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

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 44	0.09 54	0.09 1	0.14 100	0.10 1	0.14 39	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 149	0.06 147	0.05 7	0.05 34

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.10 8	0.09 80	0.14 8	0.19 146	0.07 2	0.16 91	0.12 32	0.16 14	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 167	0.13 191	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L1	0.10 8	0.08 34	0.19 86	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 66	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 110	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

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

MLG-Stereo	0.10 8	0.08 34	0.15 22	0.18 91	0.07 2	0.15 51	0.11 20	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 137	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 116	0.37 617	0.36 307	0.14 2	0.07 2	0.11 12	0.12 32	0.17 20	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 74	0.20 182	0.10 6	0.09 379	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.24 614	0.05 34

MGA	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.10 118	0.15 51	0.10 8	0.18 30	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 65	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 140

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

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

LiteMatch*	0.11 41	0.07 4	0.22 126	0.16 20	0.10 118	0.13 22	0.13 66	0.18 30	0.14 39	0.09 12	0.09 16	0.09 27	0.10 74	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.06 140

aanet-new-90k	0.12 70	0.11 215	0.28 202	0.20 220	0.09 54	0.15 51	0.14 100	0.22 92	0.16 64	0.09 12	0.11 42	0.09 27	0.12 146	0.20 182	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

LiteMatch	0.12 70	0.13 340	0.15 22	0.19 146	0.10 118	0.15 51	0.17 241	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 92	0.21 354	0.14 31	0.22 410	0.08 284	0.05 39	0.08 244	0.06 147	0.08 260	0.07 236

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 91	0.10 8	0.20 59	0.14 39	0.09 12	0.10 30	0.09 27	0.12 146	0.13 12	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.05 65	0.06 97	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 51	0.12 32	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.14 31	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

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

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

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

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

LGtest1	0.10 8	0.08 34	0.17 63	0.17 44	0.08 23	0.13 22	0.09 2	0.16 14	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.09 27	0.09 33	0.15 65	0.11 42	0.08 284	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.06 140

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

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

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

aanet-new-70k	0.12 70	0.10 135	0.27 185	0.19 146	0.08 23	0.16 91	0.14 100	0.21 74	0.15 54	0.10 31	0.13 81	0.10 57	0.12 146	0.20 182	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 116	0.11 215	0.44 415	0.21 274	0.08 23	0.14 33	0.14 100	0.21 74	0.16 64	0.10 31	0.13 81	0.10 57	0.13 191	0.18 137	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 70	0.09 80	0.17 63	0.19 146	0.11 172	0.14 33	0.16 195	0.21 74	0.20 158	0.10 31	0.17 167	0.11 92	0.12 146	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 302	0.05 7	0.06 140

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 41	0.09 80	0.17 63	0.18 91	0.10 118	0.15 51	0.16 195	0.23 115	0.15 54	0.10 31	0.16 149	0.09 27	0.11 112	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 302	0.05 7	0.08 314

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 155	0.19 498	0.70 560	0.17 44	0.12 239	0.13 22	0.14 100	0.24 134	0.17 90	0.10 31	0.12 62	0.10 57	0.10 74	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 220	0.05 7	0.07 236

Pro-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 44	0.10 118	0.17 125	0.13 66	0.11 2	0.13 23	0.10 31	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 227	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.08 302	0.05 7	0.05 34

MatchStereo	0.11 41	0.08 34	0.23 139	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 59	0.17 90	0.10 31	0.15 130	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 33	0.12 32	0.19 40	0.15 54	0.10 31	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 65	0.13 163	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 51	0.12 32	0.18 30	0.19 129	0.10 31	0.10 30	0.11 92	0.10 74	0.15 65	0.13 163	0.06 49	0.06 234	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

VIP-Stereo	0.12 70	0.12 273	0.21 111	0.18 91	0.11 172	0.24 332	0.12 32	0.19 40	0.18 110	0.10 31	0.13 81	0.11 92	0.09 33	0.19 162	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

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

zero-FE	0.16 207	0.08 34	0.81 585	0.19 146	0.18 506	0.12 16	0.15 148	0.19 40	0.19 129	0.10 31	0.10 30	0.13 135	0.12 146	0.21 207	0.19 342	0.08 284	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.19 589	0.06 140

AdaDepth	0.11 41	0.09 80	0.20 99	0.20 220	0.10 118	0.19 188	0.13 66	0.16 14	0.13 23	0.10 31	0.10 30	0.09 27	0.09 33	0.19 162	0.12 108	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 147	0.05 7	0.05 34

S2M2_XL	0.10 8	0.09 80	0.21 111	0.14 2	0.10 118	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 31	0.11 42	0.09 27	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.09 379	0.07 365	0.08 244	0.07 220	0.08 260	0.06 140
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test3	0.10 8	0.08 34	0.16 43	0.17 44	0.08 23	0.16 91	0.12 32	0.17 20	0.12 16	0.10 31	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 140

LG-G_1	0.11 41	0.08 34	0.18 76	0.18 91	0.07 2	0.21 261	0.09 2	0.19 40	0.11 8	0.10 31	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.19 162	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 140

LG-G	0.11 41	0.08 34	0.18 76	0.18 91	0.07 2	0.21 261	0.09 2	0.19 40	0.11 8	0.10 31	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.19 162	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 140

GREAT-IGEV	0.12 70	0.09 80	0.25 163	0.16 20	0.11 172	0.14 33	0.16 195	0.17 20	0.17 90	0.10 31	0.15 130	0.09 27	0.09 33	0.18 137	0.10 6	0.06 49	0.07 365	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.10 435
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
dual_stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 44	0.08 23	0.09 1	0.13 66	0.24 134	0.13 23	0.10 31	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 137	0.12 108	0.07 124	0.06 234	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-Stereo++	0.11 41	0.08 34	0.15 22	0.19 146	0.11 172	0.14 33	0.10 8	0.22 92	0.18 110	0.10 31	0.13 81	0.10 57	0.11 112	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 70	0.08 34	0.17 63	0.18 91	0.13 319	0.09 1	0.11 20	0.16 14	0.15 54	0.10 31	0.08 15	0.10 57	0.10 74	0.21 207	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.16 550	0.24 627

aanet-new-60k	0.12 70	0.11 215	0.32 249	0.20 220	0.08 23	0.16 91	0.13 66	0.19 40	0.17 90	0.11 53	0.12 62	0.11 92	0.11 112	0.19 162	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

aanet-new-40k	0.12 70	0.11 215	0.27 185	0.19 146	0.11 172	0.16 91	0.14 100	0.19 40	0.14 39	0.11 53	0.14 116	0.10 57	0.11 112	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 70	0.12 273	0.28 202	0.19 146	0.08 23	0.17 125	0.15 148	0.22 92	0.18 110	0.11 53	0.14 116	0.10 57	0.11 112	0.17 110	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 70	0.13 340	0.28 202	0.20 220	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.20 59	0.16 64	0.11 53	0.14 116	0.09 27	0.13 191	0.18 137	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.06 140

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 41	0.10 135	0.26 173	0.18 91	0.09 54	0.14 33	0.14 100	0.20 59	0.13 23	0.11 53	0.13 81	0.10 57	0.11 112	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 147	0.05 7	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 70	0.11 215	0.24 149	0.20 220	0.09 54	0.19 188	0.15 148	0.26 171	0.20 158	0.11 53	0.12 62	0.10 57	0.13 191	0.17 110	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 155	0.21 525	0.47 443	0.17 44	0.12 239	0.15 51	0.14 100	0.24 134	0.16 64	0.11 53	0.14 116	0.12 115	0.10 74	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 234	0.06 43	0.08 302	0.05 7	0.07 236

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 70	0.08 34	0.29 216	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.14 100	0.19 40	0.17 90	0.11 53	0.14 116	0.11 92	0.12 146	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 147	0.05 7	0.19 589

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 70	0.09 80	0.18 76	0.18 91	0.09 54	0.13 22	0.16 195	0.25 151	0.21 178	0.11 53	0.16 149	0.09 27	0.11 112	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 220	0.04 1	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 116	0.11 215	0.38 335	0.17 44	0.11 172	0.17 125	0.14 100	0.23 115	0.17 90	0.11 53	0.14 116	0.13 135	0.11 112	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

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

NLSM3	0.13 116	0.10 135	0.17 63	0.21 274	0.13 319	0.18 153	0.16 195	0.30 244	0.24 237	0.11 53	0.15 130	0.12 115	0.13 191	0.17 110	0.15 230	0.05 9	0.05 39	0.08 244	0.08 302	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 91	0.13 66	0.21 74	0.11 8	0.11 53	0.11 42	0.10 57	0.10 74	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.06 234	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DDF-Stereo	0.13 116	0.08 34	0.19 86	0.19 146	0.16 460	0.12 16	0.15 148	0.18 30	0.18 110	0.11 53	0.10 30	0.13 135	0.12 146	0.23 237	0.19 342	0.08 284	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.21 601	0.06 140

Monster-pub-mixall	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.11 12	0.09 2	0.20 59	0.12 16	0.11 53	0.11 42	0.08 4	0.08 15	0.23 237	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 140

Replicate-Monster	0.12 70	0.10 135	0.32 249	0.16 20	0.08 23	0.17 125	0.10 8	0.22 92	0.19 129	0.11 53	0.10 30	0.10 57	0.09 33	0.19 162	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.08 314

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

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

111111	0.11 41	0.07 4	0.17 63	0.19 146	0.11 172	0.13 22	0.11 20	0.22 92	0.15 54	0.11 53	0.12 62	0.12 115	0.08 15	0.18 137	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 260	0.06 140

LG-Stereo	0.13 116	0.10 135	0.24 149	0.20 220	0.09 54	0.16 91	0.18 288	0.21 74	0.18 110	0.11 53	0.17 167	0.09 27	0.09 33	0.15 65	0.14 200	0.05 9	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.07 179	0.05 34

SGD-Stereo	0.11 41	0.08 34	0.17 63	0.17 44	0.07 2	0.17 125	0.13 66	0.18 30	0.16 64	0.11 53	0.13 81	0.11 92	0.12 146	0.18 137	0.11 42	0.08 284	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.04 1

SCV	0.14 155	0.14 387	0.24 149	0.21 274	0.11 172	0.15 51	0.16 195	0.31 254	0.18 110	0.11 53	0.15 130	0.13 135	0.10 74	0.23 237	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.09 341	0.06 140

AIO_rvc	0.12 70	0.11 215	0.22 126	0.19 146	0.10 118	0.15 51	0.17 241	0.20 59	0.16 64	0.11 53	0.13 81	0.13 135	0.08 15	0.22 227	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.07 236

HUF	0.15 191	0.11 215	0.38 335	0.17 44	0.11 172	0.16 91	0.17 241	0.22 92	0.20 158	0.11 53	0.13 81	0.14 167	0.11 112	0.18 137	0.12 108	0.07 124	0.20 627	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.14 535

AIO_test	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.19 146	0.11 172	0.15 51	0.17 241	0.19 40	0.16 64	0.11 53	0.13 81	0.14 167	0.09 33	0.20 182	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

castereo++	0.13 116	0.10 135	0.18 76	0.18 91	0.10 118	0.27 383	0.13 66	0.23 115	0.23 221	0.11 53	0.13 81	0.16 209	0.10 74	0.18 137	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.05 7	0.04 1

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

DEFOM-Stereo	0.11 41	0.08 34	0.17 63	0.17 44	0.09 54	0.22 289	0.14 100	0.14 5	0.16 64	0.11 53	0.10 30	0.09 27	0.08 15	0.21 207	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

U	1.00 657	0.09 80	0.21 111	0.21 274	3.68 689	6.12 692	0.14 100	0.21 74	0.21 178	0.11 53	0.11 42	0.10 57	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 124	0.05 39	5.42 699	2.90 697	0.07 179	0.06 140

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 70	0.08 34	0.29 216	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.14 100	0.19 40	0.17 90	0.11 53	0.14 116	0.11 92	0.12 146	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 147	0.05 7	0.19 589

aanet-new-34k	0.12 70	0.11 215	0.26 173	0.19 146	0.07 2	0.14 33	0.14 100	0.21 74	0.18 110	0.12 83	0.15 130	0.11 92	0.12 146	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

aanet-new-32k	0.12 70	0.11 215	0.27 185	0.20 220	0.09 54	0.18 153	0.13 66	0.18 30	0.13 23	0.12 83	0.12 62	0.13 135	0.13 191	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 70	0.11 215	0.27 185	0.20 220	0.09 54	0.18 153	0.13 66	0.18 30	0.13 23	0.12 83	0.12 62	0.13 135	0.13 191	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 70	0.11 215	0.35 287	0.20 220	0.08 23	0.16 91	0.14 100	0.19 40	0.14 39	0.12 83	0.14 116	0.12 115	0.12 146	0.15 65	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.07 220	0.07 179	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 70	0.11 215	0.28 202	0.20 220	0.08 23	0.15 51	0.13 66	0.22 92	0.19 129	0.12 83	0.14 116	0.12 115	0.12 146	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 70	0.11 215	0.26 173	0.20 220	0.08 23	0.14 33	0.12 32	0.21 74	0.19 129	0.12 83	0.12 62	0.12 115	0.11 112	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 70	0.12 273	0.27 185	0.21 274	0.09 54	0.19 188	0.14 100	0.24 134	0.17 90	0.12 83	0.13 81	0.11 92	0.12 146	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 70	0.11 215	0.23 139	0.22 343	0.09 54	0.16 91	0.14 100	0.24 134	0.19 129	0.12 83	0.11 42	0.09 27	0.13 191	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 149	0.05 65	0.08 260	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 70	0.11 215	0.25 163	0.21 274	0.08 23	0.13 22	0.14 100	0.25 151	0.21 178	0.12 83	0.15 130	0.09 27	0.14 227	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

aanet-new	0.13 116	0.11 215	0.30 226	0.20 220	0.13 319	0.20 230	0.14 100	0.23 115	0.16 64	0.12 83	0.13 81	0.09 27	0.15 246	0.19 162	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.06 140

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 70	0.10 135	0.21 111	0.21 274	0.11 172	0.20 230	0.16 195	0.21 74	0.17 90	0.12 83	0.17 167	0.11 92	0.12 146	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 70	0.08 34	0.18 76	0.18 91	0.13 319	0.20 230	0.16 195	0.23 115	0.18 110	0.12 83	0.15 130	0.14 167	0.13 191	0.13 12	0.12 108	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 8	0.07 4	0.21 111	0.15 5	0.11 172	0.10 10	0.13 66	0.15 9	0.08 1	0.12 83	0.10 30	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.06 97	0.05 34

BStereo	0.13 116	0.10 135	0.42 392	0.18 91	0.11 172	0.13 22	0.14 100	0.24 134	0.22 195	0.12 83	0.11 42	0.12 115	0.09 33	0.16 92	0.14 200	0.05 9	0.06 234	0.06 43	0.08 302	0.05 7	0.06 140

Wave_Phase_stereo	0.14 155	0.10 135	0.42 392	0.18 91	0.11 172	0.36 516	0.14 100	0.28 208	0.22 195	0.12 83	0.11 42	0.12 115	0.09 33	0.16 92	0.14 200	0.05 9	0.06 234	0.06 43	0.08 302	0.05 7	0.06 140

GEAStereo	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.18 91	0.12 239	0.19 188	0.16 195	0.20 59	0.14 39	0.12 83	0.15 130	0.10 57	0.09 33	0.16 92	0.10 6	0.08 284	0.06 234	0.06 43	0.05 65	0.08 260	0.08 314

gasm-f	0.12 70	0.09 80	0.19 86	0.18 91	0.12 239	0.18 153	0.18 288	0.20 59	0.14 39	0.12 83	0.19 196	0.10 57	0.11 112	0.16 92	0.11 42	0.08 284	0.06 234	0.06 43	0.05 65	0.09 341	0.08 314

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

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

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

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

4w-stereo	0.10 8	0.10 135	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.10 8	0.19 40	0.13 23	0.12 83	0.12 62	0.08 4	0.11 112	0.16 92	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1

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

3w_stereo	0.12 70	0.11 215	0.18 76	0.18 91	0.08 23	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.19 129	0.12 83	0.12 62	0.07 1	0.12 146	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 116	0.09 80	0.24 149	0.20 220	0.10 118	0.15 51	0.14 100	0.22 92	0.16 64	0.12 83	0.19 196	0.15 188	0.11 112	0.13 12	0.17 286	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.06 147	0.07 179	0.06 140

S2M2_L	0.13 116	0.11 215	0.20 99	0.16 20	0.12 239	0.12 16	0.07 1	0.18 30	0.20 158	0.12 83	0.15 130	0.14 167	0.12 146	0.15 65	0.14 200	0.13 527	0.09 488	0.09 337	0.10 449	0.11 457	0.09 378
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 116	0.14 387	0.19 86	0.26 527	0.09 54	0.15 51	0.13 66	0.22 92	0.18 110	0.12 83	0.11 42	0.10 57	0.13 191	0.21 207	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

RSM++	0.12 70	0.09 80	0.19 86	0.20 220	0.09 54	0.17 125	0.15 148	0.21 74	0.19 129	0.12 83	0.12 62	0.14 167	0.09 33	0.20 182	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.07 179	0.05 34

IGEV++	0.13 116	0.10 135	0.23 139	0.21 274	0.10 118	0.15 51	0.15 148	0.29 224	0.16 64	0.12 83	0.15 130	0.12 115	0.12 146	0.17 110	0.14 200	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.07 236

CroCo-Stereo	0.14 155	0.13 340	0.24 149	0.25 493	0.11 172	0.11 12	0.18 288	0.32 266	0.23 221	0.12 83	0.12 62	0.18 232	0.12 146	0.14 31	0.13 163	0.08 284	0.06 234	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.06 140
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
DF	0.13 116	0.09 80	0.21 111	0.18 91	0.10 118	0.17 125	0.15 148	0.25 151	0.17 90	0.13 113	0.22 242	0.19 248	0.11 112	0.20 182	0.14 200	0.08 284	0.05 39	0.06 43	0.06 147	0.06 97	0.06 140

aanet-new-24k	0.12 70	0.11 215	0.22 126	0.19 146	0.11 172	0.16 91	0.14 100	0.19 40	0.15 54	0.13 113	0.16 149	0.11 92	0.12 146	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 147	0.06 97	0.05 34

PSi22	0.14 155	0.13 340	0.29 216	0.19 146	0.09 54	0.17 125	0.12 32	0.28 208	0.23 221	0.13 113	0.14 116	0.22 281	0.13 191	0.29 354	0.14 200	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 179	0.06 140

Foundation-i1c-attn	0.12 70	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 51	0.15 148	0.24 134	0.17 90	0.13 113	0.15 130	0.16 209	0.13 191	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

Selective-IGEV-i32	0.12 70	0.09 80	0.22 126	0.19 146	0.10 118	0.15 51	0.14 100	0.27 186	0.15 54	0.13 113	0.14 116	0.13 135	0.08 15	0.21 207	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.05 34

DispViT+	0.12 70	0.07 4	0.19 86	0.15 5	0.16 460	0.10 10	0.12 32	0.26 171	0.23 221	0.13 113	0.11 42	0.10 57	0.08 15	0.21 207	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

GSStereo	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.17 44	0.12 239	0.19 188	0.16 195	0.26 171	0.18 110	0.13 113	0.15 130	0.10 57	0.09 33	0.16 92	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.08 260	0.08 314

GS-Stereo							0.16 195	0.26 171	0.18 110	0.13 113	0.15 130	0.10 57	0.09 33	0.16 92	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.08 260	0.08 314

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

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

3.75w	0.11 41	0.09 80	0.15 22	0.17 44	0.11 172	0.18 153	0.12 32	0.23 115	0.14 39	0.13 113	0.11 42	0.08 4	0.10 74	0.16 92	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 41	0.10 135	0.14 8	0.17 44	0.09 54	0.17 125	0.09 2	0.22 92	0.16 64	0.13 113	0.13 81	0.09 27	0.11 112	0.19 162	0.13 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 70	0.08 34	0.14 8	0.18 91	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.25 151	0.21 178	0.13 113	0.16 149	0.08 4	0.12 146	0.16 92	0.13 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monsterstereo	0.11 41	0.09 80	0.14 8	0.19 146	0.12 239	0.14 33	0.12 32	0.25 151	0.17 90	0.13 113	0.16 149	0.08 4	0.09 33	0.19 162	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

SCV_C0	0.14 155	0.11 215	0.25 163	0.19 146	0.12 239	0.15 51	0.16 195	0.30 244	0.22 195	0.13 113	0.15 130	0.13 135	0.09 33	0.24 253	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 147	0.09 341	0.06 140

castereo	0.14 155	0.10 135	0.19 86	0.18 91	0.10 118	0.20 230	0.19 335	0.30 244	0.27 274	0.13 113	0.18 187	0.16 209	0.16 266	0.15 65	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.06 147	0.06 97	0.05 34

999	0.14 155	0.08 34	0.24 149	0.19 146	0.11 172	0.20 230	0.17 241	0.24 134	0.18 110	0.13 113	0.16 149	0.14 167	0.11 112	0.36 412	0.15 230	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.07 236

mms	0.13 116	0.11 215	0.19 86	0.19 146	0.12 239	0.16 91	0.17 241	0.20 59	0.17 90	0.13 113	0.17 167	0.14 167	0.09 33	0.24 253	0.14 200	0.06 49	0.05 39	0.08 244	0.06 147	0.07 179	0.07 236

ours_stereo	0.13 116	0.11 215	0.23 139	0.20 220	0.11 172	0.17 125	0.18 288	0.20 59	0.19 129	0.13 113	0.18 187	0.14 167	0.10 74	0.23 237	0.14 200	0.06 49	0.05 39	0.08 244	0.06 147	0.06 97	0.05 34

fffy	0.14 155	0.11 215	0.24 149	0.20 220	0.10 118	0.19 188	0.18 288	0.22 92	0.19 129	0.13 113	0.16 149	0.15 188	0.13 191	0.25 283	0.14 200	0.06 49	0.06 234	0.08 244	0.06 147	0.07 179	0.06 140

RAStereo	0.13 116	0.12 273	0.27 185	0.22 343	0.11 172	0.15 51	0.18 288	0.23 115	0.23 221	0.13 113	0.17 167	0.11 92	0.09 33	0.15 65	0.13 163	0.08 284	0.06 234	0.08 244	0.06 147	0.07 179	0.05 34

Occ-G	0.13 116	0.08 34	0.21 111	0.17 44	0.10 118	0.15 51	0.19 335	0.22 92	0.19 129	0.13 113	0.19 196	0.21 270	0.11 112	0.17 110	0.14 200	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.06 147	0.07 179	0.06 140

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 309	0.72 658	0.70 560	0.17 44	0.08 23	0.15 51	0.15 148	0.18 30	0.16 64	0.13 113	0.12 62	0.09 27	0.08 15	0.16 92	0.13 163	0.35 648	0.04 2	0.08 244	0.07 220	0.11 457	0.23 622

AIO-Stereo	0.13 116	0.10 135	0.22 126	0.20 220	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.16 64	0.13 113	0.15 130	0.13 135	0.08 15	0.18 137	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.06 97	0.06 140

RSM	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.20 220	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.23 115	0.18 110	0.13 113	0.13 81	0.15 188	0.09 33	0.21 207	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.06 97	0.05 34

MaDis-Stereo	0.14 155	0.13 340	0.26 173	0.19 146	0.14 367	0.16 91	0.13 66	0.25 151	0.21 178	0.13 113	0.14 116	0.14 167	0.11 112	0.17 110	0.17 286	0.08 284	0.07 365	0.08 244	0.06 147	0.07 179	0.06 140

AEACV	0.13 116	0.09 80	0.23 139	0.18 91	0.19 533	0.19 188	0.16 195	0.23 115	0.14 39	0.13 113	0.17 167	0.13 135	0.16 266	0.16 92	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.08 302	0.07 179	0.06 140

LoS_RVC	0.13 116	0.10 135	0.19 86	0.18 91	0.16 460	0.20 230	0.18 288	0.20 59	0.17 90	0.13 113	0.19 196	0.12 115	0.15 246	0.17 110	0.13 163	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.12 496

Selective-IGEV	0.12 70	0.09 80	0.22 126	0.19 146	0.10 118	0.15 51	0.14 100	0.27 186	0.15 54	0.13 113	0.14 116	0.13 135	0.08 15	0.21 207	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.05 34

EGLCR-Stereo	0.13 116	0.08 34	0.20 99	0.18 91	0.09 54	0.21 261	0.13 66	0.27 186	0.21 178	0.13 113	0.10 30	0.15 188	0.09 33	0.20 182	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.06 97	0.06 140

CroCo-Stereo Lap2	0.15 191	0.15 422	0.28 202	0.25 493	0.18 506	0.11 12	0.19 335	0.28 208	0.21 178	0.13 113	0.16 149	0.15 188	0.12 146	0.17 110	0.14 200	0.07 124	0.07 365	0.08 244	0.06 147	0.08 260	0.07 236

