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 8	0.07 4	0.14 8	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.13 63	0.11 2	0.13 23	0.10 29	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 223	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.08 298	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo_test2	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.09 12	0.07 3	0.10 54	0.06 1	0.15 65	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.05 34

monster-pro	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	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 8	0.07 4	0.21 108	0.15 5	0.11 169	0.10 10	0.13 63	0.15 9	0.08 1	0.12 80	0.10 29	0.09 25	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.06 95	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 41	0.09 54	0.09 1	0.14 97	0.10 1	0.14 36	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

MonStereo	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	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 38	0.06 1	0.17 60	0.15 5	0.11 169	0.16 88	0.13 63	0.21 71	0.16 61	0.11 50	0.15 127	0.09 25	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_L1	0.10 8	0.08 31	0.19 83	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 63	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 107	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.18 88	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 54	0.07 3	0.17 107	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MonSter	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	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

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 89	0.08 12	0.11 1	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 29	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 54	0.08 12	0.11 1	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Selective-IGEV-i32	0.12 67	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.27 183	0.15 51	0.13 110	0.14 113	0.13 132	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

Test_v1	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.09 54	0.13 22	0.13 63	0.22 89	0.16 61	0.09 12	0.10 29	0.08 4	0.08 12	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

DispViT+	0.12 67	0.07 4	0.19 83	0.15 5	0.16 456	0.10 10	0.12 29	0.26 168	0.23 217	0.13 110	0.11 39	0.10 54	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

MatchStereo	0.11 38	0.08 31	0.23 136	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 29	0.20 56	0.17 87	0.10 29	0.15 127	0.08 4	0.08 12	0.14 31	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.14 152	0.07 4	0.17 60	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.21 71	0.19 126	0.77 635	0.11 39	0.08 4	0.08 12	0.13 12	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

Monster-pub-mixall	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.11 12	0.09 2	0.20 56	0.12 16	0.11 50	0.11 39	0.08 4	0.08 12	0.23 233	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 137

111111	0.11 38	0.07 4	0.17 60	0.19 143	0.11 169	0.13 22	0.11 17	0.22 89	0.15 51	0.11 50	0.12 59	0.12 112	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 257	0.06 137

LG-Stereo_L2	0.10 8	0.08 31	0.19 83	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.09 12	0.07 3	0.08 4	0.08 12	0.16 89	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 8	0.08 31	0.16 43	0.17 41	0.08 23	0.16 88	0.12 29	0.17 20	0.12 16	0.10 29	0.07 3	0.10 54	0.08 12	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

MLG-Stereo	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.18 88	0.07 2	0.15 49	0.11 17	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 54	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

AIO_rvc	0.12 67	0.11 212	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.17 238	0.20 56	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.13 132	0.08 12	0.22 223	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

DEFOM-Stereo	0.11 38	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.09 54	0.22 285	0.14 97	0.14 5	0.16 61	0.11 50	0.10 29	0.09 25	0.08 12	0.21 203	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

dual_stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 41	0.08 23	0.09 1	0.13 63	0.24 131	0.13 23	0.10 29	0.09 16	0.09 25	0.08 12	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 305	0.72 654	0.70 556	0.17 41	0.08 23	0.15 49	0.15 145	0.18 30	0.16 61	0.13 110	0.12 59	0.09 25	0.08 12	0.16 89	0.13 160	0.35 644	0.04 2	0.08 240	0.07 216	0.11 453	0.23 618

AIO-Stereo	0.13 113	0.10 132	0.22 123	0.20 217	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.16 61	0.13 110	0.15 127	0.13 132	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

Selective-IGEV	0.12 67	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.27 183	0.15 51	0.13 110	0.14 113	0.13 132	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

PointNet	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.17 20	0.14 36	0.08 2	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 113	0.09 77	0.19 83	0.18 88	0.14 364	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.18 88	0.14 364	0.18 149	0.15 145	0.23 112	0.21 175	0.16 190	0.22 238	0.10 54	0.09 30	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 113	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.14 364	0.18 149	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.16 190	0.21 225	0.09 25	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 29	0.15 9	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.15 9	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.12 5	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 67	0.09 77	0.21 108	0.18 88	0.13 316	0.18 149	0.16 192	0.24 131	0.20 155	0.16 190	0.21 225	0.09 25	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

BStereo	0.13 113	0.10 132	0.42 388	0.18 88	0.11 169	0.13 22	0.14 97	0.24 131	0.22 191	0.12 80	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.16 89	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

Wave_Phase_stereo	0.14 152	0.10 132	0.42 388	0.18 88	0.11 169	0.36 512	0.14 97	0.28 205	0.22 191	0.12 80	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.16 89	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

HiDET	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.19 39	0.15 51	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.09 30	0.15 65	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

VIP-Stereo	0.12 67	0.12 270	0.21 108	0.18 88	0.11 169	0.24 328	0.12 29	0.19 39	0.18 107	0.10 29	0.13 78	0.11 89	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.12 236	0.19 184	0.16 192	0.20 56	0.14 36	0.12 80	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.08 257	0.08 310

GSStereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.17 41	0.12 236	0.19 184	0.16 192	0.26 168	0.18 107	0.13 110	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.08 257	0.08 310

GS-Stereo							0.16 192	0.26 168	0.18 107	0.13 110	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.08 257	0.08 310

Replicate-Monster	0.12 67	0.10 132	0.32 245	0.16 20	0.08 23	0.17 122	0.10 8	0.22 89	0.19 126	0.11 50	0.10 29	0.10 54	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.08 310

AdaDepth	0.11 38	0.09 77	0.20 96	0.20 217	0.10 116	0.19 184	0.13 63	0.16 14	0.13 23	0.10 29	0.10 29	0.09 25	0.09 30	0.19 158	0.12 105	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

S2M2_XL	0.10 8	0.09 77	0.21 108	0.14 2	0.10 116	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 29	0.11 39	0.09 25	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.06 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.11 38	0.10 132	0.14 8	0.17 41	0.10 116	0.15 49	0.12 29	0.25 148	0.17 87	0.14 141	0.13 78	0.09 25	0.09 30	0.18 133	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 38	0.11 212	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.08 4	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 38	0.11 212	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.08 4	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1

2.5w	0.11 38	0.10 132	0.15 22	0.18 88	0.09 54	0.15 49	0.15 145	0.20 56	0.15 51	0.12 80	0.13 78	0.10 54	0.09 30	0.17 107	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 38	0.09 77	0.14 8	0.19 143	0.12 236	0.14 33	0.12 29	0.25 148	0.17 87	0.13 110	0.16 146	0.08 4	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 38	0.09 77	0.13 1	0.17 41	0.12 236	0.15 49	0.11 17	0.23 112	0.15 51	0.14 141	0.12 59	0.08 4	0.09 30	0.21 203	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LGtest1	0.10 8	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.09 2	0.16 14	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.09 25	0.09 30	0.15 65	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.06 137

LG-Stereo	0.13 113	0.10 132	0.24 146	0.20 217	0.09 54	0.16 88	0.18 284	0.21 71	0.18 107	0.11 50	0.17 164	0.09 25	0.09 30	0.15 65	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.05 34

HART	0.15 188	0.11 212	0.30 222	0.21 271	0.09 54	0.17 122	0.16 192	0.30 241	0.19 126	0.15 161	0.25 271	0.17 216	0.09 30	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.07 361	0.07 146	0.05 62	0.08 257	0.06 137

GREAT-IGEV	0.12 67	0.09 77	0.25 160	0.16 20	0.11 169	0.14 33	0.16 192	0.17 20	0.17 87	0.10 29	0.15 127	0.09 25	0.09 30	0.18 133	0.10 6	0.06 49	0.07 361	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.10 431
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	0.14 152	0.11 212	0.25 160	0.19 143	0.12 236	0.15 49	0.16 192	0.30 241	0.22 191	0.13 110	0.15 127	0.13 132	0.09 30	0.24 249	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.09 337	0.06 137

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.12 16	0.13 63	0.11 2	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.10 54	0.09 30	0.11 1	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

AIO_test	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.19 143	0.11 169	0.15 49	0.17 238	0.19 39	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.14 164	0.09 30	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

GIP-stereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.29 221	0.18 107	0.11 50	0.16 146	0.13 132	0.09 30	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

mms	0.13 113	0.11 212	0.19 83	0.19 143	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.20 56	0.17 87	0.13 110	0.17 164	0.14 164	0.09 30	0.24 249	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.07 232

RAStereo	0.13 113	0.12 270	0.27 181	0.22 340	0.11 169	0.15 49	0.18 284	0.23 112	0.23 217	0.13 110	0.17 164	0.11 89	0.09 30	0.15 65	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.05 34

U	1.00 653	0.09 77	0.21 108	0.21 271	3.68 685	6.12 688	0.14 97	0.21 71	0.21 175	0.11 50	0.11 39	0.10 54	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.07 122	0.05 39	5.42 695	2.90 693	0.07 176	0.06 137

RSM++	0.12 67	0.09 77	0.19 83	0.20 217	0.09 54	0.17 122	0.15 145	0.21 71	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.14 164	0.09 30	0.20 178	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.05 34

RSM	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.20 217	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.23 112	0.18 107	0.13 110	0.13 78	0.15 184	0.09 30	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

gcap-zeroshot	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.17 41	0.14 364	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 113	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.14 364	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

testlalala	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.17 41	0.14 364	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

CAS	0.15 188	0.07 4	0.21 108	0.41 630	0.16 456	0.20 226	0.18 284	0.22 89	0.19 126	0.15 161	0.19 193	0.11 89	0.09 30	0.14 31	0.13 160	0.29 637	0.04 2	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.14 531

EGLCR-Stereo	0.13 113	0.08 31	0.20 96	0.18 88	0.09 54	0.21 257	0.13 63	0.27 183	0.21 175	0.13 110	0.10 29	0.15 184	0.09 30	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

LiteMatch*	0.11 38	0.07 4	0.22 123	0.16 20	0.10 116	0.13 22	0.13 63	0.18 30	0.14 36	0.09 12	0.09 16	0.09 25	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.06 137

DN	0.15 188	0.08 31	0.27 181	0.19 143	0.14 364	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.24 233	0.14 141	0.16 146	0.18 228	0.10 71	0.21 203	0.13 160	0.11 465	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.10 431

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 152	0.21 521	0.47 439	0.17 41	0.12 236	0.15 49	0.14 97	0.24 131	0.16 61	0.11 50	0.14 113	0.12 112	0.10 71	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.07 232

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 152	0.19 494	0.70 556	0.17 41	0.12 236	0.13 22	0.14 97	0.24 131	0.17 87	0.10 29	0.12 59	0.10 54	0.10 71	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.05 7	0.07 232

