0.22 207	0.12 127	0.28 326	0.20 317	0.48 376	0.39 353	0.31 315	0.24 202	0.19 186	0.24 332	0.28 239	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.08 71

IRAFT_RVC	0.23 277	0.15 263	0.54 330	0.26 391	0.12 127	0.19 130	0.23 406	0.41 302	0.39 353	0.31 315	0.30 259	0.29 315	0.24 332	0.55 421	0.23 331	0.08 204	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.08 71

FADNet_RVC	0.31 437	0.35 514	0.98 522	0.24 311	0.16 319	0.30 365	0.17 179	0.52 414	0.39 353	0.30 298	0.38 353	0.30 335	0.29 415	0.54 416	0.33 430	0.14 485	0.14 381	0.14 490	0.16 522	0.21 535	0.24 473

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 480	0.43 545	0.72 446	0.35 533	0.19 410	0.51 528	0.25 444	0.56 468	0.39 353	0.42 476	0.47 457	0.47 480	0.27 372	0.74 509	0.32 421	0.38 584	0.19 475	0.27 558	0.17 533	0.29 567	0.27 502

STTStereo	0.30 426	0.24 435	0.83 482	0.25 350	0.17 348	0.30 365	0.24 430	0.49 386	0.39 353	0.39 450	0.41 392	0.44 455	0.28 395	0.41 360	0.30 401	0.13 461	0.13 363	0.13 466	0.16 522	0.12 424	0.12 276

HSM	0.29 413	0.18 353	0.48 229	0.21 152	0.15 280	0.33 411	0.20 317	0.55 457	0.39 353	0.36 406	0.39 371	0.67 561	0.32 452	0.88 547	0.24 340	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.09 268	0.10 181

DFGA-Net	0.26 355	0.33 501	0.70 434	0.22 207	0.15 280	0.25 280	0.17 179	0.41 302	0.40 363	0.30 298	0.32 280	0.21 212	0.18 255	0.61 454	0.33 430	0.08 204	0.06 58	0.10 349	0.09 318	0.11 383	0.09 116

G2L-Stereo_test	0.26 355	0.22 408	0.54 330	0.20 120	0.13 179	0.28 326	0.24 430	0.51 406	0.40 363	0.38 432	0.37 345	0.40 420	0.26 363	0.53 410	0.32 421	0.09 291	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.11 224

MM-Stereo_test3	0.19 150	0.15 263	0.39 147	0.25 350	0.15 280	0.19 130	0.22 378	0.42 307	0.40 363	0.17 129	0.24 202	0.17 162	0.12 116	0.22 121	0.16 154	0.08 204	0.21 495	0.08 181	0.06 71	0.09 268	0.11 224

rvit_0105_5	0.22 242	0.18 353	0.51 285	0.23 260	0.13 179	0.22 221	0.25 444	0.38 254	0.40 363	0.21 174	0.23 193	0.27 289	0.20 282	0.27 215	0.20 266	0.15 499	0.13 363	0.12 440	0.12 451	0.10 331	0.10 181

rvit_0105_4	0.21 218	0.17 329	0.49 247	0.23 260	0.14 219	0.20 164	0.23 406	0.35 218	0.40 363	0.19 157	0.24 202	0.25 264	0.20 282	0.28 239	0.18 211	0.16 509	0.13 363	0.12 440	0.11 409	0.11 383	0.10 181

hknet	0.26 355	0.15 263	0.49 247	0.25 350	0.16 319	0.35 441	0.22 378	0.59 501	0.40 363	0.34 374	0.35 319	0.43 449	0.28 395	0.38 352	0.26 365	0.09 291	0.07 138	0.11 405	0.10 375	0.09 268	0.10 181

DRaft	0.25 332	0.11 96	0.47 214	0.18 43	0.12 127	0.28 326	0.23 406	0.34 207	0.40 363	0.38 432	0.60 519	0.20 198	0.41 501	0.48 387	0.41 466	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.08 225	0.07 120	0.08 71

UPFNet	0.27 383	0.15 263	0.47 214	0.25 350	0.20 436	0.37 456	0.27 464	0.50 394	0.40 363	0.36 406	0.38 353	0.37 396	0.29 415	0.40 357	0.34 437	0.10 360	0.10 284	0.10 349	0.10 375	0.10 331	0.08 71

DMCA	0.24 307	0.18 353	0.51 285	0.23 260	0.14 219	0.27 307	0.20 317	0.45 346	0.40 363	0.32 340	0.33 300	0.33 363	0.25 345	0.27 215	0.30 401	0.11 399	0.08 201	0.10 349	0.08 225	0.11 383	0.12 276

FADNet-RVC-Resample	0.31 437	0.32 497	1.16 549	0.27 428	0.17 348	0.33 411	0.21 344	0.49 386	0.40 363	0.36 406	0.38 353	0.34 371	0.27 372	0.54 416	0.27 376	0.10 360	0.10 284	0.14 490	0.13 483	0.13 437	0.18 393

gwcnet-sp	0.25 332	0.16 297	0.70 434	0.23 260	0.14 219	0.34 426	0.22 378	0.46 354	0.41 373	0.37 423	0.35 319	0.27 289	0.27 372	0.36 339	0.26 365	0.09 291	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.10 181

scenet	0.25 332	0.16 297	0.70 434	0.23 260	0.14 219	0.34 426	0.22 378	0.46 354	0.41 373	0.37 423	0.35 319	0.27 289	0.27 372	0.36 339	0.26 365	0.09 291	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.10 181

ssnet	0.25 332	0.16 297	0.70 434	0.23 260	0.14 219	0.34 426	0.22 378	0.46 354	0.41 373	0.37 423	0.35 319	0.27 289	0.27 372	0.36 339	0.26 365	0.09 291	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.10 181

ADStereo(finetuned)	0.21 218	0.15 263	0.59 380	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.37 245	0.41 373	0.30 298	0.31 270	0.19 186	0.31 439	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.10 181

Sa-1000	0.24 307	0.20 379	0.53 317	0.23 260	0.14 219	0.30 365	0.23 406	0.50 394	0.41 373	0.30 298	0.50 470	0.26 284	0.19 277	0.33 311	0.16 154	0.08 204	0.10 284	0.10 349	0.11 409	0.08 184	0.08 71

SACVNet	0.32 443	0.25 450	0.59 380	0.26 391	0.19 410	0.35 441	0.25 444	0.54 439	0.41 373	0.43 487	0.45 438	0.46 470	0.34 462	0.71 502	0.30 401	0.14 485	0.10 284	0.12 440	0.12 451	0.16 480	0.20 426

GwcNet-ADL	0.23 277	0.15 263	0.58 373	0.24 311	0.13 179	0.23 240	0.24 430	0.51 406	0.41 373	0.28 251	0.29 245	0.30 335	0.20 282	0.27 215	0.28 384	0.09 291	0.07 138	0.07 98	0.07 143	0.09 268	0.11 224

DCANet	0.20 181	0.15 263	0.57 358	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.37 245	0.41 373	0.30 298	0.31 270	0.19 186	0.23 311	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.10 181

GMStereo	0.21 218	0.30 486	0.57 358	0.21 152	0.12 127	0.24 261	0.18 232	0.30 154	0.41 373	0.26 229	0.24 202	0.17 162	0.16 204	0.25 180	0.19 241	0.10 360	0.07 138	0.08 181	0.08 225	0.11 383	0.09 116
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.23 277	0.12 145	0.51 285	0.21 152	0.14 219	0.34 426	0.22 378	0.57 477	0.41 373	0.29 276	0.32 280	0.23 232	0.22 299	0.28 239	0.20 266	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.10 375	0.09 268	0.09 116

RASNet	0.30 426	0.19 366	0.59 380	0.23 260	0.19 410	0.33 411	0.20 317	0.50 394	0.41 373	0.31 315	0.44 424	0.47 480	0.38 484	0.79 528	0.40 462	0.09 291	0.07 138	0.07 98	0.09 318	0.08 184	0.10 181

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 413	0.24 435	0.81 471	0.26 391	0.18 378	0.30 365	0.22 378	0.52 414	0.41 373	0.38 432	0.42 400	0.42 442	0.28 395	0.46 381	0.31 411	0.11 399	0.08 201	0.10 349	0.11 409	0.10 331	0.12 276
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DispNO	0.29 413	0.24 435	0.83 482	0.23 260	0.17 348	0.25 280	0.22 378	0.47 365	0.42 385	0.33 353	0.39 371	0.38 402	0.28 395	0.78 524	0.35 444	0.09 291	0.07 138	0.10 349	0.10 375	0.09 268	0.09 116

CoDeX	0.24 307	0.13 186	0.48 229	0.22 207	0.14 219	0.29 351	0.21 344	0.55 457	0.42 385	0.29 276	0.36 334	0.28 302	0.23 311	0.48 387	0.20 266	0.09 291	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.08 71

DCANet-4	0.20 181	0.11 96	0.58 373	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.39 275	0.42 385	0.29 276	0.31 270	0.17 162	0.22 299	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

SA	0.24 307	0.22 408	0.55 338	0.23 260	0.14 219	0.25 280	0.23 406	0.48 376	0.42 385	0.28 251	0.44 424	0.23 232	0.23 311	0.34 326	0.17 182	0.07 73	0.09 244	0.11 405	0.11 409	0.08 184	0.09 116

CSP-Net	0.28 393	0.17 329	0.41 165	0.22 207	0.14 219	0.44 495	0.24 430	0.52 414	0.42 385	0.42 476	0.44 424	0.42 442	0.27 372	0.66 484	0.30 401	0.12 439	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.10 181

RAFT + AFF	0.30 426	0.33 501	0.76 455	0.25 350	0.17 348	0.30 365	0.33 515	0.55 457	0.42 385	0.28 251	0.30 259	0.31 344	0.31 439	0.64 473	0.32 421	0.09 291	0.11 318	0.11 405	0.10 375	0.12 424	0.16 368

UNet	0.28 393	0.16 297	0.70 434	0.24 311	0.20 436	0.44 495	0.21 344	0.52 414	0.42 385	0.36 406	0.40 380	0.43 449	0.33 460	0.41 360	0.32 421	0.09 291	0.07 138	0.10 349	0.09 318	0.10 331	0.09 116

cf-r	0.26 355	0.22 408	0.66 417	0.22 207	0.14 219	0.28 326	0.22 378	0.44 337	0.42 385	0.32 340	0.42 400	0.43 449	0.27 372	0.44 373	0.27 376	0.11 399	0.07 138	0.08 181	0.10 375	0.08 184	0.09 116

hitnet-ft	0.31 437	0.21 389	0.56 348	0.19 79	0.14 219	0.40 473	0.23 406	0.46 354	0.42 385	0.37 423	0.46 450	0.53 511	0.35 469	0.76 520	0.35 444	0.14 485	0.10 284	0.14 490	0.10 375	0.15 472	0.14 334

FADNet-RVC	0.34 458	0.43 545	0.97 520	0.25 350	0.20 436	0.33 411	0.20 317	0.51 406	0.42 385	0.34 374	0.40 380	0.41 429	0.29 415	0.65 478	0.36 448	0.14 485	0.14 381	0.14 490	0.15 512	0.19 520	0.20 426

PS-NSSS	0.33 450	0.36 521	0.61 393	0.24 311	0.18 378	0.33 411	0.24 430	0.59 501	0.42 385	0.38 432	0.52 480	0.36 390	0.31 439	0.80 531	0.32 421	0.18 534	0.14 381	0.21 546	0.15 512	0.17 495	0.14 334