TS12	0.12 70	0.08 34	0.17 63	0.21 274	0.09 54	0.19 188	0.14 100	0.23 115	0.16 64	0.14 144	0.19 196	0.12 115	0.13 191	0.17 110	0.15 230	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DN	0.15 191	0.08 34	0.27 185	0.19 146	0.14 367	0.21 261	0.18 288	0.28 208	0.24 237	0.14 144	0.16 149	0.18 232	0.10 74	0.21 207	0.13 163	0.11 469	0.07 365	0.08 244	0.08 302	0.08 260	0.10 435

Foundation-i1b	0.12 70	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 91	0.15 148	0.25 151	0.16 64	0.14 144	0.15 130	0.17 220	0.12 146	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 116	0.08 34	0.22 126	0.15 5	0.09 54	0.18 153	0.13 66	0.24 134	0.25 251	0.14 144	0.22 242	0.17 220	0.12 146	0.19 162	0.13 163	0.08 284	0.06 234	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.07 236

DA	0.14 155	0.10 135	0.18 76	0.21 274	0.10 118	0.29 425	0.16 195	0.28 208	0.20 158	0.14 144	0.17 167	0.16 209	0.14 227	0.17 110	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.07 236

GGEV	0.14 155	0.10 135	0.18 76	0.21 274	0.10 118	0.29 425	0.16 195	0.28 208	0.20 158	0.14 144	0.17 167	0.16 209	0.14 227	0.17 110	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.07 236

qwe	0.11 41	0.10 135	0.14 8	0.17 44	0.10 118	0.15 51	0.12 32	0.25 151	0.17 90	0.14 144	0.13 81	0.09 27	0.09 33	0.18 137	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 41	0.09 80	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.10 8	0.19 40	0.18 110	0.14 144	0.17 167	0.09 27	0.10 74	0.18 137	0.13 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

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

3.25w_new	0.11 41	0.09 80	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.19 188	0.10 8	0.22 92	0.17 90	0.14 144	0.12 62	0.10 57	0.11 112	0.17 110	0.12 108	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 41	0.09 80	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.19 188	0.10 8	0.22 92	0.17 90	0.14 144	0.12 62	0.10 57	0.11 112	0.17 110	0.12 108	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

2w_stereo	0.11 41	0.10 135	0.15 22	0.18 91	0.08 23	0.16 91	0.14 100	0.27 186	0.20 158	0.14 144	0.14 116	0.08 4	0.11 112	0.13 12	0.12 108	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 41	0.09 80	0.13 1	0.17 44	0.12 239	0.15 51	0.11 20	0.23 115	0.15 54	0.14 144	0.12 62	0.08 4	0.09 33	0.21 207	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 116	0.09 80	0.24 149	0.19 146	0.10 118	0.17 125	0.19 335	0.22 92	0.16 64	0.14 144	0.11 42	0.13 135	0.10 74	0.24 253	0.18 309	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.07 179	0.06 140
1: 1. 1
GCAP-BAT	0.21 330	0.08 34	1.22 642	0.29 579	0.43 642	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.25 251	0.14 144	0.17 167	0.15 188	0.11 112	0.20 182	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.06 140

MGS-Stereo	0.14 155	0.11 215	0.32 249	0.19 146	0.11 172	0.18 153	0.17 241	0.20 59	0.22 195	0.14 144	0.24 265	0.15 188	0.10 74	0.18 137	0.12 108	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.06 147	0.10 409	0.06 140

GCAPDPT-zeroshot	0.20 309	0.08 34	1.14 637	0.29 579	0.43 642	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.25 251	0.14 144	0.17 167	0.15 188	0.11 112	0.20 182	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.06 140

CES	0.14 155	0.08 34	0.19 86	0.17 44	0.22 576	0.18 153	0.16 195	0.23 115	0.19 129	0.14 144	0.17 167	0.14 167	0.10 74	0.18 137	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 260	0.18 582

ProNet	0.14 155	0.12 273	0.25 163	0.19 146	0.11 172	0.19 188	0.19 335	0.27 186	0.20 158	0.14 144	0.13 81	0.13 135	0.12 146	0.24 253	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.07 179	0.07 236

sCroCo_RVC	0.18 249	0.14 387	0.49 459	0.27 555	0.18 506	0.22 289	0.17 241	0.27 186	0.23 221	0.14 144	0.22 242	0.17 220	0.14 227	0.21 207	0.15 230	0.10 430	0.11 542	0.09 337	0.09 405	0.09 341	0.09 378

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 116	0.09 80	0.19 86	0.18 91	0.14 367	0.19 188	0.15 148	0.25 151	0.22 195	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1	0.13 116	0.07 4	0.16 43	0.17 44	0.11 172	0.17 125	0.16 195	0.32 266	0.22 195	0.15 164	0.17 167	0.20 258	0.13 191	0.14 31	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

WQFJA1	0.18 249	0.10 135	0.16 43	0.22 343	0.18 506	0.25 350	0.19 335	0.51 500	0.51 559	0.15 164	0.17 167	0.15 188	0.16 266	0.20 182	0.20 363	0.07 124	0.09 488	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.06 140

NLMM	0.18 249	0.10 135	0.16 43	0.22 343	0.18 506	0.25 350	0.19 335	0.51 500	0.51 559	0.15 164	0.17 167	0.15 188	0.16 266	0.20 182	0.20 363	0.07 124	0.09 488	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.06 140

FlowAnything_test	0.14 155	0.11 215	0.21 111	0.21 274	0.12 239	0.17 125	0.16 195	0.25 151	0.16 64	0.15 164	0.13 81	0.15 188	0.14 227	0.18 137	0.16 257	0.10 430	0.07 365	0.11 471	0.12 527	0.08 260	0.09 378

MM-Stereo_test2	0.15 191	0.10 135	0.44 415	0.23 400	0.11 172	0.21 261	0.21 419	0.27 186	0.22 195	0.15 164	0.16 149	0.13 135	0.11 112	0.20 182	0.13 163	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.09 341	0.05 34

HART	0.15 191	0.11 215	0.30 226	0.21 274	0.09 54	0.17 125	0.16 195	0.30 244	0.19 129	0.15 164	0.25 275	0.17 220	0.09 33	0.21 207	0.12 108	0.06 49	0.07 365	0.07 149	0.05 65	0.08 260	0.06 140

SMoEStereo_RVC	0.13 116	0.10 135	0.22 126	0.19 146	0.10 118	0.19 188	0.17 241	0.19 40	0.19 129	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.11 112	0.24 253	0.16 257	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.06 140

tt45	0.14 155	0.09 80	0.22 126	0.19 146	0.11 172	0.23 311	0.18 288	0.22 92	0.17 90	0.15 164	0.13 81	0.14 167	0.10 74	0.30 370	0.14 200	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.06 147	0.07 179	0.07 236

Pointernet	0.13 116	0.07 4	0.27 185	0.19 146	0.11 172	0.20 230	0.12 32	0.31 254	0.24 237	0.15 164	0.15 130	0.13 135	0.11 112	0.17 110	0.13 163	0.08 284	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

rvit_stereo_0080	0.15 191	0.13 340	0.25 163	0.19 146	0.13 319	0.15 51	0.20 388	0.28 208	0.24 237	0.15 164	0.17 167	0.19 248	0.13 191	0.19 162	0.15 230	0.11 469	0.08 453	0.08 244	0.08 302	0.10 409	0.07 236

gcap-zeroshot	0.13 116	0.09 80	0.22 126	0.17 44	0.14 367	0.19 188	0.15 148	0.25 151	0.22 195	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 116	0.09 80	0.20 99	0.18 91	0.14 367	0.19 188	0.15 148	0.25 151	0.22 195	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.05 7	0.05 34

MoCha-V2	0.13 116	0.08 34	0.26 173	0.23 400	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.26 171	0.16 64	0.15 164	0.15 130	0.13 135	0.14 227	0.20 182	0.11 42	0.06 49	0.07 365	0.06 43	0.06 147	0.06 97	0.05 34

MyStereo07	0.16 207	0.12 273	0.26 173	0.22 343	0.14 367	0.25 350	0.23 472	0.29 224	0.21 178	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.13 191	0.25 283	0.13 163	0.07 124	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.08 314

AE-Stereo	0.17 225	0.11 215	0.31 241	0.24 454	0.14 367	0.23 311	0.18 288	0.34 290	0.29 310	0.15 164	0.25 275	0.21 270	0.13 191	0.20 182	0.14 200	0.07 124	0.08 453	0.09 337	0.10 449	0.07 179	0.06 140

ff7	0.14 155	0.12 273	0.27 185	0.19 146	0.12 239	0.21 261	0.18 288	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 146	0.24 253	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.07 236

IGEVStereo-DCA	0.14 155	0.11 215	0.27 185	0.19 146	0.12 239	0.20 230	0.18 288	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.12 62	0.14 167	0.12 146	0.28 335	0.14 200	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.07 236

ffff	0.14 155	0.12 273	0.27 185	0.19 146	0.12 239	0.21 261	0.18 288	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 146	0.24 253	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.07 236

rrr	0.17 225	0.11 215	0.57 506	0.19 146	0.12 239	0.20 230	0.18 288	0.35 313	0.22 195	0.15 164	0.12 62	0.14 167	0.12 146	0.28 335	0.14 200	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.07 236

11t	0.14 155	0.12 273	0.27 185	0.19 146	0.12 239	0.21 261	0.18 288	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 146	0.24 253	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.07 236

whm_eth	0.15 191	0.13 340	0.25 163	0.19 146	0.13 319	0.15 51	0.20 388	0.28 208	0.24 237	0.15 164	0.17 167	0.19 248	0.13 191	0.19 162	0.15 230	0.11 469	0.08 453	0.08 244	0.08 302	0.10 409	0.07 236

UniTT-Stereo	0.14 155	0.10 135	0.30 226	0.21 274	0.13 319	0.17 125	0.13 66	0.19 40	0.18 110	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.11 112	0.18 137	0.16 257	0.08 284	0.06 234	0.07 149	0.06 147	0.08 260	0.06 140

testlalala	0.13 116	0.09 80	0.22 126	0.17 44	0.14 367	0.19 188	0.15 148	0.25 151	0.22 195	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.05 7	0.05 34

CAS	0.15 191	0.07 4	0.21 111	0.41 634	0.16 460	0.20 230	0.18 288	0.22 92	0.19 129	0.15 164	0.19 196	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.13 163	0.29 641	0.04 2	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.14 535

anonymousdsp	0.14 155	0.12 273	0.27 185	0.19 146	0.12 239	0.21 261	0.18 288	0.28 208	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 146	0.24 253	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.08 260	0.07 236

LoS	0.14 155	0.08 34	0.27 185	0.16 20	0.09 54	0.22 289	0.14 100	0.26 171	0.26 263	0.15 164	0.18 187	0.18 232	0.13 191	0.22 227	0.14 200	0.08 284	0.06 234	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 140
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.14 155	0.12 273	0.27 185	0.19 146	0.12 239	0.21 261	0.18 288	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 146	0.24 253	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.07 236

IGEV-Stereo	0.14 155	0.12 273	0.27 185	0.19 146	0.12 239	0.21 261	0.18 288	0.28 208	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 146	0.24 253	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.08 260	0.07 236
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 116	0.09 80	0.22 126	0.18 91	0.14 367	0.18 153	0.15 148	0.23 115	0.21 178	0.16 193	0.22 242	0.10 57	0.09 33	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 116	0.09 80	0.20 99	0.18 91	0.14 367	0.18 153	0.15 148	0.25 151	0.22 195	0.16 193	0.21 228	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1a	0.12 70	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 153	0.16 195	0.25 151	0.16 64	0.16 193	0.16 149	0.18 232	0.13 191	0.17 110	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 70	0.09 80	0.21 111	0.18 91	0.13 319	0.18 153	0.16 195	0.24 134	0.20 158	0.16 193	0.21 228	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.05 7	0.05 34

WQFJX1	0.18 249	0.10 135	0.16 43	0.23 400	0.17 484	0.24 332	0.19 335	0.58 585	0.52 568	0.16 193	0.16 149	0.14 167	0.15 246	0.26 301	0.17 286	0.08 284	0.09 488	0.08 244	0.07 220	0.08 260	0.06 140

NLSM1	0.17 225	0.10 135	0.17 63	0.21 274	0.18 506	0.25 350	0.17 241	0.47 450	0.40 451	0.16 193	0.21 228	0.13 135	0.15 246	0.21 207	0.18 309	0.08 284	0.09 488	0.09 337	0.08 302	0.07 179	0.06 140

DLNR-FE	10.45 696	12.13 705	19.94 708	106.10 720	23.12 715	0.14 33	0.13 66	3.28 691	0.17 90	0.16 193	0.23 251	0.16 209	0.10 74	0.31 377	0.15 230	2.41 692	0.06 234	0.07 149	0.07 220	40.22 720	0.06 140

depthmonostereo	0.14 155	0.09 80	0.19 86	0.19 146	0.08 23	0.20 230	0.15 148	0.27 186	0.23 221	0.16 193	0.18 187	0.14 167	0.17 296	0.19 162	0.13 163	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.05 34

MM-Stereo_test3	0.17 225	0.12 273	0.29 216	0.23 400	0.14 367	0.19 188	0.22 446	0.39 360	0.36 398	0.16 193	0.24 265	0.17 220	0.12 146	0.19 162	0.14 200	0.07 124	0.07 365	0.08 244	0.06 147	0.09 341	0.06 140

AIO-test2	0.20 309	0.20 511	0.36 307	0.26 527	0.15 428	0.22 289	0.16 195	0.42 398	0.42 471	0.16 193	0.29 308	0.15 188	0.11 112	0.26 301	0.13 163	0.18 605	0.06 234	0.10 415	0.11 488	0.07 179	0.07 236

rvit_stereo_0083	0.16 207	0.12 273	0.26 173	0.21 274	0.13 319	0.17 125	0.17 241	0.22 92	0.34 369	0.16 193	0.21 228	0.19 248	0.16 266	0.21 207	0.16 257	0.11 469	0.10 518	0.10 415	0.08 302	0.09 341	0.07 236

rvit_stereo_0081	0.16 207	0.11 215	0.24 149	0.21 274	0.12 239	0.16 91	0.17 241	0.22 92	0.33 359	0.16 193	0.18 187	0.18 232	0.14 227	0.20 182	0.16 257	0.11 469	0.08 453	0.09 337	0.08 302	0.09 341	0.07 236

rvit_stereo_0082	0.16 207	0.11 215	0.24 149	0.21 274	0.12 239	0.16 91	0.17 241	0.22 92	0.33 359	0.16 193	0.18 187	0.18 232	0.14 227	0.20 182	0.16 257	0.11 469	0.08 453	0.09 337	0.08 302	0.09 341	0.07 236

rvit_stereo_ft	0.17 225	0.14 387	0.30 226	0.25 493	0.14 367	0.17 125	0.21 419	0.28 208	0.26 263	0.16 193	0.19 196	0.20 258	0.16 266	0.22 227	0.17 286	0.11 469	0.07 365	0.09 337	0.09 405	0.09 341	0.07 236

trnet	0.13 116	0.08 34	0.21 111	0.15 5	0.07 2	0.21 261	0.12 32	0.24 134	0.24 237	0.16 193	0.21 228	0.15 188	0.13 191	0.18 137	0.13 163	0.08 284	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.05 34

plain	0.17 225	0.13 340	0.43 405	0.21 274	0.13 319	0.16 91	0.17 241	0.27 186	0.22 195	0.16 193	0.26 284	0.13 135	0.16 266	0.27 321	0.16 257	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.07 220	0.10 409	0.07 236

DLNR_Zeroshot_test	10.44 695	12.10 704	19.93 707	106.08 719	23.66 716	0.14 33	0.13 66	3.22 690	0.17 90	0.16 193	0.23 251	0.16 209	0.10 74	0.31 377	0.15 230	2.36 691	0.06 234	0.07 149	0.07 220	39.70 719	0.06 140

test_xeample3	0.16 207	0.11 215	0.56 503	0.19 146	0.12 239	0.20 230	0.18 288	0.35 313	0.20 158	0.16 193	0.12 62	0.13 135	0.12 146	0.24 253	0.15 230	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.08 302	0.07 179	0.07 236

CREStereo	0.13 116	0.08 34	0.21 111	0.14 2	0.08 23	0.22 289	0.15 148	0.25 151	0.24 237	0.16 193	0.21 228	0.14 167	0.13 191	0.18 137	0.13 163	0.09 379	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 179	0.06 140
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
WQFJX	0.18 249	0.10 135	0.17 63	0.22 343	0.18 506	0.25 350	0.18 288	0.53 531	0.45 506	0.17 212	0.16 149	0.14 167	0.16 266	0.23 237	0.18 309	0.07 124	0.08 453	0.07 149	0.06 147	0.08 260	0.07 236

GASTEREO	0.13 116	0.12 273	0.21 111	0.23 400	0.10 118	0.18 153	0.15 148	0.26 171	0.18 110	0.17 212	0.16 149	0.11 92	0.13 191	0.19 162	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.07 220	0.06 97	0.06 140

MSCF	0.13 116	0.12 273	0.21 111	0.22 343	0.10 118	0.16 91	0.15 148	0.26 171	0.18 110	0.17 212	0.16 149	0.11 92	0.13 191	0.18 137	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.07 220	0.06 97	0.06 140

water-stereo	0.13 116	0.08 34	0.20 99	0.19 146	0.10 118	0.17 125	0.14 100	0.25 151	0.19 129	0.17 212	0.23 251	0.15 188	0.15 246	0.12 5	0.13 163	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.05 34

AIO-test1	0.19 292	0.14 387	0.41 382	0.27 555	0.15 428	0.21 261	0.16 195	0.39 360	0.36 398	0.17 212	0.26 284	0.18 232	0.13 191	0.28 335	0.14 200	0.07 124	0.06 234	0.10 415	0.11 488	0.06 97	0.09 378

rvit_stereo_0081_aga	0.16 207	0.14 387	0.28 202	0.21 274	0.13 319	0.19 188	0.17 241	0.23 115	0.24 237	0.17 212	0.21 228	0.19 248	0.13 191	0.19 162	0.14 200	0.11 469	0.08 453	0.09 337	0.08 302	0.09 341	0.07 236

H2IRNET	0.18 249	0.13 340	0.35 287	0.21 274	0.12 239	0.20 230	0.15 148	0.27 186	0.30 323	0.17 212	0.31 336	0.25 326	0.20 346	0.24 253	0.18 309	0.07 124	0.06 234	0.09 337	0.10 449	0.09 341	0.06 140

ACVNet-DCA	0.18 249	0.14 387	0.38 335	0.23 400	0.11 172	0.31 459	0.19 335	0.41 384	0.27 274	0.17 212	0.19 196	0.13 135	0.18 322	0.28 335	0.11 42	0.08 284	0.05 39	0.08 244	0.06 147	0.09 341	0.09 378

xx1	0.20 309	0.14 387	0.38 335	0.23 400	0.11 172	0.31 459	0.19 335	0.35 313	0.47 529	0.17 212	0.19 196	0.28 374	0.24 402	0.28 335	0.11 42	0.08 284	0.05 39	0.10 415	0.09 405	0.09 341	0.09 378

1test111	0.19 292	0.14 387	0.38 335	0.23 400	0.11 172	0.31 459	0.19 335	0.41 384	0.27 274	0.17 212	0.19 196	0.13 135	0.18 322	0.34 398	0.22 410	0.08 284	0.05 39	0.08 244	0.06 147	0.09 341	0.09 378

cc1	0.18 249	0.14 387	0.38 335	0.23 400	0.11 172	0.31 459	0.19 335	0.35 313	0.47 529	0.17 212	0.19 196	0.13 135	0.18 322	0.28 335	0.11 42	0.08 284	0.05 39	0.08 244	0.06 147	0.08 260	0.08 314

tt1	0.18 249	0.14 387	0.35 287	0.23 400	0.11 172	0.30 443	0.19 335	0.35 313	0.44 494	0.17 212	0.19 196	0.13 135	0.16 266	0.27 321	0.11 42	0.08 284	0.05 39	0.08 244	0.06 147	0.08 260	0.08 314

MIF-Stereo (partial)	0.16 207	0.10 135	0.34 277	0.21 274	0.15 428	0.15 51	0.13 66	0.28 208	0.25 251	0.17 212	0.26 284	0.15 188	0.16 266	0.25 283	0.17 286	0.09 379	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.09 341	0.08 314

Selective-RAFT	0.17 225	0.12 273	0.30 226	0.24 454	0.10 118	0.29 425	0.15 148	0.32 266	0.31 336	0.17 212	0.17 167	0.21 270	0.18 322	0.28 335	0.17 286	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.07 220	0.08 260	0.06 140

GLC_STEREO	0.15 191	0.10 135	0.24 149	0.21 274	0.09 54	0.17 125	0.15 148	0.23 115	0.27 274	0.17 212	0.20 213	0.17 220	0.11 112	0.23 237	0.16 257	0.07 124	0.09 488	0.09 337	0.08 302	0.07 179	0.06 140

sAnonymous2	0.20 309	0.21 525	0.58 511	0.24 454	0.17 484	0.22 289	0.19 335	0.34 290	0.28 291	0.17 212	0.19 196	0.17 220	0.16 266	0.17 110	0.14 200	0.10 430	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.23 611	0.17 569

CroCo_RVC	0.20 309	0.21 525	0.58 511	0.24 454	0.17 484	0.22 289	0.19 335	0.34 290	0.28 291	0.17 212	0.19 196	0.17 220	0.16 266	0.17 110	0.14 200	0.10 430	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.23 611	0.17 569

PMTNet	0.15 191	0.08 34	0.23 139	0.15 5	0.09 54	0.23 311	0.16 195	0.25 151	0.23 221	0.17 212	0.21 228	0.16 209	0.14 227	0.22 227	0.13 163	0.29 641	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 179	0.06 140

quiztm	0.15 191	0.15 422	0.25 163	0.22 343	0.14 367	0.17 125	0.17 241	0.33 281	0.21 178	0.18 230	0.21 228	0.14 167	0.10 74	0.17 110	0.14 200	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.08 260	0.05 34

NLMM1	0.19 292	0.12 273	0.16 43	0.23 400	0.18 506	0.24 332	0.20 388	0.59 591	0.65 609	0.18 230	0.17 167	0.13 135	0.14 227	0.25 283	0.18 309	0.08 284	0.09 488	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.06 140

rvit_0105_6	0.19 292	0.14 387	0.34 277	0.23 400	0.14 367	0.18 153	0.20 388	0.29 224	0.37 409	0.18 230	0.22 242	0.23 302	0.17 296	0.26 301	0.17 286	0.15 567	0.13 572	0.13 530	0.11 488	0.11 457	0.08 314

WCG-NET	0.14 155	0.09 80	0.23 139	0.18 91	0.08 23	0.18 153	0.17 241	0.21 74	0.28 291	0.18 230	0.21 228	0.15 188	0.12 146	0.18 137	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

WCG-NET（raft）	0.14 155	0.09 80	0.23 139	0.17 44	0.08 23	0.19 188	0.16 195	0.23 115	0.26 263	0.18 230	0.19 196	0.20 258	0.12 146	0.21 207	0.12 108	0.06 49	0.06 234	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

GCAP-Stereo	0.14 155	0.14 387	0.33 266	0.20 220	0.09 54	0.21 261	0.10 8	0.26 171	0.20 158	0.18 230	0.19 196	0.15 188	0.13 191	0.17 110	0.13 163	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.06 140

MC-Stereo	0.14 155	0.09 80	0.25 163	0.21 274	0.09 54	0.18 153	0.16 195	0.23 115	0.19 129	0.18 230	0.23 251	0.16 209	0.13 191	0.22 227	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.06 97	0.05 34

NLCSM	0.19 292	0.12 273	0.18 76	0.24 454	0.19 533	0.24 332	0.21 419	0.42 398	0.40 451	0.19 237	0.18 187	0.14 167	0.16 266	0.47 451	0.19 342	0.08 284	0.09 488	0.09 337	0.08 302	0.09 341	0.07 236

xyz-stereo-finetune	0.16 207	0.12 273	0.23 139	0.16 20	0.08 23	0.23 311	0.20 388	0.29 224	0.31 336	0.19 237	0.22 242	0.19 248	0.15 246	0.29 354	0.20 363	0.06 49	0.06 234	0.08 244	0.06 147	0.06 97	0.06 140

rvit_0105_4	0.20 309	0.15 422	0.38 335	0.23 400	0.14 367	0.20 230	0.22 446	0.33 281	0.39 433	0.19 237	0.24 265	0.25 326	0.19 337	0.27 321	0.17 286	0.16 583	0.13 572	0.13 530	0.11 488	0.11 457	0.08 314