LACA3	0.10 8	0.10 132	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 88	0.14 97	0.14 5	0.13 23	0.11 50	0.09 16	0.10 54	0.10 71	0.16 89	0.09 1	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 8	0.11 212	0.20 96	0.16 20	0.07 2	0.16 88	0.13 63	0.17 20	0.14 36	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.09 1	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 132	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 49	0.12 29	0.15 9	0.11 8	0.09 12	0.07 3	0.09 25	0.10 71	0.13 12	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.05 34

MonSter++	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.18 30	0.19 126	0.10 29	0.10 29	0.11 89	0.10 71	0.15 65	0.13 160	0.06 49	0.06 230	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 88	0.13 63	0.21 71	0.11 8	0.11 50	0.11 39	0.10 54	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.06 230	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DLNR-FE	10.45 692	12.13 701	19.94 704	106.10 716	23.12 711	0.14 33	0.13 63	3.28 687	0.17 87	0.16 190	0.23 247	0.16 205	0.10 71	0.31 373	0.15 226	2.41 688	0.06 230	0.07 146	0.07 216	40.22 716	0.06 137

Wavelet-MonSter	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.18 88	0.10 116	0.13 22	0.12 29	0.15 9	0.12 16	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

asda	0.11 38	0.11 212	0.16 43	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.16 61	0.11 50	0.11 39	0.08 4	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 8	0.10 132	0.15 22	0.17 41	0.10 116	0.16 88	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 80	0.11 39	0.09 25	0.10 71	0.16 89	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.10 8	0.19 39	0.18 107	0.14 141	0.17 164	0.09 25	0.10 71	0.18 133	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 38	0.11 212	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 38	0.11 212	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 38	0.11 212	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 38	0.09 77	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.25 148	0.16 61	0.14 141	0.13 78	0.08 4	0.10 71	0.16 89	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.11 169	0.18 149	0.12 29	0.23 112	0.14 36	0.13 110	0.11 39	0.08 4	0.10 71	0.16 89	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 38	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.07 2	0.21 257	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

LG-G	0.11 38	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.07 2	0.21 257	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

SCV	0.14 152	0.14 384	0.24 146	0.21 271	0.11 169	0.15 49	0.16 192	0.31 251	0.18 107	0.11 50	0.15 127	0.13 132	0.10 71	0.23 233	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.06 137

StereoAnything_RVC	0.13 113	0.37 613	0.36 303	0.14 2	0.07 2	0.11 12	0.12 29	0.17 20	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 71	0.20 178	0.10 6	0.09 375	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.24 610	0.05 34

castereo++	0.13 113	0.10 132	0.18 73	0.18 88	0.10 116	0.27 379	0.13 63	0.23 112	0.23 217	0.11 50	0.13 78	0.16 205	0.10 71	0.18 133	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 113	0.09 77	0.24 146	0.19 143	0.10 116	0.17 122	0.19 331	0.22 89	0.16 61	0.14 141	0.11 39	0.13 132	0.10 71	0.24 249	0.18 305	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.06 137
1: 1. 1
tt45	0.14 152	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.11 169	0.23 307	0.18 284	0.22 89	0.17 87	0.15 161	0.13 78	0.14 164	0.10 71	0.30 366	0.14 197	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.07 232

ours_stereo	0.13 113	0.11 212	0.23 136	0.20 217	0.11 169	0.17 122	0.18 284	0.20 56	0.19 126	0.13 110	0.18 184	0.14 164	0.10 71	0.23 233	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.06 95	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 67	0.08 31	0.17 60	0.18 88	0.13 316	0.09 1	0.11 17	0.16 14	0.15 51	0.10 29	0.08 15	0.10 54	0.10 71	0.21 203	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.16 546	0.24 623

RAFT-Stereo-weight	0.15 188	0.09 77	0.26 169	0.20 217	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.36 328	0.29 306	0.24 275	0.20 210	0.19 244	0.10 71	0.18 133	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.05 34

CAS++	0.16 203	0.12 270	0.27 181	0.18 88	0.12 236	0.17 122	0.15 145	0.42 394	0.24 233	0.19 233	0.18 184	0.13 132	0.10 71	0.21 203	0.12 105	0.12 504	0.10 514	0.11 467	0.08 298	0.10 405	0.09 374
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 152	0.11 212	0.32 245	0.19 143	0.11 169	0.18 149	0.17 238	0.20 56	0.22 191	0.14 141	0.24 261	0.15 184	0.10 71	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.10 405	0.06 137

MSKI-zero shot	0.17 221	0.09 77	0.43 401	0.20 217	0.11 169	0.21 257	0.15 145	0.32 263	0.21 175	0.23 261	0.24 261	0.23 298	0.10 71	0.31 373	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

DLNR_Zeroshot_test	10.44 691	12.10 700	19.93 703	106.08 715	23.66 712	0.14 33	0.13 63	3.22 686	0.17 87	0.16 190	0.23 247	0.16 205	0.10 71	0.31 373	0.15 226	2.36 687	0.06 230	0.07 146	0.07 216	39.70 715	0.06 137

CES	0.14 152	0.08 31	0.19 83	0.17 41	0.22 572	0.18 149	0.16 192	0.23 112	0.19 126	0.14 141	0.17 164	0.14 164	0.10 71	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 257	0.18 578

XX-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.83 588	0.26 523	0.17 480	0.23 307	0.13 63	0.40 368	0.18 107	0.20 237	0.41 451	0.31 407	0.10 71	0.32 380	0.12 105	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.05 34

DF	0.13 113	0.09 77	0.21 108	0.18 88	0.10 116	0.17 122	0.15 145	0.25 148	0.17 87	0.13 110	0.22 238	0.19 244	0.11 108	0.20 178	0.14 197	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.06 137

aanet-new-60k	0.12 67	0.11 212	0.32 245	0.20 217	0.08 23	0.16 88	0.13 63	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.12 59	0.11 89	0.11 108	0.19 158	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-40k	0.12 67	0.11 212	0.27 181	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.14 36	0.11 50	0.14 113	0.10 54	0.11 108	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 67	0.12 270	0.28 198	0.19 143	0.08 23	0.17 122	0.15 145	0.22 89	0.18 107	0.11 50	0.14 113	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 38	0.10 132	0.26 169	0.18 88	0.09 54	0.14 33	0.14 97	0.20 56	0.13 23	0.11 50	0.13 78	0.10 54	0.11 108	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 67	0.11 212	0.26 169	0.20 217	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.12 112	0.11 108	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 38	0.09 77	0.17 60	0.18 88	0.10 116	0.15 49	0.16 192	0.23 112	0.15 51	0.10 29	0.16 146	0.09 25	0.11 108	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.08 310

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 67	0.09 77	0.18 73	0.18 88	0.09 54	0.13 22	0.16 192	0.25 148	0.21 175	0.11 50	0.16 146	0.09 25	0.11 108	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.04 1	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 113	0.11 212	0.38 331	0.17 41	0.11 169	0.17 122	0.14 97	0.23 112	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.13 132	0.11 108	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

WQFJA1++	0.44 589	0.07 4	0.63 529	0.18 88	0.13 316	0.15 49	0.11 17	0.20 56	0.11 8	2.05 679	0.12 59	0.23 298	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	4.20 691	0.07 232

gasm-f	0.12 67	0.09 77	0.19 83	0.18 88	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.20 56	0.14 36	0.12 80	0.19 193	0.10 54	0.11 108	0.16 89	0.11 42	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.09 337	0.08 310

Zero-FE251	0.14 152	0.09 77	0.24 146	0.17 41	0.09 54	0.20 226	0.13 63	0.20 56	0.14 36	0.61 615	0.13 78	0.13 132	0.11 108	0.14 31	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

4w-stereo	0.10 8	0.10 132	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.08 4	0.11 108	0.16 89	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.19 184	0.10 8	0.22 89	0.17 87	0.14 141	0.12 59	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.19 184	0.10 8	0.22 89	0.17 87	0.14 141	0.12 59	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.5w_stereo	0.11 38	0.10 132	0.14 8	0.17 41	0.09 54	0.17 122	0.09 2	0.22 89	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.09 25	0.11 108	0.19 158	0.13 160	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 38	0.10 132	0.15 22	0.18 88	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.27 183	0.20 155	0.14 141	0.14 113	0.08 4	0.11 108	0.13 12	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 113	0.09 77	0.24 146	0.20 217	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.22 89	0.16 61	0.12 80	0.19 193	0.15 184	0.11 108	0.13 12	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.07 176	0.06 137

MM-Stereo_test2	0.15 188	0.10 132	0.44 411	0.23 396	0.11 169	0.21 257	0.21 415	0.27 183	0.22 191	0.15 161	0.16 146	0.13 132	0.11 108	0.20 178	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.05 34

HUF	0.15 188	0.11 212	0.38 331	0.17 41	0.11 169	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.20 155	0.11 50	0.13 78	0.14 164	0.11 108	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.20 623	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.14 531

AIO-test2	0.20 305	0.20 507	0.36 303	0.26 523	0.15 424	0.22 285	0.16 192	0.42 394	0.42 467	0.16 190	0.29 304	0.15 184	0.11 108	0.26 297	0.13 160	0.18 601	0.06 230	0.10 411	0.11 484	0.07 176	0.07 232

SMoEStereo_RVC	0.13 113	0.10 132	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.19 39	0.19 126	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.11 108	0.24 249	0.16 253	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

999	0.14 152	0.08 31	0.24 146	0.19 143	0.11 169	0.20 226	0.17 238	0.24 131	0.18 107	0.13 110	0.16 146	0.14 164	0.11 108	0.36 408	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.07 232

GCAP-BAT	0.21 326	0.08 31	1.22 638	0.29 575	0.43 638	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.14 141	0.17 164	0.15 184	0.11 108	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

IGEV-Stereo++	0.11 38	0.08 31	0.15 22	0.19 143	0.11 169	0.14 33	0.10 8	0.22 89	0.18 107	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.11 108	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

Occ-G	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.17 41	0.10 116	0.15 49	0.19 331	0.22 89	0.19 126	0.13 110	0.19 193	0.21 266	0.11 108	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.06 137

Pointernet	0.13 113	0.07 4	0.27 181	0.19 143	0.11 169	0.20 226	0.12 29	0.31 251	0.24 233	0.15 161	0.15 127	0.13 132	0.11 108	0.17 107	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

MaDis-Stereo	0.14 152	0.13 337	0.26 169	0.19 143	0.14 364	0.16 88	0.13 63	0.25 148	0.21 175	0.13 110	0.14 113	0.14 164	0.11 108	0.17 107	0.17 282	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.06 137

