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 71	0.11 175	0.20 76	0.16 12	0.12 189	0.12 10	0.07 1	0.18 21	0.20 114	0.12 53	0.15 92	0.14 116	0.12 115	0.15 29	0.14 146	0.13 465	0.09 426	0.09 274	0.10 386	0.11 395	0.09 321
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 4	0.07 3	0.16 35	0.16 12	0.08 14	0.11 6	0.09 2	0.20 38	0.12 11	0.11 35	0.11 31	0.08 4	0.08 10	0.23 179	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 93

S2M2_XL	0.10 4	0.09 59	0.21 86	0.14 2	0.10 83	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 1	0.10 19	0.11 31	0.09 24	0.09 24	0.12 3	0.11 17	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.06 93
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 29	0.10 102	0.14 7	0.17 29	0.09 36	0.17 88	0.09 2	0.22 63	0.16 42	0.13 70	0.13 59	0.09 24	0.11 88	0.19 110	0.13 110	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-G_1	0.11 29	0.08 19	0.18 57	0.18 65	0.07 1	0.21 202	0.09 2	0.19 27	0.11 4	0.10 19	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.19 110	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

LG-G	0.11 29	0.08 19	0.18 57	0.18 65	0.07 1	0.21 202	0.09 2	0.19 27	0.11 4	0.10 19	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.19 110	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

LGtest1	0.10 4	0.08 19	0.17 47	0.17 29	0.08 14	0.13 16	0.09 2	0.16 8	0.12 11	0.09 7	0.07 3	0.09 24	0.09 24	0.15 29	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.06 93

BridgeDepth_RVC	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.13 1	0.07 1	0.16 62	0.10 8	0.20 38	0.14 25	0.09 7	0.10 21	0.09 24	0.12 115	0.13 6	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 51	0.06 61	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 55	0.10 102	0.32 192	0.16 12	0.08 14	0.17 88	0.10 8	0.22 63	0.19 88	0.11 35	0.10 21	0.10 42	0.09 24	0.19 110	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.08 260

asd	0.10 4	0.10 102	0.15 17	0.17 29	0.10 83	0.16 62	0.10 8	0.19 27	0.13 18	0.12 53	0.11 31	0.09 24	0.10 56	0.16 47	0.11 17	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.10 8	0.19 27	0.18 71	0.14 96	0.17 119	0.09 24	0.10 56	0.18 87	0.13 110	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

4w-stereo	0.10 4	0.10 102	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.10 8	0.19 27	0.13 18	0.12 53	0.12 46	0.08 4	0.11 88	0.16 47	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

3.25w_new	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.19 140	0.10 8	0.22 63	0.17 60	0.14 96	0.12 46	0.10 42	0.11 88	0.17 65	0.12 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 27

3.25w	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.19 140	0.10 8	0.22 63	0.17 60	0.14 96	0.12 46	0.10 42	0.11 88	0.17 65	0.12 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 27

IGEV-Stereo++	0.11 29	0.08 19	0.15 17	0.19 112	0.11 130	0.14 22	0.10 8	0.22 63	0.18 71	0.10 19	0.13 59	0.10 42	0.11 88	0.14 13	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

GCAP-Stereo	0.14 99	0.14 326	0.33 208	0.20 174	0.09 36	0.21 202	0.10 8	0.26 117	0.20 114	0.18 173	0.19 146	0.15 135	0.13 149	0.17 65	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.06 93

DispViT+	0.12 55	0.12 218	0.23 103	0.18 65	0.12 189	0.14 22	0.11 17	0.23 83	0.19 88	0.13 70	0.10 21	0.10 42	0.10 56	0.16 47	0.16 199	0.08 229	0.07 304	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.06 93

WQFJA1++	0.44 529	0.07 3	0.63 469	0.18 65	0.13 268	0.15 34	0.11 17	0.20 38	0.11 4	2.05 618	0.12 46	0.23 244	0.11 88	0.17 65	0.12 61	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	4.20 627	0.07 187

252Zero-FE	0.14 99	0.07 3	0.17 47	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.11 17	0.21 51	0.19 88	0.77 575	0.11 31	0.08 4	0.08 10	0.13 6	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

monsters	0.11 29	0.09 59	0.13 1	0.17 29	0.12 189	0.15 34	0.11 17	0.23 83	0.15 36	0.14 96	0.12 46	0.08 4	0.09 24	0.21 152	0.10 2	0.06 32	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

111111	0.11 29	0.07 3	0.17 47	0.19 112	0.11 130	0.13 16	0.11 17	0.22 63	0.15 36	0.11 35	0.12 46	0.12 75	0.08 10	0.18 87	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.08 206	0.06 93

MLG-Stereo_test2	0.10 4	0.08 19	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.11 17	0.16 8	0.10 2	0.09 7	0.07 3	0.10 42	0.06 1	0.15 29	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.05 27

MLG-Stereo_test1	0.10 4	0.08 19	0.15 17	0.18 65	0.09 36	0.15 34	0.11 17	0.16 8	0.10 2	0.08 2	0.06 1	0.10 42	0.07 3	0.17 65	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

MLG-Stereo	0.10 4	0.08 19	0.15 17	0.18 65	0.07 1	0.15 34	0.11 17	0.17 14	0.11 4	0.08 2	0.06 1	0.10 42	0.08 10	0.18 87	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

IGEV-Stereo+	0.12 55	0.08 19	0.17 47	0.18 65	0.13 268	0.09 1	0.11 17	0.16 8	0.15 36	0.10 19	0.08 11	0.10 42	0.10 56	0.21 152	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.16 486	0.24 562

GCST	0.47 537	0.60 585	0.57 442	1.04 608	0.48 582	0.38 468	0.11 17	0.40 313	0.32 287	0.41 481	0.34 318	0.29 325	0.17 239	0.46 385	0.19 286	0.69 600	0.42 595	0.79 604	0.62 607	0.62 592	0.46 590

LACA1	0.09 1	0.10 102	0.13 1	0.16 12	0.07 1	0.15 34	0.12 27	0.15 6	0.11 4	0.09 7	0.07 3	0.09 24	0.10 56	0.13 6	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.05 27

MatchStereo	0.11 29	0.08 19	0.23 103	0.16 12	0.07 1	0.09 1	0.12 27	0.20 38	0.17 60	0.10 19	0.15 92	0.08 4	0.08 10	0.14 13	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27
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 4	0.07 3	0.15 17	0.16 12	0.09 36	0.15 34	0.12 27	0.17 14	0.13 18	0.09 7	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.14 13	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

HiDET	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.15 5	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.19 27	0.15 36	0.10 19	0.09 12	0.11 63	0.09 24	0.15 29	0.13 110	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

LCMNet	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.15 5	0.09 36	0.15 34	0.12 27	0.18 21	0.19 88	0.10 19	0.10 21	0.11 63	0.10 56	0.15 29	0.13 110	0.06 32	0.06 177	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

VIP-Stereo	0.12 55	0.12 218	0.21 86	0.18 65	0.11 130	0.24 273	0.12 27	0.19 27	0.18 71	0.10 19	0.13 59	0.11 63	0.09 24	0.19 110	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

BridgeDepth	0.10 4	0.09 59	0.14 7	0.19 112	0.07 1	0.16 62	0.12 27	0.16 8	0.12 11	0.08 2	0.09 12	0.14 116	0.13 149	0.14 13	0.10 2	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	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 4	0.08 19	0.13 1	0.17 29	0.08 14	0.14 22	0.12 27	0.24 98	0.19 88	0.09 7	0.11 31	0.08 4	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.18 65	0.10 83	0.13 16	0.12 27	0.15 6	0.12 11	0.10 19	0.13 59	0.10 42	0.10 56	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.17 29	0.08 14	0.13 16	0.12 27	0.24 98	0.19 88	0.09 7	0.11 31	0.08 4	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

asda	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.24 98	0.16 42	0.11 35	0.11 31	0.08 4	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 29	0.10 102	0.14 7	0.17 29	0.10 83	0.15 34	0.12 27	0.25 108	0.17 60	0.14 96	0.13 59	0.09 24	0.09 24	0.18 87	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25_new	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.12 27	0.21 51	0.14 25	0.12 53	0.13 59	0.09 24	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.12 27	0.21 51	0.14 25	0.12 53	0.13 59	0.09 24	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 29	0.11 175	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.21 51	0.16 42	0.13 70	0.13 59	0.08 4	0.09 24	0.13 6	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 61	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 29	0.11 175	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.21 51	0.16 42	0.13 70	0.13 59	0.08 4	0.09 24	0.13 6	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 61	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.12 27	0.21 51	0.14 25	0.12 53	0.13 59	0.09 24	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 29	0.09 59	0.14 7	0.16 12	0.09 36	0.15 34	0.12 27	0.25 108	0.16 42	0.14 96	0.13 59	0.08 4	0.10 56	0.16 47	0.13 110	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 27

3.75w	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.11 130	0.18 111	0.12 27	0.23 83	0.14 25	0.13 70	0.11 31	0.08 4	0.10 56	0.16 47	0.11 17	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 29	0.09 59	0.14 7	0.19 112	0.12 189	0.14 22	0.12 27	0.25 108	0.17 60	0.13 70	0.16 106	0.08 4	0.09 24	0.19 110	0.11 17	0.05 9	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 4	0.08 19	0.16 35	0.17 29	0.08 14	0.16 62	0.12 27	0.17 14	0.12 11	0.10 19	0.07 3	0.10 42	0.08 10	0.14 13	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

StereoAnything_RVC	0.13 71	0.37 553	0.36 246	0.14 2	0.07 1	0.11 6	0.12 27	0.17 14	0.12 11	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 56	0.20 128	0.10 2	0.09 320	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.24 549	0.05 27

MonSter	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.17 29	0.08 14	0.14 22	0.12 27	0.24 98	0.19 88	0.09 7	0.11 31	0.08 4	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Pointernet	0.13 71	0.07 3	0.27 143	0.19 112	0.11 130	0.20 175	0.12 27	0.31 196	0.24 179	0.15 115	0.15 92	0.13 89	0.11 88	0.17 65	0.13 110	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

trnet	0.13 71	0.08 19	0.21 86	0.15 5	0.07 1	0.21 202	0.12 27	0.24 98	0.24 179	0.16 139	0.21 174	0.15 135	0.13 149	0.18 87	0.13 110	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.05 27

DIP-Stereo	0.18 189	0.12 218	0.33 208	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.12 27	0.42 339	0.25 193	0.27 249	0.32 287	0.21 213	0.17 239	0.25 225	0.20 305	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.08 260
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	0.22 304	0.25 493	0.47 381	0.24 387	0.14 313	0.25 291	0.12 27	0.40 313	0.33 299	0.29 288	0.42 410	0.22 224	0.20 288	0.33 331	0.19 286	0.07 81	0.06 177	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.07 187

LACA2	0.10 4	0.11 175	0.20 76	0.16 12	0.07 1	0.16 62	0.13 54	0.17 14	0.14 25	0.09 7	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.14 13	0.09 1	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

Test_v1	0.10 4	0.07 3	0.16 35	0.15 5	0.09 36	0.13 16	0.13 54	0.22 63	0.16 42	0.09 7	0.10 21	0.08 4	0.08 10	0.14 13	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 71	0.08 19	0.22 96	0.15 5	0.09 36	0.18 111	0.13 54	0.24 98	0.25 193	0.14 96	0.22 186	0.17 167	0.12 115	0.19 110	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

Pro-Stereo	0.10 4	0.07 3	0.14 7	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.13 54	0.11 2	0.13 18	0.10 19	0.09 12	0.08 4	0.06 1	0.22 169	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.08 249	0.05 5	0.05 27

CSFM-Stereo	0.10 4	0.07 3	0.14 7	0.16 12	0.08 14	0.16 62	0.13 54	0.21 51	0.11 4	0.11 35	0.11 31	0.10 42	0.10 56	0.14 13	0.11 17	0.07 81	0.06 177	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

DLNR-FE	10.45 629	12.13 636	19.94 638	106.10 650	23.12 645	0.14 22	0.13 54	3.28 625	0.17 60	0.16 139	0.23 193	0.16 157	0.10 56	0.31 317	0.15 173	2.41 626	0.06 177	0.07 103	0.07 169	40.22 650	0.06 93

Select-FE	0.23 321	0.14 326	0.78 508	0.22 282	0.18 440	0.22 231	0.13 54	0.43 352	0.26 206	0.28 260	0.33 308	0.39 419	0.29 422	0.27 262	0.19 286	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.13 490	0.08 206	0.12 435

Zero-FE251	0.14 99	0.09 59	0.24 113	0.17 29	0.09 36	0.20 175	0.13 54	0.20 38	0.14 25	0.61 555	0.13 59	0.13 89	0.11 88	0.14 13	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.05 27

AdaDepth	0.11 29	0.09 59	0.20 76	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.13 54	0.16 8	0.13 18	0.10 19	0.10 21	0.09 24	0.09 24	0.19 110	0.12 61	0.05 9	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.05 5	0.05 27

IGEV	0.11 29	0.06 1	0.17 47	0.15 5	0.11 130	0.16 62	0.13 54	0.21 51	0.16 42	0.11 35	0.15 92	0.09 24	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.05 27

LG-Stereo_L2	0.10 4	0.08 19	0.19 65	0.16 12	0.09 36	0.12 10	0.13 54	0.18 21	0.13 18	0.09 7	0.07 3	0.08 4	0.08 10	0.16 47	0.10 2	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 4	0.08 19	0.19 65	0.16 12	0.09 36	0.12 10	0.13 54	0.17 14	0.11 4	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 65	0.10 2	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 29	0.08 19	0.17 47	0.17 29	0.07 1	0.17 88	0.13 54	0.18 21	0.16 42	0.11 35	0.13 59	0.11 63	0.12 115	0.18 87	0.11 17	0.08 229	0.04 2	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.04 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 71	0.14 326	0.19 65	0.26 460	0.09 36	0.15 34	0.13 54	0.22 63	0.18 71	0.12 53	0.11 31	0.10 42	0.13 149	0.21 152	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.05 27

FoundationStereo	0.09 1	0.07 3	0.16 35	0.16 12	0.08 14	0.12 10	0.13 54	0.11 2	0.12 11	0.09 7	0.07 3	0.10 42	0.09 24	0.11 1	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

castereo++	0.13 71	0.10 102	0.18 57	0.18 65	0.10 83	0.27 325	0.13 54	0.23 83	0.23 165	0.11 35	0.13 59	0.16 157	0.10 56	0.18 87	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.05 5	0.04 1

dual_stereo	0.10 4	0.07 3	0.14 7	0.17 29	0.08 14	0.09 1	0.13 54	0.24 98	0.13 18	0.10 19	0.09 12	0.09 24	0.08 10	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.06 177	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

DCVSM-stereo	0.24 352	0.13 283	0.52 422	0.20 174	0.14 313	0.26 314	0.13 54	0.34 232	0.34 309	0.41 481	0.33 308	0.47 479	0.29 422	0.30 310	0.22 350	0.10 369	0.10 456	0.11 407	0.10 386	0.12 431	0.15 485

MaDis-Stereo	0.14 99	0.13 283	0.26 134	0.19 112	0.14 313	0.16 62	0.13 54	0.25 108	0.21 131	0.13 70	0.14 89	0.14 116	0.11 88	0.17 65	0.17 229	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.06 93

MIF-Stereo (partial)	0.16 145	0.10 102	0.34 218	0.21 220	0.15 364	0.15 34	0.13 54	0.28 152	0.25 193	0.17 154	0.26 226	0.15 135	0.16 209	0.25 225	0.17 229	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.08 260

UniTT-Stereo	0.14 99	0.10 102	0.30 171	0.21 220	0.13 268	0.17 88	0.13 54	0.19 27	0.18 71	0.15 115	0.20 162	0.10 42	0.11 88	0.18 87	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.06 93

DLNR_Zeroshot_test	10.44 628	12.10 635	19.93 637	106.08 649	23.66 646	0.14 22	0.13 54	3.22 624	0.17 60	0.16 139	0.23 193	0.16 157	0.10 56	0.31 317	0.15 173	2.36 625	0.06 177	0.07 103	0.07 169	39.70 649	0.06 93

LL-Strereo2	0.18 189	0.18 420	0.39 291	0.22 282	0.12 189	0.24 273	0.13 54	0.31 196	0.23 165	0.24 220	0.20 162	0.24 258	0.12 115	0.26 242	0.15 173	0.06 32	0.06 177	0.12 445	0.09 344	0.08 206	0.07 187

EGLCR-Stereo	0.13 71	0.08 19	0.20 76	0.18 65	0.09 36	0.21 202	0.13 54	0.27 130	0.21 131	0.13 70	0.10 21	0.15 135	0.09 24	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

CREStereo++_RVC	0.15 132	0.08 19	0.26 134	0.17 29	0.11 130	0.18 111	0.13 54	0.22 63	0.30 266	0.21 194	0.30 264	0.13 89	0.11 88	0.16 47	0.15 173	0.07 81	0.04 2	0.06 34	0.15 513	0.06 61	0.05 27
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	0.16 145	0.13 283	0.29 164	0.22 282	0.15 364	0.19 140	0.13 54	0.32 208	0.26 206	0.26 239	0.20 162	0.19 192	0.17 239	0.21 152	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.07 187

RALAANet	0.19 233	0.18 420	0.37 257	0.23 334	0.14 313	0.23 253	0.13 54	0.37 284	0.29 252	0.28 260	0.26 226	0.25 267	0.15 190	0.26 242	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.06 93

XX-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.83 528	0.26 460	0.17 418	0.23 253	0.13 54	0.40 313	0.18 71	0.20 183	0.41 394	0.31 351	0.10 56	0.32 324	0.12 61	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.05 27

Hybrid-DGEV-2	0.21 273	0.15 361	0.34 218	0.24 387	0.13 268	0.28 345	0.14 82	0.48 401	0.44 431	0.27 249	0.24 207	0.25 267	0.25 361	0.28 276	0.19 286	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.07 187

BTL-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 7	0.17 29	0.09 36	0.09 1	0.14 82	0.10 1	0.14 25	0.07 1	0.09 12	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.07 103	0.06 109	0.05 5	0.05 27

BStereo	0.13 71	0.10 102	0.42 332	0.18 65	0.11 130	0.13 16	0.14 82	0.24 98	0.22 144	0.12 53	0.11 31	0.12 75	0.09 24	0.16 47	0.14 146	0.05 9	0.06 177	0.06 34	0.08 249	0.05 5	0.06 93

Wave_Phase_stereo	0.14 99	0.10 102	0.42 332	0.18 65	0.11 130	0.36 454	0.14 82	0.28 152	0.22 144	0.12 53	0.11 31	0.12 75	0.09 24	0.16 47	0.14 146	0.05 9	0.06 177	0.06 34	0.08 249	0.05 5	0.06 93

water-stereo	0.13 71	0.08 19	0.20 76	0.19 112	0.10 83	0.17 88	0.14 82	0.25 108	0.19 88	0.17 154	0.23 193	0.15 135	0.15 190	0.12 3	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.05 27

DilatedVolume-Stereo	0.14 99	0.08 19	0.18 57	0.18 65	0.09 36	0.21 202	0.14 82	0.24 98	0.21 131	0.21 194	0.21 174	0.15 135	0.14 172	0.23 179	0.15 173	0.07 81	0.06 177	0.06 34	0.06 109	0.05 5	0.05 27

2w_stereo	0.11 29	0.10 102	0.15 17	0.18 65	0.08 14	0.16 62	0.14 82	0.27 130	0.20 114	0.14 96	0.14 89	0.08 4	0.11 88	0.13 6	0.12 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 71	0.09 59	0.24 113	0.20 174	0.10 83	0.15 34	0.14 82	0.22 63	0.16 42	0.12 53	0.19 146	0.15 135	0.11 88	0.13 6	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.07 134	0.06 93

Reg-Stereo(zero)	0.16 145	0.07 3	0.36 246	0.19 112	0.10 83	0.19 140	0.14 82	0.28 152	0.24 179	0.22 200	0.20 162	0.24 258	0.18 264	0.21 152	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.06 61	0.06 93

ISRNet	0.27 404	0.13 283	0.45 365	0.26 460	0.19 467	0.24 273	0.14 82	0.45 369	0.43 416	0.39 462	0.48 468	0.42 450	0.27 390	0.32 324	0.29 425	0.20 549	0.12 495	0.17 524	0.16 525	0.16 486	0.20 536

GIP-stereo	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.19 112	0.11 130	0.16 62	0.14 82	0.29 166	0.18 71	0.11 35	0.16 106	0.13 89	0.09 24	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

DEFOM-Stereo	0.11 29	0.08 19	0.17 47	0.17 29	0.09 36	0.22 231	0.14 82	0.14 5	0.16 42	0.11 35	0.10 21	0.09 24	0.08 10	0.21 152	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

UGAM-zero	0.23 321	0.10 102	0.54 429	0.19 112	0.13 268	0.21 202	0.14 82	0.44 359	0.22 144	0.28 260	0.28 238	0.51 503	0.33 462	0.65 488	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.08 249	0.06 61	0.07 187

U	1.00 592	0.09 59	0.21 86	0.21 220	3.68 621	6.12 626	0.14 82	0.21 51	0.21 131	0.11 35	0.11 31	0.10 42	0.09 24	0.12 3	0.11 17	0.07 81	0.05 33	5.42 631	2.90 629	0.07 134	0.06 93

MIM_Stereo	0.18 189	0.12 218	0.38 276	0.20 174	0.11 130	0.17 88	0.14 82	0.35 255	0.25 193	0.27 249	0.35 329	0.23 244	0.13 149	0.27 262	0.16 199	0.06 32	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.08 206	0.06 93

