Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.13 116	0.11 215	0.20 99	0.16 20	0.12 239	0.12 16	0.07 1	0.18 30	0.20 158	0.12 83	0.15 130	0.14 167	0.12 145	0.15 65	0.14 200	0.13 526	0.09 487	0.09 336	0.10 448	0.11 456	0.09 377
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Monster-pub-mixall	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.11 12	0.09 2	0.20 59	0.12 16	0.11 53	0.11 42	0.08 4	0.08 15	0.23 236	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 139

S2M2_XL	0.10 8	0.09 80	0.21 111	0.14 2	0.10 118	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 31	0.11 42	0.09 27	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.09 378	0.07 364	0.08 243	0.07 219	0.08 260	0.06 139
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.5w_stereo	0.11 41	0.10 135	0.14 8	0.17 44	0.09 54	0.17 125	0.09 2	0.22 92	0.16 64	0.13 113	0.13 81	0.09 27	0.11 111	0.19 161	0.13 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-G_1	0.11 41	0.08 34	0.18 76	0.18 91	0.07 2	0.21 260	0.09 2	0.19 40	0.11 8	0.10 31	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.19 161	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 139

LG-G	0.11 41	0.08 34	0.18 76	0.18 91	0.07 2	0.21 260	0.09 2	0.19 40	0.11 8	0.10 31	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.19 161	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 139

LGtest1	0.10 8	0.08 34	0.17 63	0.17 44	0.08 23	0.13 22	0.09 2	0.16 14	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.09 27	0.09 33	0.15 65	0.11 42	0.08 283	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.06 139

MGA	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.10 118	0.15 51	0.10 8	0.18 30	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 65	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 139

CAR	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.09 54	0.14 33	0.10 8	0.19 40	0.13 23	0.10 31	0.10 30	0.08 4	0.07 3	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.09 54	0.14 33	0.10 8	0.19 40	0.13 23	0.09 12	0.10 30	0.08 4	0.07 3	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth_RVC	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 91	0.10 8	0.20 59	0.14 39	0.09 12	0.10 30	0.09 27	0.12 145	0.13 12	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.05 65	0.06 97	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.12 70	0.10 135	0.32 248	0.16 20	0.08 23	0.17 125	0.10 8	0.22 92	0.19 129	0.11 53	0.10 30	0.10 57	0.09 33	0.19 161	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.08 313

asd	0.10 8	0.10 135	0.15 22	0.17 44	0.10 118	0.16 91	0.10 8	0.19 40	0.13 23	0.12 83	0.11 42	0.09 27	0.10 74	0.16 92	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 41	0.09 80	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.10 8	0.19 40	0.18 110	0.14 144	0.17 167	0.09 27	0.10 74	0.18 136	0.13 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4w-stereo	0.10 8	0.10 135	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.10 8	0.19 40	0.13 23	0.12 83	0.12 62	0.08 4	0.11 111	0.16 92	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 41	0.09 80	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.19 187	0.10 8	0.22 92	0.17 90	0.14 144	0.12 62	0.10 57	0.11 111	0.17 110	0.12 108	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 41	0.09 80	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.19 187	0.10 8	0.22 92	0.17 90	0.14 144	0.12 62	0.10 57	0.11 111	0.17 110	0.12 108	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

IGEV-Stereo++	0.11 41	0.08 34	0.15 22	0.19 146	0.11 172	0.14 33	0.10 8	0.22 92	0.18 110	0.10 31	0.13 81	0.10 57	0.11 111	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

GCAP-Stereo	0.14 155	0.14 387	0.33 265	0.20 220	0.09 54	0.21 260	0.10 8	0.26 171	0.20 158	0.18 230	0.19 196	0.15 187	0.13 190	0.17 110	0.13 163	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.06 139

RT-Monster	0.15 191	0.08 34	0.21 111	0.17 44	0.14 367	0.20 229	0.11 20	0.29 224	0.32 344	0.24 278	0.22 241	0.17 219	0.13 190	0.18 136	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.07 235

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 9	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 135	0.09 33	0.12 5	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

WQFJA1++	0.44 592	0.07 4	0.63 532	0.18 91	0.13 319	0.15 51	0.11 20	0.20 59	0.11 8	2.05 682	0.12 62	0.23 301	0.11 111	0.17 110	0.12 108	0.08 283	0.05 39	0.06 43	0.05 65	4.20 694	0.07 235

252Zero-FE	0.14 155	0.07 4	0.17 63	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.11 20	0.21 74	0.19 129	0.77 638	0.11 42	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 139

monsters	0.11 41	0.09 80	0.13 1	0.17 44	0.12 239	0.15 51	0.11 20	0.23 115	0.15 54	0.14 144	0.12 62	0.08 4	0.09 33	0.21 206	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 41	0.07 4	0.17 63	0.19 146	0.11 172	0.13 22	0.11 20	0.22 92	0.15 54	0.11 53	0.12 62	0.12 115	0.08 15	0.18 136	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 260	0.06 139

MLG-Stereo_test2	0.10 8	0.08 34	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.11 20	0.16 14	0.10 4	0.09 12	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 65	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 8	0.08 34	0.15 22	0.18 91	0.09 54	0.15 51	0.11 20	0.16 14	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 110	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 8	0.08 34	0.15 22	0.18 91	0.07 2	0.15 51	0.11 20	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 136	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 70	0.08 34	0.17 63	0.18 91	0.13 319	0.09 1	0.11 20	0.16 14	0.15 54	0.10 31	0.08 15	0.10 57	0.10 74	0.21 206	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.16 549	0.24 626

GCST	0.47 600	0.60 649	0.57 505	1.04 674	0.48 648	0.38 529	0.11 20	0.40 371	0.32 344	0.41 544	0.34 377	0.29 384	0.17 295	0.46 446	0.19 341	0.69 664	0.42 659	0.79 669	0.62 672	0.62 657	0.46 654

monster-pro	0.10 8	0.08 34	0.13 1	0.17 44	0.08 23	0.13 22	0.12 32	0.24 134	0.19 129	0.09 12	0.11 42	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-16k	0.12 70	0.11 215	0.26 172	0.20 220	0.08 23	0.14 33	0.12 32	0.21 74	0.19 129	0.12 83	0.12 62	0.12 115	0.11 111	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 9	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 135	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22	0.14 155	0.13 340	0.29 215	0.19 146	0.09 54	0.17 125	0.12 32	0.28 208	0.23 220	0.13 113	0.14 116	0.22 280	0.13 190	0.29 353	0.14 200	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 179	0.06 139

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 51	0.12 32	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.14 31	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 135	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 51	0.12 32	0.15 9	0.11 8	0.09 12	0.07 3	0.09 27	0.10 74	0.13 12	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.05 34

DispViT+	0.12 70	0.07 4	0.19 86	0.15 5	0.16 459	0.10 10	0.12 32	0.26 171	0.23 220	0.13 113	0.11 42	0.10 57	0.08 15	0.21 206	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

MatchStereo	0.11 41	0.08 34	0.23 139	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 59	0.17 90	0.10 31	0.15 130	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 51	0.12 32	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.14 31	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 33	0.12 32	0.19 40	0.15 54	0.10 31	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 65	0.13 163	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 51	0.12 32	0.18 30	0.19 129	0.10 31	0.10 30	0.11 92	0.10 74	0.15 65	0.13 163	0.06 49	0.06 233	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

VIP-Stereo	0.12 70	0.12 273	0.21 111	0.18 91	0.11 172	0.24 331	0.12 32	0.19 40	0.18 110	0.10 31	0.13 81	0.11 92	0.09 33	0.19 161	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 8	0.09 80	0.14 8	0.19 146	0.07 2	0.16 91	0.12 32	0.16 14	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 167	0.13 190	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 8	0.08 34	0.13 1	0.17 44	0.08 23	0.14 33	0.12 32	0.24 134	0.19 129	0.09 12	0.11 42	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 8	0.08 34	0.13 1	0.18 91	0.10 118	0.13 22	0.12 32	0.15 9	0.12 16	0.10 31	0.13 81	0.10 57	0.10 74	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 8	0.08 34	0.13 1	0.17 44	0.08 23	0.13 22	0.12 32	0.24 134	0.19 129	0.09 12	0.11 42	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asda	0.11 41	0.11 215	0.16 43	0.17 44	0.09 54	0.14 33	0.12 32	0.24 134	0.16 64	0.11 53	0.11 42	0.08 4	0.10 74	0.15 65	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 41	0.10 135	0.14 8	0.17 44	0.10 118	0.15 51	0.12 32	0.25 151	0.17 90	0.14 144	0.13 81	0.09 27	0.09 33	0.18 136	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 41	0.11 215	0.16 43	0.17 44	0.10 118	0.17 125	0.12 32	0.21 74	0.14 39	0.12 83	0.13 81	0.09 27	0.10 74	0.15 65	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 41	0.11 215	0.16 43	0.17 44	0.10 118	0.17 125	0.12 32	0.21 74	0.14 39	0.12 83	0.13 81	0.09 27	0.10 74	0.15 65	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 41	0.11 215	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.14 33	0.12 32	0.21 74	0.16 64	0.13 113	0.13 81	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.06 97	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 41	0.11 215	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.14 33	0.12 32	0.21 74	0.16 64	0.13 113	0.13 81	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.06 97	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 41	0.11 215	0.16 43	0.17 44	0.10 118	0.17 125	0.12 32	0.21 74	0.14 39	0.12 83	0.13 81	0.09 27	0.10 74	0.15 65	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 41	0.09 80	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 51	0.12 32	0.25 151	0.16 64	0.14 144	0.13 81	0.08 4	0.10 74	0.16 92	0.13 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 41	0.09 80	0.15 22	0.17 44	0.11 172	0.18 152	0.12 32	0.23 115	0.14 39	0.13 113	0.11 42	0.08 4	0.10 74	0.16 92	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 41	0.09 80	0.14 8	0.19 146	0.12 239	0.14 33	0.12 32	0.25 151	0.17 90	0.13 113	0.16 149	0.08 4	0.09 33	0.19 161	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 8	0.08 34	0.16 43	0.17 44	0.08 23	0.16 91	0.12 32	0.17 20	0.12 16	0.10 31	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 139

StereoAnything_RVC	0.13 116	0.37 616	0.36 306	0.14 2	0.07 2	0.11 12	0.12 32	0.17 20	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 74	0.20 181	0.10 6	0.09 378	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.24 613	0.05 34

MonSter	0.10 8	0.08 34	0.13 1	0.17 44	0.08 23	0.14 33	0.12 32	0.24 134	0.19 129	0.09 12	0.11 42	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Pointernet	0.13 116	0.07 4	0.27 184	0.19 146	0.11 172	0.20 229	0.12 32	0.31 254	0.24 236	0.15 164	0.15 130	0.13 135	0.11 111	0.17 110	0.13 163	0.08 283	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

trnet	0.13 116	0.08 34	0.21 111	0.15 5	0.07 2	0.21 260	0.12 32	0.24 134	0.24 236	0.16 193	0.21 228	0.15 187	0.13 190	0.18 136	0.13 163	0.08 283	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.05 34

DIP-Stereo	0.18 248	0.12 273	0.33 265	0.20 220	0.13 319	0.28 402	0.12 32	0.42 397	0.25 250	0.27 308	0.32 344	0.21 269	0.17 295	0.25 282	0.20 362	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.06 146	0.07 179	0.08 313
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN-CSS_ROB	0.22 364	0.25 556	0.47 442	0.24 453	0.14 367	0.25 349	0.12 32	0.40 371	0.33 358	0.29 349	0.42 471	0.22 280	0.20 345	0.33 390	0.19 341	0.07 124	0.06 233	0.11 470	0.11 487	0.11 456	0.07 235

LiteMatch*	0.11 41	0.07 4	0.22 126	0.16 20	0.10 118	0.13 22	0.13 66	0.18 30	0.14 39	0.09 12	0.09 16	0.09 27	0.10 74	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.06 139

aanet-new-60k	0.12 70	0.11 215	0.32 248	0.20 220	0.08 23	0.16 91	0.13 66	0.19 40	0.17 90	0.11 53	0.12 62	0.11 92	0.11 111	0.19 161	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

aanet-new-32k	0.12 70	0.11 215	0.27 184	0.20 220	0.09 54	0.18 152	0.13 66	0.18 30	0.13 23	0.12 83	0.12 62	0.13 135	0.13 190	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 70	0.11 215	0.27 184	0.20 220	0.09 54	0.18 152	0.13 66	0.18 30	0.13 23	0.12 83	0.12 62	0.13 135	0.13 190	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 70	0.11 215	0.28 201	0.20 220	0.08 23	0.15 51	0.13 66	0.22 92	0.19 129	0.12 83	0.14 116	0.12 115	0.12 145	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

DepthFocus	0.10 8	0.07 4	0.21 111	0.15 5	0.11 172	0.10 10	0.13 66	0.15 9	0.08 1	0.12 83	0.10 30	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.06 97	0.05 34

LACA2	0.10 8	0.11 215	0.20 99	0.16 20	0.07 2	0.16 91	0.13 66	0.17 20	0.14 39	0.09 12	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.14 31	0.09 1	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.09 54	0.13 22	0.13 66	0.22 92	0.16 64	0.09 12	0.10 30	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 116	0.08 34	0.22 126	0.15 5	0.09 54	0.18 152	0.13 66	0.24 134	0.25 250	0.14 144	0.22 241	0.17 219	0.12 145	0.19 161	0.13 163	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.07 235

Pro-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 44	0.10 118	0.17 125	0.13 66	0.11 2	0.13 23	0.10 31	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 226	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.08 301	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 91	0.13 66	0.21 74	0.11 8	0.11 53	0.11 42	0.10 57	0.10 74	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.06 233	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DLNR-FE	10.45 695	12.13 704	19.94 707	106.10 719	23.12 714	0.14 33	0.13 66	3.28 690	0.17 90	0.16 193	0.23 250	0.16 208	0.10 74	0.31 376	0.15 229	2.41 691	0.06 233	0.07 149	0.07 219	40.22 719	0.06 139

Select-FE	0.23 381	0.14 387	0.78 571	0.22 343	0.18 505	0.22 288	0.13 66	0.43 411	0.26 262	0.28 320	0.33 367	0.39 481	0.29 484	0.27 320	0.19 341	0.08 283	0.07 364	0.08 243	0.13 554	0.08 260	0.12 495

Zero-FE251	0.14 155	0.09 80	0.24 149	0.17 44	0.09 54	0.20 229	0.13 66	0.20 59	0.14 39	0.61 618	0.13 81	0.13 135	0.11 111	0.14 31	0.16 256	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

AdaDepth	0.11 41	0.09 80	0.20 99	0.20 220	0.10 118	0.19 187	0.13 66	0.16 14	0.13 23	0.10 31	0.10 30	0.09 27	0.09 33	0.19 161	0.12 108	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.05 7	0.05 34

IGEV	0.11 41	0.06 1	0.17 63	0.15 5	0.11 172	0.16 91	0.13 66	0.21 74	0.16 64	0.11 53	0.15 130	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_L2	0.10 8	0.08 34	0.19 86	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 66	0.18 30	0.13 23	0.09 12	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 92	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 8	0.08 34	0.19 86	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 66	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 110	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 41	0.08 34	0.17 63	0.17 44	0.07 2	0.17 125	0.13 66	0.18 30	0.16 64	0.11 53	0.13 81	0.11 92	0.12 145	0.18 136	0.11 42	0.08 283	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.04 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 116	0.14 387	0.19 86	0.26 526	0.09 54	0.15 51	0.13 66	0.22 92	0.18 110	0.12 83	0.11 42	0.10 57	0.13 190	0.21 206	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.12 16	0.13 66	0.11 2	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.10 57	0.09 33	0.11 1	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

castereo++	0.13 116	0.10 135	0.18 76	0.18 91	0.10 118	0.27 382	0.13 66	0.23 115	0.23 220	0.11 53	0.13 81	0.16 208	0.10 74	0.18 136	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 44	0.08 23	0.09 1	0.13 66	0.24 134	0.13 23	0.10 31	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 136	0.12 108	0.07 124	0.06 233	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DCVSM-stereo	0.24 412	0.13 340	0.52 485	0.20 220	0.14 367	0.26 372	0.13 66	0.34 289	0.34 368	0.41 544	0.33 367	0.47 542	0.29 484	0.30 369	0.22 409	0.10 429	0.10 517	0.11 470	0.10 448	0.12 493	0.15 546

MaDis-Stereo	0.14 155	0.13 340	0.26 172	0.19 146	0.14 367	0.16 91	0.13 66	0.25 151	0.21 178	0.13 113	0.14 116	0.14 167	0.11 111	0.17 110	0.17 285	0.08 283	0.07 364	0.08 243	0.06 146	0.07 179	0.06 139

MIF-Stereo (partial)	0.16 206	0.10 135	0.34 276	0.21 274	0.15 427	0.15 51	0.13 66	0.28 208	0.25 250	0.17 212	0.26 283	0.15 187	0.16 265	0.25 282	0.17 285	0.09 378	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.09 340	0.08 313

UniTT-Stereo	0.14 155	0.10 135	0.30 225	0.21 274	0.13 319	0.17 125	0.13 66	0.19 40	0.18 110	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.11 111	0.18 136	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.08 260	0.06 139

DLNR_Zeroshot_test	10.44 694	12.10 703	19.93 706	106.08 718	23.66 715	0.14 33	0.13 66	3.22 689	0.17 90	0.16 193	0.23 250	0.16 208	0.10 74	0.31 376	0.15 229	2.36 690	0.06 233	0.07 149	0.07 219	39.70 718	0.06 139

LL-Strereo2	0.18 248	0.18 481	0.39 350	0.22 343	0.12 239	0.24 331	0.13 66	0.31 254	0.23 220	0.24 278	0.20 213	0.24 315	0.12 145	0.26 300	0.15 229	0.06 49	0.06 233	0.12 508	0.09 404	0.08 260	0.07 235

EGLCR-Stereo	0.13 116	0.08 34	0.20 99	0.18 91	0.09 54	0.21 260	0.13 66	0.27 186	0.21 178	0.13 113	0.10 30	0.15 187	0.09 33	0.20 181	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.06 139

CREStereo++_RVC	0.15 191	0.08 34	0.26 172	0.17 44	0.11 172	0.18 152	0.13 66	0.22 92	0.30 322	0.21 251	0.30 320	0.13 135	0.11 111	0.16 92	0.15 229	0.07 124	0.04 2	0.06 43	0.15 577	0.06 97	0.05 34
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
raftrobust	0.16 206	0.13 340	0.29 215	0.22 343	0.15 427	0.19 187	0.13 66	0.32 266	0.26 262	0.26 300	0.20 213	0.19 247	0.17 295	0.21 206	0.15 229	0.08 283	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.07 235

RALAANet	0.19 291	0.18 481	0.37 315	0.23 399	0.14 367	0.23 310	0.13 66	0.37 341	0.29 309	0.28 320	0.26 283	0.25 325	0.15 245	0.26 300	0.18 308	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.06 139

XX-Stereo	0.21 329	0.10 135	0.83 591	0.26 526	0.17 483	0.23 310	0.13 66	0.40 371	0.18 110	0.20 240	0.41 454	0.31 410	0.10 74	0.32 383	0.12 108	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.05 34

PointNet	0.10 8	0.08 34	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.14 100	0.17 20	0.14 39	0.08 2	0.11 42	0.12 115	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

TS12	0.12 70	0.08 34	0.17 63	0.21 274	0.09 54	0.19 187	0.14 100	0.23 115	0.16 64	0.14 144	0.19 196	0.12 115	0.13 190	0.17 110	0.15 229	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 70	0.11 215	0.28 201	0.20 220	0.09 54	0.15 51	0.14 100	0.22 92	0.16 64	0.09 12	0.11 42	0.09 27	0.12 145	0.20 181	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 70	0.10 135	0.27 184	0.19 146	0.08 23	0.16 91	0.14 100	0.21 74	0.15 54	0.10 31	0.13 81	0.10 57	0.12 145	0.20 181	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 116	0.11 215	0.44 414	0.21 274	0.08 23	0.14 33	0.14 100	0.21 74	0.16 64	0.10 31	0.13 81	0.10 57	0.13 190	0.18 136	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

aanet-new-40k	0.12 70	0.11 215	0.27 184	0.19 146	0.11 172	0.16 91	0.14 100	0.19 40	0.14 39	0.11 53	0.14 116	0.10 57	0.11 111	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 70	0.11 215	0.26 172	0.19 146	0.07 2	0.14 33	0.14 100	0.21 74	0.18 110	0.12 83	0.15 130	0.11 92	0.12 145	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 70	0.11 215	0.35 286	0.20 220	0.08 23	0.16 91	0.14 100	0.19 40	0.14 39	0.12 83	0.14 116	0.12 115	0.12 145	0.15 65	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.07 219	0.07 179	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 41	0.10 135	0.26 172	0.18 91	0.09 54	0.14 33	0.14 100	0.20 59	0.13 23	0.11 53	0.13 81	0.10 57	0.11 111	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.05 7	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 70	0.11 215	0.22 126	0.19 146	0.11 172	0.16 91	0.14 100	0.19 40	0.15 54	0.13 113	0.16 149	0.11 92	0.12 145	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.06 97	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 70	0.12 273	0.27 184	0.21 274	0.09 54	0.19 187	0.14 100	0.24 134	0.17 90	0.12 83	0.13 81	0.11 92	0.12 145	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 70	0.11 215	0.23 139	0.22 343	0.09 54	0.16 91	0.14 100	0.24 134	0.19 129	0.12 83	0.11 42	0.09 27	0.13 190	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 149	0.05 65	0.08 260	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 70	0.11 215	0.25 163	0.21 274	0.08 23	0.13 22	0.14 100	0.25 151	0.21 178	0.12 83	0.15 130	0.09 27	0.14 226	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

aanet-new	0.13 116	0.11 215	0.30 225	0.20 220	0.13 319	0.20 229	0.14 100	0.23 115	0.16 64	0.12 83	0.13 81	0.09 27	0.15 245	0.19 161	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.06 139

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 155	0.21 524	0.47 442	0.17 44	0.12 239	0.15 51	0.14 100	0.24 134	0.16 64	0.11 53	0.14 116	0.12 115	0.10 74	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 233	0.06 43	0.08 301	0.05 7	0.07 235

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 70	0.08 34	0.29 215	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.14 100	0.19 40	0.17 90	0.11 53	0.14 116	0.11 92	0.12 145	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.05 7	0.19 588

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 155	0.19 497	0.70 559	0.17 44	0.12 239	0.13 22	0.14 100	0.24 134	0.17 90	0.10 31	0.12 62	0.10 57	0.10 74	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 219	0.05 7	0.07 235

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 116	0.11 215	0.38 334	0.17 44	0.11 172	0.17 125	0.14 100	0.23 115	0.17 90	0.11 53	0.14 116	0.13 135	0.11 111	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 8	0.10 135	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 91	0.14 100	0.14 5	0.13 23	0.11 53	0.09 16	0.10 57	0.10 74	0.16 92	0.09 1	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Selective-IGEV-i32	0.12 70	0.09 80	0.22 126	0.19 146	0.10 118	0.15 51	0.14 100	0.27 186	0.15 54	0.13 113	0.14 116	0.13 135	0.08 15	0.21 206	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.05 34

Hybrid-DGEV-2	0.21 329	0.15 422	0.34 276	0.24 453	0.13 319	0.28 402	0.14 100	0.48 462	0.44 493	0.27 308	0.24 264	0.25 325	0.25 422	0.28 334	0.19 341	0.07 124	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.07 179	0.07 235

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 44	0.09 54	0.09 1	0.14 100	0.10 1	0.14 39	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

BStereo	0.13 116	0.10 135	0.42 391	0.18 91	0.11 172	0.13 22	0.14 100	0.24 134	0.22 194	0.12 83	0.11 42	0.12 115	0.09 33	0.16 92	0.14 200	0.05 9	0.06 233	0.06 43	0.08 301	0.05 7	0.06 139

Wave_Phase_stereo	0.14 155	0.10 135	0.42 391	0.18 91	0.11 172	0.36 515	0.14 100	0.28 208	0.22 194	0.12 83	0.11 42	0.12 115	0.09 33	0.16 92	0.14 200	0.05 9	0.06 233	0.06 43	0.08 301	0.05 7	0.06 139

water-stereo	0.13 116	0.08 34	0.20 99	0.19 146	0.10 118	0.17 125	0.14 100	0.25 151	0.19 129	0.17 212	0.23 250	0.15 187	0.15 245	0.12 5	0.13 163	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 155	0.08 34	0.18 76	0.18 91	0.09 54	0.21 260	0.14 100	0.24 134	0.21 178	0.21 251	0.21 228	0.15 187	0.14 226	0.23 236	0.15 229	0.07 124	0.06 233	0.06 43	0.06 146	0.05 7	0.05 34

