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

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 56	0.10 124	0.17 131	0.13 72	0.11 2	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 234	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.08 318	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.10 124	0.15 56	0.10 8	0.18 36	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

CAR	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.09 55	0.14 38	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.10 35	0.10 35	0.08 4	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.09 55	0.14 38	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.09 16	0.10 35	0.08 4	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monster-pro	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	0.08 24	0.13 27	0.12 32	0.24 140	0.19 136	0.09 16	0.11 47	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

DepthFocus	0.10 9	0.07 5	0.21 117	0.15 6	0.11 179	0.10 12	0.13 72	0.15 11	0.08 1	0.12 88	0.10 35	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.06 103	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 56	0.09 55	0.09 1	0.14 109	0.10 1	0.14 43	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

MonStereo	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	0.08 24	0.14 38	0.12 32	0.24 140	0.19 136	0.09 16	0.11 47	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 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	0.08 24	0.13 27	0.12 32	0.24 140	0.19 136	0.09 16	0.11 47	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

IGEV	0.11 46	0.06 1	0.17 69	0.15 6	0.11 179	0.16 96	0.13 72	0.21 80	0.16 70	0.11 58	0.15 135	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 40	0.19 92	0.16 29	0.09 55	0.12 20	0.13 72	0.17 24	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 116	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.18 104	0.09 55	0.15 56	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 116	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MonSter	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	0.08 24	0.14 38	0.12 32	0.24 140	0.19 136	0.09 16	0.11 47	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

MCSU-Stereo	0.10 9	0.06 1	0.14 8	0.18 104	0.07 2	0.16 96	0.13 72	0.16 16	0.12 17	0.10 35	0.16 154	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 6	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 6	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Selective-IGEV-i32	0.12 76	0.09 86	0.22 132	0.19 161	0.10 124	0.15 56	0.14 109	0.27 192	0.15 60	0.13 119	0.14 121	0.13 141	0.08 15	0.21 214	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.09 55	0.13 27	0.13 72	0.22 98	0.16 70	0.09 16	0.10 35	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

DispViT+	0.12 76	0.07 5	0.19 92	0.15 6	0.16 476	0.10 12	0.12 32	0.26 177	0.23 228	0.13 119	0.11 47	0.10 57	0.08 15	0.21 214	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

MatchStereo	0.11 46	0.08 40	0.23 145	0.16 29	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 65	0.17 97	0.10 35	0.15 135	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	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
252Zero-FE	0.14 161	0.07 5	0.17 69	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.11 20	0.21 80	0.19 136	0.77 654	0.11 47	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.08 24	0.11 14	0.09 2	0.20 65	0.12 17	0.11 58	0.11 47	0.08 4	0.08 15	0.23 244	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 145

111111	0.11 46	0.07 5	0.17 69	0.19 161	0.11 179	0.13 27	0.11 20	0.22 98	0.15 60	0.11 58	0.12 67	0.12 121	0.08 15	0.18 143	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 265	0.06 145

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 40	0.19 92	0.16 29	0.09 55	0.12 20	0.13 72	0.18 36	0.13 25	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 98	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 40	0.16 48	0.17 56	0.08 24	0.16 96	0.12 32	0.17 24	0.12 17	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.18 104	0.07 2	0.15 56	0.11 20	0.17 24	0.11 9	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 143	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

AIO_rvc	0.12 76	0.11 221	0.22 132	0.19 161	0.10 124	0.15 56	0.17 256	0.20 65	0.16 70	0.11 58	0.13 86	0.13 141	0.08 15	0.22 234	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

DEFOM-Stereo	0.11 46	0.08 40	0.17 69	0.17 56	0.09 55	0.22 303	0.14 109	0.14 6	0.16 70	0.11 58	0.10 35	0.09 27	0.08 15	0.21 214	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

dual_stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 56	0.08 24	0.09 1	0.13 72	0.24 140	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.06 243	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 322	0.72 674	0.70 575	0.17 56	0.08 24	0.15 56	0.15 161	0.18 36	0.16 70	0.13 119	0.12 67	0.09 27	0.08 15	0.16 98	0.13 169	0.35 664	0.04 2	0.08 259	0.07 236	0.11 473	0.23 638

AIO-Stereo	0.13 122	0.10 141	0.22 132	0.20 234	0.09 55	0.16 96	0.15 161	0.27 192	0.16 70	0.13 119	0.15 135	0.13 141	0.08 15	0.18 143	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.06 145

Selective-IGEV	0.12 76	0.09 86	0.22 132	0.19 161	0.10 124	0.15 56	0.14 109	0.27 192	0.15 60	0.13 119	0.14 121	0.13 141	0.08 15	0.21 214	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

derf	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.11 14	0.12 32	0.17 24	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.06 243	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

mm2	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 29	0.09 55	0.09 1	0.12 32	0.17 24	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

mm1	0.09 1	0.07 5	0.15 23	0.16 29	0.09 55	0.09 1	0.12 32	0.14 6	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

qqai	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.18 104	0.09 55	0.11 14	0.12 32	0.16 16	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

PointNet	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.14 109	0.17 24	0.14 43	0.08 2	0.11 47	0.12 121	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 122	0.09 86	0.19 92	0.18 104	0.14 382	0.19 194	0.15 161	0.25 157	0.22 202	0.15 170	0.20 220	0.10 57	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 122	0.09 86	0.22 132	0.18 104	0.14 382	0.18 159	0.15 161	0.23 121	0.21 185	0.16 199	0.22 249	0.10 57	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 122	0.09 86	0.20 105	0.18 104	0.14 382	0.18 159	0.15 161	0.25 157	0.22 202	0.16 199	0.21 235	0.09 27	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 11	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.13 141	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 11	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 141	0.09 34	0.12 5	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 76	0.09 86	0.21 117	0.18 104	0.13 334	0.18 159	0.16 209	0.24 140	0.20 165	0.16 199	0.21 235	0.09 27	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

BStereo	0.13 122	0.10 141	0.42 398	0.18 104	0.11 179	0.13 27	0.14 109	0.24 140	0.22 202	0.12 88	0.11 47	0.12 121	0.09 34	0.16 98	0.14 206	0.05 9	0.06 243	0.06 48	0.08 318	0.05 7	0.06 145

Wave_Phase_stereo	0.14 161	0.10 141	0.42 398	0.18 104	0.11 179	0.36 532	0.14 109	0.28 215	0.22 202	0.12 88	0.11 47	0.12 121	0.09 34	0.16 98	0.14 206	0.05 9	0.06 243	0.06 48	0.08 318	0.05 7	0.06 145

HiDET	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.19 46	0.15 60	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.13 169	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

VIP-Stereo	0.12 76	0.12 279	0.21 117	0.18 104	0.11 179	0.24 346	0.12 32	0.19 46	0.18 117	0.10 35	0.13 86	0.11 92	0.09 34	0.19 168	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 76	0.09 86	0.20 105	0.18 104	0.12 253	0.19 194	0.16 209	0.20 65	0.14 43	0.12 88	0.15 135	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.08 320

GSStereo	0.12 76	0.09 86	0.20 105	0.17 56	0.12 253	0.19 194	0.16 209	0.26 177	0.18 117	0.13 119	0.15 135	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.08 320

GS-Stereo							0.16 209	0.26 177	0.18 117	0.13 119	0.15 135	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.08 320

Replicate-Monster	0.12 76	0.10 141	0.32 256	0.16 29	0.08 24	0.17 131	0.10 8	0.22 98	0.19 136	0.11 58	0.10 35	0.10 57	0.09 34	0.19 168	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.08 320

AdaDepth	0.11 46	0.09 86	0.20 105	0.20 234	0.10 124	0.19 194	0.13 72	0.16 16	0.13 25	0.10 35	0.10 35	0.09 27	0.09 34	0.19 168	0.12 113	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.05 34

S2M2_XL	0.10 9	0.09 86	0.21 117	0.14 2	0.10 124	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 47	0.09 27	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.06 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.11 46	0.10 141	0.14 8	0.17 56	0.10 124	0.15 56	0.12 32	0.25 157	0.17 97	0.14 150	0.13 86	0.09 27	0.09 34	0.18 143	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 46	0.11 221	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.21 80	0.16 70	0.13 119	0.13 86	0.08 4	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 46	0.11 221	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.21 80	0.16 70	0.13 119	0.13 86	0.08 4	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

2.5w	0.11 46	0.10 141	0.15 23	0.18 104	0.09 55	0.15 56	0.15 161	0.20 65	0.15 60	0.12 88	0.13 86	0.10 57	0.09 34	0.17 116	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 46	0.09 86	0.14 8	0.19 161	0.12 253	0.14 38	0.12 32	0.25 157	0.17 97	0.13 119	0.16 154	0.08 4	0.09 34	0.19 168	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 46	0.09 86	0.13 1	0.17 56	0.12 253	0.15 56	0.11 20	0.23 121	0.15 60	0.14 150	0.12 67	0.08 4	0.09 34	0.21 214	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LGtest1	0.10 9	0.08 40	0.17 69	0.17 56	0.08 24	0.13 27	0.09 2	0.16 16	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

LG-Stereo	0.13 122	0.10 141	0.24 155	0.20 234	0.09 55	0.16 96	0.18 305	0.21 80	0.18 117	0.11 58	0.17 173	0.09 27	0.09 34	0.15 70	0.14 206	0.05 9	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.05 34

HART	0.15 197	0.11 221	0.30 233	0.21 288	0.09 55	0.17 131	0.16 209	0.30 251	0.19 136	0.15 170	0.25 285	0.17 226	0.09 34	0.21 214	0.12 113	0.06 49	0.07 380	0.07 159	0.05 68	0.08 265	0.06 145

GREAT-IGEV	0.12 76	0.09 86	0.25 169	0.16 29	0.11 179	0.14 38	0.16 209	0.17 24	0.17 97	0.10 35	0.15 135	0.09 27	0.09 34	0.18 143	0.10 6	0.06 49	0.07 380	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.10 448
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.14 161	0.11 221	0.25 169	0.19 161	0.12 253	0.15 56	0.16 209	0.30 251	0.22 202	0.13 119	0.15 135	0.13 141	0.09 34	0.24 260	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.09 356	0.06 145

FoundationStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.08 24	0.12 20	0.13 72	0.11 2	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.09 34	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

AIO_test	0.12 76	0.09 86	0.20 105	0.19 161	0.11 179	0.15 56	0.17 256	0.19 46	0.16 70	0.11 58	0.13 86	0.14 173	0.09 34	0.20 189	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

GIP-stereo	0.12 76	0.09 86	0.20 105	0.19 161	0.11 179	0.16 96	0.14 109	0.29 231	0.18 117	0.11 58	0.16 154	0.13 141	0.09 34	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

mms	0.13 122	0.11 221	0.19 92	0.19 161	0.12 253	0.16 96	0.17 256	0.20 65	0.17 97	0.13 119	0.17 173	0.14 173	0.09 34	0.24 260	0.14 206	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.07 241

RAStereo	0.13 122	0.12 279	0.27 191	0.22 357	0.11 179	0.15 56	0.18 305	0.23 121	0.23 228	0.13 119	0.17 173	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.13 169	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.05 34

U	1.00 673	0.09 86	0.21 117	0.21 288	3.68 705	6.12 708	0.14 109	0.21 80	0.21 185	0.11 58	0.11 47	0.10 57	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.07 128	0.05 40	5.42 715	2.90 713	0.07 185	0.06 145

RSM++	0.12 76	0.09 86	0.19 92	0.20 234	0.09 55	0.17 131	0.15 161	0.21 80	0.19 136	0.12 88	0.12 67	0.14 173	0.09 34	0.20 189	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.07 185	0.05 34

RSM	0.12 76	0.09 86	0.20 105	0.20 234	0.09 55	0.16 96	0.15 161	0.23 121	0.18 117	0.13 119	0.13 86	0.15 194	0.09 34	0.21 214	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.05 34

gcap-zeroshot	0.13 122	0.09 86	0.22 132	0.17 56	0.14 382	0.19 194	0.15 161	0.25 157	0.22 202	0.15 170	0.20 220	0.10 57	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 122	0.09 86	0.20 105	0.18 104	0.14 382	0.19 194	0.15 161	0.25 157	0.22 202	0.15 170	0.20 220	0.10 57	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

testlalala	0.13 122	0.09 86	0.22 132	0.17 56	0.14 382	0.19 194	0.15 161	0.25 157	0.22 202	0.15 170	0.20 220	0.10 57	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

CAS	0.15 197	0.07 5	0.21 117	0.41 650	0.16 476	0.20 237	0.18 305	0.22 98	0.19 136	0.15 170	0.19 203	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.13 169	0.29 657	0.04 2	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.14 551

EGLCR-Stereo	0.13 122	0.08 40	0.20 105	0.18 104	0.09 55	0.21 271	0.13 72	0.27 192	0.21 185	0.13 119	0.10 35	0.15 194	0.09 34	0.20 189	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.06 145

LGCAT	0.11 46	0.07 5	0.15 23	0.14 2	0.09 55	0.12 20	0.12 32	0.13 5	0.10 4	0.12 88	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 168	0.12 113	0.11 484	0.11 557	0.05 1	0.06 155	0.05 7	0.12 510

quiztm	0.15 197	0.15 431	0.25 169	0.22 357	0.14 382	0.17 131	0.17 256	0.33 288	0.21 185	0.18 236	0.21 235	0.14 173	0.10 79	0.17 116	0.14 206	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.08 265	0.05 34

LiteMatch*	0.11 46	0.07 5	0.22 132	0.16 29	0.10 124	0.13 27	0.13 72	0.18 36	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

DN	0.15 197	0.08 40	0.27 191	0.19 161	0.14 382	0.21 271	0.18 305	0.28 215	0.24 244	0.14 150	0.16 154	0.18 240	0.10 79	0.21 214	0.13 169	0.11 484	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.08 265	0.10 448

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 161	0.21 541	0.47 449	0.17 56	0.12 253	0.15 56	0.14 109	0.24 140	0.16 70	0.11 58	0.14 121	0.12 121	0.10 79	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 243	0.06 48	0.08 318	0.05 7	0.07 241

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 161	0.19 514	0.70 575	0.17 56	0.12 253	0.13 27	0.14 109	0.24 140	0.17 97	0.10 35	0.12 67	0.10 57	0.10 79	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 236	0.05 7	0.07 241

LACA3	0.10 9	0.10 141	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.16 96	0.14 109	0.14 6	0.13 25	0.11 58	0.09 16	0.10 57	0.10 79	0.16 98	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 29	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.17 24	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 221	0.20 105	0.16 29	0.07 2	0.16 96	0.13 72	0.17 24	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 141	0.13 1	0.16 29	0.07 2	0.15 56	0.12 32	0.15 11	0.11 9	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.10 79	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

MonSter++	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 29	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.17 24	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.18 36	0.19 136	0.10 35	0.10 35	0.11 92	0.10 79	0.15 70	0.13 169	0.06 49	0.06 243	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.16 29	0.08 24	0.16 96	0.13 72	0.21 80	0.11 9	0.11 58	0.11 47	0.10 57	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.06 243	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DLNR-FE	10.45 712	12.13 721	19.94 724	106.10 737	23.12 731	0.14 38	0.13 72	3.28 707	0.17 97	0.16 199	0.23 258	0.16 215	0.10 79	0.31 384	0.15 237	2.41 708	0.06 243	0.07 159	0.07 236	40.22 737	0.06 145

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.18 104	0.10 124	0.13 27	0.12 32	0.15 11	0.12 17	0.10 35	0.13 86	0.10 57	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

asda	0.11 46	0.11 221	0.16 48	0.17 56	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.24 140	0.16 70	0.11 58	0.11 47	0.08 4	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 9	0.10 141	0.15 23	0.17 56	0.10 124	0.16 96	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.12 88	0.11 47	0.09 27	0.10 79	0.16 98	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 46	0.09 86	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.10 8	0.19 46	0.18 117	0.14 150	0.17 173	0.09 27	0.10 79	0.18 143	0.13 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 46	0.11 221	0.16 48	0.17 56	0.10 124	0.17 131	0.12 32	0.21 80	0.14 43	0.12 88	0.13 86	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 46	0.11 221	0.16 48	0.17 56	0.10 124	0.17 131	0.12 32	0.21 80	0.14 43	0.12 88	0.13 86	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 46	0.11 221	0.16 48	0.17 56	0.10 124	0.17 131	0.12 32	0.21 80	0.14 43	0.12 88	0.13 86	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 46	0.09 86	0.14 8	0.16 29	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.25 157	0.16 70	0.14 150	0.13 86	0.08 4	0.10 79	0.16 98	0.13 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 46	0.09 86	0.15 23	0.17 56	0.11 179	0.18 159	0.12 32	0.23 121	0.14 43	0.13 119	0.11 47	0.08 4	0.10 79	0.16 98	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-G_1	0.11 46	0.08 40	0.18 82	0.18 104	0.07 2	0.21 271	0.09 2	0.19 46	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 168	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

LG-G	0.11 46	0.08 40	0.18 82	0.18 104	0.07 2	0.21 271	0.09 2	0.19 46	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 168	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

SCV	0.14 161	0.14 394	0.24 155	0.21 288	0.11 179	0.15 56	0.16 209	0.31 261	0.18 117	0.11 58	0.15 135	0.13 141	0.10 79	0.23 244	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.06 145

StereoAnything_RVC	0.13 122	0.37 633	0.36 313	0.14 2	0.07 2	0.11 14	0.12 32	0.17 24	0.12 17	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 79	0.20 189	0.10 6	0.09 393	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.24 630	0.05 34

castereo++	0.13 122	0.10 141	0.18 82	0.18 104	0.10 124	0.27 398	0.13 72	0.23 121	0.23 228	0.11 58	0.13 86	0.16 215	0.10 79	0.18 143	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 122	0.09 86	0.24 155	0.19 161	0.10 124	0.17 131	0.19 352	0.22 98	0.16 70	0.14 150	0.11 47	0.13 141	0.10 79	0.24 260	0.18 318	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.07 185	0.06 145
1: 1. 1
tt45	0.14 161	0.09 86	0.22 132	0.19 161	0.11 179	0.23 325	0.18 305	0.22 98	0.17 97	0.15 170	0.13 86	0.14 173	0.10 79	0.30 377	0.14 206	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.07 241

ours_stereo	0.13 122	0.11 221	0.23 145	0.20 234	0.11 179	0.17 131	0.18 305	0.20 65	0.19 136	0.13 119	0.18 193	0.14 173	0.10 79	0.23 244	0.14 206	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.06 103	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 76	0.08 40	0.17 69	0.18 104	0.13 334	0.09 1	0.11 20	0.16 16	0.15 60	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 79	0.21 214	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.16 566	0.24 643

RAFT-Stereo-weight	0.15 197	0.09 86	0.26 179	0.20 234	0.10 124	0.19 194	0.17 256	0.36 340	0.29 323	0.24 294	0.20 220	0.19 264	0.10 79	0.18 143	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.05 34

CAS++	0.16 213	0.12 279	0.27 191	0.18 104	0.12 253	0.17 131	0.15 161	0.42 413	0.24 244	0.19 243	0.18 193	0.13 141	0.10 79	0.21 214	0.12 113	0.12 524	0.10 533	0.11 487	0.08 318	0.10 425	0.09 389
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 161	0.11 221	0.32 256	0.19 161	0.11 179	0.18 159	0.17 256	0.20 65	0.22 202	0.14 150	0.24 272	0.15 194	0.10 79	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.10 425	0.06 145

MSKI-zero shot	0.17 231	0.09 86	0.43 411	0.20 234	0.11 179	0.21 271	0.15 161	0.32 273	0.21 185	0.23 280	0.24 272	0.23 318	0.10 79	0.31 384	0.13 169	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

DLNR_Zeroshot_test	10.44 711	12.10 720	19.93 723	106.08 736	23.66 732	0.14 38	0.13 72	3.22 706	0.17 97	0.16 199	0.23 258	0.16 215	0.10 79	0.31 384	0.15 237	2.36 707	0.06 243	0.07 159	0.07 236	39.70 736	0.06 145

CES	0.14 161	0.08 40	0.19 92	0.17 56	0.22 592	0.18 159	0.16 209	0.23 121	0.19 136	0.14 150	0.17 173	0.14 173	0.10 79	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 265	0.18 598

XX-Stereo	0.21 345	0.10 141	0.83 608	0.26 543	0.17 500	0.23 325	0.13 72	0.40 385	0.18 117	0.20 251	0.41 471	0.31 426	0.10 79	0.32 393	0.12 113	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.05 34

DF	0.13 122	0.09 86	0.21 117	0.18 104	0.10 124	0.17 131	0.15 161	0.25 157	0.17 97	0.13 119	0.22 249	0.19 264	0.11 118	0.20 189	0.14 206	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.06 145

aanet-new-60k	0.12 76	0.11 221	0.32 256	0.20 234	0.08 24	0.16 96	0.13 72	0.19 46	0.17 97	0.11 58	0.12 67	0.11 92	0.11 118	0.19 168	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-40k	0.12 76	0.11 221	0.27 191	0.19 161	0.11 179	0.16 96	0.14 109	0.19 46	0.14 43	0.11 58	0.14 121	0.10 57	0.11 118	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 76	0.12 279	0.28 209	0.19 161	0.08 24	0.17 131	0.15 161	0.22 98	0.18 117	0.11 58	0.14 121	0.10 57	0.11 118	0.17 116	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 46	0.10 141	0.26 179	0.18 104	0.09 55	0.14 38	0.14 109	0.20 65	0.13 25	0.11 58	0.13 86	0.10 57	0.11 118	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 76	0.11 221	0.26 179	0.20 234	0.08 24	0.14 38	0.12 32	0.21 80	0.19 136	0.12 88	0.12 67	0.12 121	0.11 118	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 46	0.09 86	0.17 69	0.18 104	0.10 124	0.15 56	0.16 209	0.23 121	0.15 60	0.10 35	0.16 154	0.09 27	0.11 118	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 318	0.05 7	0.08 320

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 76	0.09 86	0.18 82	0.18 104	0.09 55	0.13 27	0.16 209	0.25 157	0.21 185	0.11 58	0.16 154	0.09 27	0.11 118	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 236	0.04 1	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 122	0.11 221	0.38 341	0.17 56	0.11 179	0.17 131	0.14 109	0.23 121	0.17 97	0.11 58	0.14 121	0.13 141	0.11 118	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

WQFJA1++	0.44 609	0.07 5	0.63 546	0.18 104	0.13 334	0.15 56	0.11 20	0.20 65	0.11 9	2.05 699	0.12 67	0.23 318	0.11 118	0.17 116	0.12 113	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.05 68	4.20 711	0.07 241

gasm-f	0.12 76	0.09 86	0.19 92	0.18 104	0.12 253	0.18 159	0.18 305	0.20 65	0.14 43	0.12 88	0.19 203	0.10 57	0.11 118	0.16 98	0.11 42	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.09 356	0.08 320

Zero-FE251	0.14 161	0.09 86	0.24 155	0.17 56	0.09 55	0.20 237	0.13 72	0.20 65	0.14 43	0.61 634	0.13 86	0.13 141	0.11 118	0.14 31	0.16 264	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

4w-stereo	0.10 9	0.10 141	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.12 88	0.12 67	0.08 4	0.11 118	0.16 98	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 46	0.09 86	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.19 194	0.10 8	0.22 98	0.17 97	0.14 150	0.12 67	0.10 57	0.11 118	0.17 116	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 46	0.09 86	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.19 194	0.10 8	0.22 98	0.17 97	0.14 150	0.12 67	0.10 57	0.11 118	0.17 116	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.5w_stereo	0.11 46	0.10 141	0.14 8	0.17 56	0.09 55	0.17 131	0.09 2	0.22 98	0.16 70	0.13 119	0.13 86	0.09 27	0.11 118	0.19 168	0.13 169	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 46	0.10 141	0.15 23	0.18 104	0.08 24	0.16 96	0.14 109	0.27 192	0.20 165	0.14 150	0.14 121	0.08 4	0.11 118	0.13 12	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 122	0.09 86	0.24 155	0.20 234	0.10 124	0.15 56	0.14 109	0.22 98	0.16 70	0.12 88	0.19 203	0.15 194	0.11 118	0.13 12	0.17 293	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.07 185	0.06 145

MM-Stereo_test2	0.15 197	0.10 141	0.44 421	0.23 415	0.11 179	0.21 271	0.21 435	0.27 192	0.22 202	0.15 170	0.16 154	0.13 141	0.11 118	0.20 189	0.13 169	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.05 34