LoS	0.14 99	0.08 19	0.27 143	0.16 12	0.09 36	0.22 231	0.14 82	0.26 117	0.26 206	0.15 115	0.18 137	0.18 178	0.13 149	0.22 169	0.14 146	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.12 55	0.09 59	0.22 96	0.19 112	0.10 83	0.15 34	0.14 82	0.27 130	0.15 36	0.13 70	0.14 89	0.13 89	0.08 10	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.05 27

Patchmatch Stereo++	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.26 242	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260
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	0.23 321	0.13 283	0.35 227	0.29 512	0.12 189	0.23 253	0.14 82	0.38 290	0.31 278	0.34 392	0.37 348	0.33 367	0.21 295	0.70 502	0.26 403	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.07 134	0.06 93

ROB_FTStereo	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.28 238	0.25 267	0.17 239	0.24 194	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

HUI-Stereo	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.28 238	0.25 267	0.17 239	0.22 169	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

RAFT-RH_RVC	0.25 380	0.11 175	0.45 365	0.21 220	0.12 189	0.25 291	0.14 82	0.27 130	0.27 217	0.38 447	1.15 584	0.23 244	0.17 239	0.57 442	0.24 380	0.07 81	0.05 33	0.10 351	0.07 169	0.06 61	0.07 187

iRAFT	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.26 242	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

TANstereo	0.15 132	0.09 59	0.28 154	0.16 12	0.08 14	0.25 291	0.14 82	0.23 83	0.28 233	0.24 220	0.30 264	0.16 157	0.12 115	0.17 65	0.13 110	0.08 229	0.07 304	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

BEATNet_4x	0.22 304	0.18 420	0.47 381	0.22 282	0.10 83	0.28 345	0.14 82	0.46 380	0.32 287	0.31 337	0.34 318	0.31 351	0.25 361	0.31 317	0.29 425	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.10 347	0.08 260

CFNet	0.27 404	0.20 448	0.44 354	0.22 282	0.14 313	0.33 421	0.14 82	0.51 438	0.45 443	0.30 319	0.40 386	0.38 407	0.27 390	0.76 526	0.25 390	0.09 320	0.07 304	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.08 260

HITNet	0.20 250	0.17 406	0.43 345	0.19 112	0.08 14	0.27 325	0.14 82	0.42 339	0.30 266	0.29 288	0.32 287	0.27 298	0.21 295	0.28 276	0.25 390	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.06 93
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
FE-Mocha	0.16 145	0.10 102	0.33 208	0.19 112	0.13 268	0.19 140	0.15 109	0.35 255	0.22 144	0.24 220	0.24 207	0.20 201	0.14 172	0.17 65	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.06 93

IGEV-FE	0.18 189	0.10 102	0.65 478	0.20 174	0.12 189	0.19 140	0.15 109	0.34 232	0.19 88	0.28 260	0.22 186	0.27 298	0.13 149	0.23 179	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.06 93

DDF-Stereo	0.13 71	0.08 19	0.19 65	0.19 112	0.16 395	0.12 10	0.15 109	0.18 21	0.18 71	0.11 35	0.10 21	0.13 89	0.12 115	0.23 179	0.19 286	0.08 229	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.21 536	0.06 93

zero-FE	0.16 145	0.08 19	0.81 521	0.19 112	0.18 440	0.12 10	0.15 109	0.19 27	0.19 88	0.10 19	0.10 21	0.13 89	0.12 115	0.21 152	0.19 286	0.08 229	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.19 524	0.06 93

GASTEREO	0.13 71	0.12 218	0.21 86	0.23 334	0.10 83	0.18 111	0.15 109	0.26 117	0.18 71	0.17 154	0.16 106	0.11 63	0.13 149	0.19 110	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.07 169	0.06 61	0.06 93

MSCF	0.13 71	0.12 218	0.21 86	0.22 282	0.10 83	0.16 62	0.15 109	0.26 117	0.18 71	0.17 154	0.16 106	0.11 63	0.13 149	0.18 87	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.07 169	0.06 61	0.06 93

depthmonostereo	0.14 99	0.09 59	0.19 65	0.19 112	0.08 14	0.20 175	0.15 109	0.27 130	0.23 165	0.16 139	0.18 137	0.14 116	0.17 239	0.19 110	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.05 27

2.5w	0.11 29	0.10 102	0.15 17	0.18 65	0.09 36	0.15 34	0.15 109	0.20 38	0.15 36	0.12 53	0.13 59	0.10 42	0.09 24	0.17 65	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 55	0.11 175	0.18 57	0.18 65	0.08 14	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.19 88	0.12 53	0.12 46	0.07 1	0.12 115	0.15 29	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

1w_stereo	0.12 55	0.08 19	0.14 7	0.18 65	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.25 108	0.21 131	0.13 70	0.16 106	0.08 4	0.12 115	0.16 47	0.13 110	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

tg	0.16 145	0.11 175	0.25 126	0.21 220	0.11 130	0.23 253	0.15 109	0.34 232	0.24 179	0.20 183	0.25 217	0.19 192	0.12 115	0.24 194	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.08 206	0.07 187

model_zeroshot	0.17 164	0.11 175	0.39 291	0.20 174	0.12 189	0.24 273	0.15 109	0.34 232	0.22 144	0.30 319	0.20 162	0.22 224	0.12 115	0.24 194	0.14 146	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.07 187

rvit_stereo_0075_2	0.24 352	0.17 406	0.50 406	0.26 460	0.22 509	0.22 231	0.15 109	0.40 313	0.35 325	0.27 249	0.37 348	0.29 325	0.20 288	0.28 276	0.19 286	0.17 529	0.12 495	0.19 540	0.12 463	0.13 446	0.13 452

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 250	0.72 592	0.70 497	0.17 29	0.08 14	0.15 34	0.15 109	0.18 21	0.16 42	0.13 70	0.12 46	0.09 24	0.08 10	0.16 47	0.13 110	0.35 583	0.04 2	0.08 189	0.07 169	0.11 395	0.23 557

AIO-Stereo	0.13 71	0.10 102	0.22 96	0.20 174	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.16 42	0.13 70	0.15 92	0.13 89	0.08 10	0.18 87	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

RSM++	0.12 55	0.09 59	0.19 65	0.20 174	0.09 36	0.17 88	0.15 109	0.21 51	0.19 88	0.12 53	0.12 46	0.14 116	0.09 24	0.20 128	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.05 27

RSM	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.20 174	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.23 83	0.18 71	0.13 70	0.13 59	0.15 135	0.09 24	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

CAS++	0.16 145	0.12 218	0.27 143	0.18 65	0.12 189	0.17 88	0.15 109	0.42 339	0.24 179	0.19 179	0.18 137	0.13 89	0.10 56	0.21 152	0.12 61	0.12 446	0.10 456	0.11 407	0.08 249	0.10 347	0.09 321
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.18 189	0.08 19	0.69 490	0.32 536	0.26 542	0.17 88	0.15 109	0.32 208	0.29 252	0.14 96	0.21 174	0.13 89	0.09 24	0.28 276	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.05 27

GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 250	0.08 19	1.14 574	0.29 512	0.42 575	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.14 96	0.17 119	0.15 135	0.11 88	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

H2IRNET	0.18 189	0.13 283	0.35 227	0.21 220	0.12 189	0.20 175	0.15 109	0.27 130	0.30 266	0.17 154	0.31 278	0.25 267	0.20 288	0.24 194	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.10 386	0.09 280	0.06 93

MoCha-V2	0.13 71	0.08 19	0.26 134	0.23 334	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.26 117	0.16 42	0.15 115	0.15 92	0.13 89	0.14 172	0.20 128	0.11 17	0.06 32	0.07 304	0.06 34	0.06 109	0.06 61	0.05 27

IGEV++	0.13 71	0.10 102	0.23 103	0.21 220	0.10 83	0.15 34	0.15 109	0.29 166	0.16 42	0.12 53	0.15 92	0.12 75	0.12 115	0.17 65	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.07 187

GMStereo_Zeroshot	0.24 352	0.21 462	0.45 365	0.26 460	0.13 268	0.28 345	0.15 109	0.39 302	0.35 325	0.37 432	0.43 423	0.40 434	0.17 239	0.34 337	0.20 305	0.12 446	0.07 304	0.13 466	0.07 169	0.16 486	0.09 321

IGEV_Zeroshot_test	0.18 189	0.10 102	0.65 478	0.20 174	0.12 189	0.19 140	0.15 109	0.34 232	0.19 88	0.28 260	0.22 186	0.27 298	0.13 149	0.23 179	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.06 93

MSKI-zero shot	0.17 164	0.09 59	0.43 345	0.20 174	0.11 130	0.21 202	0.15 109	0.32 208	0.21 131	0.23 206	0.24 207	0.23 244	0.10 56	0.31 317	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

CASnet	0.14 99	0.12 218	0.22 96	0.22 282	0.08 14	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.22 200	0.20 162	0.15 135	0.11 88	0.17 65	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.11 407	0.09 344	0.08 206	0.05 27
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.20 250	0.08 19	1.19 578	0.29 512	0.43 576	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.14 96	0.17 119	0.15 135	0.11 88	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

GCAPDPT-zeroshot	0.20 250	0.08 19	1.14 574	0.29 512	0.43 576	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.14 96	0.17 119	0.15 135	0.11 88	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

Selective-RAFT	0.17 164	0.12 218	0.30 171	0.24 387	0.10 83	0.29 367	0.15 109	0.32 208	0.31 278	0.17 154	0.17 119	0.21 213	0.18 264	0.28 276	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.06 93

GLC_STEREO	0.15 132	0.10 102	0.24 113	0.21 220	0.09 36	0.17 88	0.15 109	0.23 83	0.27 217	0.17 154	0.20 162	0.17 167	0.11 88	0.23 179	0.16 199	0.07 81	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.06 93

iGMRVC	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.15 109	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.27 262	0.17 229	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

RAFT-IKP	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.15 109	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.18 264	0.25 225	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

XX-TBD	0.15 132	0.18 420	0.28 154	0.22 282	0.10 83	0.22 231	0.15 109	0.22 63	0.27 217	0.22 200	0.26 226	0.14 116	0.12 115	0.16 47	0.13 110	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.07 134	0.06 93

CFNet-RSSM	0.17 164	0.10 102	0.40 299	0.20 174	0.11 130	0.20 175	0.15 109	0.36 274	0.30 266	0.23 206	0.21 174	0.26 289	0.15 190	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

Gwc-CoAtRS	0.17 164	0.10 102	0.37 257	0.20 174	0.12 189	0.19 140	0.15 109	0.32 208	0.28 233	0.23 206	0.23 193	0.27 298	0.15 190	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

CREStereo	0.13 71	0.08 19	0.21 86	0.14 2	0.08 14	0.22 231	0.15 109	0.25 108	0.24 179	0.16 139	0.21 174	0.14 116	0.13 149	0.18 87	0.13 110	0.09 320	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.07 134	0.06 93
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_with_dpt	0.18 189	0.09 59	0.90 543	0.20 174	0.14 313	0.21 202	0.16 146	0.32 208	0.24 179	0.17 154	0.22 186	0.17 167	0.12 115	0.18 87	0.14 146	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.06 93

Hybrid-DGEV-03	0.20 250	0.14 326	0.31 185	0.22 282	0.12 189	0.26 314	0.16 146	0.31 196	0.27 217	0.32 359	0.58 513	0.23 244	0.15 190	0.23 179	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.07 169	0.08 206	0.06 93

NLSM3	0.13 71	0.10 102	0.17 47	0.21 220	0.13 268	0.18 111	0.16 146	0.30 185	0.24 179	0.11 35	0.15 92	0.12 75	0.13 149	0.17 65	0.15 173	0.05 9	0.05 33	0.08 189	0.08 249	0.05 5	0.05 27

GEAStereo	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.18 65	0.12 189	0.19 140	0.16 146	0.20 38	0.14 25	0.12 53	0.15 92	0.10 42	0.09 24	0.16 47	0.10 2	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.08 206	0.08 260

GSStereo	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.17 29	0.12 189	0.19 140	0.16 146	0.26 117	0.18 71	0.13 70	0.15 92	0.10 42	0.09 24	0.16 47	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.08 206	0.08 260

GS-Stereo							0.16 146	0.26 117	0.18 71	0.13 70	0.15 92	0.10 42	0.09 24	0.16 47	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.08 206	0.08 260

DA	0.14 99	0.10 102	0.18 57	0.21 220	0.10 83	0.29 367	0.16 146	0.28 152	0.20 114	0.14 96	0.17 119	0.16 157	0.14 172	0.17 65	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.07 187

GGEV	0.14 99	0.10 102	0.18 57	0.21 220	0.10 83	0.29 367	0.16 146	0.28 152	0.20 114	0.14 96	0.17 119	0.16 157	0.14 172	0.17 65	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.07 187

FlowAnything_test	0.14 99	0.11 175	0.21 86	0.21 220	0.12 189	0.17 88	0.16 146	0.25 108	0.16 42	0.15 115	0.13 59	0.15 135	0.14 172	0.18 87	0.16 199	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.12 463	0.08 206	0.09 321

HART	0.15 132	0.11 175	0.30 171	0.21 220	0.09 36	0.17 88	0.16 146	0.30 185	0.19 88	0.15 115	0.25 217	0.17 167	0.09 24	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.07 304	0.07 103	0.05 51	0.08 206	0.06 93

GREAT-IGEV	0.12 55	0.09 59	0.25 126	0.16 12	0.11 130	0.14 22	0.16 146	0.17 14	0.17 60	0.10 19	0.15 92	0.09 24	0.09 24	0.18 87	0.10 2	0.06 32	0.07 304	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.10 377
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	0.20 250	0.13 283	0.33 208	0.18 65	0.15 364	0.17 88	0.16 146	0.34 232	0.21 131	0.37 432	0.39 375	0.36 393	0.24 340	0.29 295	0.21 330	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.09 344	0.09 280	0.07 187

CoSv	0.20 250	0.13 283	0.33 208	0.18 65	0.15 364	0.17 88	0.16 146	0.34 232	0.21 131	0.37 432	0.39 375	0.36 393	0.24 340	0.29 295	0.21 330	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.09 344	0.09 280	0.07 187

SCV_C0	0.14 99	0.11 175	0.25 126	0.19 112	0.12 189	0.15 34	0.16 146	0.30 185	0.22 144	0.13 70	0.15 92	0.13 89	0.09 24	0.24 194	0.10 2	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.09 280	0.06 93

SCV	0.14 99	0.14 326	0.24 113	0.21 220	0.11 130	0.15 34	0.16 146	0.31 196	0.18 71	0.11 35	0.15 92	0.13 89	0.10 56	0.23 179	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.06 93

AIO-test2	0.20 250	0.20 448	0.36 246	0.26 460	0.15 364	0.22 231	0.16 146	0.42 339	0.42 409	0.16 139	0.29 251	0.15 135	0.11 88	0.26 242	0.13 110	0.18 540	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.07 134	0.07 187

AIO-test1	0.19 233	0.14 326	0.41 322	0.27 488	0.15 364	0.21 202	0.16 146	0.39 302	0.36 338	0.17 154	0.26 226	0.18 178	0.13 149	0.28 276	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.06 61	0.09 321

GCAP-BAT	0.16 145	0.11 175	0.36 246	0.18 65	0.13 268	0.21 202	0.16 146	0.23 83	0.18 71	0.26 239	0.28 238	0.20 201	0.11 88	0.24 194	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.05 5	0.06 93

WCG-NET（raft）	0.14 99	0.09 59	0.23 103	0.17 29	0.08 14	0.19 140	0.16 146	0.23 83	0.26 206	0.18 173	0.19 146	0.20 201	0.12 115	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

gcap-zeroshot	0.17 164	0.11 175	0.36 246	0.20 174	0.12 189	0.26 314	0.16 146	0.30 185	0.22 144	0.26 239	0.20 162	0.30 341	0.14 172	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

MyStereo8	0.22 304	0.15 361	0.63 469	0.21 220	0.17 418	0.31 401	0.16 146	0.36 274	0.32 287	0.28 260	0.36 339	0.25 267	0.18 264	0.25 225	0.28 413	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.12 435

PCWNet_CMD	0.23 321	0.13 283	0.48 390	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.16 146	0.46 380	0.46 461	0.29 288	0.36 339	0.37 399	0.24 340	0.28 276	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.11 395	0.09 321

AEACV	0.13 71	0.09 59	0.23 103	0.18 65	0.19 467	0.19 140	0.16 146	0.23 83	0.14 25	0.13 70	0.17 119	0.13 89	0.16 209	0.16 47	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.08 249	0.07 134	0.06 93

Any-RAFT	0.17 164	0.08 19	0.31 185	0.19 112	0.10 83	0.29 367	0.16 146	0.42 339	0.30 266	0.24 220	0.27 232	0.27 298	0.16 209	0.21 152	0.12 61	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.06 93

CES	0.14 99	0.08 19	0.19 65	0.17 29	0.22 509	0.18 111	0.16 146	0.23 83	0.19 88	0.14 96	0.17 119	0.14 116	0.10 56	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.08 206	0.18 519

riskmin	0.18 189	0.09 59	0.34 218	0.18 65	0.12 189	0.24 273	0.16 146	0.34 232	0.28 233	0.21 194	0.23 193	0.33 367	0.24 340	0.23 179	0.17 229	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.06 109	0.10 347	0.10 377

MC-Stereo	0.14 99	0.09 59	0.25 126	0.21 220	0.09 36	0.18 111	0.16 146	0.23 83	0.19 88	0.18 173	0.23 193	0.16 157	0.13 149	0.22 169	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

test-3	0.16 145	0.09 59	0.31 185	0.21 220	0.11 130	0.18 111	0.16 146	0.30 185	0.27 217	0.26 239	0.16 106	0.22 224	0.12 115	0.26 242	0.18 253	0.06 32	0.04 2	0.08 189	0.08 249	0.06 61	0.06 93

test_1	0.16 145	0.09 59	0.31 185	0.21 220	0.11 130	0.18 111	0.16 146	0.30 185	0.27 217	0.25 228	0.16 106	0.22 224	0.12 115	0.26 242	0.18 253	0.06 32	0.04 2	0.08 189	0.08 249	0.06 61	0.06 93

TRStereo	0.19 233	0.17 406	0.47 381	0.23 334	0.19 467	0.19 140	0.16 146	0.52 457	0.28 233	0.20 183	0.19 146	0.21 213	0.13 149	0.24 194	0.13 110	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.11 424	0.06 61	0.06 93

OMP-Stereo	0.23 321	0.14 326	0.35 227	0.29 512	0.13 268	0.21 202	0.16 146	0.37 284	0.33 299	0.34 392	0.30 264	0.34 374	0.19 279	0.70 502	0.24 380	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.07 134	0.06 93

PSM-adaLoss	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.16 146	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.18 264	0.24 194	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

ROB_FTStereo_v2	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.16 146	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.24 194	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

DeepStereo_RVC	0.18 189	0.11 175	0.40 299	0.21 220	0.11 130	0.19 140	0.16 146	0.28 152	0.22 144	0.27 249	0.27 232	0.23 244	0.28 407	0.24 194	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.10 377

RAFT-345	0.21 273	0.10 102	0.46 373	0.22 282	0.11 130	0.20 175	0.16 146	0.26 117	0.25 193	0.27 249	0.66 539	0.21 213	0.16 209	0.55 427	0.21 330	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.06 93

raft+_RVC	0.18 189	0.14 326	0.32 192	0.21 220	0.15 364	0.21 202	0.16 146	0.38 290	0.34 309	0.21 194	0.28 238	0.20 201	0.15 190	0.24 194	0.19 286	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.08 260

CFNet_pseudo	0.23 321	0.13 283	0.47 381	0.19 112	0.13 268	0.26 314	0.16 146	0.44 359	0.44 431	0.29 288	0.37 348	0.38 407	0.23 322	0.29 295	0.21 330	0.09 320	0.06 177	0.11 407	0.08 249	0.11 395	0.09 321

PMTNet	0.15 132	0.08 19	0.23 103	0.15 5	0.09 36	0.23 253	0.16 146	0.25 108	0.23 165	0.17 154	0.21 174	0.16 157	0.14 172	0.22 169	0.13 110	0.29 576	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.07 134	0.06 93

MSMDNet	0.23 321	0.13 283	0.48 390	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.16 146	0.46 380	0.46 461	0.29 288	0.36 339	0.37 399	0.24 340	0.28 276	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.11 395	0.09 321

UCFNet_RVC	0.24 352	0.16 387	0.34 218	0.18 65	0.15 364	0.33 421	0.16 146	0.46 380	0.35 325	0.29 288	0.35 329	0.39 419	0.25 361	0.34 337	0.22 350	0.13 465	0.08 391	0.13 466	0.14 504	0.13 446	0.12 435

iResNet_ROB	0.25 380	0.19 436	0.40 299	0.20 174	0.12 189	0.30 385	0.16 146	0.55 486	0.53 510	0.38 447	0.43 423	0.37 399	0.26 371	0.38 359	0.22 350	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.04 1	0.09 280	0.09 321

NLSM1	0.17 164	0.10 102	0.17 47	0.21 220	0.18 440	0.25 291	0.17 187	0.47 388	0.40 390	0.16 139	0.21 174	0.13 89	0.15 190	0.21 152	0.18 253	0.08 229	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.06 93