2w_stereo	0.11 41	0.10 135	0.15 22	0.18 91	0.08 23	0.16 91	0.14 100	0.27 186	0.20 158	0.14 144	0.14 116	0.08 4	0.11 111	0.13 12	0.12 108	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 116	0.09 80	0.24 149	0.20 220	0.10 118	0.15 51	0.14 100	0.22 92	0.16 64	0.12 83	0.19 196	0.15 187	0.11 111	0.13 12	0.17 285	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.07 179	0.06 139

Reg-Stereo(zero)	0.16 206	0.07 4	0.36 306	0.19 146	0.10 118	0.19 187	0.14 100	0.28 208	0.24 236	0.22 258	0.20 213	0.24 315	0.18 321	0.21 206	0.18 308	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.06 97	0.06 139

ISRNet	0.27 465	0.13 340	0.45 426	0.26 526	0.19 532	0.24 331	0.14 100	0.45 429	0.43 478	0.39 525	0.48 531	0.42 512	0.27 452	0.32 383	0.29 488	0.20 613	0.12 559	0.17 588	0.16 589	0.16 549	0.20 600

GIP-stereo	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.19 146	0.11 172	0.16 91	0.14 100	0.29 224	0.18 110	0.11 53	0.16 149	0.13 135	0.09 33	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

DEFOM-Stereo	0.11 41	0.08 34	0.17 63	0.17 44	0.09 54	0.22 288	0.14 100	0.14 5	0.16 64	0.11 53	0.10 30	0.09 27	0.08 15	0.21 206	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

UGAM-zero	0.23 381	0.10 135	0.54 492	0.19 146	0.13 319	0.21 260	0.14 100	0.44 419	0.22 194	0.28 320	0.28 295	0.51 566	0.33 525	0.65 550	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.08 301	0.06 97	0.07 235

U	1.00 656	0.09 80	0.21 111	0.21 274	3.68 688	6.12 691	0.14 100	0.21 74	0.21 178	0.11 53	0.11 42	0.10 57	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 124	0.05 39	5.42 698	2.90 696	0.07 179	0.06 139

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 70	0.08 34	0.29 215	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.14 100	0.19 40	0.17 90	0.11 53	0.14 116	0.11 92	0.12 145	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.05 7	0.19 588

MIM_Stereo	0.18 248	0.12 273	0.38 334	0.20 220	0.11 172	0.17 125	0.14 100	0.35 312	0.25 250	0.27 308	0.35 388	0.23 301	0.13 190	0.27 320	0.16 256	0.06 49	0.07 364	0.08 243	0.08 301	0.08 260	0.06 139

LoS	0.14 155	0.08 34	0.27 184	0.16 20	0.09 54	0.22 288	0.14 100	0.26 171	0.26 262	0.15 164	0.18 187	0.18 231	0.13 190	0.22 226	0.14 200	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 139
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.12 70	0.09 80	0.22 126	0.19 146	0.10 118	0.15 51	0.14 100	0.27 186	0.15 54	0.13 113	0.14 116	0.13 135	0.08 15	0.21 206	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.05 34

Patchmatch Stereo++	0.18 248	0.12 273	0.37 315	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.14 100	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.29 307	0.25 325	0.17 295	0.26 300	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313
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
IIG-Stereo	0.23 381	0.13 340	0.35 286	0.29 578	0.12 239	0.23 310	0.14 100	0.38 347	0.31 335	0.34 454	0.37 407	0.33 427	0.21 353	0.70 564	0.26 465	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.07 219	0.07 179	0.06 139

ROB_FTStereo	0.18 248	0.12 273	0.37 315	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.14 100	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.28 295	0.25 325	0.17 295	0.24 252	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

HUI-Stereo	0.18 248	0.12 273	0.37 315	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.14 100	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.28 295	0.25 325	0.17 295	0.22 226	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

RAFT-RH_RVC	0.25 440	0.11 215	0.45 426	0.21 274	0.12 239	0.25 349	0.14 100	0.27 186	0.27 273	0.38 510	1.15 648	0.23 301	0.17 295	0.57 503	0.24 441	0.07 124	0.05 39	0.10 414	0.07 219	0.06 97	0.07 235

iRAFT	0.18 248	0.12 273	0.37 315	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.14 100	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.29 307	0.25 325	0.17 295	0.26 300	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

TANstereo	0.15 191	0.09 80	0.28 201	0.16 20	0.08 23	0.25 349	0.14 100	0.23 115	0.28 290	0.24 278	0.30 320	0.16 208	0.12 145	0.17 110	0.13 163	0.08 283	0.07 364	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.07 235

BEATNet_4x	0.22 364	0.18 481	0.47 442	0.22 343	0.10 118	0.28 402	0.14 100	0.46 440	0.32 344	0.31 399	0.34 377	0.31 410	0.25 422	0.31 376	0.29 488	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.06 146	0.10 408	0.08 313

CFNet	0.27 465	0.20 510	0.44 414	0.22 343	0.14 367	0.33 482	0.14 100	0.51 499	0.45 505	0.30 381	0.40 446	0.38 469	0.27 452	0.76 589	0.25 451	0.09 378	0.07 364	0.11 470	0.11 487	0.11 456	0.08 313

HITNet	0.20 308	0.17 467	0.43 404	0.19 146	0.08 23	0.27 382	0.14 100	0.42 397	0.30 322	0.29 349	0.32 344	0.27 357	0.21 353	0.28 334	0.25 451	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.09 340	0.06 139
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
DF	0.13 116	0.09 80	0.21 111	0.18 91	0.10 118	0.17 125	0.15 148	0.25 151	0.17 90	0.13 113	0.22 241	0.19 247	0.11 111	0.20 181	0.14 200	0.08 283	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.06 97	0.06 139

aanet-new-36k	0.12 70	0.12 273	0.28 201	0.19 146	0.08 23	0.17 125	0.15 148	0.22 92	0.18 110	0.11 53	0.14 116	0.10 57	0.11 111	0.17 110	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 70	0.13 340	0.28 201	0.20 220	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.20 59	0.16 64	0.11 53	0.14 116	0.09 27	0.13 190	0.18 136	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.06 139

aanet-new-8k	0.12 70	0.11 215	0.24 149	0.20 220	0.09 54	0.19 187	0.15 148	0.26 171	0.20 158	0.11 53	0.12 62	0.10 57	0.13 190	0.17 110	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 116	0.09 80	0.19 86	0.18 91	0.14 367	0.19 187	0.15 148	0.25 151	0.22 194	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 116	0.09 80	0.22 126	0.18 91	0.14 367	0.18 152	0.15 148	0.23 115	0.21 178	0.16 193	0.22 241	0.10 57	0.09 33	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 116	0.09 80	0.20 99	0.18 91	0.14 367	0.18 152	0.15 148	0.25 151	0.22 194	0.16 193	0.21 228	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1c-attn	0.12 70	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 51	0.15 148	0.24 134	0.17 90	0.13 113	0.15 130	0.16 208	0.13 190	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 70	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 91	0.15 148	0.25 151	0.16 64	0.14 144	0.15 130	0.17 219	0.12 145	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

FE-Mocha	0.16 206	0.10 135	0.33 265	0.19 146	0.13 319	0.19 187	0.15 148	0.35 312	0.22 194	0.24 278	0.24 264	0.20 257	0.14 226	0.17 110	0.17 285	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.06 139

IGEV-FE	0.18 248	0.10 135	0.65 541	0.20 220	0.12 239	0.19 187	0.15 148	0.34 289	0.19 129	0.28 320	0.22 241	0.27 357	0.13 190	0.23 236	0.18 308	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.06 139

DDF-Stereo	0.13 116	0.08 34	0.19 86	0.19 146	0.16 459	0.12 16	0.15 148	0.18 30	0.18 110	0.11 53	0.10 30	0.13 135	0.12 145	0.23 236	0.19 341	0.08 283	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.21 600	0.06 139

zero-FE	0.16 206	0.08 34	0.81 584	0.19 146	0.18 505	0.12 16	0.15 148	0.19 40	0.19 129	0.10 31	0.10 30	0.13 135	0.12 145	0.21 206	0.19 341	0.08 283	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.19 588	0.06 139

GASTEREO	0.13 116	0.12 273	0.21 111	0.23 399	0.10 118	0.18 152	0.15 148	0.26 171	0.18 110	0.17 212	0.16 149	0.11 92	0.13 190	0.19 161	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.07 219	0.06 97	0.06 139

MSCF	0.13 116	0.12 273	0.21 111	0.22 343	0.10 118	0.16 91	0.15 148	0.26 171	0.18 110	0.17 212	0.16 149	0.11 92	0.13 190	0.18 136	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.07 219	0.06 97	0.06 139

depthmonostereo	0.14 155	0.09 80	0.19 86	0.19 146	0.08 23	0.20 229	0.15 148	0.27 186	0.23 220	0.16 193	0.18 187	0.14 167	0.17 295	0.19 161	0.13 163	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.05 34

2.5w	0.11 41	0.10 135	0.15 22	0.18 91	0.09 54	0.15 51	0.15 148	0.20 59	0.15 54	0.12 83	0.13 81	0.10 57	0.09 33	0.17 110	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 70	0.11 215	0.18 76	0.18 91	0.08 23	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.19 129	0.12 83	0.12 62	0.07 1	0.12 145	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

1w_stereo	0.12 70	0.08 34	0.14 8	0.18 91	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.25 151	0.21 178	0.13 113	0.16 149	0.08 4	0.12 145	0.16 92	0.13 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

tg	0.16 206	0.11 215	0.25 163	0.21 274	0.11 172	0.23 310	0.15 148	0.34 289	0.24 236	0.20 240	0.25 274	0.19 247	0.12 145	0.24 252	0.15 229	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.09 404	0.08 260	0.07 235

model_zeroshot	0.17 224	0.11 215	0.39 350	0.20 220	0.12 239	0.24 331	0.15 148	0.34 289	0.22 194	0.30 381	0.20 213	0.22 280	0.12 145	0.24 252	0.14 200	0.08 283	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.07 179	0.07 235

GCAP-BAT	0.21 329	0.08 34	1.22 641	0.29 578	0.43 641	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.25 250	0.14 144	0.17 167	0.15 187	0.11 111	0.20 181	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.06 139

rvit_stereo_0075_2	0.24 412	0.17 467	0.50 469	0.26 526	0.22 575	0.22 288	0.15 148	0.40 371	0.35 384	0.27 308	0.37 407	0.29 384	0.20 345	0.28 334	0.19 341	0.17 593	0.12 559	0.19 604	0.12 526	0.13 509	0.13 512

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 308	0.72 657	0.70 559	0.17 44	0.08 23	0.15 51	0.15 148	0.18 30	0.16 64	0.13 113	0.12 62	0.09 27	0.08 15	0.16 92	0.13 163	0.35 647	0.04 2	0.08 243	0.07 219	0.11 456	0.23 621

AIO-Stereo	0.13 116	0.10 135	0.22 126	0.20 220	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.16 64	0.13 113	0.15 130	0.13 135	0.08 15	0.18 136	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.06 139

RSM++	0.12 70	0.09 80	0.19 86	0.20 220	0.09 54	0.17 125	0.15 148	0.21 74	0.19 129	0.12 83	0.12 62	0.14 167	0.09 33	0.20 181	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.07 179	0.05 34

RSM	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.20 220	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.23 115	0.18 110	0.13 113	0.13 81	0.15 187	0.09 33	0.21 206	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.05 34

CAS++	0.16 206	0.12 273	0.27 184	0.18 91	0.12 239	0.17 125	0.15 148	0.42 397	0.24 236	0.19 236	0.18 187	0.13 135	0.10 74	0.21 206	0.12 108	0.12 507	0.10 517	0.11 470	0.08 301	0.10 408	0.09 377
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.13 116	0.09 80	0.22 126	0.17 44	0.14 367	0.19 187	0.15 148	0.25 151	0.22 194	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 116	0.09 80	0.20 99	0.18 91	0.14 367	0.19 187	0.15 148	0.25 151	0.22 194	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

H2IRNET	0.18 248	0.13 340	0.35 286	0.21 274	0.12 239	0.20 229	0.15 148	0.27 186	0.30 322	0.17 212	0.31 335	0.25 325	0.20 345	0.24 252	0.18 308	0.07 124	0.06 233	0.09 336	0.10 448	0.09 340	0.06 139

MoCha-V2	0.13 116	0.08 34	0.26 172	0.23 399	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.26 171	0.16 64	0.15 164	0.15 130	0.13 135	0.14 226	0.20 181	0.11 42	0.06 49	0.07 364	0.06 43	0.06 146	0.06 97	0.05 34

IGEV++	0.13 116	0.10 135	0.23 139	0.21 274	0.10 118	0.15 51	0.15 148	0.29 224	0.16 64	0.12 83	0.15 130	0.12 115	0.12 145	0.17 110	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.07 235

GMStereo_Zeroshot	0.24 412	0.21 524	0.45 426	0.26 526	0.13 319	0.28 402	0.15 148	0.39 359	0.35 384	0.37 495	0.43 484	0.40 496	0.17 295	0.34 397	0.20 362	0.12 507	0.07 364	0.13 529	0.07 219	0.16 549	0.09 377

IGEV_Zeroshot_test	0.18 248	0.10 135	0.65 541	0.20 220	0.12 239	0.19 187	0.15 148	0.34 289	0.19 129	0.28 320	0.22 241	0.27 357	0.13 190	0.23 236	0.18 308	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.06 139

MSKI-zero shot	0.17 224	0.09 80	0.43 404	0.20 220	0.11 172	0.21 260	0.15 148	0.32 266	0.21 178	0.23 264	0.24 264	0.23 301	0.10 74	0.31 376	0.13 163	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.06 139

CASnet	0.14 155	0.12 273	0.22 126	0.22 343	0.08 23	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.25 250	0.22 258	0.20 213	0.15 187	0.11 111	0.17 110	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.11 470	0.09 404	0.08 260	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 116	0.09 80	0.22 126	0.17 44	0.14 367	0.19 187	0.15 148	0.25 151	0.22 194	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot	0.20 308	0.08 34	1.14 636	0.29 578	0.43 641	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.25 250	0.14 144	0.17 167	0.15 187	0.11 111	0.20 181	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.06 139

Selective-RAFT	0.17 224	0.12 273	0.30 225	0.24 453	0.10 118	0.29 424	0.15 148	0.32 266	0.31 335	0.17 212	0.17 167	0.21 269	0.18 321	0.28 334	0.17 285	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.07 219	0.08 260	0.06 139

GLC_STEREO	0.15 191	0.10 135	0.24 149	0.21 274	0.09 54	0.17 125	0.15 148	0.23 115	0.27 273	0.17 212	0.20 213	0.17 219	0.11 111	0.23 236	0.16 256	0.07 124	0.09 487	0.09 336	0.08 301	0.07 179	0.06 139

iGMRVC	0.18 248	0.12 273	0.37 315	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.15 148	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.29 307	0.25 325	0.17 295	0.27 320	0.17 285	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

RAFT-IKP	0.18 248	0.12 273	0.37 315	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.15 148	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.29 307	0.25 325	0.18 321	0.25 282	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

XX-TBD	0.15 191	0.18 481	0.28 201	0.22 343	0.10 118	0.22 288	0.15 148	0.22 92	0.27 273	0.22 258	0.26 283	0.14 167	0.12 145	0.16 92	0.13 163	0.08 283	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 179	0.06 139

CFNet-RSSM	0.17 224	0.10 135	0.40 358	0.20 220	0.11 172	0.20 229	0.15 148	0.36 331	0.30 322	0.23 264	0.21 228	0.26 347	0.15 245	0.20 181	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 224	0.10 135	0.37 315	0.20 220	0.12 239	0.19 187	0.15 148	0.32 266	0.28 290	0.23 264	0.23 250	0.27 357	0.15 245	0.20 181	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.06 139

CREStereo	0.13 116	0.08 34	0.21 111	0.14 2	0.08 23	0.22 288	0.15 148	0.25 151	0.24 236	0.16 193	0.21 228	0.14 167	0.13 190	0.18 136	0.13 163	0.09 378	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 179	0.06 139
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
GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 70	0.10 135	0.21 111	0.21 274	0.11 172	0.20 229	0.16 195	0.21 74	0.17 90	0.12 83	0.17 167	0.11 92	0.12 145	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 70	0.08 34	0.18 76	0.18 91	0.13 319	0.20 229	0.16 195	0.23 115	0.18 110	0.12 83	0.15 130	0.14 167	0.13 190	0.13 12	0.12 108	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 70	0.09 80	0.17 63	0.19 146	0.11 172	0.14 33	0.16 195	0.21 74	0.20 158	0.10 31	0.17 167	0.11 92	0.12 145	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 301	0.05 7	0.06 139

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 41	0.09 80	0.17 63	0.18 91	0.10 118	0.15 51	0.16 195	0.23 115	0.15 54	0.10 31	0.16 149	0.09 27	0.11 111	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 301	0.05 7	0.08 313

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 70	0.09 80	0.18 76	0.18 91	0.09 54	0.13 22	0.16 195	0.25 151	0.21 178	0.11 53	0.16 149	0.09 27	0.11 111	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 219	0.04 1	0.05 34

Foundation-i1a	0.12 70	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 152	0.16 195	0.25 151	0.16 64	0.16 193	0.16 149	0.18 231	0.13 190	0.17 110	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1	0.13 116	0.07 4	0.16 43	0.17 44	0.11 172	0.17 125	0.16 195	0.32 266	0.22 194	0.15 164	0.17 167	0.20 257	0.13 190	0.14 31	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 70	0.09 80	0.21 111	0.18 91	0.13 319	0.18 152	0.16 195	0.24 134	0.20 158	0.16 193	0.21 228	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

Hybrid-DGEV-03	0.20 308	0.14 387	0.31 240	0.22 343	0.12 239	0.26 372	0.16 195	0.31 254	0.27 273	0.32 421	0.58 576	0.23 301	0.15 245	0.23 236	0.17 285	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.07 219	0.08 260	0.06 139

NLSM3	0.13 116	0.10 135	0.17 63	0.21 274	0.13 319	0.18 152	0.16 195	0.30 244	0.24 236	0.11 53	0.15 130	0.12 115	0.13 190	0.17 110	0.15 229	0.05 9	0.05 39	0.08 243	0.08 301	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.18 91	0.12 239	0.19 187	0.16 195	0.20 59	0.14 39	0.12 83	0.15 130	0.10 57	0.09 33	0.16 92	0.10 6	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.05 65	0.08 260	0.08 313

GSStereo	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.17 44	0.12 239	0.19 187	0.16 195	0.26 171	0.18 110	0.13 113	0.15 130	0.10 57	0.09 33	0.16 92	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.08 260	0.08 313

GS-Stereo							0.16 195	0.26 171	0.18 110	0.13 113	0.15 130	0.10 57	0.09 33	0.16 92	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.08 260	0.08 313

DA	0.14 155	0.10 135	0.18 76	0.21 274	0.10 118	0.29 424	0.16 195	0.28 208	0.20 158	0.14 144	0.17 167	0.16 208	0.14 226	0.17 110	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.07 235

GGEV	0.14 155	0.10 135	0.18 76	0.21 274	0.10 118	0.29 424	0.16 195	0.28 208	0.20 158	0.14 144	0.17 167	0.16 208	0.14 226	0.17 110	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.07 235

FlowAnything_test	0.14 155	0.11 215	0.21 111	0.21 274	0.12 239	0.17 125	0.16 195	0.25 151	0.16 64	0.15 164	0.13 81	0.15 187	0.14 226	0.18 136	0.16 256	0.10 429	0.07 364	0.11 470	0.12 526	0.08 260	0.09 377

HART	0.15 191	0.11 215	0.30 225	0.21 274	0.09 54	0.17 125	0.16 195	0.30 244	0.19 129	0.15 164	0.25 274	0.17 219	0.09 33	0.21 206	0.12 108	0.06 49	0.07 364	0.07 149	0.05 65	0.08 260	0.06 139

GREAT-IGEV	0.12 70	0.09 80	0.25 163	0.16 20	0.11 172	0.14 33	0.16 195	0.17 20	0.17 90	0.10 31	0.15 130	0.09 27	0.09 33	0.18 136	0.10 6	0.06 49	0.07 364	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.10 434
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HI	0.20 308	0.13 340	0.33 265	0.18 91	0.15 427	0.17 125	0.16 195	0.34 289	0.21 178	0.37 495	0.39 435	0.36 455	0.24 401	0.29 353	0.21 389	0.06 49	0.05 39	0.08 243	0.09 404	0.09 340	0.07 235

CoSv	0.20 308	0.13 340	0.33 265	0.18 91	0.15 427	0.17 125	0.16 195	0.34 289	0.21 178	0.37 495	0.39 435	0.36 455	0.24 401	0.29 353	0.21 389	0.06 49	0.05 39	0.08 243	0.09 404	0.09 340	0.07 235

SCV_C0	0.14 155	0.11 215	0.25 163	0.19 146	0.12 239	0.15 51	0.16 195	0.30 244	0.22 194	0.13 113	0.15 130	0.13 135	0.09 33	0.24 252	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.09 340	0.06 139

SCV	0.14 155	0.14 387	0.24 149	0.21 274	0.11 172	0.15 51	0.16 195	0.31 254	0.18 110	0.11 53	0.15 130	0.13 135	0.10 74	0.23 236	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.09 340	0.06 139

AIO-test2	0.20 308	0.20 510	0.36 306	0.26 526	0.15 427	0.22 288	0.16 195	0.42 397	0.42 470	0.16 193	0.29 307	0.15 187	0.11 111	0.26 300	0.13 163	0.18 604	0.06 233	0.10 414	0.11 487	0.07 179	0.07 235

AIO-test1	0.19 291	0.14 387	0.41 381	0.27 554	0.15 427	0.21 260	0.16 195	0.39 359	0.36 397	0.17 212	0.26 283	0.18 231	0.13 190	0.28 334	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.10 414	0.11 487	0.06 97	0.09 377

WCG-NET（raft）	0.14 155	0.09 80	0.23 139	0.17 44	0.08 23	0.19 187	0.16 195	0.23 115	0.26 262	0.18 230	0.19 196	0.20 257	0.12 145	0.21 206	0.12 108	0.06 49	0.06 233	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

MyStereo8	0.22 364	0.15 422	0.63 532	0.21 274	0.17 483	0.31 458	0.16 195	0.36 331	0.32 344	0.28 320	0.36 398	0.25 325	0.18 321	0.25 282	0.28 476	0.08 283	0.07 364	0.08 243	0.07 219	0.10 408	0.12 495

PCWNet_CMD	0.23 381	0.13 340	0.48 452	0.20 220	0.13 319	0.28 402	0.16 195	0.46 440	0.46 523	0.29 349	0.36 398	0.37 461	0.24 401	0.28 334	0.20 362	0.09 378	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.11 456	0.09 377

AEACV	0.13 116	0.09 80	0.23 139	0.18 91	0.19 532	0.19 187	0.16 195	0.23 115	0.14 39	0.13 113	0.17 167	0.13 135	0.16 265	0.16 92	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.08 301	0.07 179	0.06 139

Any-RAFT	0.17 224	0.08 34	0.31 240	0.19 146	0.10 118	0.29 424	0.16 195	0.42 397	0.30 322	0.24 278	0.27 289	0.27 357	0.16 265	0.21 206	0.12 108	0.08 283	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.06 139

CES	0.14 155	0.08 34	0.19 86	0.17 44	0.22 575	0.18 152	0.16 195	0.23 115	0.19 129	0.14 144	0.17 167	0.14 167	0.10 74	0.18 136	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 260	0.18 581

riskmin	0.18 248	0.09 80	0.34 276	0.18 91	0.12 239	0.24 331	0.16 195	0.34 289	0.28 290	0.21 251	0.23 250	0.33 427	0.24 401	0.23 236	0.17 285	0.09 378	0.06 233	0.09 336	0.06 146	0.10 408	0.10 434

MC-Stereo	0.14 155	0.09 80	0.25 163	0.21 274	0.09 54	0.18 152	0.16 195	0.23 115	0.19 129	0.18 230	0.23 250	0.16 208	0.13 190	0.22 226	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.05 34

test-3	0.16 206	0.09 80	0.31 240	0.21 274	0.11 172	0.18 152	0.16 195	0.30 244	0.27 273	0.26 300	0.16 149	0.22 280	0.12 145	0.26 300	0.18 308	0.06 49	0.04 2	0.08 243	0.08 301	0.06 97	0.06 139

test_1	0.16 206	0.09 80	0.31 240	0.21 274	0.11 172	0.18 152	0.16 195	0.30 244	0.27 273	0.25 288	0.16 149	0.22 280	0.12 145	0.26 300	0.18 308	0.06 49	0.04 2	0.08 243	0.08 301	0.06 97	0.06 139

