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 85	1.33 56	0.20 3	0.13 15	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 2	0.20 29	0.15 17	0.14 14	0.21 1	0.22 18	0.11 221	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.10 61	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Monster-pub-mixall	0.50 170	0.35 79	0.98 12	0.22 16	0.13 15	0.34 32	0.12 4	0.38 21	0.28 2	0.39 148	0.19 23	0.16 33	0.12 5	1.05 328	0.41 223	0.08 22	3.28 607	0.07 1	0.73 574	0.08 26	0.55 337

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

LG-Stereo_L2	0.29 11	0.42 136	0.97 9	0.36 281	0.25 214	0.31 17	0.22 143	0.40 28	0.28 2	0.19 12	0.12 2	0.13 1	0.12 5	0.44 100	0.23 35	0.08 22	0.49 382	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.58 350

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.26 5	0.63 255	1.36 57	0.23 30	0.10 1	0.38 57	0.15 35	0.35 10	0.37 25	0.17 5	0.13 5	0.23 86	0.19 78	0.32 27	0.23 35	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.10 61	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
2.25w	0.42 93	0.30 26	1.12 33	0.22 16	0.15 34	0.36 42	0.13 10	0.45 57	0.37 25	0.26 71	0.27 92	0.14 9	0.19 78	0.91 301	0.36 187	0.07 7	1.38 515	0.07 1	0.67 566	0.07 2	0.91 458

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3w_stereo	0.44 114	0.29 12	1.53 86	0.23 30	0.20 135	0.37 47	0.22 143	0.53 116	0.41 55	0.25 53	0.21 37	0.13 1	0.22 114	0.90 299	0.24 46	0.06 1	1.52 535	0.07 1	0.44 519	0.08 26	0.83 441

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.42 93	0.31 33	2.51 334	0.30 152	0.18 86	0.56 230	0.25 238	0.82 292	0.41 55	0.57 316	0.67 412	0.33 180	0.24 139	0.34 39	0.33 163	0.10 121	0.08 49	0.09 91	0.07 37	0.09 41	0.18 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
depthmonostereo	0.38 63	0.68 275	1.59 93	0.48 396	0.14 25	0.41 73	0.19 78	0.52 109	0.42 62	0.26 71	0.29 106	0.31 165	0.29 227	0.64 207	0.33 163	0.09 52	0.10 134	0.09 91	0.08 60	0.10 61	0.50 300

fffft	0.36 46	0.70 287	1.51 84	0.25 57	0.15 34	0.42 86	0.24 211	0.46 65	0.42 62	0.22 29	0.19 23	0.20 63	0.16 35	0.47 111	0.69 365	0.07 7	0.09 103	0.10 153	0.08 60	0.30 413	0.45 277
1: 1. 1
AEACV	0.89 469	0.29 12	1.84 124	2.50 598	1.68 573	0.53 196	0.21 119	1.01 460	0.42 62	0.68 429	0.31 127	0.22 77	0.39 303	1.63 439	0.25 63	0.09 52	2.60 596	0.09 91	0.54 546	0.23 315	2.27 578

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EGLCR-Stereo	0.90 475	0.31 33	1.90 141	1.60 566	0.95 511	1.14 538	0.42 429	0.85 326	0.43 68	1.74 577	0.21 37	0.27 130	0.17 41	1.56 422	0.30 121	0.10 121	2.60 596	0.10 153	0.09 93	0.10 61	3.10 594

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.34 26	0.39 117	1.90 141	0.25 57	0.18 86	0.32 23	0.20 93	0.78 259	0.44 78	0.31 111	0.31 127	0.21 73	0.16 35	0.34 39	0.20 7	0.15 394	0.13 204	0.13 347	0.10 134	0.15 144	0.14 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
PMTNet	0.35 36	0.38 108	1.75 109	0.21 6	0.14 25	0.57 253	0.24 211	0.48 79	0.44 78	0.28 92	0.32 139	0.26 117	0.24 139	0.41 84	0.24 46	0.42 545	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.18 214	0.15 46