DFGA-Net	0.23 321	0.24 488	0.49 395	0.22 282	0.15 364	0.25 291	0.17 187	0.39 302	0.39 373	0.29 288	0.31 278	0.21 213	0.17 239	0.59 455	0.28 413	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.08 260

AIO_rvc	0.12 55	0.11 175	0.22 96	0.19 112	0.10 83	0.15 34	0.17 187	0.20 38	0.16 42	0.11 35	0.13 59	0.13 89	0.08 10	0.22 169	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

HUF	0.15 132	0.11 175	0.38 276	0.17 29	0.11 130	0.16 62	0.17 187	0.22 63	0.20 114	0.11 35	0.13 59	0.14 116	0.11 88	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.20 562	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.14 473

AIO_test	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.19 112	0.11 130	0.15 34	0.17 187	0.19 27	0.16 42	0.11 35	0.13 59	0.14 116	0.09 24	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

SMoEStereo_RVC	0.13 71	0.10 102	0.22 96	0.19 112	0.10 83	0.19 140	0.17 187	0.19 27	0.19 88	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.11 88	0.24 194	0.16 199	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

999	0.14 99	0.08 19	0.24 113	0.19 112	0.11 130	0.20 175	0.17 187	0.24 98	0.18 71	0.13 70	0.16 106	0.14 116	0.11 88	0.36 351	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.07 187

mms	0.13 71	0.11 175	0.19 65	0.19 112	0.12 189	0.16 62	0.17 187	0.20 38	0.17 60	0.13 70	0.17 119	0.14 116	0.09 24	0.24 194	0.14 146	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.07 187

rvit_stereo_0083	0.16 145	0.12 218	0.26 134	0.21 220	0.13 268	0.17 88	0.17 187	0.22 63	0.34 309	0.16 139	0.21 174	0.19 192	0.16 209	0.21 152	0.16 199	0.11 408	0.10 456	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.07 187

rvit_stereo_0081_aga	0.16 145	0.14 326	0.28 154	0.21 220	0.13 268	0.19 140	0.17 187	0.23 83	0.24 179	0.17 154	0.21 174	0.19 192	0.13 149	0.19 110	0.14 146	0.11 408	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

WCG-NET	0.14 99	0.09 59	0.23 103	0.18 65	0.08 14	0.18 111	0.17 187	0.21 51	0.28 233	0.18 173	0.21 174	0.15 135	0.12 115	0.18 87	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

rvit_stereo_0081	0.16 145	0.11 175	0.24 113	0.21 220	0.12 189	0.16 62	0.17 187	0.22 63	0.33 299	0.16 139	0.18 137	0.18 178	0.14 172	0.20 128	0.16 199	0.11 408	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

rvit_stereo_0082	0.16 145	0.11 175	0.24 113	0.21 220	0.12 189	0.16 62	0.17 187	0.22 63	0.33 299	0.16 139	0.18 137	0.18 178	0.14 172	0.20 128	0.16 199	0.11 408	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 321	0.13 283	0.83 528	0.20 174	0.21 493	0.23 253	0.17 187	0.48 401	0.27 217	0.23 206	0.29 251	0.39 419	0.23 322	0.25 225	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.11 424	0.11 395	0.10 377

RAFT-Stereo-weight	0.15 132	0.09 59	0.26 134	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.17 187	0.36 274	0.29 252	0.24 220	0.20 162	0.19 192	0.10 56	0.18 87	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.05 27

MGS-Stereo	0.14 99	0.11 175	0.32 192	0.19 112	0.11 130	0.18 111	0.17 187	0.20 38	0.22 144	0.14 96	0.24 207	0.15 135	0.10 56	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.10 347	0.06 93

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 164	0.13 283	0.24 113	0.19 112	0.13 268	0.24 273	0.17 187	0.30 185	0.37 349	0.43 497	0.17 119	0.13 89	0.12 115	0.19 110	0.15 173	0.08 229	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.08 260

11t1	0.18 189	0.10 102	0.30 171	0.20 174	0.11 130	0.27 325	0.17 187	0.35 255	0.23 165	0.25 228	0.23 193	0.23 244	0.23 322	0.25 225	0.18 253	0.09 320	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.09 321

plain	0.17 164	0.13 283	0.43 345	0.21 220	0.13 268	0.16 62	0.17 187	0.27 130	0.22 144	0.16 139	0.26 226	0.13 89	0.16 209	0.27 262	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.07 169	0.10 347	0.07 187

EKT-Stereo	0.38 502	0.12 218	0.38 276	0.42 570	3.88 623	0.21 202	0.17 187	0.35 255	0.28 233	0.20 183	0.20 162	0.23 244	0.15 190	0.28 276	0.16 199	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.09 321

CFNet_ucs	0.24 352	0.13 283	0.50 406	0.20 174	0.15 364	0.28 345	0.17 187	0.49 411	0.45 443	0.32 359	0.42 410	0.39 419	0.22 308	0.31 317	0.21 330	0.11 408	0.08 391	0.12 445	0.09 344	0.12 431	0.11 412

RAFT-Test	0.17 164	0.10 102	0.38 276	0.19 112	0.12 189	0.25 291	0.17 187	0.33 224	0.23 165	0.23 206	0.29 251	0.27 298	0.14 172	0.20 128	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

SDNR	0.42 518	0.21 462	0.82 525	0.21 220	0.18 440	1.27 601	0.17 187	0.50 421	0.49 484	0.42 491	0.81 561	0.38 407	0.27 390	1.19 587	0.38 471	0.23 554	0.24 575	0.17 524	0.13 490	0.17 503	0.20 536

4D-IteraStereo	0.17 164	0.16 387	0.50 406	0.21 220	0.14 313	0.19 140	0.17 187	0.28 152	0.28 233	0.23 206	0.20 162	0.20 201	0.11 88	0.19 110	0.14 146	0.06 32	0.04 2	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.06 93

anonymousdsp2	0.17 164	0.10 102	0.28 154	0.20 174	0.11 130	0.25 291	0.17 187	0.41 325	0.31 278	0.23 206	0.23 193	0.22 224	0.15 190	0.25 225	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.08 206	0.07 187

knoymous	0.17 164	0.09 59	0.32 192	0.17 29	0.11 130	0.21 202	0.17 187	0.32 208	0.23 165	0.23 206	0.28 238	0.27 298	0.16 209	0.23 179	0.16 199	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.06 109	0.09 280	0.09 321

RCA-Stereo	0.16 145	0.09 59	0.25 126	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.17 187	0.36 274	0.35 325	0.20 183	0.25 217	0.17 167	0.17 239	0.18 87	0.14 146	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.05 27

BUS	0.23 321	0.12 218	0.28 154	0.25 426	0.14 313	0.43 502	0.17 187	0.56 502	0.34 309	0.34 392	0.35 329	0.32 360	0.20 288	0.26 242	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.09 280	0.09 321

NINENet	0.25 380	0.15 361	0.37 257	0.23 334	0.16 395	0.43 502	0.17 187	0.60 535	0.46 461	0.32 359	0.37 348	0.32 360	0.20 288	0.42 373	0.21 330	0.10 369	0.10 456	0.12 445	0.08 249	0.11 395	0.10 377

IPLG	0.21 273	0.15 361	0.53 426	0.21 220	0.12 189	0.28 345	0.17 187	0.42 339	0.30 266	0.33 372	0.32 287	0.15 135	0.17 239	0.50 401	0.21 330	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

ASMatch	0.23 321	0.11 175	0.51 416	0.24 387	0.14 313	0.19 140	0.17 187	0.31 196	0.28 233	0.28 260	0.68 543	0.27 298	0.26 371	0.50 401	0.22 350	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.11 412

SST-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.37 257	0.24 387	0.13 268	0.19 140	0.17 187	0.31 196	0.24 179	0.34 392	0.33 308	0.29 325	0.25 361	0.56 438	0.17 229	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.07 187

Pruner-Stereo	0.19 233	0.11 175	0.34 218	0.29 512	0.12 189	0.19 140	0.17 187	0.31 196	0.29 252	0.33 372	0.32 287	0.25 267	0.15 190	0.24 194	0.21 330	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.09 321

AnonymousM	0.17 164	0.19 436	0.24 113	0.18 65	0.10 83	0.18 111	0.17 187	0.30 185	0.23 165	0.26 239	0.20 162	0.18 178	0.14 172	0.19 110	0.14 146	0.09 320	0.06 177	0.38 580	0.15 513	0.06 61	0.05 27

CRE-IMP	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.11 130	0.24 273	0.17 187	0.29 166	0.21 131	0.27 249	0.26 226	0.24 258	0.17 239	0.23 179	0.18 253	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.07 169	0.10 347	0.10 377

rafts_anoy	0.18 189	0.15 361	0.35 227	0.22 282	0.14 313	0.19 140	0.17 187	0.32 208	0.30 266	0.23 206	0.25 217	0.20 201	0.16 209	0.22 169	0.19 286	0.08 229	0.07 304	0.10 351	0.12 463	0.09 280	0.08 260

iRaftStereo_RVC	0.16 145	0.12 218	0.26 134	0.21 220	0.11 130	0.20 175	0.17 187	0.32 208	0.23 165	0.20 183	0.25 217	0.18 178	0.12 115	0.20 128	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.08 206	0.07 187

sCroCo_RVC	0.18 189	0.14 326	0.49 395	0.27 488	0.18 440	0.22 231	0.17 187	0.27 130	0.23 165	0.14 96	0.22 186	0.17 167	0.14 172	0.21 152	0.15 173	0.10 369	0.11 478	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

111	0.20 250	0.17 406	0.40 299	0.18 65	0.09 36	0.24 273	0.17 187	0.41 325	0.45 443	0.23 206	0.29 251	0.29 325	0.21 295	0.24 194	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.08 260

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 164	0.14 326	0.32 192	0.20 174	0.09 36	0.19 140	0.17 187	0.32 208	0.30 266	0.25 228	0.33 308	0.20 201	0.17 239	0.19 110	0.15 173	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.05 27

FENet	0.21 273	0.11 175	0.45 365	0.21 220	0.12 189	0.26 314	0.17 187	0.41 325	0.35 325	0.30 319	0.31 278	0.29 325	0.23 322	0.26 242	0.23 369	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

FADNet_RVC	0.30 442	0.28 514	0.83 528	0.23 334	0.15 364	0.30 385	0.17 187	0.49 411	0.37 349	0.30 319	0.38 362	0.30 341	0.27 390	0.52 412	0.31 441	0.14 490	0.14 517	0.14 492	0.16 525	0.21 536	0.23 557

ccs_rob	0.23 321	0.13 283	0.47 381	0.20 174	0.13 268	0.26 314	0.17 187	0.44 359	0.44 431	0.29 288	0.37 348	0.38 407	0.23 322	0.29 295	0.21 330	0.09 320	0.06 177	0.11 407	0.08 249	0.11 395	0.09 321

AdaStereo	0.24 352	0.16 387	0.37 257	0.24 387	0.12 189	0.32 410	0.17 187	0.54 476	0.42 409	0.33 372	0.38 362	0.35 388	0.21 295	0.30 310	0.22 350	0.14 490	0.06 177	0.13 466	0.08 249	0.11 395	0.08 260
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.
WQFJX	0.18 189	0.10 102	0.17 47	0.22 282	0.18 440	0.25 291	0.18 231	0.53 468	0.45 443	0.17 154	0.16 106	0.14 116	0.16 209	0.23 179	0.18 253	0.07 81	0.08 391	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

gasm-f	0.12 55	0.09 59	0.19 65	0.18 65	0.12 189	0.18 111	0.18 231	0.20 38	0.14 25	0.12 53	0.19 146	0.10 42	0.11 88	0.16 47	0.11 17	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.09 280	0.08 260

xyz-stereo	1.40 603	0.10 102	17.09 635	0.18 65	0.07 1	4.78 621	0.18 231	0.29 166	0.34 309	0.36 425	2.81 620	0.40 434	0.29 422	0.56 438	0.24 380	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.06 109	0.06 61	0.05 27

LG-Stereo	0.13 71	0.10 102	0.24 113	0.20 174	0.09 36	0.16 62	0.18 231	0.21 51	0.18 71	0.11 35	0.17 119	0.09 24	0.09 24	0.15 29	0.14 146	0.05 9	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.05 27

G2L-Stereo	0.25 380	0.16 387	0.47 381	0.22 282	0.14 313	0.25 291	0.18 231	0.46 380	0.35 325	0.33 372	0.37 348	0.40 434	0.22 308	0.60 458	0.30 433	0.10 369	0.09 426	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.09 321

tt45	0.14 99	0.09 59	0.22 96	0.19 112	0.11 130	0.23 253	0.18 231	0.22 63	0.17 60	0.15 115	0.13 59	0.14 116	0.10 56	0.30 310	0.14 146	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.07 187

ours_stereo	0.13 71	0.11 175	0.23 103	0.20 174	0.11 130	0.17 88	0.18 231	0.20 38	0.19 88	0.13 70	0.18 137	0.14 116	0.10 56	0.23 179	0.14 146	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.06 61	0.05 27

fffy	0.14 99	0.11 175	0.24 113	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.18 231	0.22 63	0.19 88	0.13 70	0.16 106	0.15 135	0.13 149	0.25 225	0.14 146	0.06 32	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.06 93

ITSA-stereo	0.25 380	0.15 361	0.33 208	0.23 334	0.11 130	0.27 325	0.18 231	0.56 502	0.59 529	0.31 337	0.32 287	0.33 367	0.28 407	0.49 397	0.30 433	0.11 408	0.08 391	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.13 452

RAStereo	0.13 71	0.12 218	0.27 143	0.22 282	0.11 130	0.15 34	0.18 231	0.23 83	0.23 165	0.13 70	0.17 119	0.11 63	0.09 24	0.15 29	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.05 27

AE-Stereo	0.17 164	0.11 175	0.31 185	0.24 387	0.14 313	0.23 253	0.18 231	0.34 232	0.29 252	0.15 115	0.25 217	0.21 213	0.13 149	0.20 128	0.14 146	0.07 81	0.08 391	0.09 274	0.10 386	0.07 134	0.06 93

ff7	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

IGEVStereo-DCA	0.14 99	0.11 175	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.12 46	0.14 116	0.12 115	0.28 276	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

ffff	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

rrr	0.17 164	0.11 175	0.57 442	0.19 112	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.35 255	0.22 144	0.15 115	0.12 46	0.14 116	0.12 115	0.28 276	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

11t	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

HH	0.18 189	0.12 218	0.55 435	0.22 282	0.12 189	0.18 111	0.18 231	0.34 232	0.19 88	0.20 183	0.24 207	0.34 374	0.18 264	0.29 295	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.06 93

HanStereo	0.18 189	0.12 218	0.55 435	0.22 282	0.12 189	0.18 111	0.18 231	0.34 232	0.19 88	0.20 183	0.24 207	0.34 374	0.18 264	0.29 295	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.06 93

LoS_RVC	0.13 71	0.10 102	0.19 65	0.18 65	0.16 395	0.20 175	0.18 231	0.20 38	0.17 60	0.13 70	0.19 146	0.12 75	0.15 190	0.17 65	0.13 110	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.12 435

CAS	0.15 132	0.07 3	0.21 86	0.41 569	0.16 395	0.20 175	0.18 231	0.22 63	0.19 88	0.15 115	0.19 146	0.11 63	0.09 24	0.14 13	0.13 110	0.29 576	0.04 2	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.14 473

anonymousdsp	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.28 152	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.07 187

DCANet-4	0.19 233	0.10 102	0.52 422	0.19 112	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.36 274	0.39 373	0.29 288	0.30 264	0.17 167	0.22 308	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

ccc-4	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

fff	0.19 233	0.13 283	0.40 299	0.18 65	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.35 255	0.43 416	0.29 288	0.30 264	0.18 178	0.28 407	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

ADStereo(finetuned)	0.19 233	0.13 283	0.49 395	0.19 112	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.34 232	0.39 373	0.29 288	0.31 278	0.18 178	0.31 452	0.21 152	0.19 286	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.07 187

x	0.19 233	0.11 175	0.29 164	0.20 174	0.11 130	0.26 314	0.18 231	0.41 325	0.29 252	0.25 228	0.29 251	0.28 314	0.24 340	0.26 242	0.23 369	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.08 260

IGEV-Stereo	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.28 152	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.07 187
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.23 321	0.31 535	0.38 276	0.24 387	0.14 313	0.24 273	0.18 231	0.32 208	0.43 416	0.29 288	0.28 238	0.24 258	0.19 279	0.29 295	0.20 305	0.15 503	0.07 304	0.21 546	0.11 424	0.14 464	0.10 377

IPLGR	0.21 273	0.13 283	0.61 458	0.21 220	0.11 130	0.25 291	0.18 231	0.41 325	0.37 349	0.28 260	0.27 232	0.21 213	0.19 279	0.37 354	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

NF-Stereo	0.20 250	0.10 102	0.35 227	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

OCTAStereo	0.20 250	0.10 102	0.35 227	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

PSM-softLoss	0.21 273	0.10 102	0.39 291	0.24 387	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.38 290	0.26 206	0.29 288	0.32 287	0.24 258	0.16 209	0.52 412	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.09 344	0.08 206	0.12 435

KMStereo	0.21 273	0.10 102	0.39 291	0.24 387	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.38 290	0.26 206	0.29 288	0.32 287	0.24 258	0.16 209	0.52 412	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.09 344	0.08 206	0.12 435

RAFT_R40	0.21 273	0.10 102	0.37 257	0.24 387	0.13 268	0.18 111	0.18 231	0.31 196	0.29 252	0.33 372	0.33 308	0.30 341	0.24 340	0.55 427	0.18 253	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.07 187

RE-Stereo	0.20 250	0.10 102	0.35 227	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

TVStereo	0.20 250	0.10 102	0.35 227	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

CroCo-Stereo	0.14 99	0.13 283	0.24 113	0.25 426	0.11 130	0.11 6	0.18 231	0.32 208	0.23 165	0.12 53	0.12 46	0.18 178	0.12 115	0.14 13	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.06 93
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	0.32 458	0.15 361	1.26 584	0.23 334	0.18 440	0.32 410	0.18 231	0.59 526	0.60 533	0.36 425	0.45 445	0.35 388	0.29 422	0.36 351	0.25 390	0.14 490	0.11 478	0.12 445	0.11 424	0.14 464	0.15 485

RALCasStereoNet	0.18 189	0.15 361	0.33 208	0.21 220	0.14 313	0.21 202	0.18 231	0.31 196	0.25 193	0.21 194	0.29 251	0.22 224	0.15 190	0.27 262	0.17 229	0.08 229	0.10 456	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.09 321

HCRNet	0.24 352	0.25 493	0.33 208	0.34 545	0.16 395	0.27 325	0.18 231	0.43 352	0.35 325	0.30 319	0.35 329	0.32 360	0.22 308	0.44 379	0.20 305	0.13 465	0.08 391	0.13 466	0.11 424	0.10 347	0.09 321

DCANet	0.18 189	0.13 283	0.40 299	0.19 112	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.34 232	0.39 373	0.29 288	0.31 278	0.18 178	0.23 322	0.20 128	0.19 286	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.07 187

csc	0.19 233	0.13 283	0.40 299	0.18 65	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.35 255	0.43 416	0.29 288	0.30 264	0.18 178	0.28 407	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

cscssc	0.19 233	0.13 283	0.40 299	0.18 65	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.35 255	0.43 416	0.29 288	0.30 264	0.18 178	0.28 407	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

test_xeample3	0.16 145	0.11 175	0.56 439	0.19 112	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.35 255	0.20 114	0.16 139	0.12 46	0.13 89	0.12 115	0.24 194	0.15 173	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.08 249	0.07 134	0.07 187

AFF-stereo	0.18 189	0.15 361	0.32 192	0.21 220	0.10 83	0.18 111	0.18 231	0.33 224	0.27 217	0.25 228	0.37 348	0.25 267	0.17 239	0.24 194	0.15 173	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.05 27

iResNetv2_ROB	0.27 404	0.26 504	0.72 501	0.23 334	0.13 268	0.29 367	0.18 231	0.52 457	0.49 484	0.37 432	0.45 445	0.39 419	0.25 361	0.34 337	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.12 431	0.09 321

DStereoRT	0.35 480	0.13 283	0.51 416	0.25 426	0.16 395	0.42 493	0.19 277	0.48 401	0.39 373	0.30 319	0.39 375	0.24 258	0.39 498	0.64 481	0.30 433	0.08 229	0.07 304	1.54 622	0.41 589	0.08 206	0.11 412

WQFJA1	0.18 189	0.10 102	0.16 35	0.22 282	0.18 440	0.25 291	0.19 277	0.51 438	0.51 496	0.15 115	0.17 119	0.15 135	0.16 209	0.20 128	0.20 305	0.07 81	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

WQFJX1	0.18 189	0.10 102	0.16 35	0.23 334	0.17 418	0.24 273	0.19 277	0.58 520	0.52 505	0.16 139	0.16 106	0.14 116	0.15 190	0.26 242	0.17 229	0.08 229	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.06 93

NLMM	0.18 189	0.10 102	0.16 35	0.22 282	0.18 440	0.25 291	0.19 277	0.51 438	0.51 496	0.15 115	0.17 119	0.15 135	0.16 209	0.20 128	0.20 305	0.07 81	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

xyz-stereo-finetune2	0.17 164	0.11 175	0.26 134	0.16 12	0.09 36	0.27 325	0.19 277	0.27 130	0.20 114	0.22 200	0.28 238	0.21 213	0.22 308	0.37 354	0.22 350	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.06 61	0.07 187