HUF	0.15 197	0.11 221	0.38 341	0.17 56	0.11 179	0.16 96	0.17 256	0.22 98	0.20 165	0.11 58	0.13 86	0.14 173	0.11 118	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.20 643	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.14 551

AIO-test2	0.20 322	0.20 527	0.36 313	0.26 543	0.15 443	0.22 303	0.16 209	0.42 413	0.42 487	0.16 199	0.29 321	0.15 194	0.11 118	0.26 308	0.13 169	0.18 621	0.06 243	0.10 430	0.11 504	0.07 185	0.07 241

SMoEStereo_RVC	0.13 122	0.10 141	0.22 132	0.19 161	0.10 124	0.19 194	0.17 256	0.19 46	0.19 136	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.11 118	0.24 260	0.16 264	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

999	0.14 161	0.08 40	0.24 155	0.19 161	0.11 179	0.20 237	0.17 256	0.24 140	0.18 117	0.13 119	0.16 154	0.14 173	0.11 118	0.36 424	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.07 241

GCAP-BAT	0.21 345	0.08 40	1.22 658	0.29 595	0.43 658	0.16 96	0.15 161	0.27 192	0.25 260	0.14 150	0.17 173	0.15 194	0.11 118	0.20 189	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

IGEV-Stereo++	0.11 46	0.08 40	0.15 23	0.19 161	0.11 179	0.14 38	0.10 8	0.22 98	0.18 117	0.10 35	0.13 86	0.10 57	0.11 118	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

Occ-G	0.13 122	0.08 40	0.21 117	0.17 56	0.10 124	0.15 56	0.19 352	0.22 98	0.19 136	0.13 119	0.19 203	0.21 286	0.11 118	0.17 116	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.07 185	0.06 145

Pointernet	0.13 122	0.07 5	0.27 191	0.19 161	0.11 179	0.20 237	0.12 32	0.31 261	0.24 244	0.15 170	0.15 135	0.13 141	0.11 118	0.17 116	0.13 169	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

MaDis-Stereo	0.14 161	0.13 346	0.26 179	0.19 161	0.14 382	0.16 96	0.13 72	0.25 157	0.21 185	0.13 119	0.14 121	0.14 173	0.11 118	0.17 116	0.17 293	0.08 291	0.07 380	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.06 145

UniTT-Stereo	0.14 161	0.10 141	0.30 233	0.21 288	0.13 334	0.17 131	0.13 72	0.19 46	0.18 117	0.15 170	0.20 220	0.10 57	0.11 118	0.18 143	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.06 145

CASnet	0.14 161	0.12 279	0.22 132	0.22 357	0.08 24	0.16 96	0.15 161	0.27 192	0.25 260	0.22 273	0.20 220	0.15 194	0.11 118	0.17 116	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.11 487	0.09 420	0.08 265	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 322	0.08 40	1.14 653	0.29 595	0.43 658	0.16 96	0.15 161	0.27 192	0.25 260	0.14 150	0.17 173	0.15 194	0.11 118	0.20 189	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

4D-IteraStereo	0.17 231	0.16 463	0.50 476	0.21 288	0.14 382	0.19 194	0.17 256	0.28 215	0.28 303	0.23 280	0.20 220	0.20 274	0.11 118	0.19 168	0.14 206	0.06 49	0.04 2	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.06 145

GLC_STEREO	0.15 197	0.10 141	0.24 155	0.21 288	0.09 55	0.17 131	0.15 161	0.23 121	0.27 284	0.17 218	0.20 220	0.17 226	0.11 118	0.23 244	0.16 264	0.07 128	0.09 503	0.09 352	0.08 318	0.07 185	0.06 145

CREStereo++_RVC	0.15 197	0.08 40	0.26 179	0.17 56	0.11 179	0.18 159	0.13 72	0.22 98	0.30 336	0.21 265	0.30 336	0.13 141	0.11 118	0.16 98	0.15 237	0.07 128	0.04 2	0.06 48	0.15 594	0.06 103	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
DNS	0.21 345	0.09 86	0.27 191	0.24 469	0.11 179	0.29 440	0.16 209	0.27 192	0.16 70	1.35 682	0.18 193	0.17 226	0.12 152	0.14 31	0.14 206	0.09 393	0.06 243	0.06 48	0.06 155	0.08 265	0.12 510

aanet-new-90k	0.12 76	0.11 221	0.28 209	0.20 234	0.09 55	0.15 56	0.14 109	0.22 98	0.16 70	0.09 16	0.11 47	0.09 27	0.12 152	0.20 189	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 76	0.10 141	0.27 191	0.19 161	0.08 24	0.16 96	0.14 109	0.21 80	0.15 60	0.10 35	0.13 86	0.10 57	0.12 152	0.20 189	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

aanet-new-34k	0.12 76	0.11 221	0.26 179	0.19 161	0.07 2	0.14 38	0.14 109	0.21 80	0.18 117	0.12 88	0.15 135	0.11 92	0.12 152	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 76	0.11 221	0.35 293	0.20 234	0.08 24	0.16 96	0.14 109	0.19 46	0.14 43	0.12 88	0.14 121	0.12 121	0.12 152	0.15 70	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.07 236	0.07 185	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 76	0.11 221	0.22 132	0.19 161	0.11 179	0.16 96	0.14 109	0.19 46	0.15 60	0.13 119	0.16 154	0.11 92	0.12 152	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 76	0.11 221	0.28 209	0.20 234	0.08 24	0.15 56	0.13 72	0.22 98	0.19 136	0.12 88	0.14 121	0.12 121	0.12 152	0.15 70	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 76	0.12 279	0.27 191	0.21 288	0.09 55	0.19 194	0.14 109	0.24 140	0.17 97	0.12 88	0.13 86	0.11 92	0.12 152	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 76	0.10 141	0.21 117	0.21 288	0.11 179	0.20 237	0.16 209	0.21 80	0.17 97	0.12 88	0.17 173	0.11 92	0.12 152	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 76	0.09 86	0.17 69	0.19 161	0.11 179	0.14 38	0.16 209	0.21 80	0.20 165	0.10 35	0.17 173	0.11 92	0.12 152	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 318	0.05 7	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 76	0.08 40	0.29 223	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.14 109	0.19 46	0.17 97	0.11 58	0.14 121	0.11 92	0.12 152	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.19 605

Foundation-i1b	0.12 76	0.07 5	0.14 8	0.16 29	0.07 2	0.16 96	0.15 161	0.25 157	0.16 70	0.14 150	0.15 135	0.17 226	0.12 152	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 122	0.08 40	0.22 132	0.15 6	0.09 55	0.18 159	0.13 72	0.24 140	0.25 260	0.14 150	0.22 249	0.17 226	0.12 152	0.19 168	0.13 169	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.13 1	0.07 2	0.16 96	0.10 8	0.20 65	0.14 43	0.09 16	0.10 35	0.09 27	0.12 152	0.13 12	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DDF-Stereo	0.13 122	0.08 40	0.19 92	0.19 161	0.16 476	0.12 20	0.15 161	0.18 36	0.18 117	0.11 58	0.10 35	0.13 141	0.12 152	0.23 244	0.19 352	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.21 617	0.06 145

zero-FE	0.16 213	0.08 40	0.81 601	0.19 161	0.18 522	0.12 20	0.15 161	0.19 46	0.19 136	0.10 35	0.10 35	0.13 141	0.12 152	0.21 214	0.19 352	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.19 605	0.06 145

3w_stereo	0.12 76	0.11 221	0.18 82	0.18 104	0.08 24	0.16 96	0.15 161	0.27 192	0.19 136	0.12 88	0.12 67	0.07 1	0.12 152	0.15 70	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

1w_stereo	0.12 76	0.08 40	0.14 8	0.18 104	0.09 55	0.16 96	0.15 161	0.25 157	0.21 185	0.13 119	0.16 154	0.08 4	0.12 152	0.16 98	0.13 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

S2M2_L	0.13 122	0.11 221	0.20 105	0.16 29	0.12 253	0.12 20	0.07 1	0.18 36	0.20 165	0.12 88	0.15 135	0.14 173	0.12 152	0.15 70	0.14 206	0.13 543	0.09 503	0.09 352	0.10 464	0.11 473	0.09 389
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.11 46	0.08 40	0.17 69	0.17 56	0.07 2	0.17 131	0.13 72	0.18 36	0.16 70	0.11 58	0.13 86	0.11 92	0.12 152	0.18 143	0.11 42	0.08 291	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.04 1

MM-Stereo_test3	0.17 231	0.12 279	0.29 223	0.23 415	0.14 382	0.19 194	0.22 462	0.39 371	0.36 413	0.16 199	0.24 272	0.17 226	0.12 152	0.19 168	0.14 206	0.07 128	0.07 380	0.08 259	0.06 155	0.09 356	0.06 145

tg	0.16 213	0.11 221	0.25 169	0.21 288	0.11 179	0.23 325	0.15 161	0.34 297	0.24 244	0.20 251	0.25 285	0.19 264	0.12 152	0.24 260	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.09 420	0.08 265	0.07 241

WCG-NET	0.14 161	0.09 86	0.23 145	0.18 104	0.08 24	0.18 159	0.17 256	0.21 80	0.28 303	0.18 236	0.21 235	0.15 194	0.12 152	0.18 143	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

model_zeroshot	0.17 231	0.11 221	0.39 357	0.20 234	0.12 253	0.24 346	0.15 161	0.34 297	0.22 202	0.30 397	0.20 220	0.22 297	0.12 152	0.24 260	0.14 206	0.08 291	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.07 185	0.07 241

WCG-NET（raft）	0.14 161	0.09 86	0.23 145	0.17 56	0.08 24	0.19 194	0.16 209	0.23 121	0.26 272	0.18 236	0.19 203	0.20 274	0.12 152	0.21 214	0.12 113	0.06 49	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 76	0.08 40	0.29 223	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.14 109	0.19 46	0.17 97	0.11 58	0.14 121	0.11 92	0.12 152	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.19 605

IGEV++	0.13 122	0.10 141	0.23 145	0.21 288	0.10 124	0.15 56	0.15 161	0.29 231	0.16 70	0.12 88	0.15 135	0.12 121	0.12 152	0.17 116	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.05 68	0.07 185	0.07 241

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 231	0.13 346	0.24 155	0.19 161	0.13 334	0.24 346	0.17 256	0.30 251	0.37 424	0.43 576	0.17 173	0.13 141	0.12 152	0.19 168	0.15 237	0.08 291	0.07 380	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.08 320

ff7	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.27 192	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

IGEVStereo-DCA	0.14 161	0.11 221	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.20 237	0.18 305	0.27 192	0.20 165	0.15 170	0.12 67	0.14 173	0.12 152	0.28 342	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

ffff	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.27 192	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

rrr	0.17 231	0.11 221	0.57 518	0.19 161	0.12 253	0.20 237	0.18 305	0.35 321	0.22 202	0.15 170	0.12 67	0.14 173	0.12 152	0.28 342	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

11t	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.27 192	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

LL-Strereo2	0.18 255	0.18 498	0.39 357	0.22 357	0.12 253	0.24 346	0.13 72	0.31 261	0.23 228	0.24 294	0.20 220	0.24 332	0.12 152	0.26 308	0.15 237	0.06 49	0.06 243	0.12 525	0.09 420	0.08 265	0.07 241

anonymousdsp	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.28 215	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.07 241

ProNet	0.14 161	0.12 279	0.25 169	0.19 161	0.11 179	0.19 194	0.19 352	0.27 192	0.20 165	0.14 150	0.13 86	0.13 141	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.07 185	0.07 241

CroCo-Stereo Lap2	0.15 197	0.15 431	0.28 209	0.25 509	0.18 522	0.11 14	0.19 352	0.28 215	0.21 185	0.13 119	0.16 154	0.15 194	0.12 152	0.17 116	0.14 206	0.07 128	0.07 380	0.08 259	0.06 155	0.08 265	0.07 241

ccc-4	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.27 192	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

IGEV-Stereo	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.28 215	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.07 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.16 213	0.09 86	0.31 248	0.21 288	0.11 179	0.18 159	0.16 209	0.30 251	0.27 284	0.26 315	0.16 154	0.22 297	0.12 152	0.26 308	0.18 318	0.06 49	0.04 2	0.08 259	0.08 318	0.06 103	0.06 145

test_1	0.16 213	0.09 86	0.31 248	0.21 288	0.11 179	0.18 159	0.16 209	0.30 251	0.27 284	0.25 303	0.16 154	0.22 297	0.12 152	0.26 308	0.18 318	0.06 49	0.04 2	0.08 259	0.08 318	0.06 103	0.06 145

CroCo-Stereo	0.14 161	0.13 346	0.24 155	0.25 509	0.11 179	0.11 14	0.18 305	0.32 273	0.23 228	0.12 88	0.12 67	0.18 240	0.12 152	0.14 31	0.13 169	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.05 68	0.07 185	0.06 145
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
iRaftStereo_RVC	0.16 213	0.12 279	0.26 179	0.21 288	0.11 179	0.20 237	0.17 256	0.32 273	0.23 228	0.20 251	0.25 285	0.18 240	0.12 152	0.20 189	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.09 420	0.08 265	0.07 241

TANstereo	0.15 197	0.09 86	0.28 209	0.16 29	0.08 24	0.25 365	0.14 109	0.23 121	0.28 303	0.24 294	0.30 336	0.16 215	0.12 152	0.17 116	0.13 169	0.08 291	0.07 380	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

XX-TBD	0.15 197	0.18 498	0.28 209	0.22 357	0.10 124	0.22 303	0.15 161	0.22 98	0.27 284	0.22 273	0.26 295	0.14 173	0.12 152	0.16 98	0.13 169	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 185	0.06 145

test_xeample3	0.16 213	0.11 221	0.56 514	0.19 161	0.12 253	0.20 237	0.18 305	0.35 321	0.20 165	0.16 199	0.12 67	0.13 141	0.12 152	0.24 260	0.15 237	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.08 318	0.07 185	0.07 241

TS12	0.12 76	0.08 40	0.17 69	0.21 288	0.09 55	0.19 194	0.14 109	0.23 121	0.16 70	0.14 150	0.19 203	0.12 121	0.13 198	0.17 116	0.15 237	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-78k	0.13 122	0.11 221	0.44 421	0.21 288	0.08 24	0.14 38	0.14 109	0.21 80	0.16 70	0.10 35	0.13 86	0.10 57	0.13 198	0.18 143	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 76	0.13 346	0.28 209	0.20 234	0.09 55	0.16 96	0.15 161	0.20 65	0.16 70	0.11 58	0.14 121	0.09 27	0.13 198	0.18 143	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.06 145

aanet-new-32k	0.12 76	0.11 221	0.27 191	0.20 234	0.09 55	0.18 159	0.13 72	0.18 36	0.13 25	0.12 88	0.12 67	0.13 141	0.13 198	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 76	0.11 221	0.27 191	0.20 234	0.09 55	0.18 159	0.13 72	0.18 36	0.13 25	0.12 88	0.12 67	0.13 141	0.13 198	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 76	0.11 221	0.23 145	0.22 357	0.09 55	0.16 96	0.14 109	0.24 140	0.19 136	0.12 88	0.11 47	0.09 27	0.13 198	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 159	0.05 68	0.08 265	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 76	0.11 221	0.24 155	0.20 234	0.09 55	0.19 194	0.15 161	0.26 177	0.20 165	0.11 58	0.12 67	0.10 57	0.13 198	0.17 116	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 76	0.08 40	0.18 82	0.18 104	0.13 334	0.20 237	0.16 209	0.23 121	0.18 117	0.12 88	0.15 135	0.14 173	0.13 198	0.13 12	0.12 113	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

RT-Monster	0.15 197	0.08 40	0.21 117	0.17 56	0.14 382	0.20 237	0.11 20	0.29 231	0.32 360	0.24 294	0.22 249	0.17 226	0.13 198	0.18 143	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

PSi22	0.14 161	0.13 346	0.29 223	0.19 161	0.09 55	0.17 131	0.12 32	0.28 215	0.23 228	0.13 119	0.14 121	0.22 297	0.13 198	0.29 361	0.14 206	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 185	0.06 145

Foundation-i1c-attn	0.12 76	0.07 5	0.14 8	0.16 29	0.07 2	0.15 56	0.15 161	0.24 140	0.17 97	0.13 119	0.15 135	0.16 215	0.13 198	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1a	0.12 76	0.07 5	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.18 159	0.16 209	0.25 157	0.16 70	0.16 199	0.16 154	0.18 240	0.13 198	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1	0.13 122	0.07 5	0.16 48	0.17 56	0.11 179	0.17 131	0.16 209	0.32 273	0.22 202	0.15 170	0.17 173	0.20 274	0.13 198	0.14 31	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

NLSM3	0.13 122	0.10 141	0.17 69	0.21 288	0.13 334	0.18 159	0.16 209	0.30 251	0.24 244	0.11 58	0.15 135	0.12 121	0.13 198	0.17 116	0.15 237	0.05 9	0.05 40	0.08 259	0.08 318	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 86	0.14 8	0.19 161	0.07 2	0.16 96	0.12 32	0.16 16	0.12 17	0.08 2	0.09 16	0.14 173	0.13 198	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	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
IGEV-FE	0.18 255	0.10 141	0.65 557	0.20 234	0.12 253	0.19 194	0.15 161	0.34 297	0.19 136	0.28 336	0.22 249	0.27 374	0.13 198	0.23 244	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.06 145

GASTEREO	0.13 122	0.12 279	0.21 117	0.23 415	0.10 124	0.18 159	0.15 161	0.26 177	0.18 117	0.17 218	0.16 154	0.11 92	0.13 198	0.19 168	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 236	0.06 103	0.06 145

MSCF	0.13 122	0.12 279	0.21 117	0.22 357	0.10 124	0.16 96	0.15 161	0.26 177	0.18 117	0.17 218	0.16 154	0.11 92	0.13 198	0.18 143	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 236	0.06 103	0.06 145

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 122	0.14 394	0.19 92	0.26 543	0.09 55	0.15 56	0.13 72	0.22 98	0.18 117	0.12 88	0.11 47	0.10 57	0.13 198	0.21 214	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

AIO-test1	0.19 301	0.14 394	0.41 388	0.27 571	0.15 443	0.21 271	0.16 209	0.39 371	0.36 413	0.17 218	0.26 295	0.18 240	0.13 198	0.28 342	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.10 430	0.11 504	0.06 103	0.09 389

fffy	0.14 161	0.11 221	0.24 155	0.20 234	0.10 124	0.19 194	0.18 305	0.22 98	0.19 136	0.13 119	0.16 154	0.15 194	0.13 198	0.25 290	0.14 206	0.06 49	0.06 243	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.06 145

rvit_stereo_0081_aga	0.16 213	0.14 394	0.28 209	0.21 288	0.13 334	0.19 194	0.17 256	0.23 121	0.24 244	0.17 218	0.21 235	0.19 264	0.13 198	0.19 168	0.14 206	0.11 484	0.08 468	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.07 241

rvit_stereo_0080	0.15 197	0.13 346	0.25 169	0.19 161	0.13 334	0.15 56	0.20 404	0.28 215	0.24 244	0.15 170	0.17 173	0.19 264	0.13 198	0.19 168	0.15 237	0.11 484	0.08 468	0.08 259	0.08 318	0.10 425	0.07 241

trnet	0.13 122	0.08 40	0.21 117	0.15 6	0.07 2	0.21 271	0.12 32	0.24 140	0.24 244	0.16 199	0.21 235	0.15 194	0.13 198	0.18 143	0.13 169	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

MyStereo07	0.16 213	0.12 279	0.26 179	0.22 357	0.14 382	0.25 365	0.23 488	0.29 231	0.21 185	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.13 198	0.25 290	0.13 169	0.07 128	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.08 320

AE-Stereo	0.17 231	0.11 221	0.31 248	0.24 469	0.14 382	0.23 325	0.18 305	0.34 297	0.29 323	0.15 170	0.25 285	0.21 286	0.13 198	0.20 189	0.14 206	0.07 128	0.08 468	0.09 352	0.10 464	0.07 185	0.06 145

whm_eth	0.15 197	0.13 346	0.25 169	0.19 161	0.13 334	0.15 56	0.20 404	0.28 215	0.24 244	0.15 170	0.17 173	0.19 264	0.13 198	0.19 168	0.15 237	0.11 484	0.08 468	0.08 259	0.08 318	0.10 425	0.07 241

IGEV_Zeroshot_test	0.18 255	0.10 141	0.65 557	0.20 234	0.12 253	0.19 194	0.15 161	0.34 297	0.19 136	0.28 336	0.22 249	0.27 374	0.13 198	0.23 244	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.06 145

MIM_Stereo	0.18 255	0.12 279	0.38 341	0.20 234	0.11 179	0.17 131	0.14 109	0.35 321	0.25 260	0.27 324	0.35 405	0.23 318	0.13 198	0.27 328	0.16 264	0.06 49	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.08 265	0.06 145

GCAP-Stereo	0.14 161	0.14 394	0.33 273	0.20 234	0.09 55	0.21 271	0.10 8	0.26 177	0.20 165	0.18 236	0.19 203	0.15 194	0.13 198	0.17 116	0.13 169	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.06 145

LoS	0.14 161	0.08 40	0.27 191	0.16 29	0.09 55	0.22 303	0.14 109	0.26 177	0.26 272	0.15 170	0.18 193	0.18 240	0.13 198	0.22 234	0.14 206	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MC-Stereo	0.14 161	0.09 86	0.25 169	0.21 288	0.09 55	0.18 159	0.16 209	0.23 121	0.19 136	0.18 236	0.23 258	0.16 215	0.13 198	0.22 234	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.05 34

test_4	0.18 255	0.12 279	0.34 284	0.23 415	0.12 253	0.18 159	0.22 462	0.26 177	0.24 244	0.24 294	0.47 541	0.22 297	0.13 198	0.24 260	0.16 264	0.06 49	0.05 40	0.09 352	0.09 420	0.07 185	0.05 34

test_3	0.18 255	0.11 221	0.32 256	0.24 469	0.11 179	0.22 303	0.25 527	0.31 261	0.31 350	0.25 303	0.18 193	0.23 318	0.13 198	0.25 290	0.19 352	0.06 49	0.05 40	0.09 352	0.10 464	0.07 185	0.06 145

TRStereo	0.19 301	0.17 483	0.47 449	0.23 415	0.19 549	0.19 194	0.16 209	0.52 535	0.28 303	0.20 251	0.19 203	0.21 286	0.13 198	0.24 260	0.13 169	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.11 504	0.06 103	0.06 145

CREStereo	0.13 122	0.08 40	0.21 117	0.14 2	0.08 24	0.22 303	0.15 161	0.25 157	0.24 244	0.16 199	0.21 235	0.14 173	0.13 198	0.18 143	0.13 169	0.09 393	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 185	0.06 145
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
aanet-new-14k	0.12 76	0.11 221	0.25 169	0.21 288	0.08 24	0.13 27	0.14 109	0.25 157	0.21 185	0.12 88	0.15 135	0.09 27	0.14 234	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

Selective-IGEV-i16pc	0.33 545	0.10 141	1.71 680	0.21 288	0.14 382	0.74 650	0.31 585	0.42 413	0.41 479	0.21 265	0.32 361	0.26 364	0.14 234	0.71 584	0.19 352	0.14 568	0.10 533	0.08 259	0.09 420	0.11 473	0.11 486

NLMM1	0.19 301	0.12 279	0.16 48	0.23 415	0.18 522	0.24 346	0.20 404	0.59 607	0.65 625	0.18 236	0.17 173	0.13 141	0.14 234	0.25 290	0.18 318	0.08 291	0.09 503	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

FE-Mocha	0.16 213	0.10 141	0.33 273	0.19 161	0.13 334	0.19 194	0.15 161	0.35 321	0.22 202	0.24 294	0.24 272	0.20 274	0.14 234	0.17 116	0.17 293	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.06 145

DA	0.14 161	0.10 141	0.18 82	0.21 288	0.10 124	0.29 440	0.16 209	0.28 215	0.20 165	0.14 150	0.17 173	0.16 215	0.14 234	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.07 185	0.07 241

GGEV	0.14 161	0.10 141	0.18 82	0.21 288	0.10 124	0.29 440	0.16 209	0.28 215	0.20 165	0.14 150	0.17 173	0.16 215	0.14 234	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.07 185	0.07 241

