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

LACA2	0.07 4	0.05 28	0.06 4	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.11 56	0.11 38	0.10 49	0.05 2	0.05 7	0.06 25	0.08 173	0.09 42	0.07 1	0.07 277	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.04 50

LACA1	0.07 4	0.07 176	0.07 10	0.14 46	0.05 1	0.09 99	0.11 56	0.10 22	0.07 10	0.05 2	0.05 7	0.06 25	0.07 132	0.08 19	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.04 50

BridgeDepth_RVC	0.07 4	0.04 1	0.09 95	0.11 1	0.05 1	0.10 153	0.10 31	0.14 97	0.09 31	0.06 16	0.07 52	0.06 25	0.07 132	0.07 4	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 60	0.04 1	0.10 143	0.13 14	0.06 17	0.09 99	0.12 80	0.13 77	0.08 18	0.06 16	0.07 52	0.06 25	0.08 173	0.10 86	0.11 226	0.06 127	0.05 212	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.04 50

HiDET	0.08 60	0.04 1	0.10 143	0.13 14	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.12 60	0.11 77	0.06 16	0.07 52	0.07 85	0.07 132	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.04 50

LCMNet	0.08 60	0.05 28	0.10 143	0.13 14	0.07 87	0.09 99	0.12 80	0.10 22	0.11 77	0.06 16	0.08 93	0.06 25	0.07 132	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.04 50

CSFM-Stereo	0.07 4	0.05 28	0.07 10	0.14 46	0.06 17	0.09 99	0.13 128	0.15 133	0.06 4	0.07 51	0.08 93	0.06 25	0.08 173	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.04 50

BridgeDepth	0.07 4	0.07 176	0.08 43	0.18 333	0.06 17	0.07 34	0.11 56	0.09 13	0.06 4	0.04 1	0.07 52	0.10 195	0.09 204	0.08 19	0.08 18	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.08 60	0.04 1	0.09 95	0.13 14	0.07 87	0.12 241	0.11 56	0.13 77	0.14 167	0.06 16	0.05 7	0.06 25	0.05 13	0.09 42	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 125	0.06 244

MonStereo	0.07 4	0.06 83	0.05 1	0.15 92	0.05 1	0.08 60	0.10 31	0.15 133	0.15 187	0.05 2	0.06 18	0.05 4	0.06 48	0.07 4	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 4	0.05 28	0.07 10	0.16 175	0.06 17	0.07 34	0.11 56	0.10 22	0.08 18	0.06 16	0.06 18	0.07 85	0.07 132	0.09 42	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 83	0.05 1	0.15 92	0.05 1	0.08 60	0.10 31	0.15 133	0.15 187	0.05 2	0.06 18	0.05 4	0.06 48	0.07 4	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 95	0.13 14	0.06 17	0.05 4	0.09 18	0.11 38	0.07 10	0.06 16	0.06 18	0.05 4	0.06 48	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 125	0.05 152

asda	0.07 4	0.08 282	0.08 43	0.16 175	0.06 17	0.06 11	0.10 31	0.16 164	0.10 49	0.06 16	0.06 18	0.05 4	0.05 13	0.10 86	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.03 2

asd	0.07 4	0.08 282	0.07 10	0.16 175	0.07 87	0.08 60	0.08 7	0.11 38	0.08 18	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2

qwe	0.07 4	0.08 282	0.07 10	0.15 92	0.06 17	0.07 34	0.10 31	0.18 234	0.11 77	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2

2.25w	0.07 4	0.06 83	0.07 10	0.14 46	0.06 17	0.08 60	0.08 7	0.10 22	0.15 187	0.08 90	0.10 145	0.07 85	0.06 48	0.08 19	0.10 149	0.05 35	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.04 50

4.25_new	0.07 4	0.08 282	0.09 95	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.08 7	0.14 97	0.08 18	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.12 228	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 282	0.09 95	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.08 7	0.14 97	0.08 18	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.12 228	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.03 2

4.5_new	0.07 4	0.09 358	0.08 43	0.15 92	0.07 87	0.06 11	0.10 31	0.14 97	0.11 77	0.06 16	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.08 19	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 358	0.08 43	0.15 92	0.07 87	0.06 11	0.10 31	0.14 97	0.11 77	0.06 16	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.08 19	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 282	0.09 95	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.08 7	0.14 97	0.08 18	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.12 228	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.03 2

4w-stereo	0.07 4	0.08 282	0.08 43	0.16 175	0.06 17	0.07 34	0.08 7	0.12 60	0.08 18	0.07 51	0.07 52	0.05 4	0.06 48	0.09 42	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2

2.5w	0.07 4	0.07 176	0.07 10	0.16 175	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.10 22	0.10 49	0.07 51	0.06 18	0.09 162	0.06 48	0.08 19	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 4	0.07 176	0.07 10	0.13 14	0.06 17	0.08 60	0.08 7	0.18 234	0.12 107	0.07 51	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.09 42	0.11 226	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 50

3.25w_new	0.07 4	0.06 83	0.07 10	0.15 92	0.06 17	0.10 153	0.07 3	0.12 60	0.11 77	0.08 90	0.06 18	0.07 85	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 4	0.06 83	0.07 10	0.15 92	0.06 17	0.10 153	0.07 3	0.12 60	0.11 77	0.08 90	0.06 18	0.07 85	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 4	0.07 176	0.08 43	0.16 175	0.07 87	0.07 34	0.09 18	0.16 164	0.09 31	0.07 51	0.06 18	0.05 4	0.06 48	0.09 42	0.10 149	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 176	0.07 10	0.15 92	0.07 87	0.09 99	0.06 1	0.13 77	0.11 77	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.07 132	0.10 86	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 60	0.09 358	0.10 143	0.17 251	0.07 87	0.08 60	0.10 31	0.20 273	0.13 141	0.06 16	0.07 52	0.05 4	0.06 48	0.08 19	0.09 67	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.03 2

2w_stereo	0.08 60	0.08 282	0.09 95	0.16 175	0.06 17	0.08 60	0.10 31	0.20 273	0.15 187	0.08 90	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.06 1	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 4	0.06 83	0.07 10	0.16 175	0.06 17	0.07 34	0.10 31	0.14 97	0.14 167	0.07 51	0.08 93	0.05 4	0.06 48	0.09 42	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 50

monsters	0.07 4	0.06 83	0.06 4	0.15 92	0.06 17	0.08 60	0.09 18	0.12 60	0.08 18	0.09 128	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.08 19	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2

MonSter	0.07 4	0.06 83	0.05 1	0.15 92	0.05 1	0.07 34	0.10 31	0.15 133	0.15 187	0.05 2	0.06 18	0.05 4	0.06 48	0.07 4	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

HITNet	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.14 46	0.06 17	0.11 199	0.10 31	0.18 234	0.18 274	0.13 267	0.16 264	0.14 286	0.11 272	0.15 329	0.13 326	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.06 233	0.05 152
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
Test_v1	0.07 4	0.04 1	0.06 4	0.13 14	0.06 17	0.08 60	0.11 56	0.15 133	0.12 107	0.06 16	0.05 7	0.04 1	0.05 13	0.08 19	0.10 149	0.07 277	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

VMStereo-Base	0.09 111	0.05 28	0.10 143	0.13 14	0.07 87	0.10 153	0.10 31	0.16 164	0.13 141	0.10 165	0.15 252	0.10 195	0.09 204	0.11 138	0.10 149	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.06 244

gcap_with_dpt	0.09 111	0.06 83	0.09 95	0.16 175	0.08 154	0.12 241	0.14 181	0.16 164	0.16 217	0.08 90	0.14 234	0.10 195	0.06 48	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

DispViT+	0.08 60	0.08 282	0.13 274	0.15 92	0.07 87	0.08 60	0.10 31	0.14 97	0.09 31	0.09 128	0.06 18	0.06 25	0.07 132	0.10 86	0.12 285	0.05 35	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

BTL-Stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 43	0.15 92	0.07 87	0.06 11	0.14 181	0.07 2	0.10 49	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 48	0.07 4	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50

WQFJA1++	0.08 60	0.04 1	0.11 188	0.14 46	0.07 87	0.11 199	0.11 56	0.11 38	0.07 10	0.07 51	0.07 52	0.07 85	0.06 48	0.10 86	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.06 244

BStereo	0.08 60	0.06 83	0.16 393	0.15 92	0.08 154	0.07 34	0.09 18	0.15 133	0.16 217	0.06 16	0.07 52	0.07 85	0.05 13	0.09 42	0.11 226	0.04 11	0.05 212	0.05 36	0.07 313	0.04 23	0.04 50

MatchStereo	0.07 4	0.04 1	0.08 43	0.14 46	0.06 17	0.05 4	0.12 80	0.12 60	0.09 31	0.07 51	0.06 18	0.04 1	0.04 1	0.08 19	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wave_Phase_stereo	0.09 111	0.06 83	0.16 393	0.15 92	0.08 154	0.11 199	0.09 18	0.18 234	0.16 217	0.06 16	0.07 52	0.07 85	0.05 13	0.09 42	0.11 226	0.04 11	0.05 212	0.05 36	0.07 313	0.04 23	0.04 50

VIP-Stereo	0.07 4	0.07 176	0.07 10	0.15 92	0.06 17	0.12 241	0.10 31	0.11 38	0.11 77	0.06 16	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.10 86	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.03 1	0.02 1

GEAStereo	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.13 14	0.08 154	0.08 60	0.14 181	0.10 22	0.09 31	0.08 90	0.10 145	0.06 25	0.05 13	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

GSStereo	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.13 14	0.08 154	0.08 60	0.14 181	0.11 38	0.12 107	0.08 90	0.10 145	0.05 4	0.05 13	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

GS-Stereo							0.14 181	0.11 38	0.12 107	0.08 90	0.10 145	0.05 4	0.05 13	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

gasm-f	0.08 60	0.05 28	0.07 10	0.13 14	0.08 154	0.08 60	0.14 181	0.10 22	0.09 31	0.08 90	0.10 145	0.06 25	0.05 13	0.10 86	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.05 152

Zero-FE251	0.07 4	0.05 28	0.09 95	0.13 14	0.06 17	0.12 241	0.12 80	0.11 38	0.10 49	0.07 51	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.09 42	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 28	0.09 95	0.14 46	0.06 17	0.08 60	0.09 18	0.13 77	0.13 141	0.05 2	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.08 19	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

AdaDepth	0.07 4	0.06 83	0.07 10	0.18 333	0.06 17	0.11 199	0.12 80	0.09 13	0.07 10	0.06 16	0.05 7	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.10 149	0.04 11	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

GASTEREO	0.08 60	0.05 28	0.09 95	0.19 393	0.07 87	0.07 34	0.12 80	0.14 97	0.11 77	0.10 165	0.09 115	0.07 85	0.04 1	0.12 228	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

MSCF	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.19 393	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.14 97	0.11 77	0.10 165	0.09 115	0.07 85	0.04 1	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

water-stereo	0.09 111	0.06 83	0.08 43	0.16 175	0.07 87	0.09 99	0.13 128	0.15 133	0.13 141	0.11 197	0.12 206	0.08 132	0.09 204	0.07 4	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50

DilatedVolume-Stereo	0.09 111	0.05 28	0.08 43	0.15 92	0.06 17	0.11 199	0.12 80	0.14 97	0.16 217	0.11 197	0.11 189	0.09 162	0.09 204	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 4	0.06 83	0.06 4	0.16 175	0.06 17	0.08 60	0.10 31	0.16 164	0.11 77	0.07 51	0.08 93	0.06 25	0.07 132	0.08 19	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 43	0.13 14	0.06 17	0.09 99	0.12 80	0.14 97	0.10 49	0.06 16	0.09 115	0.07 85	0.05 13	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 95	0.17 251	0.06 17	0.05 4	0.10 31	0.11 38	0.09 31	0.06 16	0.06 18	0.07 85	0.05 13	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.07 305	0.06 244

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 28	0.10 143	0.14 46	0.06 17	0.07 34	0.12 80	0.09 13	0.09 31	0.06 16	0.04 1	0.05 4	0.05 13	0.08 19	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 28	0.11 188	0.14 46	0.06 17	0.07 34	0.13 128	0.09 13	0.07 10	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 19	0.07 1	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 28	0.10 143	0.14 46	0.06 17	0.07 34	0.11 56	0.08 6	0.06 4	0.06 16	0.04 1	0.06 25	0.06 48	0.07 4	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.06 244

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 143	0.15 92	0.05 1	0.07 34	0.11 56	0.09 13	0.04 2	0.06 16	0.05 7	0.06 25	0.04 1	0.08 19	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.05 152

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 28	0.08 43	0.17 251	0.05 1	0.06 11	0.11 56	0.08 6	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 25	0.05 13	0.09 42	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 28	0.08 43	0.17 251	0.05 1	0.07 34	0.11 56	0.08 6	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 25	0.05 13	0.10 86	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 188	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.08 7	0.08 6	0.06 4	0.06 16	0.05 7	0.07 85	0.07 132	0.11 138	0.08 18	0.07 277	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 188	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.08 7	0.08 6	0.06 4	0.06 16	0.05 7	0.07 85	0.07 132	0.11 138	0.08 18	0.07 277	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

G2L-Stereo_test	0.14 356	0.07 176	0.11 188	0.13 14	0.08 154	0.12 241	0.16 325	0.30 464	0.28 431	0.20 428	0.23 374	0.20 388	0.16 410	0.17 396	0.18 439	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.07 305	0.06 244

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 143	0.15 92	0.06 17	0.07 34	0.09 18	0.08 6	0.06 4	0.05 2	0.04 1	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.07 277	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.06 244

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 83	0.10 143	0.16 175	0.07 87	0.04 1	0.13 128	0.10 22	0.10 49	0.05 2	0.11 189	0.07 85	0.05 13	0.07 4	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

SGD-Stereo	0.08 60	0.05 28	0.10 143	0.14 46	0.05 1	0.12 241	0.12 80	0.11 38	0.12 107	0.07 51	0.09 115	0.09 162	0.09 204	0.08 19	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.03 2

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 83	0.08 43	0.13 14	0.07 87	0.07 34	0.14 181	0.09 13	0.09 31	0.06 16	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.10 86	0.07 1	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.16 175	0.06 17	0.12 241	0.11 56	0.15 133	0.10 49	0.12 237	0.09 115	0.10 195	0.08 173	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

SCV_C0	0.08 60	0.07 176	0.07 10	0.16 175	0.09 275	0.08 60	0.15 259	0.11 38	0.12 107	0.08 90	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.11 138	0.07 1	0.05 35	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.05 152

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.22 499	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.10 22	0.10 49	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.06 233	0.04 50

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 43	0.12 5	0.05 1	0.09 99	0.13 128	0.06 1	0.09 31	0.05 2	0.05 7	0.06 25	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.04 50

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 511	0.17 423	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 56	0.08 6	0.08 18	0.06 16	0.06 18	0.05 4	0.05 13	0.09 42	0.08 18	0.08 348	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.04 50

AIO_rvc	0.07 4	0.06 83	0.08 43	0.15 92	0.06 17	0.08 60	0.14 181	0.09 13	0.08 18	0.07 51	0.08 93	0.07 85	0.04 1	0.10 86	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

HUF	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.14 46	0.06 17	0.09 99	0.13 128	0.13 77	0.13 141	0.07 51	0.07 52	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

AIO_test	0.07 4	0.05 28	0.07 10	0.15 92	0.07 87	0.06 11	0.14 181	0.10 22	0.10 49	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.08 19	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

castereo++	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.15 92	0.05 1	0.14 325	0.12 80	0.11 38	0.15 187	0.07 51	0.07 52	0.07 85	0.06 48	0.08 19	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 60	0.06 83	0.11 188	0.14 46	0.09 275	0.10 153	0.12 80	0.10 22	0.12 107	0.06 16	0.07 52	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.06 244

castereo	0.09 111	0.06 83	0.11 188	0.15 92	0.06 17	0.11 199	0.15 259	0.14 97	0.18 274	0.08 90	0.10 145	0.11 222	0.08 173	0.09 42	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

GIP-stereo	0.08 60	0.06 83	0.11 188	0.14 46	0.06 17	0.09 99	0.13 128	0.14 97	0.11 77	0.07 51	0.08 93	0.05 4	0.04 1	0.10 86	0.07 1	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 28	0.07 10	0.14 46	0.06 17	0.10 153	0.13 128	0.07 2	0.13 141	0.06 16	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.10 86	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 43	0.15 92	0.05 1	0.05 4	0.13 128	0.12 60	0.08 18	0.07 51	0.06 18	0.05 4	0.05 13	0.07 4	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

WCG-NET	0.08 60	0.05 28	0.09 95	0.15 92	0.06 17	0.11 199	0.14 181	0.13 77	0.13 141	0.06 16	0.09 115	0.07 85	0.06 48	0.13 278	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 83	0.08 43	0.18 333	0.06 17	0.04 1	0.10 31	0.11 38	0.11 77	0.06 16	0.07 52	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

Occ-G	0.08 60	0.05 28	0.06 4	0.14 46	0.07 87	0.08 60	0.14 181	0.13 77	0.15 187	0.07 51	0.11 189	0.07 85	0.05 13	0.09 42	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

Pointernet	0.09 111	0.04 1	0.09 95	0.16 175	0.08 154	0.13 292	0.10 31	0.15 133	0.17 244	0.09 128	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.08 348	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.06 233	0.05 152

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 43	0.15 92	0.06 17	0.04 1	0.09 18	0.10 22	0.09 31	0.06 16	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.06 1	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.06 244

AIO-Stereo	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.18 333	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.15 133	0.09 31	0.08 90	0.08 93	0.07 85	0.05 13	0.11 138	0.08 18	0.05 35	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

WCG-NET（raft）	0.08 60	0.05 28	0.10 143	0.15 92	0.06 17	0.11 199	0.13 128	0.15 133	0.12 107	0.08 90	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.13 278	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

RSM	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.17 251	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.12 60	0.10 49	0.08 90	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.11 138	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

test_for_model	0.08 60	0.05 28	0.09 95	0.14 46	0.07 87	0.08 60	0.14 181	0.17 202	0.21 330	0.08 90	0.12 206	0.06 25	0.04 1	0.09 42	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.03 1	0.03 2

trnet	0.08 60	0.05 28	0.07 10	0.12 5	0.05 1	0.12 241	0.11 56	0.13 77	0.10 49	0.08 90	0.13 221	0.09 162	0.08 173	0.11 138	0.10 149	0.08 348	0.05 212	0.05 36	0.03 1	0.06 233	0.05 152

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 111	0.05 28	0.11 188	0.13 14	0.07 87	0.11 199	0.14 181	0.14 97	0.16 217	0.07 51	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.13 278	0.08 18	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50

MoCha-V2	0.08 60	0.05 28	0.10 143	0.20 453	0.07 87	0.09 99	0.14 181	0.11 38	0.08 18	0.07 51	0.08 93	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

IGEV++	0.08 60	0.06 83	0.08 43	0.18 333	0.07 87	0.09 99	0.13 128	0.10 22	0.09 31	0.08 90	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.13 278	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

qqq1	0.13 322	0.07 176	0.17 423	0.14 46	0.08 154	0.16 380	0.17 362	0.26 397	0.27 417	0.19 405	0.20 332	0.18 362	0.15 384	0.15 329	0.11 226	0.08 348	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.06 233	0.06 244

fff1	0.13 322	0.07 176	0.17 423	0.14 46	0.08 154	0.16 380	0.17 362	0.26 397	0.27 417	0.19 405	0.20 332	0.18 362	0.15 384	0.15 329	0.11 226	0.08 348	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.06 233	0.06 244

MSKI-zero shot	0.09 111	0.05 28	0.09 95	0.15 92	0.07 87	0.10 153	0.13 128	0.14 97	0.13 141	0.09 128	0.09 115	0.09 162	0.06 48	0.12 228	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

UniTT-Stereo	0.09 111	0.07 176	0.08 43	0.18 333	0.08 154	0.13 292	0.11 56	0.12 60	0.11 77	0.10 165	0.12 206	0.05 4	0.07 132	0.09 42	0.09 67	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.05 125	0.05 152

testlalala	0.09 111	0.05 28	0.11 188	0.13 14	0.07 87	0.11 199	0.14 181	0.14 97	0.16 217	0.07 51	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.13 278	0.08 18	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50

GCAPDPT-zeroshot	0.09 111	0.05 28	0.11 188	0.13 14	0.07 87	0.11 199	0.14 181	0.14 97	0.16 217	0.07 51	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.13 278	0.08 18	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50

GCAP-Stereo	0.09 111	0.07 176	0.13 274	0.18 333	0.06 17	0.11 199	0.07 3	0.13 77	0.12 107	0.09 128	0.10 145	0.07 85	0.09 204	0.13 278	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

Any-RAFT	0.10 180	0.05 28	0.09 95	0.14 46	0.07 87	0.13 292	0.14 181	0.21 296	0.15 187	0.11 197	0.12 206	0.12 240	0.09 204	0.12 228	0.09 67	0.07 277	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.05 152