TRStereo	0.19 291	0.17 467	0.47 442	0.23 399	0.19 532	0.19 187	0.16 195	0.52 518	0.28 290	0.20 240	0.19 196	0.21 269	0.13 190	0.24 252	0.13 163	0.09 378	0.06 233	0.09 336	0.11 487	0.06 97	0.06 139

OMP-Stereo	0.23 381	0.14 387	0.35 286	0.29 578	0.13 319	0.21 260	0.16 195	0.37 341	0.33 358	0.34 454	0.30 320	0.34 436	0.19 336	0.70 564	0.24 441	0.07 124	0.06 233	0.09 336	0.07 219	0.07 179	0.06 139

PSM-adaLoss	0.18 248	0.12 273	0.37 315	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.16 195	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.29 307	0.25 325	0.18 321	0.24 252	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

ROB_FTStereo_v2	0.18 248	0.12 273	0.37 315	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.16 195	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.29 307	0.25 325	0.17 295	0.24 252	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

DeepStereo_RVC	0.18 248	0.11 215	0.40 358	0.21 274	0.11 172	0.19 187	0.16 195	0.28 208	0.22 194	0.27 308	0.27 289	0.23 301	0.28 469	0.24 252	0.18 308	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.07 219	0.09 340	0.10 434

RAFT-345	0.21 329	0.10 135	0.46 434	0.22 343	0.11 172	0.20 229	0.16 195	0.26 171	0.25 250	0.27 308	0.66 602	0.21 269	0.16 265	0.55 488	0.21 389	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.06 97	0.06 139

raft+_RVC	0.18 248	0.14 387	0.32 248	0.21 274	0.15 427	0.21 260	0.16 195	0.38 347	0.34 368	0.21 251	0.28 295	0.20 257	0.15 245	0.24 252	0.19 341	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.08 313

CFNet_pseudo	0.23 381	0.13 340	0.47 442	0.19 146	0.13 319	0.26 372	0.16 195	0.44 419	0.44 493	0.29 349	0.37 407	0.38 469	0.23 383	0.29 353	0.21 389	0.09 378	0.06 233	0.11 470	0.08 301	0.11 456	0.09 377

PMTNet	0.15 191	0.08 34	0.23 139	0.15 5	0.09 54	0.23 310	0.16 195	0.25 151	0.23 220	0.17 212	0.21 228	0.16 208	0.14 226	0.22 226	0.13 163	0.29 640	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 179	0.06 139

MSMDNet	0.23 381	0.13 340	0.48 452	0.20 220	0.13 319	0.28 402	0.16 195	0.46 440	0.46 523	0.29 349	0.36 398	0.37 461	0.24 401	0.28 334	0.20 362	0.09 378	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.11 456	0.09 377

UCFNet_RVC	0.24 412	0.16 448	0.34 276	0.18 91	0.15 427	0.33 482	0.16 195	0.46 440	0.35 384	0.29 349	0.35 388	0.39 481	0.25 422	0.34 397	0.22 409	0.13 526	0.08 452	0.13 529	0.14 568	0.13 509	0.12 495

iResNet_ROB	0.25 440	0.19 497	0.40 358	0.20 220	0.12 239	0.30 442	0.16 195	0.55 549	0.53 572	0.38 510	0.43 484	0.37 461	0.26 433	0.38 420	0.22 409	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.04 1	0.09 340	0.09 377

LiteMatch	0.12 70	0.13 340	0.15 22	0.19 146	0.10 118	0.15 51	0.17 241	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 92	0.21 353	0.14 31	0.22 409	0.08 283	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.08 260	0.07 235

Lsterematch	0.18 248	0.13 340	0.33 265	0.19 146	0.10 118	0.23 310	0.17 241	0.25 151	0.32 344	0.28 320	0.37 407	0.24 315	0.21 353	0.23 236	0.22 409	0.08 283	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.08 260	0.07 235

NLSM1	0.17 224	0.10 135	0.17 63	0.21 274	0.18 505	0.25 349	0.17 241	0.47 449	0.40 450	0.16 193	0.21 228	0.13 135	0.15 245	0.21 206	0.18 308	0.08 283	0.09 487	0.09 336	0.08 301	0.07 179	0.06 139

DFGA-Net	0.23 381	0.24 551	0.49 458	0.22 343	0.15 427	0.25 349	0.17 241	0.39 359	0.39 432	0.29 349	0.31 335	0.21 269	0.17 295	0.59 516	0.28 476	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.09 404	0.10 408	0.08 313

AIO_rvc	0.12 70	0.11 215	0.22 126	0.19 146	0.10 118	0.15 51	0.17 241	0.20 59	0.16 64	0.11 53	0.13 81	0.13 135	0.08 15	0.22 226	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.07 235

HUF	0.15 191	0.11 215	0.38 334	0.17 44	0.11 172	0.16 91	0.17 241	0.22 92	0.20 158	0.11 53	0.13 81	0.14 167	0.11 111	0.18 136	0.12 108	0.07 124	0.20 626	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.14 534

AIO_test	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.19 146	0.11 172	0.15 51	0.17 241	0.19 40	0.16 64	0.11 53	0.13 81	0.14 167	0.09 33	0.20 181	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

SMoEStereo_RVC	0.13 116	0.10 135	0.22 126	0.19 146	0.10 118	0.19 187	0.17 241	0.19 40	0.19 129	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.11 111	0.24 252	0.16 256	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.06 139

999	0.14 155	0.08 34	0.24 149	0.19 146	0.11 172	0.20 229	0.17 241	0.24 134	0.18 110	0.13 113	0.16 149	0.14 167	0.11 111	0.36 411	0.15 229	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.07 235

mms	0.13 116	0.11 215	0.19 86	0.19 146	0.12 239	0.16 91	0.17 241	0.20 59	0.17 90	0.13 113	0.17 167	0.14 167	0.09 33	0.24 252	0.14 200	0.06 49	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.07 179	0.07 235

rvit_stereo_0083	0.16 206	0.12 273	0.26 172	0.21 274	0.13 319	0.17 125	0.17 241	0.22 92	0.34 368	0.16 193	0.21 228	0.19 247	0.16 265	0.21 206	0.16 256	0.11 468	0.10 517	0.10 414	0.08 301	0.09 340	0.07 235

rvit_stereo_0081_aga	0.16 206	0.14 387	0.28 201	0.21 274	0.13 319	0.19 187	0.17 241	0.23 115	0.24 236	0.17 212	0.21 228	0.19 247	0.13 190	0.19 161	0.14 200	0.11 468	0.08 452	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.07 235

WCG-NET	0.14 155	0.09 80	0.23 139	0.18 91	0.08 23	0.18 152	0.17 241	0.21 74	0.28 290	0.18 230	0.21 228	0.15 187	0.12 145	0.18 136	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

rvit_stereo_0081	0.16 206	0.11 215	0.24 149	0.21 274	0.12 239	0.16 91	0.17 241	0.22 92	0.33 358	0.16 193	0.18 187	0.18 231	0.14 226	0.20 181	0.16 256	0.11 468	0.08 452	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.07 235

rvit_stereo_0082	0.16 206	0.11 215	0.24 149	0.21 274	0.12 239	0.16 91	0.17 241	0.22 92	0.33 358	0.16 193	0.18 187	0.18 231	0.14 226	0.20 181	0.16 256	0.11 468	0.08 452	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.07 235

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 381	0.13 340	0.83 591	0.20 220	0.21 559	0.23 310	0.17 241	0.48 462	0.27 273	0.23 264	0.29 307	0.39 481	0.23 383	0.25 282	0.15 229	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.11 487	0.11 456	0.10 434

RAFT-Stereo-weight	0.15 191	0.09 80	0.26 172	0.20 220	0.10 118	0.19 187	0.17 241	0.36 331	0.29 309	0.24 278	0.20 213	0.19 247	0.10 74	0.18 136	0.15 229	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 155	0.11 215	0.32 248	0.19 146	0.11 172	0.18 152	0.17 241	0.20 59	0.22 194	0.14 144	0.24 264	0.15 187	0.10 74	0.18 136	0.12 108	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.10 408	0.06 139

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 224	0.13 340	0.24 149	0.19 146	0.13 319	0.24 331	0.17 241	0.30 244	0.37 408	0.43 560	0.17 167	0.13 135	0.12 145	0.19 161	0.15 229	0.08 283	0.07 364	0.09 336	0.07 219	0.09 340	0.08 313

11t1	0.18 248	0.10 135	0.30 225	0.20 220	0.11 172	0.27 382	0.17 241	0.35 312	0.23 220	0.25 288	0.23 250	0.23 301	0.23 383	0.25 282	0.18 308	0.09 378	0.07 364	0.07 149	0.06 146	0.09 340	0.09 377

plain	0.17 224	0.13 340	0.43 404	0.21 274	0.13 319	0.16 91	0.17 241	0.27 186	0.22 194	0.16 193	0.26 283	0.13 135	0.16 265	0.27 320	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.07 219	0.10 408	0.07 235

EKT-Stereo	0.38 564	0.12 273	0.38 334	0.42 634	3.88 690	0.21 260	0.17 241	0.35 312	0.28 290	0.20 240	0.20 213	0.23 301	0.15 245	0.28 334	0.16 256	0.09 378	0.07 364	0.09 336	0.07 219	0.09 340	0.09 377

CFNet_ucs	0.24 412	0.13 340	0.50 469	0.20 220	0.15 427	0.28 402	0.17 241	0.49 472	0.45 505	0.32 421	0.42 471	0.39 481	0.22 369	0.31 376	0.21 389	0.11 468	0.08 452	0.12 508	0.09 404	0.12 493	0.11 471

RAFT-Test	0.17 224	0.10 135	0.38 334	0.19 146	0.12 239	0.25 349	0.17 241	0.33 281	0.23 220	0.23 264	0.29 307	0.27 357	0.14 226	0.20 181	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.06 139

SDNR	0.42 581	0.21 524	0.82 588	0.21 274	0.18 505	1.27 665	0.17 241	0.50 482	0.49 546	0.42 554	0.81 624	0.38 469	0.27 452	1.19 651	0.38 534	0.23 618	0.24 639	0.17 588	0.13 554	0.17 566	0.20 600

4D-IteraStereo	0.17 224	0.16 448	0.50 469	0.21 274	0.14 367	0.19 187	0.17 241	0.28 208	0.28 290	0.23 264	0.20 213	0.20 257	0.11 111	0.19 161	0.14 200	0.06 49	0.04 2	0.10 414	0.08 301	0.08 260	0.06 139

anonymousdsp2	0.17 224	0.10 135	0.28 201	0.20 220	0.11 172	0.25 349	0.17 241	0.41 383	0.31 335	0.23 264	0.23 250	0.22 280	0.15 245	0.25 282	0.15 229	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.08 260	0.07 235

knoymous	0.17 224	0.09 80	0.32 248	0.17 44	0.11 172	0.21 260	0.17 241	0.32 266	0.23 220	0.23 264	0.28 295	0.27 357	0.16 265	0.23 236	0.16 256	0.09 378	0.06 233	0.09 336	0.06 146	0.09 340	0.09 377

RCA-Stereo	0.16 206	0.09 80	0.25 163	0.20 220	0.10 118	0.19 187	0.17 241	0.36 331	0.35 384	0.20 240	0.25 274	0.17 219	0.17 295	0.18 136	0.14 200	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.05 34

BUS	0.23 381	0.12 273	0.28 201	0.25 492	0.14 367	0.43 564	0.17 241	0.56 565	0.34 368	0.34 454	0.35 388	0.32 420	0.20 345	0.26 300	0.21 389	0.10 429	0.07 364	0.11 470	0.10 448	0.09 340	0.09 377

NINENet	0.25 440	0.15 422	0.37 315	0.23 399	0.16 459	0.43 564	0.17 241	0.60 599	0.46 523	0.32 421	0.37 407	0.32 420	0.20 345	0.42 434	0.21 389	0.10 429	0.10 517	0.12 508	0.08 301	0.11 456	0.10 434

IPLG	0.21 329	0.15 422	0.53 489	0.21 274	0.12 239	0.28 402	0.17 241	0.42 397	0.30 322	0.33 434	0.32 344	0.15 187	0.17 295	0.50 462	0.21 389	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.06 139

ASMatch	0.23 381	0.11 215	0.51 479	0.24 453	0.14 367	0.19 187	0.17 241	0.31 254	0.28 290	0.28 320	0.68 606	0.27 357	0.26 433	0.50 462	0.22 409	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.06 97	0.11 471

SST-Stereo	0.21 329	0.10 135	0.37 315	0.24 453	0.13 319	0.19 187	0.17 241	0.31 254	0.24 236	0.34 454	0.33 367	0.29 384	0.25 422	0.56 499	0.17 285	0.08 283	0.05 39	0.10 414	0.08 301	0.09 340	0.07 235

Pruner-Stereo	0.19 291	0.11 215	0.34 276	0.29 578	0.12 239	0.19 187	0.17 241	0.31 254	0.29 309	0.33 434	0.32 344	0.25 325	0.15 245	0.24 252	0.21 389	0.09 378	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.09 377

AnonymousM	0.17 224	0.19 497	0.24 149	0.18 91	0.10 118	0.18 152	0.17 241	0.30 244	0.23 220	0.26 300	0.20 213	0.18 231	0.14 226	0.19 161	0.14 200	0.09 378	0.06 233	0.38 645	0.15 577	0.06 97	0.05 34

CRE-IMP	0.18 248	0.12 273	0.37 315	0.22 343	0.11 172	0.24 331	0.17 241	0.29 224	0.21 178	0.27 308	0.26 283	0.24 315	0.17 295	0.23 236	0.18 308	0.08 283	0.05 39	0.10 414	0.07 219	0.10 408	0.10 434

rafts_anoy	0.18 248	0.15 422	0.35 286	0.22 343	0.14 367	0.19 187	0.17 241	0.32 266	0.30 322	0.23 264	0.25 274	0.20 257	0.16 265	0.22 226	0.19 341	0.08 283	0.07 364	0.10 414	0.12 526	0.09 340	0.08 313

iRaftStereo_RVC	0.16 206	0.12 273	0.26 172	0.21 274	0.11 172	0.20 229	0.17 241	0.32 266	0.23 220	0.20 240	0.25 274	0.18 231	0.12 145	0.20 181	0.15 229	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.09 404	0.08 260	0.07 235

sCroCo_RVC	0.18 248	0.14 387	0.49 458	0.27 554	0.18 505	0.22 288	0.17 241	0.27 186	0.23 220	0.14 144	0.22 241	0.17 219	0.14 226	0.21 206	0.15 229	0.10 429	0.11 541	0.09 336	0.09 404	0.09 340	0.09 377

111	0.20 308	0.17 467	0.40 358	0.18 91	0.09 54	0.24 331	0.17 241	0.41 383	0.45 505	0.23 264	0.29 307	0.29 384	0.21 353	0.24 252	0.18 308	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.07 179	0.08 313

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 224	0.14 387	0.32 248	0.20 220	0.09 54	0.19 187	0.17 241	0.32 266	0.30 322	0.25 288	0.33 367	0.20 257	0.17 295	0.19 161	0.15 229	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.07 179	0.05 34

FENet	0.21 329	0.11 215	0.45 426	0.21 274	0.12 239	0.26 372	0.17 241	0.41 383	0.35 384	0.30 381	0.31 335	0.29 384	0.23 383	0.26 300	0.23 430	0.09 378	0.06 233	0.09 336	0.09 404	0.09 340	0.09 377

FADNet_RVC	0.30 503	0.28 577	0.83 591	0.23 399	0.15 427	0.30 442	0.17 241	0.49 472	0.37 408	0.30 381	0.38 422	0.30 400	0.27 452	0.52 473	0.31 504	0.14 551	0.14 581	0.14 556	0.16 589	0.21 600	0.23 621

ccs_rob	0.23 381	0.13 340	0.47 442	0.20 220	0.13 319	0.26 372	0.17 241	0.44 419	0.44 493	0.29 349	0.37 407	0.38 469	0.23 383	0.29 353	0.21 389	0.09 378	0.06 233	0.11 470	0.08 301	0.11 456	0.09 377

AdaStereo	0.24 412	0.16 448	0.37 315	0.24 453	0.12 239	0.32 470	0.17 241	0.54 539	0.42 470	0.33 434	0.38 422	0.35 450	0.21 353	0.30 369	0.22 409	0.14 551	0.06 233	0.13 529	0.08 301	0.11 456	0.08 313
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.
DN	0.15 191	0.08 34	0.27 184	0.19 146	0.14 367	0.21 260	0.18 287	0.28 208	0.24 236	0.14 144	0.16 149	0.18 231	0.10 74	0.21 206	0.13 163	0.11 468	0.07 364	0.08 243	0.08 301	0.08 260	0.10 434

WQFJX	0.18 248	0.10 135	0.17 63	0.22 343	0.18 505	0.25 349	0.18 287	0.53 530	0.45 505	0.17 212	0.16 149	0.14 167	0.16 265	0.23 236	0.18 308	0.07 124	0.08 452	0.07 149	0.06 146	0.08 260	0.07 235

gasm-f	0.12 70	0.09 80	0.19 86	0.18 91	0.12 239	0.18 152	0.18 287	0.20 59	0.14 39	0.12 83	0.19 196	0.10 57	0.11 111	0.16 92	0.11 42	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.05 65	0.09 340	0.08 313

xyz-stereo	1.40 667	0.10 135	17.09 704	0.18 91	0.07 2	4.78 686	0.18 287	0.29 224	0.34 368	0.36 487	2.81 684	0.40 496	0.29 484	0.56 499	0.24 441	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.06 146	0.06 97	0.05 34

LG-Stereo	0.13 116	0.10 135	0.24 149	0.20 220	0.09 54	0.16 91	0.18 287	0.21 74	0.18 110	0.11 53	0.17 167	0.09 27	0.09 33	0.15 65	0.14 200	0.05 9	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.05 34

G2L-Stereo	0.25 440	0.16 448	0.47 442	0.22 343	0.14 367	0.25 349	0.18 287	0.46 440	0.35 384	0.33 434	0.37 407	0.40 496	0.22 369	0.60 520	0.30 496	0.10 429	0.09 487	0.10 414	0.08 301	0.09 340	0.09 377

tt45	0.14 155	0.09 80	0.22 126	0.19 146	0.11 172	0.23 310	0.18 287	0.22 92	0.17 90	0.15 164	0.13 81	0.14 167	0.10 74	0.30 369	0.14 200	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.07 179	0.07 235

ours_stereo	0.13 116	0.11 215	0.23 139	0.20 220	0.11 172	0.17 125	0.18 287	0.20 59	0.19 129	0.13 113	0.18 187	0.14 167	0.10 74	0.23 236	0.14 200	0.06 49	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.06 97	0.05 34

fffy	0.14 155	0.11 215	0.24 149	0.20 220	0.10 118	0.19 187	0.18 287	0.22 92	0.19 129	0.13 113	0.16 149	0.15 187	0.13 190	0.25 282	0.14 200	0.06 49	0.06 233	0.08 243	0.06 146	0.07 179	0.06 139

ITSA-stereo	0.25 440	0.15 422	0.33 265	0.23 399	0.11 172	0.27 382	0.18 287	0.56 565	0.59 592	0.31 399	0.32 344	0.33 427	0.28 469	0.49 458	0.30 496	0.11 468	0.08 452	0.11 470	0.10 448	0.11 456	0.13 512

RAStereo	0.13 116	0.12 273	0.27 184	0.22 343	0.11 172	0.15 51	0.18 287	0.23 115	0.23 220	0.13 113	0.17 167	0.11 92	0.09 33	0.15 65	0.13 163	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.06 146	0.07 179	0.05 34

AE-Stereo	0.17 224	0.11 215	0.31 240	0.24 453	0.14 367	0.23 310	0.18 287	0.34 289	0.29 309	0.15 164	0.25 274	0.21 269	0.13 190	0.20 181	0.14 200	0.07 124	0.08 452	0.09 336	0.10 448	0.07 179	0.06 139

ff7	0.14 155	0.12 273	0.27 184	0.19 146	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 145	0.24 252	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.07 235

IGEVStereo-DCA	0.14 155	0.11 215	0.27 184	0.19 146	0.12 239	0.20 229	0.18 287	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.12 62	0.14 167	0.12 145	0.28 334	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.07 235

ffff	0.14 155	0.12 273	0.27 184	0.19 146	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 145	0.24 252	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.07 235

rrr	0.17 224	0.11 215	0.57 505	0.19 146	0.12 239	0.20 229	0.18 287	0.35 312	0.22 194	0.15 164	0.12 62	0.14 167	0.12 145	0.28 334	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.07 235

11t	0.14 155	0.12 273	0.27 184	0.19 146	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 145	0.24 252	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.07 235

HH	0.18 248	0.12 273	0.55 498	0.22 343	0.12 239	0.18 152	0.18 287	0.34 289	0.19 129	0.20 240	0.24 264	0.34 436	0.18 321	0.29 353	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.07 179	0.06 139

HanStereo	0.18 248	0.12 273	0.55 498	0.22 343	0.12 239	0.18 152	0.18 287	0.34 289	0.19 129	0.20 240	0.24 264	0.34 436	0.18 321	0.29 353	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.07 179	0.06 139

LoS_RVC	0.13 116	0.10 135	0.19 86	0.18 91	0.16 459	0.20 229	0.18 287	0.20 59	0.17 90	0.13 113	0.19 196	0.12 115	0.15 245	0.17 110	0.13 163	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.12 495

CAS	0.15 191	0.07 4	0.21 111	0.41 633	0.16 459	0.20 229	0.18 287	0.22 92	0.19 129	0.15 164	0.19 196	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.13 163	0.29 640	0.04 2	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.14 534

anonymousdsp	0.14 155	0.12 273	0.27 184	0.19 146	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.28 208	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 145	0.24 252	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.08 260	0.07 235

DCANet-4	0.19 291	0.10 135	0.52 485	0.19 146	0.09 54	0.19 187	0.18 287	0.36 331	0.39 432	0.29 349	0.30 320	0.17 219	0.22 369	0.20 181	0.18 308	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.07 235

ccc-4	0.14 155	0.12 273	0.27 184	0.19 146	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 145	0.24 252	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.07 235

fff	0.19 291	0.13 340	0.40 358	0.18 91	0.09 54	0.19 187	0.18 287	0.35 312	0.43 478	0.29 349	0.30 320	0.18 231	0.28 469	0.20 181	0.18 308	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.07 235

ADStereo(finetuned)	0.19 291	0.13 340	0.49 458	0.19 146	0.09 54	0.19 187	0.18 287	0.34 289	0.39 432	0.29 349	0.31 335	0.18 231	0.31 515	0.21 206	0.19 341	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.07 235

x	0.19 291	0.11 215	0.29 215	0.20 220	0.11 172	0.26 372	0.18 287	0.41 383	0.29 309	0.25 288	0.29 307	0.28 373	0.24 401	0.26 300	0.23 430	0.09 378	0.07 364	0.08 243	0.07 219	0.09 340	0.08 313

IGEV-Stereo	0.14 155	0.12 273	0.27 184	0.19 146	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.28 208	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 145	0.24 252	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.08 260	0.07 235
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.23 381	0.31 598	0.38 334	0.24 453	0.14 367	0.24 331	0.18 287	0.32 266	0.43 478	0.29 349	0.28 295	0.24 315	0.19 336	0.29 353	0.20 362	0.15 566	0.07 364	0.21 610	0.11 487	0.14 527	0.10 434

IPLGR	0.21 329	0.13 340	0.61 521	0.21 274	0.11 172	0.25 349	0.18 287	0.41 383	0.37 408	0.28 320	0.27 289	0.21 269	0.19 336	0.37 415	0.18 308	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.06 139

NF-Stereo	0.20 308	0.10 135	0.35 286	0.24 453	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.38 347	0.32 344	0.28 320	0.30 320	0.22 280	0.16 265	0.51 467	0.20 362	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.13 512

OCTAStereo	0.20 308	0.10 135	0.35 286	0.24 453	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.38 347	0.32 344	0.28 320	0.30 320	0.22 280	0.16 265	0.51 467	0.20 362	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.13 512

PSM-softLoss	0.21 329	0.10 135	0.39 350	0.24 453	0.12 239	0.20 229	0.18 287	0.38 347	0.26 262	0.29 349	0.32 344	0.24 315	0.16 265	0.52 473	0.20 362	0.09 378	0.06 233	0.10 414	0.09 404	0.08 260	0.12 495

KMStereo	0.21 329	0.10 135	0.39 350	0.24 453	0.12 239	0.20 229	0.18 287	0.38 347	0.26 262	0.29 349	0.32 344	0.24 315	0.16 265	0.52 473	0.20 362	0.09 378	0.06 233	0.10 414	0.09 404	0.08 260	0.12 495

RAFT_R40	0.21 329	0.10 135	0.37 315	0.24 453	0.13 319	0.18 152	0.18 287	0.31 254	0.29 309	0.33 434	0.33 367	0.30 400	0.24 401	0.55 488	0.18 308	0.08 283	0.05 39	0.10 414	0.08 301	0.08 260	0.07 235