FACV-RUCA	0.21 273	0.15 361	0.32 192	0.23 334	0.23 522	0.26 314	0.19 277	0.39 302	0.34 309	0.25 228	0.32 287	0.21 213	0.24 340	0.24 194	0.19 286	0.10 369	0.07 304	0.15 507	0.08 249	0.16 486	0.13 452

castereo	0.14 99	0.10 102	0.19 65	0.18 65	0.10 83	0.20 175	0.19 277	0.30 185	0.27 217	0.13 70	0.18 137	0.16 157	0.16 209	0.15 29	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.06 61	0.05 27

fffft	0.13 71	0.09 59	0.24 113	0.19 112	0.10 83	0.17 88	0.19 277	0.22 63	0.16 42	0.14 96	0.11 31	0.13 89	0.10 56	0.24 194	0.18 253	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.06 93
1: 1. 1
PAM_32	0.23 321	0.10 102	0.63 469	0.21 220	0.14 313	0.33 421	0.19 277	0.36 274	0.23 165	0.29 288	0.28 238	0.56 524	0.28 407	0.27 262	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.09 344	0.07 134	0.09 321

ACV-stereo	0.29 435	0.18 420	0.79 515	0.23 334	0.16 395	0.47 518	0.19 277	0.36 274	0.34 309	0.29 288	0.33 308	0.67 559	0.42 516	0.54 425	0.30 433	0.10 369	0.09 426	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.11 412

Occ-G	0.13 71	0.08 19	0.21 86	0.17 29	0.10 83	0.15 34	0.19 277	0.22 63	0.19 88	0.13 70	0.19 146	0.21 213	0.11 88	0.17 65	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.06 93

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 380	0.14 326	0.95 552	0.21 220	0.27 545	0.20 175	0.19 277	0.48 401	0.25 193	0.26 239	0.55 501	0.34 374	0.18 264	0.25 225	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.12 463	0.12 431	0.12 435

test_sample1	0.20 250	0.10 102	0.28 154	0.19 112	0.12 189	0.28 345	0.19 277	0.41 325	0.25 193	0.26 239	0.31 278	0.29 325	0.26 371	0.44 379	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.09 321

SMFormer	0.25 380	0.12 218	0.40 299	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.28 413	0.10 369	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.09 280	0.09 321

tta	0.24 352	0.12 218	0.40 299	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.28 413	0.10 369	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.08 206	0.07 187

qqq1	0.24 352	0.12 218	0.40 299	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.16 199	0.10 369	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

fff1	0.24 352	0.12 218	0.40 299	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.16 199	0.10 369	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

ACVNet-DCA	0.18 189	0.14 326	0.38 276	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.41 325	0.27 217	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.18 264	0.28 276	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.09 280	0.09 321

xx1	0.20 250	0.14 326	0.38 276	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.35 255	0.47 466	0.17 154	0.19 146	0.28 314	0.24 340	0.28 276	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.09 344	0.09 280	0.09 321

1test111	0.19 233	0.14 326	0.38 276	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.41 325	0.27 217	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.18 264	0.34 337	0.22 350	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.09 280	0.09 321

cc1	0.18 189	0.14 326	0.38 276	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.35 255	0.47 466	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.18 264	0.28 276	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.08 206	0.08 260

tt1	0.18 189	0.14 326	0.35 227	0.23 334	0.11 130	0.30 385	0.19 277	0.35 255	0.44 431	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.16 209	0.27 262	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.08 206	0.08 260

CASS	0.21 273	0.15 361	0.32 192	0.26 460	0.11 130	0.28 345	0.19 277	0.39 302	0.30 266	0.32 359	0.34 318	0.25 267	0.24 340	0.25 225	0.20 305	0.13 465	0.08 391	0.11 407	0.09 344	0.11 395	0.11 412
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.20 250	0.13 283	0.40 299	0.21 220	0.15 364	0.20 175	0.19 277	0.30 185	0.27 217	0.22 200	0.80 560	0.23 244	0.16 209	0.23 179	0.15 173	0.07 81	0.07 304	0.07 103	0.08 249	0.07 134	0.06 93

ProNet	0.14 99	0.12 218	0.25 126	0.19 112	0.11 130	0.19 140	0.19 277	0.27 130	0.20 114	0.14 96	0.13 59	0.13 89	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.07 187

CroCo-Stereo Lap2	0.15 132	0.15 361	0.28 154	0.25 426	0.18 440	0.11 6	0.19 277	0.28 152	0.21 131	0.13 70	0.16 106	0.15 135	0.12 115	0.17 65	0.14 146	0.07 81	0.07 304	0.08 189	0.06 109	0.08 206	0.07 187

qqq	0.20 250	0.12 218	0.31 185	0.20 174	0.11 130	0.23 253	0.19 277	0.41 325	0.27 217	0.24 220	0.28 238	0.28 314	0.24 340	0.34 337	0.22 350	0.08 229	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.09 280	0.09 321

IER	0.23 321	0.12 218	0.39 291	0.20 174	0.14 313	0.31 401	0.19 277	0.42 339	0.36 338	0.33 372	0.40 386	0.32 360	0.33 462	0.29 295	0.22 350	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.09 280	0.08 260

iRaft-Stereo_5w	0.23 321	0.18 420	0.44 354	0.22 282	0.13 268	0.19 140	0.19 277	0.37 284	0.32 287	0.28 260	0.37 348	0.34 374	0.23 322	0.65 488	0.27 409	0.06 32	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.08 260

iRaft-Stereo_20w	0.19 233	0.10 102	0.46 373	0.19 112	0.13 268	0.25 291	0.19 277	0.52 457	0.19 88	0.29 288	0.21 174	0.22 224	0.20 288	0.28 276	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.08 249	0.08 206	0.08 260

AACVNet	0.26 396	0.16 387	0.37 257	0.22 282	0.14 313	0.29 367	0.19 277	0.41 325	0.31 278	0.38 447	0.42 410	0.43 454	0.28 407	0.73 512	0.25 390	0.11 408	0.08 391	0.11 407	0.09 344	0.13 446	0.11 412

GANet-ADL	0.21 273	0.12 218	0.45 365	0.23 334	0.14 313	0.29 367	0.19 277	0.46 380	0.35 325	0.25 228	0.32 287	0.32 360	0.19 279	0.24 194	0.20 305	0.10 369	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.10 377

PFNet+	0.20 250	0.10 102	0.37 257	0.21 220	0.12 189	0.17 88	0.19 277	0.29 166	0.34 309	0.33 372	0.32 287	0.24 258	0.16 209	0.32 324	0.17 229	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.08 206	0.12 435

LCNet	0.21 273	0.11 175	0.29 164	0.25 426	0.12 189	0.23 253	0.19 277	0.34 232	0.26 206	0.28 260	0.35 329	0.26 289	0.30 436	0.35 346	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.10 386	0.13 446	0.22 550

AAGNet	0.33 467	0.11 175	0.37 257	0.25 426	0.16 395	0.20 175	0.19 277	0.30 185	0.27 217	0.35 409	0.35 329	0.27 298	0.30 436	0.44 379	2.66 619	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.07 169	0.08 206	0.06 93

TransformOpticalFlow	0.24 352	0.13 283	0.56 439	0.23 334	0.11 130	0.21 202	0.19 277	0.40 313	0.32 287	0.30 319	0.43 423	0.36 393	0.31 452	0.61 465	0.20 305	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.07 187

PFNet	0.23 321	0.10 102	0.57 442	0.24 387	0.14 313	0.22 231	0.19 277	0.39 302	0.33 299	0.35 409	0.32 287	0.27 298	0.19 279	0.64 481	0.22 350	0.09 320	0.05 33	0.09 274	0.07 169	0.08 206	0.07 187

s12784h	0.17 164	0.09 59	0.26 134	0.18 65	0.07 1	0.32 410	0.19 277	0.37 284	0.32 287	0.23 206	0.25 217	0.18 178	0.17 239	0.25 225	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.05 27

sAnonymous2	0.20 250	0.21 462	0.58 447	0.24 387	0.17 418	0.22 231	0.19 277	0.34 232	0.28 233	0.17 154	0.19 146	0.17 167	0.16 209	0.17 65	0.14 146	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.23 546	0.17 506

CroCo_RVC	0.20 250	0.21 462	0.58 447	0.24 387	0.17 418	0.22 231	0.19 277	0.34 232	0.28 233	0.17 154	0.19 146	0.17 167	0.16 209	0.17 65	0.14 146	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.23 546	0.17 506

GES	0.22 304	0.12 218	0.42 332	0.20 174	0.14 313	0.27 325	0.19 277	0.49 411	0.33 299	0.30 319	0.36 339	0.25 267	0.23 322	0.29 295	0.22 350	0.10 369	0.08 391	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.11 412

GMStereo	0.19 233	0.25 493	0.40 299	0.21 220	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.29 166	0.40 390	0.25 228	0.23 193	0.16 157	0.15 190	0.25 225	0.19 286	0.09 320	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.08 260
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet	0.32 458	0.36 548	0.74 506	0.23 334	0.22 509	0.37 460	0.19 277	0.53 468	0.48 475	0.32 359	0.36 339	0.43 454	0.32 459	0.64 481	0.25 390	0.16 518	0.16 539	0.14 492	0.16 525	0.24 549	0.19 526

R-Stereo Train	0.18 189	0.09 59	0.32 192	0.22 282	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.42 339	0.19 88	0.31 337	0.45 445	0.20 201	0.14 172	0.18 87	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

RAFT-Stereo	0.18 189	0.09 59	0.32 192	0.22 282	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.42 339	0.19 88	0.31 337	0.45 445	0.20 201	0.14 172	0.18 87	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 424	0.14 326	0.44 354	0.22 282	0.18 440	0.32 410	0.19 277	0.48 401	0.38 363	0.29 288	0.43 423	0.47 479	0.37 488	0.79 536	0.36 468	0.09 320	0.07 304	0.07 103	0.09 344	0.07 134	0.07 187

MLCV	0.22 304	0.16 387	0.44 354	0.21 220	0.08 14	0.29 367	0.19 277	0.38 290	0.37 349	0.38 447	0.44 434	0.31 351	0.21 295	0.41 370	0.24 380	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.06 93

HSM	0.28 424	0.16 387	0.35 227	0.20 174	0.15 364	0.33 421	0.19 277	0.53 468	0.37 349	0.36 425	0.38 362	0.67 559	0.31 452	0.89 557	0.23 369	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.08 260

NOSS_ROB	0.31 449	0.20 448	0.35 227	0.24 387	0.16 395	0.32 410	0.19 277	0.52 457	0.48 475	0.33 372	0.36 339	0.42 450	0.28 407	0.93 564	0.24 380	0.19 546	0.20 562	0.24 555	0.22 557	0.17 503	0.17 506

PWC_ROB	0.38 502	0.29 521	0.69 490	0.25 426	0.20 485	0.38 468	0.19 277	0.58 520	0.67 550	0.57 550	0.85 566	0.51 503	0.40 503	0.71 505	0.52 526	0.13 465	0.09 426	0.14 492	0.10 386	0.17 503	0.14 473

PWCDC_ROB	0.38 502	0.30 528	0.60 455	0.33 543	0.20 485	0.42 493	0.19 277	0.58 520	0.89 581	0.42 491	1.26 588	0.36 393	0.34 471	0.50 401	0.38 471	0.18 540	0.11 478	0.11 407	0.09 344	0.19 524	0.13 452

NLMM1	0.19 233	0.12 218	0.16 35	0.23 334	0.18 440	0.24 273	0.20 328	0.59 526	0.65 545	0.18 173	0.17 119	0.13 89	0.14 172	0.25 225	0.18 253	0.08 229	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

xyz-stereo-finetune	0.16 145	0.12 218	0.23 103	0.16 12	0.08 14	0.23 253	0.20 328	0.29 166	0.31 278	0.19 179	0.22 186	0.19 192	0.15 190	0.29 295	0.20 305	0.06 32	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.06 61	0.06 93

coex_refinement	0.26 396	0.16 387	0.36 246	0.23 334	0.15 364	0.31 401	0.20 328	0.49 411	0.42 409	0.35 409	0.42 410	0.45 469	0.27 390	0.55 427	0.33 453	0.10 369	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.10 347	0.10 377

rvit_0105_6	0.19 233	0.14 326	0.34 218	0.23 334	0.14 313	0.18 111	0.20 328	0.29 166	0.37 349	0.18 173	0.22 186	0.23 244	0.17 239	0.26 242	0.17 229	0.15 503	0.13 507	0.13 466	0.11 424	0.11 395	0.08 260

rvit_stereo_0080	0.15 132	0.13 283	0.25 126	0.19 112	0.13 268	0.15 34	0.20 328	0.28 152	0.24 179	0.15 115	0.17 119	0.19 192	0.13 149	0.19 110	0.15 173	0.11 408	0.08 391	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.07 187

DualNet (step1)	0.28 424	0.19 436	0.50 406	0.18 65	0.16 395	0.34 434	0.20 328	0.51 438	0.38 363	0.37 432	0.34 318	0.37 399	0.30 436	0.39 361	0.23 369	0.23 554	0.09 426	0.28 566	0.24 561	0.18 517	0.16 494

test_sample9	0.42 518	0.19 436	0.50 406	0.18 65	0.16 395	0.34 434	0.20 328	0.51 438	0.38 363	0.37 432	0.34 318	0.37 399	0.30 436	0.66 492	0.91 571	0.23 554	1.82 623	0.28 566	0.24 561	0.18 517	0.16 494

test_sample8	0.49 543	0.19 436	0.50 406	0.18 65	0.16 395	0.34 434	0.20 328	0.55 486	0.34 309	0.62 556	0.38 362	1.15 589	0.67 570	0.66 492	0.91 571	0.23 554	1.82 623	0.28 566	0.24 561	0.18 517	0.16 494

test_sample3	0.23 321	0.12 218	0.43 345	0.19 112	0.12 189	0.32 410	0.20 328	0.50 421	0.34 309	0.31 337	0.33 308	0.29 325	0.22 308	0.53 419	0.22 350	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.10 347	0.10 377

ffm	0.22 304	0.12 218	0.42 332	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.35 255	0.44 431	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.27 262	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.11 407	0.10 386	0.08 206	0.08 260

ff1	0.29 435	0.12 218	0.42 332	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.35 255	0.44 431	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.81 543	1.08 581	0.08 229	0.05 33	0.11 407	0.10 386	0.08 206	0.08 260

mmx	0.31 449	0.12 218	0.42 332	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.55 486	0.45 443	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.81 543	1.08 581	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.10 377

whm_eth	0.15 132	0.13 283	0.25 126	0.19 112	0.13 268	0.15 34	0.20 328	0.28 152	0.24 179	0.15 115	0.17 119	0.19 192	0.13 149	0.19 110	0.15 173	0.11 408	0.08 391	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.07 187

xxx	0.31 449	0.12 218	0.42 332	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.55 486	0.45 443	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.81 543	1.08 581	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.10 377

anonymousa	0.23 321	0.11 175	0.50 406	0.21 220	0.16 395	0.31 401	0.20 328	0.36 274	0.35 325	0.32 359	0.50 473	0.39 419	0.26 371	0.22 169	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.11 424	0.07 134	0.08 260

DisPM	0.19 233	0.10 102	0.35 227	0.23 334	0.13 268	0.18 111	0.20 328	0.29 166	0.29 252	0.33 372	0.34 318	0.23 244	0.16 209	0.33 331	0.16 199	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.11 412

CIPLG	0.21 273	0.21 462	0.55 435	0.23 334	0.15 364	0.25 291	0.20 328	0.35 255	0.29 252	0.31 337	0.33 308	0.22 224	0.15 190	0.26 242	0.20 305	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260

dad	0.28 424	0.31 535	0.44 354	0.21 220	0.14 313	0.30 385	0.20 328	0.33 224	0.49 484	0.44 504	0.44 434	0.45 469	0.21 295	0.41 370	0.26 403	0.20 549	0.11 478	0.20 544	0.11 424	0.14 464	0.10 377

IPLGR_C	0.21 273	0.22 475	0.60 455	0.23 334	0.15 364	0.24 273	0.20 328	0.35 255	0.29 252	0.31 337	0.32 287	0.22 224	0.15 190	0.25 225	0.20 305	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260

MIPNet	0.21 273	0.15 361	0.52 422	0.21 220	0.12 189	0.27 325	0.20 328	0.45 369	0.37 349	0.30 319	0.23 193	0.19 192	0.24 340	0.27 262	0.19 286	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

AASNet	0.27 404	0.19 436	0.49 395	0.26 460	0.17 418	0.34 434	0.20 328	0.62 547	0.48 475	0.35 409	0.40 386	0.32 360	0.25 361	0.28 276	0.34 458	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.08 249	0.13 446	0.11 412

ACRE	0.21 273	0.20 448	0.62 466	0.23 334	0.15 364	0.24 273	0.20 328	0.35 255	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.22 224	0.15 190	0.25 225	0.20 305	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260

HHNet	0.22 304	0.12 218	0.52 422	0.18 65	0.18 440	0.20 175	0.20 328	0.34 232	0.31 278	0.32 359	0.59 516	0.20 201	0.21 295	0.24 194	0.31 441	0.08 229	0.05 33	0.09 274	0.07 169	0.08 206	0.11 412

NRIStereo	0.18 189	0.11 175	0.35 227	0.23 334	0.11 130	0.24 273	0.20 328	0.29 166	0.26 206	0.26 239	0.25 217	0.25 267	0.18 264	0.34 337	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.08 260

222	0.41 515	0.10 102	0.29 164	0.19 112	0.11 130	0.36 454	0.20 328	0.57 511	0.39 373	0.35 409	0.44 434	0.30 341	0.27 390	0.55 427	3.56 622	0.11 408	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.09 280	0.09 321

xxxx	0.34 475	0.10 102	0.29 164	0.19 112	0.11 130	0.37 460	0.20 328	0.58 520	0.38 363	0.29 288	0.42 410	0.38 407	0.24 340	0.46 385	2.20 615	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.09 321

PSMNet-RSSM	0.24 352	0.15 361	0.36 246	0.21 220	0.14 313	0.25 291	0.20 328	0.48 401	0.37 349	0.30 319	0.44 434	0.38 407	0.26 371	0.52 412	0.22 350	0.12 446	0.07 304	0.11 407	0.13 490	0.10 347	0.09 321

DMCA	0.22 304	0.14 326	0.36 246	0.22 282	0.14 313	0.27 325	0.20 328	0.43 352	0.38 363	0.31 337	0.32 287	0.33 367	0.24 340	0.24 194	0.28 413	0.11 408	0.08 391	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.11 412

FADNet-RVC	0.31 449	0.35 545	0.78 508	0.25 426	0.20 485	0.33 421	0.20 328	0.49 411	0.40 390	0.34 392	0.39 375	0.41 441	0.29 422	0.63 479	0.31 441	0.13 465	0.14 517	0.14 492	0.15 513	0.19 524	0.19 526

HSM-Net_RVC	0.27 404	0.11 175	0.42 332	0.19 112	0.11 130	0.34 434	0.20 328	0.62 547	0.43 416	0.40 472	0.43 423	0.50 499	0.26 371	0.76 526	0.22 350	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBMV_ROB	0.33 467	0.18 420	0.53 426	0.21 220	0.14 313	0.33 421	0.20 328	0.51 438	0.45 443	0.51 531	0.55 501	0.45 469	0.42 516	0.71 505	0.32 446	0.18 540	0.19 557	0.23 553	0.21 549	0.14 464	0.15 485

NLCSM	0.19 233	0.12 218	0.18 57	0.24 387	0.19 467	0.24 273	0.21 359	0.42 339	0.40 390	0.19 179	0.18 137	0.14 116	0.16 209	0.47 389	0.19 286	0.08 229	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

G2L-ROB	0.23 321	0.15 361	0.41 322	0.19 112	0.12 189	0.27 325	0.21 359	0.47 388	0.33 299	0.34 392	0.31 278	0.41 441	0.22 308	0.49 397	0.26 403	0.09 320	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.10 377

MM-Stereo_test2	0.15 132	0.10 102	0.44 354	0.23 334	0.11 130	0.21 202	0.21 359	0.27 130	0.22 144	0.15 115	0.16 106	0.13 89	0.11 88	0.20 128	0.13 110	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.05 27

PAM	0.23 321	0.10 102	0.63 469	0.22 282	0.15 364	0.34 434	0.21 359	0.37 284	0.22 144	0.31 337	0.27 232	0.55 520	0.26 371	0.26 242	0.17 229	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.09 344	0.07 134	0.09 321

DDVS	0.25 380	0.15 361	0.39 291	0.24 387	0.17 418	0.34 434	0.21 359	0.41 325	0.30 266	0.33 372	0.41 394	0.48 485	0.21 295	0.52 412	0.27 409	0.11 408	0.09 426	0.11 407	0.09 344	0.13 446	0.14 473

rvit_stereo_ft	0.17 164	0.14 326	0.30 171	0.25 426	0.14 313	0.17 88	0.21 359	0.28 152	0.26 206	0.16 139	0.19 146	0.20 201	0.16 209	0.22 169	0.17 229	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.07 187

test_sample7	0.25 380	0.15 361	0.35 227	0.20 174	0.14 313	0.28 345	0.21 359	0.51 438	0.38 363	0.37 432	0.34 318	0.37 399	0.30 436	0.39 361	0.23 369	0.14 490	0.09 426	0.13 466	0.12 463	0.13 446	0.12 435

test_sample5	0.24 352	0.13 283	0.42 332	0.21 220	0.12 189	0.30 385	0.21 359	0.50 421	0.34 309	0.32 359	0.41 394	0.29 325	0.23 322	0.55 427	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.11 395	0.10 377

test_sample4	0.24 352	0.13 283	0.43 345	0.20 174	0.12 189	0.32 410	0.21 359	0.51 438	0.34 309	0.31 337	0.37 348	0.28 314	0.23 322	0.53 419	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.11 395	0.10 377

test_sample2	0.21 273	0.10 102	0.28 154	0.19 112	0.11 130	0.27 325	0.21 359	0.43 352	0.29 252	0.26 239	0.31 278	0.30 341	0.24 340	0.45 382	0.18 253	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.09 321