UniTT-Stereo	0.14 152	0.10 132	0.30 222	0.21 271	0.13 316	0.17 122	0.13 63	0.19 39	0.18 107	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.11 108	0.18 133	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.06 137

CASnet	0.14 152	0.12 270	0.22 123	0.22 340	0.08 23	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.22 255	0.20 210	0.15 184	0.11 108	0.17 107	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.11 467	0.09 401	0.08 257	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 305	0.08 31	1.14 633	0.29 575	0.43 638	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.14 141	0.17 164	0.15 184	0.11 108	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

4D-IteraStereo	0.17 221	0.16 445	0.50 466	0.21 271	0.14 364	0.19 184	0.17 238	0.28 205	0.28 287	0.23 261	0.20 210	0.20 254	0.11 108	0.19 158	0.14 197	0.06 49	0.04 2	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.06 137

GLC_STEREO	0.15 188	0.10 132	0.24 146	0.21 271	0.09 54	0.17 122	0.15 145	0.23 112	0.27 270	0.17 209	0.20 210	0.17 216	0.11 108	0.23 233	0.16 253	0.07 122	0.09 484	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.06 137

CREStereo++_RVC	0.15 188	0.08 31	0.26 169	0.17 41	0.11 169	0.18 149	0.13 63	0.22 89	0.30 319	0.21 248	0.30 317	0.13 132	0.11 108	0.16 89	0.15 226	0.07 122	0.04 2	0.06 43	0.15 574	0.06 95	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
aanet-new-90k	0.12 67	0.11 212	0.28 198	0.20 217	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.22 89	0.16 61	0.09 12	0.11 39	0.09 25	0.12 142	0.20 178	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 67	0.10 132	0.27 181	0.19 143	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.21 71	0.15 51	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.12 142	0.20 178	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

aanet-new-34k	0.12 67	0.11 212	0.26 169	0.19 143	0.07 2	0.14 33	0.14 97	0.21 71	0.18 107	0.12 80	0.15 127	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 67	0.11 212	0.35 283	0.20 217	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.14 36	0.12 80	0.14 113	0.12 112	0.12 142	0.15 65	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.07 176	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 67	0.11 212	0.22 123	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.15 51	0.13 110	0.16 146	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 67	0.11 212	0.28 198	0.20 217	0.08 23	0.15 49	0.13 63	0.22 89	0.19 126	0.12 80	0.14 113	0.12 112	0.12 142	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 67	0.12 270	0.27 181	0.21 271	0.09 54	0.19 184	0.14 97	0.24 131	0.17 87	0.12 80	0.13 78	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 67	0.10 132	0.21 108	0.21 271	0.11 169	0.20 226	0.16 192	0.21 71	0.17 87	0.12 80	0.17 164	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 67	0.09 77	0.17 60	0.19 143	0.11 169	0.14 33	0.16 192	0.21 71	0.20 155	0.10 29	0.17 164	0.11 89	0.12 142	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 67	0.08 31	0.29 212	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.19 585

Foundation-i1b	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 88	0.15 145	0.25 148	0.16 61	0.14 141	0.15 127	0.17 216	0.12 142	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 113	0.08 31	0.22 123	0.15 5	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.24 131	0.25 247	0.14 141	0.22 238	0.17 216	0.12 142	0.19 158	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

BridgeDepth_RVC	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 88	0.10 8	0.20 56	0.14 36	0.09 12	0.10 29	0.09 25	0.12 142	0.13 12	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.05 62	0.06 95	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	0.13 113	0.08 31	0.19 83	0.19 143	0.16 456	0.12 16	0.15 145	0.18 30	0.18 107	0.11 50	0.10 29	0.13 132	0.12 142	0.23 233	0.19 338	0.08 280	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.21 597	0.06 137

zero-FE	0.16 203	0.08 31	0.81 581	0.19 143	0.18 502	0.12 16	0.15 145	0.19 39	0.19 126	0.10 29	0.10 29	0.13 132	0.12 142	0.21 203	0.19 338	0.08 280	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.19 585	0.06 137

3w_stereo	0.12 67	0.11 212	0.18 73	0.18 88	0.08 23	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.07 1	0.12 142	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

1w_stereo	0.12 67	0.08 31	0.14 8	0.18 88	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.25 148	0.21 175	0.13 110	0.16 146	0.08 4	0.12 142	0.16 89	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

S2M2_L	0.13 113	0.11 212	0.20 96	0.16 20	0.12 236	0.12 16	0.07 1	0.18 30	0.20 155	0.12 80	0.15 127	0.14 164	0.12 142	0.15 65	0.14 197	0.13 523	0.09 484	0.09 333	0.10 445	0.11 453	0.09 374
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 38	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.07 2	0.17 122	0.13 63	0.18 30	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.11 89	0.12 142	0.18 133	0.11 42	0.08 280	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.04 1

MM-Stereo_test3	0.17 221	0.12 270	0.29 212	0.23 396	0.14 364	0.19 184	0.22 442	0.39 356	0.36 394	0.16 190	0.24 261	0.17 216	0.12 142	0.19 158	0.14 197	0.07 122	0.07 361	0.08 240	0.06 143	0.09 337	0.06 137

tg	0.16 203	0.11 212	0.25 160	0.21 271	0.11 169	0.23 307	0.15 145	0.34 286	0.24 233	0.20 237	0.25 271	0.19 244	0.12 142	0.24 249	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.09 401	0.08 257	0.07 232

WCG-NET	0.14 152	0.09 77	0.23 136	0.18 88	0.08 23	0.18 149	0.17 238	0.21 71	0.28 287	0.18 227	0.21 225	0.15 184	0.12 142	0.18 133	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

model_zeroshot	0.17 221	0.11 212	0.39 347	0.20 217	0.12 236	0.24 328	0.15 145	0.34 286	0.22 191	0.30 378	0.20 210	0.22 277	0.12 142	0.24 249	0.14 197	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.07 232

WCG-NET（raft）	0.14 152	0.09 77	0.23 136	0.17 41	0.08 23	0.19 184	0.16 192	0.23 112	0.26 259	0.18 227	0.19 193	0.20 254	0.12 142	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 67	0.08 31	0.29 212	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.19 585

IGEV++	0.13 113	0.10 132	0.23 136	0.21 271	0.10 116	0.15 49	0.15 145	0.29 221	0.16 61	0.12 80	0.15 127	0.12 112	0.12 142	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 221	0.13 337	0.24 146	0.19 143	0.13 316	0.24 328	0.17 238	0.30 241	0.37 405	0.43 557	0.17 164	0.13 132	0.12 142	0.19 158	0.15 226	0.08 280	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.08 310

ff7	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

IGEVStereo-DCA	0.14 152	0.11 212	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.12 59	0.14 164	0.12 142	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

ffff	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

rrr	0.17 221	0.11 212	0.57 502	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.35 309	0.22 191	0.15 161	0.12 59	0.14 164	0.12 142	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

11t	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

LL-Strereo2	0.18 245	0.18 478	0.39 347	0.22 340	0.12 236	0.24 328	0.13 63	0.31 251	0.23 217	0.24 275	0.20 210	0.24 312	0.12 142	0.26 297	0.15 226	0.06 49	0.06 230	0.12 505	0.09 401	0.08 257	0.07 232

anonymousdsp	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.07 232

ProNet	0.14 152	0.12 270	0.25 160	0.19 143	0.11 169	0.19 184	0.19 331	0.27 183	0.20 155	0.14 141	0.13 78	0.13 132	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.07 232

CroCo-Stereo Lap2	0.15 188	0.15 419	0.28 198	0.25 489	0.18 502	0.11 12	0.19 331	0.28 205	0.21 175	0.13 110	0.16 146	0.15 184	0.12 142	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.07 361	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.07 232

ccc-4	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

IGEV-Stereo	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.07 232
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.16 203	0.09 77	0.31 237	0.21 271	0.11 169	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.27 270	0.26 297	0.16 146	0.22 277	0.12 142	0.26 297	0.18 305	0.06 49	0.04 2	0.08 240	0.08 298	0.06 95	0.06 137

test_1	0.16 203	0.09 77	0.31 237	0.21 271	0.11 169	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.27 270	0.25 285	0.16 146	0.22 277	0.12 142	0.26 297	0.18 305	0.06 49	0.04 2	0.08 240	0.08 298	0.06 95	0.06 137

CroCo-Stereo	0.14 152	0.13 337	0.24 146	0.25 489	0.11 169	0.11 12	0.18 284	0.32 263	0.23 217	0.12 80	0.12 59	0.18 228	0.12 142	0.14 31	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.06 137
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	0.16 203	0.12 270	0.26 169	0.21 271	0.11 169	0.20 226	0.17 238	0.32 263	0.23 217	0.20 237	0.25 271	0.18 228	0.12 142	0.20 178	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.09 401	0.08 257	0.07 232

TANstereo	0.15 188	0.09 77	0.28 198	0.16 20	0.08 23	0.25 346	0.14 97	0.23 112	0.28 287	0.24 275	0.30 317	0.16 205	0.12 142	0.17 107	0.13 160	0.08 280	0.07 361	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

XX-TBD	0.15 188	0.18 478	0.28 198	0.22 340	0.10 116	0.22 285	0.15 145	0.22 89	0.27 270	0.22 255	0.26 280	0.14 164	0.12 142	0.16 89	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137

test_xeample3	0.16 203	0.11 212	0.56 499	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.35 309	0.20 155	0.16 190	0.12 59	0.13 132	0.12 142	0.24 249	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.07 232

TS12	0.12 67	0.08 31	0.17 60	0.21 271	0.09 54	0.19 184	0.14 97	0.23 112	0.16 61	0.14 141	0.19 193	0.12 112	0.13 187	0.17 107	0.15 226	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-78k	0.13 113	0.11 212	0.44 411	0.21 271	0.08 23	0.14 33	0.14 97	0.21 71	0.16 61	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.13 187	0.18 133	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 67	0.13 337	0.28 198	0.20 217	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.20 56	0.16 61	0.11 50	0.14 113	0.09 25	0.13 187	0.18 133	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

aanet-new-32k	0.12 67	0.11 212	0.27 181	0.20 217	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.13 132	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 67	0.11 212	0.27 181	0.20 217	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.13 132	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 67	0.11 212	0.23 136	0.22 340	0.09 54	0.16 88	0.14 97	0.24 131	0.19 126	0.12 80	0.11 39	0.09 25	0.13 187	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 146	0.05 62	0.08 257	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 67	0.11 212	0.24 146	0.20 217	0.09 54	0.19 184	0.15 145	0.26 168	0.20 155	0.11 50	0.12 59	0.10 54	0.13 187	0.17 107	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 67	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.13 316	0.20 226	0.16 192	0.23 112	0.18 107	0.12 80	0.15 127	0.14 164	0.13 187	0.13 12	0.12 105	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