NLSM1	0.18 122	0.12 145	0.21 24	0.21 152	0.18 378	0.25 280	0.17 179	0.51 406	0.43 396	0.17 129	0.21 169	0.13 89	0.15 184	0.22 121	0.18 211	0.08 204	0.09 244	0.09 272	0.08 225	0.07 120	0.07 27

coex_refinement	0.28 393	0.22 408	0.50 267	0.23 260	0.15 280	0.31 387	0.20 317	0.51 406	0.43 396	0.35 393	0.42 400	0.45 461	0.27 372	0.56 427	0.41 466	0.10 360	0.07 138	0.07 98	0.07 143	0.11 383	0.12 276

AIO-test2	0.22 242	0.27 468	0.54 330	0.29 474	0.16 319	0.22 221	0.16 142	0.44 337	0.43 396	0.17 129	0.29 245	0.16 147	0.11 84	0.27 215	0.14 90	0.19 543	0.07 138	0.10 349	0.11 409	0.08 184	0.09 116

rvit_0105_3	0.24 307	0.21 389	0.57 358	0.25 350	0.15 280	0.24 261	0.28 480	0.40 284	0.43 396	0.25 221	0.26 218	0.29 315	0.22 299	0.29 262	0.21 294	0.15 499	0.13 363	0.14 490	0.15 512	0.10 331	0.10 181

DualNet (step1)	0.31 437	0.21 389	0.69 428	0.18 43	0.17 348	0.36 448	0.21 344	0.54 439	0.43 396	0.38 432	0.36 334	0.38 402	0.32 452	0.41 360	0.26 365	0.24 555	0.21 495	0.28 565	0.24 561	0.18 511	0.21 438

test_sample9	0.45 516	0.21 389	0.69 428	0.18 43	0.17 348	0.36 448	0.21 344	0.54 439	0.43 396	0.38 432	0.36 334	0.38 402	0.32 452	0.70 496	1.01 568	0.24 555	1.93 623	0.28 565	0.24 561	0.18 511	0.21 438

test_sample7	0.28 393	0.16 297	0.47 214	0.21 152	0.14 219	0.29 351	0.22 378	0.54 439	0.43 396	0.38 432	0.36 334	0.38 402	0.32 452	0.41 360	0.26 365	0.14 485	0.21 495	0.13 466	0.12 451	0.13 437	0.25 486

ToySt	0.28 393	0.19 366	0.68 426	0.22 207	0.19 410	0.31 387	0.31 504	0.43 316	0.43 396	0.28 251	0.38 353	0.42 442	0.32 452	0.33 311	0.32 421	0.08 204	0.14 381	0.10 349	0.12 451	0.11 383	0.24 473

222	0.45 516	0.14 232	0.43 180	0.19 79	0.15 280	0.36 448	0.20 317	0.60 512	0.43 396	0.37 423	0.45 438	0.30 335	0.28 395	0.59 442	3.72 622	0.11 399	0.19 475	0.08 181	0.09 318	0.09 268	0.27 502

xxxx	0.39 485	0.14 232	0.47 214	0.20 120	0.16 319	0.38 462	0.20 317	0.61 520	0.43 396	0.30 298	0.44 424	0.38 402	0.25 345	0.50 393	2.41 616	0.11 399	0.21 495	0.09 272	0.10 375	0.10 331	0.26 498

test_xeample	0.39 485	0.14 232	0.46 206	0.19 79	0.16 319	0.34 426	0.22 378	0.59 501	0.43 396	0.33 353	0.47 457	0.30 335	0.27 372	0.60 447	2.44 617	0.10 360	0.21 495	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.25 486

AdaStereo	0.25 332	0.17 329	0.47 214	0.25 350	0.13 179	0.33 411	0.17 179	0.57 477	0.43 396	0.34 374	0.38 353	0.35 385	0.21 292	0.32 301	0.24 340	0.14 485	0.06 58	0.13 466	0.09 318	0.11 383	0.09 116
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.
StereoDRNet-Refined	0.28 393	0.19 366	0.47 214	0.25 350	0.14 219	0.36 448	0.21 344	0.49 386	0.43 396	0.46 506	0.52 480	0.42 442	0.30 422	0.46 381	0.38 456	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.11 409	0.10 331	0.11 224
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NLCSM	0.20 181	0.15 263	0.23 38	0.24 311	0.19 410	0.24 261	0.22 378	0.45 346	0.44 409	0.20 167	0.18 130	0.14 116	0.16 204	0.47 385	0.20 266	0.09 291	0.09 244	0.09 272	0.08 225	0.09 268	0.10 181

SQANet	0.44 513	0.57 571	0.89 505	0.49 577	0.39 564	0.47 512	0.23 406	0.53 424	0.44 409	0.41 471	0.48 466	0.47 480	0.34 462	0.58 434	0.43 474	0.38 584	0.15 412	0.40 583	0.21 547	0.50 583	0.34 535

LL-Strereo	0.32 443	0.33 501	0.77 461	0.26 391	0.24 498	0.22 221	0.23 406	0.58 491	0.44 409	0.35 393	0.32 280	0.41 429	0.40 496	0.93 561	0.25 354	0.08 204	0.13 363	0.11 405	0.09 318	0.09 268	0.22 452

UDGNet	0.24 307	0.37 524	0.53 317	0.25 350	0.14 219	0.24 261	0.18 232	0.32 181	0.44 409	0.29 276	0.28 237	0.24 252	0.20 282	0.30 278	0.21 294	0.16 509	0.07 138	0.21 546	0.11 409	0.16 480	0.11 224

DDUNet	0.45 516	0.60 577	0.71 441	0.45 571	0.39 564	0.46 506	0.32 509	0.53 424	0.44 409	0.46 506	0.53 488	0.57 523	0.38 484	0.51 399	0.43 474	0.34 577	0.21 495	0.56 591	0.25 566	0.41 579	0.36 542

ADLNet	0.30 426	0.19 366	0.59 380	0.23 260	0.19 410	0.34 426	0.23 406	0.56 468	0.44 409	0.43 487	0.41 392	0.43 449	0.28 395	0.56 427	0.36 448	0.11 399	0.08 201	0.11 405	0.11 409	0.11 383	0.15 351

HGLStereo	0.29 413	0.19 366	0.60 387	0.24 311	0.21 453	0.33 411	0.23 406	0.52 414	0.44 409	0.36 406	0.49 467	0.41 429	0.35 469	0.46 381	0.34 437	0.11 399	0.11 318	0.09 272	0.09 318	0.11 383	0.12 276

GwcNet-RSSM	0.28 393	0.25 450	0.61 393	0.22 207	0.14 219	0.28 326	0.24 430	0.46 354	0.44 409	0.33 353	0.46 450	0.41 429	0.28 395	0.55 421	0.31 411	0.11 399	0.07 138	0.09 272	0.10 375	0.10 331	0.09 116

DSFCA	0.29 413	0.18 353	0.48 229	0.21 152	0.17 348	0.39 467	0.32 509	0.49 386	0.44 409	0.44 493	0.38 353	0.40 420	0.30 422	0.53 410	0.38 456	0.12 439	0.10 284	0.10 349	0.11 409	0.11 383	0.11 224

HSM-Net_RVC	0.28 393	0.12 145	0.48 229	0.19 79	0.11 88	0.35 441	0.21 344	0.64 538	0.44 409	0.40 459	0.43 414	0.50 495	0.27 372	0.75 514	0.25 354	0.08 204	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.37 475	0.25 450	0.67 420	0.37 542	0.22 468	0.42 485	0.25 444	0.50 394	0.44 409	0.52 531	0.50 470	0.59 530	0.42 507	0.78 524	0.53 509	0.13 461	0.12 342	0.14 490	0.12 451	0.17 495	0.21 438
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 475	0.33 501	0.59 380	0.37 542	0.23 481	0.42 485	0.41 552	0.56 468	0.44 409	0.47 512	0.47 457	0.61 539	0.39 491	0.58 434	0.41 466	0.16 509	0.13 363	0.21 546	0.22 555	0.16 480	0.18 393

Hybrid-DGEV-2	0.23 277	0.20 379	0.53 317	0.24 311	0.13 179	0.28 326	0.15 105	0.50 394	0.45 421	0.28 251	0.26 218	0.25 264	0.26 363	0.29 262	0.20 266	0.07 73	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.07 120	0.10 181

ISRNet	0.28 393	0.15 263	0.54 330	0.27 428	0.19 410	0.24 261	0.15 105	0.47 365	0.45 421	0.40 459	0.49 467	0.42 442	0.27 372	0.33 311	0.30 401	0.20 546	0.12 342	0.17 524	0.16 522	0.16 480	0.21 438

UGAM	0.28 393	0.18 353	0.57 358	0.26 391	0.13 179	0.23 240	0.26 455	0.33 201	0.45 421	0.32 340	0.42 400	0.45 461	0.22 299	0.92 559	0.23 331	0.08 204	0.09 244	0.14 490	0.13 483	0.10 331	0.10 181

dd	0.23 277	0.32 497	0.55 338	0.23 260	0.12 127	0.27 307	0.21 344	0.32 181	0.45 421	0.30 298	0.29 245	0.25 264	0.17 225	0.31 291	0.26 365	0.13 461	0.07 138	0.10 349	0.08 225	0.12 424	0.09 116

CFNet_pseudo	0.23 277	0.14 232	0.48 229	0.20 120	0.13 179	0.27 307	0.17 179	0.46 354	0.45 421	0.30 298	0.37 345	0.38 402	0.23 311	0.30 278	0.22 312	0.09 291	0.06 58	0.11 405	0.08 225	0.11 383	0.11 224

psm_up	0.30 426	0.21 389	0.58 373	0.26 391	0.18 378	0.32 404	0.27 464	0.57 477	0.45 421	0.38 432	0.41 392	0.45 461	0.40 496	0.59 442	0.32 421	0.11 399	0.12 342	0.13 466	0.12 451	0.11 383	0.11 224

psmorigin	0.52 541	0.29 480	3.10 612	0.24 311	0.19 410	0.39 467	0.24 430	0.52 414	0.45 421	0.66 560	0.68 542	0.70 568	0.52 539	0.86 544	0.49 500	0.15 499	0.17 450	0.13 466	0.14 501	0.16 480	0.23 460

ACVNet	0.24 307	0.18 353	0.51 285	0.18 43	0.15 280	0.27 307	0.23 406	0.40 284	0.45 421	0.29 276	0.41 392	0.38 402	0.28 395	0.28 239	0.35 444	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.10 331	0.09 116

acv_ft	0.26 355	0.18 353	0.56 348	0.24 311	0.19 410	0.34 426	0.21 344	0.47 365	0.45 421	0.39 450	0.41 392	0.38 402	0.28 395	0.28 239	0.36 448	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.11 383	0.09 116

ccs_rob	0.23 277	0.14 232	0.48 229	0.20 120	0.13 179	0.27 307	0.17 179	0.46 354	0.45 421	0.30 298	0.37 345	0.38 402	0.23 311	0.30 278	0.22 312	0.09 291	0.06 58	0.11 405	0.08 225	0.12 424	0.11 224

iResNet	0.25 332	0.22 408	0.62 397	0.26 391	0.11 88	0.31 387	0.23 406	0.46 354	0.45 421	0.34 374	0.43 414	0.27 289	0.23 311	0.36 339	0.37 454	0.08 204	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.08 184	0.10 181

DLCB_ROB	0.30 426	0.20 379	0.45 192	0.28 456	0.17 348	0.37 456	0.25 444	0.50 394	0.45 421	0.46 506	0.47 457	0.51 498	0.34 462	0.56 427	0.38 456	0.10 360	0.10 284	0.11 405	0.11 409	0.10 331	0.11 224

