Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.22 1	0.36 86	1.33 57	0.20 3	0.13 15	0.16 1	0.11 2	0.27 3	0.18 1	0.16 2	0.20 30	0.15 17	0.14 15	0.21 1	0.22 19	0.11 222	0.09 104	0.10 153	0.08 60	0.10 62	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CroCo-Stereo	0.35 37	0.71 293	1.67 104	0.32 193	0.17 68	0.19 2	0.21 120	0.79 269	0.54 155	0.22 30	0.25 74	0.55 319	0.22 115	0.28 7	0.28 104	0.10 122	0.08 50	0.08 41	0.07 37	0.12 90	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
FoundationStereo	0.61 274	0.37 99	0.91 7	1.96 588	2.40 595	0.20 3	0.16 47	0.26 2	0.86 469	0.16 2	0.12 2	0.19 60	0.17 42	0.58 180	0.32 151	0.10 122	2.98 607	0.08 41	0.06 9	0.07 2	0.20 91

MatchStereo	0.27 9	0.41 132	1.77 111	0.21 6	0.10 1	0.21 4	0.14 20	0.43 44	0.43 69	0.15 1	0.26 83	0.15 17	0.15 24	0.27 5	0.20 7	0.09 53	0.07 13	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 3

CroCo-Stereo Lap2	0.38 64	0.91 379	2.02 169	0.33 215	0.38 363	0.23 5	0.21 120	0.63 189	0.51 124	0.23 37	0.28 101	0.29 148	0.23 133	0.34 39	0.28 104	0.10 122	0.09 104	0.10 153	0.08 60	0.22 299	0.15 46

S2M2_L	0.27 9	0.32 48	1.41 72	0.24 43	0.17 68	0.24 6	0.09 1	0.36 14	0.50 117	0.17 6	0.25 74	0.22 78	0.17 42	0.27 5	0.29 115	0.16 415	0.12 187	0.11 228	0.12 222	0.15 145	0.12 20
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.33 22	0.81 339	2.22 222	0.27 92	0.18 87	0.25 7	0.20 94	0.45 58	0.38 34	0.21 21	0.26 83	0.20 64	0.16 36	0.26 4	0.26 79	0.10 122	0.08 50	0.10 153	0.08 60	0.13 109	0.09 6

StereoAnything_RVC	1.22 535	1.71 552	3.17 504	2.52 600	2.63 599	0.26 8	0.15 35	0.47 75	0.54 155	0.49 219	0.71 449	0.52 300	0.19 79	1.60 439	0.57 312	0.11 222	4.13 614	0.08 41	0.05 1	0.76 562	3.79 607

LG-Stereo_L1	0.30 15	0.42 137	0.97 10	0.35 263	0.28 260	0.28 9	0.21 120	0.39 24	0.30 5	0.19 13	0.12 2	0.13 1	0.12 6	0.45 102	0.22 19	0.08 22	0.71 432	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.51 308

rvit_stereo_0083	0.28 11	0.37 99	0.88 6	0.28 113	0.18 87	0.28 9	0.22 144	0.40 29	0.58 189	0.25 54	0.30 116	0.27 131	0.27 190	0.38 64	0.25 64	0.14 364	0.12 187	0.13 348	0.10 134	0.13 109	0.14 37

rvit_stereo_ft	0.38 64	1.01 401	1.86 136	0.33 215	0.21 150	0.28 9	0.27 276	0.59 164	0.55 166	0.24 47	0.28 101	0.28 139	0.27 190	0.35 51	0.28 104	0.14 364	0.09 104	0.11 228	0.11 184	0.14 133	0.31 174

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 20	0.40 126	1.21 41	0.35 263	0.16 46	0.29 12	0.16 47	0.59 164	0.56 174	0.20 16	0.20 30	0.17 44	0.26 174	0.40 75	0.38 207	0.09 53	0.08 50	0.08 41	0.25 416	0.12 90	0.43 257

MaDis-Stereo	0.35 37	0.89 369	2.15 204	0.25 58	0.29 268	0.29 12	0.17 57	0.47 75	0.41 56	0.21 21	0.22 49	0.28 139	0.21 107	0.32 27	0.31 141	0.10 122	0.09 104	0.10 153	0.08 60	0.11 77	0.12 20

HART	0.75 406	0.75 318	2.22 222	0.94 515	1.59 570	0.30 14	0.19 79	0.72 233	0.85 462	0.30 109	0.52 273	0.39 207	0.16 36	0.81 280	0.43 238	0.08 22	2.61 599	0.10 153	0.07 37	0.36 469	1.61 542

IGEV-Stereo+	0.48 149	0.32 48	1.43 74	0.26 75	0.46 410	0.30 14	0.13 10	0.32 8	0.57 181	0.80 479	0.24 66	0.19 60	0.19 79	0.57 173	0.46 256	0.10 122	1.36 513	0.08 41	0.22 398	0.46 527	1.04 489

UniTT-Stereo	0.36 47	0.66 265	2.43 278	0.28 113	0.24 205	0.30 14	0.18 71	0.35 11	0.36 22	0.26 72	0.37 170	0.18 54	0.18 63	0.33 32	0.30 122	0.11 222	0.08 50	0.09 91	0.08 60	0.25 348	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.24 3	0.51 203	0.97 10	0.18 1	0.12 6	0.31 17	0.12 4	0.34 10	0.60 207	0.16 2	0.15 9	0.16 34	0.20 96	0.33 32	0.27 89	0.11 222	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
MonSter++	0.34 27	0.27 3	1.00 15	0.21 6	0.13 15	0.31 17	0.14 20	0.30 5	0.32 8	0.17 6	0.14 6	0.18 54	0.15 24	0.61 193	0.40 215	0.11 222	0.82 447	0.07 1	0.56 551	0.07 2	0.84 443

252Zero-FE	1.02 510	0.31 34	1.72 108	0.26 75	0.27 245	0.31 17	0.12 4	0.42 39	0.57 181	7.97 614	0.25 74	0.13 1	0.12 6	0.75 256	0.51 286	0.09 53	5.04 618	0.07 1	0.83 585	0.09 42	0.66 379

LG-Stereo_L2	0.29 12	0.42 137	0.97 10	0.36 282	0.25 215	0.31 17	0.22 144	0.40 29	0.28 2	0.19 13	0.12 2	0.13 1	0.12 6	0.44 100	0.23 36	0.08 22	0.49 383	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.58 351

LGtest1	0.26 6	0.43 149	0.82 3	0.23 31	0.21 150	0.31 17	0.11 2	0.36 14	0.43 69	0.24 47	0.18 17	0.16 34	0.14 15	0.30 12	0.28 104	0.10 122	0.16 255	0.08 41	0.06 9	0.10 62	0.42 247

sCroCo_RVC	0.37 57	0.39 118	2.38 254	0.35 263	0.27 245	0.31 17	0.22 144	0.49 84	0.48 100	0.23 37	0.34 153	0.25 107	0.24 140	0.35 51	0.25 64	0.15 395	0.17 268	0.12 287	0.11 184	0.15 145	0.15 46

mms	0.39 69	0.63 256	1.31 56	0.34 240	0.65 468	0.32 23	0.22 144	0.39 24	0.39 46	0.27 85	0.31 128	0.23 87	0.17 42	0.57 173	0.22 19	0.08 22	0.21 306	0.10 153	0.08 60	0.24 323	1.16 498

rvit_stereo_0081	0.29 12	0.46 173	1.13 38	0.28 113	0.17 68	0.32 23	0.22 144	0.45 58	0.58 189	0.25 54	0.26 83	0.26 118	0.22 115	0.36 57	0.25 64	0.14 364	0.10 135	0.11 228	0.10 134	0.13 109	0.11 17

rvit_stereo_0082	0.29 12	0.46 173	1.13 38	0.28 113	0.17 68	0.32 23	0.22 144	0.45 58	0.58 189	0.25 54	0.26 83	0.26 118	0.22 115	0.36 57	0.25 64	0.14 364	0.10 135	0.11 228	0.10 134	0.13 109	0.11 17

CAS++	0.34 27	0.39 118	1.90 142	0.25 58	0.18 87	0.32 23	0.20 94	0.78 260	0.44 79	0.31 112	0.31 128	0.21 74	0.16 36	0.34 39	0.20 7	0.15 395	0.13 205	0.13 348	0.10 134	0.15 145	0.14 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.74 395	0.70 288	2.05 176	1.11 536	1.09 536	0.32 23	0.21 120	0.75 243	0.43 69	0.30 109	0.30 116	0.22 78	0.27 190	0.98 317	0.31 141	0.10 122	2.50 596	0.08 41	0.15 291	0.27 382	2.70 586

MIF-Stereo (partial)	0.41 86	0.71 293	2.67 405	0.27 92	0.24 205	0.32 23	0.17 57	0.56 144	0.46 88	0.26 72	0.37 170	0.25 107	0.26 174	0.46 106	0.35 184	0.11 222	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.21 282	0.15 46

zero-FE	1.27 539	0.33 60	9.38 607	1.30 545	2.25 592	0.33 29	0.20 94	0.51 108	1.26 549	0.32 117	0.22 49	0.77 436	0.22 115	0.69 230	0.96 427	0.21 488	2.25 586	0.09 91	0.61 563	0.32 433	3.25 598

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 120	1.36 495	1.30 54	0.24 43	0.12 6	0.33 29	0.20 94	0.41 33	0.37 25	0.32 117	0.21 38	0.16 34	0.14 15	0.29 10	0.62 339	0.55 557	1.42 524	0.11 228	0.13 244	0.25 348	0.56 340

plain	0.43 99	0.73 303	2.80 449	0.28 113	0.19 120	0.33 29	0.21 120	0.63 189	0.50 117	0.24 47	0.38 177	0.24 98	0.25 160	0.48 124	0.32 151	0.12 275	0.08 50	0.13 348	0.09 93	0.43 516	0.13 25

Monster-pub-mixall	0.50 171	0.35 80	0.98 13	0.22 16	0.13 15	0.34 32	0.12 4	0.38 22	0.28 2	0.39 149	0.19 24	0.16 34	0.12 6	1.05 329	0.41 224	0.08 22	3.28 608	0.07 1	0.73 575	0.08 26	0.55 338

rvit_stereo_0081_aga	0.34 27	0.67 266	1.79 115	0.27 92	0.20 136	0.34 32	0.21 120	0.43 44	0.48 100	0.26 72	0.28 101	0.27 131	0.21 107	0.33 32	0.25 64	0.14 364	0.11 164	0.11 228	0.10 134	0.14 133	0.18 76

rvit_stereo_0080	0.33 22	0.77 323	1.43 74	0.24 43	0.18 87	0.34 32	0.27 276	0.58 155	0.51 124	0.25 54	0.27 93	0.27 131	0.22 115	0.32 27	0.27 89	0.14 364	0.10 135	0.10 153	0.10 134	0.15 145	0.17 67

whm_eth	0.33 22	0.77 323	1.43 74	0.24 43	0.18 87	0.34 32	0.27 276	0.58 155	0.51 124	0.25 54	0.27 93	0.27 131	0.22 115	0.32 27	0.27 89	0.14 364	0.10 135	0.10 153	0.10 134	0.15 145	0.17 67

sAnonymous2	0.45 120	0.88 364	2.97 478	0.31 172	0.25 215	0.34 32	0.28 289	0.56 144	0.49 105	0.25 54	0.30 116	0.23 87	0.29 228	0.31 17	0.22 19	0.12 275	0.09 104	0.12 287	0.13 244	0.38 485	0.43 257

CroCo_RVC	0.45 120	0.88 364	2.97 478	0.31 172	0.25 215	0.34 32	0.28 289	0.56 144	0.49 105	0.25 54	0.30 116	0.23 87	0.29 228	0.31 17	0.22 19	0.12 275	0.09 104	0.12 287	0.13 244	0.38 485	0.43 257

HUF	1.33 547	0.96 392	4.06 569	2.73 604	2.17 591	0.35 38	0.24 212	1.87 583	0.75 378	1.28 556	0.29 107	1.35 559	0.19 79	1.97 506	0.43 238	0.15 395	3.91 612	0.08 41	0.06 9	0.31 423	3.41 600

AIO_test	1.11 527	0.77 323	2.51 335	3.32 608	2.81 601	0.35 38	0.25 239	1.29 546	0.68 301	1.28 556	0.27 93	0.32 173	0.17 42	2.86 582	0.27 89	0.12 275	1.72 552	0.08 41	0.21 384	0.15 145	2.81 587

ours_stereo	0.37 57	0.67 266	1.63 98	0.30 153	0.50 415	0.35 38	0.22 144	0.41 33	0.38 34	0.21 21	0.32 140	0.23 87	0.17 42	0.47 111	0.22 19	0.08 22	0.09 104	0.10 153	0.08 60	0.24 323	0.77 418

rvit_0105_6	0.36 47	0.55 224	1.48 82	0.31 172	0.18 87	0.35 38	0.26 257	0.56 144	0.66 261	0.26 72	0.29 107	0.33 181	0.26 174	0.41 84	0.27 89	0.18 448	0.16 255	0.15 412	0.13 244	0.15 145	0.25 129

HiDET	0.34 27	0.27 3	1.12 34	0.21 6	0.13 15	0.36 42	0.14 20	0.37 17	0.35 13	0.17 6	0.15 9	0.17 44	0.15 24	0.59 181	0.59 322	0.09 53	0.58 405	0.07 1	0.44 520	0.07 2	0.73 407

2.25w	0.42 94	0.30 26	1.12 34	0.22 16	0.15 34	0.36 42	0.13 10	0.45 58	0.37 25	0.26 72	0.27 93	0.14 9	0.19 79	0.91 302	0.36 188	0.07 7	1.38 516	0.07 1	0.67 567	0.07 2	0.91 459

MLG-Stereo_test3	0.31 16	0.44 162	1.03 22	0.48 397	0.40 376	0.36 42	0.13 10	0.39 24	0.46 88	0.28 93	0.19 24	0.17 44	0.12 6	0.25 3	0.18 2	0.09 53	0.53 393	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.45 278

MoCha-V2	0.74 395	0.78 329	2.18 210	1.01 527	1.55 566	0.36 42	0.19 79	0.61 177	0.49 105	0.33 122	0.34 153	0.30 156	0.27 190	1.56 423	0.47 261	0.09 53	1.94 565	0.08 41	0.37 500	0.18 215	1.62 543

Selective-IGEV	0.57 230	0.42 137	1.87 138	1.67 572	1.33 553	0.36 42	0.20 94	0.61 177	0.71 338	0.22 30	0.31 128	0.22 78	0.19 79	0.52 150	0.36 188	0.09 53	0.97 459	0.09 91	0.15 291	0.20 268	0.85 448

DDF-Stereo	0.65 328	0.33 60	1.69 107	0.67 479	0.82 496	0.37 47	0.20 94	0.50 101	0.52 136	0.34 129	0.17 15	0.78 441	0.23 133	0.68 226	1.03 446	0.20 477	1.66 549	0.09 91	0.34 484	0.34 448	2.03 559

Replicate-Monster	0.58 238	0.53 212	1.55 88	0.22 16	0.34 323	0.37 47	0.13 10	0.43 44	0.39 46	0.35 134	0.16 12	0.16 34	0.15 24	1.46 407	0.21 11	0.11 222	2.71 600	0.07 1	0.35 488	0.08 26	1.81 551

FlowAnything_test	0.25 5	0.41 132	0.71 1	0.28 113	0.17 68	0.37 47	0.20 94	0.39 24	0.28 2	0.25 54	0.20 30	0.21 74	0.17 42	0.28 7	0.26 79	0.13 323	0.10 135	0.14 383	0.16 313	0.17 190	0.16 59

3.25w_new	0.39 69	0.30 26	1.27 49	0.21 6	0.22 163	0.37 47	0.14 20	0.46 66	0.38 34	0.25 54	0.21 38	0.16 34	0.19 79	0.71 242	0.23 36	0.07 7	1.41 521	0.07 1	0.35 488	0.07 2	0.80 431

3.25w	0.39 69	0.30 26	1.27 49	0.21 6	0.22 163	0.37 47	0.14 20	0.46 66	0.38 34	0.25 54	0.21 38	0.16 34	0.19 79	0.71 242	0.23 36	0.07 7	1.41 521	0.07 1	0.35 488	0.07 2	0.80 431

3w_stereo	0.44 115	0.29 12	1.53 87	0.23 31	0.20 136	0.37 47	0.22 144	0.53 117	0.41 56	0.25 54	0.21 38	0.13 1	0.22 115	0.90 300	0.24 47	0.06 1	1.52 536	0.07 1	0.44 520	0.08 26	0.83 442

AIO_rvc	0.95 494	1.02 403	2.57 361	2.80 606	1.91 582	0.37 47	0.24 212	0.52 110	0.60 207	0.98 511	0.29 107	0.25 107	0.18 63	2.16 528	0.29 115	0.11 222	1.39 520	0.08 41	0.11 184	0.26 368	2.87 588

fffy	0.39 69	0.67 266	1.57 89	0.45 385	0.52 421	0.37 47	0.22 144	0.45 58	0.35 13	0.21 21	0.30 116	0.26 118	0.20 96	0.45 102	0.24 47	0.08 22	0.29 340	0.10 153	0.08 60	0.25 348	0.77 418

rvit_0105_4	0.40 81	0.64 260	1.98 159	0.31 172	0.18 87	0.37 47	0.29 317	0.64 196	0.67 274	0.28 93	0.32 140	0.36 192	0.28 208	0.45 102	0.27 89	0.18 448	0.16 255	0.15 412	0.14 267	0.15 145	0.25 129

RSM	0.47 136	0.51 203	1.36 58	1.37 553	1.04 527	0.37 47	0.21 120	0.52 110	0.55 166	0.23 37	0.28 101	0.28 139	0.17 42	0.40 75	0.22 19	0.09 53	0.24 318	0.09 91	0.35 488	0.24 323	0.80 431

BridgeDepth	0.26 6	0.63 256	1.36 58	0.23 31	0.10 1	0.38 57	0.15 35	0.35 11	0.37 25	0.17 6	0.13 5	0.23 87	0.19 79	0.32 27	0.23 36	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.10 62	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
water-stereo	0.36 47	0.61 247	1.58 90	0.25 58	0.14 25	0.38 57	0.18 71	0.44 52	0.35 13	0.31 112	0.35 160	0.28 139	0.25 160	0.45 102	0.38 207	0.12 275	0.09 104	0.09 91	0.08 60	0.11 77	0.74 411

4w-stereo	0.50 171	0.26 1	1.86 136	0.22 16	0.30 284	0.38 57	0.14 20	0.41 33	0.35 13	0.25 54	0.21 38	0.14 9	0.20 96	1.18 361	0.33 164	0.09 53	1.56 540	0.07 1	0.72 573	0.07 2	1.23 512

Occ-G	0.68 361	0.54 215	2.08 181	0.99 526	0.74 481	0.38 57	0.25 239	0.46 66	0.78 405	0.40 154	0.36 164	0.46 265	0.22 115	0.90 300	0.70 368	0.09 53	1.53 537	0.09 91	0.16 313	0.31 423	2.06 561

AIO-Stereo	0.64 319	0.60 241	1.63 98	1.31 546	1.45 559	0.38 57	0.20 94	0.55 138	0.83 447	0.31 112	0.31 128	0.23 87	0.15 24	0.39 68	0.63 346	0.10 122	1.25 495	0.09 91	0.41 515	0.21 282	1.73 548

LCMNet	0.37 57	0.28 7	1.12 34	0.20 3	0.13 15	0.39 62	0.14 20	0.37 17	0.37 25	0.18 10	0.16 12	0.17 44	0.15 24	0.69 230	0.60 327	0.09 53	0.80 441	0.07 1	0.55 548	0.07 2	0.93 465

CSFM-Stereo	0.35 37	0.30 26	0.95 9	0.21 6	0.12 6	0.39 62	0.15 35	0.37 17	0.31 6	0.18 10	0.16 12	0.17 44	0.16 36	0.64 208	0.53 296	0.12 275	0.85 451	0.07 1	0.50 537	0.07 2	0.79 427

2.5w	0.40 81	0.31 34	1.07 28	0.23 31	0.16 46	0.39 62	0.19 79	0.50 101	0.39 46	0.23 37	0.23 62	0.13 1	0.17 42	0.73 250	0.24 47	0.07 7	1.53 537	0.07 1	0.46 527	0.07 2	0.92 463

monsterstereo	0.40 81	0.43 149	1.07 28	0.26 75	0.27 245	0.39 62	0.14 20	0.55 138	0.37 25	0.28 93	0.27 93	0.14 9	0.13 13	0.67 221	0.44 244	0.07 7	1.12 481	0.07 1	0.81 581	0.08 26	0.53 322

RSM++	0.48 149	0.52 208	1.27 49	1.62 568	1.27 552	0.39 62	0.20 94	0.49 84	0.56 174	0.22 30	0.25 74	0.24 98	0.17 42	0.39 68	0.23 36	0.09 53	0.11 164	0.09 91	0.35 488	0.29 405	0.80 431

4.5_new	0.39 69	0.29 12	1.25 47	0.22 16	0.16 46	0.40 67	0.17 57	0.43 44	0.37 25	0.27 85	0.22 49	0.15 17	0.14 15	1.04 326	0.23 36	0.09 53	1.49 531	0.07 1	0.14 267	0.09 42	0.62 363

4.5w-stereo	0.39 69	0.29 12	1.25 47	0.22 16	0.16 46	0.40 67	0.17 57	0.43 44	0.37 25	0.27 85	0.22 49	0.15 17	0.14 15	1.04 326	0.23 36	0.09 53	1.49 531	0.07 1	0.14 267	0.09 42	0.62 363

2.75w_new	0.46 129	0.32 48	1.39 67	0.21 6	0.19 120	0.40 67	0.18 71	0.51 108	0.39 46	0.27 85	0.21 38	0.13 1	0.20 96	1.10 342	0.44 244	0.07 7	1.58 541	0.07 1	0.61 563	0.07 2	0.82 441

3.5w_stereo	0.34 27	0.33 60	1.17 40	0.21 6	0.15 34	0.40 67	0.14 20	0.46 66	0.36 22	0.23 37	0.25 74	0.15 17	0.19 79	0.80 276	0.24 47	0.07 7	1.02 470	0.07 1	0.07 37	0.07 2	0.52 316

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 34	0.87 5	0.23 31	0.11 3	0.40 67	0.16 47	0.33 9	0.40 54	0.20 16	0.19 24	0.18 54	0.17 42	0.38 64	0.17 1	0.11 222	0.06 2	0.08 41	0.07 37	0.10 62	0.09 6

CES	0.33 22	0.32 48	1.46 78	0.25 58	0.50 415	0.40 67	0.20 94	0.48 80	0.48 100	0.22 30	0.29 107	0.26 118	0.19 79	0.35 51	0.22 19	0.09 53	0.07 13	0.08 41	0.05 1	0.16 166	0.54 328

asd	0.36 47	0.28 7	1.21 41	0.23 31	0.19 120	0.41 73	0.14 20	0.37 17	0.34 11	0.26 72	0.21 38	0.15 17	0.19 79	0.91 302	0.20 7	0.10 122	1.14 483	0.07 1	0.08 60	0.08 26	0.71 401

qwe	0.41 86	0.29 12	1.29 53	0.22 16	0.22 163	0.41 73	0.15 35	0.49 84	0.38 34	0.28 93	0.23 62	0.14 9	0.15 24	0.94 309	0.24 47	0.08 22	1.47 530	0.07 1	0.25 416	0.08 26	0.76 414

depthmonostereo	0.38 64	0.68 276	1.59 94	0.48 397	0.14 25	0.41 73	0.19 79	0.52 110	0.42 63	0.26 72	0.29 107	0.31 166	0.29 228	0.64 208	0.33 164	0.09 53	0.10 135	0.09 91	0.08 60	0.10 62	0.50 301

DilatedVolume-Stereo	0.35 37	0.38 109	1.21 41	0.26 75	0.20 136	0.41 73	0.18 71	0.43 44	0.38 34	0.37 138	0.35 160	0.29 148	0.24 140	0.64 208	0.55 305	0.09 53	0.19 282	0.08 41	0.11 184	0.12 90	0.50 301

4.25_new	0.43 99	0.29 12	1.40 68	0.23 31	0.19 120	0.41 73	0.17 57	0.44 52	0.38 34	0.34 129	0.22 49	0.15 17	0.18 63	1.06 330	0.30 122	0.10 122	1.44 525	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 465

4.5w_new	0.43 99	0.29 12	1.40 68	0.23 31	0.19 120	0.41 73	0.17 57	0.44 52	0.38 34	0.34 129	0.22 49	0.15 17	0.18 63	1.06 330	0.30 122	0.10 122	1.44 525	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 465

4.25w-stereo	0.43 99	0.29 12	1.40 68	0.23 31	0.19 120	0.41 73	0.17 57	0.44 52	0.38 34	0.34 129	0.22 49	0.15 17	0.18 63	1.06 330	0.30 122	0.10 122	1.44 525	0.07 1	0.32 465	0.07 2	0.93 465