FlowAnything_test	0.14 161	0.11 221	0.21 117	0.21 288	0.12 253	0.17 131	0.16 209	0.25 157	0.16 70	0.15 170	0.13 86	0.15 194	0.14 234	0.18 143	0.16 264	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.12 543	0.08 265	0.09 389

DilatedVolume-Stereo	0.14 161	0.08 40	0.18 82	0.18 104	0.09 55	0.21 271	0.14 109	0.24 140	0.21 185	0.21 265	0.21 235	0.15 194	0.14 234	0.23 244	0.15 237	0.07 128	0.06 243	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 231	0.10 141	0.39 357	0.23 415	0.11 179	0.20 237	0.22 462	0.33 288	0.29 323	0.22 273	0.21 235	0.15 194	0.14 234	0.23 244	0.13 169	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.09 356	0.06 145

rvit_stereo_0081	0.16 213	0.11 221	0.24 155	0.21 288	0.12 253	0.16 96	0.17 256	0.22 98	0.33 374	0.16 199	0.18 193	0.18 240	0.14 234	0.20 189	0.16 264	0.11 484	0.08 468	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.07 241

rvit_stereo_0082	0.16 213	0.11 221	0.24 155	0.21 288	0.12 253	0.16 96	0.17 256	0.22 98	0.33 374	0.16 199	0.18 193	0.18 240	0.14 234	0.20 189	0.16 264	0.11 484	0.08 468	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.07 241

MoCha-V2	0.13 122	0.08 40	0.26 179	0.23 415	0.09 55	0.16 96	0.15 161	0.26 177	0.16 70	0.15 170	0.15 135	0.13 141	0.14 234	0.20 189	0.11 42	0.06 49	0.07 380	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.05 34

RAFT-Test	0.17 231	0.10 141	0.38 341	0.19 161	0.12 253	0.25 365	0.17 256	0.33 288	0.23 228	0.23 280	0.29 321	0.27 374	0.14 234	0.20 189	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.06 145

AnonymousM	0.17 231	0.19 514	0.24 155	0.18 104	0.10 124	0.18 159	0.17 256	0.30 251	0.23 228	0.26 315	0.20 220	0.18 240	0.14 234	0.19 168	0.14 206	0.09 393	0.06 243	0.38 662	0.15 594	0.06 103	0.05 34

test-1	0.17 231	0.11 221	0.40 365	0.23 415	0.13 334	0.22 303	0.23 488	0.34 297	0.26 272	0.20 251	0.24 272	0.22 297	0.14 234	0.16 98	0.20 376	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.06 103	0.08 320

sCroCo_RVC	0.18 255	0.14 394	0.49 465	0.27 571	0.18 522	0.22 303	0.17 256	0.27 192	0.23 228	0.14 150	0.22 249	0.17 226	0.14 234	0.21 214	0.15 237	0.10 444	0.11 557	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.09 389

PMTNet	0.15 197	0.08 40	0.23 145	0.15 6	0.09 55	0.23 325	0.16 209	0.25 157	0.23 228	0.17 218	0.21 235	0.16 215	0.14 234	0.22 234	0.13 169	0.29 657	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 185	0.06 145

R-Stereo Train	0.18 255	0.09 86	0.32 256	0.22 357	0.12 253	0.22 303	0.19 352	0.42 413	0.19 136	0.31 415	0.45 524	0.20 274	0.14 234	0.18 143	0.15 237	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

RAFT-Stereo	0.18 255	0.09 86	0.32 256	0.22 357	0.12 253	0.22 303	0.19 352	0.42 413	0.19 136	0.31 415	0.45 524	0.20 274	0.14 234	0.18 143	0.15 237	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ManiGeoR	0.18 255	0.15 431	0.55 507	0.15 6	0.11 179	0.21 271	0.14 109	0.39 371	0.27 284	0.19 243	0.24 272	0.18 240	0.15 253	0.35 416	0.19 352	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.08 320

HLf10	0.18 255	0.15 431	0.55 507	0.15 6	0.11 179	0.21 271	0.14 109	0.39 371	0.27 284	0.19 243	0.24 272	0.18 240	0.15 253	0.35 416	0.19 352	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.08 320

HLf8	0.19 301	0.16 463	0.55 507	0.15 6	0.12 253	0.24 346	0.14 109	0.40 385	0.31 350	0.20 251	0.26 295	0.18 240	0.15 253	0.35 416	0.17 293	0.10 444	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.09 389

TestStereo_HLe17	0.19 301	0.17 483	0.64 555	0.16 29	0.11 179	0.21 271	0.17 256	0.40 385	0.30 336	0.19 243	0.25 285	0.17 226	0.15 253	0.38 433	0.17 293	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.07 241

TestStereo_HL1	0.18 255	0.15 431	0.57 518	0.15 6	0.11 179	0.20 237	0.14 109	0.38 357	0.27 284	0.21 265	0.24 272	0.18 240	0.15 253	0.31 384	0.19 352	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.08 320

TestStereo-Hl	0.19 301	0.15 431	0.63 546	0.15 6	0.11 179	0.20 237	0.15 161	0.39 371	0.28 303	0.22 273	0.26 295	0.18 240	0.15 253	0.31 384	0.18 318	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.08 320

aanet-new	0.13 122	0.11 221	0.30 233	0.20 234	0.13 334	0.20 237	0.14 109	0.23 121	0.16 70	0.12 88	0.13 86	0.09 27	0.15 253	0.19 168	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.07 185	0.06 145

Hybrid-DGEV-03	0.20 322	0.14 394	0.31 248	0.22 357	0.12 253	0.26 388	0.16 209	0.31 261	0.27 284	0.32 437	0.58 593	0.23 318	0.15 253	0.23 244	0.17 293	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.07 236	0.08 265	0.06 145

WQFJX1	0.18 255	0.10 141	0.16 48	0.23 415	0.17 500	0.24 346	0.19 352	0.58 601	0.52 584	0.16 199	0.16 154	0.14 173	0.15 253	0.26 308	0.17 293	0.08 291	0.09 503	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.06 145

NLSM1	0.17 231	0.10 141	0.17 69	0.21 288	0.18 522	0.25 365	0.17 256	0.47 465	0.40 467	0.16 199	0.21 235	0.13 141	0.15 253	0.21 214	0.18 318	0.08 291	0.09 503	0.09 352	0.08 318	0.07 185	0.06 145

water-stereo	0.13 122	0.08 40	0.20 105	0.19 161	0.10 124	0.17 131	0.14 109	0.25 157	0.19 136	0.17 218	0.23 258	0.15 194	0.15 253	0.12 5	0.13 169	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

xyz-stereo-finetune	0.16 213	0.12 279	0.23 145	0.16 29	0.08 24	0.23 325	0.20 404	0.29 231	0.31 350	0.19 243	0.22 249	0.19 264	0.15 253	0.29 361	0.20 376	0.06 49	0.06 243	0.08 259	0.06 155	0.06 103	0.06 145

EKT-Stereo	0.38 581	0.12 279	0.38 341	0.42 651	3.88 707	0.21 271	0.17 256	0.35 321	0.28 303	0.20 251	0.20 220	0.23 318	0.15 253	0.28 342	0.16 264	0.09 393	0.07 380	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.09 389

LoS_RVC	0.13 122	0.10 141	0.19 92	0.18 104	0.16 476	0.20 237	0.18 305	0.20 65	0.17 97	0.13 119	0.19 203	0.12 121	0.15 253	0.17 116	0.13 169	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.12 510

anonymousdsp2	0.17 231	0.10 141	0.28 209	0.20 234	0.11 179	0.25 365	0.17 256	0.41 399	0.31 350	0.23 280	0.23 258	0.22 297	0.15 253	0.25 290	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.08 265	0.07 241

CIPLG	0.21 345	0.21 541	0.55 507	0.23 415	0.15 443	0.25 365	0.20 404	0.35 321	0.29 323	0.31 415	0.33 384	0.22 297	0.15 253	0.26 308	0.20 376	0.08 291	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.08 265	0.08 320

IPLGR_C	0.21 345	0.22 555	0.60 532	0.23 415	0.15 443	0.24 346	0.20 404	0.35 321	0.29 323	0.31 415	0.32 361	0.22 297	0.15 253	0.25 290	0.20 376	0.08 291	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.08 265	0.08 320

ACRE	0.21 345	0.20 527	0.62 543	0.23 415	0.15 443	0.24 346	0.20 404	0.35 321	0.28 303	0.31 415	0.32 361	0.22 297	0.15 253	0.25 290	0.20 376	0.08 291	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.08 265	0.08 320

Pruner-Stereo	0.19 301	0.11 221	0.34 284	0.29 595	0.12 253	0.19 194	0.17 256	0.31 261	0.29 323	0.33 450	0.32 361	0.25 342	0.15 253	0.24 260	0.21 404	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.09 389

cross-raft	0.17 231	0.12 279	0.41 388	0.23 415	0.10 124	0.20 237	0.24 510	0.33 288	0.23 228	0.23 280	0.28 309	0.29 401	0.15 253	0.17 116	0.15 237	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.05 34

raft+_RVC	0.18 255	0.14 394	0.32 256	0.21 288	0.15 443	0.21 271	0.16 209	0.38 357	0.34 384	0.21 265	0.28 309	0.20 274	0.15 253	0.24 260	0.19 352	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.08 320

RALCasStereoNet	0.18 255	0.15 431	0.33 273	0.21 288	0.14 382	0.21 271	0.18 305	0.31 261	0.25 260	0.21 265	0.29 321	0.22 297	0.15 253	0.27 328	0.17 293	0.08 291	0.10 533	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.09 389

RALAANet	0.19 301	0.18 498	0.37 322	0.23 415	0.14 382	0.23 325	0.13 72	0.37 350	0.29 323	0.28 336	0.26 295	0.25 342	0.15 253	0.26 308	0.18 318	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.06 145

GMStereo	0.19 301	0.25 573	0.40 365	0.21 288	0.12 253	0.22 303	0.19 352	0.29 231	0.40 467	0.25 303	0.23 258	0.16 215	0.15 253	0.25 290	0.19 352	0.09 393	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.10 425	0.08 320
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 231	0.10 141	0.40 365	0.20 234	0.11 179	0.20 237	0.15 161	0.36 340	0.30 336	0.23 280	0.21 235	0.26 364	0.15 253	0.20 189	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 231	0.10 141	0.37 322	0.20 234	0.12 253	0.19 194	0.15 161	0.32 273	0.28 303	0.23 280	0.23 258	0.27 374	0.15 253	0.20 189	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.06 145

TestStereo_HL3	0.20 322	0.15 431	0.70 575	0.15 6	0.10 124	0.19 194	0.13 72	0.34 297	0.24 244	0.20 251	0.29 321	0.18 240	0.16 279	0.54 501	0.23 445	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.08 320

WQFJA1	0.18 255	0.10 141	0.16 48	0.22 357	0.18 522	0.25 365	0.19 352	0.51 516	0.51 575	0.15 170	0.17 173	0.15 194	0.16 279	0.20 189	0.20 376	0.07 128	0.09 503	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

WQFJX	0.18 255	0.10 141	0.17 69	0.22 357	0.18 522	0.25 365	0.18 305	0.53 547	0.45 522	0.17 218	0.16 154	0.14 173	0.16 279	0.23 244	0.18 318	0.07 128	0.08 468	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.07 241

NLMM	0.18 255	0.10 141	0.16 48	0.22 357	0.18 522	0.25 365	0.19 352	0.51 516	0.51 575	0.15 170	0.17 173	0.15 194	0.16 279	0.20 189	0.20 376	0.07 128	0.09 503	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

NLCSM	0.19 301	0.12 279	0.18 82	0.24 469	0.19 549	0.24 346	0.21 435	0.42 413	0.40 467	0.19 243	0.18 193	0.14 173	0.16 279	0.47 464	0.19 352	0.08 291	0.09 503	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.07 241

castereo	0.14 161	0.10 141	0.19 92	0.18 104	0.10 124	0.20 237	0.19 352	0.30 251	0.27 284	0.13 119	0.18 193	0.16 215	0.16 279	0.15 70	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.05 34

rvit_stereo_0083	0.16 213	0.12 279	0.26 179	0.21 288	0.13 334	0.17 131	0.17 256	0.22 98	0.34 384	0.16 199	0.21 235	0.19 264	0.16 279	0.21 214	0.16 264	0.11 484	0.10 533	0.10 430	0.08 318	0.09 356	0.07 241

rvit_stereo_ft	0.17 231	0.14 394	0.30 233	0.25 509	0.14 382	0.17 131	0.21 435	0.28 215	0.26 272	0.16 199	0.19 203	0.20 274	0.16 279	0.22 234	0.17 293	0.11 484	0.07 380	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.07 241

tt1	0.18 255	0.14 394	0.35 293	0.23 415	0.11 179	0.30 460	0.19 352	0.35 321	0.44 510	0.17 218	0.19 203	0.13 141	0.16 279	0.27 328	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.08 265	0.08 320

plain	0.17 231	0.13 346	0.43 411	0.21 288	0.13 334	0.16 96	0.17 256	0.27 192	0.22 202	0.16 199	0.26 295	0.13 141	0.16 279	0.27 328	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.07 236	0.10 425	0.07 241

StereoVision	0.22 380	0.18 498	0.37 322	0.27 571	0.17 500	0.23 325	0.22 462	0.38 357	0.31 350	0.20 251	0.51 559	0.22 297	0.16 279	0.28 342	0.18 318	0.11 484	0.12 576	0.13 546	0.13 571	0.10 425	0.07 241

MIF-Stereo (partial)	0.16 213	0.10 141	0.34 284	0.21 288	0.15 443	0.15 56	0.13 72	0.28 215	0.25 260	0.17 218	0.26 295	0.15 194	0.16 279	0.25 290	0.17 293	0.09 393	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.09 356	0.08 320

AEACV	0.13 122	0.09 86	0.23 145	0.18 104	0.19 549	0.19 194	0.16 209	0.23 121	0.14 43	0.13 119	0.17 173	0.13 141	0.16 279	0.16 98	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.08 318	0.07 185	0.06 145

Any-RAFT	0.17 231	0.08 40	0.31 248	0.19 161	0.10 124	0.29 440	0.16 209	0.42 413	0.30 336	0.24 294	0.27 303	0.27 374	0.16 279	0.21 214	0.12 113	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.06 145

DCRE	0.20 322	0.13 346	0.40 365	0.21 288	0.15 443	0.20 237	0.19 352	0.30 251	0.27 284	0.22 273	0.80 640	0.23 318	0.16 279	0.23 244	0.15 237	0.07 128	0.07 380	0.07 159	0.08 318	0.07 185	0.06 145

knoymous	0.17 231	0.09 86	0.32 256	0.17 56	0.11 179	0.21 271	0.17 256	0.32 273	0.23 228	0.23 280	0.28 309	0.27 374	0.16 279	0.23 244	0.16 264	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.06 155	0.09 356	0.09 389

DisPM	0.19 301	0.10 141	0.35 293	0.23 415	0.13 334	0.18 159	0.20 404	0.29 231	0.29 323	0.33 450	0.34 394	0.23 318	0.16 279	0.33 400	0.16 264	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.07 185	0.11 486

RAFT+CT+SA	0.21 345	0.18 498	0.33 273	0.25 509	0.18 522	0.23 325	0.29 569	0.40 385	0.36 413	0.24 294	0.38 439	0.18 240	0.16 279	0.32 393	0.16 264	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.12 543	0.09 356	0.09 389

dd	0.22 380	0.26 584	0.40 365	0.22 357	0.12 253	0.25 365	0.21 435	0.32 273	0.44 510	0.29 365	0.28 309	0.25 342	0.16 279	0.30 377	0.25 468	0.12 524	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.11 473	0.09 389

PFNet+	0.20 322	0.10 141	0.37 322	0.21 288	0.12 253	0.17 131	0.19 352	0.29 231	0.34 384	0.33 450	0.32 361	0.24 332	0.16 279	0.32 393	0.17 293	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.08 265	0.12 510

NF-Stereo	0.20 322	0.10 141	0.35 293	0.24 469	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.38 357	0.32 360	0.28 336	0.30 336	0.22 297	0.16 279	0.51 482	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.13 529

OCTAStereo	0.20 322	0.10 141	0.35 293	0.24 469	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.38 357	0.32 360	0.28 336	0.30 336	0.22 297	0.16 279	0.51 482	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.13 529

PSM-softLoss	0.21 345	0.10 141	0.39 357	0.24 469	0.12 253	0.20 237	0.18 305	0.38 357	0.26 272	0.29 365	0.32 361	0.24 332	0.16 279	0.52 488	0.20 376	0.09 393	0.06 243	0.10 430	0.09 420	0.08 265	0.12 510

KMStereo	0.21 345	0.10 141	0.39 357	0.24 469	0.12 253	0.20 237	0.18 305	0.38 357	0.26 272	0.29 365	0.32 361	0.24 332	0.16 279	0.52 488	0.20 376	0.09 393	0.06 243	0.10 430	0.09 420	0.08 265	0.12 510

RE-Stereo	0.20 322	0.10 141	0.35 293	0.24 469	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.38 357	0.32 360	0.28 336	0.30 336	0.22 297	0.16 279	0.51 482	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.13 529

TVStereo	0.20 322	0.10 141	0.35 293	0.24 469	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.38 357	0.32 360	0.28 336	0.30 336	0.22 297	0.16 279	0.51 482	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.13 529

RAFT-345	0.21 345	0.10 141	0.46 441	0.22 357	0.11 179	0.20 237	0.16 209	0.26 177	0.25 260	0.27 324	0.66 619	0.21 286	0.16 279	0.55 504	0.21 404	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.06 103	0.06 145

rafts_anoy	0.18 255	0.15 431	0.35 293	0.22 357	0.14 382	0.19 194	0.17 256	0.32 273	0.30 336	0.23 280	0.25 285	0.20 274	0.16 279	0.22 234	0.19 352	0.08 291	0.07 380	0.10 430	0.12 543	0.09 356	0.08 320

sAnonymous2	0.20 322	0.21 541	0.58 524	0.24 469	0.17 500	0.22 303	0.19 352	0.34 297	0.28 303	0.17 218	0.19 203	0.17 226	0.16 279	0.17 116	0.14 206	0.10 444	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.23 627	0.17 585

CroCo_RVC	0.20 322	0.21 541	0.58 524	0.24 469	0.17 500	0.22 303	0.19 352	0.34 297	0.28 303	0.17 218	0.19 203	0.17 226	0.16 279	0.17 116	0.14 206	0.10 444	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.23 627	0.17 585

EAI-Stereo	0.21 345	0.10 141	0.33 273	0.21 288	0.12 253	0.30 460	0.46 648	0.46 456	0.20 165	0.25 303	0.50 553	0.17 226	0.16 279	0.24 260	0.23 445	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.10 464	0.06 103	0.07 241

TestStereo_HL2	0.20 322	0.14 394	0.56 514	0.15 6	0.11 179	0.20 237	0.13 72	0.38 357	0.26 272	0.19 243	0.30 336	0.18 240	0.17 310	0.50 476	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.08 320

Selective-IGEV-i1	0.21 345	0.10 141	0.31 248	0.23 415	0.13 334	0.31 476	0.22 462	0.46 456	0.42 487	0.27 324	0.32 361	0.33 444	0.17 310	0.25 290	0.19 352	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.08 265	0.09 389

depthmonostereo	0.14 161	0.09 86	0.19 92	0.19 161	0.08 24	0.20 237	0.15 161	0.27 192	0.23 228	0.16 199	0.18 193	0.14 173	0.17 310	0.19 168	0.13 169	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.05 34

DFGA-Net	0.23 397	0.24 568	0.49 465	0.22 357	0.15 443	0.25 365	0.17 256	0.39 371	0.39 449	0.29 365	0.31 352	0.21 286	0.17 310	0.59 532	0.28 493	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.08 320

rvit_0105_6	0.19 301	0.14 394	0.34 284	0.23 415	0.14 382	0.18 159	0.20 404	0.29 231	0.37 424	0.18 236	0.22 249	0.23 318	0.17 310	0.26 308	0.17 293	0.15 583	0.13 588	0.13 546	0.11 504	0.11 473	0.08 320

GCST	0.47 617	0.60 666	0.57 518	1.04 691	0.48 665	0.38 546	0.11 20	0.40 385	0.32 360	0.41 560	0.34 394	0.29 401	0.17 310	0.46 460	0.19 352	0.69 681	0.42 676	0.79 686	0.62 689	0.62 674	0.46 671

GMStereo_Zeroshot	0.24 428	0.21 541	0.45 433	0.26 543	0.13 334	0.28 418	0.15 161	0.39 371	0.35 400	0.37 511	0.43 501	0.40 513	0.17 310	0.34 407	0.20 376	0.12 524	0.07 380	0.13 546	0.07 236	0.16 566	0.09 389

RCA-Stereo	0.16 213	0.09 86	0.25 169	0.20 234	0.10 124	0.19 194	0.17 256	0.36 340	0.35 400	0.20 251	0.25 285	0.17 226	0.17 310	0.18 143	0.14 206	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

RAFT_CTSACE	0.21 345	0.16 463	0.41 388	0.25 509	0.15 443	0.22 303	0.24 510	0.32 273	0.28 303	0.33 450	0.51 559	0.29 401	0.17 310	0.32 393	0.13 169	0.06 49	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.06 145

IPLG	0.21 345	0.15 431	0.53 497	0.21 288	0.12 253	0.28 418	0.17 256	0.42 413	0.30 336	0.33 450	0.32 361	0.15 194	0.17 310	0.50 476	0.21 404	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

GMOStereo	0.18 255	0.14 394	0.30 233	0.22 357	0.12 253	0.20 237	0.27 546	0.26 177	0.28 303	0.31 415	0.32 361	0.26 364	0.17 310	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.05 34

error version	0.18 255	0.14 394	0.30 233	0.22 357	0.12 253	0.20 237	0.27 546	0.26 177	0.28 303	0.31 415	0.32 361	0.26 364	0.17 310	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.05 34

test-v	0.18 255	0.14 394	0.30 233	0.22 357	0.12 253	0.20 237	0.27 546	0.26 177	0.28 303	0.31 415	0.32 361	0.26 364	0.17 310	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.05 34

Patchmatch Stereo++	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.14 109	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.17 310	0.26 308	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320
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
ROB_FTStereo_v2	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.16 209	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.17 310	0.24 260	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

ROB_FTStereo	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.14 109	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.28 309	0.25 342	0.17 310	0.24 260	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

HUI-Stereo	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.14 109	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.28 309	0.25 342	0.17 310	0.22 234	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

iGMRVC	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.15 161	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.17 310	0.27 328	0.17 293	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

RAFT-RH_RVC	0.25 456	0.11 221	0.45 433	0.21 288	0.12 253	0.25 365	0.14 109	0.27 192	0.27 284	0.38 526	1.15 665	0.23 318	0.17 310	0.57 519	0.24 458	0.07 128	0.05 40	0.10 430	0.07 236	0.06 103	0.07 241

iRAFT	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.14 109	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.17 310	0.26 308	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

CRE-IMP	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.11 179	0.24 346	0.17 256	0.29 231	0.21 185	0.27 324	0.26 295	0.24 332	0.17 310	0.23 244	0.18 318	0.08 291	0.05 40	0.10 430	0.07 236	0.10 425	0.10 448

test-2	0.18 255	0.14 394	0.30 233	0.22 357	0.12 253	0.20 237	0.27 546	0.26 177	0.28 303	0.31 415	0.32 361	0.26 364	0.17 310	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.05 34

s12784h	0.17 231	0.09 86	0.26 179	0.18 104	0.07 2	0.32 488	0.19 352	0.37 350	0.32 360	0.23 280	0.25 285	0.18 240	0.17 310	0.25 290	0.16 264	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.05 34

raftrobust	0.16 213	0.13 346	0.29 223	0.22 357	0.15 443	0.19 194	0.13 72	0.32 273	0.26 272	0.26 315	0.20 220	0.19 264	0.17 310	0.21 214	0.15 237	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.07 241

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 231	0.14 394	0.32 256	0.20 234	0.09 55	0.19 194	0.17 256	0.32 273	0.30 336	0.25 303	0.33 384	0.20 274	0.17 310	0.19 168	0.15 237	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.07 185	0.05 34

AFF-stereo	0.18 255	0.15 431	0.32 256	0.21 288	0.10 124	0.18 159	0.18 305	0.33 288	0.27 284	0.25 303	0.37 424	0.25 342	0.17 310	0.24 260	0.15 237	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.05 34