CAS++	0.16 207	0.12 273	0.27 185	0.18 91	0.12 239	0.17 125	0.15 148	0.42 398	0.24 237	0.19 237	0.18 187	0.13 135	0.10 74	0.21 207	0.12 108	0.12 508	0.10 518	0.11 471	0.08 302	0.10 409	0.09 378
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV-RUCA	0.21 330	0.08 34	0.23 139	0.19 146	0.19 533	0.28 403	0.24 494	0.23 115	0.21 178	0.20 241	0.23 251	0.28 374	0.49 604	0.26 301	0.18 309	0.09 379	0.08 453	0.18 597	0.13 555	0.17 567	0.17 569

tg	0.16 207	0.11 215	0.25 163	0.21 274	0.11 172	0.23 311	0.15 148	0.34 290	0.24 237	0.20 241	0.25 275	0.19 248	0.12 146	0.24 253	0.15 230	0.07 124	0.05 39	0.09 337	0.09 405	0.08 260	0.07 236

StereoVision	0.22 365	0.18 482	0.37 316	0.27 555	0.17 484	0.23 311	0.22 446	0.38 348	0.31 336	0.20 241	0.51 543	0.22 281	0.16 266	0.28 335	0.18 309	0.11 469	0.12 560	0.13 530	0.13 555	0.10 409	0.07 236

EKT-Stereo	0.38 565	0.12 273	0.38 335	0.42 635	3.88 691	0.21 261	0.17 241	0.35 313	0.28 291	0.20 241	0.20 213	0.23 302	0.15 246	0.28 335	0.16 257	0.09 379	0.07 365	0.09 337	0.07 220	0.09 341	0.09 378

HH	0.18 249	0.12 273	0.55 499	0.22 343	0.12 239	0.18 153	0.18 288	0.34 290	0.19 129	0.20 241	0.24 265	0.34 437	0.18 322	0.29 354	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.07 179	0.06 140

HanStereo	0.18 249	0.12 273	0.55 499	0.22 343	0.12 239	0.18 153	0.18 288	0.34 290	0.19 129	0.20 241	0.24 265	0.34 437	0.18 322	0.29 354	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.07 179	0.06 140

RCA-Stereo	0.16 207	0.09 80	0.25 163	0.20 220	0.10 118	0.19 188	0.17 241	0.36 332	0.35 385	0.20 241	0.25 275	0.17 220	0.17 296	0.18 137	0.14 200	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.05 34

TRStereo	0.19 292	0.17 468	0.47 443	0.23 400	0.19 533	0.19 188	0.16 195	0.52 519	0.28 291	0.20 241	0.19 196	0.21 270	0.13 191	0.24 253	0.13 163	0.09 379	0.06 234	0.09 337	0.11 488	0.06 97	0.06 140

test-1	0.17 225	0.11 215	0.40 359	0.23 400	0.13 319	0.22 289	0.23 472	0.34 290	0.26 263	0.20 241	0.24 265	0.22 281	0.14 227	0.16 92	0.20 363	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.06 97	0.08 314

iRaftStereo_RVC	0.16 207	0.12 273	0.26 173	0.21 274	0.11 172	0.20 230	0.17 241	0.32 266	0.23 221	0.20 241	0.25 275	0.18 232	0.12 146	0.20 182	0.15 230	0.07 124	0.05 39	0.09 337	0.09 405	0.08 260	0.07 236

XX-Stereo	0.21 330	0.10 135	0.83 592	0.26 527	0.17 484	0.23 311	0.13 66	0.40 372	0.18 110	0.20 241	0.41 455	0.31 411	0.10 74	0.32 384	0.12 108	0.08 284	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.07 179	0.05 34

Selective-IGEV-i16pc	0.33 529	0.10 135	1.71 664	0.21 274	0.14 367	0.74 634	0.31 569	0.42 398	0.41 463	0.21 252	0.32 345	0.26 348	0.14 227	0.71 568	0.19 342	0.14 552	0.10 518	0.08 244	0.09 405	0.11 457	0.11 472

DilatedVolume-Stereo	0.14 155	0.08 34	0.18 76	0.18 91	0.09 54	0.21 261	0.14 100	0.24 134	0.21 178	0.21 252	0.21 228	0.15 188	0.14 227	0.23 237	0.15 230	0.07 124	0.06 234	0.06 43	0.06 147	0.05 7	0.05 34

rvit_0105_5	0.21 330	0.15 422	0.38 335	0.23 400	0.13 319	0.22 289	0.24 494	0.36 332	0.39 433	0.21 252	0.23 251	0.26 348	0.19 337	0.26 301	0.19 342	0.15 567	0.13 572	0.12 509	0.12 527	0.10 409	0.09 378

riskmin	0.18 249	0.09 80	0.34 277	0.18 91	0.12 239	0.24 332	0.16 195	0.34 290	0.28 291	0.21 252	0.23 251	0.33 428	0.24 402	0.23 237	0.17 286	0.09 379	0.06 234	0.09 337	0.06 147	0.10 409	0.10 435

CREStereo++_RVC	0.15 191	0.08 34	0.26 173	0.17 44	0.11 172	0.18 153	0.13 66	0.22 92	0.30 323	0.21 252	0.30 321	0.13 135	0.11 112	0.16 92	0.15 230	0.07 124	0.04 2	0.06 43	0.15 578	0.06 97	0.05 34
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raft+_RVC	0.18 249	0.14 387	0.32 249	0.21 274	0.15 428	0.21 261	0.16 195	0.38 348	0.34 369	0.21 252	0.28 296	0.20 258	0.15 246	0.24 253	0.19 342	0.08 284	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.08 314

RALCasStereoNet	0.18 249	0.15 422	0.33 266	0.21 274	0.14 367	0.21 261	0.18 288	0.31 254	0.25 251	0.21 252	0.29 308	0.22 281	0.15 246	0.27 321	0.17 286	0.08 284	0.10 518	0.07 149	0.06 147	0.09 341	0.09 378

xyz-stereo-finetune2	0.17 225	0.11 215	0.26 173	0.16 20	0.09 54	0.27 383	0.19 335	0.27 186	0.20 158	0.22 259	0.28 296	0.21 270	0.22 370	0.37 416	0.22 410	0.06 49	0.05 39	0.08 244	0.06 147	0.06 97	0.07 236

MM-Stereo_test1	0.17 225	0.10 135	0.39 351	0.23 400	0.11 172	0.20 230	0.22 446	0.33 281	0.29 310	0.22 259	0.21 228	0.15 188	0.14 227	0.23 237	0.13 163	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.09 341	0.06 140

Reg-Stereo(zero)	0.16 207	0.07 4	0.36 307	0.19 146	0.10 118	0.19 188	0.14 100	0.28 208	0.24 237	0.22 259	0.20 213	0.24 316	0.18 322	0.21 207	0.18 309	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.06 147	0.06 97	0.06 140

CASnet	0.14 155	0.12 273	0.22 126	0.22 343	0.08 23	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.25 251	0.22 259	0.20 213	0.15 188	0.11 112	0.17 110	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.11 471	0.09 405	0.08 260	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DCRE	0.20 309	0.13 340	0.40 359	0.21 274	0.15 428	0.20 230	0.19 335	0.30 244	0.27 274	0.22 259	0.80 624	0.23 302	0.16 266	0.23 237	0.15 230	0.07 124	0.07 365	0.07 149	0.08 302	0.07 179	0.06 140

XX-TBD	0.15 191	0.18 482	0.28 202	0.22 343	0.10 118	0.22 289	0.15 148	0.22 92	0.27 274	0.22 259	0.26 284	0.14 167	0.12 146	0.16 92	0.13 163	0.08 284	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 179	0.06 140

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 382	0.13 340	0.83 592	0.20 220	0.21 560	0.23 311	0.17 241	0.48 463	0.27 274	0.23 265	0.29 308	0.39 482	0.23 384	0.25 283	0.15 230	0.08 284	0.06 234	0.08 244	0.11 488	0.11 457	0.10 435

MSKI-zero shot	0.17 225	0.09 80	0.43 405	0.20 220	0.11 172	0.21 261	0.15 148	0.32 266	0.21 178	0.23 265	0.24 265	0.23 302	0.10 74	0.31 377	0.13 163	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.06 140

RAFT-Test	0.17 225	0.10 135	0.38 335	0.19 146	0.12 239	0.25 350	0.17 241	0.33 281	0.23 221	0.23 265	0.29 308	0.27 358	0.14 227	0.20 182	0.14 200	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.07 220	0.06 97	0.06 140

4D-IteraStereo	0.17 225	0.16 449	0.50 470	0.21 274	0.14 367	0.19 188	0.17 241	0.28 208	0.28 291	0.23 265	0.20 213	0.20 258	0.11 112	0.19 162	0.14 200	0.06 49	0.04 2	0.10 415	0.08 302	0.08 260	0.06 140

anonymousdsp2	0.17 225	0.10 135	0.28 202	0.20 220	0.11 172	0.25 350	0.17 241	0.41 384	0.31 336	0.23 265	0.23 251	0.22 281	0.15 246	0.25 283	0.15 230	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.08 260	0.07 236

knoymous	0.17 225	0.09 80	0.32 249	0.17 44	0.11 172	0.21 261	0.17 241	0.32 266	0.23 221	0.23 265	0.28 296	0.27 358	0.16 266	0.23 237	0.16 257	0.09 379	0.06 234	0.09 337	0.06 147	0.09 341	0.09 378

cross-raft	0.17 225	0.12 273	0.41 382	0.23 400	0.10 118	0.20 230	0.24 494	0.33 281	0.23 221	0.23 265	0.28 296	0.29 385	0.15 246	0.17 110	0.15 230	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.06 97	0.05 34

rafts_anoy	0.18 249	0.15 422	0.35 287	0.22 343	0.14 367	0.19 188	0.17 241	0.32 266	0.30 323	0.23 265	0.25 275	0.20 258	0.16 266	0.22 227	0.19 342	0.08 284	0.07 365	0.10 415	0.12 527	0.09 341	0.08 314

Anonymous3	0.23 382	0.18 482	0.63 533	0.27 555	0.18 506	0.41 549	0.23 472	0.43 412	0.35 385	0.23 265	0.27 290	0.20 258	0.18 322	0.27 321	0.18 309	0.12 508	0.11 542	0.10 415	0.10 449	0.11 457	0.12 496

s12784h	0.17 225	0.09 80	0.26 173	0.18 91	0.07 2	0.32 471	0.19 335	0.37 342	0.32 345	0.23 265	0.25 275	0.18 232	0.17 296	0.25 283	0.16 257	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.05 34

TestStereo	0.21 330	0.19 498	0.40 359	0.25 493	0.10 118	0.22 289	0.21 419	0.31 254	0.31 336	0.23 265	0.34 378	0.22 281	0.18 322	0.62 536	0.18 309	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.07 220	0.11 457	0.06 140

111	0.20 309	0.17 468	0.40 359	0.18 91	0.09 54	0.24 332	0.17 241	0.41 384	0.45 506	0.23 265	0.29 308	0.29 385	0.21 354	0.24 253	0.18 309	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.07 179	0.08 314

CFNet-RSSM	0.17 225	0.10 135	0.40 359	0.20 220	0.11 172	0.20 230	0.15 148	0.36 332	0.30 323	0.23 265	0.21 228	0.26 348	0.15 246	0.20 182	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.06 97	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 225	0.10 135	0.37 316	0.20 220	0.12 239	0.19 188	0.15 148	0.32 266	0.28 291	0.23 265	0.23 251	0.27 358	0.15 246	0.20 182	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.06 97	0.06 140

RT-Monster	0.15 191	0.08 34	0.21 111	0.17 44	0.14 367	0.20 230	0.11 20	0.29 224	0.32 345	0.24 279	0.22 242	0.17 220	0.13 191	0.18 137	0.14 200	0.07 124	0.06 234	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.07 236

FE-Mocha	0.16 207	0.10 135	0.33 266	0.19 146	0.13 319	0.19 188	0.15 148	0.35 313	0.22 195	0.24 279	0.24 265	0.20 258	0.14 227	0.17 110	0.17 286	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.08 302	0.07 179	0.06 140

RAFT-Stereo-weight	0.15 191	0.09 80	0.26 173	0.20 220	0.10 118	0.19 188	0.17 241	0.36 332	0.29 310	0.24 279	0.20 213	0.19 248	0.10 74	0.18 137	0.15 230	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.05 34

Any-RAFT	0.17 225	0.08 34	0.31 241	0.19 146	0.10 118	0.29 425	0.16 195	0.42 398	0.30 323	0.24 279	0.27 290	0.27 358	0.16 266	0.21 207	0.12 108	0.08 284	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.06 140

LL-Strereo2	0.18 249	0.18 482	0.39 351	0.22 343	0.12 239	0.24 332	0.13 66	0.31 254	0.23 221	0.24 279	0.20 213	0.24 316	0.12 146	0.26 301	0.15 230	0.06 49	0.06 234	0.12 509	0.09 405	0.08 260	0.07 236

qqq	0.20 309	0.12 273	0.31 241	0.20 220	0.11 172	0.23 311	0.19 335	0.41 384	0.27 274	0.24 279	0.28 296	0.28 374	0.24 402	0.34 398	0.22 410	0.08 284	0.07 365	0.10 415	0.09 405	0.09 341	0.09 378

RAFT+CT+SA	0.21 330	0.18 482	0.33 266	0.25 493	0.18 506	0.23 311	0.29 553	0.40 372	0.36 398	0.24 279	0.38 423	0.18 232	0.16 266	0.32 384	0.16 257	0.07 124	0.05 39	0.09 337	0.12 527	0.09 341	0.09 378

test_4	0.18 249	0.12 273	0.34 277	0.23 400	0.12 239	0.18 153	0.22 446	0.26 171	0.24 237	0.24 279	0.47 525	0.22 281	0.13 191	0.24 253	0.16 257	0.06 49	0.05 39	0.09 337	0.09 405	0.07 179	0.05 34

TANstereo	0.15 191	0.09 80	0.28 202	0.16 20	0.08 23	0.25 350	0.14 100	0.23 115	0.28 291	0.24 279	0.30 321	0.16 209	0.12 146	0.17 110	0.13 163	0.08 284	0.07 365	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.07 236

CCAANet	0.21 330	0.09 80	0.34 277	0.19 146	0.12 239	0.32 471	0.19 335	0.39 360	0.27 274	0.24 279	0.47 525	0.30 401	0.25 423	0.36 412	0.20 363	0.09 379	0.06 234	0.07 149	0.08 302	0.07 179	0.08 314

Selective-IGEV-i16pb	0.39 570	0.12 273	2.18 668	0.21 274	0.15 428	0.68 628	0.32 577	0.56 566	0.57 589	0.25 289	0.44 496	0.33 428	0.21 354	0.80 604	0.25 452	0.14 552	0.10 518	0.09 337	0.10 449	0.12 494	0.13 513

FACV-RUCA	0.21 330	0.15 422	0.32 249	0.23 400	0.23 589	0.26 373	0.19 335	0.39 360	0.34 369	0.25 289	0.32 345	0.21 270	0.24 402	0.24 253	0.19 342	0.10 430	0.07 365	0.15 572	0.08 302	0.16 550	0.13 513

rvit_0105_3	0.23 382	0.17 468	0.40 359	0.25 493	0.15 428	0.24 332	0.28 546	0.38 348	0.41 463	0.25 289	0.25 275	0.28 374	0.21 354	0.28 335	0.20 363	0.15 567	0.13 572	0.14 557	0.15 578	0.10 409	0.09 378

11t1	0.18 249	0.10 135	0.30 226	0.20 220	0.11 172	0.27 383	0.17 241	0.35 313	0.23 221	0.25 289	0.23 251	0.23 302	0.23 384	0.25 283	0.18 309	0.09 379	0.07 365	0.07 149	0.06 147	0.09 341	0.09 378

x	0.19 292	0.11 215	0.29 216	0.20 220	0.11 172	0.26 373	0.18 288	0.41 384	0.29 310	0.25 289	0.29 308	0.28 374	0.24 402	0.26 301	0.23 431	0.09 379	0.07 365	0.08 244	0.07 220	0.09 341	0.08 314

test_1	0.16 207	0.09 80	0.31 241	0.21 274	0.11 172	0.18 153	0.16 195	0.30 244	0.27 274	0.25 289	0.16 149	0.22 281	0.12 146	0.26 301	0.18 309	0.06 49	0.04 2	0.08 244	0.08 302	0.06 97	0.06 140

test_3	0.18 249	0.11 215	0.32 249	0.24 454	0.11 172	0.22 289	0.25 511	0.31 254	0.31 336	0.25 289	0.18 187	0.23 302	0.13 191	0.25 283	0.19 342	0.06 49	0.05 39	0.09 337	0.10 449	0.07 179	0.06 140

GANet-ADL	0.21 330	0.12 273	0.45 427	0.23 400	0.14 367	0.29 425	0.19 335	0.46 441	0.35 385	0.25 289	0.32 345	0.32 421	0.19 337	0.24 253	0.20 363	0.10 430	0.07 365	0.07 149	0.06 147	0.09 341	0.10 435

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 225	0.14 387	0.32 249	0.20 220	0.09 54	0.19 188	0.17 241	0.32 266	0.30 323	0.25 289	0.33 368	0.20 258	0.17 296	0.19 162	0.15 230	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 220	0.07 179	0.05 34

AFF-stereo	0.18 249	0.15 422	0.32 249	0.21 274	0.10 118	0.18 153	0.18 288	0.33 281	0.27 274	0.25 289	0.37 408	0.25 326	0.17 296	0.24 253	0.15 230	0.06 49	0.05 39	0.08 244	0.08 302	0.07 179	0.05 34

GMStereo	0.19 292	0.25 557	0.40 359	0.21 274	0.12 239	0.22 289	0.19 335	0.29 224	0.40 451	0.25 289	0.23 251	0.16 209	0.15 246	0.25 283	0.19 342	0.09 379	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.10 409	0.08 314
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 330	0.10 135	0.33 266	0.21 274	0.12 239	0.30 443	0.46 632	0.46 441	0.20 158	0.25 289	0.50 537	0.17 220	0.16 266	0.24 253	0.23 431	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.10 449	0.06 97	0.07 236

FSD					0.24 597	0.27 383	0.27 530	0.31 254	0.29 310	0.26 301	0.27 290	0.28 374	0.27 453	0.28 335	0.26 466	0.23 619	0.22 633	0.27 623	0.26 635	0.25 616

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 441	0.14 387	0.95 615	0.21 274	0.27 611	0.20 230	0.19 335	0.48 463	0.25 251	0.26 301	0.55 565	0.34 437	0.18 322	0.25 283	0.17 286	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.12 527	0.12 494	0.12 496

test_sample2	0.21 330	0.10 135	0.28 202	0.19 146	0.11 172	0.27 383	0.21 419	0.43 412	0.29 310	0.26 301	0.31 336	0.30 401	0.24 402	0.45 444	0.18 309	0.09 379	0.07 365	0.08 244	0.07 220	0.09 341	0.09 378

test_sample1	0.20 309	0.10 135	0.28 202	0.19 146	0.12 239	0.28 403	0.19 335	0.41 384	0.25 251	0.26 301	0.31 336	0.29 385	0.26 434	0.44 441	0.21 390	0.09 379	0.07 365	0.08 244	0.07 220	0.09 341	0.09 378

test-3	0.16 207	0.09 80	0.31 241	0.21 274	0.11 172	0.18 153	0.16 195	0.30 244	0.27 274	0.26 301	0.16 149	0.22 281	0.12 146	0.26 301	0.18 309	0.06 49	0.04 2	0.08 244	0.08 302	0.06 97	0.06 140

NRIStereo	0.18 249	0.11 215	0.35 287	0.23 400	0.11 172	0.24 332	0.20 388	0.29 224	0.26 263	0.26 301	0.25 275	0.25 326	0.18 322	0.34 398	0.18 309	0.07 124	0.06 234	0.09 337	0.07 220	0.09 341	0.08 314

AnonymousM	0.17 225	0.19 498	0.24 149	0.18 91	0.10 118	0.18 153	0.17 241	0.30 244	0.23 221	0.26 301	0.20 213	0.18 232	0.14 227	0.19 162	0.14 200	0.09 379	0.06 234	0.38 646	0.15 578	0.06 97	0.05 34

raftrobust	0.16 207	0.13 340	0.29 216	0.22 343	0.15 428	0.19 188	0.13 66	0.32 266	0.26 263	0.26 301	0.20 213	0.19 248	0.17 296	0.21 207	0.15 230	0.08 284	0.06 234	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.07 236

Selective-IGEV-i1	0.21 330	0.10 135	0.31 241	0.23 400	0.13 319	0.31 459	0.22 446	0.46 441	0.42 471	0.27 309	0.32 345	0.33 428	0.17 296	0.25 283	0.19 342	0.08 284	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.08 260	0.09 378

Hybrid-DGEV-2	0.21 330	0.15 422	0.34 277	0.24 454	0.13 319	0.28 403	0.14 100	0.48 463	0.44 494	0.27 309	0.24 265	0.25 326	0.25 423	0.28 335	0.19 342	0.07 124	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.07 179	0.07 236

rvit_stereo_0075_2	0.24 413	0.17 468	0.50 470	0.26 527	0.22 576	0.22 289	0.15 148	0.40 372	0.35 385	0.27 309	0.37 408	0.29 385	0.20 346	0.28 335	0.19 342	0.17 594	0.12 560	0.19 605	0.12 527	0.13 510	0.13 513

MIM_Stereo	0.18 249	0.12 273	0.38 335	0.20 220	0.11 172	0.17 125	0.14 100	0.35 313	0.25 251	0.27 309	0.35 389	0.23 302	0.13 191	0.27 321	0.16 257	0.06 49	0.07 365	0.08 244	0.08 302	0.08 260	0.06 140

ToySt	0.24 413	0.16 449	0.48 453	0.21 274	0.13 319	0.29 425	0.29 553	0.39 360	0.39 433	0.27 309	0.35 389	0.39 482	0.31 516	0.31 377	0.29 489	0.08 284	0.09 488	0.10 415	0.11 488	0.11 457	0.10 435

SA	0.22 365	0.16 449	0.36 307	0.23 400	0.13 319	0.24 332	0.23 472	0.45 430	0.40 451	0.27 309	0.44 496	0.23 302	0.23 384	0.33 391	0.17 286	0.07 124	0.06 234	0.10 415	0.11 488	0.08 260	0.06 140

GwcNet-ADL	0.22 365	0.14 387	0.58 511	0.24 454	0.13 319	0.22 289	0.23 472	0.49 473	0.40 451	0.27 309	0.29 308	0.30 401	0.20 346	0.26 301	0.23 431	0.09 379	0.07 365	0.07 149	0.07 220	0.09 341	0.09 378

PSMNet-ADL	0.25 441	0.15 422	0.32 249	0.26 527	0.14 367	0.31 459	0.22 446	0.44 420	0.36 398	0.27 309	0.33 368	0.41 504	0.28 470	0.61 528	0.29 489	0.11 469	0.09 488	0.09 337	0.11 488	0.10 409	0.10 435

DeepStereo_RVC	0.18 249	0.11 215	0.40 359	0.21 274	0.11 172	0.19 188	0.16 195	0.28 208	0.22 195	0.27 309	0.27 290	0.23 302	0.28 470	0.24 253	0.18 309	0.08 284	0.06 234	0.09 337	0.07 220	0.09 341	0.10 435

RAFT-345	0.21 330	0.10 135	0.46 435	0.22 343	0.11 172	0.20 230	0.16 195	0.26 171	0.25 251	0.27 309	0.66 603	0.21 270	0.16 266	0.55 489	0.21 390	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.06 97	0.06 140

CRE-IMP	0.18 249	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.11 172	0.24 332	0.17 241	0.29 224	0.21 178	0.27 309	0.26 284	0.24 316	0.17 296	0.23 237	0.18 309	0.08 284	0.05 39	0.10 415	0.07 220	0.10 409	0.10 435

DIP-Stereo	0.18 249	0.12 273	0.33 266	0.20 220	0.13 319	0.28 403	0.12 32	0.42 398	0.25 251	0.27 309	0.32 345	0.21 270	0.17 296	0.25 283	0.20 363	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.06 147	0.07 179	0.08 314
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Lsterematch	0.18 249	0.13 340	0.33 266	0.19 146	0.10 118	0.23 311	0.17 241	0.25 151	0.32 345	0.28 321	0.37 408	0.24 316	0.21 354	0.23 237	0.22 410	0.08 284	0.05 39	0.08 244	0.06 147	0.08 260	0.07 236

Select-FE	0.23 382	0.14 387	0.78 572	0.22 343	0.18 506	0.22 289	0.13 66	0.43 412	0.26 263	0.28 321	0.33 368	0.39 482	0.29 485	0.27 321	0.19 342	0.08 284	0.07 365	0.08 244	0.13 555	0.08 260	0.12 496

IGEV-FE	0.18 249	0.10 135	0.65 542	0.20 220	0.12 239	0.19 188	0.15 148	0.34 290	0.19 129	0.28 321	0.22 242	0.27 358	0.13 191	0.23 237	0.18 309	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.07 179	0.06 140

UGAM-zero	0.23 382	0.10 135	0.54 493	0.19 146	0.13 319	0.21 261	0.14 100	0.44 420	0.22 195	0.28 321	0.28 296	0.51 567	0.33 526	0.65 551	0.14 200	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.08 302	0.06 97	0.07 236