2w_stereo	0.35 37	0.30 26	0.99 14	0.23 31	0.13 15	0.41 73	0.20 94	0.54 128	0.37 25	0.28 93	0.23 62	0.13 1	0.23 133	0.69 230	0.24 47	0.06 1	1.07 474	0.07 1	0.19 362	0.07 2	0.64 374

castereo	0.34 27	0.48 181	1.00 15	0.25 58	0.29 268	0.41 73	0.27 276	0.76 246	0.49 105	0.23 37	0.30 116	0.24 98	0.31 245	0.29 10	0.29 115	0.09 53	0.20 297	0.09 91	0.31 457	0.12 90	0.44 273

rvit_0105_5	0.43 99	0.73 303	2.10 192	0.31 172	0.18 87	0.41 73	0.31 344	0.69 215	0.67 274	0.32 117	0.34 153	0.38 203	0.30 239	0.42 93	0.30 122	0.18 448	0.16 255	0.15 412	0.15 291	0.15 145	0.30 165

rvit_stereo_0075_2	0.45 120	0.45 170	2.60 372	0.34 240	0.32 306	0.41 73	0.21 120	0.60 171	0.54 155	0.39 149	0.51 264	0.40 216	0.29 228	0.46 106	0.31 141	0.21 488	0.15 240	0.22 498	0.15 291	0.18 215	0.33 185

MGS-Stereo	0.35 37	0.48 181	1.99 161	0.26 75	0.14 25	0.41 73	0.22 144	0.41 33	0.48 100	0.24 47	0.51 264	0.25 107	0.18 63	0.33 32	0.22 19	0.10 122	0.08 50	0.09 91	0.08 60	0.47 531	0.10 10

GLC_STEREO	0.31 16	0.30 26	1.80 117	0.29 133	0.12 6	0.41 73	0.20 94	0.39 24	0.42 63	0.26 72	0.31 128	0.25 107	0.19 79	0.36 57	0.26 79	0.09 53	0.11 164	0.12 287	0.10 134	0.13 109	0.15 46

monsters	0.39 69	0.39 118	1.04 24	0.24 43	0.32 306	0.42 86	0.13 10	0.49 84	0.35 13	0.27 85	0.21 38	0.14 9	0.15 24	0.60 188	0.43 238	0.09 53	1.09 477	0.07 1	0.70 568	0.07 2	0.65 377

IGEV	0.36 47	0.34 70	1.03 22	0.21 6	0.24 205	0.42 86	0.16 47	0.38 22	0.41 56	0.37 138	0.22 49	0.14 9	0.12 6	0.63 201	0.40 215	0.08 22	0.73 435	0.08 41	0.53 545	0.09 42	0.52 316

GIP-stereo	0.61 274	0.68 276	1.05 25	0.95 518	1.46 562	0.42 86	0.17 57	0.69 215	0.49 105	0.19 13	0.24 66	0.23 87	0.18 63	0.95 315	0.59 322	0.10 122	1.33 511	0.08 41	0.06 9	0.18 215	2.21 573

fffft	0.36 47	0.70 288	1.51 85	0.25 58	0.15 34	0.42 86	0.24 212	0.46 66	0.42 63	0.22 30	0.19 24	0.20 64	0.16 36	0.47 111	0.69 366	0.07 7	0.09 104	0.10 153	0.08 60	0.30 414	0.45 278
1: 1. 1
GMStereo	0.44 115	1.32 478	2.65 393	0.28 113	0.16 46	0.42 86	0.22 144	0.48 80	0.63 236	0.41 156	0.36 164	0.26 118	0.25 160	0.41 84	0.30 122	0.14 364	0.08 50	0.10 153	0.12 222	0.17 190	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
NLSM3	0.34 27	0.67 266	1.42 73	0.26 75	0.24 205	0.43 91	0.19 79	0.63 189	0.49 105	0.21 21	0.27 93	0.21 74	0.25 160	0.30 12	0.27 89	0.07 7	0.06 2	0.10 153	0.09 93	0.10 62	0.51 308

FE-Mocha	0.61 274	0.36 86	1.84 125	1.06 529	0.34 323	0.43 91	0.17 57	0.72 233	0.55 166	0.45 185	0.50 260	0.58 333	0.45 366	2.35 539	1.18 472	0.10 122	0.40 364	0.11 228	0.21 384	0.13 109	0.31 174

Wavelet-MonSter	0.42 94	0.34 70	1.38 62	0.23 31	0.17 68	0.43 91	0.14 20	0.28 4	0.35 13	0.23 37	0.21 38	0.15 17	0.16 36	0.92 307	0.66 356	0.06 1	1.21 490	0.07 1	0.45 522	0.06 1	0.95 472

asda	0.41 86	0.31 34	1.23 45	0.22 16	0.17 68	0.43 91	0.16 47	0.46 66	0.38 34	0.25 54	0.20 30	0.15 17	0.20 96	0.99 318	0.23 36	0.10 122	1.49 531	0.07 1	0.23 403	0.08 26	0.88 455

111111	0.39 69	0.28 7	0.93 8	0.33 215	0.42 395	0.43 91	0.13 10	0.48 80	0.39 46	0.24 47	0.31 128	0.18 54	0.17 42	0.43 95	0.23 36	0.09 53	1.32 510	0.08 41	0.06 9	0.25 348	1.00 482

LG-Stereo	0.36 47	0.61 247	1.37 61	0.26 75	0.37 354	0.43 91	0.20 94	0.55 138	0.44 79	0.25 54	0.30 116	0.50 288	0.17 42	0.30 12	0.37 199	0.10 122	0.18 276	0.11 228	0.10 134	0.24 323	0.43 257

WCG-NET	0.41 86	0.80 335	1.77 111	0.25 58	0.13 15	0.43 91	0.24 212	0.42 39	0.59 200	0.38 144	0.41 194	0.26 118	0.24 140	0.37 60	0.24 47	0.08 22	0.81 445	0.08 41	0.07 37	0.26 368	0.31 174

WCG-NET（raft）	0.44 115	0.97 394	1.78 114	0.24 43	0.17 68	0.43 91	0.24 212	0.42 39	0.52 136	0.38 144	0.35 160	0.46 265	0.25 160	0.41 84	0.26 79	0.08 22	1.08 475	0.08 41	0.08 60	0.27 382	0.40 233

LoS_RVC	0.34 27	0.38 109	1.96 156	0.27 92	0.35 334	0.43 91	0.22 144	0.43 44	0.34 11	0.24 47	0.34 153	0.23 87	0.28 208	0.34 39	0.22 19	0.08 22	0.07 13	0.07 1	0.05 1	0.10 62	0.35 200

TestStereo	0.49 164	0.88 364	2.38 254	0.30 153	0.16 46	0.43 91	0.25 239	0.55 138	0.46 88	0.38 144	0.46 220	0.34 186	0.28 208	1.96 505	0.28 104	0.11 222	0.08 50	0.12 287	0.09 93	0.15 145	0.13 25

Zero-FE251	0.76 411	0.35 80	2.10 192	0.30 153	0.25 215	0.44 101	0.16 47	0.45 58	0.36 22	5.93 612	0.20 30	0.22 78	0.19 79	0.52 150	1.06 453	0.10 122	0.71 432	0.08 41	0.06 9	0.09 42	1.56 537

3.75w	0.33 22	0.27 3	1.02 20	0.22 16	0.21 150	0.44 101	0.16 47	0.47 75	0.33 9	0.25 54	0.21 38	0.13 1	0.18 63	0.54 164	0.24 47	0.08 22	1.14 483	0.07 1	0.08 60	0.07 2	0.56 340

1w_stereo	0.35 37	0.28 7	0.86 4	0.24 43	0.17 68	0.44 101	0.22 144	0.60 171	0.43 69	0.27 85	0.30 116	0.14 9	0.26 174	0.61 193	0.25 64	0.07 7	0.79 438	0.07 1	0.06 9	0.08 26	0.79 427

MLG-Stereo	0.38 64	0.43 149	1.46 78	0.24 43	0.42 395	0.44 101	0.13 10	0.42 39	0.51 124	0.27 85	0.14 6	0.17 44	0.13 13	0.35 51	0.18 2	0.08 22	1.45 529	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.47 286

MM-Stereo_test1	0.63 309	0.64 260	2.51 335	0.54 435	0.37 354	0.44 101	0.28 289	0.68 212	0.59 200	0.43 172	0.33 144	0.26 118	0.25 160	0.89 299	0.52 289	0.10 122	1.84 557	0.10 153	0.09 93	0.41 508	1.40 529

rvit_0105_3	0.46 129	0.86 358	2.24 226	0.33 215	0.19 120	0.44 101	0.35 388	0.74 239	0.70 324	0.38 144	0.38 177	0.41 223	0.33 260	0.46 106	0.32 151	0.19 466	0.17 268	0.17 451	0.18 344	0.15 145	0.22 105

MLG-Stereo_test1	0.36 47	0.45 170	1.50 84	0.24 43	0.35 334	0.45 107	0.13 10	0.36 14	0.51 124	0.20 16	0.10 1	0.18 54	0.12 6	0.33 32	0.18 2	0.08 22	1.36 513	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.47 286

MM-Stereo_test3	0.59 256	0.85 353	2.28 234	0.53 428	0.31 294	0.45 107	0.30 333	0.78 260	0.76 387	0.33 122	0.43 200	0.32 173	0.23 133	0.61 193	0.54 302	0.10 122	1.65 548	0.10 153	0.08 60	0.42 511	0.68 389

HI	0.47 136	0.82 341	2.49 329	0.29 133	0.22 163	0.45 107	0.20 94	0.59 164	0.43 69	0.59 343	0.59 348	0.65 368	0.45 366	0.48 124	0.40 215	0.08 22	0.09 104	0.10 153	0.11 184	0.24 323	0.20 91

CoSv	0.47 136	0.82 341	2.49 329	0.29 133	0.22 163	0.45 107	0.20 94	0.59 164	0.43 69	0.59 343	0.59 348	0.65 368	0.45 366	0.48 124	0.40 215	0.08 22	0.09 104	0.10 153	0.11 184	0.24 323	0.20 91

SCV_C0	0.73 391	0.68 276	2.05 176	1.50 564	0.92 508	0.45 107	0.20 94	0.96 416	0.71 338	0.65 415	0.33 144	0.31 166	0.20 96	1.25 375	0.52 289	0.09 53	1.68 551	0.08 41	0.30 449	0.27 382	1.52 536

IGEVStereo-DCA	0.74 395	0.74 313	2.09 185	0.76 492	0.77 488	0.45 107	0.23 183	0.49 84	0.62 224	0.71 447	0.22 49	0.30 156	0.28 208	1.29 382	1.53 508	0.10 122	1.50 534	0.10 153	0.18 344	0.24 323	2.22 574

rrr	0.84 442	0.74 313	3.40 530	0.76 492	0.77 488	0.45 107	0.28 289	1.23 542	0.84 459	0.71 447	0.22 49	0.30 156	0.28 208	1.29 382	1.53 508	0.10 122	1.50 534	0.10 153	0.29 439	0.24 323	1.75 549

knoymous	0.37 57	0.34 70	1.83 122	0.25 58	0.18 87	0.45 107	0.24 212	0.60 171	0.40 54	0.42 164	0.39 183	0.54 310	0.25 160	0.41 84	0.29 115	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.07 37	0.13 109	0.20 91

DLNR-FE	13.74 620	20.13 624	23.90 625	121.61 640	34.09 633	0.46 115	0.15 35	8.04 619	0.47 95	0.29 104	0.37 170	0.26 118	0.17 42	0.78 268	0.36 188	7.40 622	2.94 605	0.09 91	0.38 505	51.06 640	1.95 555

AdaDepth	0.36 47	0.43 149	1.65 100	0.26 75	0.22 163	0.46 115	0.16 47	0.31 6	0.53 149	0.21 21	0.20 30	0.14 9	0.18 63	0.37 60	0.21 11	0.07 7	0.67 421	0.08 41	0.24 407	0.10 62	0.74 411

SMoEStereo_RVC	0.36 47	0.83 343	1.48 82	0.26 75	0.15 34	0.46 115	0.22 144	0.40 29	0.43 69	0.23 37	0.24 66	0.21 74	0.18 63	0.47 111	0.59 322	0.07 7	0.07 13	0.10 153	0.08 60	0.24 323	0.42 247

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 186	0.51 203	1.12 34	0.26 75	0.22 163	0.46 115	0.20 94	1.10 516	1.33 556	3.13 605	0.33 144	0.22 78	0.20 96	0.34 39	0.26 79	0.11 222	0.09 104	0.11 228	0.09 93	0.17 190	0.21 98

SMFormer	0.64 319	0.54 215	1.92 147	0.32 193	0.16 46	0.46 115	0.24 212	0.94 399	0.85 462	0.58 324	0.70 434	0.51 293	0.41 323	1.89 495	0.86 416	0.13 323	1.01 465	0.11 228	0.26 424	0.17 190	0.84 443

tta	0.63 309	0.54 215	1.92 147	0.32 193	0.16 46	0.46 115	0.24 212	0.94 399	0.85 462	0.58 324	0.70 434	0.51 293	0.41 323	1.89 495	0.86 416	0.13 323	1.01 465	0.11 228	0.26 424	0.19 245	0.59 356

qqq1	0.62 295	0.54 215	1.92 147	0.32 193	0.16 46	0.46 115	0.24 212	0.94 399	0.85 462	0.58 324	0.70 434	0.51 293	0.41 323	1.89 495	0.64 348	0.13 323	1.01 465	0.09 91	0.24 407	0.19 245	0.59 356

fff1	0.62 295	0.54 215	1.92 147	0.32 193	0.16 46	0.46 115	0.24 212	0.94 399	0.85 462	0.58 324	0.70 434	0.51 293	0.41 323	1.89 495	0.64 348	0.13 323	1.01 465	0.09 91	0.24 407	0.19 245	0.59 356

DLNR_Zeroshot_test	13.74 620	20.06 623	23.92 626	121.50 639	35.20 634	0.46 115	0.15 35	7.96 618	0.47 95	0.29 104	0.37 170	0.26 118	0.17 42	0.79 272	0.36 188	7.16 621	2.95 606	0.09 91	0.38 505	50.40 639	1.95 555

4D-IteraStereo	0.62 295	1.29 475	3.04 492	0.27 92	0.30 284	0.46 115	0.26 257	0.54 128	0.51 124	0.41 156	0.31 128	0.39 207	0.19 79	0.53 158	0.65 353	0.09 53	0.47 379	0.12 287	0.11 184	0.21 282	2.14 565

qqq	0.65 328	0.63 256	2.10 192	0.30 153	0.64 465	0.46 115	0.27 276	0.81 284	0.83 447	0.48 203	0.56 325	0.46 265	0.37 280	1.03 324	0.75 388	0.11 222	1.41 521	0.12 287	0.41 515	0.16 166	1.18 499

test-3	0.58 238	0.43 149	2.44 286	0.52 424	0.59 444	0.46 115	0.23 183	0.77 253	0.49 105	0.52 260	0.29 107	0.44 244	0.22 115	0.59 181	0.97 429	0.08 22	1.27 500	0.10 153	0.35 488	0.29 405	0.62 363

test_1	0.58 238	0.43 149	2.44 286	0.52 424	0.59 444	0.46 115	0.23 183	0.77 253	0.49 105	0.51 250	0.29 107	0.44 244	0.22 115	0.59 181	0.97 429	0.08 22	1.27 500	0.10 153	0.35 488	0.29 405	0.63 369

WQFJX	0.49 164	0.47 176	1.02 20	0.27 92	0.39 369	0.47 128	0.23 183	1.85 581	1.92 583	0.28 93	0.27 93	0.28 139	0.28 208	0.43 95	0.36 188	0.10 122	0.12 187	0.10 153	0.08 60	0.24 323	0.54 328

GREAT-IGEV	0.92 482	0.56 228	2.08 181	0.98 521	2.29 594	0.47 128	0.18 71	0.35 11	0.78 405	0.74 459	0.33 144	0.15 17	0.18 63	1.00 319	0.55 305	0.09 53	3.79 611	0.07 1	0.26 424	0.22 299	3.26 599

IGEV-Stereo++	0.58 238	0.29 12	1.66 102	0.37 295	0.53 428	0.47 128	0.13 10	0.54 128	0.37 25	1.02 519	0.25 74	0.17 44	0.22 115	1.04 326	0.27 89	0.08 22	1.98 568	0.08 41	0.06 9	0.17 190	1.92 553

Pointernet	0.37 57	0.31 34	1.91 145	0.25 58	0.37 354	0.47 128	0.15 35	0.67 207	0.52 136	0.23 37	0.30 116	0.28 139	0.20 96	0.32 27	0.23 36	0.10 122	0.24 318	0.07 1	0.13 244	0.10 62	0.51 308

StereoVision	0.52 186	1.12 427	2.70 426	0.34 240	0.32 306	0.47 128	0.26 257	0.73 237	0.61 213	0.33 122	0.89 502	0.45 256	0.26 174	0.52 150	0.39 212	0.14 364	0.15 240	0.16 432	0.15 291	0.22 299	0.14 37

CASnet	0.32 20	0.40 126	1.80 117	0.28 113	0.11 3	0.47 128	0.19 79	0.45 58	0.47 95	0.39 149	0.31 128	0.23 87	0.17 42	0.31 17	0.21 11	0.11 222	0.06 2	0.15 412	0.12 222	0.16 166	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT	0.62 295	1.35 490	2.26 231	0.62 461	0.53 428	0.47 128	0.35 388	0.70 225	0.58 189	0.50 238	0.50 260	0.79 444	0.40 311	0.49 138	0.36 188	0.11 222	0.79 438	0.14 383	0.13 244	0.52 540	0.72 403

WQFJA1	0.49 164	0.48 181	1.00 15	0.27 92	0.38 363	0.48 135	0.23 183	1.81 579	2.16 587	0.26 72	0.26 83	0.29 148	0.27 190	0.34 39	0.36 188	0.10 122	0.11 164	0.10 153	0.09 93	0.20 268	0.54 328

WQFJX1	0.51 183	0.58 232	1.00 15	0.27 92	0.35 334	0.48 135	0.25 239	2.07 591	2.18 589	0.27 85	0.26 83	0.30 156	0.28 208	0.51 145	0.33 164	0.10 122	0.11 164	0.10 153	0.08 60	0.24 323	0.45 278

NLMM	0.49 164	0.47 176	1.00 15	0.27 92	0.38 363	0.48 135	0.23 183	1.81 579	2.16 587	0.26 72	0.26 83	0.29 148	0.27 190	0.34 39	0.36 188	0.10 122	0.11 164	0.10 153	0.09 93	0.20 268	0.54 328

11t1	0.60 266	0.49 188	2.19 213	0.35 263	0.58 443	0.48 135	0.21 120	0.72 233	0.73 352	0.49 219	0.47 226	0.35 190	0.34 268	0.61 193	0.71 374	0.12 275	1.26 499	0.10 153	0.29 439	0.16 166	1.22 508

x	0.65 328	0.62 254	2.12 196	0.36 282	0.61 458	0.48 135	0.24 212	0.80 275	0.89 484	0.50 238	0.56 325	0.44 244	0.36 274	0.62 200	0.80 403	0.11 222	1.44 525	0.11 228	0.39 509	0.16 166	1.34 521

test_3	0.59 256	0.44 162	2.44 286	0.53 428	0.59 444	0.48 135	0.30 333	0.79 269	0.52 136	0.51 250	0.30 116	0.45 256	0.22 115	0.59 181	0.97 429	0.08 22	1.25 495	0.11 228	0.35 488	0.30 414	0.62 363

RALAANet	0.52 186	1.37 500	2.63 383	0.33 215	0.23 193	0.48 135	0.19 79	0.69 215	0.55 166	0.49 219	0.46 220	0.39 207	0.31 245	0.53 158	0.53 296	0.10 122	0.33 348	0.11 228	0.17 331	0.29 405	0.13 25

Gwc-CoAtRS	0.41 86	0.37 99	2.06 178	0.28 113	0.41 383	0.48 135	0.19 79	0.64 196	0.49 105	0.45 185	0.39 183	0.57 329	0.26 174	0.37 60	0.28 104	0.09 53	0.19 282	0.09 91	0.31 457	0.11 77	0.25 129

Pro-Stereo	0.24 3	0.30 26	0.81 2	0.22 16	0.15 34	0.49 143	0.15 35	0.23 1	0.39 46	0.16 2	0.14 6	0.15 17	0.09 1	0.49 138	0.21 11	0.08 22	0.06 2	0.10 153	0.37 500	0.08 26	0.22 105

NLMM1	0.53 200	0.51 203	1.05 25	0.28 113	0.38 363	0.49 143	0.24 212	2.08 592	2.47 593	0.29 104	0.28 101	0.27 131	0.25 160	0.48 124	0.35 184	0.10 122	0.11 164	0.10 153	0.09 93	0.24 323	0.57 346

NLSM1	0.45 120	0.54 215	1.05 25	0.27 92	0.40 376	0.49 143	0.21 120	1.54 566	1.71 575	0.26 72	0.33 144	0.26 118	0.26 174	0.41 84	0.36 188	0.10 122	0.11 164	0.11 228	0.10 134	0.22 299	0.23 115

NLCSM	0.53 200	0.70 288	1.11 33	0.30 153	0.36 347	0.49 143	0.28 289	1.39 555	1.68 572	0.31 112	0.30 116	0.30 156	0.31 245	1.43 400	0.39 212	0.11 222	0.12 187	0.11 228	0.10 134	0.35 462	0.53 322

ISRNet	0.51 183	0.58 232	1.96 156	0.38 315	0.31 294	0.49 143	0.21 120	0.80 275	0.71 338	0.64 399	0.71 449	0.66 377	0.40 311	0.59 181	0.45 250	0.23 503	0.16 255	0.21 493	0.20 373	0.21 282	0.37 209

SCV	0.69 368	0.68 276	1.95 152	0.90 509	1.04 527	0.49 143	0.24 212	0.98 432	0.73 352	0.54 275	0.31 128	0.24 98	0.20 96	1.32 385	0.26 79	0.11 222	1.59 542	0.09 91	0.32 465	0.34 448	1.58 539

FACV-RUCA	0.61 274	0.44 162	2.11 195	0.43 373	1.73 576	0.49 143	0.28 289	0.74 239	0.68 301	0.41 156	0.53 280	0.34 186	0.64 464	0.41 84	0.33 164	0.13 323	0.11 164	0.62 568	0.12 222	0.72 557	1.02 487

DEFOM-Stereo	0.26 6	0.61 247	1.22 44	0.24 43	0.14 25	0.49 143	0.18 71	0.31 6	0.31 6	0.20 16	0.18 17	0.15 17	0.14 15	0.42 93	0.19 5	0.08 22	0.06 2	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.16 59

test_sample1	0.61 274	0.45 170	1.84 125	0.33 215	0.29 268	0.49 143	0.24 212	0.83 304	0.73 352	0.51 250	0.53 280	0.52 300	0.45 366	1.40 394	0.72 378	0.11 222	0.96 458	0.10 153	0.24 407	0.15 145	1.25 513

mmm	0.66 348	0.53 212	1.83 122	0.38 315	0.86 500	0.49 143	0.27 276	0.82 293	0.83 447	0.59 343	0.69 421	0.47 274	0.38 289	0.81 280	0.73 382	0.12 275	1.37 515	0.14 383	0.45 522	0.18 215	1.35 523

ProNet	0.46 129	0.60 241	1.85 130	0.35 263	0.67 470	0.49 143	0.25 239	0.53 117	0.57 181	0.21 21	0.24 66	0.22 78	0.20 96	0.52 150	0.22 19	0.09 53	0.47 379	0.10 153	0.09 93	0.23 316	1.33 519

iRaft-Stereo_5w	0.65 328	1.35 490	2.21 220	0.30 153	0.63 461	0.49 143	0.28 289	0.78 260	0.64 246	0.41 156	0.61 365	0.62 351	0.46 377	1.79 472	0.48 269	0.10 122	0.25 327	0.11 228	0.12 222	0.40 501	0.94 469

rafts_anoy	0.60 266	1.33 483	2.59 365	0.53 428	1.09 536	0.49 143	0.25 239	0.67 207	0.53 149	0.41 156	0.38 177	0.33 181	0.30 239	0.68 226	0.41 224	0.10 122	1.13 482	0.13 348	0.15 291	0.20 268	0.29 156

test_xeample3	0.86 454	0.75 318	3.36 519	0.65 471	0.76 486	0.49 143	0.33 369	1.21 541	0.80 426	0.61 364	0.23 62	0.30 156	0.29 228	1.17 359	1.57 511	0.10 122	1.79 554	0.10 153	0.40 510	0.25 348	2.09 562

BStereo	0.34 27	0.38 109	1.38 62	0.24 43	0.29 268	0.50 157	0.21 120	0.49 84	0.38 34	0.22 30	0.18 17	0.20 64	0.14 15	0.35 51	0.47 261	0.07 7	0.42 367	0.16 432	0.21 384	0.12 90	0.42 247

LG-G_1	0.41 86	0.43 149	1.62 96	0.50 416	0.35 334	0.50 157	0.12 4	0.47 75	0.44 79	0.33 122	0.20 30	0.19 60	0.15 24	0.94 309	0.21 11	0.09 53	0.61 410	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.87 453

LG-G	0.41 86	0.43 149	1.62 96	0.50 416	0.35 334	0.50 157	0.12 4	0.47 75	0.44 79	0.33 122	0.20 30	0.19 60	0.15 24	0.94 309	0.21 11	0.09 53	0.61 410	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.87 453

MM-Stereo_test2	0.65 328	0.43 149	2.54 345	0.62 461	0.18 87	0.50 157	0.25 239	0.49 84	0.47 95	0.36 135	0.26 83	0.24 98	0.23 133	0.40 75	0.38 207	0.08 22	2.33 590	0.09 91	0.10 134	0.38 485	2.66 585