RAFT-Test	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.15 92	0.07 87	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.13 141	0.09 128	0.10 145	0.10 195	0.09 204	0.12 228	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

LoS_RVC	0.08 60	0.05 28	0.07 10	0.15 92	0.07 87	0.08 60	0.15 259	0.11 38	0.10 49	0.08 90	0.09 115	0.06 25	0.09 204	0.10 86	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.03 2

CAS	0.08 60	0.04 1	0.07 10	0.17 251	0.08 154	0.10 153	0.13 128	0.12 60	0.09 31	0.09 128	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.09 42	0.08 18	0.08 348	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.04 50

anonymousdsp2	0.11 227	0.07 176	0.10 143	0.16 175	0.09 275	0.13 292	0.14 181	0.18 234	0.22 345	0.13 267	0.14 234	0.12 240	0.09 204	0.14 307	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.05 152

LoS	0.09 111	0.05 28	0.11 188	0.13 14	0.07 87	0.14 325	0.11 56	0.15 133	0.15 187	0.09 128	0.09 115	0.12 240	0.09 204	0.15 329	0.10 149	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.05 152
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 60	0.04 1	0.08 43	0.14 46	0.07 87	0.09 99	0.14 181	0.11 38	0.09 31	0.08 90	0.09 115	0.11 222	0.06 48	0.12 228	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.05 152

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 83	0.08 43	0.17 251	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.13 77	0.07 10	0.08 90	0.07 52	0.06 25	0.04 1	0.10 86	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

DCANet-4	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.06 17	0.09 99	0.17 362	0.18 234	0.19 291	0.13 267	0.16 264	0.09 162	0.14 366	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

fff	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.15 92	0.07 87	0.09 99	0.17 362	0.16 164	0.20 314	0.13 267	0.16 264	0.10 195	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

ADStereo(finetuned)	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.06 17	0.09 99	0.17 362	0.15 133	0.19 291	0.13 267	0.17 286	0.10 195	0.12 303	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

CREStereo++_RVC	0.08 60	0.04 1	0.06 4	0.13 14	0.07 87	0.09 99	0.12 80	0.14 97	0.14 167	0.10 165	0.14 234	0.08 132	0.07 132	0.09 42	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50
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
s12784h	0.09 111	0.06 83	0.07 10	0.15 92	0.05 1	0.16 380	0.18 410	0.15 133	0.15 187	0.10 165	0.11 189	0.11 222	0.11 272	0.10 86	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

TANstereo	0.09 111	0.04 1	0.08 43	0.13 14	0.06 17	0.11 199	0.14 181	0.15 133	0.19 291	0.11 197	0.15 252	0.10 195	0.06 48	0.12 228	0.09 67	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.05 152

XX-TBD	0.09 111	0.06 83	0.07 10	0.14 46	0.07 87	0.12 241	0.16 325	0.14 97	0.13 141	0.11 197	0.12 206	0.09 162	0.08 173	0.10 86	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.06 233	0.05 152

DCANet	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.06 17	0.09 99	0.17 362	0.15 133	0.19 291	0.13 267	0.17 286	0.10 195	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

csc	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.15 92	0.07 87	0.09 99	0.17 362	0.16 164	0.20 314	0.13 267	0.16 264	0.10 195	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

cscssc	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.15 92	0.07 87	0.09 99	0.17 362	0.16 164	0.20 314	0.13 267	0.16 264	0.10 195	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

EAI-Stereo	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.15 92	0.06 17	0.10 153	0.15 259	0.16 164	0.09 31	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.07 132	0.09 42	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.05 135	0.05 125	0.04 50

CREStereo	0.09 111	0.04 1	0.08 43	0.11 1	0.06 17	0.13 292	0.14 181	0.14 97	0.10 49	0.08 90	0.13 221	0.09 162	0.08 173	0.11 138	0.10 149	0.08 348	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.06 233	0.06 244
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
PMTNet	0.09 111	0.05 28	0.09 95	0.12 5	0.06 17	0.12 241	0.14 181	0.15 133	0.11 77	0.09 128	0.13 221	0.10 195	0.07 132	0.13 278	0.10 149	0.15 544	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.07 305	0.06 244

BEATNet_4x	0.12 297	0.08 282	0.14 310	0.18 333	0.07 87	0.15 351	0.07 3	0.22 320	0.18 274	0.16 344	0.19 320	0.18 362	0.14 366	0.16 364	0.15 390	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.06 233	0.06 244

MLCV	0.12 297	0.07 176	0.16 393	0.18 333	0.06 17	0.15 351	0.17 362	0.19 262	0.21 330	0.18 389	0.25 414	0.17 349	0.13 342	0.14 307	0.13 326	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

iResNet_ROB	0.14 356	0.07 176	0.13 274	0.14 46	0.07 87	0.18 421	0.14 181	0.26 397	0.31 455	0.22 458	0.25 414	0.23 433	0.15 384	0.15 329	0.13 326	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.08 367	0.08 391

pmcnn	0.15 399	0.07 176	0.19 457	0.15 92	0.07 87	0.20 459	0.15 259	0.24 363	0.26 407	0.21 442	0.34 501	0.28 481	0.18 447	0.18 417	0.17 421	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.07 305	0.06 244

Pro-Stereo	0.07 4	0.05 28	0.08 43	0.15 92	0.07 87	0.08 60	0.12 80	0.07 2	0.07 10	0.06 16	0.06 18	0.05 4	0.05 13	0.09 42	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

WQFJX	0.10 180	0.07 176	0.09 95	0.21 484	0.09 275	0.12 241	0.16 325	0.18 234	0.17 244	0.12 237	0.10 145	0.07 85	0.09 204	0.12 228	0.10 149	0.06 127	0.07 421	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.05 152

NLSM3	0.09 111	0.06 83	0.08 43	0.19 393	0.08 154	0.11 199	0.16 325	0.18 234	0.16 217	0.06 16	0.08 93	0.07 85	0.08 173	0.09 42	0.11 226	0.04 11	0.04 24	0.06 132	0.07 313	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 111	0.06 83	0.14 310	0.16 175	0.09 275	0.10 153	0.15 259	0.18 234	0.16 217	0.10 165	0.09 115	0.07 85	0.07 132	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.05 152

DLNR-FE	10.43 633	1.83 625	19.53 645	120.75 649	13.06 637	0.06 11	0.13 128	0.23 340	0.10 49	0.07 51	0.10 145	0.09 162	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.13 526	0.04 24	0.06 132	0.04 44	52.01 651	0.04 50

IGEV-FE	0.09 111	0.05 28	0.12 227	0.13 14	0.08 154	0.12 241	0.13 128	0.17 202	0.11 77	0.10 165	0.06 18	0.09 162	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.05 152

DDF-Stereo	0.08 60	0.04 1	0.09 95	0.15 92	0.10 384	0.06 11	0.13 128	0.09 13	0.14 167	0.06 16	0.06 18	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.08 367	0.05 152

DA	0.08 60	0.07 176	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.09 99	0.12 80	0.13 77	0.12 107	0.08 90	0.10 145	0.10 195	0.08 173	0.09 42	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.05 125	0.03 2

zero-FE	0.08 60	0.04 1	0.09 95	0.15 92	0.10 384	0.05 4	0.14 181	0.09 13	0.14 167	0.07 51	0.06 18	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.08 367	0.05 152

GGEV	0.08 60	0.07 176	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.09 99	0.12 80	0.13 77	0.12 107	0.08 90	0.10 145	0.10 195	0.08 173	0.09 42	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.05 125	0.03 2

depthmonostereo	0.09 111	0.06 83	0.09 95	0.15 92	0.06 17	0.10 153	0.13 128	0.14 97	0.14 167	0.10 165	0.10 145	0.09 162	0.11 272	0.08 19	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.04 44	0.04 23	0.03 2

G2L-ROB	0.13 322	0.06 83	0.13 274	0.13 14	0.08 154	0.14 325	0.16 325	0.25 379	0.18 274	0.19 405	0.18 311	0.20 388	0.14 366	0.17 396	0.16 406	0.08 348	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.08 367	0.09 435

xyz-stereo	0.13 322	0.07 176	0.20 469	0.15 92	0.05 1	0.20 459	0.15 259	0.17 202	0.31 455	0.15 316	0.29 466	0.26 463	0.16 410	0.13 278	0.12 285	0.05 35	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

coex_refinement	0.14 356	0.07 176	0.12 227	0.17 251	0.10 384	0.15 351	0.15 259	0.26 397	0.29 438	0.18 389	0.20 332	0.22 415	0.17 433	0.16 364	0.18 439	0.08 348	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.09 430	0.08 391

MM-Stereo_test2	0.09 111	0.06 83	0.09 95	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.18 410	0.15 133	0.14 167	0.07 51	0.10 145	0.07 85	0.06 48	0.12 228	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.03 2

HART	0.08 60	0.07 176	0.09 95	0.17 251	0.07 87	0.10 153	0.16 325	0.13 77	0.11 77	0.08 90	0.10 145	0.07 85	0.05 13	0.10 86	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.05 125	0.04 50

SCV	0.08 60	0.09 358	0.08 43	0.15 92	0.08 154	0.10 153	0.13 128	0.10 22	0.12 107	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.04 1	0.09 42	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.06 233	0.04 50

fffft	0.09 111	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.07 87	0.09 99	0.17 362	0.12 60	0.11 77	0.08 90	0.07 52	0.09 162	0.06 48	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.05 152
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 60	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.07 87	0.09 99	0.14 181	0.11 38	0.13 141	0.09 128	0.07 52	0.07 85	0.07 132	0.12 228	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

tt45	0.09 111	0.06 83	0.11 188	0.15 92	0.07 87	0.11 199	0.16 325	0.13 77	0.11 77	0.09 128	0.06 18	0.08 132	0.06 48	0.13 278	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

999	0.09 111	0.05 28	0.13 274	0.15 92	0.08 154	0.10 153	0.14 181	0.15 133	0.11 77	0.10 165	0.08 93	0.08 132	0.08 173	0.16 364	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.05 152

ours_stereo	0.09 111	0.07 176	0.09 95	0.17 251	0.08 154	0.11 199	0.16 325	0.11 38	0.12 107	0.08 90	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.12 228	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.03 2

PAM_32	0.09 111	0.05 28	0.17 423	0.15 92	0.08 154	0.10 153	0.15 259	0.14 97	0.15 187	0.09 128	0.08 93	0.09 162	0.07 132	0.14 307	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.06 244

PAM	0.10 180	0.05 28	0.16 393	0.15 92	0.08 154	0.09 99	0.16 325	0.15 133	0.16 217	0.12 237	0.09 115	0.09 162	0.07 132	0.13 278	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.06 244

UGAM-zero	0.09 111	0.05 28	0.15 359	0.15 92	0.08 154	0.09 99	0.13 128	0.19 262	0.15 187	0.11 197	0.15 252	0.07 85	0.07 132	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

model_zeroshot	0.10 180	0.04 1	0.11 188	0.15 92	0.09 275	0.12 241	0.14 181	0.20 273	0.13 141	0.11 197	0.10 145	0.12 240	0.07 132	0.12 228	0.10 149	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.06 244

GCAP-BAT	0.09 111	0.07 176	0.14 310	0.15 92	0.08 154	0.10 153	0.13 128	0.14 97	0.10 49	0.11 197	0.10 145	0.08 132	0.07 132	0.12 228	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.04 44	0.04 23	0.04 50

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 227	0.05 28	0.11 188	0.15 92	0.13 489	0.13 292	0.16 325	0.23 340	0.17 244	0.10 165	0.12 206	0.10 195	0.07 132	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.08 391

U	0.08 60	0.07 176	0.09 95	0.19 393	0.10 384	0.10 153	0.13 128	0.12 60	0.17 244	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.07 4	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.06 233	0.05 152

RSM++	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.17 251	0.07 87	0.09 99	0.12 80	0.11 38	0.11 77	0.08 90	0.06 18	0.07 85	0.05 13	0.10 86	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.03 2

RAFT-Stereo-weight	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.16 175	0.07 87	0.09 99	0.14 181	0.19 262	0.16 217	0.11 197	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.04 23	0.04 50

test_sample1	0.13 322	0.07 176	0.14 310	0.13 14	0.08 154	0.19 444	0.16 325	0.20 273	0.15 187	0.14 289	0.22 365	0.18 362	0.16 410	0.17 396	0.14 362	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.08 367	0.07 327

gcap-zeroshot	0.09 111	0.05 28	0.10 143	0.16 175	0.07 87	0.13 292	0.13 128	0.11 38	0.12 107	0.13 267	0.12 206	0.09 162	0.08 173	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

MGS-Stereo	0.09 111	0.07 176	0.12 227	0.15 92	0.08 154	0.09 99	0.15 259	0.12 60	0.12 107	0.07 51	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.05 152

ACVNet-DCA	0.10 180	0.08 282	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.15 259	0.23 340	0.16 217	0.09 128	0.09 115	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.07 305	0.07 327

1test111	0.11 227	0.08 282	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.15 259	0.23 340	0.16 217	0.09 128	0.09 115	0.06 25	0.06 48	0.15 329	0.16 406	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.07 305	0.07 327

cc1	0.10 180	0.08 282	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.15 259	0.16 164	0.18 274	0.09 128	0.09 115	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.06 244

11t1	0.12 297	0.06 83	0.13 274	0.14 46	0.08 154	0.17 402	0.15 259	0.18 234	0.15 187	0.15 316	0.15 252	0.16 329	0.16 410	0.15 329	0.13 326	0.08 348	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.08 367	0.07 327

ff7	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.10 165	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

IGEVStereo-DCA	0.09 111	0.06 83	0.11 188	0.15 92	0.10 384	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.10 165	0.06 18	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

ffff	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.10 165	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

rrr	0.09 111	0.06 83	0.12 227	0.15 92	0.10 384	0.11 199	0.16 325	0.16 164	0.15 187	0.10 165	0.06 18	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

11t	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.10 165	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

tt1	0.10 180	0.08 282	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.12 241	0.16 325	0.15 133	0.19 291	0.09 128	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.06 244

IGEV_Zeroshot_test	0.09 111	0.05 28	0.12 227	0.13 14	0.08 154	0.12 241	0.13 128	0.17 202	0.11 77	0.10 165	0.06 18	0.09 162	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.05 152

DLNR_Zeroshot_test	10.40 632	1.82 624	19.49 644	120.77 650	13.11 638	0.06 11	0.13 128	0.23 340	0.10 49	0.07 51	0.10 145	0.09 162	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.13 526	0.04 24	0.06 132	0.04 44	51.54 650	0.04 50

AEACV	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.14 46	0.13 489	0.14 325	0.13 128	0.14 97	0.09 31	0.07 51	0.09 115	0.07 85	0.08 173	0.10 86	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.04 50

HH	0.09 111	0.06 83	0.13 274	0.17 251	0.08 154	0.10 153	0.16 325	0.14 97	0.10 49	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.07 132	0.10 86	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.04 50

HanStereo	0.09 111	0.06 83	0.13 274	0.17 251	0.08 154	0.10 153	0.16 325	0.14 97	0.10 49	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.07 132	0.10 86	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.04 50

anonymousdsp	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.09 128	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

CBFPSM	0.14 356	0.06 83	0.26 505	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.15 259	0.22 320	0.23 356	0.20 428	0.27 440	0.24 439	0.16 410	0.16 364	0.18 439	0.06 127	0.06 349	0.06 132	0.07 313	0.07 305	0.07 327

EGLCR-Stereo	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.14 46	0.06 17	0.10 153	0.12 80	0.11 38	0.16 217	0.06 16	0.05 7	0.07 85	0.05 13	0.10 86	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

DCRE	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.16 175	0.11 434	0.11 199	0.17 362	0.18 234	0.17 244	0.11 197	0.18 311	0.10 195	0.10 242	0.15 329	0.11 226	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.04 50

knoymous	0.11 227	0.05 28	0.12 227	0.13 14	0.07 87	0.15 351	0.14 181	0.19 262	0.13 141	0.11 197	0.17 286	0.13 266	0.09 204	0.13 278	0.11 226	0.08 348	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.08 367	0.07 327

Selective-RAFT	0.11 227	0.10 417	0.11 188	0.21 484	0.08 154	0.16 380	0.13 128	0.20 273	0.22 345	0.10 165	0.10 145	0.11 222	0.10 242	0.15 329	0.11 226	0.05 35	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.05 152

ProNet	0.09 111	0.07 176	0.10 143	0.17 251	0.08 154	0.10 153	0.15 259	0.15 133	0.12 107	0.09 128	0.06 18	0.07 85	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.06 244

MC-Stereo	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.17 251	0.06 17	0.10 153	0.14 181	0.12 60	0.10 49	0.09 128	0.12 206	0.09 162	0.06 48	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

RCA-Stereo	0.09 111	0.06 83	0.09 95	0.16 175	0.06 17	0.09 99	0.13 128	0.18 234	0.14 167	0.09 128	0.10 145	0.08 132	0.07 132	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.04 50

ccc-4	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.10 165	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

x	0.13 322	0.07 176	0.14 310	0.14 46	0.08 154	0.18 421	0.14 181	0.22 320	0.20 314	0.15 316	0.19 320	0.19 376	0.17 433	0.18 417	0.18 439	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.07 327

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 457	0.09 358	0.29 525	0.15 92	0.10 384	0.22 485	0.20 472	0.26 397	0.39 511	0.25 493	0.42 551	0.24 439	0.15 384	0.20 457	0.19 452	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.10 461	0.09 435

IGEV-Stereo	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.09 128	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.17 251	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.17 202	0.15 187	0.14 289	0.11 189	0.16 329	0.09 204	0.16 364	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

iRaft-Stereo_20w	0.09 111	0.05 28	0.13 274	0.14 46	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.18 234	0.10 49	0.11 197	0.08 93	0.08 132	0.05 13	0.10 86	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.05 152

DAS	0.15 399	0.08 282	0.18 445	0.19 393	0.10 384	0.19 444	0.17 362	0.27 418	0.29 438	0.18 389	0.25 414	0.21 397	0.15 384	0.16 364	0.12 285	0.08 348	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.07 327

SepStereo	0.15 399	0.08 282	0.18 445	0.19 393	0.10 384	0.19 444	0.17 362	0.27 418	0.29 438	0.18 389	0.25 414	0.21 397	0.15 384	0.25 512	0.12 285	0.08 348	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.07 327

IPLG	0.10 180	0.07 176	0.15 359	0.17 251	0.08 154	0.11 199	0.14 181	0.20 273	0.15 187	0.12 237	0.17 286	0.07 85	0.07 132	0.14 307	0.13 326	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

IPLGR_C	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.17 251	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.17 202	0.15 187	0.14 289	0.10 145	0.16 329	0.09 204	0.16 364	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

MIPNet	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.17 251	0.09 275	0.12 241	0.14 181	0.20 273	0.24 372	0.11 197	0.10 145	0.09 162	0.07 132	0.13 278	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

IPLGR	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.12 241	0.17 362	0.21 296	0.24 372	0.11 197	0.12 206	0.11 222	0.08 173	0.12 228	0.12 285	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.04 23	0.04 50

ACRE	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.17 251	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.17 202	0.14 167	0.14 289	0.10 145	0.16 329	0.09 204	0.16 364	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

GwcNet-ADL	0.13 322	0.08 282	0.14 310	0.20 453	0.09 275	0.11 199	0.20 472	0.30 464	0.24 372	0.13 267	0.14 234	0.18 362	0.14 366	0.13 278	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.07 305	0.06 244

GANet-ADL	0.13 322	0.07 176	0.15 359	0.17 251	0.10 384	0.18 421	0.15 259	0.30 464	0.20 314	0.13 267	0.18 311	0.19 376	0.12 303	0.16 364	0.13 326	0.08 348	0.06 349	0.06 132	0.05 135	0.07 305	0.08 391

STrans-v2	0.10 180	0.07 176	0.12 227	0.18 333	0.07 87	0.10 153	0.14 181	0.21 296	0.11 77	0.11 197	0.15 252	0.12 240	0.10 242	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.04 23	0.04 50

TransformOpticalFlow	0.10 180	0.08 282	0.13 274	0.18 333	0.07 87	0.09 99	0.15 259	0.19 262	0.15 187	0.12 237	0.17 286	0.11 222	0.11 272	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.05 152

ASMatch	0.11 227	0.06 83	0.13 274	0.16 175	0.10 384	0.07 34	0.14 181	0.17 202	0.17 244	0.12 237	0.16 264	0.16 329	0.10 242	0.13 278	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.08 391