MyStereo8	0.22 365	0.15 422	0.63 533	0.21 274	0.17 484	0.31 459	0.16 195	0.36 332	0.32 345	0.28 321	0.36 399	0.25 326	0.18 322	0.25 283	0.28 477	0.08 284	0.07 365	0.08 244	0.07 220	0.10 409	0.12 496

MyStereo04	0.23 382	0.12 273	0.55 499	0.22 343	0.14 367	0.25 350	0.23 472	0.49 473	0.52 568	0.28 321	0.23 251	0.27 358	0.23 384	0.30 370	0.22 410	0.07 124	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.08 314

IGEV_Zeroshot_test	0.18 249	0.10 135	0.65 542	0.20 220	0.12 239	0.19 188	0.15 148	0.34 290	0.19 129	0.28 321	0.22 242	0.27 358	0.13 191	0.23 237	0.18 309	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.07 179	0.06 140

iRaft-Stereo_5w	0.23 382	0.18 482	0.44 415	0.22 343	0.13 319	0.19 188	0.19 335	0.37 342	0.32 345	0.28 321	0.37 408	0.34 437	0.23 384	0.65 551	0.27 472	0.06 49	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.09 341	0.08 314

IPLGR	0.21 330	0.13 340	0.61 522	0.21 274	0.11 172	0.25 350	0.18 288	0.41 384	0.37 409	0.28 321	0.27 290	0.21 270	0.19 337	0.37 416	0.18 309	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.06 140

LCNet	0.21 330	0.11 215	0.29 216	0.25 493	0.12 239	0.23 311	0.19 335	0.34 290	0.26 263	0.28 321	0.35 389	0.26 348	0.30 499	0.35 407	0.17 286	0.07 124	0.05 39	0.09 337	0.10 449	0.13 510	0.22 615

Patchmatch Stereo++	0.18 249	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 153	0.14 100	0.29 224	0.22 195	0.28 321	0.29 308	0.25 326	0.17 296	0.26 301	0.16 257	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.10 409	0.08 314
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
NF-Stereo	0.20 309	0.10 135	0.35 287	0.24 454	0.12 239	0.21 261	0.18 288	0.38 348	0.32 345	0.28 321	0.30 321	0.22 281	0.16 266	0.51 468	0.20 363	0.08 284	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.13 513

OCTAStereo	0.20 309	0.10 135	0.35 287	0.24 454	0.12 239	0.21 261	0.18 288	0.38 348	0.32 345	0.28 321	0.30 321	0.22 281	0.16 266	0.51 468	0.20 363	0.08 284	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.13 513

PSM-adaLoss	0.18 249	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 153	0.16 195	0.29 224	0.22 195	0.28 321	0.29 308	0.25 326	0.18 322	0.24 253	0.16 257	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.10 409	0.08 314

ROB_FTStereo_v2	0.18 249	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 153	0.16 195	0.29 224	0.22 195	0.28 321	0.29 308	0.25 326	0.17 296	0.24 253	0.16 257	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.10 409	0.08 314

ROB_FTStereo	0.18 249	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 153	0.14 100	0.29 224	0.22 195	0.28 321	0.28 296	0.25 326	0.17 296	0.24 253	0.16 257	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.10 409	0.08 314

HUI-Stereo	0.18 249	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 153	0.14 100	0.29 224	0.22 195	0.28 321	0.28 296	0.25 326	0.17 296	0.22 227	0.16 257	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.10 409	0.08 314

ASMatch	0.23 382	0.11 215	0.51 480	0.24 454	0.14 367	0.19 188	0.17 241	0.31 254	0.28 291	0.28 321	0.68 607	0.27 358	0.26 434	0.50 463	0.22 410	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.06 97	0.11 472

RE-Stereo	0.20 309	0.10 135	0.35 287	0.24 454	0.12 239	0.21 261	0.18 288	0.38 348	0.32 345	0.28 321	0.30 321	0.22 281	0.16 266	0.51 468	0.20 363	0.08 284	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.13 513

TVStereo	0.20 309	0.10 135	0.35 287	0.24 454	0.12 239	0.21 261	0.18 288	0.38 348	0.32 345	0.28 321	0.30 321	0.22 281	0.16 266	0.51 468	0.20 363	0.08 284	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.13 513

iGMRVC	0.18 249	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 153	0.15 148	0.29 224	0.22 195	0.28 321	0.29 308	0.25 326	0.17 296	0.27 321	0.17 286	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.10 409	0.08 314

iRAFT	0.18 249	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 153	0.14 100	0.29 224	0.22 195	0.28 321	0.29 308	0.25 326	0.17 296	0.26 301	0.16 257	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.10 409	0.08 314

RAFT-IKP	0.18 249	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 153	0.15 148	0.29 224	0.22 195	0.28 321	0.29 308	0.25 326	0.18 322	0.25 283	0.16 257	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.10 409	0.08 314

RALAANet	0.19 292	0.18 482	0.37 316	0.23 400	0.14 367	0.23 311	0.13 66	0.37 342	0.29 310	0.28 321	0.26 284	0.25 326	0.15 246	0.26 301	0.18 309	0.08 284	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.09 341	0.06 140

RAFT + AFF	0.27 466	0.23 548	0.50 470	0.25 493	0.17 484	0.30 443	0.33 588	0.52 519	0.40 451	0.28 321	0.30 321	0.30 401	0.31 516	0.62 536	0.24 442	0.09 379	0.10 518	0.11 471	0.10 449	0.11 457	0.11 472

ACVNet	0.23 382	0.13 340	0.35 287	0.18 91	0.15 428	0.27 383	0.23 472	0.39 360	0.44 494	0.28 321	0.41 455	0.38 470	0.26 434	0.27 321	0.32 510	0.08 284	0.07 365	0.08 244	0.07 220	0.10 409	0.07 236

CFNet-ft	0.24 413	0.15 422	0.35 287	0.18 91	0.15 428	0.30 443	0.21 419	0.39 360	0.36 398	0.28 321	0.40 447	0.43 517	0.25 423	0.47 451	0.24 442	0.12 508	0.07 365	0.12 509	0.11 488	0.12 494	0.09 378

CFNet_RVC	0.24 413	0.15 422	0.35 287	0.18 91	0.15 428	0.30 443	0.21 419	0.39 360	0.36 398	0.28 321	0.40 447	0.43 517	0.25 423	0.47 451	0.24 442	0.12 508	0.07 365	0.12 509	0.11 488	0.12 494	0.09 378

NVstereo2D	0.31 511	0.16 449	0.54 493	0.24 454	0.22 576	0.42 556	0.28 546	0.58 585	0.56 586	0.28 321	0.38 423	0.40 497	0.30 499	0.71 568	0.28 477	0.13 527	0.08 453	0.13 530	0.10 449	0.19 589	0.16 556

IGEV_i1	0.21 330	0.11 215	0.43 405	0.22 343	0.11 172	0.31 459	0.19 335	0.43 412	0.30 323	0.29 350	0.30 321	0.31 411	0.20 346	0.33 391	0.20 363	0.08 284	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.08 260	0.08 314

DFGA-Net	0.23 382	0.24 552	0.49 459	0.22 343	0.15 428	0.25 350	0.17 241	0.39 360	0.39 433	0.29 350	0.31 336	0.21 270	0.17 296	0.59 517	0.28 477	0.08 284	0.06 234	0.09 337	0.09 405	0.10 409	0.08 314

PAM_32	0.23 382	0.10 135	0.63 533	0.21 274	0.14 367	0.33 483	0.19 335	0.36 332	0.23 221	0.29 350	0.28 296	0.56 588	0.28 470	0.27 321	0.18 309	0.08 284	0.06 234	0.08 244	0.09 405	0.07 179	0.09 378

ACV-stereo	0.29 497	0.18 482	0.79 579	0.23 400	0.16 460	0.47 581	0.19 335	0.36 332	0.34 369	0.29 350	0.33 368	0.67 623	0.42 580	0.54 487	0.30 497	0.10 430	0.09 488	0.09 337	0.09 405	0.10 409	0.11 472

CoDeX	0.23 382	0.12 273	0.46 435	0.21 274	0.14 367	0.29 425	0.21 419	0.53 531	0.41 463	0.29 350	0.35 389	0.29 385	0.22 370	0.48 454	0.19 342	0.09 379	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.08 260	0.07 236

mmm	0.21 330	0.12 273	0.31 241	0.22 343	0.12 239	0.28 403	0.21 419	0.41 384	0.27 274	0.29 350	0.38 423	0.29 385	0.24 402	0.29 354	0.22 410	0.09 379	0.07 365	0.11 471	0.09 405	0.10 409	0.09 378

PCWNet_CMD	0.23 382	0.13 340	0.48 453	0.20 220	0.13 319	0.28 403	0.16 195	0.46 441	0.46 524	0.29 350	0.36 399	0.37 462	0.24 402	0.28 335	0.20 363	0.09 379	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.11 457	0.09 378

TestStereo1	0.21 330	0.16 449	0.32 249	0.26 527	0.13 319	0.26 373	0.27 530	0.40 372	0.36 398	0.29 350	0.39 436	0.22 281	0.21 354	0.33 391	0.17 286	0.07 124	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.07 236

DCANet-4	0.19 292	0.10 135	0.52 486	0.19 146	0.09 54	0.19 188	0.18 288	0.36 332	0.39 433	0.29 350	0.30 321	0.17 220	0.22 370	0.20 182	0.18 309	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.07 236

fff	0.19 292	0.13 340	0.40 359	0.18 91	0.09 54	0.19 188	0.18 288	0.35 313	0.43 479	0.29 350	0.30 321	0.18 232	0.28 470	0.20 182	0.18 309	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.07 236

ADStereo(finetuned)	0.19 292	0.13 340	0.49 459	0.19 146	0.09 54	0.19 188	0.18 288	0.34 290	0.39 433	0.29 350	0.31 336	0.18 232	0.31 516	0.21 207	0.19 342	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.07 236

test_5	0.23 382	0.19 498	0.38 335	0.26 527	0.18 506	0.25 350	0.29 553	0.40 372	0.37 409	0.29 350	0.40 447	0.25 326	0.22 370	0.34 398	0.18 309	0.07 124	0.05 39	0.09 337	0.09 405	0.10 409	0.10 435

SA-5K	0.21 330	0.16 449	0.32 249	0.26 527	0.13 319	0.26 373	0.27 530	0.40 372	0.36 398	0.29 350	0.39 436	0.22 281	0.21 354	0.33 391	0.17 286	0.07 124	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.07 236

iRaft-Stereo_20w	0.19 292	0.10 135	0.46 435	0.19 146	0.13 319	0.25 350	0.19 335	0.52 519	0.19 129	0.29 350	0.21 228	0.22 281	0.20 346	0.28 335	0.18 309	0.07 124	0.06 234	0.07 149	0.08 302	0.08 260	0.08 314

UDGNet	0.23 382	0.31 599	0.38 335	0.24 454	0.14 367	0.24 332	0.18 288	0.32 266	0.43 479	0.29 350	0.28 296	0.24 316	0.19 337	0.29 354	0.20 363	0.15 567	0.07 365	0.21 611	0.11 488	0.14 528	0.10 435

dd	0.22 365	0.26 568	0.40 359	0.22 343	0.12 239	0.25 350	0.21 419	0.32 266	0.44 494	0.29 350	0.28 296	0.25 326	0.16 266	0.30 370	0.25 452	0.12 508	0.07 365	0.10 415	0.08 302	0.11 457	0.09 378

PSM-softLoss	0.21 330	0.10 135	0.39 351	0.24 454	0.12 239	0.20 230	0.18 288	0.38 348	0.26 263	0.29 350	0.32 345	0.24 316	0.16 266	0.52 474	0.20 363	0.09 379	0.06 234	0.10 415	0.09 405	0.08 260	0.12 496

KMStereo	0.21 330	0.10 135	0.39 351	0.24 454	0.12 239	0.20 230	0.18 288	0.38 348	0.26 263	0.29 350	0.32 345	0.24 316	0.16 266	0.52 474	0.20 363	0.09 379	0.06 234	0.10 415	0.09 405	0.08 260	0.12 496

ICVP	0.23 382	0.13 340	0.44 415	0.26 527	0.14 367	0.29 425	0.25 511	0.45 430	0.33 359	0.29 350	0.43 485	0.35 451	0.25 423	0.26 301	0.23 431	0.12 508	0.09 488	0.09 337	0.08 302	0.09 341	0.10 435
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.23 382	0.13 340	0.47 443	0.19 146	0.13 319	0.26 373	0.16 195	0.44 420	0.44 494	0.29 350	0.37 408	0.38 470	0.23 384	0.29 354	0.21 390	0.09 379	0.06 234	0.11 471	0.08 302	0.11 457	0.09 378

DCANet	0.18 249	0.13 340	0.40 359	0.19 146	0.09 54	0.19 188	0.18 288	0.34 290	0.39 433	0.29 350	0.31 336	0.18 232	0.23 384	0.20 182	0.19 342	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.07 236

csc	0.19 292	0.13 340	0.40 359	0.18 91	0.09 54	0.19 188	0.18 288	0.35 313	0.43 479	0.29 350	0.30 321	0.18 232	0.28 470	0.20 182	0.18 309	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.07 236

cscssc	0.19 292	0.13 340	0.40 359	0.18 91	0.09 54	0.19 188	0.18 288	0.35 313	0.43 479	0.29 350	0.30 321	0.18 232	0.28 470	0.20 182	0.18 309	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.07 236

xxxx	0.34 538	0.10 135	0.29 216	0.19 146	0.11 172	0.37 522	0.20 388	0.58 585	0.38 423	0.29 350	0.42 472	0.38 470	0.24 402	0.46 447	2.20 681	0.11 469	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.09 341	0.09 378

SFCPSM	0.22 365	0.10 135	0.51 480	0.21 274	0.14 367	0.34 496	0.22 446	0.55 550	0.39 433	0.29 350	0.32 345	0.23 302	0.21 354	0.27 321	0.19 342	0.09 379	0.07 365	0.09 337	0.09 405	0.09 341	0.08 314

GANet-RSSM	0.24 413	0.14 387	0.36 307	0.21 274	0.14 367	0.27 383	0.21 419	0.45 430	0.33 359	0.29 350	0.39 436	0.39 482	0.28 470	0.58 511	0.23 431	0.11 469	0.07 365	0.09 337	0.09 405	0.10 409	0.09 378

RASNet	0.28 486	0.14 387	0.44 415	0.22 343	0.18 506	0.32 471	0.19 335	0.48 463	0.38 423	0.29 350	0.43 485	0.47 543	0.37 552	0.79 600	0.36 532	0.09 379	0.07 365	0.07 149	0.09 405	0.07 179	0.07 236

MSMDNet	0.23 382	0.13 340	0.48 453	0.20 220	0.13 319	0.28 403	0.16 195	0.46 441	0.46 524	0.29 350	0.36 399	0.37 462	0.24 402	0.28 335	0.20 363	0.09 379	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.11 457	0.09 378

ccs_rob	0.23 382	0.13 340	0.47 443	0.20 220	0.13 319	0.26 373	0.17 241	0.44 420	0.44 494	0.29 350	0.37 408	0.38 470	0.23 384	0.29 354	0.21 390	0.09 379	0.06 234	0.11 471	0.08 302	0.11 457	0.09 378

UCFNet_RVC	0.24 413	0.16 449	0.34 277	0.18 91	0.15 428	0.33 483	0.16 195	0.46 441	0.35 385	0.29 350	0.35 389	0.39 482	0.25 423	0.34 398	0.22 410	0.13 527	0.08 453	0.13 530	0.14 569	0.13 510	0.12 496

HITNet	0.20 309	0.17 468	0.43 405	0.19 146	0.08 23	0.27 383	0.14 100	0.42 398	0.30 323	0.29 350	0.32 345	0.27 358	0.21 354	0.28 335	0.25 452	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.09 341	0.06 140
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
DN-CSS_ROB	0.22 365	0.25 557	0.47 443	0.24 454	0.14 367	0.25 350	0.12 32	0.40 372	0.33 359	0.29 350	0.42 472	0.22 281	0.20 346	0.33 391	0.19 342	0.07 124	0.06 234	0.11 471	0.11 488	0.11 457	0.07 236

DStereoRT	0.35 543	0.13 340	0.51 480	0.25 493	0.16 460	0.42 556	0.19 335	0.48 463	0.39 433	0.30 382	0.39 436	0.24 316	0.39 562	0.64 544	0.30 497	0.08 284	0.07 365	1.54 688	0.41 655	0.08 260	0.11 472

model_zeroshot	0.17 225	0.11 215	0.39 351	0.20 220	0.12 239	0.24 332	0.15 148	0.34 290	0.22 195	0.30 382	0.20 213	0.22 281	0.12 146	0.24 253	0.14 200	0.08 284	0.07 365	0.07 149	0.07 220	0.07 179	0.07 236

MyStereo06	0.20 309	0.12 273	0.57 506	0.21 274	0.14 367	0.25 350	0.23 472	0.40 372	0.21 178	0.30 382	0.24 265	0.31 411	0.18 322	0.22 227	0.18 309	0.07 124	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.08 314

ffm	0.22 365	0.12 273	0.42 392	0.20 220	0.13 319	0.28 403	0.20 388	0.35 313	0.44 494	0.30 382	0.42 472	0.34 437	0.23 384	0.27 321	0.11 42	0.08 284	0.05 39	0.11 471	0.10 449	0.08 260	0.08 314

ff1	0.29 497	0.12 273	0.42 392	0.20 220	0.13 319	0.28 403	0.20 388	0.35 313	0.44 494	0.30 382	0.42 472	0.34 437	0.23 384	0.81 608	1.08 646	0.08 284	0.05 39	0.11 471	0.10 449	0.08 260	0.08 314

mmx	0.31 511	0.12 273	0.42 392	0.20 220	0.13 319	0.28 403	0.20 388	0.55 550	0.45 506	0.30 382	0.42 472	0.34 437	0.23 384	0.81 608	1.08 646	0.10 430	0.07 365	0.11 471	0.10 449	0.11 457	0.10 435

xxx	0.31 511	0.12 273	0.42 392	0.20 220	0.13 319	0.28 403	0.20 388	0.55 550	0.45 506	0.30 382	0.42 472	0.34 437	0.23 384	0.81 608	1.08 646	0.10 430	0.07 365	0.11 471	0.10 449	0.11 457	0.10 435

Sa-1000	0.22 365	0.15 422	0.35 287	0.23 400	0.13 319	0.28 403	0.23 472	0.47 450	0.39 433	0.30 382	0.50 537	0.26 348	0.19 337	0.33 391	0.16 257	0.07 124	0.06 234	0.10 415	0.11 488	0.08 260	0.06 140

MIPNet	0.21 330	0.15 422	0.52 486	0.21 274	0.12 239	0.27 383	0.20 388	0.45 430	0.37 409	0.30 382	0.23 251	0.19 248	0.24 402	0.27 321	0.19 342	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.06 140

TransformOpticalFlow	0.24 413	0.13 340	0.56 503	0.23 400	0.11 172	0.21 261	0.19 335	0.40 372	0.32 345	0.30 382	0.43 485	0.36 456	0.31 516	0.61 528	0.20 363	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.06 97	0.07 236

GMM-Stereo	0.21 330	0.10 135	0.43 405	0.23 400	0.13 319	0.24 332	0.25 511	0.37 342	0.27 274	0.30 382	0.45 508	0.27 358	0.21 354	0.31 377	0.17 286	0.07 124	0.05 39	0.10 415	0.09 405	0.08 260	0.19 589

GES	0.22 365	0.12 273	0.42 392	0.20 220	0.14 367	0.27 383	0.19 335	0.49 473	0.33 359	0.30 382	0.36 399	0.25 326	0.23 384	0.29 354	0.22 410	0.10 430	0.08 453	0.08 244	0.07 220	0.10 409	0.11 472

HCRNet	0.24 413	0.25 557	0.33 266	0.34 610	0.16 460	0.27 383	0.18 288	0.43 412	0.35 385	0.30 382	0.35 389	0.32 421	0.22 370	0.44 441	0.20 363	0.13 527	0.08 453	0.13 530	0.11 488	0.10 409	0.09 378

FENet	0.21 330	0.11 215	0.45 427	0.21 274	0.12 239	0.26 373	0.17 241	0.41 384	0.35 385	0.30 382	0.31 336	0.29 385	0.23 384	0.26 301	0.23 431	0.09 379	0.06 234	0.09 337	0.09 405	0.09 341	0.09 378

cf-r	0.24 413	0.15 422	0.44 415	0.21 274	0.14 367	0.27 383	0.22 446	0.42 398	0.40 451	0.30 382	0.42 472	0.42 513	0.26 434	0.43 437	0.25 452	0.11 469	0.06 234	0.08 244	0.10 449	0.08 260	0.08 314

PSMNet-RSSM	0.24 413	0.15 422	0.36 307	0.21 274	0.14 367	0.25 350	0.20 388	0.48 463	0.37 409	0.30 382	0.44 496	0.38 470	0.26 434	0.52 474	0.22 410	0.12 508	0.07 365	0.11 471	0.13 555	0.10 409	0.09 378

FADNet_RVC	0.30 504	0.28 578	0.83 592	0.23 400	0.15 428	0.30 443	0.17 241	0.49 473	0.37 409	0.30 382	0.38 423	0.30 401	0.27 453	0.52 474	0.31 505	0.14 552	0.14 582	0.14 557	0.16 590	0.21 601	0.23 622

CFNet	0.27 466	0.20 511	0.44 415	0.22 343	0.14 367	0.33 483	0.14 100	0.51 500	0.45 506	0.30 382	0.40 447	0.38 470	0.27 453	0.76 590	0.25 452	0.09 379	0.07 365	0.11 471	0.11 488	0.11 457	0.08 314

PAM	0.23 382	0.10 135	0.63 533	0.22 343	0.15 428	0.34 496	0.21 419	0.37 342	0.22 195	0.31 400	0.27 290	0.55 584	0.26 434	0.26 301	0.17 286	0.08 284	0.06 234	0.07 149	0.09 405	0.07 179	0.09 378

rvit_105_1	0.27 466	0.19 498	0.46 435	0.27 555	0.19 533	0.30 443	0.35 594	0.44 420	0.51 559	0.31 400	0.31 336	0.31 411	0.26 434	0.35 407	0.25 452	0.15 567	0.14 582	0.15 572	0.17 599	0.11 457	0.10 435

UGAM	0.26 458	0.14 387	0.45 427	0.25 493	0.12 239	0.23 311	0.25 511	0.32 266	0.41 463	0.31 400	0.42 472	0.41 504	0.22 370	0.92 627	0.22 410	0.08 284	0.06 234	0.14 557	0.12 527	0.10 409	0.07 236

ITSA-stereo	0.25 441	0.15 422	0.33 266	0.23 400	0.11 172	0.27 383	0.18 288	0.56 566	0.59 593	0.31 400	0.32 345	0.33 428	0.28 470	0.49 459	0.30 497	0.11 469	0.08 453	0.11 471	0.10 449	0.11 457	0.13 513

test_sample4	0.24 413	0.13 340	0.43 405	0.20 220	0.12 239	0.32 471	0.21 419	0.51 500	0.34 369	0.31 400	0.37 408	0.28 374	0.23 384	0.53 481	0.21 390	0.10 430	0.07 365	0.10 415	0.09 405	0.11 457	0.10 435

test_sample3	0.23 382	0.12 273	0.43 405	0.19 146	0.12 239	0.32 471	0.20 388	0.50 483	0.34 369	0.31 400	0.33 368	0.29 385	0.22 370	0.53 481	0.22 410	0.10 430	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.10 409	0.10 435

MyStereo05	0.23 382	0.12 273	0.57 506	0.21 274	0.14 367	0.25 350	0.23 472	0.48 463	0.52 568	0.31 400	0.23 251	0.25 326	0.22 370	0.30 370	0.21 390	0.07 124	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.08 314

1111x	0.32 520	0.11 215	0.40 359	0.22 343	0.11 172	0.32 471	0.26 524	0.59 591	0.43 479	0.31 400	0.41 455	0.39 482	0.28 470	0.76 590	1.37 664	0.09 379	0.08 453	0.09 337	0.10 449	0.09 341	0.08 314

CIPLG	0.21 330	0.21 525	0.55 499	0.23 400	0.15 428	0.25 350	0.20 388	0.35 313	0.29 310	0.31 400	0.33 368	0.22 281	0.15 246	0.26 301	0.20 363	0.08 284	0.07 365	0.07 149	0.07 220	0.08 260	0.08 314

IPLGR_C	0.21 330	0.22 539	0.60 519	0.23 400	0.15 428	0.24 332	0.20 388	0.35 313	0.29 310	0.31 400	0.32 345	0.22 281	0.15 246	0.25 283	0.20 363	0.08 284	0.07 365	0.07 149	0.07 220	0.08 260	0.08 314