DIP-Stereo	0.18 255	0.12 279	0.33 273	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.12 32	0.42 413	0.25 260	0.27 324	0.32 361	0.21 286	0.17 310	0.25 290	0.20 376	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.08 320
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HLF11	0.19 301	0.14 394	0.54 500	0.15 6	0.12 253	0.21 271	0.12 32	0.37 350	0.24 244	0.20 251	0.29 321	0.18 240	0.18 337	0.37 427	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.09 389

Reg-Stereo(zero)	0.16 213	0.07 5	0.36 313	0.19 161	0.10 124	0.19 194	0.14 109	0.28 215	0.24 244	0.22 273	0.20 220	0.24 332	0.18 337	0.21 214	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.06 145

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 456	0.14 394	0.95 631	0.21 288	0.27 627	0.20 237	0.19 352	0.48 478	0.25 260	0.26 315	0.55 581	0.34 453	0.18 337	0.25 290	0.17 293	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.12 543	0.12 510	0.12 510

MyStereo8	0.22 380	0.15 431	0.63 546	0.21 288	0.17 500	0.31 476	0.16 209	0.36 340	0.32 360	0.28 336	0.36 415	0.25 342	0.18 337	0.25 290	0.28 493	0.08 291	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.10 425	0.12 510

MyStereo06	0.20 322	0.12 279	0.57 518	0.21 288	0.14 382	0.25 365	0.23 488	0.40 385	0.21 185	0.30 397	0.24 272	0.31 426	0.18 337	0.22 234	0.18 318	0.07 128	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.08 320

ACVNet-DCA	0.18 255	0.14 394	0.38 341	0.23 415	0.11 179	0.31 476	0.19 352	0.41 399	0.27 284	0.17 218	0.19 203	0.13 141	0.18 337	0.28 342	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.09 356	0.09 389

1test111	0.19 301	0.14 394	0.38 341	0.23 415	0.11 179	0.31 476	0.19 352	0.41 399	0.27 284	0.17 218	0.19 203	0.13 141	0.18 337	0.34 407	0.22 424	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.09 356	0.09 389

cc1	0.18 255	0.14 394	0.38 341	0.23 415	0.11 179	0.31 476	0.19 352	0.35 321	0.47 545	0.17 218	0.19 203	0.13 141	0.18 337	0.28 342	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.08 265	0.08 320

HH	0.18 255	0.12 279	0.55 507	0.22 357	0.12 253	0.18 159	0.18 305	0.34 297	0.19 136	0.20 251	0.24 272	0.34 453	0.18 337	0.29 361	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.07 185	0.06 145

HanStereo	0.18 255	0.12 279	0.55 507	0.22 357	0.12 253	0.18 159	0.18 305	0.34 297	0.19 136	0.20 251	0.24 272	0.34 453	0.18 337	0.29 361	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.07 185	0.06 145

Selective-RAFT	0.17 231	0.12 279	0.30 233	0.24 469	0.10 124	0.29 440	0.15 161	0.32 273	0.31 350	0.17 218	0.17 173	0.21 286	0.18 337	0.28 342	0.17 293	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.07 236	0.08 265	0.06 145

NRIStereo	0.18 255	0.11 221	0.35 293	0.23 415	0.11 179	0.24 346	0.20 404	0.29 231	0.26 272	0.26 315	0.25 285	0.25 342	0.18 337	0.34 407	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.08 320

PSM-adaLoss	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.16 209	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.18 337	0.24 260	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

RAFT-IKP	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.15 161	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.18 337	0.25 290	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

Anonymous3	0.23 397	0.18 498	0.63 546	0.27 571	0.18 522	0.41 565	0.23 488	0.43 427	0.35 400	0.23 280	0.27 303	0.20 274	0.18 337	0.27 328	0.18 318	0.12 524	0.11 557	0.10 430	0.10 464	0.11 473	0.12 510

TestStereo	0.21 345	0.19 514	0.40 365	0.25 509	0.10 124	0.22 303	0.21 435	0.31 261	0.31 350	0.23 280	0.34 394	0.22 297	0.18 337	0.62 551	0.18 318	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.07 236	0.11 473	0.06 145

rvit_0105_5	0.21 345	0.15 431	0.38 341	0.23 415	0.13 334	0.22 303	0.24 510	0.36 340	0.39 449	0.21 265	0.23 258	0.26 364	0.19 353	0.26 308	0.19 352	0.15 583	0.13 588	0.12 525	0.12 543	0.10 425	0.09 389

rvit_0105_4	0.20 322	0.15 431	0.38 341	0.23 415	0.14 382	0.20 237	0.22 462	0.33 288	0.39 449	0.19 243	0.24 272	0.25 342	0.19 353	0.27 328	0.17 293	0.16 599	0.13 588	0.13 546	0.11 504	0.11 473	0.08 320

Sa-1000	0.22 380	0.15 431	0.35 293	0.23 415	0.13 334	0.28 418	0.23 488	0.47 465	0.39 449	0.30 397	0.50 553	0.26 364	0.19 353	0.33 400	0.16 264	0.07 128	0.06 243	0.10 430	0.11 504	0.08 265	0.06 145

UDGNet	0.23 397	0.31 615	0.38 341	0.24 469	0.14 382	0.24 346	0.18 305	0.32 273	0.43 495	0.29 365	0.28 309	0.24 332	0.19 353	0.29 361	0.20 376	0.15 583	0.07 380	0.21 627	0.11 504	0.14 544	0.10 448

IPLGR	0.21 345	0.13 346	0.61 535	0.21 288	0.11 179	0.25 365	0.18 305	0.41 399	0.37 424	0.28 336	0.27 303	0.21 286	0.19 353	0.37 427	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

GANet-ADL	0.21 345	0.12 279	0.45 433	0.23 415	0.14 382	0.29 440	0.19 352	0.46 456	0.35 400	0.25 303	0.32 361	0.32 436	0.19 353	0.24 260	0.20 376	0.10 444	0.07 380	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.10 448

OMP-Stereo	0.23 397	0.14 394	0.35 293	0.29 595	0.13 334	0.21 271	0.16 209	0.37 350	0.33 374	0.34 470	0.30 336	0.34 453	0.19 353	0.70 581	0.24 458	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.07 236	0.07 185	0.06 145

PFNet	0.23 397	0.10 141	0.57 518	0.24 469	0.14 382	0.22 303	0.19 352	0.39 371	0.33 374	0.35 487	0.32 361	0.27 374	0.19 353	0.64 560	0.22 424	0.09 393	0.05 40	0.09 352	0.07 236	0.08 265	0.07 241

ARAFT	0.24 428	0.21 541	0.78 588	0.22 357	0.12 253	0.29 440	0.24 510	0.43 427	0.32 360	0.33 450	0.28 309	0.28 390	0.19 353	0.49 472	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.12 525	0.11 504	0.09 356	0.06 145

IGEV_i1	0.21 345	0.11 221	0.43 411	0.22 357	0.11 179	0.31 476	0.19 352	0.43 427	0.30 336	0.29 365	0.30 336	0.31 426	0.20 362	0.33 400	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.08 265	0.08 320

rvit_stereo_0075_2	0.24 428	0.17 483	0.50 476	0.26 543	0.22 592	0.22 303	0.15 161	0.40 385	0.35 400	0.27 324	0.37 424	0.29 401	0.20 362	0.28 342	0.19 352	0.17 610	0.12 576	0.19 621	0.12 543	0.13 526	0.13 529

H2IRNET	0.18 255	0.13 346	0.35 293	0.21 288	0.12 253	0.20 237	0.15 161	0.27 192	0.30 336	0.17 218	0.31 352	0.25 342	0.20 362	0.24 260	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.10 464	0.09 356	0.06 145

BUS	0.23 397	0.12 279	0.28 209	0.25 509	0.14 382	0.43 581	0.17 256	0.56 582	0.34 384	0.34 470	0.35 405	0.32 436	0.20 362	0.26 308	0.21 404	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.09 356	0.09 389

NINENet	0.25 456	0.15 431	0.37 322	0.23 415	0.16 476	0.43 581	0.17 256	0.60 616	0.46 540	0.32 437	0.37 424	0.32 436	0.20 362	0.42 448	0.21 404	0.10 444	0.10 533	0.12 525	0.08 318	0.11 473	0.10 448

iRaft-Stereo_20w	0.19 301	0.10 141	0.46 441	0.19 161	0.13 334	0.25 365	0.19 352	0.52 535	0.19 136	0.29 365	0.21 235	0.22 297	0.20 362	0.28 342	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.08 318	0.08 265	0.08 320

GwcNet-ADL	0.22 380	0.14 394	0.58 524	0.24 469	0.13 334	0.22 303	0.23 488	0.49 488	0.40 467	0.27 324	0.29 321	0.30 417	0.20 362	0.26 308	0.23 445	0.09 393	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.09 356	0.09 389

DN-CSS_ROB	0.22 380	0.25 573	0.47 449	0.24 469	0.14 382	0.25 365	0.12 32	0.40 385	0.33 374	0.29 365	0.42 488	0.22 297	0.20 362	0.33 400	0.19 352	0.07 128	0.06 243	0.11 487	0.11 504	0.11 473	0.07 241

Selective-IGEV-i16pb	0.39 586	0.12 279	2.18 684	0.21 288	0.15 443	0.68 644	0.32 593	0.56 582	0.57 605	0.25 303	0.44 512	0.33 444	0.21 370	0.80 620	0.25 468	0.14 568	0.10 533	0.09 352	0.10 464	0.12 510	0.13 529

LiteMatch	0.12 76	0.13 346	0.15 23	0.19 161	0.10 124	0.15 56	0.17 256	0.17 24	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.21 370	0.14 31	0.22 424	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.08 265	0.07 241

Lsterematch	0.18 255	0.13 346	0.33 273	0.19 161	0.10 124	0.23 325	0.17 256	0.25 157	0.32 360	0.28 336	0.37 424	0.24 332	0.21 370	0.23 244	0.22 424	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.08 265	0.07 241

DDVS	0.25 456	0.15 431	0.39 357	0.24 469	0.17 500	0.34 512	0.21 435	0.41 399	0.30 336	0.33 450	0.41 471	0.48 565	0.21 370	0.52 488	0.27 488	0.11 484	0.09 503	0.11 487	0.09 420	0.13 526	0.14 551

rvit_0105_3	0.23 397	0.17 483	0.40 365	0.25 509	0.15 443	0.24 346	0.28 562	0.38 357	0.41 479	0.25 303	0.25 285	0.28 390	0.21 370	0.28 342	0.20 376	0.15 583	0.13 588	0.14 573	0.15 594	0.10 425	0.09 389

TestStereo1	0.21 345	0.16 463	0.32 256	0.26 543	0.13 334	0.26 388	0.27 546	0.40 385	0.36 413	0.29 365	0.39 452	0.22 297	0.21 370	0.33 400	0.17 293	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.07 241

SA-5K	0.21 345	0.16 463	0.32 256	0.26 543	0.13 334	0.26 388	0.27 546	0.40 385	0.36 413	0.29 365	0.39 452	0.22 297	0.21 370	0.33 400	0.17 293	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.07 241

dad	0.28 502	0.31 615	0.44 421	0.21 288	0.14 382	0.30 460	0.20 404	0.33 288	0.49 563	0.44 583	0.44 512	0.45 549	0.21 370	0.41 445	0.26 482	0.20 630	0.11 557	0.20 625	0.11 504	0.14 544	0.10 448

HHNet	0.22 380	0.12 279	0.52 493	0.18 104	0.18 522	0.20 237	0.20 404	0.34 297	0.31 350	0.32 437	0.59 596	0.20 274	0.21 370	0.24 260	0.31 521	0.08 291	0.05 40	0.09 352	0.07 236	0.08 265	0.11 486

IIG-Stereo	0.23 397	0.13 346	0.35 293	0.29 595	0.12 253	0.23 325	0.14 109	0.38 357	0.31 350	0.34 470	0.37 424	0.33 444	0.21 370	0.70 581	0.26 482	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.07 236	0.07 185	0.06 145

GMM-Stereo	0.21 345	0.10 141	0.43 411	0.23 415	0.13 334	0.24 346	0.25 527	0.37 350	0.27 284	0.30 397	0.45 524	0.27 374	0.21 370	0.31 384	0.17 293	0.07 128	0.05 40	0.10 430	0.09 420	0.08 265	0.19 605

111	0.20 322	0.17 483	0.40 365	0.18 104	0.09 55	0.24 346	0.17 256	0.41 399	0.45 522	0.23 280	0.29 321	0.29 401	0.21 370	0.24 260	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.07 185	0.08 320

SFCPSM	0.22 380	0.10 141	0.51 486	0.21 288	0.14 382	0.34 512	0.22 462	0.55 566	0.39 449	0.29 365	0.32 361	0.23 318	0.21 370	0.27 328	0.19 352	0.09 393	0.07 380	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.08 320

HITNet	0.20 322	0.17 483	0.43 411	0.19 161	0.08 24	0.27 398	0.14 109	0.42 413	0.30 336	0.29 365	0.32 361	0.27 374	0.21 370	0.28 342	0.25 468	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.06 145
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
AdaStereo	0.24 428	0.16 463	0.37 322	0.24 469	0.12 253	0.32 488	0.17 256	0.54 556	0.42 487	0.33 450	0.38 439	0.35 467	0.21 370	0.30 377	0.22 424	0.14 568	0.06 243	0.13 546	0.08 318	0.11 473	0.08 320
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.
MLCV	0.22 380	0.16 463	0.44 421	0.21 288	0.08 24	0.29 440	0.19 352	0.38 357	0.37 424	0.38 526	0.44 512	0.31 426	0.21 370	0.41 445	0.24 458	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.06 145

MultiAttention	1.02 677	0.13 346	0.43 411	0.35 635	0.43 658	5.36 704	1.71 705	0.69 652	0.53 589	0.36 503	0.63 614	0.55 600	0.22 386	7.60 712	0.43 578	0.09 393	0.06 243	0.14 573	0.24 642	0.26 639	0.30 653

G2L-ROB	0.23 397	0.15 431	0.41 388	0.19 161	0.12 253	0.27 398	0.21 435	0.47 465	0.33 374	0.34 470	0.31 352	0.41 520	0.22 386	0.49 472	0.26 482	0.09 393	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.10 448

xyz-stereo-finetune2	0.17 231	0.11 221	0.26 179	0.16 29	0.09 55	0.27 398	0.19 352	0.27 192	0.20 165	0.22 273	0.28 309	0.21 286	0.22 386	0.37 427	0.22 424	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.06 103	0.07 241

G2L-Stereo	0.25 456	0.16 463	0.47 449	0.22 357	0.14 382	0.25 365	0.18 305	0.46 456	0.35 400	0.33 450	0.37 424	0.40 513	0.22 386	0.60 536	0.30 513	0.10 444	0.09 503	0.10 430	0.08 318	0.09 356	0.09 389

UGAM	0.26 474	0.14 394	0.45 433	0.25 509	0.12 253	0.23 325	0.25 527	0.32 273	0.41 479	0.31 415	0.42 488	0.41 520	0.22 386	0.92 643	0.22 424	0.08 291	0.06 243	0.14 573	0.12 543	0.10 425	0.07 241

test_sample3	0.23 397	0.12 279	0.43 411	0.19 161	0.12 253	0.32 488	0.20 404	0.50 499	0.34 384	0.31 415	0.33 384	0.29 401	0.22 386	0.53 495	0.22 424	0.10 444	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.10 425	0.10 448

MyStereo05	0.23 397	0.12 279	0.57 518	0.21 288	0.14 382	0.25 365	0.23 488	0.48 478	0.52 584	0.31 415	0.23 258	0.25 342	0.22 386	0.30 377	0.21 404	0.07 128	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.08 320

CoDeX	0.23 397	0.12 279	0.46 441	0.21 288	0.14 382	0.29 440	0.21 435	0.53 547	0.41 479	0.29 365	0.35 405	0.29 401	0.22 386	0.48 467	0.19 352	0.09 393	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.07 241

CFNet_ucs	0.24 428	0.13 346	0.50 476	0.20 234	0.15 443	0.28 418	0.17 256	0.49 488	0.45 522	0.32 437	0.42 488	0.39 498	0.22 386	0.31 384	0.21 404	0.11 484	0.08 468	0.12 525	0.09 420	0.12 510	0.11 486

DCANet-4	0.19 301	0.10 141	0.52 493	0.19 161	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.36 340	0.39 449	0.29 365	0.30 336	0.17 226	0.22 386	0.20 189	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

test_5	0.23 397	0.19 514	0.38 341	0.26 543	0.18 522	0.25 365	0.29 569	0.40 385	0.37 424	0.29 365	0.40 463	0.25 342	0.22 386	0.34 407	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.10 448

RAFT	0.21 345	0.17 483	0.32 256	0.24 469	0.12 253	0.25 365	0.27 546	0.35 321	0.28 303	0.33 450	0.33 384	0.38 486	0.22 386	0.29 361	0.17 293	0.08 291	0.08 468	0.11 487	0.10 464	0.10 425	0.06 145

HCRNet	0.24 428	0.25 573	0.33 273	0.34 626	0.16 476	0.27 398	0.18 305	0.43 427	0.35 400	0.30 397	0.35 405	0.32 436	0.22 386	0.44 454	0.20 376	0.13 543	0.08 468	0.13 546	0.11 504	0.10 425	0.09 389

iResNet	0.24 428	0.18 498	0.61 535	0.25 509	0.11 179	0.29 440	0.21 435	0.42 413	0.43 495	0.33 450	0.43 501	0.27 374	0.22 386	0.34 407	0.26 482	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.07 241

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 397	0.13 346	0.83 608	0.20 234	0.21 576	0.23 325	0.17 256	0.48 478	0.27 284	0.23 280	0.29 321	0.39 498	0.23 400	0.25 290	0.15 237	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.11 504	0.11 473	0.10 448

test_sample5	0.24 428	0.13 346	0.42 398	0.21 288	0.12 253	0.30 460	0.21 435	0.50 499	0.34 384	0.32 437	0.41 471	0.29 401	0.23 400	0.55 504	0.21 404	0.10 444	0.07 380	0.10 430	0.09 420	0.11 473	0.10 448

test_sample4	0.24 428	0.13 346	0.43 411	0.20 234	0.12 253	0.32 488	0.21 435	0.51 516	0.34 384	0.31 415	0.37 424	0.28 390	0.23 400	0.53 495	0.21 404	0.10 444	0.07 380	0.10 430	0.09 420	0.11 473	0.10 448

MyStereo04	0.23 397	0.12 279	0.55 507	0.22 357	0.14 382	0.25 365	0.23 488	0.49 488	0.52 584	0.28 336	0.23 258	0.27 374	0.23 400	0.30 377	0.22 424	0.07 128	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.08 320

11t1	0.18 255	0.10 141	0.30 233	0.20 234	0.11 179	0.27 398	0.17 256	0.35 321	0.23 228	0.25 303	0.23 258	0.23 318	0.23 400	0.25 290	0.18 318	0.09 393	0.07 380	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.09 389

DualNet	0.24 428	0.13 346	0.42 398	0.21 288	0.12 253	0.30 460	0.21 435	0.50 499	0.34 384	0.33 450	0.43 501	0.29 401	0.23 400	0.55 504	0.21 404	0.10 444	0.07 380	0.10 430	0.09 420	0.11 473	0.10 448

ffm	0.22 380	0.12 279	0.42 398	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.20 404	0.35 321	0.44 510	0.30 397	0.42 488	0.34 453	0.23 400	0.27 328	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.11 487	0.10 464	0.08 265	0.08 320

ff1	0.29 513	0.12 279	0.42 398	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.20 404	0.35 321	0.44 510	0.30 397	0.42 488	0.34 453	0.23 400	0.81 624	1.08 662	0.08 291	0.05 40	0.11 487	0.10 464	0.08 265	0.08 320

mmx	0.31 527	0.12 279	0.42 398	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.20 404	0.55 566	0.45 522	0.30 397	0.42 488	0.34 453	0.23 400	0.81 624	1.08 662	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.11 473	0.10 448

xxx	0.31 527	0.12 279	0.42 398	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.20 404	0.55 566	0.45 522	0.30 397	0.42 488	0.34 453	0.23 400	0.81 624	1.08 662	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.11 473	0.10 448

raft_robust	0.22 380	0.17 483	0.30 233	0.22 357	0.12 253	0.23 325	0.22 462	0.49 488	0.48 554	0.32 437	0.32 361	0.26 364	0.23 400	0.53 495	0.15 237	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.10 464	0.08 265	0.06 145

SA	0.22 380	0.16 463	0.36 313	0.23 415	0.13 334	0.24 346	0.23 488	0.45 445	0.40 467	0.27 324	0.44 512	0.23 318	0.23 400	0.33 400	0.17 293	0.07 128	0.06 243	0.10 430	0.11 504	0.08 265	0.06 145

iRaft-Stereo_5w	0.23 397	0.18 498	0.44 421	0.22 357	0.13 334	0.19 194	0.19 352	0.37 350	0.32 360	0.28 336	0.37 424	0.34 453	0.23 400	0.65 567	0.27 488	0.06 49	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.09 356	0.08 320

CFNet_pseudo	0.23 397	0.13 346	0.47 449	0.19 161	0.13 334	0.26 388	0.16 209	0.44 435	0.44 510	0.29 365	0.37 424	0.38 486	0.23 400	0.29 361	0.21 404	0.09 393	0.06 243	0.11 487	0.08 318	0.11 473	0.09 389

GES	0.22 380	0.12 279	0.42 398	0.20 234	0.14 382	0.27 398	0.19 352	0.49 488	0.33 374	0.30 397	0.36 415	0.25 342	0.23 400	0.29 361	0.22 424	0.10 444	0.08 468	0.08 259	0.07 236	0.10 425	0.11 486

DCANet	0.18 255	0.13 346	0.40 365	0.19 161	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.34 297	0.39 449	0.29 365	0.31 352	0.18 240	0.23 400	0.20 189	0.19 352	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.07 241

FENet	0.21 345	0.11 221	0.45 433	0.21 288	0.12 253	0.26 388	0.17 256	0.41 399	0.35 400	0.30 397	0.31 352	0.29 401	0.23 400	0.26 308	0.23 445	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.09 389

ccs_rob	0.23 397	0.13 346	0.47 449	0.20 234	0.13 334	0.26 388	0.17 256	0.44 435	0.44 510	0.29 365	0.37 424	0.38 486	0.23 400	0.29 361	0.21 404	0.09 393	0.06 243	0.11 487	0.08 318	0.11 473	0.09 389

G2L-Stereo_test	0.24 428	0.16 463	0.38 341	0.19 161	0.13 334	0.27 398	0.24 510	0.49 488	0.38 439	0.37 511	0.37 424	0.40 513	0.24 418	0.52 488	0.28 493	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.06 155	0.09 356	0.08 320

fast-iter	0.20 322	0.13 346	0.33 273	0.18 104	0.15 443	0.17 131	0.16 209	0.34 297	0.21 185	0.37 511	0.39 452	0.36 472	0.24 418	0.29 361	0.21 404	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.09 420	0.09 356	0.07 241

CoSv	0.20 322	0.13 346	0.33 273	0.18 104	0.15 443	0.17 131	0.16 209	0.34 297	0.21 185	0.37 511	0.39 452	0.36 472	0.24 418	0.29 361	0.21 404	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.09 420	0.09 356	0.07 241

FACV-RUCA	0.21 345	0.15 431	0.32 256	0.23 415	0.23 605	0.26 388	0.19 352	0.39 371	0.34 384	0.25 303	0.32 361	0.21 286	0.24 418	0.24 260	0.19 352	0.10 444	0.07 380	0.15 588	0.08 318	0.16 566	0.13 529

test_sample6	0.25 456	0.13 346	0.41 388	0.21 288	0.11 179	0.30 460	0.22 462	0.51 516	0.35 400	0.33 450	0.43 501	0.30 417	0.24 418	0.57 519	0.22 424	0.10 444	0.07 380	0.10 430	0.10 464	0.11 473	0.10 448

test_sample2	0.21 345	0.10 141	0.28 209	0.19 161	0.11 179	0.27 398	0.21 435	0.43 427	0.29 323	0.26 315	0.31 352	0.30 417	0.24 418	0.45 457	0.18 318	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.09 356	0.09 389

xx1	0.20 322	0.14 394	0.38 341	0.23 415	0.11 179	0.31 476	0.19 352	0.35 321	0.47 545	0.17 218	0.19 203	0.28 390	0.24 418	0.28 342	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.10 430	0.09 420	0.09 356	0.09 389

mmm	0.21 345	0.12 279	0.31 248	0.22 357	0.12 253	0.28 418	0.21 435	0.41 399	0.27 284	0.29 365	0.38 439	0.29 401	0.24 418	0.29 361	0.22 424	0.09 393	0.07 380	0.11 487	0.09 420	0.10 425	0.09 389