CoDeX	0.23 321	0.12 218	0.46 373	0.21 220	0.14 313	0.29 367	0.21 359	0.53 468	0.41 402	0.29 288	0.35 329	0.29 325	0.22 308	0.48 392	0.19 286	0.09 320	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.07 187

mmm	0.21 273	0.12 218	0.31 185	0.22 282	0.12 189	0.28 345	0.21 359	0.41 325	0.27 217	0.29 288	0.38 362	0.29 325	0.24 340	0.29 295	0.22 350	0.09 320	0.07 304	0.11 407	0.09 344	0.10 347	0.09 321

DualNet	0.24 352	0.13 283	0.42 332	0.21 220	0.12 189	0.30 385	0.21 359	0.50 421	0.34 309	0.33 372	0.43 423	0.29 325	0.23 322	0.55 427	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.11 395	0.10 377

BSDual-CNN	0.23 321	0.12 218	0.28 154	0.25 426	0.14 313	0.35 449	0.21 359	0.56 502	0.34 309	0.34 392	0.35 329	0.38 407	0.24 340	0.26 242	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.09 280	0.09 321

hknet	0.25 380	0.14 326	0.40 299	0.25 426	0.15 364	0.35 449	0.21 359	0.56 502	0.37 349	0.34 392	0.35 329	0.43 454	0.27 390	0.37 354	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.09 280	0.09 321

dd	0.22 304	0.26 504	0.40 299	0.22 282	0.12 189	0.25 291	0.21 359	0.32 208	0.44 431	0.29 288	0.28 238	0.25 267	0.16 209	0.30 310	0.25 390	0.12 446	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.11 395	0.09 321

STrans-v2	0.24 352	0.13 283	0.54 429	0.21 220	0.12 189	0.23 253	0.21 359	0.47 388	0.28 233	0.31 337	0.42 410	0.36 393	0.35 475	0.62 473	0.23 369	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.06 93

TestStereo	0.21 273	0.19 436	0.40 299	0.25 426	0.10 83	0.22 231	0.21 359	0.31 196	0.31 278	0.23 206	0.34 318	0.22 224	0.18 264	0.62 473	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.07 169	0.11 395	0.06 93

acv_ft	0.25 380	0.13 283	0.40 299	0.23 334	0.19 467	0.34 434	0.21 359	0.45 369	0.44 431	0.38 447	0.41 394	0.38 407	0.27 390	0.27 262	0.35 462	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.11 395	0.07 187

GANet-RSSM	0.24 352	0.14 326	0.36 246	0.21 220	0.14 313	0.27 325	0.21 359	0.45 369	0.33 299	0.29 288	0.39 375	0.39 419	0.28 407	0.58 449	0.23 369	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.09 321

CFNet-ft	0.24 352	0.15 361	0.35 227	0.18 65	0.15 364	0.30 385	0.21 359	0.39 302	0.36 338	0.28 260	0.40 386	0.43 454	0.25 361	0.47 389	0.24 380	0.12 446	0.07 304	0.12 445	0.11 424	0.12 431	0.09 321

DMCA-RVC	0.27 404	0.21 462	0.61 458	0.28 509	0.17 418	0.29 367	0.21 359	0.42 339	0.35 325	0.40 472	0.37 348	0.39 419	0.36 479	0.43 375	0.30 433	0.13 465	0.10 456	0.15 507	0.11 424	0.13 446	0.10 377

FADNet-RVC-Resample	0.29 435	0.25 493	0.93 549	0.26 460	0.16 395	0.32 410	0.21 359	0.47 388	0.39 373	0.35 409	0.38 362	0.33 367	0.27 390	0.53 419	0.24 380	0.10 369	0.10 456	0.14 492	0.13 490	0.13 446	0.16 494

CFNet_RVC	0.24 352	0.15 361	0.35 227	0.18 65	0.15 364	0.30 385	0.21 359	0.39 302	0.36 338	0.28 260	0.40 386	0.43 454	0.25 361	0.47 389	0.24 380	0.12 446	0.07 304	0.12 445	0.11 424	0.12 431	0.09 321

DeepPruner_ROB	0.26 396	0.19 436	0.44 354	0.21 220	0.16 395	0.30 385	0.21 359	0.52 457	0.32 287	0.35 409	0.38 362	0.39 419	0.26 371	0.42 373	0.24 380	0.15 503	0.11 478	0.11 407	0.11 424	0.14 464	0.13 452

StereoDRNet-Refined	0.27 404	0.17 406	0.35 227	0.25 426	0.14 313	0.37 460	0.21 359	0.47 388	0.41 402	0.44 504	0.51 479	0.41 441	0.28 407	0.45 382	0.37 469	0.09 320	0.06 177	0.11 407	0.11 424	0.10 347	0.10 377
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.24 352	0.18 420	0.61 458	0.25 426	0.11 130	0.29 367	0.21 359	0.42 339	0.43 416	0.33 372	0.43 423	0.27 298	0.22 308	0.34 337	0.26 403	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

MM-Stereo_test3	0.17 164	0.12 218	0.29 164	0.23 334	0.14 313	0.19 140	0.22 386	0.39 302	0.36 338	0.16 139	0.24 207	0.17 167	0.12 115	0.19 110	0.14 146	0.07 81	0.07 304	0.08 189	0.06 109	0.09 280	0.06 93

MM-Stereo_test1	0.17 164	0.10 102	0.39 291	0.23 334	0.11 130	0.20 175	0.22 386	0.33 224	0.29 252	0.22 200	0.21 174	0.15 135	0.14 172	0.23 179	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.06 93

rvit_0105_4	0.20 250	0.15 361	0.38 276	0.23 334	0.14 313	0.20 175	0.22 386	0.33 224	0.39 373	0.19 179	0.24 207	0.25 267	0.19 279	0.27 262	0.17 229	0.16 518	0.13 507	0.13 466	0.11 424	0.11 395	0.08 260

test_sample6	0.25 380	0.13 283	0.41 322	0.21 220	0.11 130	0.30 385	0.22 386	0.51 438	0.35 325	0.33 372	0.43 423	0.30 341	0.24 340	0.57 442	0.22 350	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.10 386	0.11 395	0.10 377

DispNO	0.27 404	0.18 420	0.62 466	0.23 334	0.17 418	0.25 291	0.22 386	0.45 369	0.41 402	0.32 359	0.39 375	0.38 407	0.27 390	0.77 532	0.27 409	0.09 320	0.07 304	0.10 351	0.10 386	0.08 206	0.08 260

StereoVision	0.22 304	0.18 420	0.37 257	0.27 488	0.17 418	0.23 253	0.22 386	0.38 290	0.31 278	0.20 183	0.51 479	0.22 224	0.16 209	0.28 276	0.18 253	0.11 408	0.12 495	0.13 466	0.13 490	0.10 347	0.07 187

SQANet	0.40 513	0.48 571	0.67 484	0.48 578	0.39 569	0.48 524	0.22 386	0.51 438	0.43 416	0.40 472	0.47 462	0.47 479	0.33 462	0.54 425	0.32 446	0.36 584	0.15 532	0.40 583	0.21 549	0.45 583	0.31 575

iinet-f	0.30 442	0.18 420	1.03 563	0.20 174	0.15 364	0.44 504	0.22 386	0.45 369	0.37 349	0.35 409	0.44 434	0.41 441	0.34 471	0.34 337	0.40 486	0.10 369	0.09 426	0.08 189	0.08 249	0.13 446	0.11 412

GASNet	0.36 485	0.46 567	0.88 540	0.34 545	0.23 522	0.35 449	0.22 386	0.60 535	0.53 510	0.40 472	0.37 348	0.45 469	0.30 436	0.79 536	0.35 462	0.15 503	0.10 456	0.14 492	0.14 504	0.22 543	0.12 435

gwcnet-sp	0.24 352	0.13 283	0.63 469	0.22 282	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.44 359	0.39 373	0.35 409	0.34 318	0.27 298	0.27 390	0.35 346	0.25 390	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

scenet	0.24 352	0.13 283	0.63 469	0.22 282	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.44 359	0.39 373	0.35 409	0.34 318	0.27 298	0.27 390	0.35 346	0.25 390	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

ssnet	0.24 352	0.13 283	0.63 469	0.22 282	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.44 359	0.39 373	0.35 409	0.34 318	0.27 298	0.27 390	0.35 346	0.25 390	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

HBP-ISP	0.33 467	0.30 528	0.72 501	0.22 282	0.16 395	0.32 410	0.22 386	0.54 476	0.44 431	0.41 481	0.49 470	0.33 367	0.38 492	0.73 512	0.25 390	0.18 540	0.19 557	0.24 555	0.20 546	0.16 486	0.13 452

raft_robust	0.22 304	0.17 406	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.23 253	0.22 386	0.49 411	0.48 475	0.32 359	0.32 287	0.26 289	0.23 322	0.53 419	0.15 173	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.10 386	0.08 206	0.06 93

test_4	0.18 189	0.12 218	0.34 218	0.23 334	0.12 189	0.18 111	0.22 386	0.26 117	0.24 179	0.24 220	0.47 462	0.22 224	0.13 149	0.24 194	0.16 199	0.06 32	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.07 134	0.05 27

PSMNet-ADL	0.25 380	0.15 361	0.32 192	0.26 460	0.14 313	0.31 401	0.22 386	0.44 359	0.36 338	0.27 249	0.33 308	0.41 441	0.28 407	0.61 465	0.29 425	0.11 408	0.09 426	0.09 274	0.11 424	0.10 347	0.10 377

SFCPSM	0.22 304	0.10 102	0.51 416	0.21 220	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.55 486	0.39 373	0.29 288	0.32 287	0.23 244	0.21 295	0.27 262	0.19 286	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.08 260

MMNet	0.27 404	0.14 326	0.49 395	0.24 387	0.17 418	0.47 518	0.22 386	0.45 369	0.51 496	0.39 462	0.41 394	0.36 393	0.33 462	0.39 361	0.34 458	0.08 229	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.08 260

UNet	0.28 424	0.14 326	0.69 490	0.23 334	0.20 485	0.44 504	0.22 386	0.50 421	0.40 390	0.34 392	0.39 375	0.43 454	0.33 462	0.40 368	0.31 441	0.09 320	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

psmorigin	0.50 546	0.25 493	3.03 613	0.24 387	0.19 467	0.38 468	0.22 386	0.50 421	0.44 431	0.64 560	0.68 543	0.71 568	0.51 545	0.85 549	0.45 506	0.14 490	0.17 546	0.13 466	0.14 504	0.16 486	0.21 545

ac_64	0.27 404	0.13 283	0.41 322	0.24 387	0.17 418	0.36 454	0.22 386	0.46 380	0.33 299	0.35 409	0.36 339	0.52 509	0.30 436	0.62 473	0.32 446	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.09 280	0.08 260

cf-r	0.24 352	0.15 361	0.44 354	0.21 220	0.14 313	0.27 325	0.22 386	0.42 339	0.40 390	0.30 319	0.42 410	0.42 450	0.26 371	0.43 375	0.25 390	0.11 408	0.06 177	0.08 189	0.10 386	0.08 206	0.08 260

SHD	0.42 518	0.27 511	0.81 521	0.31 530	0.25 538	0.42 493	0.22 386	0.66 562	0.94 589	0.63 558	0.60 521	0.59 534	0.47 533	0.59 455	0.58 535	0.15 503	0.13 507	0.16 518	0.16 525	0.20 533	0.22 550

RTSC	0.39 507	0.28 514	0.78 508	0.27 488	0.18 440	0.49 529	0.22 386	0.59 526	0.84 579	0.55 547	0.53 494	0.49 491	0.36 479	0.67 496	0.82 564	0.13 465	0.10 456	0.11 407	0.12 463	0.17 503	0.17 506

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 404	0.21 462	0.59 453	0.25 426	0.18 440	0.29 367	0.22 386	0.50 421	0.40 390	0.38 447	0.41 394	0.43 454	0.27 390	0.43 375	0.29 425	0.11 408	0.08 391	0.10 351	0.10 386	0.10 347	0.11 412
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	0.16 145	0.12 218	0.26 134	0.22 282	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.29 166	0.21 131	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.13 149	0.25 225	0.13 110	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

MyStereo06	0.20 250	0.12 218	0.57 442	0.21 220	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.40 313	0.21 131	0.30 319	0.24 207	0.31 351	0.18 264	0.22 169	0.18 253	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

MyStereo05	0.23 321	0.12 218	0.57 442	0.21 220	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.48 401	0.52 505	0.31 337	0.23 193	0.25 267	0.22 308	0.30 310	0.21 330	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

MyStereo04	0.23 321	0.12 218	0.55 435	0.22 282	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.49 411	0.52 505	0.28 260	0.23 193	0.27 298	0.23 322	0.30 310	0.22 350	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

CRFU-Net	0.28 424	0.14 326	0.45 365	0.25 426	0.15 364	0.45 510	0.23 411	0.50 421	0.30 266	0.43 497	0.41 394	0.48 485	0.46 530	0.43 375	0.29 425	0.11 408	0.10 456	0.09 274	0.08 249	0.10 347	0.10 377

Sa-1000	0.22 304	0.15 361	0.35 227	0.23 334	0.13 268	0.28 345	0.23 411	0.47 388	0.39 373	0.30 319	0.50 473	0.26 289	0.19 279	0.33 331	0.16 199	0.07 81	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.08 206	0.06 93

SA	0.22 304	0.16 387	0.36 246	0.23 334	0.13 268	0.24 273	0.23 411	0.45 369	0.40 390	0.27 249	0.44 434	0.23 244	0.23 322	0.33 331	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.08 206	0.06 93

psmg	0.23 321	0.12 218	0.28 154	0.21 220	0.14 313	0.35 449	0.23 411	0.51 438	0.34 309	0.35 409	0.38 362	0.38 407	0.24 340	0.26 242	0.21 330	0.10 369	0.08 391	0.10 351	0.10 386	0.09 280	0.08 260

GwcNet-ADL	0.22 304	0.14 326	0.58 447	0.24 387	0.13 268	0.22 231	0.23 411	0.49 411	0.40 390	0.27 249	0.29 251	0.30 341	0.20 288	0.26 242	0.23 369	0.09 320	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.09 280	0.09 321

KYRaft	0.22 304	0.10 102	0.30 171	0.23 334	0.12 189	0.23 253	0.23 411	0.35 255	0.24 179	0.35 409	0.54 497	0.34 374	0.26 371	0.29 295	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.10 386	0.08 206	0.31 575

DRaft	0.24 352	0.10 102	0.34 218	0.18 65	0.12 189	0.28 345	0.23 411	0.33 224	0.39 373	0.38 447	0.61 528	0.21 213	0.41 507	0.48 392	0.42 497	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.08 260

test-1	0.17 164	0.11 175	0.40 299	0.23 334	0.13 268	0.22 231	0.23 411	0.34 232	0.26 206	0.20 183	0.24 207	0.22 224	0.14 172	0.16 47	0.20 305	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.08 260

Prome-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.30 171	0.24 387	0.12 189	0.23 253	0.23 411	0.36 274	0.25 193	0.33 372	0.59 516	0.24 258	0.28 407	0.29 295	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.20 536

LMCR-Stereo	0.26 396	0.18 420	0.49 395	0.28 509	0.14 313	0.36 454	0.23 411	0.54 476	0.34 309	0.39 462	0.40 386	0.29 325	0.29 422	0.37 354	0.27 409	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.13 446	0.09 321

Anonymous3	0.23 321	0.18 420	0.63 469	0.27 488	0.18 440	0.41 486	0.23 411	0.43 352	0.35 325	0.23 206	0.27 232	0.20 201	0.18 264	0.27 262	0.18 253	0.12 446	0.11 478	0.10 351	0.10 386	0.11 395	0.12 435

ADLNet	0.28 424	0.15 361	0.42 332	0.23 334	0.19 467	0.34 434	0.23 411	0.53 468	0.43 416	0.42 491	0.41 394	0.44 465	0.27 390	0.55 427	0.35 462	0.11 408	0.08 391	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.12 435

test_xeample	0.34 475	0.10 102	0.29 164	0.19 112	0.11 130	0.33 421	0.23 411	0.55 486	0.38 363	0.32 359	0.45 445	0.29 325	0.26 371	0.57 442	2.24 617	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.09 321

ACVNet	0.23 321	0.13 283	0.35 227	0.18 65	0.15 364	0.27 325	0.23 411	0.39 302	0.44 431	0.28 260	0.41 394	0.38 407	0.26 371	0.27 262	0.32 446	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.07 187

HGLStereo	0.27 404	0.14 326	0.46 373	0.24 387	0.21 493	0.33 421	0.23 411	0.50 421	0.42 409	0.35 409	0.48 468	0.41 441	0.33 462	0.45 382	0.33 453	0.11 408	0.10 456	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.12 435

hitnet-ft	0.29 435	0.17 406	0.40 299	0.19 112	0.14 313	0.39 477	0.23 411	0.44 359	0.41 402	0.36 425	0.46 455	0.53 514	0.34 471	0.76 526	0.32 446	0.14 490	0.10 456	0.13 466	0.10 386	0.15 478	0.13 452

GwcNet-RSSM	0.26 396	0.17 406	0.46 373	0.21 220	0.13 268	0.28 345	0.23 411	0.44 359	0.42 409	0.31 337	0.45 445	0.40 434	0.26 371	0.55 427	0.28 413	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.10 386	0.09 280	0.08 260

DispFullNet	0.66 570	0.89 601	1.59 596	0.77 597	1.21 615	0.51 533	0.23 411	0.59 526	0.72 560	0.69 567	0.61 528	0.69 565	0.91 589	0.79 536	0.48 515	0.27 570	0.12 495	0.73 599	0.30 578	0.65 596	0.40 584

G2L-Stereo_test	0.24 352	0.16 387	0.38 276	0.19 112	0.13 268	0.27 325	0.24 433	0.49 411	0.38 363	0.37 432	0.37 348	0.40 434	0.24 340	0.52 412	0.28 413	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.06 109	0.09 280	0.08 260

IGEV-RUCA	0.21 273	0.08 19	0.23 103	0.19 112	0.19 467	0.28 345	0.24 433	0.23 83	0.21 131	0.20 183	0.23 193	0.28 314	0.49 540	0.26 242	0.18 253	0.09 320	0.08 391	0.18 532	0.13 490	0.17 503	0.17 506

rvit_0105_5	0.21 273	0.15 361	0.38 276	0.23 334	0.13 268	0.22 231	0.24 433	0.36 274	0.39 373	0.21 194	0.23 193	0.26 289	0.19 279	0.26 242	0.19 286	0.15 503	0.13 507	0.12 445	0.12 463	0.10 347	0.09 321

LL-Strereo	0.29 435	0.25 493	0.58 447	0.25 426	0.21 493	0.23 253	0.24 433	0.55 486	0.42 409	0.34 392	0.32 287	0.41 441	0.40 503	0.94 566	0.23 369	0.08 229	0.07 304	0.11 407	0.09 344	0.09 280	0.09 321

RAFT_CTSACE	0.21 273	0.16 387	0.41 322	0.25 426	0.15 364	0.22 231	0.24 433	0.32 208	0.28 233	0.33 372	0.51 479	0.29 325	0.17 239	0.32 324	0.13 110	0.06 32	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.06 93

CSP-Net	0.27 404	0.15 361	0.30 171	0.21 220	0.14 313	0.44 504	0.24 433	0.50 421	0.40 390	0.41 481	0.43 423	0.42 450	0.26 371	0.66 492	0.28 413	0.12 446	0.08 391	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.09 321

DAS	0.27 404	0.12 218	0.42 332	0.24 387	0.18 440	0.29 367	0.24 433	0.45 369	0.45 443	0.41 481	0.44 434	0.34 374	0.29 422	0.75 521	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.09 321

SepStereo	0.26 396	0.12 218	0.42 332	0.24 387	0.18 440	0.29 367	0.24 433	0.45 369	0.45 443	0.41 481	0.44 434	0.34 374	0.29 422	0.64 481	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.09 321

ADLNet2	0.30 442	0.17 406	0.72 501	0.23 334	0.17 418	0.36 454	0.24 433	0.52 457	0.51 496	0.32 359	0.38 362	0.45 469	0.30 436	0.69 499	0.35 462	0.10 369	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.12 431	0.10 377

IRAFT_RVC	0.22 304	0.12 218	0.39 291	0.26 460	0.11 130	0.18 111	0.24 433	0.40 313	0.37 349	0.31 337	0.30 264	0.29 325	0.24 340	0.55 427	0.22 350	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.07 187

cross-raft	0.17 164	0.12 218	0.41 322	0.23 334	0.10 83	0.20 175	0.24 433	0.33 224	0.23 165	0.23 206	0.28 238	0.29 325	0.15 190	0.17 65	0.15 173	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

ARAFT	0.24 352	0.21 462	0.78 508	0.22 282	0.12 189	0.29 367	0.24 433	0.43 352	0.32 287	0.33 372	0.28 238	0.28 314	0.19 279	0.49 397	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.12 445	0.11 424	0.09 280	0.06 93