RT-Monster	0.15 188	0.08 31	0.21 108	0.17 41	0.14 364	0.20 226	0.11 17	0.29 221	0.32 341	0.24 275	0.22 238	0.17 216	0.13 187	0.18 133	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

PSi22	0.14 152	0.13 337	0.29 212	0.19 143	0.09 54	0.17 122	0.12 29	0.28 205	0.23 217	0.13 110	0.14 113	0.22 277	0.13 187	0.29 350	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 176	0.06 137

Foundation-i1c-attn	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 49	0.15 145	0.24 131	0.17 87	0.13 110	0.15 127	0.16 205	0.13 187	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1a	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 149	0.16 192	0.25 148	0.16 61	0.16 190	0.16 146	0.18 228	0.13 187	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1	0.13 113	0.07 4	0.16 43	0.17 41	0.11 169	0.17 122	0.16 192	0.32 263	0.22 191	0.15 161	0.17 164	0.20 254	0.13 187	0.14 31	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

NLSM3	0.13 113	0.10 132	0.17 60	0.21 271	0.13 316	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.24 233	0.11 50	0.15 127	0.12 112	0.13 187	0.17 107	0.15 226	0.05 9	0.05 39	0.08 240	0.08 298	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 8	0.09 77	0.14 8	0.19 143	0.07 2	0.16 88	0.12 29	0.16 14	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 164	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	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	0.18 245	0.10 132	0.65 538	0.20 217	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.34 286	0.19 126	0.28 317	0.22 238	0.27 354	0.13 187	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.06 137

GASTEREO	0.13 113	0.12 270	0.21 108	0.23 396	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.26 168	0.18 107	0.17 209	0.16 146	0.11 89	0.13 187	0.19 158	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.06 95	0.06 137

MSCF	0.13 113	0.12 270	0.21 108	0.22 340	0.10 116	0.16 88	0.15 145	0.26 168	0.18 107	0.17 209	0.16 146	0.11 89	0.13 187	0.18 133	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.06 95	0.06 137

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 113	0.14 384	0.19 83	0.26 523	0.09 54	0.15 49	0.13 63	0.22 89	0.18 107	0.12 80	0.11 39	0.10 54	0.13 187	0.21 203	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

AIO-test1	0.19 288	0.14 384	0.41 378	0.27 551	0.15 424	0.21 257	0.16 192	0.39 356	0.36 394	0.17 209	0.26 280	0.18 228	0.13 187	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.10 411	0.11 484	0.06 95	0.09 374

fffy	0.14 152	0.11 212	0.24 146	0.20 217	0.10 116	0.19 184	0.18 284	0.22 89	0.19 126	0.13 110	0.16 146	0.15 184	0.13 187	0.25 279	0.14 197	0.06 49	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.06 137

rvit_stereo_0081_aga	0.16 203	0.14 384	0.28 198	0.21 271	0.13 316	0.19 184	0.17 238	0.23 112	0.24 233	0.17 209	0.21 225	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.14 197	0.11 465	0.08 449	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.07 232

rvit_stereo_0080	0.15 188	0.13 337	0.25 160	0.19 143	0.13 316	0.15 49	0.20 384	0.28 205	0.24 233	0.15 161	0.17 164	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.15 226	0.11 465	0.08 449	0.08 240	0.08 298	0.10 405	0.07 232

trnet	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.15 5	0.07 2	0.21 257	0.12 29	0.24 131	0.24 233	0.16 190	0.21 225	0.15 184	0.13 187	0.18 133	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.05 34

MyStereo07	0.16 203	0.12 270	0.26 169	0.22 340	0.14 364	0.25 346	0.23 468	0.29 221	0.21 175	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.13 187	0.25 279	0.13 160	0.07 122	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.08 310

AE-Stereo	0.17 221	0.11 212	0.31 237	0.24 450	0.14 364	0.23 307	0.18 284	0.34 286	0.29 306	0.15 161	0.25 271	0.21 266	0.13 187	0.20 178	0.14 197	0.07 122	0.08 449	0.09 333	0.10 445	0.07 176	0.06 137

whm_eth	0.15 188	0.13 337	0.25 160	0.19 143	0.13 316	0.15 49	0.20 384	0.28 205	0.24 233	0.15 161	0.17 164	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.15 226	0.11 465	0.08 449	0.08 240	0.08 298	0.10 405	0.07 232

IGEV_Zeroshot_test	0.18 245	0.10 132	0.65 538	0.20 217	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.34 286	0.19 126	0.28 317	0.22 238	0.27 354	0.13 187	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.06 137

MIM_Stereo	0.18 245	0.12 270	0.38 331	0.20 217	0.11 169	0.17 122	0.14 97	0.35 309	0.25 247	0.27 305	0.35 385	0.23 298	0.13 187	0.27 317	0.16 253	0.06 49	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.06 137

GCAP-Stereo	0.14 152	0.14 384	0.33 262	0.20 217	0.09 54	0.21 257	0.10 8	0.26 168	0.20 155	0.18 227	0.19 193	0.15 184	0.13 187	0.17 107	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.06 137

LoS	0.14 152	0.08 31	0.27 181	0.16 20	0.09 54	0.22 285	0.14 97	0.26 168	0.26 259	0.15 161	0.18 184	0.18 228	0.13 187	0.22 223	0.14 197	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MC-Stereo	0.14 152	0.09 77	0.25 160	0.21 271	0.09 54	0.18 149	0.16 192	0.23 112	0.19 126	0.18 227	0.23 247	0.16 205	0.13 187	0.22 223	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

test_4	0.18 245	0.12 270	0.34 273	0.23 396	0.12 236	0.18 149	0.22 442	0.26 168	0.24 233	0.24 275	0.47 521	0.22 277	0.13 187	0.24 249	0.16 253	0.06 49	0.05 39	0.09 333	0.09 401	0.07 176	0.05 34

test_3	0.18 245	0.11 212	0.32 245	0.24 450	0.11 169	0.22 285	0.25 507	0.31 251	0.31 332	0.25 285	0.18 184	0.23 298	0.13 187	0.25 279	0.19 338	0.06 49	0.05 39	0.09 333	0.10 445	0.07 176	0.06 137

TRStereo	0.19 288	0.17 464	0.47 439	0.23 396	0.19 529	0.19 184	0.16 192	0.52 515	0.28 287	0.20 237	0.19 193	0.21 266	0.13 187	0.24 249	0.13 160	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.11 484	0.06 95	0.06 137

CREStereo	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.14 2	0.08 23	0.22 285	0.15 145	0.25 148	0.24 233	0.16 190	0.21 225	0.14 164	0.13 187	0.18 133	0.13 160	0.09 375	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137
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 67	0.11 212	0.25 160	0.21 271	0.08 23	0.13 22	0.14 97	0.25 148	0.21 175	0.12 80	0.15 127	0.09 25	0.14 223	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

Selective-IGEV-i16pc	0.33 525	0.10 132	1.71 660	0.21 271	0.14 364	0.74 630	0.31 565	0.42 394	0.41 459	0.21 248	0.32 341	0.26 344	0.14 223	0.71 564	0.19 338	0.14 548	0.10 514	0.08 240	0.09 401	0.11 453	0.11 468

NLMM1	0.19 288	0.12 270	0.16 43	0.23 396	0.18 502	0.24 328	0.20 384	0.59 587	0.65 605	0.18 227	0.17 164	0.13 132	0.14 223	0.25 279	0.18 305	0.08 280	0.09 484	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

FE-Mocha	0.16 203	0.10 132	0.33 262	0.19 143	0.13 316	0.19 184	0.15 145	0.35 309	0.22 191	0.24 275	0.24 261	0.20 254	0.14 223	0.17 107	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.06 137

DA	0.14 152	0.10 132	0.18 73	0.21 271	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.28 205	0.20 155	0.14 141	0.17 164	0.16 205	0.14 223	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

GGEV	0.14 152	0.10 132	0.18 73	0.21 271	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.28 205	0.20 155	0.14 141	0.17 164	0.16 205	0.14 223	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

FlowAnything_test	0.14 152	0.11 212	0.21 108	0.21 271	0.12 236	0.17 122	0.16 192	0.25 148	0.16 61	0.15 161	0.13 78	0.15 184	0.14 223	0.18 133	0.16 253	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.12 523	0.08 257	0.09 374

DilatedVolume-Stereo	0.14 152	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.09 54	0.21 257	0.14 97	0.24 131	0.21 175	0.21 248	0.21 225	0.15 184	0.14 223	0.23 233	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 221	0.10 132	0.39 347	0.23 396	0.11 169	0.20 226	0.22 442	0.33 278	0.29 306	0.22 255	0.21 225	0.15 184	0.14 223	0.23 233	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.06 137

rvit_stereo_0081	0.16 203	0.11 212	0.24 146	0.21 271	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.33 355	0.16 190	0.18 184	0.18 228	0.14 223	0.20 178	0.16 253	0.11 465	0.08 449	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.07 232

rvit_stereo_0082	0.16 203	0.11 212	0.24 146	0.21 271	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.33 355	0.16 190	0.18 184	0.18 228	0.14 223	0.20 178	0.16 253	0.11 465	0.08 449	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.07 232

MoCha-V2	0.13 113	0.08 31	0.26 169	0.23 396	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.26 168	0.16 61	0.15 161	0.15 127	0.13 132	0.14 223	0.20 178	0.11 42	0.06 49	0.07 361	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

RAFT-Test	0.17 221	0.10 132	0.38 331	0.19 143	0.12 236	0.25 346	0.17 238	0.33 278	0.23 217	0.23 261	0.29 304	0.27 354	0.14 223	0.20 178	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

AnonymousM	0.17 221	0.19 494	0.24 146	0.18 88	0.10 116	0.18 149	0.17 238	0.30 241	0.23 217	0.26 297	0.20 210	0.18 228	0.14 223	0.19 158	0.14 197	0.09 375	0.06 230	0.38 642	0.15 574	0.06 95	0.05 34

test-1	0.17 221	0.11 212	0.40 355	0.23 396	0.13 316	0.22 285	0.23 468	0.34 286	0.26 259	0.20 237	0.24 261	0.22 277	0.14 223	0.16 89	0.20 359	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.08 310

sCroCo_RVC	0.18 245	0.14 384	0.49 455	0.27 551	0.18 502	0.22 285	0.17 238	0.27 183	0.23 217	0.14 141	0.22 238	0.17 216	0.14 223	0.21 203	0.15 226	0.10 426	0.11 538	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