PCWNet_CMD	0.23 397	0.13 346	0.48 459	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.16 209	0.46 456	0.46 540	0.29 365	0.36 415	0.37 478	0.24 418	0.28 342	0.20 376	0.09 393	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.11 473	0.09 389

CASS	0.21 345	0.15 431	0.32 256	0.26 543	0.11 179	0.28 418	0.19 352	0.39 371	0.30 336	0.32 437	0.34 394	0.25 342	0.24 418	0.25 290	0.20 376	0.13 543	0.08 468	0.11 487	0.09 420	0.11 473	0.11 486
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.18 255	0.09 86	0.34 284	0.18 104	0.12 253	0.24 346	0.16 209	0.34 297	0.28 303	0.21 265	0.23 258	0.33 444	0.24 418	0.23 244	0.17 293	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.06 155	0.10 425	0.10 448

qqq	0.20 322	0.12 279	0.31 248	0.20 234	0.11 179	0.23 325	0.19 352	0.41 399	0.27 284	0.24 294	0.28 309	0.28 390	0.24 418	0.34 407	0.22 424	0.08 291	0.07 380	0.10 430	0.09 420	0.09 356	0.09 389

x	0.19 301	0.11 221	0.29 223	0.20 234	0.11 179	0.26 388	0.18 305	0.41 399	0.29 323	0.25 303	0.29 321	0.28 390	0.24 418	0.26 308	0.23 445	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.09 356	0.08 320

BSDual-CNN	0.23 397	0.12 279	0.28 209	0.25 509	0.14 382	0.35 527	0.21 435	0.56 582	0.34 384	0.34 470	0.35 405	0.38 486	0.24 418	0.26 308	0.21 404	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.09 356	0.09 389

psmg	0.23 397	0.12 279	0.28 209	0.21 288	0.14 382	0.35 527	0.23 488	0.51 516	0.34 384	0.35 487	0.38 439	0.38 486	0.24 418	0.26 308	0.21 404	0.10 444	0.08 468	0.10 430	0.10 464	0.09 356	0.08 320

MIPNet	0.21 345	0.15 431	0.52 493	0.21 288	0.12 253	0.27 398	0.20 404	0.45 445	0.37 424	0.30 397	0.23 258	0.19 264	0.24 418	0.27 328	0.19 352	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

RAFT_R40	0.21 345	0.10 141	0.37 322	0.24 469	0.13 334	0.18 159	0.18 305	0.31 261	0.29 323	0.33 450	0.33 384	0.30 417	0.24 418	0.55 504	0.18 318	0.08 291	0.05 40	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.07 241

IRAFT_RVC	0.22 380	0.12 279	0.39 357	0.26 543	0.11 179	0.18 159	0.24 510	0.40 385	0.37 424	0.31 415	0.30 336	0.29 401	0.24 418	0.55 504	0.22 424	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.07 241

xxxx	0.34 554	0.10 141	0.29 223	0.19 161	0.11 179	0.37 538	0.20 404	0.58 601	0.38 439	0.29 365	0.42 488	0.38 486	0.24 418	0.46 460	2.20 697	0.11 484	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.09 389

CCAANet	0.25 456	0.13 346	0.51 486	0.22 357	0.15 443	0.29 440	0.17 256	0.49 488	0.37 424	0.26 315	0.49 549	0.32 436	0.24 418	0.62 551	0.23 445	0.07 128	0.06 243	0.10 430	0.10 464	0.08 265	0.10 448

DMCA	0.22 380	0.14 394	0.36 313	0.22 357	0.14 382	0.27 398	0.20 404	0.43 427	0.38 439	0.31 415	0.32 361	0.33 444	0.24 418	0.24 260	0.28 493	0.11 484	0.08 468	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.11 486

MSMDNet	0.23 397	0.13 346	0.48 459	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.16 209	0.46 456	0.46 540	0.29 365	0.36 415	0.37 478	0.24 418	0.28 342	0.20 376	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.11 473	0.09 389

Hybrid-DGEV-2	0.21 345	0.15 431	0.34 284	0.24 469	0.13 334	0.28 418	0.14 109	0.48 478	0.44 510	0.27 324	0.24 272	0.25 342	0.25 440	0.28 342	0.19 352	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.07 185	0.07 241

AASNet	0.27 482	0.19 514	0.49 465	0.26 543	0.17 500	0.34 512	0.20 404	0.62 628	0.48 554	0.35 487	0.40 463	0.32 436	0.25 440	0.28 342	0.34 538	0.11 484	0.09 503	0.10 430	0.08 318	0.13 526	0.11 486

SST-Stereo	0.21 345	0.10 141	0.37 322	0.24 469	0.13 334	0.19 194	0.17 256	0.31 261	0.24 244	0.34 470	0.33 384	0.29 401	0.25 440	0.56 515	0.17 293	0.08 291	0.05 40	0.10 430	0.08 318	0.09 356	0.07 241

ICVP	0.23 397	0.13 346	0.44 421	0.26 543	0.14 382	0.29 440	0.25 527	0.45 445	0.33 374	0.29 365	0.43 501	0.35 467	0.25 440	0.26 308	0.23 445	0.12 524	0.09 503	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.10 448
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 482	0.20 527	0.44 421	0.27 571	0.16 476	0.33 499	0.25 527	0.56 582	0.54 593	0.34 470	0.38 439	0.34 453	0.25 440	0.51 482	0.28 493	0.12 524	0.08 468	0.09 352	0.08 318	0.11 473	0.11 486

CFNet-ft	0.24 428	0.15 431	0.35 293	0.18 104	0.15 443	0.30 460	0.21 435	0.39 371	0.36 413	0.28 336	0.40 463	0.43 533	0.25 440	0.47 464	0.24 458	0.12 524	0.07 380	0.12 525	0.11 504	0.12 510	0.09 389

BEATNet_4x	0.22 380	0.18 498	0.47 449	0.22 357	0.10 124	0.28 418	0.14 109	0.46 456	0.32 360	0.31 415	0.34 394	0.31 426	0.25 440	0.31 384	0.29 505	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.06 155	0.10 425	0.08 320

CFNet_RVC	0.24 428	0.15 431	0.35 293	0.18 104	0.15 443	0.30 460	0.21 435	0.39 371	0.36 413	0.28 336	0.40 463	0.43 533	0.25 440	0.47 464	0.24 458	0.12 524	0.07 380	0.12 525	0.11 504	0.12 510	0.09 389

UCFNet_RVC	0.24 428	0.16 463	0.34 284	0.18 104	0.15 443	0.33 499	0.16 209	0.46 456	0.35 400	0.29 365	0.35 405	0.39 498	0.25 440	0.34 407	0.22 424	0.13 543	0.08 468	0.13 546	0.14 585	0.13 526	0.12 510

iResNetv2_ROB	0.27 482	0.26 584	0.72 581	0.23 415	0.13 334	0.29 440	0.18 305	0.52 535	0.49 563	0.37 511	0.45 524	0.39 498	0.25 440	0.34 407	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.05 68	0.12 510	0.09 389

PAM	0.23 397	0.10 141	0.63 546	0.22 357	0.15 443	0.34 512	0.21 435	0.37 350	0.22 202	0.31 415	0.27 303	0.55 600	0.26 450	0.26 308	0.17 293	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.09 420	0.07 185	0.09 389

rvit_105_1	0.27 482	0.19 514	0.46 441	0.27 571	0.19 549	0.30 460	0.35 610	0.44 435	0.51 575	0.31 415	0.31 352	0.31 426	0.26 450	0.35 416	0.25 468	0.15 583	0.14 598	0.15 588	0.17 615	0.11 473	0.10 448

test_sample1	0.20 322	0.10 141	0.28 209	0.19 161	0.12 253	0.28 418	0.19 352	0.41 399	0.25 260	0.26 315	0.31 352	0.29 401	0.26 450	0.44 454	0.21 404	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.09 356	0.09 389

SMFormer	0.25 456	0.12 279	0.40 365	0.19 161	0.10 124	0.27 398	0.19 352	0.51 516	0.45 522	0.34 470	0.41 471	0.31 426	0.26 450	0.58 526	0.28 493	0.10 444	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.09 356	0.09 389

tta	0.24 428	0.12 279	0.40 365	0.19 161	0.10 124	0.27 398	0.19 352	0.51 516	0.45 522	0.34 470	0.41 471	0.31 426	0.26 450	0.58 526	0.28 493	0.10 444	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.08 265	0.07 241

qqq1	0.24 428	0.12 279	0.40 365	0.19 161	0.10 124	0.27 398	0.19 352	0.51 516	0.45 522	0.34 470	0.41 471	0.31 426	0.26 450	0.58 526	0.16 264	0.10 444	0.07 380	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.07 241

fff1	0.24 428	0.12 279	0.40 365	0.19 161	0.10 124	0.27 398	0.19 352	0.51 516	0.45 522	0.34 470	0.41 471	0.31 426	0.26 450	0.58 526	0.16 264	0.10 444	0.07 380	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.07 241

anonymousa	0.23 397	0.11 221	0.50 476	0.21 288	0.16 476	0.31 476	0.20 404	0.36 340	0.35 400	0.32 437	0.50 553	0.39 498	0.26 450	0.22 234	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.11 504	0.07 185	0.08 320

CSP-Net	0.27 482	0.15 431	0.30 233	0.21 288	0.14 382	0.44 583	0.24 510	0.50 499	0.40 467	0.41 560	0.43 501	0.42 529	0.26 450	0.66 571	0.28 493	0.12 524	0.08 468	0.08 259	0.08 318	0.10 425	0.09 389

KYRaft	0.22 380	0.10 141	0.30 233	0.23 415	0.12 253	0.23 325	0.23 488	0.35 321	0.24 244	0.35 487	0.54 577	0.34 453	0.26 450	0.29 361	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.10 464	0.08 265	0.31 656

ASMatch	0.23 397	0.11 221	0.51 486	0.24 469	0.14 382	0.19 194	0.17 256	0.31 261	0.28 303	0.28 336	0.68 623	0.27 374	0.26 450	0.50 476	0.22 424	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.06 103	0.11 486

test_xeample	0.34 554	0.10 141	0.29 223	0.19 161	0.11 179	0.33 499	0.23 488	0.55 566	0.38 439	0.32 437	0.45 524	0.29 401	0.26 450	0.57 519	2.24 699	0.10 444	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.09 389

ACVNet	0.23 397	0.13 346	0.35 293	0.18 104	0.15 443	0.27 398	0.23 488	0.39 371	0.44 510	0.28 336	0.41 471	0.38 486	0.26 450	0.27 328	0.32 526	0.08 291	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.10 425	0.07 241

cf-r	0.24 428	0.15 431	0.44 421	0.21 288	0.14 382	0.27 398	0.22 462	0.42 413	0.40 467	0.30 397	0.42 488	0.42 529	0.26 450	0.43 450	0.25 468	0.11 484	0.06 243	0.08 259	0.10 464	0.08 265	0.08 320

PSMNet-RSSM	0.24 428	0.15 431	0.36 313	0.21 288	0.14 382	0.25 365	0.20 404	0.48 478	0.37 424	0.30 397	0.44 512	0.38 486	0.26 450	0.52 488	0.22 424	0.12 524	0.07 380	0.11 487	0.13 571	0.10 425	0.09 389

GwcNet-RSSM	0.26 474	0.17 483	0.46 441	0.21 288	0.13 334	0.28 418	0.23 488	0.44 435	0.42 487	0.31 415	0.45 524	0.40 513	0.26 450	0.55 504	0.28 493	0.11 484	0.07 380	0.09 352	0.10 464	0.09 356	0.08 320

HSM-Net_RVC	0.27 482	0.11 221	0.42 398	0.19 161	0.11 179	0.34 512	0.20 404	0.62 628	0.43 495	0.40 551	0.43 501	0.50 579	0.26 450	0.76 606	0.22 424	0.08 291	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.08 265	0.08 320
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.26 474	0.19 514	0.44 421	0.21 288	0.16 476	0.30 460	0.21 435	0.52 535	0.32 360	0.35 487	0.38 439	0.39 498	0.26 450	0.42 448	0.24 458	0.15 583	0.11 557	0.11 487	0.11 504	0.14 544	0.13 529

iResNet_ROB	0.25 456	0.19 514	0.40 365	0.20 234	0.12 253	0.30 460	0.16 209	0.55 566	0.53 589	0.38 526	0.43 501	0.37 478	0.26 450	0.38 433	0.22 424	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.04 1	0.09 356	0.09 389

FSD					0.24 613	0.27 398	0.27 546	0.31 261	0.29 323	0.26 315	0.27 303	0.28 390	0.27 469	0.28 342	0.26 482	0.23 635	0.22 649	0.27 639	0.26 651	0.25 632

coex_refinement	0.26 474	0.16 463	0.36 313	0.23 415	0.15 443	0.31 476	0.20 404	0.49 488	0.42 487	0.35 487	0.42 488	0.45 549	0.27 469	0.55 504	0.33 533	0.10 444	0.06 243	0.07 159	0.07 236	0.10 425	0.10 448

ISRNet	0.27 482	0.13 346	0.45 433	0.26 543	0.19 549	0.24 346	0.14 109	0.45 445	0.43 495	0.39 541	0.48 547	0.42 529	0.27 469	0.32 393	0.29 505	0.20 630	0.12 576	0.17 605	0.16 606	0.16 566	0.20 617

DispNO	0.27 482	0.18 498	0.62 543	0.23 415	0.17 500	0.25 365	0.22 462	0.45 445	0.41 479	0.32 437	0.39 452	0.38 486	0.27 469	0.77 612	0.27 488	0.09 393	0.07 380	0.10 430	0.10 464	0.08 265	0.08 320

SDNR	0.42 598	0.21 541	0.82 605	0.21 288	0.18 522	1.27 682	0.17 256	0.50 499	0.49 563	0.42 570	0.81 641	0.38 486	0.27 469	1.19 668	0.38 551	0.23 635	0.24 656	0.17 605	0.13 571	0.17 583	0.20 617

gwcnet-sp	0.24 428	0.13 346	0.63 546	0.22 357	0.14 382	0.34 512	0.22 462	0.44 435	0.39 449	0.35 487	0.34 394	0.27 374	0.27 469	0.35 416	0.25 468	0.09 393	0.08 468	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.09 389

scenet	0.24 428	0.13 346	0.63 546	0.22 357	0.14 382	0.34 512	0.22 462	0.44 435	0.39 449	0.35 487	0.34 394	0.27 374	0.27 469	0.35 416	0.25 468	0.09 393	0.08 468	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.09 389

ssnet	0.24 428	0.13 346	0.63 546	0.22 357	0.14 382	0.34 512	0.22 462	0.44 435	0.39 449	0.35 487	0.34 394	0.27 374	0.27 469	0.35 416	0.25 468	0.09 393	0.08 468	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.09 389

hknet	0.25 456	0.14 394	0.40 365	0.25 509	0.15 443	0.35 527	0.21 435	0.56 582	0.37 424	0.34 470	0.35 405	0.43 533	0.27 469	0.37 427	0.21 404	0.09 393	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.09 356	0.09 389

ADLNet	0.28 502	0.15 431	0.42 398	0.23 415	0.19 549	0.34 512	0.23 488	0.53 547	0.43 495	0.42 570	0.41 471	0.44 544	0.27 469	0.55 504	0.35 542	0.11 484	0.08 468	0.11 487	0.11 504	0.11 473	0.12 510

222	0.41 595	0.10 141	0.29 223	0.19 161	0.11 179	0.36 532	0.20 404	0.57 592	0.39 449	0.35 487	0.44 512	0.30 417	0.27 469	0.55 504	3.56 704	0.11 484	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.09 356	0.09 389

acv_ft	0.25 456	0.13 346	0.40 365	0.23 415	0.19 549	0.34 512	0.21 435	0.45 445	0.44 510	0.38 526	0.41 471	0.38 486	0.27 469	0.27 328	0.35 542	0.08 291	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.11 473	0.07 241

FADNet-RVC-Resample	0.29 513	0.25 573	0.93 628	0.26 543	0.16 476	0.32 488	0.21 435	0.47 465	0.39 449	0.35 487	0.38 439	0.33 444	0.27 469	0.53 495	0.24 458	0.10 444	0.10 533	0.14 573	0.13 571	0.13 526	0.16 572

FADNet_RVC	0.30 520	0.28 594	0.83 608	0.23 415	0.15 443	0.30 460	0.17 256	0.49 488	0.37 424	0.30 397	0.38 439	0.30 417	0.27 469	0.52 488	0.31 521	0.14 568	0.14 598	0.14 573	0.16 606	0.21 617	0.23 638

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 564	0.36 628	0.53 497	0.34 626	0.19 549	0.51 612	0.24 510	0.55 566	0.38 439	0.41 560	0.47 541	0.47 559	0.27 469	0.73 592	0.30 513	0.36 665	0.19 638	0.27 639	0.17 615	0.26 639	0.23 638

CFNet	0.27 482	0.20 527	0.44 421	0.22 357	0.14 382	0.33 499	0.14 109	0.51 516	0.45 522	0.30 397	0.40 463	0.38 486	0.27 469	0.76 606	0.25 468	0.09 393	0.07 380	0.11 487	0.11 504	0.11 473	0.08 320

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 482	0.21 541	0.59 530	0.25 509	0.18 522	0.29 440	0.22 462	0.50 499	0.40 467	0.38 526	0.41 471	0.43 533	0.27 469	0.43 450	0.29 505	0.11 484	0.08 468	0.10 430	0.10 464	0.10 425	0.11 486
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PAM_32	0.23 397	0.10 141	0.63 546	0.21 288	0.14 382	0.33 499	0.19 352	0.36 340	0.23 228	0.29 365	0.28 309	0.56 604	0.28 486	0.27 328	0.18 318	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.09 420	0.07 185	0.09 389

ITSA-stereo	0.25 456	0.15 431	0.33 273	0.23 415	0.11 179	0.27 398	0.18 305	0.56 582	0.59 609	0.31 415	0.32 361	0.33 444	0.28 486	0.49 472	0.30 513	0.11 484	0.08 468	0.11 487	0.10 464	0.11 473	0.13 529

1111x	0.32 536	0.11 221	0.40 365	0.22 357	0.11 179	0.32 488	0.26 540	0.59 607	0.43 495	0.31 415	0.41 471	0.39 498	0.28 486	0.76 606	1.37 680	0.09 393	0.08 468	0.09 352	0.10 464	0.09 356	0.08 320

fff	0.19 301	0.13 346	0.40 365	0.18 104	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.35 321	0.43 495	0.29 365	0.30 336	0.18 240	0.28 486	0.20 189	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

AACVNet	0.26 474	0.16 463	0.37 322	0.22 357	0.14 382	0.29 440	0.19 352	0.41 399	0.31 350	0.38 526	0.42 488	0.43 533	0.28 486	0.73 592	0.25 468	0.11 484	0.08 468	0.11 487	0.09 420	0.13 526	0.11 486

PSMNet-ADL	0.25 456	0.15 431	0.32 256	0.26 543	0.14 382	0.31 476	0.22 462	0.44 435	0.36 413	0.27 324	0.33 384	0.41 520	0.28 486	0.61 543	0.29 505	0.11 484	0.09 503	0.09 352	0.11 504	0.10 425	0.10 448

DeepStereo_RVC	0.18 255	0.11 221	0.40 365	0.21 288	0.11 179	0.19 194	0.16 209	0.28 215	0.22 202	0.27 324	0.27 303	0.23 318	0.28 486	0.24 260	0.18 318	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.10 448

Prome-Stereo	0.21 345	0.10 141	0.30 233	0.24 469	0.12 253	0.23 325	0.23 488	0.36 340	0.25 260	0.33 450	0.59 596	0.24 332	0.28 486	0.29 361	0.16 264	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.20 617

csc	0.19 301	0.13 346	0.40 365	0.18 104	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.35 321	0.43 495	0.29 365	0.30 336	0.18 240	0.28 486	0.20 189	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

cscssc	0.19 301	0.13 346	0.40 365	0.18 104	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.35 321	0.43 495	0.29 365	0.30 336	0.18 240	0.28 486	0.20 189	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

UPFNet	0.25 456	0.12 279	0.38 341	0.24 469	0.19 549	0.37 538	0.28 562	0.48 478	0.38 439	0.34 470	0.37 424	0.37 478	0.28 486	0.39 436	0.33 533	0.10 444	0.09 503	0.10 430	0.10 464	0.10 425	0.08 320

GANet-RSSM	0.24 428	0.14 394	0.36 313	0.21 288	0.14 382	0.27 398	0.21 435	0.45 445	0.33 374	0.29 365	0.39 452	0.39 498	0.28 486	0.58 526	0.23 445	0.11 484	0.07 380	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.09 389

STTStereo	0.28 502	0.20 527	0.61 535	0.25 509	0.17 500	0.29 440	0.24 510	0.47 465	0.39 449	0.39 541	0.41 471	0.44 544	0.28 486	0.40 443	0.28 493	0.13 543	0.12 576	0.13 546	0.16 606	0.12 510	0.11 486

StereoDRNet-Refined	0.27 482	0.17 483	0.35 293	0.25 509	0.14 382	0.37 538	0.21 435	0.47 465	0.41 479	0.44 583	0.51 559	0.41 520	0.28 486	0.45 457	0.37 549	0.09 393	0.06 243	0.11 487	0.11 504	0.10 425	0.10 448
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.31 527	0.20 527	0.35 293	0.24 469	0.16 476	0.32 488	0.19 352	0.52 535	0.48 554	0.33 450	0.36 415	0.42 529	0.28 486	0.93 645	0.24 458	0.19 627	0.20 643	0.24 636	0.22 638	0.17 583	0.17 585

Select-FE	0.23 397	0.14 394	0.78 588	0.22 357	0.18 522	0.22 303	0.13 72	0.43 427	0.26 272	0.28 336	0.33 384	0.39 498	0.29 501	0.27 328	0.19 352	0.08 291	0.07 380	0.08 259	0.13 571	0.08 265	0.12 510

z-ln-s-r	0.32 536	0.21 541	0.82 605	0.23 415	0.14 382	0.30 460	0.26 540	0.43 427	0.50 571	0.32 437	0.60 601	0.39 498	0.29 501	0.73 592	0.66 631	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.10 425	0.08 320

xyz-stereo	1.40 684	0.10 141	17.09 721	0.18 104	0.07 2	4.78 703	0.18 305	0.29 231	0.34 384	0.36 503	2.81 701	0.40 513	0.29 501	0.56 515	0.24 458	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.06 155	0.06 103	0.05 34

TCMNet	0.33 545	0.23 564	0.72 581	0.29 595	0.30 641	0.40 561	0.28 562	0.50 499	0.47 545	0.37 511	0.45 524	0.40 513	0.29 501	0.60 536	0.39 559	0.14 568	0.13 588	0.15 588	0.14 585	0.17 583	0.15 563

DCVSM-stereo	0.24 428	0.13 346	0.52 493	0.20 234	0.14 382	0.26 388	0.13 72	0.34 297	0.34 384	0.41 560	0.33 384	0.47 559	0.29 501	0.30 377	0.22 424	0.10 444	0.10 533	0.11 487	0.10 464	0.12 510	0.15 563

ssnet_v2	0.28 502	0.16 463	0.44 421	0.22 357	0.15 443	0.40 561	0.30 580	0.57 592	0.46 540	0.38 526	0.36 415	0.47 559	0.29 501	0.38 433	0.39 559	0.13 543	0.11 557	0.11 487	0.11 504	0.11 473	0.11 486

DAS	0.27 482	0.12 279	0.42 398	0.24 469	0.18 522	0.29 440	0.24 510	0.45 445	0.45 522	0.41 560	0.44 512	0.34 453	0.29 501	0.75 601	0.21 404	0.09 393	0.07 380	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.09 389

SepStereo	0.26 474	0.12 279	0.42 398	0.24 469	0.18 522	0.29 440	0.24 510	0.45 445	0.45 522	0.41 560	0.44 512	0.34 453	0.29 501	0.64 560	0.21 404	0.09 393	0.07 380	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.09 389