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 485	0.36 548	0.53 426	0.34 545	0.19 467	0.51 533	0.24 433	0.55 486	0.38 363	0.41 481	0.47 462	0.47 479	0.27 390	0.73 512	0.30 433	0.36 584	0.19 557	0.27 558	0.17 534	0.26 558	0.23 557

STTStereo	0.28 424	0.20 448	0.61 458	0.25 426	0.17 418	0.29 367	0.24 433	0.47 388	0.39 373	0.39 462	0.41 394	0.44 465	0.28 407	0.40 368	0.28 413	0.13 465	0.12 495	0.13 466	0.16 525	0.12 431	0.11 412

edge stereo	0.39 507	0.22 475	0.81 521	0.27 488	0.22 509	0.37 460	0.24 433	0.56 502	0.54 514	0.53 543	0.60 521	0.71 568	0.50 542	0.78 534	0.40 486	0.16 518	0.14 517	0.19 540	0.14 504	0.16 486	0.17 506

AANet_RVC	0.31 449	0.22 475	0.50 406	0.23 334	0.14 313	0.30 385	0.24 433	0.47 388	0.54 514	0.38 447	0.60 521	0.43 454	0.29 422	0.87 552	0.40 486	0.11 408	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.09 280	0.09 321

PS-NSSS	0.32 458	0.30 528	0.46 373	0.23 334	0.17 418	0.33 421	0.24 433	0.57 511	0.41 402	0.37 432	0.52 487	0.35 388	0.30 436	0.80 540	0.30 433	0.17 529	0.14 517	0.21 546	0.15 513	0.15 478	0.13 452

PSMNet-RUCA	0.37 495	0.41 563	0.66 483	0.46 576	0.41 572	0.34 434	0.25 450	0.57 511	0.45 443	0.39 462	0.52 487	0.43 454	0.33 462	0.41 370	0.29 425	0.25 564	0.14 517	0.33 577	0.21 549	0.31 571	0.22 550

UGAM	0.26 396	0.14 326	0.45 365	0.25 426	0.12 189	0.23 253	0.25 450	0.32 208	0.41 402	0.31 337	0.42 410	0.41 441	0.22 308	0.92 562	0.22 350	0.08 229	0.06 177	0.14 492	0.12 463	0.10 347	0.07 187

CBFPSM	0.27 404	0.16 387	0.67 484	0.20 174	0.14 313	0.38 468	0.25 450	0.40 313	0.36 338	0.33 372	0.36 339	0.56 524	0.38 492	0.32 324	0.38 471	0.08 229	0.08 391	0.07 103	0.08 249	0.09 280	0.11 412

SACVNet	0.30 442	0.20 448	0.41 322	0.25 426	0.18 440	0.34 434	0.25 450	0.52 457	0.40 390	0.41 481	0.44 434	0.46 477	0.32 459	0.71 505	0.25 390	0.13 465	0.10 456	0.12 445	0.12 463	0.16 486	0.17 506

test_3	0.18 189	0.11 175	0.32 192	0.24 387	0.11 130	0.22 231	0.25 450	0.31 196	0.31 278	0.25 228	0.18 137	0.23 244	0.13 149	0.25 225	0.19 286	0.06 32	0.05 33	0.09 274	0.10 386	0.07 134	0.06 93

DEmStereo	0.26 396	0.09 59	0.47 381	0.19 112	0.12 189	0.30 385	0.25 450	0.28 152	0.36 338	0.36 425	0.58 513	0.25 267	0.48 539	0.53 419	0.44 503	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.06 61	0.07 187

GMM-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.43 345	0.23 334	0.13 268	0.24 273	0.25 450	0.37 284	0.27 217	0.30 319	0.45 445	0.27 298	0.21 295	0.31 317	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.10 351	0.09 344	0.08 206	0.19 526

ICVP	0.23 321	0.13 283	0.44 354	0.26 460	0.14 313	0.29 367	0.25 450	0.45 369	0.33 299	0.29 288	0.43 423	0.35 388	0.25 361	0.26 242	0.23 369	0.12 446	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.10 377
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 404	0.20 448	0.44 354	0.27 488	0.16 395	0.33 421	0.25 450	0.56 502	0.54 514	0.34 392	0.38 362	0.34 374	0.25 361	0.51 406	0.28 413	0.12 446	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.11 395	0.11 412

DANet	0.35 480	0.23 484	0.60 455	0.36 556	0.22 509	0.39 477	0.25 450	0.48 401	0.43 416	0.52 537	0.50 473	0.59 534	0.41 507	0.76 526	0.49 517	0.13 465	0.11 478	0.14 492	0.12 463	0.17 503	0.15 485
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DISCO	0.32 458	0.13 283	0.51 416	0.25 426	0.16 395	0.48 524	0.25 450	0.50 421	0.57 526	0.37 432	0.45 445	0.62 543	0.36 479	0.64 481	0.49 517	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.12 431	0.11 412

DLCB_ROB	0.28 424	0.16 387	0.34 218	0.27 488	0.16 395	0.38 468	0.25 450	0.48 401	0.43 416	0.46 512	0.46 455	0.51 503	0.33 462	0.53 419	0.33 453	0.10 369	0.10 456	0.11 407	0.11 424	0.10 347	0.09 321

z-ln-s-r	0.32 458	0.21 462	0.82 525	0.23 334	0.14 313	0.30 385	0.26 462	0.43 352	0.50 492	0.32 359	0.60 521	0.39 419	0.29 422	0.73 512	0.66 550	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.08 260

1111x	0.32 458	0.11 175	0.40 299	0.22 282	0.11 130	0.32 410	0.26 462	0.59 526	0.43 416	0.31 337	0.41 394	0.39 419	0.28 407	0.76 526	1.37 598	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.10 386	0.09 280	0.08 260

Anonymous_2	0.37 495	0.21 462	0.47 381	0.20 174	0.21 493	0.42 493	0.26 462	0.38 290	0.29 252	0.33 372	0.30 264	0.44 465	0.38 492	0.36 351	0.29 425	0.26 565	0.29 583	0.44 585	1.41 622	0.34 575	0.21 545

psm_up	0.29 435	0.16 387	0.41 322	0.26 460	0.17 418	0.32 410	0.26 462	0.55 486	0.43 416	0.36 425	0.40 386	0.45 469	0.37 488	0.58 449	0.30 433	0.11 408	0.12 495	0.13 466	0.12 463	0.10 347	0.10 377

stereogan	0.37 495	0.17 406	0.65 478	0.27 488	0.22 509	0.62 558	0.26 462	0.59 526	0.63 543	0.43 497	0.60 521	0.67 559	0.42 516	0.68 497	0.35 462	0.13 465	0.14 517	0.14 492	0.12 463	0.19 524	0.17 506

CVANet_RVC	0.30 442	0.19 436	0.41 322	0.26 460	0.16 395	0.33 421	0.26 462	0.52 457	0.47 466	0.40 472	0.46 455	0.43 454	0.31 452	0.89 557	0.26 403	0.14 490	0.09 426	0.14 492	0.13 490	0.14 464	0.10 377

FSD					0.24 530	0.27 325	0.27 468	0.31 196	0.29 252	0.26 239	0.27 232	0.28 314	0.27 390	0.28 276	0.26 403	0.23 554	0.22 568	0.27 558	0.26 570	0.25 551

YMNet	0.32 458	0.22 475	0.58 447	0.27 488	0.23 522	0.48 524	0.27 468	0.51 438	0.45 443	0.48 523	0.56 508	0.51 503	0.30 436	0.39 361	0.40 486	0.13 465	0.16 539	0.13 466	0.12 463	0.13 446	0.12 435

YMNet_1	0.32 458	0.22 475	0.58 447	0.27 488	0.23 522	0.48 524	0.27 468	0.51 438	0.45 443	0.48 523	0.56 508	0.51 503	0.30 436	0.39 361	0.40 486	0.13 465	0.16 539	0.13 466	0.12 463	0.13 446	0.12 435

fast-acv-ft	0.31 449	0.20 448	0.81 521	0.24 387	0.18 440	0.46 512	0.27 468	0.41 325	0.49 484	0.39 462	0.55 501	0.49 491	0.35 475	0.37 354	0.38 471	0.11 408	0.11 478	0.11 407	0.12 463	0.12 431	0.09 321

TestStereo1	0.21 273	0.16 387	0.32 192	0.26 460	0.13 268	0.26 314	0.27 468	0.40 313	0.36 338	0.29 288	0.39 375	0.22 224	0.21 295	0.33 331	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.07 187

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 442	0.20 448	0.70 497	0.21 220	0.17 418	0.46 512	0.27 468	0.50 421	0.49 484	0.42 491	0.55 501	0.43 454	0.30 436	0.46 385	0.38 471	0.09 320	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.11 395	0.10 377

SA-5K	0.21 273	0.16 387	0.32 192	0.26 460	0.13 268	0.26 314	0.27 468	0.40 313	0.36 338	0.29 288	0.39 375	0.22 224	0.21 295	0.33 331	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.07 187

UDG	0.40 513	0.46 567	0.49 395	0.40 568	0.35 567	0.47 518	0.27 468	0.54 476	0.47 466	0.39 462	0.45 445	0.59 534	0.44 521	0.46 385	0.39 479	0.26 565	0.19 557	0.48 587	0.22 557	0.34 575	0.26 566

GMOStereo	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

error version	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

test-v	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

test-2	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

RAFT	0.21 273	0.17 406	0.32 192	0.24 387	0.12 189	0.25 291	0.27 468	0.35 255	0.28 233	0.33 372	0.33 308	0.38 407	0.22 308	0.29 295	0.17 229	0.08 229	0.08 391	0.11 407	0.10 386	0.10 347	0.06 93

GwcNet	0.35 480	0.23 484	0.88 540	0.25 426	0.24 530	0.48 524	0.27 468	0.55 486	0.57 526	0.38 447	0.52 487	0.51 503	0.32 459	0.60 458	0.41 494	0.13 465	0.11 478	0.12 445	0.11 424	0.13 446	0.14 473

MFN_U_SF_RVC	0.56 557	0.51 578	1.19 578	0.38 564	0.22 509	0.69 565	0.27 468	0.80 586	0.67 550	0.73 569	0.74 553	0.87 575	0.61 568	0.81 543	0.76 556	0.29 576	0.27 579	0.32 575	0.37 585	0.32 574	0.31 575

ADCRef	0.38 502	0.24 488	0.88 540	0.26 460	0.21 493	0.49 529	0.27 468	0.52 457	0.48 475	0.50 526	0.58 513	0.35 388	0.47 533	0.48 392	1.29 597	0.09 320	0.08 391	0.12 445	0.12 463	0.11 395	0.11 412

TCMNet	0.33 467	0.23 484	0.72 501	0.29 512	0.30 559	0.40 482	0.28 484	0.50 421	0.47 466	0.37 432	0.45 445	0.40 434	0.29 422	0.60 458	0.39 479	0.14 490	0.13 507	0.15 507	0.14 504	0.17 503	0.15 485

rvit_0105_3	0.23 321	0.17 406	0.40 299	0.25 426	0.15 364	0.24 273	0.28 484	0.38 290	0.41 402	0.25 228	0.25 217	0.28 314	0.21 295	0.28 276	0.20 305	0.15 503	0.13 507	0.14 492	0.15 513	0.10 347	0.09 321

Syn2CoEx	0.36 485	0.31 535	0.78 508	0.34 545	0.21 493	0.41 486	0.28 484	0.61 539	0.49 484	0.42 491	0.56 508	0.45 469	0.44 521	0.69 499	0.38 471	0.17 529	0.14 517	0.15 507	0.12 463	0.13 446	0.12 435

UPFNet	0.25 380	0.12 218	0.38 276	0.24 387	0.19 467	0.37 460	0.28 484	0.48 401	0.38 363	0.34 392	0.37 348	0.37 399	0.28 407	0.39 361	0.33 453	0.10 369	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.10 347	0.08 260

RP	0.35 480	0.22 475	0.51 416	0.31 530	0.24 530	0.37 460	0.28 484	0.50 421	0.58 528	0.40 472	0.63 534	0.61 541	0.47 533	0.61 465	0.39 479	0.16 518	0.15 532	0.17 524	0.15 513	0.17 503	0.17 506

NVstereo2D	0.31 449	0.16 387	0.54 429	0.24 387	0.22 509	0.42 493	0.28 484	0.58 520	0.56 523	0.28 260	0.38 362	0.40 434	0.30 436	0.71 505	0.28 413	0.13 465	0.08 391	0.13 466	0.10 386	0.19 524	0.16 494

zh-mn7	0.46 534	0.45 566	1.48 593	0.25 426	0.19 467	0.44 504	0.29 490	0.56 502	0.82 572	0.65 562	0.96 574	0.49 491	0.38 492	0.88 555	0.63 545	0.12 446	0.10 456	0.11 407	0.11 424	0.13 446	0.14 473

ToySt	0.24 352	0.16 387	0.48 390	0.21 220	0.13 268	0.29 367	0.29 490	0.39 302	0.39 373	0.27 249	0.35 329	0.39 419	0.31 452	0.31 317	0.29 425	0.08 229	0.09 426	0.10 351	0.11 424	0.11 395	0.10 377

RAFT+CT+SA	0.21 273	0.18 420	0.33 208	0.25 426	0.18 440	0.23 253	0.29 490	0.40 313	0.36 338	0.24 220	0.38 362	0.18 178	0.16 209	0.32 324	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.12 463	0.09 280	0.09 321

test_5	0.23 321	0.19 436	0.38 276	0.26 460	0.18 440	0.25 291	0.29 490	0.40 313	0.37 349	0.29 288	0.40 386	0.25 267	0.22 308	0.34 337	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.10 377

delet	0.27 404	0.14 326	0.40 299	0.23 334	0.19 467	0.41 486	0.29 490	0.49 411	0.48 475	0.33 372	0.41 394	0.37 399	0.30 436	0.48 392	0.34 458	0.09 320	0.09 426	0.11 407	0.12 463	0.08 206	0.08 260

EDNetEfficientorigin	7.51 625	0.52 580	140.47 650	0.25 426	0.17 418	0.42 493	0.29 490	0.47 388	1.03 591	1.28 600	1.02 578	0.83 574	0.84 585	0.75 521	0.99 576	0.10 369	0.09 426	0.12 445	0.10 386	0.21 536	0.22 550

FAT-Stereo	0.36 485	0.18 420	0.73 505	0.26 460	0.18 440	0.33 421	0.29 490	0.60 535	0.59 529	0.46 512	0.60 521	0.60 537	0.50 542	0.61 465	0.34 458	0.13 465	0.14 517	0.13 466	0.12 463	0.14 464	0.18 519

AF-Net	0.37 495	0.26 504	0.56 439	0.32 536	0.23 522	0.41 486	0.29 490	0.61 539	0.64 544	0.42 491	0.68 543	0.65 554	0.49 540	0.57 442	0.44 503	0.15 503	0.11 478	0.19 540	0.14 504	0.15 478	0.13 452

RGC	0.39 507	0.32 540	0.64 477	0.34 545	0.27 545	0.40 482	0.29 490	0.57 511	0.53 510	0.45 508	0.64 536	0.62 543	0.45 524	0.72 510	0.39 479	0.15 503	0.15 532	0.21 546	0.20 546	0.18 517	0.19 526

CC-Net-ROB	0.43 523	0.47 569	0.65 478	0.37 562	0.23 522	0.51 533	0.29 490	0.66 562	0.49 484	0.46 512	0.51 479	0.48 485	0.38 492	0.96 570	0.35 462	0.34 582	0.23 573	0.55 591	0.25 566	0.31 571	0.20 536

DRN-Test	0.33 467	0.17 406	0.61 458	0.27 488	0.19 467	0.46 512	0.29 490	0.65 556	0.51 496	0.47 519	0.46 455	0.44 465	0.34 471	0.62 473	0.41 494	0.12 446	0.08 391	0.13 466	0.12 463	0.12 431	0.10 377

w-ln-seven-2	0.36 485	0.29 521	1.06 565	0.27 488	0.18 440	0.37 460	0.30 501	0.50 421	0.54 514	0.45 508	0.55 501	0.45 469	0.41 507	0.62 473	0.49 517	0.10 369	0.10 456	0.12 445	0.11 424	0.14 464	0.11 412

ssnet_v2	0.28 424	0.16 387	0.44 354	0.22 282	0.15 364	0.40 482	0.30 501	0.57 511	0.46 461	0.38 447	0.36 339	0.47 479	0.29 422	0.38 359	0.39 479	0.13 465	0.11 478	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.11 412

Nwc_Net	0.37 495	0.25 493	0.68 489	0.31 530	0.24 530	0.44 504	0.30 501	0.65 556	0.50 492	0.37 432	0.69 547	0.58 532	0.45 524	0.60 458	0.40 486	0.15 503	0.12 495	0.19 540	0.21 549	0.14 464	0.13 452

StereoDRNet	0.32 458	0.22 475	0.61 458	0.27 488	0.21 493	0.42 493	0.30 501	0.61 539	0.48 475	0.46 512	0.39 375	0.48 485	0.30 436	0.57 442	0.40 486	0.11 408	0.09 426	0.12 445	0.11 424	0.12 431	0.10 377

pmcnn	0.50 546	0.20 448	0.78 508	0.24 387	0.26 542	0.39 477	0.30 501	0.51 438	0.50 492	0.54 545	1.23 587	2.52 615	0.37 488	0.77 532	0.95 574	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.10 347	0.08 260

MSAF-DinoV2	0.76 582	0.44 565	1.98 602	0.49 581	0.16 395	0.58 549	0.31 506	0.81 588	0.83 576	0.41 481	0.52 487	0.98 583	0.58 556	4.97 626	1.03 578	0.11 408	0.07 304	0.10 351	0.24 561	0.27 563	0.26 566

w-ln-seven	0.42 518	0.30 528	1.18 577	0.26 460	0.22 509	0.58 549	0.31 506	0.62 547	0.81 571	0.58 551	0.61 528	0.53 514	0.36 479	0.57 442	0.65 549	0.11 408	0.10 456	0.13 466	0.12 463	0.15 478	0.13 452

ACVNet-4b	0.72 576	0.81 596	1.33 589	0.72 595	0.50 584	0.80 578	0.31 506	0.71 575	0.80 570	0.50 526	0.72 552	0.95 581	0.43 520	0.96 570	1.20 594	1.13 619	0.21 564	0.76 601	0.45 590	0.65 596	0.46 590

Wz-Net-LNSev	0.34 475	0.29 521	0.91 545	0.26 460	0.21 493	0.47 518	0.31 506	0.54 476	0.54 514	0.44 504	0.52 487	0.50 499	0.35 475	0.39 361	0.39 479	0.11 408	0.11 478	0.10 351	0.09 344	0.14 464	0.13 452

DSFCA	0.27 404	0.13 283	0.36 246	0.20 174	0.17 418	0.38 468	0.31 506	0.47 388	0.43 416	0.43 497	0.37 348	0.39 419	0.29 422	0.52 412	0.32 446	0.12 446	0.10 456	0.10 351	0.11 424	0.11 395	0.10 377

XPNet_ROB	0.33 467	0.20 448	0.43 345	0.27 488	0.18 440	0.37 460	0.31 506	0.55 486	0.50 492	0.51 531	0.53 494	0.58 532	0.37 488	0.63 479	0.45 506	0.17 529	0.12 495	0.13 466	0.12 463	0.15 478	0.14 473

DDUNet	0.41 515	0.50 576	0.48 390	0.44 573	0.39 569	0.46 512	0.32 512	0.50 421	0.43 416	0.45 508	0.52 487	0.57 529	0.36 479	0.48 392	0.33 453	0.33 581	0.21 564	0.55 591	0.25 566	0.37 579	0.32 578

ccnet	0.42 518	0.31 535	0.48 390	0.27 488	0.32 563	0.60 555	0.32 512	0.65 556	0.46 461	0.53 543	0.66 539	0.56 524	0.45 524	0.72 510	0.61 540	0.26 565	0.19 557	0.24 555	0.21 549	0.26 558	0.22 550

S-Stereo	0.38 502	0.20 448	1.05 564	0.27 488	0.22 509	0.38 468	0.32 512	0.55 486	0.66 547	0.39 462	0.59 516	0.49 491	0.41 507	0.75 521	0.40 486	0.12 446	0.15 532	0.13 466	0.13 490	0.16 486	0.21 545

SuperB	0.49 543	0.28 514	2.23 604	0.23 334	0.15 364	0.41 486	0.32 512	0.47 388	0.82 572	0.43 497	0.50 473	0.33 367	0.45 524	0.68 497	1.08 581	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.98 612	0.14 473

RYNet	0.37 495	0.18 420	0.59 453	0.25 426	0.28 550	0.61 556	0.32 512	0.59 526	0.59 529	0.41 481	0.38 362	0.57 529	0.39 498	0.87 552	0.53 528	0.11 408	0.08 391	0.12 445	0.11 424	0.18 517	0.18 519

TDLM	0.30 442	0.21 462	0.38 276	0.28 509	0.15 364	0.33 421	0.32 512	0.52 457	0.47 466	0.38 447	0.43 423	0.39 419	0.29 422	0.91 561	0.28 413	0.14 490	0.08 391	0.13 466	0.11 424	0.12 431	0.10 377

MDST_ROB	0.48 540	0.14 326	0.95 552	0.30 524	0.21 493	1.33 604	0.32 512	0.77 581	0.56 523	1.06 593	0.71 548	0.49 491	0.35 475	1.26 593	0.38 471	0.13 465	0.11 478	0.16 518	0.13 490	0.12 431	0.12 435

