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

FlowAnything_test	0.25 4	0.41 131	0.71 1	0.28 112	0.17 67	0.37 47	0.20 93	0.39 23	0.28 2	0.25 53	0.20 29	0.21 73	0.17 41	0.28 7	0.26 78	0.13 322	0.10 134	0.14 382	0.16 313	0.17 189	0.16 59

LGtest1	0.26 5	0.43 148	0.82 2	0.23 30	0.21 149	0.31 17	0.11 2	0.36 13	0.43 68	0.24 46	0.18 16	0.16 33	0.14 14	0.30 12	0.28 103	0.10 121	0.16 254	0.08 41	0.06 9	0.10 61	0.42 246

1w_stereo	0.35 36	0.28 7	0.86 3	0.24 42	0.17 67	0.44 101	0.22 143	0.60 170	0.43 68	0.27 84	0.30 115	0.14 9	0.26 173	0.61 192	0.25 63	0.07 7	0.79 437	0.07 1	0.06 9	0.08 26	0.79 426

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 33	0.87 4	0.23 30	0.11 3	0.40 67	0.16 46	0.33 8	0.40 53	0.20 15	0.19 23	0.18 53	0.17 41	0.38 64	0.17 1	0.11 221	0.06 2	0.08 41	0.07 37	0.10 61	0.09 6

rvit_stereo_0083	0.28 10	0.37 98	0.88 5	0.28 112	0.18 86	0.28 9	0.22 143	0.40 28	0.58 188	0.25 53	0.30 115	0.27 130	0.27 189	0.38 64	0.25 63	0.14 363	0.12 186	0.13 347	0.10 134	0.13 108	0.14 37

FoundationStereo	0.61 273	0.37 98	0.91 6	1.96 587	2.40 594	0.20 3	0.16 46	0.26 1	0.86 468	0.16 2	0.12 2	0.19 59	0.17 41	0.58 179	0.32 150	0.10 121	2.98 606	0.08 41	0.06 9	0.07 2	0.20 91

111111	0.39 68	0.28 7	0.93 7	0.33 214	0.42 394	0.43 91	0.13 10	0.48 79	0.39 46	0.24 46	0.31 127	0.18 53	0.17 41	0.43 95	0.23 35	0.09 52	1.32 509	0.08 41	0.06 9	0.25 347	1.00 481

CSFM-Stereo	0.35 36	0.30 26	0.95 8	0.21 6	0.12 6	0.39 62	0.15 35	0.37 16	0.31 6	0.18 9	0.16 11	0.17 43	0.16 35	0.64 207	0.53 295	0.12 274	0.85 450	0.07 1	0.50 536	0.07 2	0.79 426

BridgeDepth_RVC	0.24 3	0.51 202	0.97 9	0.18 1	0.12 6	0.31 17	0.12 4	0.34 9	0.60 206	0.16 2	0.15 8	0.16 33	0.20 95	0.33 32	0.27 88	0.11 221	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.29 11	0.42 136	0.97 9	0.36 281	0.25 214	0.31 17	0.22 143	0.40 28	0.28 2	0.19 12	0.12 2	0.13 1	0.12 5	0.44 100	0.23 35	0.08 22	0.49 382	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.58 350

LG-Stereo_L1	0.30 14	0.42 136	0.97 9	0.35 262	0.28 259	0.28 9	0.21 119	0.39 23	0.30 5	0.19 12	0.12 2	0.13 1	0.12 5	0.45 102	0.22 18	0.08 22	0.71 431	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.51 307

Monster-pub-mixall	0.50 170	0.35 79	0.98 12	0.22 16	0.13 15	0.34 32	0.12 4	0.38 21	0.28 2	0.39 148	0.19 23	0.16 33	0.12 5	1.05 328	0.41 223	0.08 22	3.28 607	0.07 1	0.73 574	0.08 26	0.55 337

2w_stereo	0.35 36	0.30 26	0.99 13	0.23 30	0.13 15	0.41 73	0.20 93	0.54 127	0.37 25	0.28 92	0.23 61	0.13 1	0.23 132	0.69 229	0.24 46	0.06 1	1.07 473	0.07 1	0.19 362	0.07 2	0.64 373

WQFJA1	0.49 163	0.48 180	1.00 14	0.27 91	0.38 362	0.48 135	0.23 182	1.81 578	2.16 586	0.26 71	0.26 82	0.29 147	0.27 189	0.34 39	0.36 187	0.10 121	0.11 163	0.10 153	0.09 93	0.20 267	0.54 327

WQFJX1	0.51 182	0.58 231	1.00 14	0.27 91	0.35 333	0.48 135	0.25 238	2.07 590	2.18 588	0.27 84	0.26 82	0.30 155	0.28 207	0.51 144	0.33 163	0.10 121	0.11 163	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.45 277

NLMM	0.49 163	0.47 175	1.00 14	0.27 91	0.38 362	0.48 135	0.23 182	1.81 578	2.16 586	0.26 71	0.26 82	0.29 147	0.27 189	0.34 39	0.36 187	0.10 121	0.11 163	0.10 153	0.09 93	0.20 267	0.54 327

MonSter++	0.34 26	0.27 3	1.00 14	0.21 6	0.13 15	0.31 17	0.14 20	0.30 4	0.32 8	0.17 5	0.14 6	0.18 53	0.15 23	0.61 192	0.40 214	0.11 221	0.82 446	0.07 1	0.56 550	0.07 2	0.84 442

castereo	0.34 26	0.48 180	1.00 14	0.25 57	0.29 267	0.41 73	0.27 275	0.76 245	0.49 104	0.23 36	0.30 115	0.24 97	0.31 244	0.29 10	0.29 114	0.09 52	0.20 296	0.09 91	0.31 457	0.12 89	0.44 272

WQFJX	0.49 163	0.47 175	1.02 19	0.27 91	0.39 368	0.47 128	0.23 182	1.85 580	1.92 582	0.28 92	0.27 92	0.28 138	0.28 207	0.43 95	0.36 187	0.10 121	0.12 186	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.54 327

3.75w	0.33 21	0.27 3	1.02 19	0.22 16	0.21 149	0.44 101	0.16 46	0.47 74	0.33 9	0.25 53	0.21 37	0.13 1	0.18 62	0.54 163	0.24 46	0.08 22	1.14 482	0.07 1	0.08 60	0.07 2	0.56 339

IGEV	0.36 46	0.34 69	1.03 21	0.21 6	0.24 204	0.42 86	0.16 46	0.38 21	0.41 55	0.37 137	0.22 48	0.14 9	0.12 5	0.63 200	0.40 214	0.08 22	0.73 434	0.08 41	0.53 544	0.09 41	0.52 315

MLG-Stereo_test3	0.31 15	0.44 161	1.03 21	0.48 396	0.40 375	0.36 42	0.13 10	0.39 23	0.46 87	0.28 92	0.19 23	0.17 43	0.12 5	0.25 3	0.18 2	0.09 52	0.53 392	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.45 277

monsters	0.39 68	0.39 117	1.04 23	0.24 42	0.32 305	0.42 86	0.13 10	0.49 83	0.35 13	0.27 84	0.21 37	0.14 9	0.15 23	0.60 187	0.43 237	0.09 52	1.09 476	0.07 1	0.70 567	0.07 2	0.65 376

NLMM1	0.53 199	0.51 202	1.05 24	0.28 112	0.38 362	0.49 143	0.24 211	2.08 591	2.47 592	0.29 103	0.28 100	0.27 130	0.25 159	0.48 124	0.35 183	0.10 121	0.11 163	0.10 153	0.09 93	0.24 322	0.57 345

NLSM1	0.45 119	0.54 214	1.05 24	0.27 91	0.40 375	0.49 143	0.21 119	1.54 565	1.71 574	0.26 71	0.33 143	0.26 117	0.26 173	0.41 84	0.36 187	0.10 121	0.11 163	0.11 227	0.10 134	0.22 298	0.23 114

GIP-stereo	0.61 273	0.68 275	1.05 24	0.95 517	1.46 561	0.42 86	0.17 56	0.69 214	0.49 104	0.19 12	0.24 65	0.23 86	0.18 62	0.95 314	0.59 321	0.10 121	1.33 510	0.08 41	0.06 9	0.18 214	2.21 572

MonStereo	0.47 135	0.29 12	1.07 27	0.22 16	0.18 86	0.51 165	0.14 20	0.49 83	0.35 13	0.25 53	0.17 14	0.15 17	0.11 2	0.88 294	0.48 268	0.06 1	2.11 573	0.07 1	0.80 577	0.07 2	1.01 482

Monster-pub-eth3d	0.47 135	0.29 12	1.07 27	0.22 16	0.18 86	0.51 165	0.14 20	0.49 83	0.35 13	0.25 53	0.18 16	0.15 17	0.11 2	0.87 287	0.47 260	0.06 1	2.11 573	0.07 1	0.81 580	0.07 2	1.01 482

2.5w	0.40 80	0.31 33	1.07 27	0.23 30	0.16 45	0.39 62	0.19 78	0.50 100	0.39 46	0.23 36	0.23 61	0.13 1	0.17 41	0.73 249	0.24 46	0.07 7	1.53 536	0.07 1	0.46 526	0.07 2	0.92 462

monsterstereo	0.40 80	0.43 148	1.07 27	0.26 74	0.27 244	0.39 62	0.14 20	0.55 137	0.37 25	0.28 92	0.27 92	0.14 9	0.13 12	0.67 220	0.44 243	0.07 7	1.12 480	0.07 1	0.81 580	0.08 26	0.53 321

MonSter	0.47 135	0.29 12	1.07 27	0.22 16	0.18 86	0.51 165	0.14 20	0.49 83	0.35 13	0.26 71	0.18 16	0.15 17	0.11 2	0.88 294	0.47 260	0.06 1	2.11 573	0.07 1	0.81 580	0.07 2	1.01 482

NLCSM	0.53 199	0.70 287	1.11 32	0.30 152	0.36 346	0.49 143	0.28 288	1.39 554	1.68 571	0.31 111	0.30 115	0.30 155	0.31 244	1.43 399	0.39 211	0.11 221	0.12 186	0.11 227	0.10 134	0.35 461	0.53 321

HiDET	0.34 26	0.27 3	1.12 33	0.21 6	0.13 15	0.36 42	0.14 20	0.37 16	0.35 13	0.17 5	0.15 8	0.17 43	0.15 23	0.59 180	0.59 321	0.09 52	0.58 404	0.07 1	0.44 519	0.07 2	0.73 406

LCMNet	0.37 56	0.28 7	1.12 33	0.20 3	0.13 15	0.39 62	0.14 20	0.37 16	0.37 25	0.18 9	0.16 11	0.17 43	0.15 23	0.69 229	0.60 326	0.09 52	0.80 440	0.07 1	0.55 547	0.07 2	0.93 464

2.25w	0.42 93	0.30 26	1.12 33	0.22 16	0.15 34	0.36 42	0.13 10	0.45 57	0.37 25	0.26 71	0.27 92	0.14 9	0.19 78	0.91 301	0.36 187	0.07 7	1.38 515	0.07 1	0.67 566	0.07 2	0.91 458

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 185	0.51 202	1.12 33	0.26 74	0.22 162	0.46 115	0.20 93	1.10 515	1.33 555	3.13 604	0.33 143	0.22 77	0.20 95	0.34 39	0.26 78	0.11 221	0.09 103	0.11 227	0.09 93	0.17 189	0.21 98

rvit_stereo_0081	0.29 11	0.46 172	1.13 37	0.28 112	0.17 67	0.32 23	0.22 143	0.45 57	0.58 188	0.25 53	0.26 82	0.26 117	0.22 114	0.36 57	0.25 63	0.14 363	0.10 134	0.11 227	0.10 134	0.13 108	0.11 17

rvit_stereo_0082	0.29 11	0.46 172	1.13 37	0.28 112	0.17 67	0.32 23	0.22 143	0.45 57	0.58 188	0.25 53	0.26 82	0.26 117	0.22 114	0.36 57	0.25 63	0.14 363	0.10 134	0.11 227	0.10 134	0.13 108	0.11 17

3.5w_stereo	0.34 26	0.33 59	1.17 39	0.21 6	0.15 34	0.40 67	0.14 20	0.46 65	0.36 22	0.23 36	0.25 73	0.15 17	0.19 78	0.80 275	0.24 46	0.07 7	1.02 469	0.07 1	0.07 37	0.07 2	0.52 315

asd	0.36 46	0.28 7	1.21 40	0.23 30	0.19 119	0.41 73	0.14 20	0.37 16	0.34 11	0.26 71	0.21 37	0.15 17	0.19 78	0.91 301	0.20 7	0.10 121	1.14 482	0.07 1	0.08 60	0.08 26	0.71 400

DilatedVolume-Stereo	0.35 36	0.38 108	1.21 40	0.26 74	0.20 135	0.41 73	0.18 70	0.43 43	0.38 34	0.37 137	0.35 159	0.29 147	0.24 139	0.64 207	0.55 304	0.09 52	0.19 281	0.08 41	0.11 184	0.12 89	0.50 300

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 19	0.40 125	1.21 40	0.35 262	0.16 45	0.29 12	0.16 46	0.59 163	0.56 173	0.20 15	0.20 29	0.17 43	0.26 173	0.40 75	0.38 206	0.09 52	0.08 49	0.08 41	0.25 416	0.12 89	0.43 256

DEFOM-Stereo	0.26 5	0.61 246	1.22 43	0.24 42	0.14 25	0.49 143	0.18 70	0.31 5	0.31 6	0.20 15	0.18 16	0.15 17	0.14 14	0.42 93	0.19 5	0.08 22	0.06 2	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.16 59

asda	0.41 85	0.31 33	1.23 44	0.22 16	0.17 67	0.43 91	0.16 46	0.46 65	0.38 34	0.25 53	0.20 29	0.15 17	0.20 95	0.99 317	0.23 35	0.10 121	1.49 530	0.07 1	0.23 403	0.08 26	0.88 454

xyz-stereo-finetune	0.37 56	0.90 374	1.23 44	0.22 16	0.12 6	0.53 196	0.26 256	0.57 150	0.58 188	0.30 108	0.33 143	0.29 147	0.24 139	0.60 187	0.62 338	0.09 52	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.13 108	0.14 37

4.5_new	0.39 68	0.29 12	1.25 46	0.22 16	0.16 45	0.40 67	0.17 56	0.43 43	0.37 25	0.27 84	0.22 48	0.15 17	0.14 14	1.04 325	0.23 35	0.09 52	1.49 530	0.07 1	0.14 267	0.09 41	0.62 362

4.5w-stereo	0.39 68	0.29 12	1.25 46	0.22 16	0.16 45	0.40 67	0.17 56	0.43 43	0.37 25	0.27 84	0.22 48	0.15 17	0.14 14	1.04 325	0.23 35	0.09 52	1.49 530	0.07 1	0.14 267	0.09 41	0.62 362

3.25w_new	0.39 68	0.30 26	1.27 48	0.21 6	0.22 162	0.37 47	0.14 20	0.46 65	0.38 34	0.25 53	0.21 37	0.16 33	0.19 78	0.71 241	0.23 35	0.07 7	1.41 520	0.07 1	0.35 488	0.07 2	0.80 430

3.25w	0.39 68	0.30 26	1.27 48	0.21 6	0.22 162	0.37 47	0.14 20	0.46 65	0.38 34	0.25 53	0.21 37	0.16 33	0.19 78	0.71 241	0.23 35	0.07 7	1.41 520	0.07 1	0.35 488	0.07 2	0.80 430

U	3.41 601	0.37 98	1.27 48	0.27 91	13.75 619	19.65 626	0.15 35	0.43 43	0.33 9	0.18 9	0.19 23	0.27 130	0.15 23	0.23 2	0.19 5	0.10 121	0.06 2	17.75 629	12.73 622	0.11 76	0.10 10

RSM++	0.48 148	0.52 207	1.27 48	1.62 567	1.27 551	0.39 62	0.20 93	0.49 83	0.56 173	0.22 29	0.25 73	0.24 97	0.17 41	0.39 68	0.23 35	0.09 52	0.11 163	0.09 91	0.35 488	0.29 404	0.80 430

qwe	0.41 85	0.29 12	1.29 52	0.22 16	0.22 162	0.41 73	0.15 35	0.49 83	0.38 34	0.28 92	0.23 61	0.14 9	0.15 23	0.94 308	0.24 46	0.08 22	1.47 529	0.07 1	0.25 416	0.08 26	0.76 413

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 199	0.39 117	1.30 53	0.45 384	0.21 149	0.74 438	0.17 56	0.71 230	0.44 78	1.17 536	0.38 176	0.89 490	0.23 132	0.86 286	0.94 425	0.11 221	0.49 382	0.09 91	0.40 509	0.13 108	0.50 300

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 119	1.36 494	1.30 53	0.24 42	0.12 6	0.33 29	0.20 93	0.41 32	0.37 25	0.32 116	0.21 37	0.16 33	0.14 14	0.29 10	0.62 338	0.55 556	1.42 523	0.11 227	0.13 244	0.25 347	0.56 339

mms	0.39 68	0.63 255	1.31 55	0.34 239	0.65 467	0.32 23	0.22 143	0.39 23	0.39 46	0.27 84	0.31 127	0.23 86	0.17 41	0.57 172	0.22 18	0.08 22	0.21 305	0.10 153	0.08 60	0.24 322	1.16 497

S2M2_XL	0.22 1	0.36 85	1.33 56	0.20 3	0.13 15	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 2	0.20 29	0.15 17	0.14 14	0.21 1	0.22 18	0.11 221	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.10 61	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
BridgeDepth	0.26 5	0.63 255	1.36 57	0.23 30	0.10 1	0.38 57	0.15 35	0.35 10	0.37 25	0.17 5	0.13 5	0.23 86	0.19 78	0.32 27	0.23 35	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.10 61	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-RUCA	2.30 583	0.38 108	1.36 57	0.41 355	1.90 580	2.03 584	1.86 594	1.37 552	1.78 578	3.73 606	3.72 601	5.06 605	8.09 613	2.15 525	1.63 511	0.26 519	0.77 436	2.71 612	1.91 608	2.43 605	2.42 581

RSM	0.47 135	0.51 202	1.36 57	1.37 552	1.04 526	0.37 47	0.21 119	0.52 109	0.55 165	0.23 36	0.28 100	0.28 138	0.17 41	0.40 75	0.22 18	0.09 52	0.24 317	0.09 91	0.35 488	0.24 322	0.80 430

LG-Stereo	0.36 46	0.61 246	1.37 60	0.26 74	0.37 353	0.43 91	0.20 93	0.55 137	0.44 78	0.25 53	0.30 115	0.50 287	0.17 41	0.30 12	0.37 198	0.10 121	0.18 275	0.11 227	0.10 134	0.24 322	0.43 256

BStereo	0.34 26	0.38 108	1.38 61	0.24 42	0.29 267	0.50 156	0.21 119	0.49 83	0.38 34	0.22 29	0.18 16	0.20 63	0.14 14	0.35 51	0.47 260	0.07 7	0.42 366	0.16 431	0.21 384	0.12 89	0.42 246

Wave_Phase_stereo	0.37 56	0.38 108	1.38 61	0.24 42	0.29 267	1.09 534	0.21 119	0.52 109	0.38 34	0.22 29	0.18 16	0.20 63	0.14 14	0.35 51	0.47 260	0.07 7	0.42 366	0.16 431	0.21 384	0.12 89	0.42 246

Wavelet-MonSter	0.42 93	0.34 69	1.38 61	0.23 30	0.17 67	0.43 91	0.14 20	0.28 3	0.35 13	0.23 36	0.21 37	0.15 17	0.16 35	0.92 306	0.66 355	0.06 1	1.21 489	0.07 1	0.45 521	0.06 1	0.95 471

castereo++	0.39 68	0.83 342	1.38 61	0.29 132	0.18 86	0.53 196	0.20 93	0.57 150	0.58 188	0.20 15	0.27 92	0.32 172	0.17 41	0.34 39	0.22 18	0.09 52	0.54 395	0.09 91	0.29 439	0.15 144	0.52 315

999	0.35 36	0.74 312	1.38 61	0.27 91	0.18 86	0.50 156	0.23 182	0.40 28	0.41 55	0.21 20	0.33 143	0.23 86	0.18 62	0.74 253	0.37 198	0.09 52	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.26 367	0.26 136

2.75w_new	0.46 128	0.32 47	1.39 66	0.21 6	0.19 119	0.40 67	0.18 70	0.51 107	0.39 46	0.27 84	0.21 37	0.13 1	0.20 95	1.10 341	0.44 243	0.07 7	1.58 540	0.07 1	0.61 562	0.07 2	0.82 440

4.25_new	0.43 98	0.29 12	1.40 67	0.23 30	0.19 119	0.41 73	0.17 56	0.44 51	0.38 34	0.34 128	0.22 48	0.15 17	0.18 62	1.06 329	0.30 121	0.10 121	1.44 524	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 464

4.5w_new	0.43 98	0.29 12	1.40 67	0.23 30	0.19 119	0.41 73	0.17 56	0.44 51	0.38 34	0.34 128	0.22 48	0.15 17	0.18 62	1.06 329	0.30 121	0.10 121	1.44 524	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 464

4.25w-stereo	0.43 98	0.29 12	1.40 67	0.23 30	0.19 119	0.41 73	0.17 56	0.44 51	0.38 34	0.34 128	0.22 48	0.15 17	0.18 62	1.06 329	0.30 121	0.10 121	1.44 524	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 464

xyz-stereo-finetune2	0.40 80	0.89 368	1.40 67	0.22 16	0.12 6	0.58 264	0.23 182	0.55 137	0.50 116	0.33 121	0.47 225	0.30 155	0.41 322	0.81 279	0.60 326	0.09 52	0.07 12	0.11 227	0.09 93	0.12 89	0.12 20

S2M2_L	0.27 8	0.32 47	1.41 71	0.24 42	0.17 67	0.24 6	0.09 1	0.36 13	0.50 116	0.17 5	0.25 73	0.22 77	0.17 41	0.27 5	0.29 114	0.16 414	0.12 186	0.11 227	0.12 222	0.15 144	0.12 20
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
NLSM3	0.34 26	0.67 265	1.42 72	0.26 74	0.24 204	0.43 91	0.19 78	0.63 188	0.49 104	0.21 20	0.27 92	0.21 73	0.25 159	0.30 12	0.27 88	0.07 7	0.06 2	0.10 153	0.09 93	0.10 61	0.51 307

rvit_stereo_0080	0.33 21	0.77 322	1.43 73	0.24 42	0.18 86	0.34 32	0.27 275	0.58 154	0.51 123	0.25 53	0.27 92	0.27 130	0.22 114	0.32 27	0.27 88	0.14 363	0.10 134	0.10 153	0.10 134	0.15 144	0.17 67

IGEV-Stereo+	0.48 148	0.32 47	1.43 73	0.26 74	0.46 409	0.30 14	0.13 10	0.32 7	0.57 180	0.80 478	0.24 65	0.19 59	0.19 78	0.57 172	0.46 255	0.10 121	1.36 512	0.08 41	0.22 398	0.46 526	1.04 488

whm_eth	0.33 21	0.77 322	1.43 73	0.24 42	0.18 86	0.34 32	0.27 275	0.58 154	0.51 123	0.25 53	0.27 92	0.27 130	0.22 114	0.32 27	0.27 88	0.14 363	0.10 134	0.10 153	0.10 134	0.15 144	0.17 67

anonymity	0.86 453	0.68 275	1.44 76	0.64 467	0.83 496	0.67 404	0.52 475	0.98 431	0.73 351	0.96 509	0.70 433	0.81 456	0.86 515	1.10 341	1.34 489	0.64 559	0.72 433	0.58 563	1.44 603	0.60 546	0.91 458

MLG-Stereo	0.38 63	0.43 148	1.46 77	0.24 42	0.42 394	0.44 101	0.13 10	0.42 38	0.51 123	0.27 84	0.14 6	0.17 43	0.13 12	0.35 51	0.18 2	0.08 22	1.45 528	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.47 285

tt45	0.35 36	0.80 334	1.46 77	0.26 74	0.17 67	0.55 221	0.22 143	0.44 51	0.39 46	0.24 46	0.26 82	0.25 106	0.18 62	0.64 207	0.36 187	0.09 52	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.29 155

ITSA-stereo	0.52 185	0.42 136	1.46 77	0.34 239	0.18 86	0.60 299	0.29 316	0.99 440	0.82 439	0.51 249	0.48 233	0.53 302	0.59 444	1.25 374	0.73 381	0.15 394	0.12 186	0.17 450	0.16 313	0.19 244	0.32 180

CES	0.33 21	0.32 47	1.46 77	0.25 57	0.50 414	0.40 67	0.20 93	0.48 79	0.48 99	0.22 29	0.29 106	0.26 117	0.19 78	0.35 51	0.22 18	0.09 52	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.16 165	0.54 327

SMoEStereo_RVC	0.36 46	0.83 342	1.48 81	0.26 74	0.15 34	0.46 115	0.22 143	0.40 28	0.43 68	0.23 36	0.24 65	0.21 73	0.18 62	0.47 111	0.59 321	0.07 7	0.07 12	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.42 246

rvit_0105_6	0.36 46	0.55 223	1.48 81	0.31 171	0.18 86	0.35 38	0.26 256	0.56 143	0.66 260	0.26 71	0.29 106	0.33 180	0.26 173	0.41 84	0.27 88	0.18 447	0.16 254	0.15 411	0.13 244	0.15 144	0.25 128