PSMNet-RUCA	0.39 485	0.47 552	0.84 486	0.46 574	0.41 567	0.34 426	0.26 455	0.59 501	0.46 433	0.40 459	0.51 473	0.44 455	0.33 460	0.43 369	0.31 411	0.25 562	0.14 381	0.33 577	0.21 547	0.32 572	0.23 460

ffm	0.27 383	0.17 329	0.84 486	0.21 152	0.13 179	0.29 351	0.21 344	0.38 254	0.46 433	0.31 315	0.44 424	0.34 371	0.24 332	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 546	0.12 440	0.11 409	0.08 184	0.37 550

ff1	0.36 468	0.17 329	0.84 486	0.21 152	0.13 179	0.29 351	0.21 344	0.38 254	0.46 433	0.31 315	0.44 424	0.34 371	0.24 332	0.91 554	1.30 586	0.08 204	0.28 546	0.12 440	0.11 409	0.08 184	0.37 550

tt1	0.22 242	0.16 297	0.49 247	0.26 391	0.15 280	0.31 387	0.19 277	0.38 254	0.46 433	0.21 174	0.19 142	0.13 89	0.16 204	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 546	0.08 181	0.06 71	0.08 184	0.37 550

CFNet_ucs	0.25 332	0.14 232	0.51 285	0.20 120	0.15 280	0.29 351	0.18 232	0.51 406	0.46 433	0.32 340	0.42 400	0.38 402	0.23 311	0.31 291	0.22 312	0.11 399	0.08 201	0.12 440	0.09 318	0.13 437	0.13 305

fff	0.20 181	0.15 263	0.57 358	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.38 254	0.46 433	0.29 276	0.31 270	0.18 176	0.28 395	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

csc	0.20 181	0.15 263	0.57 358	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.38 254	0.46 433	0.29 276	0.31 270	0.18 176	0.28 395	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

cscssc	0.20 181	0.15 263	0.57 358	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.38 254	0.46 433	0.29 276	0.31 270	0.18 176	0.28 395	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

111	0.22 242	0.22 408	0.57 358	0.19 79	0.09 17	0.24 261	0.17 179	0.44 337	0.46 433	0.24 208	0.30 259	0.29 315	0.22 299	0.25 180	0.19 241	0.08 204	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.15 351

APVNet	0.38 480	0.26 460	0.87 496	0.26 391	0.22 468	0.52 534	0.35 523	0.64 538	0.46 433	0.40 459	0.52 480	0.48 484	0.39 491	0.84 541	0.48 494	0.13 461	0.14 381	0.15 507	0.16 522	0.16 480	0.16 368

G-Net	0.47 527	0.26 460	1.02 527	0.34 527	0.28 522	0.89 580	0.35 523	0.47 365	0.46 433	0.68 563	1.20 585	0.64 551	0.59 553	0.61 454	0.60 524	0.16 509	0.14 381	0.17 524	0.13 483	0.22 539	0.21 438

GANet	0.40 496	0.28 476	0.67 420	0.31 501	0.18 378	0.43 490	0.39 543	0.60 512	0.46 433	0.48 518	0.78 556	0.55 516	0.45 516	0.96 565	0.55 516	0.13 461	0.14 381	0.13 466	0.12 451	0.15 472	0.16 368

CFNet	0.29 413	0.29 480	0.57 358	0.23 260	0.14 219	0.34 426	0.15 105	0.53 424	0.46 433	0.31 315	0.40 380	0.38 402	0.27 372	0.76 520	0.28 384	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.11 409	0.11 383	0.09 116

YMNet	0.33 450	0.26 460	0.64 407	0.28 456	0.23 481	0.48 519	0.27 464	0.54 439	0.47 446	0.49 519	0.56 502	0.51 498	0.30 422	0.41 360	0.44 481	0.13 461	0.16 425	0.13 466	0.12 451	0.14 460	0.14 334

YMNet_1	0.33 450	0.26 460	0.64 407	0.28 456	0.23 481	0.48 519	0.27 464	0.54 439	0.47 446	0.49 519	0.56 502	0.51 498	0.30 422	0.41 360	0.44 481	0.13 461	0.16 425	0.13 466	0.12 451	0.14 460	0.14 334

PCWNet_CMD	0.23 277	0.14 232	0.48 229	0.21 152	0.13 179	0.28 326	0.17 179	0.47 365	0.47 446	0.30 298	0.36 334	0.37 396	0.24 332	0.29 262	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.11 383	0.11 224

HBP-ISP	0.34 458	0.35 514	0.76 455	0.23 260	0.17 348	0.33 411	0.22 378	0.56 468	0.47 446	0.42 476	0.49 467	0.33 363	0.41 501	0.73 505	0.27 376	0.18 534	0.19 475	0.24 555	0.20 545	0.16 480	0.16 368

ccnet	0.43 511	0.34 510	0.62 397	0.28 456	0.33 548	0.60 551	0.34 520	0.68 557	0.47 446	0.54 541	0.66 538	0.56 521	0.46 523	0.73 505	0.66 535	0.26 564	0.19 475	0.24 555	0.22 555	0.27 560	0.25 486

aanetorigin	0.40 496	0.33 501	1.14 546	0.25 350	0.19 410	0.30 365	0.37 532	0.34 207	0.47 446	0.95 583	0.82 561	0.52 506	0.56 548	0.50 393	0.52 505	0.11 399	0.09 244	0.10 349	0.10 375	0.16 480	0.19 408

MSMDNet	0.23 277	0.14 232	0.49 247	0.20 120	0.13 179	0.28 326	0.17 179	0.47 365	0.47 446	0.30 298	0.36 334	0.37 396	0.24 332	0.29 262	0.21 294	0.09 291	0.07 138	0.09 272	0.08 225	0.11 383	0.11 224

CBMV_ROB	0.36 468	0.21 389	0.57 358	0.22 207	0.14 219	0.35 441	0.20 317	0.55 457	0.47 446	0.52 531	0.58 510	0.45 461	0.53 544	0.75 514	0.50 501	0.18 534	0.19 475	0.23 553	0.21 547	0.15 472	0.20 426

DStereoRT	0.40 496	0.16 297	0.74 447	0.25 350	0.17 348	0.42 485	0.19 277	0.50 394	0.48 454	0.31 315	0.40 380	0.32 355	0.39 491	0.64 473	0.31 411	0.09 291	0.11 318	1.56 622	0.43 589	0.08 184	0.41 558

SMFormer	0.27 383	0.13 186	0.47 214	0.20 120	0.10 56	0.28 326	0.19 277	0.54 439	0.48 454	0.35 393	0.42 400	0.31 344	0.27 372	0.60 447	0.34 437	0.10 360	0.16 425	0.08 181	0.09 318	0.10 331	0.16 368

tta	0.27 383	0.13 186	0.47 214	0.20 120	0.10 56	0.28 326	0.19 277	0.54 439	0.48 454	0.35 393	0.42 400	0.31 344	0.27 372	0.60 447	0.34 437	0.10 360	0.16 425	0.08 181	0.09 318	0.08 184	0.13 305

qqq1	0.26 355	0.13 186	0.47 214	0.20 120	0.10 56	0.28 326	0.19 277	0.54 439	0.48 454	0.35 393	0.42 400	0.31 344	0.27 372	0.60 447	0.21 294	0.10 360	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.08 184	0.13 305

fff1	0.26 355	0.13 186	0.47 214	0.20 120	0.10 56	0.28 326	0.19 277	0.54 439	0.48 454	0.35 393	0.42 400	0.31 344	0.27 372	0.60 447	0.21 294	0.10 360	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.08 184	0.13 305

xx1	0.23 277	0.16 297	0.50 267	0.27 428	0.13 179	0.31 387	0.19 277	0.39 275	0.48 454	0.21 174	0.20 151	0.28 302	0.25 345	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 546	0.10 349	0.11 409	0.09 268	0.23 460

cc1	0.22 242	0.16 297	0.50 267	0.27 428	0.13 179	0.31 387	0.19 277	0.39 275	0.48 454	0.21 174	0.20 151	0.13 89	0.17 225	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 546	0.08 181	0.06 71	0.08 184	0.37 550

mmx	0.37 475	0.17 329	0.84 486	0.21 152	0.13 179	0.29 351	0.21 344	0.57 477	0.48 454	0.31 315	0.44 424	0.34 371	0.24 332	0.91 554	1.30 586	0.10 360	0.20 490	0.12 440	0.11 409	0.11 383	0.23 460

1111x	0.39 485	0.17 329	0.80 470	0.23 260	0.15 280	0.33 411	0.27 464	0.62 528	0.48 454	0.32 340	0.43 414	0.40 420	0.29 415	0.86 544	1.60 602	0.09 291	0.23 515	0.09 272	0.12 451	0.10 331	0.23 460

xxx	0.37 475	0.17 329	0.84 486	0.21 152	0.13 179	0.29 351	0.21 344	0.57 477	0.48 454	0.31 315	0.44 424	0.34 371	0.24 332	0.91 554	1.30 586	0.10 360	0.20 490	0.12 440	0.11 409	0.11 383	0.23 460

ssnet_v2	0.30 426	0.21 389	0.63 402	0.23 260	0.15 280	0.40 473	0.30 495	0.59 501	0.48 454	0.40 459	0.37 345	0.46 470	0.30 422	0.41 360	0.44 481	0.13 461	0.11 318	0.11 405	0.11 409	0.12 424	0.11 224

UDG	0.42 507	0.54 564	0.67 420	0.41 563	0.35 553	0.47 512	0.27 464	0.57 477	0.48 454	0.40 459	0.46 450	0.59 530	0.45 516	0.47 385	0.46 489	0.26 564	0.19 475	0.49 587	0.22 555	0.37 576	0.30 519

DAS	0.28 393	0.13 186	0.49 247	0.24 311	0.18 378	0.30 365	0.24 430	0.48 376	0.48 454	0.42 476	0.45 438	0.34 371	0.31 439	0.76 520	0.24 340	0.09 291	0.07 138	0.09 272	0.07 143	0.10 331	0.11 224

SepStereo	0.27 383	0.13 186	0.49 247	0.24 311	0.18 378	0.30 365	0.24 430	0.48 376	0.48 454	0.42 476	0.45 438	0.34 371	0.31 439	0.64 473	0.24 340	0.09 291	0.07 138	0.09 272	0.07 143	0.10 331	0.11 224

WQFJX	0.19 150	0.12 145	0.21 24	0.22 207	0.18 378	0.25 280	0.18 232	0.57 477	0.49 468	0.17 129	0.17 113	0.14 116	0.16 204	0.24 160	0.19 241	0.08 204	0.08 201	0.08 181	0.06 71	0.08 184	0.11 224

TCMNet	0.34 458	0.28 476	0.81 471	0.29 474	0.30 537	0.40 473	0.28 480	0.53 424	0.49 468	0.38 432	0.46 450	0.40 420	0.30 422	0.61 454	0.42 470	0.14 485	0.13 363	0.15 507	0.14 501	0.18 511	0.19 408

NINENet	0.27 383	0.16 297	0.49 247	0.23 260	0.16 319	0.44 495	0.17 179	0.63 532	0.49 468	0.33 353	0.38 353	0.31 344	0.22 299	0.43 369	0.22 312	0.11 399	0.10 284	0.12 440	0.08 225	0.12 424	0.11 224

AASNet	0.29 413	0.27 468	0.67 420	0.26 391	0.18 378	0.34 426	0.21 344	0.64 538	0.49 468	0.36 406	0.41 392	0.32 355	0.26 363	0.33 311	0.39 460	0.12 439	0.09 244	0.10 349	0.08 225	0.14 460	0.12 276

FADNet	0.34 458	0.43 545	0.88 503	0.24 311	0.22 468	0.37 456	0.19 277	0.56 468	0.49 468	0.32 340	0.36 334	0.43 449	0.32 452	0.65 478	0.30 401	0.17 523	0.16 425	0.14 490	0.16 522	0.25 550	0.21 438