FBW_ROB	0.43 523	0.26 504	0.54 429	0.31 530	0.20 485	0.51 533	0.32 512	0.70 573	0.60 533	0.59 552	0.55 501	0.65 554	0.41 507	1.40 600	0.51 525	0.13 465	0.17 546	0.21 546	0.16 525	0.17 503	0.18 519

PDISCO_ROB	0.43 523	0.30 528	0.67 484	0.43 571	0.36 568	0.67 563	0.32 512	0.72 576	0.76 565	0.43 497	0.53 494	0.63 551	0.40 503	0.66 492	0.47 514	0.21 551	0.12 495	0.21 546	0.19 544	0.25 551	0.20 536

WCMA_ROB	0.51 550	0.21 462	0.65 478	0.25 426	0.21 493	0.58 549	0.32 512	0.54 476	0.55 520	0.95 587	1.40 593	1.28 593	0.81 582	0.73 512	0.62 542	0.18 540	0.15 532	0.15 507	0.15 513	0.19 524	0.19 526

RAFT + AFF	0.27 404	0.23 484	0.50 406	0.25 426	0.17 418	0.30 385	0.33 522	0.52 457	0.40 390	0.28 260	0.30 264	0.30 341	0.31 452	0.62 473	0.24 380	0.09 320	0.10 456	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.11 412

CBMV	0.33 467	0.21 462	0.54 429	0.23 334	0.13 268	0.42 493	0.33 522	0.53 468	0.48 475	0.52 537	0.49 470	0.50 499	0.41 507	0.56 438	0.31 441	0.15 503	0.16 539	0.18 532	0.16 525	0.13 446	0.13 452
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.44 529	0.40 559	1.09 568	0.25 426	0.18 440	0.61 556	0.34 524	0.56 502	0.93 587	0.43 497	0.96 574	0.53 514	0.39 498	0.94 566	0.59 536	0.10 369	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.14 464	0.13 452

LRCNet_RVC	10.90 630	14.34 638	9.35 623	15.35 632	8.04 626	1.08 591	0.34 524	8.78 632	0.70 557	12.63 638	16.05 638	9.85 631	6.54 626	8.57 632	6.34 629	20.27 646	5.40 630	23.70 644	21.88 645	14.87 636	13.83 638

FINET	0.34 475	0.27 511	0.80 518	0.24 387	0.24 530	0.36 454	0.34 524	0.54 476	0.72 560	0.39 462	0.47 462	0.32 360	0.30 436	0.51 406	0.32 446	0.19 546	0.17 546	0.13 466	0.12 463	0.18 517	0.16 494

XQC	0.43 523	0.37 553	0.96 554	0.34 545	0.25 538	0.53 543	0.34 524	0.60 535	0.73 563	0.51 531	0.46 455	0.57 529	0.47 533	0.70 502	0.72 555	0.17 529	0.12 495	0.18 532	0.15 513	0.25 551	0.23 557

MonStereo1	0.93 591	0.56 582	0.82 525	0.69 593	0.58 591	1.37 606	0.35 528	0.94 596	1.25 601	0.93 584	1.90 609	1.52 599	2.10 616	1.27 594	0.77 559	0.69 600	0.33 588	0.75 600	0.47 593	0.70 600	0.57 597

rvit_105_1	0.27 404	0.19 436	0.46 373	0.27 488	0.19 467	0.30 385	0.35 528	0.44 359	0.51 496	0.31 337	0.31 278	0.31 351	0.26 371	0.35 346	0.25 390	0.15 503	0.14 517	0.15 507	0.17 534	0.11 395	0.10 377

APVNet	0.36 485	0.20 448	0.70 497	0.26 460	0.22 509	0.52 542	0.35 528	0.61 539	0.44 431	0.38 447	0.52 487	0.48 485	0.38 492	0.84 548	0.46 512	0.13 465	0.14 517	0.15 507	0.16 525	0.16 486	0.15 485

G-Net	0.46 534	0.25 493	0.86 537	0.34 545	0.28 550	0.90 585	0.35 528	0.47 388	0.45 443	0.68 565	1.22 586	0.64 553	0.60 559	0.61 465	0.57 530	0.16 518	0.14 517	0.17 524	0.13 490	0.22 543	0.19 526

MSMD_ROB	0.60 565	0.33 542	0.61 458	0.30 524	0.25 538	0.86 582	0.35 528	0.55 486	0.67 550	1.10 595	1.49 598	1.76 604	0.97 593	0.88 555	0.49 517	0.23 554	0.21 564	0.27 558	0.27 574	0.25 551	0.24 562

Ntro	0.58 561	0.64 588	0.92 547	0.66 592	0.50 584	0.77 573	0.36 533	0.66 562	0.70 557	0.50 526	0.59 516	0.65 554	0.51 545	0.75 521	0.45 506	0.56 594	0.32 587	0.56 594	0.34 580	0.63 593	0.46 590

NCC-stereo	0.39 507	0.25 493	0.69 490	0.32 536	0.28 550	0.46 512	0.36 533	0.65 556	0.52 505	0.40 472	0.57 511	0.56 524	0.47 533	0.73 512	0.45 506	0.17 529	0.14 517	0.18 532	0.25 566	0.16 486	0.16 494

Abc-Net	0.39 507	0.25 493	0.69 490	0.32 536	0.28 550	0.46 512	0.36 533	0.65 556	0.52 505	0.40 472	0.57 511	0.56 524	0.47 533	0.73 512	0.45 506	0.17 529	0.14 517	0.18 532	0.25 566	0.16 486	0.16 494
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.44 529	0.29 521	1.29 587	0.33 543	0.30 559	0.35 449	0.36 533	0.62 547	1.15 600	0.40 472	0.44 434	0.39 419	0.41 507	0.80 540	0.52 526	0.18 540	0.14 517	0.23 553	0.21 549	0.17 503	0.17 506

otaku	0.57 560	0.62 587	0.87 539	0.63 591	0.44 579	0.73 569	0.37 537	0.65 556	0.66 547	0.51 531	0.75 554	0.66 558	0.45 524	0.69 499	0.46 512	0.53 590	0.34 589	0.55 591	0.35 581	0.60 591	0.45 587

FCDSN-DC	0.63 567	0.31 535	0.61 458	0.36 556	0.30 559	0.65 560	0.37 537	0.66 562	0.68 553	1.14 597	1.54 601	1.71 603	1.26 602	0.92 562	0.64 547	0.24 561	0.22 568	0.27 558	0.26 570	0.27 563	0.27 570
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.39 507	0.29 521	1.09 568	0.24 387	0.19 467	0.28 345	0.37 537	0.33 224	0.47 466	0.94 585	0.82 563	0.52 509	0.54 548	0.49 397	0.50 523	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.16 486	0.15 485

ADCMid	0.49 543	0.34 543	1.13 573	0.26 460	0.21 493	0.51 533	0.37 537	0.57 511	0.54 514	0.75 573	0.66 539	0.62 543	0.64 569	0.64 481	1.68 604	0.13 465	0.12 495	0.17 524	0.17 534	0.20 533	0.17 506

ETE_ROB	0.34 475	0.26 504	0.45 365	0.29 512	0.18 440	0.40 482	0.37 537	0.57 511	0.47 466	0.50 526	0.50 473	0.62 543	0.36 479	0.55 427	0.38 471	0.13 465	0.10 456	0.14 492	0.12 463	0.16 486	0.16 494

MeshStereo	0.58 561	0.27 511	0.67 484	0.22 282	0.17 418	0.66 562	0.37 537	0.78 582	0.61 537	1.47 614	1.30 589	1.65 601	0.79 579	1.12 584	0.59 536	0.17 529	0.17 546	0.17 524	0.14 504	0.17 503	0.14 473
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	0.36 485	0.26 504	0.79 515	0.26 460	0.21 493	0.59 552	0.38 543	0.55 486	0.56 523	0.48 523	0.54 497	0.53 514	0.36 479	0.60 458	0.44 503	0.11 408	0.09 426	0.11 407	0.11 424	0.15 478	0.13 452

PSM-AAD	0.25 380	0.10 102	0.30 171	0.24 387	0.12 189	0.26 314	0.38 543	0.34 232	0.28 233	0.35 409	0.39 375	0.28 314	0.79 579	0.30 310	0.16 199	0.07 81	0.06 177	0.12 445	0.11 424	0.08 206	0.21 545

ADCPNet	0.48 540	0.29 521	1.60 597	0.27 488	0.23 522	0.70 568	0.38 543	0.53 468	0.51 496	0.51 531	0.59 516	0.67 559	0.56 552	0.60 458	1.14 586	0.15 503	0.18 552	0.14 492	0.23 559	0.19 524	0.19 526

GANet	0.36 485	0.22 475	0.49 395	0.29 512	0.17 418	0.41 486	0.38 543	0.57 511	0.45 443	0.46 512	0.75 554	0.55 520	0.40 503	0.94 566	0.41 494	0.13 465	0.13 507	0.13 466	0.11 424	0.14 464	0.11 412

PASM	0.45 532	0.35 545	0.90 543	0.35 554	0.33 564	0.39 477	0.38 543	0.50 421	0.61 537	0.52 537	0.51 479	0.62 543	0.45 524	0.93 564	0.48 515	0.26 565	0.29 583	0.29 570	0.33 579	0.29 569	0.26 566

zh-sn7	0.48 540	0.51 578	1.43 592	0.29 512	0.20 485	0.47 518	0.39 548	0.57 511	0.62 539	0.52 537	0.81 561	0.52 509	0.56 552	1.05 579	0.87 568	0.12 446	0.13 507	0.13 466	0.13 490	0.17 503	0.16 494

FC-DCNN v2	0.71 575	0.30 528	0.67 484	0.32 536	0.27 545	0.84 580	0.39 548	0.84 591	0.85 580	1.44 610	1.64 604	2.09 608	1.28 604	1.06 580	0.80 563	0.24 561	0.22 568	0.27 558	0.26 570	0.26 558	0.25 564

ADCP+	0.45 532	0.24 488	1.15 576	0.25 426	0.22 509	0.56 545	0.39 548	0.54 476	0.51 496	0.44 504	0.51 479	0.46 477	0.52 547	0.56 438	1.89 611	0.10 369	0.08 391	0.11 407	0.10 386	0.14 464	0.13 452

FC-DCNN	0.70 574	0.30 528	0.69 490	0.32 536	0.27 545	0.81 579	0.39 548	0.79 585	0.82 572	1.41 606	1.58 603	1.98 606	1.26 602	1.02 577	0.77 559	0.24 561	0.22 568	0.27 558	0.26 570	0.26 558	0.26 566

LALA_ROB	0.36 485	0.25 493	0.46 373	0.30 524	0.21 493	0.47 518	0.39 548	0.61 539	0.51 496	0.52 537	0.51 479	0.69 565	0.36 479	0.50 401	0.43 498	0.17 529	0.11 478	0.16 518	0.14 504	0.17 503	0.15 485

SGM_RVC	0.50 546	0.19 436	0.50 406	0.25 426	0.15 364	0.69 565	0.39 548	0.68 570	0.82 572	0.95 587	0.84 565	1.13 586	0.76 577	1.16 586	0.60 539	0.16 518	0.16 539	0.16 518	0.16 525	0.16 486	0.17 506
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Wz-Net-SNSev	0.43 523	0.41 563	1.27 585	0.30 524	0.21 493	0.44 504	0.41 554	0.61 539	0.65 545	0.46 512	0.65 537	0.62 543	0.39 498	0.74 520	0.59 536	0.12 446	0.11 478	0.12 445	0.13 490	0.16 486	0.14 473

NCCL2	0.35 480	0.26 504	0.49 395	0.36 556	0.22 509	0.41 486	0.41 554	0.53 468	0.42 409	0.47 519	0.46 455	0.61 541	0.39 498	0.55 427	0.37 469	0.16 518	0.13 507	0.21 546	0.21 549	0.16 486	0.16 494

SGM-Forest	0.36 485	0.17 406	0.47 381	0.23 334	0.16 395	0.45 510	0.41 554	0.55 486	0.48 475	0.52 537	0.60 521	0.52 509	0.41 507	0.85 549	0.50 523	0.17 529	0.17 546	0.17 524	0.15 513	0.15 478	0.15 485
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet_1	0.72 576	0.81 596	1.37 591	0.72 595	0.53 588	0.77 573	0.42 557	0.85 594	0.90 583	0.74 572	0.75 554	1.32 595	0.72 575	1.02 577	0.55 529	0.54 592	0.31 586	0.71 598	0.35 581	0.64 595	0.45 587

PA-Net	0.37 495	0.28 514	0.83 528	0.31 530	0.28 550	0.39 477	0.42 557	0.51 438	0.55 520	0.34 392	0.42 410	0.41 441	0.36 479	0.79 536	0.49 517	0.12 446	0.23 573	0.16 518	0.23 559	0.12 431	0.18 519
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
coex-ft	3.44 619	0.73 593	48.55 648	0.24 387	0.19 467	0.50 532	0.43 559	0.47 388	2.40 615	7.03 629	1.20 585	0.97 582	2.23 617	0.73 512	1.92 612	0.12 446	0.15 532	0.14 492	0.12 463	0.21 536	0.43 586

anonymity	0.56 557	0.54 581	0.70 497	0.47 577	0.61 593	0.56 545	0.43 559	0.69 571	0.49 484	0.63 558	0.55 501	0.54 518	0.60 559	0.61 465	0.57 530	0.55 593	0.53 604	0.50 588	0.54 601	0.51 585	0.56 595

PSMNet_ROB	0.33 467	0.24 488	0.54 429	0.31 530	0.21 493	0.42 493	0.43 559	0.59 526	0.47 466	0.37 432	0.44 434	0.49 491	0.31 452	0.64 481	0.43 498	0.14 490	0.10 456	0.15 507	0.14 504	0.13 446	0.11 412

SANet	0.53 555	0.28 514	0.96 554	0.26 460	0.15 364	0.69 565	0.44 562	0.67 567	1.34 604	0.67 564	0.98 577	0.94 579	0.71 574	0.89 557	0.76 556	0.14 490	0.12 495	0.12 445	0.11 424	0.17 503	0.16 494

DStereoO	0.46 534	0.32 540	0.51 416	0.36 556	0.29 558	0.38 468	0.45 563	0.55 486	0.60 533	0.47 519	0.49 470	0.48 485	0.73 576	0.59 455	0.69 553	0.81 607	0.18 552	0.38 580	0.19 544	0.46 584	0.20 536

Wz-Net-TNSev	0.51 550	0.58 583	1.61 599	0.25 426	0.21 493	0.65 560	0.45 563	0.63 554	0.69 555	0.51 531	0.54 497	0.71 568	0.60 559	1.00 575	0.77 559	0.15 503	0.15 532	0.13 466	0.15 513	0.21 536	0.20 536

ADCS	0.58 561	0.40 559	1.35 590	0.29 512	0.24 530	0.55 544	0.45 563	0.67 567	0.83 576	0.76 574	0.71 548	0.68 563	0.60 559	0.76 526	2.23 616	0.16 518	0.16 539	0.16 518	0.17 534	0.22 543	0.22 550

EAI-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.33 208	0.21 220	0.12 189	0.30 385	0.46 566	0.46 380	0.20 114	0.25 228	0.50 473	0.17 167	0.16 209	0.24 194	0.23 369	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.10 386	0.06 61	0.07 187

RTS	0.78 583	0.48 571	4.68 616	0.34 545	0.28 550	1.12 593	0.46 566	0.62 547	1.03 591	0.73 569	0.89 571	0.60 537	0.59 557	1.61 603	1.16 590	0.14 490	0.11 478	0.15 507	0.15 513	0.21 536	0.19 526

RTSA	0.78 583	0.48 571	4.68 616	0.34 545	0.28 550	1.12 593	0.46 566	0.62 547	1.03 591	0.73 569	0.89 571	0.60 537	0.59 557	1.61 603	1.16 590	0.14 490	0.11 478	0.15 507	0.15 513	0.21 536	0.19 526

NVStereoNet_ROB	0.67 571	0.49 575	0.83 528	0.48 578	0.40 571	0.51 533	0.46 566	0.70 573	0.77 567	0.84 578	1.72 606	1.02 584	0.83 584	1.23 591	0.79 562	0.32 580	0.38 592	0.40 583	0.46 591	0.36 578	0.41 585
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	0.55 556	0.48 571	1.02 561	0.45 574	0.49 583	0.49 529	0.47 570	0.72 576	0.72 560	0.45 508	0.82 563	0.47 479	0.60 559	0.50 401	0.63 545	0.39 588	0.39 593	0.44 585	0.51 597	0.52 586	0.37 581

GrayStereo	0.25 380	0.09 59	0.32 192	0.26 460	0.13 268	0.23 253	0.47 570	0.34 232	0.30 266	0.39 462	0.47 462	0.30 341	0.79 579	0.29 295	0.16 199	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.09 344	0.07 134	0.13 452

PVD	0.58 561	0.34 543	0.84 533	0.39 566	0.31 562	0.59 552	0.47 570	0.80 586	1.25 601	0.92 583	1.09 580	0.79 572	0.82 583	0.85 549	0.76 556	0.21 551	0.18 552	0.22 552	0.18 540	0.27 563	0.35 580

NaN_ROB	0.41 515	0.28 514	0.62 466	0.30 524	0.19 467	0.51 533	0.47 570	0.58 520	0.59 529	0.56 548	0.47 462	0.49 491	0.41 507	1.21 590	0.64 547	0.12 446	0.18 552	0.12 445	0.13 490	0.11 395	0.14 473

WZ-Net	0.52 554	0.38 557	1.90 601	0.30 524	0.24 530	0.57 548	0.48 574	0.62 547	0.78 568	0.50 526	0.71 548	0.68 563	0.54 548	0.98 574	0.84 565	0.13 465	0.10 456	0.11 407	0.12 463	0.19 524	0.20 536

GANetREF_RVC	0.43 523	0.47 569	0.69 490	0.38 564	0.20 485	0.51 533	0.48 574	0.66 562	0.66 547	0.46 512	0.46 455	0.50 499	0.44 521	0.90 560	0.39 479	0.27 570	0.21 564	0.32 575	0.18 540	0.27 563	0.22 550
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	0.63 567	0.37 553	2.40 608	0.26 460	0.25 538	0.38 468	0.49 576	0.41 325	1.06 594	1.38 603	0.87 570	0.62 543	0.95 590	0.65 488	1.65 603	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.11 424	0.19 524	0.17 506

SPS-STEREO	0.69 573	0.61 586	0.98 556	0.52 585	0.57 590	0.74 570	0.50 577	0.78 582	0.62 539	0.95 587	0.86 567	0.94 579	0.70 573	1.01 576	0.87 568	0.58 596	0.51 601	0.50 588	0.50 596	0.55 588	0.58 598
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.72 576	0.89 601	1.02 561	0.82 598	0.63 595	0.78 576	0.52 578	0.81 588	0.93 587	0.60 553	0.79 559	0.80 573	0.60 559	0.80 540	0.57 530	0.78 605	0.55 607	0.78 602	0.49 594	0.76 602	0.58 598

LSM	1.64 611	0.40 559	2.56 610	2.02 620	17.61 634	0.51 533	0.52 578	0.61 539	0.76 565	0.82 577	1.11 582	0.63 551	0.54 548	0.75 521	0.49 517	0.16 518	0.24 575	0.18 532	0.21 549	0.25 551	2.42 625

FTStereo	0.28 424	0.10 102	0.43 345	0.23 334	0.13 268	0.21 202	0.53 580	0.34 232	0.26 206	0.38 447	0.95 573	0.30 341	0.56 552	0.32 324	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.19 526

DStereoFS	0.84 586	0.66 590	0.80 518	0.53 586	0.50 584	1.23 599	0.55 581	0.94 596	1.32 603	0.89 580	1.32 590	1.04 585	2.32 619	1.29 596	1.14 586	0.31 579	0.35 590	0.30 572	0.39 588	0.34 575	0.60 601

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 550	0.50 576	0.86 537	0.39 566	0.24 530	0.84 580	0.55 581	0.56 502	0.62 539	0.60 553	0.68 543	0.62 543	0.42 516	1.13 585	0.43 498	0.23 554	0.27 579	0.27 558	0.35 581	0.25 551	0.29 571

DPSNet	0.47 537	0.24 488	0.93 549	0.27 488	0.20 485	0.75 572	0.57 583	0.84 591	0.79 569	0.47 519	0.51 479	0.60 537	0.69 572	0.87 552	0.71 554	0.16 518	0.13 507	0.12 445	0.10 386	0.25 551	0.21 545

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 572	0.64 588	1.06 565	0.45 574	0.27 545	1.40 608	0.58 584	0.78 582	0.92 585	0.84 578	0.86 567	0.88 577	0.68 571	1.33 598	0.68 552	0.37 586	0.29 583	0.34 578	0.36 584	0.43 581	0.37 581

AnyNet_C32	0.51 550	0.40 559	1.10 572	0.29 512	0.28 550	0.59 552	0.58 584	0.54 476	0.60 533	0.62 556	0.66 539	0.54 518	0.54 548	0.78 534	1.74 608	0.15 503	0.14 517	0.15 507	0.17 534	0.20 533	0.20 536

CSAN	0.50 546	0.35 545	0.78 508	0.36 556	0.23 522	0.56 545	0.59 586	0.61 539	0.70 557	0.64 560	0.78 558	0.65 554	0.60 559	1.38 599	0.62 542	0.21 551	0.17 546	0.20 544	0.20 546	0.18 517	0.18 519