MLG-Stereo_test1	0.36 46	0.45 169	1.50 83	0.24 42	0.35 333	0.45 107	0.13 10	0.36 13	0.51 123	0.20 15	0.10 1	0.18 53	0.12 5	0.33 32	0.18 2	0.08 22	1.36 512	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.47 285

VIP-Stereo	0.39 68	0.81 338	1.51 84	0.24 42	0.34 322	0.52 185	0.17 56	0.46 65	0.49 104	0.21 20	0.25 73	0.25 106	0.15 23	0.41 84	0.41 223	0.09 52	0.62 414	0.08 41	0.06 9	0.15 144	0.68 388

fffft	0.36 46	0.70 287	1.51 84	0.25 57	0.15 34	0.42 86	0.24 211	0.46 65	0.42 62	0.22 29	0.19 23	0.20 63	0.16 35	0.47 111	0.69 365	0.07 7	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.30 413	0.45 277
1: 1. 1
3w_stereo	0.44 114	0.29 12	1.53 86	0.23 30	0.20 135	0.37 47	0.22 143	0.53 116	0.41 55	0.25 53	0.21 37	0.13 1	0.22 114	0.90 299	0.24 46	0.06 1	1.52 535	0.07 1	0.44 519	0.08 26	0.83 441

Replicate-Monster	0.58 237	0.53 211	1.55 87	0.22 16	0.34 322	0.37 47	0.13 10	0.43 43	0.39 46	0.35 133	0.16 11	0.16 33	0.15 23	1.46 406	0.21 11	0.11 221	2.71 599	0.07 1	0.35 488	0.08 26	1.81 550

fffy	0.39 68	0.67 265	1.57 88	0.45 384	0.52 420	0.37 47	0.22 143	0.45 57	0.35 13	0.21 20	0.30 115	0.26 117	0.20 95	0.45 102	0.24 46	0.08 22	0.29 339	0.10 153	0.08 60	0.25 347	0.77 417

water-stereo	0.36 46	0.61 246	1.58 89	0.25 57	0.14 25	0.38 57	0.18 70	0.44 51	0.35 13	0.31 111	0.35 159	0.28 138	0.25 159	0.45 102	0.38 206	0.12 274	0.09 103	0.09 91	0.08 60	0.11 76	0.74 410

BUS	0.45 119	0.32 47	1.58 89	0.31 171	0.22 162	0.91 505	0.23 182	1.05 491	0.67 273	0.64 398	0.53 279	0.65 367	0.32 253	0.48 124	0.34 175	0.13 322	0.10 134	0.14 382	0.12 222	0.13 108	0.15 46

BSDual-CNN	0.48 148	0.32 47	1.58 89	0.31 171	0.22 162	0.76 446	0.32 354	1.05 491	0.67 273	0.64 398	0.53 279	0.63 354	0.38 288	0.48 124	0.97 428	0.13 322	0.10 134	0.14 382	0.12 222	0.13 108	0.15 46

psmg	0.48 148	0.32 47	1.58 89	0.28 112	0.22 162	0.75 441	0.35 387	0.94 398	0.67 273	0.61 363	0.59 347	0.63 354	0.38 288	0.48 124	0.97 428	0.13 322	0.11 163	0.13 347	0.13 244	0.14 132	0.15 46

depthmonostereo	0.38 63	0.68 275	1.59 93	0.48 396	0.14 25	0.41 73	0.19 78	0.52 109	0.42 62	0.26 71	0.29 106	0.31 165	0.29 227	0.64 207	0.33 163	0.09 52	0.10 134	0.09 91	0.08 60	0.10 61	0.50 300

RAFT-Stereo-weight	0.46 128	0.37 98	1.60 94	0.29 132	0.51 417	0.57 253	0.22 143	0.84 312	0.67 273	0.48 202	0.38 176	0.36 191	0.17 41	0.39 68	0.27 88	0.09 52	1.28 501	0.09 91	0.07 37	0.09 41	0.41 241

LG-G_1	0.41 85	0.43 148	1.62 95	0.50 415	0.35 333	0.50 156	0.12 4	0.47 74	0.44 78	0.33 121	0.20 29	0.19 59	0.15 23	0.94 308	0.21 11	0.09 52	0.61 409	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.87 452

LG-G	0.41 85	0.43 148	1.62 95	0.50 415	0.35 333	0.50 156	0.12 4	0.47 74	0.44 78	0.33 121	0.20 29	0.19 59	0.15 23	0.94 308	0.21 11	0.09 52	0.61 409	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.87 452

ours_stereo	0.37 56	0.67 265	1.63 97	0.30 152	0.50 414	0.35 38	0.22 143	0.41 32	0.38 34	0.21 20	0.32 139	0.23 86	0.17 41	0.47 111	0.22 18	0.08 22	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.24 322	0.77 417

AIO-Stereo	0.64 318	0.60 240	1.63 97	1.31 545	1.45 558	0.38 57	0.20 93	0.55 137	0.83 446	0.31 111	0.31 127	0.23 86	0.15 23	0.39 68	0.63 345	0.10 121	1.25 494	0.09 91	0.41 514	0.21 281	1.73 547

AdaDepth	0.36 46	0.43 148	1.65 99	0.26 74	0.22 162	0.46 115	0.16 46	0.31 5	0.53 148	0.21 20	0.20 29	0.14 9	0.18 62	0.37 60	0.21 11	0.07 7	0.67 420	0.08 41	0.24 407	0.10 61	0.74 410

trnet	0.31 15	0.31 33	1.65 99	0.20 3	0.12 6	0.55 221	0.15 35	0.50 100	0.51 123	0.28 92	0.34 152	0.24 97	0.21 106	0.34 39	0.24 46	0.11 221	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.09 41	0.12 20

IGEV-Stereo++	0.58 237	0.29 12	1.66 101	0.37 294	0.53 427	0.47 128	0.13 10	0.54 127	0.37 25	1.02 518	0.25 73	0.17 43	0.22 114	1.04 325	0.27 88	0.08 22	1.98 567	0.08 41	0.06 9	0.17 189	1.92 552

CREStereo	0.31 15	0.35 79	1.66 101	0.19 2	0.13 15	0.55 221	0.17 56	0.50 100	0.50 116	0.28 92	0.34 152	0.24 97	0.21 106	0.34 39	0.23 35	0.11 221	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.10 61	0.12 20
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
GASTEREO	0.89 469	0.83 342	1.67 103	2.15 589	1.89 579	0.52 185	0.21 119	0.62 180	0.62 223	0.33 121	0.31 127	0.16 33	0.31 244	1.11 346	0.68 362	0.11 221	1.92 559	0.08 41	0.29 439	0.19 244	3.79 606

MSCF	0.88 461	0.84 347	1.67 103	2.15 589	1.87 578	0.51 165	0.21 119	0.63 188	0.61 212	0.32 116	0.29 106	0.17 43	0.30 238	1.06 329	0.67 359	0.11 221	1.92 559	0.08 41	0.31 457	0.19 244	3.72 605

CroCo-Stereo	0.35 36	0.71 292	1.67 103	0.32 192	0.17 67	0.19 2	0.21 119	0.79 268	0.54 154	0.22 29	0.25 73	0.55 318	0.22 114	0.28 7	0.28 103	0.10 121	0.08 49	0.08 41	0.07 37	0.12 89	0.10 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
DDF-Stereo	0.65 327	0.33 59	1.69 106	0.67 478	0.82 495	0.37 47	0.20 93	0.50 100	0.52 135	0.34 128	0.17 14	0.78 440	0.23 132	0.68 225	1.03 445	0.20 476	1.66 548	0.09 91	0.34 484	0.34 447	2.03 558

252Zero-FE	1.02 509	0.31 33	1.72 107	0.26 74	0.27 244	0.31 17	0.12 4	0.42 38	0.57 180	7.97 613	0.25 73	0.13 1	0.12 5	0.75 255	0.51 285	0.09 52	5.04 617	0.07 1	0.83 584	0.09 41	0.66 378

DDVS	0.67 353	0.46 172	1.74 108	2.40 596	0.35 333	0.86 488	0.98 556	0.72 232	0.52 135	0.53 268	0.57 335	0.89 490	0.37 279	1.22 365	0.57 311	0.15 394	0.14 221	0.14 382	0.12 222	0.19 244	0.42 246

PMTNet	0.35 36	0.38 108	1.75 109	0.21 6	0.14 25	0.57 253	0.24 211	0.48 79	0.44 78	0.28 92	0.32 139	0.26 117	0.24 139	0.41 84	0.24 46	0.42 545	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.18 214	0.15 46

MatchStereo	0.27 8	0.41 131	1.77 110	0.21 6	0.10 1	0.21 4	0.14 20	0.43 43	0.43 68	0.15 1	0.26 82	0.15 17	0.15 23	0.27 5	0.20 7	0.09 52	0.07 12	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 3

MLG-Stereo_test2	0.46 128	0.49 187	1.77 110	0.79 498	0.70 476	0.63 354	0.12 4	0.37 16	0.48 99	0.39 148	0.15 8	0.24 97	0.10 1	0.46 106	0.20 7	0.16 414	1.21 489	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.66 378

WCG-NET	0.41 85	0.80 334	1.77 110	0.25 57	0.13 15	0.43 91	0.24 211	0.42 38	0.59 199	0.38 143	0.41 193	0.26 117	0.24 139	0.37 60	0.24 46	0.08 22	0.81 444	0.08 41	0.07 37	0.26 367	0.31 173

WCG-NET（raft）	0.44 114	0.97 393	1.78 113	0.24 42	0.17 67	0.43 91	0.24 211	0.42 38	0.52 135	0.38 143	0.35 159	0.46 264	0.25 159	0.41 84	0.26 78	0.08 22	1.08 474	0.08 41	0.08 60	0.27 381	0.40 232

rvit_stereo_0081_aga	0.34 26	0.67 265	1.79 114	0.27 91	0.20 135	0.34 32	0.21 119	0.43 43	0.48 99	0.26 71	0.28 100	0.27 130	0.21 106	0.33 32	0.25 63	0.14 363	0.11 163	0.11 227	0.10 134	0.14 132	0.18 76

CAS	0.39 68	0.31 33	1.79 114	0.81 502	0.34 322	0.51 165	0.23 182	0.49 83	0.42 62	0.23 36	0.31 127	0.20 63	0.17 41	0.30 12	0.25 63	0.77 569	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 61	0.41 241

dual_stereo	0.94 490	0.31 33	1.80 116	0.90 508	2.52 596	0.54 207	0.15 35	0.69 214	1.02 521	0.25 53	0.18 16	0.18 53	0.14 14	0.63 200	0.35 183	0.09 52	3.76 609	0.07 1	0.47 528	0.07 2	4.59 614

CASnet	0.32 19	0.40 125	1.80 116	0.28 112	0.11 3	0.47 128	0.19 78	0.45 57	0.47 94	0.39 148	0.31 127	0.23 86	0.17 41	0.31 17	0.21 11	0.11 221	0.06 2	0.15 411	0.12 222	0.16 165	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RCA-Stereo	0.45 119	0.38 108	1.80 116	0.27 91	0.25 214	0.58 264	0.23 182	0.84 312	0.66 260	0.42 163	0.44 211	0.28 138	0.35 269	0.31 17	0.21 11	0.09 52	1.01 464	0.09 91	0.07 37	0.21 281	0.53 321

GLC_STEREO	0.31 15	0.30 26	1.80 116	0.29 132	0.12 6	0.41 73	0.20 93	0.39 23	0.42 62	0.26 71	0.31 127	0.25 106	0.19 78	0.36 57	0.26 78	0.09 52	0.11 163	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.15 46

CSP-Net	0.55 214	0.61 246	1.81 120	0.30 152	0.23 192	0.77 456	0.35 387	0.90 372	0.62 223	0.62 376	0.60 356	0.65 367	0.42 335	1.76 461	0.47 260	0.17 434	0.12 186	0.10 153	0.10 134	0.21 281	0.16 59

mmm	0.66 347	0.53 211	1.83 121	0.38 314	0.86 499	0.49 143	0.27 275	0.82 292	0.83 446	0.59 342	0.69 420	0.47 273	0.38 288	0.81 279	0.73 381	0.12 274	1.37 514	0.14 382	0.45 521	0.18 214	1.35 522

knoymous	0.37 56	0.34 69	1.83 121	0.25 57	0.18 86	0.45 107	0.24 211	0.60 170	0.40 53	0.42 163	0.39 182	0.54 309	0.25 159	0.41 84	0.29 114	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.07 37	0.13 108	0.20 91

AnonymousM	0.45 119	0.49 187	1.83 121	0.29 132	0.15 34	0.53 196	0.22 143	0.64 195	0.66 260	0.47 199	0.33 143	0.30 155	0.25 159	0.49 138	0.29 114	0.12 274	0.27 336	0.71 572	0.37 500	0.12 89	0.41 241

FE-Mocha	0.61 273	0.36 85	1.84 124	1.06 528	0.34 322	0.43 91	0.17 56	0.72 232	0.55 165	0.45 184	0.50 259	0.58 332	0.45 365	2.35 538	1.18 471	0.10 121	0.40 363	0.11 227	0.21 384	0.13 108	0.31 173

test_sample2	0.59 255	0.42 136	1.84 124	0.33 214	0.18 86	0.52 185	0.28 288	0.86 337	0.70 323	0.47 199	0.53 279	0.46 264	0.41 322	1.51 414	0.66 355	0.12 274	0.93 456	0.11 227	0.24 407	0.16 165	1.01 482

test_sample1	0.61 273	0.45 169	1.84 124	0.33 214	0.29 267	0.49 143	0.24 211	0.83 303	0.73 351	0.51 249	0.53 279	0.52 299	0.45 365	1.40 393	0.72 377	0.11 221	0.96 457	0.10 153	0.24 407	0.15 144	1.25 512

GMStereo_Zeroshot	0.44 114	0.44 161	1.84 124	0.44 377	0.20 135	0.52 185	0.19 78	0.60 170	0.54 154	0.58 323	0.59 347	0.63 354	0.29 227	0.59 180	0.34 175	0.16 414	0.09 103	0.16 431	0.09 93	0.26 367	0.26 136

AEACV	0.89 469	0.29 12	1.84 124	2.50 598	1.68 573	0.53 196	0.21 119	1.01 460	0.42 62	0.68 429	0.31 127	0.22 77	0.39 303	1.63 439	0.25 63	0.09 52	2.60 596	0.09 91	0.54 546	0.23 315	2.27 578

GEAStereo	0.95 493	0.48 180	1.85 129	2.15 589	3.19 602	0.55 221	0.21 119	0.66 201	0.45 84	0.43 171	0.22 48	0.16 33	0.18 62	1.06 329	0.97 428	0.13 322	2.28 587	0.09 91	0.06 9	0.33 437	3.58 601

GSStereo	1.06 517	0.48 180	1.85 129	2.42 597	3.19 602	0.55 221	0.21 119	1.59 569	0.54 154	0.29 103	0.22 48	0.17 43	0.18 62	1.06 329	0.97 428	0.13 322	2.82 601	0.08 41	0.17 331	0.33 437	3.99 608

tg	0.45 119	0.83 342	1.85 129	0.29 132	0.16 45	0.57 253	0.18 70	0.60 170	0.56 173	0.37 137	0.44 211	0.38 202	0.24 139	0.48 124	0.28 103	0.09 52	0.30 340	0.11 227	0.11 184	0.44 519	0.77 417

ProNet	0.46 128	0.60 240	1.85 129	0.35 262	0.67 469	0.49 143	0.25 238	0.53 116	0.57 180	0.21 20	0.24 65	0.22 77	0.20 95	0.52 149	0.22 18	0.09 52	0.47 378	0.10 153	0.09 93	0.23 315	1.33 518

DAS	0.61 273	0.42 136	1.85 129	0.34 239	0.34 322	0.52 185	0.42 429	0.89 363	0.80 425	0.85 494	0.69 420	0.57 328	0.51 409	2.38 543	0.57 311	0.13 322	0.09 103	0.12 286	0.09 93	0.18 214	0.37 208

SepStereo	0.57 229	0.42 136	1.85 129	0.34 239	0.34 322	0.52 185	0.42 429	0.89 363	0.80 425	0.85 494	0.69 420	0.57 328	0.51 409	1.55 420	0.57 311	0.13 322	0.09 103	0.12 286	0.09 93	0.18 214	0.37 208

4w-stereo	0.50 170	0.26 1	1.86 135	0.22 16	0.30 283	0.38 57	0.14 20	0.41 32	0.35 13	0.25 53	0.21 37	0.14 9	0.20 95	1.18 360	0.33 163	0.09 52	1.56 539	0.07 1	0.72 572	0.07 2	1.23 511

rvit_stereo_ft	0.38 63	1.01 400	1.86 135	0.33 214	0.21 149	0.28 9	0.27 275	0.59 163	0.55 165	0.24 46	0.28 100	0.28 138	0.27 189	0.35 51	0.28 103	0.14 363	0.09 103	0.11 227	0.11 184	0.14 132	0.31 173

Selective-IGEV	0.57 229	0.42 136	1.87 137	1.67 571	1.33 552	0.36 42	0.20 93	0.61 176	0.71 337	0.22 29	0.31 127	0.22 77	0.19 78	0.52 149	0.36 187	0.09 52	0.97 458	0.09 91	0.15 291	0.20 267	0.85 447

LoS	0.34 26	0.35 79	1.88 138	0.25 57	0.13 15	0.53 196	0.20 93	0.50 100	0.53 148	0.26 71	0.28 100	0.37 196	0.24 139	0.40 75	0.25 63	0.10 121	0.08 49	0.08 41	0.06 9	0.15 144	0.10 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-RAFT	0.46 128	0.48 180	1.88 138	0.32 192	0.16 45	0.61 319	0.19 78	0.66 201	0.62 223	0.28 92	0.30 115	0.41 222	0.33 259	0.51 144	0.32 150	0.11 221	1.09 476	0.09 91	0.35 488	0.19 244	0.37 208

Any-RAFT	0.42 93	0.33 59	1.89 140	0.28 112	0.21 149	0.69 413	0.21 119	0.83 303	0.60 206	0.45 184	0.43 199	0.62 350	0.30 238	0.48 124	0.24 46	0.11 221	0.40 363	0.08 41	0.06 9	0.10 61	0.16 59

CAS++	0.34 26	0.39 117	1.90 141	0.25 57	0.18 86	0.32 23	0.20 93	0.78 259	0.44 78	0.31 111	0.31 127	0.21 73	0.16 35	0.34 39	0.20 7	0.15 394	0.13 204	0.13 347	0.10 134	0.15 144	0.14 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
EGLCR-Stereo	0.90 475	0.31 33	1.90 141	1.60 566	0.95 511	1.14 538	0.42 429	0.85 326	0.43 68	1.74 577	0.21 37	0.27 130	0.17 41	1.56 422	0.30 121	0.10 121	2.60 596	0.10 153	0.09 93	0.10 61	3.10 594

CRFU-Net	0.58 237	0.42 136	1.90 141	0.49 409	0.27 244	0.83 481	0.35 387	0.94 398	0.54 154	0.65 414	0.60 356	0.78 440	1.34 550	1.00 318	0.51 285	0.17 434	0.14 221	0.17 450	0.10 134	0.19 244	0.20 91

Pointernet	0.37 56	0.31 33	1.91 144	0.25 57	0.37 353	0.47 128	0.15 35	0.67 206	0.52 135	0.23 36	0.30 115	0.28 138	0.20 95	0.32 27	0.23 35	0.10 121	0.24 317	0.07 1	0.13 244	0.10 61	0.51 307

iRaftStereo_RVC	0.47 135	0.84 347	1.91 144	0.29 132	0.15 34	0.53 196	0.20 93	0.58 154	0.50 116	0.37 137	0.43 199	0.42 227	0.23 132	0.38 64	0.28 103	0.09 52	0.70 428	0.12 286	0.11 184	0.43 515	0.77 417

SMFormer	0.64 318	0.54 214	1.92 146	0.32 192	0.16 45	0.46 115	0.24 211	0.94 398	0.85 461	0.58 323	0.70 433	0.51 292	0.41 322	1.89 494	0.86 415	0.13 322	1.01 464	0.11 227	0.26 424	0.17 189	0.84 442

tta	0.63 308	0.54 214	1.92 146	0.32 192	0.16 45	0.46 115	0.24 211	0.94 398	0.85 461	0.58 323	0.70 433	0.51 292	0.41 322	1.89 494	0.86 415	0.13 322	1.01 464	0.11 227	0.26 424	0.19 244	0.59 355

qqq1	0.62 294	0.54 214	1.92 146	0.32 192	0.16 45	0.46 115	0.24 211	0.94 398	0.85 461	0.58 323	0.70 433	0.51 292	0.41 322	1.89 494	0.64 347	0.13 322	1.01 464	0.09 91	0.24 407	0.19 244	0.59 355

fff1	0.62 294	0.54 214	1.92 146	0.32 192	0.16 45	0.46 115	0.24 211	0.94 398	0.85 461	0.58 323	0.70 433	0.51 292	0.41 322	1.89 494	0.64 347	0.13 322	1.01 464	0.09 91	0.24 407	0.19 244	0.59 355

EAI-Stereo	1.16 531	0.29 12	1.94 150	0.55 436	0.97 515	1.96 577	7.94 616	1.34 550	1.03 523	1.01 517	1.48 557	0.51 292	0.66 473	0.65 214	1.42 498	0.09 52	0.23 315	0.09 91	0.53 544	0.13 108	0.49 298

SCV	0.69 367	0.68 275	1.95 151	0.90 508	1.04 526	0.49 143	0.24 211	0.98 431	0.73 351	0.54 274	0.31 127	0.24 97	0.20 95	1.32 384	0.26 78	0.11 221	1.59 541	0.09 91	0.32 465	0.34 447	1.58 538

222	1.02 509	0.60 240	1.95 151	0.29 132	0.51 417	0.62 340	0.24 211	1.09 512	0.86 468	0.64 398	0.67 412	0.47 273	0.42 335	1.86 487	6.73 610	0.13 322	1.21 489	0.11 227	0.32 465	0.17 189	1.44 531

DSFCA	0.62 294	0.77 322	1.95 151	0.29 132	0.29 267	0.79 466	0.86 544	0.81 283	0.73 351	0.73 451	0.66 407	0.67 379	0.57 433	1.17 358	1.03 445	0.16 414	0.15 239	0.13 347	0.14 267	0.19 244	0.28 149

DMCA	0.50 170	0.83 342	1.95 151	0.32 192	0.24 204	0.59 284	0.26 256	0.81 283	0.68 300	0.59 342	0.49 247	0.56 324	0.36 273	0.65 214	0.65 352	0.14 363	0.10 134	0.14 382	0.10 134	0.19 244	0.29 155

ISRNet	0.51 182	0.58 231	1.96 155	0.38 314	0.31 293	0.49 143	0.21 119	0.80 274	0.71 337	0.64 398	0.71 448	0.66 376	0.40 310	0.59 180	0.45 249	0.23 502	0.16 254	0.21 492	0.20 373	0.21 281	0.37 208

LoS_RVC	0.34 26	0.38 108	1.96 155	0.27 91	0.35 333	0.43 91	0.22 143	0.43 43	0.34 11	0.24 46	0.34 152	0.23 86	0.28 207	0.34 39	0.22 18	0.08 22	0.07 12	0.07 1	0.05 1	0.10 61	0.35 199

anonymousdsp2	0.88 461	0.31 33	1.96 155	1.06 528	1.56 566	0.57 253	0.22 143	0.84 312	0.98 515	1.20 543	0.37 169	0.65 367	0.26 173	1.19 363	0.46 255	0.10 121	2.40 594	0.10 153	0.13 244	0.19 244	2.96 589

rvit_0105_4	0.40 80	0.64 259	1.98 158	0.31 171	0.18 86	0.37 47	0.29 316	0.64 195	0.67 273	0.28 92	0.32 139	0.36 191	0.28 207	0.45 102	0.27 88	0.18 447	0.16 254	0.15 411	0.14 267	0.15 144	0.25 128

DISCO	0.61 273	0.63 255	1.98 158	0.46 389	0.34 322	0.84 486	0.35 387	0.88 354	0.81 433	0.61 363	0.64 392	1.06 531	0.53 419	1.11 346	0.83 411	0.13 322	0.10 134	0.11 227	0.10 134	0.26 367	0.37 208

MGS-Stereo	0.35 36	0.48 180	1.99 160	0.26 74	0.14 25	0.41 73	0.22 143	0.41 32	0.48 99	0.24 46	0.51 263	0.25 106	0.18 62	0.33 32	0.22 18	0.10 121	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.47 530	0.10 10

MC-Stereo	0.58 237	0.37 98	2.00 161	0.88 505	0.64 464	0.54 207	0.19 78	0.46 65	0.39 46	0.58 323	0.39 182	0.27 130	0.27 189	0.71 241	0.32 150	0.09 52	1.20 486	0.09 91	0.16 313	0.22 298	1.92 552