ETE_ROB	0.36 468	0.32 497	0.64 407	0.30 485	0.18 378	0.40 473	0.38 540	0.59 501	0.49 468	0.50 525	0.52 480	0.62 542	0.37 479	0.58 434	0.43 474	0.13 461	0.10 284	0.14 490	0.12 451	0.17 495	0.18 393

PSMNet_ROB	0.36 468	0.31 490	0.71 441	0.31 501	0.21 453	0.44 495	0.44 557	0.61 520	0.49 468	0.39 450	0.45 438	0.49 490	0.32 452	0.66 484	0.53 509	0.14 485	0.10 284	0.15 507	0.14 501	0.13 437	0.13 305

fast-acv-ft	0.33 450	0.26 460	0.88 503	0.25 350	0.18 378	0.49 525	0.27 464	0.44 337	0.50 475	0.40 459	0.55 497	0.49 490	0.36 474	0.39 355	0.41 466	0.11 399	0.11 318	0.11 405	0.12 451	0.13 437	0.11 224

raft_robust	0.25 332	0.23 424	0.44 189	0.22 207	0.13 179	0.23 240	0.22 378	0.52 414	0.50 475	0.33 353	0.32 280	0.33 363	0.23 311	0.55 421	0.18 211	0.07 73	0.11 318	0.08 181	0.10 375	0.08 184	0.07 27

TDLM	0.32 443	0.27 468	0.52 306	0.30 485	0.15 280	0.33 411	0.32 509	0.54 439	0.50 475	0.44 493	0.43 414	0.39 416	0.30 422	0.92 559	0.30 401	0.14 485	0.09 244	0.13 466	0.12 451	0.13 437	0.14 334

CVANet_RVC	0.34 458	0.25 450	0.77 461	0.27 428	0.17 348	0.34 426	0.28 480	0.55 457	0.50 475	0.43 487	0.46 450	0.44 455	0.31 439	0.90 552	0.27 376	0.15 499	0.10 284	0.14 490	0.14 501	0.15 472	0.15 351

NOSS_ROB	0.33 450	0.24 435	0.49 247	0.27 428	0.16 319	0.34 426	0.19 277	0.55 457	0.50 475	0.34 374	0.37 345	0.42 442	0.30 422	0.93 561	0.25 354	0.19 543	0.20 490	0.24 555	0.22 555	0.17 495	0.25 486

SGM-Forest	0.42 507	0.44 548	0.92 509	0.24 311	0.16 319	0.45 503	0.40 547	0.58 491	0.50 475	0.54 541	0.63 531	0.52 506	0.51 537	0.91 554	0.66 535	0.17 523	0.17 450	0.17 524	0.15 512	0.15 472	0.21 438
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
anonymity	0.57 554	0.55 565	0.74 447	0.48 576	0.63 590	0.56 542	0.43 555	0.71 565	0.51 481	0.64 557	0.55 497	0.57 523	0.61 559	0.65 478	0.57 520	0.55 591	0.55 603	0.50 588	0.54 599	0.51 584	0.61 590

dad	0.30 426	0.38 531	0.60 387	0.22 207	0.14 219	0.32 404	0.21 344	0.35 218	0.51 481	0.45 500	0.45 438	0.46 470	0.23 311	0.41 360	0.27 376	0.21 548	0.11 318	0.20 544	0.11 409	0.15 472	0.11 224

Syn2CoEx	0.39 485	0.39 535	1.08 537	0.35 533	0.21 453	0.41 478	0.29 486	0.63 532	0.51 481	0.43 487	0.56 502	0.45 461	0.45 516	0.69 493	0.39 460	0.17 523	0.14 381	0.16 515	0.12 451	0.13 437	0.16 368

delet	0.29 413	0.18 353	0.58 373	0.24 311	0.19 410	0.41 478	0.30 495	0.52 414	0.51 481	0.35 393	0.42 400	0.37 396	0.31 439	0.49 389	0.36 448	0.10 360	0.09 244	0.11 405	0.12 451	0.09 268	0.09 116

Nwc_Net	0.39 485	0.29 480	0.84 486	0.32 510	0.24 498	0.45 503	0.30 495	0.67 552	0.51 481	0.39 450	0.70 546	0.59 530	0.48 529	0.61 454	0.45 488	0.16 509	0.12 342	0.19 539	0.21 547	0.14 460	0.15 351

ADCRef	0.41 503	0.33 501	1.05 530	0.26 391	0.21 453	0.49 525	0.27 464	0.54 439	0.51 481	0.51 528	0.59 515	0.35 385	0.47 525	0.54 416	1.35 593	0.09 291	0.08 201	0.12 440	0.12 451	0.12 424	0.13 305

CC-Net-ROB	0.46 524	0.55 565	0.86 493	0.38 550	0.23 481	0.51 528	0.30 495	0.69 563	0.51 481	0.46 506	0.51 473	0.48 484	0.38 484	0.96 565	0.40 462	0.36 580	0.23 515	0.56 591	0.25 566	0.34 575	0.22 452

iResNetv2_ROB	0.29 413	0.37 524	0.92 509	0.24 311	0.13 179	0.30 365	0.19 277	0.55 457	0.51 481	0.39 450	0.46 450	0.39 416	0.27 372	0.36 339	0.30 401	0.09 291	0.06 58	0.07 98	0.05 24	0.13 437	0.11 224

StereoDRNet	0.34 458	0.28 476	0.70 434	0.28 456	0.21 453	0.43 490	0.30 495	0.63 532	0.51 481	0.47 512	0.40 380	0.48 484	0.31 439	0.58 434	0.44 481	0.12 439	0.10 284	0.12 440	0.11 409	0.13 437	0.13 305

XPNet_ROB	0.35 465	0.26 460	0.58 373	0.28 456	0.19 410	0.37 456	0.31 504	0.57 477	0.51 481	0.52 531	0.54 492	0.57 523	0.38 484	0.65 478	0.48 494	0.17 523	0.12 342	0.13 466	0.12 451	0.16 480	0.17 388

CBMV	0.36 468	0.25 450	0.61 393	0.24 311	0.14 219	0.42 485	0.33 515	0.56 468	0.52 491	0.54 541	0.52 480	0.51 498	0.58 551	0.63 468	0.43 474	0.15 499	0.16 425	0.18 532	0.16 522	0.13 437	0.19 408
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.28 393	0.24 435	0.65 412	0.27 428	0.19 410	0.31 387	0.35 523	0.46 354	0.53 492	0.31 315	0.32 280	0.32 355	0.27 372	0.36 339	0.26 365	0.16 509	0.14 381	0.15 507	0.17 533	0.11 383	0.11 224

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 450	0.25 450	0.82 476	0.22 207	0.17 348	0.46 506	0.28 480	0.53 424	0.53 492	0.43 487	0.57 507	0.44 455	0.31 439	0.50 393	0.48 494	0.10 360	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.11 383	0.12 276

MMNet	0.28 393	0.19 366	0.54 330	0.24 311	0.17 348	0.47 512	0.22 378	0.47 365	0.53 492	0.40 459	0.43 414	0.36 390	0.34 462	0.40 357	0.35 444	0.08 204	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.09 116

NCC-stereo	0.42 507	0.31 490	0.87 496	0.32 510	0.29 532	0.47 512	0.37 532	0.68 557	0.53 492	0.42 476	0.58 510	0.57 523	0.52 539	0.75 514	0.54 513	0.18 534	0.14 381	0.18 532	0.25 566	0.17 495	0.18 393

Abc-Net	0.42 507	0.31 490	0.87 496	0.32 510	0.29 532	0.47 512	0.37 532	0.68 557	0.53 492	0.42 476	0.58 510	0.57 523	0.52 539	0.75 514	0.54 513	0.18 534	0.14 381	0.18 532	0.25 566	0.17 495	0.18 393
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MultiAttention	1.05 591	0.14 232	0.50 267	0.35 533	0.43 572	5.62 621	1.71 621	0.71 565	0.54 497	0.36 406	0.63 531	0.55 516	0.22 299	7.50 630	0.56 517	0.09 291	0.06 58	0.14 490	0.24 561	0.27 560	0.34 535

MyStereo05	0.24 307	0.15 263	0.58 373	0.22 207	0.14 219	0.25 280	0.22 378	0.50 394	0.54 497	0.32 340	0.23 193	0.26 284	0.23 311	0.32 301	0.25 354	0.07 73	0.12 342	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

MyStereo04	0.24 307	0.15 263	0.58 373	0.22 207	0.16 319	0.25 280	0.22 378	0.51 406	0.54 497	0.29 276	0.23 193	0.27 289	0.23 311	0.32 301	0.25 354	0.07 73	0.13 363	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

ADLNet2	0.31 437	0.23 424	0.77 461	0.23 260	0.18 378	0.36 448	0.24 430	0.55 457	0.54 497	0.33 353	0.38 353	0.45 461	0.31 439	0.70 496	0.36 448	0.10 360	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.12 424	0.11 224

ADCP+	0.48 530	0.36 521	1.47 580	0.26 391	0.22 468	0.57 544	0.40 547	0.56 468	0.54 497	0.46 506	0.52 480	0.46 470	0.53 544	0.59 442	1.93 609	0.10 360	0.08 201	0.11 405	0.11 409	0.14 460	0.15 351

ADCPNet	0.51 538	0.36 521	1.82 595	0.27 428	0.23 481	0.71 563	0.39 543	0.56 468	0.54 497	0.52 531	0.60 519	0.66 557	0.57 550	0.64 473	1.23 582	0.15 499	0.18 462	0.14 490	0.23 559	0.19 520	0.22 452

DRN-Test	0.35 465	0.20 379	0.75 451	0.28 456	0.19 410	0.46 506	0.29 486	0.68 557	0.54 497	0.49 519	0.47 457	0.44 455	0.35 469	0.63 468	0.44 481	0.13 461	0.09 244	0.13 466	0.12 451	0.13 437	0.13 305

LALA_ROB	0.38 480	0.31 490	0.65 412	0.30 485	0.21 453	0.46 506	0.39 543	0.63 532	0.54 497	0.53 537	0.52 480	0.69 565	0.36 474	0.52 407	0.48 494	0.18 534	0.11 318	0.16 515	0.14 501	0.17 495	0.16 368

WQFJA1	0.19 150	0.12 145	0.20 13	0.22 207	0.18 378	0.25 280	0.19 277	0.55 457	0.55 505	0.16 114	0.17 113	0.15 133	0.17 225	0.20 79	0.20 266	0.07 73	0.09 244	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

NLMM	0.19 150	0.12 145	0.20 13	0.22 207	0.18 378	0.25 280	0.19 277	0.55 457	0.55 505	0.16 114	0.17 113	0.15 133	0.17 225	0.20 79	0.20 266	0.07 73	0.09 244	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

z-ln-s-r	0.35 465	0.30 486	1.02 527	0.23 260	0.14 219	0.30 365	0.26 455	0.46 354	0.55 505	0.33 353	0.61 527	0.39 416	0.31 439	0.80 531	0.77 547	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.08 225	0.11 383	0.10 181

RGC	0.41 503	0.35 514	0.76 455	0.35 533	0.28 522	0.41 478	0.29 486	0.60 512	0.55 505	0.47 512	0.64 534	0.63 546	0.47 525	0.74 509	0.46 489	0.16 509	0.15 412	0.21 546	0.21 547	0.19 520	0.21 438