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.32 19	0.40 125	1.80 116	0.28 112	0.11 3	0.47 128	0.19 78	0.45 57	0.47 94	0.39 148	0.31 127	0.23 86	0.17 41	0.31 17	0.21 11	0.11 221	0.06 2	0.15 411	0.12 222	0.16 165	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.39 68	0.70 287	2.48 322	0.23 30	0.12 6	0.54 207	0.16 46	0.41 32	0.47 94	0.45 184	0.51 263	0.26 117	0.22 114	0.34 39	0.21 11	0.10 121	0.10 134	0.08 41	0.07 37	0.09 41	0.18 76

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

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

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

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

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

NLSM3	0.34 26	0.67 265	1.42 72	0.26 74	0.24 204	0.43 91	0.19 78	0.63 188	0.49 104	0.21 20	0.27 92	0.21 73	0.25 159	0.30 12	0.27 88	0.07 7	0.06 2	0.10 153	0.09 93	0.10 61	0.51 307

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.27 8	0.32 47	1.41 71	0.24 42	0.17 67	0.24 6	0.09 1	0.36 13	0.50 116	0.17 5	0.25 73	0.22 77	0.17 41	0.27 5	0.29 114	0.16 414	0.12 186	0.11 227	0.12 222	0.15 144	0.12 20
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
plain	0.43 98	0.73 302	2.80 448	0.28 112	0.19 119	0.33 29	0.21 119	0.63 188	0.50 116	0.24 46	0.38 176	0.24 97	0.25 159	0.48 124	0.32 150	0.12 274	0.08 49	0.13 347	0.09 93	0.43 515	0.13 25

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

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

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

CREStereo	0.31 15	0.35 79	1.66 101	0.19 2	0.13 15	0.55 221	0.17 56	0.50 100	0.50 116	0.28 92	0.34 152	0.24 97	0.21 106	0.34 39	0.23 35	0.11 221	0.07 12	0.08 41	0.05 1	0.10 61	0.12 20
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
MLG-Stereo_test1	0.36 46	0.45 169	1.50 83	0.24 42	0.35 333	0.45 107	0.13 10	0.36 13	0.51 123	0.20 15	0.10 1	0.18 53	0.12 5	0.33 32	0.18 2	0.08 22	1.36 512	0.08 41	0.06 9	0.09 41	0.47 285

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DDF-Stereo	0.65 327	0.33 59	1.69 106	0.67 478	0.82 495	0.37 47	0.20 93	0.50 100	0.52 135	0.34 128	0.17 14	0.78 440	0.23 132	0.68 225	1.03 445	0.20 476	1.66 548	0.09 91	0.34 484	0.34 447	2.03 558

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

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

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

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

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

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

CASS	0.43 98	0.34 69	2.01 163	0.33 214	0.17 67	0.54 207	0.24 211	0.71 230	0.52 135	0.62 376	0.55 310	0.40 215	0.41 322	0.43 95	0.33 163	0.17 434	0.10 134	0.14 382	0.11 184	0.18 214	0.23 114
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_3	0.59 255	0.44 161	2.44 285	0.53 427	0.59 443	0.48 135	0.30 332	0.79 268	0.52 135	0.51 249	0.30 115	0.45 255	0.22 114	0.59 180	0.97 428	0.08 22	1.25 494	0.11 227	0.35 488	0.30 413	0.62 362

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

GES	0.49 163	0.54 214	2.37 250	0.31 171	0.19 119	0.61 319	0.30 332	0.93 392	0.52 135	0.49 218	0.53 279	0.40 215	0.43 348	0.59 180	0.67 359	0.16 414	0.11 163	0.12 286	0.10 134	0.20 267	0.30 164