GMOStereo	0.18 249	0.14 387	0.30 226	0.22 343	0.12 239	0.20 230	0.27 530	0.26 171	0.28 291	0.31 400	0.32 345	0.26 348	0.17 296	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.07 365	0.10 415	0.08 302	0.08 260	0.05 34

error version	0.18 249	0.14 387	0.30 226	0.22 343	0.12 239	0.20 230	0.27 530	0.26 171	0.28 291	0.31 400	0.32 345	0.26 348	0.17 296	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.07 365	0.10 415	0.08 302	0.08 260	0.05 34

test-v	0.18 249	0.14 387	0.30 226	0.22 343	0.12 239	0.20 230	0.27 530	0.26 171	0.28 291	0.31 400	0.32 345	0.26 348	0.17 296	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.07 365	0.10 415	0.08 302	0.08 260	0.05 34

ACRE	0.21 330	0.20 511	0.62 530	0.23 400	0.15 428	0.24 332	0.20 388	0.35 313	0.28 291	0.31 400	0.32 345	0.22 281	0.15 246	0.25 283	0.20 363	0.08 284	0.07 365	0.07 149	0.07 220	0.08 260	0.08 314

STrans-v2	0.24 413	0.13 340	0.54 493	0.21 274	0.12 239	0.23 311	0.21 419	0.47 450	0.28 291	0.31 400	0.42 472	0.36 456	0.35 539	0.62 536	0.23 431	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.06 97	0.06 140

IRAFT_RVC	0.22 365	0.12 273	0.39 351	0.26 527	0.11 172	0.18 153	0.24 494	0.40 372	0.37 409	0.31 400	0.30 321	0.29 385	0.24 402	0.55 489	0.22 410	0.08 284	0.06 234	0.10 415	0.08 302	0.08 260	0.07 236

test-2	0.18 249	0.14 387	0.30 226	0.22 343	0.12 239	0.20 230	0.27 530	0.26 171	0.28 291	0.31 400	0.32 345	0.26 348	0.17 296	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.07 365	0.10 415	0.08 302	0.08 260	0.05 34

GwcNet-RSSM	0.26 458	0.17 468	0.46 435	0.21 274	0.13 319	0.28 403	0.23 472	0.44 420	0.42 471	0.31 400	0.45 508	0.40 497	0.26 434	0.55 489	0.28 477	0.11 469	0.07 365	0.09 337	0.10 449	0.09 341	0.08 314

DMCA	0.22 365	0.14 387	0.36 307	0.22 343	0.14 367	0.27 383	0.20 388	0.43 412	0.38 423	0.31 400	0.32 345	0.33 428	0.24 402	0.24 253	0.28 477	0.11 469	0.08 453	0.10 415	0.08 302	0.10 409	0.11 472

BEATNet_4x	0.22 365	0.18 482	0.47 443	0.22 343	0.10 118	0.28 403	0.14 100	0.46 441	0.32 345	0.31 400	0.34 378	0.31 411	0.25 423	0.31 377	0.29 489	0.08 284	0.06 234	0.08 244	0.06 147	0.10 409	0.08 314

R-Stereo Train	0.18 249	0.09 80	0.32 249	0.22 343	0.12 239	0.22 289	0.19 335	0.42 398	0.19 129	0.31 400	0.45 508	0.20 258	0.14 227	0.18 137	0.15 230	0.08 284	0.06 234	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.06 140

RAFT-Stereo	0.18 249	0.09 80	0.32 249	0.22 343	0.12 239	0.22 289	0.19 335	0.42 398	0.19 129	0.31 400	0.45 508	0.20 258	0.14 227	0.18 137	0.15 230	0.08 284	0.06 234	0.07 149	0.06 147	0.06 97	0.06 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Hybrid-DGEV-03	0.20 309	0.14 387	0.31 241	0.22 343	0.12 239	0.26 373	0.16 195	0.31 254	0.27 274	0.32 422	0.58 577	0.23 302	0.15 246	0.23 237	0.17 286	0.07 124	0.05 39	0.09 337	0.07 220	0.08 260	0.06 140

z-ln-s-r	0.32 520	0.21 525	0.82 589	0.23 400	0.14 367	0.30 443	0.26 524	0.43 412	0.50 555	0.32 422	0.60 585	0.39 482	0.29 485	0.73 576	0.66 615	0.08 284	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.10 409	0.08 314

test_sample5	0.24 413	0.13 340	0.42 392	0.21 274	0.12 239	0.30 443	0.21 419	0.50 483	0.34 369	0.32 422	0.41 455	0.29 385	0.23 384	0.55 489	0.21 390	0.10 430	0.07 365	0.10 415	0.09 405	0.11 457	0.10 435

DispNO	0.27 466	0.18 482	0.62 530	0.23 400	0.17 484	0.25 350	0.22 446	0.45 430	0.41 463	0.32 422	0.39 436	0.38 470	0.27 453	0.77 596	0.27 472	0.09 379	0.07 365	0.10 415	0.10 449	0.08 260	0.08 314

CFNet_ucs	0.24 413	0.13 340	0.50 470	0.20 220	0.15 428	0.28 403	0.17 241	0.49 473	0.45 506	0.32 422	0.42 472	0.39 482	0.22 370	0.31 377	0.21 390	0.11 469	0.08 453	0.12 509	0.09 405	0.12 494	0.11 472

CASS	0.21 330	0.15 422	0.32 249	0.26 527	0.11 172	0.28 403	0.19 335	0.39 360	0.30 323	0.32 422	0.34 378	0.25 326	0.24 402	0.25 283	0.20 363	0.13 527	0.08 453	0.11 471	0.09 405	0.11 457	0.11 472
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.23 382	0.11 215	0.50 470	0.21 274	0.16 460	0.31 459	0.20 388	0.36 332	0.35 385	0.32 422	0.50 537	0.39 482	0.26 434	0.22 227	0.20 363	0.08 284	0.06 234	0.09 337	0.11 488	0.07 179	0.08 314

raft_robust	0.22 365	0.17 468	0.30 226	0.22 343	0.12 239	0.23 311	0.22 446	0.49 473	0.48 538	0.32 422	0.32 345	0.26 348	0.23 384	0.53 481	0.15 230	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.10 449	0.08 260	0.06 140

NINENet	0.25 441	0.15 422	0.37 316	0.23 400	0.16 460	0.43 565	0.17 241	0.60 600	0.46 524	0.32 422	0.37 408	0.32 421	0.20 346	0.42 435	0.21 390	0.10 430	0.10 518	0.12 509	0.08 302	0.11 457	0.10 435

ADLNet2	0.30 504	0.17 468	0.72 565	0.23 400	0.17 484	0.36 516	0.24 494	0.52 519	0.51 559	0.32 422	0.38 423	0.45 533	0.30 499	0.69 562	0.35 526	0.10 430	0.08 453	0.09 337	0.09 405	0.12 494	0.10 435

HHNet	0.22 365	0.12 273	0.52 486	0.18 91	0.18 506	0.20 230	0.20 388	0.34 290	0.31 336	0.32 422	0.59 580	0.20 258	0.21 354	0.24 253	0.31 505	0.08 284	0.05 39	0.09 337	0.07 220	0.08 260	0.11 472

test_xeample	0.34 538	0.10 135	0.29 216	0.19 146	0.11 172	0.33 483	0.23 472	0.55 550	0.38 423	0.32 422	0.45 508	0.29 385	0.26 434	0.57 504	2.24 683	0.10 430	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.09 341	0.09 378

FADNet	0.32 520	0.36 612	0.74 570	0.23 400	0.22 576	0.37 522	0.19 335	0.53 531	0.48 538	0.32 422	0.36 399	0.43 517	0.32 523	0.64 544	0.25 452	0.16 583	0.16 604	0.14 557	0.16 590	0.24 614	0.19 589

G2L-Stereo	0.25 441	0.16 449	0.47 443	0.22 343	0.14 367	0.25 350	0.18 288	0.46 441	0.35 385	0.33 435	0.37 408	0.40 497	0.22 370	0.60 521	0.30 497	0.10 430	0.09 488	0.10 415	0.08 302	0.09 341	0.09 378

DDVS	0.25 441	0.15 422	0.39 351	0.24 454	0.17 484	0.34 496	0.21 419	0.41 384	0.30 323	0.33 435	0.41 455	0.48 549	0.21 354	0.52 474	0.27 472	0.11 469	0.09 488	0.11 471	0.09 405	0.13 510	0.14 535

test_sample6	0.25 441	0.13 340	0.41 382	0.21 274	0.11 172	0.30 443	0.22 446	0.51 500	0.35 385	0.33 435	0.43 485	0.30 401	0.24 402	0.57 504	0.22 410	0.10 430	0.07 365	0.10 415	0.10 449	0.11 457	0.10 435

DualNet	0.24 413	0.13 340	0.42 392	0.21 274	0.12 239	0.30 443	0.21 419	0.50 483	0.34 369	0.33 435	0.43 485	0.29 385	0.23 384	0.55 489	0.21 390	0.10 430	0.07 365	0.10 415	0.09 405	0.11 457	0.10 435

CBFPSM	0.27 466	0.16 449	0.67 548	0.20 220	0.14 367	0.38 530	0.25 511	0.40 372	0.36 398	0.33 435	0.36 399	0.56 588	0.38 556	0.32 384	0.38 535	0.08 284	0.08 453	0.07 149	0.08 302	0.09 341	0.11 472

Anonymous_2	0.37 558	0.21 525	0.47 443	0.20 220	0.21 560	0.42 556	0.26 524	0.38 348	0.29 310	0.33 435	0.30 321	0.44 528	0.38 556	0.36 412	0.29 489	0.26 630	0.29 648	0.44 651	1.41 689	0.34 640	0.21 610

DisPM	0.19 292	0.10 135	0.35 287	0.23 400	0.13 319	0.18 153	0.20 388	0.29 224	0.29 310	0.33 435	0.34 378	0.23 302	0.16 266	0.33 391	0.16 257	0.09 379	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.07 179	0.11 472

IER	0.23 382	0.12 273	0.39 351	0.20 220	0.14 367	0.31 459	0.19 335	0.42 398	0.36 398	0.33 435	0.40 447	0.32 421	0.33 526	0.29 354	0.22 410	0.09 379	0.07 365	0.08 244	0.08 302	0.09 341	0.08 314

RAFT_CTSACE	0.21 330	0.16 449	0.41 382	0.25 493	0.15 428	0.22 289	0.24 494	0.32 266	0.28 291	0.33 435	0.51 543	0.29 385	0.17 296	0.32 384	0.13 163	0.06 49	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.06 140

IPLG	0.21 330	0.15 422	0.53 490	0.21 274	0.12 239	0.28 403	0.17 241	0.42 398	0.30 323	0.33 435	0.32 345	0.15 188	0.17 296	0.50 463	0.21 390	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.07 179	0.06 140

PFNet+	0.20 309	0.10 135	0.37 316	0.21 274	0.12 239	0.17 125	0.19 335	0.29 224	0.34 369	0.33 435	0.32 345	0.24 316	0.16 266	0.32 384	0.17 286	0.10 430	0.07 365	0.11 471	0.10 449	0.08 260	0.12 496

RAFT_R40	0.21 330	0.10 135	0.37 316	0.24 454	0.13 319	0.18 153	0.18 288	0.31 254	0.29 310	0.33 435	0.33 368	0.30 401	0.24 402	0.55 489	0.18 309	0.08 284	0.05 39	0.10 415	0.08 302	0.08 260	0.07 236

Pruner-Stereo	0.19 292	0.11 215	0.34 277	0.29 579	0.12 239	0.19 188	0.17 241	0.31 254	0.29 310	0.33 435	0.32 345	0.25 326	0.15 246	0.24 253	0.21 390	0.09 379	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.08 260	0.09 378

RAFT	0.21 330	0.17 468	0.32 249	0.24 454	0.12 239	0.25 350	0.27 530	0.35 313	0.28 291	0.33 435	0.33 368	0.38 470	0.22 370	0.29 354	0.17 286	0.08 284	0.08 453	0.11 471	0.10 449	0.10 409	0.06 140

Prome-Stereo	0.21 330	0.10 135	0.30 226	0.24 454	0.12 239	0.23 311	0.23 472	0.36 332	0.25 251	0.33 435	0.59 580	0.24 316	0.28 470	0.29 354	0.16 257	0.07 124	0.05 39	0.08 244	0.07 220	0.08 260	0.20 601

ARAFT	0.24 413	0.21 525	0.78 572	0.22 343	0.12 239	0.29 425	0.24 494	0.43 412	0.32 345	0.33 435	0.28 296	0.28 374	0.19 337	0.49 459	0.18 309	0.07 124	0.06 234	0.12 509	0.11 488	0.09 341	0.06 140

delet	0.27 466	0.14 387	0.40 359	0.23 400	0.19 533	0.41 549	0.29 553	0.49 473	0.48 538	0.33 435	0.41 455	0.37 462	0.30 499	0.48 454	0.34 522	0.09 379	0.09 488	0.11 471	0.12 527	0.08 260	0.08 314

AdaStereo	0.24 413	0.16 449	0.37 316	0.24 454	0.12 239	0.32 471	0.17 241	0.54 540	0.42 471	0.33 435	0.38 423	0.35 451	0.21 354	0.30 370	0.22 410	0.14 552	0.06 234	0.13 530	0.08 302	0.11 457	0.08 314
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.
iResNet	0.24 413	0.18 482	0.61 522	0.25 493	0.11 172	0.29 425	0.21 419	0.42 398	0.43 479	0.33 435	0.43 485	0.27 358	0.22 370	0.34 398	0.26 466	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 147	0.08 260	0.07 236

NOSS_ROB	0.31 511	0.20 511	0.35 287	0.24 454	0.16 460	0.32 471	0.19 335	0.52 519	0.48 538	0.33 435	0.36 399	0.42 513	0.28 470	0.93 629	0.24 442	0.19 611	0.20 627	0.24 620	0.22 622	0.17 567	0.17 569

G2L-ROB	0.23 382	0.15 422	0.41 382	0.19 146	0.12 239	0.27 383	0.21 419	0.47 450	0.33 359	0.34 455	0.31 336	0.41 504	0.22 370	0.49 459	0.26 466	0.09 379	0.06 234	0.07 149	0.06 147	0.09 341	0.10 435

SMFormer	0.25 441	0.12 273	0.40 359	0.19 146	0.10 118	0.27 383	0.19 335	0.51 500	0.45 506	0.34 455	0.41 455	0.31 411	0.26 434	0.58 511	0.28 477	0.10 430	0.07 365	0.08 244	0.08 302	0.09 341	0.09 378

tta	0.24 413	0.12 273	0.40 359	0.19 146	0.10 118	0.27 383	0.19 335	0.51 500	0.45 506	0.34 455	0.41 455	0.31 411	0.26 434	0.58 511	0.28 477	0.10 430	0.07 365	0.08 244	0.08 302	0.08 260	0.07 236

qqq1	0.24 413	0.12 273	0.40 359	0.19 146	0.10 118	0.27 383	0.19 335	0.51 500	0.45 506	0.34 455	0.41 455	0.31 411	0.26 434	0.58 511	0.16 257	0.10 430	0.07 365	0.07 149	0.06 147	0.08 260	0.07 236

fff1	0.24 413	0.12 273	0.40 359	0.19 146	0.10 118	0.27 383	0.19 335	0.51 500	0.45 506	0.34 455	0.41 455	0.31 411	0.26 434	0.58 511	0.16 257	0.10 430	0.07 365	0.07 149	0.06 147	0.08 260	0.07 236

LL-Strereo	0.29 497	0.25 557	0.58 511	0.25 493	0.21 560	0.23 311	0.24 494	0.55 550	0.42 471	0.34 455	0.32 345	0.41 504	0.40 567	0.94 631	0.23 431	0.08 284	0.07 365	0.11 471	0.09 405	0.09 341	0.09 378

BUS	0.23 382	0.12 273	0.28 202	0.25 493	0.14 367	0.43 565	0.17 241	0.56 566	0.34 369	0.34 455	0.35 389	0.32 421	0.20 346	0.26 301	0.21 390	0.10 430	0.07 365	0.11 471	0.10 449	0.09 341	0.09 378

BSDual-CNN	0.23 382	0.12 273	0.28 202	0.25 493	0.14 367	0.35 511	0.21 419	0.56 566	0.34 369	0.34 455	0.35 389	0.38 470	0.24 402	0.26 301	0.21 390	0.10 430	0.07 365	0.11 471	0.10 449	0.09 341	0.09 378

hknet	0.25 441	0.14 387	0.40 359	0.25 493	0.15 428	0.35 511	0.21 419	0.56 566	0.37 409	0.34 455	0.35 389	0.43 517	0.27 453	0.37 416	0.21 390	0.09 379	0.07 365	0.11 471	0.10 449	0.09 341	0.09 378

OMP-Stereo	0.23 382	0.14 387	0.35 287	0.29 579	0.13 319	0.21 261	0.16 195	0.37 342	0.33 359	0.34 455	0.30 321	0.34 437	0.19 337	0.70 565	0.24 442	0.07 124	0.06 234	0.09 337	0.07 220	0.07 179	0.06 140

IIG-Stereo	0.23 382	0.13 340	0.35 287	0.29 579	0.12 239	0.23 311	0.14 100	0.38 348	0.31 336	0.34 455	0.37 408	0.33 428	0.21 354	0.70 565	0.26 466	0.08 284	0.06 234	0.09 337	0.07 220	0.07 179	0.06 140

SST-Stereo	0.21 330	0.10 135	0.37 316	0.24 454	0.13 319	0.19 188	0.17 241	0.31 254	0.24 237	0.34 455	0.33 368	0.29 385	0.25 423	0.56 500	0.17 286	0.08 284	0.05 39	0.10 415	0.08 302	0.09 341	0.07 236

GEStereo_RVC	0.27 466	0.20 511	0.44 415	0.27 555	0.16 460	0.33 483	0.25 511	0.56 566	0.54 577	0.34 455	0.38 423	0.34 437	0.25 423	0.51 468	0.28 477	0.12 508	0.08 453	0.09 337	0.08 302	0.11 457	0.11 472

UNet	0.28 486	0.14 387	0.69 554	0.23 400	0.20 552	0.44 567	0.22 446	0.50 483	0.40 451	0.34 455	0.39 436	0.43 517	0.33 526	0.40 430	0.31 505	0.09 379	0.07 365	0.10 415	0.08 302	0.10 409	0.08 314

UPFNet	0.25 441	0.12 273	0.38 335	0.24 454	0.19 533	0.37 522	0.28 546	0.48 463	0.38 423	0.34 455	0.37 408	0.37 462	0.28 470	0.39 423	0.33 517	0.10 430	0.09 488	0.10 415	0.10 449	0.10 409	0.08 314

FADNet-RVC	0.31 511	0.35 609	0.78 572	0.25 493	0.20 552	0.33 483	0.20 388	0.49 473	0.40 451	0.34 455	0.39 436	0.41 504	0.29 485	0.63 542	0.31 505	0.13 527	0.14 582	0.14 557	0.15 578	0.19 589	0.19 589

PA-Net	0.37 558	0.28 578	0.83 592	0.31 596	0.28 616	0.39 539	0.42 623	0.51 500	0.55 583	0.34 455	0.42 472	0.41 504	0.36 543	0.79 600	0.49 581	0.12 508	0.23 638	0.16 583	0.23 624	0.12 494	0.18 582
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
coex_refinement	0.26 458	0.16 449	0.36 307	0.23 400	0.15 428	0.31 459	0.20 388	0.49 473	0.42 471	0.35 472	0.42 472	0.45 533	0.27 453	0.55 489	0.33 517	0.10 430	0.06 234	0.07 149	0.07 220	0.10 409	0.10 435

iinet-f	0.30 504	0.18 482	1.03 626	0.20 220	0.15 428	0.44 567	0.22 446	0.45 430	0.37 409	0.35 472	0.44 496	0.41 504	0.34 535	0.34 398	0.40 550	0.10 430	0.09 488	0.08 244	0.08 302	0.13 510	0.11 472

gwcnet-sp	0.24 413	0.13 340	0.63 533	0.22 343	0.14 367	0.34 496	0.22 446	0.44 420	0.39 433	0.35 472	0.34 378	0.27 358	0.27 453	0.35 407	0.25 452	0.09 379	0.08 453	0.09 337	0.09 405	0.09 341	0.09 378

scenet	0.24 413	0.13 340	0.63 533	0.22 343	0.14 367	0.34 496	0.22 446	0.44 420	0.39 433	0.35 472	0.34 378	0.27 358	0.27 453	0.35 407	0.25 452	0.09 379	0.08 453	0.09 337	0.09 405	0.09 341	0.09 378

ssnet	0.24 413	0.13 340	0.63 533	0.22 343	0.14 367	0.34 496	0.22 446	0.44 420	0.39 433	0.35 472	0.34 378	0.27 358	0.27 453	0.35 407	0.25 452	0.09 379	0.08 453	0.09 337	0.09 405	0.09 341	0.09 378

psmg	0.23 382	0.12 273	0.28 202	0.21 274	0.14 367	0.35 511	0.23 472	0.51 500	0.34 369	0.35 472	0.38 423	0.38 470	0.24 402	0.26 301	0.21 390	0.10 430	0.08 453	0.10 415	0.10 449	0.09 341	0.08 314

AASNet	0.27 466	0.19 498	0.49 459	0.26 527	0.17 484	0.34 496	0.20 388	0.62 612	0.48 538	0.35 472	0.40 447	0.32 421	0.25 423	0.28 335	0.34 522	0.11 469	0.09 488	0.10 415	0.08 302	0.13 510	0.11 472

AAGNet	0.33 529	0.11 215	0.37 316	0.25 493	0.16 460	0.20 230	0.19 335	0.30 244	0.27 274	0.35 472	0.35 389	0.27 358	0.30 499	0.44 441	2.66 685	0.08 284	0.05 39	0.10 415	0.07 220	0.08 260	0.06 140

PSM-AAD	0.25 441	0.10 135	0.30 226	0.24 454	0.12 239	0.26 373	0.38 609	0.34 290	0.28 291	0.35 472	0.39 436	0.28 374	0.79 645	0.30 370	0.16 257	0.07 124	0.06 234	0.12 509	0.11 488	0.08 260	0.21 610

KYRaft	0.22 365	0.10 135	0.30 226	0.23 400	0.12 239	0.23 311	0.23 472	0.35 313	0.24 237	0.35 472	0.54 561	0.34 437	0.26 434	0.29 354	0.15 230	0.07 124	0.05 39	0.09 337	0.10 449	0.08 260	0.31 640

PFNet	0.23 382	0.10 135	0.57 506	0.24 454	0.14 367	0.22 289	0.19 335	0.39 360	0.33 359	0.35 472	0.32 345	0.27 358	0.19 337	0.64 544	0.22 410	0.09 379	0.05 39	0.09 337	0.07 220	0.08 260	0.07 236

222	0.41 579	0.10 135	0.29 216	0.19 146	0.11 172	0.36 516	0.20 388	0.57 576	0.39 433	0.35 472	0.44 496	0.30 401	0.27 453	0.55 489	3.56 688	0.11 469	0.07 365	0.08 244	0.08 302	0.09 341	0.09 378

ac_64	0.27 466	0.13 340	0.41 382	0.24 454	0.17 484	0.36 516	0.22 446	0.46 441	0.33 359	0.35 472	0.36 399	0.52 573	0.30 499	0.62 536	0.32 510	0.11 469	0.09 488	0.10 415	0.10 449	0.09 341	0.08 314

HGLStereo	0.27 466	0.14 387	0.46 435	0.24 454	0.21 560	0.33 483	0.23 472	0.50 483	0.42 471	0.35 472	0.48 532	0.41 504	0.33 526	0.45 444	0.33 517	0.11 469	0.10 518	0.09 337	0.09 405	0.10 409	0.12 496

FADNet-RVC-Resample	0.29 497	0.25 557	0.93 612	0.26 527	0.16 460	0.32 471	0.21 419	0.47 450	0.39 433	0.35 472	0.38 423	0.33 428	0.27 453	0.53 481	0.24 442	0.10 430	0.10 518	0.14 557	0.13 555	0.13 510	0.16 556

DeepPruner_ROB	0.26 458	0.19 498	0.44 415	0.21 274	0.16 460	0.30 443	0.21 419	0.52 519	0.32 345	0.35 472	0.38 423	0.39 482	0.26 434	0.42 435	0.24 442	0.15 567	0.11 542	0.11 471	0.11 488	0.14 528	0.13 513

RT-IGEV	0.25 441	0.10 135	0.48 453	0.22 343	0.14 367	0.31 459	0.28 546	0.53 531	0.39 433	0.36 488	0.41 455	0.44 528	0.30 499	0.28 335	0.27 472	0.09 379	0.07 365	0.08 244	0.09 405	0.09 341	0.10 435