PMTNet	0.15 188	0.08 31	0.23 136	0.15 5	0.09 54	0.23 307	0.16 192	0.25 148	0.23 217	0.17 209	0.21 225	0.16 205	0.14 223	0.22 223	0.13 160	0.29 637	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137

R-Stereo Train	0.18 245	0.09 77	0.32 245	0.22 340	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.42 394	0.19 126	0.31 396	0.45 504	0.20 254	0.14 223	0.18 133	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

RAFT-Stereo	0.18 245	0.09 77	0.32 245	0.22 340	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.42 394	0.19 126	0.31 396	0.45 504	0.20 254	0.14 223	0.18 133	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new	0.13 113	0.11 212	0.30 222	0.20 217	0.13 316	0.20 226	0.14 97	0.23 112	0.16 61	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.15 242	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.06 137

Hybrid-DGEV-03	0.20 305	0.14 384	0.31 237	0.22 340	0.12 236	0.26 369	0.16 192	0.31 251	0.27 270	0.32 418	0.58 573	0.23 298	0.15 242	0.23 233	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.07 216	0.08 257	0.06 137

WQFJX1	0.18 245	0.10 132	0.16 43	0.23 396	0.17 480	0.24 328	0.19 331	0.58 581	0.52 564	0.16 190	0.16 146	0.14 164	0.15 242	0.26 297	0.17 282	0.08 280	0.09 484	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.06 137

NLSM1	0.17 221	0.10 132	0.17 60	0.21 271	0.18 502	0.25 346	0.17 238	0.47 446	0.40 447	0.16 190	0.21 225	0.13 132	0.15 242	0.21 203	0.18 305	0.08 280	0.09 484	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.06 137

water-stereo	0.13 113	0.08 31	0.20 96	0.19 143	0.10 116	0.17 122	0.14 97	0.25 148	0.19 126	0.17 209	0.23 247	0.15 184	0.15 242	0.12 5	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

xyz-stereo-finetune	0.16 203	0.12 270	0.23 136	0.16 20	0.08 23	0.23 307	0.20 384	0.29 221	0.31 332	0.19 233	0.22 238	0.19 244	0.15 242	0.29 350	0.20 359	0.06 49	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.06 95	0.06 137

EKT-Stereo	0.38 561	0.12 270	0.38 331	0.42 631	3.88 687	0.21 257	0.17 238	0.35 309	0.28 287	0.20 237	0.20 210	0.23 298	0.15 242	0.28 331	0.16 253	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.09 374

LoS_RVC	0.13 113	0.10 132	0.19 83	0.18 88	0.16 456	0.20 226	0.18 284	0.20 56	0.17 87	0.13 110	0.19 193	0.12 112	0.15 242	0.17 107	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.12 492

anonymousdsp2	0.17 221	0.10 132	0.28 198	0.20 217	0.11 169	0.25 346	0.17 238	0.41 380	0.31 332	0.23 261	0.23 247	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.08 257	0.07 232

CIPLG	0.21 326	0.21 521	0.55 495	0.23 396	0.15 424	0.25 346	0.20 384	0.35 309	0.29 306	0.31 396	0.33 364	0.22 277	0.15 242	0.26 297	0.20 359	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.08 310

IPLGR_C	0.21 326	0.22 535	0.60 515	0.23 396	0.15 424	0.24 328	0.20 384	0.35 309	0.29 306	0.31 396	0.32 341	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.20 359	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.08 310

ACRE	0.21 326	0.20 507	0.62 526	0.23 396	0.15 424	0.24 328	0.20 384	0.35 309	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.20 359	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.08 310

Pruner-Stereo	0.19 288	0.11 212	0.34 273	0.29 575	0.12 236	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.29 306	0.33 431	0.32 341	0.25 322	0.15 242	0.24 249	0.21 386	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.09 374

cross-raft	0.17 221	0.12 270	0.41 378	0.23 396	0.10 116	0.20 226	0.24 490	0.33 278	0.23 217	0.23 261	0.28 292	0.29 381	0.15 242	0.17 107	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

raft+_RVC	0.18 245	0.14 384	0.32 245	0.21 271	0.15 424	0.21 257	0.16 192	0.38 344	0.34 365	0.21 248	0.28 292	0.20 254	0.15 242	0.24 249	0.19 338	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.08 310

RALCasStereoNet	0.18 245	0.15 419	0.33 262	0.21 271	0.14 364	0.21 257	0.18 284	0.31 251	0.25 247	0.21 248	0.29 304	0.22 277	0.15 242	0.27 317	0.17 282	0.08 280	0.10 514	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.09 374

RALAANet	0.19 288	0.18 478	0.37 312	0.23 396	0.14 364	0.23 307	0.13 63	0.37 338	0.29 306	0.28 317	0.26 280	0.25 322	0.15 242	0.26 297	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.06 137

GMStereo	0.19 288	0.25 553	0.40 355	0.21 271	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.29 221	0.40 447	0.25 285	0.23 247	0.16 205	0.15 242	0.25 279	0.19 338	0.09 375	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.10 405	0.08 310
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 221	0.10 132	0.40 355	0.20 217	0.11 169	0.20 226	0.15 145	0.36 328	0.30 319	0.23 261	0.21 225	0.26 344	0.15 242	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 221	0.10 132	0.37 312	0.20 217	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.32 263	0.28 287	0.23 261	0.23 247	0.27 354	0.15 242	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

WQFJA1	0.18 245	0.10 132	0.16 43	0.22 340	0.18 502	0.25 346	0.19 331	0.51 496	0.51 555	0.15 161	0.17 164	0.15 184	0.16 262	0.20 178	0.20 359	0.07 122	0.09 484	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

WQFJX	0.18 245	0.10 132	0.17 60	0.22 340	0.18 502	0.25 346	0.18 284	0.53 527	0.45 502	0.17 209	0.16 146	0.14 164	0.16 262	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.08 449	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.07 232

NLMM	0.18 245	0.10 132	0.16 43	0.22 340	0.18 502	0.25 346	0.19 331	0.51 496	0.51 555	0.15 161	0.17 164	0.15 184	0.16 262	0.20 178	0.20 359	0.07 122	0.09 484	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

NLCSM	0.19 288	0.12 270	0.18 73	0.24 450	0.19 529	0.24 328	0.21 415	0.42 394	0.40 447	0.19 233	0.18 184	0.14 164	0.16 262	0.47 447	0.19 338	0.08 280	0.09 484	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.07 232

castereo	0.14 152	0.10 132	0.19 83	0.18 88	0.10 116	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.13 110	0.18 184	0.16 205	0.16 262	0.15 65	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

rvit_stereo_0083	0.16 203	0.12 270	0.26 169	0.21 271	0.13 316	0.17 122	0.17 238	0.22 89	0.34 365	0.16 190	0.21 225	0.19 244	0.16 262	0.21 203	0.16 253	0.11 465	0.10 514	0.10 411	0.08 298	0.09 337	0.07 232

rvit_stereo_ft	0.17 221	0.14 384	0.30 222	0.25 489	0.14 364	0.17 122	0.21 415	0.28 205	0.26 259	0.16 190	0.19 193	0.20 254	0.16 262	0.22 223	0.17 282	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.07 232

tt1	0.18 245	0.14 384	0.35 283	0.23 396	0.11 169	0.30 439	0.19 331	0.35 309	0.44 490	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.16 262	0.27 317	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.08 310

plain	0.17 221	0.13 337	0.43 401	0.21 271	0.13 316	0.16 88	0.17 238	0.27 183	0.22 191	0.16 190	0.26 280	0.13 132	0.16 262	0.27 317	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.07 216	0.10 405	0.07 232

StereoVision	0.22 361	0.18 478	0.37 312	0.27 551	0.17 480	0.23 307	0.22 442	0.38 344	0.31 332	0.20 237	0.51 539	0.22 277	0.16 262	0.28 331	0.18 305	0.11 465	0.12 556	0.13 526	0.13 551	0.10 405	0.07 232

MIF-Stereo (partial)	0.16 203	0.10 132	0.34 273	0.21 271	0.15 424	0.15 49	0.13 63	0.28 205	0.25 247	0.17 209	0.26 280	0.15 184	0.16 262	0.25 279	0.17 282	0.09 375	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.09 337	0.08 310

AEACV	0.13 113	0.09 77	0.23 136	0.18 88	0.19 529	0.19 184	0.16 192	0.23 112	0.14 36	0.13 110	0.17 164	0.13 132	0.16 262	0.16 89	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.06 137

Any-RAFT	0.17 221	0.08 31	0.31 237	0.19 143	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.42 394	0.30 319	0.24 275	0.27 286	0.27 354	0.16 262	0.21 203	0.12 105	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

DCRE	0.20 305	0.13 337	0.40 355	0.21 271	0.15 424	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.22 255	0.80 620	0.23 298	0.16 262	0.23 233	0.15 226	0.07 122	0.07 361	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.06 137

knoymous	0.17 221	0.09 77	0.32 245	0.17 41	0.11 169	0.21 257	0.17 238	0.32 263	0.23 217	0.23 261	0.28 292	0.27 354	0.16 262	0.23 233	0.16 253	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.06 143	0.09 337	0.09 374

DisPM	0.19 288	0.10 132	0.35 283	0.23 396	0.13 316	0.18 149	0.20 384	0.29 221	0.29 306	0.33 431	0.34 374	0.23 298	0.16 262	0.33 387	0.16 253	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.11 468

RAFT+CT+SA	0.21 326	0.18 478	0.33 262	0.25 489	0.18 502	0.23 307	0.29 549	0.40 368	0.36 394	0.24 275	0.38 419	0.18 228	0.16 262	0.32 380	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.12 523	0.09 337	0.09 374

dd	0.22 361	0.26 564	0.40 355	0.22 340	0.12 236	0.25 346	0.21 415	0.32 263	0.44 490	0.29 346	0.28 292	0.25 322	0.16 262	0.30 366	0.25 448	0.12 504	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.11 453	0.09 374

PFNet+	0.20 305	0.10 132	0.37 312	0.21 271	0.12 236	0.17 122	0.19 331	0.29 221	0.34 365	0.33 431	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.32 380	0.17 282	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.08 257	0.12 492

NF-Stereo	0.20 305	0.10 132	0.35 283	0.24 450	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 341	0.28 317	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 464	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.13 509

OCTAStereo	0.20 305	0.10 132	0.35 283	0.24 450	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 341	0.28 317	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 464	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.13 509