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

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

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

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

LoS	0.34 26	0.35 79	1.88 138	0.25 57	0.13 15	0.53 196	0.20 93	0.50 100	0.53 148	0.26 71	0.28 100	0.37 196	0.24 139	0.40 75	0.25 63	0.10 121	0.08 49	0.08 41	0.06 9	0.15 144	0.10 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	0.48 148	0.33 59	2.37 250	0.34 239	0.22 162	0.60 299	0.55 485	0.79 268	0.53 148	0.45 184	0.60 356	0.49 283	0.36 273	0.55 165	0.46 255	0.16 414	0.16 254	0.14 382	0.11 184	0.16 165	0.32 180
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.60 265	1.33 482	2.59 364	0.53 427	1.09 535	0.49 143	0.25 238	0.67 206	0.53 148	0.41 155	0.38 176	0.33 180	0.30 238	0.68 225	0.41 223	0.10 121	1.13 481	0.13 347	0.15 291	0.20 267	0.29 155

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.35 36	0.71 292	1.67 103	0.32 192	0.17 67	0.19 2	0.21 119	0.79 268	0.54 154	0.22 29	0.25 73	0.55 318	0.22 114	0.28 7	0.28 103	0.10 121	0.08 49	0.08 41	0.07 37	0.12 89	0.10 10
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raft+_RVC	0.62 294	1.18 445	2.43 277	0.36 281	2.08 587	0.52 185	0.25 238	0.66 201	0.54 154	0.36 134	0.46 219	0.32 172	0.28 207	0.49 138	0.43 237	0.10 121	0.91 454	0.10 153	0.09 93	0.22 298	0.70 398

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.38 63	0.37 98	2.47 316	0.25 57	0.16 45	0.54 207	0.15 35	0.42 38	0.57 180	0.37 137	0.52 272	0.24 97	0.19 78	0.31 17	0.27 88	0.09 52	0.06 2	0.08 41	0.30 449	0.09 41	0.22 105
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CFNet-ft	0.60 265	1.16 439	2.45 303	0.29 132	0.30 283	0.64 367	0.28 288	0.69 214	0.57 180	0.49 218	0.57 335	0.79 443	0.44 357	1.48 410	0.62 338	0.15 394	0.10 134	0.28 521	0.14 267	0.21 281	0.29 155

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.43 98	0.50 195	2.21 219	0.27 91	0.18 86	0.63 354	0.17 56	0.94 398	0.58 188	0.49 218	0.48 233	0.30 155	0.30 238	0.40 75	0.31 140	0.10 121	0.08 49	0.10 153	0.08 60	0.15 144	0.33 184
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
UCFNet_RVC	0.55 214	1.16 439	2.48 322	0.31 171	0.27 244	0.65 383	0.28 288	0.76 245	0.58 188	0.51 249	0.53 279	0.67 379	0.42 335	0.91 301	0.45 249	0.16 414	0.11 163	0.17 450	0.17 331	0.20 267	0.23 114

Select-FE	0.89 469	0.94 388	2.99 482	0.50 415	1.03 524	1.31 547	0.92 552	1.40 556	0.59 199	1.11 528	0.55 310	1.16 548	0.75 497	0.91 301	1.20 475	0.11 221	0.46 374	0.11 227	0.49 533	0.14 132	1.09 493

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

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

MyStereo8	0.73 390	1.16 439	2.89 467	0.53 427	0.34 322	0.71 421	0.20 93	1.87 582	0.59 199	0.53 268	0.66 407	0.50 287	0.33 259	1.27 379	0.62 338	0.10 121	1.19 485	0.10 153	0.21 384	0.21 281	0.61 360

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.24 3	0.51 202	0.97 9	0.18 1	0.12 6	0.31 17	0.12 4	0.34 9	0.60 206	0.16 2	0.15 8	0.16 33	0.20 95	0.33 32	0.27 88	0.11 221	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
G2L-Stereo	0.62 294	1.27 469	2.67 404	0.31 171	0.27 244	0.59 284	0.29 316	0.81 283	0.60 206	0.56 299	0.53 279	0.71 413	0.37 279	1.74 456	0.57 311	0.13 322	0.11 163	0.13 347	0.11 184	0.29 404	0.34 192

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

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

FTStereo	0.79 424	0.32 47	2.83 456	0.70 486	0.21 149	0.73 431	1.75 592	0.61 176	0.60 206	1.07 524	1.62 562	1.28 552	2.11 584	0.75 255	0.30 121	0.19 465	0.08 49	0.12 286	0.11 184	0.12 89	0.39 225