AIO-test2	0.60 266	1.55 529	2.73 434	0.63 464	0.42 395	0.50 157	0.23 183	0.84 313	0.73 352	0.34 129	0.53 280	0.37 197	0.22 115	0.70 234	0.32 151	0.75 568	0.16 255	0.13 348	0.17 331	0.21 282	0.47 286

AIO-test1	0.58 238	1.37 500	2.77 444	0.66 476	1.08 534	0.50 157	0.23 183	0.86 338	0.69 313	0.31 112	0.42 197	0.29 148	0.22 115	0.77 261	0.34 176	0.13 323	0.15 240	0.12 287	0.16 313	0.31 423	0.30 165

999	0.35 37	0.74 313	1.38 62	0.27 92	0.18 87	0.50 157	0.23 183	0.40 29	0.41 56	0.21 21	0.33 144	0.23 87	0.18 63	0.74 254	0.37 199	0.09 53	0.08 50	0.09 91	0.08 60	0.26 368	0.26 137

cross-raft	0.47 136	0.34 70	2.17 207	0.70 487	0.84 499	0.50 157	0.35 388	0.74 239	0.43 69	0.44 181	0.45 215	0.63 355	0.25 160	0.37 60	0.27 89	0.08 22	0.14 222	0.10 153	0.23 403	0.11 77	0.27 144

RALCasStereoNet	0.65 328	1.34 486	2.56 357	0.43 373	0.96 513	0.50 157	0.26 257	0.62 181	0.56 174	0.43 172	0.49 248	0.36 192	0.28 208	0.72 249	0.53 296	0.10 122	1.18 485	0.09 91	0.08 60	0.27 382	1.27 514

MonStereo	0.47 136	0.29 12	1.07 28	0.22 16	0.18 87	0.51 166	0.14 20	0.49 84	0.35 13	0.25 54	0.17 15	0.15 17	0.11 3	0.88 295	0.48 269	0.06 1	2.11 574	0.07 1	0.80 578	0.07 2	1.01 483

Monster-pub-eth3d	0.47 136	0.29 12	1.07 28	0.22 16	0.18 87	0.51 166	0.14 20	0.49 84	0.35 13	0.25 54	0.18 17	0.15 17	0.11 3	0.87 288	0.47 261	0.06 1	2.11 574	0.07 1	0.81 581	0.07 2	1.01 483

MSCF	0.88 462	0.84 348	1.67 104	2.15 590	1.87 579	0.51 166	0.21 120	0.63 189	0.61 213	0.32 117	0.29 107	0.17 44	0.30 239	1.06 330	0.67 360	0.11 222	1.92 560	0.08 41	0.31 457	0.19 245	3.72 606

MonSter	0.47 136	0.29 12	1.07 28	0.22 16	0.18 87	0.51 166	0.14 20	0.49 84	0.35 13	0.26 72	0.18 17	0.15 17	0.11 3	0.88 295	0.47 261	0.06 1	2.11 574	0.07 1	0.81 581	0.07 2	1.01 483

rvit_105_1	0.52 186	0.93 388	2.30 239	0.36 282	0.24 205	0.51 166	0.45 450	0.81 284	0.79 418	0.46 197	0.44 212	0.45 256	0.38 289	0.63 201	0.39 212	0.20 477	0.18 276	0.18 470	0.22 398	0.18 215	0.21 98

MIM_Stereo	0.55 215	0.92 384	2.65 393	0.32 193	1.09 536	0.51 166	0.19 79	0.67 207	0.52 136	0.48 203	0.54 300	0.43 229	0.27 190	0.57 173	0.30 122	0.08 22	0.17 268	0.11 228	0.10 134	0.28 395	0.80 431

CAS	0.39 69	0.31 34	1.79 115	0.81 503	0.34 323	0.51 166	0.23 183	0.49 84	0.42 63	0.23 37	0.31 128	0.20 64	0.17 42	0.30 12	0.25 64	0.77 570	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 62	0.41 242

DCANet-4	0.43 99	0.32 48	2.31 242	0.26 75	0.14 25	0.51 166	0.22 144	0.84 313	0.78 405	0.55 288	0.48 234	0.28 139	0.37 280	0.40 75	0.37 199	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 257

fff	0.50 171	0.90 375	2.63 383	0.25 58	0.15 34	0.51 166	0.22 144	0.85 327	0.82 440	0.55 288	0.48 234	0.31 166	0.65 467	0.39 68	0.37 199	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 257

ADStereo(finetuned)	0.50 171	0.91 379	2.43 278	0.26 75	0.14 25	0.51 166	0.22 144	0.84 313	0.78 405	0.56 300	0.49 248	0.32 173	0.75 498	0.40 75	0.40 215	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.13 109	0.45 278

GMOStereo	0.58 238	0.89 369	2.46 312	0.29 133	0.99 517	0.51 166	0.32 355	0.58 155	0.46 88	0.58 324	0.48 234	0.54 310	0.27 190	0.31 17	0.25 64	0.09 53	1.64 544	0.13 348	0.11 184	0.34 448	0.42 247

error version	0.58 238	0.89 369	2.46 312	0.29 133	0.99 517	0.51 166	0.32 355	0.58 155	0.46 88	0.58 324	0.48 234	0.54 310	0.27 190	0.31 17	0.25 64	0.09 53	1.64 544	0.13 348	0.11 184	0.34 448	0.42 247

test-v	0.58 238	0.89 369	2.46 312	0.29 133	0.99 517	0.51 166	0.32 355	0.58 155	0.46 88	0.58 324	0.48 234	0.54 310	0.27 190	0.31 17	0.25 64	0.09 53	1.64 544	0.13 348	0.11 184	0.34 448	0.42 247

test-2	0.58 238	0.89 369	2.46 312	0.29 133	0.99 517	0.51 166	0.32 355	0.58 155	0.46 88	0.58 324	0.48 234	0.54 310	0.27 190	0.31 17	0.25 64	0.09 53	1.64 544	0.13 348	0.11 184	0.34 448	0.42 247

test-1	0.61 274	0.54 215	2.09 185	0.31 172	1.37 555	0.51 166	0.28 289	0.83 304	0.50 117	0.42 164	0.55 311	0.54 310	0.24 140	0.38 64	1.25 485	0.10 122	1.08 475	0.10 153	0.17 331	0.11 77	0.77 418

XX-TBD	0.40 81	1.04 410	2.49 329	0.35 263	0.13 15	0.51 166	0.17 57	0.44 52	0.52 136	0.38 144	0.51 264	0.23 87	0.19 79	0.31 17	0.25 64	0.10 122	0.07 13	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.18 76

DCANet	0.49 164	0.91 379	2.63 383	0.26 75	0.14 25	0.51 166	0.22 144	0.84 313	0.78 405	0.56 300	0.49 248	0.32 173	0.41 323	0.39 68	0.41 224	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.14 133	0.45 278

csc	0.50 171	0.90 375	2.63 383	0.25 58	0.15 34	0.51 166	0.22 144	0.85 327	0.82 440	0.55 288	0.48 234	0.31 166	0.65 467	0.39 68	0.37 199	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 257

cscssc	0.50 171	0.90 375	2.63 383	0.25 58	0.15 34	0.51 166	0.22 144	0.85 327	0.82 440	0.55 288	0.48 234	0.31 166	0.65 467	0.39 68	0.37 199	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.08 26	0.43 257

AFF-stereo	0.57 230	1.51 526	2.59 365	0.33 215	0.23 193	0.51 166	0.21 120	0.69 215	0.68 301	0.49 219	0.63 380	0.49 284	0.34 268	0.50 144	0.37 199	0.08 22	0.54 396	0.10 153	0.10 134	0.40 501	0.60 360

WQFJA1++	2.66 587	0.28 7	6.84 604	1.32 548	1.50 565	0.52 186	0.13 10	0.41 33	0.52 136	14.18 621	0.19 24	3.31 593	0.17 42	0.88 295	0.45 250	0.18 448	1.54 539	0.08 41	0.81 581	17.77 628	2.17 568

VIP-Stereo	0.39 69	0.81 339	1.51 85	0.24 43	0.34 323	0.52 186	0.17 57	0.46 66	0.49 105	0.21 21	0.25 74	0.25 107	0.15 24	0.41 84	0.41 224	0.09 53	0.62 415	0.08 41	0.06 9	0.15 145	0.68 389

GASTEREO	0.89 470	0.83 343	1.67 104	2.15 590	1.89 580	0.52 186	0.21 120	0.62 181	0.62 224	0.33 122	0.31 128	0.16 34	0.31 245	1.11 347	0.68 363	0.11 222	1.92 560	0.08 41	0.29 439	0.19 245	3.79 607

test_sample7	0.65 328	0.41 132	2.08 181	0.36 282	0.20 136	0.52 186	0.32 355	0.99 441	0.86 469	0.64 399	0.63 380	0.67 380	0.49 401	1.18 361	0.52 289	0.18 448	1.21 490	0.16 432	0.15 291	0.19 245	1.22 508

test_sample2	0.59 256	0.42 137	1.84 125	0.33 215	0.18 87	0.52 186	0.28 289	0.86 338	0.70 324	0.47 200	0.53 280	0.46 265	0.41 323	1.51 415	0.66 356	0.12 275	0.93 457	0.11 228	0.24 407	0.16 166	1.01 483

GMStereo_Zeroshot	0.44 115	0.44 162	1.84 125	0.44 378	0.20 136	0.52 186	0.19 79	0.60 171	0.54 155	0.58 324	0.59 348	0.63 355	0.29 228	0.59 181	0.34 176	0.16 415	0.09 104	0.16 432	0.09 93	0.26 368	0.26 137

GCAP-Stereo	0.59 256	1.35 490	2.44 286	0.49 410	1.02 524	0.52 186	0.14 20	0.53 117	0.54 155	0.44 181	0.50 260	0.30 156	0.22 115	0.68 226	0.41 224	0.09 53	1.30 507	0.09 91	0.07 37	0.23 316	0.54 328

DAS	0.61 274	0.42 137	1.85 130	0.34 240	0.34 323	0.52 186	0.42 430	0.89 364	0.80 426	0.85 495	0.69 421	0.57 329	0.51 410	2.38 544	0.57 312	0.13 323	0.09 104	0.12 287	0.09 93	0.18 215	0.37 209

SepStereo	0.57 230	0.42 137	1.85 130	0.34 240	0.34 323	0.52 186	0.42 430	0.89 364	0.80 426	0.85 495	0.69 421	0.57 329	0.51 410	1.55 421	0.57 312	0.13 323	0.09 104	0.12 287	0.09 93	0.18 215	0.37 209

raft+_RVC	0.62 295	1.18 446	2.43 278	0.36 282	2.08 588	0.52 186	0.25 239	0.66 202	0.54 155	0.36 135	0.46 220	0.32 173	0.28 208	0.49 138	0.43 238	0.10 122	0.91 455	0.10 153	0.09 93	0.22 299	0.70 399

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 238	1.48 522	2.53 340	0.29 133	0.78 491	0.52 186	0.20 94	0.68 212	0.66 261	0.51 250	0.61 365	0.40 216	0.32 254	0.40 75	0.43 238	0.08 22	0.63 417	0.09 91	0.09 93	0.37 477	0.58 351

xyz-stereo-finetune	0.37 57	0.90 375	1.23 45	0.22 16	0.12 6	0.53 197	0.26 257	0.57 151	0.58 189	0.30 109	0.33 144	0.29 148	0.24 140	0.60 188	0.62 339	0.09 53	0.08 50	0.10 153	0.08 60	0.13 109	0.14 37

castereo++	0.39 69	0.83 343	1.38 62	0.29 133	0.18 87	0.53 197	0.20 94	0.57 151	0.58 189	0.20 16	0.27 93	0.32 173	0.17 42	0.34 39	0.22 19	0.09 53	0.54 396	0.09 91	0.29 439	0.15 145	0.52 316

UGAM	0.69 368	0.84 348	2.66 397	0.40 345	0.20 136	0.53 197	0.34 378	0.63 189	0.74 372	0.45 185	0.74 459	0.95 508	0.36 274	2.57 557	0.42 231	0.11 222	0.45 374	0.17 451	0.19 362	0.43 516	0.57 346

test_for_model	0.82 434	1.62 542	2.47 317	1.36 552	1.04 527	0.53 197	0.22 144	0.82 293	0.63 236	0.60 354	0.29 107	0.25 107	0.21 107	0.28 7	0.25 64	0.80 571	1.87 558	0.08 41	0.08 60	1.81 598	1.18 499

AEACV	0.89 470	0.29 12	1.84 125	2.50 599	1.68 574	0.53 197	0.21 120	1.01 461	0.42 63	0.68 430	0.31 128	0.22 78	0.39 304	1.63 440	0.25 64	0.09 53	2.60 597	0.09 91	0.54 547	0.23 316	2.27 579

LoS	0.34 27	0.35 80	1.88 139	0.25 58	0.13 15	0.53 197	0.20 94	0.50 101	0.53 149	0.26 72	0.28 101	0.37 197	0.24 140	0.40 75	0.25 64	0.10 122	0.08 50	0.08 41	0.06 9	0.15 145	0.10 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.68 361	1.24 464	2.42 273	0.30 153	0.57 439	0.53 197	0.25 239	0.95 413	0.79 418	0.49 219	0.46 220	1.12 542	0.74 494	1.50 414	0.61 336	0.09 53	0.62 415	0.10 153	0.30 449	0.26 368	0.30 165

AnonymousM	0.45 120	0.49 188	1.83 122	0.29 133	0.15 34	0.53 197	0.22 144	0.64 196	0.66 261	0.47 200	0.33 144	0.30 156	0.25 160	0.49 138	0.29 115	0.12 275	0.27 337	0.71 573	0.37 500	0.12 90	0.41 242

iRaftStereo_RVC	0.47 136	0.84 348	1.91 145	0.29 133	0.15 34	0.53 197	0.20 94	0.58 155	0.50 117	0.37 138	0.43 200	0.42 228	0.23 133	0.38 64	0.28 104	0.09 53	0.70 429	0.12 287	0.11 184	0.43 516	0.77 418

raftrobust	0.52 186	1.14 431	2.15 204	0.33 215	0.99 517	0.53 197	0.21 120	0.59 164	0.50 117	0.53 269	0.36 164	0.31 166	0.33 260	0.47 111	0.42 231	0.10 122	0.55 399	0.09 91	0.08 60	0.22 299	0.46 284

CFNet-RSSM	0.44 115	0.36 86	2.38 254	0.28 113	0.43 399	0.53 197	0.20 94	0.86 338	0.52 136	0.44 181	0.36 164	0.53 303	0.26 174	0.40 75	0.27 89	0.09 53	0.08 50	0.09 91	0.38 505	0.10 62	0.22 105

gasm-f	0.93 489	0.71 293	2.09 185	2.15 590	2.42 596	0.54 208	0.26 257	0.66 202	0.45 85	0.43 172	0.33 144	0.16 34	0.22 115	0.70 234	0.93 423	0.13 323	2.28 588	0.09 91	0.06 9	0.39 494	3.58 602

DFGA-Net	0.61 274	1.55 529	2.59 365	0.32 193	0.26 232	0.54 208	0.22 144	0.67 207	0.63 236	0.50 238	0.52 273	0.35 190	0.28 208	1.84 482	0.99 440	0.10 122	0.08 50	0.12 287	0.12 222	0.38 485	0.18 76

dual_stereo	0.94 491	0.31 34	1.80 117	0.90 509	2.52 597	0.54 208	0.15 35	0.69 215	1.02 522	0.25 54	0.18 17	0.18 54	0.14 15	0.63 201	0.35 184	0.09 53	3.76 610	0.07 1	0.47 529	0.07 2	4.59 615

DCVSM-stereo	0.52 186	0.37 99	2.45 304	0.30 153	0.22 163	0.54 208	0.52 476	0.60 171	0.52 136	0.69 434	0.47 226	0.79 444	0.49 401	0.56 169	0.90 421	0.13 323	0.14 222	0.15 412	0.13 244	0.20 268	0.21 98

H2IRNET	0.48 149	1.04 410	2.57 361	0.31 172	0.19 120	0.54 208	0.19 79	0.55 138	0.53 149	0.28 93	0.56 325	0.47 274	0.35 270	0.47 111	0.40 215	0.11 222	0.08 50	0.12 287	0.14 267	0.37 477	0.26 137

LL-Strereo2	0.62 295	1.36 495	2.47 317	1.37 553	0.96 513	0.54 208	0.28 289	0.61 177	0.49 105	0.42 164	0.34 153	0.44 244	0.21 107	0.57 173	0.53 296	0.11 222	0.26 330	0.16 432	0.14 267	0.18 215	0.98 480

LL-Strereo	0.85 451	1.73 553	3.06 496	0.37 295	0.61 458	0.54 208	0.33 369	1.01 461	0.76 387	0.69 434	0.58 343	0.85 476	0.78 503	2.65 565	0.54 302	0.14 364	0.58 405	0.14 383	0.12 222	0.42 511	1.05 490

CASS	0.43 99	0.34 70	2.01 164	0.33 215	0.17 68	0.54 208	0.24 212	0.71 231	0.52 136	0.62 377	0.55 311	0.40 216	0.41 323	0.43 95	0.33 164	0.17 435	0.10 135	0.14 383	0.11 184	0.18 215	0.23 115
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.58 238	0.37 99	2.00 162	0.88 506	0.64 465	0.54 208	0.19 79	0.46 66	0.39 46	0.58 324	0.39 183	0.27 131	0.27 190	0.71 242	0.32 151	0.09 53	1.20 487	0.09 91	0.16 313	0.22 299	1.92 553

RAFT_CTSACE	0.58 238	1.16 440	2.76 442	0.36 282	0.29 268	0.54 208	0.29 317	0.69 215	0.51 124	0.51 250	0.75 466	0.67 380	0.37 280	0.63 201	0.47 261	0.08 22	0.49 383	0.11 228	0.10 134	0.41 508	0.32 181

CrosDoStereo	0.96 498	0.49 188	2.66 397	0.27 92	0.33 313	0.54 208	3.69 604	0.77 253	0.66 261	0.70 438	1.39 555	0.53 303	1.47 562	1.77 465	3.02 578	0.10 122	0.08 50	0.11 228	0.11 184	0.22 299	0.30 165

DeepStereo_LL	0.96 498	0.49 188	2.66 397	0.27 92	0.33 313	0.54 208	3.69 604	0.77 253	0.66 261	0.70 438	1.39 555	0.53 303	1.47 562	1.77 465	3.02 578	0.10 122	0.08 50	0.11 228	0.11 184	0.22 299	0.30 165

CREStereo++_RVC	0.38 64	0.37 99	2.47 317	0.25 58	0.16 46	0.54 208	0.15 35	0.42 39	0.57 181	0.37 138	0.52 273	0.24 98	0.19 79	0.31 17	0.27 89	0.09 53	0.06 2	0.08 41	0.30 449	0.09 42	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
TANstereo	0.39 69	0.70 288	2.48 323	0.23 31	0.12 6	0.54 208	0.16 47	0.41 33	0.47 95	0.45 185	0.51 264	0.26 118	0.22 115	0.34 39	0.21 11	0.10 122	0.10 135	0.08 41	0.07 37	0.09 42	0.18 76

GEAStereo	0.95 494	0.48 181	1.85 130	2.15 590	3.19 603	0.55 222	0.21 120	0.66 202	0.45 85	0.43 172	0.22 49	0.16 34	0.18 63	1.06 330	0.97 429	0.13 323	2.28 588	0.09 91	0.06 9	0.33 438	3.58 602

GSStereo	1.06 518	0.48 181	1.85 130	2.42 598	3.19 603	0.55 222	0.21 120	1.59 570	0.54 155	0.29 104	0.22 49	0.17 44	0.18 63	1.06 330	0.97 429	0.13 323	2.82 602	0.08 41	0.17 331	0.33 438	3.99 609

tt45	0.35 37	0.80 335	1.46 78	0.26 75	0.17 68	0.55 222	0.22 144	0.44 52	0.39 46	0.24 47	0.26 83	0.25 107	0.18 63	0.64 208	0.36 188	0.09 53	0.08 50	0.10 153	0.08 60	0.24 323	0.29 156

trnet	0.31 16	0.31 34	1.65 100	0.20 3	0.12 6	0.55 222	0.15 35	0.50 101	0.51 124	0.28 93	0.34 153	0.24 98	0.21 107	0.34 39	0.24 47	0.11 222	0.07 13	0.08 41	0.05 1	0.09 42	0.12 20

EKT-Stereo	1.56 566	0.55 224	2.60 372	2.54 601	19.66 622	0.55 222	0.22 144	0.76 246	0.51 124	0.40 154	0.36 164	0.43 229	0.27 190	0.74 254	0.42 231	0.13 323	0.17 268	0.11 228	0.16 313	0.20 268	0.50 301

testlalala_base	0.61 274	0.35 80	2.44 286	0.35 263	0.33 313	0.55 222	0.21 120	0.88 355	0.41 56	0.41 156	0.39 183	0.31 166	0.24 140	0.33 32	0.36 188	0.98 580	1.61 543	0.09 91	0.22 398	1.11 576	0.68 389

RAFT+CT+SA	0.60 266	1.25 467	2.49 329	0.38 315	0.75 483	0.55 222	0.34 378	0.83 304	0.68 301	0.39 149	0.55 311	0.44 244	0.29 228	0.75 256	0.28 104	0.09 53	0.24 318	0.11 228	0.51 542	0.30 414	0.74 411

XX-Stereo	0.98 503	0.57 230	4.45 585	1.64 570	5.33 610	0.55 222	0.16 47	0.96 416	0.43 69	0.45 185	0.65 401	0.85 476	0.19 79	0.79 272	0.26 79	0.11 222	0.80 441	0.10 153	0.32 465	0.17 190	0.78 424

CREStereo	0.31 16	0.35 80	1.66 102	0.19 2	0.13 15	0.55 222	0.17 57	0.50 101	0.50 117	0.28 93	0.34 153	0.24 98	0.21 107	0.34 39	0.23 36	0.11 222	0.07 13	0.08 41	0.05 1	0.10 62	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
IGEV-FE	0.91 479	0.39 118	3.80 557	0.42 360	1.95 584	0.56 231	0.64 513	0.84 313	0.55 166	1.45 567	0.53 280	0.79 444	0.42 336	0.57 173	1.13 465	0.10 122	0.49 383	0.10 153	0.34 484	0.19 245	2.97 592

test_sample6	0.64 319	0.51 203	2.17 207	0.35 263	0.18 87	0.56 231	0.27 276	1.00 451	0.80 426	0.56 300	0.66 408	0.47 274	0.39 304	1.95 503	0.60 327	0.14 364	0.80 441	0.13 348	0.21 384	0.18 215	0.78 424

test_sample5	0.63 309	0.50 196	2.19 213	0.34 240	0.19 120	0.56 231	0.26 257	0.98 432	0.77 400	0.55 288	0.63 380	0.45 256	0.38 289	1.87 492	0.58 318	0.14 364	0.82 447	0.13 348	0.22 398	0.18 215	0.76 414

ff7	0.65 328	0.58 232	2.09 185	0.39 332	0.60 449	0.56 231	0.23 183	0.49 84	0.62 224	1.00 514	0.24 66	0.20 64	0.24 140	0.71 242	0.24 47	0.09 53	2.09 570	0.10 153	0.18 344	0.24 323	2.22 574

ffff	0.65 328	0.58 232	2.09 185	0.39 332	0.60 449	0.56 231	0.23 183	0.49 84	0.62 224	1.00 514	0.24 66	0.20 64	0.24 140	0.71 242	0.24 47	0.09 53	2.09 570	0.10 153	0.18 344	0.24 323	2.22 574

DualNet	0.63 309	0.50 196	2.19 213	0.34 240	0.19 120	0.56 231	0.26 257	0.98 432	0.77 400	0.56 300	0.66 408	0.45 256	0.38 289	1.87 492	0.58 318	0.14 364	0.82 447	0.13 348	0.22 398	0.18 215	0.76 414

11t	0.65 328	0.58 232	2.09 185	0.39 332	0.60 449	0.56 231	0.23 183	0.49 84	0.62 224	1.00 514	0.24 66	0.20 64	0.24 140	0.71 242	0.24 47	0.09 53	2.09 570	0.10 153	0.18 344	0.24 323	2.22 574

IGEV_Zeroshot_test	0.91 479	0.39 118	3.80 557	0.42 360	1.95 584	0.56 231	0.64 513	0.84 313	0.55 166	1.45 567	0.53 280	0.79 444	0.42 336	0.57 173	1.13 465	0.10 122	0.49 383	0.10 153	0.34 484	0.19 245	2.97 592

MSKI-zero shot	0.70 375	0.44 162	2.62 382	1.47 560	0.75 483	0.56 231	0.20 94	0.80 275	0.45 85	0.60 354	0.52 273	0.44 244	0.17 42	0.70 234	0.26 79	0.09 53	2.87 604	0.09 91	0.32 465	0.14 133	0.50 301

PCWNet_CMD	0.48 149	0.50 196	2.23 224	0.27 92	0.20 136	0.56 231	0.22 144	0.78 260	0.67 274	0.49 219	0.55 311	0.68 394	0.56 429	0.48 124	0.32 151	0.11 222	0.10 135	0.14 383	0.10 134	0.19 245	0.43 257

anonymousdsp	0.86 454	0.59 240	2.65 393	1.33 549	1.25 549	0.56 231	0.23 183	0.54 128	0.71 338	1.13 532	0.25 74	0.22 78	0.24 140	1.24 371	0.24 47	0.09 53	2.34 591	0.10 153	0.18 344	0.25 348	3.12 596