MultiAttention	1.02 661	0.13 340	0.43 405	0.35 619	0.43 642	5.36 688	1.71 689	0.69 636	0.53 573	0.36 488	0.63 598	0.55 584	0.22 370	7.60 696	0.43 562	0.09 379	0.06 234	0.14 557	0.24 626	0.26 623	0.30 637

xyz-stereo	1.40 668	0.10 135	17.09 705	0.18 91	0.07 2	4.78 687	0.18 288	0.29 224	0.34 369	0.36 488	2.81 685	0.40 497	0.29 485	0.56 500	0.24 442	0.07 124	0.05 39	0.09 337	0.06 147	0.06 97	0.05 34

DEmStereo	0.26 458	0.09 80	0.47 443	0.19 146	0.12 239	0.30 443	0.25 511	0.28 208	0.36 398	0.36 488	0.58 577	0.25 326	0.48 603	0.53 481	0.44 567	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.06 97	0.07 236

pcwnet_v2	0.32 520	0.15 422	1.26 646	0.23 400	0.18 506	0.32 471	0.18 288	0.59 591	0.60 597	0.36 488	0.45 508	0.35 451	0.29 485	0.36 412	0.25 452	0.14 552	0.11 542	0.12 509	0.11 488	0.14 528	0.15 547

psm_up	0.29 497	0.16 449	0.41 382	0.26 527	0.17 484	0.32 471	0.26 524	0.55 550	0.43 479	0.36 488	0.40 447	0.45 533	0.37 552	0.58 511	0.30 497	0.11 469	0.12 560	0.13 530	0.12 527	0.10 409	0.10 435

hitnet-ft	0.29 497	0.17 468	0.40 359	0.19 146	0.14 367	0.39 539	0.23 472	0.44 420	0.41 463	0.36 488	0.46 518	0.53 578	0.34 535	0.76 590	0.32 510	0.14 552	0.10 518	0.13 530	0.10 449	0.15 542	0.13 513

HSM	0.28 486	0.16 449	0.35 287	0.20 220	0.15 428	0.33 483	0.19 335	0.53 531	0.37 409	0.36 488	0.38 423	0.67 623	0.31 516	0.89 622	0.23 431	0.08 284	0.06 234	0.08 244	0.07 220	0.08 260	0.08 314

G2L-Stereo_test	0.24 413	0.16 449	0.38 335	0.19 146	0.13 319	0.27 383	0.24 494	0.49 473	0.38 423	0.37 496	0.37 408	0.40 497	0.24 402	0.52 474	0.28 477	0.08 284	0.06 234	0.06 43	0.06 147	0.09 341	0.08 314

TCMNet	0.33 529	0.23 548	0.72 565	0.29 579	0.30 625	0.40 545	0.28 546	0.50 483	0.47 529	0.37 496	0.45 508	0.40 497	0.29 485	0.60 521	0.39 543	0.14 552	0.13 572	0.15 572	0.14 569	0.17 567	0.15 547

HI	0.20 309	0.13 340	0.33 266	0.18 91	0.15 428	0.17 125	0.16 195	0.34 290	0.21 178	0.37 496	0.39 436	0.36 456	0.24 402	0.29 354	0.21 390	0.06 49	0.05 39	0.08 244	0.09 405	0.09 341	0.07 236

CoSv	0.20 309	0.13 340	0.33 266	0.18 91	0.15 428	0.17 125	0.16 195	0.34 290	0.21 178	0.37 496	0.39 436	0.36 456	0.24 402	0.29 354	0.21 390	0.06 49	0.05 39	0.08 244	0.09 405	0.09 341	0.07 236

DualNet (step1)	0.28 486	0.19 498	0.50 470	0.18 91	0.16 460	0.34 496	0.20 388	0.51 500	0.38 423	0.37 496	0.34 378	0.37 462	0.30 499	0.39 423	0.23 431	0.23 619	0.09 488	0.28 631	0.24 626	0.18 581	0.16 556

test_sample9	0.42 582	0.19 498	0.50 470	0.18 91	0.16 460	0.34 496	0.20 388	0.51 500	0.38 423	0.37 496	0.34 378	0.37 462	0.30 499	0.66 555	0.91 636	0.23 619	1.82 690	0.28 631	0.24 626	0.18 581	0.16 556

test_sample7	0.25 441	0.15 422	0.35 287	0.20 220	0.14 367	0.28 403	0.21 419	0.51 500	0.38 423	0.37 496	0.34 378	0.37 462	0.30 499	0.39 423	0.23 431	0.14 552	0.09 488	0.13 530	0.12 527	0.13 510	0.12 496

GMStereo_Zeroshot	0.24 413	0.21 525	0.45 427	0.26 527	0.13 319	0.28 403	0.15 148	0.39 360	0.35 385	0.37 496	0.43 485	0.40 497	0.17 296	0.34 398	0.20 363	0.12 508	0.07 365	0.13 530	0.07 220	0.16 550	0.09 378

THIR-Stereo	0.29 497	0.12 273	0.41 382	0.19 146	0.11 172	0.28 403	0.72 660	0.32 266	0.35 385	0.37 496	0.65 601	0.34 437	0.50 606	0.57 504	0.45 570	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.09 405	0.07 179	0.07 236

DGSMNet	0.61 631	0.29 585	0.91 608	0.51 648	0.70 665	0.62 621	1.38 687	0.59 591	0.55 583	0.37 496	0.61 592	0.52 573	0.33 526	0.65 551	0.43 562	0.53 655	0.60 676	0.67 662	0.61 672	0.63 659	0.61 670

Nwc_Net	0.37 558	0.25 557	0.68 553	0.31 596	0.24 597	0.44 567	0.30 564	0.65 621	0.50 555	0.37 496	0.69 611	0.58 596	0.45 588	0.60 521	0.40 550	0.15 567	0.12 560	0.19 605	0.21 614	0.14 528	0.13 513

PS-NSSS	0.32 520	0.30 592	0.46 435	0.23 400	0.17 484	0.33 483	0.24 494	0.57 576	0.41 463	0.37 496	0.52 551	0.35 451	0.30 499	0.80 604	0.30 497	0.17 594	0.14 582	0.21 611	0.15 578	0.15 542	0.13 513

iResNetv2_ROB	0.27 466	0.26 568	0.72 565	0.23 400	0.13 319	0.29 425	0.18 288	0.52 519	0.49 547	0.37 496	0.45 508	0.39 482	0.25 423	0.34 398	0.20 363	0.08 284	0.06 234	0.07 149	0.05 65	0.12 494	0.09 378

DISCO	0.32 520	0.13 340	0.51 480	0.25 493	0.16 460	0.48 587	0.25 511	0.50 483	0.57 589	0.37 496	0.45 508	0.62 607	0.36 543	0.64 544	0.49 581	0.09 379	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.12 494	0.11 472

PSMNet_ROB	0.33 529	0.24 552	0.54 493	0.31 596	0.21 560	0.42 556	0.43 625	0.59 591	0.47 529	0.37 496	0.44 496	0.49 555	0.31 516	0.64 544	0.43 562	0.14 552	0.10 518	0.15 572	0.14 569	0.13 510	0.11 472

ssnet_v2	0.28 486	0.16 449	0.44 415	0.22 343	0.15 428	0.40 545	0.30 564	0.57 576	0.46 524	0.38 511	0.36 399	0.47 543	0.29 485	0.38 421	0.39 543	0.13 527	0.11 542	0.11 471	0.11 488	0.11 457	0.11 472

AACVNet	0.26 458	0.16 449	0.37 316	0.22 343	0.14 367	0.29 425	0.19 335	0.41 384	0.31 336	0.38 511	0.42 472	0.43 517	0.28 470	0.73 576	0.25 452	0.11 469	0.08 453	0.11 471	0.09 405	0.13 510	0.11 472

CrosDoStereo	0.31 511	0.10 135	0.49 459	0.18 91	0.12 239	0.22 289	1.11 683	0.34 290	0.37 409	0.38 511	0.61 592	0.28 374	0.46 594	0.61 528	0.57 594	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.07 179	0.07 236

FTStereo	0.28 486	0.10 135	0.43 405	0.23 400	0.13 319	0.21 261	0.53 646	0.34 290	0.26 263	0.38 511	0.95 638	0.30 401	0.56 616	0.32 384	0.18 309	0.08 284	0.06 234	0.09 337	0.08 302	0.07 179	0.19 589

DeepStereo_LL	0.31 511	0.10 135	0.49 459	0.18 91	0.12 239	0.22 289	1.11 683	0.34 290	0.37 409	0.38 511	0.61 592	0.28 374	0.46 594	0.61 528	0.57 594	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.07 179	0.07 236

DRaft	0.24 413	0.10 135	0.34 277	0.18 91	0.12 239	0.28 403	0.23 472	0.33 281	0.39 433	0.38 511	0.61 592	0.21 270	0.41 571	0.48 454	0.42 561	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.08 302	0.07 179	0.08 314

RAFT-RH_RVC	0.25 441	0.11 215	0.45 427	0.21 274	0.12 239	0.25 350	0.14 100	0.27 186	0.27 274	0.38 511	1.15 649	0.23 302	0.17 296	0.57 504	0.24 442	0.07 124	0.05 39	0.10 415	0.07 220	0.06 97	0.07 236

APVNet	0.36 548	0.20 511	0.70 560	0.26 527	0.22 576	0.52 605	0.35 594	0.61 604	0.44 494	0.38 511	0.52 551	0.48 549	0.38 556	0.84 613	0.46 576	0.13 527	0.14 582	0.15 572	0.16 590	0.16 550	0.15 547

GwcNet	0.35 543	0.23 548	0.88 604	0.25 493	0.24 597	0.48 587	0.27 530	0.55 550	0.57 589	0.38 511	0.52 551	0.51 567	0.32 523	0.60 521	0.41 558	0.13 527	0.11 542	0.12 509	0.11 488	0.13 510	0.14 535

acv_ft	0.25 441	0.13 340	0.40 359	0.23 400	0.19 533	0.34 496	0.21 419	0.45 430	0.44 494	0.38 511	0.41 455	0.38 470	0.27 453	0.27 321	0.35 526	0.08 284	0.07 365	0.08 244	0.07 220	0.11 457	0.07 236

TDLM	0.30 504	0.21 525	0.38 335	0.28 576	0.15 428	0.33 483	0.32 577	0.52 519	0.47 529	0.38 511	0.43 485	0.39 482	0.29 485	0.91 626	0.28 477	0.14 552	0.08 453	0.13 530	0.11 488	0.12 494	0.10 435

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 466	0.21 525	0.59 517	0.25 493	0.18 506	0.29 425	0.22 446	0.50 483	0.40 451	0.38 511	0.41 455	0.43 517	0.27 453	0.43 437	0.29 489	0.11 469	0.08 453	0.10 415	0.10 449	0.10 409	0.11 472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 511	0.22 539	0.50 470	0.23 400	0.14 367	0.30 443	0.24 494	0.47 450	0.54 577	0.38 511	0.60 585	0.43 517	0.29 485	0.87 617	0.40 550	0.11 469	0.07 365	0.07 149	0.07 220	0.09 341	0.09 378

MLCV	0.22 365	0.16 449	0.44 415	0.21 274	0.08 23	0.29 425	0.19 335	0.38 348	0.37 409	0.38 511	0.44 496	0.31 411	0.21 354	0.41 432	0.24 442	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.06 140

iResNet_ROB	0.25 441	0.19 498	0.40 359	0.20 220	0.12 239	0.30 443	0.16 195	0.55 550	0.53 573	0.38 511	0.43 485	0.37 462	0.26 434	0.38 421	0.22 410	0.08 284	0.06 234	0.06 43	0.04 1	0.09 341	0.09 378

ISRNet	0.27 466	0.13 340	0.45 427	0.26 527	0.19 533	0.24 332	0.14 100	0.45 430	0.43 479	0.39 526	0.48 532	0.42 513	0.27 453	0.32 384	0.29 489	0.20 614	0.12 560	0.17 589	0.16 590	0.16 550	0.20 601

PSMNet-RUCA	0.37 558	0.41 627	0.66 547	0.46 641	0.41 639	0.34 496	0.25 511	0.57 576	0.45 506	0.39 526	0.52 551	0.43 517	0.33 526	0.41 432	0.29 489	0.25 629	0.14 582	0.33 643	0.21 614	0.31 636	0.22 615

fast-acv-ft	0.31 511	0.20 511	0.81 585	0.24 454	0.18 506	0.46 575	0.27 530	0.41 384	0.49 547	0.39 526	0.55 565	0.49 555	0.35 539	0.37 416	0.38 535	0.11 469	0.11 542	0.11 471	0.12 527	0.12 494	0.09 378

UDG	0.40 577	0.46 632	0.49 459	0.40 633	0.35 633	0.47 581	0.27 530	0.54 540	0.47 529	0.39 526	0.45 508	0.59 598	0.44 585	0.46 447	0.39 543	0.26 630	0.19 622	0.48 653	0.22 622	0.34 640	0.26 631

GrayStereo	0.25 441	0.09 80	0.32 249	0.26 527	0.13 319	0.23 311	0.47 636	0.34 290	0.30 323	0.39 526	0.47 525	0.30 401	0.79 645	0.29 354	0.16 257	0.07 124	0.06 234	0.08 244	0.09 405	0.07 179	0.13 513

LMCR-Stereo	0.26 458	0.18 482	0.49 459	0.28 576	0.14 367	0.36 516	0.23 472	0.54 540	0.34 369	0.39 526	0.40 447	0.29 385	0.29 485	0.37 416	0.27 472	0.11 469	0.07 365	0.09 337	0.07 220	0.13 510	0.09 378

FINET	0.34 538	0.27 575	0.80 582	0.24 454	0.24 597	0.36 516	0.34 590	0.54 540	0.72 624	0.39 526	0.47 525	0.32 421	0.30 499	0.51 468	0.32 510	0.19 611	0.17 611	0.13 530	0.12 527	0.18 581	0.16 556

MMNet	0.27 466	0.14 387	0.49 459	0.24 454	0.17 484	0.47 581	0.22 446	0.45 430	0.51 559	0.39 526	0.41 455	0.36 456	0.33 526	0.39 423	0.34 522	0.08 284	0.07 365	0.09 337	0.09 405	0.10 409	0.08 314

S-Stereo	0.38 565	0.20 511	1.05 627	0.27 555	0.22 576	0.38 530	0.32 577	0.55 550	0.66 611	0.39 526	0.59 580	0.49 555	0.41 571	0.75 585	0.40 550	0.12 508	0.15 597	0.13 530	0.13 555	0.16 550	0.21 610

STTStereo	0.28 486	0.20 511	0.61 522	0.25 493	0.17 484	0.29 425	0.24 494	0.47 450	0.39 433	0.39 526	0.41 455	0.44 528	0.28 470	0.40 430	0.28 477	0.13 527	0.12 560	0.13 530	0.16 590	0.12 494	0.11 472

SQANet	0.40 577	0.48 636	0.67 548	0.48 643	0.39 636	0.48 587	0.22 446	0.51 500	0.43 479	0.40 536	0.47 525	0.47 543	0.33 526	0.54 487	0.32 510	0.36 649	0.15 597	0.40 649	0.21 614	0.45 649	0.31 640

GASNet	0.36 548	0.46 632	0.88 604	0.34 610	0.23 589	0.35 511	0.22 446	0.60 600	0.53 573	0.40 536	0.37 408	0.45 533	0.30 499	0.79 600	0.35 526	0.15 567	0.10 518	0.14 557	0.14 569	0.22 608	0.12 496

DMCA-RVC	0.27 466	0.21 525	0.61 522	0.28 576	0.17 484	0.29 425	0.21 419	0.42 398	0.35 385	0.40 536	0.37 408	0.39 482	0.36 543	0.43 437	0.30 497	0.13 527	0.10 518	0.15 572	0.11 488	0.13 510	0.10 435

RP	0.35 543	0.22 539	0.51 480	0.31 596	0.24 597	0.37 522	0.28 546	0.50 483	0.58 592	0.40 536	0.63 598	0.61 605	0.47 597	0.61 528	0.39 543	0.16 583	0.15 597	0.17 589	0.15 578	0.17 567	0.17 569

NCC-stereo	0.39 570	0.25 557	0.69 554	0.32 602	0.28 616	0.46 575	0.36 599	0.65 621	0.52 568	0.40 536	0.57 575	0.56 588	0.47 597	0.73 576	0.45 570	0.17 594	0.14 582	0.18 597	0.25 631	0.16 550	0.16 556

Abc-Net	0.39 570	0.25 557	0.69 554	0.32 602	0.28 616	0.46 575	0.36 599	0.65 621	0.52 568	0.40 536	0.57 575	0.56 588	0.47 597	0.73 576	0.45 570	0.17 594	0.14 582	0.18 597	0.25 631	0.16 550	0.16 556
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.44 593	0.29 585	1.29 649	0.33 608	0.30 625	0.35 511	0.36 599	0.62 612	1.15 665	0.40 536	0.44 496	0.39 482	0.41 571	0.80 604	0.52 590	0.18 605	0.14 582	0.23 618	0.21 614	0.17 567	0.17 569

HSM-Net_RVC	0.27 466	0.11 215	0.42 392	0.19 146	0.11 172	0.34 496	0.20 388	0.62 612	0.43 479	0.40 536	0.43 485	0.50 563	0.26 434	0.76 590	0.22 410	0.08 284	0.07 365	0.07 149	0.07 220	0.08 260	0.08 314
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CVANet_RVC	0.30 504	0.19 498	0.41 382	0.26 527	0.16 460	0.33 483	0.26 524	0.52 519	0.47 529	0.40 536	0.46 518	0.43 517	0.31 516	0.89 622	0.26 466	0.14 552	0.09 488	0.14 557	0.13 555	0.14 528	0.10 435

MSAF-DinoV2	0.76 647	0.44 630	1.98 666	0.49 646	0.16 460	0.58 612	0.31 569	0.81 653	0.83 640	0.41 545	0.52 551	0.98 648	0.58 620	4.97 692	1.03 643	0.11 469	0.07 365	0.10 415	0.24 626	0.27 628	0.26 631

DCVSM-stereo	0.24 413	0.13 340	0.52 486	0.20 220	0.14 367	0.26 373	0.13 66	0.34 290	0.34 369	0.41 545	0.33 368	0.47 543	0.29 485	0.30 370	0.22 410	0.10 430	0.10 518	0.11 471	0.10 449	0.12 494	0.15 547

GCST	0.47 601	0.60 650	0.57 506	1.04 675	0.48 649	0.38 530	0.11 20	0.40 372	0.32 345	0.41 545	0.34 378	0.29 385	0.17 296	0.46 447	0.19 342	0.69 665	0.42 660	0.79 670	0.62 673	0.62 658	0.46 655

HBP-ISP	0.33 529	0.30 592	0.72 565	0.22 343	0.16 460	0.32 471	0.22 446	0.54 540	0.44 494	0.41 545	0.49 534	0.33 428	0.38 556	0.73 576	0.25 452	0.18 605	0.19 622	0.24 620	0.20 611	0.16 550	0.13 513

CSP-Net	0.27 466	0.15 422	0.30 226	0.21 274	0.14 367	0.44 567	0.24 494	0.50 483	0.40 451	0.41 545	0.43 485	0.42 513	0.26 434	0.66 555	0.28 477	0.12 508	0.08 453	0.08 244	0.08 302	0.10 409	0.09 378

DAS	0.27 466	0.12 273	0.42 392	0.24 454	0.18 506	0.29 425	0.24 494	0.45 430	0.45 506	0.41 545	0.44 496	0.34 437	0.29 485	0.75 585	0.21 390	0.09 379	0.07 365	0.09 337	0.07 220	0.09 341	0.09 378

SepStereo	0.26 458	0.12 273	0.42 392	0.24 454	0.18 506	0.29 425	0.24 494	0.45 430	0.45 506	0.41 545	0.44 496	0.34 437	0.29 485	0.64 544	0.21 390	0.09 379	0.07 365	0.09 337	0.07 220	0.09 341	0.09 378

SACVNet	0.30 504	0.20 511	0.41 382	0.25 493	0.18 506	0.34 496	0.25 511	0.52 519	0.40 451	0.41 545	0.44 496	0.46 541	0.32 523	0.71 568	0.25 452	0.13 527	0.10 518	0.12 509	0.12 527	0.16 550	0.17 569

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 548	0.36 612	0.53 490	0.34 610	0.19 533	0.51 596	0.24 494	0.55 550	0.38 423	0.41 545	0.47 525	0.47 543	0.27 453	0.73 576	0.30 497	0.36 649	0.19 622	0.27 623	0.17 599	0.26 623	0.23 622

RYNet	0.37 558	0.18 482	0.59 517	0.25 493	0.28 616	0.61 619	0.32 577	0.59 591	0.59 593	0.41 545	0.38 423	0.57 593	0.39 562	0.87 617	0.53 592	0.11 469	0.08 453	0.12 509	0.11 488	0.18 581	0.18 582

SDNR	0.42 582	0.21 525	0.82 589	0.21 274	0.18 506	1.27 666	0.17 241	0.50 483	0.49 547	0.42 555	0.81 625	0.38 470	0.27 453	1.19 652	0.38 535	0.23 619	0.24 640	0.17 589	0.13 555	0.17 567	0.20 601

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 504	0.20 511	0.70 560	0.21 274	0.17 484	0.46 575	0.27 530	0.50 483	0.49 547	0.42 555	0.55 565	0.43 517	0.30 499	0.46 447	0.38 535	0.09 379	0.06 234	0.07 149	0.06 147	0.11 457	0.10 435

ADLNet	0.28 486	0.15 422	0.42 392	0.23 400	0.19 533	0.34 496	0.23 472	0.53 531	0.43 479	0.42 555	0.41 455	0.44 528	0.27 453	0.55 489	0.35 526	0.11 469	0.08 453	0.11 471	0.11 488	0.11 457	0.12 496

Syn2CoEx	0.36 548	0.31 599	0.78 572	0.34 610	0.21 560	0.41 549	0.28 546	0.61 604	0.49 547	0.42 555	0.56 572	0.45 533	0.44 585	0.69 562	0.38 535	0.17 594	0.14 582	0.15 572	0.12 527	0.13 510	0.12 496

AF-Net	0.37 558	0.26 568	0.56 503	0.32 602	0.23 589	0.41 549	0.29 553	0.61 604	0.64 608	0.42 555	0.68 607	0.65 618	0.49 604	0.57 504	0.44 567	0.15 567	0.11 542	0.19 605	0.14 569	0.15 542	0.13 513

PWCDC_ROB	0.38 565	0.30 592	0.60 519	0.33 608	0.20 552	0.42 556	0.19 335	0.58 585	0.89 645	0.42 555	1.26 653	0.36 456	0.34 535	0.50 463	0.38 535	0.18 605	0.11 542	0.11 471	0.09 405	0.19 589	0.13 513

z-mn7	0.44 593	0.40 623	1.09 631	0.25 493	0.18 506	0.61 619	0.34 590	0.56 566	0.93 652	0.43 561	0.96 639	0.53 578	0.39 562	0.94 631	0.59 600	0.10 430	0.09 488	0.10 415	0.10 449	0.14 528	0.13 513

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 225	0.13 340	0.24 149	0.19 146	0.13 319	0.24 332	0.17 241	0.30 244	0.37 409	0.43 561	0.17 167	0.13 135	0.12 146	0.19 162	0.15 230	0.08 284	0.07 365	0.09 337	0.07 220	0.09 341	0.08 314

CRFU-Net	0.28 486	0.14 387	0.45 427	0.25 493	0.15 428	0.45 573	0.23 472	0.50 483	0.30 323	0.43 561	0.41 455	0.48 549	0.46 594	0.43 437	0.29 489	0.11 469	0.10 518	0.09 337	0.08 302	0.10 409	0.10 435

DSFCA	0.27 466	0.13 340	0.36 307	0.20 220	0.17 484	0.38 530	0.31 569	0.47 450	0.43 479	0.43 561	0.37 408	0.39 482	0.29 485	0.52 474	0.32 510	0.12 508	0.10 518	0.10 415	0.11 488	0.11 457	0.10 435

SuperB	0.49 607	0.28 578	2.23 669	0.23 400	0.15 428	0.41 549	0.32 577	0.47 450	0.82 636	0.43 561	0.50 537	0.33 428	0.45 588	0.68 560	1.08 646	0.10 430	0.07 365	0.09 337	0.08 302	0.98 679	0.14 535

stereogan	0.37 558	0.17 468	0.65 542	0.27 555	0.22 576	0.62 621	0.26 524	0.59 591	0.63 607	0.43 561	0.60 585	0.67 623	0.42 580	0.68 560	0.35 526	0.13 527	0.14 582	0.14 557	0.12 527	0.19 589	0.17 569

PDISCO_ROB	0.43 587	0.30 592	0.67 548	0.43 636	0.36 634	0.67 626	0.32 577	0.72 641	0.76 629	0.43 561	0.53 558	0.63 615	0.40 567	0.66 555	0.47 578	0.21 616	0.12 560	0.21 611	0.19 609	0.25 616	0.20 601