PSM-softLoss	0.21 326	0.10 132	0.39 347	0.24 450	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.38 344	0.26 259	0.29 346	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.52 470	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 411	0.09 401	0.08 257	0.12 492

KMStereo	0.21 326	0.10 132	0.39 347	0.24 450	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.38 344	0.26 259	0.29 346	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.52 470	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 411	0.09 401	0.08 257	0.12 492

RE-Stereo	0.20 305	0.10 132	0.35 283	0.24 450	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 341	0.28 317	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 464	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.13 509

TVStereo	0.20 305	0.10 132	0.35 283	0.24 450	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 341	0.28 317	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 464	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.13 509

RAFT-345	0.21 326	0.10 132	0.46 431	0.22 340	0.11 169	0.20 226	0.16 192	0.26 168	0.25 247	0.27 305	0.66 599	0.21 266	0.16 262	0.55 485	0.21 386	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.06 137

rafts_anoy	0.18 245	0.15 419	0.35 283	0.22 340	0.14 364	0.19 184	0.17 238	0.32 263	0.30 319	0.23 261	0.25 271	0.20 254	0.16 262	0.22 223	0.19 338	0.08 280	0.07 361	0.10 411	0.12 523	0.09 337	0.08 310

sAnonymous2	0.20 305	0.21 521	0.58 507	0.24 450	0.17 480	0.22 285	0.19 331	0.34 286	0.28 287	0.17 209	0.19 193	0.17 216	0.16 262	0.17 107	0.14 197	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.23 607	0.17 565

CroCo_RVC	0.20 305	0.21 521	0.58 507	0.24 450	0.17 480	0.22 285	0.19 331	0.34 286	0.28 287	0.17 209	0.19 193	0.17 216	0.16 262	0.17 107	0.14 197	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.23 607	0.17 565

EAI-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.33 262	0.21 271	0.12 236	0.30 439	0.46 628	0.46 437	0.20 155	0.25 285	0.50 533	0.17 216	0.16 262	0.24 249	0.23 427	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.10 445	0.06 95	0.07 232

Selective-IGEV-i1	0.21 326	0.10 132	0.31 237	0.23 396	0.13 316	0.31 455	0.22 442	0.46 437	0.42 467	0.27 305	0.32 341	0.33 424	0.17 292	0.25 279	0.19 338	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.09 374

depthmonostereo	0.14 152	0.09 77	0.19 83	0.19 143	0.08 23	0.20 226	0.15 145	0.27 183	0.23 217	0.16 190	0.18 184	0.14 164	0.17 292	0.19 158	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.05 34

DFGA-Net	0.23 378	0.24 548	0.49 455	0.22 340	0.15 424	0.25 346	0.17 238	0.39 356	0.39 429	0.29 346	0.31 332	0.21 266	0.17 292	0.59 513	0.28 473	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.08 310

rvit_0105_6	0.19 288	0.14 384	0.34 273	0.23 396	0.14 364	0.18 149	0.20 384	0.29 221	0.37 405	0.18 227	0.22 238	0.23 298	0.17 292	0.26 297	0.17 282	0.15 563	0.13 568	0.13 526	0.11 484	0.11 453	0.08 310

GCST	0.47 597	0.60 646	0.57 502	1.04 671	0.48 645	0.38 526	0.11 17	0.40 368	0.32 341	0.41 541	0.34 374	0.29 381	0.17 292	0.46 443	0.19 338	0.69 661	0.42 656	0.79 666	0.62 669	0.62 654	0.46 651

GMStereo_Zeroshot	0.24 409	0.21 521	0.45 423	0.26 523	0.13 316	0.28 399	0.15 145	0.39 356	0.35 381	0.37 492	0.43 481	0.40 493	0.17 292	0.34 394	0.20 359	0.12 504	0.07 361	0.13 526	0.07 216	0.16 546	0.09 374

RCA-Stereo	0.16 203	0.09 77	0.25 160	0.20 217	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.36 328	0.35 381	0.20 237	0.25 271	0.17 216	0.17 292	0.18 133	0.14 197	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

RAFT_CTSACE	0.21 326	0.16 445	0.41 378	0.25 489	0.15 424	0.22 285	0.24 490	0.32 263	0.28 287	0.33 431	0.51 539	0.29 381	0.17 292	0.32 380	0.13 160	0.06 49	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.06 137

IPLG	0.21 326	0.15 419	0.53 486	0.21 271	0.12 236	0.28 399	0.17 238	0.42 394	0.30 319	0.33 431	0.32 341	0.15 184	0.17 292	0.50 459	0.21 386	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

GMOStereo	0.18 245	0.14 384	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.20 226	0.27 526	0.26 168	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.05 34

error version	0.18 245	0.14 384	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.20 226	0.27 526	0.26 168	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.05 34

test-v	0.18 245	0.14 384	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.20 226	0.27 526	0.26 168	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.05 34

Patchmatch Stereo++	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.26 297	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310
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	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.16 192	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

ROB_FTStereo	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.28 292	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

HUI-Stereo	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.28 292	0.25 322	0.17 292	0.22 223	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

iGMRVC	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.27 317	0.17 282	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

RAFT-RH_RVC	0.25 437	0.11 212	0.45 423	0.21 271	0.12 236	0.25 346	0.14 97	0.27 183	0.27 270	0.38 507	1.15 645	0.23 298	0.17 292	0.57 500	0.24 438	0.07 122	0.05 39	0.10 411	0.07 216	0.06 95	0.07 232

iRAFT	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.26 297	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

CRE-IMP	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.11 169	0.24 328	0.17 238	0.29 221	0.21 175	0.27 305	0.26 280	0.24 312	0.17 292	0.23 233	0.18 305	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.07 216	0.10 405	0.10 431

test-2	0.18 245	0.14 384	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.20 226	0.27 526	0.26 168	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.05 34

s12784h	0.17 221	0.09 77	0.26 169	0.18 88	0.07 2	0.32 467	0.19 331	0.37 338	0.32 341	0.23 261	0.25 271	0.18 228	0.17 292	0.25 279	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.05 34

raftrobust	0.16 203	0.13 337	0.29 212	0.22 340	0.15 424	0.19 184	0.13 63	0.32 263	0.26 259	0.26 297	0.20 210	0.19 244	0.17 292	0.21 203	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.07 232

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 221	0.14 384	0.32 245	0.20 217	0.09 54	0.19 184	0.17 238	0.32 263	0.30 319	0.25 285	0.33 364	0.20 254	0.17 292	0.19 158	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.05 34

AFF-stereo	0.18 245	0.15 419	0.32 245	0.21 271	0.10 116	0.18 149	0.18 284	0.33 278	0.27 270	0.25 285	0.37 404	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.05 34

DIP-Stereo	0.18 245	0.12 270	0.33 262	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.12 29	0.42 394	0.25 247	0.27 305	0.32 341	0.21 266	0.17 292	0.25 279	0.20 359	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.08 310
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Reg-Stereo(zero)	0.16 203	0.07 4	0.36 303	0.19 143	0.10 116	0.19 184	0.14 97	0.28 205	0.24 233	0.22 255	0.20 210	0.24 312	0.18 318	0.21 203	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.06 137

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 437	0.14 384	0.95 611	0.21 271	0.27 607	0.20 226	0.19 331	0.48 459	0.25 247	0.26 297	0.55 561	0.34 433	0.18 318	0.25 279	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.12 523	0.12 490	0.12 492

MyStereo8	0.22 361	0.15 419	0.63 529	0.21 271	0.17 480	0.31 455	0.16 192	0.36 328	0.32 341	0.28 317	0.36 395	0.25 322	0.18 318	0.25 279	0.28 473	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.10 405	0.12 492

MyStereo06	0.20 305	0.12 270	0.57 502	0.21 271	0.14 364	0.25 346	0.23 468	0.40 368	0.21 175	0.30 378	0.24 261	0.31 407	0.18 318	0.22 223	0.18 305	0.07 122	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.08 310

ACVNet-DCA	0.18 245	0.14 384	0.38 331	0.23 396	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.41 380	0.27 270	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.09 337	0.09 374

1test111	0.19 288	0.14 384	0.38 331	0.23 396	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.41 380	0.27 270	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.34 394	0.22 406	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.09 337	0.09 374

cc1	0.18 245	0.14 384	0.38 331	0.23 396	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.35 309	0.47 525	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.08 310

HH	0.18 245	0.12 270	0.55 495	0.22 340	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.34 286	0.19 126	0.20 237	0.24 261	0.34 433	0.18 318	0.29 350	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.06 137

HanStereo	0.18 245	0.12 270	0.55 495	0.22 340	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.34 286	0.19 126	0.20 237	0.24 261	0.34 433	0.18 318	0.29 350	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.06 137

Selective-RAFT	0.17 221	0.12 270	0.30 222	0.24 450	0.10 116	0.29 421	0.15 145	0.32 263	0.31 332	0.17 209	0.17 164	0.21 266	0.18 318	0.28 331	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.06 137

NRIStereo	0.18 245	0.11 212	0.35 283	0.23 396	0.11 169	0.24 328	0.20 384	0.29 221	0.26 259	0.26 297	0.25 271	0.25 322	0.18 318	0.34 394	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.08 310

PSM-adaLoss	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.16 192	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.18 318	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

RAFT-IKP	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.18 318	0.25 279	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

Anonymous3	0.23 378	0.18 478	0.63 529	0.27 551	0.18 502	0.41 545	0.23 468	0.43 408	0.35 381	0.23 261	0.27 286	0.20 254	0.18 318	0.27 317	0.18 305	0.12 504	0.11 538	0.10 411	0.10 445	0.11 453	0.12 492

TestStereo	0.21 326	0.19 494	0.40 355	0.25 489	0.10 116	0.22 285	0.21 415	0.31 251	0.31 332	0.23 261	0.34 374	0.22 277	0.18 318	0.62 532	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.07 216	0.11 453	0.06 137

rvit_0105_5	0.21 326	0.15 419	0.38 331	0.23 396	0.13 316	0.22 285	0.24 490	0.36 328	0.39 429	0.21 248	0.23 247	0.26 344	0.19 333	0.26 297	0.19 338	0.15 563	0.13 568	0.12 505	0.12 523	0.10 405	0.09 374

rvit_0105_4	0.20 305	0.15 419	0.38 331	0.23 396	0.14 364	0.20 226	0.22 442	0.33 278	0.39 429	0.19 233	0.24 261	0.25 322	0.19 333	0.27 317	0.17 282	0.16 579	0.13 568	0.13 526	0.11 484	0.11 453	0.08 310

Sa-1000	0.22 361	0.15 419	0.35 283	0.23 396	0.13 316	0.28 399	0.23 468	0.47 446	0.39 429	0.30 378	0.50 533	0.26 344	0.19 333	0.33 387	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.10 411	0.11 484	0.08 257	0.06 137