LMCR-Stereo	0.26 474	0.18 498	0.49 465	0.28 592	0.14 382	0.36 532	0.23 488	0.54 556	0.34 384	0.39 541	0.40 463	0.29 401	0.29 501	0.37 427	0.27 488	0.11 484	0.07 380	0.09 352	0.07 236	0.13 526	0.09 389

pcwnet_v2	0.32 536	0.15 431	1.26 662	0.23 415	0.18 522	0.32 488	0.18 305	0.59 607	0.60 613	0.36 503	0.45 524	0.35 467	0.29 501	0.36 424	0.25 468	0.14 568	0.11 557	0.12 525	0.11 504	0.14 544	0.15 563

DSFCA	0.27 482	0.13 346	0.36 313	0.20 234	0.17 500	0.38 546	0.31 585	0.47 465	0.43 495	0.43 576	0.37 424	0.39 498	0.29 501	0.52 488	0.32 526	0.12 524	0.10 533	0.10 430	0.11 504	0.11 473	0.10 448

FADNet-RVC	0.31 527	0.35 625	0.78 588	0.25 509	0.20 568	0.33 499	0.20 404	0.49 488	0.40 467	0.34 470	0.39 452	0.41 520	0.29 501	0.63 558	0.31 521	0.13 543	0.14 598	0.14 573	0.15 594	0.19 605	0.19 605

TDLM	0.30 520	0.21 541	0.38 341	0.28 592	0.15 443	0.33 499	0.32 593	0.52 535	0.47 545	0.38 526	0.43 501	0.39 498	0.29 501	0.91 642	0.28 493	0.14 568	0.08 468	0.13 546	0.11 504	0.12 510	0.10 448

AANet_RVC	0.31 527	0.22 555	0.50 476	0.23 415	0.14 382	0.30 460	0.24 510	0.47 465	0.54 593	0.38 526	0.60 601	0.43 533	0.29 501	0.87 633	0.40 566	0.11 484	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.09 356	0.09 389

RT-IGEV	0.25 456	0.10 141	0.48 459	0.22 357	0.14 382	0.31 476	0.28 562	0.53 547	0.39 449	0.36 503	0.41 471	0.44 544	0.30 515	0.28 342	0.27 488	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.09 420	0.09 356	0.10 448

YMNet	0.32 536	0.22 555	0.58 524	0.27 571	0.23 605	0.48 603	0.27 546	0.51 516	0.45 522	0.48 602	0.56 588	0.51 583	0.30 515	0.39 436	0.40 566	0.13 543	0.16 620	0.13 546	0.12 543	0.13 526	0.12 510

YMNet_1	0.32 536	0.22 555	0.58 524	0.27 571	0.23 605	0.48 603	0.27 546	0.51 516	0.45 522	0.48 602	0.56 588	0.51 583	0.30 515	0.39 436	0.40 566	0.13 543	0.16 620	0.13 546	0.12 543	0.13 526	0.12 510

DualNet (step1)	0.28 502	0.19 514	0.50 476	0.18 104	0.16 476	0.34 512	0.20 404	0.51 516	0.38 439	0.37 511	0.34 394	0.37 478	0.30 515	0.39 436	0.23 445	0.23 635	0.09 503	0.28 647	0.24 642	0.18 597	0.16 572

test_sample9	0.42 598	0.19 514	0.50 476	0.18 104	0.16 476	0.34 512	0.20 404	0.51 516	0.38 439	0.37 511	0.34 394	0.37 478	0.30 515	0.66 571	0.91 652	0.23 635	1.82 706	0.28 647	0.24 642	0.18 597	0.16 572

test_sample7	0.25 456	0.15 431	0.35 293	0.20 234	0.14 382	0.28 418	0.21 435	0.51 516	0.38 439	0.37 511	0.34 394	0.37 478	0.30 515	0.39 436	0.23 445	0.14 568	0.09 503	0.13 546	0.12 543	0.13 526	0.12 510

GASNet	0.36 564	0.46 648	0.88 620	0.34 626	0.23 605	0.35 527	0.22 462	0.60 616	0.53 589	0.40 551	0.37 424	0.45 549	0.30 515	0.79 616	0.35 542	0.15 583	0.10 533	0.14 573	0.14 585	0.22 624	0.12 510

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 520	0.20 527	0.70 575	0.21 288	0.17 500	0.46 591	0.27 546	0.50 499	0.49 563	0.42 570	0.55 581	0.43 533	0.30 515	0.46 460	0.38 551	0.09 393	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.11 473	0.10 448

ADLNet2	0.30 520	0.17 483	0.72 581	0.23 415	0.17 500	0.36 532	0.24 510	0.52 535	0.51 575	0.32 437	0.38 439	0.45 549	0.30 515	0.69 578	0.35 542	0.10 444	0.08 468	0.09 352	0.09 420	0.12 510	0.10 448

LCNet	0.21 345	0.11 221	0.29 223	0.25 509	0.12 253	0.23 325	0.19 352	0.34 297	0.26 272	0.28 336	0.35 405	0.26 364	0.30 515	0.35 416	0.17 293	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.10 464	0.13 526	0.22 631

AAGNet	0.33 545	0.11 221	0.37 322	0.25 509	0.16 476	0.20 237	0.19 352	0.30 251	0.27 284	0.35 487	0.35 405	0.27 374	0.30 515	0.44 454	2.66 701	0.08 291	0.05 40	0.10 430	0.07 236	0.08 265	0.06 145

FINET	0.34 554	0.27 591	0.80 598	0.24 469	0.24 613	0.36 532	0.34 606	0.54 556	0.72 640	0.39 541	0.47 541	0.32 436	0.30 515	0.51 482	0.32 526	0.19 627	0.17 627	0.13 546	0.12 543	0.18 597	0.16 572

delet	0.27 482	0.14 394	0.40 365	0.23 415	0.19 549	0.41 565	0.29 569	0.49 488	0.48 554	0.33 450	0.41 471	0.37 478	0.30 515	0.48 467	0.34 538	0.09 393	0.09 503	0.11 487	0.12 543	0.08 265	0.08 320

ac_64	0.27 482	0.13 346	0.41 388	0.24 469	0.17 500	0.36 532	0.22 462	0.46 456	0.33 374	0.35 487	0.36 415	0.52 589	0.30 515	0.62 551	0.32 526	0.11 484	0.09 503	0.10 430	0.10 464	0.09 356	0.08 320

NVstereo2D	0.31 527	0.16 463	0.54 500	0.24 469	0.22 592	0.42 572	0.28 562	0.58 601	0.56 602	0.28 336	0.38 439	0.40 513	0.30 515	0.71 584	0.28 493	0.13 543	0.08 468	0.13 546	0.10 464	0.19 605	0.16 572

PS-NSSS	0.32 536	0.30 608	0.46 441	0.23 415	0.17 500	0.33 499	0.24 510	0.57 592	0.41 479	0.37 511	0.52 567	0.35 467	0.30 515	0.80 620	0.30 513	0.17 610	0.14 598	0.21 627	0.15 594	0.15 558	0.13 529

StereoDRNet	0.32 536	0.22 555	0.61 535	0.27 571	0.21 576	0.42 572	0.30 580	0.61 620	0.48 554	0.46 591	0.39 452	0.48 565	0.30 515	0.57 519	0.40 566	0.11 484	0.09 503	0.12 525	0.11 504	0.12 510	0.10 448

ToySt	0.24 428	0.16 463	0.48 459	0.21 288	0.13 334	0.29 440	0.29 569	0.39 371	0.39 449	0.27 324	0.35 405	0.39 498	0.31 532	0.31 384	0.29 505	0.08 291	0.09 503	0.10 430	0.11 504	0.11 473	0.10 448

ADStereo(finetuned)	0.19 301	0.13 346	0.49 465	0.19 161	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.34 297	0.39 449	0.29 365	0.31 352	0.18 240	0.31 532	0.21 214	0.19 352	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.07 241

TransformOpticalFlow	0.24 428	0.13 346	0.56 514	0.23 415	0.11 179	0.21 271	0.19 352	0.40 385	0.32 360	0.30 397	0.43 501	0.36 472	0.31 532	0.61 543	0.20 376	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.06 103	0.07 241

RAFT + AFF	0.27 482	0.23 564	0.50 476	0.25 509	0.17 500	0.30 460	0.33 604	0.52 535	0.40 467	0.28 336	0.30 336	0.30 417	0.31 532	0.62 551	0.24 458	0.09 393	0.10 533	0.11 487	0.10 464	0.11 473	0.11 486

CVANet_RVC	0.30 520	0.19 514	0.41 388	0.26 543	0.16 476	0.33 499	0.26 540	0.52 535	0.47 545	0.40 551	0.46 534	0.43 533	0.31 532	0.89 638	0.26 482	0.14 568	0.09 503	0.14 573	0.13 571	0.14 544	0.10 448

HSM	0.28 502	0.16 463	0.35 293	0.20 234	0.15 443	0.33 499	0.19 352	0.53 547	0.37 424	0.36 503	0.38 439	0.67 639	0.31 532	0.89 638	0.23 445	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.08 320

PSMNet_ROB	0.33 545	0.24 568	0.54 500	0.31 612	0.21 576	0.42 572	0.43 641	0.59 607	0.47 545	0.37 511	0.44 512	0.49 571	0.31 532	0.64 560	0.43 578	0.14 568	0.10 533	0.15 588	0.14 585	0.13 526	0.11 486

SACVNet	0.30 520	0.20 527	0.41 388	0.25 509	0.18 522	0.34 512	0.25 527	0.52 535	0.40 467	0.41 560	0.44 512	0.46 557	0.32 539	0.71 584	0.25 468	0.13 543	0.10 533	0.12 525	0.12 543	0.16 566	0.17 585

GwcNet	0.35 559	0.23 564	0.88 620	0.25 509	0.24 613	0.48 603	0.27 546	0.55 566	0.57 605	0.38 526	0.52 567	0.51 583	0.32 539	0.60 536	0.41 574	0.13 543	0.11 557	0.12 525	0.11 504	0.13 526	0.14 551

FADNet	0.32 536	0.36 628	0.74 586	0.23 415	0.22 592	0.37 538	0.19 352	0.53 547	0.48 554	0.32 437	0.36 415	0.43 533	0.32 539	0.64 560	0.25 468	0.16 599	0.16 620	0.14 573	0.16 606	0.24 630	0.19 605

PSMNet-RUCA	0.37 574	0.41 643	0.66 562	0.46 657	0.41 655	0.34 512	0.25 527	0.57 592	0.45 522	0.39 541	0.52 567	0.43 533	0.33 542	0.41 445	0.29 505	0.25 645	0.14 598	0.33 659	0.21 630	0.31 652	0.22 631

UGAM-zero	0.23 397	0.10 141	0.54 500	0.19 161	0.13 334	0.21 271	0.14 109	0.44 435	0.22 202	0.28 336	0.28 309	0.51 583	0.33 542	0.65 567	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.08 318	0.06 103	0.07 241

SQANet	0.40 593	0.48 652	0.67 563	0.48 659	0.39 652	0.48 603	0.22 462	0.51 516	0.43 495	0.40 551	0.47 541	0.47 559	0.33 542	0.54 501	0.32 526	0.36 665	0.15 613	0.40 665	0.21 630	0.45 665	0.31 656

IER	0.23 397	0.12 279	0.39 357	0.20 234	0.14 382	0.31 476	0.19 352	0.42 413	0.36 413	0.33 450	0.40 463	0.32 436	0.33 542	0.29 361	0.22 424	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.09 356	0.08 320

DGSMNet	0.61 647	0.29 601	0.91 624	0.51 664	0.70 681	0.62 637	1.38 703	0.59 607	0.55 599	0.37 511	0.61 608	0.52 589	0.33 542	0.65 567	0.43 578	0.53 671	0.60 692	0.67 678	0.61 688	0.63 675	0.61 686

MMNet	0.27 482	0.14 394	0.49 465	0.24 469	0.17 500	0.47 597	0.22 462	0.45 445	0.51 575	0.39 541	0.41 471	0.36 472	0.33 542	0.39 436	0.34 538	0.08 291	0.07 380	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.08 320

UNet	0.28 502	0.14 394	0.69 569	0.23 415	0.20 568	0.44 583	0.22 462	0.50 499	0.40 467	0.34 470	0.39 452	0.43 533	0.33 542	0.40 443	0.31 521	0.09 393	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

HGLStereo	0.27 482	0.14 394	0.46 441	0.24 469	0.21 576	0.33 499	0.23 488	0.50 499	0.42 487	0.35 487	0.48 547	0.41 520	0.33 542	0.45 457	0.33 533	0.11 484	0.10 533	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.12 510

DLCB_ROB	0.28 502	0.16 463	0.34 284	0.27 571	0.16 476	0.38 546	0.25 527	0.48 478	0.43 495	0.46 591	0.46 534	0.51 583	0.33 542	0.53 495	0.33 533	0.10 444	0.10 533	0.11 487	0.11 504	0.10 425	0.09 389

iinet-f	0.30 520	0.18 498	1.03 642	0.20 234	0.15 443	0.44 583	0.22 462	0.45 445	0.37 424	0.35 487	0.44 512	0.41 520	0.34 551	0.34 407	0.40 566	0.10 444	0.09 503	0.08 259	0.08 318	0.13 526	0.11 486

hitnet-ft	0.29 513	0.17 483	0.40 365	0.19 161	0.14 382	0.39 555	0.23 488	0.44 435	0.41 479	0.36 503	0.46 534	0.53 594	0.34 551	0.76 606	0.32 526	0.14 568	0.10 533	0.13 546	0.10 464	0.15 558	0.13 529

DRN-Test	0.33 545	0.17 483	0.61 535	0.27 571	0.19 549	0.46 591	0.29 569	0.65 637	0.51 575	0.47 598	0.46 534	0.44 544	0.34 551	0.62 551	0.41 574	0.12 524	0.08 468	0.13 546	0.12 543	0.12 510	0.10 448

PWCDC_ROB	0.38 581	0.30 608	0.60 532	0.33 624	0.20 568	0.42 572	0.19 352	0.58 601	0.89 661	0.42 570	1.26 669	0.36 472	0.34 551	0.50 476	0.38 551	0.18 621	0.11 557	0.11 487	0.09 420	0.19 605	0.13 529

fast-acv-ft	0.31 527	0.20 527	0.81 601	0.24 469	0.18 522	0.46 591	0.27 546	0.41 399	0.49 563	0.39 541	0.55 581	0.49 571	0.35 555	0.37 427	0.38 551	0.11 484	0.11 557	0.11 487	0.12 543	0.12 510	0.09 389

Wz-Net-LNSev	0.34 554	0.29 601	0.91 624	0.26 543	0.21 576	0.47 597	0.31 585	0.54 556	0.54 593	0.44 583	0.52 567	0.50 579	0.35 555	0.39 436	0.39 559	0.11 484	0.11 557	0.10 430	0.09 420	0.14 544	0.13 529

STrans-v2	0.24 428	0.13 346	0.54 500	0.21 288	0.12 253	0.23 325	0.21 435	0.47 465	0.28 303	0.31 415	0.42 488	0.36 472	0.35 555	0.62 551	0.23 445	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.06 103	0.06 145

MDST_ROB	0.48 620	0.14 394	0.95 631	0.30 606	0.21 576	1.33 685	0.32 593	0.77 662	0.56 602	1.06 673	0.71 628	0.49 571	0.35 555	1.26 674	0.38 551	0.13 543	0.11 557	0.16 599	0.13 571	0.12 510	0.12 510

w-ln-seven	0.42 598	0.30 608	1.18 655	0.26 543	0.22 592	0.58 628	0.31 585	0.62 628	0.81 651	0.58 630	0.61 608	0.53 594	0.36 559	0.57 519	0.65 630	0.11 484	0.10 533	0.13 546	0.12 543	0.15 558	0.13 529

Wz-Net-MNSev	0.36 564	0.26 584	0.79 595	0.26 543	0.21 576	0.59 631	0.38 625	0.55 566	0.56 602	0.48 602	0.54 577	0.53 594	0.36 559	0.60 536	0.44 583	0.11 484	0.09 503	0.11 487	0.11 504	0.15 558	0.13 529

DDUNet	0.41 595	0.50 657	0.48 459	0.44 654	0.39 652	0.46 591	0.32 593	0.50 499	0.43 495	0.45 587	0.52 567	0.57 609	0.36 559	0.48 467	0.33 533	0.33 662	0.21 645	0.55 673	0.25 647	0.37 660	0.32 659

DMCA-RVC	0.27 482	0.21 541	0.61 535	0.28 592	0.17 500	0.29 440	0.21 435	0.42 413	0.35 400	0.40 551	0.37 424	0.39 498	0.36 559	0.43 450	0.30 513	0.13 543	0.10 533	0.15 588	0.11 504	0.13 526	0.10 448

RTSC	0.39 586	0.28 594	0.78 588	0.27 571	0.18 522	0.49 608	0.22 462	0.59 607	0.84 659	0.55 626	0.53 574	0.49 571	0.36 559	0.67 575	0.82 645	0.13 543	0.10 533	0.11 487	0.12 543	0.17 583	0.17 585

PA-Net	0.37 574	0.28 594	0.83 608	0.31 612	0.28 632	0.39 555	0.42 639	0.51 516	0.55 599	0.34 470	0.42 488	0.41 520	0.36 559	0.79 616	0.49 597	0.12 524	0.23 654	0.16 599	0.23 640	0.12 510	0.18 598
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.32 536	0.13 346	0.51 486	0.25 509	0.16 476	0.48 603	0.25 527	0.50 499	0.57 605	0.37 511	0.45 524	0.62 623	0.36 559	0.64 560	0.49 597	0.09 393	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.12 510	0.11 486

ETE_ROB	0.34 554	0.26 584	0.45 433	0.29 595	0.18 522	0.40 561	0.37 619	0.57 592	0.47 545	0.50 605	0.50 553	0.62 623	0.36 559	0.55 504	0.38 551	0.13 543	0.10 533	0.14 573	0.12 543	0.16 566	0.16 572

LALA_ROB	0.36 564	0.25 573	0.46 441	0.30 606	0.21 576	0.47 597	0.39 630	0.61 620	0.51 575	0.52 616	0.51 559	0.69 645	0.36 559	0.50 476	0.43 578	0.17 610	0.11 557	0.16 599	0.14 585	0.17 583	0.15 563

psm_up	0.29 513	0.16 463	0.41 388	0.26 543	0.17 500	0.32 488	0.26 540	0.55 566	0.43 495	0.36 503	0.40 463	0.45 549	0.37 568	0.58 526	0.30 513	0.11 484	0.12 576	0.13 546	0.12 543	0.10 425	0.10 448

RASNet	0.28 502	0.14 394	0.44 421	0.22 357	0.18 522	0.32 488	0.19 352	0.48 478	0.38 439	0.29 365	0.43 501	0.47 559	0.37 568	0.79 616	0.36 548	0.09 393	0.07 380	0.07 159	0.09 420	0.07 185	0.07 241

XPNet_ROB	0.33 545	0.20 527	0.43 411	0.27 571	0.18 522	0.37 538	0.31 585	0.55 566	0.50 571	0.51 610	0.53 574	0.58 612	0.37 568	0.63 558	0.45 586	0.17 610	0.12 576	0.13 546	0.12 543	0.15 558	0.14 551

pmcnn	0.50 627	0.20 527	0.78 588	0.24 469	0.26 625	0.39 555	0.30 580	0.51 516	0.50 571	0.54 624	1.23 668	2.52 696	0.37 568	0.77 612	0.95 655	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.10 425	0.08 320

zh-mn7	0.46 614	0.45 647	1.48 671	0.25 509	0.19 549	0.44 583	0.29 569	0.56 582	0.82 652	0.65 641	0.96 655	0.49 571	0.38 572	0.88 636	0.63 626	0.12 524	0.10 533	0.11 487	0.11 504	0.13 526	0.14 551

CBFPSM	0.27 482	0.16 463	0.67 563	0.20 234	0.14 382	0.38 546	0.25 527	0.40 385	0.36 413	0.33 450	0.36 415	0.56 604	0.38 572	0.32 393	0.38 551	0.08 291	0.08 468	0.07 159	0.08 318	0.09 356	0.11 486

Anonymous_2	0.37 574	0.21 541	0.47 449	0.20 234	0.21 576	0.42 572	0.26 540	0.38 357	0.29 323	0.33 450	0.30 336	0.44 544	0.38 572	0.36 424	0.29 505	0.26 646	0.29 664	0.44 667	1.41 705	0.34 656	0.21 626

HBP-ISP	0.33 545	0.30 608	0.72 581	0.22 357	0.16 476	0.32 488	0.22 462	0.54 556	0.44 510	0.41 560	0.49 549	0.33 444	0.38 572	0.73 592	0.25 468	0.18 621	0.19 638	0.24 636	0.20 627	0.16 566	0.13 529

APVNet	0.36 564	0.20 527	0.70 575	0.26 543	0.22 592	0.52 621	0.35 610	0.61 620	0.44 510	0.38 526	0.52 567	0.48 565	0.38 572	0.84 629	0.46 592	0.13 543	0.14 598	0.15 588	0.16 606	0.16 566	0.15 563

CC-Net-ROB	0.43 603	0.47 650	0.65 557	0.37 643	0.23 605	0.51 612	0.29 569	0.66 643	0.49 563	0.46 591	0.51 559	0.48 565	0.38 572	0.96 651	0.35 542	0.34 663	0.23 654	0.55 673	0.25 647	0.31 652	0.20 617

DStereoRT	0.35 559	0.13 346	0.51 486	0.25 509	0.16 476	0.42 572	0.19 352	0.48 478	0.39 449	0.30 397	0.39 452	0.24 332	0.39 578	0.64 560	0.30 513	0.08 291	0.07 380	1.54 704	0.41 671	0.08 265	0.11 486

z-mn7	0.44 609	0.40 639	1.09 647	0.25 509	0.18 522	0.61 635	0.34 606	0.56 582	0.93 668	0.43 576	0.96 655	0.53 594	0.39 578	0.94 647	0.59 616	0.10 444	0.09 503	0.10 430	0.10 464	0.14 544	0.13 529

Wz-Net-SNSev	0.43 603	0.41 643	1.27 663	0.30 606	0.21 576	0.44 583	0.41 636	0.61 620	0.65 625	0.46 591	0.65 617	0.62 623	0.39 578	0.74 600	0.59 616	0.12 524	0.11 557	0.12 525	0.13 571	0.16 566	0.14 551

RYNet	0.37 574	0.18 498	0.59 530	0.25 509	0.28 632	0.61 635	0.32 593	0.59 607	0.59 609	0.41 560	0.38 439	0.57 609	0.39 578	0.87 633	0.53 608	0.11 484	0.08 468	0.12 525	0.11 504	0.18 597	0.18 598

NCCL2	0.35 559	0.26 584	0.49 465	0.36 637	0.22 592	0.41 565	0.41 636	0.53 547	0.42 487	0.47 598	0.46 534	0.61 621	0.39 578	0.55 504	0.37 549	0.16 599	0.13 588	0.21 627	0.21 630	0.16 566	0.16 572

LL-Strereo	0.29 513	0.25 573	0.58 524	0.25 509	0.21 576	0.23 325	0.24 510	0.55 566	0.42 487	0.34 470	0.32 361	0.41 520	0.40 583	0.94 647	0.23 445	0.08 291	0.07 380	0.11 487	0.09 420	0.09 356	0.09 389

GANet	0.36 564	0.22 555	0.49 465	0.29 595	0.17 500	0.41 565	0.38 625	0.57 592	0.45 522	0.46 591	0.75 634	0.55 600	0.40 583	0.94 647	0.41 574	0.13 543	0.13 588	0.13 546	0.11 504	0.14 544	0.11 486

PDISCO_ROB	0.43 603	0.30 608	0.67 563	0.43 652	0.36 650	0.67 642	0.32 593	0.72 657	0.76 645	0.43 576	0.53 574	0.63 631	0.40 583	0.66 571	0.47 594	0.21 632	0.12 576	0.21 627	0.19 625	0.25 632	0.20 617

PWC_ROB	0.38 581	0.29 601	0.69 569	0.25 509	0.20 568	0.38 546	0.19 352	0.58 601	0.67 630	0.57 629	0.85 646	0.51 583	0.40 583	0.71 584	0.52 606	0.13 543	0.09 503	0.14 573	0.10 464	0.17 583	0.14 551

w-ln-seven-2	0.36 564	0.29 601	1.06 644	0.27 571	0.18 522	0.37 538	0.30 580	0.50 499	0.54 593	0.45 587	0.55 581	0.45 549	0.41 587	0.62 551	0.49 597	0.10 444	0.10 533	0.12 525	0.11 504	0.14 544	0.11 486

