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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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	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

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

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

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

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)
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3.5w_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

2.25w	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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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
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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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