UDGNet	0.23 378	0.31 595	0.38 331	0.24 450	0.14 364	0.24 328	0.18 284	0.32 263	0.43 475	0.29 346	0.28 292	0.24 312	0.19 333	0.29 350	0.20 359	0.15 563	0.07 361	0.21 607	0.11 484	0.14 524	0.10 431

IPLGR	0.21 326	0.13 337	0.61 518	0.21 271	0.11 169	0.25 346	0.18 284	0.41 380	0.37 405	0.28 317	0.27 286	0.21 266	0.19 333	0.37 412	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

GANet-ADL	0.21 326	0.12 270	0.45 423	0.23 396	0.14 364	0.29 421	0.19 331	0.46 437	0.35 381	0.25 285	0.32 341	0.32 417	0.19 333	0.24 249	0.20 359	0.10 426	0.07 361	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.10 431

OMP-Stereo	0.23 378	0.14 384	0.35 283	0.29 575	0.13 316	0.21 257	0.16 192	0.37 338	0.33 355	0.34 451	0.30 317	0.34 433	0.19 333	0.70 561	0.24 438	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.07 216	0.07 176	0.06 137

PFNet	0.23 378	0.10 132	0.57 502	0.24 450	0.14 364	0.22 285	0.19 331	0.39 356	0.33 355	0.35 468	0.32 341	0.27 354	0.19 333	0.64 540	0.22 406	0.09 375	0.05 39	0.09 333	0.07 216	0.08 257	0.07 232

ARAFT	0.24 409	0.21 521	0.78 568	0.22 340	0.12 236	0.29 421	0.24 490	0.43 408	0.32 341	0.33 431	0.28 292	0.28 370	0.19 333	0.49 455	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.12 505	0.11 484	0.09 337	0.06 137

IGEV_i1	0.21 326	0.11 212	0.43 401	0.22 340	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.43 408	0.30 319	0.29 346	0.30 317	0.31 407	0.20 342	0.33 387	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.08 310

rvit_stereo_0075_2	0.24 409	0.17 464	0.50 466	0.26 523	0.22 572	0.22 285	0.15 145	0.40 368	0.35 381	0.27 305	0.37 404	0.29 381	0.20 342	0.28 331	0.19 338	0.17 590	0.12 556	0.19 601	0.12 523	0.13 506	0.13 509

H2IRNET	0.18 245	0.13 337	0.35 283	0.21 271	0.12 236	0.20 226	0.15 145	0.27 183	0.30 319	0.17 209	0.31 332	0.25 322	0.20 342	0.24 249	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.10 445	0.09 337	0.06 137

BUS	0.23 378	0.12 270	0.28 198	0.25 489	0.14 364	0.43 561	0.17 238	0.56 562	0.34 365	0.34 451	0.35 385	0.32 417	0.20 342	0.26 297	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.09 337	0.09 374

NINENet	0.25 437	0.15 419	0.37 312	0.23 396	0.16 456	0.43 561	0.17 238	0.60 596	0.46 520	0.32 418	0.37 404	0.32 417	0.20 342	0.42 431	0.21 386	0.10 426	0.10 514	0.12 505	0.08 298	0.11 453	0.10 431

iRaft-Stereo_20w	0.19 288	0.10 132	0.46 431	0.19 143	0.13 316	0.25 346	0.19 331	0.52 515	0.19 126	0.29 346	0.21 225	0.22 277	0.20 342	0.28 331	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.08 257	0.08 310

GwcNet-ADL	0.22 361	0.14 384	0.58 507	0.24 450	0.13 316	0.22 285	0.23 468	0.49 469	0.40 447	0.27 305	0.29 304	0.30 397	0.20 342	0.26 297	0.23 427	0.09 375	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.09 337	0.09 374

DN-CSS_ROB	0.22 361	0.25 553	0.47 439	0.24 450	0.14 364	0.25 346	0.12 29	0.40 368	0.33 355	0.29 346	0.42 468	0.22 277	0.20 342	0.33 387	0.19 338	0.07 122	0.06 230	0.11 467	0.11 484	0.11 453	0.07 232

Selective-IGEV-i16pb	0.39 566	0.12 270	2.18 664	0.21 271	0.15 424	0.68 624	0.32 573	0.56 562	0.57 585	0.25 285	0.44 492	0.33 424	0.21 350	0.80 600	0.25 448	0.14 548	0.10 514	0.09 333	0.10 445	0.12 490	0.13 509

LiteMatch	0.12 67	0.13 337	0.15 22	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.17 238	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.21 350	0.14 31	0.22 406	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.07 232

Lsterematch	0.18 245	0.13 337	0.33 262	0.19 143	0.10 116	0.23 307	0.17 238	0.25 148	0.32 341	0.28 317	0.37 404	0.24 312	0.21 350	0.23 233	0.22 406	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.07 232

DDVS	0.25 437	0.15 419	0.39 347	0.24 450	0.17 480	0.34 492	0.21 415	0.41 380	0.30 319	0.33 431	0.41 451	0.48 545	0.21 350	0.52 470	0.27 468	0.11 465	0.09 484	0.11 467	0.09 401	0.13 506	0.14 531

rvit_0105_3	0.23 378	0.17 464	0.40 355	0.25 489	0.15 424	0.24 328	0.28 542	0.38 344	0.41 459	0.25 285	0.25 271	0.28 370	0.21 350	0.28 331	0.20 359	0.15 563	0.13 568	0.14 553	0.15 574	0.10 405	0.09 374

TestStereo1	0.21 326	0.16 445	0.32 245	0.26 523	0.13 316	0.26 369	0.27 526	0.40 368	0.36 394	0.29 346	0.39 432	0.22 277	0.21 350	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.07 232

SA-5K	0.21 326	0.16 445	0.32 245	0.26 523	0.13 316	0.26 369	0.27 526	0.40 368	0.36 394	0.29 346	0.39 432	0.22 277	0.21 350	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.07 232

dad	0.28 482	0.31 595	0.44 411	0.21 271	0.14 364	0.30 439	0.20 384	0.33 278	0.49 543	0.44 564	0.44 492	0.45 529	0.21 350	0.41 428	0.26 462	0.20 610	0.11 538	0.20 605	0.11 484	0.14 524	0.10 431

HHNet	0.22 361	0.12 270	0.52 482	0.18 88	0.18 502	0.20 226	0.20 384	0.34 286	0.31 332	0.32 418	0.59 576	0.20 254	0.21 350	0.24 249	0.31 501	0.08 280	0.05 39	0.09 333	0.07 216	0.08 257	0.11 468

IIG-Stereo	0.23 378	0.13 337	0.35 283	0.29 575	0.12 236	0.23 307	0.14 97	0.38 344	0.31 332	0.34 451	0.37 404	0.33 424	0.21 350	0.70 561	0.26 462	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.07 216	0.07 176	0.06 137

GMM-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.43 401	0.23 396	0.13 316	0.24 328	0.25 507	0.37 338	0.27 270	0.30 378	0.45 504	0.27 354	0.21 350	0.31 373	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.10 411	0.09 401	0.08 257	0.19 585

111	0.20 305	0.17 464	0.40 355	0.18 88	0.09 54	0.24 328	0.17 238	0.41 380	0.45 502	0.23 261	0.29 304	0.29 381	0.21 350	0.24 249	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.08 310

SFCPSM	0.22 361	0.10 132	0.51 476	0.21 271	0.14 364	0.34 492	0.22 442	0.55 546	0.39 429	0.29 346	0.32 341	0.23 298	0.21 350	0.27 317	0.19 338	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.08 310

HITNet	0.20 305	0.17 464	0.43 401	0.19 143	0.08 23	0.27 379	0.14 97	0.42 394	0.30 319	0.29 346	0.32 341	0.27 354	0.21 350	0.28 331	0.25 448	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.06 137
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	0.24 409	0.16 445	0.37 312	0.24 450	0.12 236	0.32 467	0.17 238	0.54 536	0.42 467	0.33 431	0.38 419	0.35 447	0.21 350	0.30 366	0.22 406	0.14 548	0.06 230	0.13 526	0.08 298	0.11 453	0.08 310
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	0.22 361	0.16 445	0.44 411	0.21 271	0.08 23	0.29 421	0.19 331	0.38 344	0.37 405	0.38 507	0.44 492	0.31 407	0.21 350	0.41 428	0.24 438	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

MultiAttention	1.02 657	0.13 337	0.43 401	0.35 615	0.43 638	5.36 684	1.71 685	0.69 632	0.53 569	0.36 484	0.63 594	0.55 580	0.22 366	7.60 692	0.43 558	0.09 375	0.06 230	0.14 553	0.24 622	0.26 619	0.30 633

G2L-ROB	0.23 378	0.15 419	0.41 378	0.19 143	0.12 236	0.27 379	0.21 415	0.47 446	0.33 355	0.34 451	0.31 332	0.41 500	0.22 366	0.49 455	0.26 462	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.10 431

xyz-stereo-finetune2	0.17 221	0.11 212	0.26 169	0.16 20	0.09 54	0.27 379	0.19 331	0.27 183	0.20 155	0.22 255	0.28 292	0.21 266	0.22 366	0.37 412	0.22 406	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.06 95	0.07 232

G2L-Stereo	0.25 437	0.16 445	0.47 439	0.22 340	0.14 364	0.25 346	0.18 284	0.46 437	0.35 381	0.33 431	0.37 404	0.40 493	0.22 366	0.60 517	0.30 493	0.10 426	0.09 484	0.10 411	0.08 298	0.09 337	0.09 374

UGAM	0.26 454	0.14 384	0.45 423	0.25 489	0.12 236	0.23 307	0.25 507	0.32 263	0.41 459	0.31 396	0.42 468	0.41 500	0.22 366	0.92 623	0.22 406	0.08 280	0.06 230	0.14 553	0.12 523	0.10 405	0.07 232

test_sample3	0.23 378	0.12 270	0.43 401	0.19 143	0.12 236	0.32 467	0.20 384	0.50 479	0.34 365	0.31 396	0.33 364	0.29 381	0.22 366	0.53 477	0.22 406	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.10 405	0.10 431

MyStereo05	0.23 378	0.12 270	0.57 502	0.21 271	0.14 364	0.25 346	0.23 468	0.48 459	0.52 564	0.31 396	0.23 247	0.25 322	0.22 366	0.30 366	0.21 386	0.07 122	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.08 310

CoDeX	0.23 378	0.12 270	0.46 431	0.21 271	0.14 364	0.29 421	0.21 415	0.53 527	0.41 459	0.29 346	0.35 385	0.29 381	0.22 366	0.48 450	0.19 338	0.09 375	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.07 232