Wz-Net-LNSev	0.34 538	0.29 585	0.91 608	0.26 527	0.21 560	0.47 581	0.31 569	0.54 540	0.54 577	0.44 568	0.52 551	0.50 563	0.35 539	0.39 423	0.39 543	0.11 469	0.11 542	0.10 415	0.09 405	0.14 528	0.13 513

dad	0.28 486	0.31 599	0.44 415	0.21 274	0.14 367	0.30 443	0.20 388	0.33 281	0.49 547	0.44 568	0.44 496	0.45 533	0.21 354	0.41 432	0.26 466	0.20 614	0.11 542	0.20 609	0.11 488	0.14 528	0.10 435

ADCP+	0.45 596	0.24 552	1.15 638	0.25 493	0.22 576	0.56 608	0.39 614	0.54 540	0.51 559	0.44 568	0.51 543	0.46 541	0.52 611	0.56 500	1.89 677	0.10 430	0.08 453	0.11 471	0.10 449	0.14 528	0.13 513

StereoDRNet-Refined	0.27 466	0.17 468	0.35 287	0.25 493	0.14 367	0.37 522	0.21 419	0.47 450	0.41 463	0.44 568	0.51 543	0.41 504	0.28 470	0.45 444	0.37 533	0.09 379	0.06 234	0.11 471	0.11 488	0.10 409	0.10 435
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
w-ln-seven-2	0.36 548	0.29 585	1.06 628	0.27 555	0.18 506	0.37 522	0.30 564	0.50 483	0.54 577	0.45 572	0.55 565	0.45 533	0.41 571	0.62 536	0.49 581	0.10 430	0.10 518	0.12 509	0.11 488	0.14 528	0.11 472

DDUNet	0.41 579	0.50 641	0.48 453	0.44 638	0.39 636	0.46 575	0.32 577	0.50 483	0.43 479	0.45 572	0.52 551	0.57 593	0.36 543	0.48 454	0.33 517	0.33 646	0.21 629	0.55 657	0.25 631	0.37 644	0.32 643

Consistency-Raft	0.55 621	0.48 636	1.02 624	0.45 639	0.49 650	0.49 592	0.47 636	0.72 641	0.72 624	0.45 572	0.82 627	0.47 543	0.60 623	0.50 463	0.63 610	0.39 653	0.39 658	0.44 651	0.51 663	0.52 652	0.37 646

RGC	0.39 570	0.32 604	0.64 541	0.34 610	0.27 611	0.40 545	0.29 553	0.57 576	0.53 573	0.45 572	0.64 600	0.62 607	0.45 588	0.72 574	0.39 543	0.15 567	0.15 597	0.21 611	0.20 611	0.18 581	0.19 589

Wz-Net-SNSev	0.43 587	0.41 627	1.27 647	0.30 590	0.21 560	0.44 567	0.41 620	0.61 604	0.65 609	0.46 576	0.65 601	0.62 607	0.39 562	0.74 584	0.59 600	0.12 508	0.11 542	0.12 509	0.13 555	0.16 550	0.14 535

FAT-Stereo	0.36 548	0.18 482	0.73 569	0.26 527	0.18 506	0.33 483	0.29 553	0.60 600	0.59 593	0.46 576	0.60 585	0.60 601	0.50 606	0.61 528	0.34 522	0.13 527	0.14 582	0.13 530	0.12 527	0.14 528	0.18 582

CC-Net-ROB	0.43 587	0.47 634	0.65 542	0.37 627	0.23 589	0.51 596	0.29 553	0.66 627	0.49 547	0.46 576	0.51 543	0.48 549	0.38 556	0.96 635	0.35 526	0.34 647	0.23 638	0.55 657	0.25 631	0.31 636	0.20 601

GANetREF_RVC	0.43 587	0.47 634	0.69 554	0.38 629	0.20 552	0.51 596	0.48 640	0.66 627	0.66 611	0.46 576	0.46 518	0.50 563	0.44 585	0.90 625	0.39 543	0.27 635	0.21 629	0.32 640	0.18 605	0.27 628	0.22 615
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
GANet	0.36 548	0.22 539	0.49 459	0.29 579	0.17 484	0.41 549	0.38 609	0.57 576	0.45 506	0.46 576	0.75 618	0.55 584	0.40 567	0.94 631	0.41 558	0.13 527	0.13 572	0.13 530	0.11 488	0.14 528	0.11 472

StereoDRNet	0.32 520	0.22 539	0.61 522	0.27 555	0.21 560	0.42 556	0.30 564	0.61 604	0.48 538	0.46 576	0.39 436	0.48 549	0.30 499	0.57 504	0.40 550	0.11 469	0.09 488	0.12 509	0.11 488	0.12 494	0.10 435

DLCB_ROB	0.28 486	0.16 449	0.34 277	0.27 555	0.16 460	0.38 530	0.25 511	0.48 463	0.43 479	0.46 576	0.46 518	0.51 567	0.33 526	0.53 481	0.33 517	0.10 430	0.10 518	0.11 471	0.11 488	0.10 409	0.09 378

DStereoO	0.46 598	0.32 604	0.51 480	0.36 621	0.29 624	0.38 530	0.45 629	0.55 550	0.60 597	0.47 583	0.49 534	0.48 549	0.73 642	0.59 517	0.69 618	0.81 673	0.18 617	0.38 646	0.19 609	0.46 650	0.20 601

DPSNet	0.47 601	0.24 552	0.93 612	0.27 555	0.20 552	0.75 637	0.57 649	0.84 656	0.79 633	0.47 583	0.51 543	0.60 601	0.69 638	0.87 617	0.71 619	0.16 583	0.13 572	0.12 509	0.10 449	0.25 616	0.21 610

DRN-Test	0.33 529	0.17 468	0.61 522	0.27 555	0.19 533	0.46 575	0.29 553	0.65 621	0.51 559	0.47 583	0.46 518	0.44 528	0.34 535	0.62 536	0.41 558	0.12 508	0.08 453	0.13 530	0.12 527	0.12 494	0.10 435

NCCL2	0.35 543	0.26 568	0.49 459	0.36 621	0.22 576	0.41 549	0.41 620	0.53 531	0.42 471	0.47 583	0.46 518	0.61 605	0.39 562	0.55 489	0.37 533	0.16 583	0.13 572	0.21 611	0.21 614	0.16 550	0.16 556

YMNet	0.32 520	0.22 539	0.58 511	0.27 555	0.23 589	0.48 587	0.27 530	0.51 500	0.45 506	0.48 587	0.56 572	0.51 567	0.30 499	0.39 423	0.40 550	0.13 527	0.16 604	0.13 530	0.12 527	0.13 510	0.12 496

YMNet_1	0.32 520	0.22 539	0.58 511	0.27 555	0.23 589	0.48 587	0.27 530	0.51 500	0.45 506	0.48 587	0.56 572	0.51 567	0.30 499	0.39 423	0.40 550	0.13 527	0.16 604	0.13 530	0.12 527	0.13 510	0.12 496

Wz-Net-MNSev	0.36 548	0.26 568	0.79 579	0.26 527	0.21 560	0.59 615	0.38 609	0.55 550	0.56 586	0.48 587	0.54 561	0.53 578	0.36 543	0.60 521	0.44 567	0.11 469	0.09 488	0.11 471	0.11 488	0.15 542	0.13 513

Ntro	0.58 626	0.64 653	0.92 610	0.66 658	0.50 651	0.77 638	0.36 599	0.66 627	0.70 621	0.50 590	0.59 580	0.65 618	0.51 609	0.75 585	0.45 570	0.56 659	0.32 652	0.56 660	0.34 645	0.63 659	0.46 655

ACVNet-4b	0.72 641	0.81 662	1.33 651	0.72 661	0.50 651	0.80 643	0.31 569	0.71 640	0.80 634	0.50 590	0.72 616	0.95 646	0.43 584	0.96 635	1.20 659	1.13 685	0.21 629	0.76 667	0.45 656	0.65 662	0.46 655

WZ-Net	0.52 619	0.38 621	1.90 665	0.30 590	0.24 597	0.57 611	0.48 640	0.62 612	0.78 632	0.50 590	0.71 612	0.68 627	0.54 612	0.98 639	0.84 630	0.13 527	0.10 518	0.11 471	0.12 527	0.19 589	0.20 601

ADCRef	0.38 565	0.24 552	0.88 604	0.26 527	0.21 560	0.49 592	0.27 530	0.52 519	0.48 538	0.50 590	0.58 577	0.35 451	0.47 597	0.48 454	1.29 663	0.09 379	0.08 453	0.12 509	0.12 527	0.11 457	0.11 472

ETE_ROB	0.34 538	0.26 568	0.45 427	0.29 579	0.18 506	0.40 545	0.37 603	0.57 576	0.47 529	0.50 590	0.50 537	0.62 607	0.36 543	0.55 489	0.38 535	0.13 527	0.10 518	0.14 557	0.12 527	0.16 550	0.16 556

otaku	0.57 625	0.62 652	0.87 603	0.63 657	0.44 645	0.73 633	0.37 603	0.65 621	0.66 611	0.51 595	0.75 618	0.66 622	0.45 588	0.69 562	0.46 576	0.53 655	0.34 654	0.55 657	0.35 646	0.60 657	0.45 652

Wz-Net-TNSev	0.51 615	0.58 648	1.61 662	0.25 493	0.21 560	0.65 623	0.45 629	0.63 619	0.69 619	0.51 595	0.54 561	0.71 632	0.60 623	1.00 640	0.77 624	0.15 567	0.15 597	0.13 530	0.15 578	0.21 601	0.20 601

XQC	0.43 587	0.37 617	0.96 617	0.34 610	0.25 605	0.53 606	0.34 590	0.60 600	0.73 627	0.51 595	0.46 518	0.57 593	0.47 597	0.70 565	0.72 620	0.17 594	0.12 560	0.18 597	0.15 578	0.25 616	0.23 622

ADCPNet	0.48 604	0.29 585	1.60 660	0.27 555	0.23 589	0.70 632	0.38 609	0.53 531	0.51 559	0.51 595	0.59 580	0.67 623	0.56 616	0.60 521	1.14 651	0.15 567	0.18 617	0.14 557	0.23 624	0.19 589	0.19 589

CBMV_ROB	0.33 529	0.18 482	0.53 490	0.21 274	0.14 367	0.33 483	0.20 388	0.51 500	0.45 506	0.51 595	0.55 565	0.45 533	0.42 580	0.71 568	0.32 510	0.18 605	0.19 622	0.23 618	0.21 614	0.14 528	0.15 547

XPNet_ROB	0.33 529	0.20 511	0.43 405	0.27 555	0.18 506	0.37 522	0.31 569	0.55 550	0.50 555	0.51 595	0.53 558	0.58 596	0.37 552	0.63 542	0.45 570	0.17 594	0.12 560	0.13 530	0.12 527	0.15 542	0.14 535

zh-sn7	0.48 604	0.51 643	1.43 654	0.29 579	0.20 552	0.47 581	0.39 614	0.57 576	0.62 603	0.52 601	0.81 625	0.52 573	0.56 616	1.05 644	0.87 633	0.12 508	0.13 572	0.13 530	0.13 555	0.17 567	0.16 556

DANet	0.35 543	0.23 548	0.60 519	0.36 621	0.22 576	0.39 539	0.25 511	0.48 463	0.43 479	0.52 601	0.50 537	0.59 598	0.41 571	0.76 590	0.49 581	0.13 527	0.11 542	0.14 557	0.12 527	0.17 567	0.15 547
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.45 596	0.35 609	0.90 607	0.35 619	0.33 630	0.39 539	0.38 609	0.50 483	0.61 601	0.52 601	0.51 543	0.62 607	0.45 588	0.93 629	0.48 579	0.26 630	0.29 648	0.29 635	0.33 644	0.29 634	0.26 631

LALA_ROB	0.36 548	0.25 557	0.46 435	0.30 590	0.21 560	0.47 581	0.39 614	0.61 604	0.51 559	0.52 601	0.51 543	0.69 629	0.36 543	0.50 463	0.43 562	0.17 594	0.11 542	0.16 583	0.14 569	0.17 567	0.15 547

SGM-Forest	0.36 548	0.17 468	0.47 443	0.23 400	0.16 460	0.45 573	0.41 620	0.55 550	0.48 538	0.52 601	0.60 585	0.52 573	0.41 571	0.85 614	0.50 587	0.17 594	0.17 611	0.17 589	0.15 578	0.15 542	0.15 547
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 529	0.21 525	0.54 493	0.23 400	0.13 319	0.42 556	0.33 588	0.53 531	0.48 538	0.52 601	0.49 534	0.50 563	0.41 571	0.56 500	0.31 505	0.15 567	0.16 604	0.18 597	0.16 590	0.13 510	0.13 513
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	0.42 582	0.31 599	0.48 453	0.27 555	0.32 629	0.60 618	0.32 577	0.65 621	0.46 524	0.53 607	0.66 603	0.56 588	0.45 588	0.72 574	0.61 605	0.26 630	0.19 622	0.24 620	0.21 614	0.26 623	0.22 615

edge stereo	0.39 570	0.22 539	0.81 585	0.27 555	0.22 576	0.37 522	0.24 494	0.56 566	0.54 577	0.53 607	0.60 585	0.71 632	0.50 606	0.78 598	0.40 550	0.16 583	0.14 582	0.19 605	0.14 569	0.16 550	0.17 569

DStereoSA	0.81 650	0.37 617	1.08 630	0.51 648	0.65 663	0.67 626	1.44 688	0.74 643	1.06 659	0.54 609	1.67 670	0.49 555	1.78 678	0.96 635	1.69 672	0.28 638	0.43 661	0.27 623	0.51 663	0.40 646	0.58 663

pmcnn	0.50 611	0.20 511	0.78 572	0.24 454	0.26 609	0.39 539	0.30 564	0.51 500	0.50 555	0.54 609	1.23 652	2.52 680	0.37 552	0.77 596	0.95 639	0.08 284	0.06 234	0.06 43	0.05 65	0.10 409	0.08 314

RTSC	0.39 570	0.28 578	0.78 572	0.27 555	0.18 506	0.49 592	0.22 446	0.59 591	0.84 643	0.55 611	0.53 558	0.49 555	0.36 543	0.67 559	0.82 629	0.13 527	0.10 518	0.11 471	0.12 527	0.17 567	0.17 569

ADCL	0.47 601	0.22 539	1.00 621	0.27 555	0.19 533	0.74 634	0.64 655	0.54 540	0.69 619	0.56 612	0.71 612	0.55 584	0.60 623	0.60 521	1.43 665	0.11 469	0.09 488	0.13 530	0.13 555	0.14 528	0.14 535

NaN_ROB	0.41 579	0.28 578	0.62 530	0.30 590	0.19 533	0.51 596	0.47 636	0.58 585	0.59 593	0.56 612	0.47 525	0.49 555	0.41 571	1.21 655	0.64 612	0.12 508	0.18 617	0.12 509	0.13 555	0.11 457	0.14 535

PWC_ROB	0.38 565	0.29 585	0.69 554	0.25 493	0.20 552	0.38 530	0.19 335	0.58 585	0.67 614	0.57 614	0.85 630	0.51 567	0.40 567	0.71 568	0.52 590	0.13 527	0.09 488	0.14 557	0.10 449	0.17 567	0.14 535

w-ln-seven	0.42 582	0.30 592	1.18 639	0.26 527	0.22 576	0.58 612	0.31 569	0.62 612	0.81 635	0.58 615	0.61 592	0.53 578	0.36 543	0.57 504	0.65 614	0.11 469	0.10 518	0.13 530	0.12 527	0.15 542	0.13 513

FBW_ROB	0.43 587	0.26 568	0.54 493	0.31 596	0.20 552	0.51 596	0.32 577	0.70 638	0.60 597	0.59 616	0.55 565	0.65 618	0.41 571	1.40 665	0.51 589	0.13 527	0.17 611	0.21 611	0.16 590	0.17 567	0.18 582

RainbowNet	0.72 641	0.89 667	1.02 624	0.82 665	0.63 662	0.78 641	0.52 644	0.81 653	0.93 652	0.60 617	0.79 623	0.80 637	0.60 623	0.80 604	0.57 594	0.78 671	0.55 672	0.78 668	0.49 660	0.76 669	0.58 663

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 615	0.50 641	0.86 601	0.39 631	0.24 597	0.84 645	0.55 647	0.56 566	0.62 603	0.60 617	0.68 607	0.62 607	0.42 580	1.13 650	0.43 562	0.23 619	0.27 644	0.27 623	0.35 646	0.25 616	0.29 636

Zero-FE251	0.14 155	0.09 80	0.24 149	0.17 44	0.09 54	0.20 230	0.13 66	0.20 59	0.14 39	0.61 619	0.13 81	0.13 135	0.11 112	0.14 31	0.16 257	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

test_sample8	0.49 607	0.19 498	0.50 470	0.18 91	0.16 460	0.34 496	0.20 388	0.55 550	0.34 369	0.62 620	0.38 423	1.15 654	0.67 635	0.66 555	0.91 636	0.23 619	1.82 690	0.28 631	0.24 626	0.18 581	0.16 556

AnyNet_C32	0.51 615	0.40 623	1.10 635	0.29 579	0.28 616	0.59 615	0.58 650	0.54 540	0.60 597	0.62 620	0.66 603	0.54 582	0.54 612	0.78 598	1.74 674	0.15 567	0.14 582	0.15 572	0.17 599	0.20 598	0.20 601

anonymity	0.56 622	0.54 646	0.70 560	0.47 642	0.61 660	0.56 608	0.43 625	0.69 636	0.49 547	0.63 622	0.55 565	0.54 582	0.60 623	0.61 528	0.57 594	0.55 658	0.53 669	0.50 654	0.54 667	0.51 651	0.56 660

SHD	0.42 582	0.27 575	0.81 585	0.31 596	0.25 605	0.42 556	0.22 446	0.66 627	0.94 654	0.63 622	0.60 585	0.59 598	0.47 597	0.59 517	0.58 599	0.15 567	0.13 572	0.16 583	0.16 590	0.20 598	0.22 615

psmorigin	0.50 611	0.25 557	3.03 678	0.24 454	0.19 533	0.38 530	0.22 446	0.50 483	0.44 494	0.64 624	0.68 607	0.71 632	0.51 609	0.85 614	0.45 570	0.14 552	0.17 611	0.13 530	0.14 569	0.16 550	0.21 610

CSAN	0.50 611	0.35 609	0.78 572	0.36 621	0.23 589	0.56 608	0.59 652	0.61 604	0.70 621	0.64 624	0.78 622	0.65 618	0.60 623	1.38 664	0.62 607	0.21 616	0.17 611	0.20 609	0.20 611	0.18 581	0.18 582

zh-mn7	0.46 598	0.45 631	1.48 655	0.25 493	0.19 533	0.44 567	0.29 553	0.56 566	0.82 636	0.65 626	0.96 639	0.49 555	0.38 556	0.88 620	0.63 610	0.12 508	0.10 518	0.11 471	0.11 488	0.13 510	0.14 535

MADNet+	1.01 659	1.16 678	4.72 685	0.70 660	0.47 648	1.24 665	0.96 676	0.97 663	0.89 645	0.65 626	0.77 621	0.87 640	0.85 653	2.09 678	1.68 670	0.38 652	0.39 658	0.31 639	0.27 639	0.43 647	0.39 648

SANet	0.53 620	0.28 578	0.96 617	0.26 527	0.15 428	0.69 629	0.44 628	0.67 632	1.34 669	0.67 628	0.98 642	0.94 644	0.71 640	0.89 622	0.76 621	0.14 552	0.12 560	0.12 509	0.11 488	0.17 567	0.16 556

G-Net	0.46 598	0.25 557	0.86 601	0.34 610	0.28 616	0.90 650	0.35 594	0.47 450	0.45 506	0.68 629	1.22 651	0.64 617	0.60 623	0.61 528	0.57 594	0.16 583	0.14 582	0.17 589	0.13 555	0.22 608	0.19 589

AnyNet_C01	0.65 634	0.58 648	2.60 676	0.32 602	0.26 609	0.88 648	0.61 653	0.63 619	0.62 603	0.68 629	0.96 639	0.76 635	0.60 623	0.96 635	1.43 665	0.16 583	0.16 604	0.17 589	0.17 599	0.23 611	0.23 622

DispFullNet	0.66 635	0.89 667	1.59 659	0.77 663	1.21 682	0.51 596	0.23 472	0.59 591	0.72 624	0.69 631	0.61 592	0.69 629	0.91 655	0.79 600	0.48 579	0.27 635	0.12 560	0.73 665	0.30 643	0.65 662	0.40 649

SAMSARA	0.56 622	0.39 622	0.80 582	0.60 655	0.46 647	1.00 654	1.23 686	0.67 632	0.68 617	0.71 632	0.54 561	0.89 643	0.57 619	0.81 608	0.62 607	0.19 611	0.22 633	0.18 597	0.18 605	0.27 628	0.25 629

MFN_U_SF_RVC	0.56 622	0.51 643	1.19 640	0.38 629	0.22 576	0.69 629	0.27 530	0.80 651	0.67 614	0.73 633	0.74 617	0.87 640	0.61 632	0.81 608	0.76 621	0.29 641	0.27 644	0.32 640	0.37 650	0.32 639	0.31 640

RTS	0.78 648	0.48 636	4.68 683	0.34 610	0.28 616	1.12 658	0.46 632	0.62 612	1.03 656	0.73 633	0.89 635	0.60 601	0.59 621	1.61 668	1.16 655	0.14 552	0.11 542	0.15 572	0.15 578	0.21 601	0.19 589

RTSA	0.78 648	0.48 636	4.68 683	0.34 610	0.28 616	1.12 658	0.46 632	0.62 612	1.03 656	0.73 633	0.89 635	0.60 601	0.59 621	1.61 668	1.16 655	0.14 552	0.11 542	0.15 572	0.15 578	0.21 601	0.19 589

ACVNet_1	0.72 641	0.81 662	1.37 653	0.72 661	0.53 655	0.77 638	0.42 623	0.85 659	0.90 647	0.74 636	0.75 618	1.32 660	0.72 641	1.02 642	0.55 593	0.54 657	0.31 651	0.71 664	0.35 646	0.64 661	0.45 652

ADCMid	0.49 607	0.34 607	1.13 636	0.26 527	0.21 560	0.51 596	0.37 603	0.57 576	0.54 577	0.75 637	0.66 603	0.62 607	0.64 634	0.64 544	1.68 670	0.13 527	0.12 560	0.17 589	0.17 599	0.20 598	0.17 569

ADCS	0.58 626	0.40 623	1.35 652	0.29 579	0.24 597	0.55 607	0.45 629	0.67 632	0.83 640	0.76 638	0.71 612	0.68 627	0.60 623	0.76 590	2.23 682	0.16 583	0.16 604	0.16 583	0.17 599	0.22 608	0.22 615

252Zero-FE	0.14 155	0.07 4	0.17 63	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.11 20	0.21 74	0.19 129	0.77 639	0.11 42	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 140

MFMNet_re	0.72 641	0.76 660	0.99 620	0.62 656	0.70 665	0.77 638	0.67 656	0.75 644	0.83 640	0.78 640	0.86 631	0.69 629	0.78 644	0.71 568	0.61 605	0.66 664	0.59 675	0.61 661	0.58 671	0.68 665	0.71 674

LSM	1.64 676	0.40 623	2.56 675	2.02 687	17.61 704	0.51 596	0.52 644	0.61 604	0.76 629	0.82 641	1.11 647	0.63 615	0.54 612	0.75 585	0.49 581	0.16 583	0.24 640	0.18 597	0.21 614	0.25 616	2.42 691

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 637	0.64 653	1.06 628	0.45 639	0.27 611	1.40 673	0.58 650	0.78 647	0.92 649	0.84 642	0.86 631	0.88 642	0.68 637	1.33 663	0.68 617	0.37 651	0.29 648	0.34 644	0.36 649	0.43 647	0.37 646

NVStereoNet_ROB	0.67 636	0.49 640	0.83 592	0.48 643	0.40 638	0.51 596	0.46 632	0.70 638	0.77 631	0.84 642	1.72 671	1.02 649	0.83 650	1.23 656	0.79 627	0.32 645	0.38 657	0.40 649	0.46 657	0.36 643	0.41 650
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoFS	0.84 651	0.66 655	0.80 582	0.53 652	0.50 651	1.23 664	0.55 647	0.94 661	1.32 668	0.89 644	1.32 655	1.04 650	2.32 685	1.29 661	1.14 651	0.31 644	0.35 655	0.30 637	0.39 653	0.34 640	0.60 666

IMH-64-1	0.91 654	0.86 664	0.84 597	0.97 670	0.75 667	0.92 651	0.71 658	1.27 667	1.10 662	0.89 644	1.45 660	1.14 652	0.96 657	1.19 652	0.84 630	0.74 668	0.51 666	0.97 673	0.55 668	0.84 671	0.60 666

IMH-64	0.91 654	0.86 664	0.84 597	0.97 670	0.75 667	0.92 651	0.71 658	1.27 667	1.10 662	0.89 644	1.45 660	1.14 652	0.96 657	1.19 652	0.84 630	0.74 668	0.51 666	0.97 673	0.55 668	0.84 671	0.60 666