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.17 67	0.61 319	0.26 256	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.56 168	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 98	0.36 85	2.44 285	0.48 396	0.18 86	0.61 319	0.28 288	0.53 116	0.61 212	0.48 202	0.43 199	0.43 228	0.28 207	0.49 138	0.30 121	0.12 274	0.08 49	0.12 286	0.10 134	0.17 189	0.13 25

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

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

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

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

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

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

GASTEREO	0.89 469	0.83 342	1.67 103	2.15 589	1.89 579	0.52 185	0.21 119	0.62 180	0.62 223	0.33 121	0.31 127	0.16 33	0.31 244	1.11 346	0.68 362	0.11 221	1.92 559	0.08 41	0.29 439	0.19 244	3.79 606

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

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

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

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

Selective-RAFT	0.46 128	0.48 180	1.88 138	0.32 192	0.16 45	0.61 319	0.19 78	0.66 201	0.62 223	0.28 92	0.30 115	0.41 222	0.33 259	0.51 144	0.32 150	0.11 221	1.09 476	0.09 91	0.35 488	0.19 244	0.37 208

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

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

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

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

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

HITNet	0.55 214	1.28 472	2.73 433	0.35 262	0.14 25	0.56 230	0.23 182	0.89 363	0.62 223	0.52 259	0.51 263	0.49 283	0.38 288	0.52 149	0.60 326	0.09 52	0.07 12	0.10 153	0.08 60	0.25 347	0.61 360
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DFGA-Net	0.61 273	1.55 528	2.59 364	0.32 192	0.26 231	0.54 207	0.22 143	0.67 206	0.63 235	0.50 237	0.52 272	0.35 189	0.28 207	1.84 481	0.99 439	0.10 121	0.08 49	0.12 286	0.12 222	0.38 484	0.18 76

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

testlalala2	0.48 148	0.34 69	2.53 339	0.65 470	0.56 433	0.57 253	0.20 93	0.84 312	0.63 235	0.42 163	0.54 299	0.45 255	0.21 106	0.30 12	0.26 78	0.10 121	0.13 204	0.09 91	0.29 439	0.12 89	0.31 173

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

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

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

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

GMStereo	0.44 114	1.32 477	2.65 392	0.28 112	0.16 45	0.42 86	0.22 143	0.48 79	0.63 235	0.41 155	0.36 163	0.26 117	0.25 159	0.41 84	0.30 121	0.14 363	0.08 49	0.10 153	0.12 222	0.17 189	0.13 25
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	0.58 237	0.95 390	2.95 475	0.37 294	0.31 293	0.62 340	0.32 354	0.81 283	0.63 235	0.61 363	0.55 310	0.67 379	0.43 348	0.87 287	0.48 268	0.16 414	0.16 254	0.17 450	0.20 373	0.17 189	0.25 128

MLCV	0.59 255	1.41 506	2.41 268	0.31 171	0.15 34	0.60 299	0.23 182	0.77 252	0.63 235	0.67 423	0.66 407	0.55 318	0.37 279	1.16 355	1.09 458	0.10 121	0.07 12	0.09 91	0.07 37	0.21 281	0.29 155

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 294	1.15 436	3.11 497	0.39 331	0.37 353	0.60 299	0.28 288	0.87 346	0.64 245	0.63 387	0.56 324	0.71 413	0.45 365	1.08 339	0.52 288	0.15 394	0.12 186	0.14 382	0.15 291	0.18 214	0.25 128
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
G2L-Stereo_test	0.64 318	1.34 485	2.55 352	0.34 239	0.24 204	0.75 441	0.39 415	0.83 303	0.65 252	0.62 376	0.54 299	0.74 423	0.40 310	1.57 427	0.75 387	0.11 221	0.08 49	0.08 41	0.08 60	0.28 394	0.43 256

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

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

NRIStereo	0.50 170	0.34 69	2.44 285	0.52 423	0.16 45	0.94 512	0.73 533	0.52 109	0.65 252	0.48 202	0.40 191	0.59 336	0.29 227	0.78 267	0.33 163	0.11 221	0.13 204	0.11 227	0.09 93	0.22 298	0.25 128