AANet_RVC	0.33 450	0.31 490	0.69 428	0.23 260	0.14 219	0.30 365	0.23 406	0.49 386	0.55 505	0.39 450	0.60 519	0.43 449	0.30 422	0.88 547	0.54 513	0.11 399	0.08 201	0.07 98	0.07 143	0.10 331	0.12 276

iResNet_ROB	0.27 383	0.27 468	0.48 229	0.21 152	0.12 127	0.32 404	0.17 179	0.57 477	0.55 505	0.39 450	0.44 424	0.37 396	0.28 395	0.43 369	0.28 384	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.09 268	0.11 224

pmcnn	0.54 546	0.24 435	1.06 532	0.25 350	0.26 515	0.40 473	0.31 504	0.55 457	0.55 505	0.56 545	1.22 587	2.53 615	0.39 491	0.84 541	1.08 576	0.09 291	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.10 331	0.14 334

WQFJX1	0.20 181	0.12 145	0.21 24	0.23 260	0.17 348	0.24 261	0.19 277	0.63 532	0.56 512	0.17 129	0.16 99	0.14 116	0.16 204	0.27 215	0.18 211	0.08 204	0.09 244	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

GASNet	0.39 485	0.58 574	1.27 562	0.35 533	0.23 481	0.35 441	0.23 406	0.63 532	0.56 512	0.41 471	0.38 353	0.45 461	0.30 422	0.81 535	0.42 470	0.16 509	0.11 318	0.14 490	0.14 501	0.23 544	0.12 276

GEStereo_RVC	0.29 413	0.24 435	0.60 387	0.27 428	0.16 319	0.33 411	0.25 444	0.58 491	0.56 512	0.35 393	0.38 353	0.34 371	0.25 345	0.51 399	0.29 398	0.12 439	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.11 383	0.13 305

edge stereo	0.40 496	0.22 408	0.87 496	0.27 428	0.22 468	0.38 462	0.26 455	0.59 501	0.56 512	0.53 537	0.60 519	0.71 569	0.50 535	0.78 524	0.43 474	0.16 509	0.15 412	0.19 539	0.14 501	0.17 495	0.19 408

PA-Net	0.40 496	0.35 514	1.05 530	0.32 510	0.28 522	0.39 467	0.43 555	0.53 424	0.56 512	0.35 393	0.43 414	0.41 429	0.36 474	0.83 540	0.61 527	0.12 439	0.23 515	0.16 515	0.23 559	0.13 437	0.20 426
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SDNR	0.47 527	0.29 480	0.92 509	0.24 311	0.37 559	1.27 598	0.17 179	0.54 439	0.58 517	0.44 493	0.85 565	0.55 516	0.28 395	1.19 585	0.52 505	0.23 552	0.24 526	0.17 524	0.13 483	0.19 520	0.26 498

Wz-Net-LNSev	0.36 468	0.35 514	1.06 532	0.26 391	0.21 453	0.47 512	0.33 515	0.56 468	0.58 517	0.45 500	0.54 492	0.50 495	0.37 479	0.40 357	0.42 470	0.12 439	0.11 318	0.10 349	0.09 318	0.14 460	0.15 351

DGSMNet	0.63 565	0.32 497	1.01 526	0.54 581	0.73 597	0.62 553	1.36 615	0.62 528	0.58 517	0.38 432	0.62 530	0.52 506	0.34 462	0.65 478	0.47 492	0.54 590	0.61 610	0.67 596	0.61 606	0.65 592	0.69 603

ADCMid	0.53 544	0.45 549	1.46 579	0.27 428	0.22 468	0.51 528	0.38 540	0.61 520	0.58 517	0.75 568	0.67 540	0.62 542	0.66 569	0.66 484	1.75 604	0.13 461	0.12 342	0.17 524	0.17 533	0.20 528	0.21 438

NVstereo2D	0.32 443	0.18 353	0.63 402	0.24 311	0.23 481	0.43 490	0.28 480	0.60 512	0.58 517	0.28 251	0.39 371	0.42 442	0.30 422	0.71 502	0.30 401	0.13 461	0.09 244	0.13 466	0.10 375	0.20 528	0.18 393

DISCO	0.33 450	0.16 297	0.55 338	0.26 391	0.16 319	0.48 519	0.25 444	0.52 414	0.58 517	0.38 432	0.45 438	0.63 546	0.37 479	0.65 478	0.50 501	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.08 225	0.13 437	0.13 305

WCMA_ROB	0.55 547	0.27 468	0.76 455	0.26 391	0.22 468	0.62 553	0.36 530	0.57 477	0.58 517	0.97 585	1.40 593	1.28 593	0.94 588	0.80 531	0.80 551	0.20 546	0.17 450	0.16 515	0.16 522	0.19 520	0.29 516

w-ln-seven-2	0.40 496	0.37 524	1.34 571	0.28 456	0.18 378	0.38 462	0.29 486	0.53 424	0.59 524	0.47 512	0.56 502	0.46 470	0.42 507	0.70 496	0.64 532	0.10 360	0.10 284	0.12 440	0.11 409	0.14 460	0.16 368

ITSA-stereo	0.26 355	0.16 297	0.39 147	0.24 311	0.11 88	0.28 326	0.18 232	0.58 491	0.59 524	0.32 340	0.32 280	0.33 363	0.28 395	0.51 399	0.34 437	0.11 399	0.08 201	0.11 405	0.11 409	0.11 383	0.15 351

MDST_ROB	0.51 538	0.16 297	0.97 520	0.31 501	0.21 453	1.35 602	0.34 520	0.80 578	0.59 524	1.09 594	0.74 552	0.49 490	0.37 479	1.31 594	0.60 524	0.14 485	0.12 342	0.16 515	0.13 483	0.13 437	0.18 393

GwcNet	0.37 475	0.29 480	1.12 543	0.25 350	0.24 498	0.48 519	0.27 464	0.58 491	0.60 527	0.39 450	0.54 492	0.51 498	0.34 462	0.60 447	0.46 489	0.13 461	0.12 342	0.12 440	0.11 409	0.13 437	0.15 351

NaN_ROB	0.44 513	0.38 531	0.94 516	0.30 485	0.20 436	0.52 534	0.49 568	0.61 520	0.60 527	0.56 545	0.47 457	0.49 490	0.42 507	1.24 587	0.76 546	0.12 439	0.18 462	0.12 440	0.13 483	0.12 424	0.18 393

Wz-Net-MNSev	0.39 485	0.35 514	0.99 524	0.26 391	0.21 453	0.59 550	0.39 543	0.58 491	0.61 529	0.49 519	0.56 502	0.53 511	0.37 479	0.61 454	0.47 492	0.11 399	0.09 244	0.11 405	0.11 409	0.15 472	0.15 351

pcwnet_v2	0.32 443	0.16 297	1.22 560	0.23 260	0.19 410	0.32 404	0.19 277	0.61 520	0.61 529	0.37 423	0.45 438	0.35 385	0.29 415	0.37 349	0.26 365	0.14 485	0.11 318	0.12 440	0.11 409	0.14 460	0.18 393

FAT-Stereo	0.36 468	0.19 366	0.75 451	0.26 391	0.18 378	0.34 426	0.30 495	0.62 528	0.61 529	0.47 512	0.61 527	0.59 530	0.50 535	0.61 454	0.36 448	0.13 461	0.14 381	0.13 466	0.12 451	0.14 460	0.20 426

RP	0.38 480	0.26 460	0.67 420	0.31 501	0.24 498	0.37 456	0.29 486	0.53 424	0.61 529	0.42 476	0.65 536	0.62 542	0.51 537	0.63 468	0.43 474	0.17 523	0.15 412	0.17 524	0.15 512	0.17 495	0.19 408

AnyNet_C32	0.55 547	0.51 559	1.34 571	0.29 474	0.28 522	0.61 552	0.62 582	0.57 477	0.62 533	0.63 555	0.68 542	0.54 515	0.55 546	0.82 536	1.81 605	0.15 499	0.15 412	0.15 507	0.18 538	0.21 535	0.25 486

RYNet	0.38 480	0.23 424	0.65 412	0.26 391	0.28 522	0.62 553	0.33 515	0.61 520	0.62 533	0.42 476	0.39 371	0.58 529	0.40 496	0.89 549	0.57 520	0.11 399	0.09 244	0.12 440	0.11 409	0.19 520	0.22 452

FBW_ROB	0.46 524	0.34 510	0.71 441	0.32 510	0.20 436	0.51 528	0.32 509	0.73 570	0.63 535	0.60 552	0.57 507	0.65 553	0.44 514	1.42 600	0.62 528	0.14 485	0.17 450	0.22 551	0.16 522	0.17 495	0.23 460

MeshStereo	0.60 559	0.31 490	0.71 441	0.22 207	0.17 348	0.66 560	0.36 530	0.81 580	0.63 535	1.48 613	1.32 590	1.65 601	0.83 579	1.18 584	0.74 543	0.17 523	0.17 450	0.17 524	0.14 501	0.17 495	0.19 408
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 544	0.60 577	0.98 522	0.40 557	0.25 511	0.87 578	0.57 579	0.60 512	0.64 537	0.60 552	0.67 540	0.63 546	0.42 507	1.13 580	0.50 501	0.23 552	0.28 546	0.27 558	0.35 581	0.25 550	0.33 532

zh-sn7	0.52 541	0.64 580	1.77 592	0.30 485	0.20 436	0.47 512	0.40 547	0.60 512	0.65 538	0.53 537	0.82 561	0.52 506	0.59 553	1.10 578	0.96 564	0.13 461	0.13 363	0.13 466	0.13 483	0.17 495	0.20 426

stereogan	0.39 485	0.20 379	0.78 465	0.28 456	0.22 468	0.65 559	0.26 455	0.62 528	0.65 538	0.45 500	0.60 519	0.67 561	0.45 516	0.69 493	0.37 454	0.14 485	0.14 381	0.14 490	0.12 451	0.20 528	0.19 408

AnyNet_C01	0.68 570	0.69 584	2.64 607	0.33 521	0.27 519	0.93 581	0.64 583	0.66 550	0.65 538	0.70 565	0.97 574	0.75 571	0.63 566	1.01 571	1.52 598	0.17 523	0.16 425	0.17 524	0.17 533	0.24 548	0.28 510

PASM	0.49 533	0.41 541	1.15 547	0.37 542	0.35 553	0.42 485	0.42 553	0.54 439	0.65 538	0.54 541	0.54 492	0.63 546	0.48 529	0.94 564	0.51 504	0.27 568	0.30 563	0.30 569	0.33 579	0.29 567	0.29 516

SPS-STEREO	0.74 573	0.72 585	1.18 556	0.52 580	0.57 587	0.76 567	0.50 570	0.80 578	0.66 542	0.97 585	0.88 569	0.94 579	0.74 572	1.08 577	1.04 573	0.58 594	0.51 596	0.50 588	0.50 596	0.56 587	0.72 605
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.60 559	0.73 587	1.13 545	0.64 585	0.45 577	0.73 566	0.37 532	0.67 552	0.67 543	0.52 531	0.75 554	0.66 557	0.46 523	0.74 509	0.59 523	0.55 591	0.34 577	0.56 591	0.36 583	0.65 592	0.49 575

AF-Net	0.40 496	0.31 490	0.74 447	0.33 521	0.24 498	0.43 490	0.30 495	0.64 538	0.67 543	0.44 493	0.69 545	0.65 553	0.52 539	0.59 442	0.48 494	0.16 509	0.12 342	0.19 539	0.14 501	0.16 480	0.14 334

GANetREF_RVC	0.45 516	0.52 560	0.87 496	0.39 552	0.20 436	0.51 528	0.50 570	0.68 557	0.67 543	0.47 512	0.46 450	0.50 495	0.43 511	0.91 554	0.40 462	0.28 570	0.21 495	0.32 574	0.19 540	0.28 565	0.23 460
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
MSMD_ROB	0.63 565	0.34 510	0.70 434	0.30 485	0.25 511	0.88 579	0.35 523	0.58 491	0.67 543	1.13 595	1.52 597	1.75 604	1.05 593	0.90 552	0.60 524	0.24 555	0.22 506	0.27 558	0.27 574	0.25 550	0.27 502