AANet	0.49 607	0.42 629	1.56 658	0.22 343	0.19 533	0.39 539	0.25 511	0.52 519	0.92 649	0.92 647	0.93 637	0.84 639	0.67 635	0.59 517	0.59 600	0.15 567	0.11 542	0.13 530	0.12 527	0.18 581	0.16 556

PVD	0.58 626	0.34 607	0.84 597	0.39 631	0.31 628	0.59 615	0.47 636	0.80 651	1.25 666	0.92 647	1.09 645	0.79 636	0.82 649	0.85 614	0.76 621	0.21 616	0.18 617	0.22 617	0.18 605	0.27 628	0.35 645

MonStereo1	0.93 656	0.56 647	0.82 589	0.69 659	0.58 658	1.37 671	0.35 594	0.94 661	1.25 666	0.93 649	1.90 674	1.52 664	2.10 682	1.27 659	0.77 624	0.69 665	0.33 653	0.75 666	0.47 659	0.70 666	0.57 662

JetBlue	1.14 665	0.76 660	2.36 671	0.59 654	0.75 667	3.04 684	1.78 690	1.11 665	0.90 647	0.94 650	1.10 646	1.66 667	1.28 670	2.09 678	1.72 673	0.43 654	0.36 656	0.38 646	0.38 652	0.58 656	0.56 660

aanetorigin	0.39 570	0.29 585	1.09 631	0.24 454	0.19 533	0.28 403	0.37 603	0.33 281	0.47 529	0.94 650	0.82 627	0.52 573	0.54 612	0.49 459	0.50 587	0.11 469	0.09 488	0.10 415	0.10 449	0.16 550	0.15 547

WCMA_ROB	0.51 615	0.21 525	0.65 542	0.25 493	0.21 560	0.58 612	0.32 577	0.54 540	0.55 583	0.95 652	1.40 658	1.28 658	0.81 648	0.73 576	0.62 607	0.18 605	0.15 597	0.15 572	0.15 578	0.19 589	0.19 589

SGM_RVC	0.50 611	0.19 498	0.50 470	0.25 493	0.15 428	0.69 629	0.39 614	0.68 635	0.82 636	0.95 652	0.84 629	1.13 651	0.76 643	1.16 651	0.60 604	0.16 583	0.16 604	0.16 583	0.16 590	0.16 550	0.17 569
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.69 638	0.61 651	0.98 619	0.52 651	0.57 657	0.74 634	0.50 643	0.78 647	0.62 603	0.95 652	0.86 631	0.94 644	0.70 639	1.01 641	0.87 633	0.58 661	0.51 666	0.50 654	0.50 662	0.55 654	0.58 663
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	1.05 662	0.95 671	1.00 621	1.01 672	0.78 670	1.11 657	0.68 657	1.38 670	1.43 672	1.00 655	1.72 671	1.43 661	1.14 661	1.73 673	0.89 635	1.09 682	0.55 672	0.99 675	0.57 670	0.87 673	0.62 672

ACVNet_2	0.89 653	0.87 666	1.25 645	0.82 665	0.62 661	0.97 653	0.62 654	1.14 666	1.42 671	1.00 655	1.40 658	1.47 663	0.84 651	1.11 647	0.66 615	0.61 662	0.43 661	0.78 668	0.49 660	0.75 668	0.52 658

WAO-6	1.07 663	0.93 670	0.92 610	0.96 669	0.78 670	1.28 667	0.75 663	1.34 669	2.00 679	1.02 657	1.54 666	1.59 665	1.22 666	1.31 662	1.14 651	0.78 671	0.55 672	1.02 677	0.75 680	0.83 670	0.69 673

MDST_ROB	0.48 604	0.14 387	0.95 615	0.30 590	0.21 560	1.33 669	0.32 577	0.77 646	0.56 586	1.06 658	0.71 612	0.49 555	0.35 539	1.26 658	0.38 535	0.13 527	0.11 542	0.16 583	0.13 555	0.12 494	0.12 496

LVE	1.13 664	1.02 672	1.28 648	1.01 672	0.80 673	1.29 668	0.81 670	1.47 674	1.96 677	1.07 659	1.90 674	1.90 670	1.01 660	1.48 666	0.91 636	0.93 679	0.61 678	0.94 672	0.69 676	0.87 673	0.75 678

MSMD_ROB	0.60 630	0.33 606	0.61 522	0.30 590	0.25 605	0.86 647	0.35 594	0.55 550	0.67 614	1.10 660	1.49 663	1.76 669	0.97 659	0.88 620	0.49 581	0.23 619	0.21 629	0.27 623	0.27 639	0.25 616	0.24 627

WAO-7	1.01 659	0.89 667	0.93 612	0.83 667	0.66 664	1.18 660	0.81 670	1.40 671	1.57 675	1.11 661	1.76 673	1.45 662	1.19 665	1.50 667	1.14 651	0.61 662	0.62 679	0.70 663	0.68 675	0.66 664	0.60 666

FCDSN-DC	0.63 632	0.31 599	0.61 522	0.36 621	0.30 625	0.65 623	0.37 603	0.66 627	0.68 617	1.14 662	1.54 666	1.71 668	1.26 668	0.92 627	0.64 612	0.24 626	0.22 633	0.27 623	0.26 635	0.27 628	0.27 635
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCK	1.00 657	1.17 679	1.70 663	0.91 668	0.41 639	1.19 662	0.92 674	1.10 664	1.14 664	1.16 663	1.14 648	1.25 657	0.88 654	1.75 674	1.04 645	0.87 676	0.50 664	0.87 671	0.53 666	0.96 678	0.52 658

TorneroNet-64	1.43 670	1.03 673	1.20 641	1.10 676	0.86 676	2.26 681	0.73 661	1.84 680	3.84 689	1.25 664	2.25 682	2.69 682	1.42 673	1.76 675	1.43 665	0.76 670	0.50 664	1.09 678	0.66 674	1.23 683	0.76 679

Dean	1.17 666	1.04 674	1.49 657	1.03 674	0.78 670	1.20 663	0.77 666	1.48 675	1.96 677	1.28 665	1.99 677	2.15 674	1.14 661	1.25 657	1.00 642	0.81 673	0.60 676	1.01 676	0.69 676	0.92 677	0.74 677

EDNetEfficientorigin	7.51 692	0.52 645	140.47 720	0.25 493	0.17 484	0.42 556	0.29 553	0.47 450	1.03 656	1.28 665	1.02 643	0.83 638	0.84 651	0.75 585	0.99 641	0.10 430	0.09 488	0.12 509	0.10 449	0.21 601	0.22 615

ELAS_RVC	0.74 645	0.36 612	1.00 621	0.37 627	0.33 630	0.88 648	0.93 675	0.83 655	1.08 661	1.35 667	1.33 657	1.24 656	1.33 672	1.06 645	0.95 639	0.27 635	0.25 642	0.29 635	0.27 639	0.30 635	0.30 637
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	0.63 632	0.37 617	2.40 673	0.26 527	0.25 605	0.38 530	0.49 642	0.41 384	1.06 659	1.38 668	0.87 634	0.62 607	0.95 656	0.65 551	1.65 669	0.11 469	0.09 488	0.10 415	0.11 488	0.19 589	0.17 569

tt	4.71 688	0.10 135	3.94 680	2.06 688	1.53 686	10.14 697	16.88 700	9.27 700	4.98 691	1.39 669	1.02 643	4.68 688	4.90 691	3.35 687	5.86 695	5.76 698	9.15 706	2.24 694	2.53 694	3.10 691	1.32 688

SGM+DAISY	0.87 652	0.66 655	1.30 650	0.51 648	0.60 659	1.03 655	0.84 672	0.76 645	0.73 627	1.39 669	1.51 664	1.31 659	1.22 666	1.11 647	1.08 646	0.57 660	0.53 669	0.51 656	0.51 663	0.54 653	0.61 670

FC-DCNN	0.70 639	0.30 592	0.69 554	0.32 602	0.27 611	0.81 644	0.39 614	0.79 650	0.82 636	1.41 671	1.58 668	1.98 671	1.26 668	1.02 642	0.77 624	0.24 626	0.22 633	0.27 623	0.26 635	0.26 623	0.26 631

ELAS	0.74 645	0.36 612	0.85 600	0.36 621	0.33 630	1.36 670	0.77 666	0.93 660	0.92 649	1.41 671	1.53 665	1.16 655	1.17 664	0.95 634	1.03 643	0.26 630	0.25 642	0.28 631	0.28 642	0.31 636	0.30 637
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	1.89 679	1.36 683	1.60 660	1.47 685	1.22 683	1.38 672	1.06 680	1.79 679	5.97 693	1.42 673	5.65 692	2.98 684	1.14 661	2.23 681	1.20 659	1.27 686	1.12 688	1.46 687	1.10 688	1.32 686	1.15 686

UNDER WATER-64	1.55 674	1.19 680	2.52 674	1.31 681	0.95 678	2.12 679	1.21 685	1.45 673	3.19 683	1.43 674	1.32 655	2.64 681	2.04 681	1.63 670	1.83 675	1.11 683	0.67 683	1.28 683	0.92 684	1.19 680	1.02 684

FC-DCNN v2	0.71 640	0.30 592	0.67 548	0.32 602	0.27 611	0.84 645	0.39 614	0.84 656	0.85 644	1.44 675	1.64 669	2.09 673	1.28 670	1.06 645	0.80 628	0.24 626	0.22 633	0.27 623	0.26 635	0.26 623	0.25 629

WAO-8	1.46 672	1.10 676	1.09 631	1.10 676	0.84 674	2.06 677	0.75 663	1.84 680	3.83 687	1.44 675	2.21 680	2.15 674	1.43 674	3.17 684	1.19 657	0.91 677	0.65 681	1.09 678	0.79 681	0.90 675	0.71 674

Venus	1.46 672	1.10 676	1.09 631	1.10 676	0.84 674	2.06 677	0.75 663	1.84 680	3.83 687	1.44 675	2.21 680	2.15 674	1.43 674	3.17 684	1.19 657	0.91 677	0.65 681	1.09 678	0.79 681	0.90 675	0.71 674

UNDER WATER	1.59 675	1.22 681	2.36 671	1.38 682	1.03 679	1.67 676	1.10 682	1.54 678	3.63 685	1.44 675	1.47 662	2.85 683	2.25 684	1.67 671	1.94 679	1.06 681	0.62 679	1.31 684	0.93 685	1.21 682	1.02 684

MeshStereo	0.58 626	0.27 575	0.67 548	0.22 343	0.17 484	0.66 625	0.37 603	0.78 647	0.61 601	1.47 679	1.30 654	1.65 666	0.79 645	1.12 649	0.59 600	0.17 594	0.17 611	0.17 589	0.14 569	0.17 567	0.14 535
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
notaker	1.45 671	1.34 682	1.48 655	1.40 683	1.07 680	1.18 660	0.85 673	1.48 675	1.40 670	1.51 680	3.46 687	2.40 679	1.81 679	1.76 675	1.45 668	1.11 683	0.69 684	1.38 685	0.87 683	1.31 685	0.97 683

TCMNet-wrong-test	4.29 686	5.57 693	4.65 682	11.33 701	10.39 697	5.73 690	4.48 695	4.13 692	1.02 655	1.91 681	2.39 683	6.16 694	3.62 689	3.84 689	4.50 692	1.99 689	0.47 663	1.97 692	1.69 691	5.69 697	4.31 696

JetRed	2.30 682	2.64 688	6.12 688	1.12 679	1.38 685	5.85 691	3.29 692	1.99 683	1.67 676	1.98 682	1.95 676	2.16 677	1.60 677	2.48 682	4.10 690	1.05 680	1.60 689	1.09 678	1.01 687	1.67 688	1.28 687

WQFJA1++	0.44 593	0.07 4	0.63 533	0.18 91	0.13 319	0.15 51	0.11 20	0.20 59	0.11 8	2.05 683	0.12 62	0.23 302	0.11 112	0.17 110	0.12 108	0.08 284	0.05 39	0.06 43	0.05 65	4.20 695	0.07 236

MANE	1.41 669	0.36 612	0.74 570	0.43 636	0.41 639	2.16 680	0.80 668	2.39 688	3.38 684	2.22 684	3.06 686	3.54 686	2.73 688	2.15 680	1.94 679	0.28 638	0.27 644	0.30 637	0.46 657	0.28 633	0.34 644

SGM-ForestM	1.36 667	0.28 578	0.79 579	0.26 527	0.16 460	2.26 681	1.00 678	1.42 672	1.46 674	2.38 685	2.05 678	5.95 693	2.66 687	2.95 683	2.46 684	0.17 594	0.18 617	0.18 597	0.18 605	0.15 542	0.18 582

TorneroNet	2.22 680	1.08 675	1.24 644	1.14 680	0.90 677	5.58 689	0.80 668	2.12 685	8.69 696	2.58 686	5.42 691	3.88 687	1.97 680	1.78 677	1.87 676	0.86 675	0.54 671	1.15 682	0.74 679	1.23 683	0.85 680

MADNet++	2.26 681	1.80 686	2.06 667	2.13 689	1.97 687	2.61 683	1.79 691	2.38 687	2.16 680	2.75 687	2.65 684	2.38 678	2.43 686	3.17 684	3.21 686	2.17 690	1.95 692	1.94 691	1.63 690	2.06 689	2.01 690

ktn	1.77 678	1.36 683	1.22 642	1.43 684	1.14 681	1.52 674	1.08 681	1.51 677	3.96 690	2.77 688	4.69 689	3.35 685	1.46 676	1.69 672	1.25 661	1.43 687	0.77 686	1.45 686	0.99 686	1.32 686	0.96 681

light-stereo	2.37 683	0.69 657	3.61 679	3.84 691	3.41 688	4.04 685	0.31 569	2.13 686	1.45 673	3.61 689	6.33 693	6.90 696	0.63 633	4.83 691	1.28 662	0.71 667	0.74 685	0.32 640	0.39 653	1.20 681	0.96 681

DGTPSM_ROB	8.34 693	5.10 690	10.37 702	5.31 693	10.18 695	8.33 693	23.60 705	6.06 695	13.41 705	4.90 690	10.87 703	5.65 690	10.44 698	6.17 693	12.59 699	3.74 695	7.55 699	3.69 695	7.26 703	4.14 694	7.46 699

DPSMNet_ROB	8.40 694	5.11 691	10.49 703	5.58 694	10.25 696	8.34 694	23.62 706	6.07 696	13.45 706	4.93 691	10.88 704	5.66 691	10.44 698	6.24 694	12.64 700	3.98 696	7.61 700	3.76 696	7.30 704	4.20 695	7.51 700

USTest	6.88 691	5.23 692	5.63 687	7.22 695	7.29 692	14.34 700	22.76 701	8.48 697	9.32 697	5.42 692	6.39 694	6.29 695	6.64 693	6.92 695	8.62 698	1.94 688	3.29 696	2.16 693	2.55 695	3.85 693	3.29 694

HanzoNet	2.97 684	1.69 685	2.29 670	1.74 686	1.33 684	1.53 675	1.03 679	1.99 683	2.64 682	5.51 693	5.16 690	5.90 692	6.82 695	4.32 690	3.29 687	3.16 693	2.02 694	1.92 689	2.87 696	2.24 690	1.89 689

DPSimNet_ROB	4.34 687	4.23 689	6.89 690	3.67 690	3.68 689	4.75 686	5.21 696	2.67 689	3.68 686	5.82 694	3.95 688	5.57 689	6.72 694	3.46 688	4.48 691	4.05 697	2.88 695	4.68 698	3.12 698	3.69 692	3.62 695

Selective-IGEV-i1pa	5.57 690	7.99 695	4.76 686	0.80 664	0.45 646	12.99 698	3.60 694	9.25 699	7.43 695	6.97 695	9.87 699	8.94 697	7.26 696	14.66 708	5.65 694	3.55 694	1.08 687	1.93 690	0.72 678	0.73 667	2.79 693

coex-ft	3.44 685	0.73 659	48.55 718	0.24 454	0.19 533	0.50 595	0.43 625	0.47 450	2.40 681	7.03 696	1.20 650	0.97 647	2.23 683	0.73 576	1.92 678	0.12 508	0.15 597	0.14 557	0.12 527	0.21 601	0.43 651

LE_ROB	1.76 677	0.20 511	2.68 677	0.48 643	0.52 654	0.78 641	0.96 676	0.84 656	6.61 694	7.40 697	2.08 679	2.08 672	4.83 690	1.27 659	3.79 689	0.10 430	0.08 453	0.12 509	0.11 488	0.11 457	0.10 435

BEATNet-Init1	4.73 689	2.61 687	13.29 704	0.58 653	0.53 655	10.12 696	3.33 693	4.83 693	5.01 692	8.75 698	8.51 695	14.08 707	7.60 697	7.70 697	5.34 693	0.28 638	0.28 647	0.34 644	0.37 650	0.57 655	0.45 652

xxxxx1	15.27 702	9.54 699	10.31 697	20.13 705	18.88 705	17.08 701	23.03 702	10.36 701	10.99 699	9.21 699	9.62 696	10.74 702	10.61 701	10.72 700	13.89 706	7.97 704	9.20 707	31.85 717	44.72 719	12.84 703	13.69 704

tt_ll	15.27 702	9.54 699	10.31 697	20.13 705	18.88 705	17.08 701	23.03 702	10.36 701	10.99 699	9.21 699	9.62 696	10.74 702	10.61 701	10.72 700	13.89 706	7.97 704	9.20 707	31.85 717	44.72 719	12.84 703	13.69 704

ff	15.27 702	9.54 699	10.31 697	20.13 705	18.88 705	17.08 701	23.03 702	10.36 701	10.99 699	9.21 699	9.62 696	10.74 702	10.61 701	10.72 700	13.89 706	7.97 704	9.20 707	31.85 717	44.72 719	12.84 703	13.69 704

iinet-test	10.78 697	9.29 696	9.70 692	10.48 696	10.68 698	17.98 705	25.98 707	12.57 704	13.39 703	9.64 702	10.10 700	10.06 699	10.61 701	11.22 704	12.70 701	6.40 700	7.74 701	5.68 700	6.69 699	7.47 698	7.30 697

IINet	10.78 697	9.29 696	9.70 692	10.48 696	10.68 698	17.98 705	25.98 707	12.57 704	13.39 703	9.64 702	10.10 700	10.06 699	10.61 701	11.22 704	12.70 701	6.40 700	7.74 701	5.68 700	6.69 699	7.47 698	7.30 697

DPSM_ROB	11.49 700	9.87 702	10.35 700	11.13 699	11.31 700	19.11 708	27.51 710	13.37 707	14.21 708	10.31 704	11.06 705	10.96 705	11.27 706	11.96 706	13.59 704	6.78 702	8.19 704	6.03 702	7.09 701	7.93 700	7.73 702

DPSM	11.49 700	9.87 702	10.35 700	11.13 699	11.31 700	19.11 708	27.51 710	13.37 707	14.21 708	10.31 704	11.06 705	10.96 705	11.27 706	11.96 706	13.59 704	6.78 702	8.19 704	6.03 702	7.09 701	7.93 700	7.73 702

Anonymous_1	16.62 706	9.35 698	9.84 694	10.66 698	14.64 702	18.66 707	27.12 709	12.64 706	13.51 707	10.76 706	10.30 702	10.13 701	10.60 700	11.06 703	12.74 703	15.87 714	7.74 701	16.92 712	43.48 718	58.66 721	7.68 701

LRCNet_RVC	10.90 699	14.34 707	9.35 691	15.35 702	8.04 694	1.08 656	0.34 590	8.78 698	0.70 621	12.63 707	16.05 707	9.85 698	6.54 692	8.57 698	6.34 696	20.27 716	5.40 698	23.70 714	21.88 715	14.87 706	13.83 707

Selective-IGEV-i16pa	30.47 719	41.93 720	4.02 681	0.49 646	0.37 635	96.94 721	0.74 662	60.26 722	58.76 721	17.24 708	64.39 720	38.26 721	49.53 721	106.11 722	26.15 712	19.96 715	3.42 697	4.39 697	1.81 692	0.39 645	14.22 708

HaxPig	17.72 707	20.22 717	19.73 706	16.53 703	16.51 703	9.27 695	9.33 697	14.34 709	13.27 702	18.65 709	18.70 708	17.35 708	16.77 709	17.04 709	16.45 709	22.05 717	20.89 717	22.27 713	21.53 714	21.29 714	22.13 718

RSGM-EC	29.65 717	17.75 708	10.04 695	35.31 716	33.15 718	26.42 710	46.65 712	19.89 711	17.74 711	18.92 710	23.36 717	30.14 719	23.59 718	41.87 719	45.99 720	59.56 720	34.38 720	33.25 720	20.37 712	34.97 717	19.60 716

acva	29.65 717	17.75 708	10.04 695	35.31 716	33.15 718	26.42 710	46.65 712	19.89 711	17.74 711	18.92 710	23.36 717	30.14 719	23.59 718	41.87 719	45.99 720	59.56 720	34.38 720	33.25 720	20.37 712	34.97 717	19.60 716

LSM0	24.24 715	19.98 716	22.32 715	24.22 714	40.14 720	38.48 717	55.20 714	26.95 718	28.57 714	20.49 712	21.83 709	22.26 717	22.75 714	24.22 717	27.30 713	13.66 713	16.32 710	12.19 711	14.15 705	16.10 713	17.66 715

Hybrid-DGEV	23.16 713	19.94 715	20.96 714	22.49 709	22.75 711	38.51 718	55.52 720	27.09 720	28.90 720	20.58 713	22.25 714	22.00 711	22.80 716	24.11 716	27.33 714	13.60 710	16.47 711	12.14 705	14.30 710	15.95 707	15.54 711

RAFT-FEzeroshot	23.10 709	19.88 712	20.56 709	22.49 709	22.75 711	38.38 713	55.50 717	26.84 714	28.66 715	20.60 714	22.10 711	22.05 712	22.74 712	24.00 713	27.37 717	13.59 707	16.48 712	12.14 705	14.28 707	15.96 709	15.54 711

RAFT-FE	23.10 709	19.88 712	20.56 709	22.49 709	22.75 711	38.38 713	55.50 717	26.84 714	28.66 715	20.60 714	22.10 711	22.05 712	22.74 712	24.00 713	27.37 717	13.59 707	16.48 712	12.14 705	14.28 707	15.96 709	15.54 711

CasAABBNet	23.10 709	19.86 710	20.64 711	22.47 708	22.73 709	38.41 716	55.50 717	26.89 716	28.70 717	20.61 716	22.15 713	22.08 715	22.75 714	23.99 711	27.36 715	13.59 707	16.48 712	12.14 705	14.27 706	15.95 707	15.53 710

Selective-RAFT-Error	23.16 713	19.93 714	20.87 713	22.54 713	22.81 714	38.52 719	55.47 716	27.01 719	28.83 719	20.66 717	22.25 714	22.09 716	22.80 716	24.09 715	27.36 715	13.61 712	16.48 712	12.15 709	14.28 707	15.99 712	15.57 714

FlowAnything	23.14 712	19.87 711	20.79 712	22.50 712	22.74 710	38.39 715	55.46 715	26.89 716	28.72 718	20.77 718	22.29 716	22.07 714	22.72 711	23.99 711	27.41 719	13.60 710	16.55 716	12.15 709	14.36 711	15.97 711	15.52 709

MEDIAN_ROB	21.21 708	24.62 718	23.47 716	19.58 704	19.65 708	13.22 699	10.96 698	17.88 710	17.00 710	22.14 719	22.02 710	20.86 710	20.36 710	21.06 710	19.71 710	25.63 718	24.13 718	26.21 715	25.20 716	25.17 715	25.38 719

PML	16.10 705	12.82 706	6.78 689	5.23 692	7.76 693	33.92 712	66.56 721	5.30 694	10.28 698	26.12 720	68.59 721	20.51 709	13.49 708	10.06 699	6.78 697	5.96 699	2.00 693	6.04 704	2.18 693	8.96 702	2.60 692

AVERAGE_ROB	25.43 716	29.06 719	27.24 717	24.63 715	24.20 717	17.73 704	12.61 699	22.29 713	21.39 713	26.79 721	26.16 719	25.20 718	24.64 720	25.07 718	23.53 711	29.96 719	28.40 719	30.60 716	29.58 717	29.72 716	29.84 720

test_example2	101.33 720	108.28 721	68.15 719	98.43 718	106.93 721	89.75 720	102.43 722	36.80 721	97.65 722	129.04 722	130.15 722	65.26 722	66.62 722	92.11 721	80.24 722	144.10 722	199.48 722	81.81 722	103.01 722	125.01 722	101.27 721

ccccc		256.29 722		354.40 721	364.36 722	149.10 722		152.89 723		153.93 723		164.00 723		268.02 723		390.55 723	349.22 723	244.59 723	219.82 723	412.30 723

ASD4		6.65 694

Low-res two-view benchmark