TestStereo1	0.59 256	1.21 453	2.63 383	0.40 345	0.60 449	0.56 231	0.34 378	0.82 293	0.73 352	0.45 185	0.63 380	0.36 192	0.42 336	0.66 218	0.42 231	0.10 122	0.32 344	0.12 287	0.10 134	0.34 448	0.52 316

ccc-4	0.65 328	0.58 232	2.09 185	0.39 332	0.60 449	0.56 231	0.23 183	0.49 84	0.62 224	1.00 514	0.24 66	0.20 64	0.24 140	0.71 242	0.24 47	0.09 53	2.09 570	0.10 153	0.18 344	0.24 323	2.22 574

SA-5K	0.59 256	1.21 453	2.63 383	0.40 345	0.60 449	0.56 231	0.34 378	0.82 293	0.73 352	0.45 185	0.63 380	0.36 192	0.42 336	0.66 218	0.42 231	0.10 122	0.32 344	0.12 287	0.10 134	0.34 448	0.52 316

IGEV-Stereo	0.86 454	0.60 241	2.65 393	1.35 551	1.25 549	0.56 231	0.23 183	0.54 128	0.71 338	1.14 533	0.25 74	0.22 78	0.24 140	1.24 371	0.24 47	0.09 53	2.34 591	0.10 153	0.18 344	0.25 348	3.13 597
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ASMatch	0.61 274	0.47 176	2.72 429	0.91 513	0.36 347	0.56 231	0.24 212	0.54 128	0.67 274	0.48 203	1.20 541	0.47 274	0.65 467	1.33 387	0.93 423	0.10 122	0.08 50	0.11 228	0.11 184	0.10 62	0.17 67

CFNet_pseudo	0.47 136	0.50 196	2.19 213	0.26 75	0.20 136	0.56 231	0.22 144	0.80 275	0.62 224	0.50 238	0.56 325	0.68 394	0.47 388	0.53 158	0.33 164	0.11 222	0.10 135	0.15 412	0.10 134	0.18 215	0.33 185

BEATNet_4x	0.57 230	1.16 440	2.56 357	0.35 263	0.16 46	0.56 231	0.25 239	0.91 380	0.64 246	0.55 288	0.53 280	0.59 337	0.43 349	0.67 221	0.76 392	0.12 275	0.09 104	0.12 287	0.09 93	0.23 316	0.58 351

R-Stereo Train	0.42 94	0.31 34	2.51 335	0.30 153	0.18 87	0.56 231	0.25 239	0.82 293	0.41 56	0.57 317	0.67 413	0.33 181	0.24 140	0.34 39	0.33 164	0.10 122	0.08 50	0.09 91	0.07 37	0.09 42	0.18 76

RAFT-Stereo	0.42 94	0.31 34	2.51 335	0.30 153	0.18 87	0.56 231	0.25 239	0.82 293	0.41 56	0.57 317	0.67 413	0.33 181	0.24 140	0.34 39	0.33 164	0.10 122	0.08 50	0.09 91	0.07 37	0.09 42	0.18 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.48 149	0.50 196	2.23 224	0.27 92	0.20 136	0.56 231	0.22 144	0.78 260	0.67 274	0.49 219	0.55 311	0.68 394	0.56 429	0.48 124	0.32 151	0.11 222	0.10 135	0.13 348	0.10 134	0.18 215	0.43 257

ccs_rob	0.47 136	0.50 196	2.19 213	0.26 75	0.20 136	0.56 231	0.22 144	0.80 275	0.62 224	0.50 238	0.56 325	0.68 394	0.47 388	0.53 158	0.33 164	0.11 222	0.10 135	0.16 432	0.10 134	0.18 215	0.33 185

HITNet	0.55 215	1.28 473	2.73 434	0.35 263	0.14 25	0.56 231	0.23 183	0.89 364	0.62 224	0.52 260	0.51 264	0.49 284	0.38 289	0.52 150	0.60 327	0.09 53	0.07 13	0.10 153	0.08 60	0.25 348	0.61 361
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
tg	0.45 120	0.83 343	1.85 130	0.29 133	0.16 46	0.57 254	0.18 71	0.60 171	0.56 174	0.37 138	0.44 212	0.38 203	0.24 140	0.48 124	0.28 104	0.09 53	0.30 341	0.11 228	0.11 184	0.44 520	0.77 418

RAFT-Stereo-weight	0.46 129	0.37 99	1.60 95	0.29 133	0.51 418	0.57 254	0.22 144	0.84 313	0.67 274	0.48 203	0.38 177	0.36 192	0.17 42	0.39 68	0.27 89	0.09 53	1.28 502	0.09 91	0.07 37	0.09 42	0.41 242

test_sample4	0.62 295	0.49 188	2.24 226	0.34 240	0.19 120	0.57 254	0.25 239	0.98 432	0.76 387	0.56 300	0.55 311	0.45 256	0.38 289	1.78 468	0.56 309	0.13 323	0.80 441	0.13 348	0.21 384	0.17 190	0.76 414

testlalala2	0.48 149	0.34 70	2.53 340	0.65 471	0.56 434	0.57 254	0.20 94	0.84 313	0.63 236	0.42 164	0.54 300	0.45 256	0.21 107	0.30 12	0.26 79	0.10 122	0.13 205	0.09 91	0.29 439	0.12 90	0.31 174

anonymousdsp2	0.88 462	0.31 34	1.96 156	1.06 529	1.56 567	0.57 254	0.22 144	0.84 313	0.98 516	1.20 544	0.37 170	0.65 368	0.26 174	1.19 364	0.46 256	0.10 122	2.40 595	0.10 153	0.13 244	0.19 245	2.96 590

SA	0.61 274	1.14 431	2.79 448	0.32 193	0.63 461	0.57 254	0.30 333	0.97 424	0.78 405	0.43 172	0.63 380	0.39 207	0.46 377	0.70 234	0.31 141	0.10 122	0.44 373	0.13 348	0.32 465	0.31 423	0.51 308

AACVNet	0.61 274	1.13 430	2.47 317	0.37 295	0.21 150	0.57 254	0.25 239	0.75 243	0.55 166	0.56 300	0.60 357	0.66 377	0.44 358	2.11 523	0.49 279	0.14 364	0.11 164	0.14 383	0.11 184	0.35 462	0.23 115

STrans-v2	0.69 368	0.62 254	2.66 397	0.28 113	0.23 193	0.57 254	0.32 355	1.01 461	0.77 400	0.92 504	0.84 487	0.88 488	0.92 526	1.81 475	1.19 475	0.10 122	0.07 13	0.10 153	0.09 93	0.12 90	0.30 165

DMCA-RVC	0.70 375	1.30 476	3.59 547	0.37 295	0.89 504	0.57 254	0.31 344	0.73 237	0.59 200	0.69 434	0.54 300	0.59 337	0.57 434	1.25 375	0.66 356	0.16 415	0.38 357	0.20 487	0.15 291	0.22 299	0.23 115

PMTNet	0.35 37	0.38 109	1.75 110	0.21 6	0.14 25	0.57 254	0.24 212	0.48 80	0.44 79	0.28 93	0.32 140	0.26 118	0.24 140	0.41 84	0.24 47	0.42 546	0.07 13	0.08 41	0.05 1	0.18 215	0.15 46

DN-CSS_ROB	0.56 223	1.64 546	2.75 439	0.42 360	0.22 163	0.57 254	0.19 79	0.79 269	0.66 261	0.46 197	0.62 372	0.41 223	0.32 254	0.73 250	0.49 279	0.12 275	0.08 50	0.14 383	0.13 244	0.38 485	0.17 67

z-ln-s-r	0.76 411	1.41 507	2.84 459	0.33 215	0.27 245	0.58 265	0.37 400	0.92 387	0.89 484	0.54 275	0.81 480	0.64 363	0.48 395	2.23 532	1.74 518	0.11 222	0.08 50	0.11 228	0.09 93	0.28 395	0.40 233

xyz-stereo-finetune2	0.40 81	0.89 369	1.40 68	0.22 16	0.12 6	0.58 265	0.23 183	0.55 138	0.50 117	0.33 122	0.47 226	0.30 156	0.41 323	0.81 280	0.60 327	0.09 53	0.07 13	0.11 228	0.09 93	0.12 90	0.12 20

test_sample3	0.61 274	0.48 181	2.24 226	0.34 240	0.19 120	0.58 265	0.25 239	0.97 424	0.76 387	0.54 275	0.52 273	0.46 265	0.37 280	1.78 468	0.57 312	0.13 323	0.79 438	0.12 287	0.21 384	0.17 190	0.73 407

AE-Stereo	0.71 379	0.32 48	2.44 286	0.44 378	0.50 415	0.58 265	0.23 183	1.08 511	0.67 274	0.67 424	0.51 264	0.47 274	0.24 140	0.63 201	0.32 151	0.09 53	2.15 582	0.11 228	0.45 522	0.22 299	2.01 557

ffm	0.78 421	0.67 266	3.39 525	0.32 193	0.22 163	0.58 265	0.28 289	0.85 327	0.96 509	0.54 275	0.74 459	0.67 380	0.40 311	0.64 208	0.22 19	0.10 122	2.16 583	0.15 412	0.33 479	0.25 348	2.19 569

ff1	1.07 521	0.67 266	3.39 525	0.32 193	0.22 163	0.58 265	0.28 289	0.85 327	0.96 509	0.54 275	0.74 459	0.67 380	0.40 311	2.75 575	3.86 592	0.10 122	2.16 583	0.15 412	0.33 479	0.25 348	2.19 569

mmx	0.99 505	0.67 266	3.39 525	0.32 193	0.22 163	0.58 265	0.28 289	1.05 492	0.92 492	0.54 275	0.74 459	0.67 380	0.40 311	2.75 575	3.86 592	0.13 323	1.25 495	0.15 412	0.33 479	0.19 245	1.28 516

xxx	0.99 505	0.67 266	3.39 525	0.32 193	0.22 163	0.58 265	0.28 289	1.05 492	0.92 492	0.54 275	0.74 459	0.67 380	0.40 311	2.75 575	3.86 592	0.13 323	1.25 495	0.15 412	0.33 479	0.19 245	1.28 516

CFNet_ucs	0.50 171	0.55 224	2.28 234	0.27 92	0.22 163	0.58 265	0.23 183	0.90 373	0.69 313	0.54 275	0.64 393	0.68 394	0.44 358	0.55 166	0.34 176	0.14 364	0.12 187	0.16 432	0.11 184	0.19 245	0.38 218

GASNet	0.84 442	1.98 567	4.07 570	0.48 397	0.33 313	0.58 265	0.34 378	0.97 424	0.81 434	0.60 354	0.59 348	0.74 424	0.55 427	2.08 519	1.18 472	0.22 495	0.15 240	0.19 477	0.17 331	0.55 543	0.29 156

RCA-Stereo	0.45 120	0.38 109	1.80 117	0.27 92	0.25 215	0.58 265	0.23 183	0.84 313	0.66 261	0.42 164	0.44 212	0.28 139	0.35 270	0.31 17	0.21 11	0.09 53	1.01 465	0.09 91	0.07 37	0.21 282	0.53 322

test_5	0.61 274	1.25 467	2.76 442	0.39 332	0.64 465	0.58 265	0.35 388	0.85 327	0.66 261	0.49 219	0.56 325	0.55 319	0.40 311	0.79 272	0.32 151	0.10 122	0.19 282	0.12 287	0.12 222	0.33 438	0.85 448

UDGNet	0.50 171	1.36 495	2.44 286	0.37 295	0.19 120	0.58 265	0.23 183	0.49 84	0.69 313	0.42 164	0.39 183	0.34 186	0.29 228	0.55 166	0.32 151	0.25 516	0.10 135	0.37 545	0.19 362	0.30 414	0.17 67

dd	0.48 149	1.32 478	2.41 269	0.31 172	0.17 68	0.58 265	0.26 257	0.50 101	0.71 338	0.42 164	0.41 194	0.34 186	0.28 208	0.47 111	0.41 224	0.18 448	0.10 135	0.13 348	0.12 222	0.22 299	0.16 59

GwcNet-ADL	0.54 211	0.78 329	2.85 462	0.31 172	0.20 136	0.58 265	0.29 317	0.93 393	0.67 274	0.48 203	0.47 226	0.56 325	0.33 260	0.48 124	0.80 403	0.13 323	0.12 187	0.09 91	0.09 93	0.14 133	0.40 233

GANet-ADL	0.48 149	0.56 228	2.51 335	0.34 240	0.20 136	0.58 265	0.25 239	0.80 275	0.57 181	0.43 172	0.61 365	0.56 325	0.31 245	0.44 100	0.44 244	0.14 364	0.11 164	0.10 153	0.09 93	0.22 299	0.38 218

PFNet+	0.50 171	0.43 149	2.54 345	0.49 410	0.18 87	0.58 265	0.76 536	0.54 128	0.72 347	0.56 300	0.48 234	0.39 207	0.26 174	0.94 309	0.33 164	0.14 364	0.09 104	0.14 383	0.13 244	0.12 90	0.16 59

RAFT-345	0.56 223	0.37 99	2.68 412	0.40 345	0.34 323	0.58 265	0.41 423	0.49 84	0.70 324	0.51 250	0.99 521	0.43 229	0.28 208	1.56 423	0.81 407	0.10 122	0.07 13	0.11 228	0.09 93	0.11 77	0.09 6

HCRNet	0.50 171	0.75 318	2.08 181	0.39 332	0.29 268	0.58 265	0.22 144	0.79 269	0.67 274	0.49 219	0.49 248	0.48 282	0.37 280	1.13 351	0.40 215	0.15 395	0.10 135	0.15 412	0.13 244	0.21 282	0.19 82

FENet	0.48 149	0.58 232	2.46 312	0.33 215	0.18 87	0.58 265	0.22 144	0.83 304	0.64 246	0.49 219	0.42 197	0.55 319	0.38 289	0.52 150	0.51 286	0.12 275	0.09 104	0.12 287	0.11 184	0.17 190	0.31 174

G2L-ROB	0.59 256	1.32 478	2.59 365	0.30 153	0.22 163	0.59 285	0.28 289	0.80 275	0.61 213	0.56 300	0.45 215	0.70 411	0.35 270	1.38 391	0.72 378	0.11 222	0.08 50	0.09 91	0.08 60	0.22 299	0.31 174

G2L-Stereo	0.62 295	1.27 470	2.67 405	0.31 172	0.27 245	0.59 285	0.29 317	0.81 284	0.60 207	0.56 300	0.53 280	0.71 414	0.37 280	1.74 457	0.57 312	0.13 323	0.11 164	0.13 348	0.11 184	0.29 405	0.34 193

DispNO	0.76 411	1.36 495	3.15 502	0.32 193	0.27 245	0.59 285	0.29 317	0.88 355	0.72 347	0.55 288	0.79 479	0.83 467	0.47 388	2.46 550	1.23 482	0.12 275	0.10 135	0.18 470	0.31 457	0.20 268	0.25 129

DisPM	0.48 149	0.41 132	2.54 345	0.61 459	0.18 87	0.59 285	0.62 509	0.54 128	0.67 274	0.61 364	0.53 280	0.38 203	0.26 174	0.76 259	0.31 141	0.13 323	0.07 13	0.12 287	0.11 184	0.12 90	0.15 46

test_4	0.47 136	0.80 335	2.15 204	0.36 282	0.29 268	0.59 285	0.28 289	0.50 101	0.42 63	0.43 172	0.76 469	0.39 207	0.22 115	0.73 250	0.49 279	0.08 22	0.18 276	0.11 228	0.15 291	0.29 405	0.27 144

THIR-Stereo	0.88 462	0.85 353	2.33 246	0.26 75	0.16 46	0.59 285	2.69 600	0.62 181	0.54 155	0.62 377	1.61 562	0.96 509	1.77 575	1.67 447	2.20 548	0.10 122	0.08 50	0.14 383	0.11 184	0.16 166	0.21 98

IRAFT_RVC	0.59 256	0.74 313	2.42 273	0.47 396	0.21 150	0.59 285	0.42 430	0.68 212	0.73 352	0.54 275	0.50 260	0.49 284	0.51 410	1.57 428	1.00 443	0.11 222	0.25 327	0.13 348	0.10 134	0.15 145	0.14 37

111	0.57 230	1.41 507	2.63 383	0.25 58	0.15 34	0.59 285	0.26 257	0.90 373	0.83 447	0.50 238	0.54 300	0.57 329	0.38 289	0.54 164	0.41 224	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.24 323	0.81 438

aanetorigin	0.81 430	1.03 407	2.64 392	0.44 378	0.44 400	0.59 285	1.00 562	0.59 164	0.70 324	1.54 574	1.22 543	0.82 462	1.08 540	1.06 330	1.07 455	0.18 448	0.15 240	0.17 451	0.21 384	0.53 541	0.65 377

ACVNet	0.54 211	0.87 360	2.45 304	0.28 113	0.22 163	0.59 285	0.36 397	0.69 215	0.73 352	0.49 219	0.59 348	0.69 405	0.42 336	0.47 111	0.70 368	0.11 222	0.10 135	0.10 153	0.09 93	0.36 469	0.39 226

GANet-RSSM	0.63 309	1.14 431	2.67 405	0.38 315	0.26 232	0.59 285	0.29 317	0.81 284	0.56 174	0.50 238	0.57 336	0.67 380	0.50 406	1.91 501	0.50 283	0.14 364	0.10 135	0.24 512	0.12 222	0.36 469	0.28 150

PSMNet-RSSM	0.61 274	1.19 449	2.43 278	0.33 215	0.25 215	0.59 285	0.28 289	0.88 355	0.65 253	0.54 275	0.62 372	0.69 405	0.46 377	1.67 447	0.50 283	0.15 395	0.10 135	0.14 383	0.16 313	0.20 268	0.28 150

DMCA	0.50 171	0.83 343	1.95 152	0.32 193	0.24 205	0.59 285	0.26 257	0.81 284	0.68 301	0.59 343	0.49 248	0.56 325	0.36 274	0.65 215	0.65 353	0.14 364	0.10 135	0.14 383	0.10 134	0.19 245	0.29 156

AANet_RVC	0.79 425	1.46 519	2.72 429	0.34 240	0.25 215	0.59 285	0.32 355	0.88 355	0.83 447	0.62 377	0.95 513	0.80 452	0.43 349	2.46 550	1.72 516	0.38 543	0.26 330	0.10 153	0.09 93	0.25 348	0.43 257

AdaStereo	0.48 149	0.44 162	2.18 210	0.36 282	0.20 136	0.59 285	0.29 317	0.97 424	0.74 372	0.52 260	0.55 311	0.61 346	0.33 260	0.52 150	0.44 244	0.18 448	0.08 50	0.17 451	0.11 184	0.18 215	0.24 125
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.
ITSA-stereo	0.52 186	0.42 137	1.46 78	0.34 240	0.18 87	0.60 300	0.29 317	0.99 441	0.82 440	0.51 250	0.48 234	0.53 303	0.59 445	1.25 375	0.73 382	0.15 395	0.12 187	0.17 451	0.16 313	0.19 245	0.32 181

MyStereo06	0.70 375	0.72 299	3.51 540	0.31 172	0.25 215	0.60 300	0.30 333	0.90 373	0.67 274	1.48 571	0.53 280	0.84 470	0.57 434	0.60 188	1.11 462	0.09 53	0.55 399	0.12 287	0.20 373	0.16 166	0.56 340

MyStereo05	0.57 230	0.72 299	2.72 429	0.31 172	0.25 215	0.60 300	0.30 333	0.87 347	0.82 440	0.54 275	0.37 170	0.53 303	0.42 336	0.63 201	0.73 382	0.09 53	0.55 399	0.12 287	0.20 373	0.16 166	0.56 340

testlalala	0.53 200	0.36 86	2.40 264	0.29 133	0.35 334	0.60 300	0.22 144	1.02 470	0.63 236	0.56 300	0.40 192	0.32 173	0.21 107	0.33 32	0.27 89	0.10 122	1.73 553	0.09 91	0.24 407	0.08 26	0.43 257

IPLGR_C	0.64 319	1.66 549	3.36 519	0.80 501	0.31 294	0.60 300	0.60 502	0.82 293	0.69 313	0.58 324	0.62 372	0.44 244	0.31 245	0.47 111	0.43 238	0.12 275	0.22 309	0.13 348	0.15 291	0.35 462	0.21 98

ACRE	0.63 309	1.55 529	3.41 532	0.76 492	0.28 260	0.60 300	0.56 490	0.82 293	0.68 301	0.57 317	0.62 372	0.43 229	0.30 239	0.47 111	0.42 231	0.12 275	0.19 282	0.13 348	0.14 267	0.36 469	0.20 91

OMP-Stereo	0.64 319	0.87 360	2.38 254	0.56 446	0.37 354	0.60 300	0.26 257	0.75 243	0.71 338	0.65 415	0.60 357	0.68 394	0.32 254	2.07 516	1.18 472	0.11 222	0.08 50	0.12 287	0.09 93	0.17 190	0.28 150

DeepStereo_RVC	0.47 136	0.37 99	2.19 213	0.55 437	0.18 87	0.60 300	0.58 495	0.52 110	0.62 224	0.49 219	0.45 215	0.39 207	0.85 514	0.47 111	0.34 176	0.12 275	0.08 50	0.11 228	0.09 93	0.15 145	0.19 82

RAFT-RH_RVC	0.65 328	0.73 303	2.78 446	0.39 332	0.29 268	0.60 300	0.18 71	0.45 58	0.63 236	0.75 462	1.89 568	0.47 274	0.29 228	1.59 436	1.21 478	0.15 395	0.07 13	0.13 348	0.13 244	0.11 77	0.10 10

RAFT-IKP	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.48 397	0.16 46	0.60 300	0.28 289	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.43 229	0.28 208	0.51 145	0.31 141	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25

ICVP	0.48 149	0.33 60	2.37 251	0.34 240	0.22 163	0.60 300	0.55 486	0.79 269	0.53 149	0.45 185	0.60 357	0.49 284	0.36 274	0.55 166	0.46 256	0.16 415	0.16 255	0.14 383	0.11 184	0.16 166	0.32 181
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.65 328	0.54 215	4.29 581	0.33 215	0.27 245	0.60 300	0.25 239	1.02 470	0.92 492	0.61 364	0.69 421	0.62 351	0.54 422	0.67 221	0.38 207	0.18 448	0.15 240	0.15 412	0.14 267	0.21 282	0.49 299

test_xeample	0.98 503	0.65 264	2.12 196	0.29 133	0.67 470	0.60 300	0.28 289	1.08 511	0.85 462	0.62 377	0.70 434	0.44 244	0.41 323	1.95 503	5.45 605	0.12 275	1.33 511	0.11 228	0.31 457	0.18 215	1.42 531

cf-r	0.62 295	1.27 470	2.99 483	0.34 240	0.28 260	0.60 300	0.28 289	0.82 293	0.70 324	0.55 288	0.61 365	0.77 436	0.41 323	1.32 385	0.52 289	0.13 323	0.09 104	0.11 228	0.12 222	0.22 299	0.27 144

GwcNet-RSSM	0.64 319	1.38 504	2.69 419	0.33 215	0.26 232	0.60 300	0.32 355	0.84 313	0.73 352	0.56 300	0.65 401	0.72 416	0.42 336	1.78 468	0.60 327	0.14 364	0.10 135	0.12 287	0.13 244	0.26 368	0.26 137

FADNet-RVC	0.69 368	1.65 547	2.74 437	0.35 263	0.26 232	0.60 300	0.29 317	0.91 380	0.67 274	0.46 197	0.51 264	0.62 351	0.46 377	1.75 459	0.81 407	0.17 435	0.20 297	0.17 451	0.18 344	0.60 547	0.39 226

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 295	1.15 437	3.11 498	0.39 332	0.37 354	0.60 300	0.28 289	0.87 347	0.64 246	0.63 388	0.56 325	0.71 414	0.45 366	1.08 340	0.52 289	0.15 395	0.12 187	0.14 383	0.15 291	0.18 215	0.25 129
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.71 379	1.90 564	3.48 538	0.43 373	0.22 163	0.60 300	0.29 317	0.96 416	0.78 405	0.60 354	0.65 401	0.60 344	0.46 377	0.80 276	1.21 478	0.12 275	0.08 50	0.10 153	0.07 37	0.44 520	0.33 185

MLCV	0.59 256	1.41 507	2.41 269	0.31 172	0.15 34	0.60 300	0.23 183	0.77 253	0.63 236	0.67 424	0.66 408	0.55 319	0.37 280	1.16 356	1.09 459	0.10 122	0.07 13	0.09 91	0.07 37	0.21 282	0.29 156

iResNet_ROB	0.60 266	1.59 537	2.04 173	0.32 193	0.21 150	0.60 300	0.22 144	0.99 441	0.85 462	0.61 364	0.63 380	0.58 333	0.42 336	1.08 340	0.98 438	0.11 222	0.08 50	0.09 91	0.06 9	0.23 316	0.33 185

MyStereo07	0.56 223	0.68 276	2.42 273	0.30 153	0.41 383	0.61 320	0.31 344	0.58 155	0.72 347	1.17 537	0.26 83	0.20 64	0.27 190	1.28 381	0.28 104	0.09 53	0.59 407	0.12 287	0.21 384	0.16 166	0.48 293

MyStereo04	0.57 230	0.68 276	2.66 397	0.30 153	0.41 383	0.61 320	0.31 344	0.88 355	0.80 426	0.48 203	0.37 170	0.54 310	0.42 336	0.61 193	0.71 374	0.09 53	0.59 407	0.12 287	0.21 384	0.16 166	0.48 293