Wz-Net-SNSev	0.45 516	0.53 563	1.42 578	0.31 501	0.21 453	0.44 495	0.45 558	0.64 538	0.68 547	0.46 506	0.66 538	0.62 542	0.40 496	0.78 524	0.65 533	0.12 439	0.11 318	0.12 440	0.13 483	0.17 495	0.19 408

MFN_U_SF_RVC	0.58 556	0.58 574	1.31 568	0.39 552	0.23 481	0.72 564	0.30 495	0.83 583	0.68 547	0.74 567	0.74 552	0.86 575	0.60 555	0.84 541	0.83 554	0.29 571	0.27 542	0.32 574	0.37 585	0.31 569	0.33 532

NLMM1	0.21 218	0.13 186	0.21 24	0.23 260	0.18 378	0.24 261	0.20 317	0.65 544	0.69 549	0.18 150	0.18 130	0.13 89	0.14 166	0.25 180	0.19 241	0.08 204	0.09 244	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.10 181

S-Stereo	0.39 485	0.20 379	1.04 529	0.28 456	0.22 468	0.39 467	0.31 504	0.58 491	0.69 549	0.40 459	0.59 515	0.48 484	0.41 501	0.75 514	0.42 470	0.12 439	0.15 412	0.13 466	0.13 483	0.16 480	0.25 486

PWC_ROB	0.41 503	0.38 531	0.92 509	0.26 391	0.20 436	0.39 467	0.19 277	0.61 520	0.69 549	0.58 550	0.84 564	0.52 506	0.44 514	0.74 509	0.62 528	0.13 461	0.09 244	0.14 490	0.10 375	0.17 495	0.18 393

FCDSN-DC	0.67 568	0.38 531	0.83 482	0.37 542	0.30 537	0.66 560	0.37 532	0.69 563	0.70 552	1.15 597	1.53 598	1.70 603	1.38 602	1.00 570	0.83 554	0.24 555	0.22 506	0.27 558	0.26 570	0.27 560	0.32 527
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.62 562	0.47 552	0.93 513	0.70 591	0.50 580	1.15 592	1.29 614	0.79 577	0.70 552	0.77 574	0.55 497	0.92 578	0.58 551	0.87 546	0.77 547	0.19 543	0.27 542	0.18 532	0.19 540	0.27 560	0.28 510

Ntro	0.61 561	0.75 590	1.16 549	0.67 587	0.50 580	0.76 567	0.37 532	0.68 557	0.71 554	0.50 525	0.59 515	0.65 553	0.52 539	0.79 528	0.58 522	0.58 594	0.32 572	0.57 594	0.34 580	0.69 597	0.50 577

Wz-Net-TNSev	0.55 547	0.72 585	1.90 597	0.26 391	0.21 453	0.64 558	0.45 558	0.66 550	0.71 554	0.52 531	0.55 497	0.71 569	0.63 566	1.04 574	0.94 562	0.16 509	0.15 412	0.13 466	0.15 512	0.21 535	0.24 473

LRCNet_RVC	10.94 630	14.45 637	9.66 623	15.38 632	8.02 626	1.08 588	0.35 523	8.72 632	0.72 556	12.63 638	15.84 638	9.73 631	6.52 626	8.58 632	6.38 629	20.33 646	5.39 630	23.79 644	21.95 645	15.35 636	13.96 638

CSAN	0.55 547	0.47 552	1.19 557	0.37 542	0.23 481	0.57 544	0.61 581	0.65 544	0.72 556	0.65 558	0.78 556	0.66 557	0.65 568	1.41 599	0.77 547	0.21 548	0.17 450	0.20 544	0.21 547	0.18 511	0.21 438

DispFullNet	0.67 568	0.94 598	1.63 587	0.77 597	1.19 615	0.53 537	0.25 444	0.61 520	0.72 556	0.70 565	0.60 519	0.69 565	0.90 585	0.80 531	0.52 505	0.27 568	0.13 363	0.74 599	0.31 578	0.68 595	0.44 566

DStereoO	0.55 547	0.35 514	0.68 426	0.44 568	0.49 578	0.41 478	1.08 609	0.58 491	0.73 559	0.49 519	0.53 488	0.51 498	0.85 580	0.60 447	0.75 544	0.83 607	0.28 546	0.38 580	0.19 540	0.52 585	0.35 539

ADCL	0.50 534	0.30 486	1.15 547	0.28 456	0.19 410	0.77 570	0.64 583	0.57 477	0.73 559	0.57 548	0.73 551	0.55 516	0.60 555	0.66 484	1.53 599	0.11 399	0.10 284	0.13 466	0.13 483	0.15 472	0.16 368

Consistency-Raft	0.56 552	0.52 560	1.12 543	0.45 571	0.49 578	0.48 519	0.45 558	0.73 570	0.74 561	0.45 500	0.82 561	0.46 470	0.60 555	0.51 399	0.63 531	0.39 586	0.40 584	0.44 585	0.51 597	0.53 586	0.38 557

XQC	0.47 527	0.45 549	1.07 534	0.40 557	0.28 522	0.58 546	0.38 540	0.67 552	0.76 562	0.53 537	0.47 457	0.59 530	0.47 525	0.74 509	0.80 551	0.18 534	0.14 381	0.18 532	0.16 522	0.26 554	0.24 473

LSM	1.68 611	0.48 556	2.91 610	2.28 622	17.60 634	0.52 534	0.55 577	0.65 544	0.78 563	0.84 577	1.11 581	0.63 546	0.55 546	0.79 528	0.53 509	0.16 509	0.25 531	0.18 532	0.21 547	0.25 550	2.37 625

PDISCO_ROB	0.45 516	0.37 524	0.89 505	0.44 568	0.37 559	0.70 562	0.35 523	0.75 573	0.78 563	0.45 500	0.53 488	0.65 553	0.40 496	0.68 492	0.52 505	0.22 551	0.12 342	0.21 546	0.19 540	0.26 554	0.22 452

WZ-Net	0.56 552	0.49 558	2.14 601	0.30 485	0.24 498	0.58 546	0.48 565	0.65 544	0.80 565	0.51 528	0.72 548	0.68 563	0.60 555	1.06 576	1.01 568	0.13 461	0.10 284	0.11 405	0.12 451	0.19 520	0.23 460

ACVNet-4b	0.76 577	0.90 596	1.67 589	0.73 594	0.51 583	0.80 575	0.31 504	0.74 572	0.81 566	0.51 528	0.72 548	0.94 579	0.43 511	1.01 571	1.32 590	1.18 619	0.22 506	0.77 601	0.45 590	0.70 598	0.50 577

DPSNet	0.51 538	0.26 460	1.16 549	0.28 456	0.21 453	0.76 567	0.56 578	0.89 592	0.82 567	0.49 519	0.51 473	0.64 551	0.81 578	0.89 549	0.85 556	0.17 523	0.16 425	0.13 466	0.13 483	0.26 554	0.27 502

w-ln-seven	0.45 516	0.40 538	1.40 577	0.27 428	0.22 468	0.58 546	0.33 515	0.65 544	0.83 568	0.59 551	0.63 531	0.53 511	0.39 491	0.66 484	0.81 553	0.12 439	0.11 318	0.13 466	0.12 451	0.16 480	0.17 388

SuperB	0.50 534	0.37 524	2.16 602	0.23 260	0.15 280	0.41 478	0.32 509	0.50 394	0.83 568	0.44 493	0.51 473	0.33 363	0.45 516	0.69 493	1.07 575	0.10 360	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.95 610	0.18 393

FC-DCNN	0.73 572	0.33 501	0.84 486	0.33 521	0.28 522	0.82 576	0.40 547	0.82 581	0.83 568	1.43 605	1.60 602	1.97 606	1.38 602	1.10 578	0.93 560	0.24 555	0.22 506	0.27 558	0.26 570	0.26 554	0.32 527

zh-mn7	0.50 534	0.57 571	1.82 595	0.25 350	0.19 410	0.45 503	0.29 486	0.59 501	0.84 571	0.67 561	0.97 574	0.49 490	0.41 501	0.93 561	0.73 542	0.12 439	0.10 284	0.11 405	0.11 409	0.13 437	0.17 388

MSAF-DinoV2	0.81 582	0.64 580	2.42 604	0.49 577	0.17 348	0.58 546	0.32 509	0.83 583	0.85 572	0.41 471	0.52 480	0.98 583	0.61 559	4.97 626	1.22 581	0.12 439	0.07 138	0.10 349	0.24 561	0.27 560	0.32 527

MFMNet_re	0.74 573	0.84 593	1.16 549	0.64 585	0.70 595	0.79 572	0.71 588	0.77 576	0.85 572	0.79 576	0.86 566	0.69 565	0.80 576	0.73 505	0.65 533	0.66 598	0.59 608	0.61 595	0.58 604	0.68 595	0.71 604

FC-DCNN v2	0.75 576	0.33 501	0.82 476	0.33 521	0.28 522	0.85 577	0.40 547	0.88 590	0.86 574	1.46 607	1.65 603	2.08 608	1.40 604	1.14 582	0.95 563	0.24 555	0.22 506	0.27 558	0.26 570	0.26 554	0.32 527

RTSC	0.43 511	0.37 524	0.95 517	0.30 485	0.20 436	0.50 527	0.23 406	0.65 544	0.86 574	0.56 545	0.54 492	0.51 498	0.36 474	0.71 502	0.92 559	0.13 461	0.14 381	0.11 405	0.13 483	0.18 511	0.19 408

ADCS	0.62 562	0.56 567	1.54 585	0.30 485	0.25 511	0.56 542	0.46 561	0.71 565	0.86 574	0.77 574	0.72 548	0.68 563	0.62 564	0.82 536	2.33 615	0.17 523	0.16 425	0.16 515	0.17 533	0.23 544	0.27 502

NVStereoNet_ROB	0.74 573	0.64 580	1.20 559	0.55 582	0.43 572	0.54 541	0.48 565	0.75 573	0.87 577	0.88 579	1.72 605	1.06 584	1.03 592	1.29 591	0.98 567	0.35 579	0.42 587	0.41 584	0.48 592	0.38 577	0.43 564
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	0.77 579	0.92 597	1.79 594	0.73 594	0.53 584	0.78 571	0.42 553	0.88 590	0.90 578	0.75 568	0.76 555	1.32 594	0.80 576	1.04 574	0.70 539	0.57 593	0.32 572	0.72 598	0.35 581	0.70 598	0.50 577

PWCDC_ROB	0.41 503	0.41 541	0.77 461	0.34 527	0.21 453	0.43 490	0.20 317	0.60 512	0.90 578	0.44 493	1.24 588	0.36 390	0.38 484	0.56 427	0.48 494	0.18 534	0.11 318	0.11 405	0.10 375	0.20 528	0.16 368

SGM_RVC	0.57 554	0.22 408	0.60 387	0.26 391	0.16 319	0.97 586	0.46 561	0.76 575	0.90 578	1.03 591	0.92 572	1.16 587	0.93 587	1.21 586	0.72 541	0.17 523	0.16 425	0.16 515	0.16 522	0.16 480	0.24 473
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
JetBlue	1.20 600	0.89 595	2.53 606	0.59 583	0.76 598	3.16 619	2.09 622	1.16 599	0.93 581	0.95 583	1.12 582	1.65 601	1.27 599	2.15 614	1.87 608	0.43 589	0.37 582	0.38 580	0.39 587	0.62 589	0.63 593