DLCB_ROB	0.61 273	0.96 391	2.00 161	0.37 294	0.25 214	0.65 383	0.37 399	0.86 337	0.76 386	0.73 451	0.70 433	0.84 469	0.47 387	1.57 427	0.72 377	0.13 322	0.13 204	0.14 382	0.14 267	0.18 214	0.33 184

DA	0.89 469	0.42 136	2.01 163	1.10 532	1.65 571	0.88 497	0.22 143	0.63 188	0.92 491	0.41 155	0.70 433	0.29 147	0.27 189	1.52 416	0.40 214	0.10 121	2.35 592	0.09 91	0.07 37	0.11 76	3.60 603

GGEV	0.89 469	0.42 136	2.01 163	1.10 532	1.65 571	0.88 497	0.22 143	0.63 188	0.92 491	0.41 155	0.70 433	0.29 147	0.27 189	1.52 416	0.40 214	0.10 121	2.35 592	0.09 91	0.07 37	0.11 76	3.60 603

RAFT-Test	0.56 222	0.41 131	2.01 163	0.90 508	1.07 532	0.65 383	0.37 399	0.83 303	0.65 252	0.49 218	0.49 247	0.93 499	0.24 139	0.52 149	0.30 121	0.10 121	0.38 356	0.09 91	0.38 504	0.11 76	0.19 82

CASS	0.43 98	0.34 69	2.01 163	0.33 214	0.17 67	0.54 207	0.24 211	0.71 230	0.52 135	0.62 376	0.55 310	0.40 215	0.41 322	0.43 95	0.33 163	0.17 434	0.10 134	0.14 382	0.11 184	0.18 214	0.23 114
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ccnet	0.77 418	0.61 246	2.01 163	0.40 344	0.46 409	1.05 527	0.59 497	1.02 469	0.74 371	0.90 500	0.97 514	0.82 461	0.89 520	1.68 450	1.16 470	0.32 535	0.26 329	0.32 535	0.28 435	0.35 461	0.47 285

CroCo-Stereo Lap2	0.38 63	0.91 378	2.02 168	0.33 214	0.38 362	0.23 5	0.21 119	0.63 188	0.51 123	0.23 36	0.28 100	0.29 147	0.23 132	0.34 39	0.28 103	0.10 121	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.22 298	0.15 46

Anonymous_2	1.36 549	0.49 187	2.03 169	1.71 573	1.58 567	2.49 591	0.58 494	1.59 569	2.31 590	0.77 467	0.88 499	1.03 522	0.58 441	1.20 364	0.66 355	0.32 535	1.38 515	1.42 599	3.87 616	0.78 565	1.56 536

PSMNet-ADL	0.56 222	0.47 175	2.03 169	0.35 262	0.22 162	0.67 404	0.27 275	0.77 252	0.58 188	0.43 171	0.53 279	0.70 410	0.45 365	1.89 494	0.64 347	0.16 414	0.13 204	0.11 227	0.13 244	0.15 144	0.51 307

MMNet	0.55 214	0.92 383	2.03 169	0.34 239	0.27 244	0.79 466	0.28 288	0.86 337	0.79 417	0.62 376	0.58 342	0.59 336	0.56 428	0.80 275	0.61 335	0.11 221	0.11 163	0.12 286	0.11 184	0.21 281	0.22 105

hknet	0.53 199	0.39 117	2.04 172	0.31 171	0.24 204	0.76 446	0.32 354	1.05 491	0.71 337	0.64 398	0.53 279	0.79 443	0.40 310	0.84 283	0.78 397	0.12 274	0.10 134	0.14 382	0.12 222	0.13 108	0.15 46

UPFNet	0.51 182	0.67 265	2.04 172	0.34 239	0.33 312	0.65 383	0.37 399	0.88 354	0.65 252	0.60 353	0.53 279	0.61 345	0.41 322	0.77 260	0.55 304	0.13 322	0.13 204	0.13 347	0.13 244	0.20 267	0.16 59

iResNet_ROB	0.60 265	1.59 536	2.04 172	0.32 192	0.21 149	0.60 299	0.22 143	0.99 440	0.85 461	0.61 363	0.63 379	0.58 332	0.42 335	1.08 339	0.98 437	0.11 221	0.08 49	0.09 91	0.06 9	0.23 315	0.33 184

SCV_C0	0.73 390	0.68 275	2.05 175	1.50 563	0.92 507	0.45 107	0.20 93	0.96 415	0.71 337	0.65 414	0.33 143	0.31 165	0.20 95	1.25 374	0.52 288	0.09 52	1.68 550	0.08 41	0.30 449	0.27 381	1.52 535

IGEV++	0.74 394	0.70 287	2.05 175	1.11 535	1.09 535	0.32 23	0.21 119	0.75 242	0.43 68	0.30 108	0.30 115	0.22 77	0.27 189	0.98 316	0.31 140	0.10 121	2.50 595	0.08 41	0.15 291	0.27 381	2.70 585

Gwc-CoAtRS	0.41 85	0.37 98	2.06 177	0.28 112	0.41 382	0.48 135	0.19 78	0.64 195	0.49 104	0.45 184	0.39 182	0.57 328	0.26 173	0.37 60	0.28 103	0.09 52	0.19 281	0.09 91	0.31 457	0.11 76	0.25 128

riskmin	0.96 497	0.32 47	2.07 178	1.72 574	1.61 570	1.62 563	0.57 492	1.45 559	0.55 165	0.73 451	0.89 501	0.92 494	0.45 365	1.16 355	0.60 326	0.11 221	1.30 506	0.12 286	1.38 602	0.14 132	1.51 534

StereoDRNet-Refined	0.55 214	0.61 246	2.07 178	0.34 239	0.21 149	0.68 410	0.26 256	0.87 346	0.73 351	0.70 437	0.69 420	0.74 423	0.45 365	1.10 341	0.62 338	0.12 274	0.09 103	0.14 382	0.14 267	0.27 381	0.24 124
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GREAT-IGEV	0.92 481	0.56 227	2.08 180	0.98 520	2.29 593	0.47 128	0.18 70	0.35 10	0.78 404	0.74 458	0.33 143	0.15 17	0.18 62	1.00 318	0.55 304	0.09 52	3.79 610	0.07 1	0.26 424	0.22 298	3.26 598

Occ-G	0.68 360	0.54 214	2.08 180	0.99 525	0.74 480	0.38 57	0.25 238	0.46 65	0.78 404	0.40 153	0.36 163	0.46 264	0.22 114	0.90 299	0.70 367	0.09 52	1.53 536	0.09 91	0.16 313	0.31 422	2.06 560

test_sample7	0.65 327	0.41 131	2.08 180	0.36 281	0.20 135	0.52 185	0.32 354	0.99 440	0.86 468	0.64 398	0.63 379	0.67 379	0.49 400	1.18 360	0.52 288	0.18 447	1.21 489	0.16 431	0.15 291	0.19 244	1.22 507

HCRNet	0.50 170	0.75 317	2.08 180	0.39 331	0.29 267	0.58 264	0.22 143	0.79 268	0.67 273	0.49 218	0.49 247	0.48 281	0.37 279	1.13 350	0.40 214	0.15 394	0.10 134	0.15 411	0.13 244	0.21 281	0.19 82

gasm-f	0.93 488	0.71 292	2.09 184	2.15 589	2.42 595	0.54 207	0.26 256	0.66 201	0.45 84	0.43 171	0.33 143	0.16 33	0.22 114	0.70 233	0.93 422	0.13 322	2.28 587	0.09 91	0.06 9	0.39 493	3.58 601

ff7	0.65 327	0.58 231	2.09 184	0.39 331	0.60 448	0.56 230	0.23 182	0.49 83	0.62 223	1.00 513	0.24 65	0.20 63	0.24 139	0.71 241	0.24 46	0.09 52	2.09 569	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 573

IGEVStereo-DCA	0.74 394	0.74 312	2.09 184	0.76 491	0.77 487	0.45 107	0.23 182	0.49 83	0.62 223	0.71 446	0.22 48	0.30 155	0.28 207	1.29 381	1.53 507	0.10 121	1.50 533	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 573

ffff	0.65 327	0.58 231	2.09 184	0.39 331	0.60 448	0.56 230	0.23 182	0.49 83	0.62 223	1.00 513	0.24 65	0.20 63	0.24 139	0.71 241	0.24 46	0.09 52	2.09 569	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 573

11t	0.65 327	0.58 231	2.09 184	0.39 331	0.60 448	0.56 230	0.23 182	0.49 83	0.62 223	1.00 513	0.24 65	0.20 63	0.24 139	0.71 241	0.24 46	0.09 52	2.09 569	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 573

ccc-4	0.65 327	0.58 231	2.09 184	0.39 331	0.60 448	0.56 230	0.23 182	0.49 83	0.62 223	1.00 513	0.24 65	0.20 63	0.24 139	0.71 241	0.24 46	0.09 52	2.09 569	0.10 153	0.18 344	0.24 322	2.22 573

test-1	0.61 273	0.54 214	2.09 184	0.31 171	1.37 554	0.51 165	0.28 288	0.83 303	0.50 116	0.42 163	0.55 310	0.54 309	0.24 139	0.38 64	1.25 484	0.10 121	1.08 474	0.10 153	0.17 331	0.11 76	0.77 417

Zero-FE251	0.76 410	0.35 79	2.10 191	0.30 152	0.25 214	0.44 101	0.16 46	0.45 57	0.36 22	5.93 611	0.20 29	0.22 77	0.19 78	0.52 149	1.06 452	0.10 121	0.71 431	0.08 41	0.06 9	0.09 41	1.56 536

rvit_0105_5	0.43 98	0.73 302	2.10 191	0.31 171	0.18 86	0.41 73	0.31 343	0.69 214	0.67 273	0.32 116	0.34 152	0.38 202	0.30 238	0.42 93	0.30 121	0.18 447	0.16 254	0.15 411	0.15 291	0.15 144	0.30 164

qqq	0.65 327	0.63 255	2.10 191	0.30 152	0.64 464	0.46 115	0.27 275	0.81 283	0.83 446	0.48 202	0.56 324	0.46 264	0.37 279	1.03 323	0.75 387	0.11 221	1.41 520	0.12 286	0.41 514	0.16 165	1.18 498

FACV-RUCA	0.61 273	0.44 161	2.11 194	0.43 372	1.73 575	0.49 143	0.28 288	0.74 238	0.68 300	0.41 155	0.53 279	0.34 185	0.64 463	0.41 84	0.33 163	0.13 322	0.11 163	0.62 567	0.12 222	0.72 556	1.02 486

YMNet	0.66 347	0.98 394	2.12 195	0.42 359	0.41 382	0.86 488	0.43 436	0.92 386	0.76 386	0.75 461	0.81 479	0.83 466	0.46 376	0.87 287	1.07 454	0.19 465	0.22 308	0.20 486	0.17 331	0.42 510	0.39 225

YMNet_1	0.66 347	0.98 394	2.12 195	0.42 359	0.41 382	0.86 488	0.43 436	0.92 386	0.76 386	0.75 461	0.81 479	0.83 466	0.46 376	0.87 287	1.07 454	0.19 465	0.22 308	0.20 486	0.17 331	0.42 510	0.39 225

CBFPSM	0.62 294	1.34 485	2.12 195	0.30 152	0.23 192	0.71 421	0.38 409	0.77 252	0.68 300	0.51 249	0.49 247	1.03 522	0.82 507	0.63 200	1.35 491	0.11 221	0.12 186	0.10 153	0.10 134	0.19 244	0.37 208

x	0.65 327	0.62 253	2.12 195	0.36 281	0.61 457	0.48 135	0.24 211	0.80 274	0.89 483	0.50 237	0.56 324	0.44 243	0.36 273	0.62 199	0.80 402	0.11 221	1.44 524	0.11 227	0.39 508	0.16 165	1.34 520

IER	0.49 163	0.73 302	2.12 195	0.27 91	0.25 214	0.65 383	0.27 275	0.76 245	0.59 199	0.56 299	0.59 347	0.60 343	0.53 419	0.64 207	0.44 243	0.12 274	0.09 103	0.11 227	0.11 184	0.18 214	0.15 46

test_xeample	0.98 502	0.65 263	2.12 195	0.29 132	0.67 469	0.60 299	0.28 288	1.08 510	0.85 461	0.62 376	0.70 433	0.44 243	0.41 322	1.95 502	5.45 604	0.12 274	1.33 510	0.11 227	0.31 457	0.18 214	1.42 530

Reg-Stereo(zero)	0.66 347	0.26 1	2.13 201	0.25 57	1.15 543	0.99 517	0.97 555	0.57 150	0.81 433	0.52 259	0.46 219	0.54 309	0.59 444	0.47 111	1.14 466	0.08 22	0.88 452	0.08 41	0.36 498	0.12 89	0.80 430

xxxx	0.97 500	0.64 259	2.14 202	0.30 152	0.67 469	0.64 367	0.24 211	1.09 512	0.91 489	0.57 316	0.65 400	0.58 332	0.39 303	1.57 427	5.49 606	0.13 322	1.38 515	0.11 227	0.32 465	0.17 189	1.41 529

MaDis-Stereo	0.35 36	0.89 368	2.15 203	0.25 57	0.29 267	0.29 12	0.17 56	0.47 74	0.41 55	0.21 20	0.22 48	0.28 138	0.21 106	0.32 27	0.31 140	0.10 121	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.11 76	0.12 20

test_4	0.47 135	0.80 334	2.15 203	0.36 281	0.29 267	0.59 284	0.28 288	0.50 100	0.42 62	0.43 171	0.76 468	0.39 206	0.22 114	0.73 249	0.49 278	0.08 22	0.18 275	0.11 227	0.15 291	0.29 404	0.27 143

raftrobust	0.52 185	1.14 430	2.15 203	0.33 214	0.99 516	0.53 196	0.21 119	0.59 163	0.50 116	0.53 268	0.36 163	0.31 165	0.33 259	0.47 111	0.42 230	0.10 121	0.55 398	0.09 91	0.08 60	0.22 298	0.46 283

test_sample6	0.64 318	0.51 202	2.17 206	0.35 262	0.18 86	0.56 230	0.27 275	1.00 450	0.80 425	0.56 299	0.66 407	0.47 273	0.39 303	1.95 502	0.60 326	0.14 363	0.80 440	0.13 347	0.21 384	0.18 214	0.78 423

cross-raft	0.47 135	0.34 69	2.17 206	0.70 486	0.84 498	0.50 156	0.35 387	0.74 238	0.43 68	0.44 180	0.45 214	0.63 354	0.25 159	0.37 60	0.27 88	0.08 22	0.14 221	0.10 153	0.23 403	0.11 76	0.27 143

s12784h	0.41 85	0.34 69	2.17 206	0.24 42	0.11 3	0.64 367	0.24 211	0.85 326	0.70 323	0.45 184	0.54 299	0.28 138	0.27 189	0.51 144	0.27 88	0.11 221	0.06 2	0.09 91	0.06 9	0.16 165	0.14 37

DStereoO	1.34 547	0.76 321	2.18 209	1.19 542	2.07 586	0.79 466	3.84 605	1.01 460	1.42 559	0.72 449	1.11 534	0.80 451	1.97 580	0.96 315	2.44 556	1.25 592	0.99 462	0.48 557	0.60 560	0.96 573	1.34 520

MoCha-V2	0.74 394	0.78 328	2.18 209	1.01 526	1.55 565	0.36 42	0.19 78	0.61 176	0.49 104	0.33 121	0.34 152	0.30 155	0.27 189	1.56 422	0.47 260	0.09 52	1.94 564	0.08 41	0.37 500	0.18 214	1.62 542

AdaStereo	0.48 148	0.44 161	2.18 209	0.36 281	0.20 135	0.59 284	0.29 316	0.97 423	0.74 371	0.52 259	0.55 310	0.61 345	0.33 259	0.52 149	0.44 243	0.18 447	0.08 49	0.17 450	0.11 184	0.18 214	0.24 124
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.
test_sample5	0.63 308	0.50 195	2.19 212	0.34 239	0.19 119	0.56 230	0.26 256	0.98 431	0.77 399	0.55 287	0.63 379	0.45 255	0.38 288	1.87 491	0.58 317	0.14 363	0.82 446	0.13 347	0.22 398	0.18 214	0.76 413

11t1	0.60 265	0.49 187	2.19 212	0.35 262	0.58 442	0.48 135	0.21 119	0.72 232	0.73 351	0.49 218	0.47 225	0.35 189	0.34 267	0.61 192	0.71 373	0.12 274	1.26 498	0.10 153	0.29 439	0.16 165	1.22 507

DualNet	0.63 308	0.50 195	2.19 212	0.34 239	0.19 119	0.56 230	0.26 256	0.98 431	0.77 399	0.56 299	0.66 407	0.45 255	0.38 288	1.87 491	0.58 317	0.14 363	0.82 446	0.13 347	0.22 398	0.18 214	0.76 413

NINENet	0.54 210	0.40 125	2.19 212	0.55 436	0.26 231	0.91 505	0.23 182	1.05 491	0.77 399	0.54 274	0.57 335	0.65 367	0.32 253	1.22 365	0.34 175	0.16 414	0.13 204	0.16 431	0.11 184	0.16 165	0.14 37

DeepStereo_RVC	0.47 135	0.37 98	2.19 212	0.55 436	0.18 86	0.60 299	0.58 494	0.52 109	0.62 223	0.49 218	0.45 214	0.39 206	0.85 513	0.47 111	0.34 175	0.12 274	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.15 144	0.19 82

CFNet_pseudo	0.47 135	0.50 195	2.19 212	0.26 74	0.20 135	0.56 230	0.22 143	0.80 274	0.62 223	0.50 237	0.56 324	0.68 393	0.47 387	0.53 157	0.33 163	0.11 221	0.10 134	0.15 411	0.10 134	0.18 214	0.33 184

ccs_rob	0.47 135	0.50 195	2.19 212	0.26 74	0.20 135	0.56 230	0.22 143	0.80 274	0.62 223	0.50 237	0.56 324	0.68 393	0.47 387	0.53 157	0.33 163	0.11 221	0.10 134	0.16 431	0.10 134	0.18 214	0.33 184

iRaft-Stereo_5w	0.65 327	1.35 489	2.21 219	0.30 152	0.63 460	0.49 143	0.28 288	0.78 259	0.64 245	0.41 155	0.61 364	0.62 350	0.46 376	1.79 471	0.48 268	0.10 121	0.25 326	0.11 227	0.12 222	0.40 500	0.94 468

DIP-Stereo	0.43 98	0.50 195	2.21 219	0.27 91	0.18 86	0.63 354	0.17 56	0.94 398	0.58 188	0.49 218	0.48 233	0.30 155	0.30 238	0.40 75	0.31 140	0.10 121	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.15 144	0.33 184
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HART	0.75 405	0.75 317	2.22 221	0.94 514	1.59 569	0.30 14	0.19 78	0.72 232	0.85 461	0.30 108	0.52 272	0.39 206	0.16 35	0.81 279	0.43 237	0.08 22	2.61 598	0.10 153	0.07 37	0.36 468	1.61 541

RAStereo	0.33 21	0.81 338	2.22 221	0.27 91	0.18 86	0.25 7	0.20 93	0.45 57	0.38 34	0.21 20	0.26 82	0.20 63	0.16 35	0.26 4	0.26 78	0.10 121	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.13 108	0.09 6

PCWNet_CMD	0.48 148	0.50 195	2.23 223	0.27 91	0.20 135	0.56 230	0.22 143	0.78 259	0.67 273	0.49 218	0.55 310	0.68 393	0.56 428	0.48 124	0.32 150	0.11 221	0.10 134	0.14 382	0.10 134	0.19 244	0.43 256

MSMDNet	0.48 148	0.50 195	2.23 223	0.27 91	0.20 135	0.56 230	0.22 143	0.78 259	0.67 273	0.49 218	0.55 310	0.68 393	0.56 428	0.48 124	0.32 150	0.11 221	0.10 134	0.13 347	0.10 134	0.18 214	0.43 256

MultiAttention	2.45 584	0.55 223	2.24 225	1.79 577	2.54 597	11.19 615	2.28 598	1.28 543	0.84 458	0.63 387	1.17 537	1.13 542	0.57 433	15.98 624	1.78 523	0.20 476	0.09 103	0.43 554	1.60 606	0.95 571	1.69 546

rvit_0105_3	0.46 128	0.86 357	2.24 225	0.33 214	0.19 119	0.44 101	0.35 387	0.74 238	0.70 323	0.38 143	0.38 176	0.41 222	0.33 259	0.46 106	0.32 150	0.19 465	0.17 267	0.17 450	0.18 344	0.15 144	0.22 105

test_sample4	0.62 294	0.49 187	2.24 225	0.34 239	0.19 119	0.57 253	0.25 238	0.98 431	0.76 386	0.56 299	0.55 310	0.45 255	0.38 288	1.78 467	0.56 308	0.13 322	0.80 440	0.13 347	0.21 384	0.17 189	0.76 413

test_sample3	0.61 273	0.48 180	2.24 225	0.34 239	0.19 119	0.58 264	0.25 238	0.97 423	0.76 386	0.54 274	0.52 272	0.46 264	0.37 279	1.78 467	0.57 311	0.13 322	0.79 437	0.12 286	0.21 384	0.17 189	0.73 406

CoDeX	0.54 210	0.52 207	2.25 229	0.30 152	0.26 231	0.61 319	0.32 354	1.03 477	0.73 351	0.49 218	0.56 324	0.52 299	0.40 310	1.59 435	0.38 206	0.12 274	0.09 103	0.11 227	0.10 134	0.15 144	0.22 105

RAFT	0.62 294	1.35 489	2.26 230	0.62 460	0.53 427	0.47 128	0.35 387	0.70 224	0.58 188	0.50 237	0.50 259	0.79 443	0.40 310	0.49 138	0.36 187	0.11 221	0.79 437	0.14 382	0.13 244	0.52 539	0.72 402

CFNet	0.65 327	1.45 516	2.27 231	0.34 239	0.25 214	0.64 367	0.23 182	0.93 392	0.79 417	0.48 202	0.59 347	0.58 332	0.40 310	2.28 533	0.63 345	0.13 322	0.09 103	0.15 411	0.14 267	0.34 447	0.26 136

NOSS_ROB	0.75 405	1.03 406	2.27 231	0.68 484	0.26 231	0.68 410	0.30 332	0.99 440	0.82 439	0.59 342	0.58 342	0.77 435	0.39 303	2.75 574	0.48 268	0.25 515	0.24 317	0.28 521	0.26 424	0.29 404	1.07 491

MM-Stereo_test3	0.59 255	0.85 352	2.28 233	0.53 427	0.31 293	0.45 107	0.30 332	0.78 259	0.76 386	0.33 121	0.43 199	0.32 172	0.23 132	0.61 192	0.54 301	0.10 121	1.65 547	0.10 153	0.08 60	0.42 510	0.68 388

CFNet_ucs	0.50 170	0.55 223	2.28 233	0.27 91	0.22 162	0.58 264	0.23 182	0.90 372	0.69 312	0.54 274	0.64 392	0.68 393	0.44 357	0.55 165	0.34 175	0.14 363	0.12 186	0.16 431	0.11 184	0.19 244	0.38 217

XPNet_ROB	0.68 360	1.11 424	2.28 233	0.38 314	0.27 244	0.67 404	0.47 459	0.94 398	0.75 377	0.80 478	0.71 448	0.81 456	0.54 421	1.72 453	0.84 412	0.22 494	0.16 254	0.16 431	0.15 291	0.25 347	0.45 277

NVstereo2D	0.63 308	0.57 229	2.29 236	0.37 294	0.35 333	0.69 413	0.49 468	0.96 415	0.88 478	0.49 218	0.54 299	0.72 415	0.46 376	1.98 506	0.50 282	0.19 465	0.20 296	0.18 469	0.16 313	0.28 394	0.34 192

HSM	0.67 353	0.92 383	2.29 236	0.30 152	0.29 267	0.65 383	0.29 316	0.98 431	0.67 273	0.59 342	0.58 342	1.39 561	0.65 466	2.56 555	0.45 249	0.11 221	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.18 214	0.24 124

rvit_105_1	0.52 185	0.93 387	2.30 238	0.36 281	0.24 204	0.51 165	0.45 449	0.81 283	0.79 417	0.46 196	0.44 211	0.45 255	0.38 288	0.63 200	0.39 211	0.20 476	0.18 275	0.18 469	0.22 398	0.18 214	0.21 98

SFCPSM	0.48 148	0.39 117	2.30 238	0.28 112	0.27 244	0.70 416	0.32 354	1.00 450	0.69 312	0.50 237	0.52 272	0.43 228	0.36 273	0.53 157	0.44 243	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.16 313	0.18 214	0.23 114

NCCL2	0.71 378	1.32 477	2.30 238	0.44 377	0.31 293	0.71 421	0.67 523	0.89 363	0.69 312	0.70 437	0.61 364	0.85 475	0.54 421	1.58 434	0.70 367	0.20 476	0.17 267	0.66 569	0.25 416	0.26 367	0.38 217