CoDeX	0.54 211	0.52 208	2.25 230	0.30 153	0.26 232	0.61 320	0.32 355	1.03 478	0.73 352	0.49 219	0.56 325	0.52 300	0.40 311	1.59 436	0.38 207	0.12 275	0.09 104	0.11 228	0.10 134	0.15 145	0.22 105

ToySt	0.67 354	0.88 364	2.61 377	0.39 332	0.73 480	0.61 320	0.38 410	0.78 260	0.73 352	0.43 172	0.70 434	0.72 416	0.45 366	0.66 218	0.62 339	0.14 364	0.63 417	0.13 348	0.33 479	0.24 323	1.18 499

anonymousa	0.74 395	0.60 241	2.58 363	0.96 519	1.33 553	0.61 320	0.26 257	0.69 215	0.56 174	0.55 288	0.84 487	0.82 462	0.46 377	0.56 169	0.61 336	0.10 122	1.11 480	0.12 287	0.98 594	0.14 133	0.97 478

Selective-RAFT	0.46 129	0.48 181	1.88 139	0.32 193	0.16 46	0.61 320	0.19 79	0.66 202	0.62 224	0.28 93	0.30 116	0.41 223	0.33 260	0.51 145	0.32 151	0.11 222	1.09 477	0.09 91	0.35 488	0.19 245	0.37 209

Sa-1000	0.61 274	1.07 414	2.71 427	0.32 193	0.61 458	0.61 320	0.31 344	1.00 451	0.76 387	0.53 269	0.83 485	0.43 229	0.33 260	0.69 230	0.30 122	0.10 122	0.52 391	0.13 348	0.28 435	0.29 405	0.29 156

Patchmatch Stereo++	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.48 397	0.17 68	0.61 320	0.26 257	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.43 229	0.28 208	0.56 169	0.30 122	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	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
NF-Stereo	0.53 200	0.33 60	2.55 353	0.55 437	0.16 46	0.61 320	0.43 437	0.70 225	0.70 324	0.50 238	0.47 226	0.37 197	0.26 174	1.44 405	0.78 398	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.13 109	0.17 67

OCTAStereo	0.53 200	0.33 60	2.54 345	0.56 446	0.16 46	0.61 320	0.42 430	0.70 225	0.70 324	0.50 238	0.47 226	0.37 197	0.26 174	1.43 400	0.79 401	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.13 109	0.17 67

PSM-softLoss	0.52 186	0.34 70	2.47 317	0.55 437	0.17 68	0.61 320	0.39 416	0.64 196	0.67 274	0.52 260	0.48 234	0.39 207	0.25 160	1.46 407	0.77 394	0.13 323	0.08 50	0.13 348	0.12 222	0.12 90	0.15 46

KMStereo	0.52 186	0.34 70	2.47 317	0.55 437	0.17 68	0.61 320	0.39 416	0.64 196	0.67 274	0.52 260	0.48 234	0.39 207	0.25 160	1.46 407	0.77 394	0.13 323	0.08 50	0.13 348	0.12 222	0.12 90	0.15 46

PSM-adaLoss	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.48 397	0.18 87	0.61 320	0.28 289	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.43 229	0.28 208	0.49 138	0.30 122	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25

ROB_FTStereo_v2	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.49 410	0.17 68	0.61 320	0.28 289	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.44 244	0.28 208	0.48 124	0.30 122	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25

ROB_FTStereo	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.48 397	0.18 87	0.61 320	0.26 257	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.43 229	0.28 208	0.51 145	0.30 122	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25

HUI-Stereo	0.43 99	0.36 86	2.45 304	0.48 397	0.18 87	0.61 320	0.27 276	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.44 244	0.28 208	0.47 111	0.30 122	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25

RE-Stereo	0.53 200	0.33 60	2.54 345	0.56 446	0.16 46	0.61 320	0.43 437	0.70 225	0.70 324	0.50 238	0.47 226	0.37 197	0.26 174	1.43 400	0.77 394	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.13 109	0.17 67

TVStereo	0.53 200	0.33 60	2.54 345	0.56 446	0.16 46	0.61 320	0.43 437	0.70 225	0.70 324	0.50 238	0.47 226	0.37 197	0.26 174	1.43 400	0.77 394	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.13 109	0.17 67

iGMRVC	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.48 397	0.18 87	0.61 320	0.27 276	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.43 229	0.28 208	0.57 173	0.31 141	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25

iRAFT	0.43 99	0.36 86	2.44 286	0.48 397	0.17 68	0.61 320	0.26 257	0.53 117	0.61 213	0.48 203	0.43 200	0.43 229	0.28 208	0.56 169	0.30 122	0.12 275	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.13 25

GES	0.49 164	0.54 215	2.37 251	0.31 172	0.19 120	0.61 320	0.30 333	0.93 393	0.52 136	0.49 219	0.53 280	0.40 216	0.43 349	0.59 181	0.67 360	0.16 415	0.11 164	0.12 287	0.10 134	0.20 268	0.30 165

GCST	0.84 442	1.48 522	3.02 488	1.12 539	1.09 536	0.62 341	0.19 79	0.79 269	0.56 174	0.60 354	0.65 401	0.50 288	0.31 245	1.24 371	0.74 387	0.76 569	0.46 375	0.84 576	0.64 565	0.71 556	0.57 346

CIPLG	0.63 309	1.59 537	3.16 503	0.79 499	0.31 294	0.62 341	0.57 493	0.82 293	0.68 301	0.58 324	0.63 380	0.43 229	0.31 245	0.48 124	0.42 231	0.12 275	0.20 297	0.13 348	0.13 244	0.36 469	0.21 98

dad	0.58 238	1.35 490	2.39 261	0.31 172	0.20 136	0.62 341	0.26 257	0.56 144	0.79 418	0.66 422	0.64 393	0.64 363	0.36 274	0.87 288	0.48 269	0.28 527	0.15 240	0.40 548	0.18 344	0.24 323	0.22 105

IPLGR	0.58 238	0.64 260	3.12 499	0.37 295	0.18 87	0.62 341	0.54 482	1.06 505	0.69 313	0.73 452	0.46 220	0.50 288	0.44 358	1.12 350	0.31 141	0.10 122	0.08 50	0.11 228	0.09 93	0.21 282	0.20 91

AAGNet	0.92 482	0.40 126	2.53 340	0.60 453	1.01 522	0.62 341	0.45 450	0.52 110	0.68 301	0.58 324	0.53 280	0.50 288	0.72 487	1.22 366	7.32 613	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.16 166	0.10 10

TransformOpticalFlow	0.65 328	0.61 247	2.67 405	0.45 385	0.26 232	0.62 341	0.28 289	0.88 355	0.76 387	0.76 466	0.74 459	0.90 494	0.84 511	1.82 478	0.80 403	0.10 122	0.07 13	0.11 228	0.09 93	0.12 90	0.19 82

IIG-Stereo	0.65 328	0.87 360	2.32 244	0.55 437	0.23 193	0.62 341	0.21 120	0.78 260	0.71 338	0.64 399	0.69 421	0.69 405	0.38 289	2.07 516	1.37 496	0.11 222	0.08 50	0.11 228	0.09 93	0.15 145	0.27 144

SST-Stereo	0.56 223	0.30 26	2.44 286	0.71 489	0.55 432	0.62 341	0.65 517	0.57 151	0.67 274	0.59 343	0.53 280	0.51 293	0.59 445	1.57 428	0.31 141	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.17 190	0.11 17

RAFT_R40	0.55 215	0.31 34	2.44 286	0.57 450	0.42 395	0.62 341	0.52 476	0.58 155	0.66 261	0.56 300	0.54 300	0.54 310	0.50 406	1.56 423	0.53 296	0.11 222	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.16 166	0.10 10

PFNet	0.62 295	0.42 137	2.69 419	0.43 373	0.55 432	0.62 341	0.27 276	0.64 196	0.72 347	0.61 364	0.56 325	0.45 256	0.33 260	1.86 488	1.12 464	0.28 527	0.09 104	0.12 287	0.16 313	0.26 368	0.27 144

GrayStereo	0.71 379	0.27 3	2.40 264	0.89 507	0.23 193	0.62 341	1.40 588	0.67 207	0.70 324	0.72 450	0.77 473	0.55 319	3.03 594	0.60 188	0.28 104	0.10 122	0.08 50	0.10 153	0.21 384	0.12 90	0.37 209

222	1.02 510	0.60 241	1.95 152	0.29 133	0.51 418	0.62 341	0.24 212	1.09 513	0.86 469	0.64 399	0.67 413	0.47 274	0.42 336	1.86 488	6.73 611	0.13 323	1.21 490	0.11 228	0.32 465	0.17 190	1.44 532

FADNet-RVC-Resample	0.74 395	1.54 528	3.81 560	0.38 315	0.29 268	0.62 341	0.38 410	0.91 380	0.67 274	0.52 260	0.51 264	0.63 355	0.44 358	1.56 423	0.59 322	0.24 510	0.32 344	0.22 498	0.19 362	0.30 414	0.71 401

STTStereo	0.58 238	0.95 391	2.95 476	0.37 295	0.31 294	0.62 341	0.32 355	0.81 284	0.63 236	0.61 364	0.55 311	0.67 380	0.43 349	0.87 288	0.48 269	0.16 415	0.16 255	0.17 451	0.20 373	0.17 190	0.25 129

FSD					1.93 583	0.63 355	0.33 369	0.46 66	0.53 149	0.32 117	0.32 140	0.40 216	0.32 254	1.14 353	0.60 327	0.28 527	2.77 601	0.31 532	0.30 449	0.31 423

MLG-Stereo_test2	0.46 129	0.49 188	1.77 111	0.79 499	0.70 477	0.63 355	0.12 4	0.37 17	0.48 100	0.39 149	0.15 9	0.24 98	0.10 2	0.46 106	0.20 7	0.16 415	1.21 490	0.08 41	0.06 9	0.09 42	0.66 379

DCRE	0.76 411	0.80 335	2.31 242	1.05 528	1.18 545	0.63 355	0.26 257	1.03 478	0.59 200	0.52 260	2.12 573	0.44 244	0.27 190	0.41 84	0.53 296	0.09 53	1.02 470	0.10 153	0.32 465	0.16 166	1.47 534

Pruner-Stereo	0.55 215	0.38 109	2.49 329	1.78 577	0.19 120	0.63 355	0.45 450	0.59 164	0.67 274	0.61 364	0.48 234	0.41 223	0.25 160	0.49 138	0.99 440	0.13 323	0.07 13	0.12 287	0.10 134	0.13 109	0.14 37

Prome-Stereo	0.53 200	0.36 86	2.39 261	0.60 453	0.23 193	0.63 355	0.41 423	0.66 202	0.67 274	0.59 343	1.02 525	0.43 229	0.71 486	0.61 193	0.34 176	0.10 122	0.07 13	0.10 153	0.09 93	0.13 109	0.44 273

GEStereo_RVC	0.61 274	1.19 449	2.61 377	0.48 397	0.25 215	0.63 355	0.37 400	1.05 492	0.79 418	0.55 288	0.55 311	0.59 337	0.44 358	1.10 342	0.48 269	0.16 415	0.11 164	0.12 287	0.11 184	0.27 382	0.43 257

psmorigin	1.41 553	0.91 379	13.83 617	0.37 295	0.30 284	0.63 355	0.37 400	0.80 275	0.64 246	0.98 511	0.87 497	1.16 549	0.78 503	3.95 601	1.09 459	0.19 466	0.22 309	0.17 451	0.19 362	0.25 348	0.47 286

acv_ft	0.57 230	0.87 360	2.45 304	0.33 215	0.41 383	0.63 355	0.29 317	0.86 338	0.73 352	0.64 399	0.59 348	0.69 405	0.45 366	0.47 111	0.68 363	0.11 222	0.10 135	0.10 153	0.09 93	0.43 516	0.39 226

DIP-Stereo	0.43 99	0.50 196	2.21 220	0.27 92	0.18 87	0.63 355	0.17 57	0.94 399	0.58 189	0.49 219	0.48 234	0.30 156	0.30 239	0.40 75	0.31 141	0.10 122	0.08 50	0.10 153	0.08 60	0.15 145	0.33 185
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
edge stereo	0.84 442	0.74 313	3.42 535	0.38 315	1.21 547	0.63 355	0.41 423	0.98 432	0.83 447	0.81 483	0.88 500	1.14 545	0.73 490	2.16 528	0.89 419	0.22 495	0.20 297	0.26 519	0.18 344	0.38 485	0.43 257

CVANet_RVC	0.82 434	1.18 446	3.98 566	0.40 345	0.28 260	0.63 355	0.43 437	0.90 373	0.78 405	1.14 533	0.69 421	0.68 394	0.52 417	2.62 562	0.48 269	0.20 477	0.13 205	0.22 498	0.37 500	0.37 477	0.48 293

DeepPruner_ROB	0.58 238	1.06 413	2.68 412	0.30 153	0.26 232	0.63 355	0.31 344	0.83 304	0.51 124	0.62 377	0.56 325	0.65 368	0.39 304	1.06 330	0.56 309	0.19 466	0.14 222	0.14 383	0.14 267	0.24 323	0.33 185

PWC_ROB	0.81 430	1.41 507	2.60 372	0.41 356	0.40 376	0.63 355	0.31 344	1.04 484	0.99 519	0.92 504	1.29 546	0.78 441	0.68 478	1.65 446	1.50 503	0.19 466	0.12 187	0.18 470	0.13 244	0.51 537	0.54 328

coex_refinement	0.67 354	1.33 483	2.48 323	0.38 315	0.26 232	0.64 368	0.34 378	0.88 355	0.68 301	0.61 364	0.63 380	0.80 452	0.48 395	1.84 482	1.09 459	0.13 323	0.10 135	0.10 153	0.10 134	0.18 215	0.38 218

PSMNet-RUCA	0.64 319	1.12 427	2.61 377	0.59 452	0.56 434	0.64 368	0.37 400	0.89 364	0.72 347	0.53 269	0.68 416	0.53 303	0.43 349	0.61 193	0.46 256	0.35 541	0.19 282	0.44 556	0.29 439	0.49 534	0.35 200

1111x	1.06 518	0.79 333	3.29 514	0.33 215	0.60 449	0.64 368	0.33 369	1.10 516	0.92 492	0.59 343	0.69 421	0.59 337	0.47 388	2.64 564	4.61 601	0.12 275	1.38 516	0.11 228	0.49 534	0.18 215	1.30 518

HHNet	0.63 309	0.67 266	3.10 497	0.37 295	0.25 215	0.64 368	0.60 502	0.70 225	0.67 274	0.55 288	1.12 536	0.32 173	0.60 453	0.43 95	1.75 520	0.16 415	0.08 50	0.12 287	0.10 134	0.18 215	0.22 105

DRaft	0.65 328	0.47 176	2.38 254	0.25 58	0.17 68	0.64 368	0.65 517	0.56 144	0.57 181	0.67 424	0.98 518	0.38 203	0.99 533	1.42 399	2.06 538	0.11 222	0.14 222	0.10 153	0.14 267	0.18 215	0.21 98

s12784h	0.41 86	0.34 70	2.17 207	0.24 43	0.11 3	0.64 368	0.24 212	0.85 327	0.70 324	0.45 185	0.54 300	0.28 139	0.27 190	0.51 145	0.27 89	0.11 222	0.06 2	0.09 91	0.06 9	0.16 166	0.14 37

xxxx	0.97 501	0.64 260	2.14 203	0.30 153	0.67 470	0.64 368	0.24 212	1.09 513	0.91 490	0.57 317	0.65 401	0.58 333	0.39 304	1.57 428	5.49 607	0.13 323	1.38 516	0.11 228	0.32 465	0.17 190	1.41 530

Syn2CoEx	0.78 421	1.43 515	3.54 544	0.44 378	0.31 294	0.64 368	0.43 437	1.04 484	0.83 447	0.64 399	0.77 473	0.74 424	0.74 494	1.91 501	0.64 348	0.20 477	0.17 268	0.19 477	0.15 291	0.30 414	0.59 356

psm_up	0.65 328	1.02 403	2.53 340	0.36 282	0.31 294	0.64 368	0.38 410	0.96 416	0.73 352	0.63 388	0.57 336	0.68 394	0.57 434	1.90 500	0.52 289	0.17 435	0.15 240	0.16 432	0.15 291	0.27 382	0.22 105

ac_64	0.63 309	0.77 323	2.71 427	0.37 295	0.34 323	0.64 368	0.30 333	0.86 338	0.67 274	0.58 324	0.53 280	0.88 488	0.48 395	1.84 482	0.71 374	0.15 395	0.12 187	0.12 287	0.12 222	0.21 282	0.25 129

CFNet-ft	0.60 266	1.16 440	2.45 304	0.29 133	0.30 284	0.64 368	0.28 289	0.69 215	0.57 181	0.49 219	0.57 336	0.79 444	0.44 358	1.48 411	0.62 339	0.15 395	0.10 135	0.28 522	0.14 267	0.21 282	0.29 156

FAT-Stereo	0.72 388	0.60 241	2.86 464	0.37 295	0.29 268	0.64 368	0.55 486	1.01 461	0.91 490	0.76 466	0.94 510	0.93 500	0.79 505	1.82 478	0.60 327	0.19 466	0.19 282	0.17 451	0.16 313	0.23 316	0.47 286

DeepPrunerF	0.92 482	1.33 483	3.41 532	0.46 390	0.51 418	0.64 368	0.49 469	1.16 533	2.62 596	0.65 415	0.61 365	0.65 368	0.62 458	2.23 532	1.31 488	0.23 503	0.19 282	0.30 531	0.28 435	0.39 494	0.34 193

CFNet	0.65 328	1.45 517	2.27 232	0.34 240	0.25 215	0.64 368	0.23 183	0.93 393	0.79 418	0.48 203	0.59 348	0.58 333	0.40 311	2.28 534	0.63 346	0.13 323	0.09 104	0.15 412	0.14 267	0.34 448	0.26 137

CFNet_RVC	0.60 266	1.16 440	2.45 304	0.29 133	0.30 284	0.64 368	0.28 289	0.69 215	0.57 181	0.49 219	0.57 336	0.79 444	0.44 358	1.48 411	0.62 339	0.15 395	0.10 135	0.28 522	0.14 267	0.21 282	0.29 156

PS-NSSS	0.69 368	1.37 500	2.44 286	0.31 172	0.32 306	0.64 368	0.34 378	1.04 484	0.74 372	0.56 300	0.75 466	0.51 293	0.42 336	2.41 548	0.54 302	0.24 510	0.17 268	0.27 520	0.18 344	0.30 414	0.23 115

RAFT-Test	0.56 223	0.41 132	2.01 164	0.90 509	1.07 533	0.65 384	0.37 400	0.83 304	0.65 253	0.49 219	0.49 248	0.93 500	0.24 140	0.52 150	0.30 122	0.10 122	0.38 357	0.09 91	0.38 505	0.11 77	0.19 82

IER	0.49 164	0.73 303	2.12 196	0.27 92	0.25 215	0.65 384	0.27 276	0.76 246	0.59 200	0.56 300	0.59 348	0.60 344	0.53 420	0.64 208	0.44 244	0.12 275	0.09 104	0.11 228	0.11 184	0.18 215	0.15 46

AASNet	0.66 348	1.49 524	2.97 478	0.37 295	0.33 313	0.65 384	0.30 333	1.00 451	0.78 405	0.56 300	0.60 357	0.55 319	0.39 304	0.88 295	0.96 427	0.15 395	0.12 187	0.13 348	0.11 184	0.45 523	0.35 200

SACVNet	0.68 361	1.08 417	2.58 363	0.38 315	0.28 260	0.65 384	0.37 400	0.91 380	0.65 253	0.67 424	0.62 372	0.69 405	0.47 388	2.07 516	0.65 353	0.18 448	0.14 222	0.16 432	0.15 291	0.39 494	0.41 242

ADLNet2	0.73 391	1.22 458	3.28 512	0.34 240	0.36 347	0.65 384	0.37 400	0.94 399	0.87 475	0.57 317	0.65 401	0.92 495	0.48 395	2.05 513	0.60 327	0.13 323	0.11 164	0.11 228	0.11 184	0.37 477	0.38 218

ARAFT	0.65 328	1.69 551	3.34 518	0.29 133	0.16 46	0.65 384	0.36 397	0.96 416	0.73 352	0.63 388	0.49 248	0.56 325	0.31 245	1.23 369	0.35 184	0.11 222	0.08 50	0.14 383	0.13 244	0.38 485	0.50 301

UPFNet	0.51 183	0.67 266	2.04 173	0.34 240	0.33 313	0.65 384	0.37 400	0.88 355	0.65 253	0.60 354	0.53 280	0.61 346	0.41 323	0.77 261	0.55 305	0.13 323	0.13 205	0.13 348	0.13 244	0.20 268	0.16 59

HGLStereo	0.61 274	1.20 451	2.59 365	0.36 282	0.40 376	0.65 384	0.30 333	0.87 347	0.67 274	0.60 354	0.70 434	0.69 405	0.56 429	1.07 339	0.59 322	0.14 364	0.13 205	0.13 348	0.12 222	0.23 316	0.23 115

UCFNet_RVC	0.55 215	1.16 440	2.48 323	0.31 172	0.27 245	0.65 384	0.28 289	0.76 246	0.58 189	0.51 250	0.53 280	0.67 380	0.42 336	0.91 302	0.45 250	0.16 415	0.11 164	0.17 451	0.17 331	0.20 268	0.23 115

PASM	0.82 434	1.00 398	2.68 412	0.52 424	0.48 413	0.65 384	0.59 498	0.83 304	0.89 484	0.82 489	0.73 456	0.89 491	0.68 478	2.39 545	0.73 382	0.35 541	0.37 353	0.36 543	0.41 515	0.45 523	0.51 308

HSM	0.67 354	0.92 384	2.29 237	0.30 153	0.29 268	0.65 384	0.29 317	0.98 432	0.67 274	0.59 343	0.58 343	1.39 562	0.65 467	2.56 556	0.45 250	0.11 222	0.09 104	0.10 153	0.08 60	0.18 215	0.24 125

iResNet	0.59 256	1.09 418	2.54 345	0.44 378	0.18 87	0.65 384	0.29 317	0.89 364	0.75 378	0.59 343	0.64 393	0.43 229	0.39 304	0.73 250	1.24 484	0.11 222	0.08 50	0.09 91	0.08 60	0.21 282	0.40 233

DLCB_ROB	0.61 274	0.96 392	2.00 162	0.37 295	0.25 215	0.65 384	0.37 400	0.86 338	0.76 387	0.73 452	0.70 434	0.84 470	0.47 388	1.57 428	0.72 378	0.13 323	0.13 205	0.14 383	0.14 267	0.18 215	0.33 185

w-ln-seven-2	0.81 430	1.56 532	3.14 501	0.38 315	0.28 260	0.66 397	0.43 437	0.93 393	0.93 499	0.73 452	0.77 473	0.72 416	0.65 467	1.82 478	1.75 520	0.14 364	0.15 240	0.15 412	0.14 267	0.36 469	0.58 351

gwcnet-sp	0.52 186	0.71 293	2.66 397	0.32 193	0.22 163	0.66 397	0.31 344	0.84 313	0.69 313	0.61 364	0.49 248	0.46 265	0.43 349	0.77 261	0.48 269	0.12 275	0.11 164	0.11 228	0.11 184	0.19 245	0.19 82

scenet	0.52 186	0.71 293	2.66 397	0.32 193	0.22 163	0.66 397	0.31 344	0.84 313	0.69 313	0.61 364	0.49 248	0.46 265	0.43 349	0.77 261	0.48 269	0.12 275	0.11 164	0.11 228	0.11 184	0.19 245	0.19 82

ssnet	0.52 186	0.71 293	2.66 397	0.32 193	0.22 163	0.66 397	0.31 344	0.84 313	0.69 313	0.61 364	0.49 248	0.46 265	0.43 349	0.77 261	0.48 269	0.12 275	0.11 164	0.11 228	0.11 184	0.19 245	0.19 82

DEmStereo	0.69 368	0.40 126	2.42 273	0.42 360	0.18 87	0.66 397	0.88 548	0.54 128	0.64 246	0.60 354	1.00 522	0.45 256	1.24 549	1.53 419	2.21 549	0.10 122	0.08 50	0.10 153	0.10 134	0.11 77	0.14 37

RP	0.74 395	1.01 401	2.48 323	0.44 378	0.45 403	0.66 397	0.45 450	0.95 413	0.87 475	0.70 438	0.95 513	0.99 515	0.82 508	1.55 421	0.82 410	0.26 520	0.19 282	0.23 506	0.20 373	0.34 448	0.38 218

RASNet	0.69 368	1.05 412	2.59 365	0.37 295	0.47 412	0.66 397	0.33 369	0.82 293	0.76 387	0.51 250	0.65 401	0.93 500	0.62 458	2.20 531	0.80 403	0.14 364	0.09 104	0.09 91	0.11 184	0.18 215	0.37 209

TDLM	0.83 440	1.28 473	2.38 254	0.46 390	0.26 232	0.66 397	0.55 486	0.87 347	0.80 426	2.54 595	0.62 372	0.61 346	0.51 410	2.68 568	0.67 360	0.20 477	0.11 164	0.35 542	0.15 291	0.33 438	0.48 293

anonymity	0.86 454	0.68 276	1.44 77	0.64 468	0.83 497	0.67 405	0.52 476	0.98 432	0.73 352	0.96 510	0.70 434	0.81 457	0.86 516	1.10 342	1.34 490	0.64 560	0.72 434	0.58 564	1.44 604	0.60 547	0.91 459