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

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

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

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

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

RCA-Stereo	0.45 119	0.38 108	1.80 116	0.27 91	0.25 214	0.58 264	0.23 182	0.84 312	0.66 260	0.42 163	0.44 211	0.28 138	0.35 269	0.31 17	0.21 11	0.09 52	1.01 464	0.09 91	0.07 37	0.21 281	0.53 321

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

coex_refinement	0.67 353	1.33 482	2.48 322	0.38 314	0.26 231	0.64 367	0.34 377	0.88 354	0.68 300	0.61 363	0.63 379	0.80 451	0.48 394	1.84 481	1.09 458	0.13 322	0.10 134	0.10 153	0.10 134	0.18 214	0.38 217

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IPLGR	0.58 237	0.64 259	3.12 498	0.37 294	0.18 86	0.62 340	0.54 481	1.06 504	0.69 312	0.73 451	0.46 219	0.50 287	0.44 357	1.12 349	0.31 140	0.10 121	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.21 281	0.20 91

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.86 453	0.60 240	2.65 392	1.35 550	1.25 548	0.56 230	0.23 182	0.54 127	0.71 337	1.14 532	0.25 73	0.22 77	0.24 139	1.24 370	0.24 46	0.09 52	2.34 590	0.10 153	0.18 344	0.25 347	3.13 596
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.48 148	1.32 477	2.41 268	0.31 171	0.17 67	0.58 264	0.26 256	0.50 100	0.71 337	0.42 163	0.41 193	0.34 185	0.28 207	0.47 111	0.41 223	0.18 447	0.10 134	0.13 347	0.12 222	0.22 298	0.16 59

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.70 374	0.40 125	2.45 303	0.27 91	0.19 119	0.68 410	0.30 332	1.29 545	0.73 351	0.73 451	0.70 433	0.77 435	0.45 365	3.73 599	0.46 255	0.13 322	0.09 103	0.10 153	0.09 93	0.13 108	0.32 180
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.55 214	0.61 246	2.07 178	0.34 239	0.21 149	0.68 410	0.26 256	0.87 346	0.73 351	0.70 437	0.69 420	0.74 423	0.45 365	1.10 341	0.62 338	0.12 274	0.09 103	0.14 382	0.14 267	0.27 381	0.24 124
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
UGAM	0.69 367	0.84 347	2.66 396	0.40 344	0.20 135	0.53 196	0.34 377	0.63 188	0.74 371	0.45 184	0.74 458	0.95 507	0.36 273	2.57 556	0.42 230	0.11 221	0.45 373	0.17 450	0.19 362	0.43 515	0.57 345

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

ccnet	0.77 418	0.61 246	2.01 163	0.40 344	0.46 409	1.05 527	0.59 497	1.02 469	0.74 371	0.90 500	0.97 514	0.82 461	0.89 520	1.68 450	1.16 470	0.32 535	0.26 329	0.32 535	0.28 435	0.35 461	0.47 285

AdaStereo	0.48 148	0.44 161	2.18 209	0.36 281	0.20 135	0.59 284	0.29 316	0.97 423	0.74 371	0.52 259	0.55 310	0.61 345	0.33 259	0.52 149	0.44 243	0.18 447	0.08 49	0.17 450	0.11 184	0.18 214	0.24 124
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PS-NSSS	0.69 367	1.37 499	2.44 285	0.31 171	0.32 305	0.64 367	0.34 377	1.04 483	0.74 371	0.56 299	0.75 465	0.51 292	0.42 335	2.41 547	0.54 301	0.24 509	0.17 267	0.27 519	0.18 344	0.30 413	0.23 114

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.88 461	1.22 457	2.97 477	0.60 452	0.45 402	1.88 575	0.48 461	1.04 483	0.75 377	0.70 437	0.85 489	0.93 499	0.84 510	1.81 474	1.51 505	0.28 526	0.19 281	0.23 505	0.31 457	0.27 381	0.35 199
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iResNet	0.59 255	1.09 417	2.54 344	0.44 377	0.18 86	0.65 383	0.29 316	0.89 363	0.75 377	0.59 342	0.64 392	0.43 228	0.39 303	0.73 249	1.24 483	0.11 221	0.08 49	0.09 91	0.08 60	0.21 281	0.40 232