DCRE	0.76 410	0.80 334	2.31 241	1.05 527	1.18 544	0.63 354	0.26 256	1.03 477	0.59 199	0.52 259	2.12 572	0.44 243	0.27 189	0.41 84	0.53 295	0.09 52	1.02 469	0.10 153	0.32 465	0.16 165	1.47 533

DCANet-4	0.43 98	0.32 47	2.31 241	0.26 74	0.14 25	0.51 165	0.22 143	0.84 312	0.78 404	0.55 287	0.48 233	0.28 138	0.37 279	0.40 75	0.37 198	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 256

IIG-Stereo	0.65 327	0.87 359	2.32 243	0.55 436	0.23 192	0.62 340	0.21 119	0.78 259	0.71 337	0.64 398	0.69 420	0.69 404	0.38 288	2.07 515	1.37 495	0.11 221	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.15 144	0.27 143

ETE_ROB	0.68 360	1.09 417	2.32 243	0.38 314	0.26 231	0.69 413	0.51 471	1.49 562	0.75 377	0.81 482	0.71 448	0.85 475	0.51 409	1.39 391	0.70 367	0.17 434	0.14 221	0.19 476	0.16 313	0.24 322	0.35 199

THIR-Stereo	0.88 461	0.85 352	2.33 245	0.26 74	0.16 45	0.59 284	2.69 599	0.62 180	0.54 154	0.62 376	1.61 561	0.96 508	1.77 574	1.67 446	2.20 547	0.10 121	0.08 49	0.14 382	0.11 184	0.16 165	0.21 98

tt1	0.74 394	0.73 302	2.34 246	0.67 478	0.63 460	0.75 441	0.24 211	0.85 326	0.96 508	0.81 482	0.38 176	0.26 117	0.35 269	0.64 207	0.22 18	0.10 121	2.16 582	0.11 227	0.09 93	0.25 347	2.19 568

FBW_ROB	0.94 490	1.23 462	2.35 247	0.46 389	0.32 305	0.87 495	0.46 455	1.15 529	0.97 514	0.83 491	0.78 476	1.01 518	0.64 463	3.65 598	1.65 512	0.27 523	0.24 317	0.40 547	0.26 424	0.32 432	0.88 454

PVD	1.05 516	1.21 452	2.36 248	0.84 503	0.91 506	1.04 525	0.64 512	1.32 549	1.68 571	1.43 565	1.41 556	1.14 544	1.15 544	1.49 412	1.77 522	0.27 523	0.65 418	0.28 521	0.35 488	0.40 500	0.73 406

RYNet	0.77 418	0.91 378	2.36 248	0.37 294	0.41 382	0.88 497	0.44 445	0.99 440	0.88 478	0.65 414	0.54 299	0.92 494	0.61 455	2.70 569	1.23 481	0.15 394	0.14 221	0.17 450	0.14 267	0.27 381	0.55 337

GCAP-BAT	0.78 420	0.38 108	2.37 250	0.98 520	0.60 448	0.77 456	0.22 143	1.13 526	0.51 123	0.80 478	0.90 504	0.81 456	0.25 159	0.77 260	0.88 417	0.10 121	1.94 564	0.09 91	0.50 536	0.17 189	1.35 522

ICVP	0.48 148	0.33 59	2.37 250	0.34 239	0.22 162	0.60 299	0.55 485	0.79 268	0.53 148	0.45 184	0.60 356	0.49 283	0.36 273	0.55 165	0.46 255	0.16 414	0.16 254	0.14 382	0.11 184	0.16 165	0.32 180
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.49 163	0.54 214	2.37 250	0.31 171	0.19 119	0.61 319	0.30 332	0.93 392	0.52 135	0.49 218	0.53 279	0.40 215	0.43 348	0.59 180	0.67 359	0.16 414	0.11 163	0.12 286	0.10 134	0.20 267	0.30 164

gcap-zeroshot	0.52 185	0.86 357	2.38 253	0.32 192	0.60 448	0.70 416	0.20 93	0.78 259	0.58 188	0.44 180	0.36 163	0.81 456	0.24 139	0.53 157	0.30 121	0.10 121	0.35 349	0.09 91	0.31 457	0.09 41	0.40 232

OMP-Stereo	0.64 318	0.87 359	2.38 253	0.56 445	0.37 353	0.60 299	0.26 256	0.75 242	0.71 337	0.65 414	0.60 356	0.68 393	0.32 253	2.07 515	1.18 471	0.11 221	0.08 49	0.12 286	0.09 93	0.17 189	0.28 149

DRaft	0.65 327	0.47 175	2.38 253	0.25 57	0.17 67	0.64 367	0.65 516	0.56 143	0.57 180	0.67 423	0.98 517	0.38 202	0.99 532	1.42 398	2.06 537	0.11 221	0.14 221	0.10 153	0.14 267	0.18 214	0.21 98

TestStereo	0.49 163	0.88 363	2.38 253	0.30 152	0.16 45	0.43 91	0.25 238	0.55 137	0.46 87	0.38 143	0.46 219	0.34 185	0.28 207	1.96 504	0.28 103	0.11 221	0.08 49	0.12 286	0.09 93	0.15 144	0.13 25

sCroCo_RVC	0.37 56	0.39 117	2.38 253	0.35 262	0.27 244	0.31 17	0.22 143	0.49 83	0.48 99	0.23 36	0.34 152	0.25 106	0.24 139	0.35 51	0.25 63	0.15 394	0.17 267	0.12 286	0.11 184	0.15 144	0.15 46

CFNet-RSSM	0.44 114	0.36 85	2.38 253	0.28 112	0.43 398	0.53 196	0.20 93	0.86 337	0.52 135	0.44 180	0.36 163	0.53 302	0.26 173	0.40 75	0.27 88	0.09 52	0.08 49	0.09 91	0.38 504	0.10 61	0.22 105

TDLM	0.83 439	1.28 472	2.38 253	0.46 389	0.26 231	0.66 396	0.55 485	0.87 346	0.80 425	2.54 594	0.62 371	0.61 345	0.51 409	2.68 567	0.67 359	0.20 476	0.11 163	0.35 541	0.15 291	0.33 437	0.48 292

MonStereo1	2.06 578	1.22 457	2.39 260	1.22 543	1.04 526	3.53 599	0.62 508	1.55 566	1.93 583	1.50 571	3.36 600	2.24 581	10.67 616	2.85 580	1.50 502	1.08 583	0.39 362	0.96 582	0.58 556	1.16 579	1.39 526

dad	0.58 237	1.35 489	2.39 260	0.31 171	0.20 135	0.62 340	0.26 256	0.56 143	0.79 417	0.66 421	0.64 392	0.64 362	0.36 273	0.87 287	0.48 268	0.28 526	0.15 239	0.40 547	0.18 344	0.24 322	0.22 105

Prome-Stereo	0.53 199	0.36 85	2.39 260	0.60 452	0.23 192	0.63 354	0.41 422	0.66 201	0.67 273	0.59 342	1.02 524	0.43 228	0.71 485	0.61 192	0.34 175	0.10 121	0.07 12	0.10 153	0.09 93	0.13 108	0.44 272

testlalala	0.53 199	0.36 85	2.40 263	0.29 132	0.35 333	0.60 299	0.22 143	1.02 469	0.63 235	0.56 299	0.40 191	0.32 172	0.21 106	0.33 32	0.27 88	0.10 121	1.73 552	0.09 91	0.24 407	0.08 26	0.43 256

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 327	1.15 436	2.40 263	0.33 214	0.30 283	0.83 481	0.40 420	0.94 398	0.82 439	0.67 423	0.76 468	0.68 393	0.58 441	1.13 350	1.25 484	0.14 363	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.18 214	0.28 149

KYRaft	0.52 185	0.35 79	2.40 263	0.34 239	0.21 149	0.75 441	0.43 436	0.62 180	0.63 235	0.64 398	0.92 507	0.53 302	0.72 486	0.60 187	0.26 78	0.10 121	0.07 12	0.12 286	0.14 267	0.13 108	0.54 327

GrayStereo	0.71 378	0.27 3	2.40 263	0.89 506	0.23 192	0.62 340	1.40 587	0.67 206	0.70 323	0.72 449	0.77 472	0.55 318	3.03 593	0.60 187	0.28 103	0.10 121	0.08 49	0.10 153	0.21 384	0.12 89	0.37 208

CRE-IMP	0.46 128	0.31 33	2.40 263	0.53 427	0.17 67	0.79 466	0.68 525	0.54 127	0.66 260	0.47 199	0.43 199	0.44 243	0.26 173	0.43 95	0.33 163	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.09 93	0.17 189	0.23 114

dd	0.48 148	1.32 477	2.41 268	0.31 171	0.17 67	0.58 264	0.26 256	0.50 100	0.71 337	0.42 163	0.41 193	0.34 185	0.28 207	0.47 111	0.41 223	0.18 447	0.10 134	0.13 347	0.12 222	0.22 298	0.16 59

PSM-AAD	0.67 353	0.29 12	2.41 268	0.37 294	0.23 192	0.86 488	1.15 571	0.62 180	0.66 260	0.64 398	0.71 448	0.67 379	2.90 592	0.65 214	0.32 150	0.10 121	0.08 49	0.17 450	0.15 291	0.14 132	0.34 192

DANet	0.85 450	0.68 275	2.41 268	1.18 541	0.48 412	0.77 456	1.23 579	0.93 392	1.53 566	0.90 500	0.72 453	0.97 510	0.57 433	1.86 487	1.05 449	0.18 447	0.16 254	0.19 476	0.16 313	0.26 367	0.67 383
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MLCV	0.59 255	1.41 506	2.41 268	0.31 171	0.15 34	0.60 299	0.23 182	0.77 252	0.63 235	0.67 423	0.66 407	0.55 318	0.37 279	1.16 355	1.09 458	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.21 281	0.29 155

MyStereo07	0.56 222	0.68 275	2.42 272	0.30 152	0.41 382	0.61 319	0.31 343	0.58 154	0.72 346	1.17 536	0.26 82	0.20 63	0.27 189	1.28 380	0.28 103	0.09 52	0.59 406	0.12 286	0.21 384	0.16 165	0.48 292

raft_robust	0.68 360	1.24 463	2.42 272	0.30 152	0.57 438	0.53 196	0.25 238	0.95 412	0.79 417	0.49 218	0.46 219	1.12 541	0.74 493	1.50 413	0.61 335	0.09 52	0.62 414	0.10 153	0.30 449	0.26 367	0.30 164

LCNet	0.58 237	0.43 148	2.42 272	0.91 512	0.22 162	0.95 514	0.29 316	0.62 180	0.64 245	0.52 259	0.55 310	0.41 222	0.75 497	0.84 283	0.27 88	0.10 121	0.07 12	0.12 286	0.18 344	0.97 574	0.40 232

DEmStereo	0.69 367	0.40 125	2.42 272	0.42 359	0.18 86	0.66 396	0.88 547	0.54 127	0.64 245	0.60 353	1.00 521	0.45 255	1.24 548	1.53 418	2.21 548	0.10 121	0.08 49	0.10 153	0.10 134	0.11 76	0.14 37

IRAFT_RVC	0.59 255	0.74 312	2.42 272	0.47 395	0.21 149	0.59 284	0.42 429	0.68 211	0.73 351	0.54 274	0.50 259	0.49 283	0.51 409	1.57 427	1.00 442	0.11 221	0.25 326	0.13 347	0.10 134	0.15 144	0.14 37

ACVNet-DCA	0.67 353	0.73 302	2.43 277	0.67 478	0.52 420	0.76 446	0.24 211	0.81 283	0.83 446	0.77 467	0.39 182	0.25 106	0.38 288	0.70 233	0.22 18	0.10 121	2.13 577	0.11 227	0.09 93	0.16 165	1.18 498

xx1	0.71 378	0.73 302	2.43 277	0.67 478	0.52 420	0.76 446	0.24 211	0.85 326	1.05 527	0.77 467	0.39 182	0.46 264	0.37 279	0.70 233	0.22 18	0.10 121	2.13 577	0.12 286	0.41 514	0.16 165	1.18 498

1test111	0.72 387	0.73 302	2.43 277	0.67 478	0.52 420	0.76 446	0.24 211	0.81 283	0.83 446	0.77 467	0.39 182	0.25 106	0.38 288	1.03 323	0.75 387	0.10 121	2.13 577	0.11 227	0.09 93	0.16 165	1.18 498

cc1	0.74 394	0.73 302	2.43 277	0.67 478	0.52 420	0.76 446	0.24 211	0.85 326	1.05 527	0.77 467	0.39 182	0.25 106	0.38 288	0.70 233	0.22 18	0.10 121	2.13 577	0.11 227	0.09 93	0.25 347	2.20 571

UniTT-Stereo	0.36 46	0.66 264	2.43 277	0.28 112	0.24 204	0.30 14	0.18 70	0.35 10	0.36 22	0.26 71	0.37 169	0.18 53	0.18 62	0.33 32	0.30 121	0.11 221	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.25 347	0.09 6

ADStereo(finetuned)	0.50 170	0.91 378	2.43 277	0.26 74	0.14 25	0.51 165	0.22 143	0.84 312	0.78 404	0.56 299	0.49 247	0.32 172	0.75 497	0.40 75	0.40 214	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.13 108	0.45 277

raft+_RVC	0.62 294	1.18 445	2.43 277	0.36 281	2.08 587	0.52 185	0.25 238	0.66 201	0.54 154	0.36 134	0.46 219	0.32 172	0.28 207	0.49 138	0.43 237	0.10 121	0.91 454	0.10 153	0.09 93	0.22 298	0.70 398

PSMNet-RSSM	0.61 273	1.19 448	2.43 277	0.33 214	0.25 214	0.59 284	0.28 288	0.88 354	0.65 252	0.54 274	0.62 371	0.69 404	0.46 376	1.67 446	0.50 282	0.15 394	0.10 134	0.14 382	0.16 313	0.20 267	0.28 149

AE-Stereo	0.71 378	0.32 47	2.44 285	0.44 377	0.50 414	0.58 264	0.23 182	1.08 510	0.67 273	0.67 423	0.51 263	0.47 273	0.24 139	0.63 200	0.32 150	0.09 52	2.15 581	0.11 227	0.45 521	0.22 298	2.01 556

testlalala_base	0.61 273	0.35 79	2.44 285	0.35 262	0.33 312	0.55 221	0.21 119	0.88 354	0.41 55	0.41 155	0.39 182	0.31 165	0.24 139	0.33 32	0.36 187	0.98 579	1.61 542	0.09 91	0.22 398	1.11 575	0.68 388

GCAP-Stereo	0.59 255	1.35 489	2.44 285	0.49 409	1.02 523	0.52 185	0.14 20	0.53 116	0.54 154	0.44 180	0.50 259	0.30 155	0.22 114	0.68 225	0.41 223	0.09 52	1.30 506	0.09 91	0.07 37	0.23 315	0.54 327

UDGNet	0.50 170	1.36 494	2.44 285	0.37 294	0.19 119	0.58 264	0.23 182	0.49 83	0.69 312	0.42 163	0.39 182	0.34 185	0.29 227	0.55 165	0.32 150	0.25 515	0.10 134	0.37 544	0.19 362	0.30 413	0.17 67

test-3	0.58 237	0.43 148	2.44 285	0.52 423	0.59 443	0.46 115	0.23 182	0.77 252	0.49 104	0.52 259	0.29 106	0.44 243	0.22 114	0.59 180	0.97 428	0.08 22	1.27 499	0.10 153	0.35 488	0.29 404	0.62 362

test_1	0.58 237	0.43 148	2.44 285	0.52 423	0.59 443	0.46 115	0.23 182	0.77 252	0.49 104	0.51 249	0.29 106	0.44 243	0.22 114	0.59 180	0.97 428	0.08 22	1.27 499	0.10 153	0.35 488	0.29 404	0.63 368

test_3	0.59 255	0.44 161	2.44 285	0.53 427	0.59 443	0.48 135	0.30 332	0.79 268	0.52 135	0.51 249	0.30 115	0.45 255	0.22 114	0.59 180	0.97 428	0.08 22	1.25 494	0.11 227	0.35 488	0.30 413	0.62 362

Patchmatch Stereo++	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.17 67	0.61 319	0.26 256	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.56 168	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.50 170	0.34 69	2.44 285	0.52 423	0.16 45	0.94 512	0.73 533	0.52 109	0.65 252	0.48 202	0.40 191	0.59 336	0.29 227	0.78 267	0.33 163	0.11 221	0.13 204	0.11 227	0.09 93	0.22 298	0.25 128

PSM-adaLoss	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.18 86	0.61 319	0.28 288	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.49 138	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

ROB_FTStereo_v2	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.49 409	0.17 67	0.61 319	0.28 288	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.44 243	0.28 207	0.48 124	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

ROB_FTStereo	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.18 86	0.61 319	0.26 256	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.51 144	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

SST-Stereo	0.56 222	0.30 26	2.44 285	0.71 488	0.55 431	0.62 340	0.65 516	0.57 150	0.67 273	0.59 342	0.53 279	0.51 292	0.59 444	1.57 427	0.31 140	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.11 17

RAFT_R40	0.55 214	0.31 33	2.44 285	0.57 449	0.42 394	0.62 340	0.52 475	0.58 154	0.66 260	0.56 299	0.54 299	0.54 309	0.50 405	1.56 422	0.53 295	0.11 221	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.16 165	0.10 10

iGMRVC	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.18 86	0.61 319	0.27 275	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.57 172	0.31 140	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

iRAFT	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.17 67	0.61 319	0.26 256	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.56 168	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

RAFT-IKP	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.16 45	0.60 299	0.28 288	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.51 144	0.31 140	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

PS-NSSS	0.69 367	1.37 499	2.44 285	0.31 171	0.32 305	0.64 367	0.34 377	1.04 483	0.74 371	0.56 299	0.75 465	0.51 292	0.42 335	2.41 547	0.54 301	0.24 509	0.17 267	0.27 519	0.18 344	0.30 413	0.23 114

DCVSM-stereo	0.52 185	0.37 98	2.45 303	0.30 152	0.22 162	0.54 207	0.52 475	0.60 170	0.52 135	0.69 433	0.47 225	0.79 443	0.49 400	0.56 168	0.90 420	0.13 322	0.14 221	0.15 411	0.13 244	0.20 267	0.21 98

HUI-Stereo	0.43 98	0.36 85	2.45 303	0.48 396	0.18 86	0.61 319	0.27 275	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.44 243	0.28 207	0.47 111	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

delet	0.60 265	0.84 347	2.45 303	0.33 214	0.35 333	0.73 431	0.46 455	0.89 363	0.80 425	0.58 323	0.62 371	0.67 379	0.51 409	1.14 352	0.64 347	0.12 274	0.12 186	0.13 347	0.14 267	0.22 298	0.29 155

ACVNet	0.54 210	0.87 359	2.45 303	0.28 112	0.22 162	0.59 284	0.36 396	0.69 214	0.73 351	0.49 218	0.59 347	0.69 404	0.42 335	0.47 111	0.70 367	0.11 221	0.10 134	0.10 153	0.09 93	0.36 468	0.39 225

acv_ft	0.57 229	0.87 359	2.45 303	0.33 214	0.41 382	0.63 354	0.29 316	0.86 337	0.73 351	0.64 398	0.59 347	0.69 404	0.45 365	0.47 111	0.68 362	0.11 221	0.10 134	0.10 153	0.09 93	0.43 515	0.39 225

CFNet-ft	0.60 265	1.16 439	2.45 303	0.29 132	0.30 283	0.64 367	0.28 288	0.69 214	0.57 180	0.49 218	0.57 335	0.79 443	0.44 357	1.48 410	0.62 338	0.15 394	0.10 134	0.28 521	0.14 267	0.21 281	0.29 155

HSM-Net_RVC	0.70 374	0.40 125	2.45 303	0.27 91	0.19 119	0.68 410	0.30 332	1.29 545	0.73 351	0.73 451	0.70 433	0.77 435	0.45 365	3.73 599	0.46 255	0.13 322	0.09 103	0.10 153	0.09 93	0.13 108	0.32 180
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.60 265	1.16 439	2.45 303	0.29 132	0.30 283	0.64 367	0.28 288	0.69 214	0.57 180	0.49 218	0.57 335	0.79 443	0.44 357	1.48 410	0.62 338	0.15 394	0.10 134	0.28 521	0.14 267	0.21 281	0.29 155

GMOStereo	0.58 237	0.89 368	2.46 311	0.29 132	0.99 516	0.51 165	0.32 354	0.58 154	0.46 87	0.58 323	0.48 233	0.54 309	0.27 189	0.31 17	0.25 63	0.09 52	1.64 543	0.13 347	0.11 184	0.34 447	0.42 246

error version	0.58 237	0.89 368	2.46 311	0.29 132	0.99 516	0.51 165	0.32 354	0.58 154	0.46 87	0.58 323	0.48 233	0.54 309	0.27 189	0.31 17	0.25 63	0.09 52	1.64 543	0.13 347	0.11 184	0.34 447	0.42 246

test-v	0.58 237	0.89 368	2.46 311	0.29 132	0.99 516	0.51 165	0.32 354	0.58 154	0.46 87	0.58 323	0.48 233	0.54 309	0.27 189	0.31 17	0.25 63	0.09 52	1.64 543	0.13 347	0.11 184	0.34 447	0.42 246

test-2	0.58 237	0.89 368	2.46 311	0.29 132	0.99 516	0.51 165	0.32 354	0.58 154	0.46 87	0.58 323	0.48 233	0.54 309	0.27 189	0.31 17	0.25 63	0.09 52	1.64 543	0.13 347	0.11 184	0.34 447	0.42 246

FENet	0.48 148	0.58 231	2.46 311	0.33 214	0.18 86	0.58 264	0.22 143	0.83 303	0.64 245	0.49 218	0.42 196	0.55 318	0.38 288	0.52 149	0.51 285	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.11 184	0.17 189	0.31 173

test_for_model	0.82 433	1.62 541	2.47 316	1.36 551	1.04 526	0.53 196	0.22 143	0.82 292	0.63 235	0.60 353	0.29 106	0.25 106	0.21 106	0.28 7	0.25 63	0.80 570	1.87 557	0.08 41	0.08 60	1.81 597	1.18 498

LL-Strereo2	0.62 294	1.36 494	2.47 316	1.37 552	0.96 512	0.54 207	0.28 288	0.61 176	0.49 104	0.42 163	0.34 152	0.44 243	0.21 106	0.57 172	0.53 295	0.11 221	0.26 329	0.16 431	0.14 267	0.18 214	0.98 479

AACVNet	0.61 273	1.13 429	2.47 316	0.37 294	0.21 149	0.57 253	0.25 238	0.75 242	0.55 165	0.56 299	0.60 356	0.66 376	0.44 357	2.11 522	0.49 278	0.14 363	0.11 163	0.14 382	0.11 184	0.35 461	0.23 114

PSM-softLoss	0.52 185	0.34 69	2.47 316	0.55 436	0.17 67	0.61 319	0.39 415	0.64 195	0.67 273	0.52 259	0.48 233	0.39 206	0.25 159	1.46 406	0.77 393	0.13 322	0.08 49	0.13 347	0.12 222	0.12 89	0.15 46

KMStereo	0.52 185	0.34 69	2.47 316	0.55 436	0.17 67	0.61 319	0.39 415	0.64 195	0.67 273	0.52 259	0.48 233	0.39 206	0.25 159	1.46 406	0.77 393	0.13 322	0.08 49	0.13 347	0.12 222	0.12 89	0.15 46

CREStereo++_RVC	0.38 63	0.37 98	2.47 316	0.25 57	0.16 45	0.54 207	0.15 35	0.42 38	0.57 180	0.37 137	0.52 272	0.24 97	0.19 78	0.31 17	0.27 88	0.09 52	0.06 2	0.08 41	0.30 449	0.09 41	0.22 105
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
coex_refinement	0.67 353	1.33 482	2.48 322	0.38 314	0.26 231	0.64 367	0.34 377	0.88 354	0.68 300	0.61 363	0.63 379	0.80 451	0.48 394	1.84 481	1.09 458	0.13 322	0.10 134	0.10 153	0.10 134	0.18 214	0.38 217

UGAM-zero	0.97 500	0.44 161	2.48 322	0.33 214	0.86 499	1.26 546	0.76 535	1.05 491	0.52 135	0.93 507	0.45 214	1.32 556	0.81 505	2.08 518	0.49 278	0.10 121	0.52 390	0.09 91	0.47 528	0.11 76	4.43 612

model_zeroshot	0.75 405	0.94 388	2.48 322	1.88 582	0.68 472	0.72 427	0.22 143	1.01 460	0.51 123	1.10 526	0.35 159	0.63 354	0.20 95	0.78 267	0.32 150	0.12 274	1.97 566	0.10 153	0.23 403	0.12 89	0.56 339

TANstereo	0.39 68	0.70 287	2.48 322	0.23 30	0.12 6	0.54 207	0.16 46	0.41 32	0.47 94	0.45 184	0.51 263	0.26 117	0.22 114	0.34 39	0.21 11	0.10 121	0.10 134	0.08 41	0.07 37	0.09 41	0.18 76

RP	0.74 394	1.01 400	2.48 322	0.44 377	0.45 402	0.66 396	0.45 449	0.95 412	0.87 474	0.70 437	0.95 512	0.99 514	0.82 507	1.55 420	0.82 409	0.26 519	0.19 281	0.23 505	0.20 373	0.34 447	0.38 217