RE-Stereo	0.20 308	0.10 135	0.35 286	0.24 453	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.38 347	0.32 344	0.28 320	0.30 320	0.22 280	0.16 265	0.51 467	0.20 362	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.13 512

TVStereo	0.20 308	0.10 135	0.35 286	0.24 453	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.38 347	0.32 344	0.28 320	0.30 320	0.22 280	0.16 265	0.51 467	0.20 362	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.13 512

CroCo-Stereo	0.14 155	0.13 340	0.24 149	0.25 492	0.11 172	0.11 12	0.18 287	0.32 266	0.23 220	0.12 83	0.12 62	0.18 231	0.12 145	0.14 31	0.13 163	0.08 283	0.06 233	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.06 139
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
pcwnet_v2	0.32 519	0.15 422	1.26 645	0.23 399	0.18 505	0.32 470	0.18 287	0.59 590	0.60 596	0.36 487	0.45 507	0.35 450	0.29 484	0.36 411	0.25 451	0.14 551	0.11 541	0.12 508	0.11 487	0.14 527	0.15 546

RALCasStereoNet	0.18 248	0.15 422	0.33 265	0.21 274	0.14 367	0.21 260	0.18 287	0.31 254	0.25 250	0.21 251	0.29 307	0.22 280	0.15 245	0.27 320	0.17 285	0.08 283	0.10 517	0.07 149	0.06 146	0.09 340	0.09 377

HCRNet	0.24 412	0.25 556	0.33 265	0.34 609	0.16 459	0.27 382	0.18 287	0.43 411	0.35 384	0.30 381	0.35 388	0.32 420	0.22 369	0.44 440	0.20 362	0.13 526	0.08 452	0.13 529	0.11 487	0.10 408	0.09 377

DCANet	0.18 248	0.13 340	0.40 358	0.19 146	0.09 54	0.19 187	0.18 287	0.34 289	0.39 432	0.29 349	0.31 335	0.18 231	0.23 383	0.20 181	0.19 341	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.07 235

csc	0.19 291	0.13 340	0.40 358	0.18 91	0.09 54	0.19 187	0.18 287	0.35 312	0.43 478	0.29 349	0.30 320	0.18 231	0.28 469	0.20 181	0.18 308	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.07 235

cscssc	0.19 291	0.13 340	0.40 358	0.18 91	0.09 54	0.19 187	0.18 287	0.35 312	0.43 478	0.29 349	0.30 320	0.18 231	0.28 469	0.20 181	0.18 308	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.07 235

test_xeample3	0.16 206	0.11 215	0.56 502	0.19 146	0.12 239	0.20 229	0.18 287	0.35 312	0.20 158	0.16 193	0.12 62	0.13 135	0.12 145	0.24 252	0.15 229	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.08 301	0.07 179	0.07 235

AFF-stereo	0.18 248	0.15 422	0.32 248	0.21 274	0.10 118	0.18 152	0.18 287	0.33 281	0.27 273	0.25 288	0.37 407	0.25 325	0.17 295	0.24 252	0.15 229	0.06 49	0.05 39	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.05 34

iResNetv2_ROB	0.27 465	0.26 567	0.72 564	0.23 399	0.13 319	0.29 424	0.18 287	0.52 518	0.49 546	0.37 495	0.45 507	0.39 481	0.25 422	0.34 397	0.20 362	0.08 283	0.06 233	0.07 149	0.05 65	0.12 493	0.09 377

IGEV_i1	0.21 329	0.11 215	0.43 404	0.22 343	0.11 172	0.31 458	0.19 334	0.43 411	0.30 322	0.29 349	0.30 320	0.31 410	0.20 345	0.33 390	0.20 362	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.08 260	0.08 313

DStereoRT	0.35 542	0.13 340	0.51 479	0.25 492	0.16 459	0.42 555	0.19 334	0.48 462	0.39 432	0.30 381	0.39 435	0.24 315	0.39 561	0.64 543	0.30 496	0.08 283	0.07 364	1.54 687	0.41 654	0.08 260	0.11 471

WQFJA1	0.18 248	0.10 135	0.16 43	0.22 343	0.18 505	0.25 349	0.19 334	0.51 499	0.51 558	0.15 164	0.17 167	0.15 187	0.16 265	0.20 181	0.20 362	0.07 124	0.09 487	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.06 139

WQFJX1	0.18 248	0.10 135	0.16 43	0.23 399	0.17 483	0.24 331	0.19 334	0.58 584	0.52 567	0.16 193	0.16 149	0.14 167	0.15 245	0.26 300	0.17 285	0.08 283	0.09 487	0.08 243	0.07 219	0.08 260	0.06 139

NLMM	0.18 248	0.10 135	0.16 43	0.22 343	0.18 505	0.25 349	0.19 334	0.51 499	0.51 558	0.15 164	0.17 167	0.15 187	0.16 265	0.20 181	0.20 362	0.07 124	0.09 487	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.06 139

xyz-stereo-finetune2	0.17 224	0.11 215	0.26 172	0.16 20	0.09 54	0.27 382	0.19 334	0.27 186	0.20 158	0.22 258	0.28 295	0.21 269	0.22 369	0.37 415	0.22 409	0.06 49	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.06 97	0.07 235

FACV-RUCA	0.21 329	0.15 422	0.32 248	0.23 399	0.23 588	0.26 372	0.19 334	0.39 359	0.34 368	0.25 288	0.32 344	0.21 269	0.24 401	0.24 252	0.19 341	0.10 429	0.07 364	0.15 571	0.08 301	0.16 549	0.13 512

castereo	0.14 155	0.10 135	0.19 86	0.18 91	0.10 118	0.20 229	0.19 334	0.30 244	0.27 273	0.13 113	0.18 187	0.16 208	0.16 265	0.15 65	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.06 97	0.05 34

fffft	0.13 116	0.09 80	0.24 149	0.19 146	0.10 118	0.17 125	0.19 334	0.22 92	0.16 64	0.14 144	0.11 42	0.13 135	0.10 74	0.24 252	0.18 308	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.07 179	0.06 139
1: 1. 1
PAM_32	0.23 381	0.10 135	0.63 532	0.21 274	0.14 367	0.33 482	0.19 334	0.36 331	0.23 220	0.29 349	0.28 295	0.56 587	0.28 469	0.27 320	0.18 308	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.09 404	0.07 179	0.09 377

ACV-stereo	0.29 496	0.18 481	0.79 578	0.23 399	0.16 459	0.47 580	0.19 334	0.36 331	0.34 368	0.29 349	0.33 367	0.67 622	0.42 579	0.54 486	0.30 496	0.10 429	0.09 487	0.09 336	0.09 404	0.10 408	0.11 471

Occ-G	0.13 116	0.08 34	0.21 111	0.17 44	0.10 118	0.15 51	0.19 334	0.22 92	0.19 129	0.13 113	0.19 196	0.21 269	0.11 111	0.17 110	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.07 179	0.06 139

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 440	0.14 387	0.95 614	0.21 274	0.27 610	0.20 229	0.19 334	0.48 462	0.25 250	0.26 300	0.55 564	0.34 436	0.18 321	0.25 282	0.17 285	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.12 526	0.12 493	0.12 495

test_sample1	0.20 308	0.10 135	0.28 201	0.19 146	0.12 239	0.28 402	0.19 334	0.41 383	0.25 250	0.26 300	0.31 335	0.29 384	0.26 433	0.44 440	0.21 389	0.09 378	0.07 364	0.08 243	0.07 219	0.09 340	0.09 377

SMFormer	0.25 440	0.12 273	0.40 358	0.19 146	0.10 118	0.27 382	0.19 334	0.51 499	0.45 505	0.34 454	0.41 454	0.31 410	0.26 433	0.58 510	0.28 476	0.10 429	0.07 364	0.08 243	0.08 301	0.09 340	0.09 377

tta	0.24 412	0.12 273	0.40 358	0.19 146	0.10 118	0.27 382	0.19 334	0.51 499	0.45 505	0.34 454	0.41 454	0.31 410	0.26 433	0.58 510	0.28 476	0.10 429	0.07 364	0.08 243	0.08 301	0.08 260	0.07 235

qqq1	0.24 412	0.12 273	0.40 358	0.19 146	0.10 118	0.27 382	0.19 334	0.51 499	0.45 505	0.34 454	0.41 454	0.31 410	0.26 433	0.58 510	0.16 256	0.10 429	0.07 364	0.07 149	0.06 146	0.08 260	0.07 235

fff1	0.24 412	0.12 273	0.40 358	0.19 146	0.10 118	0.27 382	0.19 334	0.51 499	0.45 505	0.34 454	0.41 454	0.31 410	0.26 433	0.58 510	0.16 256	0.10 429	0.07 364	0.07 149	0.06 146	0.08 260	0.07 235

ACVNet-DCA	0.18 248	0.14 387	0.38 334	0.23 399	0.11 172	0.31 458	0.19 334	0.41 383	0.27 273	0.17 212	0.19 196	0.13 135	0.18 321	0.28 334	0.11 42	0.08 283	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.09 340	0.09 377

xx1	0.20 308	0.14 387	0.38 334	0.23 399	0.11 172	0.31 458	0.19 334	0.35 312	0.47 528	0.17 212	0.19 196	0.28 373	0.24 401	0.28 334	0.11 42	0.08 283	0.05 39	0.10 414	0.09 404	0.09 340	0.09 377

1test111	0.19 291	0.14 387	0.38 334	0.23 399	0.11 172	0.31 458	0.19 334	0.41 383	0.27 273	0.17 212	0.19 196	0.13 135	0.18 321	0.34 397	0.22 409	0.08 283	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.09 340	0.09 377

cc1	0.18 248	0.14 387	0.38 334	0.23 399	0.11 172	0.31 458	0.19 334	0.35 312	0.47 528	0.17 212	0.19 196	0.13 135	0.18 321	0.28 334	0.11 42	0.08 283	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.08 260	0.08 313

tt1	0.18 248	0.14 387	0.35 286	0.23 399	0.11 172	0.30 442	0.19 334	0.35 312	0.44 493	0.17 212	0.19 196	0.13 135	0.16 265	0.27 320	0.11 42	0.08 283	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.08 260	0.08 313

CASS	0.21 329	0.15 422	0.32 248	0.26 526	0.11 172	0.28 402	0.19 334	0.39 359	0.30 322	0.32 421	0.34 377	0.25 325	0.24 401	0.25 282	0.20 362	0.13 526	0.08 452	0.11 470	0.09 404	0.11 456	0.11 471
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.20 308	0.13 340	0.40 358	0.21 274	0.15 427	0.20 229	0.19 334	0.30 244	0.27 273	0.22 258	0.80 623	0.23 301	0.16 265	0.23 236	0.15 229	0.07 124	0.07 364	0.07 149	0.08 301	0.07 179	0.06 139

ProNet	0.14 155	0.12 273	0.25 163	0.19 146	0.11 172	0.19 187	0.19 334	0.27 186	0.20 158	0.14 144	0.13 81	0.13 135	0.12 145	0.24 252	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.07 179	0.07 235

CroCo-Stereo Lap2	0.15 191	0.15 422	0.28 201	0.25 492	0.18 505	0.11 12	0.19 334	0.28 208	0.21 178	0.13 113	0.16 149	0.15 187	0.12 145	0.17 110	0.14 200	0.07 124	0.07 364	0.08 243	0.06 146	0.08 260	0.07 235

qqq	0.20 308	0.12 273	0.31 240	0.20 220	0.11 172	0.23 310	0.19 334	0.41 383	0.27 273	0.24 278	0.28 295	0.28 373	0.24 401	0.34 397	0.22 409	0.08 283	0.07 364	0.10 414	0.09 404	0.09 340	0.09 377

IER	0.23 381	0.12 273	0.39 350	0.20 220	0.14 367	0.31 458	0.19 334	0.42 397	0.36 397	0.33 434	0.40 446	0.32 420	0.33 525	0.29 353	0.22 409	0.09 378	0.07 364	0.08 243	0.08 301	0.09 340	0.08 313

iRaft-Stereo_5w	0.23 381	0.18 481	0.44 414	0.22 343	0.13 319	0.19 187	0.19 334	0.37 341	0.32 344	0.28 320	0.37 407	0.34 436	0.23 383	0.65 550	0.27 471	0.06 49	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.09 340	0.08 313

iRaft-Stereo_20w	0.19 291	0.10 135	0.46 434	0.19 146	0.13 319	0.25 349	0.19 334	0.52 518	0.19 129	0.29 349	0.21 228	0.22 280	0.20 345	0.28 334	0.18 308	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.08 301	0.08 260	0.08 313

AACVNet	0.26 457	0.16 448	0.37 315	0.22 343	0.14 367	0.29 424	0.19 334	0.41 383	0.31 335	0.38 510	0.42 471	0.43 516	0.28 469	0.73 575	0.25 451	0.11 468	0.08 452	0.11 470	0.09 404	0.13 509	0.11 471

GANet-ADL	0.21 329	0.12 273	0.45 426	0.23 399	0.14 367	0.29 424	0.19 334	0.46 440	0.35 384	0.25 288	0.32 344	0.32 420	0.19 336	0.24 252	0.20 362	0.10 429	0.07 364	0.07 149	0.06 146	0.09 340	0.10 434

PFNet+	0.20 308	0.10 135	0.37 315	0.21 274	0.12 239	0.17 125	0.19 334	0.29 224	0.34 368	0.33 434	0.32 344	0.24 315	0.16 265	0.32 383	0.17 285	0.10 429	0.07 364	0.11 470	0.10 448	0.08 260	0.12 495

LCNet	0.21 329	0.11 215	0.29 215	0.25 492	0.12 239	0.23 310	0.19 334	0.34 289	0.26 262	0.28 320	0.35 388	0.26 347	0.30 498	0.35 406	0.17 285	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.10 448	0.13 509	0.22 614

AAGNet	0.33 528	0.11 215	0.37 315	0.25 492	0.16 459	0.20 229	0.19 334	0.30 244	0.27 273	0.35 471	0.35 388	0.27 357	0.30 498	0.44 440	2.66 684	0.08 283	0.05 39	0.10 414	0.07 219	0.08 260	0.06 139

TransformOpticalFlow	0.24 412	0.13 340	0.56 502	0.23 399	0.11 172	0.21 260	0.19 334	0.40 371	0.32 344	0.30 381	0.43 484	0.36 455	0.31 515	0.61 527	0.20 362	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.06 97	0.07 235

PFNet	0.23 381	0.10 135	0.57 505	0.24 453	0.14 367	0.22 288	0.19 334	0.39 359	0.33 358	0.35 471	0.32 344	0.27 357	0.19 336	0.64 543	0.22 409	0.09 378	0.05 39	0.09 336	0.07 219	0.08 260	0.07 235

s12784h	0.17 224	0.09 80	0.26 172	0.18 91	0.07 2	0.32 470	0.19 334	0.37 341	0.32 344	0.23 264	0.25 274	0.18 231	0.17 295	0.25 282	0.16 256	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.05 34

sAnonymous2	0.20 308	0.21 524	0.58 510	0.24 453	0.17 483	0.22 288	0.19 334	0.34 289	0.28 290	0.17 212	0.19 196	0.17 219	0.16 265	0.17 110	0.14 200	0.10 429	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.23 610	0.17 568

CroCo_RVC	0.20 308	0.21 524	0.58 510	0.24 453	0.17 483	0.22 288	0.19 334	0.34 289	0.28 290	0.17 212	0.19 196	0.17 219	0.16 265	0.17 110	0.14 200	0.10 429	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.23 610	0.17 568

GES	0.22 364	0.12 273	0.42 391	0.20 220	0.14 367	0.27 382	0.19 334	0.49 472	0.33 358	0.30 381	0.36 398	0.25 325	0.23 383	0.29 353	0.22 409	0.10 429	0.08 452	0.08 243	0.07 219	0.10 408	0.11 471

GMStereo	0.19 291	0.25 556	0.40 358	0.21 274	0.12 239	0.22 288	0.19 334	0.29 224	0.40 450	0.25 288	0.23 250	0.16 208	0.15 245	0.25 282	0.19 341	0.09 378	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.10 408	0.08 313
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.21 329	0.09 80	0.34 276	0.19 146	0.12 239	0.32 470	0.19 334	0.39 359	0.27 273	0.24 278	0.47 524	0.30 400	0.25 422	0.36 411	0.20 362	0.09 378	0.06 233	0.07 149	0.08 301	0.07 179	0.08 313

FADNet	0.32 519	0.36 611	0.74 569	0.23 399	0.22 575	0.37 521	0.19 334	0.53 530	0.48 537	0.32 421	0.36 398	0.43 516	0.32 522	0.64 543	0.25 451	0.16 582	0.16 603	0.14 556	0.16 589	0.24 613	0.19 588

R-Stereo Train	0.18 248	0.09 80	0.32 248	0.22 343	0.12 239	0.22 288	0.19 334	0.42 397	0.19 129	0.31 399	0.45 507	0.20 257	0.14 226	0.18 136	0.15 229	0.08 283	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.06 139

RAFT-Stereo	0.18 248	0.09 80	0.32 248	0.22 343	0.12 239	0.22 288	0.19 334	0.42 397	0.19 129	0.31 399	0.45 507	0.20 257	0.14 226	0.18 136	0.15 229	0.08 283	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.06 139
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 485	0.14 387	0.44 414	0.22 343	0.18 505	0.32 470	0.19 334	0.48 462	0.38 422	0.29 349	0.43 484	0.47 542	0.37 551	0.79 599	0.36 531	0.09 378	0.07 364	0.07 149	0.09 404	0.07 179	0.07 235

MLCV	0.22 364	0.16 448	0.44 414	0.21 274	0.08 23	0.29 424	0.19 334	0.38 347	0.37 408	0.38 510	0.44 495	0.31 410	0.21 353	0.41 431	0.24 441	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.06 139

HSM	0.28 485	0.16 448	0.35 286	0.20 220	0.15 427	0.33 482	0.19 334	0.53 530	0.37 408	0.36 487	0.38 422	0.67 622	0.31 515	0.89 621	0.23 430	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.08 260	0.08 313

NOSS_ROB	0.31 510	0.20 510	0.35 286	0.24 453	0.16 459	0.32 470	0.19 334	0.52 518	0.48 537	0.33 434	0.36 398	0.42 512	0.28 469	0.93 628	0.24 441	0.19 610	0.20 626	0.24 619	0.22 621	0.17 566	0.17 568

PWC_ROB	0.38 564	0.29 584	0.69 553	0.25 492	0.20 551	0.38 529	0.19 334	0.58 584	0.67 613	0.57 613	0.85 629	0.51 566	0.40 566	0.71 567	0.52 589	0.13 526	0.09 487	0.14 556	0.10 448	0.17 566	0.14 534

PWCDC_ROB	0.38 564	0.30 591	0.60 518	0.33 607	0.20 551	0.42 555	0.19 334	0.58 584	0.89 644	0.42 554	1.26 652	0.36 455	0.34 534	0.50 462	0.38 534	0.18 604	0.11 541	0.11 470	0.09 404	0.19 588	0.13 512

NLMM1	0.19 291	0.12 273	0.16 43	0.23 399	0.18 505	0.24 331	0.20 387	0.59 590	0.65 608	0.18 230	0.17 167	0.13 135	0.14 226	0.25 282	0.18 308	0.08 283	0.09 487	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.06 139

xyz-stereo-finetune	0.16 206	0.12 273	0.23 139	0.16 20	0.08 23	0.23 310	0.20 387	0.29 224	0.31 335	0.19 236	0.22 241	0.19 247	0.15 245	0.29 353	0.20 362	0.06 49	0.06 233	0.08 243	0.06 146	0.06 97	0.06 139

coex_refinement	0.26 457	0.16 448	0.36 306	0.23 399	0.15 427	0.31 458	0.20 387	0.49 472	0.42 470	0.35 471	0.42 471	0.45 532	0.27 452	0.55 488	0.33 516	0.10 429	0.06 233	0.07 149	0.07 219	0.10 408	0.10 434

rvit_0105_6	0.19 291	0.14 387	0.34 276	0.23 399	0.14 367	0.18 152	0.20 387	0.29 224	0.37 408	0.18 230	0.22 241	0.23 301	0.17 295	0.26 300	0.17 285	0.15 566	0.13 571	0.13 529	0.11 487	0.11 456	0.08 313

rvit_stereo_0080	0.15 191	0.13 340	0.25 163	0.19 146	0.13 319	0.15 51	0.20 387	0.28 208	0.24 236	0.15 164	0.17 167	0.19 247	0.13 190	0.19 161	0.15 229	0.11 468	0.08 452	0.08 243	0.08 301	0.10 408	0.07 235

DualNet (step1)	0.28 485	0.19 497	0.50 469	0.18 91	0.16 459	0.34 495	0.20 387	0.51 499	0.38 422	0.37 495	0.34 377	0.37 461	0.30 498	0.39 422	0.23 430	0.23 618	0.09 487	0.28 630	0.24 625	0.18 580	0.16 555

test_sample9	0.42 581	0.19 497	0.50 469	0.18 91	0.16 459	0.34 495	0.20 387	0.51 499	0.38 422	0.37 495	0.34 377	0.37 461	0.30 498	0.66 554	0.91 635	0.23 618	1.82 689	0.28 630	0.24 625	0.18 580	0.16 555

test_sample8	0.49 606	0.19 497	0.50 469	0.18 91	0.16 459	0.34 495	0.20 387	0.55 549	0.34 368	0.62 619	0.38 422	1.15 653	0.67 634	0.66 554	0.91 635	0.23 618	1.82 689	0.28 630	0.24 625	0.18 580	0.16 555

test_sample3	0.23 381	0.12 273	0.43 404	0.19 146	0.12 239	0.32 470	0.20 387	0.50 482	0.34 368	0.31 399	0.33 367	0.29 384	0.22 369	0.53 480	0.22 409	0.10 429	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.10 408	0.10 434

ffm	0.22 364	0.12 273	0.42 391	0.20 220	0.13 319	0.28 402	0.20 387	0.35 312	0.44 493	0.30 381	0.42 471	0.34 436	0.23 383	0.27 320	0.11 42	0.08 283	0.05 39	0.11 470	0.10 448	0.08 260	0.08 313

ff1	0.29 496	0.12 273	0.42 391	0.20 220	0.13 319	0.28 402	0.20 387	0.35 312	0.44 493	0.30 381	0.42 471	0.34 436	0.23 383	0.81 607	1.08 645	0.08 283	0.05 39	0.11 470	0.10 448	0.08 260	0.08 313

mmx	0.31 510	0.12 273	0.42 391	0.20 220	0.13 319	0.28 402	0.20 387	0.55 549	0.45 505	0.30 381	0.42 471	0.34 436	0.23 383	0.81 607	1.08 645	0.10 429	0.07 364	0.11 470	0.10 448	0.11 456	0.10 434

whm_eth	0.15 191	0.13 340	0.25 163	0.19 146	0.13 319	0.15 51	0.20 387	0.28 208	0.24 236	0.15 164	0.17 167	0.19 247	0.13 190	0.19 161	0.15 229	0.11 468	0.08 452	0.08 243	0.08 301	0.10 408	0.07 235

xxx	0.31 510	0.12 273	0.42 391	0.20 220	0.13 319	0.28 402	0.20 387	0.55 549	0.45 505	0.30 381	0.42 471	0.34 436	0.23 383	0.81 607	1.08 645	0.10 429	0.07 364	0.11 470	0.10 448	0.11 456	0.10 434

anonymousa	0.23 381	0.11 215	0.50 469	0.21 274	0.16 459	0.31 458	0.20 387	0.36 331	0.35 384	0.32 421	0.50 536	0.39 481	0.26 433	0.22 226	0.20 362	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.11 487	0.07 179	0.08 313

DisPM	0.19 291	0.10 135	0.35 286	0.23 399	0.13 319	0.18 152	0.20 387	0.29 224	0.29 309	0.33 434	0.34 377	0.23 301	0.16 265	0.33 390	0.16 256	0.09 378	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.07 179	0.11 471

CIPLG	0.21 329	0.21 524	0.55 498	0.23 399	0.15 427	0.25 349	0.20 387	0.35 312	0.29 309	0.31 399	0.33 367	0.22 280	0.15 245	0.26 300	0.20 362	0.08 283	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.08 260	0.08 313

dad	0.28 485	0.31 598	0.44 414	0.21 274	0.14 367	0.30 442	0.20 387	0.33 281	0.49 546	0.44 567	0.44 495	0.45 532	0.21 353	0.41 431	0.26 465	0.20 613	0.11 541	0.20 608	0.11 487	0.14 527	0.10 434

IPLGR_C	0.21 329	0.22 538	0.60 518	0.23 399	0.15 427	0.24 331	0.20 387	0.35 312	0.29 309	0.31 399	0.32 344	0.22 280	0.15 245	0.25 282	0.20 362	0.08 283	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.08 260	0.08 313