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LL-Strereo	0.85 450	1.73 552	3.06 495	0.37 294	0.61 457	0.54 207	0.33 368	1.01 460	0.76 386	0.69 433	0.58 342	0.85 475	0.78 502	2.65 564	0.54 301	0.14 363	0.58 404	0.14 382	0.12 222	0.42 510	1.05 489

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

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

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

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

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

test_sample5	0.63 308	0.50 195	2.19 212	0.34 239	0.19 119	0.56 230	0.26 256	0.98 431	0.77 399	0.55 287	0.63 379	0.45 255	0.38 288	1.87 491	0.58 317	0.14 363	0.82 446	0.13 347	0.22 398	0.18 214	0.76 413

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.92 481	0.56 227	2.08 180	0.98 520	2.29 593	0.47 128	0.18 70	0.35 10	0.78 404	0.74 458	0.33 143	0.15 17	0.18 62	1.00 318	0.55 304	0.09 52	3.79 610	0.07 1	0.26 424	0.22 298	3.26 598

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV_ROB	0.88 461	0.75 317	2.73 433	0.36 281	0.22 162	0.76 446	0.47 459	1.05 491	0.81 433	1.06 523	1.04 528	0.88 487	1.36 553	2.17 529	2.03 534	0.23 502	0.24 317	0.27 519	0.25 416	0.27 381	0.73 406

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

edge stereo	0.84 441	0.74 312	3.42 534	0.38 314	1.21 546	0.63 354	0.41 422	0.98 431	0.83 446	0.81 482	0.88 499	1.14 544	0.73 489	2.16 527	0.89 418	0.22 494	0.20 296	0.26 518	0.18 344	0.38 484	0.43 256

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

CC-Net-ROB	0.95 493	1.57 532	2.93 472	0.90 508	0.39 368	0.87 495	0.44 445	1.12 522	0.83 446	0.59 342	0.69 420	0.64 362	0.50 405	2.73 572	0.93 422	0.97 578	0.40 363	0.87 579	0.29 439	0.61 549	0.66 378

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

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

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

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

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

HART	0.75 405	0.75 317	2.22 221	0.94 514	1.59 569	0.30 14	0.19 78	0.72 232	0.85 461	0.30 108	0.52 272	0.39 206	0.16 35	0.81 279	0.43 237	0.08 22	2.61 598	0.10 153	0.07 37	0.36 468	1.61 541

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.86 453	1.00 397	2.82 454	0.35 262	0.21 149	0.78 462	0.78 538	1.05 491	0.87 474	0.90 500	0.74 458	0.87 483	1.89 578	1.67 446	1.38 497	0.19 465	0.20 296	0.21 492	0.19 362	0.28 394	0.84 442
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DGSMNet	2.93 595	0.77 322	3.44 535	3.58 609	4.25 607	2.53 592	6.86 615	1.03 477	0.88 478	0.58 323	1.85 566	0.79 443	0.62 457	1.63 439	1.46 500	4.62 613	4.98 616	5.15 618	4.71 617	4.52 613	4.37 611

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

PA-Net	0.93 488	1.36 494	4.14 571	0.64 467	0.41 382	0.70 416	0.53 478	0.91 379	0.88 478	0.53 268	0.60 356	0.70 410	0.54 421	2.40 545	2.57 563	0.17 434	0.28 338	0.19 476	0.28 435	0.25 347	0.48 292
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.63 308	0.57 229	2.29 236	0.37 294	0.35 333	0.69 413	0.49 468	0.96 415	0.88 478	0.49 218	0.54 299	0.72 415	0.46 376	1.98 506	0.50 282	0.19 465	0.20 296	0.18 469	0.16 313	0.28 394	0.34 192