UCFNet_RVC	0.55 214	1.16 439	2.48 322	0.31 171	0.27 244	0.65 383	0.28 288	0.76 245	0.58 188	0.51 249	0.53 279	0.67 379	0.42 335	0.91 301	0.45 249	0.16 414	0.11 163	0.17 450	0.17 331	0.20 267	0.23 114

HI	0.47 135	0.82 340	2.49 328	0.29 132	0.22 162	0.45 107	0.20 93	0.59 163	0.43 68	0.59 342	0.59 347	0.65 367	0.45 365	0.48 124	0.40 214	0.08 22	0.09 103	0.10 153	0.11 184	0.24 322	0.20 91

CoSv	0.47 135	0.82 340	2.49 328	0.29 132	0.22 162	0.45 107	0.20 93	0.59 163	0.43 68	0.59 342	0.59 347	0.65 367	0.45 365	0.48 124	0.40 214	0.08 22	0.09 103	0.10 153	0.11 184	0.24 322	0.20 91

RAFT+CT+SA	0.60 265	1.25 466	2.49 328	0.38 314	0.75 482	0.55 221	0.34 377	0.83 303	0.68 300	0.39 148	0.55 310	0.44 243	0.29 227	0.75 255	0.28 103	0.09 52	0.24 317	0.11 227	0.51 541	0.30 413	0.74 410

Pruner-Stereo	0.55 214	0.38 108	2.49 328	1.78 576	0.19 119	0.63 354	0.45 449	0.59 163	0.67 273	0.61 363	0.48 233	0.41 222	0.25 159	0.49 138	0.99 439	0.13 322	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.14 37

XX-TBD	0.40 80	1.04 409	2.49 328	0.35 262	0.13 15	0.51 165	0.17 56	0.44 51	0.52 135	0.38 143	0.51 263	0.23 86	0.19 78	0.31 17	0.25 63	0.10 121	0.07 12	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.18 76

LALA_ROB	0.68 360	1.14 430	2.50 333	0.37 294	0.29 267	0.78 462	0.55 485	0.99 440	0.84 458	0.82 488	0.68 415	0.93 499	0.50 405	1.01 320	0.89 418	0.21 487	0.15 239	0.21 492	0.18 344	0.26 367	0.30 164

MM-Stereo_test1	0.63 308	0.64 259	2.51 334	0.54 434	0.37 353	0.44 101	0.28 288	0.68 211	0.59 199	0.43 171	0.33 143	0.26 117	0.25 159	0.89 298	0.52 288	0.10 121	1.84 556	0.10 153	0.09 93	0.41 507	1.40 528

AIO_test	1.11 526	0.77 322	2.51 334	3.32 607	2.81 600	0.35 38	0.25 238	1.29 545	0.68 300	1.28 555	0.27 92	0.32 172	0.17 41	2.86 581	0.27 88	0.12 274	1.72 551	0.08 41	0.21 384	0.15 144	2.81 586

GANet-ADL	0.48 148	0.56 227	2.51 334	0.34 239	0.20 135	0.58 264	0.25 238	0.80 274	0.57 180	0.43 171	0.61 364	0.56 324	0.31 244	0.44 100	0.44 243	0.14 363	0.11 163	0.10 153	0.09 93	0.22 298	0.38 217

R-Stereo Train	0.42 93	0.31 33	2.51 334	0.30 152	0.18 86	0.56 230	0.25 238	0.82 292	0.41 55	0.57 316	0.67 412	0.33 180	0.24 139	0.34 39	0.33 163	0.10 121	0.08 49	0.09 91	0.07 37	0.09 41	0.18 76

RAFT-Stereo	0.42 93	0.31 33	2.51 334	0.30 152	0.18 86	0.56 230	0.25 238	0.82 292	0.41 55	0.57 316	0.67 412	0.33 180	0.24 139	0.34 39	0.33 163	0.10 121	0.08 49	0.09 91	0.07 37	0.09 41	0.18 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
testlalala2	0.48 148	0.34 69	2.53 339	0.65 470	0.56 433	0.57 253	0.20 93	0.84 312	0.63 235	0.42 163	0.54 299	0.45 255	0.21 106	0.30 12	0.26 78	0.10 121	0.13 204	0.09 91	0.29 439	0.12 89	0.31 173

AAGNet	0.92 481	0.40 125	2.53 339	0.60 452	1.01 521	0.62 340	0.45 449	0.52 109	0.68 300	0.58 323	0.53 279	0.50 287	0.72 486	1.22 365	7.32 612	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.16 165	0.10 10

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 237	1.48 521	2.53 339	0.29 132	0.78 490	0.52 185	0.20 93	0.68 211	0.66 260	0.51 249	0.61 364	0.40 215	0.32 253	0.40 75	0.43 237	0.08 22	0.63 416	0.09 91	0.09 93	0.37 476	0.58 350

psm_up	0.65 327	1.02 402	2.53 339	0.36 281	0.31 293	0.64 367	0.38 409	0.96 415	0.73 351	0.63 387	0.57 335	0.68 393	0.57 433	1.90 499	0.52 288	0.17 434	0.15 239	0.16 431	0.15 291	0.27 381	0.22 105

FADNet	0.71 378	1.60 540	2.53 339	0.33 214	0.30 283	0.67 404	0.29 316	0.92 386	0.75 377	0.45 184	0.49 247	0.66 376	0.57 433	1.85 485	0.85 413	0.46 552	0.20 296	0.17 450	0.20 373	0.60 546	0.37 208

MM-Stereo_test2	0.65 327	0.43 148	2.54 344	0.62 460	0.18 86	0.50 156	0.25 238	0.49 83	0.47 94	0.36 134	0.26 82	0.24 97	0.23 132	0.40 75	0.38 206	0.08 22	2.33 589	0.09 91	0.10 134	0.38 484	2.66 584

DisPM	0.48 148	0.41 131	2.54 344	0.61 458	0.18 86	0.59 284	0.62 508	0.54 127	0.67 273	0.61 363	0.53 279	0.38 202	0.26 173	0.76 258	0.31 140	0.13 322	0.07 12	0.12 286	0.11 184	0.12 89	0.15 46

PFNet+	0.50 170	0.43 148	2.54 344	0.49 409	0.18 86	0.58 264	0.76 535	0.54 127	0.72 346	0.56 299	0.48 233	0.39 206	0.26 173	0.94 308	0.33 163	0.14 363	0.09 103	0.14 382	0.13 244	0.12 89	0.16 59

OCTAStereo	0.53 199	0.33 59	2.54 344	0.56 445	0.16 45	0.61 319	0.42 429	0.70 224	0.70 323	0.50 237	0.47 225	0.37 196	0.26 173	1.43 399	0.79 400	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.17 67

RE-Stereo	0.53 199	0.33 59	2.54 344	0.56 445	0.16 45	0.61 319	0.43 436	0.70 224	0.70 323	0.50 237	0.47 225	0.37 196	0.26 173	1.43 399	0.77 393	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.17 67

TVStereo	0.53 199	0.33 59	2.54 344	0.56 445	0.16 45	0.61 319	0.43 436	0.70 224	0.70 323	0.50 237	0.47 225	0.37 196	0.26 173	1.43 399	0.77 393	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.17 67

SHD	0.84 441	1.14 430	2.54 344	0.80 500	0.52 420	0.76 446	0.34 377	1.16 532	1.29 552	1.11 528	0.85 489	0.98 511	0.74 493	1.25 374	1.48 501	0.22 494	0.37 352	0.20 486	0.27 433	0.36 468	0.41 241

iResNet	0.59 255	1.09 417	2.54 344	0.44 377	0.18 86	0.65 383	0.29 316	0.89 363	0.75 377	0.59 342	0.64 392	0.43 228	0.39 303	0.73 249	1.24 483	0.11 221	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.21 281	0.40 232

G2L-Stereo_test	0.64 318	1.34 485	2.55 352	0.34 239	0.24 204	0.75 441	0.39 415	0.83 303	0.65 252	0.62 376	0.54 299	0.74 423	0.40 310	1.57 427	0.75 387	0.11 221	0.08 49	0.08 41	0.08 60	0.28 394	0.43 256

iinet-f	0.62 294	1.18 445	2.55 352	0.33 214	0.25 214	0.82 479	0.34 377	0.87 346	0.69 312	0.56 299	0.64 392	0.73 421	0.67 475	0.80 275	0.81 406	0.14 363	0.13 204	0.11 227	0.10 134	0.44 519	0.26 136

NF-Stereo	0.53 199	0.33 59	2.55 352	0.55 436	0.16 45	0.61 319	0.43 436	0.70 224	0.70 323	0.50 237	0.47 225	0.37 196	0.26 173	1.44 404	0.78 397	0.12 274	0.07 12	0.12 286	0.10 134	0.13 108	0.17 67

RGC	0.78 420	1.10 422	2.55 352	0.45 384	0.45 402	0.73 431	0.40 420	1.00 450	0.75 377	0.75 461	1.04 528	1.02 521	0.73 489	1.74 456	1.15 468	0.24 509	0.19 281	0.28 521	0.26 424	0.31 422	0.38 217

RALCasStereoNet	0.65 327	1.34 485	2.56 356	0.43 372	0.96 512	0.50 156	0.26 256	0.62 180	0.56 173	0.43 171	0.49 247	0.36 191	0.28 207	0.72 248	0.53 295	0.10 121	1.18 484	0.09 91	0.08 60	0.27 381	1.27 513

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 524	2.01 570	2.56 356	0.49 409	0.40 375	1.49 555	0.96 554	1.02 469	0.95 506	0.85 494	0.94 509	1.06 531	0.59 444	2.92 583	1.15 468	0.43 548	0.74 435	0.32 535	0.55 547	0.74 558	1.35 522

BEATNet_4x	0.57 229	1.16 439	2.56 356	0.35 262	0.16 45	0.56 230	0.25 238	0.91 379	0.64 245	0.55 287	0.53 279	0.59 336	0.43 348	0.67 220	0.76 391	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.09 93	0.23 315	0.58 350

StereoDRNet	0.71 378	1.24 463	2.56 356	0.42 359	0.45 402	0.73 431	0.46 455	0.98 431	0.81 433	0.77 467	0.56 324	0.74 423	0.48 394	1.69 451	0.91 421	0.15 394	0.14 221	0.15 411	0.15 291	0.26 367	0.51 307

AIO_rvc	0.95 493	1.02 402	2.57 360	2.80 605	1.91 581	0.37 47	0.24 211	0.52 109	0.60 206	0.98 510	0.29 106	0.25 106	0.18 62	2.16 527	0.29 114	0.11 221	1.39 519	0.08 41	0.11 184	0.26 367	2.87 587

H2IRNET	0.48 148	1.04 409	2.57 360	0.31 171	0.19 119	0.54 207	0.19 78	0.55 137	0.53 148	0.28 92	0.56 324	0.47 273	0.35 269	0.47 111	0.40 214	0.11 221	0.08 49	0.12 286	0.14 267	0.37 476	0.26 136

anonymousa	0.74 394	0.60 240	2.58 362	0.96 518	1.33 552	0.61 319	0.26 256	0.69 214	0.56 173	0.55 287	0.84 486	0.82 461	0.46 376	0.56 168	0.61 335	0.10 121	1.11 479	0.12 286	0.98 593	0.14 132	0.97 477

SACVNet	0.68 360	1.08 416	2.58 362	0.38 314	0.28 259	0.65 383	0.37 399	0.91 379	0.65 252	0.67 423	0.62 371	0.69 404	0.47 387	2.07 515	0.65 352	0.18 447	0.14 221	0.16 431	0.15 291	0.39 493	0.41 241

G2L-ROB	0.59 255	1.32 477	2.59 364	0.30 152	0.22 162	0.59 284	0.28 288	0.80 274	0.61 212	0.56 299	0.45 214	0.70 410	0.35 269	1.38 390	0.72 377	0.11 221	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.22 298	0.31 173

DFGA-Net	0.61 273	1.55 528	2.59 364	0.32 192	0.26 231	0.54 207	0.22 143	0.67 206	0.63 235	0.50 237	0.52 272	0.35 189	0.28 207	1.84 481	0.99 439	0.10 121	0.08 49	0.12 286	0.12 222	0.38 484	0.18 76

rafts_anoy	0.60 265	1.33 482	2.59 364	0.53 427	1.09 535	0.49 143	0.25 238	0.67 206	0.53 148	0.41 155	0.38 176	0.33 180	0.30 238	0.68 225	0.41 223	0.10 121	1.13 481	0.13 347	0.15 291	0.20 267	0.29 155

AFF-stereo	0.57 229	1.51 525	2.59 364	0.33 214	0.23 192	0.51 165	0.21 119	0.69 214	0.68 300	0.49 218	0.63 379	0.49 283	0.34 267	0.50 143	0.37 198	0.08 22	0.54 395	0.10 153	0.10 134	0.40 500	0.60 359

HGLStereo	0.61 273	1.20 450	2.59 364	0.36 281	0.40 375	0.65 383	0.30 332	0.87 346	0.67 273	0.60 353	0.70 433	0.69 404	0.56 428	1.07 338	0.59 321	0.14 363	0.13 204	0.13 347	0.12 222	0.23 315	0.23 114

hitnet-ft	0.73 390	1.09 417	2.59 364	0.28 112	0.22 162	0.71 421	0.36 396	0.89 363	0.67 273	0.58 323	0.83 484	1.03 522	0.94 529	2.31 535	0.70 367	0.23 502	0.14 221	0.41 549	0.13 244	0.24 322	0.28 149

RASNet	0.69 367	1.05 411	2.59 364	0.37 294	0.47 411	0.66 396	0.33 368	0.82 292	0.76 386	0.51 249	0.65 400	0.93 499	0.62 457	2.20 530	0.80 402	0.14 363	0.09 103	0.09 91	0.11 184	0.18 214	0.37 208

rvit_stereo_0075_2	0.45 119	0.45 169	2.60 371	0.34 239	0.32 305	0.41 73	0.21 119	0.60 170	0.54 154	0.39 148	0.51 263	0.40 215	0.29 227	0.46 106	0.31 140	0.21 487	0.15 239	0.22 497	0.15 291	0.18 214	0.33 184

EKT-Stereo	1.56 565	0.55 223	2.60 371	2.54 600	19.66 621	0.55 221	0.22 143	0.76 245	0.51 123	0.40 153	0.36 163	0.43 228	0.27 189	0.74 253	0.42 230	0.13 322	0.17 267	0.11 227	0.16 313	0.20 267	0.50 300

LMCR-Stereo	0.61 273	1.00 397	2.60 371	0.42 359	0.22 162	0.74 438	0.31 343	1.06 504	0.70 323	0.62 376	0.64 392	0.40 215	0.52 416	0.84 283	1.27 486	0.20 476	0.09 103	0.12 286	0.09 93	0.26 367	0.16 59

SAMSARA	1.11 526	1.35 489	2.60 371	1.34 549	0.77 487	1.67 566	1.41 589	1.47 560	0.99 518	1.54 573	0.89 501	1.44 564	0.90 521	1.88 493	1.71 513	0.25 515	0.55 398	0.22 497	0.34 484	0.39 493	0.50 300

PWC_ROB	0.81 429	1.41 506	2.60 371	0.41 355	0.40 375	0.63 354	0.31 343	1.04 483	0.99 518	0.92 503	1.29 545	0.78 440	0.68 477	1.65 445	1.50 502	0.19 465	0.12 186	0.18 469	0.13 244	0.51 536	0.54 327

PSMNet-RUCA	0.64 318	1.12 426	2.61 376	0.59 451	0.56 433	0.64 367	0.37 399	0.89 363	0.72 346	0.53 268	0.68 415	0.53 302	0.43 348	0.61 192	0.46 255	0.35 540	0.19 281	0.44 555	0.29 439	0.49 533	0.35 199

ToySt	0.67 353	0.88 363	2.61 376	0.39 331	0.73 479	0.61 319	0.38 409	0.78 259	0.73 351	0.43 171	0.70 433	0.72 415	0.45 365	0.66 217	0.62 338	0.14 363	0.63 416	0.13 347	0.33 479	0.24 322	1.18 498

GEStereo_RVC	0.61 273	1.19 448	2.61 376	0.48 396	0.25 214	0.63 354	0.37 399	1.05 491	0.79 417	0.55 287	0.55 310	0.59 336	0.44 357	1.10 341	0.48 268	0.16 414	0.11 163	0.12 286	0.11 184	0.27 381	0.43 256

Anonymous3	0.47 135	0.49 187	2.61 376	0.33 214	0.25 214	0.72 427	0.32 354	0.80 274	0.60 206	0.36 134	0.41 193	0.33 180	0.29 227	0.46 106	0.30 121	0.19 465	0.18 275	0.13 347	0.13 244	0.18 214	0.22 105

XQC	0.84 441	1.32 477	2.61 376	0.78 497	0.44 399	0.89 501	0.53 478	1.16 532	1.07 530	0.85 494	0.69 420	0.92 494	0.73 489	1.40 393	1.44 499	0.24 509	0.35 349	0.23 505	0.26 424	0.45 522	0.39 225

MSKI-zero shot	0.70 374	0.44 161	2.62 381	1.47 559	0.75 482	0.56 230	0.20 93	0.80 274	0.45 84	0.60 353	0.52 272	0.44 243	0.17 41	0.70 233	0.26 78	0.09 52	2.87 603	0.09 91	0.32 465	0.14 132	0.50 300

TestStereo1	0.59 255	1.21 452	2.63 382	0.40 344	0.60 448	0.56 230	0.34 377	0.82 292	0.73 351	0.45 184	0.63 379	0.36 191	0.42 335	0.66 217	0.42 230	0.10 121	0.32 343	0.12 286	0.10 134	0.34 447	0.52 315

fff	0.50 170	0.90 374	2.63 382	0.25 57	0.15 34	0.51 165	0.22 143	0.85 326	0.82 439	0.55 287	0.48 233	0.31 165	0.65 466	0.39 68	0.37 198	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 256

SA-5K	0.59 255	1.21 452	2.63 382	0.40 344	0.60 448	0.56 230	0.34 377	0.82 292	0.73 351	0.45 184	0.63 379	0.36 191	0.42 335	0.66 217	0.42 230	0.10 121	0.32 343	0.12 286	0.10 134	0.34 447	0.52 315

RALAANet	0.52 185	1.37 499	2.63 382	0.33 214	0.23 192	0.48 135	0.19 78	0.69 214	0.55 165	0.49 218	0.46 219	0.39 206	0.31 244	0.53 157	0.53 295	0.10 121	0.33 347	0.11 227	0.17 331	0.29 404	0.13 25

DCANet	0.49 163	0.91 378	2.63 382	0.26 74	0.14 25	0.51 165	0.22 143	0.84 312	0.78 404	0.56 299	0.49 247	0.32 172	0.41 322	0.39 68	0.41 223	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.14 132	0.45 277

csc	0.50 170	0.90 374	2.63 382	0.25 57	0.15 34	0.51 165	0.22 143	0.85 326	0.82 439	0.55 287	0.48 233	0.31 165	0.65 466	0.39 68	0.37 198	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 256

cscssc	0.50 170	0.90 374	2.63 382	0.25 57	0.15 34	0.51 165	0.22 143	0.85 326	0.82 439	0.55 287	0.48 233	0.31 165	0.65 466	0.39 68	0.37 198	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 256

111	0.57 229	1.41 506	2.63 382	0.25 57	0.15 34	0.59 284	0.26 256	0.90 372	0.83 446	0.50 237	0.54 299	0.57 328	0.38 288	0.54 163	0.41 223	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.24 322	0.81 437

PWCDC_ROB	0.83 439	1.57 532	2.63 382	0.48 396	0.37 353	0.78 462	0.29 316	1.04 483	1.36 558	0.63 387	2.05 571	0.64 362	0.70 484	1.10 341	1.20 475	0.33 537	0.14 221	0.15 411	0.12 222	0.63 550	0.46 283

aanetorigin	0.81 429	1.03 406	2.64 391	0.44 377	0.44 399	0.59 284	1.00 561	0.59 163	0.70 323	1.54 573	1.22 542	0.82 461	1.08 539	1.06 329	1.07 454	0.18 447	0.15 239	0.17 450	0.21 384	0.53 540	0.65 376

MIM_Stereo	0.55 214	0.92 383	2.65 392	0.32 192	1.09 535	0.51 165	0.19 78	0.67 206	0.52 135	0.48 202	0.54 299	0.43 228	0.27 189	0.57 172	0.30 121	0.08 22	0.17 267	0.11 227	0.10 134	0.28 394	0.80 430

anonymousdsp	0.86 453	0.59 239	2.65 392	1.33 548	1.25 548	0.56 230	0.23 182	0.54 127	0.71 337	1.13 531	0.25 73	0.22 77	0.24 139	1.24 370	0.24 46	0.09 52	2.34 590	0.10 153	0.18 344	0.25 347	3.12 595

IGEV-Stereo	0.86 453	0.60 240	2.65 392	1.35 550	1.25 548	0.56 230	0.23 182	0.54 127	0.71 337	1.14 532	0.25 73	0.22 77	0.24 139	1.24 370	0.24 46	0.09 52	2.34 590	0.10 153	0.18 344	0.25 347	3.13 596
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMStereo	0.44 114	1.32 477	2.65 392	0.28 112	0.16 45	0.42 86	0.22 143	0.48 79	0.63 235	0.41 155	0.36 163	0.26 117	0.25 159	0.41 84	0.30 121	0.14 363	0.08 49	0.10 153	0.12 222	0.17 189	0.13 25
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UGAM	0.69 367	0.84 347	2.66 396	0.40 344	0.20 135	0.53 196	0.34 377	0.63 188	0.74 371	0.45 184	0.74 458	0.95 507	0.36 273	2.57 556	0.42 230	0.11 221	0.45 373	0.17 450	0.19 362	0.43 515	0.57 345

MyStereo04	0.57 229	0.68 275	2.66 396	0.30 152	0.41 382	0.61 319	0.31 343	0.88 354	0.80 425	0.48 202	0.37 169	0.54 309	0.42 335	0.61 192	0.71 373	0.09 52	0.59 406	0.12 286	0.21 384	0.16 165	0.48 292

gwcnet-sp	0.52 185	0.71 292	2.66 396	0.32 192	0.22 162	0.66 396	0.31 343	0.84 312	0.69 312	0.61 363	0.49 247	0.46 264	0.43 348	0.77 260	0.48 268	0.12 274	0.11 163	0.11 227	0.11 184	0.19 244	0.19 82

scenet	0.52 185	0.71 292	2.66 396	0.32 192	0.22 162	0.66 396	0.31 343	0.84 312	0.69 312	0.61 363	0.49 247	0.46 264	0.43 348	0.77 260	0.48 268	0.12 274	0.11 163	0.11 227	0.11 184	0.19 244	0.19 82

ssnet	0.52 185	0.71 292	2.66 396	0.32 192	0.22 162	0.66 396	0.31 343	0.84 312	0.69 312	0.61 363	0.49 247	0.46 264	0.43 348	0.77 260	0.48 268	0.12 274	0.11 163	0.11 227	0.11 184	0.19 244	0.19 82

CrosDoStereo	0.96 497	0.49 187	2.66 396	0.27 91	0.33 312	0.54 207	3.69 603	0.77 252	0.66 260	0.70 437	1.39 554	0.53 302	1.47 561	1.77 464	3.02 577	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.11 184	0.22 298	0.30 164

STrans-v2	0.69 367	0.62 253	2.66 396	0.28 112	0.23 192	0.57 253	0.32 354	1.01 460	0.77 399	0.92 503	0.84 486	0.88 487	0.92 525	1.81 474	1.19 474	0.10 121	0.07 12	0.10 153	0.09 93	0.12 89	0.30 164

DeepStereo_LL	0.96 497	0.49 187	2.66 396	0.27 91	0.33 312	0.54 207	3.69 603	0.77 252	0.66 260	0.70 437	1.39 554	0.53 302	1.47 561	1.77 464	3.02 577	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.11 184	0.22 298	0.30 164

G2L-Stereo	0.62 294	1.27 469	2.67 404	0.31 171	0.27 244	0.59 284	0.29 316	0.81 283	0.60 206	0.56 299	0.53 279	0.71 413	0.37 279	1.74 456	0.57 311	0.13 322	0.11 163	0.13 347	0.11 184	0.29 404	0.34 192

PAM	0.91 478	0.43 148	2.67 404	0.77 494	0.89 503	1.81 572	1.22 578	1.13 526	0.78 404	1.16 535	0.91 506	1.39 561	0.68 477	0.76 258	1.06 452	0.10 121	0.98 460	0.10 153	0.50 536	0.14 132	0.66 378

MIF-Stereo (partial)	0.41 85	0.71 292	2.67 404	0.27 91	0.24 204	0.32 23	0.17 56	0.56 143	0.46 87	0.26 71	0.37 169	0.25 106	0.26 173	0.46 106	0.35 183	0.11 221	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.21 281	0.15 46

ssnet_v2	0.64 318	0.99 396	2.67 404	0.33 214	0.22 162	0.72 427	0.45 449	1.00 450	0.80 425	0.66 421	0.54 299	0.81 456	0.48 394	0.91 301	1.08 457	0.16 414	0.14 221	0.14 382	0.14 267	0.33 437	0.31 173