DRaft	0.24 428	0.10 141	0.34 284	0.18 104	0.12 253	0.28 418	0.23 488	0.33 288	0.39 449	0.38 526	0.61 608	0.21 286	0.41 587	0.48 467	0.42 577	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.08 320

S-Stereo	0.38 581	0.20 527	1.05 643	0.27 571	0.22 592	0.38 546	0.32 593	0.55 566	0.66 627	0.39 541	0.59 596	0.49 571	0.41 587	0.75 601	0.40 566	0.12 524	0.15 613	0.13 546	0.13 571	0.16 566	0.21 626

DeepPrunerF	0.44 609	0.29 601	1.29 665	0.33 624	0.30 641	0.35 527	0.36 615	0.62 628	1.15 681	0.40 551	0.44 512	0.39 498	0.41 587	0.80 620	0.52 606	0.18 621	0.14 598	0.23 634	0.21 630	0.17 583	0.17 585

DANet	0.35 559	0.23 564	0.60 532	0.36 637	0.22 592	0.39 555	0.25 527	0.48 478	0.43 495	0.52 616	0.50 553	0.59 614	0.41 587	0.76 606	0.49 597	0.13 543	0.11 557	0.14 573	0.12 543	0.17 583	0.15 563
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.41 595	0.28 594	0.62 543	0.30 606	0.19 549	0.51 612	0.47 652	0.58 601	0.59 609	0.56 627	0.47 541	0.49 571	0.41 587	1.21 671	0.64 628	0.12 524	0.18 633	0.12 525	0.13 571	0.11 473	0.14 551

FBW_ROB	0.43 603	0.26 584	0.54 500	0.31 612	0.20 568	0.51 612	0.32 593	0.70 654	0.60 613	0.59 631	0.55 581	0.65 634	0.41 587	1.40 681	0.51 605	0.13 543	0.17 627	0.21 627	0.16 606	0.17 583	0.18 598

SGM-Forest	0.36 564	0.17 483	0.47 449	0.23 415	0.16 476	0.45 589	0.41 636	0.55 566	0.48 554	0.52 616	0.60 601	0.52 589	0.41 587	0.85 630	0.50 603	0.17 610	0.17 627	0.17 605	0.15 594	0.15 558	0.15 563
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 545	0.21 541	0.54 500	0.23 415	0.13 334	0.42 572	0.33 604	0.53 547	0.48 554	0.52 616	0.49 549	0.50 579	0.41 587	0.56 515	0.31 521	0.15 583	0.16 620	0.18 613	0.16 606	0.13 526	0.13 529
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACV-stereo	0.29 513	0.18 498	0.79 595	0.23 415	0.16 476	0.47 597	0.19 352	0.36 340	0.34 384	0.29 365	0.33 384	0.67 639	0.42 596	0.54 501	0.30 513	0.10 444	0.09 503	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.11 486

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 631	0.50 657	0.86 617	0.39 647	0.24 613	0.84 661	0.55 663	0.56 582	0.62 619	0.60 632	0.68 623	0.62 623	0.42 596	1.13 666	0.43 578	0.23 635	0.27 660	0.27 639	0.35 662	0.25 632	0.29 652

stereogan	0.37 574	0.17 483	0.65 557	0.27 571	0.22 592	0.62 637	0.26 540	0.59 607	0.63 623	0.43 576	0.60 601	0.67 639	0.42 596	0.68 576	0.35 542	0.13 543	0.14 598	0.14 573	0.12 543	0.19 605	0.17 585

CBMV_ROB	0.33 545	0.18 498	0.53 497	0.21 288	0.14 382	0.33 499	0.20 404	0.51 516	0.45 522	0.51 610	0.55 581	0.45 549	0.42 596	0.71 584	0.32 526	0.18 621	0.19 638	0.23 634	0.21 630	0.14 544	0.15 563

ACVNet-4b	0.72 657	0.81 678	1.33 667	0.72 677	0.50 667	0.80 659	0.31 585	0.71 656	0.80 650	0.50 605	0.72 632	0.95 662	0.43 600	0.96 651	1.20 675	1.13 701	0.21 645	0.76 683	0.45 672	0.65 678	0.46 671

UDG	0.40 593	0.46 648	0.49 465	0.40 649	0.35 649	0.47 597	0.27 546	0.54 556	0.47 545	0.39 541	0.45 524	0.59 614	0.44 601	0.46 460	0.39 559	0.26 646	0.19 638	0.48 669	0.22 638	0.34 656	0.26 647

Syn2CoEx	0.36 564	0.31 615	0.78 588	0.34 626	0.21 576	0.41 565	0.28 562	0.61 620	0.49 563	0.42 570	0.56 588	0.45 549	0.44 601	0.69 578	0.38 551	0.17 610	0.14 598	0.15 588	0.12 543	0.13 526	0.12 510

GANetREF_RVC	0.43 603	0.47 650	0.69 569	0.38 645	0.20 568	0.51 612	0.48 656	0.66 643	0.66 627	0.46 591	0.46 534	0.50 579	0.44 601	0.90 641	0.39 559	0.27 651	0.21 645	0.32 656	0.18 621	0.27 644	0.22 631
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
otaku	0.57 641	0.62 668	0.87 619	0.63 673	0.44 661	0.73 649	0.37 619	0.65 637	0.66 627	0.51 610	0.75 634	0.66 638	0.45 604	0.69 578	0.46 592	0.53 671	0.34 670	0.55 673	0.35 662	0.60 673	0.45 668

ccnet	0.42 598	0.31 615	0.48 459	0.27 571	0.32 645	0.60 634	0.32 593	0.65 637	0.46 540	0.53 622	0.66 619	0.56 604	0.45 604	0.72 590	0.61 621	0.26 646	0.19 638	0.24 636	0.21 630	0.26 639	0.22 631

SuperB	0.49 623	0.28 594	2.23 685	0.23 415	0.15 443	0.41 565	0.32 593	0.47 465	0.82 652	0.43 576	0.50 553	0.33 444	0.45 604	0.68 576	1.08 662	0.10 444	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.98 695	0.14 551

RGC	0.39 586	0.32 620	0.64 555	0.34 626	0.27 627	0.40 561	0.29 569	0.57 592	0.53 589	0.45 587	0.64 616	0.62 623	0.45 604	0.72 590	0.39 559	0.15 583	0.15 613	0.21 627	0.20 627	0.18 597	0.19 605

Nwc_Net	0.37 574	0.25 573	0.68 568	0.31 612	0.24 613	0.44 583	0.30 580	0.65 637	0.50 571	0.37 511	0.69 627	0.58 612	0.45 604	0.60 536	0.40 566	0.15 583	0.12 576	0.19 621	0.21 630	0.14 544	0.13 529

PASM	0.45 612	0.35 625	0.90 623	0.35 635	0.33 646	0.39 555	0.38 625	0.50 499	0.61 617	0.52 616	0.51 559	0.62 623	0.45 604	0.93 645	0.48 595	0.26 646	0.29 664	0.29 651	0.33 660	0.29 650	0.26 647

CRFU-Net	0.28 502	0.14 394	0.45 433	0.25 509	0.15 443	0.45 589	0.23 488	0.50 499	0.30 336	0.43 576	0.41 471	0.48 565	0.46 610	0.43 450	0.29 505	0.11 484	0.10 533	0.09 352	0.08 318	0.10 425	0.10 448

CrosDoStereo	0.31 527	0.10 141	0.49 465	0.18 104	0.12 253	0.22 303	1.11 699	0.34 297	0.37 424	0.38 526	0.61 608	0.28 390	0.46 610	0.61 543	0.57 610	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.07 241

DeepStereo_LL	0.31 527	0.10 141	0.49 465	0.18 104	0.12 253	0.22 303	1.11 699	0.34 297	0.37 424	0.38 526	0.61 608	0.28 390	0.46 610	0.61 543	0.57 610	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.07 241

RP	0.35 559	0.22 555	0.51 486	0.31 612	0.24 613	0.37 538	0.28 562	0.50 499	0.58 608	0.40 551	0.63 614	0.61 621	0.47 613	0.61 543	0.39 559	0.16 599	0.15 613	0.17 605	0.15 594	0.17 583	0.17 585

NCC-stereo	0.39 586	0.25 573	0.69 569	0.32 618	0.28 632	0.46 591	0.36 615	0.65 637	0.52 584	0.40 551	0.57 591	0.56 604	0.47 613	0.73 592	0.45 586	0.17 610	0.14 598	0.18 613	0.25 647	0.16 566	0.16 572

Abc-Net	0.39 586	0.25 573	0.69 569	0.32 618	0.28 632	0.46 591	0.36 615	0.65 637	0.52 584	0.40 551	0.57 591	0.56 604	0.47 613	0.73 592	0.45 586	0.17 610	0.14 598	0.18 613	0.25 647	0.16 566	0.16 572
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.42 598	0.27 591	0.81 601	0.31 612	0.25 621	0.42 572	0.22 462	0.66 643	0.94 670	0.63 637	0.60 601	0.59 614	0.47 613	0.59 532	0.58 615	0.15 583	0.13 588	0.16 599	0.16 606	0.20 614	0.22 631

XQC	0.43 603	0.37 633	0.96 633	0.34 626	0.25 621	0.53 622	0.34 606	0.60 616	0.73 643	0.51 610	0.46 534	0.57 609	0.47 613	0.70 581	0.72 636	0.17 610	0.12 576	0.18 613	0.15 594	0.25 632	0.23 638

ADCRef	0.38 581	0.24 568	0.88 620	0.26 543	0.21 576	0.49 608	0.27 546	0.52 535	0.48 554	0.50 605	0.58 593	0.35 467	0.47 613	0.48 467	1.29 679	0.09 393	0.08 468	0.12 525	0.12 543	0.11 473	0.11 486

DEmStereo	0.26 474	0.09 86	0.47 449	0.19 161	0.12 253	0.30 460	0.25 527	0.28 215	0.36 413	0.36 503	0.58 593	0.25 342	0.48 619	0.53 495	0.44 583	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.06 103	0.07 241

IGEV-RUCA	0.21 345	0.08 40	0.23 145	0.19 161	0.19 549	0.28 418	0.24 510	0.23 121	0.21 185	0.20 251	0.23 258	0.28 390	0.49 620	0.26 308	0.18 318	0.09 393	0.08 468	0.18 613	0.13 571	0.17 583	0.17 585

AF-Net	0.37 574	0.26 584	0.56 514	0.32 618	0.23 605	0.41 565	0.29 569	0.61 620	0.64 624	0.42 570	0.68 623	0.65 634	0.49 620	0.57 519	0.44 583	0.15 583	0.11 557	0.19 621	0.14 585	0.15 558	0.13 529

THIR-Stereo	0.29 513	0.12 279	0.41 388	0.19 161	0.11 179	0.28 418	0.72 676	0.32 273	0.35 400	0.37 511	0.65 617	0.34 453	0.50 622	0.57 519	0.45 586	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.09 420	0.07 185	0.07 241

FAT-Stereo	0.36 564	0.18 498	0.73 585	0.26 543	0.18 522	0.33 499	0.29 569	0.60 616	0.59 609	0.46 591	0.60 601	0.60 617	0.50 622	0.61 543	0.34 538	0.13 543	0.14 598	0.13 546	0.12 543	0.14 544	0.18 598

edge stereo	0.39 586	0.22 555	0.81 601	0.27 571	0.22 592	0.37 538	0.24 510	0.56 582	0.54 593	0.53 622	0.60 601	0.71 648	0.50 622	0.78 614	0.40 566	0.16 599	0.14 598	0.19 621	0.14 585	0.16 566	0.17 585

Ntro	0.58 642	0.64 669	0.92 626	0.66 674	0.50 667	0.77 654	0.36 615	0.66 643	0.70 637	0.50 605	0.59 596	0.65 634	0.51 625	0.75 601	0.45 586	0.56 675	0.32 668	0.56 676	0.34 661	0.63 675	0.46 671

psmorigin	0.50 627	0.25 573	3.03 694	0.24 469	0.19 549	0.38 546	0.22 462	0.50 499	0.44 510	0.64 639	0.68 623	0.71 648	0.51 625	0.85 630	0.45 586	0.14 568	0.17 627	0.13 546	0.14 585	0.16 566	0.21 626

ADCP+	0.45 612	0.24 568	1.15 654	0.25 509	0.22 592	0.56 624	0.39 630	0.54 556	0.51 575	0.44 583	0.51 559	0.46 557	0.52 627	0.56 515	1.89 693	0.10 444	0.08 468	0.11 487	0.10 464	0.14 544	0.13 529

WZ-Net	0.52 635	0.38 637	1.90 681	0.30 606	0.24 613	0.57 627	0.48 656	0.62 628	0.78 648	0.50 605	0.71 628	0.68 643	0.54 628	0.98 655	0.84 646	0.13 543	0.10 533	0.11 487	0.12 543	0.19 605	0.20 617

aanetorigin	0.39 586	0.29 601	1.09 647	0.24 469	0.19 549	0.28 418	0.37 619	0.33 288	0.47 545	0.94 665	0.82 643	0.52 589	0.54 628	0.49 472	0.50 603	0.11 484	0.09 503	0.10 430	0.10 464	0.16 566	0.15 563

AnyNet_C32	0.51 631	0.40 639	1.10 651	0.29 595	0.28 632	0.59 631	0.58 666	0.54 556	0.60 613	0.62 635	0.66 619	0.54 598	0.54 628	0.78 614	1.74 690	0.15 583	0.14 598	0.15 588	0.17 615	0.20 614	0.20 617

LSM	1.64 692	0.40 639	2.56 691	2.02 703	17.61 720	0.51 612	0.52 660	0.61 620	0.76 645	0.82 656	1.11 663	0.63 631	0.54 628	0.75 601	0.49 597	0.16 599	0.24 656	0.18 613	0.21 630	0.25 632	2.42 707

zh-sn7	0.48 620	0.51 659	1.43 670	0.29 595	0.20 568	0.47 597	0.39 630	0.57 592	0.62 619	0.52 616	0.81 641	0.52 589	0.56 632	1.05 660	0.87 649	0.12 524	0.13 588	0.13 546	0.13 571	0.17 583	0.16 572

FTStereo	0.28 502	0.10 141	0.43 411	0.23 415	0.13 334	0.21 271	0.53 662	0.34 297	0.26 272	0.38 526	0.95 654	0.30 417	0.56 632	0.32 393	0.18 318	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.07 185	0.19 605

ADCPNet	0.48 620	0.29 601	1.60 676	0.27 571	0.23 605	0.70 648	0.38 625	0.53 547	0.51 575	0.51 610	0.59 596	0.67 639	0.56 632	0.60 536	1.14 667	0.15 583	0.18 633	0.14 573	0.23 640	0.19 605	0.19 605

SAMSARA	0.56 638	0.39 638	0.80 598	0.60 671	0.46 663	1.00 670	1.23 702	0.67 648	0.68 633	0.71 647	0.54 577	0.89 659	0.57 635	0.81 624	0.62 623	0.19 627	0.22 649	0.18 613	0.18 621	0.27 644	0.25 645

MSAF-DinoV2	0.76 663	0.44 646	1.98 682	0.49 662	0.16 476	0.58 628	0.31 585	0.81 669	0.83 656	0.41 560	0.52 567	0.98 664	0.58 636	4.97 708	1.03 659	0.11 484	0.07 380	0.10 430	0.24 642	0.27 644	0.26 647

RTS	0.78 664	0.48 652	4.68 699	0.34 626	0.28 632	1.12 674	0.46 648	0.62 628	1.03 672	0.73 648	0.89 651	0.60 617	0.59 637	1.61 684	1.16 671	0.14 568	0.11 557	0.15 588	0.15 594	0.21 617	0.19 605

RTSA	0.78 664	0.48 652	4.68 699	0.34 626	0.28 632	1.12 674	0.46 648	0.62 628	1.03 672	0.73 648	0.89 651	0.60 617	0.59 637	1.61 684	1.16 671	0.14 568	0.11 557	0.15 588	0.15 594	0.21 617	0.19 605

RainbowNet	0.72 657	0.89 683	1.02 640	0.82 681	0.63 678	0.78 657	0.52 660	0.81 669	0.93 668	0.60 632	0.79 639	0.80 653	0.60 639	0.80 620	0.57 610	0.78 687	0.55 688	0.78 684	0.49 676	0.76 685	0.58 679

Wz-Net-TNSev	0.51 631	0.58 664	1.61 678	0.25 509	0.21 576	0.65 639	0.45 645	0.63 635	0.69 635	0.51 610	0.54 577	0.71 648	0.60 639	1.00 656	0.77 640	0.15 583	0.15 613	0.13 546	0.15 594	0.21 617	0.20 617

anonymity	0.56 638	0.54 662	0.70 575	0.47 658	0.61 676	0.56 624	0.43 641	0.69 652	0.49 563	0.63 637	0.55 581	0.54 598	0.60 639	0.61 543	0.57 610	0.55 674	0.53 685	0.50 670	0.54 683	0.51 667	0.56 676

Consistency-Raft	0.55 637	0.48 652	1.02 640	0.45 655	0.49 666	0.49 608	0.47 652	0.72 657	0.72 640	0.45 587	0.82 643	0.47 559	0.60 639	0.50 476	0.63 626	0.39 669	0.39 674	0.44 667	0.51 679	0.52 668	0.37 662

G-Net	0.46 614	0.25 573	0.86 617	0.34 626	0.28 632	0.90 666	0.35 610	0.47 465	0.45 522	0.68 644	1.22 667	0.64 633	0.60 639	0.61 543	0.57 610	0.16 599	0.14 598	0.17 605	0.13 571	0.22 624	0.19 605

ADCL	0.47 617	0.22 555	1.00 637	0.27 571	0.19 549	0.74 650	0.64 671	0.54 556	0.69 635	0.56 627	0.71 628	0.55 600	0.60 639	0.60 536	1.43 681	0.11 484	0.09 503	0.13 546	0.13 571	0.14 544	0.14 551

ADCS	0.58 642	0.40 639	1.35 668	0.29 595	0.24 613	0.55 623	0.45 645	0.67 648	0.83 656	0.76 653	0.71 628	0.68 643	0.60 639	0.76 606	2.23 698	0.16 599	0.16 620	0.16 599	0.17 615	0.22 624	0.22 631

AnyNet_C01	0.65 650	0.58 664	2.60 692	0.32 618	0.26 625	0.88 664	0.61 669	0.63 635	0.62 619	0.68 644	0.96 655	0.76 651	0.60 639	0.96 651	1.43 681	0.16 599	0.16 620	0.17 605	0.17 615	0.23 627	0.23 638

CSAN	0.50 627	0.35 625	0.78 588	0.36 637	0.23 605	0.56 624	0.59 668	0.61 620	0.70 637	0.64 639	0.78 638	0.65 634	0.60 639	1.38 680	0.62 623	0.21 632	0.17 627	0.20 625	0.20 627	0.18 597	0.18 598

MFN_U_SF_RVC	0.56 638	0.51 659	1.19 656	0.38 645	0.22 592	0.69 645	0.27 546	0.80 667	0.67 630	0.73 648	0.74 633	0.87 656	0.61 648	0.81 624	0.76 637	0.29 657	0.27 660	0.32 656	0.37 666	0.32 655	0.31 656

light-stereo	2.37 699	0.69 673	3.61 695	3.84 707	3.41 704	4.04 701	0.31 585	2.13 702	1.45 689	3.61 705	6.33 709	6.90 712	0.63 649	4.83 707	1.28 678	0.71 683	0.74 701	0.32 656	0.39 669	1.20 697	0.96 697

ADCMid	0.49 623	0.34 623	1.13 652	0.26 543	0.21 576	0.51 612	0.37 619	0.57 592	0.54 593	0.75 652	0.66 619	0.62 623	0.64 650	0.64 560	1.68 686	0.13 543	0.12 576	0.17 605	0.17 615	0.20 614	0.17 585

AANet	0.49 623	0.42 645	1.56 674	0.22 357	0.19 549	0.39 555	0.25 527	0.52 535	0.92 665	0.92 662	0.93 653	0.84 655	0.67 651	0.59 532	0.59 616	0.15 583	0.11 557	0.13 546	0.12 543	0.18 597	0.16 572

test_sample8	0.49 623	0.19 514	0.50 476	0.18 104	0.16 476	0.34 512	0.20 404	0.55 566	0.34 384	0.62 635	0.38 439	1.15 670	0.67 651	0.66 571	0.91 652	0.23 635	1.82 706	0.28 647	0.24 642	0.18 597	0.16 572

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 653	0.64 669	1.06 644	0.45 655	0.27 627	1.40 689	0.58 666	0.78 663	0.92 665	0.84 657	0.86 647	0.88 658	0.68 653	1.33 679	0.68 633	0.37 667	0.29 664	0.34 660	0.36 665	0.43 663	0.37 662

DPSNet	0.47 617	0.24 568	0.93 628	0.27 571	0.20 568	0.75 653	0.57 665	0.84 672	0.79 649	0.47 598	0.51 559	0.60 617	0.69 654	0.87 633	0.71 635	0.16 599	0.13 588	0.12 525	0.10 464	0.25 632	0.21 626

SPS-STEREO	0.69 654	0.61 667	0.98 635	0.52 667	0.57 673	0.74 650	0.50 659	0.78 663	0.62 619	0.95 667	0.86 647	0.94 660	0.70 655	1.01 657	0.87 649	0.58 677	0.51 682	0.50 670	0.50 678	0.55 670	0.58 679
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SANet	0.53 636	0.28 594	0.96 633	0.26 543	0.15 443	0.69 645	0.44 644	0.67 648	1.34 685	0.67 643	0.98 658	0.94 660	0.71 656	0.89 638	0.76 637	0.14 568	0.12 576	0.12 525	0.11 504	0.17 583	0.16 572

ACVNet_1	0.72 657	0.81 678	1.37 669	0.72 677	0.53 671	0.77 654	0.42 639	0.85 675	0.90 663	0.74 651	0.75 634	1.32 676	0.72 657	1.02 658	0.55 609	0.54 673	0.31 667	0.71 680	0.35 662	0.64 677	0.45 668

DStereoO	0.46 614	0.32 620	0.51 486	0.36 637	0.29 640	0.38 546	0.45 645	0.55 566	0.60 613	0.47 598	0.49 549	0.48 565	0.73 658	0.59 532	0.69 634	0.81 689	0.18 633	0.38 662	0.19 625	0.46 666	0.20 617

SGM_RVC	0.50 627	0.19 514	0.50 476	0.25 509	0.15 443	0.69 645	0.39 630	0.68 651	0.82 652	0.95 667	0.84 645	1.13 667	0.76 659	1.16 667	0.60 620	0.16 599	0.16 620	0.16 599	0.16 606	0.16 566	0.17 585
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	0.72 657	0.76 676	0.99 636	0.62 672	0.70 681	0.77 654	0.67 672	0.75 660	0.83 656	0.78 655	0.86 647	0.69 645	0.78 660	0.71 584	0.61 621	0.66 680	0.59 691	0.61 677	0.58 687	0.68 681	0.71 690

PSM-AAD	0.25 456	0.10 141	0.30 233	0.24 469	0.12 253	0.26 388	0.38 625	0.34 297	0.28 303	0.35 487	0.39 452	0.28 390	0.79 661	0.30 377	0.16 264	0.07 128	0.06 243	0.12 525	0.11 504	0.08 265	0.21 626

GrayStereo	0.25 456	0.09 86	0.32 256	0.26 543	0.13 334	0.23 325	0.47 652	0.34 297	0.30 336	0.39 541	0.47 541	0.30 417	0.79 661	0.29 361	0.16 264	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.09 420	0.07 185	0.13 529

MeshStereo	0.58 642	0.27 591	0.67 563	0.22 357	0.17 500	0.66 641	0.37 619	0.78 663	0.61 617	1.47 695	1.30 670	1.65 682	0.79 661	1.12 665	0.59 616	0.17 610	0.17 627	0.17 605	0.14 585	0.17 583	0.14 551
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
WCMA_ROB	0.51 631	0.21 541	0.65 557	0.25 509	0.21 576	0.58 628	0.32 593	0.54 556	0.55 599	0.95 667	1.40 674	1.28 674	0.81 664	0.73 592	0.62 623	0.18 621	0.15 613	0.15 588	0.15 594	0.19 605	0.19 605