PSMNet-ADL	0.56 223	0.47 176	2.03 170	0.35 263	0.22 163	0.67 405	0.27 276	0.77 253	0.58 189	0.43 172	0.53 280	0.70 411	0.45 366	1.89 495	0.64 348	0.16 415	0.13 205	0.11 228	0.13 244	0.15 145	0.51 308

ADLNet	0.68 361	1.02 403	2.68 412	0.35 263	0.34 323	0.67 405	0.34 378	0.95 413	0.79 418	0.70 438	0.62 372	0.80 452	0.46 377	1.77 465	0.69 366	0.15 395	0.12 187	0.14 383	0.14 267	0.31 423	0.54 328

RAFT + AFF	0.79 425	1.73 553	2.99 483	0.34 240	0.35 334	0.67 405	0.51 472	1.05 492	0.79 418	0.54 275	0.58 343	0.59 337	0.81 506	1.80 473	1.21 478	0.13 323	0.27 337	0.15 412	0.14 267	0.45 523	0.69 396

FADNet	0.71 379	1.60 541	2.53 340	0.33 215	0.30 284	0.67 405	0.29 317	0.92 387	0.75 378	0.45 185	0.49 248	0.66 377	0.57 434	1.85 486	0.85 414	0.46 553	0.20 297	0.17 451	0.20 373	0.60 547	0.37 209

XPNet_ROB	0.68 361	1.11 425	2.28 234	0.38 315	0.27 245	0.67 405	0.47 460	0.94 399	0.75 378	0.80 479	0.71 449	0.81 457	0.54 422	1.72 454	0.84 413	0.22 495	0.16 255	0.16 432	0.15 291	0.25 348	0.45 278

HSM-Net_RVC	0.70 375	0.40 126	2.45 304	0.27 92	0.19 120	0.68 411	0.30 333	1.29 546	0.73 352	0.73 452	0.70 434	0.77 436	0.45 366	3.73 600	0.46 256	0.13 323	0.09 104	0.10 153	0.09 93	0.13 109	0.32 181
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.55 215	0.61 247	2.07 179	0.34 240	0.21 150	0.68 411	0.26 257	0.87 347	0.73 352	0.70 438	0.69 421	0.74 424	0.45 366	1.10 342	0.62 339	0.12 275	0.09 104	0.14 383	0.14 267	0.27 382	0.24 125
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.75 406	1.03 407	2.27 232	0.68 485	0.26 232	0.68 411	0.30 333	0.99 441	0.82 440	0.59 343	0.58 343	0.77 436	0.39 304	2.75 575	0.48 269	0.25 516	0.24 318	0.28 522	0.26 424	0.29 405	1.07 492

Any-RAFT	0.42 94	0.33 60	1.89 141	0.28 113	0.21 150	0.69 414	0.21 120	0.83 304	0.60 207	0.45 185	0.43 200	0.62 351	0.30 239	0.48 124	0.24 47	0.11 222	0.40 364	0.08 41	0.06 9	0.10 62	0.16 59

NVstereo2D	0.63 309	0.57 230	2.29 237	0.37 295	0.35 334	0.69 414	0.49 469	0.96 416	0.88 479	0.49 219	0.54 300	0.72 416	0.46 377	1.98 507	0.50 283	0.19 466	0.20 297	0.18 470	0.16 313	0.28 395	0.34 193

ETE_ROB	0.68 361	1.09 418	2.32 244	0.38 315	0.26 232	0.69 414	0.51 472	1.49 563	0.75 378	0.81 483	0.71 449	0.85 476	0.51 410	1.39 392	0.70 368	0.17 435	0.14 222	0.19 477	0.16 313	0.24 323	0.35 200

gcap-zeroshot	0.52 186	0.86 358	2.38 254	0.32 193	0.60 449	0.70 417	0.20 94	0.78 260	0.58 189	0.44 181	0.36 164	0.81 457	0.24 140	0.53 158	0.30 122	0.10 122	0.35 350	0.09 91	0.31 457	0.09 42	0.40 233

SFCPSM	0.48 149	0.39 118	2.30 239	0.28 113	0.27 245	0.70 417	0.32 355	1.00 451	0.69 313	0.50 238	0.52 273	0.43 229	0.36 274	0.53 158	0.44 244	0.12 275	0.09 104	0.12 287	0.16 313	0.18 215	0.23 115

S-Stereo	0.82 434	0.73 303	3.79 556	0.40 345	0.37 354	0.70 417	0.69 528	1.00 451	1.03 524	0.63 388	0.92 508	0.82 462	0.59 445	2.35 539	0.71 374	0.18 448	0.22 309	0.17 451	0.18 344	0.30 414	0.67 384

AF-Net	0.76 411	1.14 431	2.74 437	0.42 360	0.41 383	0.70 417	0.41 423	1.07 509	0.94 501	0.73 452	1.05 531	1.04 527	0.86 516	1.23 369	1.00 443	0.23 503	0.15 240	0.25 517	0.18 344	0.32 433	0.35 200

PA-Net	0.93 489	1.36 495	4.14 572	0.64 468	0.41 383	0.70 417	0.53 479	0.91 380	0.88 479	0.53 269	0.60 357	0.70 411	0.54 422	2.40 546	2.57 564	0.17 435	0.28 339	0.19 477	0.28 435	0.25 348	0.48 293
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MyStereo8	0.73 391	1.16 440	2.89 468	0.53 428	0.34 323	0.71 422	0.20 94	1.87 583	0.59 200	0.53 269	0.66 408	0.50 288	0.33 260	1.27 380	0.62 339	0.10 122	1.19 486	0.10 153	0.21 384	0.21 282	0.61 361

CBFPSM	0.62 295	1.34 486	2.12 196	0.30 153	0.23 193	0.71 422	0.38 410	0.77 253	0.68 301	0.51 250	0.49 248	1.03 523	0.82 508	0.63 201	1.35 492	0.11 222	0.12 187	0.10 153	0.10 134	0.19 245	0.37 209

Wz-Net-SNSev	0.85 451	1.83 560	3.36 519	0.42 360	0.31 294	0.71 422	0.66 519	1.04 484	0.94 501	0.68 430	0.85 490	0.96 509	0.62 458	1.75 459	1.14 467	0.16 415	0.15 240	0.16 432	0.17 331	0.39 494	0.63 369

hitnet-ft	0.73 391	1.09 418	2.59 365	0.28 113	0.22 163	0.71 422	0.36 397	0.89 364	0.67 274	0.58 324	0.83 485	1.03 523	0.94 530	2.31 536	0.70 368	0.23 503	0.14 222	0.41 550	0.13 244	0.24 323	0.28 150

FADNet_RVC	0.87 461	1.51 526	2.90 470	0.31 172	0.24 205	0.71 422	0.25 239	1.00 451	0.65 253	0.45 185	0.57 336	0.61 346	0.44 358	1.53 419	0.75 388	0.94 576	0.97 459	0.28 522	1.00 595	0.89 569	1.36 526

NCCL2	0.71 379	1.32 478	2.30 239	0.44 378	0.31 294	0.71 422	0.67 524	0.89 364	0.69 313	0.70 438	0.61 365	0.85 476	0.54 422	1.58 435	0.70 368	0.20 477	0.17 268	0.66 570	0.25 416	0.26 368	0.38 218

model_zeroshot	0.75 406	0.94 389	2.48 323	1.88 583	0.68 473	0.72 428	0.22 144	1.01 461	0.51 124	1.10 527	0.35 160	0.63 355	0.20 96	0.78 268	0.32 151	0.12 275	1.97 567	0.10 153	0.23 403	0.12 90	0.56 340

ssnet_v2	0.64 319	0.99 397	2.67 405	0.33 215	0.22 163	0.72 428	0.45 450	1.00 451	0.80 426	0.66 422	0.54 300	0.81 457	0.48 395	0.91 302	1.08 458	0.16 415	0.14 222	0.14 383	0.14 267	0.33 438	0.31 174

Anonymous3	0.47 136	0.49 188	2.61 377	0.33 215	0.25 215	0.72 428	0.32 355	0.80 275	0.60 207	0.36 135	0.41 194	0.33 181	0.29 228	0.46 106	0.30 122	0.19 466	0.18 276	0.13 348	0.13 244	0.18 215	0.22 105

pmcnn	1.44 555	1.25 467	3.57 545	0.74 490	1.42 557	0.72 428	0.56 490	1.04 484	1.06 530	1.03 520	2.89 594	6.01 610	0.75 498	2.54 555	3.60 587	0.14 364	0.11 164	0.08 41	0.06 9	0.34 448	0.81 438

zh-mn7	0.92 482	2.02 573	3.80 557	0.35 263	0.28 260	0.73 432	0.41 423	1.00 451	1.15 542	1.03 520	1.30 548	0.75 429	0.62 458	1.98 507	1.55 510	0.17 435	0.14 222	0.14 383	0.14 267	0.31 423	0.57 346

TCMNet	0.72 388	1.15 437	2.78 446	0.51 422	0.52 421	0.73 432	0.39 416	0.94 399	0.78 405	0.60 354	0.68 416	0.63 355	0.46 377	1.71 453	0.72 378	0.18 448	0.19 282	0.23 506	0.18 344	0.40 501	0.56 340

FTStereo	0.79 425	0.32 48	2.83 457	0.70 487	0.21 150	0.73 432	1.75 593	0.61 177	0.60 207	1.07 525	1.62 563	1.28 553	2.11 585	0.75 256	0.30 122	0.19 466	0.08 50	0.12 287	0.11 184	0.12 90	0.39 226

delet	0.60 266	0.84 348	2.45 304	0.33 215	0.35 334	0.73 432	0.46 456	0.89 364	0.80 426	0.58 324	0.62 372	0.67 380	0.51 410	1.14 353	0.64 348	0.12 275	0.12 187	0.13 348	0.14 267	0.22 299	0.29 156

RGC	0.78 421	1.10 423	2.55 353	0.45 385	0.45 403	0.73 432	0.40 421	1.00 451	0.75 378	0.75 462	1.04 529	1.02 522	0.73 490	1.74 457	1.15 469	0.24 510	0.19 282	0.28 522	0.26 424	0.31 423	0.38 218

StereoDRNet	0.71 379	1.24 464	2.56 357	0.42 360	0.45 403	0.73 432	0.46 456	0.98 432	0.81 434	0.77 468	0.56 325	0.74 424	0.48 395	1.69 452	0.91 422	0.15 395	0.14 222	0.15 412	0.15 291	0.26 368	0.51 308

PSMNet_ROB	0.75 406	1.42 512	2.93 473	0.39 332	0.32 306	0.73 432	0.56 490	0.90 373	0.74 372	0.56 300	0.60 357	0.75 429	0.47 388	2.00 509	1.31 488	0.18 448	0.13 205	0.19 477	0.20 373	0.26 368	0.40 233

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 200	0.39 118	1.30 54	0.45 385	0.21 150	0.74 439	0.17 57	0.71 231	0.44 79	1.17 537	0.38 177	0.89 491	0.23 133	0.86 287	0.94 426	0.11 222	0.49 383	0.09 91	0.40 510	0.13 109	0.50 301

LMCR-Stereo	0.61 274	1.00 398	2.60 372	0.42 360	0.22 163	0.74 439	0.31 344	1.06 505	0.70 324	0.62 377	0.64 393	0.40 216	0.52 417	0.84 284	1.27 487	0.20 477	0.09 104	0.12 287	0.09 93	0.26 368	0.16 59

UNet	0.56 223	0.58 232	2.81 453	0.32 193	0.33 313	0.74 439	0.27 276	0.86 338	0.67 274	0.55 288	0.55 311	0.72 416	0.55 427	0.79 272	0.58 318	0.12 275	0.09 104	0.13 348	0.11 184	0.20 268	0.19 82

G2L-Stereo_test	0.64 319	1.34 486	2.55 353	0.34 240	0.24 205	0.75 442	0.39 416	0.83 304	0.65 253	0.62 377	0.54 300	0.74 424	0.40 311	1.57 428	0.75 388	0.11 222	0.08 50	0.08 41	0.08 60	0.28 395	0.43 257

tt1	0.74 395	0.73 303	2.34 247	0.67 479	0.63 461	0.75 442	0.24 212	0.85 327	0.96 509	0.81 483	0.38 177	0.26 118	0.35 270	0.64 208	0.22 19	0.10 122	2.16 583	0.11 228	0.09 93	0.25 348	2.19 569

psmg	0.48 149	0.32 48	1.58 90	0.28 113	0.22 163	0.75 442	0.35 388	0.94 399	0.67 274	0.61 364	0.59 348	0.63 355	0.38 289	0.48 124	0.97 429	0.13 323	0.11 164	0.13 348	0.13 244	0.14 133	0.15 46

KYRaft	0.52 186	0.35 80	2.40 264	0.34 240	0.21 150	0.75 442	0.43 437	0.62 181	0.63 236	0.64 399	0.92 508	0.53 303	0.72 487	0.60 188	0.26 79	0.10 122	0.07 13	0.12 287	0.14 267	0.13 109	0.54 328

EDNetEfficientorigin	8.19 614	1.27 470	145.54 640	0.51 422	0.96 513	0.75 442	0.49 469	0.86 338	1.57 569	2.12 584	1.49 559	1.28 553	1.35 552	1.84 482	2.15 545	0.14 364	0.13 205	0.17 451	0.18 344	0.39 494	0.64 374

ACVNet-DCA	0.67 354	0.73 303	2.43 278	0.67 479	0.52 421	0.76 447	0.24 212	0.81 284	0.83 447	0.77 468	0.39 183	0.25 107	0.38 289	0.70 234	0.22 19	0.10 122	2.13 578	0.11 228	0.09 93	0.16 166	1.18 499

xx1	0.71 379	0.73 303	2.43 278	0.67 479	0.52 421	0.76 447	0.24 212	0.85 327	1.05 528	0.77 468	0.39 183	0.46 265	0.37 280	0.70 234	0.22 19	0.10 122	2.13 578	0.12 287	0.41 515	0.16 166	1.18 499

1test111	0.72 388	0.73 303	2.43 278	0.67 479	0.52 421	0.76 447	0.24 212	0.81 284	0.83 447	0.77 468	0.39 183	0.25 107	0.38 289	1.03 324	0.75 388	0.10 122	2.13 578	0.11 228	0.09 93	0.16 166	1.18 499

cc1	0.74 395	0.73 303	2.43 278	0.67 479	0.52 421	0.76 447	0.24 212	0.85 327	1.05 528	0.77 468	0.39 183	0.25 107	0.38 289	0.70 234	0.22 19	0.10 122	2.13 578	0.11 228	0.09 93	0.25 348	2.20 572

SQANet	0.92 482	1.96 565	3.23 506	0.77 495	0.83 497	0.76 447	0.38 410	0.87 347	0.68 301	0.64 399	0.69 421	0.73 422	0.52 417	1.35 389	1.36 494	0.80 571	0.30 341	0.60 567	0.29 439	0.93 570	0.70 399

BSDual-CNN	0.48 149	0.32 48	1.58 90	0.31 172	0.22 163	0.76 447	0.32 355	1.05 492	0.67 274	0.64 399	0.53 280	0.63 355	0.38 289	0.48 124	0.97 429	0.13 323	0.10 135	0.14 383	0.12 222	0.13 109	0.15 46

hknet	0.53 200	0.39 118	2.04 173	0.31 172	0.24 205	0.76 447	0.32 355	1.05 492	0.71 338	0.64 399	0.53 280	0.79 444	0.40 311	0.84 284	0.78 398	0.12 275	0.10 135	0.14 383	0.12 222	0.13 109	0.15 46

SHD	0.84 442	1.14 431	2.54 345	0.80 501	0.52 421	0.76 447	0.34 378	1.16 533	1.29 553	1.11 529	0.85 490	0.98 512	0.74 494	1.25 375	1.48 502	0.22 495	0.37 353	0.20 487	0.27 433	0.36 469	0.41 242

GANet	0.92 482	1.20 451	2.68 412	0.45 385	0.27 245	0.76 447	0.66 519	0.94 399	0.77 400	0.79 477	1.17 538	0.84 470	0.91 523	2.72 571	1.76 522	0.18 448	0.42 367	0.44 556	0.20 373	0.33 438	0.94 469

CBMV_ROB	0.88 462	0.75 318	2.73 434	0.36 282	0.22 163	0.76 447	0.47 460	1.05 492	0.81 434	1.06 524	1.04 529	0.88 488	1.36 554	2.17 530	2.03 535	0.23 503	0.24 318	0.27 520	0.25 416	0.27 382	0.73 407

GCAP-BAT	0.78 421	0.38 109	2.37 251	0.98 521	0.60 449	0.77 457	0.22 144	1.13 527	0.51 124	0.80 479	0.90 505	0.81 457	0.25 160	0.77 261	0.88 418	0.10 122	1.94 565	0.09 91	0.50 537	0.17 190	1.35 523

CSP-Net	0.55 215	0.61 247	1.81 121	0.30 153	0.23 193	0.77 457	0.35 388	0.90 373	0.62 224	0.62 377	0.60 357	0.65 368	0.42 336	1.76 462	0.47 261	0.17 435	0.12 187	0.10 153	0.10 134	0.21 282	0.16 59

Consistency-Raft	0.92 482	1.21 453	3.50 539	0.98 521	0.63 461	0.77 457	0.54 482	1.02 470	1.01 521	0.62 377	1.03 527	0.65 368	1.04 537	0.81 280	1.36 494	0.45 551	0.47 379	0.51 562	0.59 559	0.65 553	0.47 286

GMM-Stereo	0.53 200	0.33 60	2.89 468	0.53 428	0.24 205	0.77 457	0.46 456	0.62 181	0.65 253	0.58 324	0.73 456	0.47 274	0.43 349	0.68 226	0.29 115	0.10 122	0.06 2	0.13 348	0.13 244	0.14 133	0.44 273

Nwc_Net	0.75 406	1.10 423	2.96 477	0.42 360	0.39 369	0.77 457	0.39 416	1.06 505	0.73 352	0.65 415	1.00 522	0.99 515	0.74 494	1.43 400	0.99 440	0.24 510	0.15 240	0.23 506	0.26 424	0.27 382	0.30 165

DANet	0.85 451	0.68 276	2.41 269	1.18 542	0.48 413	0.77 457	1.23 580	0.93 393	1.53 567	0.90 501	0.72 454	0.97 511	0.57 434	1.86 488	1.05 450	0.18 448	0.16 255	0.19 477	0.16 313	0.26 368	0.67 384
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UDG	0.86 454	1.57 533	2.80 449	0.68 485	0.59 444	0.78 463	0.38 410	0.97 424	0.74 372	0.63 388	0.70 434	1.01 519	0.68 478	1.02 322	1.22 481	0.45 551	0.34 349	0.89 581	0.51 542	0.73 558	0.58 351

LALA_ROB	0.68 361	1.14 431	2.50 334	0.37 295	0.29 268	0.78 463	0.55 486	0.99 441	0.84 459	0.82 489	0.68 416	0.93 500	0.50 406	1.01 321	0.89 419	0.21 488	0.15 240	0.21 493	0.18 344	0.26 368	0.30 165

PWCDC_ROB	0.83 440	1.57 533	2.63 383	0.48 397	0.37 354	0.78 463	0.29 317	1.04 484	1.36 559	0.63 388	2.05 572	0.64 363	0.70 485	1.10 342	1.20 476	0.33 538	0.14 222	0.15 412	0.12 222	0.63 551	0.46 284

CBMV	0.86 454	1.00 398	2.82 455	0.35 263	0.21 150	0.78 463	0.78 539	1.05 492	0.87 475	0.90 501	0.74 459	0.87 484	1.89 579	1.67 447	1.38 498	0.19 466	0.20 297	0.21 493	0.19 362	0.28 395	0.84 443
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoO	1.34 548	0.76 322	2.18 210	1.19 543	2.07 587	0.79 467	3.84 606	1.01 461	1.42 560	0.72 450	1.11 535	0.80 452	1.97 581	0.96 316	2.44 557	1.25 593	0.99 463	0.48 558	0.60 561	0.96 574	1.34 521

CRE-IMP	0.46 129	0.31 34	2.40 264	0.53 428	0.17 68	0.79 467	0.68 526	0.54 128	0.66 261	0.47 200	0.43 200	0.44 244	0.26 174	0.43 95	0.33 164	0.12 275	0.07 13	0.12 287	0.09 93	0.17 190	0.23 115

MMNet	0.55 215	0.92 384	2.03 170	0.34 240	0.27 245	0.79 467	0.28 289	0.86 338	0.79 418	0.62 377	0.58 343	0.59 337	0.56 429	0.80 276	0.61 336	0.11 222	0.11 164	0.12 287	0.11 184	0.21 282	0.22 105

DSFCA	0.62 295	0.77 323	1.95 152	0.29 133	0.29 268	0.79 467	0.86 545	0.81 284	0.73 352	0.73 452	0.66 408	0.67 380	0.57 434	1.17 359	1.03 446	0.16 415	0.15 240	0.13 348	0.14 267	0.19 245	0.28 150

coex-ft	6.14 611	1.98 567	60.80 638	0.34 240	0.30 284	0.80 471	1.17 576	0.76 246	4.34 606	19.82 627	2.15 575	1.61 571	8.77 616	1.82 478	10.36 618	0.44 550	2.05 569	0.18 470	0.19 362	0.39 494	4.61 616

fast-acv-ft	0.67 354	1.24 464	3.26 510	0.39 332	0.30 284	0.80 471	0.48 462	0.74 239	0.76 387	0.60 354	0.78 477	0.76 434	0.60 453	0.70 234	0.78 398	0.16 415	0.15 240	0.18 470	0.17 331	0.38 485	0.24 125

Wz-Net-LNSev	0.66 348	1.30 476	2.81 453	0.35 263	0.37 354	0.80 471	0.48 462	0.91 380	0.87 475	0.63 388	0.70 434	0.80 452	0.59 445	0.67 221	0.68 363	0.15 395	0.14 222	0.12 287	0.12 222	0.24 323	0.38 218

DRN-Test	0.71 379	0.79 333	2.83 457	0.40 345	0.44 400	0.80 471	0.41 423	1.07 509	0.83 447	0.82 489	0.64 393	0.68 394	0.57 434	1.78 468	0.79 401	0.16 415	0.13 205	0.17 451	0.16 313	0.24 323	0.51 308

DualNet (step1)	0.76 411	0.69 285	2.69 419	0.28 113	0.23 193	0.81 475	0.33 369	0.99 441	0.86 469	0.64 399	0.63 380	0.67 380	0.49 401	1.18 361	0.52 289	0.65 561	1.21 490	0.86 577	0.56 551	0.25 348	0.72 403

test_sample9	1.07 521	0.69 285	2.69 419	0.28 113	0.23 193	0.81 475	0.33 369	0.99 441	0.86 469	0.64 399	0.63 380	0.67 380	0.49 401	2.02 510	2.70 568	0.65 561	4.33 615	0.86 577	0.56 551	0.25 348	0.72 403

test_sample8	1.23 537	0.69 285	2.69 419	0.28 113	0.23 193	0.81 475	0.33 369	1.01 461	0.75 378	1.23 550	0.63 380	2.53 585	1.31 550	2.02 510	2.70 568	0.65 561	4.33 615	0.86 577	0.56 551	0.25 348	0.72 403

GwcNet	0.76 411	1.09 418	3.68 551	0.38 315	0.45 403	0.81 475	0.45 450	0.91 380	0.89 484	0.63 388	0.77 473	0.82 462	0.51 410	1.64 443	0.85 414	0.17 435	0.16 255	0.15 412	0.15 291	0.33 438	0.34 193

SuperB	1.19 533	1.62 542	5.29 594	0.37 295	0.26 232	0.81 475	0.87 546	0.94 399	1.19 547	0.68 430	0.68 416	0.63 355	1.37 555	1.73 455	3.30 580	0.16 415	0.12 187	0.17 451	0.16 313	2.74 608	0.63 369

zh-sn7	0.99 505	2.20 585	3.83 561	0.40 345	0.31 294	0.82 480	0.63 511	1.02 470	0.94 501	0.81 483	1.13 537	0.84 470	0.93 528	2.49 553	1.87 529	0.17 435	0.17 268	0.16 432	0.16 313	0.37 477	0.64 374

iinet-f	0.62 295	1.18 446	2.55 353	0.33 215	0.25 215	0.82 480	0.34 378	0.87 347	0.69 313	0.56 300	0.64 393	0.73 422	0.67 476	0.80 276	0.81 407	0.14 364	0.13 205	0.11 228	0.10 134	0.44 520	0.26 137

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 328	1.15 437	2.40 264	0.33 215	0.30 284	0.83 482	0.40 421	0.94 399	0.82 440	0.67 424	0.76 469	0.68 394	0.58 442	1.13 351	1.25 485	0.14 364	0.08 50	0.10 153	0.08 60	0.18 215	0.28 150

CRFU-Net	0.58 238	0.42 137	1.90 142	0.49 410	0.27 245	0.83 482	0.35 388	0.94 399	0.54 155	0.65 415	0.60 357	0.78 441	1.34 551	1.00 319	0.51 286	0.17 435	0.14 222	0.17 451	0.10 134	0.19 245	0.20 91

DDUNet	0.90 476	1.63 545	2.77 444	0.77 495	0.69 475	0.83 482	0.44 446	0.90 373	0.70 324	0.68 430	0.76 469	0.92 495	0.54 422	1.14 353	1.35 492	0.61 559	0.37 353	0.96 583	0.52 544	0.77 564	0.67 384