TransformOpticalFlow	0.65 327	0.61 246	2.67 404	0.45 384	0.26 231	0.62 340	0.28 288	0.88 354	0.76 386	0.76 465	0.74 458	0.90 493	0.84 510	1.82 477	0.80 402	0.10 121	0.07 12	0.11 227	0.09 93	0.12 89	0.19 82

GANet-RSSM	0.63 308	1.14 430	2.67 404	0.38 314	0.26 231	0.59 284	0.29 316	0.81 283	0.56 173	0.50 237	0.57 335	0.67 379	0.50 405	1.91 500	0.50 282	0.14 363	0.10 134	0.24 511	0.12 222	0.36 468	0.28 149

RTSC	0.84 441	1.40 505	2.67 404	0.50 415	0.40 375	0.83 481	0.33 368	1.11 519	1.14 539	0.93 507	0.82 482	0.84 469	0.58 441	1.34 387	1.82 526	0.18 447	0.49 382	0.14 382	0.30 449	0.46 526	0.42 246

PAM_32	0.95 493	0.43 148	2.68 411	0.64 467	1.10 539	1.78 571	1.16 573	1.12 522	0.96 508	1.07 524	0.90 504	1.38 560	0.76 501	0.78 267	1.11 461	0.10 121	1.29 503	0.10 153	0.50 536	0.16 165	0.98 479

RAFT-345	0.56 222	0.37 98	2.68 411	0.40 344	0.34 322	0.58 264	0.41 422	0.49 83	0.70 323	0.51 249	0.99 520	0.43 228	0.28 207	1.56 422	0.81 406	0.10 121	0.07 12	0.11 227	0.09 93	0.11 76	0.09 6

ADLNet	0.68 360	1.02 402	2.68 411	0.35 262	0.34 322	0.67 404	0.34 377	0.95 412	0.79 417	0.70 437	0.62 371	0.80 451	0.46 376	1.77 464	0.69 365	0.15 394	0.12 186	0.14 382	0.14 267	0.31 422	0.54 327

ADCRef	0.88 461	1.45 516	2.68 411	0.38 314	0.35 333	0.95 514	0.51 471	0.92 386	0.81 433	0.89 498	0.84 486	0.61 345	1.35 551	1.26 378	3.38 582	0.14 363	0.12 186	0.17 450	0.19 362	0.28 394	0.34 192

GANet	0.92 481	1.20 450	2.68 411	0.45 384	0.27 244	0.76 446	0.66 518	0.94 398	0.77 399	0.79 476	1.17 537	0.84 469	0.91 522	2.72 570	1.76 521	0.18 447	0.42 366	0.44 555	0.20 373	0.33 437	0.94 468

PASM	0.82 433	1.00 397	2.68 411	0.52 423	0.48 412	0.65 383	0.59 497	0.83 303	0.89 483	0.82 488	0.73 455	0.89 490	0.68 477	2.39 544	0.73 381	0.35 540	0.37 352	0.36 542	0.41 514	0.45 522	0.51 307

DeepPruner_ROB	0.58 237	1.06 412	2.68 411	0.30 152	0.26 231	0.63 354	0.31 343	0.83 303	0.51 123	0.62 376	0.56 324	0.65 367	0.39 303	1.06 329	0.56 308	0.19 465	0.14 221	0.14 382	0.14 267	0.24 322	0.33 184

DualNet (step1)	0.76 410	0.69 284	2.69 418	0.28 112	0.23 192	0.81 474	0.33 368	0.99 440	0.86 468	0.64 398	0.63 379	0.67 379	0.49 400	1.18 360	0.52 288	0.65 560	1.21 489	0.86 576	0.56 550	0.25 347	0.72 402

test_sample9	1.07 520	0.69 284	2.69 418	0.28 112	0.23 192	0.81 474	0.33 368	0.99 440	0.86 468	0.64 398	0.63 379	0.67 379	0.49 400	2.02 509	2.70 567	0.65 560	4.33 614	0.86 576	0.56 550	0.25 347	0.72 402

test_sample8	1.23 536	0.69 284	2.69 418	0.28 112	0.23 192	0.81 474	0.33 368	1.01 460	0.75 377	1.23 549	0.63 379	2.53 584	1.31 549	2.02 509	2.70 567	0.65 560	4.33 614	0.86 576	0.56 550	0.25 347	0.72 402

IMH-64-1	1.50 559	1.98 566	2.69 418	1.39 554	1.12 540	1.39 552	1.19 576	1.80 576	1.47 563	1.19 538	2.20 576	1.53 566	1.51 565	2.12 523	1.98 531	1.34 594	0.68 422	1.28 593	0.70 567	1.37 589	1.12 494

IMH-64	1.50 559	1.98 566	2.69 418	1.39 554	1.12 540	1.39 552	1.19 576	1.80 576	1.47 563	1.19 538	2.20 576	1.53 566	1.51 565	2.12 523	1.98 531	1.34 594	0.68 422	1.28 593	0.70 567	1.37 589	1.12 494

PFNet	0.62 294	0.42 136	2.69 418	0.43 372	0.55 431	0.62 340	0.27 275	0.64 195	0.72 346	0.61 363	0.56 324	0.45 255	0.33 259	1.86 487	1.12 463	0.28 526	0.09 103	0.12 286	0.16 313	0.26 367	0.27 143

GwcNet-RSSM	0.64 318	1.38 503	2.69 418	0.33 214	0.26 231	0.60 299	0.32 354	0.84 312	0.73 351	0.56 299	0.65 400	0.72 415	0.42 335	1.78 467	0.60 326	0.14 363	0.10 134	0.12 286	0.13 244	0.26 367	0.26 136

StereoVision	0.52 185	1.12 426	2.70 425	0.34 239	0.32 305	0.47 128	0.26 256	0.73 236	0.61 212	0.33 121	0.89 501	0.45 255	0.26 173	0.52 149	0.39 211	0.14 363	0.15 239	0.16 431	0.15 291	0.22 298	0.14 37

Sa-1000	0.61 273	1.07 413	2.71 426	0.32 192	0.61 457	0.61 319	0.31 343	1.00 450	0.76 386	0.53 268	0.83 484	0.43 228	0.33 259	0.69 229	0.30 121	0.10 121	0.52 390	0.13 347	0.28 435	0.29 404	0.29 155

ac_64	0.63 308	0.77 322	2.71 426	0.37 294	0.34 322	0.64 367	0.30 332	0.86 337	0.67 273	0.58 323	0.53 279	0.88 487	0.48 394	1.84 481	0.71 373	0.15 394	0.12 186	0.12 286	0.12 222	0.21 281	0.25 128

MyStereo05	0.57 229	0.72 298	2.72 428	0.31 171	0.25 214	0.60 299	0.30 332	0.87 346	0.82 439	0.54 274	0.37 169	0.53 302	0.42 335	0.63 200	0.73 381	0.09 52	0.55 398	0.12 286	0.20 373	0.16 165	0.56 339

HH	0.79 424	0.52 207	2.72 428	1.45 556	0.80 492	0.91 505	0.23 182	0.76 245	0.76 386	0.64 398	0.55 310	0.87 483	0.41 322	0.94 308	0.45 249	0.09 52	1.20 486	0.10 153	0.09 93	0.16 165	2.16 565

HanStereo	0.79 424	0.52 207	2.72 428	1.45 556	0.80 492	0.91 505	0.23 182	0.76 245	0.76 386	0.64 398	0.55 310	0.87 483	0.41 322	0.94 308	0.45 249	0.09 52	1.20 486	0.10 153	0.09 93	0.16 165	2.16 565

ASMatch	0.61 273	0.47 175	2.72 428	0.91 512	0.36 346	0.56 230	0.24 211	0.54 127	0.67 273	0.48 202	1.20 540	0.47 273	0.65 466	1.33 386	0.93 422	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.11 184	0.10 61	0.17 67

AANet_RVC	0.79 424	1.46 518	2.72 428	0.34 239	0.25 214	0.59 284	0.32 354	0.88 354	0.83 446	0.62 376	0.95 512	0.80 451	0.43 348	2.46 549	1.72 515	0.38 542	0.26 329	0.10 153	0.09 93	0.25 347	0.43 256

AIO-test2	0.60 265	1.55 528	2.73 433	0.63 463	0.42 394	0.50 156	0.23 182	0.84 312	0.73 351	0.34 128	0.53 279	0.37 196	0.22 114	0.70 233	0.32 150	0.75 567	0.16 254	0.13 347	0.17 331	0.21 281	0.47 285

HITNet	0.55 214	1.28 472	2.73 433	0.35 262	0.14 25	0.56 230	0.23 182	0.89 363	0.62 223	0.52 259	0.51 263	0.49 283	0.38 288	0.52 149	0.60 326	0.09 52	0.07 12	0.10 153	0.08 60	0.25 347	0.61 360
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
CBMV_ROB	0.88 461	0.75 317	2.73 433	0.36 281	0.22 162	0.76 446	0.47 459	1.05 491	0.81 433	1.06 523	1.04 528	0.88 487	1.36 553	2.17 529	2.03 534	0.23 502	0.24 317	0.27 519	0.25 416	0.27 381	0.73 406

FADNet-RVC	0.69 367	1.65 546	2.74 436	0.35 262	0.26 231	0.60 299	0.29 316	0.91 379	0.67 273	0.46 196	0.51 263	0.62 350	0.46 376	1.75 458	0.81 406	0.17 434	0.20 296	0.17 450	0.18 344	0.60 546	0.39 225

AF-Net	0.76 410	1.14 430	2.74 436	0.42 359	0.41 382	0.70 416	0.41 422	1.07 508	0.94 500	0.73 451	1.05 530	1.04 526	0.86 515	1.23 368	1.00 442	0.23 502	0.15 239	0.25 516	0.18 344	0.32 432	0.35 199

Wz-Net-MNSev	0.74 394	1.42 511	2.75 438	0.38 314	0.33 312	0.90 504	0.61 506	0.98 431	0.94 500	0.77 467	0.75 465	0.75 428	0.66 473	1.39 391	0.76 391	0.17 434	0.13 204	0.14 382	0.14 267	0.28 394	0.48 292

DN-CSS_ROB	0.56 222	1.64 545	2.75 438	0.42 359	0.22 162	0.57 253	0.19 78	0.79 268	0.66 260	0.46 196	0.62 371	0.41 222	0.32 253	0.73 249	0.49 278	0.12 274	0.08 49	0.14 382	0.13 244	0.38 484	0.17 67

MSMD_ROB	1.41 552	1.03 406	2.75 438	0.41 355	0.32 305	2.00 581	0.61 506	0.96 415	1.43 560	2.97 602	2.63 587	4.76 604	2.04 583	2.44 548	1.78 523	0.30 532	0.26 329	0.32 535	0.32 465	0.32 432	0.63 368

RAFT_CTSACE	0.58 237	1.16 439	2.76 441	0.36 281	0.29 267	0.54 207	0.29 316	0.69 214	0.51 123	0.51 249	0.75 465	0.67 379	0.37 279	0.63 200	0.47 260	0.08 22	0.49 382	0.11 227	0.10 134	0.41 507	0.32 180

test_5	0.61 273	1.25 466	2.76 441	0.39 331	0.64 464	0.58 264	0.35 387	0.85 326	0.66 260	0.49 218	0.56 324	0.55 318	0.40 310	0.79 271	0.32 150	0.10 121	0.19 281	0.12 286	0.12 222	0.33 437	0.85 447

AIO-test1	0.58 237	1.37 499	2.77 443	0.66 475	1.08 533	0.50 156	0.23 182	0.86 337	0.69 312	0.31 111	0.42 196	0.29 147	0.22 114	0.77 260	0.34 175	0.13 322	0.15 239	0.12 286	0.16 313	0.31 422	0.30 164

DDUNet	0.90 475	1.63 544	2.77 443	0.77 494	0.69 474	0.83 481	0.44 445	0.90 372	0.70 323	0.68 429	0.76 468	0.92 494	0.54 421	1.14 352	1.35 491	0.61 558	0.37 352	0.96 582	0.52 543	0.77 563	0.67 383

TCMNet	0.72 387	1.15 436	2.78 445	0.51 421	0.52 420	0.73 431	0.39 415	0.94 398	0.78 404	0.60 353	0.68 415	0.63 354	0.46 376	1.71 452	0.72 377	0.18 447	0.19 281	0.23 505	0.18 344	0.40 500	0.56 339

RAFT-RH_RVC	0.65 327	0.73 302	2.78 445	0.39 331	0.29 267	0.60 299	0.18 70	0.45 57	0.63 235	0.75 461	1.89 567	0.47 273	0.29 227	1.59 435	1.21 477	0.15 394	0.07 12	0.13 347	0.13 244	0.11 76	0.10 10

SA	0.61 273	1.14 430	2.79 447	0.32 192	0.63 460	0.57 253	0.30 332	0.97 423	0.78 404	0.43 171	0.63 379	0.39 206	0.46 376	0.70 233	0.31 140	0.10 121	0.44 372	0.13 347	0.32 465	0.31 422	0.51 307

plain	0.43 98	0.73 302	2.80 448	0.28 112	0.19 119	0.33 29	0.21 119	0.63 188	0.50 116	0.24 46	0.38 176	0.24 97	0.25 159	0.48 124	0.32 150	0.12 274	0.08 49	0.13 347	0.09 93	0.43 515	0.13 25

UDG	0.86 453	1.57 532	2.80 448	0.68 484	0.59 443	0.78 462	0.38 409	0.97 423	0.74 371	0.63 387	0.70 433	1.01 518	0.68 477	1.02 321	1.22 480	0.45 550	0.34 348	0.89 580	0.51 541	0.73 557	0.58 350

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 441	1.41 506	2.80 448	0.94 514	0.35 333	0.89 501	0.41 422	0.89 363	0.66 260	0.57 316	0.63 379	0.75 428	0.38 288	2.37 540	0.55 304	1.16 587	0.31 342	0.36 542	0.21 384	0.59 545	0.63 368

ADCL	1.07 520	1.22 457	2.80 448	0.40 344	0.33 312	1.50 556	1.87 595	0.97 423	1.04 526	1.26 553	1.28 544	0.99 514	1.41 557	1.36 389	3.51 585	0.17 434	0.14 221	0.22 497	0.21 384	0.32 432	0.43 256

Wz-Net-LNSev	0.66 347	1.30 475	2.81 452	0.35 262	0.37 353	0.80 470	0.48 461	0.91 379	0.87 474	0.63 387	0.70 433	0.80 451	0.59 444	0.67 220	0.68 362	0.15 394	0.14 221	0.12 286	0.12 222	0.24 322	0.38 217

UNet	0.56 222	0.58 231	2.81 452	0.32 192	0.33 312	0.74 438	0.27 275	0.86 337	0.67 273	0.55 287	0.55 310	0.72 415	0.55 426	0.79 271	0.58 317	0.12 274	0.09 103	0.13 347	0.11 184	0.20 267	0.19 82

stereogan	0.74 394	0.68 275	2.82 454	0.40 344	0.40 375	1.05 527	0.42 429	0.99 440	0.96 508	0.78 475	0.86 494	1.15 546	0.73 489	1.57 427	0.56 308	0.20 476	0.19 281	0.20 486	0.16 313	0.37 476	0.34 192

CBMV	0.86 453	1.00 397	2.82 454	0.35 262	0.21 149	0.78 462	0.78 538	1.05 491	0.87 474	0.90 500	0.74 458	0.87 483	1.89 578	1.67 446	1.38 497	0.19 465	0.20 296	0.21 492	0.19 362	0.28 394	0.84 442
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FTStereo	0.79 424	0.32 47	2.83 456	0.70 486	0.21 149	0.73 431	1.75 592	0.61 176	0.60 206	1.07 524	1.62 562	1.28 552	2.11 584	0.75 255	0.30 121	0.19 465	0.08 49	0.12 286	0.11 184	0.12 89	0.39 225

DRN-Test	0.71 378	0.79 332	2.83 456	0.40 344	0.44 399	0.80 470	0.41 422	1.07 508	0.83 446	0.82 488	0.64 392	0.68 393	0.57 433	1.78 467	0.79 400	0.16 414	0.13 204	0.17 450	0.16 313	0.24 322	0.51 307

z-ln-s-r	0.76 410	1.41 506	2.84 458	0.33 214	0.27 244	0.58 264	0.37 399	0.92 386	0.89 483	0.54 274	0.81 479	0.64 362	0.48 394	2.23 531	1.74 517	0.11 221	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.28 394	0.40 232

DPSNet	1.02 509	0.72 298	2.84 458	0.60 452	0.39 368	1.08 532	0.75 534	1.41 557	1.14 539	0.74 458	0.69 420	1.05 530	1.67 569	2.09 521	2.22 549	0.27 523	0.61 409	0.20 486	0.50 536	0.48 531	1.03 487

PDISCO_ROB	0.84 441	1.46 518	2.84 458	0.65 470	0.59 443	1.17 541	0.48 461	1.19 537	1.08 532	0.67 423	0.72 453	1.00 517	0.61 455	1.24 370	1.05 449	0.38 542	0.18 275	0.28 521	0.24 407	0.58 544	0.44 272

MIPNet	0.88 461	1.07 413	2.85 461	0.61 458	0.18 86	1.46 554	1.37 583	1.65 572	0.78 404	1.93 579	0.85 489	0.75 428	1.66 568	0.87 287	0.34 175	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.32 465	0.27 381	0.26 136

GwcNet-ADL	0.54 210	0.78 328	2.85 461	0.31 171	0.20 135	0.58 264	0.29 316	0.93 392	0.67 273	0.48 202	0.47 225	0.56 324	0.33 259	0.48 124	0.80 402	0.13 322	0.12 186	0.09 91	0.09 93	0.14 132	0.40 232

FAT-Stereo	0.72 387	0.60 240	2.86 463	0.37 294	0.29 267	0.64 367	0.55 485	1.01 460	0.91 489	0.76 465	0.94 509	0.93 499	0.79 504	1.82 477	0.60 326	0.19 465	0.19 281	0.17 450	0.16 313	0.23 315	0.47 285

DStereoRT	1.00 507	0.72 298	2.87 464	0.36 281	0.38 362	0.92 509	0.35 387	0.92 386	1.17 544	0.57 316	0.64 392	1.04 526	1.13 543	1.75 458	1.04 448	0.15 394	0.59 406	2.18 610	0.80 577	0.16 165	2.28 579

IPLG	0.74 394	1.09 417	2.87 464	0.36 281	0.21 149	1.63 564	0.60 501	1.39 554	0.63 235	1.39 561	0.51 263	0.40 215	0.86 515	1.40 393	0.37 198	0.09 52	0.07 12	0.14 382	0.12 222	0.34 447	0.23 114

SGM_RVC	2.11 581	1.07 413	2.87 464	0.98 520	0.92 507	2.72 593	1.88 596	1.91 585	12.27 615	2.09 581	1.99 570	2.47 583	2.24 587	2.87 582	2.03 534	0.54 554	0.47 378	0.42 551	0.47 528	0.74 558	1.22 507
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MyStereo8	0.73 390	1.16 439	2.89 467	0.53 427	0.34 322	0.71 421	0.20 93	1.87 582	0.59 199	0.53 268	0.66 407	0.50 287	0.33 259	1.27 379	0.62 338	0.10 121	1.19 485	0.10 153	0.21 384	0.21 281	0.61 360

GMM-Stereo	0.53 199	0.33 59	2.89 467	0.53 427	0.24 204	0.77 456	0.46 455	0.62 180	0.65 252	0.58 323	0.73 455	0.47 273	0.43 348	0.68 225	0.29 114	0.10 121	0.06 2	0.13 347	0.13 244	0.14 132	0.44 272

FADNet_RVC	0.87 460	1.51 525	2.90 469	0.31 171	0.24 204	0.71 421	0.25 238	1.00 450	0.65 252	0.45 184	0.57 335	0.61 345	0.44 357	1.53 418	0.75 387	0.94 575	0.97 458	0.28 521	1.00 594	0.89 568	1.36 525

TRStereo	0.89 469	1.02 402	2.91 470	4.59 610	0.31 293	0.93 510	0.23 182	1.93 586	0.66 260	0.37 137	0.54 299	0.48 281	0.40 310	0.67 220	0.29 114	0.13 322	0.37 352	0.11 227	0.48 531	0.13 108	1.21 505

ELAS	1.52 563	0.92 383	2.91 470	0.62 460	0.57 438	3.13 594	2.21 597	1.67 573	1.58 569	2.42 592	2.43 581	1.87 574	2.49 589	1.85 485	2.70 567	0.42 545	0.43 371	0.41 549	0.40 509	0.51 536	0.85 447
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.95 493	1.57 532	2.93 472	0.90 508	0.39 368	0.87 495	0.44 445	1.12 522	0.83 446	0.59 342	0.69 420	0.64 362	0.50 405	2.73 572	0.93 422	0.97 578	0.40 363	0.87 579	0.29 439	0.61 549	0.66 378

PSMNet_ROB	0.75 405	1.42 511	2.93 472	0.39 331	0.32 305	0.73 431	0.56 489	0.90 372	0.74 371	0.56 299	0.60 356	0.75 428	0.47 387	2.00 508	1.31 487	0.18 447	0.13 204	0.19 476	0.20 373	0.26 367	0.40 232

SDNR	2.06 578	2.93 608	2.94 474	1.55 565	5.13 608	1.98 580	0.24 211	1.95 588	2.62 595	0.92 503	2.71 589	5.76 608	0.68 477	3.61 597	3.84 590	0.33 537	0.38 356	0.22 497	0.17 331	1.13 577	2.04 559

STTStereo	0.58 237	0.95 390	2.95 475	0.37 294	0.31 293	0.62 340	0.32 354	0.81 283	0.63 235	0.61 363	0.55 310	0.67 379	0.43 348	0.87 287	0.48 268	0.16 414	0.16 254	0.17 450	0.20 373	0.17 189	0.25 128

Nwc_Net	0.75 405	1.10 422	2.96 476	0.42 359	0.39 368	0.77 456	0.39 415	1.06 504	0.73 351	0.65 414	1.00 521	0.99 514	0.74 493	1.43 399	0.99 439	0.24 509	0.15 239	0.23 505	0.26 424	0.27 381	0.30 164

AASNet	0.66 347	1.49 523	2.97 477	0.37 294	0.33 312	0.65 383	0.30 332	1.00 450	0.78 404	0.56 299	0.60 356	0.55 318	0.39 303	0.88 294	0.96 426	0.15 394	0.12 186	0.13 347	0.11 184	0.45 522	0.35 199

sAnonymous2	0.45 119	0.88 363	2.97 477	0.31 171	0.25 214	0.34 32	0.28 288	0.56 143	0.49 104	0.25 53	0.30 115	0.23 86	0.29 227	0.31 17	0.22 18	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.13 244	0.38 484	0.43 256

CroCo_RVC	0.45 119	0.88 363	2.97 477	0.31 171	0.25 214	0.34 32	0.28 288	0.56 143	0.49 104	0.25 53	0.30 115	0.23 86	0.29 227	0.31 17	0.22 18	0.12 274	0.09 103	0.12 286	0.13 244	0.38 484	0.43 256

NCC-stereo	0.88 461	1.22 457	2.97 477	0.60 452	0.45 402	1.88 575	0.48 461	1.04 483	0.75 377	0.70 437	0.85 489	0.93 499	0.84 510	1.81 474	1.51 505	0.28 526	0.19 281	0.23 505	0.31 457	0.27 381	0.35 199

Abc-Net	0.88 461	1.22 457	2.97 477	0.60 452	0.45 402	1.88 575	0.48 461	1.04 483	0.75 377	0.70 437	0.85 489	0.93 499	0.84 510	1.81 474	1.51 505	0.28 526	0.19 281	0.23 505	0.31 457	0.27 381	0.35 199
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Select-FE	0.89 469	0.94 388	2.99 482	0.50 415	1.03 524	1.31 547	0.92 552	1.40 556	0.59 199	1.11 528	0.55 310	1.16 548	0.75 497	0.91 301	1.20 475	0.11 221	0.46 374	0.11 227	0.49 533	0.14 132	1.09 493

RAFT + AFF	0.79 424	1.73 552	2.99 482	0.34 239	0.35 333	0.67 404	0.51 471	1.05 491	0.79 417	0.54 274	0.58 342	0.59 336	0.81 505	1.80 472	1.21 477	0.13 322	0.27 336	0.15 411	0.14 267	0.45 522	0.69 395

cf-r	0.62 294	1.27 469	2.99 482	0.34 239	0.28 259	0.60 299	0.28 288	0.82 292	0.70 323	0.55 287	0.61 364	0.77 435	0.41 322	1.32 384	0.52 288	0.13 322	0.09 103	0.11 227	0.12 222	0.22 298	0.27 143

ACV-stereo	0.71 378	0.85 352	3.01 485	0.33 214	0.25 214	1.01 520	0.59 497	0.62 180	0.54 154	0.42 163	0.45 214	1.54 568	1.44 558	1.40 393	0.73 381	0.14 363	0.13 204	0.12 286	0.11 184	0.20 267	0.35 199