MIPNet	0.21 329	0.15 422	0.52 485	0.21 274	0.12 239	0.27 382	0.20 387	0.45 429	0.37 408	0.30 381	0.23 250	0.19 247	0.24 401	0.27 320	0.19 341	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.06 139

AASNet	0.27 465	0.19 497	0.49 458	0.26 526	0.17 483	0.34 495	0.20 387	0.62 611	0.48 537	0.35 471	0.40 446	0.32 420	0.25 422	0.28 334	0.34 521	0.11 468	0.09 487	0.10 414	0.08 301	0.13 509	0.11 471

ACRE	0.21 329	0.20 510	0.62 529	0.23 399	0.15 427	0.24 331	0.20 387	0.35 312	0.28 290	0.31 399	0.32 344	0.22 280	0.15 245	0.25 282	0.20 362	0.08 283	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.08 260	0.08 313

HHNet	0.22 364	0.12 273	0.52 485	0.18 91	0.18 505	0.20 229	0.20 387	0.34 289	0.31 335	0.32 421	0.59 579	0.20 257	0.21 353	0.24 252	0.31 504	0.08 283	0.05 39	0.09 336	0.07 219	0.08 260	0.11 471

NRIStereo	0.18 248	0.11 215	0.35 286	0.23 399	0.11 172	0.24 331	0.20 387	0.29 224	0.26 262	0.26 300	0.25 274	0.25 325	0.18 321	0.34 397	0.18 308	0.07 124	0.06 233	0.09 336	0.07 219	0.09 340	0.08 313

222	0.41 578	0.10 135	0.29 215	0.19 146	0.11 172	0.36 515	0.20 387	0.57 575	0.39 432	0.35 471	0.44 495	0.30 400	0.27 452	0.55 488	3.56 687	0.11 468	0.07 364	0.08 243	0.08 301	0.09 340	0.09 377

xxxx	0.34 537	0.10 135	0.29 215	0.19 146	0.11 172	0.37 521	0.20 387	0.58 584	0.38 422	0.29 349	0.42 471	0.38 469	0.24 401	0.46 446	2.20 680	0.11 468	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.09 377

PSMNet-RSSM	0.24 412	0.15 422	0.36 306	0.21 274	0.14 367	0.25 349	0.20 387	0.48 462	0.37 408	0.30 381	0.44 495	0.38 469	0.26 433	0.52 473	0.22 409	0.12 507	0.07 364	0.11 470	0.13 554	0.10 408	0.09 377

DMCA	0.22 364	0.14 387	0.36 306	0.22 343	0.14 367	0.27 382	0.20 387	0.43 411	0.38 422	0.31 399	0.32 344	0.33 427	0.24 401	0.24 252	0.28 476	0.11 468	0.08 452	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.11 471

FADNet-RVC	0.31 510	0.35 608	0.78 571	0.25 492	0.20 551	0.33 482	0.20 387	0.49 472	0.40 450	0.34 454	0.39 435	0.41 503	0.29 484	0.63 541	0.31 504	0.13 526	0.14 581	0.14 556	0.15 577	0.19 588	0.19 588

HSM-Net_RVC	0.27 465	0.11 215	0.42 391	0.19 146	0.11 172	0.34 495	0.20 387	0.62 611	0.43 478	0.40 535	0.43 484	0.50 562	0.26 433	0.76 589	0.22 409	0.08 283	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.08 260	0.08 313
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBMV_ROB	0.33 528	0.18 481	0.53 489	0.21 274	0.14 367	0.33 482	0.20 387	0.51 499	0.45 505	0.51 594	0.55 564	0.45 532	0.42 579	0.71 567	0.32 509	0.18 604	0.19 621	0.23 617	0.21 613	0.14 527	0.15 546

NLCSM	0.19 291	0.12 273	0.18 76	0.24 453	0.19 532	0.24 331	0.21 418	0.42 397	0.40 450	0.19 236	0.18 187	0.14 167	0.16 265	0.47 450	0.19 341	0.08 283	0.09 487	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.07 235

G2L-ROB	0.23 381	0.15 422	0.41 381	0.19 146	0.12 239	0.27 382	0.21 418	0.47 449	0.33 358	0.34 454	0.31 335	0.41 503	0.22 369	0.49 458	0.26 465	0.09 378	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.09 340	0.10 434

MM-Stereo_test2	0.15 191	0.10 135	0.44 414	0.23 399	0.11 172	0.21 260	0.21 418	0.27 186	0.22 194	0.15 164	0.16 149	0.13 135	0.11 111	0.20 181	0.13 163	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.09 340	0.05 34

PAM	0.23 381	0.10 135	0.63 532	0.22 343	0.15 427	0.34 495	0.21 418	0.37 341	0.22 194	0.31 399	0.27 289	0.55 583	0.26 433	0.26 300	0.17 285	0.08 283	0.06 233	0.07 149	0.09 404	0.07 179	0.09 377

DDVS	0.25 440	0.15 422	0.39 350	0.24 453	0.17 483	0.34 495	0.21 418	0.41 383	0.30 322	0.33 434	0.41 454	0.48 548	0.21 353	0.52 473	0.27 471	0.11 468	0.09 487	0.11 470	0.09 404	0.13 509	0.14 534

rvit_stereo_ft	0.17 224	0.14 387	0.30 225	0.25 492	0.14 367	0.17 125	0.21 418	0.28 208	0.26 262	0.16 193	0.19 196	0.20 257	0.16 265	0.22 226	0.17 285	0.11 468	0.07 364	0.09 336	0.09 404	0.09 340	0.07 235

test_sample7	0.25 440	0.15 422	0.35 286	0.20 220	0.14 367	0.28 402	0.21 418	0.51 499	0.38 422	0.37 495	0.34 377	0.37 461	0.30 498	0.39 422	0.23 430	0.14 551	0.09 487	0.13 529	0.12 526	0.13 509	0.12 495

test_sample5	0.24 412	0.13 340	0.42 391	0.21 274	0.12 239	0.30 442	0.21 418	0.50 482	0.34 368	0.32 421	0.41 454	0.29 384	0.23 383	0.55 488	0.21 389	0.10 429	0.07 364	0.10 414	0.09 404	0.11 456	0.10 434

test_sample4	0.24 412	0.13 340	0.43 404	0.20 220	0.12 239	0.32 470	0.21 418	0.51 499	0.34 368	0.31 399	0.37 407	0.28 373	0.23 383	0.53 480	0.21 389	0.10 429	0.07 364	0.10 414	0.09 404	0.11 456	0.10 434

test_sample2	0.21 329	0.10 135	0.28 201	0.19 146	0.11 172	0.27 382	0.21 418	0.43 411	0.29 309	0.26 300	0.31 335	0.30 400	0.24 401	0.45 443	0.18 308	0.09 378	0.07 364	0.08 243	0.07 219	0.09 340	0.09 377

CoDeX	0.23 381	0.12 273	0.46 434	0.21 274	0.14 367	0.29 424	0.21 418	0.53 530	0.41 462	0.29 349	0.35 388	0.29 384	0.22 369	0.48 453	0.19 341	0.09 378	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.08 260	0.07 235

mmm	0.21 329	0.12 273	0.31 240	0.22 343	0.12 239	0.28 402	0.21 418	0.41 383	0.27 273	0.29 349	0.38 422	0.29 384	0.24 401	0.29 353	0.22 409	0.09 378	0.07 364	0.11 470	0.09 404	0.10 408	0.09 377

DualNet	0.24 412	0.13 340	0.42 391	0.21 274	0.12 239	0.30 442	0.21 418	0.50 482	0.34 368	0.33 434	0.43 484	0.29 384	0.23 383	0.55 488	0.21 389	0.10 429	0.07 364	0.10 414	0.09 404	0.11 456	0.10 434

BSDual-CNN	0.23 381	0.12 273	0.28 201	0.25 492	0.14 367	0.35 510	0.21 418	0.56 565	0.34 368	0.34 454	0.35 388	0.38 469	0.24 401	0.26 300	0.21 389	0.10 429	0.07 364	0.11 470	0.10 448	0.09 340	0.09 377

hknet	0.25 440	0.14 387	0.40 358	0.25 492	0.15 427	0.35 510	0.21 418	0.56 565	0.37 408	0.34 454	0.35 388	0.43 516	0.27 452	0.37 415	0.21 389	0.09 378	0.07 364	0.11 470	0.10 448	0.09 340	0.09 377

dd	0.22 364	0.26 567	0.40 358	0.22 343	0.12 239	0.25 349	0.21 418	0.32 266	0.44 493	0.29 349	0.28 295	0.25 325	0.16 265	0.30 369	0.25 451	0.12 507	0.07 364	0.10 414	0.08 301	0.11 456	0.09 377

STrans-v2	0.24 412	0.13 340	0.54 492	0.21 274	0.12 239	0.23 310	0.21 418	0.47 449	0.28 290	0.31 399	0.42 471	0.36 455	0.35 538	0.62 535	0.23 430	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.06 97	0.06 139

TestStereo	0.21 329	0.19 497	0.40 358	0.25 492	0.10 118	0.22 288	0.21 418	0.31 254	0.31 335	0.23 264	0.34 377	0.22 280	0.18 321	0.62 535	0.18 308	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.07 219	0.11 456	0.06 139

acv_ft	0.25 440	0.13 340	0.40 358	0.23 399	0.19 532	0.34 495	0.21 418	0.45 429	0.44 493	0.38 510	0.41 454	0.38 469	0.27 452	0.27 320	0.35 525	0.08 283	0.07 364	0.08 243	0.07 219	0.11 456	0.07 235

GANet-RSSM	0.24 412	0.14 387	0.36 306	0.21 274	0.14 367	0.27 382	0.21 418	0.45 429	0.33 358	0.29 349	0.39 435	0.39 481	0.28 469	0.58 510	0.23 430	0.11 468	0.07 364	0.09 336	0.09 404	0.10 408	0.09 377

CFNet-ft	0.24 412	0.15 422	0.35 286	0.18 91	0.15 427	0.30 442	0.21 418	0.39 359	0.36 397	0.28 320	0.40 446	0.43 516	0.25 422	0.47 450	0.24 441	0.12 507	0.07 364	0.12 508	0.11 487	0.12 493	0.09 377

DMCA-RVC	0.27 465	0.21 524	0.61 521	0.28 575	0.17 483	0.29 424	0.21 418	0.42 397	0.35 384	0.40 535	0.37 407	0.39 481	0.36 542	0.43 436	0.30 496	0.13 526	0.10 517	0.15 571	0.11 487	0.13 509	0.10 434

FADNet-RVC-Resample	0.29 496	0.25 556	0.93 611	0.26 526	0.16 459	0.32 470	0.21 418	0.47 449	0.39 432	0.35 471	0.38 422	0.33 427	0.27 452	0.53 480	0.24 441	0.10 429	0.10 517	0.14 556	0.13 554	0.13 509	0.16 555

CFNet_RVC	0.24 412	0.15 422	0.35 286	0.18 91	0.15 427	0.30 442	0.21 418	0.39 359	0.36 397	0.28 320	0.40 446	0.43 516	0.25 422	0.47 450	0.24 441	0.12 507	0.07 364	0.12 508	0.11 487	0.12 493	0.09 377

DeepPruner_ROB	0.26 457	0.19 497	0.44 414	0.21 274	0.16 459	0.30 442	0.21 418	0.52 518	0.32 344	0.35 471	0.38 422	0.39 481	0.26 433	0.42 434	0.24 441	0.15 566	0.11 541	0.11 470	0.11 487	0.14 527	0.13 512

StereoDRNet-Refined	0.27 465	0.17 467	0.35 286	0.25 492	0.14 367	0.37 521	0.21 418	0.47 449	0.41 462	0.44 567	0.51 542	0.41 503	0.28 469	0.45 443	0.37 532	0.09 378	0.06 233	0.11 470	0.11 487	0.10 408	0.10 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.24 412	0.18 481	0.61 521	0.25 492	0.11 172	0.29 424	0.21 418	0.42 397	0.43 478	0.33 434	0.43 484	0.27 357	0.22 369	0.34 397	0.26 465	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.08 260	0.07 235

Selective-IGEV-i1	0.21 329	0.10 135	0.31 240	0.23 399	0.13 319	0.31 458	0.22 445	0.46 440	0.42 470	0.27 308	0.32 344	0.33 427	0.17 295	0.25 282	0.19 341	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.08 260	0.09 377

MM-Stereo_test3	0.17 224	0.12 273	0.29 215	0.23 399	0.14 367	0.19 187	0.22 445	0.39 359	0.36 397	0.16 193	0.24 264	0.17 219	0.12 145	0.19 161	0.14 200	0.07 124	0.07 364	0.08 243	0.06 146	0.09 340	0.06 139

MM-Stereo_test1	0.17 224	0.10 135	0.39 350	0.23 399	0.11 172	0.20 229	0.22 445	0.33 281	0.29 309	0.22 258	0.21 228	0.15 187	0.14 226	0.23 236	0.13 163	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.09 340	0.06 139

rvit_0105_4	0.20 308	0.15 422	0.38 334	0.23 399	0.14 367	0.20 229	0.22 445	0.33 281	0.39 432	0.19 236	0.24 264	0.25 325	0.19 336	0.27 320	0.17 285	0.16 582	0.13 571	0.13 529	0.11 487	0.11 456	0.08 313

test_sample6	0.25 440	0.13 340	0.41 381	0.21 274	0.11 172	0.30 442	0.22 445	0.51 499	0.35 384	0.33 434	0.43 484	0.30 400	0.24 401	0.57 503	0.22 409	0.10 429	0.07 364	0.10 414	0.10 448	0.11 456	0.10 434

DispNO	0.27 465	0.18 481	0.62 529	0.23 399	0.17 483	0.25 349	0.22 445	0.45 429	0.41 462	0.32 421	0.39 435	0.38 469	0.27 452	0.77 595	0.27 471	0.09 378	0.07 364	0.10 414	0.10 448	0.08 260	0.08 313

StereoVision	0.22 364	0.18 481	0.37 315	0.27 554	0.17 483	0.23 310	0.22 445	0.38 347	0.31 335	0.20 240	0.51 542	0.22 280	0.16 265	0.28 334	0.18 308	0.11 468	0.12 559	0.13 529	0.13 554	0.10 408	0.07 235

SQANet	0.40 576	0.48 635	0.67 547	0.48 642	0.39 635	0.48 586	0.22 445	0.51 499	0.43 478	0.40 535	0.47 524	0.47 542	0.33 525	0.54 486	0.32 509	0.36 648	0.15 596	0.40 648	0.21 613	0.45 648	0.31 639

iinet-f	0.30 503	0.18 481	1.03 625	0.20 220	0.15 427	0.44 566	0.22 445	0.45 429	0.37 408	0.35 471	0.44 495	0.41 503	0.34 534	0.34 397	0.40 549	0.10 429	0.09 487	0.08 243	0.08 301	0.13 509	0.11 471

GASNet	0.36 547	0.46 631	0.88 603	0.34 609	0.23 588	0.35 510	0.22 445	0.60 599	0.53 572	0.40 535	0.37 407	0.45 532	0.30 498	0.79 599	0.35 525	0.15 566	0.10 517	0.14 556	0.14 568	0.22 607	0.12 495

gwcnet-sp	0.24 412	0.13 340	0.63 532	0.22 343	0.14 367	0.34 495	0.22 445	0.44 419	0.39 432	0.35 471	0.34 377	0.27 357	0.27 452	0.35 406	0.25 451	0.09 378	0.08 452	0.09 336	0.09 404	0.09 340	0.09 377

scenet	0.24 412	0.13 340	0.63 532	0.22 343	0.14 367	0.34 495	0.22 445	0.44 419	0.39 432	0.35 471	0.34 377	0.27 357	0.27 452	0.35 406	0.25 451	0.09 378	0.08 452	0.09 336	0.09 404	0.09 340	0.09 377

ssnet	0.24 412	0.13 340	0.63 532	0.22 343	0.14 367	0.34 495	0.22 445	0.44 419	0.39 432	0.35 471	0.34 377	0.27 357	0.27 452	0.35 406	0.25 451	0.09 378	0.08 452	0.09 336	0.09 404	0.09 340	0.09 377

HBP-ISP	0.33 528	0.30 591	0.72 564	0.22 343	0.16 459	0.32 470	0.22 445	0.54 539	0.44 493	0.41 544	0.49 533	0.33 427	0.38 555	0.73 575	0.25 451	0.18 604	0.19 621	0.24 619	0.20 610	0.16 549	0.13 512

raft_robust	0.22 364	0.17 467	0.30 225	0.22 343	0.12 239	0.23 310	0.22 445	0.49 472	0.48 537	0.32 421	0.32 344	0.26 347	0.23 383	0.53 480	0.15 229	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.10 448	0.08 260	0.06 139

test_4	0.18 248	0.12 273	0.34 276	0.23 399	0.12 239	0.18 152	0.22 445	0.26 171	0.24 236	0.24 278	0.47 524	0.22 280	0.13 190	0.24 252	0.16 256	0.06 49	0.05 39	0.09 336	0.09 404	0.07 179	0.05 34

PSMNet-ADL	0.25 440	0.15 422	0.32 248	0.26 526	0.14 367	0.31 458	0.22 445	0.44 419	0.36 397	0.27 308	0.33 367	0.41 503	0.28 469	0.61 527	0.29 488	0.11 468	0.09 487	0.09 336	0.11 487	0.10 408	0.10 434

SFCPSM	0.22 364	0.10 135	0.51 479	0.21 274	0.14 367	0.34 495	0.22 445	0.55 549	0.39 432	0.29 349	0.32 344	0.23 301	0.21 353	0.27 320	0.19 341	0.09 378	0.07 364	0.09 336	0.09 404	0.09 340	0.08 313

MMNet	0.27 465	0.14 387	0.49 458	0.24 453	0.17 483	0.47 580	0.22 445	0.45 429	0.51 558	0.39 525	0.41 454	0.36 455	0.33 525	0.39 422	0.34 521	0.08 283	0.07 364	0.09 336	0.09 404	0.10 408	0.08 313

UNet	0.28 485	0.14 387	0.69 553	0.23 399	0.20 551	0.44 566	0.22 445	0.50 482	0.40 450	0.34 454	0.39 435	0.43 516	0.33 525	0.40 429	0.31 504	0.09 378	0.07 364	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

psmorigin	0.50 610	0.25 556	3.03 677	0.24 453	0.19 532	0.38 529	0.22 445	0.50 482	0.44 493	0.64 623	0.68 606	0.71 631	0.51 608	0.85 613	0.45 569	0.14 551	0.17 610	0.13 529	0.14 568	0.16 549	0.21 609

ac_64	0.27 465	0.13 340	0.41 381	0.24 453	0.17 483	0.36 515	0.22 445	0.46 440	0.33 358	0.35 471	0.36 398	0.52 572	0.30 498	0.62 535	0.32 509	0.11 468	0.09 487	0.10 414	0.10 448	0.09 340	0.08 313

cf-r	0.24 412	0.15 422	0.44 414	0.21 274	0.14 367	0.27 382	0.22 445	0.42 397	0.40 450	0.30 381	0.42 471	0.42 512	0.26 433	0.43 436	0.25 451	0.11 468	0.06 233	0.08 243	0.10 448	0.08 260	0.08 313

SHD	0.42 581	0.27 574	0.81 584	0.31 595	0.25 604	0.42 555	0.22 445	0.66 626	0.94 653	0.63 621	0.60 584	0.59 597	0.47 596	0.59 516	0.58 598	0.15 566	0.13 571	0.16 582	0.16 589	0.20 597	0.22 614

RTSC	0.39 569	0.28 577	0.78 571	0.27 554	0.18 505	0.49 591	0.22 445	0.59 590	0.84 642	0.55 610	0.53 557	0.49 554	0.36 542	0.67 558	0.82 628	0.13 526	0.10 517	0.11 470	0.12 526	0.17 566	0.17 568

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 465	0.21 524	0.59 516	0.25 492	0.18 505	0.29 424	0.22 445	0.50 482	0.40 450	0.38 510	0.41 454	0.43 516	0.27 452	0.43 436	0.29 488	0.11 468	0.08 452	0.10 414	0.10 448	0.10 408	0.11 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo07	0.16 206	0.12 273	0.26 172	0.22 343	0.14 367	0.25 349	0.23 471	0.29 224	0.21 178	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.13 190	0.25 282	0.13 163	0.07 124	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.08 313

MyStereo06	0.20 308	0.12 273	0.57 505	0.21 274	0.14 367	0.25 349	0.23 471	0.40 371	0.21 178	0.30 381	0.24 264	0.31 410	0.18 321	0.22 226	0.18 308	0.07 124	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.08 313

MyStereo05	0.23 381	0.12 273	0.57 505	0.21 274	0.14 367	0.25 349	0.23 471	0.48 462	0.52 567	0.31 399	0.23 250	0.25 325	0.22 369	0.30 369	0.21 389	0.07 124	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.08 313

MyStereo04	0.23 381	0.12 273	0.55 498	0.22 343	0.14 367	0.25 349	0.23 471	0.49 472	0.52 567	0.28 320	0.23 250	0.27 357	0.23 383	0.30 369	0.22 409	0.07 124	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.08 313

CRFU-Net	0.28 485	0.14 387	0.45 426	0.25 492	0.15 427	0.45 572	0.23 471	0.50 482	0.30 322	0.43 560	0.41 454	0.48 548	0.46 593	0.43 436	0.29 488	0.11 468	0.10 517	0.09 336	0.08 301	0.10 408	0.10 434

Sa-1000	0.22 364	0.15 422	0.35 286	0.23 399	0.13 319	0.28 402	0.23 471	0.47 449	0.39 432	0.30 381	0.50 536	0.26 347	0.19 336	0.33 390	0.16 256	0.07 124	0.06 233	0.10 414	0.11 487	0.08 260	0.06 139

SA	0.22 364	0.16 448	0.36 306	0.23 399	0.13 319	0.24 331	0.23 471	0.45 429	0.40 450	0.27 308	0.44 495	0.23 301	0.23 383	0.33 390	0.17 285	0.07 124	0.06 233	0.10 414	0.11 487	0.08 260	0.06 139

psmg	0.23 381	0.12 273	0.28 201	0.21 274	0.14 367	0.35 510	0.23 471	0.51 499	0.34 368	0.35 471	0.38 422	0.38 469	0.24 401	0.26 300	0.21 389	0.10 429	0.08 452	0.10 414	0.10 448	0.09 340	0.08 313

GwcNet-ADL	0.22 364	0.14 387	0.58 510	0.24 453	0.13 319	0.22 288	0.23 471	0.49 472	0.40 450	0.27 308	0.29 307	0.30 400	0.20 345	0.26 300	0.23 430	0.09 378	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.09 340	0.09 377

KYRaft	0.22 364	0.10 135	0.30 225	0.23 399	0.12 239	0.23 310	0.23 471	0.35 312	0.24 236	0.35 471	0.54 560	0.34 436	0.26 433	0.29 353	0.15 229	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.10 448	0.08 260	0.31 639

DRaft	0.24 412	0.10 135	0.34 276	0.18 91	0.12 239	0.28 402	0.23 471	0.33 281	0.39 432	0.38 510	0.61 591	0.21 269	0.41 570	0.48 453	0.42 560	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.08 313

test-1	0.17 224	0.11 215	0.40 358	0.23 399	0.13 319	0.22 288	0.23 471	0.34 289	0.26 262	0.20 240	0.24 264	0.22 280	0.14 226	0.16 92	0.20 362	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.06 97	0.08 313

Prome-Stereo	0.21 329	0.10 135	0.30 225	0.24 453	0.12 239	0.23 310	0.23 471	0.36 331	0.25 250	0.33 434	0.59 579	0.24 315	0.28 469	0.29 353	0.16 256	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.08 260	0.20 600

LMCR-Stereo	0.26 457	0.18 481	0.49 458	0.28 575	0.14 367	0.36 515	0.23 471	0.54 539	0.34 368	0.39 525	0.40 446	0.29 384	0.29 484	0.37 415	0.27 471	0.11 468	0.07 364	0.09 336	0.07 219	0.13 509	0.09 377

Anonymous3	0.23 381	0.18 481	0.63 532	0.27 554	0.18 505	0.41 548	0.23 471	0.43 411	0.35 384	0.23 264	0.27 289	0.20 257	0.18 321	0.27 320	0.18 308	0.12 507	0.11 541	0.10 414	0.10 448	0.11 456	0.12 495

ADLNet	0.28 485	0.15 422	0.42 391	0.23 399	0.19 532	0.34 495	0.23 471	0.53 530	0.43 478	0.42 554	0.41 454	0.44 527	0.27 452	0.55 488	0.35 525	0.11 468	0.08 452	0.11 470	0.11 487	0.11 456	0.12 495

test_xeample	0.34 537	0.10 135	0.29 215	0.19 146	0.11 172	0.33 482	0.23 471	0.55 549	0.38 422	0.32 421	0.45 507	0.29 384	0.26 433	0.57 503	2.24 682	0.10 429	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.09 377