SGM-Forest	1.84 573	7.91 615	10.36 609	0.42 359	0.33 312	1.04 525	1.29 581	1.01 460	0.88 478	1.19 538	2.30 579	1.03 522	1.79 575	2.60 560	2.81 572	0.22 494	0.21 305	0.21 492	0.19 362	0.25 347	0.79 426
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-ln-s-r	0.76 410	1.41 506	2.84 458	0.33 214	0.27 244	0.58 264	0.37 399	0.92 386	0.89 483	0.54 274	0.81 479	0.64 362	0.48 394	2.23 531	1.74 517	0.11 221	0.08 49	0.11 227	0.09 93	0.28 394	0.40 232

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.81 429	1.44 515	3.04 491	0.49 409	0.27 244	0.83 481	0.63 510	1.03 477	0.92 491	0.63 387	0.61 364	0.72 415	0.59 444	2.40 545	0.58 317	0.33 537	0.25 326	0.37 544	0.25 416	0.41 507	0.36 207
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
w-ln-seven-2	0.81 429	1.56 531	3.14 500	0.38 314	0.28 259	0.66 396	0.43 436	0.93 392	0.93 498	0.73 451	0.77 472	0.72 415	0.65 466	1.82 477	1.75 519	0.14 363	0.15 239	0.15 411	0.14 267	0.36 468	0.58 350

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.22 534	1.65 546	3.41 531	0.66 475	0.69 474	1.01 520	0.68 525	1.10 515	0.96 508	1.40 563	1.25 543	1.46 565	1.08 539	2.05 512	2.24 550	0.66 563	0.61 409	0.58 563	0.57 555	0.66 553	1.65 544
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FBW_ROB	0.94 490	1.23 462	2.35 247	0.46 389	0.32 305	0.87 495	0.46 455	1.15 529	0.97 514	0.83 491	0.78 476	1.01 518	0.64 463	3.65 598	1.65 512	0.27 523	0.24 317	0.40 547	0.26 424	0.32 432	0.88 454

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	1.29 541	1.34 485	3.04 491	0.35 262	0.28 259	1.10 535	0.69 527	1.42 558	1.07 530	2.71 598	2.43 581	2.95 587	1.50 564	2.92 583	2.03 534	0.23 502	0.22 308	0.22 497	0.19 362	0.50 534	0.69 395
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PDISCO_ROB	0.84 441	1.46 518	2.84 458	0.65 470	0.59 443	1.17 541	0.48 461	1.19 537	1.08 532	0.67 423	0.72 453	1.00 517	0.61 455	1.24 370	1.05 449	0.38 542	0.18 275	0.28 521	0.24 407	0.58 544	0.44 272

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

MFMNet_re	1.01 508	1.73 552	3.04 491	0.85 504	0.76 485	0.93 510	0.81 541	1.02 469	1.10 533	1.05 521	1.06 531	0.84 469	0.96 530	0.93 307	0.97 428	0.68 565	0.61 409	0.63 568	0.60 560	0.77 563	0.80 430

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

JetBlue	1.89 574	2.09 577	4.16 572	0.74 489	1.23 547	4.52 606	3.86 606	1.68 574	1.26 548	1.28 555	1.54 559	2.36 582	1.86 577	3.35 592	3.37 581	0.54 554	0.49 382	0.48 557	0.49 533	1.39 591	1.21 505

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

FCDSN-DC	1.45 556	1.12 426	3.30 514	0.48 396	0.41 382	1.13 537	0.60 501	1.17 535	1.28 551	2.25 588	2.85 591	3.65 595	3.34 598	2.58 558	2.44 556	0.31 534	0.26 329	0.31 531	0.30 449	0.37 476	0.78 423
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 551	2.04 575	3.02 487	0.58 450	0.41 382	2.15 586	1.00 561	1.31 548	1.29 552	1.05 521	1.10 533	1.29 554	0.91 522	3.07 586	1.34 489	1.65 602	0.84 449	0.68 571	0.88 588	1.55 594	1.91 551

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

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

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

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

MFN_U_SF_RVC	1.57 566	2.56 605	3.30 514	0.66 475	0.41 382	1.15 539	0.51 471	1.27 542	1.35 557	1.61 575	1.20 540	1.43 563	0.97 531	1.80 472	2.10 539	1.88 605	1.79 553	1.97 608	2.14 610	1.61 595	1.76 549