AnyNet_C32	1.08 524	1.76 556	3.01 485	0.50 415	0.54 429	1.17 541	1.16 573	0.97 423	0.95 506	1.11 528	0.98 517	0.87 483	0.93 527	1.57 427	4.11 596	0.22 494	0.20 296	0.25 516	0.25 416	0.40 500	0.68 388

z-mn7	0.90 475	2.01 570	3.02 487	0.37 294	0.29 267	1.02 522	0.48 461	0.97 423	1.33 555	0.71 446	1.36 553	0.85 475	0.62 457	2.15 525	1.50 502	0.15 394	0.13 204	0.14 382	0.13 244	0.34 447	0.53 321

GCST	0.84 441	1.48 521	3.02 487	1.12 538	1.09 535	0.62 340	0.19 78	0.79 268	0.56 173	0.60 353	0.65 400	0.50 287	0.31 244	1.24 370	0.74 386	0.76 568	0.46 374	0.84 575	0.64 564	0.71 555	0.57 345

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 551	2.04 575	3.02 487	0.58 450	0.41 382	2.15 586	1.00 561	1.31 548	1.29 552	1.05 521	1.10 533	1.29 554	0.91 522	3.07 586	1.34 489	1.65 602	0.84 449	0.68 571	0.88 588	1.55 594	1.91 551

w-ln-seven	0.86 453	1.50 524	3.03 490	0.38 314	0.35 333	1.02 522	0.48 461	1.06 504	1.13 537	0.92 503	0.86 494	0.86 482	0.60 452	1.67 446	1.89 529	0.15 394	0.14 221	0.16 431	0.15 291	0.35 461	0.57 345

4D-IteraStereo	0.62 294	1.29 474	3.04 491	0.27 91	0.30 283	0.46 115	0.26 256	0.54 127	0.51 123	0.41 155	0.31 127	0.39 206	0.19 78	0.53 157	0.65 352	0.09 52	0.47 378	0.12 286	0.11 184	0.21 281	2.14 564

GANetREF_RVC	0.81 429	1.44 515	3.04 491	0.49 409	0.27 244	0.83 481	0.63 510	1.03 477	0.92 491	0.63 387	0.61 364	0.72 415	0.59 444	2.40 545	0.58 317	0.33 537	0.25 326	0.37 544	0.25 416	0.41 507	0.36 207
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
MFMNet_re	1.01 508	1.73 552	3.04 491	0.85 504	0.76 485	0.93 510	0.81 541	1.02 469	1.10 533	1.05 521	1.06 531	0.84 469	0.96 530	0.93 307	0.97 428	0.68 565	0.61 409	0.63 568	0.60 560	0.77 563	0.80 430

MeshStereo	1.29 541	1.34 485	3.04 491	0.35 262	0.28 259	1.10 535	0.69 527	1.42 558	1.07 530	2.71 598	2.43 581	2.95 587	1.50 564	2.92 583	2.03 534	0.23 502	0.22 308	0.22 497	0.19 362	0.50 534	0.69 395
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
LL-Strereo	0.85 450	1.73 552	3.06 495	0.37 294	0.61 457	0.54 207	0.33 368	1.01 460	0.76 386	0.69 433	0.58 342	0.85 475	0.78 502	2.65 564	0.54 301	0.14 363	0.58 404	0.14 382	0.12 222	0.42 510	1.05 489

HHNet	0.63 308	0.67 265	3.10 496	0.37 294	0.25 214	0.64 367	0.60 501	0.70 224	0.67 273	0.55 287	1.12 535	0.32 172	0.60 452	0.43 95	1.75 519	0.16 414	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.18 214	0.22 105

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 294	1.15 436	3.11 497	0.39 331	0.37 353	0.60 299	0.28 288	0.87 346	0.64 245	0.63 387	0.56 324	0.71 413	0.45 365	1.08 339	0.52 288	0.15 394	0.12 186	0.14 382	0.15 291	0.18 214	0.25 128
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IPLGR	0.58 237	0.64 259	3.12 498	0.37 294	0.18 86	0.62 340	0.54 481	1.06 504	0.69 312	0.73 451	0.46 219	0.50 287	0.44 357	1.12 349	0.31 140	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.21 281	0.20 91

WCMA_ROB	1.29 541	1.21 452	3.13 499	0.65 470	0.36 346	1.20 544	0.78 538	1.00 450	0.98 515	1.78 578	2.62 586	3.08 591	2.01 582	1.86 487	2.35 554	0.38 542	0.38 356	0.32 535	0.32 465	0.31 422	1.06 490

w-ln-seven-2	0.81 429	1.56 531	3.14 500	0.38 314	0.28 259	0.66 396	0.43 436	0.93 392	0.93 498	0.73 451	0.77 472	0.72 415	0.65 466	1.82 477	1.75 519	0.14 363	0.15 239	0.15 411	0.14 267	0.36 468	0.58 350

DispNO	0.76 410	1.36 494	3.15 501	0.32 192	0.27 244	0.59 284	0.29 316	0.88 354	0.72 346	0.55 287	0.79 478	0.83 466	0.47 387	2.46 549	1.23 481	0.12 274	0.10 134	0.18 469	0.31 457	0.20 267	0.25 128

CIPLG	0.63 308	1.59 536	3.16 502	0.79 498	0.31 293	0.62 340	0.57 492	0.82 292	0.68 300	0.58 323	0.63 379	0.43 228	0.31 244	0.48 124	0.42 230	0.12 274	0.20 296	0.13 347	0.13 244	0.36 468	0.21 98

StereoAnything_RVC	1.22 534	1.71 551	3.17 503	2.52 599	2.63 598	0.26 8	0.15 35	0.47 74	0.54 154	0.49 218	0.71 448	0.52 299	0.19 78	1.60 438	0.57 311	0.11 221	4.13 613	0.08 41	0.05 1	0.76 561	3.79 606

WAO-6	1.69 571	1.87 561	3.21 504	1.15 540	1.01 521	2.29 587	1.06 565	1.85 580	2.84 599	1.30 558	2.59 585	2.19 579	1.67 569	2.62 561	2.52 559	0.96 577	0.68 422	1.19 590	0.84 585	1.13 577	0.95 471

SQANet	0.92 481	1.96 564	3.23 505	0.77 494	0.83 496	0.76 446	0.38 409	0.87 346	0.68 300	0.64 398	0.69 420	0.73 421	0.52 416	1.35 388	1.36 493	0.80 570	0.30 340	0.60 566	0.29 439	0.93 569	0.70 398

APVNet	0.76 410	1.11 424	3.23 505	0.39 331	0.36 346	0.85 487	0.44 445	0.96 415	0.73 351	0.58 323	0.69 420	0.76 433	0.56 428	2.29 534	0.82 409	0.17 434	0.18 275	0.24 511	0.19 362	0.35 461	0.27 143

G-Net	1.02 509	0.70 287	3.23 505	0.60 452	0.66 468	2.00 581	0.71 530	0.78 259	0.70 323	1.14 532	2.53 583	1.29 554	1.01 534	1.47 409	1.74 517	0.25 515	0.24 317	0.24 511	0.26 424	0.37 476	0.40 232

WAO-7	1.58 567	2.04 575	3.25 508	0.94 514	0.75 482	1.75 569	1.13 568	1.87 582	1.97 585	1.46 569	2.53 583	1.98 576	1.75 572	3.13 587	2.48 558	0.69 566	0.67 420	0.94 581	0.74 575	0.80 566	0.77 417

fast-acv-ft	0.67 353	1.24 463	3.26 509	0.39 331	0.30 283	0.80 470	0.48 461	0.74 238	0.76 386	0.60 353	0.78 476	0.76 433	0.60 452	0.70 233	0.78 397	0.16 414	0.15 239	0.18 469	0.17 331	0.38 484	0.24 124

MADNet++	2.94 596	2.17 581	3.27 510	2.55 601	2.28 592	3.29 597	3.37 601	2.76 597	2.67 597	3.10 603	3.20 597	2.78 586	3.25 596	4.11 601	4.68 601	2.72 609	2.27 586	3.03 615	2.43 612	2.34 604	2.59 583

HBP-ISP	0.82 433	1.57 532	3.28 511	0.50 415	0.27 244	0.86 488	0.54 481	1.09 512	0.78 404	0.81 482	0.70 433	0.68 393	1.00 533	2.02 509	0.47 260	0.24 509	0.24 317	0.29 529	0.25 416	0.28 394	0.52 315

ADLNet2	0.73 390	1.22 457	3.28 511	0.34 239	0.36 346	0.65 383	0.37 399	0.94 398	0.87 474	0.57 316	0.65 400	0.92 494	0.48 394	2.05 512	0.60 326	0.13 322	0.11 163	0.11 227	0.11 184	0.37 476	0.38 217

1111x	1.06 517	0.79 332	3.29 513	0.33 214	0.60 448	0.64 367	0.33 368	1.10 515	0.92 491	0.59 342	0.69 420	0.59 336	0.47 387	2.64 563	4.61 600	0.12 274	1.38 515	0.11 227	0.49 533	0.18 214	1.30 517

FCDSN-DC	1.45 556	1.12 426	3.30 514	0.48 396	0.41 382	1.13 537	0.60 501	1.17 535	1.28 551	2.25 588	2.85 591	3.65 595	3.34 598	2.58 558	2.44 556	0.31 534	0.26 329	0.31 531	0.30 449	0.37 476	0.78 423
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.57 566	2.56 605	3.30 514	0.66 475	0.41 382	1.15 539	0.51 471	1.27 542	1.35 557	1.61 575	1.20 540	1.43 563	0.97 531	1.80 472	2.10 539	1.88 605	1.79 553	1.97 608	2.14 610	1.61 595	1.76 549

DStereoFS	2.88 592	2.40 598	3.33 516	2.36 595	2.63 598	5.25 607	4.98 609	3.05 601	4.10 604	2.71 598	3.88 603	2.77 585	5.31 606	2.69 568	3.64 587	1.35 596	1.67 549	0.58 563	1.10 598	0.88 567	3.02 593

ARAFT	0.65 327	1.69 550	3.34 517	0.29 132	0.16 45	0.65 383	0.36 396	0.96 415	0.73 351	0.63 387	0.49 247	0.56 324	0.31 244	1.23 368	0.35 183	0.11 221	0.08 49	0.14 382	0.13 244	0.38 484	0.50 300

Wz-Net-SNSev	0.85 450	1.83 559	3.36 518	0.42 359	0.31 293	0.71 421	0.66 518	1.04 483	0.94 500	0.68 429	0.85 489	0.96 508	0.62 457	1.75 458	1.14 466	0.16 414	0.15 239	0.16 431	0.17 331	0.39 493	0.63 368

IPLGR_C	0.64 318	1.66 548	3.36 518	0.80 500	0.31 293	0.60 299	0.60 501	0.82 292	0.69 312	0.58 323	0.62 371	0.44 243	0.31 244	0.47 111	0.43 237	0.12 274	0.22 308	0.13 347	0.15 291	0.35 461	0.21 98

test_xeample3	0.86 453	0.75 317	3.36 518	0.65 470	0.76 485	0.49 143	0.33 368	1.21 540	0.80 425	0.61 363	0.23 61	0.30 155	0.29 227	1.17 358	1.57 510	0.10 121	1.79 553	0.10 153	0.40 509	0.25 347	2.09 561

ADCS	1.14 529	2.02 572	3.36 518	0.43 372	0.37 353	0.96 516	0.81 541	1.12 522	1.17 544	1.25 552	0.98 517	1.08 534	0.92 525	1.41 397	4.97 602	0.23 502	0.21 305	0.22 497	0.23 403	0.40 500	0.67 383

ELAS_RVC	1.51 562	0.88 363	3.36 518	0.63 463	0.56 433	1.53 557	2.73 600	1.53 563	1.76 577	2.26 589	2.21 578	2.10 577	3.07 594	2.08 518	2.52 559	0.42 545	0.42 366	0.42 551	0.37 500	0.51 536	0.84 442
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	2.66 586	1.38 503	3.38 523	2.11 588	2.88 601	3.99 601	6.44 614	1.48 561	3.47 601	1.23 549	4.33 607	1.33 557	4.54 603	2.05 512	5.45 604	1.23 590	1.83 555	0.49 559	1.54 605	1.11 575	2.96 589

FC-DCNN v2	1.65 570	0.85 352	3.39 524	0.46 389	0.39 368	2.02 583	0.66 518	1.94 587	1.84 581	2.81 601	2.99 595	4.39 602	3.25 596	2.81 578	2.75 570	0.29 531	0.26 329	0.31 531	0.30 449	0.33 437	0.91 458

ffm	0.78 420	0.67 265	3.39 524	0.32 192	0.22 162	0.58 264	0.28 288	0.85 326	0.96 508	0.54 274	0.74 458	0.67 379	0.40 310	0.64 207	0.22 18	0.10 121	2.16 582	0.15 411	0.33 479	0.25 347	2.19 568

ff1	1.07 520	0.67 265	3.39 524	0.32 192	0.22 162	0.58 264	0.28 288	0.85 326	0.96 508	0.54 274	0.74 458	0.67 379	0.40 310	2.75 574	3.86 591	0.10 121	2.16 582	0.15 411	0.33 479	0.25 347	2.19 568

mmx	0.99 504	0.67 265	3.39 524	0.32 192	0.22 162	0.58 264	0.28 288	1.05 491	0.92 491	0.54 274	0.74 458	0.67 379	0.40 310	2.75 574	3.86 591	0.13 322	1.25 494	0.15 411	0.33 479	0.19 244	1.28 515

xxx	0.99 504	0.67 265	3.39 524	0.32 192	0.22 162	0.58 264	0.28 288	1.05 491	0.92 491	0.54 274	0.74 458	0.67 379	0.40 310	2.75 574	3.86 591	0.13 322	1.25 494	0.15 411	0.33 479	0.19 244	1.28 515

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 490	0.84 347	3.40 529	1.46 558	0.78 490	1.37 550	0.70 529	1.11 519	0.68 300	0.80 478	1.29 545	1.09 537	0.59 444	1.16 355	1.01 444	0.14 363	0.53 392	0.11 227	0.46 526	0.31 422	0.86 450

rrr	0.84 441	0.74 312	3.40 529	0.76 491	0.77 487	0.45 107	0.28 288	1.23 541	0.84 458	0.71 446	0.22 48	0.30 155	0.28 207	1.29 381	1.53 507	0.10 121	1.50 533	0.10 153	0.29 439	0.24 322	1.75 548

ACRE	0.63 308	1.55 528	3.41 531	0.76 491	0.28 259	0.60 299	0.56 489	0.82 292	0.68 300	0.57 316	0.62 371	0.43 228	0.30 238	0.47 111	0.42 230	0.12 274	0.19 281	0.13 347	0.14 267	0.36 468	0.20 91

DeepPrunerF	0.92 481	1.33 482	3.41 531	0.46 389	0.51 417	0.64 367	0.49 468	1.16 532	2.62 595	0.65 414	0.61 364	0.65 367	0.62 457	2.23 531	1.31 487	0.23 502	0.19 281	0.30 530	0.28 435	0.39 493	0.34 192

SPS-STEREO	1.22 534	1.65 546	3.41 531	0.66 475	0.69 474	1.01 520	0.68 525	1.10 515	0.96 508	1.40 563	1.25 543	1.46 565	1.08 539	2.05 512	2.24 550	0.66 563	0.61 409	0.58 563	0.57 555	0.66 553	1.65 544
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
edge stereo	0.84 441	0.74 312	3.42 534	0.38 314	1.21 546	0.63 354	0.41 422	0.98 431	0.83 446	0.81 482	0.88 499	1.14 544	0.73 489	2.16 527	0.89 418	0.22 494	0.20 296	0.26 518	0.18 344	0.38 484	0.43 256

DGSMNet	2.93 595	0.77 322	3.44 535	3.58 609	4.25 607	2.53 592	6.86 615	1.03 477	0.88 478	0.58 323	1.85 566	0.79 443	0.62 457	1.63 439	1.46 500	4.62 613	4.98 616	5.15 618	4.71 617	4.52 613	4.37 611

FC-DCNN	1.60 568	0.85 352	3.44 535	0.46 389	0.39 368	1.96 577	0.66 518	1.72 575	1.70 573	2.75 600	2.91 594	4.20 598	3.15 595	2.72 570	2.66 565	0.30 532	0.26 329	0.31 531	0.30 449	0.33 437	0.91 458

iResNetv2_ROB	0.71 378	1.90 563	3.48 537	0.43 372	0.22 162	0.60 299	0.29 316	0.96 415	0.78 404	0.60 353	0.65 400	0.60 343	0.46 376	0.80 275	1.21 477	0.12 274	0.08 49	0.10 153	0.07 37	0.44 519	0.33 184

Consistency-Raft	0.92 481	1.21 452	3.50 538	0.98 520	0.63 460	0.77 456	0.54 481	1.02 469	1.01 520	0.62 376	1.03 526	0.65 367	1.04 536	0.81 279	1.36 493	0.45 550	0.47 378	0.51 561	0.59 558	0.65 552	0.47 285

MyStereo06	0.70 374	0.72 298	3.51 539	0.31 171	0.25 214	0.60 299	0.30 332	0.90 372	0.67 273	1.48 570	0.53 279	0.84 469	0.57 433	0.60 187	1.11 461	0.09 52	0.55 398	0.12 286	0.20 373	0.16 165	0.56 339

otaku	1.15 530	2.10 578	3.51 539	0.98 520	0.74 480	1.02 522	0.59 497	1.03 477	0.89 483	0.70 437	1.60 560	0.98 511	0.65 466	1.63 439	1.80 525	0.99 580	0.46 374	0.73 573	0.40 509	1.30 587	0.88 454

Ntro	1.11 526	2.10 578	3.52 541	0.97 519	0.87 502	1.06 530	0.54 481	1.02 469	0.93 498	0.63 387	0.76 468	0.93 499	0.67 475	1.76 461	1.71 513	1.03 581	0.46 374	0.76 574	0.41 514	1.29 585	0.86 450

ADCMid	1.06 517	1.82 558	3.53 542	0.39 331	0.36 346	0.99 517	0.58 494	1.01 460	0.94 500	1.23 549	1.02 524	1.01 518	1.01 534	1.11 346	4.04 594	0.22 494	0.19 281	0.42 551	0.32 465	0.42 510	0.53 321

Syn2CoEx	0.78 420	1.43 514	3.54 543	0.44 377	0.31 293	0.64 367	0.43 436	1.04 483	0.83 446	0.64 398	0.77 472	0.74 423	0.74 493	1.91 500	0.64 347	0.20 476	0.17 267	0.19 476	0.15 291	0.30 413	0.59 355

pmcnn	1.44 554	1.25 466	3.57 544	0.74 489	1.42 556	0.72 427	0.56 489	1.04 483	1.06 529	1.03 519	2.89 593	6.01 609	0.75 497	2.54 554	3.60 586	0.14 363	0.11 163	0.08 41	0.06 9	0.34 447	0.81 437

RainbowNet	1.27 538	2.22 586	3.58 545	1.14 539	0.92 507	1.08 532	0.76 535	1.19 537	1.15 541	0.77 467	0.97 514	1.08 534	0.83 509	1.64 442	1.72 515	1.20 589	1.30 506	1.01 586	0.58 556	1.23 582	0.97 477

DMCA-RVC	0.70 374	1.30 475	3.59 546	0.37 294	0.89 503	0.57 253	0.31 343	0.73 236	0.59 199	0.69 433	0.54 299	0.59 336	0.57 433	1.25 374	0.66 355	0.16 414	0.38 356	0.20 486	0.15 291	0.22 298	0.23 114

NVStereoNet_ROB	1.45 556	1.62 541	3.59 546	1.09 530	0.70 476	0.86 488	0.67 523	1.19 537	1.51 565	1.20 543	4.05 604	1.61 570	1.94 579	2.97 585	2.07 538	0.67 564	0.69 425	0.55 562	0.70 567	0.57 543	0.67 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH	2.14 582	2.46 600	3.60 548	1.70 572	1.13 542	1.65 565	0.93 553	2.13 592	1.93 583	1.37 559	2.64 588	2.19 579	1.82 576	5.77 607	2.18 546	5.70 614	1.05 472	1.31 595	0.72 572	1.39 591	1.13 496

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 433	0.78 328	3.67 549	0.35 262	0.81 494	1.25 545	0.88 547	1.13 526	0.58 188	0.84 492	0.52 272	1.24 550	0.64 463	0.77 260	0.70 367	0.10 121	0.53 392	0.11 227	0.45 521	0.29 404	0.81 437

GwcNet	0.76 410	1.09 417	3.68 550	0.38 314	0.45 402	0.81 474	0.45 449	0.91 379	0.89 483	0.63 387	0.77 472	0.82 461	0.51 409	1.64 442	0.85 413	0.17 434	0.16 254	0.15 411	0.15 291	0.33 437	0.34 192

Wz-Net-TNSev	1.02 509	2.26 590	3.69 551	0.38 314	0.31 293	1.00 519	0.71 530	1.12 522	1.02 521	0.74 458	0.73 455	1.09 537	0.91 522	2.46 549	2.15 544	0.21 487	0.20 296	0.16 431	0.20 373	0.48 531	0.62 362

ktn	4.44 605	2.47 601	3.70 552	1.82 579	1.49 563	2.11 585	1.40 587	2.30 593	12.56 616	11.36 617	16.25 621	11.30 619	3.77 600	4.41 604	3.47 584	1.86 604	0.99 462	1.74 607	1.21 599	3.28 608	1.39 526

WAO-8	2.91 593	2.55 603	3.77 553	1.93 585	1.04 526	4.08 603	0.99 557	3.25 605	6.09 608	2.20 586	3.34 598	3.33 593	2.64 590	11.73 616	2.52 559	2.12 606	1.92 559	1.55 601	0.93 589	1.27 583	0.96 474

Venus	2.91 593	2.55 603	3.77 553	1.93 585	1.04 526	4.08 603	0.99 557	3.25 605	6.09 608	2.20 586	3.34 598	3.33 593	2.64 590	11.73 616	2.52 559	2.12 606	1.92 559	1.55 601	0.93 589	1.27 583	0.96 474

S-Stereo	0.82 433	0.73 302	3.79 555	0.40 344	0.37 353	0.70 416	0.69 527	1.00 450	1.03 523	0.63 387	0.92 507	0.82 461	0.59 444	2.35 538	0.71 373	0.18 447	0.22 308	0.17 450	0.18 344	0.30 413	0.67 383

IGEV-FE	0.91 478	0.39 117	3.80 556	0.42 359	1.95 583	0.56 230	0.64 512	0.84 312	0.55 165	1.45 566	0.53 279	0.79 443	0.42 335	0.57 172	1.13 464	0.10 121	0.49 382	0.10 153	0.34 484	0.19 244	2.97 591

zh-mn7	0.92 481	2.02 572	3.80 556	0.35 262	0.28 259	0.73 431	0.41 422	1.00 450	1.15 541	1.03 519	1.30 547	0.75 428	0.62 457	1.98 506	1.55 509	0.17 434	0.14 221	0.14 382	0.14 267	0.31 422	0.57 345

IGEV_Zeroshot_test	0.91 478	0.39 117	3.80 556	0.42 359	1.95 583	0.56 230	0.64 512	0.84 312	0.55 165	1.45 566	0.53 279	0.79 443	0.42 335	0.57 172	1.13 464	0.10 121	0.49 382	0.10 153	0.34 484	0.19 244	2.97 591

FADNet-RVC-Resample	0.74 394	1.54 527	3.81 559	0.38 314	0.29 267	0.62 340	0.38 409	0.91 379	0.67 273	0.52 259	0.51 263	0.63 354	0.44 357	1.56 422	0.59 321	0.24 509	0.32 343	0.22 497	0.19 362	0.30 413	0.71 400

zh-sn7	0.99 504	2.20 584	3.83 560	0.40 344	0.31 293	0.82 479	0.63 510	1.02 469	0.94 500	0.81 482	1.13 536	0.84 469	0.93 527	2.49 552	1.87 528	0.17 434	0.17 267	0.16 431	0.16 313	0.37 476	0.64 373

ADCP+	1.03 514	1.68 549	3.83 560	0.35 262	0.39 368	1.05 527	0.79 540	0.94 398	0.86 468	0.69 433	0.68 415	0.85 475	1.53 567	1.02 321	4.56 599	0.13 322	0.12 186	0.16 431	0.15 291	0.28 394	0.44 272

NaN_ROB	1.25 537	1.46 518	3.84 562	0.54 434	0.56 433	1.12 536	0.99 557	1.05 491	1.03 523	1.10 526	0.87 496	0.77 435	1.07 538	5.85 608	2.98 575	0.16 414	0.23 315	0.16 431	0.24 407	0.28 394	0.66 378

MDST_ROB	1.28 540	0.53 211	3.84 562	0.55 436	0.45 402	4.06 602	0.60 501	1.36 551	0.89 483	2.18 585	1.17 537	0.98 511	0.72 486	4.28 602	2.12 541	0.20 476	0.16 254	0.19 476	0.17 331	0.20 267	0.84 442