ACVNet	0.23 381	0.13 340	0.35 286	0.18 91	0.15 427	0.27 382	0.23 471	0.39 359	0.44 493	0.28 320	0.41 454	0.38 469	0.26 433	0.27 320	0.32 509	0.08 283	0.07 364	0.08 243	0.07 219	0.10 408	0.07 235

HGLStereo	0.27 465	0.14 387	0.46 434	0.24 453	0.21 559	0.33 482	0.23 471	0.50 482	0.42 470	0.35 471	0.48 531	0.41 503	0.33 525	0.45 443	0.33 516	0.11 468	0.10 517	0.09 336	0.09 404	0.10 408	0.12 495

hitnet-ft	0.29 496	0.17 467	0.40 358	0.19 146	0.14 367	0.39 538	0.23 471	0.44 419	0.41 462	0.36 487	0.46 517	0.53 577	0.34 534	0.76 589	0.32 509	0.14 551	0.10 517	0.13 529	0.10 448	0.15 541	0.13 512

GwcNet-RSSM	0.26 457	0.17 467	0.46 434	0.21 274	0.13 319	0.28 402	0.23 471	0.44 419	0.42 470	0.31 399	0.45 507	0.40 496	0.26 433	0.55 488	0.28 476	0.11 468	0.07 364	0.09 336	0.10 448	0.09 340	0.08 313

DispFullNet	0.66 634	0.89 666	1.59 658	0.77 662	1.21 681	0.51 595	0.23 471	0.59 590	0.72 623	0.69 630	0.61 591	0.69 628	0.91 654	0.79 599	0.48 578	0.27 634	0.12 559	0.73 664	0.30 642	0.65 661	0.40 648

G2L-Stereo_test	0.24 412	0.16 448	0.38 334	0.19 146	0.13 319	0.27 382	0.24 493	0.49 472	0.38 422	0.37 495	0.37 407	0.40 496	0.24 401	0.52 473	0.28 476	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.06 146	0.09 340	0.08 313

IGEV-RUCA	0.21 329	0.08 34	0.23 139	0.19 146	0.19 532	0.28 402	0.24 493	0.23 115	0.21 178	0.20 240	0.23 250	0.28 373	0.49 603	0.26 300	0.18 308	0.09 378	0.08 452	0.18 596	0.13 554	0.17 566	0.17 568

rvit_0105_5	0.21 329	0.15 422	0.38 334	0.23 399	0.13 319	0.22 288	0.24 493	0.36 331	0.39 432	0.21 251	0.23 250	0.26 347	0.19 336	0.26 300	0.19 341	0.15 566	0.13 571	0.12 508	0.12 526	0.10 408	0.09 377

LL-Strereo	0.29 496	0.25 556	0.58 510	0.25 492	0.21 559	0.23 310	0.24 493	0.55 549	0.42 470	0.34 454	0.32 344	0.41 503	0.40 566	0.94 630	0.23 430	0.08 283	0.07 364	0.11 470	0.09 404	0.09 340	0.09 377

RAFT_CTSACE	0.21 329	0.16 448	0.41 381	0.25 492	0.15 427	0.22 288	0.24 493	0.32 266	0.28 290	0.33 434	0.51 542	0.29 384	0.17 295	0.32 383	0.13 163	0.06 49	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.06 139

CSP-Net	0.27 465	0.15 422	0.30 225	0.21 274	0.14 367	0.44 566	0.24 493	0.50 482	0.40 450	0.41 544	0.43 484	0.42 512	0.26 433	0.66 554	0.28 476	0.12 507	0.08 452	0.08 243	0.08 301	0.10 408	0.09 377

DAS	0.27 465	0.12 273	0.42 391	0.24 453	0.18 505	0.29 424	0.24 493	0.45 429	0.45 505	0.41 544	0.44 495	0.34 436	0.29 484	0.75 584	0.21 389	0.09 378	0.07 364	0.09 336	0.07 219	0.09 340	0.09 377

SepStereo	0.26 457	0.12 273	0.42 391	0.24 453	0.18 505	0.29 424	0.24 493	0.45 429	0.45 505	0.41 544	0.44 495	0.34 436	0.29 484	0.64 543	0.21 389	0.09 378	0.07 364	0.09 336	0.07 219	0.09 340	0.09 377

ADLNet2	0.30 503	0.17 467	0.72 564	0.23 399	0.17 483	0.36 515	0.24 493	0.52 518	0.51 558	0.32 421	0.38 422	0.45 532	0.30 498	0.69 561	0.35 525	0.10 429	0.08 452	0.09 336	0.09 404	0.12 493	0.10 434

IRAFT_RVC	0.22 364	0.12 273	0.39 350	0.26 526	0.11 172	0.18 152	0.24 493	0.40 371	0.37 408	0.31 399	0.30 320	0.29 384	0.24 401	0.55 488	0.22 409	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.08 260	0.07 235

cross-raft	0.17 224	0.12 273	0.41 381	0.23 399	0.10 118	0.20 229	0.24 493	0.33 281	0.23 220	0.23 264	0.28 295	0.29 384	0.15 245	0.17 110	0.15 229	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.05 34

ARAFT	0.24 412	0.21 524	0.78 571	0.22 343	0.12 239	0.29 424	0.24 493	0.43 411	0.32 344	0.33 434	0.28 295	0.28 373	0.19 336	0.49 458	0.18 308	0.07 124	0.06 233	0.12 508	0.11 487	0.09 340	0.06 139

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 547	0.36 611	0.53 489	0.34 609	0.19 532	0.51 595	0.24 493	0.55 549	0.38 422	0.41 544	0.47 524	0.47 542	0.27 452	0.73 575	0.30 496	0.36 648	0.19 621	0.27 622	0.17 598	0.26 622	0.23 621

STTStereo	0.28 485	0.20 510	0.61 521	0.25 492	0.17 483	0.29 424	0.24 493	0.47 449	0.39 432	0.39 525	0.41 454	0.44 527	0.28 469	0.40 429	0.28 476	0.13 526	0.12 559	0.13 529	0.16 589	0.12 493	0.11 471

edge stereo	0.39 569	0.22 538	0.81 584	0.27 554	0.22 575	0.37 521	0.24 493	0.56 565	0.54 576	0.53 606	0.60 584	0.71 631	0.50 605	0.78 597	0.40 549	0.16 582	0.14 581	0.19 604	0.14 568	0.16 549	0.17 568

AANet_RVC	0.31 510	0.22 538	0.50 469	0.23 399	0.14 367	0.30 442	0.24 493	0.47 449	0.54 576	0.38 510	0.60 584	0.43 516	0.29 484	0.87 616	0.40 549	0.11 468	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.09 340	0.09 377

PS-NSSS	0.32 519	0.30 591	0.46 434	0.23 399	0.17 483	0.33 482	0.24 493	0.57 575	0.41 462	0.37 495	0.52 550	0.35 450	0.30 498	0.80 603	0.30 496	0.17 593	0.14 581	0.21 610	0.15 577	0.15 541	0.13 512

AANet	0.49 606	0.42 628	1.56 657	0.22 343	0.19 532	0.39 538	0.25 510	0.52 518	0.92 648	0.92 646	0.93 636	0.84 638	0.67 634	0.59 516	0.59 599	0.15 566	0.11 541	0.13 529	0.12 526	0.18 580	0.16 555

PSMNet-RUCA	0.37 557	0.41 626	0.66 546	0.46 640	0.41 638	0.34 495	0.25 510	0.57 575	0.45 505	0.39 525	0.52 550	0.43 516	0.33 525	0.41 431	0.29 488	0.25 628	0.14 581	0.33 642	0.21 613	0.31 635	0.22 614

UGAM	0.26 457	0.14 387	0.45 426	0.25 492	0.12 239	0.23 310	0.25 510	0.32 266	0.41 462	0.31 399	0.42 471	0.41 503	0.22 369	0.92 626	0.22 409	0.08 283	0.06 233	0.14 556	0.12 526	0.10 408	0.07 235

CBFPSM	0.27 465	0.16 448	0.67 547	0.20 220	0.14 367	0.38 529	0.25 510	0.40 371	0.36 397	0.33 434	0.36 398	0.56 587	0.38 555	0.32 383	0.38 534	0.08 283	0.08 452	0.07 149	0.08 301	0.09 340	0.11 471

SACVNet	0.30 503	0.20 510	0.41 381	0.25 492	0.18 505	0.34 495	0.25 510	0.52 518	0.40 450	0.41 544	0.44 495	0.46 540	0.32 522	0.71 567	0.25 451	0.13 526	0.10 517	0.12 508	0.12 526	0.16 549	0.17 568

test_3	0.18 248	0.11 215	0.32 248	0.24 453	0.11 172	0.22 288	0.25 510	0.31 254	0.31 335	0.25 288	0.18 187	0.23 301	0.13 190	0.25 282	0.19 341	0.06 49	0.05 39	0.09 336	0.10 448	0.07 179	0.06 139

DEmStereo	0.26 457	0.09 80	0.47 442	0.19 146	0.12 239	0.30 442	0.25 510	0.28 208	0.36 397	0.36 487	0.58 576	0.25 325	0.48 602	0.53 480	0.44 566	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.06 97	0.07 235

GMM-Stereo	0.21 329	0.10 135	0.43 404	0.23 399	0.13 319	0.24 331	0.25 510	0.37 341	0.27 273	0.30 381	0.45 507	0.27 357	0.21 353	0.31 376	0.17 285	0.07 124	0.05 39	0.10 414	0.09 404	0.08 260	0.19 588

ICVP	0.23 381	0.13 340	0.44 414	0.26 526	0.14 367	0.29 424	0.25 510	0.45 429	0.33 358	0.29 349	0.43 484	0.35 450	0.25 422	0.26 300	0.23 430	0.12 507	0.09 487	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.10 434
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 465	0.20 510	0.44 414	0.27 554	0.16 459	0.33 482	0.25 510	0.56 565	0.54 576	0.34 454	0.38 422	0.34 436	0.25 422	0.51 467	0.28 476	0.12 507	0.08 452	0.09 336	0.08 301	0.11 456	0.11 471

DANet	0.35 542	0.23 547	0.60 518	0.36 620	0.22 575	0.39 538	0.25 510	0.48 462	0.43 478	0.52 600	0.50 536	0.59 597	0.41 570	0.76 589	0.49 580	0.13 526	0.11 541	0.14 556	0.12 526	0.17 566	0.15 546
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DISCO	0.32 519	0.13 340	0.51 479	0.25 492	0.16 459	0.48 586	0.25 510	0.50 482	0.57 588	0.37 495	0.45 507	0.62 606	0.36 542	0.64 543	0.49 580	0.09 378	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.12 493	0.11 471

DLCB_ROB	0.28 485	0.16 448	0.34 276	0.27 554	0.16 459	0.38 529	0.25 510	0.48 462	0.43 478	0.46 575	0.46 517	0.51 566	0.33 525	0.53 480	0.33 516	0.10 429	0.10 517	0.11 470	0.11 487	0.10 408	0.09 377

z-ln-s-r	0.32 519	0.21 524	0.82 588	0.23 399	0.14 367	0.30 442	0.26 523	0.43 411	0.50 554	0.32 421	0.60 584	0.39 481	0.29 484	0.73 575	0.66 614	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.10 408	0.08 313

1111x	0.32 519	0.11 215	0.40 358	0.22 343	0.11 172	0.32 470	0.26 523	0.59 590	0.43 478	0.31 399	0.41 454	0.39 481	0.28 469	0.76 589	1.37 663	0.09 378	0.08 452	0.09 336	0.10 448	0.09 340	0.08 313

Anonymous_2	0.37 557	0.21 524	0.47 442	0.20 220	0.21 559	0.42 555	0.26 523	0.38 347	0.29 309	0.33 434	0.30 320	0.44 527	0.38 555	0.36 411	0.29 488	0.26 629	0.29 647	0.44 650	1.41 688	0.34 639	0.21 609

psm_up	0.29 496	0.16 448	0.41 381	0.26 526	0.17 483	0.32 470	0.26 523	0.55 549	0.43 478	0.36 487	0.40 446	0.45 532	0.37 551	0.58 510	0.30 496	0.11 468	0.12 559	0.13 529	0.12 526	0.10 408	0.10 434

stereogan	0.37 557	0.17 467	0.65 541	0.27 554	0.22 575	0.62 620	0.26 523	0.59 590	0.63 606	0.43 560	0.60 584	0.67 622	0.42 579	0.68 559	0.35 525	0.13 526	0.14 581	0.14 556	0.12 526	0.19 588	0.17 568

CVANet_RVC	0.30 503	0.19 497	0.41 381	0.26 526	0.16 459	0.33 482	0.26 523	0.52 518	0.47 528	0.40 535	0.46 517	0.43 516	0.31 515	0.89 621	0.26 465	0.14 551	0.09 487	0.14 556	0.13 554	0.14 527	0.10 434

FSD					0.24 596	0.27 382	0.27 529	0.31 254	0.29 309	0.26 300	0.27 289	0.28 373	0.27 452	0.28 334	0.26 465	0.23 618	0.22 632	0.27 622	0.26 634	0.25 615

YMNet	0.32 519	0.22 538	0.58 510	0.27 554	0.23 588	0.48 586	0.27 529	0.51 499	0.45 505	0.48 586	0.56 571	0.51 566	0.30 498	0.39 422	0.40 549	0.13 526	0.16 603	0.13 529	0.12 526	0.13 509	0.12 495

YMNet_1	0.32 519	0.22 538	0.58 510	0.27 554	0.23 588	0.48 586	0.27 529	0.51 499	0.45 505	0.48 586	0.56 571	0.51 566	0.30 498	0.39 422	0.40 549	0.13 526	0.16 603	0.13 529	0.12 526	0.13 509	0.12 495

fast-acv-ft	0.31 510	0.20 510	0.81 584	0.24 453	0.18 505	0.46 574	0.27 529	0.41 383	0.49 546	0.39 525	0.55 564	0.49 554	0.35 538	0.37 415	0.38 534	0.11 468	0.11 541	0.11 470	0.12 526	0.12 493	0.09 377

TestStereo1	0.21 329	0.16 448	0.32 248	0.26 526	0.13 319	0.26 372	0.27 529	0.40 371	0.36 397	0.29 349	0.39 435	0.22 280	0.21 353	0.33 390	0.17 285	0.07 124	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.07 235

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 503	0.20 510	0.70 559	0.21 274	0.17 483	0.46 574	0.27 529	0.50 482	0.49 546	0.42 554	0.55 564	0.43 516	0.30 498	0.46 446	0.38 534	0.09 378	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.11 456	0.10 434

SA-5K	0.21 329	0.16 448	0.32 248	0.26 526	0.13 319	0.26 372	0.27 529	0.40 371	0.36 397	0.29 349	0.39 435	0.22 280	0.21 353	0.33 390	0.17 285	0.07 124	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.07 235

UDG	0.40 576	0.46 631	0.49 458	0.40 632	0.35 632	0.47 580	0.27 529	0.54 539	0.47 528	0.39 525	0.45 507	0.59 597	0.44 584	0.46 446	0.39 542	0.26 629	0.19 621	0.48 652	0.22 621	0.34 639	0.26 630

GMOStereo	0.18 248	0.14 387	0.30 225	0.22 343	0.12 239	0.20 229	0.27 529	0.26 171	0.28 290	0.31 399	0.32 344	0.26 347	0.17 295	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.07 364	0.10 414	0.08 301	0.08 260	0.05 34

error version	0.18 248	0.14 387	0.30 225	0.22 343	0.12 239	0.20 229	0.27 529	0.26 171	0.28 290	0.31 399	0.32 344	0.26 347	0.17 295	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.07 364	0.10 414	0.08 301	0.08 260	0.05 34

test-v	0.18 248	0.14 387	0.30 225	0.22 343	0.12 239	0.20 229	0.27 529	0.26 171	0.28 290	0.31 399	0.32 344	0.26 347	0.17 295	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.07 364	0.10 414	0.08 301	0.08 260	0.05 34

test-2	0.18 248	0.14 387	0.30 225	0.22 343	0.12 239	0.20 229	0.27 529	0.26 171	0.28 290	0.31 399	0.32 344	0.26 347	0.17 295	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.07 364	0.10 414	0.08 301	0.08 260	0.05 34

RAFT	0.21 329	0.17 467	0.32 248	0.24 453	0.12 239	0.25 349	0.27 529	0.35 312	0.28 290	0.33 434	0.33 367	0.38 469	0.22 369	0.29 353	0.17 285	0.08 283	0.08 452	0.11 470	0.10 448	0.10 408	0.06 139

GwcNet	0.35 542	0.23 547	0.88 603	0.25 492	0.24 596	0.48 586	0.27 529	0.55 549	0.57 588	0.38 510	0.52 550	0.51 566	0.32 522	0.60 520	0.41 557	0.13 526	0.11 541	0.12 508	0.11 487	0.13 509	0.14 534

MFN_U_SF_RVC	0.56 621	0.51 642	1.19 639	0.38 628	0.22 575	0.69 628	0.27 529	0.80 650	0.67 613	0.73 632	0.74 616	0.87 639	0.61 631	0.81 607	0.76 620	0.29 640	0.27 643	0.32 639	0.37 649	0.32 638	0.31 639

ADCRef	0.38 564	0.24 551	0.88 603	0.26 526	0.21 559	0.49 591	0.27 529	0.52 518	0.48 537	0.50 589	0.58 576	0.35 450	0.47 596	0.48 453	1.29 662	0.09 378	0.08 452	0.12 508	0.12 526	0.11 456	0.11 471

RT-IGEV	0.25 440	0.10 135	0.48 452	0.22 343	0.14 367	0.31 458	0.28 545	0.53 530	0.39 432	0.36 487	0.41 454	0.44 527	0.30 498	0.28 334	0.27 471	0.09 378	0.07 364	0.08 243	0.09 404	0.09 340	0.10 434

TCMNet	0.33 528	0.23 547	0.72 564	0.29 578	0.30 624	0.40 544	0.28 545	0.50 482	0.47 528	0.37 495	0.45 507	0.40 496	0.29 484	0.60 520	0.39 542	0.14 551	0.13 571	0.15 571	0.14 568	0.17 566	0.15 546

rvit_0105_3	0.23 381	0.17 467	0.40 358	0.25 492	0.15 427	0.24 331	0.28 545	0.38 347	0.41 462	0.25 288	0.25 274	0.28 373	0.21 353	0.28 334	0.20 362	0.15 566	0.13 571	0.14 556	0.15 577	0.10 408	0.09 377

Syn2CoEx	0.36 547	0.31 598	0.78 571	0.34 609	0.21 559	0.41 548	0.28 545	0.61 603	0.49 546	0.42 554	0.56 571	0.45 532	0.44 584	0.69 561	0.38 534	0.17 593	0.14 581	0.15 571	0.12 526	0.13 509	0.12 495

UPFNet	0.25 440	0.12 273	0.38 334	0.24 453	0.19 532	0.37 521	0.28 545	0.48 462	0.38 422	0.34 454	0.37 407	0.37 461	0.28 469	0.39 422	0.33 516	0.10 429	0.09 487	0.10 414	0.10 448	0.10 408	0.08 313

RP	0.35 542	0.22 538	0.51 479	0.31 595	0.24 596	0.37 521	0.28 545	0.50 482	0.58 591	0.40 535	0.63 597	0.61 604	0.47 596	0.61 527	0.39 542	0.16 582	0.15 596	0.17 588	0.15 577	0.17 566	0.17 568

NVstereo2D	0.31 510	0.16 448	0.54 492	0.24 453	0.22 575	0.42 555	0.28 545	0.58 584	0.56 585	0.28 320	0.38 422	0.40 496	0.30 498	0.71 567	0.28 476	0.13 526	0.08 452	0.13 529	0.10 448	0.19 588	0.16 555

zh-mn7	0.46 597	0.45 630	1.48 654	0.25 492	0.19 532	0.44 566	0.29 552	0.56 565	0.82 635	0.65 625	0.96 638	0.49 554	0.38 555	0.88 619	0.63 609	0.12 507	0.10 517	0.11 470	0.11 487	0.13 509	0.14 534

ToySt	0.24 412	0.16 448	0.48 452	0.21 274	0.13 319	0.29 424	0.29 552	0.39 359	0.39 432	0.27 308	0.35 388	0.39 481	0.31 515	0.31 376	0.29 488	0.08 283	0.09 487	0.10 414	0.11 487	0.11 456	0.10 434

RAFT+CT+SA	0.21 329	0.18 481	0.33 265	0.25 492	0.18 505	0.23 310	0.29 552	0.40 371	0.36 397	0.24 278	0.38 422	0.18 231	0.16 265	0.32 383	0.16 256	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.12 526	0.09 340	0.09 377

test_5	0.23 381	0.19 497	0.38 334	0.26 526	0.18 505	0.25 349	0.29 552	0.40 371	0.37 408	0.29 349	0.40 446	0.25 325	0.22 369	0.34 397	0.18 308	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.09 404	0.10 408	0.10 434

delet	0.27 465	0.14 387	0.40 358	0.23 399	0.19 532	0.41 548	0.29 552	0.49 472	0.48 537	0.33 434	0.41 454	0.37 461	0.30 498	0.48 453	0.34 521	0.09 378	0.09 487	0.11 470	0.12 526	0.08 260	0.08 313

EDNetEfficientorigin	7.51 691	0.52 644	140.47 719	0.25 492	0.17 483	0.42 555	0.29 552	0.47 449	1.03 655	1.28 664	1.02 642	0.83 637	0.84 650	0.75 584	0.99 640	0.10 429	0.09 487	0.12 508	0.10 448	0.21 600	0.22 614

FAT-Stereo	0.36 547	0.18 481	0.73 568	0.26 526	0.18 505	0.33 482	0.29 552	0.60 599	0.59 592	0.46 575	0.60 584	0.60 600	0.50 605	0.61 527	0.34 521	0.13 526	0.14 581	0.13 529	0.12 526	0.14 527	0.18 581

AF-Net	0.37 557	0.26 567	0.56 502	0.32 601	0.23 588	0.41 548	0.29 552	0.61 603	0.64 607	0.42 554	0.68 606	0.65 617	0.49 603	0.57 503	0.44 566	0.15 566	0.11 541	0.19 604	0.14 568	0.15 541	0.13 512

RGC	0.39 569	0.32 603	0.64 540	0.34 609	0.27 610	0.40 544	0.29 552	0.57 575	0.53 572	0.45 571	0.64 599	0.62 606	0.45 587	0.72 573	0.39 542	0.15 566	0.15 596	0.21 610	0.20 610	0.18 580	0.19 588

CC-Net-ROB	0.43 586	0.47 633	0.65 541	0.37 626	0.23 588	0.51 595	0.29 552	0.66 626	0.49 546	0.46 575	0.51 542	0.48 548	0.38 555	0.96 634	0.35 525	0.34 646	0.23 637	0.55 656	0.25 630	0.31 635	0.20 600

DRN-Test	0.33 528	0.17 467	0.61 521	0.27 554	0.19 532	0.46 574	0.29 552	0.65 620	0.51 558	0.47 582	0.46 517	0.44 527	0.34 534	0.62 535	0.41 557	0.12 507	0.08 452	0.13 529	0.12 526	0.12 493	0.10 434

w-ln-seven-2	0.36 547	0.29 584	1.06 627	0.27 554	0.18 505	0.37 521	0.30 563	0.50 482	0.54 576	0.45 571	0.55 564	0.45 532	0.41 570	0.62 535	0.49 580	0.10 429	0.10 517	0.12 508	0.11 487	0.14 527	0.11 471

ssnet_v2	0.28 485	0.16 448	0.44 414	0.22 343	0.15 427	0.40 544	0.30 563	0.57 575	0.46 523	0.38 510	0.36 398	0.47 542	0.29 484	0.38 420	0.39 542	0.13 526	0.11 541	0.11 470	0.11 487	0.11 456	0.11 471

Nwc_Net	0.37 557	0.25 556	0.68 552	0.31 595	0.24 596	0.44 566	0.30 563	0.65 620	0.50 554	0.37 495	0.69 610	0.58 595	0.45 587	0.60 520	0.40 549	0.15 566	0.12 559	0.19 604	0.21 613	0.14 527	0.13 512

StereoDRNet	0.32 519	0.22 538	0.61 521	0.27 554	0.21 559	0.42 555	0.30 563	0.61 603	0.48 537	0.46 575	0.39 435	0.48 548	0.30 498	0.57 503	0.40 549	0.11 468	0.09 487	0.12 508	0.11 487	0.12 493	0.10 434

pmcnn	0.50 610	0.20 510	0.78 571	0.24 453	0.26 608	0.39 538	0.30 563	0.51 499	0.50 554	0.54 608	1.23 651	2.52 679	0.37 551	0.77 595	0.95 638	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.05 65	0.10 408	0.08 313

light-stereo	2.37 682	0.69 656	3.61 678	3.84 690	3.41 687	4.04 684	0.31 568	2.13 685	1.45 672	3.61 688	6.33 692	6.90 695	0.63 632	4.83 690	1.28 661	0.71 666	0.74 684	0.32 639	0.39 652	1.20 680	0.96 680

Selective-IGEV-i16pc	0.33 528	0.10 135	1.71 663	0.21 274	0.14 367	0.74 633	0.31 568	0.42 397	0.41 462	0.21 251	0.32 344	0.26 347	0.14 226	0.71 567	0.19 341	0.14 551	0.10 517	0.08 243	0.09 404	0.11 456	0.11 471

MSAF-DinoV2	0.76 646	0.44 629	1.98 665	0.49 645	0.16 459	0.58 611	0.31 568	0.81 652	0.83 639	0.41 544	0.52 550	0.98 647	0.58 619	4.97 691	1.03 642	0.11 468	0.07 364	0.10 414	0.24 625	0.27 627	0.26 630

w-ln-seven	0.42 581	0.30 591	1.18 638	0.26 526	0.22 575	0.58 611	0.31 568	0.62 611	0.81 634	0.58 614	0.61 591	0.53 577	0.36 542	0.57 503	0.65 613	0.11 468	0.10 517	0.13 529	0.12 526	0.15 541	0.13 512

ACVNet-4b	0.72 640	0.81 661	1.33 650	0.72 660	0.50 650	0.80 642	0.31 568	0.71 639	0.80 633	0.50 589	0.72 615	0.95 645	0.43 583	0.96 634	1.20 658	1.13 684	0.21 628	0.76 666	0.45 655	0.65 661	0.46 654

Wz-Net-LNSev	0.34 537	0.29 584	0.91 607	0.26 526	0.21 559	0.47 580	0.31 568	0.54 539	0.54 576	0.44 567	0.52 550	0.50 562	0.35 538	0.39 422	0.39 542	0.11 468	0.11 541	0.10 414	0.09 404	0.14 527	0.13 512

DSFCA	0.27 465	0.13 340	0.36 306	0.20 220	0.17 483	0.38 529	0.31 568	0.47 449	0.43 478	0.43 560	0.37 407	0.39 481	0.29 484	0.52 473	0.32 509	0.12 507	0.10 517	0.10 414	0.11 487	0.11 456	0.10 434

XPNet_ROB	0.33 528	0.20 510	0.43 404	0.27 554	0.18 505	0.37 521	0.31 568	0.55 549	0.50 554	0.51 594	0.53 557	0.58 595	0.37 551	0.63 541	0.45 569	0.17 593	0.12 559	0.13 529	0.12 526	0.15 541	0.14 534

Selective-IGEV-i16pb	0.39 569	0.12 273	2.18 667	0.21 274	0.15 427	0.68 627	0.32 576	0.56 565	0.57 588	0.25 288	0.44 495	0.33 427	0.21 353	0.80 603	0.25 451	0.14 551	0.10 517	0.09 336	0.10 448	0.12 493	0.13 512

DDUNet	0.41 578	0.50 640	0.48 452	0.44 637	0.39 635	0.46 574	0.32 576	0.50 482	0.43 478	0.45 571	0.52 550	0.57 592	0.36 542	0.48 453	0.33 516	0.33 645	0.21 628	0.55 656	0.25 630	0.37 643	0.32 642

ccnet	0.42 581	0.31 598	0.48 452	0.27 554	0.32 628	0.60 617	0.32 576	0.65 620	0.46 523	0.53 606	0.66 602	0.56 587	0.45 587	0.72 573	0.61 604	0.26 629	0.19 621	0.24 619	0.21 613	0.26 622	0.22 614

S-Stereo	0.38 564	0.20 510	1.05 626	0.27 554	0.22 575	0.38 529	0.32 576	0.55 549	0.66 610	0.39 525	0.59 579	0.49 554	0.41 570	0.75 584	0.40 549	0.12 507	0.15 596	0.13 529	0.13 554	0.16 549	0.21 609

SuperB	0.49 606	0.28 577	2.23 668	0.23 399	0.15 427	0.41 548	0.32 576	0.47 449	0.82 635	0.43 560	0.50 536	0.33 427	0.45 587	0.68 559	1.08 645	0.10 429	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.98 678	0.14 534

RYNet	0.37 557	0.18 481	0.59 516	0.25 492	0.28 615	0.61 618	0.32 576	0.59 590	0.59 592	0.41 544	0.38 422	0.57 592	0.39 561	0.87 616	0.53 591	0.11 468	0.08 452	0.12 508	0.11 487	0.18 580	0.18 581

TDLM	0.30 503	0.21 524	0.38 334	0.28 575	0.15 427	0.33 482	0.32 576	0.52 518	0.47 528	0.38 510	0.43 484	0.39 481	0.29 484	0.91 625	0.28 476	0.14 551	0.08 452	0.13 529	0.11 487	0.12 493	0.10 434

MDST_ROB	0.48 603	0.14 387	0.95 614	0.30 589	0.21 559	1.33 668	0.32 576	0.77 645	0.56 585	1.06 657	0.71 611	0.49 554	0.35 538	1.26 657	0.38 534	0.13 526	0.11 541	0.16 582	0.13 554	0.12 493	0.12 495

FBW_ROB	0.43 586	0.26 567	0.54 492	0.31 595	0.20 551	0.51 595	0.32 576	0.70 637	0.60 596	0.59 615	0.55 564	0.65 617	0.41 570	1.40 664	0.51 588	0.13 526	0.17 610	0.21 610	0.16 589	0.17 566	0.18 581

PDISCO_ROB	0.43 586	0.30 591	0.67 547	0.43 635	0.36 633	0.67 625	0.32 576	0.72 640	0.76 628	0.43 560	0.53 557	0.63 614	0.40 566	0.66 554	0.47 577	0.21 615	0.12 559	0.21 610	0.19 608	0.25 615	0.20 600

WCMA_ROB	0.51 614	0.21 524	0.65 541	0.25 492	0.21 559	0.58 611	0.32 576	0.54 539	0.55 582	0.95 651	1.40 657	1.28 657	0.81 647	0.73 575	0.62 606	0.18 604	0.15 596	0.15 571	0.15 577	0.19 588	0.19 588

RAFT + AFF	0.27 465	0.23 547	0.50 469	0.25 492	0.17 483	0.30 442	0.33 587	0.52 518	0.40 450	0.28 320	0.30 320	0.30 400	0.31 515	0.62 535	0.24 441	0.09 378	0.10 517	0.11 470	0.10 448	0.11 456	0.11 471

CBMV	0.33 528	0.21 524	0.54 492	0.23 399	0.13 319	0.42 555	0.33 587	0.53 530	0.48 537	0.52 600	0.49 533	0.50 562	0.41 570	0.56 499	0.31 504	0.15 566	0.16 603	0.18 596	0.16 589	0.13 509	0.13 512
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.44 592	0.40 622	1.09 630	0.25 492	0.18 505	0.61 618	0.34 589	0.56 565	0.93 651	0.43 560	0.96 638	0.53 577	0.39 561	0.94 630	0.59 599	0.10 429	0.09 487	0.10 414	0.10 448	0.14 527	0.13 512

LRCNet_RVC	10.90 698	14.34 706	9.35 690	15.35 701	8.04 693	1.08 655	0.34 589	8.78 697	0.70 620	12.63 706	16.05 706	9.85 697	6.54 691	8.57 697	6.34 695	20.27 715	5.40 697	23.70 713	21.88 714	14.87 705	13.83 706

FINET	0.34 537	0.27 574	0.80 581	0.24 453	0.24 596	0.36 515	0.34 589	0.54 539	0.72 623	0.39 525	0.47 524	0.32 420	0.30 498	0.51 467	0.32 509	0.19 610	0.17 610	0.13 529	0.12 526	0.18 580	0.16 555

XQC	0.43 586	0.37 616	0.96 616	0.34 609	0.25 604	0.53 605	0.34 589	0.60 599	0.73 626	0.51 594	0.46 517	0.57 592	0.47 596	0.70 564	0.72 619	0.17 593	0.12 559	0.18 596	0.15 577	0.25 615	0.23 621

MonStereo1	0.93 655	0.56 646	0.82 588	0.69 658	0.58 657	1.37 670	0.35 593	0.94 660	1.25 665	0.93 648	1.90 673	1.52 663	2.10 681	1.27 658	0.77 623	0.69 664	0.33 652	0.75 665	0.47 658	0.70 665	0.57 661

rvit_105_1	0.27 465	0.19 497	0.46 434	0.27 554	0.19 532	0.30 442	0.35 593	0.44 419	0.51 558	0.31 399	0.31 335	0.31 410	0.26 433	0.35 406	0.25 451	0.15 566	0.14 581	0.15 571	0.17 598	0.11 456	0.10 434

APVNet	0.36 547	0.20 510	0.70 559	0.26 526	0.22 575	0.52 604	0.35 593	0.61 603	0.44 493	0.38 510	0.52 550	0.48 548	0.38 555	0.84 612	0.46 575	0.13 526	0.14 581	0.15 571	0.16 589	0.16 549	0.15 546

G-Net	0.46 597	0.25 556	0.86 600	0.34 609	0.28 615	0.90 649	0.35 593	0.47 449	0.45 505	0.68 628	1.22 650	0.64 616	0.60 622	0.61 527	0.57 593	0.16 582	0.14 581	0.17 588	0.13 554	0.22 607	0.19 588

MSMD_ROB	0.60 629	0.33 605	0.61 521	0.30 589	0.25 604	0.86 646	0.35 593	0.55 549	0.67 613	1.10 659	1.49 662	1.76 668	0.97 658	0.88 619	0.49 580	0.23 618	0.21 628	0.27 622	0.27 638	0.25 615	0.24 626

Ntro	0.58 625	0.64 652	0.92 609	0.66 657	0.50 650	0.77 637	0.36 598	0.66 626	0.70 620	0.50 589	0.59 579	0.65 617	0.51 608	0.75 584	0.45 569	0.56 658	0.32 651	0.56 659	0.34 644	0.63 658	0.46 654

NCC-stereo	0.39 569	0.25 556	0.69 553	0.32 601	0.28 615	0.46 574	0.36 598	0.65 620	0.52 567	0.40 535	0.57 574	0.56 587	0.47 596	0.73 575	0.45 569	0.17 593	0.14 581	0.18 596	0.25 630	0.16 549	0.16 555

Abc-Net	0.39 569	0.25 556	0.69 553	0.32 601	0.28 615	0.46 574	0.36 598	0.65 620	0.52 567	0.40 535	0.57 574	0.56 587	0.47 596	0.73 575	0.45 569	0.17 593	0.14 581	0.18 596	0.25 630	0.16 549	0.16 555
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.44 592	0.29 584	1.29 648	0.33 607	0.30 624	0.35 510	0.36 598	0.62 611	1.15 664	0.40 535	0.44 495	0.39 481	0.41 570	0.80 603	0.52 589	0.18 604	0.14 581	0.23 617	0.21 613	0.17 566	0.17 568

otaku	0.57 624	0.62 651	0.87 602	0.63 656	0.44 644	0.73 632	0.37 602	0.65 620	0.66 610	0.51 594	0.75 617	0.66 621	0.45 587	0.69 561	0.46 575	0.53 654	0.34 653	0.55 656	0.35 645	0.60 656	0.45 651

FCDSN-DC	0.63 631	0.31 598	0.61 521	0.36 620	0.30 624	0.65 622	0.37 602	0.66 626	0.68 616	1.14 661	1.54 665	1.71 667	1.26 667	0.92 626	0.64 611	0.24 625	0.22 632	0.27 622	0.26 634	0.27 627	0.27 634
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.39 569	0.29 584	1.09 630	0.24 453	0.19 532	0.28 402	0.37 602	0.33 281	0.47 528	0.94 649	0.82 626	0.52 572	0.54 611	0.49 458	0.50 586	0.11 468	0.09 487	0.10 414	0.10 448	0.16 549	0.15 546

ADCMid	0.49 606	0.34 606	1.13 635	0.26 526	0.21 559	0.51 595	0.37 602	0.57 575	0.54 576	0.75 636	0.66 602	0.62 606	0.64 633	0.64 543	1.68 669	0.13 526	0.12 559	0.17 588	0.17 598	0.20 597	0.17 568

ETE_ROB	0.34 537	0.26 567	0.45 426	0.29 578	0.18 505	0.40 544	0.37 602	0.57 575	0.47 528	0.50 589	0.50 536	0.62 606	0.36 542	0.55 488	0.38 534	0.13 526	0.10 517	0.14 556	0.12 526	0.16 549	0.16 555

MeshStereo	0.58 625	0.27 574	0.67 547	0.22 343	0.17 483	0.66 624	0.37 602	0.78 646	0.61 600	1.47 678	1.30 653	1.65 665	0.79 644	1.12 648	0.59 599	0.17 593	0.17 610	0.17 588	0.14 568	0.17 566	0.14 534
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
Wz-Net-MNSev	0.36 547	0.26 567	0.79 578	0.26 526	0.21 559	0.59 614	0.38 608	0.55 549	0.56 585	0.48 586	0.54 560	0.53 577	0.36 542	0.60 520	0.44 566	0.11 468	0.09 487	0.11 470	0.11 487	0.15 541	0.13 512

PSM-AAD	0.25 440	0.10 135	0.30 225	0.24 453	0.12 239	0.26 372	0.38 608	0.34 289	0.28 290	0.35 471	0.39 435	0.28 373	0.79 644	0.30 369	0.16 256	0.07 124	0.06 233	0.12 508	0.11 487	0.08 260	0.21 609

ADCPNet	0.48 603	0.29 584	1.60 659	0.27 554	0.23 588	0.70 631	0.38 608	0.53 530	0.51 558	0.51 594	0.59 579	0.67 622	0.56 615	0.60 520	1.14 650	0.15 566	0.18 616	0.14 556	0.23 623	0.19 588	0.19 588

GANet	0.36 547	0.22 538	0.49 458	0.29 578	0.17 483	0.41 548	0.38 608	0.57 575	0.45 505	0.46 575	0.75 617	0.55 583	0.40 566	0.94 630	0.41 557	0.13 526	0.13 571	0.13 529	0.11 487	0.14 527	0.11 471

PASM	0.45 595	0.35 608	0.90 606	0.35 618	0.33 629	0.39 538	0.38 608	0.50 482	0.61 600	0.52 600	0.51 542	0.62 606	0.45 587	0.93 628	0.48 578	0.26 629	0.29 647	0.29 634	0.33 643	0.29 633	0.26 630

zh-sn7	0.48 603	0.51 642	1.43 653	0.29 578	0.20 551	0.47 580	0.39 613	0.57 575	0.62 602	0.52 600	0.81 624	0.52 572	0.56 615	1.05 643	0.87 632	0.12 507	0.13 571	0.13 529	0.13 554	0.17 566	0.16 555

FC-DCNN v2	0.71 639	0.30 591	0.67 547	0.32 601	0.27 610	0.84 644	0.39 613	0.84 655	0.85 643	1.44 674	1.64 668	2.09 672	1.28 669	1.06 644	0.80 627	0.24 625	0.22 632	0.27 622	0.26 634	0.26 622	0.25 628

ADCP+	0.45 595	0.24 551	1.15 637	0.25 492	0.22 575	0.56 607	0.39 613	0.54 539	0.51 558	0.44 567	0.51 542	0.46 540	0.52 610	0.56 499	1.89 676	0.10 429	0.08 452	0.11 470	0.10 448	0.14 527	0.13 512

FC-DCNN	0.70 638	0.30 591	0.69 553	0.32 601	0.27 610	0.81 643	0.39 613	0.79 649	0.82 635	1.41 670	1.58 667	1.98 670	1.26 667	1.02 641	0.77 623	0.24 625	0.22 632	0.27 622	0.26 634	0.26 622	0.26 630

LALA_ROB	0.36 547	0.25 556	0.46 434	0.30 589	0.21 559	0.47 580	0.39 613	0.61 603	0.51 558	0.52 600	0.51 542	0.69 628	0.36 542	0.50 462	0.43 561	0.17 593	0.11 541	0.16 582	0.14 568	0.17 566	0.15 546

SGM_RVC	0.50 610	0.19 497	0.50 469	0.25 492	0.15 427	0.69 628	0.39 613	0.68 634	0.82 635	0.95 651	0.84 628	1.13 650	0.76 642	1.16 650	0.60 603	0.16 582	0.16 603	0.16 582	0.16 589	0.16 549	0.17 568
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Wz-Net-SNSev	0.43 586	0.41 626	1.27 646	0.30 589	0.21 559	0.44 566	0.41 619	0.61 603	0.65 608	0.46 575	0.65 600	0.62 606	0.39 561	0.74 583	0.59 599	0.12 507	0.11 541	0.12 508	0.13 554	0.16 549	0.14 534

NCCL2	0.35 542	0.26 567	0.49 458	0.36 620	0.22 575	0.41 548	0.41 619	0.53 530	0.42 470	0.47 582	0.46 517	0.61 604	0.39 561	0.55 488	0.37 532	0.16 582	0.13 571	0.21 610	0.21 613	0.16 549	0.16 555

SGM-Forest	0.36 547	0.17 467	0.47 442	0.23 399	0.16 459	0.45 572	0.41 619	0.55 549	0.48 537	0.52 600	0.60 584	0.52 572	0.41 570	0.85 613	0.50 586	0.17 593	0.17 610	0.17 588	0.15 577	0.15 541	0.15 546
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet_1	0.72 640	0.81 661	1.37 652	0.72 660	0.53 654	0.77 637	0.42 622	0.85 658	0.90 646	0.74 635	0.75 617	1.32 659	0.72 640	1.02 641	0.55 592	0.54 656	0.31 650	0.71 663	0.35 645	0.64 660	0.45 651

PA-Net	0.37 557	0.28 577	0.83 591	0.31 595	0.28 615	0.39 538	0.42 622	0.51 499	0.55 582	0.34 454	0.42 471	0.41 503	0.36 542	0.79 599	0.49 580	0.12 507	0.23 637	0.16 582	0.23 623	0.12 493	0.18 581
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
coex-ft	3.44 684	0.73 658	48.55 717	0.24 453	0.19 532	0.50 594	0.43 624	0.47 449	2.40 680	7.03 695	1.20 649	0.97 646	2.23 682	0.73 575	1.92 677	0.12 507	0.15 596	0.14 556	0.12 526	0.21 600	0.43 650

anonymity	0.56 621	0.54 645	0.70 559	0.47 641	0.61 659	0.56 607	0.43 624	0.69 635	0.49 546	0.63 621	0.55 564	0.54 581	0.60 622	0.61 527	0.57 593	0.55 657	0.53 668	0.50 653	0.54 666	0.51 650	0.56 659

PSMNet_ROB	0.33 528	0.24 551	0.54 492	0.31 595	0.21 559	0.42 555	0.43 624	0.59 590	0.47 528	0.37 495	0.44 495	0.49 554	0.31 515	0.64 543	0.43 561	0.14 551	0.10 517	0.15 571	0.14 568	0.13 509	0.11 471

SANet	0.53 619	0.28 577	0.96 616	0.26 526	0.15 427	0.69 628	0.44 627	0.67 631	1.34 668	0.67 627	0.98 641	0.94 643	0.71 639	0.89 621	0.76 620	0.14 551	0.12 559	0.12 508	0.11 487	0.17 566	0.16 555

DStereoO	0.46 597	0.32 603	0.51 479	0.36 620	0.29 623	0.38 529	0.45 628	0.55 549	0.60 596	0.47 582	0.49 533	0.48 548	0.73 641	0.59 516	0.69 617	0.81 672	0.18 616	0.38 645	0.19 608	0.46 649	0.20 600

Wz-Net-TNSev	0.51 614	0.58 647	1.61 661	0.25 492	0.21 559	0.65 622	0.45 628	0.63 618	0.69 618	0.51 594	0.54 560	0.71 631	0.60 622	1.00 639	0.77 623	0.15 566	0.15 596	0.13 529	0.15 577	0.21 600	0.20 600

ADCS	0.58 625	0.40 622	1.35 651	0.29 578	0.24 596	0.55 606	0.45 628	0.67 631	0.83 639	0.76 637	0.71 611	0.68 626	0.60 622	0.76 589	2.23 681	0.16 582	0.16 603	0.16 582	0.17 598	0.22 607	0.22 614

EAI-Stereo	0.21 329	0.10 135	0.33 265	0.21 274	0.12 239	0.30 442	0.46 631	0.46 440	0.20 158	0.25 288	0.50 536	0.17 219	0.16 265	0.24 252	0.23 430	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.10 448	0.06 97	0.07 235

RTS	0.78 647	0.48 635	4.68 682	0.34 609	0.28 615	1.12 657	0.46 631	0.62 611	1.03 655	0.73 632	0.89 634	0.60 600	0.59 620	1.61 667	1.16 654	0.14 551	0.11 541	0.15 571	0.15 577	0.21 600	0.19 588

RTSA	0.78 647	0.48 635	4.68 682	0.34 609	0.28 615	1.12 657	0.46 631	0.62 611	1.03 655	0.73 632	0.89 634	0.60 600	0.59 620	1.61 667	1.16 654	0.14 551	0.11 541	0.15 571	0.15 577	0.21 600	0.19 588

NVStereoNet_ROB	0.67 635	0.49 639	0.83 591	0.48 642	0.40 637	0.51 595	0.46 631	0.70 637	0.77 630	0.84 641	1.72 670	1.02 648	0.83 649	1.23 655	0.79 626	0.32 644	0.38 656	0.40 648	0.46 656	0.36 642	0.41 649
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	0.55 620	0.48 635	1.02 623	0.45 638	0.49 649	0.49 591	0.47 635	0.72 640	0.72 623	0.45 571	0.82 626	0.47 542	0.60 622	0.50 462	0.63 609	0.39 652	0.39 657	0.44 650	0.51 662	0.52 651	0.37 645

GrayStereo	0.25 440	0.09 80	0.32 248	0.26 526	0.13 319	0.23 310	0.47 635	0.34 289	0.30 322	0.39 525	0.47 524	0.30 400	0.79 644	0.29 353	0.16 256	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.09 404	0.07 179	0.13 512

PVD	0.58 625	0.34 606	0.84 596	0.39 630	0.31 627	0.59 614	0.47 635	0.80 650	1.25 665	0.92 646	1.09 644	0.79 635	0.82 648	0.85 613	0.76 620	0.21 615	0.18 616	0.22 616	0.18 604	0.27 627	0.35 644

NaN_ROB	0.41 578	0.28 577	0.62 529	0.30 589	0.19 532	0.51 595	0.47 635	0.58 584	0.59 592	0.56 611	0.47 524	0.49 554	0.41 570	1.21 654	0.64 611	0.12 507	0.18 616	0.12 508	0.13 554	0.11 456	0.14 534

WZ-Net	0.52 618	0.38 620	1.90 664	0.30 589	0.24 596	0.57 610	0.48 639	0.62 611	0.78 631	0.50 589	0.71 611	0.68 626	0.54 611	0.98 638	0.84 629	0.13 526	0.10 517	0.11 470	0.12 526	0.19 588	0.20 600

GANetREF_RVC	0.43 586	0.47 633	0.69 553	0.38 628	0.20 551	0.51 595	0.48 639	0.66 626	0.66 610	0.46 575	0.46 517	0.50 562	0.44 584	0.90 624	0.39 542	0.27 634	0.21 628	0.32 639	0.18 604	0.27 627	0.22 614
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
EDNetEfficient	0.63 631	0.37 616	2.40 672	0.26 526	0.25 604	0.38 529	0.49 641	0.41 383	1.06 658	1.38 667	0.87 633	0.62 606	0.95 655	0.65 550	1.65 668	0.11 468	0.09 487	0.10 414	0.11 487	0.19 588	0.17 568

SPS-STEREO	0.69 637	0.61 650	0.98 618	0.52 650	0.57 656	0.74 633	0.50 642	0.78 646	0.62 602	0.95 651	0.86 630	0.94 643	0.70 638	1.01 640	0.87 632	0.58 660	0.51 665	0.50 653	0.50 661	0.55 653	0.58 662
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.72 640	0.89 666	1.02 623	0.82 664	0.63 661	0.78 640	0.52 643	0.81 652	0.93 651	0.60 616	0.79 622	0.80 636	0.60 622	0.80 603	0.57 593	0.78 670	0.55 671	0.78 667	0.49 659	0.76 668	0.58 662

LSM	1.64 675	0.40 622	2.56 674	2.02 686	17.61 703	0.51 595	0.52 643	0.61 603	0.76 628	0.82 640	1.11 646	0.63 614	0.54 611	0.75 584	0.49 580	0.16 582	0.24 639	0.18 596	0.21 613	0.25 615	2.42 690