CroCo-Stereo	0.09 111	0.08 282	0.08 43	0.22 499	0.09 275	0.09 99	0.19 449	0.15 133	0.12 107	0.07 51	0.07 52	0.08 132	0.06 48	0.08 19	0.07 1	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.04 44	0.05 125	0.04 50
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
cross-raft	0.10 180	0.09 358	0.09 95	0.19 393	0.07 87	0.11 199	0.25 540	0.13 77	0.15 187	0.08 90	0.11 189	0.12 240	0.10 242	0.09 42	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

test-1	0.10 180	0.07 176	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.11 199	0.24 525	0.14 97	0.18 274	0.09 128	0.07 52	0.09 162	0.08 173	0.07 4	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

raftrobust	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.08 154	0.09 99	0.10 31	0.18 234	0.16 217	0.10 165	0.09 115	0.12 240	0.07 132	0.12 228	0.10 149	0.08 348	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.05 152

RALCasStereoNet	0.10 180	0.06 83	0.09 95	0.16 175	0.08 154	0.12 241	0.14 181	0.17 202	0.11 77	0.12 237	0.17 286	0.14 286	0.10 242	0.12 228	0.11 226	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.05 135	0.08 367	0.07 327

XX-Stereo	0.09 111	0.05 28	0.08 43	0.17 251	0.09 275	0.15 351	0.12 80	0.20 273	0.10 49	0.10 165	0.14 234	0.07 85	0.06 48	0.12 228	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.04 23	0.04 50

111	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.15 92	0.07 87	0.10 153	0.14 181	0.21 296	0.23 356	0.11 197	0.12 206	0.14 286	0.11 272	0.13 278	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.05 125	0.05 152

test_xeample3	0.09 111	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.13 141	0.10 165	0.06 18	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.06 17	0.10 153	0.16 325	0.17 202	0.14 167	0.09 128	0.10 145	0.08 132	0.09 204	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.04 23	0.03 2

GMStereo	0.13 322	0.14 501	0.14 310	0.18 333	0.09 275	0.15 351	0.16 325	0.20 273	0.24 372	0.16 344	0.17 286	0.10 195	0.10 242	0.16 364	0.13 326	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.06 244
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.09 111	0.07 176	0.09 95	0.16 175	0.07 87	0.09 99	0.15 259	0.16 164	0.17 244	0.08 90	0.12 206	0.10 195	0.09 204	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.04 23	0.04 50

Gwc-CoAtRS	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.16 175	0.07 87	0.10 153	0.14 181	0.17 202	0.17 244	0.08 90	0.10 145	0.12 240	0.09 204	0.12 228	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.04 23	0.04 50

ACVNet	0.15 399	0.09 358	0.15 359	0.13 14	0.12 466	0.14 325	0.20 472	0.22 320	0.33 469	0.17 359	0.26 431	0.21 397	0.16 410	0.17 396	0.21 478	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.08 367	0.06 244

acv_ft	0.15 399	0.09 358	0.15 359	0.19 393	0.10 384	0.16 380	0.17 362	0.25 379	0.33 469	0.19 405	0.26 431	0.21 397	0.17 433	0.17 396	0.18 439	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.08 367	0.06 244

cf-r	0.13 322	0.07 176	0.12 227	0.16 175	0.08 154	0.14 325	0.19 449	0.20 273	0.25 393	0.17 359	0.25 414	0.21 397	0.16 410	0.14 307	0.14 362	0.10 448	0.05 212	0.06 132	0.08 384	0.06 233	0.06 244

DIP-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.14 310	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.09 18	0.16 164	0.16 217	0.11 197	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.15 329	0.13 326	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	0.20 481	0.10 417	0.56 578	0.16 175	0.09 275	0.18 421	0.18 410	0.24 363	0.50 557	0.26 499	0.39 528	0.17 349	0.21 479	0.22 487	0.21 478	0.08 348	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.12 499	0.10 462

R-Stereo Train	0.10 180	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.08 154	0.11 199	0.14 181	0.23 340	0.11 77	0.12 237	0.19 320	0.11 222	0.08 173	0.09 42	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.05 152

RAFT-Stereo	0.10 180	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.08 154	0.11 199	0.14 181	0.23 340	0.11 77	0.12 237	0.19 320	0.11 222	0.08 173	0.09 42	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.05 152
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.14 356	0.07 176	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.18 421	0.14 181	0.29 450	0.20 314	0.17 359	0.25 414	0.21 397	0.18 447	0.20 457	0.19 452	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.08 384	0.06 233	0.06 244

HSM-Net_RVC	0.14 356	0.08 282	0.11 188	0.15 92	0.08 154	0.15 351	0.15 259	0.27 418	0.29 438	0.19 405	0.21 354	0.29 489	0.14 366	0.17 396	0.13 326	0.06 127	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.06 244
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.16 422	0.10 417	0.10 143	0.18 333	0.09 275	0.18 421	0.19 449	0.26 397	0.31 455	0.22 458	0.35 505	0.21 397	0.21 479	0.22 487	0.16 406	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.06 244

iResNetv2_ROB	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.08 154	0.16 380	0.12 80	0.25 379	0.35 490	0.21 442	0.29 466	0.24 439	0.13 342	0.14 307	0.14 362	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.04 44	0.09 430	0.08 391

iResNet	0.13 322	0.10 417	0.18 445	0.19 393	0.08 154	0.13 292	0.18 410	0.20 273	0.26 407	0.15 316	0.23 374	0.15 315	0.13 342	0.14 307	0.14 362	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.05 152

LE_ROB	0.50 590	0.07 176	0.14 310	0.15 92	0.08 154	0.24 505	0.16 325	0.22 320	1.81 625	4.63 628	0.67 588	0.47 576	0.44 585	0.20 457	0.29 553	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.08 367	0.06 244

Hybrid-DGEV-2	0.11 227	0.06 83	0.12 227	0.18 333	0.09 275	0.09 99	0.13 128	0.28 437	0.29 438	0.11 197	0.11 189	0.09 162	0.12 303	0.12 228	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.05 125	0.05 152

WQFJA1	0.10 180	0.07 176	0.08 43	0.20 453	0.09 275	0.12 241	0.17 362	0.17 202	0.17 244	0.09 128	0.10 145	0.08 132	0.10 242	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.05 152

WQFJX1	0.10 180	0.07 176	0.08 43	0.22 499	0.09 275	0.12 241	0.17 362	0.18 234	0.17 244	0.10 165	0.09 115	0.07 85	0.10 242	0.11 138	0.09 67	0.07 277	0.08 450	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

NLMM1	0.11 227	0.09 358	0.07 10	0.22 499	0.10 384	0.12 241	0.20 472	0.18 234	0.20 314	0.12 237	0.11 189	0.07 85	0.09 204	0.11 138	0.11 226	0.08 348	0.08 450	0.07 233	0.06 219	0.04 23	0.04 50

NLMM	0.10 180	0.07 176	0.08 43	0.20 453	0.09 275	0.12 241	0.17 362	0.17 202	0.17 244	0.09 128	0.10 145	0.08 132	0.10 242	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.05 152

NLCSM	0.11 227	0.09 358	0.09 95	0.23 523	0.11 434	0.12 241	0.19 449	0.18 234	0.18 274	0.12 237	0.11 189	0.07 85	0.09 204	0.11 138	0.10 149	0.07 277	0.08 450	0.07 233	0.07 313	0.06 233	0.05 152

Select-FE	0.11 227	0.06 83	0.20 469	0.15 92	0.11 434	0.11 199	0.13 128	0.21 296	0.18 274	0.09 128	0.11 189	0.10 195	0.06 48	0.12 228	0.09 67	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.08 384	0.06 233	0.08 391

MSAF-DinoV2	0.22 502	0.11 443	0.23 493	0.17 251	0.10 384	0.27 536	0.16 325	0.37 542	0.55 567	0.21 442	0.27 440	0.47 576	0.27 525	0.35 558	0.39 583	0.09 407	0.06 349	0.07 233	0.09 430	0.12 499	0.10 462

z-ln-s-r	0.17 443	0.10 417	0.40 555	0.19 393	0.08 154	0.17 402	0.18 410	0.22 320	0.33 469	0.18 389	0.40 534	0.22 415	0.17 433	0.20 457	0.23 499	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.05 152

S2M2_XL	0.08 60	0.06 83	0.12 227	0.12 5	0.08 154	0.09 99	0.09 18	0.07 2	0.07 10	0.08 90	0.07 52	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.09 67	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.05 135	0.08 367	0.06 244
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.13 14	0.07 87	0.11 199	0.19 449	0.17 202	0.12 107	0.15 316	0.15 252	0.17 349	0.12 303	0.13 278	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.06 244

xyz-stereo-finetune	0.11 227	0.08 282	0.13 274	0.14 46	0.06 17	0.10 153	0.19 449	0.17 202	0.19 291	0.12 237	0.14 234	0.15 315	0.10 242	0.13 278	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.05 152

LG-Stereo	0.08 60	0.07 176	0.10 143	0.18 333	0.07 87	0.10 153	0.17 362	0.11 38	0.08 18	0.05 2	0.07 52	0.05 4	0.07 132	0.09 42	0.09 67	0.04 11	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.04 23	0.04 50

MM-Stereo_test3	0.10 180	0.07 176	0.07 10	0.18 333	0.07 87	0.12 241	0.19 449	0.24 363	0.19 291	0.06 16	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.06 349	0.07 233	0.05 135	0.05 125	0.04 50

MM-Stereo_test1	0.10 180	0.07 176	0.08 43	0.18 333	0.07 87	0.12 241	0.18 410	0.21 296	0.20 314	0.09 128	0.11 189	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

HI	0.11 227	0.06 83	0.11 188	0.13 14	0.09 275	0.09 99	0.14 181	0.21 296	0.10 49	0.19 405	0.17 286	0.14 286	0.09 204	0.16 364	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.08 384	0.07 305	0.06 244

CoSv	0.11 227	0.06 83	0.11 188	0.13 14	0.09 275	0.09 99	0.14 181	0.21 296	0.10 49	0.19 405	0.17 286	0.14 286	0.09 204	0.16 364	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.08 384	0.07 305	0.06 244

mms	0.09 111	0.07 176	0.08 43	0.16 175	0.08 154	0.10 153	0.16 325	0.12 60	0.11 77	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.06 48	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.03 2

fffy	0.09 111	0.08 282	0.09 95	0.16 175	0.07 87	0.13 292	0.17 362	0.13 77	0.12 107	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.09 204	0.13 278	0.11 226	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.05 152

ACV-stereo	0.15 399	0.10 417	0.28 517	0.18 333	0.12 466	0.14 325	0.12 80	0.23 340	0.21 330	0.19 405	0.23 374	0.22 415	0.15 384	0.23 498	0.17 421	0.07 277	0.06 349	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.07 327

RAStereo	0.10 180	0.09 358	0.08 43	0.20 453	0.08 154	0.13 292	0.18 410	0.15 133	0.17 244	0.10 165	0.12 206	0.05 4	0.06 48	0.09 42	0.08 18	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.05 135	0.05 125	0.04 50

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 227	0.05 28	0.14 310	0.15 92	0.20 567	0.09 99	0.17 362	0.21 296	0.15 187	0.11 197	0.14 234	0.10 195	0.07 132	0.10 86	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.09 435

rvit_stereo_0080	0.10 180	0.08 282	0.14 310	0.15 92	0.09 275	0.07 34	0.15 259	0.16 164	0.16 217	0.11 197	0.10 145	0.14 286	0.08 173	0.12 228	0.10 149	0.09 407	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.05 152

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 111	0.10 417	0.31 530	0.15 92	0.06 17	0.08 60	0.14 181	0.10 22	0.10 49	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.04 1	0.11 138	0.07 1	0.12 501	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.05 125	0.05 152

test_sample3	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.14 46	0.09 275	0.19 444	0.17 362	0.26 397	0.18 274	0.16 344	0.22 365	0.19 376	0.15 384	0.17 396	0.13 326	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.06 219	0.09 430	0.08 391

test_sample2	0.12 297	0.07 176	0.12 227	0.14 46	0.08 154	0.16 380	0.18 410	0.21 296	0.16 217	0.14 289	0.20 332	0.19 376	0.15 384	0.15 329	0.12 285	0.08 348	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.08 367	0.07 327

MyStereo8	0.12 297	0.07 176	0.15 359	0.15 92	0.09 275	0.18 421	0.14 181	0.19 262	0.22 345	0.12 237	0.18 311	0.11 222	0.10 242	0.16 364	0.18 439	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.05 135	0.08 367	0.09 435

SMFormer	0.14 356	0.07 176	0.17 423	0.14 46	0.08 154	0.16 380	0.17 362	0.26 397	0.27 417	0.19 405	0.20 332	0.18 362	0.15 384	0.15 329	0.17 421	0.08 348	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.06 244

tta	0.14 356	0.07 176	0.17 423	0.14 46	0.08 154	0.16 380	0.17 362	0.26 397	0.27 417	0.19 405	0.20 332	0.18 362	0.15 384	0.15 329	0.17 421	0.08 348	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.06 244

MyStereo06	0.10 180	0.07 176	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.18 410	0.19 262	0.12 107	0.12 237	0.08 93	0.07 85	0.07 132	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.06 233	0.06 244

MyStereo05	0.13 322	0.07 176	0.10 143	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.18 410	0.27 418	0.35 490	0.17 359	0.14 234	0.15 315	0.11 272	0.15 329	0.13 326	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.06 233	0.06 244

AE-Stereo	0.10 180	0.08 282	0.10 143	0.18 333	0.09 275	0.10 153	0.15 259	0.14 97	0.19 291	0.09 128	0.14 234	0.12 240	0.08 173	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.06 349	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

CoDeX	0.12 297	0.07 176	0.12 227	0.17 251	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.23 340	0.27 417	0.13 267	0.17 286	0.16 329	0.11 272	0.14 307	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.05 152

whm_eth	0.10 180	0.08 282	0.14 310	0.15 92	0.09 275	0.07 34	0.15 259	0.16 164	0.16 217	0.11 197	0.10 145	0.14 286	0.08 173	0.12 228	0.10 149	0.09 407	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.05 152

MaDis-Stereo	0.09 111	0.09 358	0.08 43	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.10 31	0.16 164	0.16 217	0.09 128	0.11 189	0.06 25	0.06 48	0.09 42	0.13 326	0.07 277	0.06 349	0.07 233	0.05 135	0.05 125	0.04 50

EKT-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.14 310	0.15 92	0.10 384	0.13 292	0.14 181	0.18 234	0.21 330	0.11 197	0.08 93	0.12 240	0.09 204	0.11 138	0.12 285	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.06 219	0.08 367	0.07 327

MIM_Stereo	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.15 92	0.07 87	0.06 11	0.12 80	0.20 273	0.14 167	0.13 267	0.13 221	0.09 162	0.05 13	0.12 228	0.08 18	0.05 35	0.06 349	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.05 152

PCWNet_CMD	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.14 181	0.29 450	0.36 494	0.14 289	0.20 332	0.21 397	0.12 303	0.17 396	0.13 326	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.07 327

iinet-f	0.16 422	0.06 83	0.45 562	0.14 46	0.10 384	0.21 476	0.14 181	0.27 418	0.23 356	0.21 442	0.24 386	0.21 397	0.15 384	0.18 417	0.21 478	0.09 407	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.09 430	0.10 462

gwcnet-sp	0.14 356	0.07 176	0.12 227	0.18 333	0.09 275	0.16 380	0.17 362	0.24 363	0.24 372	0.18 389	0.24 386	0.15 315	0.16 410	0.15 329	0.15 390	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.08 384	0.08 367	0.07 327

scenet	0.14 356	0.07 176	0.12 227	0.18 333	0.09 275	0.16 380	0.17 362	0.24 363	0.24 372	0.18 389	0.24 386	0.15 315	0.16 410	0.15 329	0.15 390	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.08 384	0.08 367	0.07 327

anonymousa	0.13 322	0.07 176	0.13 274	0.18 333	0.09 275	0.13 292	0.17 362	0.19 262	0.29 438	0.15 316	0.24 386	0.15 315	0.14 366	0.14 307	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.09 430	0.05 125	0.06 244

riskmin	0.11 227	0.06 83	0.13 274	0.14 46	0.08 154	0.14 325	0.14 181	0.18 234	0.14 167	0.11 197	0.14 234	0.16 329	0.11 272	0.14 307	0.12 285	0.09 407	0.05 212	0.07 233	0.05 135	0.08 367	0.08 391

ssnet	0.14 356	0.07 176	0.12 227	0.18 333	0.09 275	0.16 380	0.17 362	0.24 363	0.24 372	0.18 389	0.24 386	0.15 315	0.16 410	0.15 329	0.15 390	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.08 384	0.08 367	0.07 327

CroCo-Stereo Lap2	0.09 111	0.09 358	0.08 43	0.22 499	0.09 275	0.09 99	0.19 449	0.16 164	0.12 107	0.09 128	0.10 145	0.05 4	0.05 13	0.08 19	0.08 18	0.06 127	0.06 349	0.07 233	0.05 135	0.05 125	0.05 152

DisPM	0.11 227	0.07 176	0.12 227	0.16 175	0.09 275	0.06 11	0.13 128	0.17 202	0.17 244	0.14 289	0.20 332	0.12 240	0.10 242	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.11 488

IER	0.14 356	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.16 325	0.25 379	0.26 407	0.18 389	0.25 414	0.17 349	0.20 475	0.16 364	0.14 362	0.08 348	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.08 367	0.07 327

raft_robust	0.13 322	0.10 417	0.07 10	0.18 333	0.08 154	0.13 292	0.24 525	0.28 437	0.33 469	0.20 428	0.19 320	0.14 286	0.10 242	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.05 125	0.04 50

CRFU-Net	0.16 422	0.08 282	0.14 310	0.17 251	0.09 275	0.19 444	0.14 181	0.26 397	0.20 314	0.28 520	0.27 440	0.29 489	0.17 433	0.19 432	0.17 421	0.09 407	0.09 482	0.07 233	0.07 313	0.08 367	0.08 391

RAFT+CT+SA	0.13 322	0.11 443	0.09 95	0.19 393	0.09 275	0.15 351	0.28 562	0.22 320	0.22 345	0.15 316	0.26 431	0.10 195	0.10 242	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.08 384	0.07 305	0.06 244

test_5	0.14 356	0.12 461	0.08 43	0.20 453	0.10 384	0.14 325	0.29 571	0.21 296	0.24 372	0.18 389	0.28 454	0.11 222	0.15 384	0.12 228	0.13 326	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.08 384	0.08 367	0.07 327

iRaft-Stereo_5w	0.12 297	0.09 358	0.12 227	0.19 393	0.08 154	0.09 99	0.12 80	0.21 296	0.21 330	0.19 405	0.14 234	0.11 222	0.09 204	0.20 457	0.16 406	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.06 244

CSP-Net	0.16 422	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.09 275	0.19 444	0.17 362	0.25 379	0.32 462	0.25 493	0.30 473	0.24 439	0.15 384	0.21 474	0.18 439	0.09 407	0.06 349	0.07 233	0.07 313	0.08 367	0.07 327

test-3	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.17 251	0.07 87	0.07 34	0.14 181	0.12 60	0.15 187	0.09 128	0.08 93	0.07 85	0.08 173	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.04 50

test_1	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.17 251	0.07 87	0.07 34	0.14 181	0.12 60	0.15 187	0.09 128	0.08 93	0.07 85	0.08 173	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.04 50

ADLNet2	0.16 422	0.09 358	0.13 274	0.16 175	0.09 275	0.20 459	0.16 325	0.31 474	0.39 511	0.16 344	0.20 332	0.20 388	0.18 447	0.21 474	0.22 487	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.07 313	0.09 430	0.07 327

CrosDoStereo	0.12 297	0.06 83	0.12 227	0.14 46	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.17 202	0.22 345	0.19 405	0.24 386	0.15 315	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.07 313	0.05 125	0.05 152

TRStereo	0.09 111	0.05 28	0.12 227	0.15 92	0.12 466	0.10 153	0.13 128	0.18 234	0.18 274	0.09 128	0.09 115	0.09 162	0.06 48	0.10 86	0.08 18	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.04 23	0.04 50

OMP-Stereo	0.11 227	0.06 83	0.14 310	0.18 333	0.08 154	0.09 99	0.12 80	0.21 296	0.21 330	0.13 267	0.14 234	0.11 222	0.12 303	0.11 138	0.13 326	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

IIG-Stereo	0.11 227	0.06 83	0.13 274	0.17 251	0.08 154	0.11 199	0.12 80	0.22 320	0.17 244	0.14 289	0.17 286	0.11 222	0.12 303	0.12 228	0.12 285	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

NF-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.23 340	0.19 291	0.12 237	0.17 286	0.12 240	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.12 501

OCTAStereo	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.23 340	0.19 291	0.12 237	0.17 286	0.12 240	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.12 501

NRIStereo	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.18 333	0.08 154	0.10 153	0.14 181	0.16 164	0.15 187	0.12 237	0.14 234	0.13 266	0.12 303	0.13 278	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.07 327

FTStereo	0.12 297	0.06 83	0.14 310	0.18 333	0.09 275	0.07 34	0.15 259	0.21 296	0.18 274	0.12 237	0.24 386	0.12 240	0.12 303	0.13 278	0.13 326	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.10 462

DeepStereo_LL	0.12 297	0.06 83	0.12 227	0.14 46	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.17 202	0.22 345	0.19 405	0.24 386	0.15 315	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.07 313	0.05 125	0.05 152

DEmStereo	0.12 297	0.06 83	0.14 310	0.14 46	0.10 384	0.16 380	0.15 259	0.16 164	0.24 372	0.17 359	0.24 386	0.13 266	0.14 366	0.12 228	0.13 326	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.05 152

THIR-Stereo	0.12 297	0.07 176	0.11 188	0.15 92	0.08 154	0.14 325	0.16 325	0.17 202	0.25 393	0.16 344	0.24 386	0.14 286	0.12 303	0.12 228	0.14 362	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.07 313	0.05 125	0.05 152

DRaft	0.12 297	0.06 83	0.11 188	0.14 46	0.09 275	0.14 325	0.17 362	0.21 296	0.30 448	0.17 359	0.28 454	0.10 195	0.15 384	0.10 86	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.05 152

PFNet	0.12 297	0.06 83	0.17 423	0.17 251	0.08 154	0.09 99	0.15 259	0.26 397	0.20 314	0.16 344	0.16 264	0.14 286	0.11 272	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.05 152

GrayStereo	0.11 227	0.06 83	0.11 188	0.19 393	0.09 275	0.09 99	0.16 325	0.18 234	0.17 244	0.14 289	0.17 286	0.17 349	0.11 272	0.12 228	0.11 226	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.10 462

RE-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.23 340	0.19 291	0.12 237	0.17 286	0.12 240	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.12 501

Pruner-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.06 11	0.12 80	0.17 202	0.17 244	0.13 267	0.19 320	0.13 266	0.09 204	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.08 391

TVStereo	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.23 340	0.19 291	0.12 237	0.17 286	0.12 240	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.12 501

DeepStereo_RVC	0.11 227	0.08 282	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.08 60	0.12 80	0.17 202	0.12 107	0.13 267	0.14 234	0.12 240	0.12 303	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.08 391

RAFT-345	0.11 227	0.07 176	0.15 359	0.16 175	0.08 154	0.08 60	0.12 80	0.15 133	0.10 49	0.11 197	0.36 508	0.09 162	0.09 204	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.04 23	0.05 152

Prome-Stereo	0.11 227	0.06 83	0.10 143	0.18 333	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.22 320	0.13 141	0.12 237	0.17 286	0.13 266	0.08 173	0.12 228	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.09 435

raft+_RVC	0.11 227	0.07 176	0.09 95	0.16 175	0.07 87	0.10 153	0.11 56	0.24 363	0.20 314	0.12 237	0.15 252	0.12 240	0.08 173	0.12 228	0.13 326	0.07 277	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.05 152

RALAANet	0.11 227	0.08 282	0.10 143	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.10 31	0.20 273	0.15 187	0.14 289	0.13 221	0.16 329	0.09 204	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

GES	0.14 356	0.08 282	0.16 393	0.15 92	0.10 384	0.13 292	0.13 128	0.28 437	0.25 393	0.16 344	0.23 374	0.18 362	0.13 342	0.16 364	0.13 326	0.08 348	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.08 367	0.09 435

222	0.16 422	0.07 176	0.14 310	0.14 46	0.08 154	0.24 505	0.18 410	0.30 464	0.20 314	0.17 359	0.28 454	0.17 349	0.16 410	0.15 329	0.40 586	0.10 448	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.08 391

xxxx	0.15 399	0.07 176	0.14 310	0.14 46	0.08 154	0.23 500	0.18 410	0.31 474	0.19 291	0.14 289	0.28 454	0.22 415	0.14 366	0.15 329	0.26 533	0.09 407	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.08 367	0.07 327

test_xeample	0.15 399	0.06 83	0.13 274	0.14 46	0.08 154	0.21 476	0.20 472	0.28 437	0.20 314	0.16 344	0.29 466	0.19 376	0.16 410	0.15 329	0.26 533	0.09 407	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.07 327

AFF-stereo	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.07 87	0.10 153	0.16 325	0.17 202	0.09 31	0.10 165	0.12 206	0.09 162	0.09 204	0.12 228	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.07 313	0.04 23	0.03 2

SFCPSM	0.13 322	0.07 176	0.14 310	0.17 251	0.09 275	0.15 351	0.16 325	0.28 437	0.27 417	0.14 289	0.17 286	0.12 240	0.13 342	0.14 307	0.11 226	0.08 348	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.06 244

MMNet	0.17 443	0.09 358	0.16 393	0.20 453	0.11 434	0.27 536	0.20 472	0.25 379	0.41 520	0.22 458	0.30 473	0.21 397	0.20 475	0.17 396	0.20 458	0.06 127	0.06 349	0.07 233	0.07 313	0.08 367	0.07 327

HGLStereo	0.17 443	0.08 282	0.19 457	0.17 251	0.12 466	0.18 421	0.18 410	0.31 474	0.32 462	0.21 442	0.32 485	0.25 453	0.18 447	0.19 432	0.20 458	0.09 407	0.09 482	0.07 233	0.07 313	0.09 430	0.10 462

GANet-RSSM	0.14 356	0.07 176	0.13 274	0.13 14	0.08 154	0.14 325	0.17 362	0.22 320	0.21 330	0.17 359	0.24 386	0.23 433	0.15 384	0.16 364	0.15 390	0.10 448	0.06 349	0.07 233	0.08 384	0.08 367	0.07 327

GwcNet-RSSM	0.14 356	0.07 176	0.12 227	0.15 92	0.08 154	0.15 351	0.20 472	0.21 296	0.27 417	0.18 389	0.27 440	0.22 415	0.16 410	0.14 307	0.15 390	0.10 448	0.05 212	0.07 233	0.09 430	0.07 305	0.07 327

MSMDNet	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.14 181	0.29 450	0.36 494	0.14 289	0.21 354	0.21 397	0.12 303	0.17 396	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.07 327

HSM	0.15 399	0.08 282	0.14 310	0.16 175	0.09 275	0.16 380	0.14 181	0.28 437	0.25 393	0.19 405	0.23 374	0.37 543	0.16 410	0.20 457	0.15 390	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.06 244

DISCO	0.19 469	0.09 358	0.22 484	0.17 251	0.10 384	0.25 516	0.18 410	0.27 418	0.44 538	0.22 458	0.31 481	0.33 525	0.26 517	0.28 529	0.28 549	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.07 313	0.09 430	0.09 435

Hybrid-DGEV-03	0.10 180	0.06 83	0.09 95	0.18 333	0.08 154	0.16 380	0.14 181	0.15 133	0.14 167	0.13 267	0.16 264	0.12 240	0.09 204	0.13 278	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.05 125	0.04 50

NLSM1	0.10 180	0.07 176	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.13 292	0.16 325	0.21 296	0.15 187	0.11 197	0.10 145	0.06 25	0.10 242	0.10 86	0.11 226	0.07 277	0.08 450	0.08 324	0.07 313	0.05 125	0.05 152

MultiAttention	0.29 557	0.08 282	0.14 310	0.19 393	0.12 466	1.45 623	1.33 625	0.36 536	0.37 501	0.19 405	0.21 354	0.24 439	0.11 272	0.38 571	0.18 439	0.06 127	0.05 212	0.08 324	0.08 384	0.10 461	0.09 435

z-mn7	0.24 525	0.14 501	0.45 562	0.19 393	0.13 489	0.28 543	0.25 540	0.34 514	0.62 583	0.27 505	0.56 578	0.29 489	0.24 502	0.32 546	0.25 522	0.08 348	0.08 450	0.08 324	0.08 384	0.10 461	0.10 462

DFGA-Net	0.13 322	0.11 443	0.18 445	0.17 251	0.10 384	0.12 241	0.13 128	0.22 320	0.25 393	0.16 344	0.16 264	0.13 266	0.12 303	0.16 364	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.05 125	0.05 152

S2M2_L	0.09 111	0.08 282	0.11 188	0.13 14	0.10 384	0.08 60	0.06 1	0.10 22	0.10 49	0.10 165	0.09 115	0.10 195	0.09 204	0.11 138	0.11 226	0.13 526	0.07 421	0.08 324	0.09 430	0.10 461	0.08 391
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.14 356	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.12 80	0.27 418	0.22 345	0.16 344	0.27 440	0.21 397	0.13 342	0.17 396	0.18 439	0.09 407	0.08 450	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.07 327

AIO-test2	0.10 180	0.08 282	0.10 143	0.23 523	0.08 154	0.11 199	0.10 31	0.23 340	0.23 356	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.05 13	0.10 86	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.08 324	0.09 430	0.05 125	0.05 152

FACV-RUCA	0.13 322	0.11 443	0.12 227	0.19 393	0.12 466	0.15 351	0.15 259	0.22 320	0.20 314	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.16 410	0.14 307	0.13 326	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.06 219	0.10 461	0.08 391

tg	0.10 180	0.06 83	0.10 143	0.18 333	0.08 154	0.11 199	0.16 325	0.20 273	0.12 107	0.08 90	0.11 189	0.11 222	0.07 132	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.04 23	0.04 50

rvit_stereo_0081_aga	0.11 227	0.09 358	0.14 310	0.18 333	0.09 275	0.13 292	0.14 181	0.14 97	0.19 291	0.10 165	0.18 311	0.16 329	0.09 204	0.12 228	0.09 67	0.10 448	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.06 244

rvit_stereo_0081	0.11 227	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.14 97	0.24 372	0.11 197	0.13 221	0.13 266	0.09 204	0.11 138	0.12 285	0.10 448	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.05 152

ITSA-stereo	0.15 399	0.10 417	0.14 310	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.14 181	0.30 464	0.49 554	0.17 359	0.19 320	0.22 415	0.15 384	0.17 396	0.16 406	0.10 448	0.06 349	0.08 324	0.08 384	0.08 367	0.08 391

rvit_stereo_0082	0.11 227	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.14 97	0.24 372	0.11 197	0.13 221	0.13 266	0.09 204	0.11 138	0.12 285	0.10 448	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.05 152

rvit_stereo_ft	0.12 297	0.07 176	0.13 274	0.19 393	0.10 384	0.12 241	0.17 362	0.16 164	0.16 217	0.12 237	0.13 221	0.15 315	0.10 242	0.14 307	0.13 326	0.09 407	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.05 152

test_sample6	0.14 356	0.08 282	0.13 274	0.16 175	0.08 154	0.17 402	0.19 449	0.25 379	0.17 244	0.17 359	0.27 440	0.19 376	0.14 366	0.15 329	0.13 326	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.08 367	0.08 391

test_sample5	0.14 356	0.08 282	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.18 421	0.18 410	0.25 379	0.17 244	0.17 359	0.27 440	0.18 362	0.14 366	0.16 364	0.13 326	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.08 367	0.08 391

test_sample4	0.14 356	0.08 282	0.14 310	0.15 92	0.08 154	0.19 444	0.18 410	0.26 397	0.17 244	0.16 344	0.25 414	0.18 362	0.14 366	0.16 364	0.13 326	0.08 348	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.08 391

H2IRNET	0.10 180	0.09 358	0.09 95	0.18 333	0.09 275	0.12 241	0.15 259	0.14 97	0.21 330	0.10 165	0.10 145	0.10 195	0.10 242	0.10 86	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.06 233	0.05 152

DispNO	0.14 356	0.08 282	0.17 423	0.19 393	0.12 466	0.11 199	0.21 492	0.23 340	0.29 438	0.17 359	0.23 374	0.18 362	0.17 433	0.15 329	0.15 390	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.06 244

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 180	0.08 282	0.12 227	0.16 175	0.08 154	0.15 351	0.16 325	0.18 234	0.18 274	0.10 165	0.09 115	0.09 162	0.08 173	0.11 138	0.12 285	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.06 219	0.07 305	0.06 244

MyStereo07	0.10 180	0.07 176	0.10 143	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.18 410	0.15 133	0.15 187	0.09 128	0.06 18	0.06 25	0.07 132	0.12 228	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.06 244

MyStereo04	0.13 322	0.07 176	0.10 143	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.18 410	0.29 450	0.38 508	0.17 359	0.14 234	0.16 329	0.10 242	0.15 329	0.13 326	0.06 127	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.06 244

xx1	0.11 227	0.08 282	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.15 259	0.16 164	0.18 274	0.09 128	0.09 115	0.16 329	0.16 410	0.10 86	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.07 327

mmm	0.14 356	0.08 282	0.17 423	0.17 251	0.09 275	0.17 402	0.18 410	0.21 296	0.15 187	0.15 316	0.23 374	0.21 397	0.16 410	0.16 364	0.17 421	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.07 327

DualNet	0.14 356	0.08 282	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.18 421	0.18 410	0.25 379	0.17 244	0.17 359	0.27 440	0.18 362	0.14 366	0.16 364	0.13 326	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.08 367	0.08 391

1111x	0.15 399	0.08 282	0.12 227	0.18 333	0.07 87	0.18 421	0.25 540	0.31 474	0.24 372	0.17 359	0.24 386	0.26 463	0.15 384	0.13 278	0.23 499	0.07 277	0.07 421	0.08 324	0.09 430	0.07 305	0.06 244

MIF-Stereo (partial)	0.11 227	0.06 83	0.10 143	0.19 393	0.10 384	0.10 153	0.11 56	0.17 202	0.18 274	0.14 289	0.16 264	0.09 162	0.11 272	0.12 228	0.12 285	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.07 327

CFNet_ucs	0.15 399	0.08 282	0.16 393	0.16 175	0.11 434	0.14 325	0.14 181	0.30 464	0.34 481	0.16 344	0.24 386	0.23 433	0.14 366	0.18 417	0.15 390	0.09 407	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.09 430	0.09 435

4D-IteraStereo	0.09 111	0.07 176	0.10 143	0.18 333	0.07 87	0.09 99	0.15 259	0.17 202	0.15 187	0.10 165	0.11 189	0.10 195	0.07 132	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.03 1	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.05 152

fast-acv-ft	0.18 457	0.11 443	0.19 457	0.19 393	0.12 466	0.24 505	0.21 492	0.25 379	0.34 481	0.22 458	0.34 501	0.27 471	0.20 475	0.21 474	0.23 499	0.09 407	0.09 482	0.08 324	0.10 470	0.08 367	0.07 327

TestStereo1	0.13 322	0.08 282	0.08 43	0.19 393	0.08 154	0.18 421	0.29 571	0.23 340	0.16 217	0.17 359	0.20 332	0.16 329	0.10 242	0.12 228	0.13 326	0.06 127	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.05 125	0.05 152

qqq	0.13 322	0.09 358	0.15 359	0.16 175	0.08 154	0.13 292	0.15 259	0.23 340	0.16 217	0.15 316	0.19 320	0.16 329	0.16 410	0.15 329	0.16 406	0.07 277	0.06 349	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.07 327

Wz-Net-LNSev	0.22 502	0.16 519	0.38 552	0.21 484	0.13 489	0.25 516	0.23 513	0.32 485	0.43 533	0.30 534	0.41 545	0.31 512	0.18 447	0.22 487	0.25 522	0.10 448	0.09 482	0.08 324	0.08 384	0.12 499	0.11 488

RAFT_CTSACE	0.12 297	0.09 358	0.10 143	0.22 499	0.08 154	0.12 241	0.24 525	0.18 234	0.16 217	0.20 428	0.27 440	0.13 266	0.07 132	0.13 278	0.09 67	0.05 35	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.04 23	0.04 50

SA-5K	0.13 322	0.08 282	0.08 43	0.19 393	0.08 154	0.18 421	0.29 571	0.23 340	0.16 217	0.17 359	0.20 332	0.16 329	0.10 242	0.12 228	0.13 326	0.06 127	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.05 125	0.05 152

test_4	0.10 180	0.10 417	0.08 43	0.19 393	0.09 275	0.08 60	0.22 502	0.15 133	0.17 244	0.12 237	0.18 311	0.12 240	0.09 204	0.08 19	0.11 226	0.04 11	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.04 23	0.03 2

psmg	0.14 356	0.09 358	0.14 310	0.17 251	0.10 384	0.15 351	0.17 362	0.29 450	0.19 291	0.17 359	0.21 354	0.25 453	0.16 410	0.15 329	0.14 362	0.08 348	0.06 349	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.06 244

dd	0.15 399	0.16 519	0.16 393	0.19 393	0.09 275	0.15 351	0.18 410	0.21 296	0.25 393	0.23 471	0.20 332	0.21 397	0.09 204	0.21 474	0.16 406	0.10 448	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.06 244

GLC_STEREO	0.11 227	0.07 176	0.11 188	0.17 251	0.07 87	0.09 99	0.13 128	0.15 133	0.24 372	0.12 237	0.13 221	0.12 240	0.08 173	0.18 417	0.11 226	0.06 127	0.08 450	0.08 324	0.06 219	0.05 125	0.05 152

AASNet	0.16 422	0.08 282	0.12 227	0.19 393	0.09 275	0.18 421	0.15 259	0.37 542	0.37 501	0.19 405	0.23 374	0.20 388	0.16 410	0.17 396	0.20 458	0.10 448	0.08 450	0.08 324	0.07 313	0.09 430	0.09 435

test_3	0.10 180	0.09 358	0.10 143	0.20 453	0.08 154	0.13 292	0.26 549	0.14 97	0.21 330	0.10 165	0.10 145	0.09 162	0.09 204	0.08 19	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.07 313	0.04 23	0.04 50

PSMNet-ADL	0.15 399	0.12 461	0.13 274	0.22 499	0.09 275	0.13 292	0.20 472	0.26 397	0.23 356	0.18 389	0.20 332	0.24 439	0.16 410	0.18 417	0.17 421	0.08 348	0.08 450	0.08 324	0.11 502	0.08 367	0.07 327

LCNet	0.11 227	0.07 176	0.09 95	0.19 393	0.09 275	0.08 60	0.15 259	0.21 296	0.15 187	0.11 197	0.15 252	0.16 329	0.11 272	0.12 228	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.15 546

HHNet	0.11 227	0.06 83	0.16 393	0.15 92	0.14 509	0.07 34	0.13 128	0.20 273	0.17 244	0.14 289	0.25 414	0.11 222	0.08 173	0.13 278	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.05 125	0.09 435

Patchmatch Stereo++	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.06 11	0.11 56	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327
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-softLoss	0.12 297	0.07 176	0.15 359	0.17 251	0.09 275	0.08 60	0.13 128	0.24 363	0.17 244	0.14 289	0.19 320	0.13 266	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.12 501

KMStereo	0.12 297	0.07 176	0.15 359	0.17 251	0.09 275	0.08 60	0.13 128	0.24 363	0.17 244	0.14 289	0.19 320	0.13 266	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.12 501

PSM-adaLoss	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

ROB_FTStereo_v2	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

ROB_FTStereo	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.06 11	0.11 56	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

KYRaft	0.11 227	0.07 176	0.10 143	0.19 393	0.09 275	0.08 60	0.15 259	0.22 320	0.12 107	0.13 267	0.16 264	0.20 388	0.10 242	0.12 228	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.06 233	0.16 557

HUI-Stereo	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

iGMRVC	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

RAFT-RH_RVC	0.11 227	0.06 83	0.14 310	0.16 175	0.09 275	0.12 241	0.12 80	0.17 202	0.12 107	0.13 267	0.41 545	0.11 222	0.10 242	0.13 278	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.05 135	0.04 23	0.06 244

iRAFT	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.06 11	0.11 56	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

AnonymousM	0.09 111	0.05 28	0.10 143	0.14 46	0.06 17	0.09 99	0.13 128	0.19 262	0.14 167	0.13 267	0.11 189	0.09 162	0.08 173	0.13 278	0.10 149	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.05 135	0.05 125	0.05 152

CRE-IMP	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.10 153	0.12 80	0.18 234	0.10 49	0.14 289	0.13 221	0.13 266	0.12 303	0.12 228	0.11 226	0.07 277	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.08 391

GMM-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.10 143	0.18 333	0.09 275	0.08 60	0.15 259	0.23 340	0.16 217	0.11 197	0.15 252	0.13 266	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.09 435

RAFT-IKP	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

LMCR-Stereo	0.15 399	0.08 282	0.13 274	0.21 484	0.09 275	0.17 402	0.20 472	0.27 418	0.19 291	0.24 480	0.24 386	0.23 433	0.17 433	0.20 457	0.17 421	0.07 277	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.10 461	0.08 391

ICVP	0.15 399	0.09 358	0.12 227	0.22 499	0.09 275	0.17 402	0.21 492	0.25 379	0.23 356	0.18 389	0.30 473	0.26 463	0.18 447	0.17 396	0.14 362	0.09 407	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.07 327
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.10 180	0.07 176	0.09 95	0.17 251	0.09 275	0.11 199	0.17 362	0.18 234	0.12 107	0.09 128	0.12 206	0.10 195	0.07 132	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.04 23	0.04 50

GEStereo_RVC	0.17 443	0.12 461	0.15 359	0.22 499	0.11 434	0.19 444	0.17 362	0.32 485	0.48 547	0.20 428	0.25 414	0.17 349	0.13 342	0.21 474	0.16 406	0.10 448	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.09 430	0.08 391

Anonymous3	0.16 422	0.13 489	0.33 537	0.26 548	0.14 509	0.27 536	0.17 362	0.28 437	0.28 431	0.15 316	0.17 286	0.14 286	0.10 242	0.15 329	0.12 285	0.08 348	0.08 450	0.08 324	0.08 384	0.08 367	0.11 488

TestStereo	0.13 322	0.14 501	0.11 188	0.23 523	0.08 154	0.15 351	0.21 492	0.20 273	0.23 356	0.14 289	0.24 386	0.16 329	0.12 303	0.16 364	0.14 362	0.05 35	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.09 430	0.05 152

sAnonymous2	0.13 322	0.12 461	0.24 497	0.20 453	0.12 466	0.17 402	0.13 128	0.26 397	0.21 330	0.11 197	0.11 189	0.13 266	0.08 173	0.10 86	0.10 149	0.09 407	0.05 212	0.08 324	0.06 219	0.15 546	0.10 462

CroCo_RVC	0.13 322	0.12 461	0.24 497	0.20 453	0.12 466	0.17 402	0.13 128	0.26 397	0.21 330	0.11 197	0.11 189	0.13 266	0.08 173	0.10 86	0.10 149	0.09 407	0.05 212	0.08 324	0.06 219	0.15 546	0.10 462

CFNet_pseudo	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.09 275	0.13 292	0.14 181	0.27 418	0.34 481	0.14 289	0.21 354	0.22 415	0.13 342	0.18 417	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.06 219	0.07 305	0.07 327

sCroCo_RVC	0.12 297	0.09 358	0.23 493	0.24 532	0.11 434	0.19 444	0.14 181	0.17 202	0.14 167	0.10 165	0.13 221	0.12 240	0.07 132	0.14 307	0.11 226	0.08 348	0.08 450	0.08 324	0.08 384	0.05 125	0.07 327

UNet	0.17 443	0.09 358	0.18 445	0.19 393	0.12 466	0.27 536	0.19 449	0.33 505	0.29 438	0.21 442	0.24 386	0.23 433	0.19 463	0.19 432	0.18 439	0.07 277	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.08 367	0.06 244

UPFNet	0.16 422	0.08 282	0.12 227	0.20 453	0.12 466	0.20 459	0.23 513	0.28 437	0.26 407	0.17 359	0.24 386	0.22 415	0.19 463	0.19 432	0.21 478	0.09 407	0.07 421	0.08 324	0.09 430	0.08 367	0.06 244

aanetorigin	0.22 502	0.17 530	0.56 578	0.17 251	0.10 384	0.15 351	0.19 449	0.20 273	0.33 469	0.49 582	0.48 562	0.29 489	0.27 525	0.20 457	0.23 499	0.08 348	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.10 461	0.09 435

EDNetEfficientorigin	7.91 628	0.31 582	153.02 650	0.19 393	0.09 275	0.21 476	0.16 325	0.22 320	0.59 576	0.72 598	0.67 588	0.42 562	0.50 590	0.24 507	0.39 583	0.08 348	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.12 499	0.10 462

EDNetEfficient	0.29 557	0.24 565	1.13 612	0.18 333	0.10 384	0.19 444	0.20 472	0.20 273	0.60 580	0.74 602	0.56 578	0.31 512	0.39 572	0.22 487	0.30 559	0.09 407	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.11 484	0.09 435

FENet	0.13 322	0.08 282	0.12 227	0.16 175	0.08 154	0.14 325	0.15 259	0.22 320	0.23 356	0.17 359	0.23 374	0.16 329	0.12 303	0.14 307	0.15 390	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.07 327

ac_64	0.16 422	0.08 282	0.15 359	0.18 333	0.10 384	0.22 485	0.18 410	0.24 363	0.21 330	0.18 389	0.24 386	0.29 489	0.18 447	0.19 432	0.22 487	0.09 407	0.07 421	0.08 324	0.09 430	0.07 305	0.06 244

CFNet-ft	0.14 356	0.07 176	0.15 359	0.12 5	0.09 275	0.16 380	0.18 410	0.22 320	0.24 372	0.17 359	0.26 431	0.24 439	0.14 366	0.16 364	0.14 362	0.11 477	0.06 349	0.08 324	0.09 430	0.09 430	0.08 391

DMCA	0.14 356	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.09 275	0.15 351	0.17 362	0.23 340	0.27 417	0.14 289	0.19 320	0.17 349	0.18 447	0.15 329	0.17 421	0.10 448	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.09 430	0.10 462

ADCP+	0.20 481	0.10 417	0.33 537	0.20 453	0.12 466	0.22 485	0.26 549	0.31 474	0.34 481	0.26 499	0.37 514	0.22 415	0.22 488	0.27 517	0.27 541	0.09 407	0.06 349	0.08 324	0.08 384	0.09 430	0.10 462

CFNet_RVC	0.14 356	0.07 176	0.15 359	0.12 5	0.09 275	0.16 380	0.18 410	0.22 320	0.24 372	0.17 359	0.26 431	0.24 439	0.14 366	0.16 364	0.14 362	0.11 477	0.06 349	0.08 324	0.09 430	0.09 430	0.08 391

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 443	0.10 417	0.22 484	0.20 453	0.10 384	0.15 351	0.18 410	0.31 474	0.25 393	0.21 442	0.30 473	0.25 453	0.17 433	0.21 474	0.20 458	0.09 407	0.06 349	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.08 391
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.09 275	0.12 241	0.14 181	0.27 418	0.34 481	0.14 289	0.21 354	0.22 415	0.13 342	0.18 417	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.07 327

FlowAnything_test	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.15 92	0.09 275	0.07 34	0.14 181	0.20 273	0.11 77	0.09 128	0.09 115	0.12 240	0.12 303	0.13 278	0.11 226	0.09 407	0.06 349	0.09 407	0.09 430	0.06 233	0.09 435

zh-mn7	0.25 537	0.14 501	0.56 578	0.19 393	0.14 509	0.24 505	0.22 502	0.34 514	0.62 583	0.35 553	0.65 586	0.31 512	0.25 511	0.31 539	0.25 522	0.09 407	0.08 450	0.09 407	0.09 430	0.09 430	0.11 488

w-ln-seven-2	0.20 481	0.14 501	0.37 550	0.22 499	0.12 466	0.20 459	0.21 492	0.28 437	0.37 501	0.25 493	0.37 514	0.27 471	0.22 488	0.21 474	0.23 499	0.08 348	0.08 450	0.09 407	0.09 430	0.10 461	0.09 435

AIO-test1	0.10 180	0.07 176	0.10 143	0.23 523	0.07 87	0.09 99	0.13 128	0.21 296	0.14 167	0.11 197	0.12 206	0.09 162	0.07 132	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.09 407	0.10 470	0.03 1	0.06 244

DDVS	0.15 399	0.10 417	0.21 478	0.16 175	0.12 466	0.15 351	0.14 181	0.25 379	0.19 291	0.18 389	0.29 466	0.27 471	0.12 303	0.19 432	0.15 390	0.09 407	0.06 349	0.09 407	0.07 313	0.11 484	0.11 488

rvit_stereo_0083	0.12 297	0.08 282	0.17 423	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.14 97	0.26 407	0.11 197	0.14 234	0.13 266	0.10 242	0.12 228	0.12 285	0.10 448	0.08 450	0.09 407	0.07 313	0.07 305	0.05 152

DCVSM-stereo	0.14 356	0.09 358	0.16 393	0.16 175	0.10 384	0.15 351	0.09 18	0.19 262	0.23 356	0.20 428	0.23 374	0.26 463	0.15 384	0.18 417	0.14 362	0.09 407	0.07 421	0.09 407	0.08 384	0.10 461	0.12 501

CAS++	0.11 227	0.07 176	0.11 188	0.14 46	0.09 275	0.12 241	0.14 181	0.24 363	0.14 167	0.11 197	0.09 115	0.11 222	0.07 132	0.14 307	0.09 67	0.11 477	0.09 482	0.09 407	0.07 313	0.07 305	0.08 391
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ffm	0.12 297	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.17 402	0.17 362	0.15 133	0.19 291	0.15 316	0.25 414	0.19 376	0.13 342	0.10 86	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.08 384	0.06 233	0.06 244

ff1	0.13 322	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.17 402	0.17 362	0.15 133	0.19 291	0.15 316	0.25 414	0.19 376	0.13 342	0.14 307	0.20 458	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.08 384	0.06 233	0.06 244

mmx	0.14 356	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.17 402	0.17 362	0.27 418	0.25 393	0.15 316	0.25 414	0.19 376	0.13 342	0.14 307	0.20 458	0.08 348	0.06 349	0.09 407	0.08 384	0.08 367	0.08 391

xxx	0.14 356	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.17 402	0.17 362	0.27 418	0.25 393	0.15 316	0.25 414	0.19 376	0.13 342	0.14 307	0.20 458	0.08 348	0.06 349	0.09 407	0.08 384	0.08 367	0.08 391

plain	0.10 180	0.08 282	0.10 143	0.19 393	0.09 275	0.10 153	0.15 259	0.14 97	0.13 141	0.13 267	0.15 252	0.09 162	0.12 303	0.13 278	0.12 285	0.07 277	0.05 212	0.09 407	0.06 219	0.06 233	0.06 244

LL-Strereo	0.13 322	0.09 358	0.11 188	0.20 453	0.10 384	0.11 199	0.18 410	0.32 485	0.24 372	0.15 316	0.15 252	0.14 286	0.13 342	0.19 432	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.08 384	0.04 23	0.05 152

ToySt	0.17 443	0.11 443	0.18 445	0.17 251	0.11 434	0.16 380	0.25 540	0.24 363	0.33 469	0.19 405	0.24 386	0.26 463	0.24 502	0.19 432	0.20 458	0.07 277	0.08 450	0.09 407	0.10 470	0.09 430	0.08 391

ssnet_v2	0.17 443	0.10 417	0.17 423	0.17 251	0.11 434	0.21 476	0.21 492	0.33 505	0.25 393	0.22 458	0.22 365	0.27 471	0.18 447	0.22 487	0.20 458	0.11 477	0.09 482	0.09 407	0.09 430	0.08 367	0.08 391

Wz-Net-SNSev	0.25 537	0.17 530	0.44 561	0.25 543	0.14 509	0.26 526	0.23 513	0.38 550	0.56 570	0.30 534	0.55 573	0.39 555	0.26 517	0.23 498	0.30 559	0.10 448	0.09 482	0.09 407	0.10 470	0.11 484	0.11 488

Wz-Net-MNSev	0.22 502	0.13 489	0.31 530	0.20 453	0.14 509	0.36 570	0.24 525	0.33 505	0.44 538	0.28 520	0.40 534	0.38 547	0.19 463	0.24 507	0.25 522	0.09 407	0.07 421	0.09 407	0.09 430	0.12 499	0.10 462

Sa-1000	0.12 297	0.08 282	0.08 43	0.18 333	0.08 154	0.14 325	0.22 502	0.22 320	0.18 274	0.15 316	0.20 332	0.17 349	0.11 272	0.10 86	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.09 407	0.09 430	0.05 125	0.05 152

SA	0.12 297	0.09 358	0.08 43	0.18 333	0.08 154	0.12 241	0.24 525	0.23 340	0.18 274	0.17 359	0.27 440	0.14 286	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.08 384	0.05 125	0.04 50

WZ-Net	0.28 553	0.17 530	0.78 603	0.22 499	0.16 539	0.34 561	0.29 571	0.39 554	0.57 572	0.24 480	0.55 573	0.37 543	0.24 502	0.33 549	0.35 574	0.09 407	0.08 450	0.09 407	0.10 470	0.14 530	0.16 557

UDGNet	0.14 356	0.13 489	0.16 393	0.17 251	0.10 384	0.12 241	0.16 325	0.21 296	0.27 417	0.20 428	0.20 332	0.16 329	0.13 342	0.16 364	0.13 326	0.10 448	0.06 349	0.09 407	0.07 313	0.06 233	0.07 327

GMOStereo	0.11 227	0.09 358	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.28 562	0.13 77	0.17 244	0.11 197	0.17 286	0.14 286	0.12 303	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.07 313	0.04 23	0.04 50

error version	0.11 227	0.09 358	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.28 562	0.13 77	0.17 244	0.11 197	0.17 286	0.14 286	0.12 303	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.07 313	0.04 23	0.04 50

test-v	0.11 227	0.09 358	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.28 562	0.13 77	0.17 244	0.11 197	0.17 286	0.14 286	0.12 303	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.07 313	0.04 23	0.04 50

AACVNet	0.16 422	0.08 282	0.14 310	0.15 92	0.10 384	0.18 421	0.15 259	0.23 340	0.24 372	0.27 505	0.27 440	0.28 481	0.17 433	0.19 432	0.16 406	0.09 407	0.07 421	0.09 407	0.07 313	0.10 461	0.09 435

PFNet+	0.11 227	0.06 83	0.13 274	0.16 175	0.09 275	0.05 4	0.12 80	0.17 202	0.21 330	0.16 344	0.19 320	0.14 286	0.10 242	0.11 138	0.11 226	0.08 348	0.05 212	0.09 407	0.08 384	0.06 233	0.11 488

AAGNet	0.11 227	0.07 176	0.16 393	0.19 393	0.09 275	0.08 60	0.13 128	0.18 234	0.13 141	0.16 344	0.21 354	0.13 266	0.14 366	0.11 138	0.14 362	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.06 219	0.06 233	0.05 152

PSM-AAD	0.11 227	0.07 176	0.10 143	0.19 393	0.09 275	0.10 153	0.15 259	0.20 273	0.13 141	0.12 237	0.14 234	0.18 362	0.11 272	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.08 384	0.06 233	0.14 539

SST-Stereo	0.10 180	0.07 176	0.15 359	0.18 333	0.09 275	0.06 11	0.12 80	0.17 202	0.11 77	0.15 316	0.17 286	0.13 266	0.12 303	0.10 86	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.06 219	0.06 233	0.05 152

RAFT_R40	0.11 227	0.07 176	0.14 310	0.18 333	0.09 275	0.06 11	0.13 128	0.17 202	0.16 217	0.14 289	0.18 311	0.15 315	0.12 303	0.10 86	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.06 219	0.06 233	0.05 152

IRAFT_RVC	0.12 297	0.08 282	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.07 34	0.15 259	0.24 363	0.23 356	0.14 289	0.14 234	0.15 315	0.12 303	0.12 228	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.06 219	0.06 233	0.06 244

test-2	0.11 227	0.09 358	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.28 562	0.13 77	0.17 244	0.11 197	0.17 286	0.14 286	0.12 303	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.07 313	0.04 23	0.04 50

rafts_anoy	0.11 227	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.08 154	0.10 153	0.14 181	0.17 202	0.14 167	0.13 267	0.13 221	0.12 240	0.10 242	0.11 138	0.12 285	0.07 277	0.04 24	0.09 407	0.11 502	0.07 305	0.06 244

RAFT + AFF	0.13 322	0.07 176	0.20 469	0.20 453	0.10 384	0.14 325	0.24 525	0.26 397	0.20 314	0.11 197	0.10 145	0.12 240	0.10 242	0.15 329	0.12 285	0.07 277	0.06 349	0.09 407	0.08 384	0.06 233	0.08 391

delet	0.17 443	0.08 282	0.17 423	0.19 393	0.11 434	0.20 459	0.21 492	0.30 464	0.37 501	0.17 359	0.26 431	0.19 376	0.19 463	0.19 432	0.21 478	0.08 348	0.08 450	0.09 407	0.11 502	0.06 233	0.06 244

GwcNet	0.20 481	0.13 489	0.19 457	0.18 333	0.12 466	0.24 505	0.19 449	0.35 529	0.43 533	0.20 428	0.32 485	0.33 525	0.20 475	0.22 487	0.24 512	0.11 477	0.09 482	0.09 407	0.09 430	0.09 430	0.10 462

PSMNet-RSSM	0.14 356	0.07 176	0.13 274	0.15 92	0.08 154	0.13 292	0.16 325	0.24 363	0.24 372	0.16 344	0.28 454	0.22 415	0.14 366	0.15 329	0.13 326	0.11 477	0.06 349	0.09 407	0.12 522	0.08 367	0.07 327

DSFCA	0.16 422	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.10 384	0.20 459	0.19 449	0.28 437	0.31 455	0.23 471	0.24 386	0.22 415	0.15 384	0.19 432	0.20 458	0.10 448	0.07 421	0.09 407	0.09 430	0.08 367	0.08 391

RTSC	0.23 518	0.12 461	0.28 517	0.21 484	0.13 489	0.28 543	0.16 325	0.35 529	0.66 591	0.27 505	0.33 497	0.30 499	0.21 479	0.31 539	0.29 553	0.10 448	0.08 450	0.09 407	0.10 470	0.13 517	0.13 522

ADCL	0.24 525	0.11 443	0.47 567	0.22 499	0.12 466	0.34 561	0.29 571	0.29 450	0.56 570	0.24 480	0.46 559	0.30 499	0.30 548	0.29 535	0.29 553	0.08 348	0.07 421	0.09 407	0.09 430	0.10 461	0.10 462

ADCRef	0.19 469	0.12 461	0.41 558	0.20 453	0.12 466	0.22 485	0.18 410	0.32 485	0.36 494	0.26 499	0.32 485	0.17 349	0.23 496	0.24 507	0.24 512	0.07 277	0.06 349	0.09 407	0.09 430	0.08 367	0.08 391

RYNet	0.22 502	0.12 461	0.22 484	0.19 393	0.17 554	0.46 579	0.26 549	0.38 550	0.48 547	0.24 480	0.28 454	0.34 532	0.23 496	0.20 457	0.30 559	0.10 448	0.06 349	0.09 407	0.09 430	0.13 517	0.15 546

CFNet	0.15 399	0.10 417	0.17 423	0.17 251	0.08 154	0.18 421	0.09 18	0.28 437	0.25 393	0.19 405	0.24 386	0.24 439	0.17 433	0.17 396	0.14 362	0.08 348	0.06 349	0.09 407	0.10 470	0.07 305	0.06 244

DeepPruner_ROB	0.16 422	0.11 443	0.15 359	0.17 251	0.10 384	0.17 402	0.15 259	0.32 485	0.21 330	0.19 405	0.21 354	0.22 415	0.18 447	0.20 457	0.15 390	0.13 526	0.09 482	0.09 407	0.09 430	0.11 484	0.10 462

StereoDRNet-Refined	0.17 443	0.12 461	0.15 359	0.20 453	0.09 275	0.18 421	0.18 410	0.26 397	0.23 356	0.26 499	0.40 534	0.22 415	0.17 433	0.21 474	0.20 458	0.08 348	0.05 212	0.09 407	0.10 470	0.07 305	0.07 327
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.18 457	0.10 417	0.15 359	0.23 523	0.11 434	0.24 505	0.18 410	0.29 450	0.28 431	0.27 505	0.28 454	0.28 481	0.24 502	0.19 432	0.20 458	0.08 348	0.08 450	0.09 407	0.09 430	0.07 305	0.07 327

YMNet	0.20 481	0.12 461	0.19 457	0.20 453	0.14 509	0.26 526	0.23 513	0.32 485	0.34 481	0.27 505	0.34 501	0.30 499	0.18 447	0.18 417	0.22 487	0.10 448	0.13 544	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.09 435

YMNet_1	0.20 481	0.12 461	0.19 457	0.20 453	0.14 509	0.26 526	0.23 513	0.32 485	0.34 481	0.27 505	0.34 501	0.30 499	0.18 447	0.18 417	0.22 487	0.10 448	0.13 544	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.09 435

rvit_0105_5	0.14 356	0.09 358	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.23 513	0.24 363	0.27 417	0.14 289	0.15 252	0.18 362	0.12 303	0.17 396	0.14 362	0.14 540	0.11 514	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.06 244

test_sample7	0.15 399	0.10 417	0.16 393	0.14 46	0.11 434	0.16 380	0.16 325	0.27 418	0.23 356	0.20 428	0.20 332	0.24 439	0.19 463	0.16 364	0.16 406	0.12 501	0.06 349	0.10 454	0.09 430	0.10 461	0.10 462

CASnet	0.09 111	0.09 358	0.09 95	0.19 393	0.06 17	0.07 34	0.11 56	0.18 234	0.14 167	0.11 197	0.10 145	0.09 162	0.07 132	0.10 86	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.10 454	0.08 384	0.05 125	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.10 180	0.10 417	0.15 359	0.18 333	0.08 154	0.15 351	0.09 18	0.17 202	0.14 167	0.14 289	0.10 145	0.09 162	0.07 132	0.16 364	0.10 149	0.05 35	0.05 212	0.10 454	0.07 313	0.06 233	0.05 152

CASS	0.13 322	0.12 461	0.11 188	0.23 523	0.09 275	0.15 351	0.17 362	0.18 234	0.19 291	0.17 359	0.18 311	0.15 315	0.15 384	0.14 307	0.14 362	0.09 407	0.06 349	0.10 454	0.08 384	0.09 430	0.07 327
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-TNSev	0.29 557	0.20 550	0.65 587	0.19 393	0.15 528	0.38 574	0.27 556	0.35 529	0.55 567	0.34 552	0.42 551	0.45 569	0.38 570	0.32 546	0.30 559	0.12 501	0.13 544	0.10 454	0.12 522	0.15 546	0.14 539

BUS	0.14 356	0.09 358	0.14 310	0.22 499	0.10 384	0.19 444	0.14 181	0.34 514	0.19 291	0.17 359	0.22 365	0.16 329	0.13 342	0.15 329	0.13 326	0.08 348	0.06 349	0.10 454	0.09 430	0.07 305	0.07 327

NINENet	0.16 422	0.10 417	0.15 359	0.17 251	0.11 434	0.19 444	0.14 181	0.40 558	0.36 494	0.18 389	0.21 354	0.16 329	0.13 342	0.15 329	0.13 326	0.08 348	0.08 450	0.10 454	0.07 313	0.10 461	0.09 435

BSDual-CNN	0.15 399	0.09 358	0.14 310	0.22 499	0.10 384	0.14 325	0.15 259	0.34 514	0.19 291	0.17 359	0.22 365	0.25 453	0.16 410	0.15 329	0.14 362	0.08 348	0.06 349	0.10 454	0.09 430	0.07 305	0.07 327

hknet	0.15 399	0.11 443	0.13 274	0.22 499	0.11 434	0.14 325	0.15 259	0.34 514	0.25 393	0.17 359	0.22 365	0.22 415	0.18 447	0.17 396	0.12 285	0.07 277	0.06 349	0.10 454	0.09 430	0.07 305	0.07 327

SACVNet	0.18 457	0.12 461	0.14 310	0.17 251	0.13 489	0.22 485	0.18 410	0.31 474	0.30 448	0.23 471	0.31 481	0.30 499	0.22 488	0.22 487	0.17 421	0.11 477	0.08 450	0.10 454	0.10 470	0.12 499	0.14 539

RAFT	0.13 322	0.09 358	0.11 188	0.18 333	0.08 154	0.15 351	0.24 525	0.20 273	0.19 291	0.21 442	0.21 354	0.17 349	0.12 303	0.16 364	0.09 67	0.06 127	0.07 421	0.10 454	0.09 430	0.05 125	0.05 152

pcwnet_v2	0.19 469	0.10 417	0.26 505	0.17 251	0.14 509	0.18 421	0.15 259	0.37 542	0.46 545	0.19 405	0.24 386	0.21 397	0.19 463	0.20 457	0.19 452	0.13 526	0.10 502	0.10 454	0.10 470	0.11 484	0.13 522

ADLNet	0.16 422	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.10 384	0.16 380	0.17 362	0.32 485	0.27 417	0.22 458	0.27 440	0.24 439	0.16 410	0.18 417	0.21 478	0.10 448	0.06 349	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.09 435

ARAFT	0.12 297	0.08 282	0.17 423	0.19 393	0.09 275	0.14 325	0.18 410	0.20 273	0.12 107	0.12 237	0.13 221	0.14 286	0.11 272	0.15 329	0.12 285	0.06 127	0.05 212	0.10 454	0.09 430	0.05 125	0.04 50

hitnet-ft	0.18 457	0.09 358	0.17 423	0.14 46	0.09 275	0.26 526	0.20 472	0.25 379	0.26 407	0.24 480	0.32 485	0.31 512	0.22 488	0.24 507	0.21 478	0.12 501	0.07 421	0.10 454	0.08 384	0.12 499	0.11 488

FAT-Stereo	0.20 481	0.12 461	0.22 484	0.21 484	0.12 466	0.17 402	0.18 410	0.34 514	0.39 511	0.27 505	0.37 514	0.34 532	0.32 556	0.21 474	0.20 458	0.09 407	0.11 514	0.10 454	0.09 430	0.11 484	0.14 539

S-Stereo	0.20 481	0.12 461	0.25 502	0.21 484	0.13 489	0.20 459	0.18 410	0.32 485	0.43 533	0.23 471	0.36 508	0.28 481	0.30 548	0.19 432	0.22 487	0.09 407	0.12 530	0.10 454	0.10 470	0.13 517	0.13 522

stereogan	0.22 502	0.11 443	0.21 478	0.20 453	0.12 466	0.31 551	0.19 449	0.35 529	0.44 538	0.22 458	0.39 528	0.35 536	0.27 525	0.33 549	0.22 487	0.10 448	0.12 530	0.10 454	0.10 470	0.14 530	0.13 522

GANet	0.21 493	0.12 461	0.21 478	0.24 532	0.13 489	0.22 485	0.22 502	0.41 564	0.26 407	0.31 540	0.42 551	0.37 543	0.28 536	0.23 498	0.22 487	0.10 448	0.12 530	0.10 454	0.09 430	0.10 461	0.08 391

TDLM	0.17 443	0.12 461	0.13 274	0.24 532	0.10 384	0.18 421	0.18 410	0.36 536	0.30 448	0.21 442	0.28 454	0.28 481	0.18 447	0.23 498	0.18 439	0.11 477	0.07 421	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.08 391

UCFNet_RVC	0.14 356	0.08 282	0.13 274	0.11 1	0.10 384	0.20 459	0.10 31	0.24 363	0.22 345	0.17 359	0.20 332	0.23 433	0.15 384	0.17 396	0.15 390	0.12 501	0.07 421	0.10 454	0.13 532	0.11 484	0.10 462

AdaStereo	0.15 399	0.11 443	0.15 359	0.18 333	0.09 275	0.20 459	0.11 56	0.32 485	0.28 431	0.20 428	0.23 374	0.20 388	0.13 342	0.19 432	0.14 362	0.12 501	0.05 212	0.10 454	0.07 313	0.09 430	0.07 327
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.
NVstereo2D	0.19 469	0.10 417	0.15 359	0.17 251	0.15 528	0.28 543	0.23 513	0.44 575	0.42 528	0.15 316	0.27 440	0.25 453	0.19 463	0.22 487	0.17 421	0.09 407	0.06 349	0.10 454	0.08 384	0.15 546	0.09 435

NaN_ROB	0.22 502	0.19 545	0.24 497	0.25 543	0.13 489	0.29 547	0.26 549	0.33 505	0.41 520	0.31 540	0.31 481	0.32 521	0.23 496	0.30 538	0.21 478	0.11 477	0.17 567	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.09 435

SANet	0.24 525	0.14 501	0.28 517	0.21 484	0.11 434	0.27 536	0.24 525	0.38 550	0.64 587	0.36 556	0.40 534	0.43 565	0.26 517	0.27 517	0.24 512	0.12 501	0.09 482	0.10 454	0.09 430	0.13 517	0.11 488

XPNet_ROB	0.22 502	0.11 443	0.19 457	0.22 499	0.13 489	0.22 485	0.19 449	0.34 514	0.40 517	0.30 534	0.39 528	0.39 555	0.26 517	0.26 514	0.28 549	0.15 544	0.10 502	0.10 454	0.10 470	0.13 517	0.12 501

DN-CSS_ROB	0.13 322	0.13 489	0.16 393	0.18 333	0.10 384	0.16 380	0.08 7	0.22 320	0.18 274	0.17 359	0.22 365	0.13 266	0.13 342	0.12 228	0.13 326	0.05 35	0.05 212	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.06 244

PWCDC_ROB	0.20 481	0.13 489	0.22 484	0.24 532	0.11 434	0.19 444	0.15 259	0.33 505	0.54 566	0.29 529	0.50 567	0.21 397	0.15 384	0.27 517	0.20 458	0.11 477	0.09 482	0.10 454	0.08 384	0.11 484	0.09 435

zh-sn7	0.25 537	0.17 530	0.50 569	0.24 532	0.13 489	0.25 516	0.24 525	0.34 514	0.48 547	0.28 520	0.54 571	0.28 481	0.31 552	0.36 564	0.32 567	0.10 448	0.10 502	0.11 485	0.10 470	0.12 499	0.12 501

w-ln-seven	0.24 525	0.14 501	0.55 575	0.19 393	0.14 509	0.26 526	0.22 502	0.35 529	0.60 580	0.29 529	0.39 528	0.30 499	0.22 488	0.21 474	0.26 533	0.09 407	0.09 482	0.11 485	0.10 470	0.11 484	0.10 462

TCMNet	0.19 469	0.12 461	0.19 457	0.20 453	0.18 561	0.20 459	0.24 525	0.27 418	0.36 494	0.23 471	0.26 431	0.25 453	0.19 463	0.19 432	0.23 499	0.13 526	0.11 514	0.11 485	0.12 522	0.13 517	0.12 501

rvit_0105_4	0.14 356	0.09 358	0.17 423	0.17 251	0.10 384	0.12 241	0.19 449	0.23 340	0.27 417	0.14 289	0.20 332	0.17 349	0.13 342	0.17 396	0.13 326	0.15 544	0.11 514	0.11 485	0.10 470	0.09 430	0.06 244

GMStereo_Zeroshot	0.16 422	0.13 489	0.24 497	0.20 453	0.10 384	0.17 402	0.13 128	0.29 450	0.25 393	0.23 471	0.32 485	0.25 453	0.11 272	0.19 432	0.14 362	0.09 407	0.06 349	0.11 485	0.06 219	0.12 499	0.08 391

dad	0.17 443	0.20 550	0.20 469	0.16 175	0.11 434	0.20 459	0.18 410	0.21 296	0.28 431	0.30 534	0.24 386	0.29 489	0.13 342	0.19 432	0.16 406	0.18 566	0.09 482	0.11 485	0.09 430	0.11 484	0.07 327

HCRNet	0.16 422	0.24 565	0.12 227	0.35 581	0.11 434	0.15 351	0.17 362	0.26 397	0.22 345	0.19 405	0.24 386	0.21 397	0.14 366	0.15 329	0.13 326	0.11 477	0.07 421	0.11 485	0.10 470	0.09 430	0.07 327

FINET	0.21 493	0.18 541	0.26 505	0.18 333	0.16 539	0.23 500	0.23 513	0.32 485	0.48 547	0.25 493	0.32 485	0.22 415	0.22 488	0.22 487	0.17 421	0.18 566	0.16 562	0.11 485	0.10 470	0.15 546	0.13 522

APVNet	0.22 502	0.12 461	0.19 457	0.18 333	0.14 509	0.32 552	0.31 584	0.39 554	0.32 462	0.27 505	0.40 534	0.30 499	0.29 544	0.26 514	0.25 522	0.11 477	0.12 530	0.11 485	0.14 536	0.12 499	0.12 501

psm_up	0.18 457	0.10 417	0.18 445	0.20 453	0.11 434	0.17 402	0.19 449	0.37 542	0.34 481	0.21 442	0.28 454	0.29 489	0.24 502	0.20 457	0.22 487	0.09 407	0.10 502	0.11 485	0.11 502	0.08 367	0.08 391

psmorigin	0.25 537	0.15 511	0.34 545	0.17 251	0.13 489	0.23 500	0.14 181	0.34 514	0.33 469	0.41 570	0.55 573	0.41 561	0.37 569	0.34 552	0.27 541	0.11 477	0.15 559	0.11 485	0.11 502	0.12 499	0.16 557

STTStereo	0.18 457	0.12 461	0.27 512	0.20 453	0.11 434	0.16 380	0.21 492	0.29 450	0.23 356	0.21 442	0.30 473	0.29 489	0.18 447	0.20 457	0.19 452	0.12 501	0.11 514	0.11 485	0.14 536	0.09 430	0.08 391

ADCMid	0.25 537	0.15 511	0.40 555	0.20 453	0.14 509	0.25 516	0.26 549	0.34 514	0.38 508	0.36 556	0.44 556	0.34 532	0.40 575	0.35 558	0.33 571	0.10 448	0.09 482	0.11 485	0.11 502	0.13 517	0.12 501

ADCPNet	0.25 537	0.16 519	0.61 584	0.21 484	0.15 528	0.35 569	0.25 540	0.32 485	0.35 490	0.30 534	0.40 534	0.36 538	0.28 536	0.28 529	0.32 567	0.12 501	0.10 502	0.11 485	0.12 522	0.14 530	0.13 522

DANet	0.21 493	0.15 511	0.28 517	0.25 543	0.13 489	0.22 485	0.19 449	0.27 418	0.27 417	0.28 520	0.32 485	0.35 536	0.31 552	0.31 539	0.23 499	0.11 477	0.09 482	0.11 485	0.10 470	0.13 517	0.11 488
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	0.28 553	0.16 519	0.31 530	0.18 333	0.13 489	0.54 587	0.42 597	0.51 590	0.67 592	0.29 529	0.38 520	0.38 547	0.29 544	0.31 539	0.23 499	0.11 477	0.10 502	0.11 485	0.08 384	0.20 569	0.16 557

DRN-Test	0.19 469	0.11 443	0.20 469	0.22 499	0.10 384	0.22 485	0.22 502	0.39 554	0.37 501	0.24 480	0.32 485	0.26 463	0.21 479	0.22 487	0.24 512	0.11 477	0.07 421	0.11 485	0.10 470	0.09 430	0.07 327

StereoDRNet	0.18 457	0.11 443	0.17 423	0.22 499	0.11 434	0.21 476	0.22 502	0.37 542	0.33 469	0.24 480	0.28 454	0.30 499	0.19 463	0.20 457	0.20 458	0.09 407	0.08 450	0.11 485	0.09 430	0.09 430	0.07 327

PWC_ROB	0.21 493	0.16 519	0.26 505	0.18 333	0.11 434	0.22 485	0.13 128	0.32 485	0.49 554	0.30 534	0.40 534	0.32 521	0.24 502	0.31 539	0.22 487	0.10 448	0.07 421	0.11 485	0.08 384	0.11 484	0.10 462

rvit_0105_6	0.14 356	0.09 358	0.18 445	0.17 251	0.10 384	0.10 153	0.16 325	0.19 262	0.26 407	0.12 237	0.18 311	0.17 349	0.12 303	0.18 417	0.12 285	0.15 544	0.11 514	0.12 504	0.10 470	0.09 430	0.06 244

rvit_0105_3	0.15 399	0.09 358	0.14 310	0.19 393	0.12 466	0.15 351	0.25 540	0.25 379	0.29 438	0.15 316	0.17 286	0.20 388	0.13 342	0.17 396	0.14 362	0.13 526	0.11 514	0.12 504	0.14 536	0.07 305	0.06 244

StereoVision	0.13 322	0.12 461	0.09 95	0.24 532	0.10 384	0.15 351	0.21 492	0.21 296	0.20 314	0.12 237	0.24 386	0.10 195	0.10 242	0.16 364	0.10 149	0.09 407	0.11 514	0.12 504	0.12 522	0.06 233	0.05 152

coex-ft	3.30 621	0.34 585	59.09 649	0.18 333	0.13 489	0.26 526	0.22 502	0.27 418	0.72 596	1.90 626	0.70 592	0.44 567	0.45 586	0.29 535	0.41 589	0.09 407	0.09 482	0.12 504	0.09 430	0.14 530	0.13 522

GASNet	0.22 502	0.23 562	0.33 537	0.26 548	0.17 554	0.26 526	0.16 325	0.44 575	0.42 528	0.27 505	0.24 386	0.30 499	0.15 384	0.27 517	0.18 439	0.12 501	0.08 450	0.12 504	0.11 502	0.16 554	0.07 327

FADNet-RVC-Resample	0.16 422	0.11 443	0.31 530	0.22 499	0.11 434	0.19 444	0.14 181	0.25 379	0.24 372	0.24 480	0.27 440	0.20 388	0.15 384	0.16 364	0.15 390	0.07 277	0.08 450	0.12 504	0.10 470	0.09 430	0.10 462

FADNet_RVC	0.16 422	0.14 501	0.40 555	0.20 453	0.11 434	0.13 292	0.13 128	0.26 397	0.22 345	0.21 442	0.23 374	0.20 388	0.17 433	0.14 307	0.16 406	0.08 348	0.08 450	0.12 504	0.09 430	0.11 484	0.10 462

FADNet-RVC	0.20 481	0.20 550	0.38 552	0.21 484	0.16 539	0.20 459	0.15 259	0.26 397	0.26 407	0.26 499	0.32 485	0.26 463	0.21 479	0.22 487	0.19 452	0.12 501	0.13 544	0.12 504	0.14 536	0.13 517	0.18 569

FADNet	0.21 493	0.22 560	0.36 546	0.18 333	0.17 554	0.24 505	0.13 128	0.31 474	0.31 455	0.23 471	0.25 414	0.27 471	0.21 479	0.19 432	0.15 390	0.13 526	0.15 559	0.12 504	0.15 552	0.16 554	0.18 569

G-Net	0.24 525	0.16 519	0.36 546	0.22 499	0.16 539	0.51 585	0.23 513	0.29 450	0.34 481	0.36 556	0.38 520	0.31 512	0.29 544	0.27 517	0.26 533	0.11 477	0.09 482	0.12 504	0.09 430	0.16 554	0.13 522

AnyNet_C32	0.26 546	0.16 519	0.36 546	0.20 453	0.16 539	0.25 516	0.30 578	0.32 485	0.44 538	0.31 540	0.49 563	0.30 499	0.33 557	0.40 580	0.33 571	0.12 501	0.12 530	0.12 504	0.14 536	0.14 530	0.15 546

CVANet_RVC	0.18 457	0.10 417	0.14 310	0.21 484	0.10 384	0.18 421	0.17 362	0.34 514	0.33 469	0.22 458	0.31 481	0.28 481	0.18 447	0.23 498	0.17 421	0.12 501	0.08 450	0.12 504	0.11 502	0.09 430	0.07 327

ETE_ROB	0.23 518	0.17 530	0.22 484	0.25 543	0.13 489	0.26 526	0.29 571	0.31 474	0.36 494	0.28 520	0.36 508	0.45 569	0.26 517	0.27 517	0.26 533	0.11 477	0.08 450	0.12 504	0.09 430	0.14 530	0.13 522

LALA_ROB	0.25 537	0.16 519	0.22 484	0.26 548	0.17 554	0.27 536	0.27 556	0.42 569	0.37 501	0.33 550	0.38 520	0.51 580	0.26 517	0.28 529	0.27 541	0.16 560	0.09 482	0.12 504	0.11 502	0.13 517	0.12 501

WCMA_ROB	0.24 525	0.11 443	0.22 484	0.17 251	0.14 509	0.32 552	0.15 259	0.32 485	0.32 462	0.38 561	0.53 569	0.40 559	0.34 562	0.34 552	0.25 522	0.11 477	0.12 530	0.12 504	0.10 470	0.14 530	0.14 539

rvit_105_1	0.19 469	0.11 443	0.25 502	0.21 484	0.16 539	0.21 476	0.27 556	0.31 474	0.41 520	0.19 405	0.20 332	0.22 415	0.17 433	0.19 432	0.17 421	0.12 501	0.12 530	0.13 519	0.15 552	0.08 367	0.07 327

UGAM	0.13 322	0.10 417	0.09 95	0.22 499	0.08 154	0.12 241	0.20 472	0.17 202	0.23 356	0.21 442	0.16 264	0.13 266	0.13 342	0.19 432	0.12 285	0.07 277	0.05 212	0.13 519	0.11 502	0.07 305	0.05 152

UDG	0.21 493	0.17 530	0.19 457	0.23 523	0.15 528	0.30 550	0.20 472	0.33 505	0.35 490	0.23 471	0.28 454	0.31 512	0.27 525	0.20 457	0.22 487	0.15 544	0.12 530	0.13 519	0.09 430	0.14 530	0.14 539

DMCA-RVC	0.17 443	0.10 417	0.15 359	0.24 532	0.11 434	0.18 421	0.18 410	0.25 379	0.24 372	0.21 442	0.26 431	0.25 453	0.27 525	0.18 417	0.20 458	0.12 501	0.08 450	0.13 519	0.10 470	0.10 461	0.08 391

RP	0.21 493	0.13 489	0.21 478	0.23 523	0.11 434	0.21 476	0.20 472	0.25 379	0.44 538	0.21 442	0.38 520	0.36 538	0.24 502	0.27 517	0.25 522	0.11 477	0.12 530	0.13 519	0.12 522	0.12 499	0.14 539

RTS	0.45 585	0.19 545	3.26 621	0.24 532	0.15 528	0.74 602	0.20 472	0.36 536	0.76 602	0.42 573	0.43 554	0.31 512	0.41 580	0.53 595	0.35 574	0.10 448	0.08 450	0.13 519	0.12 522	0.15 546	0.15 546

RTSA	0.45 585	0.19 545	3.26 621	0.24 532	0.15 528	0.74 602	0.20 472	0.36 536	0.76 602	0.42 573	0.43 554	0.31 512	0.41 580	0.53 595	0.35 574	0.10 448	0.08 450	0.13 519	0.12 522	0.15 546	0.15 546

ADCS	0.29 557	0.18 541	0.45 562	0.21 484	0.17 554	0.28 543	0.23 513	0.41 564	0.63 586	0.40 566	0.49 563	0.40 559	0.36 567	0.39 575	0.40 586	0.13 526	0.12 530	0.13 519	0.14 536	0.16 554	0.16 557

AnyNet_C01	0.36 573	0.25 570	1.37 615	0.22 499	0.17 554	0.48 583	0.27 556	0.35 529	0.39 511	0.39 563	0.74 596	0.46 573	0.38 570	0.45 585	0.47 595	0.13 526	0.13 544	0.13 519	0.14 536	0.14 530	0.15 546

PSMNet_ROB	0.21 493	0.11 443	0.15 359	0.27 561	0.15 528	0.24 505	0.35 588	0.43 573	0.37 501	0.27 505	0.32 485	0.32 521	0.22 488	0.21 474	0.26 533	0.12 501	0.08 450	0.13 519	0.11 502	0.09 430	0.09 435

SGM_RVC	0.23 518	0.12 461	0.15 359	0.15 92	0.09 275	0.33 558	0.18 410	0.34 514	0.31 455	0.44 577	0.37 514	0.53 584	0.35 565	0.35 558	0.24 512	0.13 526	0.13 544	0.13 519	0.13 532	0.10 461	0.11 488
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	0.27 548	0.13 489	0.18 445	0.15 92	0.11 434	0.32 552	0.24 525	0.40 558	0.36 494	0.52 584	0.57 581	0.67 595	0.40 575	0.35 558	0.26 533	0.14 540	0.13 544	0.13 519	0.11 502	0.11 484	0.10 462
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
ISRNet	0.18 457	0.08 282	0.19 457	0.19 393	0.13 489	0.15 351	0.12 80	0.30 464	0.32 462	0.21 442	0.25 414	0.27 471	0.17 433	0.17 396	0.20 458	0.20 573	0.08 450	0.14 531	0.14 536	0.14 530	0.17 566

DualNet (step1)	0.16 422	0.12 461	0.20 469	0.12 5	0.14 509	0.17 402	0.13 128	0.27 418	0.23 356	0.20 428	0.20 332	0.24 439	0.19 463	0.16 364	0.16 406	0.15 544	0.06 349	0.14 531	0.14 536	0.14 530	0.12 501

test_sample9	0.18 457	0.12 461	0.20 469	0.12 5	0.14 509	0.17 402	0.13 128	0.27 418	0.23 356	0.20 428	0.20 332	0.24 439	0.19 463	0.19 432	0.17 421	0.15 544	0.30 593	0.14 531	0.14 536	0.14 530	0.12 501

test_sample8	0.19 469	0.12 461	0.20 469	0.12 5	0.14 509	0.17 402	0.13 128	0.31 474	0.21 330	0.27 505	0.22 365	0.36 538	0.25 511	0.19 432	0.17 421	0.15 544	0.30 593	0.14 531	0.14 536	0.14 530	0.12 501

SDNR	0.19 469	0.08 282	0.19 457	0.16 175	0.12 466	0.77 608	0.14 181	0.25 379	0.32 462	0.19 405	0.24 386	0.19 376	0.13 342	0.19 432	0.15 390	0.16 560	0.18 569	0.14 531	0.11 502	0.08 367	0.11 488

DGSMNet	0.24 525	0.19 545	0.33 537	0.21 484	0.24 578	0.24 505	0.20 472	0.35 529	0.41 520	0.24 480	0.32 485	0.38 547	0.21 479	0.29 535	0.23 499	0.12 501	0.11 514	0.14 531	0.16 556	0.23 574	0.23 580

Syn2CoEx	0.21 493	0.16 519	0.27 512	0.29 572	0.14 509	0.26 526	0.20 472	0.33 505	0.31 455	0.28 520	0.36 508	0.27 471	0.25 511	0.19 432	0.24 512	0.16 560	0.12 530	0.14 531	0.11 502	0.09 430	0.08 391

edge stereo	0.22 502	0.13 489	0.20 469	0.21 484	0.13 489	0.23 500	0.16 325	0.32 485	0.42 528	0.32 546	0.40 534	0.38 547	0.35 565	0.25 512	0.24 512	0.13 526	0.11 514	0.14 531	0.11 502	0.12 499	0.13 522

SHD	0.26 546	0.15 511	0.30 528	0.24 532	0.18 561	0.22 485	0.15 259	0.38 550	0.71 595	0.32 546	0.41 545	0.36 538	0.28 536	0.32 546	0.29 553	0.12 501	0.11 514	0.14 531	0.13 532	0.16 554	0.20 575

LSM	0.33 569	0.20 550	0.58 581	0.26 548	0.60 608	0.34 561	0.25 540	0.42 569	0.48 547	0.45 578	0.58 583	0.42 562	0.36 567	0.35 558	0.25 522	0.12 501	0.20 575	0.14 531	0.16 556	0.19 568	0.33 595

MDST_ROB	0.22 502	0.10 417	0.17 423	0.18 333	0.11 434	0.37 571	0.19 449	0.43 573	0.41 520	0.39 563	0.39 528	0.29 489	0.21 479	0.26 514	0.18 439	0.11 477	0.10 502	0.14 531	0.11 502	0.10 461	0.08 391

FBW_ROB	0.24 525	0.17 530	0.22 484	0.26 548	0.14 509	0.25 516	0.22 502	0.41 564	0.41 520	0.41 570	0.41 545	0.42 562	0.27 525	0.31 539	0.23 499	0.09 407	0.14 553	0.14 531	0.12 522	0.11 484	0.09 435

DStereoFS	0.27 548	0.22 560	0.31 530	0.22 499	0.15 528	0.22 485	0.20 472	0.50 588	0.48 547	0.28 520	0.44 556	0.33 525	0.34 562	0.52 592	0.29 553	0.12 501	0.11 514	0.15 543	0.13 532	0.16 554	0.16 557

NCC-stereo	0.24 525	0.15 511	0.31 530	0.26 548	0.16 539	0.20 459	0.30 578	0.40 558	0.40 517	0.24 480	0.38 520	0.33 525	0.28 536	0.36 564	0.27 541	0.12 501	0.11 514	0.15 543	0.22 574	0.13 517	0.13 522

Abc-Net	0.24 525	0.15 511	0.31 530	0.26 548	0.16 539	0.20 459	0.30 578	0.40 558	0.40 517	0.24 480	0.38 520	0.33 525	0.28 536	0.36 564	0.27 541	0.12 501	0.11 514	0.15 543	0.22 574	0.13 517	0.13 522
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SAMSARA	0.40 578	0.28 577	0.33 537	0.55 597	0.39 592	0.82 609	1.23 624	0.47 581	0.51 564	0.36 556	0.35 505	0.55 586	0.39 572	0.38 571	0.39 583	0.15 544	0.20 575	0.15 543	0.14 536	0.23 574	0.20 575

XQC	0.28 553	0.23 562	0.51 570	0.28 564	0.19 564	0.34 561	0.27 556	0.36 536	0.57 572	0.31 540	0.30 473	0.37 543	0.30 548	0.38 571	0.38 581	0.13 526	0.09 482	0.15 543	0.12 522	0.17 562	0.18 569

PA-Net	0.23 518	0.18 541	0.33 537	0.28 564	0.22 573	0.21 476	0.38 593	0.29 450	0.39 511	0.22 458	0.32 485	0.25 453	0.26 517	0.20 457	0.25 522	0.09 407	0.23 587	0.15 543	0.22 574	0.09 430	0.13 522
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	0.20 481	0.14 501	0.18 445	0.19 393	0.13 489	0.20 459	0.22 502	0.33 505	0.30 448	0.24 480	0.29 466	0.28 481	0.19 463	0.23 498	0.17 421	0.15 544	0.16 562	0.15 543	0.14 536	0.12 499	0.12 501
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoSA	0.25 537	0.19 545	0.37 550	0.26 548	0.17 554	0.22 485	0.20 472	0.49 584	0.59 576	0.22 458	0.29 466	0.29 489	0.33 557	0.39 575	0.28 549	0.12 501	0.11 514	0.16 550	0.14 536	0.14 530	0.12 501

AF-Net	0.22 502	0.17 530	0.17 423	0.26 548	0.13 489	0.25 516	0.24 525	0.32 485	0.50 557	0.25 493	0.33 497	0.38 547	0.26 517	0.28 529	0.25 522	0.11 477	0.10 502	0.16 550	0.11 502	0.11 484	0.10 462

SGM-ForestM	0.32 566	0.12 461	0.16 393	0.16 175	0.11 434	0.39 575	0.19 449	0.41 564	0.50 557	0.52 584	0.54 571	1.32 615	0.42 583	0.40 580	0.27 541	0.14 540	0.16 562	0.16 550	0.16 556	0.12 499	0.12 501

rvit_stereo_0075_2	0.17 443	0.12 461	0.25 502	0.23 523	0.16 539	0.13 292	0.10 31	0.30 464	0.27 417	0.20 428	0.28 454	0.22 415	0.15 384	0.18 417	0.13 326	0.16 560	0.10 502	0.17 553	0.10 470	0.10 461	0.09 435

Anonymous_2	0.22 502	0.17 530	0.28 517	0.15 92	0.16 539	0.32 552	0.22 502	0.22 320	0.17 244	0.23 471	0.24 386	0.26 463	0.27 525	0.27 517	0.23 499	0.22 582	0.25 589	0.17 553	0.17 563	0.17 562	0.17 566

DDUNet	0.22 502	0.17 530	0.21 478	0.22 499	0.15 528	0.25 516	0.24 525	0.29 450	0.30 448	0.31 540	0.36 508	0.33 525	0.25 511	0.24 507	0.20 458	0.18 566	0.13 544	0.17 553	0.11 502	0.16 554	0.16 557

RGC	0.25 537	0.20 550	0.29 525	0.28 564	0.16 539	0.22 485	0.23 513	0.32 485	0.44 538	0.27 505	0.40 534	0.38 547	0.27 525	0.36 564	0.22 487	0.11 477	0.13 544	0.17 553	0.17 563	0.14 530	0.16 557

Nwc_Net	0.23 518	0.16 519	0.21 478	0.25 543	0.14 509	0.24 505	0.26 549	0.37 542	0.38 508	0.22 458	0.41 545	0.30 499	0.28 536	0.28 529	0.25 522	0.11 477	0.10 502	0.17 553	0.20 569	0.10 461	0.10 462

PVD	0.39 575	0.20 550	0.39 554	0.31 578	0.22 573	0.29 547	0.43 599	0.52 591	0.96 609	0.55 588	0.79 600	0.53 584	0.59 599	0.52 592	0.38 581	0.19 571	0.14 553	0.17 553	0.14 536	0.24 580	0.31 593

PS-NSSS	0.20 481	0.21 556	0.23 493	0.20 453	0.10 384	0.19 444	0.17 362	0.36 536	0.25 393	0.27 505	0.33 497	0.27 471	0.24 502	0.20 457	0.20 458	0.15 544	0.12 530	0.17 553	0.14 536	0.10 461	0.08 391

PDISCO_ROB	0.27 548	0.16 519	0.26 505	0.28 564	0.20 567	0.32 552	0.26 549	0.44 575	0.57 572	0.28 520	0.40 534	0.45 569	0.29 544	0.33 549	0.34 573	0.12 501	0.09 482	0.17 553	0.16 556	0.17 562	0.13 522

CBMV	0.19 469	0.14 501	0.17 423	0.18 333	0.10 384	0.20 459	0.11 56	0.29 450	0.30 448	0.29 529	0.30 473	0.30 499	0.23 496	0.27 517	0.19 452	0.13 526	0.15 559	0.17 553	0.16 556	0.10 461	0.10 462
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_RVC	0.32 566	0.21 556	0.55 575	0.30 574	0.15 528	0.34 561	0.17 362	0.52 591	0.46 545	0.46 581	0.55 573	0.59 587	0.39 572	0.35 558	0.37 579	0.15 544	0.14 553	0.18 562	0.21 571	0.16 554	0.15 546

NCCL2	0.23 518	0.15 511	0.17 423	0.34 579	0.18 561	0.24 505	0.23 513	0.34 514	0.28 431	0.31 540	0.38 520	0.38 547	0.28 536	0.23 498	0.24 512	0.15 544	0.12 530	0.18 562	0.21 571	0.13 517	0.13 522

CSAN	0.29 557	0.24 565	0.27 512	0.34 579	0.19 564	0.33 558	0.42 597	0.37 542	0.50 557	0.38 561	0.40 534	0.44 567	0.33 557	0.28 529	0.30 559	0.20 573	0.16 562	0.19 564	0.19 568	0.14 530	0.15 546

DispFullNet	0.27 548	0.21 556	0.65 587	0.28 564	0.16 539	0.26 526	0.17 362	0.33 505	0.58 575	0.27 505	0.38 520	0.43 565	0.23 496	0.38 571	0.23 499	0.12 501	0.06 349	0.19 564	0.11 502	0.21 570	0.15 546

DeepPrunerF	0.24 525	0.17 530	0.42 560	0.26 548	0.16 539	0.22 485	0.28 562	0.37 542	0.50 557	0.26 499	0.29 466	0.24 439	0.28 536	0.21 474	0.22 487	0.15 544	0.11 514	0.20 566	0.18 567	0.12 499	0.13 522

SQANet	0.23 518	0.23 562	0.30 528	0.30 574	0.19 564	0.27 536	0.13 128	0.29 450	0.33 469	0.24 480	0.37 514	0.31 512	0.22 488	0.27 517	0.23 499	0.15 544	0.10 502	0.21 567	0.16 556	0.21 570	0.15 546

HBP-ISP	0.18 457	0.13 489	0.16 393	0.15 92	0.11 434	0.08 60	0.13 128	0.28 437	0.29 438	0.22 458	0.33 497	0.21 397	0.25 511	0.23 498	0.17 421	0.14 540	0.16 562	0.21 567	0.17 563	0.10 461	0.08 391

ccnet	0.29 557	0.28 577	0.23 493	0.20 453	0.28 585	0.41 578	0.21 492	0.45 578	0.33 469	0.36 556	0.46 559	0.36 538	0.30 548	0.39 575	0.42 590	0.23 586	0.14 553	0.21 567	0.17 563	0.23 574	0.18 569

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 502	0.21 556	0.24 497	0.26 548	0.11 434	0.23 500	0.14 181	0.39 554	0.24 372	0.32 546	0.36 508	0.30 499	0.21 479	0.19 432	0.21 478	0.17 565	0.14 553	0.21 567	0.16 556	0.12 499	0.12 501

CBMV_ROB	0.19 469	0.13 489	0.17 423	0.16 175	0.11 434	0.15 351	0.13 128	0.26 397	0.28 431	0.27 505	0.30 473	0.27 471	0.24 502	0.23 498	0.16 406	0.15 544	0.17 567	0.22 571	0.20 569	0.10 461	0.11 488

BEATNet-Init1	0.52 591	0.27 573	0.62 585	0.30 574	0.21 571	0.76 606	0.29 571	0.54 594	0.65 590	0.86 607	0.95 608	2.07 624	0.62 602	0.56 599	0.42 590	0.18 566	0.18 569	0.23 572	0.22 574	0.22 573	0.21 577

NOSS_ROB	0.19 469	0.12 461	0.18 445	0.16 175	0.12 466	0.15 351	0.12 80	0.30 464	0.32 462	0.20 428	0.22 365	0.27 471	0.23 496	0.21 474	0.16 406	0.16 560	0.18 569	0.23 572	0.21 571	0.12 499	0.13 522

PSMNet-RUCA	0.27 548	0.33 584	0.41 558	0.36 583	0.32 591	0.18 421	0.19 449	0.42 569	0.30 448	0.33 550	0.41 545	0.39 555	0.25 511	0.31 539	0.20 458	0.18 566	0.10 502	0.25 574	0.15 552	0.21 570	0.16 557

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 563	0.24 565	0.29 525	0.36 583	0.16 539	0.34 561	0.30 578	0.32 485	0.42 528	0.40 566	0.46 559	0.38 547	0.31 552	0.34 552	0.28 549	0.19 571	0.20 575	0.26 575	0.29 588	0.18 565	0.19 574

PASM	0.32 566	0.24 565	0.48 568	0.28 564	0.27 584	0.29 547	0.30 578	0.34 514	0.49 554	0.35 553	0.39 528	0.46 573	0.34 562	0.34 552	0.35 574	0.23 586	0.25 589	0.26 575	0.28 587	0.23 574	0.21 577

MSMD_ROB	0.31 564	0.26 571	0.26 505	0.24 532	0.21 571	0.34 561	0.25 540	0.34 514	0.39 511	0.40 566	0.69 590	0.45 569	0.40 575	0.34 552	0.27 541	0.20 573	0.19 572	0.26 575	0.25 580	0.23 574	0.22 579

FSD					0.22 573	0.25 516	0.25 540	0.27 418	0.26 407	0.25 493	0.26 431	0.25 453	0.27 525	0.27 517	0.24 512	0.21 577	0.20 575	0.27 578	0.26 581	0.25 581

FC-DCNN v2	0.33 569	0.27 573	0.28 517	0.26 548	0.23 576	0.37 571	0.28 562	0.40 558	0.43 533	0.45 578	0.56 578	0.51 580	0.40 575	0.37 569	0.29 553	0.21 577	0.20 575	0.27 578	0.26 581	0.25 581	0.24 581

FCDSN-DC	0.33 569	0.28 577	0.28 517	0.30 574	0.24 578	0.39 575	0.28 562	0.42 569	0.42 528	0.43 576	0.53 569	0.51 580	0.41 580	0.36 564	0.30 559	0.21 577	0.20 575	0.27 578	0.26 581	0.25 581	0.24 581
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 585	0.27 573	0.27 512	0.27 561	0.24 578	0.47 581	0.31 584	0.55 595	0.59 576	0.72 598	1.13 617	1.15 609	0.61 600	0.52 592	0.37 579	0.21 577	0.20 575	0.27 578	0.31 592	0.25 581	0.24 581

FC-DCNN	0.33 569	0.27 573	0.28 517	0.26 548	0.23 576	0.37 571	0.28 562	0.40 558	0.43 533	0.45 578	0.55 573	0.51 580	0.40 575	0.37 569	0.30 559	0.21 577	0.20 575	0.27 578	0.26 581	0.25 581	0.24 581

ELAS_RVC	0.41 580	0.29 580	0.33 537	0.28 564	0.24 578	0.54 587	0.36 589	0.49 584	0.59 576	0.72 598	0.74 596	0.65 593	0.54 592	0.54 597	0.40 586	0.22 582	0.20 575	0.27 578	0.26 581	0.26 586	0.25 586
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 580	0.29 580	0.33 537	0.27 561	0.24 578	0.60 592	0.36 589	0.50 588	0.50 557	0.71 596	0.79 600	0.67 595	0.54 592	0.51 590	0.42 590	0.22 582	0.20 575	0.27 578	0.26 581	0.26 586	0.25 586
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	0.75 603	0.71 605	3.70 624	0.66 600	0.41 594	0.98 614	0.97 622	0.69 603	0.73 600	0.52 584	0.57 581	0.64 591	0.68 605	0.86 613	1.01 621	0.34 594	0.36 599	0.28 585	0.23 578	0.36 595	0.31 593

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 582	0.39 589	0.54 573	0.40 586	0.20 567	0.64 594	0.32 586	0.53 593	0.72 596	0.71 596	0.72 593	0.61 589	0.54 592	0.51 590	0.46 594	0.20 573	0.19 572	0.29 586	0.30 590	0.23 574	0.18 569

GANetREF_RVC	0.31 564	0.34 585	0.27 512	0.35 581	0.16 539	0.32 552	0.41 594	0.48 582	0.51 564	0.35 553	0.35 505	0.34 532	0.33 557	0.39 575	0.32 567	0.27 590	0.20 575	0.29 586	0.15 552	0.18 565	0.17 566
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
CC-Net-ROB	0.28 553	0.31 582	0.36 546	0.29 572	0.15 528	0.25 516	0.19 449	0.45 578	0.33 469	0.39 563	0.37 514	0.39 555	0.31 552	0.27 517	0.26 533	0.24 588	0.19 572	0.30 588	0.23 578	0.18 565	0.15 546

DStereoO	0.24 525	0.18 541	0.18 445	0.20 453	0.14 509	0.21 476	0.19 449	0.32 485	0.41 520	0.29 529	0.21 354	0.32 521	0.27 525	0.41 583	0.27 541	0.46 601	0.12 530	0.31 589	0.11 502	0.15 546	0.12 501

JetBlue	0.71 600	0.45 593	1.14 613	0.51 595	0.47 598	2.02 624	0.64 611	0.75 604	0.70 594	0.69 595	0.77 599	1.22 611	0.83 610	1.03 621	1.01 621	0.40 596	0.28 591	0.33 590	0.33 593	0.30 589	0.34 596

NVStereoNet_ROB	0.46 588	0.36 587	0.46 566	0.41 588	0.28 585	0.34 561	0.34 587	0.48 582	0.60 580	0.72 598	0.93 606	0.70 598	0.66 603	0.47 586	0.60 605	0.22 582	0.33 597	0.34 591	0.34 595	0.30 589	0.30 592
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Ntro	0.40 578	0.40 590	0.53 572	0.46 594	0.30 589	0.65 595	0.24 525	0.46 580	0.68 593	0.41 570	0.49 563	0.48 578	0.42 583	0.39 575	0.31 566	0.32 592	0.28 591	0.37 592	0.30 590	0.32 593	0.29 590

otaku	0.39 575	0.37 588	0.52 571	0.44 590	0.28 585	0.58 589	0.24 525	0.41 564	0.62 583	0.40 566	0.49 563	0.46 573	0.33 557	0.40 580	0.32 567	0.30 591	0.30 593	0.39 593	0.33 593	0.29 588	0.28 589

ACVNet_1	0.44 583	0.49 594	0.60 583	0.45 591	0.28 585	0.49 584	0.27 556	0.57 598	0.72 596	0.62 591	0.58 583	0.74 599	0.49 589	0.50 588	0.35 574	0.26 589	0.24 588	0.39 593	0.29 588	0.31 592	0.24 581

Consistency-Raft	0.44 583	0.40 590	0.45 562	0.37 585	0.43 596	0.46 579	0.41 594	0.57 598	0.55 567	0.32 546	0.73 594	0.33 525	0.48 588	0.42 584	0.49 597	0.39 595	0.35 598	0.45 595	0.51 605	0.42 596	0.29 590

ACVNet-4b	0.39 575	0.53 595	0.55 575	0.45 591	0.24 578	0.47 581	0.18 410	0.49 584	0.64 587	0.42 573	0.45 558	0.60 588	0.27 525	0.34 552	0.24 512	0.33 593	0.14 553	0.48 596	0.42 598	0.30 589	0.26 588

SGM+DAISY	0.56 594	0.57 596	0.65 587	0.40 586	0.54 601	0.66 597	0.49 601	0.56 596	0.45 544	0.66 592	0.69 590	0.67 595	0.56 596	0.63 602	0.56 602	0.59 609	0.48 607	0.50 597	0.50 604	0.52 599	0.58 607

anonymity	0.53 592	0.58 597	0.65 587	0.41 588	0.61 609	0.53 586	0.41 594	0.56 596	0.41 520	0.55 588	0.50 567	0.49 579	0.55 595	0.58 600	0.50 600	0.58 608	0.50 611	0.51 598	0.51 605	0.51 598	0.57 606

SPS-STEREO	0.57 595	0.58 597	0.65 587	0.45 591	0.55 603	0.62 593	0.44 600	0.62 601	0.50 557	0.68 594	0.64 585	0.66 594	0.57 597	0.61 601	0.60 605	0.62 611	0.47 606	0.51 598	0.49 602	0.55 603	0.58 607
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.54 593	0.61 599	0.70 601	0.57 598	0.43 596	0.65 595	0.37 592	0.60 600	0.87 606	0.50 583	0.66 587	0.64 591	0.47 587	0.49 587	0.43 593	0.47 602	0.48 607	0.52 600	0.41 597	0.52 599	0.40 601

ACVNet_2	0.66 599	0.66 603	0.68 595	0.63 599	0.41 594	0.71 600	0.49 601	0.96 613	1.39 618	0.89 608	1.09 613	1.04 605	0.73 606	0.54 597	0.47 595	0.43 599	0.40 600	0.53 601	0.44 599	0.47 597	0.35 598

MonStereo1	0.47 589	0.26 571	0.58 581	0.28 564	0.20 567	0.39 575	0.18 410	0.49 584	0.64 587	0.52 584	0.87 603	1.01 604	0.57 597	0.50 588	0.56 602	0.53 605	0.31 596	0.54 602	0.40 596	0.33 594	0.34 596

MFMNet_re	0.64 596	0.66 603	0.65 587	0.51 595	0.69 613	0.69 598	0.57 607	0.64 602	0.73 600	0.60 590	0.73 594	0.62 590	0.67 604	0.65 603	0.60 605	0.66 613	0.58 620	0.63 603	0.59 608	0.68 610	0.69 616

WAO-7	0.79 605	0.78 608	0.54 573	0.85 609	0.67 612	0.74 602	0.68 615	1.05 618	1.32 616	0.90 609	1.20 620	1.04 605	0.92 614	0.69 604	0.66 608	0.60 610	0.62 621	0.67 604	0.68 614	0.64 606	0.58 607

IMH-64-1	0.65 597	0.61 599	0.68 595	0.71 601	0.51 599	0.59 590	0.49 601	0.91 609	0.85 604	0.74 602	1.02 610	0.81 600	0.78 608	0.79 606	0.49 597	0.42 597	0.46 602	0.71 605	0.47 600	0.52 599	0.39 599

IMH-64	0.65 597	0.61 599	0.68 595	0.71 601	0.51 599	0.59 590	0.49 601	0.91 609	0.85 604	0.74 602	1.02 610	0.81 600	0.78 608	0.79 606	0.49 597	0.42 597	0.46 602	0.71 605	0.47 600	0.52 599	0.39 599

TorneroNet-64	0.76 604	0.72 606	0.74 602	0.78 605	0.58 607	0.91 613	0.56 606	0.84 607	1.29 615	0.66 592	0.90 604	1.40 617	0.75 607	0.85 612	0.67 611	0.49 603	0.46 602	0.72 607	0.59 608	0.67 609	0.53 605

GCST	0.37 574	0.42 592	0.26 505	1.02 616	0.39 592	0.18 421	0.08 7	0.20 273	0.17 244	0.28 520	0.25 414	0.15 315	0.12 303	0.16 364	0.14 362	0.64 612	0.43 601	0.75 608	0.65 612	0.63 605	0.46 604

IMH	0.71 600	0.64 602	0.68 595	0.76 603	0.54 601	0.69 598	0.54 605	0.98 615	1.10 611	0.82 606	1.09 613	0.89 602	0.88 613	0.87 614	0.52 601	0.44 600	0.50 611	0.75 608	0.51 605	0.56 604	0.41 602

PWCK	0.71 600	0.94 614	0.95 610	0.76 603	0.31 590	0.74 602	0.36 589	0.90 608	0.90 607	0.96 611	0.75 598	0.95 603	0.61 600	0.87 614	0.66 608	0.72 614	0.46 602	0.75 608	0.49 602	0.69 612	0.44 603

LVE	0.83 608	0.85 612	0.85 608	0.80 606	0.56 604	1.04 619	0.65 612	1.05 618	1.47 621	0.96 611	1.22 621	1.10 608	0.85 611	0.83 609	0.71 613	0.49 603	0.55 617	0.76 611	0.60 610	0.65 607	0.59 612

Dean	0.87 609	0.86 613	0.79 605	0.81 607	0.56 604	0.90 610	0.63 609	1.15 624	1.73 624	1.15 619	1.15 618	1.31 614	0.99 617	0.81 608	0.81 617	0.57 607	0.56 618	0.77 612	0.64 611	0.66 608	0.58 607

TorneroNet	0.82 607	0.74 607	0.81 607	0.84 608	0.63 610	0.99 615	0.63 609	0.96 613	1.16 612	0.80 605	1.11 615	1.36 616	0.86 612	0.93 617	0.80 616	0.56 606	0.49 609	0.78 613	0.66 613	0.73 615	0.63 615

WAO-8	0.91 610	0.81 610	0.65 587	0.94 613	0.69 613	0.90 610	0.67 613	1.07 621	1.83 626	1.06 616	1.45 623	1.30 612	1.07 619	0.84 610	0.78 614	0.74 616	0.53 614	0.86 614	0.75 616	0.69 612	0.62 613

Venus	0.91 610	0.81 610	0.65 587	0.94 613	0.69 613	0.90 610	0.67 613	1.07 621	1.83 626	1.06 616	1.45 623	1.30 612	1.07 619	0.84 610	0.78 614	0.74 616	0.53 614	0.86 614	0.75 616	0.69 612	0.62 613

WAO-6	0.81 606	0.80 609	0.62 585	0.86 610	0.63 610	0.76 606	0.58 608	0.98 615	1.54 623	0.90 609	0.96 609	1.07 607	1.03 618	0.70 605	0.66 608	0.72 614	0.49 609	0.90 616	0.71 615	0.68 610	0.58 607

JetRed	1.62 619	1.46 622	2.98 619	0.92 612	1.21 622	4.99 627	1.53 627	1.27 626	1.39 618	1.83 625	1.74 626	1.60 623	0.95 615	1.41 624	2.45 628	0.90 622	1.60 626	0.93 617	0.90 622	1.35 623	0.99 623

DStereoRT	0.16 422	0.06 83	0.11 188	0.19 393	0.09 275	0.12 241	0.12 80	0.28 437	0.22 345	0.12 237	0.20 332	0.11 222	0.10 242	0.15 329	0.14 362	0.06 127	0.05 212	0.96 618	0.09 430	0.05 125	0.04 50

UNDER WATER	0.97 613	0.97 616	1.42 616	0.99 615	0.70 616	1.12 621	0.84 618	0.80 606	1.08 610	1.01 613	0.90 604	1.55 621	1.22 625	1.03 621	1.00 620	0.78 618	0.53 614	1.02 619	0.87 620	0.80 617	0.74 618

UNDER WATER-64	0.95 612	0.94 614	1.43 617	0.87 611	0.56 604	1.18 622	0.87 619	0.77 605	0.94 608	1.04 614	0.85 602	1.58 622	1.21 624	0.94 618	0.96 619	0.87 620	0.57 619	1.03 620	0.88 621	0.78 616	0.73 617

notaker	0.97 613	1.11 617	0.98 611	1.13 618	0.81 617	0.73 601	0.68 615	0.93 611	1.16 612	1.18 621	1.18 619	1.41 618	1.16 623	1.08 623	0.69 612	0.81 619	0.64 622	1.17 621	0.79 618	0.98 619	0.80 620

KSHMR	1.09 616	1.17 618	0.88 609	1.25 621	1.00 621	0.99 615	0.96 621	1.13 623	1.37 617	1.16 620	1.29 622	1.41 618	0.96 616	1.01 620	0.92 618	1.03 623	1.08 625	1.20 622	1.03 624	1.01 620	0.97 622

DPSimNet_ROB	1.11 617	1.23 620	0.78 603	1.13 618	0.88 620	1.10 620	1.13 623	1.16 625	1.23 614	1.43 623	1.02 610	1.41 618	1.10 622	0.90 616	1.60 623	1.46 626	0.51 613	1.21 623	1.03 624	0.90 618	1.01 624

HanzoNet	1.29 618	1.26 621	1.19 614	1.12 617	0.85 618	1.02 618	0.83 617	1.03 617	1.48 622	1.64 624	1.61 625	2.50 626	1.72 626	1.61 625	1.61 624	1.26 624	0.80 624	1.31 624	1.01 623	1.02 621	0.86 621

ktn	1.01 615	1.21 619	0.80 606	1.23 620	0.86 619	1.01 617	0.87 619	0.94 612	1.39 618	1.04 614	1.12 616	1.15 609	1.07 619	0.94 618	0.59 604	1.28 625	0.71 623	1.38 625	0.83 619	1.02 621	0.75 619

MADNet++	1.95 620	1.75 623	1.59 618	1.82 622	1.69 624	2.33 625	1.40 626	2.35 627	2.09 628	2.57 627	2.36 628	2.24 625	2.17 627	2.28 626	2.34 626	1.87 627	1.66 627	1.54 626	1.34 626	1.92 624	1.77 626

USTest	6.22 624	2.73 626	3.00 620	6.57 630	7.29 630	14.37 633	21.57 633	7.00 635	9.56 634	5.34 631	6.10 629	5.72 630	7.64 631	6.41 632	6.96 631	1.97 628	3.42 633	1.64 627	2.15 630	2.66 625	2.36 627

TCMNet-wrong-test	3.67 622	5.48 635	3.89 625	12.18 634	11.75 636	4.65 626	3.88 628	1.06 620	0.72 596	1.09 618	2.15 627	6.30 631	0.53 591	3.43 628	2.36 627	0.89 621	0.20 575	1.87 628	1.69 627	5.57 632	3.62 632

tt	4.67 623	0.06 83	3.55 623	2.02 623	1.55 623	10.25 631	16.71 632	8.91 636	5.03 629	1.31 622	0.94 607	4.71 627	4.76 628	3.33 627	5.87 630	6.06 635	10.30 639	1.88 629	2.11 629	2.75 626	1.21 625

DPSMNet_ROB	8.06 629	4.48 628	8.63 634	5.37 629	10.74 633	8.32 629	22.98 638	5.46 629	13.36 637	5.12 629	9.92 633	5.08 628	10.40 635	5.53 631	12.58 635	3.80 633	8.00 634	3.50 630	7.02 633	3.83 630	7.14 634

DGTPSM_ROB	8.06 629	4.48 628	8.63 634	5.35 627	10.72 632	8.32 629	22.97 637	5.46 629	13.35 636	5.12 629	9.92 633	5.08 628	10.40 635	5.52 630	12.58 635	3.79 632	8.00 634	3.50 630	7.02 633	3.83 630	7.14 634

xxxxx1	7.79 625	5.02 632	7.31 628	3.12 624	3.85 626	16.35 635	22.88 634	5.86 632	8.69 631	7.97 632	8.54 630	9.12 634	8.27 632	10.18 634	10.92 632	2.42 629	2.45 629	3.56 632	12.37 636	3.77 627	3.06 629

tt_ll	7.79 625	5.02 632	7.31 628	3.12 624	3.85 626	16.35 635	22.88 634	5.86 632	8.69 631	7.97 632	8.54 630	9.12 634	8.27 632	10.18 634	10.92 632	2.42 629	2.45 629	3.56 632	12.37 636	3.77 627	3.06 629

ff	7.79 625	5.02 632	7.31 628	3.12 624	3.85 626	16.35 635	22.88 634	5.86 632	8.69 631	7.97 632	8.54 630	9.12 634	8.27 632	10.18 634	10.92 632	2.42 629	2.45 629	3.56 632	12.37 636	3.77 627	3.06 629

Anonymous_1	10.96 635	7.92 636	7.46 631	10.33 631	10.06 631	18.65 639	26.34 640	11.06 639	13.44 638	9.40 635	10.05 635	9.67 637	11.23 637	10.73 637	12.72 637	6.42 636	8.38 636	5.77 635	10.61 635	12.12 636	6.77 633

DPSM_ROB	11.15 636	8.58 637	8.00 632	10.88 632	11.58 634	19.10 640	26.71 641	12.05 640	14.07 641	10.36 636	10.84 636	10.33 638	11.86 638	11.70 638	13.54 638	6.99 637	8.79 637	5.89 636	6.95 631	7.29 633	7.42 636

DPSM	11.15 636	8.58 637	8.00 632	10.88 632	11.58 634	19.10 640	26.71 641	12.05 640	14.07 641	10.36 636	10.84 636	10.33 638	11.86 638	11.70 638	13.54 638	6.99 637	8.79 637	5.89 636	6.95 631	7.29 633	7.42 636

PML	8.91 631	9.34 639	6.13 626	5.35 627	6.41 629	14.99 634	23.38 639	5.27 628	6.83 630	18.04 642	28.19 651	7.67 632	6.83 630	7.85 633	5.75 629	5.35 634	1.83 628	5.95 638	1.93 628	8.64 635	2.52 628

FlowAnything	22.44 645	17.35 645	16.14 640	22.07 645	23.23 643	38.39 648	53.77 646	24.25 648	28.44 649	20.96 650	21.82 648	20.70 642	23.84 644	23.49 648	27.14 645	14.04 639	17.79 647	11.75 639	14.15 645	14.65 637	14.89 638

Selective-RAFT-Error	22.47 646	17.37 646	16.09 639	22.06 644	23.34 648	38.39 648	53.83 651	24.29 650	28.47 650	20.74 648	21.83 649	20.81 643	23.90 645	23.54 650	27.53 651	14.08 643	17.69 642	11.82 640	14.00 639	14.69 640	15.00 644

Hybrid-DGEV	22.47 646	17.40 647	16.14 640	22.00 640	23.29 645	38.36 647	53.80 647	24.43 651	28.63 651	20.59 644	21.81 647	20.88 644	23.91 646	23.45 647	27.42 648	14.08 643	17.69 642	11.83 641	14.06 644	14.65 637	14.93 640

RAFT-FEzeroshot	22.43 643	17.33 642	15.98 636	22.02 642	23.31 646	38.34 645	53.82 649	24.05 645	28.39 646	20.61 646	21.76 644	20.88 644	23.92 648	23.41 644	27.42 648	14.07 640	17.69 642	11.83 641	14.02 641	14.69 640	14.97 642

RAFT-FE	22.43 643	17.33 642	15.98 636	22.02 642	23.31 646	38.34 645	53.82 649	24.05 645	28.39 646	20.61 646	21.76 644	20.88 644	23.92 648	23.41 644	27.42 648	14.07 640	17.69 642	11.83 641	14.02 641	14.69 640	14.97 642

CasAABBNet	22.42 642	17.33 642	16.01 638	22.01 641	23.28 644	38.32 644	53.80 647	24.14 647	28.41 648	20.60 645	21.77 646	20.89 647	23.91 646	23.43 646	27.36 646	14.07 640	17.69 642	11.83 641	14.01 640	14.67 639	14.95 641

LSM0	22.87 648	17.28 641	18.96 642	22.19 646	29.04 650	38.42 650	53.71 645	24.28 649	28.31 645	20.78 649	21.00 641	21.43 648	24.16 650	23.50 649	27.39 647	14.09 645	17.38 641	11.84 645	14.04 643	14.73 643	14.89 638

HaxPig	15.71 638	18.52 648	19.18 643	16.89 637	15.89 639	7.73 628	7.60 629	13.31 642	10.82 635	15.42 639	14.91 638	15.98 640	14.92 640	15.58 640	15.98 640	18.95 646	16.73 640	19.46 646	18.08 646	19.26 645	19.05 648

RSGM-EC	20.36 639	4.73 630	0.68 595	16.76 635	16.92 640	21.28 642	27.18 643	10.46 637	14.04 639	18.00 640	21.31 642	22.24 649	21.82 642	22.57 642	17.63 641	62.81 650	33.79 650	20.14 647	18.10 647	20.18 646	16.45 646

acva	20.36 639	4.73 630	0.68 595	16.76 635	16.92 640	21.28 642	27.18 643	10.46 637	14.04 639	18.00 640	21.31 642	22.24 649	21.82 642	22.57 642	17.63 641	62.81 650	33.79 650	20.14 647	18.10 647	20.18 646	16.45 646

MEDIAN_ROB	20.38 641	24.04 649	23.31 646	21.23 639	21.71 642	10.40 632	7.92 630	17.64 643	15.50 643	20.12 643	19.70 640	20.34 641	20.32 641	21.19 641	21.13 643	23.81 648	21.81 648	24.98 649	23.76 649	24.71 648	23.93 649

LRCNet_RVC	10.62 634	13.42 640	7.30 627	18.92 638	2.07 625	0.33 558	0.30 578	5.59 631	0.48 547	13.03 638	17.94 639	8.87 633	5.65 629	4.79 629	1.89 625	23.51 647	2.73 632	27.55 650	25.71 650	16.07 644	16.33 645

AVERAGE_ROB	24.90 649	29.20 650	28.14 647	24.89 647	24.64 649	17.75 638	11.12 631	21.45 644	19.93 644	25.12 651	24.46 650	25.12 651	25.46 651	24.69 651	22.83 644	29.76 649	27.13 649	28.97 651	27.95 651	29.91 649	29.47 650

test_example2	98.32 650	94.13 651	45.89 648	96.35 648	109.85 651	88.61 651	95.45 652	25.75 652	94.37 652	130.00 653	126.06 652	58.17 652	74.63 652	88.51 652	79.96 652	150.23 652	221.02 652	77.62 652	99.10 652	113.75 652	96.94 651

ccccc		285.66 652		368.85 651	370.60 652	123.16 652		115.05 653		126.68 652		122.83 653		252.94 653		384.56 653	353.86 653	254.69 653	223.00 653	425.87 653

ASD4		3.38 627

Low-res two-view benchmark