MANE	3.51 602	2.03 574	3.88 564	1.89 583	2.01 585	5.98 608	4.72 608	5.87 613	7.13 612	3.80 607	5.10 610	6.11 610	5.34 607	4.39 603	5.05 603	1.07 582	1.28 501	0.50 560	0.85 586	0.76 561	2.36 580

TorneroNet	5.60 609	2.30 593	3.98 565	1.49 562	1.26 550	14.47 617	1.11 566	4.85 611	20.66 630	10.12 614	16.30 622	11.78 620	7.35 611	3.41 595	4.38 598	1.36 597	0.70 428	1.46 600	0.87 587	2.73 606	1.33 518

CVANet_RVC	0.82 433	1.18 445	3.98 565	0.40 344	0.28 259	0.63 354	0.43 436	0.90 372	0.78 404	1.14 532	0.69 420	0.68 393	0.52 416	2.62 561	0.48 268	0.20 476	0.13 204	0.22 497	0.37 500	0.37 476	0.48 292

notaker	2.77 590	2.35 596	4.02 567	2.61 602	1.44 557	1.77 570	1.14 569	2.77 598	1.81 580	2.30 590	11.41 617	3.95 596	4.70 604	3.24 589	3.01 576	1.58 601	0.88 452	1.71 606	1.08 596	2.10 601	1.44 531

HUF	1.33 546	0.96 391	4.06 568	2.73 603	2.17 590	0.35 38	0.24 211	1.87 582	0.75 377	1.28 555	0.29 106	1.35 558	0.19 78	1.97 505	0.43 237	0.15 394	3.91 611	0.08 41	0.06 9	0.31 422	3.41 599

GASNet	0.84 441	1.98 566	4.07 569	0.48 396	0.33 312	0.58 264	0.34 377	0.97 423	0.81 433	0.60 353	0.59 347	0.74 423	0.55 426	2.08 518	1.18 471	0.22 494	0.15 239	0.19 476	0.17 331	0.55 542	0.29 155

CSAN	1.38 550	1.74 555	4.12 570	0.53 427	0.38 362	1.06 530	1.15 571	1.29 545	1.12 536	1.19 538	1.90 568	1.04 526	1.44 558	5.92 609	2.82 573	0.26 519	0.22 308	0.24 511	0.25 416	0.35 461	0.54 327

PA-Net	0.93 488	1.36 494	4.14 571	0.64 467	0.41 382	0.70 416	0.53 478	0.91 379	0.88 478	0.53 268	0.60 356	0.70 410	0.54 421	2.40 545	2.57 563	0.17 434	0.28 338	0.19 476	0.28 435	0.25 347	0.48 292
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
JetBlue	1.89 574	2.09 577	4.16 572	0.74 489	1.23 547	4.52 606	3.86 606	1.68 574	1.26 548	1.28 555	1.54 559	2.36 582	1.86 577	3.35 592	3.37 581	0.54 554	0.49 382	0.48 557	0.49 533	1.39 591	1.21 505

TorneroNet-64	2.74 589	2.23 587	4.18 573	1.48 560	1.20 545	3.88 600	1.01 563	3.48 609	6.61 611	2.62 596	4.55 608	4.20 598	3.84 601	3.39 594	3.40 583	1.23 590	0.66 419	1.39 598	0.80 577	3.42 609	1.27 513

WZ-Net	1.04 515	1.83 559	4.20 574	0.42 359	0.36 346	0.88 497	0.71 530	1.05 491	1.11 535	0.84 492	0.94 509	1.06 531	1.17 546	2.37 540	2.24 550	0.20 476	0.14 221	0.15 411	0.16 313	0.36 468	0.53 321

tt	4.94 607	0.32 47	4.22 575	2.29 594	1.58 567	10.19 614	16.94 621	9.44 619	5.03 606	1.69 576	1.33 551	4.68 603	5.02 605	3.38 593	5.91 607	6.15 616	9.47 624	2.80 613	3.16 614	3.54 610	1.58 538

AnyNet_C01	1.20 533	1.89 562	4.25 576	0.55 436	0.54 429	1.57 559	1.39 586	1.10 515	1.13 537	1.19 538	1.34 552	1.15 546	1.11 541	1.73 454	2.89 574	0.26 519	0.24 317	0.28 521	0.24 407	0.50 534	0.68 388

EDNetEfficient	1.29 541	0.78 328	4.27 577	0.65 470	1.03 524	0.94 512	1.38 585	0.87 346	1.75 576	2.33 591	1.32 550	1.04 526	2.21 586	1.59 435	4.07 595	0.16 414	0.19 281	0.15 411	0.27 433	0.38 484	0.40 232

PWCK	1.62 569	2.32 595	4.27 577	1.11 535	0.56 433	1.81 572	1.84 593	1.55 566	1.54 567	1.45 566	1.81 564	1.82 573	1.38 555	3.34 591	2.14 543	1.09 585	0.57 402	0.98 584	0.59 558	1.50 593	0.79 426

SGM+DAISY	2.67 588	2.14 580	4.28 579	1.92 584	2.11 589	4.36 605	5.22 611	3.17 602	3.00 600	3.24 605	3.81 602	3.03 589	3.61 599	2.53 553	3.79 589	1.15 586	1.29 503	0.66 569	0.71 571	0.95 571	2.44 582

pcwnet_v2	0.65 327	0.54 214	4.29 580	0.33 214	0.27 244	0.60 299	0.25 238	1.02 469	0.92 491	0.61 363	0.69 420	0.62 350	0.54 421	0.67 220	0.38 206	0.18 447	0.15 239	0.15 411	0.14 267	0.21 281	0.49 298

LVE	2.10 580	2.61 606	4.30 581	1.79 577	1.81 577	1.68 567	1.04 564	2.35 594	2.78 598	1.27 554	2.87 592	4.21 600	1.46 560	2.83 579	2.02 533	2.87 610	0.92 455	1.19 590	1.47 604	1.29 585	1.18 498

SANet	1.35 548	1.80 557	4.39 582	0.41 355	0.29 267	1.72 568	0.89 549	1.17 535	2.47 592	1.22 547	1.82 565	1.72 572	1.70 571	2.57 556	3.30 579	0.18 447	0.16 254	0.16 431	0.15 291	0.34 447	0.62 362

ACVNet_2	1.54 564	2.20 584	4.42 583	1.10 532	0.93 510	1.37 550	0.87 545	1.53 563	1.71 574	1.22 547	1.72 563	2.12 578	1.06 537	2.58 558	1.93 530	0.94 575	0.54 395	1.00 585	0.56 550	2.11 602	0.96 474

XX-Stereo	0.98 502	0.57 229	4.45 584	1.64 569	5.33 609	0.55 221	0.16 46	0.96 415	0.43 68	0.45 184	0.65 400	0.85 475	0.19 78	0.79 271	0.26 78	0.11 221	0.80 440	0.10 153	0.32 465	0.17 189	0.78 423

FINET	1.92 575	1.96 564	4.49 585	1.62 567	1.39 555	3.51 598	4.39 607	2.89 600	2.58 594	1.39 561	1.98 569	1.35 558	2.12 585	1.64 442	2.12 541	0.84 573	1.03 471	0.18 469	0.29 439	0.54 541	2.12 563

ADCPNet	1.07 520	1.37 499	4.54 586	0.38 314	0.68 472	1.36 548	0.64 512	0.93 392	0.83 446	0.79 476	0.82 482	1.08 534	1.18 547	1.30 383	2.68 566	0.21 487	0.69 425	0.21 492	0.95 591	0.30 413	0.54 327

iRaft-Stereo_20w	1.50 559	0.42 136	4.81 587	2.24 593	2.09 588	1.36 548	1.27 580	1.38 553	0.94 500	2.07 580	0.42 196	0.85 475	0.69 482	0.87 287	1.37 495	0.10 121	4.04 612	0.09 91	0.40 509	0.17 189	4.53 613

ACVNet-4b	2.00 577	2.19 582	4.85 588	1.09 530	0.86 499	1.15 539	0.53 478	1.11 519	1.15 541	0.65 414	1.09 532	1.97 575	0.69 482	2.31 535	9.78 616	5.73 615	0.42 366	1.03 587	0.55 547	1.89 598	0.92 462

ACVNet_1	1.47 558	2.27 591	4.92 589	1.11 535	0.89 503	1.19 543	0.66 518	1.28 543	1.19 546	0.98 510	0.97 514	3.06 590	1.48 563	2.37 540	1.82 526	1.08 583	0.49 382	1.03 587	0.48 531	1.20 581	0.95 471

Dean	1.92 575	2.31 594	5.03 590	1.31 545	1.08 533	1.55 558	0.99 557	1.98 589	2.33 591	1.51 572	4.15 605	4.23 601	1.39 556	2.31 535	2.10 539	1.18 588	0.69 425	1.18 589	0.75 576	1.30 587	1.07 491

DispFullNet	1.69 571	2.25 588	5.23 591	1.53 564	8.78 610	0.89 501	0.37 399	1.03 477	0.98 515	1.37 559	1.00 521	1.13 542	1.97 580	1.51 414	0.98 437	0.55 556	0.32 343	1.19 590	0.64 564	1.16 579	0.88 454

UNDER WATER	2.84 591	2.25 588	5.25 592	1.84 580	1.45 558	2.36 589	1.44 590	3.23 604	6.51 610	2.61 595	2.73 590	5.69 607	5.64 608	3.14 588	4.18 597	1.48 598	0.81 444	1.60 604	1.07 595	1.91 599	1.67 545

SuperB	1.19 532	1.62 541	5.29 593	0.37 294	0.26 231	0.81 474	0.87 545	0.94 398	1.19 546	0.68 429	0.68 415	0.63 354	1.37 554	1.73 454	3.30 579	0.16 414	0.12 186	0.17 450	0.16 313	2.74 607	0.63 368

SGM-ForestM	3.67 603	2.70 607	5.34 594	1.65 570	1.72 574	6.02 609	5.08 610	4.10 610	3.47 601	4.59 608	4.21 606	9.81 616	5.79 609	6.44 610	6.97 611	0.88 574	1.09 476	0.33 539	0.45 521	0.68 554	2.10 562

UNDER WATER-64	2.59 585	2.28 592	5.63 595	1.85 581	1.45 558	3.28 595	1.60 591	2.62 595	5.57 607	2.09 581	2.12 572	4.10 597	4.21 602	2.74 573	3.64 587	1.49 599	0.86 451	1.58 603	1.09 597	1.91 599	1.62 542

HanzoNet	7.85 611	3.30 609	5.75 596	7.47 613	3.97 605	2.34 588	1.37 583	3.47 607	4.02 603	13.30 619	10.49 613	10.86 617	16.67 623	8.50 614	10.51 618	10.80 623	9.84 625	5.83 619	13.69 623	7.24 617	7.51 618

LSM	3.40 600	1.42 511	5.81 597	9.98 616	30.74 631	0.86 488	1.14 569	0.99 440	1.26 548	1.40 563	2.18 575	0.93 499	0.85 513	1.76 461	1.03 445	0.22 494	0.35 349	0.24 511	0.29 439	0.40 500	6.21 617

MADNet+	1.44 554	2.19 582	6.00 598	0.89 506	0.70 476	1.58 560	1.11 566	1.56 568	1.30 554	0.89 498	1.03 526	1.25 551	1.12 542	3.29 590	2.80 571	0.48 553	0.57 402	0.39 546	0.36 498	0.63 550	0.69 395

KSHMR	4.19 604	2.37 597	6.24 599	1.73 575	1.48 562	1.97 579	1.29 581	3.18 603	17.06 625	2.15 584	15.74 620	9.09 615	1.75 572	8.33 613	2.37 555	1.55 600	1.29 503	1.70 605	1.23 600	1.75 596	1.60 540

TCMNet-wrong-test	5.56 608	6.73 613	6.40 600	13.05 620	11.91 615	7.29 610	5.47 612	7.17 616	1.58 569	2.68 597	3.15 596	8.30 614	5.87 610	4.80 606	6.10 608	3.08 611	0.98 460	2.37 611	1.99 609	6.69 616	5.63 616

RTS	1.29 541	1.59 536	6.48 601	0.63 463	0.57 438	1.59 561	0.90 550	1.15 529	1.44 561	1.20 543	1.31 548	1.10 539	0.87 518	2.67 565	2.27 552	0.21 487	0.38 356	0.19 476	0.20 373	0.46 526	0.68 388

RTSA	1.29 541	1.59 536	6.48 601	0.63 463	0.57 438	1.59 561	0.90 550	1.15 529	1.44 561	1.20 543	1.31 548	1.10 539	0.87 518	2.67 565	2.27 552	0.21 487	0.38 356	0.19 476	0.20 373	0.46 526	0.68 388

WQFJA1++	2.66 586	0.28 7	6.84 603	1.32 547	1.50 564	0.52 185	0.13 10	0.41 32	0.52 135	14.18 620	0.19 23	3.31 592	0.17 41	0.88 294	0.45 249	0.18 447	1.54 538	0.08 41	0.81 580	17.77 627	2.17 567

PML	22.99 624	17.34 620	8.24 604	5.48 611	9.84 612	50.35 639	102.65 640	5.84 612	13.52 617	37.08 640	104.84 640	30.61 638	23.20 630	12.09 618	7.96 613	6.27 617	2.12 576	6.31 620	2.42 611	10.67 620	2.95 588

USTest	8.06 612	7.11 614	8.76 605	9.20 615	9.03 611	15.20 618	23.57 622	10.01 620	9.45 613	5.97 612	6.79 611	7.77 613	7.51 612	8.75 615	11.06 619	2.24 608	3.58 608	2.87 614	3.21 615	4.93 614	4.21 610

zero-FE	1.27 538	0.33 59	9.38 606	1.30 544	2.25 591	0.33 29	0.20 93	0.51 107	1.26 548	0.32 116	0.22 48	0.77 435	0.22 114	0.69 229	0.96 426	0.21 487	2.25 585	0.09 91	0.61 562	0.32 432	3.25 597

LE_ROB	4.55 606	2.43 599	9.94 607	2.79 604	4.03 606	2.40 590	3.54 602	2.72 596	11.04 614	11.64 618	4.69 609	5.25 606	10.74 617	4.52 605	9.73 615	0.82 572	0.70 428	1.34 596	0.97 592	0.74 558	0.94 468

JetRed	3.37 599	4.96 610	10.08 608	1.48 560	1.73 575	7.63 611	5.47 612	3.47 607	2.20 589	2.42 592	2.40 580	2.98 588	2.35 588	3.52 596	6.60 609	1.33 593	1.90 558	1.38 597	1.23 600	2.30 603	2.02 557

SGM-Forest	1.84 573	7.91 615	10.36 609	0.42 359	0.33 312	1.04 525	1.29 581	1.01 460	0.88 478	1.19 538	2.30 579	1.03 522	1.79 575	2.60 560	2.81 572	0.22 494	0.21 305	0.21 492	0.19 362	0.25 347	0.79 426
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MSAF-DinoV2	3.17 598	2.52 602	10.79 610	3.57 608	0.30 283	3.28 595	0.81 541	2.81 599	1.80 579	0.81 482	0.87 496	1.59 569	1.15 544	26.18 631	2.61 564	0.18 447	0.13 204	0.19 476	1.61 607	0.94 570	1.22 507

Anonymous_1	22.76 623	11.11 616	11.93 611	12.73 617	26.05 630	19.39 624	27.77 628	14.18 622	13.64 619	14.92 621	10.66 614	11.26 618	11.24 620	12.48 620	14.45 622	37.82 638	7.87 619	34.92 635	63.61 637	87.51 640	11.75 623

DPSM_ROB	12.32 616	11.13 617	12.31 612	12.90 618	12.80 617	19.81 627	28.13 629	14.50 623	14.31 622	10.62 615	11.34 615	12.03 621	11.89 621	13.08 621	15.22 623	7.09 618	8.31 621	6.47 621	7.32 618	8.69 618	8.43 621

DPSM	12.32 616	11.13 617	12.31 612	12.90 618	12.80 617	19.81 627	28.13 629	14.50 623	14.31 622	10.62 615	11.34 615	12.03 621	11.89 621	13.08 621	15.22 623	7.09 618	8.31 621	6.47 621	7.32 618	8.69 618	8.43 621

LRCNet_RVC	13.78 621	19.34 621	13.01 614	19.47 622	12.67 616	1.85 574	0.42 429	12.28 621	1.10 533	15.76 622	18.69 626	12.52 623	8.65 614	12.22 619	9.64 614	22.29 630	8.38 623	25.92 632	24.06 632	19.72 629	17.59 629

DGTPSM_ROB	8.97 614	5.94 611	13.01 614	5.95 612	11.34 613	8.54 612	24.06 623	6.47 614	13.52 617	5.19 609	11.52 618	6.18 611	11.04 618	7.02 611	13.92 620	4.47 612	7.66 618	3.90 616	7.43 620	4.34 612	7.98 619

psmorigin	1.41 552	0.91 378	13.83 616	0.37 294	0.30 283	0.63 354	0.37 399	0.80 274	0.64 245	0.98 510	0.87 496	1.16 548	0.78 502	3.95 600	1.09 458	0.19 465	0.22 308	0.17 450	0.19 362	0.25 347	0.47 285

DPSMNet_ROB	9.58 615	5.96 612	13.98 617	8.88 614	11.87 614	8.54 612	24.08 624	6.48 615	13.67 620	5.35 610	11.53 619	6.31 612	11.04 618	7.69 612	14.09 621	7.61 622	8.23 620	5.03 617	7.75 621	5.24 615	8.36 620

xxxxx1	29.05 634	20.74 624	14.05 618	50.10 632	40.25 634	19.01 621	26.60 625	21.83 629	20.22 627	16.52 623	17.56 623	18.33 624	21.41 626	16.11 625	20.77 628	23.48 631	26.77 634	66.36 638	78.56 638	30.19 632	32.23 637

tt_ll	29.05 634	20.74 624	14.05 618	50.10 632	40.25 634	19.01 621	26.60 625	21.83 629	20.22 627	16.52 623	17.56 623	18.33 624	21.41 626	16.11 625	20.77 628	23.48 631	26.77 634	66.36 638	78.56 638	30.19 632	32.23 637

ff	29.05 634	20.74 624	14.05 618	50.10 632	40.25 634	19.01 621	26.60 625	21.83 629	20.22 627	16.52 623	17.56 623	18.33 624	21.41 626	16.11 625	20.77 628	23.48 631	26.77 634	66.36 638	78.56 638	30.19 632	32.23 637

RSGM-EC	41.37 637	31.41 637	19.61 621	51.58 635	47.86 637	38.12 631	60.59 638	34.20 639	22.62 631	23.48 635	29.36 638	43.51 639	35.09 638	65.96 639	68.73 639	65.97 639	37.56 639	48.34 636	25.52 633	47.85 636	30.14 634

acva	41.37 637	31.41 637	19.61 621	51.58 635	47.86 637	38.12 631	60.59 638	34.20 639	22.62 631	23.48 635	29.36 638	43.51 639	35.09 638	65.96 639	68.73 639	65.97 639	37.56 639	48.34 636	25.52 633	47.85 636	30.14 634

HaxPig	19.88 622	22.39 628	22.30 623	17.98 621	17.98 620	12.06 616	12.06 618	16.25 626	15.97 624	21.05 628	21.41 628	18.85 627	18.35 624	20.07 629	19.64 627	23.57 634	23.19 633	24.07 631	23.71 631	22.95 630	23.72 632

DLNR-FE	13.74 619	20.13 623	23.90 624	121.61 639	34.09 632	0.46 115	0.15 35	8.04 618	0.47 94	0.29 103	0.37 169	0.26 117	0.17 41	0.78 267	0.36 187	7.40 621	2.94 604	0.09 91	0.38 504	51.06 639	1.95 554

DLNR_Zeroshot_test	13.74 619	20.06 622	23.92 625	121.50 638	35.20 633	0.46 115	0.15 35	7.96 617	0.47 94	0.29 103	0.37 169	0.26 117	0.17 41	0.79 271	0.36 187	7.16 620	2.95 605	0.09 91	0.38 504	50.40 638	1.95 554

RAFT-FEzeroshot	24.76 627	22.39 628	24.34 626	26.12 629	25.84 628	39.77 633	56.77 636	29.07 633	28.85 635	21.21 629	22.64 630	24.17 629	23.98 633	26.23 632	30.63 635	14.22 624	16.70 627	13.03 623	14.76 628	17.49 621	16.95 625

RAFT-FE	24.76 627	22.39 628	24.34 626	26.12 629	25.84 628	39.77 633	56.77 636	29.07 633	28.85 635	21.21 629	22.64 630	24.17 629	23.98 633	26.23 632	30.63 635	14.22 624	16.70 627	13.03 623	14.76 628	17.49 621	16.95 625

CasAABBNet	24.76 627	22.38 627	24.44 628	26.05 626	25.75 625	39.79 635	56.76 635	29.10 635	28.88 637	21.22 631	22.69 632	24.21 631	23.99 635	26.23 632	30.62 634	14.22 624	16.71 629	13.03 623	14.75 626	17.49 621	16.97 627

FlowAnything	24.80 630	22.39 628	24.71 629	26.07 627	25.75 625	39.80 636	56.70 633	29.12 636	28.95 639	21.38 634	22.83 634	24.22 632	23.96 631	26.24 635	30.65 637	14.23 627	16.78 630	13.04 626	14.84 630	17.49 621	16.93 624

Selective-RAFT-Error	24.83 631	22.44 632	24.80 630	26.10 628	25.82 627	39.85 637	56.72 634	29.21 638	29.03 640	21.29 633	22.80 633	24.25 633	24.07 636	26.28 636	30.60 633	14.24 628	16.85 631	13.04 626	14.75 626	17.53 625	17.02 628

LSM0	26.57 632	22.53 633	25.76 631	30.62 631	52.30 639	39.86 638	56.49 632	29.18 637	28.76 634	21.26 632	22.46 629	24.42 634	23.97 632	26.42 637	30.66 638	14.29 629	16.56 626	13.06 628	14.65 625	17.62 626	20.52 630

MEDIAN_ROB	23.95 625	26.96 635	26.29 632	22.14 623	22.09 622	16.18 620	14.23 619	20.47 627	20.09 626	25.43 637	25.22 636	22.96 628	22.54 629	24.33 630	23.18 631	28.15 636	27.16 637	28.60 633	27.73 635	27.59 631	27.58 633

BEATNet-Init1	12.32 616	12.82 619	28.66 633	3.22 606	3.71 604	21.59 629	11.42 617	14.54 625	13.73 621	20.24 627	20.16 627	26.14 635	19.85 625	19.08 628	15.33 625	1.81 603	1.93 563	2.05 609	2.48 613	4.25 611	3.41 599

AVERAGE_ROB	26.91 633	30.28 636	29.18 634	25.78 624	25.30 624	19.49 625	15.38 620	23.70 632	23.02 633	28.38 639	27.78 637	26.23 636	25.76 637	26.95 638	25.55 632	31.27 637	30.02 638	31.76 634	30.80 636	30.88 635	30.77 636

xyz-stereo	3.06 597	0.44 161	30.74 635	0.24 42	0.12 6	15.34 619	0.24 211	0.56 143	0.49 104	0.62 376	7.90 612	0.64 362	0.49 400	1.44 404	1.05 449	0.09 52	0.07 12	0.34 540	0.08 60	0.13 108	0.19 82

DPSimNet_ROB	24.35 626	23.81 634	31.38 636	25.93 625	22.83 623	31.30 630	34.38 631	20.78 628	28.92 638	27.39 638	22.99 635	28.29 637	35.76 640	15.47 623	17.82 626	24.28 635	17.90 632	22.23 630	14.12 624	19.38 628	22.12 631

coex-ft	6.14 610	1.98 566	60.80 637	0.34 239	0.30 283	0.80 470	1.17 575	0.76 245	4.34 605	19.82 626	2.15 574	1.61 570	8.77 615	1.82 477	10.36 617	0.44 549	2.05 568	0.18 469	0.19 362	0.39 493	4.61 615

test_example2	115.17 639	122.38 639	93.45 638	115.38 637	123.53 640	101.24 640	113.11 641	54.67 641	99.94 641	135.50 641	136.43 641	85.67 641	85.40 641	110.44 641	104.91 641	152.17 641	205.21 641	99.17 641	114.27 641	138.55 641	112.04 640

EDNetEfficientorigin	8.19 613	1.27 469	145.54 639	0.51 421	0.96 512	0.75 441	0.49 468	0.86 337	1.57 568	2.12 583	1.49 558	1.28 552	1.35 551	1.84 481	2.15 544	0.14 363	0.13 204	0.17 450	0.18 344	0.39 493	0.64 373

GS-Stereo							0.21 119	1.59 569	0.54 154	0.29 103	0.22 48	0.17 43	0.18 62	1.06 329	0.97 428	0.13 322	2.82 601	0.08 41	0.17 331	0.33 437	3.99 608

FSD					1.93 582	0.63 354	0.33 368	0.46 65	0.53 148	0.32 116	0.32 139	0.40 215	0.32 253	1.14 352	0.60 326	0.28 526	2.77 600	0.31 531	0.30 449	0.31 422

ccccc		297.53 640		372.50 640	377.87 641	200.30 641		217.33 642		202.36 642		213.34 642		312.79 642		409.97 642	354.33 642	255.69 642	227.31 642	431.13 642

Low-res two-view benchmark