PVD	0.58 642	0.34 623	0.84 613	0.39 647	0.31 644	0.59 631	0.47 652	0.80 667	1.25 682	0.92 662	1.09 661	0.79 652	0.82 665	0.85 630	0.76 637	0.21 632	0.18 633	0.22 633	0.18 621	0.27 644	0.35 661

NVStereoNet_ROB	0.67 652	0.49 656	0.83 608	0.48 659	0.40 654	0.51 612	0.46 648	0.70 654	0.77 647	0.84 657	1.72 687	1.02 665	0.83 666	1.23 672	0.79 643	0.32 661	0.38 673	0.40 665	0.46 673	0.36 659	0.41 666
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_2	0.89 669	0.87 682	1.25 661	0.82 681	0.62 677	0.97 669	0.62 670	1.14 682	1.42 687	1.00 670	1.40 674	1.47 679	0.84 667	1.11 663	0.66 631	0.61 678	0.43 677	0.78 684	0.49 676	0.75 684	0.52 674

EDNetEfficientorigin	7.51 708	0.52 661	140.47 737	0.25 509	0.17 500	0.42 572	0.29 569	0.47 465	1.03 672	1.28 680	1.02 659	0.83 654	0.84 667	0.75 601	0.99 657	0.10 444	0.09 503	0.12 525	0.10 464	0.21 617	0.22 631

MADNet+	1.01 675	1.16 694	4.72 701	0.70 676	0.47 664	1.24 681	0.96 692	0.97 679	0.89 661	0.65 641	0.77 637	0.87 656	0.85 669	2.09 694	1.68 686	0.38 668	0.39 674	0.31 655	0.27 655	0.43 663	0.39 664

PWCK	1.00 673	1.17 695	1.70 679	0.91 684	0.41 655	1.19 678	0.92 690	1.10 680	1.14 680	1.16 678	1.14 664	1.25 673	0.88 670	1.75 690	1.04 661	0.87 692	0.50 680	0.87 687	0.53 682	0.96 694	0.52 674

DispFullNet	0.66 651	0.89 683	1.59 675	0.77 679	1.21 698	0.51 612	0.23 488	0.59 607	0.72 640	0.69 646	0.61 608	0.69 645	0.91 671	0.79 616	0.48 595	0.27 651	0.12 576	0.73 681	0.30 659	0.65 678	0.40 665

EDNetEfficient	0.63 648	0.37 633	2.40 689	0.26 543	0.25 621	0.38 546	0.49 658	0.41 399	1.06 675	1.38 684	0.87 650	0.62 623	0.95 672	0.65 567	1.65 685	0.11 484	0.09 503	0.10 430	0.11 504	0.19 605	0.17 585

IMH-64-1	0.91 670	0.86 680	0.84 613	0.97 686	0.75 683	0.92 667	0.71 674	1.27 683	1.10 678	0.89 659	1.45 676	1.14 668	0.96 673	1.19 668	0.84 646	0.74 684	0.51 682	0.97 689	0.55 684	0.84 687	0.60 682

IMH-64	0.91 670	0.86 680	0.84 613	0.97 686	0.75 683	0.92 667	0.71 674	1.27 683	1.10 678	0.89 659	1.45 676	1.14 668	0.96 673	1.19 668	0.84 646	0.74 684	0.51 682	0.97 689	0.55 684	0.84 687	0.60 682

MSMD_ROB	0.60 646	0.33 622	0.61 535	0.30 606	0.25 621	0.86 663	0.35 610	0.55 566	0.67 630	1.10 675	1.49 679	1.76 685	0.97 675	0.88 636	0.49 597	0.23 635	0.21 645	0.27 639	0.27 655	0.25 632	0.24 643

LVE	1.13 680	1.02 688	1.28 664	1.01 688	0.80 689	1.29 684	0.81 686	1.47 690	1.96 693	1.07 674	1.90 690	1.90 686	1.01 676	1.48 682	0.91 652	0.93 695	0.61 694	0.94 688	0.69 692	0.87 689	0.75 694

KSHMR	1.89 695	1.36 699	1.60 676	1.47 701	1.22 699	1.38 688	1.06 696	1.79 695	5.97 709	1.42 689	5.65 708	2.98 700	1.14 677	2.23 697	1.20 675	1.27 702	1.12 704	1.46 703	1.10 704	1.32 702	1.15 702

IMH	1.05 678	0.95 687	1.00 637	1.01 688	0.78 686	1.11 673	0.68 673	1.38 686	1.43 688	1.00 670	1.72 687	1.43 677	1.14 677	1.73 689	0.89 651	1.09 698	0.55 688	0.99 691	0.57 686	0.87 689	0.62 688

Dean	1.17 682	1.04 690	1.49 673	1.03 690	0.78 686	1.20 679	0.77 682	1.48 691	1.96 693	1.28 680	1.99 693	2.15 690	1.14 677	1.25 673	1.00 658	0.81 689	0.60 692	1.01 692	0.69 692	0.92 693	0.74 693

ELAS	0.74 661	0.36 628	0.85 616	0.36 637	0.33 646	1.36 686	0.77 682	0.93 676	0.92 665	1.41 687	1.53 681	1.16 671	1.17 680	0.95 650	1.03 659	0.26 646	0.25 658	0.28 647	0.28 658	0.31 652	0.30 653
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.01 675	0.89 683	0.93 628	0.83 683	0.66 680	1.18 676	0.81 686	1.40 687	1.57 691	1.11 676	1.76 689	1.45 678	1.19 681	1.50 683	1.14 667	0.61 678	0.62 695	0.70 679	0.68 691	0.66 680	0.60 682

WAO-6	1.07 679	0.93 686	0.92 626	0.96 685	0.78 686	1.28 683	0.75 679	1.34 685	2.00 695	1.02 672	1.54 682	1.59 681	1.22 682	1.31 678	1.14 667	0.78 687	0.55 688	1.02 693	0.75 696	0.83 686	0.69 689

SGM+DAISY	0.87 668	0.66 671	1.30 666	0.51 664	0.60 675	1.03 671	0.84 688	0.76 661	0.73 643	1.39 685	1.51 680	1.31 675	1.22 682	1.11 663	1.08 662	0.57 676	0.53 685	0.51 672	0.51 679	0.54 669	0.61 686

FCDSN-DC	0.63 648	0.31 615	0.61 535	0.36 637	0.30 641	0.65 639	0.37 619	0.66 643	0.68 633	1.14 677	1.54 682	1.71 684	1.26 684	0.92 643	0.64 628	0.24 642	0.22 649	0.27 639	0.26 651	0.27 644	0.27 651
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 655	0.30 608	0.69 569	0.32 618	0.27 627	0.81 660	0.39 630	0.79 666	0.82 652	1.41 687	1.58 684	1.98 687	1.26 684	1.02 658	0.77 640	0.24 642	0.22 649	0.27 639	0.26 651	0.26 639	0.26 647

FC-DCNN v2	0.71 656	0.30 608	0.67 563	0.32 618	0.27 627	0.84 661	0.39 630	0.84 672	0.85 660	1.44 691	1.64 685	2.09 689	1.28 686	1.06 661	0.80 644	0.24 642	0.22 649	0.27 639	0.26 651	0.26 639	0.25 645

JetBlue	1.14 681	0.76 676	2.36 687	0.59 670	0.75 683	3.04 700	1.78 706	1.11 681	0.90 663	0.94 665	1.10 662	1.66 683	1.28 686	2.09 694	1.72 689	0.43 670	0.36 672	0.38 662	0.38 668	0.58 672	0.56 676

ELAS_RVC	0.74 661	0.36 628	1.00 637	0.37 643	0.33 646	0.88 664	0.93 691	0.83 671	1.08 677	1.35 682	1.33 673	1.24 672	1.33 688	1.06 661	0.95 655	0.27 651	0.25 658	0.29 651	0.27 655	0.30 651	0.30 653
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	1.43 686	1.03 689	1.20 657	1.10 692	0.86 692	2.26 697	0.73 677	1.84 696	3.84 705	1.25 679	2.25 698	2.69 698	1.42 689	1.76 691	1.43 681	0.76 686	0.50 680	1.09 694	0.66 690	1.23 699	0.76 695

WAO-8	1.46 688	1.10 692	1.09 647	1.10 692	0.84 690	2.06 693	0.75 679	1.84 696	3.83 703	1.44 691	2.21 696	2.15 690	1.43 690	3.17 700	1.19 673	0.91 693	0.65 697	1.09 694	0.79 697	0.90 691	0.71 690

Venus	1.46 688	1.10 692	1.09 647	1.10 692	0.84 690	2.06 693	0.75 679	1.84 696	3.83 703	1.44 691	2.21 696	2.15 690	1.43 690	3.17 700	1.19 673	0.91 693	0.65 697	1.09 694	0.79 697	0.90 691	0.71 690

ktn	1.77 694	1.36 699	1.22 658	1.43 700	1.14 697	1.52 690	1.08 697	1.51 693	3.96 706	2.77 704	4.69 705	3.35 701	1.46 692	1.69 688	1.25 677	1.43 703	0.77 702	1.45 702	0.99 702	1.32 702	0.96 697

JetRed	2.30 698	2.64 704	6.12 704	1.12 695	1.38 701	5.85 707	3.29 708	1.99 699	1.67 692	1.98 698	1.95 692	2.16 693	1.60 693	2.48 698	4.10 706	1.05 696	1.60 705	1.09 694	1.01 703	1.67 704	1.28 703

DStereoSA	0.81 666	0.37 633	1.08 646	0.51 664	0.65 679	0.67 642	1.44 704	0.74 659	1.06 675	0.54 624	1.67 686	0.49 571	1.78 694	0.96 651	1.69 688	0.28 654	0.43 677	0.27 639	0.51 679	0.40 662	0.58 679

notaker	1.45 687	1.34 698	1.48 671	1.40 699	1.07 696	1.18 676	0.85 689	1.48 691	1.40 686	1.51 696	3.46 703	2.40 695	1.81 695	1.76 691	1.45 684	1.11 699	0.69 700	1.38 701	0.87 699	1.31 701	0.97 699

TorneroNet	2.22 696	1.08 691	1.24 660	1.14 696	0.90 693	5.58 705	0.80 684	2.12 701	8.69 712	2.58 702	5.42 707	3.88 703	1.97 696	1.78 693	1.87 692	0.86 691	0.54 687	1.15 698	0.74 695	1.23 699	0.85 696

UNDER WATER-64	1.55 690	1.19 696	2.52 690	1.31 697	0.95 694	2.12 695	1.21 701	1.45 689	3.19 699	1.43 690	1.32 671	2.64 697	2.04 697	1.63 686	1.83 691	1.11 699	0.67 699	1.28 699	0.92 700	1.19 696	1.02 700

MonStereo1	0.93 672	0.56 663	0.82 605	0.69 675	0.58 674	1.37 687	0.35 610	0.94 677	1.25 682	0.93 664	1.90 690	1.52 680	2.10 698	1.27 675	0.77 640	0.69 681	0.33 669	0.75 682	0.47 675	0.70 682	0.57 678

coex-ft	3.44 701	0.73 675	48.55 735	0.24 469	0.19 549	0.50 611	0.43 641	0.47 465	2.40 697	7.03 712	1.20 666	0.97 663	2.23 699	0.73 592	1.92 694	0.12 524	0.15 613	0.14 573	0.12 543	0.21 617	0.43 667

UNDER WATER	1.59 691	1.22 697	2.36 687	1.38 698	1.03 695	1.67 692	1.10 698	1.54 694	3.63 701	1.44 691	1.47 678	2.85 699	2.25 700	1.67 687	1.94 695	1.06 697	0.62 695	1.31 700	0.93 701	1.21 698	1.02 700

DStereoFS	0.84 667	0.66 671	0.80 598	0.53 668	0.50 667	1.23 680	0.55 663	0.94 677	1.32 684	0.89 659	1.32 671	1.04 666	2.32 701	1.29 677	1.14 667	0.31 660	0.35 671	0.30 653	0.39 669	0.34 656	0.60 682

MADNet++	2.26 697	1.80 702	2.06 683	2.13 705	1.97 703	2.61 699	1.79 707	2.38 703	2.16 696	2.75 703	2.65 700	2.38 694	2.43 702	3.17 700	3.21 702	2.17 706	1.95 708	1.94 707	1.63 706	2.06 705	2.01 706

SGM-ForestM	1.36 683	0.28 594	0.79 595	0.26 543	0.16 476	2.26 697	1.00 694	1.42 688	1.46 690	2.38 701	2.05 694	5.95 709	2.66 703	2.95 699	2.46 700	0.17 610	0.18 633	0.18 613	0.18 621	0.15 558	0.18 598

MANE	1.41 685	0.36 628	0.74 586	0.43 652	0.41 655	2.16 696	0.80 684	2.39 704	3.38 700	2.22 700	3.06 702	3.54 702	2.73 704	2.15 696	1.94 695	0.28 654	0.27 660	0.30 653	0.46 673	0.28 649	0.34 660

TCMNet-wrong-test	4.29 702	5.57 709	4.65 698	11.33 717	10.39 713	5.73 706	4.48 711	4.13 708	1.02 671	1.91 697	2.39 699	6.16 710	3.62 705	3.84 705	4.50 708	1.99 705	0.47 679	1.97 708	1.69 707	5.69 713	4.31 712

LE_ROB	1.76 693	0.20 527	2.68 693	0.48 659	0.52 670	0.78 657	0.96 692	0.84 672	6.61 710	7.40 713	2.08 695	2.08 688	4.83 706	1.27 675	3.79 705	0.10 444	0.08 468	0.12 525	0.11 504	0.11 473	0.10 448

tt	4.71 704	0.10 141	3.94 696	2.06 704	1.53 702	10.14 713	16.88 716	9.27 716	4.98 707	1.39 685	1.02 659	4.68 704	4.90 707	3.35 703	5.86 711	5.76 714	9.15 722	2.24 710	2.53 710	3.10 707	1.32 704

LRCNet_RVC	10.90 715	14.34 723	9.35 707	15.35 718	8.04 710	1.08 672	0.34 606	8.78 714	0.70 637	12.63 723	16.05 723	9.85 714	6.54 708	8.57 714	6.34 712	20.27 733	5.40 714	23.70 731	21.88 732	14.87 722	13.83 723

USTest	6.88 707	5.23 708	5.63 703	7.22 711	7.29 708	14.34 716	22.76 717	8.48 713	9.32 713	5.42 708	6.39 710	6.29 711	6.64 709	6.92 711	8.62 714	1.94 704	3.29 712	2.16 709	2.55 711	3.85 709	3.29 710

DPSimNet_ROB	4.34 703	4.23 705	6.89 706	3.67 706	3.68 705	4.75 702	5.21 712	2.67 705	3.68 702	5.82 710	3.95 704	5.57 705	6.72 710	3.46 704	4.48 707	4.05 713	2.88 711	4.68 714	3.12 714	3.69 708	3.62 711

HanzoNet	2.97 700	1.69 701	2.29 686	1.74 702	1.33 700	1.53 691	1.03 695	1.99 699	2.64 698	5.51 709	5.16 706	5.90 708	6.82 711	4.32 706	3.29 703	3.16 709	2.02 710	1.92 705	2.87 712	2.24 706	1.89 705

Selective-IGEV-i1pa	5.57 706	7.99 711	4.76 702	0.80 680	0.45 662	12.99 714	3.60 710	9.25 715	7.43 711	6.97 711	9.87 715	8.94 713	7.26 712	14.66 724	5.65 710	3.55 710	1.08 703	1.93 706	0.72 694	0.73 683	2.79 709

BEATNet-Init1	4.73 705	2.61 703	13.29 720	0.58 669	0.53 671	10.12 712	3.33 709	4.83 709	5.01 708	8.75 714	8.51 711	14.08 723	7.60 713	7.70 713	5.34 709	0.28 654	0.28 663	0.34 660	0.37 666	0.57 671	0.45 668

DPSMNet_ROB	8.40 710	5.11 707	10.49 719	5.58 710	10.25 712	8.34 710	23.62 722	6.07 712	13.45 722	4.93 707	10.88 720	5.66 707	10.44 714	6.24 710	12.64 716	3.98 712	7.61 716	3.76 712	7.30 720	4.20 711	7.51 716

DGTPSM_ROB	8.34 709	5.10 706	10.37 718	5.31 709	10.18 711	8.33 709	23.60 721	6.06 711	13.41 721	4.90 706	10.87 719	5.65 706	10.44 714	6.17 709	12.59 715	3.74 711	7.55 715	3.69 711	7.26 719	4.14 710	7.46 715

Anonymous_1	16.62 722	9.35 714	9.84 710	10.66 714	14.64 718	18.66 723	27.12 725	12.64 722	13.51 723	10.76 722	10.30 718	10.13 717	10.60 716	11.06 719	12.74 719	15.87 731	7.74 717	16.92 729	43.48 735	58.66 738	7.68 717

iinet-test	10.78 713	9.29 712	9.70 708	10.48 712	10.68 714	17.98 721	25.98 723	12.57 720	13.39 719	9.64 718	10.10 716	10.06 715	10.61 717	11.22 720	12.70 717	6.40 716	7.74 717	5.68 716	6.69 715	7.47 714	7.30 713

IINet	10.78 713	9.29 712	9.70 708	10.48 712	10.68 714	17.98 721	25.98 723	12.57 720	13.39 719	9.64 718	10.10 716	10.06 715	10.61 717	11.22 720	12.70 717	6.40 716	7.74 717	5.68 716	6.69 715	7.47 714	7.30 713

xxxxx1	15.27 718	9.54 715	10.31 713	20.13 721	18.88 721	17.08 717	23.03 718	10.36 717	10.99 715	9.21 715	9.62 712	10.74 718	10.61 717	10.72 716	13.89 722	7.97 720	9.20 723	31.85 734	44.72 736	12.84 719	13.69 720

tt_ll	15.27 718	9.54 715	10.31 713	20.13 721	18.88 721	17.08 717	23.03 718	10.36 717	10.99 715	9.21 715	9.62 712	10.74 718	10.61 717	10.72 716	13.89 722	7.97 720	9.20 723	31.85 734	44.72 736	12.84 719	13.69 720

ff	15.27 718	9.54 715	10.31 713	20.13 721	18.88 721	17.08 717	23.03 718	10.36 717	10.99 715	9.21 715	9.62 712	10.74 718	10.61 717	10.72 716	13.89 722	7.97 720	9.20 723	31.85 734	44.72 736	12.84 719	13.69 720

DPSM_ROB	11.49 716	9.87 718	10.35 716	11.13 715	11.31 716	19.11 724	27.51 726	13.37 723	14.21 724	10.31 720	11.06 721	10.96 721	11.27 722	11.96 722	13.59 720	6.78 718	8.19 720	6.03 718	7.09 717	7.93 716	7.73 718

DPSM	11.49 716	9.87 718	10.35 716	11.13 715	11.31 716	19.11 724	27.51 726	13.37 723	14.21 724	10.31 720	11.06 721	10.96 721	11.27 722	11.96 722	13.59 720	6.78 718	8.19 720	6.03 718	7.09 717	7.93 716	7.73 718

PML	16.10 721	12.82 722	6.78 705	5.23 708	7.76 709	33.92 728	66.56 738	5.30 710	10.28 714	26.12 737	68.59 738	20.51 725	13.49 724	10.06 715	6.78 713	5.96 715	2.00 709	6.04 720	2.18 709	8.96 718	2.60 708

HaxPig	17.72 723	20.22 733	19.73 722	16.53 719	16.51 719	9.27 711	9.33 713	14.34 725	13.27 718	18.65 725	18.70 724	17.35 724	16.77 725	17.04 725	16.45 725	22.05 734	20.89 734	22.27 730	21.53 731	21.29 731	22.13 735

MEDIAN_ROB	21.21 724	24.62 735	23.47 733	19.58 720	19.65 724	13.22 715	10.96 714	17.88 726	17.00 726	22.14 736	22.02 727	20.86 726	20.36 726	21.06 726	19.71 726	25.63 735	24.13 735	26.21 732	25.20 733	25.17 732	25.38 736

fast-reg	23.64 731	20.51 734	23.42 732	23.22 730	24.75 734	38.73 736	55.47 732	26.85 732	28.86 736	20.12 728	21.73 725	21.64 727	22.22 727	24.30 734	27.54 736	13.91 730	16.52 732	14.85 728	15.62 728	16.91 730	15.71 731

FlowAnything	23.14 728	19.87 727	20.79 728	22.50 728	22.74 726	38.39 731	55.46 731	26.89 733	28.72 734	20.77 735	22.29 733	22.07 731	22.72 728	23.99 727	27.41 735	13.60 726	16.55 733	12.15 725	14.36 727	15.97 727	15.52 725

RAFT-FEzeroshot	23.10 725	19.88 728	20.56 725	22.49 725	22.75 727	38.38 729	55.50 734	26.84 730	28.66 731	20.60 731	22.10 728	22.05 729	22.74 729	24.00 729	27.37 733	13.59 723	16.48 728	12.14 721	14.28 723	15.96 725	15.54 727

RAFT-FE	23.10 725	19.88 728	20.56 725	22.49 725	22.75 727	38.38 729	55.50 734	26.84 730	28.66 731	20.60 731	22.10 728	22.05 729	22.74 729	24.00 729	27.37 733	13.59 723	16.48 728	12.14 721	14.28 723	15.96 725	15.54 727

CasAABBNet	23.10 725	19.86 726	20.64 727	22.47 724	22.73 725	38.41 732	55.50 734	26.89 733	28.70 733	20.61 733	22.15 730	22.08 732	22.75 731	23.99 727	27.36 731	13.59 723	16.48 728	12.14 721	14.27 722	15.95 723	15.53 726

LSM0	24.24 732	19.98 732	22.32 731	24.22 731	40.14 737	38.48 733	55.20 730	26.95 735	28.57 730	20.49 729	21.83 726	22.26 734	22.75 731	24.22 733	27.30 729	13.66 729	16.32 726	12.19 727	14.15 721	16.10 729	17.66 732

Hybrid-DGEV	23.16 729	19.94 731	20.96 730	22.49 725	22.75 727	38.51 734	55.52 737	27.09 737	28.90 737	20.58 730	22.25 731	22.00 728	22.80 733	24.11 732	27.33 730	13.60 726	16.47 727	12.14 721	14.30 726	15.95 723	15.54 727

Selective-RAFT-Error	23.16 729	19.93 730	20.87 729	22.54 729	22.81 730	38.52 735	55.47 732	27.01 736	28.83 735	20.66 734	22.25 731	22.09 733	22.80 733	24.09 731	27.36 731	13.61 728	16.48 728	12.15 725	14.28 723	15.99 728	15.57 730

RSGM-EC	29.65 734	17.75 724	10.04 711	35.31 733	33.15 735	26.42 726	46.65 728	19.89 727	17.74 727	18.92 726	23.36 734	30.14 736	23.59 735	41.87 736	45.99 737	59.56 737	34.38 737	33.25 737	20.37 729	34.97 734	19.60 733

acva	29.65 734	17.75 724	10.04 711	35.31 733	33.15 735	26.42 726	46.65 728	19.89 727	17.74 727	18.92 726	23.36 734	30.14 736	23.59 735	41.87 736	45.99 737	59.56 737	34.38 737	33.25 737	20.37 729	34.97 734	19.60 733

AVERAGE_ROB	25.43 733	29.06 736	27.24 734	24.63 732	24.20 733	17.73 720	12.61 715	22.29 729	21.39 729	26.79 738	26.16 736	25.20 735	24.64 737	25.07 735	23.53 727	29.96 736	28.40 736	30.60 733	29.58 734	29.72 733	29.84 737

Selective-IGEV-i16pa	30.47 736	41.93 737	4.02 697	0.49 662	0.37 651	96.94 738	0.74 678	60.26 739	58.76 738	17.24 724	64.39 737	38.26 738	49.53 738	106.11 739	26.15 728	19.96 732	3.42 713	4.39 713	1.81 708	0.39 661	14.22 724

test_example2	101.33 737	108.28 738	68.15 736	98.43 735	106.93 738	89.75 737	102.43 739	36.80 738	97.65 739	129.04 739	130.15 739	65.26 739	66.62 739	92.11 738	80.24 739	144.10 739	199.48 739	81.81 739	103.01 739	125.01 739	101.27 738

ccccc		256.29 739		354.40 738	364.36 739	149.10 739		152.89 740		153.93 740		164.00 740		268.02 740		390.55 740	349.22 740	244.59 740	219.82 740	412.30 740

ASD4		6.65 710

Low-res two-view benchmark