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.45 556	1.62 541	3.59 546	1.09 530	0.70 476	0.86 488	0.67 523	1.19 537	1.51 565	1.20 543	4.05 604	1.61 570	1.94 579	2.97 585	2.07 538	0.67 564	0.69 425	0.55 562	0.70 567	0.57 543	0.67 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DANet	0.85 450	0.68 275	2.41 268	1.18 541	0.48 412	0.77 456	1.23 579	0.93 392	1.53 566	0.90 500	0.72 453	0.97 510	0.57 433	1.86 487	1.05 449	0.18 447	0.16 254	0.19 476	0.16 313	0.26 367	0.67 383
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCK	1.62 569	2.32 595	4.27 577	1.11 535	0.56 433	1.81 572	1.84 593	1.55 566	1.54 567	1.45 566	1.81 564	1.82 573	1.38 555	3.34 591	2.14 543	1.09 585	0.57 402	0.98 584	0.59 558	1.50 593	0.79 426

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

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

ELAS	1.52 563	0.92 383	2.91 470	0.62 460	0.57 438	3.13 594	2.21 597	1.67 573	1.58 569	2.42 592	2.43 581	1.87 574	2.49 589	1.85 485	2.70 567	0.42 545	0.43 371	0.41 549	0.40 509	0.51 536	0.85 447
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NLCSM	0.53 199	0.70 287	1.11 32	0.30 152	0.36 346	0.49 143	0.28 288	1.39 554	1.68 571	0.31 111	0.30 115	0.30 155	0.31 244	1.43 399	0.39 211	0.11 221	0.12 186	0.11 227	0.10 134	0.35 461	0.53 321

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	1.51 562	0.88 363	3.36 518	0.63 463	0.56 433	1.53 557	2.73 600	1.53 563	1.76 577	2.26 589	2.21 578	2.10 577	3.07 594	2.08 518	2.52 559	0.42 545	0.42 366	0.42 551	0.37 500	0.51 536	0.84 442
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-RUCA	2.30 583	0.38 108	1.36 57	0.41 355	1.90 580	2.03 584	1.86 594	1.37 552	1.78 578	3.73 606	3.72 601	5.06 605	8.09 613	2.15 525	1.63 511	0.26 519	0.77 436	2.71 612	1.91 608	2.43 605	2.42 581

MSAF-DinoV2	3.17 598	2.52 602	10.79 610	3.57 608	0.30 283	3.28 595	0.81 541	2.81 599	1.80 579	0.81 482	0.87 496	1.59 569	1.15 544	26.18 631	2.61 564	0.18 447	0.13 204	0.19 476	1.61 607	0.94 570	1.22 507

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

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

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

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

IMH	2.14 582	2.46 600	3.60 548	1.70 572	1.13 542	1.65 565	0.93 553	2.13 592	1.93 583	1.37 559	2.64 588	2.19 579	1.82 576	5.77 607	2.18 546	5.70 614	1.05 472	1.31 595	0.72 572	1.39 591	1.13 496

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DStereoSA	2.66 586	1.38 503	3.38 523	2.11 588	2.88 601	3.99 601	6.44 614	1.48 561	3.47 601	1.23 549	4.33 607	1.33 557	4.54 603	2.05 512	5.45 604	1.23 590	1.83 555	0.49 559	1.54 605	1.11 575	2.96 589

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	2.11 581	1.07 413	2.87 464	0.98 520	0.92 507	2.72 593	1.88 596	1.91 585	12.27 615	2.09 581	1.99 570	2.47 583	2.24 587	2.87 582	2.03 534	0.54 554	0.47 378	0.42 551	0.47 528	0.74 558	1.22 507
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ktn	4.44 605	2.47 601	3.70 552	1.82 579	1.49 563	2.11 585	1.40 587	2.30 593	12.56 616	11.36 617	16.25 621	11.30 619	3.77 600	4.41 604	3.47 584	1.86 604	0.99 462	1.74 607	1.21 599	3.28 608	1.39 526

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark