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

DepthFocus	0.19 16	0.13 4	0.31 115	0.29 12	0.23 256	0.17 12	0.20 47	0.27 16	0.18 9	0.24 63	0.25 71	0.15 1	0.17 21	0.26 8	0.18 4	0.15 255	0.12 297	0.17 300	0.17 399	0.13 149	0.10 60

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 78	0.20 139	0.16 9	0.22 89	0.20 1	0.22 24	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 80	0.10 14	0.09 27	0.14 164	0.13 237	0.10 8	0.10 60

StereoAnything_RVC	0.21 47	0.68 640	0.39 256	0.28 7	0.15 5	0.23 45	0.18 12	0.20 1	0.19 16	0.16 8	0.16 10	0.15 1	0.22 96	0.30 47	0.18 4	0.16 312	0.09 27	0.12 50	0.08 1	0.16 323	0.09 6

3w_stereo	0.24 103	0.20 278	0.37 221	0.33 97	0.16 24	0.32 195	0.42 483	0.41 109	0.38 185	0.31 144	0.27 91	0.16 4	0.26 150	0.34 93	0.22 80	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.11 133

monsters	0.22 61	0.14 25	0.26 44	0.31 50	0.19 97	0.23 45	0.19 28	0.44 145	0.33 129	0.36 185	0.30 118	0.16 4	0.18 39	0.43 173	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

CAR	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.19 97	0.25 76	0.18 12	0.42 118	0.27 65	0.23 51	0.25 71	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

MSE-Stereo	0.19 16	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.19 97	0.25 76	0.18 12	0.42 118	0.27 65	0.19 19	0.25 71	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

monster-pro	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 50	0.15 5	0.22 34	0.22 89	0.39 87	0.33 129	0.20 21	0.25 71	0.17 6	0.15 8	0.39 131	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Test_v1	0.20 28	0.14 25	0.22 2	0.28 7	0.18 67	0.24 58	0.21 72	0.39 87	0.31 109	0.21 31	0.22 42	0.17 6	0.17 21	0.34 93	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.10 8	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.21 1	0.32 78	0.23 256	0.16 9	0.19 28	0.20 1	0.22 24	0.24 63	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 103	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 216	0.14 277	0.10 8	0.10 60

MonStereo	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 50	0.15 5	0.22 34	0.22 89	0.39 87	0.33 129	0.20 21	0.25 71	0.17 6	0.15 8	0.39 131	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 50	0.15 5	0.22 34	0.22 89	0.39 87	0.33 129	0.20 21	0.25 71	0.17 6	0.15 8	0.39 131	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 16	0.13 4	0.25 30	0.31 50	0.16 24	0.19 18	0.17 3	0.42 118	0.24 39	0.23 51	0.21 31	0.17 6	0.16 17	0.45 190	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.08 1	0.10 8	0.11 133

S2M2_XL	0.19 16	0.18 190	0.27 57	0.27 2	0.20 139	0.15 4	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 31	0.26 83	0.17 6	0.17 21	0.24 3	0.21 55	0.17 367	0.16 471	0.15 216	0.13 237	0.15 267	0.12 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.75w_new	0.21 47	0.18 190	0.28 73	0.29 12	0.17 38	0.23 45	0.34 338	0.36 62	0.28 78	0.34 170	0.26 83	0.17 6	0.22 96	0.36 107	0.23 119	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

3.75w	0.22 61	0.17 144	0.30 94	0.31 50	0.19 97	0.43 325	0.24 134	0.35 55	0.24 39	0.31 144	0.27 91	0.17 6	0.22 96	0.37 117	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

2w_stereo	0.22 61	0.18 190	0.30 94	0.32 78	0.16 24	0.28 126	0.38 424	0.38 79	0.35 149	0.32 159	0.33 138	0.17 6	0.18 39	0.29 29	0.22 80	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.12 100	0.10 60

1w_stereo	0.24 103	0.15 66	0.29 80	0.34 127	0.18 67	0.31 176	0.41 473	0.40 98	0.43 220	0.31 144	0.38 175	0.17 6	0.24 120	0.45 190	0.23 119	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

MonSter	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 50	0.15 5	0.22 34	0.22 89	0.39 87	0.33 129	0.20 21	0.25 71	0.17 6	0.15 8	0.38 125	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

MatchStereo	0.19 16	0.14 25	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.18 15	0.21 72	0.32 38	0.28 78	0.20 21	0.35 157	0.18 20	0.17 21	0.31 57	0.24 136	0.14 177	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
asda	0.21 47	0.19 231	0.29 80	0.31 50	0.17 38	0.25 76	0.23 115	0.36 62	0.28 78	0.27 105	0.24 61	0.18 20	0.21 82	0.40 140	0.21 55	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.10 60

2.5w	0.21 47	0.18 190	0.31 115	0.32 78	0.18 67	0.31 176	0.25 148	0.31 30	0.23 33	0.28 119	0.35 157	0.18 20	0.17 21	0.39 131	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 4	0.28 73	0.30 24	0.20 139	0.20 22	0.19 28	0.27 16	0.19 16	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 21	0.33 83	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.08 1

DEFOM-Stereo	0.22 61	0.15 66	0.26 44	0.33 97	0.20 139	0.61 443	0.21 72	0.30 23	0.31 109	0.23 51	0.19 18	0.18 20	0.18 39	0.41 151	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.11 133

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 514	3.08 704	2.43 673	0.31 50	0.18 67	0.29 138	0.20 47	0.37 70	0.32 123	0.28 119	0.24 61	0.18 20	0.18 39	0.31 57	0.22 80	1.09 680	0.08 2	0.17 300	0.16 344	0.14 200	0.97 679

MGA	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.30 24	0.20 139	0.29 138	0.18 12	0.35 55	0.27 65	0.19 19	0.21 31	0.19 26	0.15 8	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 78	0.14 25	0.31 115	0.33 97	0.18 67	0.21 29	0.33 321	0.52 200	0.42 216	0.26 85	0.33 138	0.19 26	0.30 218	0.28 15	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 66	0.26 44	0.29 12	0.14 2	0.25 76	0.23 115	0.25 7	0.19 16	0.20 21	0.16 10	0.19 26	0.18 39	0.30 47	0.21 55	0.14 177	0.10 95	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

252Zero-FE	0.20 28	0.15 66	0.26 44	0.33 97	0.19 97	0.23 45	0.18 12	0.41 109	0.34 136	0.22 45	0.21 31	0.19 26	0.18 39	0.28 15	0.22 80	0.14 177	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.10 60

asd	0.21 47	0.18 190	0.29 80	0.32 78	0.18 67	0.27 104	0.22 89	0.35 55	0.22 24	0.31 144	0.22 42	0.19 26	0.21 82	0.44 185	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

4.5_new	0.21 47	0.20 278	0.29 80	0.30 24	0.17 38	0.24 58	0.26 170	0.32 38	0.28 78	0.32 159	0.28 104	0.19 26	0.17 21	0.29 29	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 47	0.20 278	0.29 80	0.30 24	0.17 38	0.24 58	0.26 170	0.32 38	0.28 78	0.32 159	0.28 104	0.19 26	0.17 21	0.29 29	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.09 6

monsterstereo	0.22 61	0.14 25	0.26 44	0.34 127	0.18 67	0.21 29	0.20 47	0.37 70	0.35 149	0.33 166	0.40 185	0.19 26	0.18 39	0.45 190	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.13 149	0.08 1

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 4	0.28 73	0.30 24	0.19 97	0.20 22	0.18 12	0.30 23	0.21 22	0.18 13	0.15 5	0.19 26	0.18 39	0.33 83	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.10 8	0.08 1

LGCAT	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.29 12	0.19 97	0.14 2	0.19 28	0.24 6	0.18 9	0.26 85	0.20 21	0.20 35	0.19 55	0.32 66	0.21 55	0.23 520	0.18 513	0.11 4	0.14 277	0.10 8	0.19 449

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 61	0.16 95	0.35 191	0.33 97	0.18 67	0.24 58	0.24 134	0.45 152	0.27 65	0.23 51	0.35 157	0.20 35	0.26 150	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

BridgeDepth_RVC	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.26 1	0.15 5	0.35 233	0.17 3	0.40 98	0.22 24	0.21 31	0.21 31	0.20 35	0.24 120	0.33 83	0.25 167	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.22 61	0.17 144	0.32 135	0.37 222	0.18 67	0.34 220	0.22 89	0.33 49	0.23 33	0.21 31	0.21 31	0.20 35	0.20 70	0.56 289	0.21 55	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.12 193

qwe	0.22 61	0.18 190	0.28 73	0.31 50	0.18 67	0.29 138	0.21 72	0.38 79	0.32 123	0.35 180	0.30 118	0.20 35	0.20 70	0.43 173	0.21 55	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.09 6

2.25w	0.22 61	0.18 190	0.31 115	0.31 50	0.18 67	0.31 176	0.18 12	0.32 38	0.31 109	0.31 144	0.37 172	0.20 35	0.22 96	0.45 190	0.24 136	0.10 14	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

4.25_new	0.22 61	0.21 318	0.32 135	0.32 78	0.18 67	0.31 176	0.27 193	0.32 38	0.24 39	0.29 132	0.27 91	0.20 35	0.23 110	0.34 93	0.23 119	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 61	0.21 318	0.32 135	0.32 78	0.18 67	0.31 176	0.27 193	0.32 38	0.24 39	0.29 132	0.27 91	0.20 35	0.23 110	0.34 93	0.23 119	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 61	0.21 318	0.32 135	0.32 78	0.18 67	0.31 176	0.27 193	0.32 38	0.24 39	0.29 132	0.27 91	0.20 35	0.23 110	0.34 93	0.23 119	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4w-stereo	0.21 47	0.19 231	0.31 115	0.31 50	0.17 38	0.29 138	0.19 28	0.31 30	0.21 22	0.31 144	0.24 61	0.20 35	0.24 120	0.41 151	0.22 80	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

IGEV	0.20 28	0.12 2	0.23 6	0.31 50	0.20 139	0.23 45	0.19 28	0.40 98	0.29 90	0.22 45	0.34 149	0.20 35	0.15 8	0.31 57	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.10 8	0.10 60

FoundationStereo	0.17 3	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.16 24	0.23 45	0.20 47	0.22 4	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 35	0.19 55	0.26 8	0.21 55	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

aanet-new-90k	0.23 78	0.16 95	0.45 342	0.35 170	0.17 38	0.33 204	0.27 193	0.38 79	0.26 61	0.20 21	0.24 61	0.21 47	0.35 279	0.46 206	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 200	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 61	0.15 66	0.35 191	0.33 97	0.17 38	0.23 45	0.25 148	0.42 118	0.24 39	0.26 85	0.26 83	0.21 47	0.30 218	0.31 57	0.20 30	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

aanet-new-14k	0.25 121	0.19 231	0.38 234	0.38 259	0.17 38	0.18 15	0.25 148	0.52 200	0.49 261	0.28 119	0.30 118	0.21 47	0.33 261	0.33 83	0.23 119	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.17 363	0.11 133

PSi22a	0.16 1	0.13 4	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.17 12	0.18 12	0.26 14	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 47	0.17 21	0.22 1	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

LACA3	0.20 28	0.17 144	0.25 30	0.29 12	0.15 5	0.32 195	0.25 148	0.29 20	0.22 24	0.23 51	0.21 31	0.21 47	0.22 96	0.44 185	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 36	0.08 1

SGD-Stereo	0.22 61	0.15 66	0.27 57	0.31 50	0.15 5	0.29 138	0.20 47	0.37 70	0.29 90	0.24 63	0.29 115	0.21 47	0.27 164	0.36 107	0.25 167	0.16 312	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.10 60

MCSU-Stereo	0.20 28	0.12 2	0.22 2	0.31 50	0.14 2	0.34 220	0.24 134	0.30 23	0.18 9	0.26 85	0.35 157	0.22 53	0.17 21	0.28 15	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

aanet-new-12k	0.24 103	0.19 231	0.39 256	0.41 371	0.17 38	0.33 204	0.22 89	0.41 109	0.37 176	0.27 105	0.23 47	0.22 53	0.35 279	0.29 29	0.24 136	0.12 61	0.08 2	0.14 164	0.11 148	0.16 323	0.11 133

aanet-new-8k	0.25 121	0.19 231	0.32 135	0.37 222	0.20 139	0.40 293	0.29 232	0.49 177	0.39 197	0.24 63	0.25 71	0.22 53	0.34 273	0.49 232	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 218	0.38 564	2.34 670	0.33 97	0.19 97	0.20 22	0.22 89	0.43 137	0.29 90	0.22 45	0.25 71	0.22 53	0.26 150	0.29 29	0.20 30	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

Foundation-i32	0.16 1	0.13 4	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 4	0.20 47	0.25 7	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 53	0.20 70	0.23 2	0.20 30	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.08 1

gcap_with_dpt	0.26 139	0.16 95	0.32 135	0.34 127	0.21 170	0.35 233	0.36 385	0.44 145	0.41 205	0.38 204	0.54 254	0.22 53	0.21 82	0.28 15	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.10 60

Wavelet-MonSter	0.20 28	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.18 67	0.17 12	0.21 72	0.32 38	0.23 33	0.25 74	0.34 149	0.22 53	0.24 120	0.27 13	0.21 55	0.09 1	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

GASTEREO	0.25 121	0.16 95	0.32 135	0.40 334	0.20 139	0.22 34	0.30 252	0.43 137	0.31 109	0.37 192	0.33 138	0.22 53	0.35 279	0.41 151	0.23 119	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.12 100	0.11 133

3.25w_new	0.23 78	0.17 144	0.32 135	0.31 50	0.17 38	0.43 325	0.20 47	0.37 70	0.30 98	0.37 192	0.28 104	0.22 53	0.25 133	0.42 162	0.22 80	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

3.25w	0.23 78	0.17 144	0.32 135	0.31 50	0.17 38	0.43 325	0.20 47	0.37 70	0.30 98	0.37 192	0.28 104	0.22 53	0.25 133	0.42 162	0.22 80	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

3.5w_stereo	0.22 61	0.18 190	0.29 80	0.30 24	0.18 67	0.27 104	0.23 115	0.37 70	0.28 78	0.31 144	0.26 83	0.22 53	0.26 150	0.50 240	0.24 136	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 4	0.25 30	0.31 50	0.16 24	0.24 58	0.17 3	0.25 7	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 53	0.14 2	0.32 66	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.09 6

LG-Stereo	0.24 103	0.18 190	0.40 270	0.39 291	0.20 139	0.22 34	0.27 193	0.32 38	0.36 159	0.26 85	0.44 199	0.22 53	0.16 17	0.37 117	0.27 216	0.11 36	0.12 297	0.16 253	0.15 310	0.13 149	0.09 6

GREAT-IGEV	0.22 61	0.15 66	0.31 115	0.29 12	0.22 202	0.21 29	0.26 170	0.33 49	0.31 109	0.20 21	0.30 118	0.22 53	0.22 96	0.47 215	0.22 80	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.13 149	0.10 60
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
dual_stereo	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.31 50	0.16 24	0.16 9	0.20 47	0.29 20	0.20 20	0.23 51	0.20 21	0.22 53	0.14 2	0.52 255	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 78	0.14 25	0.26 44	0.32 78	0.19 97	0.12 1	0.17 3	0.29 20	0.29 90	0.21 31	0.15 5	0.22 53	0.22 96	0.40 140	0.22 80	0.14 177	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.15 267	0.86 670

aanet-new-78k	0.24 103	0.17 144	0.51 436	0.36 198	0.16 24	0.26 86	0.29 232	0.36 62	0.29 90	0.22 45	0.29 115	0.23 69	0.37 314	0.42 162	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 200	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 78	0.16 95	0.37 221	0.34 127	0.16 24	0.24 58	0.24 134	0.43 137	0.36 159	0.26 85	0.27 91	0.23 69	0.35 279	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 78	0.16 95	0.30 94	0.36 198	0.17 38	0.26 86	0.26 170	0.33 49	0.30 98	0.27 105	0.30 118	0.23 69	0.34 273	0.42 162	0.18 4	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.15 267	0.10 60

aanet-new	0.26 139	0.19 231	0.34 175	0.38 259	0.25 320	0.51 369	0.24 134	0.40 98	0.30 98	0.27 105	0.27 91	0.23 69	0.36 307	0.43 173	0.22 80	0.14 177	0.09 27	0.14 164	0.10 83	0.15 267	0.12 193

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 78	0.14 25	0.27 57	0.35 170	0.18 67	0.26 86	0.26 170	0.42 118	0.38 185	0.25 74	0.43 197	0.23 69	0.28 180	0.25 4	0.22 80	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 121	0.14 25	0.74 551	0.33 97	0.19 97	0.29 138	0.22 89	0.38 79	0.29 90	0.25 74	0.22 42	0.23 69	0.32 242	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.30 574

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 139	0.16 95	0.30 94	0.33 97	0.22 202	0.34 220	0.31 280	0.48 172	0.50 267	0.39 217	0.54 254	0.23 69	0.19 55	0.29 29	0.23 119	0.12 61	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.10 60

GSStereo	0.23 78	0.16 95	0.30 94	0.33 97	0.25 320	0.36 247	0.30 252	0.42 118	0.27 65	0.30 140	0.28 104	0.23 69	0.21 82	0.32 66	0.22 80	0.16 312	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 200	0.12 193

GS-Stereo							0.30 252	0.42 118	0.27 65	0.30 140	0.28 104	0.23 69	0.21 82	0.32 66	0.22 80	0.16 312	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 200	0.12 193

Replicate-Monster	0.26 139	0.15 66	1.07 607	0.30 24	0.17 38	0.38 273	0.19 28	0.43 137	0.39 197	0.23 51	0.21 31	0.23 69	0.21 82	0.45 190	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.09 1	0.14 287

MSCF	0.25 121	0.16 95	0.33 154	0.39 291	0.20 139	0.20 22	0.31 280	0.43 137	0.31 109	0.36 185	0.33 138	0.23 69	0.35 279	0.36 107	0.23 119	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.13 149	0.11 133

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.17 38	0.24 58	0.17 3	0.25 7	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 69	0.15 8	0.31 57	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.27 57	0.34 127	0.15 5	0.27 104	0.17 3	0.28 18	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 69	0.15 8	0.32 66	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.10 8	0.09 6

LGtest1	0.19 16	0.14 25	0.29 80	0.34 127	0.16 24	0.26 86	0.17 3	0.32 38	0.20 20	0.21 31	0.15 5	0.23 69	0.20 70	0.32 66	0.20 30	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.11 133

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 121	0.14 25	0.74 551	0.33 97	0.19 97	0.29 138	0.22 89	0.38 79	0.29 90	0.25 74	0.22 42	0.23 69	0.32 242	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.30 574

LiteMatch*	0.20 28	0.14 25	0.31 115	0.31 50	0.23 256	0.24 58	0.21 72	0.31 30	0.30 98	0.21 31	0.19 18	0.24 84	0.19 55	0.31 57	0.20 30	0.13 117	0.11 226	0.13 108	0.10 83	0.10 8	0.11 133

aanet-new-70k	0.23 78	0.16 95	0.41 281	0.35 170	0.17 38	0.38 273	0.25 148	0.36 62	0.25 55	0.23 51	0.31 132	0.24 84	0.35 279	0.43 173	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.09 6

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 121	0.16 95	0.33 154	0.38 259	0.20 139	0.46 349	0.27 193	0.41 109	0.34 136	0.28 119	0.38 175	0.24 84	0.35 279	0.29 29	0.24 136	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 139	0.16 95	0.30 94	0.33 97	0.22 202	0.36 247	0.32 309	0.47 163	0.48 257	0.38 204	0.51 235	0.24 84	0.18 39	0.29 29	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 139	0.16 95	0.31 115	0.34 127	0.21 170	0.33 204	0.31 280	0.45 152	0.45 236	0.40 226	0.54 254	0.24 84	0.18 39	0.36 107	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.10 60

DispViT+	0.23 78	0.14 25	0.27 57	0.29 12	0.17 38	0.19 18	0.20 47	0.59 242	0.45 236	0.28 119	0.26 83	0.24 84	0.17 21	0.46 206	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

GEAStereo	0.23 78	0.16 95	0.30 94	0.33 97	0.25 320	0.36 247	0.30 252	0.42 118	0.28 78	0.26 85	0.28 104	0.24 84	0.21 82	0.32 66	0.22 80	0.18 401	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 200	0.12 193

gasm-f	0.24 103	0.16 95	0.27 57	0.33 97	0.25 320	0.25 76	0.36 385	0.42 118	0.28 78	0.26 85	0.35 157	0.24 84	0.30 218	0.36 107	0.23 119	0.18 401	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.15 267	0.12 193

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 121	0.31 519	0.24 16	0.51 565	0.19 97	0.29 138	0.22 89	0.40 98	0.37 176	0.26 85	0.24 61	0.24 84	0.31 235	0.44 185	0.22 80	0.14 177	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.14 200	0.10 60

IGEV-Stereo++	0.21 47	0.15 66	0.27 57	0.37 222	0.19 97	0.22 34	0.18 12	0.42 118	0.35 149	0.22 45	0.28 104	0.24 84	0.18 39	0.27 13	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.10 60

U	0.45 394	0.16 95	0.32 135	0.40 334	0.71 658	3.55 691	0.20 47	0.41 109	0.38 185	0.26 85	0.23 47	0.24 84	0.22 96	0.26 8	0.22 80	0.15 255	0.09 27	0.88 669	0.13 237	0.13 149	0.11 133

gcap-zeroshot	0.26 139	0.16 95	0.31 115	0.33 97	0.22 202	0.36 247	0.31 280	0.47 163	0.46 241	0.38 204	0.50 225	0.24 84	0.18 39	0.28 15	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.10 60

test_for_model	0.26 139	0.16 95	0.31 115	0.33 97	0.22 202	0.36 247	0.32 309	0.47 163	0.48 257	0.38 204	0.51 235	0.24 84	0.18 39	0.29 29	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.11 133

testlalala	0.26 139	0.16 95	0.31 115	0.33 97	0.22 202	0.36 247	0.31 280	0.47 163	0.46 241	0.38 204	0.50 225	0.24 84	0.18 39	0.28 15	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.10 60

CAS	0.34 247	0.13 4	0.25 30	1.28 675	0.30 476	0.46 349	0.38 424	0.48 172	0.47 248	0.34 170	0.52 247	0.24 84	0.19 55	0.29 29	0.27 216	0.69 666	0.08 2	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.15 319

TS12	0.24 103	0.15 66	0.29 80	0.37 222	0.17 38	0.32 195	0.26 170	0.42 118	0.24 39	0.31 144	0.51 235	0.25 99	0.27 164	0.40 140	0.29 258	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.13 149	0.10 60

aanet-new-40k	0.23 78	0.17 144	0.39 256	0.34 127	0.18 67	0.38 273	0.20 47	0.36 62	0.26 61	0.24 63	0.28 104	0.25 99	0.35 279	0.25 4	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 200	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 78	0.17 144	0.30 94	0.35 170	0.16 24	0.35 233	0.25 148	0.40 98	0.30 98	0.25 74	0.24 61	0.25 99	0.36 307	0.41 151	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.09 6

aanet-new-24k	0.23 78	0.16 95	0.29 80	0.35 170	0.17 38	0.39 287	0.23 115	0.35 55	0.30 98	0.30 140	0.27 91	0.25 99	0.32 242	0.30 47	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 200	0.10 60

aanet-new-22k	0.23 78	0.16 95	0.30 94	0.35 170	0.18 67	0.31 176	0.19 28	0.46 159	0.42 216	0.25 74	0.23 47	0.25 99	0.30 218	0.32 66	0.22 80	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.10 60

aanet-new-16k	0.22 61	0.17 144	0.35 191	0.37 222	0.17 38	0.26 86	0.18 12	0.41 109	0.37 176	0.28 119	0.23 47	0.25 99	0.26 150	0.29 29	0.21 55	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 200	0.10 60

aanet-new-10k	0.25 121	0.18 190	0.44 329	0.38 259	0.18 67	0.45 344	0.21 72	0.44 145	0.35 149	0.27 105	0.31 132	0.25 99	0.30 218	0.28 15	0.21 55	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.16 323	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 171	0.51 609	1.28 631	0.31 50	0.19 97	0.22 34	0.22 89	0.45 152	0.28 78	0.23 51	0.32 135	0.25 99	0.24 120	0.32 66	0.20 30	0.12 61	0.11 226	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

IGEV-RUCA	0.25 121	0.16 95	0.34 175	0.39 291	0.27 403	0.33 204	0.20 47	0.38 79	0.36 159	0.26 85	0.31 132	0.25 99	0.21 82	0.48 226	0.24 136	0.20 459	0.11 226	0.13 108	0.10 83	0.17 363	0.15 319

aanet-new-60k	0.24 103	0.16 95	0.48 394	0.36 198	0.17 38	0.39 287	0.24 134	0.36 62	0.30 98	0.24 63	0.25 71	0.26 108	0.32 242	0.45 190	0.18 4	0.10 14	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.10 60

BStereo	0.27 163	0.16 95	0.88 582	0.34 127	0.22 202	0.22 34	0.31 280	0.39 87	0.41 205	0.26 85	0.24 61	0.26 108	0.19 55	0.42 162	0.28 239	0.10 14	0.12 297	0.12 50	0.16 344	0.12 100	0.14 287

Wave_Phase_stereo	0.30 204	0.16 95	0.88 582	0.34 127	0.22 202	0.64 470	0.31 280	0.54 215	0.41 205	0.26 85	0.24 61	0.26 108	0.19 55	0.42 162	0.28 239	0.10 14	0.12 297	0.12 50	0.16 344	0.12 100	0.14 287

CSFM-Stereo	0.20 28	0.14 25	0.23 6	0.30 24	0.17 38	0.29 138	0.20 47	0.39 87	0.22 24	0.22 45	0.21 31	0.26 108	0.20 70	0.30 47	0.20 30	0.13 117	0.12 297	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo_test3	0.20 28	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.17 38	0.38 273	0.18 12	0.30 23	0.19 16	0.24 63	0.15 5	0.26 108	0.17 21	0.32 66	0.21 55	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

LG-G_1	0.21 47	0.13 4	0.30 94	0.34 127	0.16 24	0.52 374	0.17 3	0.34 52	0.18 9	0.21 31	0.21 31	0.26 108	0.19 55	0.37 117	0.20 30	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.10 60

LG-G	0.21 47	0.13 4	0.30 94	0.34 127	0.16 24	0.52 374	0.17 3	0.34 52	0.18 9	0.21 31	0.21 31	0.26 108	0.19 55	0.37 117	0.20 30	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.10 60

CAS++	0.32 218	0.24 419	0.36 203	0.37 222	0.26 368	0.28 126	0.23 115	0.87 435	0.50 267	0.47 265	0.45 203	0.26 108	0.21 82	0.49 232	0.24 136	0.23 520	0.19 532	0.22 485	0.17 399	0.21 468	0.16 369
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
HiDET	0.20 28	0.13 4	0.26 44	0.30 24	0.19 97	0.23 45	0.18 12	0.36 62	0.26 61	0.20 21	0.23 47	0.27 116	0.16 17	0.30 47	0.23 119	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 47	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.20 139	0.26 86	0.19 28	0.38 79	0.43 220	0.21 31	0.21 31	0.27 116	0.17 21	0.36 107	0.23 119	0.12 61	0.11 226	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

VIP-Stereo	0.24 103	0.17 144	0.29 80	0.32 78	0.21 170	0.64 470	0.19 28	0.31 30	0.37 176	0.23 51	0.30 118	0.27 116	0.19 55	0.47 215	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

fffft	0.25 121	0.17 144	0.37 221	0.36 198	0.22 202	0.28 126	0.36 385	0.42 118	0.24 39	0.36 185	0.23 47	0.27 116	0.22 96	0.52 255	0.27 216	0.12 61	0.09 27	0.16 253	0.12 189	0.12 100	0.12 193
1: 1. 1
UniTT-Stereo	0.27 163	0.17 144	0.37 221	0.40 334	0.27 403	0.30 157	0.28 223	0.39 87	0.31 109	0.29 132	0.46 208	0.27 116	0.25 133	0.47 215	0.34 311	0.17 367	0.13 369	0.13 108	0.12 189	0.14 200	0.12 193

CES	0.28 171	0.14 25	0.23 6	0.30 24	0.70 657	0.37 259	0.27 193	0.48 172	0.46 241	0.34 170	0.48 217	0.27 116	0.22 96	0.39 131	0.23 119	0.13 117	0.11 226	0.12 50	0.08 1	0.13 149	0.17 396

derf	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.32 78	0.19 97	0.21 29	0.18 12	0.30 23	0.24 39	0.17 11	0.20 21	0.28 122	0.16 17	0.32 66	0.20 30	0.12 61	0.11 226	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

PointNet	0.20 28	0.15 66	0.25 30	0.32 78	0.18 67	0.29 138	0.23 115	0.25 7	0.27 65	0.15 2	0.24 61	0.28 122	0.17 21	0.34 93	0.20 30	0.13 117	0.11 226	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.09 6

PipStereo	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.28 7	0.15 5	0.14 2	0.19 28	0.26 14	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.28 122	0.19 55	0.26 8	0.21 55	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

LACA2	0.20 28	0.15 66	0.26 44	0.30 24	0.15 5	0.29 138	0.29 232	0.30 23	0.22 24	0.21 31	0.23 47	0.28 122	0.20 70	0.34 93	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.09 13	0.12 100	0.09 6

BridgeDepth	0.21 47	0.14 25	0.26 44	0.34 127	0.14 2	0.40 293	0.27 193	0.28 18	0.22 24	0.18 13	0.19 18	0.28 122	0.29 199	0.32 66	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.10 60
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_Zeroshot	0.23 78	0.16 95	0.32 135	0.39 291	0.21 170	0.18 15	0.21 72	0.34 52	0.26 61	0.28 119	0.51 235	0.28 122	0.29 199	0.26 8	0.24 136	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 200	0.12 193

mm2	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 97	0.15 4	0.19 28	0.31 30	0.24 39	0.15 2	0.20 21	0.29 128	0.17 21	0.30 47	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 97	0.15 4	0.19 28	0.25 7	0.24 39	0.15 2	0.20 21	0.29 128	0.17 21	0.30 47	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

qqai	0.19 16	0.14 25	0.27 57	0.32 78	0.19 97	0.22 34	0.18 12	0.30 23	0.25 55	0.18 13	0.20 21	0.29 128	0.17 21	0.33 83	0.21 55	0.13 117	0.11 226	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

aanet-new-28k	0.23 78	0.17 144	0.40 270	0.36 198	0.17 38	0.33 204	0.22 89	0.35 55	0.27 65	0.27 105	0.23 47	0.29 128	0.34 273	0.31 57	0.22 80	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 323	0.12 193

LiteMatch	0.24 103	0.17 144	0.24 16	0.37 222	0.20 139	0.27 104	0.27 193	0.31 30	0.24 39	0.21 31	0.20 21	0.29 128	0.40 339	0.29 29	0.43 413	0.16 312	0.10 95	0.15 216	0.13 237	0.14 200	0.14 287

GeoVLM	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 97	0.27 104	0.19 28	0.31 30	0.24 39	0.21 31	0.20 21	0.29 128	0.20 70	0.29 29	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

WQFJA1++	0.23 78	0.15 66	0.27 57	0.30 24	0.21 170	0.31 176	0.18 12	0.36 62	0.17 8	0.25 74	0.30 118	0.29 128	0.28 180	0.40 140	0.22 80	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.42 623	0.11 133

NLSM3	0.26 139	0.16 95	0.30 94	0.38 259	0.21 170	0.34 220	0.27 193	0.57 229	0.47 248	0.28 119	0.35 157	0.29 128	0.24 120	0.42 162	0.27 216	0.12 61	0.10 95	0.16 253	0.15 310	0.12 100	0.10 60

NLSM1	0.32 218	0.18 190	0.34 175	0.39 291	0.25 320	0.66 482	0.27 193	0.57 229	0.50 267	0.37 192	0.53 251	0.29 128	0.28 180	0.54 271	0.32 282	0.16 312	0.17 491	0.18 353	0.15 310	0.14 200	0.12 193

MonSter++	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 97	0.27 104	0.19 28	0.31 30	0.24 39	0.21 31	0.20 21	0.29 128	0.19 55	0.29 29	0.21 55	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

DDF-Stereo	0.26 139	0.15 66	0.30 94	0.36 198	0.29 457	0.19 18	0.20 47	0.32 38	0.31 109	0.26 85	0.26 83	0.29 128	0.29 199	0.38 125	0.24 136	0.17 367	0.10 95	0.14 164	0.10 83	0.70 660	0.12 193

zero-FE	0.25 121	0.15 66	0.30 94	0.35 170	0.29 457	0.19 18	0.20 47	0.35 55	0.31 109	0.26 85	0.27 91	0.29 128	0.29 199	0.33 83	0.24 136	0.17 367	0.10 95	0.14 164	0.10 83	0.64 657	0.12 193

111111	0.21 47	0.14 25	0.27 57	0.37 222	0.22 202	0.21 29	0.19 28	0.43 137	0.27 65	0.20 21	0.20 21	0.29 128	0.14 2	0.41 151	0.22 80	0.14 177	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.12 100	0.12 193

LoS_RVC	0.27 163	0.16 95	0.27 57	0.32 78	0.30 476	0.44 335	0.34 338	0.41 109	0.33 129	0.31 144	0.51 235	0.29 128	0.32 242	0.36 107	0.28 239	0.11 36	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 36	0.19 449

PSi22b	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.29 12	0.15 5	0.15 4	0.18 12	0.25 7	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.30 142	0.21 82	0.25 4	0.21 55	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

NLMM1	0.33 235	0.21 318	0.36 203	0.41 371	0.25 320	0.55 395	0.33 321	0.55 217	0.63 320	0.42 238	0.44 199	0.30 142	0.25 133	0.63 378	0.38 372	0.16 312	0.18 513	0.17 300	0.14 277	0.15 267	0.13 241

S2M2_L	0.26 139	0.22 359	0.33 154	0.31 50	0.25 320	0.24 58	0.13 1	0.35 55	0.41 205	0.25 74	0.36 167	0.30 142	0.25 133	0.30 47	0.26 196	0.22 503	0.19 532	0.17 300	0.19 458	0.21 468	0.18 415
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.24 103	0.17 144	0.29 80	0.40 334	0.21 170	0.23 45	0.26 170	0.42 118	0.45 236	0.23 51	0.34 149	0.30 142	0.19 55	0.34 93	0.25 167	0.15 255	0.12 297	0.16 253	0.13 237	0.14 200	0.11 133

IGEV++	0.24 103	0.17 144	0.31 115	0.38 259	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.50 187	0.23 33	0.28 119	0.35 157	0.30 142	0.22 96	0.31 57	0.28 239	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.13 241

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 247	0.27 479	0.45 342	0.36 198	0.25 320	0.48 358	0.30 252	0.58 237	0.90 493	0.42 238	0.36 167	0.30 142	0.29 199	0.49 232	0.30 265	0.16 312	0.14 408	0.18 353	0.15 310	0.18 392	0.15 319

plain	0.31 212	0.20 278	0.50 421	0.39 291	0.29 457	0.27 104	0.30 252	0.44 145	0.35 149	0.31 144	0.66 303	0.30 142	0.31 235	0.65 401	0.31 273	0.17 367	0.13 369	0.20 428	0.15 310	0.17 363	0.12 193

CREStereo++_RVC	0.32 218	0.15 66	0.23 6	0.31 50	0.24 289	0.27 104	0.22 89	0.46 159	0.88 476	0.46 258	0.80 371	0.30 142	0.26 150	0.36 107	0.33 295	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.51 663	0.13 149	0.09 6
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
depthmonostereo	0.29 186	0.14 25	0.31 115	0.35 170	0.17 38	0.46 349	0.27 193	0.69 329	0.57 299	0.35 180	0.42 191	0.31 150	0.35 279	0.35 103	0.27 216	0.14 177	0.12 297	0.13 108	0.12 189	0.11 36	0.10 60

AEACV	0.27 163	0.17 144	0.31 115	0.34 127	0.45 606	0.26 86	0.28 223	0.37 70	0.32 123	0.30 140	0.46 208	0.31 150	0.37 314	0.36 107	0.24 136	0.14 177	0.10 95	0.15 216	0.12 189	0.13 149	0.11 133

XX-TBD	0.32 218	0.53 620	0.26 44	0.51 565	0.20 139	0.37 259	0.24 134	0.40 98	0.73 375	0.54 292	0.69 313	0.31 150	0.25 133	0.32 66	0.27 216	0.16 312	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.13 149	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 171	0.23 381	1.22 626	0.34 127	0.21 170	0.29 138	0.21 72	0.41 109	0.33 129	0.24 63	0.30 118	0.32 153	0.28 180	0.33 83	0.20 30	0.12 61	0.11 226	0.13 108	0.10 83	0.10 8	0.11 133

MM-Stereo_test2	0.30 204	0.18 190	0.39 256	0.40 334	0.24 289	0.42 320	0.42 483	0.63 273	0.41 205	0.37 192	0.35 157	0.32 153	0.26 150	0.53 264	0.25 167	0.12 61	0.10 95	0.15 216	0.12 189	0.15 267	0.10 60

HUF	0.24 103	0.16 95	0.33 154	0.32 78	0.18 67	0.25 76	0.40 457	0.42 118	0.34 136	0.25 74	0.23 47	0.32 153	0.28 180	0.34 93	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.10 60

AIO_test	0.23 78	0.16 95	0.28 73	0.34 127	0.20 139	0.30 157	0.39 446	0.38 79	0.25 55	0.25 74	0.28 104	0.32 153	0.22 96	0.38 125	0.25 167	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.09 6

AIO-Stereo	0.25 121	0.18 190	0.34 175	0.37 222	0.18 67	0.28 126	0.30 252	0.48 172	0.27 65	0.29 132	0.30 118	0.32 153	0.17 21	0.52 255	0.23 119	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.13 149	0.10 60

MyStereo07	0.32 218	0.22 359	0.34 175	0.42 417	0.28 428	0.40 293	0.50 532	0.72 360	0.37 176	0.37 192	0.34 149	0.32 153	0.31 235	0.59 340	0.27 216	0.14 177	0.13 369	0.18 353	0.17 399	0.17 363	0.16 369

ff7	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.36 198	0.26 368	0.31 176	0.35 363	0.62 265	0.34 136	0.38 204	0.33 138	0.32 153	0.29 199	0.58 322	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319

ffff	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.36 198	0.26 368	0.31 176	0.35 363	0.62 265	0.34 136	0.38 204	0.33 138	0.32 153	0.29 199	0.58 322	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319

11t	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.36 198	0.26 368	0.31 176	0.35 363	0.62 265	0.34 136	0.38 204	0.33 138	0.32 153	0.29 199	0.58 322	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319

ProNet	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.35 170	0.24 289	0.32 195	0.43 490	0.57 229	0.37 176	0.33 166	0.30 118	0.32 153	0.28 180	0.57 301	0.26 196	0.13 117	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.13 149	0.13 241

ccc-4	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.36 198	0.26 368	0.31 176	0.35 363	0.62 265	0.34 136	0.38 204	0.33 138	0.32 153	0.29 199	0.58 322	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319

IPLG	0.39 334	0.20 278	0.59 475	0.40 334	0.24 289	0.54 389	0.27 193	0.75 384	0.63 320	0.84 482	0.81 378	0.32 153	0.32 242	0.60 346	0.45 440	0.13 117	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.13 149	0.12 193

CREStereo	0.28 171	0.15 66	0.24 16	0.27 2	0.17 38	0.37 259	0.25 148	0.51 190	0.72 368	0.42 238	0.51 235	0.32 153	0.26 150	0.38 125	0.25 167	0.16 312	0.11 226	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133
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
SMoEStereo_RVC	0.26 139	0.19 231	0.35 191	0.35 170	0.22 202	0.36 247	0.32 309	0.39 87	0.34 136	0.37 192	0.30 118	0.33 166	0.24 120	0.53 264	0.24 136	0.12 61	0.10 95	0.16 253	0.12 189	0.12 100	0.11 133

MoCha-V2	0.25 121	0.15 66	0.29 80	0.40 334	0.18 67	0.27 104	0.26 170	0.49 177	0.27 65	0.36 185	0.27 91	0.33 166	0.35 279	0.49 232	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.11 133

anonymousdsp	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.37 222	0.25 320	0.30 157	0.35 363	0.63 273	0.35 149	0.39 217	0.33 138	0.33 166	0.28 180	0.59 340	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319

IGEV-Stereo	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.37 222	0.25 320	0.30 157	0.35 363	0.63 273	0.35 149	0.39 217	0.33 138	0.33 166	0.28 180	0.59 340	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
aanet-new-32k	0.23 78	0.15 66	0.32 135	0.36 198	0.18 67	0.38 273	0.21 72	0.40 98	0.24 39	0.27 105	0.23 47	0.34 170	0.35 279	0.30 47	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.10 60

aanet-new-30k	0.23 78	0.15 66	0.32 135	0.36 198	0.18 67	0.38 273	0.21 72	0.40 98	0.24 39	0.27 105	0.23 47	0.34 170	0.35 279	0.30 47	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.10 60

Selective-IGEV-i32	0.24 103	0.18 190	0.35 191	0.35 170	0.19 97	0.27 104	0.25 148	0.55 217	0.23 33	0.27 105	0.25 71	0.34 170	0.19 55	0.58 322	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.12 100	0.10 60

WQFJX1	0.33 235	0.19 231	0.34 175	0.41 371	0.28 428	0.53 382	0.33 321	0.51 190	0.50 267	0.39 217	0.36 167	0.34 170	0.31 235	0.69 440	0.39 381	0.15 255	0.18 513	0.16 253	0.14 277	0.16 323	0.14 287

WQFJX	0.32 218	0.18 190	0.33 154	0.39 291	0.27 403	0.60 440	0.30 252	0.53 212	0.47 248	0.39 217	0.38 175	0.34 170	0.33 261	0.61 354	0.40 390	0.14 177	0.17 491	0.16 253	0.13 237	0.14 200	0.14 287

NLCSM	0.34 247	0.21 318	0.34 175	0.44 458	0.29 457	0.54 389	0.36 385	0.52 200	0.47 248	0.46 258	0.37 172	0.34 170	0.34 273	0.71 453	0.41 397	0.16 312	0.17 491	0.17 300	0.16 344	0.17 363	0.16 369

AIO_rvc	0.23 78	0.16 95	0.32 135	0.34 127	0.19 97	0.26 86	0.33 321	0.40 98	0.22 24	0.26 85	0.24 61	0.34 170	0.15 8	0.51 248	0.24 136	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

mms	0.26 139	0.21 318	0.33 154	0.37 222	0.25 320	0.30 157	0.33 321	0.40 98	0.32 123	0.28 119	0.34 149	0.34 170	0.20 70	0.45 190	0.26 196	0.12 61	0.11 226	0.16 253	0.12 189	0.14 200	0.11 133

Pointernet	0.27 163	0.14 25	0.33 154	0.35 170	0.23 256	0.35 233	0.21 72	0.72 360	0.38 185	0.39 217	0.36 167	0.34 170	0.25 133	0.36 107	0.25 167	0.15 255	0.10 95	0.12 50	0.08 1	0.11 36	0.10 60

trnet	0.27 163	0.14 25	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.37 259	0.23 115	0.52 200	0.72 368	0.42 238	0.51 235	0.34 170	0.26 150	0.39 131	0.25 167	0.15 255	0.11 226	0.12 50	0.08 1	0.11 36	0.10 60

ACVNet-DCA	0.35 267	0.23 381	0.33 154	0.41 371	0.22 202	0.55 395	0.38 424	0.85 424	0.54 283	0.41 233	0.50 225	0.34 170	0.49 390	0.57 301	0.25 167	0.16 312	0.10 95	0.19 397	0.13 237	0.18 392	0.17 396

1test111	0.36 286	0.23 381	0.33 154	0.41 371	0.22 202	0.55 395	0.38 424	0.85 424	0.54 283	0.41 233	0.50 225	0.34 170	0.49 390	0.55 278	0.45 440	0.16 312	0.10 95	0.19 397	0.13 237	0.18 392	0.17 396

cc1	0.37 302	0.23 381	0.33 154	0.41 371	0.22 202	0.55 395	0.38 424	0.67 309	1.06 572	0.41 233	0.50 225	0.34 170	0.49 390	0.57 301	0.25 167	0.16 312	0.10 95	0.19 397	0.13 237	0.16 323	0.15 319

Selective-IGEV	0.24 103	0.18 190	0.35 191	0.35 170	0.19 97	0.27 104	0.25 148	0.55 217	0.23 33	0.27 105	0.25 71	0.34 170	0.19 55	0.58 322	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.12 100	0.10 60

test_xeample3	0.29 186	0.21 318	0.41 281	0.35 170	0.26 368	0.35 233	0.32 309	0.56 221	0.36 159	0.43 244	0.32 135	0.34 170	0.28 180	0.54 271	0.23 119	0.14 177	0.11 226	0.16 253	0.12 189	0.14 200	0.13 241

FlowAnything_test	0.29 186	0.19 231	0.39 256	0.47 512	0.26 368	0.46 349	0.25 148	0.43 137	0.31 109	0.29 132	0.26 83	0.35 185	0.26 150	0.40 140	0.37 363	0.21 476	0.15 439	0.22 485	0.26 581	0.16 323	0.16 369

DilatedVolume-Stereo	0.30 204	0.15 66	0.34 175	0.33 97	0.20 139	0.53 382	0.25 148	0.56 221	0.43 220	0.56 297	0.50 225	0.35 185	0.29 199	0.49 232	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.10 60

castereo++	0.26 139	0.16 95	0.26 44	0.33 97	0.19 97	0.75 517	0.20 47	0.37 70	0.47 248	0.23 51	0.23 47	0.35 185	0.28 180	0.39 131	0.19 12	0.14 177	0.09 27	0.14 164	0.09 13	0.11 36	0.10 60

GIP-stereo	0.24 103	0.18 190	0.30 94	0.37 222	0.24 289	0.26 86	0.20 47	0.46 159	0.36 159	0.24 63	0.39 180	0.35 185	0.20 70	0.31 57	0.21 55	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.11 133

ours_stereo	0.26 139	0.21 318	0.33 154	0.38 259	0.23 256	0.30 157	0.33 321	0.42 118	0.38 185	0.26 85	0.34 149	0.35 185	0.23 110	0.47 215	0.27 216	0.13 117	0.11 226	0.16 253	0.12 189	0.14 200	0.10 60

IGEVStereo-DCA	0.29 186	0.22 359	0.38 234	0.35 170	0.27 403	0.37 259	0.35 363	0.62 265	0.34 136	0.38 204	0.30 118	0.35 185	0.27 164	0.51 248	0.22 80	0.15 255	0.12 297	0.16 253	0.12 189	0.13 149	0.15 319

rrr	0.29 186	0.22 359	0.41 281	0.35 170	0.27 403	0.37 259	0.32 309	0.52 200	0.42 216	0.38 204	0.30 118	0.35 185	0.27 164	0.51 248	0.22 80	0.15 255	0.12 297	0.16 253	0.13 237	0.13 149	0.14 287

tt1	0.36 286	0.24 419	0.32 135	0.41 371	0.22 202	0.54 389	0.38 424	0.68 320	1.04 562	0.41 233	0.46 208	0.35 185	0.45 371	0.57 301	0.25 167	0.16 312	0.10 95	0.19 397	0.13 237	0.16 323	0.16 369

sAnonymous2	0.40 346	0.39 572	0.85 575	0.48 520	0.37 555	0.40 293	0.46 506	0.57 229	0.52 275	0.38 204	0.46 208	0.35 185	0.42 349	0.43 173	0.30 265	0.19 434	0.14 408	0.18 353	0.17 399	0.57 652	0.44 636

CroCo_RVC	0.40 346	0.39 572	0.85 575	0.48 520	0.37 555	0.40 293	0.46 506	0.57 229	0.52 275	0.38 204	0.46 208	0.35 185	0.42 349	0.43 173	0.30 265	0.19 434	0.14 408	0.18 353	0.17 399	0.57 652	0.44 636

HLf8	0.33 235	0.17 144	0.39 256	0.30 24	0.22 202	0.43 325	0.27 193	0.71 354	0.67 341	0.44 247	0.60 277	0.36 195	0.30 218	0.58 322	0.35 329	0.18 401	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.17 363	0.18 415

TestStereo_HLe17	0.34 247	0.17 144	0.46 359	0.32 78	0.21 170	0.42 320	0.31 280	0.70 345	0.66 337	0.46 258	0.68 311	0.36 195	0.30 218	0.61 354	0.36 346	0.16 312	0.10 95	0.14 164	0.13 237	0.15 267	0.15 319

MIF-Stereo (partial)	0.31 212	0.18 190	0.37 221	0.41 371	0.31 498	0.28 126	0.23 115	0.47 163	0.42 216	0.31 144	0.63 287	0.36 195	0.35 279	0.57 301	0.31 273	0.17 367	0.13 369	0.19 397	0.17 399	0.18 392	0.14 287

EAI-Stereo	0.34 247	0.19 231	0.44 329	0.39 291	0.21 170	0.31 176	0.30 252	1.15 558	0.30 98	0.49 271	0.75 337	0.36 195	0.28 180	0.62 364	0.27 216	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.13 237	0.13 149	0.12 193

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 121	0.14 25	0.30 94	0.34 127	0.21 170	0.44 335	0.25 148	0.44 145	0.35 149	0.27 105	0.35 157	0.37 199	0.35 279	0.28 15	0.26 196	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.11 148	0.11 36	0.09 6

SCV_C0	0.26 139	0.18 190	0.34 175	0.35 170	0.24 289	0.23 45	0.28 223	0.51 190	0.36 159	0.31 144	0.36 167	0.37 199	0.20 70	0.57 301	0.22 80	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 323	0.12 193

SCV	0.26 139	0.19 231	0.33 154	0.35 170	0.21 170	0.27 104	0.34 338	0.56 221	0.28 78	0.24 63	0.28 104	0.37 199	0.23 110	0.49 232	0.22 80	0.18 401	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.15 267	0.11 133

AIO-test2	0.39 334	0.21 318	0.41 281	0.47 512	0.25 320	0.45 344	0.35 363	0.77 394	1.27 620	0.36 185	0.87 416	0.37 199	0.30 218	0.47 215	0.27 216	0.15 255	0.13 369	0.21 470	0.23 541	0.15 267	0.13 241

castereo	0.28 171	0.16 95	0.32 135	0.35 170	0.21 170	0.40 293	0.42 483	0.50 187	0.66 337	0.26 85	0.41 188	0.37 199	0.36 307	0.33 83	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

RSM++	0.25 121	0.18 190	0.34 175	0.36 198	0.20 139	0.28 126	0.30 252	0.51 190	0.32 123	0.25 74	0.22 42	0.37 199	0.21 82	0.50 240	0.24 136	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.12 189	0.14 200	0.10 60

iRaftStereo_RVC	0.32 218	0.19 231	0.37 221	0.39 291	0.22 202	0.31 176	0.29 232	0.68 320	0.51 272	0.49 271	0.66 303	0.37 199	0.23 110	0.45 190	0.33 295	0.14 177	0.10 95	0.18 353	0.17 399	0.15 267	0.12 193

TANstereo	0.30 204	0.15 66	0.31 115	0.30 24	0.17 38	0.55 395	0.23 115	0.44 145	0.55 290	0.59 304	0.68 311	0.37 199	0.26 150	0.35 103	0.27 216	0.15 255	0.16 471	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.14 287

GMStereo	0.39 334	0.37 554	0.54 454	0.40 334	0.26 368	0.42 320	0.36 385	0.59 242	1.04 562	0.55 294	0.51 235	0.37 199	0.35 279	0.54 271	0.41 397	0.19 434	0.13 369	0.16 253	0.17 399	0.24 521	0.18 415
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
WQFJA1	0.32 218	0.19 231	0.34 175	0.39 291	0.26 368	0.62 451	0.30 252	0.56 221	0.47 248	0.37 192	0.39 180	0.38 208	0.33 261	0.50 240	0.42 405	0.14 177	0.18 513	0.16 253	0.14 277	0.14 200	0.13 241

NLMM	0.32 218	0.19 231	0.34 175	0.39 291	0.26 368	0.62 451	0.30 252	0.56 221	0.47 248	0.37 192	0.39 180	0.38 208	0.33 261	0.49 232	0.42 405	0.14 177	0.18 513	0.16 253	0.14 277	0.14 200	0.13 241

Zero-FE251	0.23 78	0.16 95	0.30 94	0.33 97	0.20 139	0.44 335	0.19 28	0.37 70	0.25 55	0.27 105	0.29 115	0.38 208	0.24 120	0.32 66	0.22 80	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

xyz-stereo-finetune	0.33 235	0.18 190	0.36 203	0.33 97	0.18 67	0.57 415	0.31 280	0.58 237	0.69 354	0.45 251	0.54 254	0.38 208	0.33 261	0.56 289	0.36 346	0.12 61	0.12 297	0.16 253	0.13 237	0.13 149	0.12 193

MM-Stereo_test1	0.33 235	0.19 231	0.36 203	0.41 371	0.23 256	0.36 247	0.45 502	0.58 237	0.54 283	0.60 308	0.50 225	0.38 208	0.37 314	0.60 346	0.26 196	0.15 255	0.13 369	0.17 300	0.14 277	0.15 267	0.12 193

tt45	0.27 163	0.17 144	0.34 175	0.35 170	0.23 256	0.38 273	0.28 223	0.46 159	0.28 78	0.40 226	0.27 91	0.38 208	0.25 133	0.57 301	0.26 196	0.13 117	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.12 100	0.14 287

sCroCo_RVC	0.35 267	0.28 493	0.69 528	0.51 565	0.39 571	0.41 313	0.31 280	0.49 177	0.45 236	0.31 144	0.48 217	0.38 208	0.32 242	0.46 206	0.32 282	0.21 476	0.22 561	0.19 397	0.19 458	0.21 468	0.20 474

TestStereo-Hl	0.35 267	0.17 144	0.48 394	0.31 50	0.22 202	0.38 273	0.27 193	0.74 376	0.61 305	0.49 271	0.69 313	0.39 215	0.32 242	0.64 393	0.38 372	0.16 312	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.16 369

quiztm	0.29 186	0.19 231	0.35 191	0.40 334	0.23 256	0.27 104	0.33 321	0.63 273	0.39 197	0.45 251	0.60 277	0.39 215	0.18 39	0.40 140	0.26 196	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.14 200	0.10 60

DA	0.29 186	0.17 144	0.31 115	0.40 334	0.20 139	0.74 511	0.33 321	0.47 163	0.44 227	0.34 170	0.39 180	0.39 215	0.32 242	0.32 66	0.24 136	0.15 255	0.11 226	0.16 253	0.11 148	0.15 267	0.10 60

GGEV	0.29 186	0.17 144	0.31 115	0.40 334	0.20 139	0.74 511	0.33 321	0.47 163	0.44 227	0.34 170	0.39 180	0.39 215	0.32 242	0.32 66	0.24 136	0.15 255	0.11 226	0.16 253	0.11 148	0.15 267	0.10 60

999	0.27 163	0.16 95	0.35 191	0.36 198	0.24 289	0.31 176	0.27 193	0.49 177	0.38 185	0.26 85	0.30 118	0.39 215	0.23 110	0.63 378	0.25 167	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.12 189	0.12 100	0.14 287

fffy	0.28 171	0.21 318	0.34 175	0.37 222	0.23 256	0.33 204	0.29 232	0.51 190	0.41 205	0.32 159	0.37 172	0.39 215	0.27 164	0.50 240	0.27 216	0.12 61	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.14 200	0.11 133

WCG-NET	0.28 171	0.15 66	0.33 154	0.33 97	0.19 97	0.33 204	0.27 193	0.39 87	0.80 427	0.46 258	0.49 221	0.39 215	0.25 133	0.40 140	0.25 167	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.11 148	0.12 100	0.10 60

rvit_stereo_0081	0.32 218	0.24 419	0.47 372	0.43 438	0.26 368	0.30 157	0.37 402	0.42 118	0.55 290	0.36 185	0.40 185	0.39 215	0.35 279	0.43 173	0.33 295	0.22 503	0.16 471	0.19 397	0.16 344	0.19 426	0.13 241

rvit_stereo_0082	0.32 218	0.24 419	0.47 372	0.43 438	0.26 368	0.30 157	0.37 402	0.42 118	0.55 290	0.36 185	0.40 185	0.39 215	0.35 279	0.43 173	0.33 295	0.22 503	0.16 471	0.19 397	0.16 344	0.19 426	0.13 241

RSM	0.25 121	0.18 190	0.33 154	0.36 198	0.20 139	0.27 104	0.34 338	0.51 190	0.27 65	0.26 85	0.23 47	0.39 215	0.21 82	0.56 289	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.14 200	0.10 60

CASnet	0.30 204	0.20 278	0.33 154	0.41 371	0.16 24	0.26 86	0.24 134	0.52 200	0.53 279	0.52 285	0.54 254	0.39 215	0.24 120	0.40 140	0.26 196	0.14 177	0.10 95	0.22 485	0.18 427	0.18 392	0.11 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.28 171	0.19 231	0.40 270	0.38 259	0.19 97	0.38 273	0.23 115	0.57 229	0.41 205	0.45 251	0.49 221	0.39 215	0.27 164	0.33 83	0.23 119	0.14 177	0.12 297	0.14 164	0.11 148	0.12 100	0.11 133

raft_robust	0.41 357	0.23 381	0.36 203	0.42 417	0.21 170	0.40 293	0.33 321	0.79 404	0.98 532	0.79 439	0.87 416	0.39 215	0.33 261	0.84 523	0.29 258	0.13 117	0.12 297	0.16 253	0.17 399	0.15 267	0.12 193

PMTNet	0.32 218	0.16 95	0.24 16	0.29 12	0.18 67	0.45 344	0.22 89	0.56 221	0.63 320	0.46 258	0.54 254	0.39 215	0.34 273	0.48 226	0.24 136	0.75 668	0.10 95	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133

ManiGeoR	0.33 235	0.17 144	0.43 316	0.31 50	0.22 202	0.40 293	0.27 193	0.73 372	0.49 261	0.40 226	0.63 287	0.40 229	0.32 242	0.62 364	0.41 397	0.16 312	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.16 369

HLf10	0.33 235	0.17 144	0.43 316	0.31 50	0.22 202	0.40 293	0.27 193	0.73 372	0.49 261	0.40 226	0.63 287	0.40 229	0.32 242	0.62 364	0.41 397	0.16 312	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.16 369

TestStereo_HL1	0.34 247	0.17 144	0.43 316	0.31 50	0.22 202	0.37 259	0.26 170	0.72 360	0.61 305	0.48 268	0.60 277	0.40 229	0.31 235	0.62 364	0.39 381	0.16 312	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.16 369

Foundation-i1c-attn	0.23 78	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.35 233	0.27 193	0.45 152	0.28 78	0.28 119	0.34 149	0.40 229	0.30 218	0.33 83	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 103	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.40 293	0.26 170	0.48 172	0.25 55	0.31 144	0.33 138	0.40 229	0.30 218	0.35 103	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 103	0.13 4	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.40 293	0.29 232	0.49 177	0.25 55	0.33 166	0.35 157	0.40 229	0.30 218	0.34 93	0.23 119	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.10 60

rvit_stereo_0081_aga	0.31 212	0.28 493	0.44 329	0.42 417	0.29 457	0.34 220	0.31 280	0.44 145	0.40 201	0.39 217	0.44 199	0.40 229	0.32 242	0.42 162	0.29 258	0.23 520	0.17 491	0.19 397	0.16 344	0.20 444	0.15 319

rvit_stereo_0080	0.31 212	0.25 445	0.40 270	0.39 291	0.28 428	0.27 104	0.46 506	0.49 177	0.44 227	0.35 180	0.42 191	0.40 229	0.28 180	0.41 151	0.33 295	0.22 503	0.17 491	0.17 300	0.16 344	0.22 491	0.15 319

MGS-Stereo	0.28 171	0.19 231	0.40 270	0.36 198	0.23 256	0.37 259	0.30 252	0.39 87	0.44 227	0.31 144	0.51 235	0.40 229	0.24 120	0.43 173	0.26 196	0.15 255	0.12 297	0.15 216	0.13 237	0.14 200	0.13 241

whm_eth	0.31 212	0.25 445	0.40 270	0.39 291	0.28 428	0.27 104	0.46 506	0.49 177	0.44 227	0.35 180	0.42 191	0.40 229	0.28 180	0.41 151	0.33 295	0.22 503	0.17 491	0.17 300	0.16 344	0.22 491	0.15 319

DCANet-4	0.36 286	0.20 278	0.48 394	0.34 127	0.19 97	0.29 138	0.30 252	0.66 299	0.92 505	0.69 380	0.78 358	0.40 229	0.47 381	0.45 190	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.13 241

MIPNet	0.37 302	0.21 318	0.59 475	0.39 291	0.25 320	0.50 365	0.28 223	0.77 394	0.70 355	0.65 348	0.60 277	0.40 229	0.49 390	0.44 185	0.37 363	0.14 177	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.14 200	0.13 241

water-stereo	0.28 171	0.14 25	0.29 80	0.35 170	0.19 97	0.36 247	0.23 115	0.62 265	0.38 185	0.39 217	0.62 286	0.41 241	0.35 279	0.28 15	0.27 216	0.14 177	0.13 369	0.13 108	0.12 189	0.12 100	0.10 60

MM-Stereo_test3	0.34 247	0.19 231	0.31 115	0.41 371	0.25 320	0.35 233	0.44 499	0.72 360	0.92 505	0.46 258	0.52 247	0.41 241	0.29 199	0.44 185	0.28 239	0.16 312	0.15 439	0.17 300	0.13 237	0.14 200	0.13 241

HART	0.29 186	0.16 95	0.32 135	0.40 334	0.21 170	0.32 195	0.26 170	0.62 265	0.31 109	0.33 166	0.65 296	0.41 241	0.22 96	0.55 278	0.25 167	0.12 61	0.10 95	0.15 216	0.11 148	0.15 267	0.11 133

rvit_stereo_ft	0.33 235	0.25 445	0.47 372	0.52 578	0.32 515	0.33 204	0.47 513	0.49 177	0.50 267	0.34 170	0.41 188	0.41 241	0.32 242	0.48 226	0.34 311	0.22 503	0.14 408	0.19 397	0.18 427	0.19 426	0.14 287

MaDis-Stereo	0.26 139	0.18 190	0.36 203	0.36 198	0.26 368	0.27 104	0.27 193	0.43 137	0.35 149	0.27 105	0.26 83	0.41 241	0.28 180	0.40 140	0.28 239	0.16 312	0.14 408	0.16 253	0.13 237	0.14 200	0.12 193

LoS	0.29 186	0.15 66	0.30 94	0.29 12	0.18 67	0.33 204	0.29 232	0.51 190	0.72 368	0.34 170	0.52 247	0.41 241	0.28 180	0.47 215	0.28 239	0.15 255	0.11 226	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.11 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.25 121	0.16 95	0.33 154	0.34 127	0.20 139	0.35 233	0.20 47	0.52 200	0.36 159	0.28 119	0.27 91	0.41 241	0.18 39	0.45 190	0.26 196	0.14 177	0.10 95	0.16 253	0.14 277	0.13 149	0.11 133

MC-Stereo	0.28 171	0.17 144	0.32 135	0.38 259	0.20 139	0.26 86	0.26 170	0.49 177	0.37 176	0.37 192	0.61 283	0.41 241	0.31 235	0.55 278	0.25 167	0.13 117	0.09 27	0.14 164	0.12 189	0.12 100	0.11 133

RAFT+CT+SA	0.39 334	0.23 381	0.36 203	0.51 565	0.27 403	0.29 138	0.46 506	0.75 384	0.80 427	0.51 279	0.89 428	0.41 241	0.40 339	0.78 496	0.32 282	0.14 177	0.11 226	0.18 353	0.18 427	0.15 267	0.14 287

GLC_STEREO	0.29 186	0.19 231	0.27 57	0.44 458	0.19 97	0.31 176	0.26 170	0.47 163	0.43 220	0.37 192	0.47 214	0.41 241	0.23 110	0.50 240	0.34 311	0.14 177	0.18 513	0.19 397	0.16 344	0.16 323	0.13 241

TestStereo_HL3	0.33 235	0.17 144	0.57 469	0.30 24	0.21 170	0.34 220	0.24 134	0.65 288	0.47 248	0.42 238	0.59 274	0.42 251	0.35 279	0.68 433	0.51 477	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.14 200	0.15 319

TestStereo_HL2	0.34 247	0.16 95	0.47 372	0.30 24	0.21 170	0.43 325	0.25 148	0.67 309	0.52 275	0.42 238	0.70 318	0.42 251	0.37 314	0.65 401	0.40 390	0.16 312	0.11 226	0.13 108	0.11 148	0.14 200	0.15 319

VMStereo-Base	0.28 171	0.16 95	0.27 57	0.30 24	0.17 38	0.30 157	0.27 193	0.50 187	0.65 333	0.32 159	0.47 214	0.42 251	0.24 120	0.41 151	0.27 216	0.15 255	0.11 226	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.14 287

tg	0.33 235	0.18 190	0.37 221	0.39 291	0.22 202	0.38 273	0.26 170	0.70 345	0.56 297	0.47 265	0.65 296	0.42 251	0.24 120	0.55 278	0.33 295	0.14 177	0.10 95	0.18 353	0.17 399	0.14 200	0.11 133

rvit_stereo_0083	0.34 247	0.24 419	0.50 421	0.44 458	0.27 403	0.34 220	0.35 363	0.45 152	0.62 309	0.37 192	0.47 214	0.42 251	0.35 279	0.40 140	0.36 346	0.22 503	0.20 544	0.20 428	0.17 399	0.20 444	0.14 287

4D-IteraStereo	0.33 235	0.18 190	0.40 270	0.40 334	0.24 289	0.32 195	0.27 193	0.58 237	0.72 368	0.65 348	0.54 254	0.42 251	0.23 110	0.45 190	0.28 239	0.14 177	0.09 27	0.19 397	0.16 344	0.16 323	0.11 133

fff	0.37 302	0.16 95	0.41 281	0.34 127	0.19 97	0.29 138	0.30 252	0.69 329	1.06 572	0.69 380	0.78 358	0.42 251	0.63 479	0.46 206	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.13 241

dd	0.43 375	0.38 564	0.55 459	0.44 458	0.25 320	0.47 355	0.38 424	0.70 345	1.05 566	0.59 304	0.65 296	0.42 251	0.39 333	0.66 411	0.50 467	0.24 533	0.15 439	0.21 470	0.15 310	0.22 491	0.18 415

CroCo-Stereo	0.26 139	0.22 359	0.36 203	0.48 520	0.22 202	0.20 22	0.29 232	0.51 190	0.44 227	0.28 119	0.23 47	0.42 251	0.26 150	0.29 29	0.26 196	0.15 255	0.13 369	0.13 108	0.11 148	0.16 323	0.12 193
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
csc	0.37 302	0.16 95	0.41 281	0.34 127	0.19 97	0.29 138	0.30 252	0.69 329	1.06 572	0.69 380	0.78 358	0.42 251	0.63 479	0.46 206	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.13 241

cscssc	0.37 302	0.16 95	0.41 281	0.34 127	0.19 97	0.29 138	0.30 252	0.69 329	1.06 572	0.69 380	0.78 358	0.42 251	0.63 479	0.46 206	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.13 241

HLF11	0.34 247	0.17 144	0.42 302	0.30 24	0.23 256	0.36 247	0.22 89	0.69 329	0.48 257	0.49 271	0.66 303	0.43 262	0.37 314	0.70 447	0.45 440	0.15 255	0.12 297	0.13 108	0.11 148	0.15 267	0.17 396

DLNR-FE	20.05 715	36.38 723	38.08 720	170.06 736	60.08 730	0.23 45	0.20 47	14.13 713	0.36 159	0.44 247	0.66 303	0.43 262	0.21 82	0.63 378	0.28 239	5.38 710	0.10 95	0.15 216	0.11 148	73.09 735	0.11 133

xyz-stereo-finetune2	0.36 286	0.19 231	0.38 234	0.32 78	0.19 97	0.82 548	0.29 232	0.52 200	0.32 123	0.51 279	0.78 358	0.43 262	0.45 371	0.69 440	0.44 431	0.13 117	0.12 297	0.17 300	0.13 237	0.12 100	0.13 241

GCAP-BAT	0.28 171	0.15 66	0.42 302	0.33 97	0.21 170	0.25 76	0.25 148	0.45 152	0.54 283	0.34 170	0.42 191	0.43 262	0.27 164	0.48 226	0.24 136	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.11 36	0.12 193

DLNR_Zeroshot_test	20.09 716	36.28 722	38.04 719	169.85 735	61.80 731	0.23 45	0.20 47	13.88 712	0.37 176	0.44 247	0.66 303	0.43 262	0.21 82	0.62 364	0.28 239	5.46 711	0.10 95	0.15 216	0.11 148	72.60 734	0.11 133

GCAPDPT-zeroshot	0.28 171	0.15 66	0.42 302	0.33 97	0.21 170	0.25 76	0.25 148	0.45 152	0.54 283	0.34 170	0.42 191	0.43 262	0.27 164	0.48 226	0.24 136	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.11 36	0.12 193

ADStereo(finetuned)	0.37 302	0.16 95	0.49 408	0.34 127	0.19 97	0.30 157	0.30 252	0.68 320	0.91 500	0.70 386	0.77 347	0.43 262	0.69 517	0.45 190	0.33 295	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.13 149	0.12 193

test_4	0.36 286	0.18 190	0.31 115	0.44 458	0.25 320	0.20 22	0.34 338	0.56 221	0.41 205	0.59 304	1.45 611	0.43 262	0.25 133	0.63 378	0.28 239	0.12 61	0.10 95	0.17 300	0.19 458	0.15 267	0.11 133

s12784h	0.36 286	0.15 66	0.24 16	0.34 127	0.15 5	0.77 524	0.29 232	0.80 407	0.83 445	0.56 297	0.57 268	0.43 262	0.40 339	0.57 301	0.33 295	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.09 13	0.14 200	0.09 6

DCANet	0.36 286	0.16 95	0.41 281	0.34 127	0.19 97	0.30 157	0.30 252	0.68 320	0.91 500	0.70 386	0.77 347	0.43 262	0.57 439	0.45 190	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.13 149	0.12 193

Foundation-i1	0.26 139	0.14 25	0.25 30	0.33 97	0.21 170	0.39 287	0.26 170	0.60 253	0.38 185	0.35 180	0.38 175	0.44 272	0.29 199	0.32 66	0.26 196	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.10 60

IPLGR	0.39 334	0.21 318	0.63 496	0.39 291	0.22 202	0.49 363	0.29 232	0.76 391	0.74 383	0.78 434	0.77 347	0.44 272	0.42 349	0.47 215	0.38 372	0.13 117	0.12 297	0.16 253	0.14 277	0.15 267	0.13 241

DNS	0.26 139	0.17 144	0.36 203	0.37 222	0.22 202	0.33 204	0.23 115	0.47 163	0.30 98	0.34 170	0.34 149	0.45 274	0.24 120	0.28 15	0.21 55	0.19 434	0.11 226	0.13 108	0.12 189	0.16 323	0.16 369

AIO-test1	0.38 317	0.18 190	0.38 234	0.50 549	0.24 289	0.46 349	0.30 252	0.70 345	1.19 601	0.40 226	0.71 321	0.45 274	0.29 199	0.53 264	0.27 216	0.15 255	0.13 369	0.19 397	0.21 507	0.13 149	0.17 396

IPLGR_C	0.40 346	0.21 318	0.64 501	0.45 483	0.33 527	0.52 374	0.34 338	0.66 299	0.62 309	0.82 463	0.92 439	0.45 274	0.32 242	0.52 255	0.46 451	0.17 367	0.12 297	0.15 216	0.14 277	0.13 149	0.14 287

ACRE	0.40 346	0.21 318	0.65 507	0.45 483	0.33 527	0.51 369	0.33 321	0.66 299	0.63 320	0.80 441	0.92 439	0.45 274	0.32 242	0.52 255	0.45 440	0.16 312	0.12 297	0.15 216	0.14 277	0.13 149	0.14 287

RAFT-345	0.40 346	0.18 190	0.40 270	0.38 259	0.22 202	0.33 204	0.26 170	0.61 260	0.51 272	0.74 415	1.79 635	0.45 274	0.33 261	0.66 411	0.36 346	0.14 177	0.11 226	0.18 353	0.14 277	0.13 149	0.13 241

rafts_anoy	0.37 302	0.21 318	0.36 203	0.41 371	0.26 368	0.30 157	0.33 321	0.67 309	0.90 493	0.58 302	0.66 303	0.45 274	0.33 261	0.47 215	0.39 381	0.16 312	0.11 226	0.21 470	0.23 541	0.17 363	0.14 287

Anonymous3	0.46 405	0.34 536	0.86 580	0.50 549	0.37 555	0.81 540	0.50 532	0.72 360	0.65 333	0.51 279	0.65 296	0.45 274	0.45 371	0.64 393	0.38 372	0.24 533	0.24 580	0.22 485	0.21 507	0.23 508	0.23 519

raftrobust	0.34 247	0.19 231	0.36 203	0.41 371	0.27 403	0.30 157	0.25 148	0.71 354	0.63 320	0.58 302	0.55 263	0.45 274	0.46 377	0.51 248	0.29 258	0.16 312	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.12 100	0.13 241

CroCo-Stereo Lap2	0.28 171	0.24 419	0.39 256	0.50 549	0.29 457	0.20 22	0.31 280	0.49 177	0.38 185	0.24 63	0.27 91	0.46 282	0.31 235	0.39 131	0.30 265	0.14 177	0.15 439	0.16 253	0.13 237	0.16 323	0.15 319

CIPLG	0.41 357	0.21 318	0.63 496	0.45 483	0.33 527	0.52 374	0.33 321	0.65 288	0.60 304	0.82 463	0.96 456	0.46 282	0.32 242	0.55 278	0.44 431	0.16 312	0.12 297	0.15 216	0.14 277	0.13 149	0.14 287

FACV-RUCA	0.43 375	0.28 493	0.47 372	0.45 483	0.33 527	0.58 421	0.34 338	0.82 413	0.73 375	0.57 300	0.84 395	0.47 284	0.50 400	0.54 271	0.39 381	0.22 503	0.15 439	0.35 609	0.16 344	0.28 552	0.21 494

RCA-Stereo	0.35 267	0.17 144	0.34 175	0.38 259	0.22 202	0.31 176	0.34 338	0.68 320	1.24 610	0.45 251	0.65 296	0.47 284	0.43 355	0.38 125	0.27 216	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.11 133

AnonymousM	0.41 357	0.81 651	0.29 80	0.34 127	0.22 202	0.28 126	0.38 424	0.53 212	0.41 205	0.70 386	0.49 221	0.47 284	0.27 164	0.41 151	0.31 273	0.15 255	0.12 297	1.51 678	0.26 581	0.12 100	0.10 60

TestStereo	0.38 317	0.31 519	0.40 270	0.45 483	0.20 139	0.40 293	0.37 402	0.66 299	0.65 333	0.53 288	0.78 358	0.47 284	0.40 339	0.55 278	0.37 363	0.18 401	0.13 369	0.20 428	0.15 310	0.22 491	0.13 241

GES	0.44 383	0.23 381	0.57 469	0.40 334	0.30 476	0.59 433	0.36 385	0.96 472	0.68 347	0.74 415	0.83 390	0.47 284	0.48 386	0.67 422	0.43 413	0.22 503	0.16 471	0.17 300	0.16 344	0.18 392	0.23 519

DFGA-Net	0.45 394	0.29 505	0.80 571	0.42 417	0.32 515	0.53 382	0.35 363	0.78 400	0.89 490	0.66 361	0.75 337	0.48 289	0.39 333	0.74 473	0.60 510	0.15 255	0.13 369	0.19 397	0.18 427	0.20 444	0.17 396

WCG-NET（raft）	0.31 212	0.15 66	0.36 203	0.32 78	0.19 97	0.35 233	0.27 193	0.51 190	0.78 416	0.45 251	0.55 263	0.48 289	0.27 164	0.54 271	0.26 196	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.12 100	0.11 133

TestStereo1	0.43 375	0.23 381	0.41 281	0.51 565	0.24 289	0.34 220	0.40 457	0.77 394	0.90 493	0.68 372	0.96 456	0.48 289	0.46 377	0.91 554	0.32 282	0.16 312	0.13 369	0.18 353	0.15 310	0.14 200	0.13 241

SA-5K	0.43 375	0.23 381	0.41 281	0.51 565	0.24 289	0.34 220	0.40 457	0.77 394	0.90 493	0.68 372	0.96 456	0.48 289	0.46 377	0.91 554	0.32 282	0.16 312	0.13 369	0.18 353	0.15 310	0.14 200	0.13 241

SA	0.44 383	0.25 445	0.46 359	0.46 504	0.24 289	0.43 325	0.36 385	0.75 384	0.96 525	0.59 304	1.03 495	0.48 289	0.52 407	0.94 570	0.32 282	0.16 312	0.12 297	0.21 470	0.19 458	0.15 267	0.13 241

DN-CSS_ROB	0.43 375	0.26 462	0.62 486	0.40 334	0.29 457	0.44 335	0.27 193	0.77 394	0.75 388	0.72 404	1.09 521	0.48 289	0.43 355	0.69 440	0.37 363	0.15 255	0.12 297	0.21 470	0.19 458	0.18 392	0.16 369

RT-Monster	0.32 218	0.17 144	0.30 94	0.34 127	0.26 368	0.38 273	0.20 47	0.56 221	0.76 397	0.61 315	0.64 293	0.49 295	0.28 180	0.41 151	0.30 265	0.14 177	0.11 226	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.13 241

Lsterematch	0.38 317	0.17 144	0.38 234	0.37 222	0.20 139	0.42 320	0.27 193	0.57 229	0.71 366	0.66 361	1.02 490	0.49 295	0.40 339	0.57 301	0.43 413	0.16 312	0.10 95	0.15 216	0.13 237	0.14 200	0.14 287

FSD					0.46 614	0.48 358	0.52 551	0.53 212	0.48 257	0.48 268	0.48 217	0.49 295	0.48 386	0.51 248	0.49 465	0.45 644	0.42 657	0.47 640	0.46 647	0.46 632

Occ-G	0.26 139	0.14 25	0.28 73	0.34 127	0.20 139	0.27 104	0.34 338	0.41 109	0.31 109	0.29 132	0.43 197	0.49 295	0.25 133	0.47 215	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.14 164	0.11 148	0.12 100	0.12 193

EKT-Stereo	0.35 267	0.23 381	0.39 256	0.43 438	0.29 457	0.38 273	0.31 280	0.69 329	0.64 328	0.45 251	0.63 287	0.49 295	0.27 164	0.56 289	0.33 295	0.18 401	0.14 408	0.18 353	0.15 310	0.16 323	0.16 369

DF	0.26 139	0.15 66	0.38 234	0.35 170	0.19 97	0.26 86	0.26 170	0.42 118	0.27 65	0.29 132	0.49 221	0.50 300	0.22 96	0.48 226	0.20 30	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.11 133

DN	0.30 204	0.17 144	0.33 154	0.37 222	0.26 368	0.35 233	0.27 193	0.54 215	0.55 290	0.32 159	0.42 191	0.50 300	0.23 110	0.39 131	0.22 80	0.21 476	0.14 408	0.16 253	0.13 237	0.17 363	0.18 415

rvit_0105_6	0.38 317	0.28 493	0.64 501	0.50 549	0.30 476	0.39 287	0.38 424	0.51 190	0.67 341	0.40 226	0.45 203	0.50 300	0.41 347	0.54 271	0.36 346	0.27 563	0.26 594	0.24 523	0.21 507	0.22 491	0.16 369

anonymousdsp2	0.35 267	0.20 278	0.43 316	0.37 222	0.24 289	0.48 358	0.31 280	0.86 428	0.65 333	0.55 294	0.50 225	0.50 300	0.34 273	0.56 289	0.31 273	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.10 83	0.16 323	0.14 287

DRaft	0.49 451	0.17 144	0.47 372	0.37 222	0.25 320	0.58 421	0.40 457	0.65 288	0.85 458	1.02 577	1.75 634	0.50 300	0.82 574	0.63 378	0.40 390	0.13 117	0.11 226	0.16 253	0.16 344	0.14 200	0.15 319

raft+_RVC	0.38 317	0.19 231	0.35 191	0.37 222	0.25 320	0.45 344	0.37 402	0.78 400	0.89 490	0.51 279	0.78 358	0.50 300	0.29 199	0.53 264	0.40 390	0.15 255	0.12 297	0.17 300	0.15 310	0.14 200	0.12 193

DStereoRT	0.74 572	0.19 231	0.50 421	0.51 565	0.33 527	1.10 604	0.34 338	0.82 413	0.76 397	0.78 434	1.05 505	0.51 306	0.73 541	0.76 483	0.48 462	0.16 312	0.13 369	3.96 710	1.37 700	0.19 426	0.14 287