FTStereo	0.28 485	0.10 135	0.43 404	0.23 399	0.13 319	0.21 260	0.53 645	0.34 289	0.26 262	0.38 510	0.95 637	0.30 400	0.56 615	0.32 383	0.18 308	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.07 179	0.19 588

DStereoFS	0.84 650	0.66 654	0.80 581	0.53 651	0.50 650	1.23 663	0.55 646	0.94 660	1.32 667	0.89 643	1.32 654	1.04 649	2.32 684	1.29 660	1.14 650	0.31 643	0.35 654	0.30 636	0.39 652	0.34 639	0.60 665

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 614	0.50 640	0.86 600	0.39 630	0.24 596	0.84 644	0.55 646	0.56 565	0.62 602	0.60 616	0.68 606	0.62 606	0.42 579	1.13 649	0.43 561	0.23 618	0.27 643	0.27 622	0.35 645	0.25 615	0.29 635

DPSNet	0.47 600	0.24 551	0.93 611	0.27 554	0.20 551	0.75 636	0.57 648	0.84 655	0.79 632	0.47 582	0.51 542	0.60 600	0.69 637	0.87 616	0.71 618	0.16 582	0.13 571	0.12 508	0.10 448	0.25 615	0.21 609

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 636	0.64 652	1.06 627	0.45 638	0.27 610	1.40 672	0.58 649	0.78 646	0.92 648	0.84 641	0.86 630	0.88 641	0.68 636	1.33 662	0.68 616	0.37 650	0.29 647	0.34 643	0.36 648	0.43 646	0.37 645

AnyNet_C32	0.51 614	0.40 622	1.10 634	0.29 578	0.28 615	0.59 614	0.58 649	0.54 539	0.60 596	0.62 619	0.66 602	0.54 581	0.54 611	0.78 597	1.74 673	0.15 566	0.14 581	0.15 571	0.17 598	0.20 597	0.20 600

CSAN	0.50 610	0.35 608	0.78 571	0.36 620	0.23 588	0.56 607	0.59 651	0.61 603	0.70 620	0.64 623	0.78 621	0.65 617	0.60 622	1.38 663	0.62 606	0.21 615	0.17 610	0.20 608	0.20 610	0.18 580	0.18 581

AnyNet_C01	0.65 633	0.58 647	2.60 675	0.32 601	0.26 608	0.88 647	0.61 652	0.63 618	0.62 602	0.68 628	0.96 638	0.76 634	0.60 622	0.96 634	1.43 664	0.16 582	0.16 603	0.17 588	0.17 598	0.23 610	0.23 621

ACVNet_2	0.89 652	0.87 665	1.25 644	0.82 664	0.62 660	0.97 652	0.62 653	1.14 665	1.42 670	1.00 654	1.40 657	1.47 662	0.84 650	1.11 646	0.66 614	0.61 661	0.43 660	0.78 667	0.49 659	0.75 667	0.52 657

ADCL	0.47 600	0.22 538	1.00 620	0.27 554	0.19 532	0.74 633	0.64 654	0.54 539	0.69 618	0.56 611	0.71 611	0.55 583	0.60 622	0.60 520	1.43 664	0.11 468	0.09 487	0.13 529	0.13 554	0.14 527	0.14 534

MFMNet_re	0.72 640	0.76 659	0.99 619	0.62 655	0.70 664	0.77 637	0.67 655	0.75 643	0.83 639	0.78 639	0.86 630	0.69 628	0.78 643	0.71 567	0.61 604	0.66 663	0.59 674	0.61 660	0.58 670	0.68 664	0.71 673

IMH	1.05 661	0.95 670	1.00 620	1.01 671	0.78 669	1.11 656	0.68 656	1.38 669	1.43 671	1.00 654	1.72 670	1.43 660	1.14 660	1.73 672	0.89 634	1.09 681	0.55 671	0.99 674	0.57 669	0.87 672	0.62 671

IMH-64-1	0.91 653	0.86 663	0.84 596	0.97 669	0.75 666	0.92 650	0.71 657	1.27 666	1.10 661	0.89 643	1.45 659	1.14 651	0.96 656	1.19 651	0.84 629	0.74 667	0.51 665	0.97 672	0.55 667	0.84 670	0.60 665

IMH-64	0.91 653	0.86 663	0.84 596	0.97 669	0.75 666	0.92 650	0.71 657	1.27 666	1.10 661	0.89 643	1.45 659	1.14 651	0.96 656	1.19 651	0.84 629	0.74 667	0.51 665	0.97 672	0.55 667	0.84 670	0.60 665

THIR-Stereo	0.29 496	0.12 273	0.41 381	0.19 146	0.11 172	0.28 402	0.72 659	0.32 266	0.35 384	0.37 495	0.65 600	0.34 436	0.50 605	0.57 503	0.45 569	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.09 404	0.07 179	0.07 235

TorneroNet-64	1.43 669	1.03 672	1.20 640	1.10 675	0.86 675	2.26 680	0.73 660	1.84 679	3.84 688	1.25 663	2.25 681	2.69 681	1.42 672	1.76 674	1.43 664	0.76 669	0.50 663	1.09 677	0.66 673	1.23 682	0.76 678

Selective-IGEV-i16pa	30.47 718	41.93 719	4.02 680	0.49 645	0.37 634	96.94 720	0.74 661	60.26 721	58.76 720	17.24 707	64.39 719	38.26 720	49.53 720	106.11 721	26.15 711	19.96 714	3.42 696	4.39 696	1.81 691	0.39 644	14.22 707

WAO-8	1.46 671	1.10 675	1.09 630	1.10 675	0.84 673	2.06 676	0.75 662	1.84 679	3.83 686	1.44 674	2.21 679	2.15 673	1.43 673	3.17 683	1.19 656	0.91 676	0.65 680	1.09 677	0.79 680	0.90 674	0.71 673

WAO-6	1.07 662	0.93 669	0.92 609	0.96 668	0.78 669	1.28 666	0.75 662	1.34 668	2.00 678	1.02 656	1.54 665	1.59 664	1.22 665	1.31 661	1.14 650	0.78 670	0.55 671	1.02 676	0.75 679	0.83 669	0.69 672

Venus	1.46 671	1.10 675	1.09 630	1.10 675	0.84 673	2.06 676	0.75 662	1.84 679	3.83 686	1.44 674	2.21 679	2.15 673	1.43 673	3.17 683	1.19 656	0.91 676	0.65 680	1.09 677	0.79 680	0.90 674	0.71 673

Dean	1.17 665	1.04 673	1.49 656	1.03 673	0.78 669	1.20 662	0.77 665	1.48 674	1.96 676	1.28 664	1.99 676	2.15 673	1.14 660	1.25 656	1.00 641	0.81 672	0.60 675	1.01 675	0.69 675	0.92 676	0.74 676

ELAS	0.74 644	0.36 611	0.85 599	0.36 620	0.33 629	1.36 669	0.77 665	0.93 659	0.92 648	1.41 670	1.53 664	1.16 654	1.17 663	0.95 633	1.03 642	0.26 629	0.25 641	0.28 630	0.28 641	0.31 635	0.30 636
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet	2.22 679	1.08 674	1.24 643	1.14 679	0.90 676	5.58 688	0.80 667	2.12 684	8.69 695	2.58 685	5.42 690	3.88 686	1.97 679	1.78 676	1.87 675	0.86 674	0.54 670	1.15 681	0.74 678	1.23 682	0.85 679

MANE	1.41 668	0.36 611	0.74 569	0.43 635	0.41 638	2.16 679	0.80 667	2.39 687	3.38 683	2.22 683	3.06 685	3.54 685	2.73 687	2.15 679	1.94 678	0.28 637	0.27 643	0.30 636	0.46 656	0.28 632	0.34 643

WAO-7	1.01 658	0.89 666	0.93 611	0.83 666	0.66 663	1.18 659	0.81 669	1.40 670	1.57 674	1.11 660	1.76 672	1.45 661	1.19 664	1.50 666	1.14 650	0.61 661	0.62 678	0.70 662	0.68 674	0.66 663	0.60 665

LVE	1.13 663	1.02 671	1.28 647	1.01 671	0.80 672	1.29 667	0.81 669	1.47 673	1.96 676	1.07 658	1.90 673	1.90 669	1.01 659	1.48 665	0.91 635	0.93 678	0.61 677	0.94 671	0.69 675	0.87 672	0.75 677

SGM+DAISY	0.87 651	0.66 654	1.30 649	0.51 647	0.60 658	1.03 654	0.84 671	0.76 644	0.73 626	1.39 668	1.51 663	1.31 658	1.22 665	1.11 646	1.08 645	0.57 659	0.53 668	0.51 655	0.51 662	0.54 652	0.61 669

notaker	1.45 670	1.34 681	1.48 654	1.40 682	1.07 679	1.18 659	0.85 672	1.48 674	1.40 669	1.51 679	3.46 686	2.40 678	1.81 678	1.76 674	1.45 667	1.11 682	0.69 683	1.38 684	0.87 682	1.31 684	0.97 682

PWCK	1.00 656	1.17 678	1.70 662	0.91 667	0.41 638	1.19 661	0.92 673	1.10 663	1.14 663	1.16 662	1.14 647	1.25 656	0.88 653	1.75 673	1.04 644	0.87 675	0.50 663	0.87 670	0.53 665	0.96 677	0.52 657

ELAS_RVC	0.74 644	0.36 611	1.00 620	0.37 626	0.33 629	0.88 647	0.93 674	0.83 654	1.08 660	1.35 666	1.33 656	1.24 655	1.33 671	1.06 644	0.95 638	0.27 634	0.25 641	0.29 634	0.27 638	0.30 634	0.30 636
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.01 658	1.16 677	4.72 684	0.70 659	0.47 647	1.24 664	0.96 675	0.97 662	0.89 644	0.65 625	0.77 620	0.87 639	0.85 652	2.09 677	1.68 669	0.38 651	0.39 657	0.31 638	0.27 638	0.43 646	0.39 647

LE_ROB	1.76 676	0.20 510	2.68 676	0.48 642	0.52 653	0.78 640	0.96 675	0.84 655	6.61 693	7.40 696	2.08 678	2.08 671	4.83 689	1.27 658	3.79 688	0.10 429	0.08 452	0.12 508	0.11 487	0.11 456	0.10 434

SGM-ForestM	1.36 666	0.28 577	0.79 578	0.26 526	0.16 459	2.26 680	1.00 677	1.42 671	1.46 673	2.38 684	2.05 677	5.95 692	2.66 686	2.95 682	2.46 683	0.17 593	0.18 616	0.18 596	0.18 604	0.15 541	0.18 581

HanzoNet	2.97 683	1.69 684	2.29 669	1.74 685	1.33 683	1.53 674	1.03 678	1.99 682	2.64 681	5.51 692	5.16 689	5.90 691	6.82 694	4.32 689	3.29 686	3.16 692	2.02 693	1.92 688	2.87 695	2.24 689	1.89 688

KSHMR	1.89 678	1.36 682	1.60 659	1.47 684	1.22 682	1.38 671	1.06 679	1.79 678	5.97 692	1.42 672	5.65 691	2.98 683	1.14 660	2.23 680	1.20 658	1.27 685	1.12 687	1.46 686	1.10 687	1.32 685	1.15 685

ktn	1.77 677	1.36 682	1.22 641	1.43 683	1.14 680	1.52 673	1.08 680	1.51 676	3.96 689	2.77 687	4.69 688	3.35 684	1.46 675	1.69 671	1.25 660	1.43 686	0.77 685	1.45 685	0.99 685	1.32 685	0.96 680

UNDER WATER	1.59 674	1.22 680	2.36 670	1.38 681	1.03 678	1.67 675	1.10 681	1.54 677	3.63 684	1.44 674	1.47 661	2.85 682	2.25 683	1.67 670	1.94 678	1.06 680	0.62 678	1.31 683	0.93 684	1.21 681	1.02 683

CrosDoStereo	0.31 510	0.10 135	0.49 458	0.18 91	0.12 239	0.22 288	1.11 682	0.34 289	0.37 408	0.38 510	0.61 591	0.28 373	0.46 593	0.61 527	0.57 593	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.07 235

DeepStereo_LL	0.31 510	0.10 135	0.49 458	0.18 91	0.12 239	0.22 288	1.11 682	0.34 289	0.37 408	0.38 510	0.61 591	0.28 373	0.46 593	0.61 527	0.57 593	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.07 235

UNDER WATER-64	1.55 673	1.19 679	2.52 673	1.31 680	0.95 677	2.12 678	1.21 684	1.45 672	3.19 682	1.43 673	1.32 654	2.64 680	2.04 680	1.63 669	1.83 674	1.11 682	0.67 682	1.28 682	0.92 683	1.19 679	1.02 683

SAMSARA	0.56 621	0.39 621	0.80 581	0.60 654	0.46 646	1.00 653	1.23 685	0.67 631	0.68 616	0.71 631	0.54 560	0.89 642	0.57 618	0.81 607	0.62 606	0.19 610	0.22 632	0.18 596	0.18 604	0.27 627	0.25 628

DGSMNet	0.61 630	0.29 584	0.91 607	0.51 647	0.70 664	0.62 620	1.38 686	0.59 590	0.55 582	0.37 495	0.61 591	0.52 572	0.33 525	0.65 550	0.43 561	0.53 654	0.60 675	0.67 661	0.61 671	0.63 658	0.61 669

DStereoSA	0.81 649	0.37 616	1.08 629	0.51 647	0.65 662	0.67 625	1.44 687	0.74 642	1.06 658	0.54 608	1.67 669	0.49 554	1.78 677	0.96 634	1.69 671	0.28 637	0.43 660	0.27 622	0.51 662	0.40 645	0.58 662

MultiAttention	1.02 660	0.13 340	0.43 404	0.35 618	0.43 641	5.36 687	1.71 688	0.69 635	0.53 572	0.36 487	0.63 597	0.55 583	0.22 369	7.60 695	0.43 561	0.09 378	0.06 233	0.14 556	0.24 625	0.26 622	0.30 636

JetBlue	1.14 664	0.76 659	2.36 670	0.59 653	0.75 666	3.04 683	1.78 689	1.11 664	0.90 646	0.94 649	1.10 645	1.66 666	1.28 669	2.09 677	1.72 672	0.43 653	0.36 655	0.38 645	0.38 651	0.58 655	0.56 659

MADNet++	2.26 680	1.80 685	2.06 666	2.13 688	1.97 686	2.61 682	1.79 690	2.38 686	2.16 679	2.75 686	2.65 683	2.38 677	2.43 685	3.17 683	3.21 685	2.17 689	1.95 691	1.94 690	1.63 689	2.06 688	2.01 689

JetRed	2.30 681	2.64 687	6.12 687	1.12 678	1.38 684	5.85 690	3.29 691	1.99 682	1.67 675	1.98 681	1.95 675	2.16 676	1.60 676	2.48 681	4.10 689	1.05 679	1.60 688	1.09 677	1.01 686	1.67 687	1.28 686

BEATNet-Init1	4.73 688	2.61 686	13.29 703	0.58 652	0.53 654	10.12 695	3.33 692	4.83 692	5.01 691	8.75 697	8.51 694	14.08 706	7.60 696	7.70 696	5.34 692	0.28 637	0.28 646	0.34 643	0.37 649	0.57 654	0.45 651

Selective-IGEV-i1pa	5.57 689	7.99 694	4.76 685	0.80 663	0.45 645	12.99 697	3.60 693	9.25 698	7.43 694	6.97 694	9.87 698	8.94 696	7.26 695	14.66 707	5.65 693	3.55 693	1.08 686	1.93 689	0.72 677	0.73 666	2.79 692

TCMNet-wrong-test	4.29 685	5.57 692	4.65 681	11.33 700	10.39 696	5.73 689	4.48 694	4.13 691	1.02 654	1.91 680	2.39 682	6.16 693	3.62 688	3.84 688	4.50 691	1.99 688	0.47 662	1.97 691	1.69 690	5.69 696	4.31 695

DPSimNet_ROB	4.34 686	4.23 688	6.89 689	3.67 689	3.68 688	4.75 685	5.21 695	2.67 688	3.68 685	5.82 693	3.95 687	5.57 688	6.72 693	3.46 687	4.48 690	4.05 696	2.88 694	4.68 697	3.12 697	3.69 691	3.62 694

HaxPig	17.72 706	20.22 716	19.73 705	16.53 702	16.51 702	9.27 694	9.33 696	14.34 708	13.27 701	18.65 708	18.70 707	17.35 707	16.77 708	17.04 708	16.45 708	22.05 716	20.89 716	22.27 712	21.53 713	21.29 713	22.13 717

MEDIAN_ROB	21.21 707	24.62 717	23.47 715	19.58 703	19.65 707	13.22 698	10.96 697	17.88 709	17.00 709	22.14 718	22.02 709	20.86 709	20.36 709	21.06 709	19.71 709	25.63 717	24.13 717	26.21 714	25.20 715	25.17 714	25.38 718

AVERAGE_ROB	25.43 715	29.06 718	27.24 716	24.63 714	24.20 716	17.73 703	12.61 698	22.29 712	21.39 712	26.79 720	26.16 718	25.20 717	24.64 719	25.07 717	23.53 710	29.96 718	28.40 718	30.60 715	29.58 716	29.72 715	29.84 719

tt	4.71 687	0.10 135	3.94 679	2.06 687	1.53 685	10.14 696	16.88 699	9.27 699	4.98 690	1.39 668	1.02 642	4.68 687	4.90 690	3.35 686	5.86 694	5.76 697	9.15 705	2.24 693	2.53 693	3.10 690	1.32 687

USTest	6.88 690	5.23 691	5.63 686	7.22 694	7.29 691	14.34 699	22.76 700	8.48 696	9.32 696	5.42 691	6.39 693	6.29 694	6.64 692	6.92 694	8.62 697	1.94 687	3.29 695	2.16 692	2.55 694	3.85 692	3.29 693

xxxxx1	15.27 701	9.54 698	10.31 696	20.13 704	18.88 704	17.08 700	23.03 701	10.36 700	10.99 698	9.21 698	9.62 695	10.74 701	10.61 700	10.72 699	13.89 705	7.97 703	9.20 706	31.85 716	44.72 718	12.84 702	13.69 703

tt_ll	15.27 701	9.54 698	10.31 696	20.13 704	18.88 704	17.08 700	23.03 701	10.36 700	10.99 698	9.21 698	9.62 695	10.74 701	10.61 700	10.72 699	13.89 705	7.97 703	9.20 706	31.85 716	44.72 718	12.84 702	13.69 703

ff	15.27 701	9.54 698	10.31 696	20.13 704	18.88 704	17.08 700	23.03 701	10.36 700	10.99 698	9.21 698	9.62 695	10.74 701	10.61 700	10.72 699	13.89 705	7.97 703	9.20 706	31.85 716	44.72 718	12.84 702	13.69 703

DGTPSM_ROB	8.34 692	5.10 689	10.37 701	5.31 692	10.18 694	8.33 692	23.60 704	6.06 694	13.41 704	4.90 689	10.87 702	5.65 689	10.44 697	6.17 692	12.59 698	3.74 694	7.55 698	3.69 694	7.26 702	4.14 693	7.46 698

DPSMNet_ROB	8.40 693	5.11 690	10.49 702	5.58 693	10.25 695	8.34 693	23.62 705	6.07 695	13.45 705	4.93 690	10.88 703	5.66 690	10.44 697	6.24 693	12.64 699	3.98 695	7.61 699	3.76 695	7.30 703	4.20 694	7.51 699

iinet-test	10.78 696	9.29 695	9.70 691	10.48 695	10.68 697	17.98 704	25.98 706	12.57 703	13.39 702	9.64 701	10.10 699	10.06 698	10.61 700	11.22 703	12.70 700	6.40 699	7.74 700	5.68 699	6.69 698	7.47 697	7.30 696

IINet	10.78 696	9.29 695	9.70 691	10.48 695	10.68 697	17.98 704	25.98 706	12.57 703	13.39 702	9.64 701	10.10 699	10.06 698	10.61 700	11.22 703	12.70 700	6.40 699	7.74 700	5.68 699	6.69 698	7.47 697	7.30 696

Anonymous_1	16.62 705	9.35 697	9.84 693	10.66 697	14.64 701	18.66 706	27.12 708	12.64 705	13.51 706	10.76 705	10.30 701	10.13 700	10.60 699	11.06 702	12.74 702	15.87 713	7.74 700	16.92 711	43.48 717	58.66 720	7.68 700

DPSM_ROB	11.49 699	9.87 701	10.35 699	11.13 698	11.31 699	19.11 707	27.51 709	13.37 706	14.21 707	10.31 703	11.06 704	10.96 704	11.27 705	11.96 705	13.59 703	6.78 701	8.19 703	6.03 701	7.09 700	7.93 699	7.73 701

DPSM	11.49 699	9.87 701	10.35 699	11.13 698	11.31 699	19.11 707	27.51 709	13.37 706	14.21 707	10.31 703	11.06 704	10.96 704	11.27 705	11.96 705	13.59 703	6.78 701	8.19 703	6.03 701	7.09 700	7.93 699	7.73 701

RSGM-EC	29.65 716	17.75 707	10.04 694	35.31 715	33.15 717	26.42 709	46.65 711	19.89 710	17.74 710	18.92 709	23.36 716	30.14 718	23.59 717	41.87 718	45.99 719	59.56 719	34.38 719	33.25 719	20.37 711	34.97 716	19.60 715

acva	29.65 716	17.75 707	10.04 694	35.31 715	33.15 717	26.42 709	46.65 711	19.89 710	17.74 710	18.92 709	23.36 716	30.14 718	23.59 717	41.87 718	45.99 719	59.56 719	34.38 719	33.25 719	20.37 711	34.97 716	19.60 715

LSM0	24.24 714	19.98 715	22.32 714	24.22 713	40.14 719	38.48 716	55.20 713	26.95 717	28.57 713	20.49 711	21.83 708	22.26 716	22.75 713	24.22 716	27.30 712	13.66 712	16.32 709	12.19 710	14.15 704	16.10 712	17.66 714

FlowAnything	23.14 711	19.87 710	20.79 711	22.50 711	22.74 709	38.39 714	55.46 714	26.89 715	28.72 717	20.77 717	22.29 715	22.07 713	22.72 710	23.99 710	27.41 718	13.60 709	16.55 715	12.15 708	14.36 710	15.97 710	15.52 708

Selective-RAFT-Error	23.16 712	19.93 713	20.87 712	22.54 712	22.81 713	38.52 718	55.47 715	27.01 718	28.83 718	20.66 716	22.25 713	22.09 715	22.80 715	24.09 714	27.36 714	13.61 711	16.48 711	12.15 708	14.28 706	15.99 711	15.57 713

RAFT-FEzeroshot	23.10 708	19.88 711	20.56 708	22.49 708	22.75 710	38.38 712	55.50 716	26.84 713	28.66 714	20.60 713	22.10 710	22.05 711	22.74 711	24.00 712	27.37 716	13.59 706	16.48 711	12.14 704	14.28 706	15.96 708	15.54 710

RAFT-FE	23.10 708	19.88 711	20.56 708	22.49 708	22.75 710	38.38 712	55.50 716	26.84 713	28.66 714	20.60 713	22.10 710	22.05 711	22.74 711	24.00 712	27.37 716	13.59 706	16.48 711	12.14 704	14.28 706	15.96 708	15.54 710

CasAABBNet	23.10 708	19.86 709	20.64 710	22.47 707	22.73 708	38.41 715	55.50 716	26.89 715	28.70 716	20.61 715	22.15 712	22.08 714	22.75 713	23.99 710	27.36 714	13.59 706	16.48 711	12.14 704	14.27 705	15.95 706	15.53 709

Hybrid-DGEV	23.16 712	19.94 714	20.96 713	22.49 708	22.75 710	38.51 717	55.52 719	27.09 719	28.90 719	20.58 712	22.25 713	22.00 710	22.80 715	24.11 715	27.33 713	13.60 709	16.47 710	12.14 704	14.30 709	15.95 706	15.54 710

PML	16.10 704	12.82 705	6.78 688	5.23 691	7.76 692	33.92 711	66.56 720	5.30 693	10.28 697	26.12 719	68.59 720	20.51 708	13.49 707	10.06 698	6.78 696	5.96 698	2.00 692	6.04 703	2.18 692	8.96 701	2.60 691

test_example2	101.33 719	108.28 720	68.15 718	98.43 717	106.93 720	89.75 719	102.43 721	36.80 720	97.65 721	129.04 721	130.15 721	65.26 721	66.62 721	92.11 720	80.24 721	144.10 721	199.48 721	81.81 721	103.01 721	125.01 721	101.27 720

ccccc		256.29 721		354.40 720	364.36 721	149.10 721		152.89 722		153.93 722		164.00 722		268.02 722		390.55 722	349.22 722	244.59 722	219.82 722	412.30 722

ASD4		6.65 693

Low-res two-view benchmark