RainbowNet	0.76 577	1.00 602	1.29 565	0.82 598	0.63 590	0.79 572	0.52 573	0.83 583	0.93 581	0.61 554	0.79 559	0.79 572	0.62 564	0.82 536	0.67 537	0.80 606	0.55 603	0.79 603	0.49 593	0.81 602	0.62 591

MADNet+	1.05 591	1.26 612	4.77 618	0.73 594	0.50 580	1.25 596	0.97 601	1.05 596	0.93 581	0.67 561	0.78 556	0.87 576	0.85 580	2.14 613	1.83 606	0.40 587	0.42 587	0.32 574	0.28 575	0.45 581	0.43 564

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 571	0.73 587	1.26 561	0.47 575	0.28 522	1.42 605	0.60 580	0.82 581	0.94 584	0.85 578	0.86 566	0.88 577	0.70 571	1.32 595	0.75 544	0.37 582	0.30 563	0.34 578	0.36 583	0.44 580	0.42 562

z-mn7	0.48 530	0.52 560	1.28 563	0.26 391	0.19 410	0.62 553	0.34 520	0.59 501	0.96 585	0.45 500	0.97 574	0.53 511	0.41 501	0.99 569	0.70 539	0.11 399	0.10 284	0.10 349	0.10 375	0.14 460	0.16 368

SHD	0.45 516	0.34 510	0.89 505	0.37 542	0.28 522	0.46 506	0.23 406	0.72 569	0.96 585	0.65 558	0.61 527	0.61 539	0.48 529	0.64 473	0.69 538	0.16 509	0.16 425	0.16 515	0.16 522	0.21 535	0.25 486

ELAS	0.80 580	0.40 538	0.91 508	0.39 552	0.35 553	1.52 607	0.81 596	0.97 594	0.98 587	1.47 612	1.58 600	1.19 589	1.33 601	1.01 571	1.21 580	0.29 571	0.27 542	0.30 569	0.29 577	0.32 572	0.36 542
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	7.48 625	0.57 571	139.59 650	0.25 350	0.17 348	0.44 495	0.30 495	0.48 376	1.04 588	1.29 599	1.02 578	0.82 574	0.87 584	0.76 520	1.02 571	0.10 360	0.09 244	0.12 440	0.11 409	0.22 539	0.25 486

FINET	0.58 556	0.48 556	1.35 573	0.38 550	0.37 559	0.96 585	1.13 611	0.84 587	1.05 589	0.50 525	0.70 546	0.45 461	0.61 559	0.63 468	0.62 528	0.26 564	0.28 546	0.14 490	0.13 483	0.20 528	0.44 566

EDNetEfficient	0.64 567	0.39 535	2.52 605	0.26 391	0.26 515	0.39 467	0.49 568	0.42 307	1.06 590	1.38 602	0.86 566	0.61 539	0.97 589	0.66 484	1.62 603	0.11 399	0.10 284	0.10 349	0.12 451	0.20 528	0.19 408

RTS	0.81 582	0.56 567	4.76 615	0.37 542	0.30 537	1.11 589	0.52 573	0.67 552	1.07 591	0.76 571	0.91 570	0.60 536	0.61 559	1.64 603	1.24 583	0.15 499	0.13 363	0.15 507	0.15 512	0.22 539	0.24 473

RTSA	0.81 582	0.56 567	4.76 615	0.37 542	0.30 537	1.11 589	0.52 573	0.67 552	1.07 591	0.76 571	0.91 570	0.60 536	0.61 559	1.64 603	1.24 583	0.15 499	0.13 363	0.15 507	0.15 512	0.22 539	0.24 473

TCMNet-wrong-test	4.33 620	5.65 627	4.76 615	11.36 631	10.39 629	5.87 623	4.45 627	4.24 626	1.10 593	1.93 616	2.43 618	6.07 628	3.54 623	3.87 623	4.51 625	2.00 623	0.47 592	1.96 624	1.68 624	5.78 629	4.48 628

SGM+DAISY	1.12 598	0.86 594	1.64 588	0.68 588	0.80 604	1.68 609	1.68 620	1.08 597	1.10 593	1.53 614	1.76 607	1.47 597	1.53 609	1.24 587	1.42 597	0.66 598	0.65 615	0.52 590	0.54 599	0.57 588	0.91 613

IMH-64-1	0.94 585	0.95 599	1.07 534	0.98 603	0.76 598	0.93 581	0.72 589	1.30 602	1.11 595	0.91 580	1.45 594	1.14 585	1.00 590	1.25 589	0.97 565	0.77 602	0.51 596	0.97 607	0.55 602	0.90 604	0.66 599

IMH-64	0.94 585	0.95 599	1.07 534	0.98 603	0.76 598	0.93 581	0.72 589	1.30 602	1.11 595	0.91 580	1.45 594	1.14 585	1.00 590	1.25 589	0.97 565	0.77 602	0.51 596	0.97 607	0.55 602	0.90 604	0.66 599

ELAS_RVC	0.80 580	0.40 538	1.10 539	0.40 557	0.35 553	0.93 581	1.10 610	0.87 589	1.12 597	1.40 603	1.39 591	1.27 592	1.55 610	1.13 580	1.13 577	0.29 571	0.27 542	0.30 569	0.28 575	0.31 569	0.36 542
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.05 591	1.29 613	2.12 600	0.92 601	0.42 569	1.27 598	1.01 603	1.14 598	1.14 598	1.16 598	1.14 583	1.25 591	0.90 585	1.77 608	1.15 578	0.89 610	0.51 596	0.87 605	0.54 599	1.02 612	0.57 584

DeepPrunerF	0.46 524	0.37 524	1.50 582	0.34 527	0.30 537	0.36 448	0.37 532	0.64 538	1.15 599	0.41 471	0.45 438	0.40 420	0.41 501	0.82 536	0.53 509	0.18 534	0.14 381	0.23 553	0.21 547	0.17 495	0.18 393

MonStereo1	0.96 588	0.61 579	0.99 524	0.70 591	0.59 588	1.37 603	0.35 523	0.97 594	1.27 600	0.97 585	1.92 609	1.53 599	2.13 614	1.29 591	0.87 557	0.71 601	0.34 577	0.75 600	0.47 591	0.75 600	0.68 601

PVD	0.62 562	0.41 541	0.93 513	0.44 568	0.39 564	0.63 557	0.51 572	0.86 588	1.27 600	0.93 582	1.09 580	0.81 573	0.85 580	0.89 549	0.89 558	0.21 548	0.23 515	0.22 551	0.19 540	0.28 565	0.41 558

SANet	0.58 556	0.41 541	1.38 574	0.27 428	0.16 319	0.72 564	0.48 565	0.71 565	1.34 602	0.69 564	0.97 574	0.94 579	0.78 574	0.97 568	0.93 560	0.14 485	0.12 342	0.12 440	0.12 451	0.18 511	0.20 426

notaker	1.49 604	1.44 616	1.77 592	1.42 616	1.08 613	1.19 593	0.87 600	1.51 609	1.40 603	1.53 614	3.41 622	2.40 613	1.94 612	1.83 611	1.57 601	1.14 617	0.69 619	1.38 619	0.88 616	1.39 618	1.03 617

DStereoSA	1.00 589	0.46 551	1.33 569	0.68 588	0.86 608	1.26 597	2.25 624	0.83 583	1.41 604	0.57 548	1.92 609	0.57 523	2.07 613	0.96 565	1.84 607	0.36 580	0.55 603	0.28 565	0.53 598	0.45 581	0.90 612

IMH	1.09 596	1.04 605	1.29 565	1.03 605	0.79 601	1.11 589	0.69 586	1.40 605	1.42 605	1.02 589	1.71 604	1.42 595	1.19 597	1.78 609	1.03 572	1.14 617	0.56 607	1.00 609	0.58 604	0.93 607	0.68 601

ACVNet_2	0.94 585	0.98 601	1.71 591	0.83 599	0.63 590	1.02 587	0.64 583	1.16 599	1.43 606	1.02 589	1.39 591	1.47 597	0.86 583	1.16 583	0.79 550	0.63 597	0.43 590	0.78 602	0.49 593	0.80 601	0.57 584

WAO-7	1.05 591	1.00 602	1.19 557	0.83 599	0.67 594	1.22 595	0.84 598	1.43 606	1.56 607	1.13 595	1.75 606	1.46 596	1.25 598	1.56 602	1.28 585	0.61 596	0.62 613	0.70 597	0.68 609	0.66 594	0.62 591

DStereoFS	1.07 595	0.76 591	1.10 539	0.70 591	0.70 595	1.87 611	1.39 616	1.20 601	1.66 608	1.01 588	1.58 600	1.20 590	2.60 619	1.40 598	1.32 590	0.40 587	0.47 592	0.31 572	0.41 588	0.38 577	0.91 613

JetRed	2.35 617	2.70 621	6.11 620	1.14 612	1.38 618	6.03 624	3.61 625	2.12 619	1.72 609	1.99 617	1.97 611	2.15 610	1.59 611	2.49 617	4.19 624	1.05 614	1.60 622	1.10 612	1.02 620	1.72 620	1.41 622

SGM-ForestM	1.59 607	0.56 567	1.52 584	0.41 563	0.34 550	2.77 617	1.67 619	1.69 613	1.73 610	2.48 620	2.27 617	6.02 627	2.90 621	3.08 618	2.83 619	0.25 562	0.30 563	0.19 539	0.20 545	0.18 511	0.45 569

LVE	1.18 599	1.16 607	1.67 589	1.04 606	0.81 605	1.32 601	0.82 597	1.49 608	1.94 611	1.08 593	1.90 608	1.89 605	1.07 594	1.51 601	1.04 573	0.96 613	0.61 610	0.94 606	0.69 610	0.92 606	0.79 610

Dean	1.22 601	1.17 608	1.97 598	1.04 606	0.79 601	1.21 594	0.76 591	1.51 609	1.96 612	1.30 601	1.98 612	2.14 609	1.18 596	1.30 593	1.15 578	0.83 607	0.61 610	1.01 610	0.69 610	0.97 611	0.77 609

WAO-6	1.11 597	1.01 604	1.17 555	0.96 602	0.79 601	1.30 600	0.78 593	1.36 604	1.99 613	1.04 592	1.54 599	1.59 600	1.27 599	1.37 597	1.30 586	0.78 604	0.55 603	1.03 611	0.75 613	0.87 603	0.72 605

MADNet++	2.34 616	1.81 619	2.24 603	2.15 621	1.97 620	2.79 618	2.19 623	2.42 621	2.26 614	2.79 623	2.70 619	2.43 614	2.60 619	3.18 619	3.32 620	2.19 624	1.97 625	1.93 623	1.62 623	2.02 621	2.10 623

coex-ft	3.48 619	0.81 592	48.53 648	0.24 311	0.19 410	0.53 537	0.47 564	0.49 386	2.36 615	7.18 629	1.20 585	0.96 582	2.53 618	0.75 514	2.14 613	0.13 461	0.15 412	0.14 490	0.12 451	0.22 539	0.47 570

HanzoNet	3.08 618	1.87 620	2.70 608	1.81 619	1.34 617	1.60 608	1.05 604	2.06 618	2.62 616	5.63 627	5.12 624	5.96 626	7.09 628	4.39 625	3.43 621	3.29 627	2.06 627	1.98 625	2.94 629	2.47 622	2.15 624

UNDER WATER-64	1.61 608	1.30 614	2.93 611	1.33 614	0.96 611	2.20 614	1.25 613	1.47 607	3.15 617	1.46 607	1.31 589	2.61 616	2.22 616	1.69 605	1.93 609	1.13 616	0.67 618	1.29 617	0.94 617	1.26 613	1.09 618