Reg-Stereo(zero)	0.30 204	0.16 95	0.28 73	0.34 127	0.18 67	0.32 195	0.20 47	0.63 273	0.68 347	0.50 276	0.52 247	0.51 306	0.30 218	0.45 190	0.25 167	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.11 133

model_zeroshot	0.33 235	0.18 190	0.48 394	0.39 291	0.28 428	0.45 344	0.25 148	0.63 273	0.45 236	0.61 315	0.50 225	0.51 306	0.25 133	0.45 190	0.26 196	0.16 312	0.13 369	0.15 216	0.14 277	0.13 149	0.13 241

MyStereo05	0.44 383	0.21 318	0.45 342	0.41 371	0.28 428	0.41 313	0.50 532	0.93 456	1.09 583	0.76 424	0.61 283	0.51 306	0.57 439	0.73 466	0.42 405	0.14 177	0.13 369	0.18 353	0.17 399	0.17 363	0.15 319

RALCasStereoNet	0.36 286	0.21 318	0.37 221	0.42 417	0.26 368	0.35 233	0.38 424	0.63 273	0.64 328	0.50 276	0.72 322	0.51 306	0.29 199	0.59 340	0.36 346	0.16 312	0.14 408	0.15 216	0.13 237	0.17 363	0.16 369

AE-Stereo	0.34 247	0.21 318	0.42 302	0.48 520	0.31 498	0.48 358	0.35 363	0.61 260	0.62 309	0.32 159	0.55 263	0.52 311	0.27 164	0.47 215	0.29 258	0.13 117	0.13 369	0.18 353	0.16 344	0.15 267	0.12 193

TRStereo	0.37 302	0.27 479	0.59 475	0.47 512	0.41 583	0.29 138	0.30 252	0.84 421	0.59 302	0.52 285	0.41 188	0.52 311	0.26 150	0.73 466	0.27 216	0.17 367	0.12 297	0.19 397	0.19 458	0.13 149	0.11 133

HHNet	0.41 357	0.17 144	0.41 281	0.34 127	0.37 555	0.33 204	0.34 338	0.69 329	0.75 388	0.86 493	1.30 583	0.52 311	0.32 242	0.52 255	0.35 329	0.15 255	0.11 226	0.19 397	0.15 310	0.15 267	0.24 528

DIP-Stereo	0.39 334	0.21 318	0.50 421	0.41 371	0.28 428	0.62 451	0.27 193	0.77 394	0.40 201	0.64 339	0.86 408	0.52 311	0.33 261	0.66 411	0.42 405	0.15 255	0.13 369	0.17 300	0.14 277	0.15 267	0.15 319
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	0.36 286	0.21 318	0.42 302	0.35 170	0.22 202	0.62 451	0.29 232	0.69 329	0.43 220	0.60 308	0.53 251	0.53 315	0.48 386	0.56 289	0.40 390	0.18 401	0.14 408	0.16 253	0.13 237	0.17 363	0.17 396

Sa-1000	0.48 433	0.24 419	0.41 281	0.45 483	0.25 320	0.59 433	0.34 338	0.81 411	0.93 511	0.82 463	1.50 615	0.53 315	0.45 371	0.92 557	0.30 265	0.15 255	0.12 297	0.21 470	0.19 458	0.15 267	0.13 241

CRE-IMP	0.36 286	0.23 381	0.49 408	0.42 417	0.24 289	0.41 313	0.21 72	0.57 229	0.41 205	0.65 348	0.72 322	0.53 315	0.37 314	0.61 354	0.38 372	0.17 367	0.11 226	0.19 397	0.15 310	0.21 468	0.18 415

test-1	0.36 286	0.19 231	0.71 537	0.46 504	0.26 368	0.44 335	0.36 385	0.60 253	0.59 302	0.48 268	0.67 309	0.53 315	0.36 307	0.40 140	0.29 258	0.14 177	0.11 226	0.16 253	0.14 277	0.15 267	0.16 369

FE-Mocha	0.32 218	0.19 231	0.50 421	0.38 259	0.27 403	0.30 157	0.20 47	0.71 354	0.36 159	0.65 348	0.56 266	0.54 319	0.25 133	0.38 125	0.22 80	0.15 255	0.10 95	0.17 300	0.16 344	0.13 149	0.12 193

IGEV-FE	0.34 247	0.18 190	0.67 517	0.39 291	0.28 428	0.30 157	0.25 148	0.74 376	0.31 109	0.62 318	0.57 268	0.54 319	0.25 133	0.53 264	0.27 216	0.14 177	0.10 95	0.15 216	0.14 277	0.14 200	0.12 193

IGEV_Zeroshot_test	0.34 247	0.18 190	0.67 517	0.39 291	0.28 428	0.30 157	0.25 148	0.74 376	0.31 109	0.62 318	0.57 268	0.54 319	0.25 133	0.53 264	0.27 216	0.14 177	0.10 95	0.15 216	0.14 277	0.14 200	0.12 193

StereoVision	0.42 365	0.28 493	0.45 342	0.49 535	0.28 428	0.38 273	0.38 424	0.72 360	0.62 309	0.44 247	1.14 540	0.54 319	0.39 333	0.56 289	0.34 311	0.21 476	0.24 580	0.25 536	0.24 557	0.26 537	0.16 369

SFCPSM	0.47 420	0.21 318	0.55 459	0.40 334	0.27 403	0.87 559	0.37 402	1.33 621	0.77 406	0.80 441	0.84 395	0.54 319	0.49 390	0.57 301	0.37 363	0.18 401	0.13 369	0.18 353	0.20 484	0.16 323	0.15 319

rvit_0105_4	0.41 357	0.29 505	0.71 537	0.50 549	0.29 457	0.41 313	0.41 473	0.55 217	0.73 375	0.45 251	0.48 217	0.55 324	0.44 366	0.57 301	0.36 346	0.28 574	0.26 594	0.25 536	0.22 525	0.23 508	0.18 415

MyStereo04	0.44 383	0.22 359	0.44 329	0.42 417	0.28 428	0.40 293	0.50 532	1.00 486	1.08 581	0.62 318	0.58 273	0.55 324	0.57 439	0.71 453	0.44 431	0.14 177	0.13 369	0.18 353	0.17 399	0.17 363	0.16 369

Selective-RAFT	0.35 267	0.23 381	0.51 436	0.44 458	0.21 170	0.64 470	0.27 193	0.59 242	0.63 320	0.40 226	0.38 175	0.55 324	0.40 339	0.57 301	0.35 329	0.13 117	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.16 323	0.13 241

DCRE	0.37 302	0.18 190	0.46 359	0.45 483	0.32 515	0.42 320	0.37 402	0.63 273	0.51 272	0.47 265	0.94 443	0.56 327	0.36 307	0.52 255	0.32 282	0.14 177	0.13 369	0.15 216	0.14 277	0.14 200	0.13 241

NRIStereo	0.36 286	0.20 278	0.45 342	0.41 371	0.23 256	0.34 220	0.26 170	0.65 288	0.55 290	0.64 339	0.63 287	0.56 327	0.37 314	0.65 401	0.37 363	0.15 255	0.11 226	0.18 353	0.15 310	0.17 363	0.14 287

RAFT-RH_RVC	0.56 514	0.17 144	0.41 281	0.37 222	0.23 256	0.57 415	0.24 134	0.60 253	0.70 355	1.19 615	3.94 689	0.56 327	0.38 321	0.65 401	0.36 346	0.13 117	0.11 226	0.20 428	0.14 277	0.12 100	0.13 241

LMCR-Stereo	0.53 489	0.30 514	0.53 449	0.58 613	0.30 476	0.83 551	0.36 385	1.19 575	0.76 397	0.88 511	1.04 501	0.56 327	0.62 473	0.82 510	0.67 532	0.19 434	0.15 439	0.19 397	0.14 277	0.23 508	0.17 396

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 286	0.17 144	0.41 281	0.35 170	0.19 97	0.33 204	0.29 232	0.65 288	0.73 375	0.68 372	1.01 481	0.56 327	0.40 339	0.42 162	0.30 265	0.11 36	0.09 27	0.15 216	0.14 277	0.13 149	0.10 60

PSi22	0.30 204	0.18 190	0.30 94	0.36 198	0.19 97	0.30 157	0.19 28	0.42 118	0.73 375	0.27 105	0.32 135	0.57 332	0.43 355	0.77 491	0.25 167	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.14 200	0.11 133

NF-Stereo	0.38 317	0.20 278	0.45 342	0.41 371	0.25 320	0.26 86	0.31 280	0.69 329	0.70 355	0.65 348	0.77 347	0.57 332	0.30 218	0.67 422	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.16 323	0.27 551

ROB_FTStereo_v2	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.31 280	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.57 332	0.38 321	0.57 301	0.36 346	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

DeepStereo_RVC	0.36 286	0.21 318	0.47 372	0.40 334	0.24 289	0.26 86	0.22 89	0.60 253	0.38 185	0.69 380	0.67 309	0.57 332	0.51 405	0.56 289	0.39 381	0.16 312	0.12 297	0.18 353	0.15 310	0.19 426	0.18 415

cross-raft	0.34 247	0.20 278	0.37 221	0.44 458	0.23 256	0.32 195	0.35 363	0.74 376	0.40 201	0.60 308	0.77 347	0.57 332	0.27 164	0.43 173	0.28 239	0.12 61	0.10 95	0.15 216	0.13 237	0.15 267	0.11 133

RAFT-IKP	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.28 223	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.57 332	0.38 321	0.58 322	0.36 346	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

CFNet-RSSM	0.34 247	0.17 144	0.45 342	0.39 291	0.22 202	0.35 233	0.23 115	0.73 372	0.84 450	0.65 348	0.54 254	0.57 332	0.28 180	0.46 206	0.26 196	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.12 189	0.13 149	0.11 133

R-Stereo Train	0.39 334	0.18 190	0.42 302	0.42 417	0.26 368	0.40 293	0.32 309	0.72 360	0.34 136	0.89 515	1.28 576	0.57 332	0.35 279	0.42 162	0.32 282	0.15 255	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.14 200	0.13 241

RAFT-Stereo	0.39 334	0.18 190	0.42 302	0.42 417	0.26 368	0.40 293	0.32 309	0.72 360	0.34 136	0.89 515	1.28 576	0.57 332	0.35 279	0.42 162	0.32 282	0.15 255	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.14 200	0.13 241
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Stereo-weight	0.32 218	0.18 190	0.33 154	0.39 291	0.22 202	0.26 86	0.29 232	0.67 309	0.80 427	0.53 288	0.51 235	0.58 341	0.20 70	0.47 215	0.27 216	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.13 149	0.11 133

MyStereo8	0.40 346	0.20 278	0.54 454	0.41 371	0.29 457	0.53 382	0.29 232	0.65 288	0.49 261	0.71 393	0.98 470	0.58 341	0.43 355	0.50 240	0.51 477	0.15 255	0.12 297	0.16 253	0.14 277	0.19 426	0.19 449

UDGNet	0.48 433	0.77 648	0.50 421	0.48 520	0.31 498	0.41 313	0.34 338	0.70 345	0.92 505	0.65 348	0.60 277	0.58 341	0.43 355	0.63 378	0.41 397	0.32 603	0.15 439	0.66 660	0.19 458	0.36 601	0.21 494

Patchmatch Stereo++	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.58 322	0.36 346	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319
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
OCTAStereo	0.38 317	0.20 278	0.46 359	0.41 371	0.25 320	0.26 86	0.31 280	0.69 329	0.70 355	0.65 348	0.77 347	0.58 341	0.30 218	0.67 422	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.16 323	0.27 551

PSM-adaLoss	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.31 280	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.56 289	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

PSM-AAD	0.48 433	0.20 278	0.37 221	0.43 438	0.23 256	0.56 409	0.50 532	0.65 288	0.70 355	1.07 595	1.12 528	0.58 341	0.92 599	0.61 354	0.32 282	0.15 255	0.11 226	0.25 536	0.26 581	0.18 392	0.43 635

ROB_FTStereo	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.25 76	0.21 72	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.57 301	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

HUI-Stereo	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.60 253	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.50 240	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

DEmStereo	0.48 433	0.17 144	0.50 421	0.38 259	0.25 320	0.59 433	0.34 338	0.63 273	0.74 383	0.89 515	1.66 627	0.58 341	1.06 621	0.60 346	0.42 405	0.14 177	0.11 226	0.16 253	0.16 344	0.14 200	0.15 319

RE-Stereo	0.38 317	0.20 278	0.46 359	0.41 371	0.25 320	0.26 86	0.31 280	0.69 329	0.70 355	0.65 348	0.77 347	0.58 341	0.30 218	0.67 422	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.16 323	0.27 551

TVStereo	0.38 317	0.20 278	0.46 359	0.41 371	0.25 320	0.26 86	0.31 280	0.69 329	0.70 355	0.65 348	0.77 347	0.58 341	0.30 218	0.67 422	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.16 323	0.27 551

iGMRVC	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.30 252	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.58 322	0.36 346	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

iRAFT	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.58 322	0.36 346	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

Gwc-CoAtRS	0.34 247	0.17 144	0.44 329	0.39 291	0.23 256	0.34 220	0.22 89	0.70 345	0.75 388	0.60 308	0.59 274	0.58 341	0.29 199	0.45 190	0.26 196	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.12 100	0.12 193

rvit_stereo_0075_2	0.47 420	0.37 554	0.70 532	0.53 588	0.46 614	0.43 325	0.36 385	0.81 411	0.67 341	0.55 294	0.74 335	0.59 356	0.43 355	0.63 378	0.43 413	0.32 603	0.23 571	0.35 609	0.25 566	0.30 565	0.25 535

SDNR	0.86 597	0.37 554	1.47 651	0.40 334	0.38 565	3.38 690	0.33 321	0.90 447	0.98 532	0.99 564	2.09 651	0.59 356	0.71 534	1.29 623	0.70 539	0.51 655	0.56 672	0.36 614	0.26 581	0.43 624	0.46 641

x	0.39 334	0.24 419	0.41 281	0.34 127	0.23 256	0.52 374	0.32 309	0.86 428	0.52 275	0.57 300	0.70 318	0.59 356	0.50 400	0.49 232	0.46 451	0.17 367	0.15 439	0.17 300	0.15 310	0.17 363	0.16 369

PSM-softLoss	0.38 317	0.20 278	0.48 394	0.41 371	0.26 368	0.30 157	0.35 363	0.69 329	0.46 241	0.62 318	0.82 384	0.59 356	0.33 261	0.70 447	0.39 381	0.19 434	0.12 297	0.20 428	0.18 427	0.16 323	0.22 512

KMStereo	0.38 317	0.20 278	0.48 394	0.41 371	0.26 368	0.30 157	0.35 363	0.69 329	0.46 241	0.62 318	0.82 384	0.59 356	0.33 261	0.70 447	0.39 381	0.19 434	0.12 297	0.20 428	0.18 427	0.16 323	0.22 512

Prome-Stereo	0.46 405	0.19 231	0.35 191	0.44 458	0.26 368	0.40 293	0.45 502	0.68 320	0.44 227	0.96 552	1.84 638	0.59 356	0.67 507	0.61 354	0.32 282	0.14 177	0.11 226	0.16 253	0.14 277	0.16 323	0.29 565

Hybrid-DGEV-2	0.41 357	0.21 318	0.42 302	0.47 512	0.29 457	0.59 433	0.23 115	0.82 413	0.99 537	0.64 339	0.63 287	0.60 362	0.65 496	0.58 322	0.33 295	0.14 177	0.12 297	0.18 353	0.16 344	0.14 200	0.12 193

rvit_0105_5	0.42 365	0.31 519	0.73 546	0.50 549	0.29 457	0.44 335	0.42 483	0.61 260	0.74 383	0.51 279	0.51 235	0.60 362	0.47 381	0.57 301	0.38 372	0.27 563	0.25 588	0.25 536	0.23 541	0.22 491	0.18 415

knoymous	0.36 286	0.20 278	0.31 115	0.31 50	0.22 202	0.36 247	0.29 232	0.61 260	0.64 328	0.67 366	0.70 318	0.60 362	0.40 339	0.58 322	0.34 311	0.17 367	0.11 226	0.20 428	0.11 148	0.17 363	0.18 415

DisPM	0.39 334	0.19 231	0.44 329	0.41 371	0.27 403	0.24 58	0.31 280	0.65 288	0.57 299	0.87 501	0.87 416	0.60 362	0.32 242	0.76 483	0.32 282	0.18 401	0.12 297	0.19 397	0.17 399	0.15 267	0.20 474

iRaft-Stereo_20w	0.39 334	0.19 231	0.57 469	0.37 222	0.27 403	0.31 176	0.24 134	1.44 642	0.29 90	0.69 380	0.53 251	0.60 362	0.42 349	0.83 518	0.27 216	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.13 237	0.15 267	0.13 241

RALAANet	0.38 317	0.23 381	0.48 394	0.42 417	0.29 457	0.35 233	0.25 148	0.86 428	0.64 328	0.67 366	0.65 296	0.60 362	0.29 199	0.60 346	0.34 311	0.15 255	0.12 297	0.17 300	0.15 310	0.21 468	0.13 241

Hybrid-DGEV-03	0.45 394	0.19 231	0.33 154	0.43 438	0.27 403	0.56 409	0.26 170	0.65 288	0.74 383	0.94 543	1.92 642	0.61 368	0.30 218	0.55 278	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.18 353	0.16 344	0.14 200	0.11 133

MSKI-zero shot	0.32 218	0.17 144	0.34 175	0.39 291	0.21 170	0.32 195	0.22 89	0.61 260	0.43 220	0.52 285	0.64 293	0.61 368	0.20 70	0.74 473	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.10 83	0.12 100	0.12 193

RAFT-Test	0.34 247	0.18 190	0.37 221	0.38 259	0.23 256	0.50 365	0.23 115	0.69 329	0.40 201	0.60 308	0.85 405	0.61 368	0.28 180	0.46 206	0.27 216	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.11 148	0.13 149	0.12 193

CASS	0.45 394	0.27 479	0.42 302	0.48 520	0.22 202	0.61 443	0.34 338	0.97 476	0.62 309	0.71 393	0.85 405	0.61 368	0.55 430	0.57 301	0.41 397	0.29 581	0.16 471	0.22 485	0.18 427	0.22 491	0.28 558
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GwcNet-ADL	0.44 383	0.22 359	0.48 394	0.45 483	0.30 476	0.40 293	0.37 402	0.92 454	0.97 528	0.71 393	0.78 358	0.61 368	0.42 349	0.62 364	0.50 467	0.19 434	0.14 408	0.15 216	0.14 277	0.18 392	0.18 415

ASMatch	0.48 433	0.19 231	0.45 342	0.39 291	0.28 428	0.37 259	0.26 170	0.74 376	0.68 347	0.76 424	2.34 655	0.61 368	0.52 407	0.62 364	0.37 363	0.14 177	0.12 297	0.17 300	0.15 310	0.14 200	0.21 494

FADNet_RVC	0.55 503	0.37 554	1.17 620	0.44 458	0.31 498	0.56 409	0.34 338	1.06 516	0.88 476	0.67 366	0.90 432	0.61 368	0.65 496	0.93 563	0.70 539	0.21 476	0.18 513	0.26 555	0.23 541	0.31 571	0.28 558

test_sample4	0.47 420	0.26 462	0.50 421	0.35 170	0.22 202	0.69 492	0.38 424	1.15 558	0.81 435	0.78 434	0.82 384	0.62 375	0.53 412	0.63 378	0.44 431	0.21 476	0.15 439	0.21 470	0.19 458	0.21 468	0.19 449

CoDeX	0.47 420	0.20 278	0.49 408	0.42 417	0.25 320	0.75 517	0.36 385	1.27 610	0.80 427	0.82 463	0.96 456	0.62 375	0.57 439	0.60 346	0.36 346	0.17 367	0.12 297	0.17 300	0.15 310	0.16 323	0.14 287

mmm	0.44 383	0.27 479	0.46 359	0.38 259	0.24 289	0.61 443	0.35 363	0.94 461	0.53 279	0.72 404	1.05 505	0.63 377	0.50 400	0.57 301	0.45 440	0.18 401	0.15 439	0.23 506	0.20 484	0.20 444	0.18 415

MIM_Stereo	0.38 317	0.17 144	0.53 449	0.37 222	0.24 289	0.27 104	0.24 134	0.70 345	0.54 283	0.72 404	1.00 478	0.63 377	0.29 199	0.64 393	0.38 372	0.13 117	0.14 408	0.17 300	0.16 344	0.14 200	0.11 133

CrosDoStereo	0.50 467	0.18 190	0.45 342	0.38 259	0.24 289	0.40 293	1.18 666	0.67 309	0.86 463	0.94 543	1.37 592	0.63 377	0.77 558	0.65 401	0.45 440	0.15 255	0.12 297	0.17 300	0.18 427	0.14 200	0.14 287

DeepStereo_LL	0.50 467	0.18 190	0.45 342	0.38 259	0.24 289	0.40 293	1.18 666	0.67 309	0.86 463	0.94 543	1.37 592	0.63 377	0.77 558	0.65 401	0.45 440	0.15 255	0.12 297	0.17 300	0.18 427	0.14 200	0.14 287

111	0.40 346	0.17 144	0.41 281	0.34 127	0.19 97	0.52 374	0.28 223	0.74 376	1.16 595	0.50 276	0.91 435	0.63 377	0.48 386	0.61 354	0.35 329	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.12 189	0.13 149	0.13 241

FENet	0.42 365	0.22 359	0.38 234	0.39 291	0.24 289	0.55 395	0.32 309	0.79 404	0.70 355	0.71 393	0.72 322	0.63 377	0.57 439	0.62 364	0.44 431	0.19 434	0.13 369	0.19 397	0.17 399	0.18 392	0.19 449

rvit_0105_3	0.47 420	0.34 536	0.77 567	0.54 595	0.31 498	0.49 363	0.47 513	0.63 273	0.79 425	0.65 348	0.59 274	0.64 383	0.50 400	0.65 401	0.39 381	0.29 581	0.27 603	0.29 585	0.28 594	0.21 468	0.20 474

test_sample5	0.47 420	0.26 462	0.49 408	0.36 198	0.22 202	0.64 470	0.39 446	1.13 545	0.81 435	0.77 430	0.94 443	0.64 383	0.54 424	0.65 401	0.43 413	0.21 476	0.16 471	0.22 485	0.20 484	0.22 491	0.20 474

DualNet	0.48 433	0.26 462	0.49 408	0.36 198	0.22 202	0.64 470	0.39 446	1.13 545	0.81 435	0.80 441	1.03 495	0.64 383	0.54 424	0.65 401	0.43 413	0.21 476	0.16 471	0.22 485	0.20 484	0.22 491	0.20 474

Any-RAFT	0.35 267	0.16 95	0.30 94	0.34 127	0.21 170	0.52 374	0.22 89	0.88 440	0.73 375	0.53 288	0.73 326	0.64 383	0.28 180	0.46 206	0.24 136	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.12 193

AASNet	0.53 489	0.25 445	0.52 442	0.49 535	0.32 515	0.74 511	0.40 457	1.50 648	0.86 463	0.86 493	0.92 439	0.64 383	0.59 456	0.59 340	0.79 557	0.23 520	0.19 532	0.20 428	0.16 344	0.21 468	0.19 449

GMOStereo	0.37 302	0.19 231	0.38 234	0.43 438	0.24 289	0.37 259	0.38 424	0.52 200	0.62 309	0.87 501	0.84 395	0.64 383	0.35 279	0.37 117	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.20 428	0.18 427	0.15 267	0.11 133

error version	0.37 302	0.19 231	0.38 234	0.43 438	0.24 289	0.37 259	0.38 424	0.52 200	0.62 309	0.87 501	0.84 395	0.64 383	0.35 279	0.37 117	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.20 428	0.18 427	0.15 267	0.11 133

test-v	0.37 302	0.19 231	0.38 234	0.43 438	0.24 289	0.37 259	0.38 424	0.52 200	0.62 309	0.87 501	0.84 395	0.64 383	0.35 279	0.37 117	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.20 428	0.18 427	0.15 267	0.11 133

test-3	0.34 247	0.16 95	0.43 316	0.39 291	0.21 170	0.43 325	0.22 89	0.63 273	0.78 416	0.71 393	0.45 203	0.64 383	0.27 164	0.43 173	0.31 273	0.12 61	0.09 27	0.17 300	0.13 237	0.12 100	0.10 60

test_1	0.34 247	0.16 95	0.43 316	0.39 291	0.21 170	0.43 325	0.23 115	0.63 273	0.78 416	0.68 372	0.45 203	0.64 383	0.27 164	0.43 173	0.31 273	0.12 61	0.09 27	0.17 300	0.13 237	0.12 100	0.10 60

PFNet+	0.40 346	0.19 231	0.49 408	0.39 291	0.25 320	0.28 126	0.23 115	0.64 287	0.70 355	0.85 486	0.79 368	0.64 383	0.35 279	0.72 459	0.34 311	0.19 434	0.14 408	0.23 506	0.20 484	0.16 323	0.20 474

test-2	0.37 302	0.19 231	0.38 234	0.43 438	0.24 289	0.37 259	0.38 424	0.52 200	0.62 309	0.87 501	0.84 395	0.64 383	0.35 279	0.37 117	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.20 428	0.18 427	0.15 267	0.11 133

HITNet	0.41 357	0.26 462	0.45 342	0.33 97	0.17 38	0.63 463	0.30 252	0.93 456	0.64 328	0.71 393	0.82 384	0.64 383	0.52 407	0.59 340	0.43 413	0.14 177	0.10 95	0.15 216	0.13 237	0.19 426	0.12 193
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
xx1	0.39 334	0.23 381	0.33 154	0.41 371	0.22 202	0.55 395	0.38 424	0.67 309	1.06 572	0.41 233	0.50 225	0.65 396	0.53 412	0.57 301	0.25 167	0.16 312	0.10 95	0.20 428	0.19 458	0.18 392	0.17 396

HBP-ISP	0.59 536	0.45 594	0.43 316	0.45 483	0.33 527	0.70 497	0.28 223	1.11 537	1.00 544	0.83 475	1.18 555	0.65 396	0.68 513	0.88 539	0.52 485	0.35 622	0.38 648	0.47 640	0.41 641	0.38 610	0.31 584

qqq	0.40 346	0.26 462	0.44 329	0.36 198	0.22 202	0.46 349	0.36 385	0.85 424	0.54 283	0.56 297	0.69 313	0.65 396	0.53 412	0.55 278	0.45 440	0.17 367	0.16 471	0.20 428	0.19 458	0.18 392	0.17 396

BUS	0.45 394	0.25 445	0.43 316	0.45 483	0.28 428	0.70 497	0.34 338	0.94 461	0.76 397	0.75 417	0.80 371	0.65 396	0.49 390	0.64 393	0.51 477	0.20 459	0.14 408	0.22 485	0.19 458	0.18 392	0.18 415

NINENet	0.50 467	0.29 505	0.51 436	0.45 483	0.32 515	0.70 497	0.34 338	1.10 531	0.88 476	0.80 441	0.94 443	0.65 396	0.49 390	0.73 466	0.51 477	0.22 503	0.20 544	0.25 536	0.18 427	0.22 491	0.21 494

test_sample6	0.49 451	0.26 462	0.50 421	0.37 222	0.22 202	0.63 463	0.40 457	1.12 543	0.83 445	0.80 441	1.03 495	0.66 401	0.55 430	0.67 422	0.46 451	0.22 503	0.16 471	0.22 485	0.22 525	0.23 508	0.21 494

test_sample3	0.46 405	0.25 445	0.50 421	0.35 170	0.23 256	0.69 492	0.37 402	1.15 558	0.81 435	0.75 417	0.79 368	0.66 401	0.49 390	0.63 378	0.46 451	0.21 476	0.15 439	0.20 428	0.19 458	0.21 468	0.19 449

LL-Strereo2	0.35 267	0.24 419	0.48 394	0.41 371	0.26 368	0.35 233	0.24 134	0.67 309	0.44 227	0.54 292	0.51 235	0.66 401	0.25 133	0.66 411	0.30 265	0.14 177	0.12 297	0.23 506	0.20 484	0.18 392	0.13 241

gwcnet-sp	0.48 433	0.23 381	0.70 532	0.40 334	0.26 368	0.81 540	0.41 473	0.89 442	0.84 450	0.91 528	0.76 343	0.66 401	0.61 466	0.66 411	0.50 467	0.18 401	0.17 491	0.18 353	0.18 427	0.18 392	0.18 415

scenet	0.48 433	0.23 381	0.70 532	0.40 334	0.26 368	0.81 540	0.41 473	0.89 442	0.84 450	0.91 528	0.76 343	0.66 401	0.61 466	0.66 411	0.50 467	0.18 401	0.17 491	0.18 353	0.18 427	0.18 392	0.18 415

ssnet	0.48 433	0.23 381	0.70 532	0.40 334	0.26 368	0.81 540	0.41 473	0.89 442	0.84 450	0.91 528	0.76 343	0.66 401	0.61 466	0.66 411	0.50 467	0.18 401	0.17 491	0.18 353	0.18 427	0.18 392	0.18 415

LCNet	0.41 357	0.20 278	0.32 135	0.44 458	0.24 289	0.47 355	0.29 232	0.67 309	0.53 279	0.72 404	1.03 495	0.66 401	0.60 460	0.58 322	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.19 397	0.19 458	0.21 468	0.36 608

AAGNet	1.43 656	0.20 278	0.48 394	0.44 458	0.25 320	0.29 138	0.31 280	0.65 288	0.68 347	0.97 557	0.86 408	0.67 408	0.62 473	0.64 393	20.63 713	0.16 312	0.11 226	0.19 397	0.15 310	0.19 426	0.12 193

Selective-IGEV-i16pc	0.56 514	0.20 278	1.13 613	0.40 334	0.31 498	2.00 665	0.66 598	0.68 320	1.11 585	0.51 279	0.81 378	0.68 409	0.36 307	0.67 422	0.40 390	0.31 591	0.17 491	0.17 300	0.18 427	0.19 426	0.20 474

test_3	0.36 286	0.19 231	0.44 329	0.44 458	0.23 256	0.48 358	0.36 385	0.66 299	0.82 440	0.64 339	0.45 203	0.68 409	0.25 133	0.41 151	0.31 273	0.12 61	0.10 95	0.18 353	0.16 344	0.15 267	0.11 133

GANet-ADL	0.42 365	0.25 445	0.45 342	0.43 438	0.29 457	0.54 389	0.35 363	0.89 442	0.86 463	0.63 327	0.72 322	0.68 409	0.42 349	0.52 255	0.41 397	0.21 476	0.14 408	0.15 216	0.13 237	0.18 392	0.19 449

PFNet	0.42 365	0.18 190	0.58 474	0.43 438	0.24 289	0.43 325	0.32 309	0.74 376	0.78 416	1.00 569	0.74 335	0.68 409	0.39 333	0.72 459	0.37 363	0.16 312	0.10 95	0.20 428	0.15 310	0.16 323	0.13 241

Pruner-Stereo	0.38 317	0.20 278	0.45 342	0.40 334	0.25 320	0.22 34	0.24 134	0.67 309	0.55 290	0.89 515	0.76 343	0.68 409	0.29 199	0.62 364	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.17 399	0.17 363	0.18 415

test_sample2	0.42 365	0.22 359	0.43 316	0.33 97	0.21 170	0.58 421	0.39 446	0.95 468	0.67 341	0.63 327	0.77 347	0.69 414	0.57 439	0.61 354	0.38 372	0.19 434	0.14 408	0.18 353	0.16 344	0.19 426	0.18 415

test_sample1	0.42 365	0.22 359	0.46 359	0.34 127	0.23 256	0.58 421	0.35 363	0.99 481	0.49 261	0.62 318	0.75 337	0.69 414	0.61 466	0.58 322	0.44 431	0.18 401	0.14 408	0.17 300	0.15 310	0.17 363	0.17 396

test_xeample	1.01 617	0.21 318	0.42 302	0.35 170	0.21 170	0.71 502	0.39 446	1.23 595	0.86 463	0.81 454	1.04 501	0.69 414	0.61 466	0.69 440	10.93 705	0.19 434	0.15 439	0.18 353	0.17 399	0.18 392	0.17 396

CCAANet	0.47 420	0.20 278	0.47 372	0.41 371	0.28 428	0.67 487	0.31 280	0.99 481	0.75 388	0.63 327	1.22 562	0.69 414	0.52 407	0.79 502	0.42 405	0.14 177	0.13 369	0.19 397	0.19 458	0.15 267	0.19 449

iResNet	0.49 451	0.29 505	0.79 569	0.42 417	0.21 170	0.61 443	0.40 457	0.82 413	0.99 537	0.87 501	1.12 528	0.69 414	0.53 412	0.78 496	0.51 477	0.15 255	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.17 363	0.15 319

DAS	0.51 474	0.25 445	0.60 481	0.48 520	0.31 498	0.58 421	0.41 473	0.83 418	0.97 528	0.89 515	1.12 528	0.70 419	0.75 548	0.82 510	0.43 413	0.17 367	0.13 369	0.18 353	0.15 310	0.20 444	0.18 415

SepStereo	0.51 474	0.25 445	0.60 481	0.48 520	0.31 498	0.58 421	0.41 473	0.83 418	0.97 528	0.89 515	1.12 528	0.70 419	0.75 548	0.93 563	0.43 413	0.17 367	0.13 369	0.18 353	0.15 310	0.20 444	0.18 415

FTStereo	0.56 514	0.20 278	0.37 221	0.41 371	0.25 320	0.40 293	0.79 634	0.66 299	0.43 220	1.09 601	3.27 677	0.70 419	0.73 541	0.55 278	0.33 295	0.14 177	0.13 369	0.19 397	0.17 399	0.15 267	0.30 574

BEATNet_4x	0.46 405	0.32 523	0.56 465	0.37 222	0.19 97	0.63 463	0.35 363	1.01 496	0.72 368	0.77 430	0.83 390	0.70 419	0.59 456	0.68 433	0.53 488	0.16 312	0.12 297	0.16 253	0.14 277	0.24 521	0.16 369

SMFormer	0.51 474	0.23 381	0.62 486	0.34 127	0.20 139	0.62 451	0.34 338	1.21 582	1.02 551	0.81 454	1.01 481	0.71 423	0.65 496	0.84 523	0.55 498	0.19 434	0.15 439	0.18 353	0.16 344	0.18 392	0.18 415

tta	0.51 474	0.23 381	0.62 486	0.34 127	0.20 139	0.62 451	0.34 338	1.21 582	1.02 551	0.81 454	1.01 481	0.71 423	0.65 496	0.84 523	0.55 498	0.19 434	0.15 439	0.18 353	0.16 344	0.15 267	0.14 287

qqq1	0.49 451	0.23 381	0.62 486	0.34 127	0.20 139	0.62 451	0.34 338	1.21 582	1.02 551	0.81 454	1.01 481	0.71 423	0.65 496	0.84 523	0.34 311	0.19 434	0.15 439	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.14 287

fff1	0.49 451	0.23 381	0.62 486	0.34 127	0.20 139	0.62 451	0.34 338	1.21 582	1.02 551	0.81 454	1.01 481	0.71 423	0.65 496	0.84 523	0.34 311	0.19 434	0.15 439	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.14 287

ffm	0.44 383	0.26 462	0.49 408	0.37 222	0.25 320	0.55 395	0.37 402	0.68 320	1.04 562	0.73 410	0.96 456	0.71 423	0.53 412	0.57 301	0.25 167	0.16 312	0.10 95	0.25 536	0.21 507	0.16 323	0.16 369

ff1	0.49 451	0.26 462	0.49 408	0.37 222	0.25 320	0.55 395	0.37 402	0.68 320	1.04 562	0.73 410	0.96 456	0.71 423	0.53 412	1.01 577	0.88 581	0.16 312	0.10 95	0.25 536	0.21 507	0.16 323	0.16 369

mmx	0.53 489	0.26 462	0.49 408	0.37 222	0.25 320	0.55 395	0.37 402	1.16 566	1.03 556	0.73 410	0.96 456	0.71 423	0.53 412	1.01 577	0.88 581	0.20 459	0.15 439	0.25 536	0.21 507	0.22 491	0.20 474

xxx	0.53 489	0.26 462	0.49 408	0.37 222	0.25 320	0.55 395	0.37 402	1.16 566	1.03 556	0.73 410	0.96 456	0.71 423	0.53 412	1.01 577	0.88 581	0.20 459	0.15 439	0.25 536	0.21 507	0.22 491	0.20 474

FINET	0.67 554	0.42 583	1.00 598	0.46 504	0.43 595	0.83 551	0.89 645	1.08 524	1.50 643	0.87 501	1.14 540	0.71 423	0.68 513	0.92 557	0.70 539	0.36 626	0.30 617	0.26 555	0.24 557	0.35 595	0.33 593

ITSA-stereo	0.53 489	0.28 493	0.52 442	0.40 334	0.23 256	0.56 409	0.34 338	1.24 602	1.24 610	0.80 441	0.81 378	0.72 432	0.58 449	0.82 510	0.65 526	0.21 476	0.17 491	0.23 506	0.21 507	0.22 491	0.26 541

DispNO	0.47 420	0.23 381	0.71 537	0.39 291	0.31 498	0.60 440	0.38 424	0.89 442	0.77 406	0.75 417	0.84 395	0.72 432	0.54 424	0.73 466	0.46 451	0.19 434	0.14 408	0.20 428	0.18 427	0.16 323	0.17 396

test_5	0.43 375	0.24 419	0.43 316	0.52 578	0.28 428	0.28 126	0.42 483	0.72 360	0.82 440	0.62 318	0.91 435	0.72 432	0.55 430	0.79 502	0.35 329	0.14 177	0.11 226	0.18 353	0.18 427	0.18 392	0.16 369

STrans-v2	0.46 405	0.20 278	0.48 394	0.40 334	0.24 289	0.55 395	0.50 532	1.07 520	0.73 375	0.65 348	1.05 505	0.72 432	0.69 517	0.72 459	0.33 295	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.14 277	0.13 149	0.12 193

SST-Stereo	0.40 346	0.19 231	0.45 342	0.42 417	0.25 320	0.25 76	0.21 72	0.66 299	0.47 248	1.08 599	0.79 368	0.72 432	0.43 355	0.77 491	0.35 329	0.16 312	0.11 226	0.20 428	0.16 344	0.19 426	0.15 319

THIR-Stereo	0.50 467	0.18 190	0.45 342	0.38 259	0.23 256	0.75 517	0.67 601	0.66 299	0.87 472	1.02 577	1.40 598	0.72 432	0.76 551	0.62 364	0.42 405	0.15 255	0.11 226	0.17 300	0.18 427	0.14 200	0.15 319

RAFT_R40	0.40 346	0.19 231	0.44 329	0.43 438	0.25 320	0.23 45	0.26 170	0.67 309	0.67 341	0.98 562	0.78 358	0.72 432	0.43 355	0.76 483	0.35 329	0.16 312	0.11 226	0.20 428	0.16 344	0.18 392	0.14 287

pcwnet_v2	0.58 529	0.28 493	0.84 574	0.45 483	0.35 543	0.61 443	0.35 363	1.27 610	1.21 605	0.99 564	1.27 574	0.72 432	0.58 449	0.67 422	0.48 462	0.27 563	0.21 554	0.24 523	0.23 541	0.29 556	0.29 565

222	1.18 642	0.22 359	0.44 329	0.37 222	0.22 202	0.79 531	0.37 402	1.31 618	0.89 490	0.92 536	1.08 518	0.72 432	0.71 534	0.66 411	13.89 708	0.20 459	0.15 439	0.17 300	0.16 344	0.18 392	0.19 449

PS-NSSS	0.58 529	0.44 590	0.62 486	0.42 417	0.33 527	0.66 482	0.58 575	1.02 500	0.86 463	0.77 430	1.28 576	0.72 432	0.64 490	0.82 510	0.59 508	0.31 591	0.26 594	0.40 627	0.27 588	0.33 584	0.26 541

MLCV	0.47 420	0.24 419	0.61 483	0.37 222	0.17 38	0.61 443	0.33 321	0.80 407	0.87 472	0.94 543	1.13 535	0.72 432	0.43 355	0.89 545	0.51 477	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.14 200	0.12 193

rvit_105_1	0.54 501	0.40 577	0.76 562	0.58 613	0.37 555	0.59 433	0.68 606	0.70 345	0.94 518	0.82 463	0.69 313	0.73 443	0.58 449	0.78 496	0.54 493	0.32 603	0.29 612	0.31 594	0.34 622	0.23 508	0.20 474

riskmin	0.38 317	0.20 278	0.39 256	0.32 78	0.23 256	0.53 382	0.30 252	0.63 273	0.80 427	0.49 271	0.56 266	0.73 443	0.58 449	0.55 278	0.36 346	0.17 367	0.11 226	0.19 397	0.13 237	0.19 426	0.20 474

TransformOpticalFlow	0.44 383	0.20 278	0.47 372	0.41 371	0.23 256	0.37 259	0.47 513	0.94 461	0.76 397	0.65 348	1.14 540	0.73 443	0.56 437	0.76 483	0.32 282	0.15 255	0.10 95	0.17 300	0.15 310	0.14 200	0.13 241

IRAFT_RVC	0.42 365	0.20 278	0.48 394	0.44 458	0.24 289	0.27 104	0.54 560	0.74 376	0.77 406	0.76 424	0.80 371	0.73 443	0.51 405	0.70 447	0.36 346	0.17 367	0.10 95	0.21 470	0.16 344	0.16 323	0.14 287

XX-Stereo	0.37 302	0.17 144	0.45 342	0.55 602	0.36 548	0.38 273	0.20 47	0.60 253	0.30 98	0.46 258	1.30 583	0.73 443	0.26 150	0.56 289	0.26 196	0.16 312	0.11 226	0.17 300	0.16 344	0.14 200	0.10 60

ARAFT	0.47 420	0.24 419	0.79 569	0.42 417	0.25 320	0.55 395	0.55 565	0.75 384	0.81 435	0.89 515	0.75 337	0.73 443	0.47 381	0.88 539	0.37 363	0.15 255	0.12 297	0.23 506	0.22 525	0.14 200	0.13 241

H2IRNET	0.37 302	0.20 278	0.33 154	0.38 259	0.25 320	0.27 104	0.23 115	0.59 242	0.72 368	0.39 217	0.90 432	0.74 449	0.55 430	0.52 255	0.43 413	0.15 255	0.13 369	0.18 353	0.20 484	0.16 323	0.13 241

FADNet-RVC-Resample	0.56 514	0.33 531	1.16 616	0.49 535	0.34 536	0.71 502	0.43 490	1.01 496	0.93 511	0.82 463	0.87 416	0.74 449	0.67 507	0.73 466	0.45 440	0.18 401	0.18 513	0.26 555	0.27 588	0.26 537	0.27 551

IGEV_i1	0.43 375	0.22 359	0.50 421	0.39 291	0.22 202	0.64 470	0.40 457	0.96 472	0.61 305	0.68 372	0.69 313	0.75 451	0.45 371	0.72 459	0.41 397	0.15 255	0.13 369	0.16 253	0.13 237	0.17 363	0.16 369

IER	0.46 405	0.23 381	0.50 421	0.38 259	0.28 428	0.69 492	0.35 363	0.80 407	0.66 337	0.83 475	0.94 443	0.75 451	0.77 558	0.60 346	0.42 405	0.17 367	0.14 408	0.17 300	0.17 399	0.17 363	0.15 319

ICVP	0.46 405	0.25 445	0.38 234	0.48 520	0.28 428	0.58 421	0.43 490	1.00 486	0.70 355	0.67 366	0.95 452	0.75 451	0.55 430	0.53 264	0.54 493	0.23 520	0.17 491	0.19 397	0.17 399	0.19 426	0.20 474
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.46 405	0.24 419	0.52 442	0.37 222	0.27 403	0.58 421	0.30 252	0.86 428	0.88 476	0.82 463	1.03 495	0.75 451	0.47 381	0.58 322	0.44 431	0.17 367	0.12 297	0.24 523	0.16 344	0.24 521	0.19 449

SuperB	1.04 622	0.37 554	4.81 689	0.43 438	0.31 498	0.99 582	0.46 506	1.02 500	2.09 668	1.09 601	1.09 521	0.75 451	0.81 570	1.06 587	1.76 654	0.19 434	0.15 439	0.17 300	0.15 310	2.82 703	0.26 541

ccs_rob	0.46 405	0.24 419	0.52 442	0.37 222	0.27 403	0.58 421	0.31 280	0.86 428	0.88 476	0.82 463	1.02 490	0.75 451	0.47 381	0.58 322	0.44 431	0.17 367	0.12 297	0.24 523	0.16 344	0.24 521	0.19 449

AdaStereo	0.50 467	0.32 523	0.47 372	0.48 520	0.25 320	0.67 487	0.32 309	1.17 571	0.88 476	0.75 417	0.99 475	0.75 451	0.49 390	0.67 422	0.46 451	0.27 563	0.12 297	0.28 576	0.18 427	0.23 508	0.18 415
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.
MyStereo06	0.38 317	0.21 318	0.61 483	0.41 371	0.28 428	0.41 313	0.50 532	0.95 468	0.35 149	0.62 318	0.54 254	0.76 458	0.27 164	0.50 240	0.29 258	0.14 177	0.13 369	0.18 353	0.17 399	0.17 363	0.15 319

BSDual-CNN	0.46 405	0.25 445	0.43 316	0.45 483	0.28 428	0.77 524	0.40 457	0.94 461	0.76 397	0.75 417	0.80 371	0.76 458	0.54 424	0.64 393	0.43 413	0.20 459	0.14 408	0.22 485	0.19 458	0.18 392	0.18 415

psmg	0.49 451	0.25 445	0.43 316	0.41 371	0.28 428	0.85 555	0.43 490	0.99 481	0.76 397	0.91 528	0.94 443	0.76 458	0.54 424	0.64 393	0.43 413	0.20 459	0.15 439	0.20 428	0.20 484	0.18 392	0.18 415

GMM-Stereo	0.44 383	0.19 231	0.36 203	0.42 417	0.25 320	0.51 369	0.47 513	0.71 354	0.53 279	0.76 424	1.37 592	0.76 458	0.38 321	0.60 346	0.33 295	0.15 255	0.10 95	0.20 428	0.19 458	0.16 323	0.27 551

AFF-stereo	0.38 317	0.19 231	0.39 256	0.37 222	0.21 170	0.27 104	0.31 280	0.65 288	0.66 337	0.64 339	1.13 535	0.76 458	0.39 333	0.55 278	0.33 295	0.11 36	0.09 27	0.16 253	0.16 344	0.13 149	0.11 133

NOSS_ROB	0.57 522	0.39 572	0.39 256	0.44 458	0.30 476	0.73 510	0.54 560	1.03 504	1.08 581	0.67 366	0.87 416	0.76 458	0.57 439	0.77 491	0.47 458	0.38 630	0.38 648	0.44 635	0.42 645	0.37 606	0.34 601

xyz-stereo	4.23 696	0.17 144	61.76 734	0.34 127	0.16 24	12.16 707	0.37 402	0.58 237	0.68 347	1.01 574	3.36 682	0.77 464	0.82 574	1.21 614	0.40 390	0.12 61	0.10 95	0.16 253	0.11 148	0.13 149	0.10 60

HCRNet	0.44 383	0.34 536	0.41 281	0.53 588	0.26 368	0.53 382	0.29 232	0.83 418	0.63 320	0.71 393	0.81 378	0.77 464	0.50 400	0.66 411	0.36 346	0.24 533	0.16 471	0.24 523	0.20 484	0.21 468	0.18 415

GCST	0.83 594	1.22 674	0.74 551	1.58 678	1.01 673	1.06 595	0.23 115	0.78 400	0.78 416	0.97 557	0.65 296	0.78 466	0.35 279	0.92 557	0.34 311	0.96 674	0.65 676	1.20 675	0.81 679	0.91 665	0.70 662

GrayStereo	0.49 451	0.19 231	0.42 302	0.46 504	0.28 428	0.53 382	0.67 601	0.69 329	0.63 320	1.02 577	1.47 614	0.78 466	0.76 551	0.56 289	0.33 295	0.14 177	0.12 297	0.17 300	0.17 399	0.15 267	0.29 565

Selective-IGEV-i1	0.44 383	0.20 278	0.53 449	0.41 371	0.22 202	0.62 451	0.50 532	1.01 496	0.88 476	0.63 327	0.81 378	0.79 468	0.38 321	0.54 271	0.38 372	0.16 312	0.13 369	0.15 216	0.13 237	0.15 267	0.15 319

PCWNet_CMD	0.48 433	0.24 419	0.52 442	0.39 291	0.27 403	0.63 463	0.30 252	0.95 468	0.96 525	0.86 493	1.07 515	0.79 468	0.44 366	0.57 301	0.43 413	0.17 367	0.12 297	0.21 470	0.16 344	0.24 521	0.19 449

HH	0.35 267	0.20 278	0.47 372	0.40 334	0.25 320	0.33 204	0.31 280	0.76 391	0.38 185	0.43 244	0.57 268	0.79 468	0.44 366	0.71 453	0.25 167	0.15 255	0.11 226	0.15 216	0.14 277	0.14 200	0.12 193

HanStereo	0.35 267	0.20 278	0.47 372	0.40 334	0.25 320	0.33 204	0.31 280	0.76 391	0.38 185	0.43 244	0.57 268	0.79 468	0.44 366	0.71 453	0.25 167	0.15 255	0.11 226	0.15 216	0.14 277	0.14 200	0.12 193

KYRaft	0.48 433	0.20 278	0.38 234	0.44 458	0.23 256	0.44 335	0.37 402	0.66 299	0.41 205	0.94 543	1.73 631	0.79 468	0.41 347	0.63 378	0.31 273	0.16 312	0.11 226	0.18 353	0.22 525	0.16 323	0.78 665

ACVNet	0.46 405	0.23 381	0.36 203	0.39 291	0.28 428	0.58 421	0.40 457	0.87 435	0.80 427	0.64 339	0.96 456	0.79 468	0.60 460	0.63 378	0.67 532	0.17 367	0.15 439	0.16 253	0.15 310	0.18 392	0.15 319

acv_ft	0.51 474	0.23 381	0.56 465	0.44 458	0.28 428	0.86 558	0.39 446	0.91 452	0.80 427	0.97 557	0.96 456	0.79 468	0.59 456	0.63 378	0.87 578	0.17 367	0.15 439	0.16 253	0.15 310	0.17 363	0.15 319

DMCA	0.45 394	0.26 462	0.50 421	0.38 259	0.28 428	0.51 369	0.34 338	0.93 456	0.68 347	0.75 417	0.83 390	0.79 468	0.53 412	0.51 248	0.54 493	0.21 476	0.16 471	0.21 470	0.16 344	0.19 426	0.21 494

MSMDNet	0.48 433	0.24 419	0.52 442	0.39 291	0.27 403	0.63 463	0.30 252	0.96 472	0.96 525	0.86 493	1.07 515	0.79 468	0.44 366	0.57 301	0.43 413	0.17 367	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.23 508	0.19 449

PSMNet-RUCA	0.76 575	0.75 645	1.08 608	1.01 666	0.90 663	0.69 492	0.50 532	1.11 537	1.03 556	0.78 434	1.11 524	0.80 477	0.72 538	0.88 539	0.63 521	0.53 660	0.27 603	0.76 663	0.46 647	0.66 658	0.47 646

CFNet_ucs	0.50 467	0.24 419	0.55 459	0.38 259	0.31 498	0.58 421	0.33 321	0.98 479	0.93 511	0.88 511	1.19 559	0.80 477	0.49 390	0.63 378	0.43 413	0.21 476	0.15 439	0.26 555	0.18 427	0.26 537	0.22 512

iResNet_ROB	0.52 482	0.21 318	0.53 449	0.37 222	0.21 170	0.61 443	0.29 232	1.51 651	1.32 627	0.90 523	1.02 490	0.80 477	0.62 473	0.76 483	0.43 413	0.16 312	0.12 297	0.13 108	0.09 13	0.15 267	0.18 415

CBMV_ROB	0.59 536	0.37 554	0.38 234	0.39 291	0.28 428	0.74 511	0.28 223	1.00 486	0.98 532	0.94 543	1.25 571	0.81 480	0.78 563	0.87 536	0.50 467	0.36 626	0.37 646	0.43 633	0.40 636	0.33 584	0.30 574

PWCDC_ROB	0.89 602	0.49 601	0.80 571	0.74 653	0.40 576	1.03 589	0.39 446	1.33 621	2.35 678	1.02 577	3.77 684	0.81 480	0.92 599	1.20 610	0.90 593	0.34 618	0.22 561	0.24 523	0.20 484	0.34 590	0.29 565

RAFT_CTSACE	0.45 394	0.20 278	0.44 329	0.45 483	0.27 403	0.34 220	0.39 446	0.60 253	0.73 375	0.76 424	1.44 608	0.83 482	0.38 321	1.08 593	0.26 196	0.12 61	0.13 369	0.18 353	0.16 344	0.15 267	0.11 133

IIG-Stereo	0.43 375	0.21 318	0.44 329	0.50 549	0.25 320	0.44 335	0.21 72	0.71 354	0.76 397	0.83 475	0.95 452	0.83 482	0.43 355	0.90 547	0.35 329	0.15 255	0.12 297	0.19 397	0.14 277	0.15 267	0.11 133

RAFT + AFF	0.53 489	0.29 505	0.75 557	0.51 565	0.32 515	0.63 463	0.60 581	1.00 486	0.91 500	0.78 434	0.87 416	0.83 482	0.58 449	0.80 504	0.47 458	0.17 367	0.20 544	0.23 506	0.22 525	0.18 392	0.18 415

PSMNet-RSSM	0.48 433	0.22 359	0.38 234	0.42 417	0.25 320	0.50 365	0.37 402	1.10 531	0.77 406	0.70 386	1.06 512	0.84 485	0.64 490	0.62 364	0.47 458	0.23 520	0.15 439	0.23 506	0.25 566	0.20 444	0.19 449

TDLM	0.57 522	0.33 531	0.49 408	0.51 565	0.30 476	0.66 482	0.73 626	1.03 504	1.01 548	0.82 463	1.10 523	0.84 485	0.70 530	0.86 534	0.58 503	0.28 574	0.17 491	0.25 536	0.22 525	0.26 537	0.19 449

DualNet (step1)	0.57 522	0.36 547	0.72 542	0.38 259	0.30 476	0.71 502	0.43 490	1.06 516	0.88 476	0.92 536	0.86 408	0.85 487	0.69 517	0.68 433	0.50 467	0.41 637	0.20 544	0.40 627	0.41 641	0.36 601	0.33 593

test_sample9	1.05 626	0.36 547	0.72 542	0.38 259	0.30 476	0.71 502	0.43 490	1.06 516	0.88 476	0.92 536	0.86 408	0.85 487	0.69 517	1.20 610	1.36 639	0.41 637	8.41 712	0.40 627	0.41 641	0.36 601	0.33 593

test_sample7	0.52 482	0.29 505	0.50 421	0.36 198	0.27 403	0.62 451	0.41 473	1.06 516	0.88 476	0.92 536	0.86 408	0.85 487	0.69 517	0.68 433	0.50 467	0.26 553	0.20 544	0.27 568	0.26 581	0.27 548	0.24 528

GEStereo_RVC	0.55 503	0.29 505	0.63 496	0.49 535	0.31 498	0.70 497	0.54 560	1.22 590	0.92 505	0.82 463	0.85 405	0.85 487	0.63 479	0.90 547	0.65 526	0.24 533	0.16 471	0.19 397	0.16 344	0.21 468	0.22 512

CFNet	0.51 474	0.29 505	0.46 359	0.41 371	0.27 403	0.70 497	0.32 309	1.13 545	1.00 544	0.72 404	1.07 515	0.85 487	0.60 460	0.76 483	0.52 485	0.19 434	0.14 408	0.23 506	0.23 541	0.21 468	0.16 369

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 433	0.21 318	1.26 630	0.39 291	0.51 627	0.28 126	0.30 252	1.25 606	0.44 227	0.68 372	1.11 524	0.86 492	0.33 261	0.67 422	0.27 216	0.15 255	0.11 226	0.17 300	0.20 484	0.22 491	0.24 528

MMNet	0.55 503	0.25 445	0.61 483	0.43 438	0.34 536	1.07 596	0.39 446	0.87 435	0.91 500	0.91 528	0.93 442	0.86 492	0.76 551	0.81 507	0.76 552	0.15 255	0.14 408	0.18 353	0.19 458	0.20 444	0.16 369

UPFNet	0.53 489	0.24 419	0.51 436	0.45 483	0.38 565	0.84 554	0.49 527	0.99 481	0.75 388	0.87 501	0.88 424	0.86 492	0.64 490	0.80 504	0.71 544	0.20 459	0.20 544	0.20 428	0.20 484	0.19 426	0.15 319

GANet-RSSM	0.47 420	0.21 318	0.37 221	0.38 259	0.25 320	0.58 421	0.36 385	1.07 520	0.78 416	0.68 372	1.01 481	0.86 492	0.67 507	0.62 364	0.44 431	0.21 476	0.15 439	0.18 353	0.18 427	0.18 392	0.17 396

GwcNet-RSSM	0.49 451	0.24 419	0.42 302	0.40 334	0.23 256	0.55 395	0.38 424	0.93 456	0.93 511	0.71 393	1.16 551	0.86 492	0.60 460	0.62 364	0.66 529	0.21 476	0.14 408	0.19 397	0.20 484	0.16 323	0.15 319

DeepPruner_ROB	0.53 489	0.34 536	0.59 475	0.41 371	0.30 476	0.50 365	0.43 490	1.19 575	0.70 355	0.85 486	1.05 505	0.86 492	0.55 430	0.84 523	0.51 477	0.29 581	0.23 571	0.22 485	0.22 525	0.26 537	0.25 535

Anonymous_2	0.82 589	0.44 590	0.63 496	0.40 334	0.43 595	0.80 535	0.52 551	0.72 360	0.77 406	0.71 393	0.60 277	0.87 498	0.76 551	0.75 479	0.58 503	0.52 656	0.54 670	0.54 653	4.82 712	0.56 650	0.40 625

ADCRef	0.80 585	0.43 585	1.32 638	0.50 549	0.45 606	1.07 596	0.51 548	1.07 520	0.98 532	1.17 611	1.42 602	0.87 498	0.91 594	0.85 529	3.19 681	0.18 401	0.16 471	0.23 506	0.23 541	0.22 491	0.21 494

DeepPrunerF	0.89 602	0.52 617	3.43 681	0.68 646	0.81 660	0.72 509	0.72 624	1.22 590	1.99 667	0.93 540	1.01 481	0.87 498	0.86 584	1.08 593	0.95 600	0.34 618	0.28 607	0.43 633	0.39 634	0.30 565	0.32 588

PA-Net	0.67 554	0.43 585	0.83 573	0.50 549	0.53 632	0.94 569	0.68 606	1.10 531	1.14 593	0.80 441	0.88 424	0.87 498	0.77 558	1.02 582	0.88 581	0.24 533	0.41 655	0.29 585	0.44 646	0.26 537	0.34 601
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.57 522	0.32 523	0.54 454	0.45 483	0.27 403	0.57 415	0.48 521	1.00 486	1.28 622	0.86 493	1.33 587	0.87 498	0.58 449	1.07 590	0.75 551	0.18 401	0.12 297	0.15 216	0.13 237	0.18 392	0.18 415

ToySt	0.49 451	0.27 479	0.75 557	0.40 334	0.27 403	0.64 470	0.49 527	0.84 421	0.77 406	0.60 308	0.83 390	0.88 503	0.66 504	0.70 447	0.56 500	0.16 312	0.17 491	0.21 470	0.20 484	0.21 468	0.19 449

UCFNet_RVC	0.49 451	0.26 462	0.35 191	0.39 291	0.26 368	0.64 470	0.36 385	1.15 558	0.84 450	0.67 366	0.88 424	0.88 503	0.59 456	0.58 322	0.45 440	0.24 533	0.17 491	0.27 568	0.27 588	0.25 530	0.23 519

NVstereo2D	0.60 539	0.30 514	0.75 557	0.48 520	0.43 595	0.89 560	0.48 521	1.05 512	1.15 594	0.66 361	0.86 408	0.88 503	0.70 530	0.99 573	0.65 526	0.32 603	0.15 439	0.28 576	0.20 484	0.40 613	0.36 608

iResNetv2_ROB	0.52 482	0.27 479	0.69 528	0.38 259	0.25 320	0.62 451	0.35 363	1.17 571	1.01 548	0.99 564	1.06 512	0.88 503	0.67 507	0.66 411	0.39 381	0.19 434	0.13 369	0.15 216	0.11 148	0.18 392	0.16 369

TCMNet	0.66 549	0.39 572	0.98 596	0.59 617	0.61 647	0.96 575	0.55 565	1.05 512	0.90 493	0.84 482	1.14 540	0.89 507	0.65 496	0.85 529	1.01 612	0.26 553	0.26 594	0.31 594	0.28 594	0.32 577	0.29 565

CSP-Net	0.56 514	0.27 479	0.49 408	0.41 371	0.28 428	1.22 622	0.50 532	1.23 595	0.72 368	0.95 551	0.95 452	0.89 507	0.62 473	0.83 518	0.62 517	0.26 553	0.17 491	0.17 300	0.17 399	0.18 392	0.17 396

OMP-Stereo	0.42 365	0.22 359	0.46 359	0.52 578	0.24 289	0.36 247	0.25 148	0.71 354	0.78 416	0.77 430	0.64 293	0.89 507	0.39 333	0.91 554	0.35 329	0.15 255	0.12 297	0.20 428	0.15 310	0.15 267	0.12 193

HGLStereo	0.56 514	0.28 493	0.57 469	0.50 549	0.37 555	0.80 535	0.45 502	1.02 500	0.78 416	0.86 493	1.14 540	0.89 507	0.82 574	0.76 483	0.73 547	0.21 476	0.20 544	0.19 397	0.18 427	0.19 426	0.21 494

DSFCA	0.55 503	0.25 445	0.62 486	0.40 334	0.36 548	0.74 511	0.52 551	1.04 507	0.82 440	1.06 592	0.84 395	0.89 507	0.63 479	0.99 573	0.58 503	0.25 543	0.21 554	0.21 470	0.21 507	0.21 468	0.19 449

delet	0.55 503	0.24 419	0.55 459	0.44 458	0.33 527	1.07 596	0.50 532	1.00 486	0.86 463	0.85 486	0.96 456	0.90 512	0.63 479	0.83 518	0.74 550	0.18 401	0.18 513	0.20 428	0.21 507	0.16 323	0.15 319

CC-Net-ROB	0.82 589	0.96 663	0.85 575	0.58 613	0.45 606	1.27 628	0.70 616	1.17 571	1.02 551	0.83 475	1.23 567	0.90 512	0.77 558	1.06 587	0.69 536	0.46 646	0.34 640	1.71 681	0.38 630	0.59 655	0.36 608

z-ln-s-r	0.66 549	0.36 547	1.30 635	0.39 291	0.26 368	0.57 415	0.63 590	0.80 407	1.03 556	0.80 441	1.43 605	0.91 514	0.76 551	1.08 593	1.87 661	0.16 312	0.12 297	0.17 300	0.14 277	0.20 444	0.16 369

G2L-Stereo	0.49 451	0.23 381	0.48 394	0.43 438	0.26 368	0.47 355	0.42 483	0.93 456	0.78 416	0.84 482	0.86 408	0.91 514	0.52 407	0.78 496	0.70 539	0.20 459	0.17 491	0.22 485	0.18 427	0.17 363	0.21 494

ISRNet	0.56 514	0.24 419	0.66 513	0.56 605	0.36 548	0.44 335	0.25 148	0.82 413	0.84 450	1.07 595	1.25 571	0.91 514	0.60 460	0.66 411	0.58 503	0.35 622	0.26 594	0.36 614	0.33 620	0.30 565	0.42 629

GMStereo_Zeroshot	0.49 451	0.44 590	0.74 551	0.49 535	0.27 403	0.56 409	0.29 232	0.73 372	0.76 397	0.86 493	0.94 443	0.91 514	0.36 307	0.74 473	0.43 413	0.26 553	0.14 408	0.26 555	0.15 310	0.36 601	0.18 415

DMCA-RVC	0.51 474	0.30 514	0.59 475	0.50 549	0.32 515	0.54 389	0.38 424	0.86 428	0.68 347	0.94 543	0.86 408	0.91 514	0.68 513	0.70 447	0.59 508	0.23 520	0.18 513	0.31 594	0.23 541	0.26 537	0.19 449

DStereoSA	1.73 667	0.63 634	1.57 655	0.80 657	0.79 659	1.26 627	1.30 675	1.34 623	1.43 636	1.24 625	7.52 706	0.92 519	7.68 703	1.65 654	2.29 674	0.41 637	0.29 612	0.63 659	0.60 668	1.04 672	1.18 689

PSMNet-ADL	0.48 433	0.27 479	0.40 270	0.48 520	0.30 476	0.68 490	0.37 402	0.90 447	0.80 427	0.61 315	0.80 371	0.92 519	0.62 473	0.72 459	0.63 521	0.23 520	0.18 513	0.18 353	0.20 484	0.22 491	0.20 474

ADLNet	0.55 503	0.27 479	0.51 436	0.44 458	0.35 543	0.78 528	0.46 506	1.08 524	0.86 463	0.99 564	0.98 470	0.92 519	0.63 479	0.69 440	0.81 562	0.22 503	0.16 471	0.22 485	0.22 525	0.21 468	0.21 494

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 365	0.20 278	0.74 551	0.38 259	0.43 595	0.39 287	0.26 170	0.94 461	0.49 261	0.53 288	0.77 347	0.93 522	0.45 371	0.63 378	0.24 136	0.16 312	0.10 95	0.17 300	0.18 427	0.20 444	0.20 474

GASNet	0.67 554	0.72 642	0.96 593	0.70 649	0.48 619	0.62 451	0.47 513	1.08 524	1.03 556	0.94 543	0.82 384	0.93 522	0.83 579	1.33 628	0.80 559	0.31 591	0.22 561	0.29 585	0.28 594	0.44 625	0.24 528

RAFT	0.45 394	0.22 359	0.45 342	0.47 512	0.26 368	0.54 389	0.47 513	0.66 299	0.58 301	0.80 441	0.82 384	0.94 524	0.57 439	0.75 479	0.34 311	0.17 367	0.15 439	0.22 485	0.20 484	0.16 323	0.12 193

cf-r	0.47 420	0.23 381	0.41 281	0.39 291	0.23 256	0.59 433	0.37 402	0.88 440	0.85 458	0.72 404	1.05 505	0.94 524	0.62 473	0.56 289	0.54 493	0.21 476	0.14 408	0.17 300	0.19 458	0.15 267	0.15 319

G2L-Stereo_test	0.48 433	0.20 278	0.40 270	0.34 127	0.23 256	0.57 415	0.58 575	1.10 531	0.77 406	0.86 493	0.94 443	0.95 526	0.54 424	0.68 433	0.60 510	0.16 312	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.15 319

1111x	0.55 503	0.22 359	0.46 359	0.38 259	0.20 139	0.66 482	0.43 490	1.23 595	0.99 537	0.71 393	0.99 475	0.95 526	0.69 517	0.90 547	1.08 619	0.18 401	0.17 491	0.18 353	0.19 458	0.20 444	0.18 415

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 554	0.81 651	0.73 546	0.53 588	0.37 555	1.40 634	0.53 556	1.04 507	0.79 425	0.88 511	0.94 443	0.95 526	0.53 412	0.93 563	0.58 503	0.39 632	0.30 617	0.57 655	0.31 610	0.53 646	0.30 574

STTStereo	0.55 503	0.37 554	0.76 562	0.44 458	0.31 498	0.60 440	0.44 499	0.96 472	0.86 463	0.99 564	0.90 432	0.96 529	0.58 449	0.71 453	0.61 514	0.25 543	0.23 571	0.26 555	0.32 617	0.24 521	0.23 519

StereoDRNet-Refined	0.58 529	0.32 523	0.54 454	0.46 504	0.30 476	0.96 575	0.40 457	1.00 486	0.94 518	1.12 606	1.08 518	0.96 529	0.67 507	0.90 547	0.89 591	0.17 367	0.13 369	0.22 485	0.21 507	0.20 444	0.19 449
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Select-FE	0.46 405	0.24 419	0.88 582	0.42 417	0.35 543	0.33 204	0.19 28	0.90 447	0.37 176	0.60 308	1.01 481	0.97 531	0.80 569	0.72 459	0.28 239	0.16 312	0.12 297	0.17 300	0.20 484	0.15 267	0.24 528

hknet	0.49 451	0.25 445	0.51 436	0.45 483	0.29 457	0.77 524	0.40 457	0.94 461	0.83 445	0.75 417	0.80 371	0.97 531	0.61 466	0.73 466	0.45 440	0.18 401	0.14 408	0.22 485	0.19 458	0.18 392	0.18 415

xxxx	1.01 617	0.22 359	0.43 316	0.36 198	0.21 170	0.82 548	0.36 385	1.32 619	0.88 476	0.71 393	0.94 443	0.97 531	0.63 479	0.64 393	10.58 704	0.20 459	0.16 471	0.18 353	0.17 399	0.19 426	0.19 449

MDST_ROB	0.91 606	0.27 479	0.85 575	0.63 631	0.41 583	2.53 673	0.71 622	1.60 659	1.13 590	2.83 685	1.73 631	0.97 531	0.69 517	1.61 646	0.73 547	0.25 543	0.22 561	0.32 600	0.28 594	0.25 530	0.24 528

Selective-IGEV-i16pb	1.07 629	0.24 419	9.45 696	0.41 371	0.32 515	1.76 659	0.59 578	1.00 486	1.54 647	0.66 361	1.20 560	0.98 535	0.57 439	0.78 496	0.62 517	0.27 563	0.17 491	0.18 353	0.20 484	0.21 468	0.23 519

FADNet	0.61 541	0.51 609	1.10 609	0.45 483	0.44 602	0.65 480	0.41 473	1.19 575	1.05 566	0.70 386	0.84 395	0.98 535	0.66 504	0.82 510	0.50 467	0.29 581	0.30 617	0.27 568	0.30 602	0.46 632	0.35 606

DStereoO	0.96 611	0.70 641	0.72 542	0.62 629	0.45 606	0.74 511	0.92 650	1.09 528	1.29 624	1.19 615	1.23 567	0.99 537	1.71 666	1.29 623	0.99 607	2.01 697	0.35 642	0.77 664	0.30 602	1.42 678	0.38 619

ssnet_v2	0.58 529	0.28 493	0.56 465	0.43 438	0.29 457	0.95 572	0.59 578	1.13 545	0.99 537	0.93 540	0.80 371	0.99 537	0.64 490	0.82 510	0.94 597	0.25 543	0.22 561	0.23 506	0.24 557	0.20 444	0.19 449

ADLNet2	0.55 503	0.25 445	0.65 507	0.47 512	0.30 476	0.83 551	0.50 532	1.05 512	0.95 524	0.80 441	0.98 470	0.99 537	0.69 517	0.77 491	0.73 547	0.20 459	0.16 471	0.17 300	0.18 427	0.21 468	0.21 494

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 489	0.32 523	0.64 501	0.44 458	0.30 476	0.66 482	0.44 499	1.04 507	0.88 476	0.91 528	0.91 435	0.99 537	0.60 460	0.68 433	0.60 510	0.21 476	0.17 491	0.22 485	0.22 525	0.21 468	0.21 494
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.53 489	0.21 318	0.39 256	0.44 458	0.30 476	0.76 523	0.39 446	1.09 528	0.90 493	0.85 486	1.12 528	1.00 541	0.56 437	0.63 378	0.81 562	0.21 476	0.13 369	0.16 253	0.16 344	0.20 444	0.21 494

anonymity	0.97 613	0.89 658	1.05 603	0.92 661	1.03 674	0.97 577	0.81 636	1.29 614	0.91 500	1.07 595	0.98 470	1.00 541	0.95 608	1.02 582	0.92 596	0.96 674	0.95 696	0.90 670	0.91 686	0.92 666	0.94 673

AACVNet	0.50 467	0.23 381	0.49 408	0.46 504	0.29 457	0.52 374	0.38 424	0.90 447	0.55 290	0.81 454	1.03 495	1.00 541	0.70 530	0.83 518	0.54 493	0.21 476	0.18 513	0.24 523	0.18 427	0.23 508	0.20 474

DGSMNet	0.76 575	0.55 622	1.29 634	0.58 613	0.62 648	0.94 569	0.70 616	1.26 608	1.11 585	0.83 475	1.24 569	1.00 541	0.71 534	1.03 584	0.81 562	0.34 618	0.29 612	0.41 631	0.40 636	0.57 652	0.55 658

iRaft-Stereo_5w	0.45 394	0.21 318	0.48 394	0.42 417	0.28 428	0.31 176	0.54 560	0.63 273	0.62 309	0.62 318	0.89 428	1.01 545	0.69 517	0.75 479	0.66 529	0.13 117	0.12 297	0.17 300	0.15 310	0.14 200	0.15 319

psm_up	0.55 503	0.26 462	0.47 372	0.49 535	0.32 515	0.65 480	0.56 571	1.04 507	0.82 440	0.82 463	0.88 424	1.01 545	0.94 605	0.74 473	0.61 514	0.21 476	0.25 588	0.26 555	0.23 541	0.21 468	0.20 474

CFNet-ft	0.48 433	0.23 381	0.36 203	0.40 334	0.26 368	0.64 470	0.37 402	0.87 435	0.85 458	0.64 339	1.00 478	1.01 545	0.64 490	0.61 354	0.53 488	0.23 520	0.15 439	0.24 523	0.21 507	0.23 508	0.18 415

CFNet_RVC	0.48 433	0.23 381	0.36 203	0.40 334	0.26 368	0.64 470	0.37 402	0.87 435	0.85 458	0.64 339	1.00 478	1.01 545	0.64 490	0.61 354	0.53 488	0.23 520	0.15 439	0.24 523	0.21 507	0.23 508	0.18 415

CVANet_RVC	0.57 522	0.33 531	0.44 329	0.47 512	0.32 515	0.67 487	0.61 586	1.05 512	0.93 511	0.85 486	1.04 501	1.01 545	0.73 541	0.83 518	0.52 485	0.29 581	0.19 532	0.27 568	0.25 566	0.31 571	0.21 494

SACVNet	0.58 529	0.34 536	0.55 459	0.55 602	0.36 548	0.63 463	0.48 521	1.13 545	0.77 406	1.02 577	1.06 512	1.02 550	0.74 544	0.90 547	0.51 477	0.27 563	0.21 554	0.25 536	0.24 557	0.29 556	0.36 608

Syn2CoEx	0.71 565	0.51 609	0.95 591	0.64 632	0.45 606	0.91 563	0.53 556	1.48 645	1.13 590	0.93 540	1.35 588	1.02 550	0.99 613	0.92 557	0.80 559	0.30 588	0.27 603	0.28 576	0.24 557	0.23 508	0.24 528

SQANet	0.82 589	0.74 644	0.67 517	1.13 670	0.98 671	1.11 605	0.47 513	1.07 520	0.83 445	0.91 528	1.05 505	1.03 552	0.74 544	1.01 577	0.64 524	0.61 663	0.24 580	1.03 673	0.35 625	1.18 676	0.58 659

RASNet	0.53 489	0.22 359	0.52 442	0.38 259	0.22 202	0.68 490	0.38 424	0.97 476	0.88 476	0.73 410	1.04 501	1.03 552	0.92 599	0.90 547	0.86 572	0.16 312	0.14 408	0.14 164	0.17 399	0.15 267	0.13 241

APVNet	0.71 565	0.37 554	0.89 586	0.56 605	0.45 606	1.18 618	0.68 606	1.41 638	0.85 458	0.81 454	1.15 546	1.04 554	0.81 570	1.10 597	1.17 627	0.26 553	0.28 607	0.32 600	0.31 610	0.29 556	0.30 574

UNet	0.54 501	0.26 462	0.66 513	0.44 458	0.40 576	0.99 582	0.41 473	0.98 479	0.75 388	0.83 475	0.89 428	1.04 554	0.72 538	0.73 466	0.62 517	0.19 434	0.14 408	0.20 428	0.17 399	0.20 444	0.17 396

FADNet-RVC	0.60 539	0.53 620	1.14 615	0.46 504	0.39 571	0.61 443	0.39 446	1.12 543	0.87 472	0.70 386	0.84 395	1.04 554	0.55 430	0.94 570	0.69 536	0.26 553	0.25 588	0.28 576	0.28 594	0.31 571	0.31 584

CBMV	0.64 545	0.35 542	0.41 281	0.42 417	0.25 320	1.01 584	0.77 630	1.13 545	1.09 583	1.17 611	1.22 562	1.04 554	0.75 548	0.88 539	0.63 521	0.28 574	0.30 617	0.34 607	0.30 602	0.26 537	0.26 541
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DCVSM-stereo	0.49 451	0.27 479	0.53 449	0.39 291	0.29 457	0.51 369	0.26 170	0.75 384	0.75 388	1.11 605	0.75 337	1.05 558	0.72 538	0.60 346	0.47 458	0.20 459	0.19 532	0.24 523	0.20 484	0.25 530	0.30 574

iinet-f	0.67 554	0.26 462	2.15 667	0.39 291	0.31 498	1.19 619	0.56 571	0.84 421	0.84 450	0.80 441	1.17 553	1.05 558	0.84 581	0.71 453	1.21 630	0.20 459	0.18 513	0.17 300	0.15 310	0.20 444	0.20 474

anonymousa	0.49 451	0.20 278	0.42 302	0.38 259	0.23 256	0.91 563	0.35 363	0.75 384	0.62 309	0.85 486	1.54 620	1.06 560	0.66 504	0.51 248	0.43 413	0.16 312	0.13 369	0.19 397	0.21 507	0.16 323	0.14 287

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 544	0.28 493	0.99 597	0.40 334	0.30 476	1.03 589	0.56 571	1.10 531	0.99 537	0.97 557	1.22 562	1.06 560	0.69 517	1.07 590	0.95 600	0.19 434	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.22 491	0.21 494

CRFU-Net	0.57 522	0.27 479	0.57 469	0.46 504	0.30 476	1.20 620	0.52 551	1.10 531	0.56 297	1.00 569	0.98 470	1.06 560	0.79 565	0.81 507	0.71 544	0.21 476	0.19 532	0.18 353	0.16 344	0.18 392	0.19 449

GwcNet	0.69 559	0.36 547	1.10 609	0.51 565	0.42 589	1.08 600	0.50 532	1.21 582	1.16 595	1.00 569	1.37 592	1.06 560	0.79 565	0.92 557	0.94 597	0.25 543	0.24 580	0.24 523	0.22 525	0.23 508	0.26 541

DRN-Test	0.66 549	0.32 523	0.66 513	0.50 549	0.39 571	1.15 612	0.61 586	1.49 647	1.01 548	1.12 606	1.08 518	1.06 560	0.69 517	0.77 491	0.94 597	0.23 520	0.17 491	0.26 555	0.25 566	0.25 530	0.21 494

ac_64	0.52 482	0.22 359	0.50 421	0.45 483	0.28 428	0.80 535	0.45 502	1.02 500	0.61 305	0.91 528	0.83 390	1.07 565	0.68 513	0.74 473	0.70 539	0.21 476	0.18 513	0.20 428	0.19 458	0.18 392	0.15 319

StereoDRNet	0.64 545	0.33 531	0.68 522	0.51 565	0.43 595	1.03 589	0.53 556	1.47 644	0.99 537	1.10 603	0.87 416	1.07 565	0.71 534	0.82 510	0.88 581	0.23 520	0.19 532	0.25 536	0.23 541	0.27 548	0.19 449

Wz-Net-LNSev	0.71 565	0.51 609	1.36 645	0.50 549	0.41 583	1.15 612	0.69 611	1.21 582	1.07 578	1.02 577	1.12 528	1.08 567	0.87 587	0.89 545	0.89 591	0.24 533	0.22 561	0.21 470	0.19 458	0.26 537	0.26 541

NaN_ROB	0.69 559	0.44 590	0.69 528	0.51 565	0.33 527	0.97 577	1.06 660	1.22 590	1.19 601	1.24 625	0.96 456	1.08 567	0.78 563	1.20 610	0.67 532	0.24 533	0.30 617	0.23 506	0.24 557	0.23 508	0.25 535

PSMNet_ROB	0.64 545	0.37 554	0.65 507	0.56 605	0.42 589	0.97 577	0.83 637	1.21 582	0.92 505	0.79 439	1.02 490	1.08 567	0.63 479	0.82 510	0.91 595	0.29 581	0.20 544	0.31 594	0.31 610	0.26 537	0.23 519

w-ln-seven-2	0.76 575	0.43 585	2.32 669	0.52 578	0.38 565	0.90 562	0.65 595	1.11 537	1.12 589	1.19 615	1.28 576	1.09 570	0.99 613	1.07 590	0.87 578	0.20 459	0.19 532	0.23 506	0.22 525	0.26 537	0.22 512

G2L-ROB	0.47 420	0.19 231	0.42 302	0.35 170	0.22 202	0.57 415	0.42 483	1.14 554	0.71 366	0.84 482	0.75 337	1.09 570	0.53 412	0.74 473	0.53 488	0.17 367	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.17 363	0.19 449

fast-iter	0.45 394	0.21 318	0.36 203	0.34 127	0.35 543	0.28 126	0.31 280	0.72 360	0.46 241	0.87 501	1.13 535	1.09 570	0.76 551	0.69 440	0.56 500	0.12 61	0.10 95	0.17 300	0.17 399	0.17 363	0.15 319

CoSv	0.45 394	0.21 318	0.36 203	0.34 127	0.35 543	0.28 126	0.31 280	0.72 360	0.46 241	0.87 501	1.13 535	1.09 570	0.76 551	0.69 440	0.56 500	0.12 61	0.10 95	0.17 300	0.17 399	0.17 363	0.15 319

LL-Strereo	0.57 522	0.27 479	0.68 522	0.48 520	0.34 536	0.39 287	0.48 521	0.94 461	0.97 528	0.83 475	0.78 358	1.10 574	1.18 633	1.33 628	0.49 465	0.17 367	0.14 408	0.22 485	0.19 458	0.16 323	0.17 396

ADCP+	1.06 627	0.35 542	1.51 653	0.49 535	0.51 627	1.45 641	0.55 565	1.25 606	1.03 556	1.16 610	1.15 546	1.10 574	1.07 623	1.56 643	6.75 700	0.19 434	0.16 471	0.23 506	0.21 507	0.28 552	0.21 494

GANetREF_RVC	0.80 585	0.75 645	0.86 580	0.66 640	0.42 589	1.15 612	0.98 654	1.14 554	1.19 601	1.01 574	1.02 490	1.10 574	0.90 593	1.15 602	0.76 552	0.48 650	0.39 652	0.57 655	0.38 630	0.63 656	0.46 641
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SGM-Forest	0.62 542	0.32 523	0.39 256	0.43 438	0.30 476	1.02 586	0.55 565	1.09 528	1.05 566	1.06 592	1.18 555	1.10 574	0.67 507	0.88 539	0.62 517	0.31 591	0.33 638	0.33 605	0.30 602	0.30 565	0.28 558
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
YMNet	0.66 549	0.38 564	0.90 587	0.52 578	0.46 614	1.08 600	0.49 527	1.00 486	0.77 406	1.18 613	1.29 580	1.12 578	0.74 544	0.85 529	0.86 572	0.27 563	0.31 626	0.25 536	0.25 566	0.24 521	0.23 519

YMNet_1	0.66 549	0.38 564	0.90 587	0.52 578	0.46 614	1.08 600	0.49 527	1.00 486	0.77 406	1.18 613	1.29 580	1.12 578	0.74 544	0.85 529	0.86 572	0.27 563	0.31 626	0.25 536	0.25 566	0.24 521	0.23 519

DDVS	0.52 482	0.30 514	0.56 465	0.41 371	0.31 498	0.71 502	0.34 338	0.91 452	0.67 341	0.85 486	0.89 428	1.12 578	0.46 377	0.86 534	0.60 510	0.22 503	0.16 471	0.22 485	0.18 427	0.25 530	0.26 541

Consistency-Raft	1.01 617	0.81 651	1.24 628	0.84 658	0.97 669	0.81 540	0.84 640	1.30 617	1.59 652	1.05 588	1.68 630	1.12 578	0.91 594	0.92 557	1.11 621	0.65 664	0.74 680	0.79 666	0.90 683	1.06 674	0.79 667

S-Stereo	0.74 572	0.35 542	0.96 593	0.56 605	0.45 606	0.82 548	0.60 581	1.24 602	1.60 655	0.96 552	1.41 600	1.12 578	0.94 605	0.80 504	1.04 616	0.26 553	0.31 626	0.28 576	0.25 566	0.32 577	0.47 646

RTSC	0.87 598	0.48 597	1.23 627	0.52 578	0.37 555	1.13 609	0.50 532	1.34 623	1.79 661	1.51 641	1.24 569	1.12 578	0.81 570	1.62 647	2.16 667	0.25 543	0.19 532	0.23 506	0.24 557	0.30 565	0.31 584

Wz-Net-MNSev	0.76 575	0.40 577	1.34 640	0.50 549	0.40 576	1.44 640	0.83 637	1.15 558	1.16 595	1.25 627	1.20 560	1.13 584	0.81 570	1.16 604	1.00 611	0.22 503	0.19 532	0.24 523	0.23 541	0.28 552	0.26 541

hitnet-ft	0.55 503	0.27 479	0.39 256	0.41 371	0.28 428	0.78 528	0.40 457	0.92 454	0.90 493	0.82 463	1.01 481	1.13 584	0.70 530	0.78 496	0.67 532	0.28 574	0.20 544	0.28 576	0.22 525	0.29 556	0.26 541

GANet	0.70 561	0.37 554	0.55 459	0.51 565	0.34 536	0.94 569	0.96 653	1.08 524	0.94 518	1.04 586	1.98 646	1.13 584	0.88 591	1.12 600	0.66 529	0.25 543	0.26 594	0.27 568	0.22 525	0.31 571	0.22 512

MultiAttention	3.58 691	0.24 419	0.62 486	0.54 595	0.34 536	22.90 713	2.72 705	1.60 659	1.13 590	0.80 441	1.81 636	1.14 587	0.43 355	35.29 725	0.61 514	0.17 367	0.12 297	0.23 506	0.23 541	0.34 590	0.29 565

dad	0.58 529	0.50 605	0.64 501	0.43 438	0.30 476	0.59 433	0.36 385	0.78 400	1.25 616	1.01 574	1.17 553	1.15 588	0.53 412	0.68 433	0.50 467	0.35 622	0.23 571	0.37 619	0.21 507	0.29 556	0.20 474

PWC_ROB	0.87 598	0.52 617	1.28 631	0.50 549	0.32 515	0.91 563	0.37 402	1.36 630	1.46 641	1.61 648	2.59 666	1.16 589	1.01 617	1.34 630	1.40 643	0.25 543	0.18 513	0.28 576	0.20 484	0.29 556	0.28 558

zh-mn7	1.08 632	0.65 636	4.00 685	0.52 578	0.38 565	1.16 615	0.62 588	1.15 558	1.77 660	1.74 656	2.31 652	1.17 590	0.91 594	2.10 670	1.77 655	0.24 533	0.21 554	0.22 485	0.22 525	0.25 530	0.28 558

RT-IGEV	0.52 482	0.19 231	0.59 475	0.40 334	0.25 320	0.79 531	0.62 588	1.15 558	0.74 383	0.89 515	0.99 475	1.18 591	0.61 466	0.65 401	0.31 273	0.19 434	0.13 369	0.17 300	0.13 237	0.15 267	0.20 474

HSM	0.51 474	0.24 419	0.41 281	0.39 291	0.24 289	0.75 517	0.40 457	1.22 590	0.75 388	0.81 454	0.91 435	1.21 592	0.69 517	0.87 536	0.46 451	0.17 367	0.13 369	0.17 300	0.14 277	0.17 363	0.17 396

MFMNet_re	1.14 637	0.97 666	1.19 622	0.99 663	0.95 667	1.25 626	1.22 671	1.39 634	1.55 648	1.69 655	1.67 629	1.21 592	1.53 654	1.12 600	0.99 607	0.87 673	0.75 684	0.79 666	0.75 675	0.90 664	0.94 673

DLCB_ROB	0.58 529	0.28 493	0.47 372	0.49 535	0.32 515	0.77 524	0.50 532	0.99 481	0.92 505	1.04 586	1.14 540	1.21 592	0.69 517	0.88 539	0.69 536	0.20 459	0.20 544	0.22 485	0.22 525	0.21 468	0.18 415

ADCL	1.04 622	0.38 564	1.35 641	0.50 549	0.39 571	1.61 650	0.89 645	1.29 614	1.39 633	1.29 629	1.50 615	1.24 595	1.24 638	1.37 636	4.87 693	0.21 476	0.19 532	0.25 536	0.25 566	0.29 556	0.27 551

zh-sn7	1.09 633	0.75 645	3.23 679	0.57 611	0.42 589	1.11 605	0.89 645	1.19 575	1.27 620	1.41 636	1.98 646	1.25 596	1.47 652	1.99 667	2.62 676	0.26 553	0.26 594	0.26 555	0.27 588	0.35 595	0.30 574

w-ln-seven	0.96 611	0.48 597	2.41 672	0.54 595	0.50 623	1.41 636	0.70 616	1.67 665	1.81 662	1.49 638	1.50 615	1.26 597	0.87 587	1.15 602	1.80 659	0.23 520	0.21 554	0.25 536	0.25 566	0.31 571	0.26 541

HSM-Net_RVC	0.53 489	0.22 359	0.35 191	0.37 222	0.21 170	0.85 555	0.37 402	1.23 595	0.93 511	0.90 523	1.15 546	1.26 597	0.63 479	0.72 459	0.48 462	0.17 367	0.13 369	0.16 253	0.15 310	0.17 363	0.15 319
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDUNet	1.06 627	2.56 701	0.68 522	1.21 672	1.26 679	1.03 589	0.69 611	1.11 537	0.94 518	0.96 552	1.22 562	1.27 599	0.82 574	0.93 563	0.72 546	0.84 671	0.38 648	1.99 685	0.60 668	1.10 675	0.85 669

RYNet	0.72 569	0.35 542	0.64 501	0.53 588	0.67 653	1.31 630	0.67 601	1.20 580	1.18 599	1.05 588	0.87 416	1.27 599	0.93 604	0.93 563	1.27 635	0.22 503	0.16 471	0.26 555	0.23 541	0.40 613	0.39 622

XQC	0.89 602	0.65 636	1.31 636	0.67 643	0.52 631	1.22 622	0.68 606	1.26 608	1.52 644	1.14 609	1.11 524	1.28 601	1.04 620	1.40 638	1.77 655	0.38 630	0.24 580	0.37 619	0.31 610	0.53 646	0.47 646

fast-acv-ft	0.64 545	0.30 514	0.73 546	0.45 483	0.34 536	1.17 616	0.49 527	0.86 428	0.98 532	1.02 577	1.36 589	1.29 602	0.85 582	0.76 483	0.81 562	0.21 476	0.23 571	0.23 506	0.23 541	0.21 468	0.20 474

ccnet	0.82 589	0.57 625	0.75 557	0.54 595	0.59 645	1.09 603	0.66 598	1.38 633	0.94 518	1.12 606	1.44 608	1.29 602	0.92 599	0.95 572	1.24 631	0.49 652	0.42 657	0.50 650	0.47 654	0.51 641	0.46 641

G-Net	0.95 610	0.46 596	1.04 602	0.64 632	0.48 619	2.12 669	0.64 593	1.01 496	0.87 472	1.75 657	2.82 673	1.30 604	1.64 664	1.06 587	0.96 602	0.36 626	0.29 612	0.35 609	0.25 566	0.45 629	0.42 629

Ntro	1.09 633	0.97 666	0.91 589	1.44 677	1.19 678	1.69 656	0.80 635	1.35 627	1.25 616	1.00 569	1.29 580	1.31 605	0.97 611	1.26 620	0.84 567	0.84 671	0.43 662	1.36 677	0.50 661	1.56 679	0.78 665

UDG	0.88 600	0.82 654	0.67 517	1.00 665	0.96 668	1.02 586	0.57 574	1.13 545	0.99 537	0.90 523	0.97 469	1.31 605	0.99 613	0.85 529	0.84 567	0.54 661	0.32 632	1.77 682	0.40 636	0.94 667	0.66 661

aanetorigin	0.83 594	0.56 623	1.87 662	0.49 535	0.38 565	0.56 409	0.66 598	0.70 345	1.00 544	2.42 678	2.02 648	1.31 605	1.18 633	0.93 563	1.13 626	0.20 459	0.18 513	0.20 428	0.19 458	0.27 548	0.30 574

PASM	0.90 605	0.64 635	1.69 656	0.69 648	0.69 656	0.78 528	0.84 640	1.03 504	1.26 619	1.19 615	1.15 546	1.31 605	0.98 612	1.24 618	1.03 613	0.52 656	0.56 672	0.59 658	0.66 671	0.56 650	0.54 657

PDISCO_ROB	0.91 606	0.48 597	1.06 604	0.99 663	0.97 669	1.67 655	0.63 590	1.64 663	1.59 652	1.06 592	1.18 555	1.31 605	0.79 565	1.55 641	0.97 603	0.49 652	0.22 561	0.45 636	0.40 636	0.45 629	0.37 613

UGAM	0.52 482	0.22 359	0.46 359	0.45 483	0.25 320	0.41 313	0.52 551	0.62 265	1.16 595	0.76 424	1.13 535	1.32 610	0.57 439	1.00 576	0.53 488	0.17 367	0.14 408	0.25 536	0.21 507	0.15 267	0.13 241

RTS	1.98 673	0.96 663	11.36 700	0.65 637	0.57 642	2.77 679	1.40 683	1.39 634	2.26 671	1.89 661	2.56 663	1.32 610	1.25 639	5.20 698	4.05 688	0.31 591	0.22 561	0.29 585	0.29 600	0.40 613	0.37 613

RTSA	1.98 673	0.96 663	11.36 700	0.65 637	0.57 642	2.77 679	1.40 683	1.39 634	2.26 671	1.89 661	2.56 663	1.32 610	1.25 639	5.20 698	4.05 688	0.31 591	0.22 561	0.29 585	0.29 600	0.40 613	0.37 613

otaku	1.04 622	0.93 660	0.88 582	1.33 676	1.05 676	1.66 653	0.70 616	1.40 637	1.18 599	1.08 599	1.32 586	1.33 613	0.91 594	1.23 617	0.76 552	0.72 667	0.46 667	1.24 676	0.50 661	1.40 677	0.75 663

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 620	0.57 625	1.51 653	0.67 643	0.50 623	2.57 674	1.66 690	1.20 580	1.43 636	1.38 634	1.57 622	1.33 613	0.92 599	1.64 650	0.88 581	0.37 629	0.39 652	0.46 639	0.60 668	0.41 619	0.40 625

NCC-stereo	0.78 581	0.40 577	0.76 562	0.61 625	0.67 653	0.81 540	0.69 611	1.54 656	1.11 585	0.90 523	1.36 589	1.33 613	1.16 630	1.19 608	0.88 581	0.31 591	0.30 617	0.37 619	0.48 656	0.33 584	0.33 593

Abc-Net	0.78 581	0.40 577	0.76 562	0.61 625	0.67 653	0.81 540	0.69 611	1.54 656	1.11 585	0.90 523	1.36 589	1.33 613	1.16 630	1.19 608	0.88 581	0.31 591	0.30 617	0.37 619	0.48 656	0.33 584	0.33 593
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DANet	0.71 565	0.45 594	0.91 589	0.59 617	0.40 576	0.81 540	0.40 457	0.97 476	0.84 450	1.20 620	1.22 562	1.33 613	0.88 591	1.16 604	1.24 631	0.27 563	0.23 571	0.31 594	0.25 566	0.35 595	0.32 588
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LSM	4.74 699	0.77 648	10.16 697	0.70 649	56.56 729	1.02 586	1.00 658	1.24 602	1.62 656	2.04 666	2.34 655	1.33 613	1.17 632	1.38 637	1.09 620	0.33 612	0.49 668	0.39 624	0.46 647	0.51 641	10.09 711

CBFPSM	0.59 536	0.22 359	1.31 636	0.38 259	0.27 403	1.12 608	0.65 595	0.79 404	0.82 440	0.80 441	0.81 378	1.35 619	0.87 587	0.67 422	0.76 552	0.16 312	0.15 439	0.15 216	0.16 344	0.17 363	0.22 512

CSAN	0.83 594	0.49 601	0.77 567	0.60 623	0.41 583	1.14 610	1.06 660	1.19 575	1.46 641	1.32 630	1.43 605	1.37 620	1.19 635	1.27 622	0.86 572	0.39 632	0.31 626	0.36 614	0.37 627	0.35 595	0.34 601

XPNet_ROB	0.70 561	0.35 542	0.68 522	0.52 578	0.40 576	0.79 531	0.85 643	1.16 566	0.94 518	1.33 632	1.15 546	1.38 621	0.83 579	1.03 584	0.90 593	0.32 603	0.25 588	0.26 555	0.24 557	0.31 571	0.28 558

AnyNet_C32	1.16 641	0.62 633	2.40 671	0.57 611	0.55 636	1.41 636	1.34 680	1.18 574	1.24 610	1.49 638	1.42 602	1.39 622	1.20 637	1.55 641	4.82 692	0.29 581	0.28 607	0.29 585	0.34 622	0.38 610	0.42 629

ETE_ROB	0.70 561	0.49 601	0.73 546	0.56 605	0.36 548	0.79 531	0.87 644	1.14 554	0.93 511	1.19 615	1.18 555	1.39 622	0.82 574	0.99 573	0.80 559	0.26 553	0.21 554	0.31 594	0.26 581	0.33 584	0.34 601

Nwc_Net	0.78 581	0.38 564	0.73 546	0.60 623	0.55 636	1.05 594	0.55 565	1.67 665	1.05 566	0.88 511	1.86 640	1.40 624	1.09 624	1.10 597	0.87 578	0.30 588	0.25 588	0.36 614	0.38 630	0.29 556	0.29 565

z-mn7	1.00 616	0.50 605	1.70 658	0.53 588	0.36 548	1.75 658	0.71 622	1.22 590	2.28 673	0.96 552	2.54 662	1.42 625	0.95 608	2.19 675	1.54 646	0.22 503	0.19 532	0.21 470	0.20 484	0.27 548	0.25 535

SHD	0.93 609	0.50 605	1.18 621	0.59 617	0.46 614	0.97 577	0.48 521	1.70 667	2.15 669	1.58 645	1.37 592	1.42 625	1.19 635	1.31 626	1.60 648	0.31 591	0.26 594	0.32 600	0.33 620	0.40 613	0.42 629

RP	0.76 575	0.36 547	0.63 496	0.66 640	0.58 644	0.80 535	0.55 565	1.14 554	1.22 607	0.97 557	1.65 625	1.43 627	1.32 643	1.01 577	0.84 567	0.33 612	0.30 617	0.36 614	0.30 602	0.34 590	0.34 601

Wz-Net-SNSev	0.91 606	0.73 643	2.13 666	0.56 605	0.45 606	0.95 572	1.13 665	1.34 623	1.24 610	1.02 577	1.30 583	1.46 628	0.86 584	1.81 658	1.50 645	0.25 543	0.23 571	0.25 536	0.26 581	0.32 577	0.29 565

AF-Net	0.81 588	0.39 572	0.68 522	0.64 632	0.54 634	0.91 563	0.51 548	1.61 661	1.31 626	0.96 552	2.02 648	1.46 628	1.26 641	1.11 599	0.99 607	0.32 603	0.24 580	0.39 624	0.27 588	0.30 565	0.25 535

DPSNet	0.99 615	0.42 583	1.88 663	0.53 588	0.41 583	1.59 649	1.26 674	2.21 678	1.43 636	1.10 603	1.11 524	1.46 628	1.95 675	1.34 630	1.26 633	0.34 618	0.25 588	0.25 536	0.21 507	0.46 632	0.37 613

RGC	0.79 584	0.59 627	0.71 537	0.65 637	0.65 651	0.92 568	0.58 575	1.29 614	1.05 566	1.07 595	1.45 611	1.47 631	1.03 618	1.21 614	0.88 581	0.32 603	0.30 617	0.48 645	0.40 636	0.37 606	0.37 613

FBW_ROB	0.88 600	0.50 605	0.85 575	0.55 602	0.40 576	1.17 616	0.78 632	1.50 648	1.37 630	1.33 632	1.27 574	1.48 632	1.00 616	2.57 683	0.98 606	0.25 543	0.32 632	0.45 636	0.30 602	0.34 590	0.28 558

NCCL2	0.72 569	0.41 581	0.65 507	0.64 632	0.44 602	0.98 581	1.20 668	1.11 537	1.00 544	0.98 562	0.96 456	1.49 633	0.87 587	0.90 547	0.79 557	0.31 591	0.26 594	0.39 624	0.39 634	0.32 577	0.32 588

psmorigin	0.82 589	0.51 609	2.09 665	0.49 535	0.41 583	0.85 555	0.50 532	1.04 507	0.88 476	1.45 637	1.43 605	1.50 634	1.06 621	1.22 616	0.97 603	0.31 591	0.32 632	0.27 568	0.27 588	0.33 584	0.42 629

ADCMid	1.14 637	0.52 617	2.23 668	0.53 588	0.43 595	1.07 596	0.75 628	1.23 595	1.05 566	2.15 670	1.44 608	1.50 634	1.43 650	1.56 643	5.01 694	0.26 553	0.24 580	0.29 585	0.31 610	0.37 606	0.33 593

DISCO	0.70 561	0.26 462	0.68 522	0.44 458	0.31 498	1.14 610	0.51 548	1.23 595	1.23 608	0.81 454	1.05 505	1.50 634	0.85 582	1.82 659	1.03 613	0.19 434	0.15 439	0.18 353	0.16 344	0.24 521	0.23 519

ADCS	1.51 659	0.61 630	3.42 680	0.59 617	0.51 627	1.27 628	1.08 663	1.59 658	1.81 662	1.91 664	1.66 627	1.51 637	1.42 649	1.94 665	8.60 702	0.33 612	0.32 632	0.33 605	0.36 626	0.44 625	0.42 629

RainbowNet	1.35 652	1.49 682	1.19 622	1.88 686	1.45 680	1.48 642	1.07 662	1.61 661	1.55 648	1.20 620	1.59 623	1.54 638	1.13 627	1.34 630	0.97 603	1.36 689	0.70 677	1.82 683	0.79 678	1.71 682	1.07 682

DispFullNet	1.60 662	2.63 702	2.75 675	2.56 697	1.79 690	1.24 625	0.47 513	1.37 632	1.45 640	1.87 660	1.50 615	1.55 639	2.46 681	2.04 669	1.04 616	0.59 662	0.18 513	2.32 694	0.68 673	2.29 696	1.14 684

stereogan	0.80 585	0.31 519	0.71 537	0.59 617	0.50 623	1.72 657	0.48 521	1.35 627	1.37 630	1.00 569	1.46 613	1.56 640	0.95 608	1.29 623	0.84 567	0.28 574	0.29 612	0.29 585	0.25 566	0.38 610	0.38 619

LALA_ROB	0.74 572	0.43 585	0.69 528	0.54 595	0.40 576	1.01 584	0.95 652	1.21 582	1.07 578	1.22 622	1.12 528	1.56 640	0.79 565	1.04 586	0.86 572	0.33 612	0.22 561	0.35 609	0.30 602	0.35 595	0.31 584

Wz-Net-TNSev	1.14 637	1.06 671	4.32 688	0.49 535	0.42 589	1.51 644	1.11 664	1.48 645	1.40 635	1.22 622	1.26 573	1.58 642	1.43 650	1.76 656	1.70 650	0.32 603	0.31 626	0.26 555	0.30 602	0.41 619	0.41 628

FAT-Stereo	0.73 571	0.33 531	0.75 557	0.49 535	0.37 555	0.71 502	0.59 578	1.36 630	1.30 625	1.03 585	1.40 598	1.59 643	1.15 629	0.87 536	0.86 572	0.28 574	0.28 607	0.28 576	0.23 541	0.28 552	0.38 619

EDNetEfficient	1.46 657	0.80 650	6.12 691	0.47 512	0.39 571	0.69 492	0.83 637	0.90 447	2.77 684	3.50 695	1.96 645	1.66 644	2.03 677	1.26 620	4.18 690	0.21 476	0.18 513	0.21 470	0.20 484	0.41 619	0.39 622

ADCPNet	1.03 621	0.48 597	2.70 674	0.54 595	0.42 589	1.40 634	0.75 628	1.13 545	1.07 578	1.22 622	1.42 602	1.68 645	1.09 624	1.36 635	3.45 685	0.30 588	0.28 607	0.29 585	0.32 617	0.37 606	0.35 606

UGAM-zero	0.46 405	0.19 231	0.62 486	0.37 222	0.23 256	0.34 220	0.21 72	1.15 558	0.39 197	0.66 361	0.61 283	1.70 646	0.91 594	0.75 479	0.25 167	0.14 177	0.11 226	0.15 216	0.12 189	0.13 149	0.13 241

WZ-Net	1.19 643	0.59 627	4.07 686	0.62 629	0.51 627	1.34 631	1.31 679	1.32 619	1.74 659	1.53 644	1.65 625	1.74 647	1.28 642	2.25 677	2.01 664	0.27 563	0.21 554	0.23 506	0.25 566	0.40 613	0.39 622

edge stereo	0.76 575	0.38 564	0.74 551	0.52 578	0.43 595	0.80 535	0.53 556	1.28 613	1.06 572	1.28 628	1.38 597	1.81 648	1.11 626	1.08 593	0.85 571	0.33 612	0.32 632	0.41 631	0.28 594	0.32 577	0.36 608

PAM	0.46 405	0.19 231	0.70 532	0.40 334	0.26 368	0.75 517	0.33 321	0.85 424	0.34 136	0.70 386	0.46 208	1.83 649	0.63 479	0.61 354	0.26 196	0.15 255	0.10 95	0.16 253	0.14 277	0.14 200	0.13 241

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 650	0.87 657	1.76 660	0.86 659	0.56 639	4.29 695	1.79 695	1.50 648	1.98 666	1.61 648	1.85 639	1.84 650	1.41 648	1.89 661	1.36 639	0.48 650	0.40 654	0.56 654	0.57 666	0.69 659	0.48 649

AnyNet_C01	1.56 660	1.05 669	7.45 693	0.64 632	0.54 634	1.99 664	1.38 682	1.43 641	1.36 628	1.63 651	1.92 642	1.84 650	1.33 645	2.40 679	4.03 687	0.33 612	0.32 632	0.32 600	0.34 622	0.44 625	0.45 640

PVD	1.28 649	0.67 639	1.28 631	0.74 653	0.62 648	1.50 643	0.84 640	1.99 674	2.96 685	2.18 671	2.36 657	1.85 652	1.95 675	1.92 663	1.94 662	0.39 632	0.36 645	0.49 648	0.37 627	0.51 641	0.64 660

MADNet+	2.23 680	2.43 698	10.85 699	1.22 673	0.91 665	2.76 678	1.40 683	2.12 677	1.67 658	1.32 630	1.74 633	1.86 653	1.74 667	6.25 700	4.41 691	0.65 664	0.64 675	0.58 657	0.54 665	0.80 662	0.76 664

PAM_32	0.46 405	0.19 231	0.67 517	0.39 291	0.24 289	0.75 517	0.27 193	0.95 468	0.34 136	0.68 372	0.44 199	1.91 654	0.65 496	0.62 364	0.26 196	0.15 255	0.10 95	0.16 253	0.15 310	0.14 200	0.13 241

SPS-STEREO	1.25 647	0.93 660	1.06 604	1.04 667	1.03 674	1.41 636	0.91 649	1.51 651	1.19 601	2.09 668	1.83 637	1.94 655	1.39 647	1.62 647	1.39 642	0.97 676	0.94 695	0.90 670	0.89 682	0.96 669	0.96 676
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_RVC	1.09 633	0.59 627	1.97 664	0.67 643	0.44 602	1.93 663	0.60 581	1.85 671	1.36 628	1.61 648	1.54 620	1.95 656	1.37 646	1.64 650	1.73 651	0.40 636	0.37 646	0.45 636	0.48 656	0.44 625	0.44 636

SAMSARA	1.07 629	0.65 636	1.19 622	1.06 669	0.90 663	1.76 659	1.76 694	1.46 643	1.44 639	1.51 641	1.16 551	2.00 657	1.14 628	1.48 639	1.31 637	0.39 632	0.44 664	0.35 609	0.38 630	0.49 638	0.49 652

ACV-stereo	0.62 542	0.34 536	1.00 598	0.43 438	0.31 498	1.20 620	0.40 457	0.75 384	0.83 445	0.64 339	0.77 347	2.10 658	1.03 618	0.81 507	0.64 524	0.21 476	0.17 491	0.18 353	0.18 427	0.21 468	0.21 494

ACVNet-4b	1.35 652	1.31 677	1.10 609	1.90 687	1.59 682	1.92 662	0.77 630	1.52 654	1.62 656	1.05 588	1.60 624	2.11 659	0.94 605	1.64 650	0.77 556	1.30 686	0.35 642	2.03 689	0.67 672	1.88 690	0.84 668

AANet	1.13 636	1.01 668	2.99 677	0.44 458	0.37 555	0.91 563	0.54 560	1.27 610	2.31 676	2.35 676	2.37 658	2.22 660	1.53 654	1.18 607	1.43 644	0.32 603	0.23 571	0.28 576	0.25 566	0.35 595	0.33 593

PWCK	1.92 672	1.66 690	3.12 678	1.65 679	0.91 665	2.84 681	2.26 701	2.10 676	2.41 679	2.36 677	2.31 652	2.22 660	1.82 669	3.43 688	2.03 665	1.61 692	0.71 679	1.51 678	0.82 680	1.69 681	0.91 672

NVStereoNet_ROB	1.24 646	0.90 659	1.13 613	0.86 659	0.88 662	1.11 605	0.99 656	1.42 639	1.53 645	1.59 647	2.48 660	2.24 662	1.53 654	1.96 666	1.30 636	0.76 669	0.70 677	0.78 665	1.00 689	0.71 661	0.88 671
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	9.93 705	1.15 672	175.16 736	0.48 520	0.36 548	1.04 593	0.68 606	1.24 602	2.69 682	3.17 692	2.50 661	2.30 663	2.07 678	1.76 656	2.21 668	0.20 459	0.18 513	0.24 523	0.19 458	0.51 641	0.50 653

ACVNet_1	1.46 657	1.33 678	1.12 612	1.91 688	1.62 683	1.83 661	0.98 654	2.00 675	1.85 664	1.39 635	1.53 619	2.32 664	1.53 654	1.34 630	1.11 621	1.30 686	0.50 669	2.06 691	0.58 667	1.93 692	0.95 675

SANet	1.07 629	0.41 581	1.06 604	0.48 520	0.30 476	1.41 636	0.94 651	1.42 639	3.36 690	1.58 645	2.43 659	2.33 665	1.70 665	1.34 630	1.07 618	0.28 574	0.24 580	0.26 555	0.23 541	0.34 590	0.30 574

DStereoFS	1.87 670	0.85 656	1.03 601	0.75 656	0.62 648	2.04 667	0.65 595	1.74 669	1.55 648	1.52 643	1.90 641	2.36 666	12.92 708	3.85 694	1.74 652	0.44 642	0.31 626	0.82 668	0.46 647	0.84 663	1.10 683

SGM+DAISY	1.35 652	0.94 662	1.25 629	0.96 662	1.00 672	1.52 645	1.02 659	1.34 623	1.21 605	2.64 681	2.65 668	2.44 667	1.56 658	1.64 650	1.26 633	0.97 676	0.95 696	0.90 670	0.90 683	0.94 667	0.96 676

IMH-64-1	1.86 668	1.62 687	1.16 616	2.20 691	1.89 692	2.33 671	1.30 675	2.89 684	2.29 674	1.66 652	2.80 671	2.49 668	1.61 661	2.10 670	1.78 657	1.60 690	0.74 680	2.43 695	1.02 690	2.12 693	1.17 687

IMH-64	1.86 668	1.62 687	1.16 616	2.20 691	1.89 692	2.33 671	1.30 675	2.89 684	2.29 674	1.66 652	2.80 671	2.49 668	1.61 661	2.10 670	1.78 657	1.60 690	0.74 680	2.43 695	1.02 690	2.12 693	1.17 687

SGM_RVC	0.97 613	0.28 493	0.41 281	0.39 291	0.22 202	1.55 646	0.73 626	1.51 651	1.25 616	2.25 674	1.92 642	2.58 670	1.56 658	2.02 668	1.19 629	0.27 563	0.27 603	0.27 568	0.25 566	0.25 530	0.25 535
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	1.63 664	0.61 630	0.95 591	0.68 646	0.55 636	3.01 688	1.55 688	2.39 680	2.33 677	3.64 696	3.89 688	2.75 671	2.90 690	2.15 673	2.27 673	0.52 656	0.45 665	0.50 650	0.48 656	0.54 648	0.52 655
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	6.43 702	1.51 684	87.33 735	0.49 535	0.38 565	1.34 631	1.21 670	1.16 566	8.09 702	12.12 710	2.79 670	2.77 672	3.31 693	1.16 604	3.15 680	0.24 533	0.23 571	0.27 568	0.24 557	0.45 629	0.37 613

MSAF-DinoV2	1.04 622	0.38 564	1.32 638	0.54 595	0.29 457	0.89 560	0.72 624	1.52 654	1.24 610	1.05 588	1.41 600	2.98 673	1.49 653	2.74 684	2.83 679	0.22 503	0.14 408	0.20 428	0.22 525	0.32 577	0.32 588

IMH	2.04 677	1.62 687	1.20 625	2.20 691	1.89 692	2.91 687	1.30 675	3.11 687	3.03 686	1.81 659	3.35 681	3.03 674	1.90 672	2.48 680	1.80 659	1.66 693	0.77 686	2.45 697	1.04 693	2.15 695	1.19 691

ACVNet_2	1.65 665	1.27 676	1.41 648	1.75 682	1.62 683	2.22 670	1.20 668	2.30 679	2.62 680	1.78 658	2.56 663	3.03 674	1.61 661	1.54 640	1.12 625	1.06 679	0.58 674	1.82 683	0.70 674	1.82 686	0.96 676

ELAS_RVC	1.60 662	0.61 630	1.01 600	0.70 649	0.56 639	2.00 665	1.89 697	1.96 673	2.65 681	3.33 694	3.26 676	3.03 674	3.41 696	2.49 681	2.09 666	0.52 656	0.45 665	0.50 650	0.48 656	0.54 648	0.52 655
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSMD_ROB	1.21 644	0.49 601	0.62 486	0.59 617	0.50 623	1.62 652	0.67 601	1.23 595	1.24 610	2.45 679	3.77 684	3.09 677	2.98 691	1.32 627	0.81 562	0.45 644	0.41 655	0.49 648	0.51 663	0.47 635	0.44 636

WAO-7	1.90 671	1.20 673	1.35 641	1.27 674	1.06 677	2.84 681	1.56 689	3.23 689	3.06 688	2.23 673	3.33 680	3.17 678	2.28 680	3.12 685	2.21 668	1.02 678	0.91 691	1.06 674	1.03 692	1.04 672	0.97 679

Dean	1.98 673	1.36 679	1.36 645	2.12 690	1.81 691	2.74 676	1.36 681	3.37 693	3.80 695	2.08 667	3.32 679	3.21 679	1.82 669	1.71 655	1.67 649	1.27 683	0.77 686	1.99 685	0.90 683	1.86 687	1.03 681

WCMA_ROB	1.14 637	0.36 547	0.76 562	0.49 535	0.44 602	1.23 624	0.67 601	1.11 537	1.23 608	2.84 686	3.95 690	3.28 680	1.83 671	1.25 619	0.99 607	0.44 642	0.34 640	0.34 607	0.37 627	0.41 619	0.40 625

test_sample8	1.25 647	0.36 547	0.72 542	0.38 259	0.30 476	0.71 502	0.43 490	1.13 545	0.75 388	1.50 640	0.95 452	3.29 681	1.59 660	1.20 610	1.36 639	0.41 637	8.41 712	0.40 627	0.41 641	0.36 601	0.33 593

JetBlue	2.78 683	1.26 675	7.04 692	1.16 671	1.48 681	8.00 703	6.02 708	2.60 682	1.92 665	2.12 669	2.64 667	3.34 682	3.05 692	6.49 701	3.39 683	0.78 670	0.76 685	0.75 662	0.76 676	0.97 671	1.18 689

MonStereo1	1.98 673	1.48 681	1.43 650	1.81 685	1.69 688	2.88 684	0.78 632	2.47 681	3.47 691	2.20 672	4.36 695	3.39 683	2.50 683	2.18 674	1.58 647	1.19 681	0.54 670	1.65 680	0.87 681	1.78 684	1.29 693

KSHMR	2.57 681	1.93 693	1.69 656	2.63 699	2.42 699	2.86 683	2.07 698	3.27 691	6.50 700	2.49 680	3.36 682	3.41 684	1.92 673	2.49 681	1.94 662	2.13 700	1.40 703	2.79 705	1.50 703	2.73 701	1.77 697

LVE	2.12 679	1.44 680	1.36 645	1.99 689	1.78 689	2.75 677	1.79 695	2.82 683	3.95 696	1.90 663	4.33 694	3.52 685	1.81 668	2.24 676	1.74 652	1.74 694	0.87 689	2.06 691	1.13 695	1.91 691	1.35 694

WAO-6	2.04 677	1.50 683	1.16 616	1.70 680	1.67 687	2.69 675	1.44 686	3.06 686	3.63 694	1.98 665	3.27 677	3.54 686	2.07 678	2.36 678	2.22 670	1.31 688	0.91 691	2.04 690	1.22 699	1.73 683	1.27 692

MADNet++	4.03 693	2.70 703	3.44 682	3.72 706	3.44 706	4.44 696	3.52 706	3.95 698	3.61 693	4.46 698	4.98 700	4.10 687	4.58 700	7.00 704	5.89 696	3.74 706	3.67 710	3.27 708	2.71 709	3.70 708	3.66 707

FCDSN-DC	1.39 655	0.56 623	0.65 507	0.74 653	0.59 645	1.38 633	0.63 590	1.35 627	1.39 633	3.26 693	4.50 696	4.61 688	2.63 686	1.58 645	1.03 613	0.46 646	0.42 657	0.48 645	0.47 654	0.50 640	0.50 653
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DPSimNet_ROB	3.58 691	2.45 699	8.57 694	2.53 695	2.37 698	2.88 684	3.77 707	3.14 688	3.23 689	4.71 702	3.86 687	4.68 689	4.87 701	4.07 696	5.62 695	2.33 703	2.33 706	2.47 698	2.52 707	2.51 700	2.64 704

MeshStereo	1.34 650	0.43 585	0.54 454	0.44 458	0.34 536	1.66 653	0.60 581	1.94 672	1.37 630	4.47 699	3.25 675	4.71 690	1.94 674	1.92 663	1.17 627	0.35 622	0.35 642	0.37 619	0.31 610	0.32 577	0.32 588
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
WAO-8	2.92 684	1.55 685	1.35 641	1.79 683	1.63 685	5.23 697	1.22 671	4.58 700	12.56 707	2.84 686	4.07 692	4.83 691	2.72 688	3.49 689	2.25 671	1.27 683	0.91 691	1.99 685	1.15 697	1.86 687	1.15 685

Venus	2.92 684	1.55 685	1.35 641	1.79 683	1.63 685	5.23 697	1.22 671	4.58 700	12.56 707	2.84 686	4.06 691	4.83 691	2.72 688	3.49 689	2.25 671	1.27 683	0.91 691	1.99 685	1.15 697	1.86 687	1.15 685

JetRed	5.27 700	5.84 705	12.81 703	2.36 694	2.83 704	12.23 708	10.50 711	4.46 699	3.60 692	3.86 697	3.83 686	4.85 693	4.18 699	6.78 703	11.96 706	2.17 701	2.96 709	2.18 693	1.97 705	3.38 707	2.68 705

tt	6.20 701	0.20 278	5.89 690	3.55 705	2.07 695	11.26 706	19.21 713	11.74 709	5.46 698	2.69 682	2.04 650	4.87 694	6.25 702	3.70 692	7.09 701	8.32 713	11.17 721	4.93 711	5.41 714	5.74 709	2.37 703

LE_ROB	4.42 697	0.24 419	2.75 675	0.42 417	0.23 256	1.57 648	0.90 648	1.71 668	17.88 718	16.56 720	4.88 698	5.17 695	18.85 720	1.63 649	14.62 709	0.17 367	0.14 408	0.16 253	0.16 344	0.19 426	0.17 396

UNDER WATER	3.46 688	2.07 695	3.64 683	3.09 702	2.48 700	3.75 693	2.42 703	3.31 692	13.77 709	2.90 690	2.95 674	5.84 696	3.69 697	3.69 691	3.48 686	2.07 699	1.11 698	2.70 703	1.40 701	2.84 704	1.98 700

FC-DCNN	1.59 661	0.51 609	0.66 513	0.61 625	0.49 621	1.56 647	0.70 616	1.66 664	1.53 645	4.64 700	4.62 697	5.85 697	3.34 695	1.84 660	1.11 621	0.46 646	0.42 657	0.47 640	0.46 647	0.48 636	0.46 641

ktn	2.98 686	2.25 696	1.73 659	2.84 700	2.53 702	3.76 694	2.15 699	3.70 695	5.47 699	2.75 683	5.17 703	5.94 698	2.48 682	3.23 686	2.46 675	2.34 704	1.44 704	2.78 704	2.03 706	2.45 699	2.01 701

UNDER WATER-64	3.53 689	2.01 694	3.94 684	3.22 704	2.49 701	5.41 699	2.60 704	3.43 694	12.41 706	3.03 691	2.68 669	6.07 699	4.04 698	3.79 693	3.33 682	2.02 698	1.24 701	2.63 700	1.46 702	2.78 702	2.08 702

notaker	2.76 682	2.29 697	1.80 661	2.96 701	2.58 703	2.90 686	1.75 693	3.24 690	3.05 687	2.78 684	4.24 693	6.15 700	2.51 684	3.34 687	2.75 678	2.31 702	1.18 699	3.00 706	1.65 704	2.84 704	1.97 699

FC-DCNN v2	1.65 665	0.51 609	0.65 507	0.61 625	0.49 621	1.61 650	0.70 616	1.75 670	1.56 651	4.74 703	4.91 699	6.46 701	3.31 693	1.91 662	1.11 621	0.46 646	0.42 657	0.47 640	0.46 647	0.48 636	0.46 641

light-stereo	3.53 689	1.05 669	10.69 698	9.45 710	6.82 707	2.10 668	0.64 593	3.71 696	2.70 683	4.77 704	4.98 700	6.83 702	1.32 643	6.71 702	1.35 638	1.20 682	1.29 702	0.66 660	0.77 677	1.79 685	1.85 698

TorneroNet	4.53 698	1.89 692	1.48 652	2.55 696	2.27 696	13.78 710	1.69 692	4.84 704	23.73 724	2.89 689	7.70 707	7.06 703	2.69 687	4.26 697	3.42 684	1.84 696	0.77 686	2.68 701	1.13 695	2.42 698	1.47 696

TorneroNet-64	3.44 687	1.86 691	1.42 649	2.58 698	2.28 697	6.87 700	1.68 691	4.70 702	12.03 704	2.31 675	5.59 704	8.25 704	2.55 685	3.97 695	2.73 677	1.81 695	0.74 680	2.57 699	1.07 694	2.35 697	1.44 695

DPSMNet_ROB	12.08 707	8.00 706	21.00 708	8.97 709	16.79 711	10.67 704	30.89 718	9.02 708	15.17 712	6.51 706	15.41 719	9.04 705	14.85 710	9.27 708	21.67 715	4.58 709	8.57 714	5.09 714	9.29 718	5.90 710	10.95 712

DGTPSM_ROB	12.07 706	8.00 706	20.99 707	8.93 708	16.78 710	10.67 704	30.87 717	9.01 707	15.16 711	6.50 705	15.41 719	9.04 705	14.85 710	9.25 707	21.67 715	4.57 708	8.57 714	5.08 712	9.28 715	5.90 710	10.95 712

MANE	4.13 695	0.51 609	0.64 501	0.66 640	0.56 639	6.89 701	0.99 656	7.55 705	12.04 705	6.68 707	8.57 708	10.69 707	9.45 705	7.59 706	6.39 698	0.49 652	0.43 662	0.48 645	0.98 687	0.49 638	0.48 649

pmcnn	1.23 645	0.29 505	0.96 593	0.40 334	0.23 256	0.95 572	0.69 611	1.16 566	1.28 622	1.67 654	2.33 654	11.15 708	0.86 584	0.93 563	0.88 581	0.15 255	0.12 297	0.12 50	0.10 83	0.15 267	0.15 319

USTest	12.99 708	14.18 710	20.00 706	16.24 711	14.97 709	20.80 712	31.95 719	16.20 714	10.91 703	8.79 709	9.48 709	13.94 709	10.50 706	16.11 711	21.44 714	3.17 705	4.82 711	5.08 712	5.36 713	8.81 712	7.13 709

TCMNet-wrong-test	8.97 704	10.42 709	8.74 695	19.56 712	17.61 712	12.53 709	9.01 710	13.59 711	2.18 670	4.64 700	5.11 702	14.63 710	11.09 707	7.19 705	9.73 703	5.56 712	0.89 690	3.77 709	3.11 710	10.34 713	9.80 710

xxxxx1	36.64 727	19.51 716	24.21 713	61.66 730	64.63 732	27.28 720	40.10 725	20.25 717	18.63 719	14.07 717	12.97 712	17.26 711	17.36 717	21.70 718	27.93 722	13.18 720	18.50 724	111.26 736	133.37 736	29.24 727	39.73 729

tt_ll	36.64 727	19.51 716	24.21 713	61.66 730	64.63 732	27.28 720	40.10 725	20.25 717	18.63 719	14.07 717	12.97 712	17.26 711	17.36 717	21.70 718	27.93 722	13.18 720	18.50 724	111.26 736	133.37 736	29.24 727	39.73 729

ff	36.64 727	19.51 716	24.21 713	61.66 730	64.63 732	27.28 720	40.10 725	20.25 717	18.63 719	14.07 717	12.97 712	17.26 711	17.36 717	21.70 718	27.93 722	13.18 720	18.50 724	111.26 736	133.37 736	29.24 727	39.73 729

HanzoNet	6.76 703	2.45 699	4.22 687	3.19 703	2.94 705	3.62 692	2.28 702	4.79 703	7.20 701	14.00 716	13.19 715	17.49 714	22.30 721	13.25 710	6.19 697	4.20 707	1.93 705	3.10 707	2.56 708	3.35 706	2.88 706

Anonymous_1	33.25 719	18.26 713	23.92 712	20.54 715	21.28 717	25.59 716	35.94 722	22.01 724	15.57 715	13.33 713	13.49 716	18.08 715	15.29 712	20.36 714	24.60 719	16.28 723	8.84 718	66.59 733	118.00 735	155.73 738	11.23 714

iinet-test	16.76 711	17.57 711	22.97 710	19.69 713	18.39 713	24.48 714	34.18 720	20.02 715	15.35 713	12.55 711	12.85 710	18.13 716	15.39 713	19.59 712	24.25 717	8.86 715	8.72 716	8.95 717	9.28 715	12.74 714	11.26 715

IINet	16.76 711	17.57 711	22.97 710	19.69 713	18.39 713	24.48 714	34.18 720	20.02 715	15.35 713	12.55 711	12.85 710	18.13 716	15.39 713	19.59 712	24.25 717	8.86 715	8.72 716	8.95 717	9.28 715	12.74 714	11.26 715

SGM-ForestM	4.04 694	0.32 523	0.46 359	0.43 438	0.27 403	7.50 702	1.45 687	3.84 697	4.24 697	8.19 708	6.76 705	19.00 718	9.08 704	10.74 709	6.62 699	0.31 591	0.33 638	0.32 600	0.32 617	0.29 556	0.29 565

DPSM_ROB	17.78 713	18.63 714	24.31 716	20.90 716	19.47 715	25.97 717	36.21 723	21.23 722	16.24 716	13.38 714	14.06 717	19.18 719	16.30 715	20.78 715	25.67 720	9.38 717	9.23 719	9.49 719	9.82 719	13.51 717	11.91 717

DPSM	17.78 713	18.63 714	24.31 716	20.90 716	19.47 715	25.97 717	36.21 723	21.23 722	16.24 716	13.38 714	14.06 717	19.18 719	16.30 715	20.78 715	25.67 720	9.38 717	9.23 719	9.49 719	9.82 719	13.51 717	11.91 717

LRCNet_RVC	21.24 717	31.15 721	21.41 709	28.98 719	23.82 718	3.13 689	0.60 581	20.96 721	1.59 652	25.58 722	28.15 727	21.99 721	14.79 709	21.94 721	16.41 710	28.89 732	14.87 722	33.53 729	31.28 729	29.51 730	26.16 727

HaxPig	31.96 718	37.24 724	34.27 718	24.37 718	24.88 719	18.26 711	19.86 714	20.64 720	28.52 725	35.97 732	38.75 732	25.57 722	28.72 725	33.88 724	34.39 725	35.94 733	38.87 734	37.80 730	40.48 732	39.68 731	41.15 732

Selective-IGEV-i1pa	15.35 710	22.27 719	18.31 705	1.71 681	0.87 661	28.61 724	12.26 712	25.48 725	20.48 722	19.78 721	22.75 721	28.20 723	22.64 722	29.07 723	17.31 711	12.88 719	2.88 707	6.84 715	0.99 688	1.67 680	12.03 719

MEDIAN_ROB	37.38 730	40.85 734	40.60 722	32.31 720	31.85 720	27.20 719	24.55 715	29.10 726	33.19 734	42.09 736	41.76 734	33.35 724	34.39 734	39.78 727	37.07 726	43.64 735	44.10 736	44.12 732	43.40 734	41.51 733	42.76 734

AVERAGE_ROB	37.58 731	40.13 733	40.15 721	34.81 721	33.82 721	28.55 723	25.10 716	32.02 727	34.06 735	41.28 735	40.66 733	34.46 725	34.81 735	39.18 726	37.57 727	42.78 734	43.44 735	43.82 731	43.03 733	40.47 732	41.51 733

fast-reg	35.48 720	37.51 730	48.70 728	42.44 728	40.46 728	52.73 733	73.11 731	42.56 728	32.38 726	26.19 723	27.27 722	36.81 726	30.62 726	41.02 728	51.32 728	18.30 724	18.53 727	19.10 721	19.67 722	27.14 719	23.66 720

Hybrid-DGEV	35.78 724	37.50 729	48.96 732	42.25 726	39.20 722	52.33 731	73.10 730	42.63 733	32.52 727	26.62 724	28.31 730	38.50 727	32.87 730	41.67 730	51.55 729	18.77 729	18.56 728	19.18 727	19.83 727	27.20 721	23.97 722

RAFT-FEzeroshot	35.73 721	37.45 726	48.67 726	42.23 724	39.22 724	52.25 727	73.13 733	42.62 731	32.59 728	26.71 725	27.70 723	38.57 728	32.57 727	41.68 732	51.67 733	18.75 726	18.58 730	19.15 723	19.78 724	27.21 723	23.98 723

RAFT-FE	35.73 721	37.45 726	48.67 726	42.23 724	39.22 724	52.25 727	73.13 733	42.62 731	32.59 728	26.71 725	27.70 723	38.57 728	32.57 727	41.68 732	51.67 733	18.75 726	18.58 730	19.15 723	19.78 724	27.21 723	23.98 723

CasAABBNet	35.74 723	37.43 725	48.72 729	42.22 723	39.20 722	52.24 726	73.12 732	42.61 730	32.62 731	26.78 728	27.95 725	38.58 730	32.60 729	41.67 730	51.65 732	18.74 725	18.57 729	19.15 723	19.77 723	27.20 721	23.98 723

LSM0	38.95 732	37.60 732	48.58 725	43.57 729	91.06 735	52.57 732	72.57 728	43.17 735	32.63 732	26.97 730	27.97 726	38.65 731	32.94 731	41.86 735	51.78 735	18.89 731	18.41 723	19.13 722	19.63 721	27.29 726	33.77 728

FlowAnything	35.81 725	37.53 731	48.80 730	42.20 722	39.22 724	52.25 727	73.16 735	42.56 728	32.89 733	26.76 727	28.30 728	38.69 732	33.09 732	41.63 729	51.62 731	18.76 728	18.59 733	19.21 728	19.92 728	27.16 720	23.91 721

Selective-RAFT-Error	35.84 726	37.49 728	48.83 731	42.26 727	39.24 727	52.30 730	73.09 729	42.66 734	32.61 730	26.80 729	28.30 728	38.84 733	33.51 733	41.68 732	51.59 730	18.82 730	18.58 730	19.17 726	19.80 726	27.28 725	24.05 726

BEATNet-Init1	15.13 709	0.82 654	50.86 733	0.72 652	0.53 632	38.10 725	7.03 709	11.83 710	14.25 710	29.78 731	30.17 731	48.21 734	22.64 722	26.78 722	18.11 712	0.42 641	0.38 648	0.47 640	0.46 647	0.51 641	0.48 649

PML	40.80 733	29.24 720	11.87 702	7.20 707	14.47 708	92.13 736	213.69 739	7.63 706	23.35 723	74.72 738	190.14 739	50.17 735	26.15 724	21.39 717	12.70 707	8.76 714	2.92 708	8.45 716	3.25 711	13.26 716	4.42 708

RSGM-EC	74.81 734	63.03 735	41.60 723	97.74 733	92.11 736	74.93 734	114.81 736	53.77 736	38.96 736	39.88 733	48.98 735	90.73 736	64.81 736	139.63 736	128.53 737	93.27 736	53.96 737	95.12 734	38.31 730	81.45 736	44.63 735

acva	74.81 734	63.03 735	41.60 723	97.74 733	92.11 736	74.93 734	114.81 736	53.77 736	38.96 736	39.88 733	48.98 735	90.73 736	64.81 736	139.63 736	128.53 737	93.27 736	53.96 737	95.12 734	38.31 730	81.45 736	44.63 735

Selective-IGEV-i16pa	78.59 736	120.99 737	16.46 704	1.04 667	0.66 652	181.07 738	2.17 700	153.90 739	139.75 739	56.45 737	153.05 737	107.32 738	157.92 739	200.46 739	96.57 736	94.09 738	1.23 700	2.69 702	0.31 610	0.96 669	84.68 737

test_example2	176.61 737	205.14 738	198.86 737	188.60 737	190.98 738	152.67 737	170.61 738	94.86 738	123.55 738	178.88 739	179.48 738	158.94 739	141.34 738	192.61 738	198.96 739	203.76 739	236.37 739	164.13 739	173.55 739	218.58 739	160.41 738

ccccc		429.19 739		507.10 738	501.20 739	356.95 739		380.82 740		334.51 740		372.86 740		499.17 740		561.44 740	431.22 740	334.28 740	290.86 740	540.88 740

ASD4		8.86 708

Low-res two-view benchmark