RTSC	0.84 442	1.40 506	2.67 405	0.50 416	0.40 376	0.83 482	0.33 369	1.11 520	1.14 540	0.93 508	0.82 483	0.84 470	0.58 442	1.34 388	1.82 527	0.18 448	0.49 383	0.14 383	0.30 449	0.46 527	0.42 247

GANetREF_RVC	0.81 430	1.44 516	3.04 492	0.49 410	0.27 245	0.83 482	0.63 511	1.03 478	0.92 492	0.63 388	0.61 365	0.72 416	0.59 445	2.40 546	0.58 318	0.33 538	0.25 327	0.37 545	0.25 416	0.41 508	0.36 208
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
DISCO	0.61 274	0.63 256	1.98 159	0.46 390	0.34 323	0.84 487	0.35 388	0.88 355	0.81 434	0.61 364	0.64 393	1.06 532	0.53 420	1.11 347	0.83 412	0.13 323	0.10 135	0.11 228	0.10 134	0.26 368	0.37 209

APVNet	0.76 411	1.11 425	3.23 506	0.39 332	0.36 347	0.85 488	0.44 446	0.96 416	0.73 352	0.58 324	0.69 421	0.76 434	0.56 429	2.29 535	0.82 410	0.17 435	0.18 276	0.24 512	0.19 362	0.35 462	0.27 144

YMNet	0.66 348	0.98 395	2.12 196	0.42 360	0.41 383	0.86 489	0.43 437	0.92 387	0.76 387	0.75 462	0.81 480	0.83 467	0.46 377	0.87 288	1.07 455	0.19 466	0.22 309	0.20 487	0.17 331	0.42 511	0.39 226

YMNet_1	0.66 348	0.98 395	2.12 196	0.42 360	0.41 383	0.86 489	0.43 437	0.92 387	0.76 387	0.75 462	0.81 480	0.83 467	0.46 377	0.87 288	1.07 455	0.19 466	0.22 309	0.20 487	0.17 331	0.42 511	0.39 226

DDVS	0.67 354	0.46 173	1.74 109	2.40 597	0.35 334	0.86 489	0.98 557	0.72 233	0.52 136	0.53 269	0.57 336	0.89 491	0.37 280	1.22 366	0.57 312	0.15 395	0.14 222	0.14 383	0.12 222	0.19 245	0.42 247

HBP-ISP	0.82 434	1.57 533	3.28 512	0.50 416	0.27 245	0.86 489	0.54 482	1.09 513	0.78 405	0.81 483	0.70 434	0.68 394	1.00 534	2.02 510	0.47 261	0.24 510	0.24 318	0.29 530	0.25 416	0.28 395	0.52 316

PSM-AAD	0.67 354	0.29 12	2.41 269	0.37 295	0.23 193	0.86 489	1.15 572	0.62 181	0.66 261	0.64 399	0.71 449	0.67 380	2.90 593	0.65 215	0.32 151	0.10 122	0.08 50	0.17 451	0.15 291	0.14 133	0.34 193

LSM	3.40 601	1.42 512	5.81 598	9.98 617	30.74 632	0.86 489	1.14 570	0.99 441	1.26 549	1.40 564	2.18 576	0.93 500	0.85 514	1.76 462	1.03 446	0.22 495	0.35 350	0.24 512	0.29 439	0.40 501	6.21 618

NVStereoNet_ROB	1.45 557	1.62 542	3.59 547	1.09 531	0.70 477	0.86 489	0.67 524	1.19 538	1.51 566	1.20 544	4.05 605	1.61 571	1.94 580	2.97 586	2.07 539	0.67 565	0.69 426	0.55 563	0.70 568	0.57 544	0.67 384
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CC-Net-ROB	0.95 494	1.57 533	2.93 473	0.90 509	0.39 369	0.87 496	0.44 446	1.12 523	0.83 447	0.59 343	0.69 421	0.64 363	0.50 406	2.73 573	0.93 423	0.97 579	0.40 364	0.87 580	0.29 439	0.61 550	0.66 379

FBW_ROB	0.94 491	1.23 463	2.35 248	0.46 390	0.32 306	0.87 496	0.46 456	1.15 530	0.97 515	0.83 492	0.78 477	1.01 519	0.64 464	3.65 599	1.65 513	0.27 524	0.24 318	0.40 548	0.26 424	0.32 433	0.88 455

DA	0.89 470	0.42 137	2.01 164	1.10 533	1.65 572	0.88 498	0.22 144	0.63 189	0.92 492	0.41 156	0.70 434	0.29 148	0.27 190	1.52 417	0.40 215	0.10 122	2.35 593	0.09 91	0.07 37	0.11 77	3.60 604

GGEV	0.89 470	0.42 137	2.01 164	1.10 533	1.65 572	0.88 498	0.22 144	0.63 189	0.92 492	0.41 156	0.70 434	0.29 148	0.27 190	1.52 417	0.40 215	0.10 122	2.35 593	0.09 91	0.07 37	0.11 77	3.60 604

WZ-Net	1.04 516	1.83 560	4.20 575	0.42 360	0.36 347	0.88 498	0.71 531	1.05 492	1.11 536	0.84 493	0.94 510	1.06 532	1.17 547	2.37 541	2.24 551	0.20 477	0.14 222	0.15 412	0.16 313	0.36 469	0.53 322

RYNet	0.77 419	0.91 379	2.36 249	0.37 295	0.41 383	0.88 498	0.44 446	0.99 441	0.88 479	0.65 415	0.54 300	0.92 495	0.61 456	2.70 570	1.23 482	0.15 395	0.14 222	0.17 451	0.14 267	0.27 382	0.55 338

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 442	1.41 507	2.80 449	0.94 515	0.35 334	0.89 502	0.41 423	0.89 364	0.66 261	0.57 317	0.63 380	0.75 429	0.38 289	2.37 541	0.55 305	1.16 588	0.31 343	0.36 543	0.21 384	0.59 546	0.63 369

XQC	0.84 442	1.32 478	2.61 377	0.78 498	0.44 400	0.89 502	0.53 479	1.16 533	1.07 531	0.85 495	0.69 421	0.92 495	0.73 490	1.40 394	1.44 500	0.24 510	0.35 350	0.23 506	0.26 424	0.45 523	0.39 226

DispFullNet	1.69 572	2.25 589	5.23 592	1.53 565	8.78 611	0.89 502	0.37 400	1.03 478	0.98 516	1.37 560	1.00 522	1.13 543	1.97 581	1.51 415	0.98 438	0.55 557	0.32 344	1.19 591	0.64 565	1.16 580	0.88 455

Wz-Net-MNSev	0.74 395	1.42 512	2.75 439	0.38 315	0.33 313	0.90 505	0.61 507	0.98 432	0.94 501	0.77 468	0.75 466	0.75 429	0.66 474	1.39 392	0.76 392	0.17 435	0.13 205	0.14 383	0.14 267	0.28 395	0.48 293

HH	0.79 425	0.52 208	2.72 429	1.45 557	0.80 493	0.91 506	0.23 183	0.76 246	0.76 387	0.64 399	0.55 311	0.87 484	0.41 323	0.94 309	0.45 250	0.09 53	1.20 487	0.10 153	0.09 93	0.16 166	2.16 566

HanStereo	0.79 425	0.52 208	2.72 429	1.45 557	0.80 493	0.91 506	0.23 183	0.76 246	0.76 387	0.64 399	0.55 311	0.87 484	0.41 323	0.94 309	0.45 250	0.09 53	1.20 487	0.10 153	0.09 93	0.16 166	2.16 566

BUS	0.45 120	0.32 48	1.58 90	0.31 172	0.22 163	0.91 506	0.23 183	1.05 492	0.67 274	0.64 399	0.53 280	0.65 368	0.32 254	0.48 124	0.34 176	0.13 323	0.10 135	0.14 383	0.12 222	0.13 109	0.15 46

NINENet	0.54 211	0.40 126	2.19 213	0.55 437	0.26 232	0.91 506	0.23 183	1.05 492	0.77 400	0.54 275	0.57 336	0.65 368	0.32 254	1.22 366	0.34 176	0.16 415	0.13 205	0.16 432	0.11 184	0.16 166	0.14 37

DStereoRT	1.00 508	0.72 299	2.87 465	0.36 282	0.38 363	0.92 510	0.35 388	0.92 387	1.17 545	0.57 317	0.64 393	1.04 527	1.13 544	1.75 459	1.04 449	0.15 395	0.59 407	2.18 611	0.80 578	0.16 166	2.28 580

TRStereo	0.89 470	1.02 403	2.91 471	4.59 611	0.31 294	0.93 511	0.23 183	1.93 587	0.66 261	0.37 138	0.54 300	0.48 282	0.40 311	0.67 221	0.29 115	0.13 323	0.37 353	0.11 228	0.48 532	0.13 109	1.21 506

MFMNet_re	1.01 509	1.73 553	3.04 492	0.85 505	0.76 486	0.93 511	0.81 542	1.02 470	1.10 534	1.05 522	1.06 532	0.84 470	0.96 531	0.93 308	0.97 429	0.68 566	0.61 410	0.63 569	0.60 561	0.77 564	0.80 431

NRIStereo	0.50 171	0.34 70	2.44 286	0.52 424	0.16 46	0.94 513	0.73 534	0.52 110	0.65 253	0.48 203	0.40 192	0.59 337	0.29 228	0.78 268	0.33 164	0.11 222	0.13 205	0.11 228	0.09 93	0.22 299	0.25 129

EDNetEfficient	1.29 542	0.78 329	4.27 578	0.65 471	1.03 525	0.94 513	1.38 586	0.87 347	1.75 577	2.33 592	1.32 551	1.04 527	2.21 587	1.59 436	4.07 596	0.16 415	0.19 282	0.15 412	0.27 433	0.38 485	0.40 233

LCNet	0.58 238	0.43 149	2.42 273	0.91 513	0.22 163	0.95 515	0.29 317	0.62 181	0.64 246	0.52 260	0.55 311	0.41 223	0.75 498	0.84 284	0.27 89	0.10 122	0.07 13	0.12 287	0.18 344	0.97 575	0.40 233

ADCRef	0.88 462	1.45 517	2.68 412	0.38 315	0.35 334	0.95 515	0.51 472	0.92 387	0.81 434	0.89 499	0.84 487	0.61 346	1.35 552	1.26 379	3.38 583	0.14 364	0.12 187	0.17 451	0.19 362	0.28 395	0.34 193

ADCS	1.14 530	2.02 573	3.36 519	0.43 373	0.37 354	0.96 517	0.81 542	1.12 523	1.17 545	1.25 553	0.98 518	1.08 535	0.92 526	1.41 398	4.97 603	0.23 503	0.21 306	0.22 498	0.23 403	0.40 501	0.67 384

Reg-Stereo(zero)	0.66 348	0.26 1	2.13 202	0.25 58	1.15 544	0.99 518	0.97 556	0.57 151	0.81 434	0.52 260	0.46 220	0.54 310	0.59 445	0.47 111	1.14 467	0.08 22	0.88 453	0.08 41	0.36 498	0.12 90	0.80 431

ADCMid	1.06 518	1.82 559	3.53 543	0.39 332	0.36 347	0.99 518	0.58 495	1.01 461	0.94 501	1.23 550	1.02 525	1.01 519	1.01 535	1.11 347	4.04 595	0.22 495	0.19 282	0.42 552	0.32 465	0.42 511	0.53 322

Wz-Net-TNSev	1.02 510	2.26 591	3.69 552	0.38 315	0.31 294	1.00 520	0.71 531	1.12 523	1.02 522	0.74 459	0.73 456	1.09 538	0.91 523	2.46 550	2.15 545	0.21 488	0.20 297	0.16 432	0.20 373	0.48 532	0.62 363

ACV-stereo	0.71 379	0.85 353	3.01 486	0.33 215	0.25 215	1.01 521	0.59 498	0.62 181	0.54 155	0.42 164	0.45 215	1.54 569	1.44 559	1.40 394	0.73 382	0.14 364	0.13 205	0.12 287	0.11 184	0.20 268	0.35 200

SPS-STEREO	1.22 535	1.65 547	3.41 532	0.66 476	0.69 475	1.01 521	0.68 526	1.10 516	0.96 509	1.40 564	1.25 544	1.46 566	1.08 540	2.05 513	2.24 551	0.66 564	0.61 410	0.58 564	0.57 556	0.66 554	1.65 545
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
z-mn7	0.90 476	2.01 571	3.02 488	0.37 295	0.29 268	1.02 523	0.48 462	0.97 424	1.33 556	0.71 447	1.36 554	0.85 476	0.62 458	2.15 526	1.50 503	0.15 395	0.13 205	0.14 383	0.13 244	0.34 448	0.53 322

w-ln-seven	0.86 454	1.50 525	3.03 491	0.38 315	0.35 334	1.02 523	0.48 462	1.06 505	1.13 538	0.92 504	0.86 495	0.86 483	0.60 453	1.67 447	1.89 530	0.15 395	0.14 222	0.16 432	0.15 291	0.35 462	0.57 346

otaku	1.15 531	2.10 579	3.51 540	0.98 521	0.74 481	1.02 523	0.59 498	1.03 478	0.89 484	0.70 438	1.60 561	0.98 512	0.65 467	1.63 440	1.80 526	0.99 581	0.46 375	0.73 574	0.40 510	1.30 588	0.88 455

PVD	1.05 517	1.21 453	2.36 249	0.84 504	0.91 507	1.04 526	0.64 513	1.32 550	1.68 572	1.43 566	1.41 557	1.14 545	1.15 545	1.49 413	1.77 523	0.27 524	0.65 419	0.28 522	0.35 488	0.40 501	0.73 407

SGM-Forest	1.84 574	7.91 616	10.36 610	0.42 360	0.33 313	1.04 526	1.29 582	1.01 461	0.88 479	1.19 539	2.30 580	1.03 523	1.79 576	2.60 561	2.81 573	0.22 495	0.21 306	0.21 493	0.19 362	0.25 348	0.79 427
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.77 419	0.61 247	2.01 164	0.40 345	0.46 410	1.05 528	0.59 498	1.02 470	0.74 372	0.90 501	0.97 515	0.82 462	0.89 521	1.68 451	1.16 471	0.32 536	0.26 330	0.32 536	0.28 435	0.35 462	0.47 286

stereogan	0.74 395	0.68 276	2.82 455	0.40 345	0.40 376	1.05 528	0.42 430	0.99 441	0.96 509	0.78 476	0.86 495	1.15 547	0.73 490	1.57 428	0.56 309	0.20 477	0.19 282	0.20 487	0.16 313	0.37 477	0.34 193

ADCP+	1.03 515	1.68 550	3.83 561	0.35 263	0.39 369	1.05 528	0.79 541	0.94 399	0.86 469	0.69 434	0.68 416	0.85 476	1.53 568	1.02 322	4.56 600	0.13 323	0.12 187	0.16 432	0.15 291	0.28 395	0.44 273

Ntro	1.11 527	2.10 579	3.52 542	0.97 520	0.87 503	1.06 531	0.54 482	1.02 470	0.93 499	0.63 388	0.76 469	0.93 500	0.67 476	1.76 462	1.71 514	1.03 582	0.46 375	0.76 575	0.41 515	1.29 586	0.86 451

CSAN	1.38 551	1.74 556	4.12 571	0.53 428	0.38 363	1.06 531	1.15 572	1.29 546	1.12 537	1.19 539	1.90 569	1.04 527	1.44 559	5.92 610	2.82 574	0.26 520	0.22 309	0.24 512	0.25 416	0.35 462	0.54 328

RainbowNet	1.27 539	2.22 587	3.58 546	1.14 540	0.92 508	1.08 533	0.76 536	1.19 538	1.15 542	0.77 468	0.97 515	1.08 535	0.83 510	1.64 443	1.72 516	1.20 590	1.30 507	1.01 587	0.58 557	1.23 583	0.97 478

DPSNet	1.02 510	0.72 299	2.84 459	0.60 453	0.39 369	1.08 533	0.75 535	1.41 558	1.14 540	0.74 459	0.69 421	1.05 531	1.67 570	2.09 522	2.22 550	0.27 524	0.61 410	0.20 487	0.50 537	0.48 532	1.03 488

Wave_Phase_stereo	0.37 57	0.38 109	1.38 62	0.24 43	0.29 268	1.09 535	0.21 120	0.52 110	0.38 34	0.22 30	0.18 17	0.20 64	0.14 15	0.35 51	0.47 261	0.07 7	0.42 367	0.16 432	0.21 384	0.12 90	0.42 247

MeshStereo	1.29 542	1.34 486	3.04 492	0.35 263	0.28 260	1.10 536	0.69 528	1.42 559	1.07 531	2.71 599	2.43 582	2.95 588	1.50 565	2.92 584	2.03 535	0.23 503	0.22 309	0.22 498	0.19 362	0.50 535	0.69 396
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
NaN_ROB	1.25 538	1.46 519	3.84 563	0.54 435	0.56 434	1.12 537	0.99 558	1.05 492	1.03 524	1.10 527	0.87 497	0.77 436	1.07 539	5.85 609	2.98 576	0.16 415	0.23 316	0.16 432	0.24 407	0.28 395	0.66 379

FCDSN-DC	1.45 557	1.12 427	3.30 515	0.48 397	0.41 383	1.13 538	0.60 502	1.17 536	1.28 552	2.25 589	2.85 592	3.65 596	3.34 599	2.58 559	2.44 557	0.31 535	0.26 330	0.31 532	0.30 449	0.37 477	0.78 424
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EGLCR-Stereo	0.90 476	0.31 34	1.90 142	1.60 567	0.95 512	1.14 539	0.42 430	0.85 327	0.43 69	1.74 578	0.21 38	0.27 131	0.17 42	1.56 423	0.30 122	0.10 122	2.60 597	0.10 153	0.09 93	0.10 62	3.10 595

ACVNet-4b	2.00 578	2.19 583	4.85 589	1.09 531	0.86 500	1.15 540	0.53 479	1.11 520	1.15 542	0.65 415	1.09 533	1.97 576	0.69 483	2.31 536	9.78 617	5.73 616	0.42 367	1.03 588	0.55 548	1.89 599	0.92 463

MFN_U_SF_RVC	1.57 567	2.56 606	3.30 515	0.66 476	0.41 383	1.15 540	0.51 472	1.27 543	1.35 558	1.61 576	1.20 541	1.43 564	0.97 532	1.80 473	2.10 540	1.88 606	1.79 554	1.97 609	2.14 611	1.61 596	1.76 550

AnyNet_C32	1.08 525	1.76 557	3.01 486	0.50 416	0.54 430	1.17 542	1.16 574	0.97 424	0.95 507	1.11 529	0.98 518	0.87 484	0.93 528	1.57 428	4.11 597	0.22 495	0.20 297	0.25 517	0.25 416	0.40 501	0.68 389

PDISCO_ROB	0.84 442	1.46 519	2.84 459	0.65 471	0.59 444	1.17 542	0.48 462	1.19 538	1.08 533	0.67 424	0.72 454	1.00 518	0.61 456	1.24 371	1.05 450	0.38 543	0.18 276	0.28 522	0.24 407	0.58 545	0.44 273

ACVNet_1	1.47 559	2.27 592	4.92 590	1.11 536	0.89 504	1.19 544	0.66 519	1.28 544	1.19 547	0.98 511	0.97 515	3.06 591	1.48 564	2.37 541	1.82 527	1.08 584	0.49 383	1.03 588	0.48 532	1.20 582	0.95 472

WCMA_ROB	1.29 542	1.21 453	3.13 500	0.65 471	0.36 347	1.20 545	0.78 539	1.00 451	0.98 516	1.78 579	2.62 587	3.08 592	2.01 583	1.86 488	2.35 555	0.38 543	0.38 357	0.32 536	0.32 465	0.31 423	1.06 491

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 434	0.78 329	3.67 550	0.35 263	0.81 495	1.25 546	0.88 548	1.13 527	0.58 189	0.84 493	0.52 273	1.24 551	0.64 464	0.77 261	0.70 368	0.10 122	0.53 393	0.11 228	0.45 522	0.29 405	0.81 438

UGAM-zero	0.97 501	0.44 162	2.48 323	0.33 215	0.86 500	1.26 547	0.76 536	1.05 492	0.52 136	0.93 508	0.45 215	1.32 557	0.81 506	2.08 519	0.49 279	0.10 122	0.52 391	0.09 91	0.47 529	0.11 77	4.43 613

Select-FE	0.89 470	0.94 389	2.99 483	0.50 416	1.03 525	1.31 548	0.92 553	1.40 557	0.59 200	1.11 529	0.55 311	1.16 549	0.75 498	0.91 302	1.20 476	0.11 222	0.46 375	0.11 228	0.49 534	0.14 133	1.09 494

iRaft-Stereo_20w	1.50 560	0.42 137	4.81 588	2.24 594	2.09 589	1.36 549	1.27 581	1.38 554	0.94 501	2.07 581	0.42 197	0.85 476	0.69 483	0.87 288	1.37 496	0.10 122	4.04 613	0.09 91	0.40 510	0.17 190	4.53 614

ADCPNet	1.07 521	1.37 500	4.54 587	0.38 315	0.68 473	1.36 549	0.64 513	0.93 393	0.83 447	0.79 477	0.82 483	1.08 535	1.18 548	1.30 384	2.68 567	0.21 488	0.69 426	0.21 493	0.95 592	0.30 414	0.54 328

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 491	0.84 348	3.40 530	1.46 559	0.78 491	1.37 551	0.70 530	1.11 520	0.68 301	0.80 479	1.29 546	1.09 538	0.59 445	1.16 356	1.01 445	0.14 364	0.53 393	0.11 228	0.46 527	0.31 423	0.86 451

ACVNet_2	1.54 565	2.20 585	4.42 584	1.10 533	0.93 511	1.37 551	0.87 546	1.53 564	1.71 575	1.22 548	1.72 564	2.12 579	1.06 538	2.58 559	1.93 531	0.94 576	0.54 396	1.00 586	0.56 551	2.11 603	0.96 475

IMH-64-1	1.50 560	1.98 567	2.69 419	1.39 555	1.12 541	1.39 553	1.19 577	1.80 577	1.47 564	1.19 539	2.20 577	1.53 567	1.51 566	2.12 524	1.98 532	1.34 595	0.68 423	1.28 594	0.70 568	1.37 590	1.12 495

IMH-64	1.50 560	1.98 567	2.69 419	1.39 555	1.12 541	1.39 553	1.19 577	1.80 577	1.47 564	1.19 539	2.20 577	1.53 567	1.51 566	2.12 524	1.98 532	1.34 595	0.68 423	1.28 594	0.70 568	1.37 590	1.12 495

MIPNet	0.88 462	1.07 414	2.85 462	0.61 459	0.18 87	1.46 555	1.37 584	1.65 573	0.78 405	1.93 580	0.85 490	0.75 429	1.66 569	0.87 288	0.34 176	0.10 122	0.08 50	0.11 228	0.32 465	0.27 382	0.26 137

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 525	2.01 571	2.56 357	0.49 410	0.40 376	1.49 556	0.96 555	1.02 470	0.95 507	0.85 495	0.94 510	1.06 532	0.59 445	2.92 584	1.15 469	0.43 549	0.74 436	0.32 536	0.55 548	0.74 559	1.35 523

ADCL	1.07 521	1.22 458	2.80 449	0.40 345	0.33 313	1.50 557	1.87 596	0.97 424	1.04 527	1.26 554	1.28 545	0.99 515	1.41 558	1.36 390	3.51 586	0.17 435	0.14 222	0.22 498	0.21 384	0.32 433	0.43 257

ELAS_RVC	1.51 563	0.88 364	3.36 519	0.63 464	0.56 434	1.53 558	2.73 601	1.53 564	1.76 578	2.26 590	2.21 579	2.10 578	3.07 595	2.08 519	2.52 560	0.42 546	0.42 367	0.42 552	0.37 500	0.51 537	0.84 443
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Dean	1.92 576	2.31 595	5.03 591	1.31 546	1.08 534	1.55 559	0.99 558	1.98 590	2.33 592	1.51 573	4.15 606	4.23 602	1.39 557	2.31 536	2.10 540	1.18 589	0.69 426	1.18 590	0.75 577	1.30 588	1.07 492

AnyNet_C01	1.20 534	1.89 563	4.25 577	0.55 437	0.54 430	1.57 560	1.39 587	1.10 516	1.13 538	1.19 539	1.34 553	1.15 547	1.11 542	1.73 455	2.89 575	0.26 520	0.24 318	0.28 522	0.24 407	0.50 535	0.68 389

MADNet+	1.44 555	2.19 583	6.00 599	0.89 507	0.70 477	1.58 561	1.11 567	1.56 569	1.30 555	0.89 499	1.03 527	1.25 552	1.12 543	3.29 591	2.80 572	0.48 554	0.57 403	0.39 547	0.36 498	0.63 551	0.69 396

RTS	1.29 542	1.59 537	6.48 602	0.63 464	0.57 439	1.59 562	0.90 551	1.15 530	1.44 562	1.20 544	1.31 549	1.10 540	0.87 519	2.67 566	2.27 553	0.21 488	0.38 357	0.19 477	0.20 373	0.46 527	0.68 389

RTSA	1.29 542	1.59 537	6.48 602	0.63 464	0.57 439	1.59 562	0.90 551	1.15 530	1.44 562	1.20 544	1.31 549	1.10 540	0.87 519	2.67 566	2.27 553	0.21 488	0.38 357	0.19 477	0.20 373	0.46 527	0.68 389

riskmin	0.96 498	0.32 48	2.07 179	1.72 575	1.61 571	1.62 564	0.57 493	1.45 560	0.55 166	0.73 452	0.89 502	0.92 495	0.45 366	1.16 356	0.60 327	0.11 222	1.30 507	0.12 287	1.38 603	0.14 133	1.51 535