UNDER WATER	1.64 610	1.34 615	2.72 609	1.40 615	1.04 612	1.70 610	1.14 612	1.57 612	3.58 618	1.46 607	1.46 596	2.82 618	2.43 617	1.74 606	2.04 612	1.08 615	0.63 614	1.31 618	0.94 617	1.29 614	1.10 619

MANE	1.63 609	0.58 574	1.16 549	0.59 583	0.60 589	2.71 616	1.53 617	2.63 622	3.62 619	2.33 619	3.26 621	3.66 621	2.98 622	2.26 616	2.26 614	0.37 582	0.40 584	0.31 572	0.49 593	0.31 569	0.63 593

WAO-8	1.50 605	1.22 610	1.39 575	1.10 609	0.85 606	2.15 612	0.78 593	1.84 615	3.76 620	1.46 607	2.18 614	2.15 610	1.50 607	3.20 620	1.35 593	0.92 611	0.66 616	1.10 612	0.79 614	0.94 608	0.74 607

TorneroNet-64	1.47 603	1.15 606	1.51 583	1.11 611	0.86 608	2.27 615	0.76 591	1.84 615	3.76 620	1.29 599	2.22 616	2.68 617	1.46 605	1.81 610	1.55 600	0.79 605	0.51 596	1.10 612	0.67 608	1.31 615	0.81 611

Venus	1.50 605	1.22 610	1.39 575	1.10 609	0.85 606	2.15 612	0.78 593	1.84 615	3.76 620	1.46 607	2.18 614	2.15 610	1.50 607	3.20 620	1.35 593	0.92 611	0.66 616	1.10 612	0.79 614	0.94 608	0.74 607

ktn	1.80 612	1.46 617	1.49 581	1.44 617	1.14 614	1.50 606	1.07 606	1.53 611	3.90 623	2.77 622	4.62 623	3.42 620	1.49 606	1.74 606	1.40 596	1.45 621	0.77 620	1.46 620	0.99 619	1.41 619	1.00 616

tt	4.71 621	0.11 96	3.94 614	2.06 620	1.54 619	10.14 630	16.85 632	9.28 633	4.99 624	1.41 604	1.05 579	4.68 623	4.89 624	3.36 622	5.86 628	5.73 631	9.15 636	2.23 627	2.51 626	3.02 623	1.34 621

BEATNet-Init1	4.91 622	3.27 622	14.39 634	0.69 590	0.65 593	10.19 631	3.83 626	5.04 627	5.11 625	8.73 631	8.52 629	13.95 638	7.66 629	7.79 631	5.79 627	0.32 576	0.34 577	0.34 578	0.38 586	0.64 591	0.64 597

KSHMR	1.92 614	1.47 618	1.97 598	1.48 618	1.22 616	1.39 604	1.06 605	1.81 614	5.83 626	1.43 605	5.56 626	2.95 619	1.17 595	2.24 615	1.33 592	1.29 620	1.13 621	1.47 621	1.11 621	1.37 617	1.21 620

LE_ROB	1.82 613	0.39 535	3.15 613	0.50 579	0.55 585	0.79 572	1.00 602	0.89 592	6.48 627	7.40 630	2.07 613	2.07 607	5.08 625	1.33 596	3.96 623	0.11 399	0.09 244	0.12 440	0.11 409	0.11 383	0.13 305

DPSimNet_ROB	6.21 623	5.16 623	9.50 622	5.59 625	5.56 623	7.64 626	10.02 629	4.07 625	7.33 628	6.84 628	6.26 627	7.17 630	10.55 630	4.07 624	5.68 626	5.50 630	4.29 629	5.24 630	3.66 630	4.05 626	5.96 629

TorneroNet	2.26 615	1.20 609	1.55 586	1.15 613	0.91 610	5.84 622	0.84 598	2.12 619	8.45 629	2.59 621	5.32 625	3.84 622	2.15 615	1.84 612	1.98 611	0.88 609	0.54 602	1.16 616	0.74 612	1.31 615	0.91 613

USTest	6.84 624	5.16 623	5.45 619	7.18 627	7.26 624	14.27 633	22.53 633	8.48 631	9.29 630	5.44 626	6.42 628	6.27 629	6.69 627	6.83 629	8.49 631	1.95 622	3.27 628	2.16 626	2.54 627	3.76 624	3.31 627

PML	15.86 636	13.12 636	7.07 621	5.22 623	7.66 625	32.93 643	64.30 651	5.37 628	10.12 631	25.87 650	67.29 651	20.25 640	13.20 639	10.09 633	6.81 630	5.94 632	2.00 626	6.03 634	2.18 625	9.13 632	2.62 626

xxxxx1	15.30 633	9.78 629	10.23 629	20.34 635	19.47 635	17.10 634	23.00 634	10.36 634	11.04 632	9.25 632	9.66 630	10.74 633	10.66 633	10.60 634	13.72 637	8.14 635	9.35 637	31.88 647	44.61 649	12.63 633	13.46 635

tt_ll	15.30 633	9.78 629	10.23 629	20.34 635	19.47 635	17.10 634	23.00 634	10.36 634	11.04 632	9.25 632	9.66 630	10.74 633	10.66 633	10.60 634	13.72 637	8.14 635	9.35 637	31.88 647	44.61 649	12.63 633	13.46 635

ff	15.30 633	9.78 629	10.23 629	20.34 635	19.47 635	17.10 634	23.00 634	10.36 634	11.04 632	9.25 632	9.66 630	10.74 633	10.66 633	10.60 634	13.72 637	8.14 635	9.35 637	31.88 647	44.61 649	12.63 633	13.46 635

HaxPig	17.72 638	20.23 647	19.76 636	16.55 633	16.52 633	9.46 629	9.42 628	14.48 640	13.31 635	18.59 639	18.67 639	17.39 639	16.68 640	17.07 640	16.43 640	21.99 647	20.86 647	22.28 643	21.55 644	21.30 644	21.88 648

DGTPSM_ROB	8.38 626	5.24 625	10.71 632	5.32 624	10.19 627	8.34 627	23.49 637	6.11 629	13.43 636	4.93 624	10.93 634	5.64 624	10.55 630	6.17 627	12.73 633	3.74 628	7.56 631	3.68 628	7.24 633	4.09 627	7.49 630

DPSMNet_ROB	8.44 627	5.25 626	10.87 633	5.59 625	10.27 628	8.34 627	23.51 638	6.12 630	13.47 637	4.96 625	10.94 635	5.65 625	10.55 630	6.25 628	12.77 634	4.01 629	7.62 632	3.75 629	7.27 634	4.16 628	7.54 631

Anonymous_1	16.44 637	9.26 628	9.67 624	10.63 628	14.54 632	18.62 638	26.98 639	12.68 637	13.53 638	10.78 637	10.37 633	10.15 632	10.66 633	10.99 637	12.64 632	15.61 645	7.73 633	16.87 642	43.01 648	56.14 651	7.86 634

DPSM_ROB	11.46 631	9.79 632	10.18 627	11.11 629	11.31 630	19.08 639	27.38 640	13.42 638	14.23 639	10.34 635	11.13 636	10.97 636	11.33 637	11.89 638	13.49 635	6.74 633	8.19 634	6.00 632	7.05 631	7.74 630	7.76 632

DPSM	11.46 631	9.79 632	10.18 627	11.11 629	11.31 630	19.08 639	27.38 640	13.42 638	14.23 639	10.34 635	11.13 636	10.97 636	11.33 637	11.89 638	13.49 635	6.74 633	8.19 634	6.00 632	7.05 631	7.74 630	7.76 632

MEDIAN_ROB	21.20 639	24.56 648	23.42 646	19.57 634	19.62 638	13.29 632	11.21 630	18.04 641	17.02 641	22.07 649	21.92 640	20.84 641	20.24 641	21.02 641	19.68 641	25.59 648	24.08 648	26.20 645	25.19 646	25.31 645	25.19 649

RSGM-EC	29.37 648	17.55 638	9.85 625	35.22 646	33.16 648	26.01 641	45.63 642	20.07 642	17.60 642	18.98 640	23.47 648	30.02 650	23.62 649	41.06 650	44.49 650	58.94 650	34.33 650	32.95 650	20.18 642	33.70 647	20.62 646

acva	29.37 648	17.55 638	9.85 625	35.22 646	33.16 648	26.01 641	45.63 642	20.07 642	17.60 642	18.98 640	23.47 648	30.02 650	23.62 649	41.06 650	44.49 650	58.94 650	34.33 650	32.95 650	20.18 642	33.70 647	20.62 646

AVERAGE_ROB	25.43 647	29.01 649	27.22 647	24.60 645	24.16 647	17.78 637	12.87 631	22.39 644	21.40 644	26.72 651	26.08 650	25.18 649	24.52 651	25.07 649	23.57 642	29.94 649	28.36 649	30.60 646	29.57 647	29.83 646	29.66 650

LSM0	24.21 646	19.88 646	22.33 645	24.42 644	40.13 650	38.41 648	54.99 644	27.05 649	28.61 645	20.59 642	22.00 641	22.29 648	22.86 643	24.12 648	27.16 644	13.59 644	16.33 640	12.13 641	14.08 635	15.72 643	17.53 645

RAFT-FEzeroshot	23.04 640	19.71 642	20.25 637	22.47 641	22.80 642	38.32 644	55.23 647	26.95 645	28.70 646	20.66 644	22.23 642	22.07 643	22.86 643	23.85 643	27.17 645	13.53 639	16.47 642	12.08 635	14.22 638	15.58 639	15.60 641

RAFT-FE	23.04 640	19.71 642	20.25 637	22.47 641	22.80 642	38.32 644	55.23 647	26.95 645	28.70 646	20.66 644	22.23 642	22.07 643	22.86 643	23.85 643	27.17 645	13.53 639	16.47 642	12.08 635	14.22 638	15.58 639	15.60 641

CasAABBNet	23.04 640	19.69 640	20.32 639	22.42 638	22.73 639	38.35 647	55.23 647	26.99 647	28.74 648	20.67 646	22.28 644	22.11 646	22.86 643	23.84 642	27.17 645	13.52 638	16.47 642	12.08 635	14.21 636	15.57 637	15.60 641

FlowAnything	23.08 643	19.70 641	20.48 642	22.45 640	22.73 639	38.34 646	55.18 645	27.00 648	28.79 649	20.83 648	22.42 647	22.10 645	22.83 642	23.85 643	27.23 649	13.53 639	16.54 645	12.10 640	14.29 641	15.59 641	15.58 640

Selective-RAFT-Error	23.11 644	19.77 644	20.60 643	22.49 643	22.80 642	38.46 650	55.19 646	27.13 650	28.90 650	20.73 647	22.38 646	22.11 646	22.91 648	23.94 646	27.18 648	13.54 642	16.57 646	12.09 638	14.21 636	15.61 642	15.65 644

Hybrid-DGEV	23.11 644	19.81 645	20.81 644	22.43 639	22.74 641	38.45 649	55.25 650	27.21 651	28.95 651	20.63 643	22.37 645	22.03 642	22.89 647	23.96 647	27.14 643	13.54 642	16.46 641	12.09 638	14.23 640	15.57 637	15.57 639

test_example2	100.95 650	107.33 650	67.16 649	98.17 648	106.88 651	89.44 651	101.34 652	37.23 652	97.88 652	129.56 652	131.26 652	65.41 652	67.34 652	91.22 652	79.29 652	143.32 652	199.32 652	81.12 652	102.17 652	121.89 652	101.70 651

ccccc		256.25 651		351.50 651	361.31 652	144.22 652		153.19 653		152.98 653		161.94 653		268.06 653		387.64 653	346.97 653	244.11 653	219.32 653	413.57 653

Low-res two-view benchmark