AnyNet_C01	0.65 569	0.58 583	2.60 611	0.32 536	0.26 542	0.88 583	0.61 587	0.63 554	0.62 539	0.68 565	0.96 574	0.76 571	0.60 559	0.96 570	1.43 599	0.16 518	0.16 539	0.17 524	0.17 534	0.23 546	0.23 557

ACVNet_2	0.89 588	0.87 600	1.25 583	0.82 598	0.62 594	0.97 588	0.62 588	1.14 601	1.42 606	1.00 590	1.40 593	1.47 598	0.84 585	1.11 582	0.66 550	0.61 597	0.43 596	0.78 602	0.49 594	0.75 601	0.52 593

ADCL	0.47 537	0.22 475	1.00 558	0.27 488	0.19 467	0.74 570	0.64 589	0.54 476	0.69 555	0.56 548	0.71 548	0.55 520	0.60 559	0.60 458	1.43 599	0.11 408	0.09 426	0.13 466	0.13 490	0.14 464	0.14 473

MFMNet_re	0.72 576	0.76 594	0.99 557	0.62 590	0.70 598	0.77 573	0.67 590	0.75 579	0.83 576	0.78 576	0.86 567	0.69 565	0.78 578	0.71 505	0.61 540	0.66 599	0.59 610	0.61 595	0.58 605	0.68 599	0.71 609

IMH	1.05 597	0.95 605	1.00 558	1.01 605	0.78 603	1.11 592	0.68 591	1.38 605	1.43 607	1.00 590	1.72 606	1.43 596	1.14 595	1.73 608	0.89 570	1.09 616	0.55 607	0.99 609	0.57 604	0.87 606	0.62 607

IMH-64-1	0.91 589	0.86 598	0.84 533	0.97 603	0.75 600	0.92 586	0.71 592	1.27 602	1.10 597	0.89 580	1.45 595	1.14 587	0.96 591	1.19 587	0.84 565	0.74 602	0.51 601	0.97 607	0.55 602	0.84 604	0.60 601

IMH-64	0.91 589	0.86 598	0.84 533	0.97 603	0.75 600	0.92 586	0.71 592	1.27 602	1.10 597	0.89 580	1.45 595	1.14 587	0.96 591	1.19 587	0.84 565	0.74 602	0.51 601	0.97 607	0.55 602	0.84 604	0.60 601

THIR-Stereo	0.29 435	0.12 218	0.41 322	0.19 112	0.11 130	0.28 345	0.72 594	0.32 208	0.35 325	0.37 432	0.65 537	0.34 374	0.50 542	0.57 442	0.45 506	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.09 344	0.07 134	0.07 187

TorneroNet-64	1.43 605	1.03 607	1.20 580	1.10 609	0.86 609	2.26 616	0.73 595	1.84 615	3.84 623	1.25 599	2.25 617	2.69 617	1.42 607	1.76 610	1.43 599	0.76 604	0.50 599	1.09 612	0.66 608	1.23 615	0.76 614

WAO-8	1.46 607	1.10 610	1.09 568	1.10 609	0.84 607	2.06 612	0.75 596	1.84 615	3.83 621	1.44 610	2.21 615	2.15 609	1.43 608	3.17 619	1.19 592	0.91 611	0.65 616	1.09 612	0.79 614	0.90 608	0.71 609

WAO-6	1.07 598	0.93 604	0.92 547	0.96 602	0.78 603	1.28 602	0.75 596	1.34 604	2.00 613	1.02 592	1.54 601	1.59 600	1.22 600	1.31 597	1.14 586	0.78 605	0.55 607	1.02 611	0.75 613	0.83 603	0.69 608

Venus	1.46 607	1.10 610	1.09 568	1.10 609	0.84 607	2.06 612	0.75 596	1.84 615	3.83 621	1.44 610	2.21 615	2.15 609	1.43 608	3.17 619	1.19 592	0.91 611	0.65 616	1.09 612	0.79 614	0.90 608	0.71 609

Dean	1.17 601	1.04 608	1.49 595	1.03 607	0.78 603	1.20 598	0.77 599	1.48 610	1.96 611	1.28 600	1.99 612	2.15 609	1.14 595	1.25 592	1.00 577	0.81 607	0.60 611	1.01 610	0.69 610	0.92 610	0.74 612

ELAS	0.74 580	0.36 548	0.85 536	0.36 556	0.33 564	1.36 605	0.77 599	0.93 595	0.92 585	1.41 606	1.53 600	1.16 590	1.17 598	0.95 569	1.03 578	0.26 565	0.25 577	0.28 566	0.28 577	0.31 571	0.30 572
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet	2.22 615	1.08 609	1.24 582	1.14 613	0.90 610	5.58 623	0.80 601	2.12 620	8.69 629	2.58 621	5.42 626	3.88 622	1.97 614	1.78 612	1.87 610	0.86 609	0.54 606	1.15 616	0.74 612	1.23 615	0.85 615

MANE	1.41 604	0.36 548	0.74 506	0.43 571	0.41 572	2.16 615	0.80 601	2.39 622	3.38 618	2.22 619	3.06 621	3.54 621	2.73 622	2.15 615	1.94 613	0.28 573	0.27 579	0.30 572	0.46 591	0.28 568	0.34 579

WAO-7	1.01 594	0.89 601	0.93 549	0.83 600	0.66 597	1.18 595	0.81 603	1.40 606	1.57 609	1.11 596	1.76 608	1.45 597	1.19 599	1.50 602	1.14 586	0.61 597	0.62 614	0.70 597	0.68 609	0.66 598	0.60 601

LVE	1.13 599	1.02 606	1.28 586	1.01 605	0.80 606	1.29 603	0.81 603	1.47 609	1.96 611	1.07 594	1.90 609	1.90 605	1.01 594	1.48 601	0.91 571	0.93 613	0.61 613	0.94 606	0.69 610	0.87 606	0.75 613

SGM+DAISY	0.87 587	0.66 590	1.30 588	0.51 582	0.60 592	1.03 590	0.84 605	0.76 580	0.73 563	1.39 604	1.51 599	1.31 594	1.22 600	1.11 582	1.08 581	0.57 595	0.53 604	0.51 590	0.51 597	0.54 587	0.61 605

notaker	1.45 606	1.34 616	1.48 593	1.40 616	1.07 613	1.18 595	0.85 606	1.48 610	1.40 605	1.51 615	3.46 622	2.40 614	1.81 613	1.76 610	1.45 602	1.11 617	0.69 619	1.38 619	0.87 616	1.31 617	0.97 617

PWCK	1.00 592	1.17 613	1.70 600	0.91 601	0.41 572	1.19 597	0.92 607	1.10 599	1.14 599	1.16 598	1.14 583	1.25 592	0.88 588	1.75 609	1.04 580	0.87 610	0.50 599	0.87 605	0.53 600	0.96 611	0.52 593

ELAS_RVC	0.74 580	0.36 548	1.00 558	0.37 562	0.33 564	0.88 583	0.93 608	0.83 590	1.08 596	1.35 602	1.33 592	1.24 591	1.33 606	1.06 580	0.95 574	0.27 570	0.25 577	0.29 570	0.27 574	0.30 570	0.30 572
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.01 594	1.16 612	4.72 618	0.70 594	0.47 581	1.24 600	0.96 609	0.97 598	0.89 581	0.65 562	0.77 557	0.87 575	0.85 587	2.09 613	1.68 604	0.38 587	0.39 593	0.31 574	0.27 574	0.43 581	0.39 583

LE_ROB	1.76 612	0.20 448	2.68 612	0.48 578	0.52 587	0.78 576	0.96 609	0.84 591	6.61 628	7.40 630	2.08 614	2.08 607	4.83 624	1.27 594	3.79 623	0.10 369	0.08 391	0.12 445	0.11 424	0.11 395	0.10 377

SGM-ForestM	1.36 602	0.28 514	0.79 515	0.26 460	0.16 395	2.26 616	1.00 611	1.42 607	1.46 608	2.38 620	2.05 613	5.95 628	2.66 621	2.95 618	2.46 618	0.17 529	0.18 552	0.18 532	0.18 540	0.15 478	0.18 519

HanzoNet	2.97 618	1.69 619	2.29 605	1.74 619	1.33 617	1.53 610	1.03 612	1.99 618	2.64 616	5.51 627	5.16 625	5.90 627	6.82 629	4.32 625	3.29 621	3.16 627	2.02 627	1.92 623	2.87 628	2.24 622	1.89 623

KSHMR	1.89 614	1.36 617	1.60 597	1.47 618	1.22 616	1.38 607	1.06 613	1.79 614	5.97 627	1.42 608	5.65 627	2.98 619	1.14 595	2.23 616	1.20 594	1.27 620	1.12 621	1.46 621	1.10 621	1.32 618	1.15 620

ktn	1.77 613	1.36 617	1.22 581	1.43 617	1.14 614	1.52 609	1.08 614	1.51 612	3.96 624	2.77 623	4.69 624	3.35 620	1.46 610	1.69 607	1.25 596	1.43 621	0.77 620	1.45 620	0.99 619	1.32 618	0.96 616

UNDER WATER	1.59 610	1.22 615	2.36 606	1.38 615	1.03 612	1.67 611	1.10 615	1.54 613	3.63 619	1.44 610	1.47 597	2.85 618	2.25 618	1.67 606	1.94 613	1.06 615	0.62 614	1.31 618	0.93 618	1.21 614	1.02 618

CrosDoStereo	0.31 449	0.10 102	0.49 395	0.18 65	0.12 189	0.22 231	1.11 616	0.34 232	0.37 349	0.38 447	0.61 528	0.28 314	0.46 530	0.61 465	0.57 530	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.07 187

DeepStereo_LL	0.31 449	0.10 102	0.49 395	0.18 65	0.12 189	0.22 231	1.11 616	0.34 232	0.37 349	0.38 447	0.61 528	0.28 314	0.46 530	0.61 465	0.57 530	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.07 187

UNDER WATER-64	1.55 609	1.19 614	2.52 609	1.31 614	0.95 611	2.12 614	1.21 618	1.45 608	3.19 617	1.43 609	1.32 590	2.64 616	2.04 615	1.63 605	1.83 609	1.11 617	0.67 618	1.28 617	0.92 617	1.19 613	1.02 618

SAMSARA	0.56 557	0.39 558	0.80 518	0.60 589	0.46 580	1.00 589	1.23 619	0.67 567	0.68 553	0.71 568	0.54 497	0.89 578	0.57 555	0.81 543	0.62 542	0.19 546	0.22 568	0.18 532	0.18 540	0.27 563	0.25 564

DGSMNet	0.61 566	0.29 521	0.91 545	0.51 582	0.70 598	0.62 558	1.38 620	0.59 526	0.55 520	0.37 432	0.61 528	0.52 509	0.33 462	0.65 488	0.43 498	0.53 590	0.60 611	0.67 596	0.61 606	0.63 593	0.61 605

DStereoSA	0.81 585	0.37 553	1.08 567	0.51 582	0.65 596	0.67 563	1.44 621	0.74 578	1.06 594	0.54 545	1.67 605	0.49 491	1.78 612	0.96 570	1.69 606	0.28 573	0.43 596	0.27 558	0.51 597	0.40 580	0.58 598

MultiAttention	1.02 596	0.13 283	0.43 345	0.35 554	0.43 576	5.36 622	1.71 622	0.69 571	0.53 510	0.36 425	0.63 534	0.55 520	0.22 308	7.60 630	0.43 498	0.09 320	0.06 177	0.14 492	0.24 561	0.26 558	0.30 572

JetBlue	1.14 600	0.76 594	2.36 606	0.59 588	0.75 600	3.04 619	1.78 623	1.11 600	0.90 583	0.94 585	1.10 581	1.66 602	1.28 604	2.09 613	1.72 607	0.43 589	0.36 591	0.38 580	0.38 587	0.58 590	0.56 595

MADNet++	2.26 616	1.80 620	2.06 603	2.13 622	1.97 620	2.61 618	1.79 624	2.38 621	2.16 614	2.75 622	2.65 619	2.38 613	2.43 620	3.17 619	3.21 620	2.17 624	1.95 625	1.94 624	1.63 623	2.06 621	2.01 624

JetRed	2.30 617	2.64 622	6.12 620	1.12 612	1.38 618	5.85 625	3.29 625	1.99 618	1.67 610	1.98 617	1.95 611	2.16 612	1.60 611	2.48 617	4.10 624	1.05 614	1.60 622	1.09 612	1.01 620	1.67 620	1.28 621

BEATNet-Init1	4.73 623	2.61 621	13.29 634	0.58 587	0.53 588	10.12 630	3.33 626	4.83 627	5.01 626	8.75 631	8.51 629	14.08 638	7.60 630	7.70 631	5.34 627	0.28 573	0.28 582	0.34 578	0.37 585	0.57 589	0.45 587

TCMNet-wrong-test	4.29 620	5.57 627	4.65 615	11.33 631	10.39 629	5.73 624	4.48 627	4.13 626	1.02 590	1.91 616	2.39 618	6.16 629	3.62 623	3.84 624	4.50 626	1.99 623	0.47 598	1.97 625	1.69 624	5.69 629	4.31 629

DPSimNet_ROB	4.34 621	4.23 623	6.89 622	3.67 623	3.68 621	4.75 620	5.21 628	2.67 623	3.68 620	5.82 628	3.95 623	5.57 624	6.72 628	3.46 623	4.48 625	4.05 630	2.88 628	4.68 630	3.12 630	3.69 624	3.62 628

HaxPig	17.72 638	20.22 648	19.73 636	16.53 633	16.51 633	9.27 629	9.33 629	14.34 640	13.27 635	18.65 639	18.70 639	17.35 639	16.77 640	17.04 640	16.45 640	22.05 647	20.89 647	22.27 643	21.53 644	21.29 644	22.13 648

MEDIAN_ROB	21.21 639	24.62 649	23.47 646	19.58 634	19.65 638	13.22 632	10.96 630	17.88 641	17.00 641	22.14 649	22.02 641	20.86 641	20.36 641	21.06 641	19.71 641	25.63 648	24.13 648	26.21 645	25.20 646	25.17 645	25.38 649

AVERAGE_ROB	25.43 647	29.06 650	27.24 647	24.63 645	24.20 647	17.73 637	12.61 631	22.29 644	21.39 644	26.79 651	26.16 650	25.20 649	24.64 651	25.07 649	23.53 642	29.96 649	28.40 649	30.60 646	29.58 647	29.72 646	29.84 650

tt	4.71 622	0.10 102	3.94 614	2.06 621	1.53 619	10.14 631	16.88 632	9.27 633	4.98 625	1.39 604	1.02 578	4.68 623	4.90 625	3.35 622	5.86 628	5.76 631	9.15 636	2.24 627	2.53 626	3.10 623	1.32 622

USTest	6.88 624	5.23 626	5.63 619	7.22 627	7.29 624	14.34 633	22.76 633	8.48 631	9.32 630	5.42 626	6.39 628	6.29 630	6.64 627	6.92 629	8.62 631	1.94 622	3.29 629	2.16 626	2.55 627	3.85 625	3.29 627

xxxxx1	15.27 633	9.54 630	10.31 627	20.13 635	18.88 635	17.08 634	23.03 634	10.36 634	10.99 632	9.21 632	9.62 630	10.74 633	10.61 634	10.72 634	13.89 637	7.97 635	9.20 637	31.85 647	44.72 649	12.84 633	13.69 635

tt_ll	15.27 633	9.54 630	10.31 627	20.13 635	18.88 635	17.08 634	23.03 634	10.36 634	10.99 632	9.21 632	9.62 630	10.74 633	10.61 634	10.72 634	13.89 637	7.97 635	9.20 637	31.85 647	44.72 649	12.84 633	13.69 635

ff	15.27 633	9.54 630	10.31 627	20.13 635	18.88 635	17.08 634	23.03 634	10.36 634	10.99 632	9.21 632	9.62 630	10.74 633	10.61 634	10.72 634	13.89 637	7.97 635	9.20 637	31.85 647	44.72 649	12.84 633	13.69 635

DGTPSM_ROB	8.34 626	5.10 624	10.37 632	5.31 625	10.18 627	8.33 627	23.60 637	6.06 629	13.41 636	4.90 624	10.87 634	5.65 625	10.44 631	6.17 627	12.59 632	3.74 628	7.55 631	3.69 628	7.26 633	4.14 626	7.46 630

DPSMNet_ROB	8.40 627	5.11 625	10.49 633	5.58 626	10.25 628	8.34 628	23.62 638	6.07 630	13.45 637	4.93 625	10.88 635	5.66 626	10.44 631	6.24 628	12.64 633	3.98 629	7.61 632	3.76 629	7.30 634	4.20 627	7.51 631

Anonymous_1	16.62 637	9.35 629	9.84 624	10.66 628	14.64 632	18.66 638	27.12 639	12.64 637	13.51 638	10.76 637	10.30 633	10.13 632	10.60 633	11.06 637	12.74 634	15.87 645	7.74 633	16.92 642	43.48 648	58.66 651	7.68 632

DPSM_ROB	11.49 631	9.87 633	10.35 630	11.13 629	11.31 630	19.11 639	27.51 640	13.37 638	14.21 639	10.31 635	11.06 636	10.96 636	11.27 637	11.96 638	13.59 635	6.78 633	8.19 634	6.03 632	7.09 631	7.93 630	7.73 633

DPSM	11.49 631	9.87 633	10.35 630	11.13 629	11.31 630	19.11 639	27.51 640	13.37 638	14.21 639	10.31 635	11.06 636	10.96 636	11.27 637	11.96 638	13.59 635	6.78 633	8.19 634	6.03 632	7.09 631	7.93 630	7.73 633

RSGM-EC	29.65 648	17.75 639	10.04 625	35.31 646	33.15 648	26.42 641	46.65 642	19.89 642	17.74 642	18.92 640	23.36 648	30.14 650	23.59 649	41.87 650	45.99 650	59.56 650	34.38 650	33.25 650	20.37 642	34.97 647	19.60 646

acva	29.65 648	17.75 639	10.04 625	35.31 646	33.15 648	26.42 641	46.65 642	19.89 642	17.74 642	18.92 640	23.36 648	30.14 650	23.59 649	41.87 650	45.99 650	59.56 650	34.38 650	33.25 650	20.37 642	34.97 647	19.60 646

LSM0	24.24 646	19.98 647	22.32 645	24.22 644	40.14 650	38.48 648	55.20 644	26.95 649	28.57 645	20.49 642	21.83 640	22.26 648	22.75 645	24.22 648	27.30 643	13.66 644	16.32 640	12.19 641	14.15 635	16.10 643	17.66 645

FlowAnything	23.14 643	19.87 642	20.79 642	22.50 642	22.74 640	38.39 646	55.46 645	26.89 647	28.72 649	20.77 648	22.29 647	22.07 645	22.72 642	23.99 642	27.41 649	13.60 641	16.55 646	12.15 639	14.36 641	15.97 641	15.52 639

Selective-RAFT-Error	23.16 644	19.93 645	20.87 643	22.54 643	22.81 644	38.52 650	55.47 646	27.01 650	28.83 650	20.66 647	22.25 645	22.09 647	22.80 647	24.09 646	27.36 645	13.61 643	16.48 642	12.15 639	14.28 637	15.99 642	15.57 644

RAFT-FEzeroshot	23.10 640	19.88 643	20.56 639	22.49 639	22.75 641	38.38 644	55.50 647	26.84 645	28.66 646	20.60 644	22.10 642	22.05 643	22.74 643	24.00 644	27.37 647	13.59 638	16.48 642	12.14 635	14.28 637	15.96 639	15.54 641

RAFT-FE	23.10 640	19.88 643	20.56 639	22.49 639	22.75 641	38.38 644	55.50 647	26.84 645	28.66 646	20.60 644	22.10 642	22.05 643	22.74 643	24.00 644	27.37 647	13.59 638	16.48 642	12.14 635	14.28 637	15.96 639	15.54 641

CasAABBNet	23.10 640	19.86 641	20.64 641	22.47 638	22.73 639	38.41 647	55.50 647	26.89 647	28.70 648	20.61 646	22.15 644	22.08 646	22.75 645	23.99 642	27.36 645	13.59 638	16.48 642	12.14 635	14.27 636	15.95 637	15.53 640

Hybrid-DGEV	23.16 644	19.94 646	20.96 644	22.49 639	22.75 641	38.51 649	55.52 650	27.09 651	28.90 651	20.58 643	22.25 645	22.00 642	22.80 647	24.11 647	27.33 644	13.60 641	16.47 641	12.14 635	14.30 640	15.95 637	15.54 641

PML	16.10 636	12.82 637	6.78 621	5.23 624	7.76 625	33.92 643	66.56 651	5.30 628	10.28 631	26.12 650	68.59 651	20.51 640	13.49 639	10.06 633	6.78 630	5.96 632	2.00 626	6.04 634	2.18 625	8.96 632	2.60 626

test_example2	101.33 650	108.28 651	68.15 649	98.43 648	106.93 651	89.75 651	102.43 652	36.80 652	97.65 652	129.04 652	130.15 652	65.26 652	66.62 652	92.11 652	80.24 652	144.10 652	199.48 652	81.81 652	103.01 652	125.01 652	101.27 651

ccccc		256.29 652		354.40 651	364.36 652	149.10 652		152.89 653		153.93 653		164.00 653		268.02 653		390.55 653	349.22 653	244.59 653	219.82 653	412.30 653

ASD4		6.65 628

Low-res two-view benchmark