IPLG	0.74 395	1.09 418	2.87 465	0.36 282	0.21 150	1.63 565	0.60 502	1.39 555	0.63 236	1.39 562	0.51 264	0.40 216	0.86 516	1.40 394	0.37 199	0.09 53	0.07 13	0.14 383	0.12 222	0.34 448	0.23 115

IMH	2.14 583	2.46 601	3.60 549	1.70 573	1.13 543	1.65 566	0.93 554	2.13 593	1.93 584	1.37 560	2.64 589	2.19 580	1.82 577	5.77 608	2.18 547	5.70 615	1.05 473	1.31 596	0.72 573	1.39 592	1.13 497

SAMSARA	1.11 527	1.35 490	2.60 372	1.34 550	0.77 488	1.67 567	1.41 590	1.47 561	0.99 519	1.54 574	0.89 502	1.44 565	0.90 522	1.88 494	1.71 514	0.25 516	0.55 399	0.22 498	0.34 484	0.39 494	0.50 301

LVE	2.10 581	2.61 607	4.30 582	1.79 578	1.81 578	1.68 568	1.04 565	2.35 595	2.78 599	1.27 555	2.87 593	4.21 601	1.46 561	2.83 580	2.02 534	2.87 611	0.92 456	1.19 591	1.47 605	1.29 586	1.18 499

SANet	1.35 549	1.80 558	4.39 583	0.41 356	0.29 268	1.72 569	0.89 550	1.17 536	2.47 593	1.22 548	1.82 566	1.72 573	1.70 572	2.57 557	3.30 580	0.18 448	0.16 255	0.16 432	0.15 291	0.34 448	0.62 363

WAO-7	1.58 568	2.04 576	3.25 509	0.94 515	0.75 483	1.75 570	1.13 569	1.87 583	1.97 586	1.46 570	2.53 584	1.98 577	1.75 573	3.13 588	2.48 559	0.69 567	0.67 421	0.94 582	0.74 576	0.80 567	0.77 418

notaker	2.77 591	2.35 597	4.02 568	2.61 603	1.44 558	1.77 571	1.14 570	2.77 599	1.81 581	2.30 591	11.41 618	3.95 597	4.70 605	3.24 590	3.01 577	1.58 602	0.88 453	1.71 607	1.08 597	2.10 602	1.44 532

PAM_32	0.95 494	0.43 149	2.68 412	0.64 468	1.10 540	1.78 572	1.16 574	1.12 523	0.96 509	1.07 525	0.90 505	1.38 561	0.76 502	0.78 268	1.11 462	0.10 122	1.29 504	0.10 153	0.50 537	0.16 166	0.98 480

PAM	0.91 479	0.43 149	2.67 405	0.77 495	0.89 504	1.81 573	1.22 579	1.13 527	0.78 405	1.16 536	0.91 507	1.39 562	0.68 478	0.76 259	1.06 453	0.10 122	0.98 461	0.10 153	0.50 537	0.14 133	0.66 379

PWCK	1.62 570	2.32 596	4.27 578	1.11 536	0.56 434	1.81 573	1.84 594	1.55 567	1.54 568	1.45 567	1.81 565	1.82 574	1.38 556	3.34 592	2.14 544	1.09 586	0.57 403	0.98 585	0.59 559	1.50 594	0.79 427

LRCNet_RVC	13.78 622	19.34 622	13.01 615	19.47 623	12.67 617	1.85 575	0.42 430	12.28 622	1.10 534	15.76 623	18.69 627	12.52 624	8.65 615	12.22 620	9.64 615	22.29 631	8.38 624	25.92 633	24.06 633	19.72 630	17.59 630

NCC-stereo	0.88 462	1.22 458	2.97 478	0.60 453	0.45 403	1.88 576	0.48 462	1.04 484	0.75 378	0.70 438	0.85 490	0.93 500	0.84 511	1.81 475	1.51 506	0.28 527	0.19 282	0.23 506	0.31 457	0.27 382	0.35 200

Abc-Net	0.88 462	1.22 458	2.97 478	0.60 453	0.45 403	1.88 576	0.48 462	1.04 484	0.75 378	0.70 438	0.85 490	0.93 500	0.84 511	1.81 475	1.51 506	0.28 527	0.19 282	0.23 506	0.31 457	0.27 382	0.35 200
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EAI-Stereo	1.16 532	0.29 12	1.94 151	0.55 437	0.97 516	1.96 578	7.94 617	1.34 551	1.03 524	1.01 518	1.48 558	0.51 293	0.66 474	0.65 215	1.42 499	0.09 53	0.23 316	0.09 91	0.53 545	0.13 109	0.49 299

FC-DCNN	1.60 569	0.85 353	3.44 536	0.46 390	0.39 369	1.96 578	0.66 519	1.72 576	1.70 574	2.75 601	2.91 595	4.20 599	3.15 596	2.72 571	2.66 566	0.30 533	0.26 330	0.31 532	0.30 449	0.33 438	0.91 459

KSHMR	4.19 605	2.37 598	6.24 600	1.73 576	1.48 563	1.97 580	1.29 582	3.18 604	17.06 626	2.15 585	15.74 621	9.09 616	1.75 573	8.33 614	2.37 556	1.55 601	1.29 504	1.70 606	1.23 601	1.75 597	1.60 541

SDNR	2.06 579	2.93 609	2.94 475	1.55 566	5.13 609	1.98 581	0.24 212	1.95 589	2.62 596	0.92 504	2.71 590	5.76 609	0.68 478	3.61 598	3.84 591	0.33 538	0.38 357	0.22 498	0.17 331	1.13 578	2.04 560

G-Net	1.02 510	0.70 288	3.23 506	0.60 453	0.66 469	2.00 582	0.71 531	0.78 260	0.70 324	1.14 533	2.53 584	1.29 555	1.01 535	1.47 410	1.74 518	0.25 516	0.24 318	0.24 512	0.26 424	0.37 477	0.40 233

MSMD_ROB	1.41 553	1.03 407	2.75 439	0.41 356	0.32 306	2.00 582	0.61 507	0.96 416	1.43 561	2.97 603	2.63 588	4.76 605	2.04 584	2.44 549	1.78 524	0.30 533	0.26 330	0.32 536	0.32 465	0.32 433	0.63 369

FC-DCNN v2	1.65 571	0.85 353	3.39 525	0.46 390	0.39 369	2.02 584	0.66 519	1.94 588	1.84 582	2.81 602	2.99 596	4.39 603	3.25 597	2.81 579	2.75 571	0.29 532	0.26 330	0.31 532	0.30 449	0.33 438	0.91 459

IGEV-RUCA	2.30 584	0.38 109	1.36 58	0.41 356	1.90 581	2.03 585	1.86 595	1.37 553	1.78 579	3.73 607	3.72 602	5.06 606	8.09 614	2.15 526	1.63 512	0.26 520	0.77 437	2.71 613	1.91 609	2.43 606	2.42 582

ktn	4.44 606	2.47 602	3.70 553	1.82 580	1.49 564	2.11 586	1.40 588	2.30 594	12.56 617	11.36 618	16.25 622	11.30 620	3.77 601	4.41 605	3.47 585	1.86 605	0.99 463	1.74 608	1.21 600	3.28 609	1.39 527

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 552	2.04 576	3.02 488	0.58 451	0.41 383	2.15 587	1.00 562	1.31 549	1.29 553	1.05 522	1.10 534	1.29 555	0.91 523	3.07 587	1.34 490	1.65 603	0.84 450	0.68 572	0.88 589	1.55 595	1.91 552

WAO-6	1.69 572	1.87 562	3.21 505	1.15 541	1.01 522	2.29 588	1.06 566	1.85 581	2.84 600	1.30 559	2.59 586	2.19 580	1.67 570	2.62 562	2.52 560	0.96 578	0.68 423	1.19 591	0.84 586	1.13 578	0.95 472

HanzoNet	7.85 612	3.30 610	5.75 597	7.47 614	3.97 606	2.34 589	1.37 584	3.47 608	4.02 604	13.30 620	10.49 614	10.86 618	16.67 624	8.50 615	10.51 619	10.80 624	9.84 626	5.83 620	13.69 624	7.24 618	7.51 619

UNDER WATER	2.84 592	2.25 589	5.25 593	1.84 581	1.45 559	2.36 590	1.44 591	3.23 605	6.51 611	2.61 596	2.73 591	5.69 608	5.64 609	3.14 589	4.18 598	1.48 599	0.81 445	1.60 605	1.07 596	1.91 600	1.67 546

LE_ROB	4.55 607	2.43 600	9.94 608	2.79 605	4.03 607	2.40 591	3.54 603	2.72 597	11.04 615	11.64 619	4.69 610	5.25 607	10.74 618	4.52 606	9.73 616	0.82 573	0.70 429	1.34 597	0.97 593	0.74 559	0.94 469

Anonymous_2	1.36 550	0.49 188	2.03 170	1.71 574	1.58 568	2.49 592	0.58 495	1.59 570	2.31 591	0.77 468	0.88 500	1.03 523	0.58 442	1.20 365	0.66 356	0.32 536	1.38 516	1.42 600	3.87 617	0.78 566	1.56 537

DGSMNet	2.93 596	0.77 323	3.44 536	3.58 610	4.25 608	2.53 593	6.86 616	1.03 478	0.88 479	0.58 324	1.85 567	0.79 444	0.62 458	1.63 440	1.46 501	4.62 614	4.98 617	5.15 619	4.71 618	4.52 614	4.37 612

SGM_RVC	2.11 582	1.07 414	2.87 465	0.98 521	0.92 508	2.72 594	1.88 597	1.91 586	12.27 616	2.09 582	1.99 571	2.47 584	2.24 588	2.87 583	2.03 535	0.54 555	0.47 379	0.42 552	0.47 529	0.74 559	1.22 508
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	1.52 564	0.92 384	2.91 471	0.62 461	0.57 439	3.13 595	2.21 598	1.67 574	1.58 570	2.42 593	2.43 582	1.87 575	2.49 590	1.85 486	2.70 568	0.42 546	0.43 372	0.41 550	0.40 510	0.51 537	0.85 448
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	3.17 599	2.52 603	10.79 611	3.57 609	0.30 284	3.28 596	0.81 542	2.81 600	1.80 580	0.81 483	0.87 497	1.59 570	1.15 545	26.18 632	2.61 565	0.18 448	0.13 205	0.19 477	1.61 608	0.94 571	1.22 508

UNDER WATER-64	2.59 586	2.28 593	5.63 596	1.85 582	1.45 559	3.28 596	1.60 592	2.62 596	5.57 608	2.09 582	2.12 573	4.10 598	4.21 603	2.74 574	3.64 588	1.49 600	0.86 452	1.58 604	1.09 598	1.91 600	1.62 543

MADNet++	2.94 597	2.17 582	3.27 511	2.55 602	2.28 593	3.29 598	3.37 602	2.76 598	2.67 598	3.10 604	3.20 598	2.78 587	3.25 597	4.11 602	4.68 602	2.72 610	2.27 587	3.03 616	2.43 613	2.34 605	2.59 584

FINET	1.92 576	1.96 565	4.49 586	1.62 568	1.39 556	3.51 599	4.39 608	2.89 601	2.58 595	1.39 562	1.98 570	1.35 559	2.12 586	1.64 443	2.12 542	0.84 574	1.03 472	0.18 470	0.29 439	0.54 542	2.12 564

MonStereo1	2.06 579	1.22 458	2.39 261	1.22 544	1.04 527	3.53 600	0.62 509	1.55 567	1.93 584	1.50 572	3.36 601	2.24 582	10.67 617	2.85 581	1.50 503	1.08 584	0.39 363	0.96 583	0.58 557	1.16 580	1.39 527

TorneroNet-64	2.74 590	2.23 588	4.18 574	1.48 561	1.20 546	3.88 601	1.01 564	3.48 610	6.61 612	2.62 597	4.55 609	4.20 599	3.84 602	3.39 595	3.40 584	1.23 591	0.66 420	1.39 599	0.80 578	3.42 610	1.27 514

DStereoSA	2.66 587	1.38 504	3.38 524	2.11 589	2.88 602	3.99 602	6.44 615	1.48 562	3.47 602	1.23 550	4.33 608	1.33 558	4.54 604	2.05 513	5.45 605	1.23 591	1.83 556	0.49 560	1.54 606	1.11 576	2.96 590

MDST_ROB	1.28 541	0.53 212	3.84 563	0.55 437	0.45 403	4.06 603	0.60 502	1.36 552	0.89 484	2.18 586	1.17 538	0.98 512	0.72 487	4.28 603	2.12 542	0.20 477	0.16 255	0.19 477	0.17 331	0.20 268	0.84 443

WAO-8	2.91 594	2.55 604	3.77 554	1.93 586	1.04 527	4.08 604	0.99 558	3.25 606	6.09 609	2.20 587	3.34 599	3.33 594	2.64 591	11.73 617	2.52 560	2.12 607	1.92 560	1.55 602	0.93 590	1.27 584	0.96 475

Venus	2.91 594	2.55 604	3.77 554	1.93 586	1.04 527	4.08 604	0.99 558	3.25 606	6.09 609	2.20 587	3.34 599	3.33 594	2.64 591	11.73 617	2.52 560	2.12 607	1.92 560	1.55 602	0.93 590	1.27 584	0.96 475

SGM+DAISY	2.67 589	2.14 581	4.28 580	1.92 585	2.11 590	4.36 606	5.22 612	3.17 603	3.00 601	3.24 606	3.81 603	3.03 590	3.61 600	2.53 554	3.79 590	1.15 587	1.29 504	0.66 570	0.71 572	0.95 572	2.44 583

JetBlue	1.89 575	2.09 578	4.16 573	0.74 490	1.23 548	4.52 607	3.86 607	1.68 575	1.26 549	1.28 556	1.54 560	2.36 583	1.86 578	3.35 593	3.37 582	0.54 555	0.49 383	0.48 558	0.49 534	1.39 592	1.21 506

DStereoFS	2.88 593	2.40 599	3.33 517	2.36 596	2.63 599	5.25 608	4.98 610	3.05 602	4.10 605	2.71 599	3.88 604	2.77 586	5.31 607	2.69 569	3.64 588	1.35 597	1.67 550	0.58 564	1.10 599	0.88 568	3.02 594

MANE	3.51 603	2.03 575	3.88 565	1.89 584	2.01 586	5.98 609	4.72 609	5.87 614	7.13 613	3.80 608	5.10 611	6.11 611	5.34 608	4.39 604	5.05 604	1.07 583	1.28 502	0.50 561	0.85 587	0.76 562	2.36 581

SGM-ForestM	3.67 604	2.70 608	5.34 595	1.65 571	1.72 575	6.02 610	5.08 611	4.10 611	3.47 602	4.59 609	4.21 607	9.81 617	5.79 610	6.44 611	6.97 612	0.88 575	1.09 477	0.33 540	0.45 522	0.68 555	2.10 563

TCMNet-wrong-test	5.56 609	6.73 614	6.40 601	13.05 621	11.91 616	7.29 611	5.47 613	7.17 617	1.58 570	2.68 598	3.15 597	8.30 615	5.87 611	4.80 607	6.10 609	3.08 612	0.98 461	2.37 612	1.99 610	6.69 617	5.63 617

JetRed	3.37 600	4.96 611	10.08 609	1.48 561	1.73 576	7.63 612	5.47 613	3.47 608	2.20 590	2.42 593	2.40 581	2.98 589	2.35 589	3.52 597	6.60 610	1.33 594	1.90 559	1.38 598	1.23 601	2.30 604	2.02 558

DPSMNet_ROB	9.58 616	5.96 613	13.98 618	8.88 615	11.87 615	8.54 613	24.08 625	6.48 616	13.67 621	5.35 611	11.53 620	6.31 613	11.04 619	7.69 613	14.09 622	7.61 623	8.23 621	5.03 618	7.75 622	5.24 616	8.36 621

DGTPSM_ROB	8.97 615	5.94 612	13.01 615	5.95 613	11.34 614	8.54 613	24.06 624	6.47 615	13.52 618	5.19 610	11.52 619	6.18 612	11.04 619	7.02 612	13.92 621	4.47 613	7.66 619	3.90 617	7.43 621	4.34 613	7.98 620

tt	4.94 608	0.32 48	4.22 576	2.29 595	1.58 568	10.19 615	16.94 622	9.44 620	5.03 607	1.69 577	1.33 552	4.68 604	5.02 606	3.38 594	5.91 608	6.15 617	9.47 625	2.80 614	3.16 615	3.54 611	1.58 539

MultiAttention	2.45 585	0.55 224	2.24 226	1.79 578	2.54 598	11.19 616	2.28 599	1.28 544	0.84 459	0.63 388	1.17 538	1.13 543	0.57 434	15.98 625	1.78 524	0.20 477	0.09 104	0.43 555	1.60 607	0.95 572	1.69 547

HaxPig	19.88 623	22.39 629	22.30 624	17.98 622	17.98 621	12.06 617	12.06 619	16.25 627	15.97 625	21.05 629	21.41 629	18.85 628	18.35 625	20.07 630	19.64 628	23.57 635	23.19 634	24.07 632	23.71 632	22.95 631	23.72 633

TorneroNet	5.60 610	2.30 594	3.98 566	1.49 563	1.26 551	14.47 618	1.11 567	4.85 612	20.66 631	10.12 615	16.30 623	11.78 621	7.35 612	3.41 596	4.38 599	1.36 598	0.70 429	1.46 601	0.87 588	2.73 607	1.33 519

USTest	8.06 613	7.11 615	8.76 606	9.20 616	9.03 612	15.20 619	23.57 623	10.01 621	9.45 614	5.97 613	6.79 612	7.77 614	7.51 613	8.75 616	11.06 620	2.24 609	3.58 609	2.87 615	3.21 616	4.93 615	4.21 611

xyz-stereo	3.06 598	0.44 162	30.74 636	0.24 43	0.12 6	15.34 620	0.24 212	0.56 144	0.49 105	0.62 377	7.90 613	0.64 363	0.49 401	1.44 405	1.05 450	0.09 53	0.07 13	0.34 541	0.08 60	0.13 109	0.19 82

MEDIAN_ROB	23.95 626	26.96 636	26.29 633	22.14 624	22.09 623	16.18 621	14.23 620	20.47 628	20.09 627	25.43 638	25.22 637	22.96 629	22.54 630	24.33 631	23.18 632	28.15 637	27.16 638	28.60 634	27.73 636	27.59 632	27.58 634

xxxxx1	29.05 635	20.74 625	14.05 619	50.10 633	40.25 635	19.01 622	26.60 626	21.83 630	20.22 628	16.52 624	17.56 624	18.33 625	21.41 627	16.11 626	20.77 629	23.48 632	26.77 635	66.36 639	78.56 639	30.19 633	32.23 638

tt_ll	29.05 635	20.74 625	14.05 619	50.10 633	40.25 635	19.01 622	26.60 626	21.83 630	20.22 628	16.52 624	17.56 624	18.33 625	21.41 627	16.11 626	20.77 629	23.48 632	26.77 635	66.36 639	78.56 639	30.19 633	32.23 638

ff	29.05 635	20.74 625	14.05 619	50.10 633	40.25 635	19.01 622	26.60 626	21.83 630	20.22 628	16.52 624	17.56 624	18.33 625	21.41 627	16.11 626	20.77 629	23.48 632	26.77 635	66.36 639	78.56 639	30.19 633	32.23 638

Anonymous_1	22.76 624	11.11 617	11.93 612	12.73 618	26.05 631	19.39 625	27.77 629	14.18 623	13.64 620	14.92 622	10.66 615	11.26 619	11.24 621	12.48 621	14.45 623	37.82 639	7.87 620	34.92 636	63.61 638	87.51 641	11.75 624

AVERAGE_ROB	26.91 634	30.28 637	29.18 635	25.78 625	25.30 625	19.49 626	15.38 621	23.70 633	23.02 634	28.38 640	27.78 638	26.23 637	25.76 638	26.95 639	25.55 633	31.27 638	30.02 639	31.76 635	30.80 637	30.88 636	30.77 637

U	3.41 602	0.37 99	1.27 49	0.27 92	13.75 620	19.65 627	0.15 35	0.43 44	0.33 9	0.18 10	0.19 24	0.27 131	0.15 24	0.23 2	0.19 5	0.10 122	0.06 2	17.75 630	12.73 623	0.11 77	0.10 10

DPSM_ROB	12.32 617	11.13 618	12.31 613	12.90 619	12.80 618	19.81 628	28.13 630	14.50 624	14.31 623	10.62 616	11.34 616	12.03 622	11.89 622	13.08 622	15.22 624	7.09 619	8.31 622	6.47 622	7.32 619	8.69 619	8.43 622

DPSM	12.32 617	11.13 618	12.31 613	12.90 619	12.80 618	19.81 628	28.13 630	14.50 624	14.31 623	10.62 616	11.34 616	12.03 622	11.89 622	13.08 622	15.22 624	7.09 619	8.31 622	6.47 622	7.32 619	8.69 619	8.43 622

BEATNet-Init1	12.32 617	12.82 620	28.66 634	3.22 607	3.71 605	21.59 630	11.42 618	14.54 626	13.73 622	20.24 628	20.16 628	26.14 636	19.85 626	19.08 629	15.33 626	1.81 604	1.93 564	2.05 610	2.48 614	4.25 612	3.41 600

DPSimNet_ROB	24.35 627	23.81 635	31.38 637	25.93 626	22.83 624	31.30 631	34.38 632	20.78 629	28.92 639	27.39 639	22.99 636	28.29 638	35.76 641	15.47 624	17.82 627	24.28 636	17.90 633	22.23 631	14.12 625	19.38 629	22.12 632

RSGM-EC	41.37 638	31.41 638	19.61 622	51.58 636	47.86 638	38.12 632	60.59 639	34.20 640	22.62 632	23.48 636	29.36 639	43.51 640	35.09 639	65.96 640	68.73 640	65.97 640	37.56 640	48.34 637	25.52 634	47.85 637	30.14 635

acva	41.37 638	31.41 638	19.61 622	51.58 636	47.86 638	38.12 632	60.59 639	34.20 640	22.62 632	23.48 636	29.36 639	43.51 640	35.09 639	65.96 640	68.73 640	65.97 640	37.56 640	48.34 637	25.52 634	47.85 637	30.14 635

RAFT-FEzeroshot	24.76 628	22.39 629	24.34 627	26.12 630	25.84 629	39.77 634	56.77 637	29.07 634	28.85 636	21.21 630	22.64 631	24.17 630	23.98 634	26.23 633	30.63 636	14.22 625	16.70 628	13.03 624	14.76 629	17.49 622	16.95 626

RAFT-FE	24.76 628	22.39 629	24.34 627	26.12 630	25.84 629	39.77 634	56.77 637	29.07 634	28.85 636	21.21 630	22.64 631	24.17 630	23.98 634	26.23 633	30.63 636	14.22 625	16.70 628	13.03 624	14.76 629	17.49 622	16.95 626

CasAABBNet	24.76 628	22.38 628	24.44 629	26.05 627	25.75 626	39.79 636	56.76 636	29.10 636	28.88 638	21.22 632	22.69 633	24.21 632	23.99 636	26.23 633	30.62 635	14.22 625	16.71 630	13.03 624	14.75 627	17.49 622	16.97 628

FlowAnything	24.80 631	22.39 629	24.71 630	26.07 628	25.75 626	39.80 637	56.70 634	29.12 637	28.95 640	21.38 635	22.83 635	24.22 633	23.96 632	26.24 636	30.65 638	14.23 628	16.78 631	13.04 627	14.84 631	17.49 622	16.93 625

Selective-RAFT-Error	24.83 632	22.44 633	24.80 631	26.10 629	25.82 628	39.85 638	56.72 635	29.21 639	29.03 641	21.29 634	22.80 634	24.25 634	24.07 637	26.28 637	30.60 634	14.24 629	16.85 632	13.04 627	14.75 627	17.53 626	17.02 629

LSM0	26.57 633	22.53 634	25.76 632	30.62 632	52.30 640	39.86 639	56.49 633	29.18 638	28.76 635	21.26 633	22.46 630	24.42 635	23.97 633	26.42 638	30.66 639	14.29 630	16.56 627	13.06 629	14.65 626	17.62 627	20.52 631

PML	22.99 625	17.34 621	8.24 605	5.48 612	9.84 613	50.35 640	102.65 641	5.84 613	13.52 618	37.08 641	104.84 641	30.61 639	23.20 631	12.09 619	7.96 614	6.27 618	2.12 577	6.31 621	2.42 612	10.67 621	2.95 589

test_example2	115.17 640	122.38 640	93.45 639	115.38 638	123.53 641	101.24 641	113.11 642	54.67 642	99.94 642	135.50 642	136.43 642	85.67 642	85.40 642	110.44 642	104.91 642	152.17 642	205.21 642	99.17 642	114.27 642	138.55 642	112.04 641

ccccc		297.53 641		372.50 641	377.87 642	200.30 642		217.33 643		202.36 643		213.34 643		312.79 643		409.97 643	354.33 643	255.69 643	227.31 643	431.13 643

GS-Stereo							0.21 120	1.59 570	0.54 155	0.29 104	0.22 49	0.17 44	0.18 63	1.06 330	0.97 429	0.13 323	2.82 602	0.08 41	0.17 331	0.33 438	3.99 609

Low-res two-view benchmark