CFNet_ucs	0.24 409	0.13 337	0.50 466	0.20 217	0.15 424	0.28 399	0.17 238	0.49 469	0.45 502	0.32 418	0.42 468	0.39 478	0.22 366	0.31 373	0.21 386	0.11 465	0.08 449	0.12 505	0.09 401	0.12 490	0.11 468

DCANet-4	0.19 288	0.10 132	0.52 482	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.36 328	0.39 429	0.29 346	0.30 317	0.17 216	0.22 366	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

test_5	0.23 378	0.19 494	0.38 331	0.26 523	0.18 502	0.25 346	0.29 549	0.40 368	0.37 405	0.29 346	0.40 443	0.25 322	0.22 366	0.34 394	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.10 431

RAFT	0.21 326	0.17 464	0.32 245	0.24 450	0.12 236	0.25 346	0.27 526	0.35 309	0.28 287	0.33 431	0.33 364	0.38 466	0.22 366	0.29 350	0.17 282	0.08 280	0.08 449	0.11 467	0.10 445	0.10 405	0.06 137

HCRNet	0.24 409	0.25 553	0.33 262	0.34 606	0.16 456	0.27 379	0.18 284	0.43 408	0.35 381	0.30 378	0.35 385	0.32 417	0.22 366	0.44 437	0.20 359	0.13 523	0.08 449	0.13 526	0.11 484	0.10 405	0.09 374

iResNet	0.24 409	0.18 478	0.61 518	0.25 489	0.11 169	0.29 421	0.21 415	0.42 394	0.43 475	0.33 431	0.43 481	0.27 354	0.22 366	0.34 394	0.26 462	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.07 232

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 378	0.13 337	0.83 588	0.20 217	0.21 556	0.23 307	0.17 238	0.48 459	0.27 270	0.23 261	0.29 304	0.39 478	0.23 380	0.25 279	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.11 484	0.11 453	0.10 431

test_sample5	0.24 409	0.13 337	0.42 388	0.21 271	0.12 236	0.30 439	0.21 415	0.50 479	0.34 365	0.32 418	0.41 451	0.29 381	0.23 380	0.55 485	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.10 411	0.09 401	0.11 453	0.10 431

test_sample4	0.24 409	0.13 337	0.43 401	0.20 217	0.12 236	0.32 467	0.21 415	0.51 496	0.34 365	0.31 396	0.37 404	0.28 370	0.23 380	0.53 477	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.10 411	0.09 401	0.11 453	0.10 431

MyStereo04	0.23 378	0.12 270	0.55 495	0.22 340	0.14 364	0.25 346	0.23 468	0.49 469	0.52 564	0.28 317	0.23 247	0.27 354	0.23 380	0.30 366	0.22 406	0.07 122	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.08 310

11t1	0.18 245	0.10 132	0.30 222	0.20 217	0.11 169	0.27 379	0.17 238	0.35 309	0.23 217	0.25 285	0.23 247	0.23 298	0.23 380	0.25 279	0.18 305	0.09 375	0.07 361	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.09 374

DualNet	0.24 409	0.13 337	0.42 388	0.21 271	0.12 236	0.30 439	0.21 415	0.50 479	0.34 365	0.33 431	0.43 481	0.29 381	0.23 380	0.55 485	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.10 411	0.09 401	0.11 453	0.10 431

ffm	0.22 361	0.12 270	0.42 388	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.20 384	0.35 309	0.44 490	0.30 378	0.42 468	0.34 433	0.23 380	0.27 317	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.11 467	0.10 445	0.08 257	0.08 310

ff1	0.29 493	0.12 270	0.42 388	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.20 384	0.35 309	0.44 490	0.30 378	0.42 468	0.34 433	0.23 380	0.81 604	1.08 642	0.08 280	0.05 39	0.11 467	0.10 445	0.08 257	0.08 310

mmx	0.31 507	0.12 270	0.42 388	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.20 384	0.55 546	0.45 502	0.30 378	0.42 468	0.34 433	0.23 380	0.81 604	1.08 642	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.11 453	0.10 431

xxx	0.31 507	0.12 270	0.42 388	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.20 384	0.55 546	0.45 502	0.30 378	0.42 468	0.34 433	0.23 380	0.81 604	1.08 642	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.11 453	0.10 431

raft_robust	0.22 361	0.17 464	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.23 307	0.22 442	0.49 469	0.48 534	0.32 418	0.32 341	0.26 344	0.23 380	0.53 477	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.10 445	0.08 257	0.06 137

SA	0.22 361	0.16 445	0.36 303	0.23 396	0.13 316	0.24 328	0.23 468	0.45 426	0.40 447	0.27 305	0.44 492	0.23 298	0.23 380	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.10 411	0.11 484	0.08 257	0.06 137

iRaft-Stereo_5w	0.23 378	0.18 478	0.44 411	0.22 340	0.13 316	0.19 184	0.19 331	0.37 338	0.32 341	0.28 317	0.37 404	0.34 433	0.23 380	0.65 547	0.27 468	0.06 49	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.08 310

CFNet_pseudo	0.23 378	0.13 337	0.47 439	0.19 143	0.13 316	0.26 369	0.16 192	0.44 416	0.44 490	0.29 346	0.37 404	0.38 466	0.23 380	0.29 350	0.21 386	0.09 375	0.06 230	0.11 467	0.08 298	0.11 453	0.09 374

GES	0.22 361	0.12 270	0.42 388	0.20 217	0.14 364	0.27 379	0.19 331	0.49 469	0.33 355	0.30 378	0.36 395	0.25 322	0.23 380	0.29 350	0.22 406	0.10 426	0.08 449	0.08 240	0.07 216	0.10 405	0.11 468

DCANet	0.18 245	0.13 337	0.40 355	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.34 286	0.39 429	0.29 346	0.31 332	0.18 228	0.23 380	0.20 178	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.07 232

FENet	0.21 326	0.11 212	0.45 423	0.21 271	0.12 236	0.26 369	0.17 238	0.41 380	0.35 381	0.30 378	0.31 332	0.29 381	0.23 380	0.26 297	0.23 427	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

ccs_rob	0.23 378	0.13 337	0.47 439	0.20 217	0.13 316	0.26 369	0.17 238	0.44 416	0.44 490	0.29 346	0.37 404	0.38 466	0.23 380	0.29 350	0.21 386	0.09 375	0.06 230	0.11 467	0.08 298	0.11 453	0.09 374

G2L-Stereo_test	0.24 409	0.16 445	0.38 331	0.19 143	0.13 316	0.27 379	0.24 490	0.49 469	0.38 419	0.37 492	0.37 404	0.40 493	0.24 398	0.52 470	0.28 473	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.06 143	0.09 337	0.08 310

HI	0.20 305	0.13 337	0.33 262	0.18 88	0.15 424	0.17 122	0.16 192	0.34 286	0.21 175	0.37 492	0.39 432	0.36 452	0.24 398	0.29 350	0.21 386	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.09 401	0.09 337	0.07 232

CoSv	0.20 305	0.13 337	0.33 262	0.18 88	0.15 424	0.17 122	0.16 192	0.34 286	0.21 175	0.37 492	0.39 432	0.36 452	0.24 398	0.29 350	0.21 386	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.09 401	0.09 337	0.07 232

FACV-RUCA	0.21 326	0.15 419	0.32 245	0.23 396	0.23 585	0.26 369	0.19 331	0.39 356	0.34 365	0.25 285	0.32 341	0.21 266	0.24 398	0.24 249	0.19 338	0.10 426	0.07 361	0.15 568	0.08 298	0.16 546	0.13 509

test_sample6	0.25 437	0.13 337	0.41 378	0.21 271	0.11 169	0.30 439	0.22 442	0.51 496	0.35 381	0.33 431	0.43 481	0.30 397	0.24 398	0.57 500	0.22 406	0.10 426	0.07 361	0.10 411	0.10 445	0.11 453	0.10 431

test_sample2	0.21 326	0.10 132	0.28 198	0.19 143	0.11 169	0.27 379	0.21 415	0.43 408	0.29 306	0.26 297	0.31 332	0.30 397	0.24 398	0.45 440	0.18 305	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.09 374

xx1	0.20 305	0.14 384	0.38 331	0.23 396	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.35 309	0.47 525	0.17 209	0.19 193	0.28 370	0.24 398	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.09 401	0.09 337	0.09 374

mmm	0.21 326	0.12 270	0.31 237	0.22 340	0.12 236	0.28 399	0.21 415	0.41 380	0.27 270	0.29 346	0.38 419	0.29 381	0.24 398	0.29 350	0.22 406	0.09 375	0.07 361	0.11 467	0.09 401	0.10 405	0.09 374

PCWNet_CMD	0.23 378	0.13 337	0.48 449	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.16 192	0.46 437	0.46 520	0.29 346	0.36 395	0.37 458	0.24 398	0.28 331	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.11 453	0.09 374

CASS	0.21 326	0.15 419	0.32 245	0.26 523	0.11 169	0.28 399	0.19 331	0.39 356	0.30 319	0.32 418	0.34 374	0.25 322	0.24 398	0.25 279	0.20 359	0.13 523	0.08 449	0.11 467	0.09 401	0.11 453	0.11 468
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.18 245	0.09 77	0.34 273	0.18 88	0.12 236	0.24 328	0.16 192	0.34 286	0.28 287	0.21 248	0.23 247	0.33 424	0.24 398	0.23 233	0.17 282	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.06 143	0.10 405	0.10 431

qqq	0.20 305	0.12 270	0.31 237	0.20 217	0.11 169	0.23 307	0.19 331	0.41 380	0.27 270	0.24 275	0.28 292	0.28 370	0.24 398	0.34 394	0.22 406	0.08 280	0.07 361	0.10 411	0.09 401	0.09 337	0.09 374

x	0.19 288	0.11 212	0.29 212	0.20 217	0.11 169	0.26 369	0.18 284	0.41 380	0.29 306	0.25 285	0.29 304	0.28 370	0.24 398	0.26 297	0.23 427	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.08 310

BSDual-CNN	0.23 378	0.12 270	0.28 198	0.25 489	0.14 364	0.35 507	0.21 415	0.56 562	0.34 365	0.34 451	0.35 385	0.38 466	0.24 398	0.26 297	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.09 337	0.09 374

psmg	0.23 378	0.12 270	0.28 198	0.21 271	0.14 364	0.35 507	0.23 468	0.51 496	0.34 365	0.35 468	0.38 419	0.38 466	0.24 398	0.26 297	0.21 386	0.10 426	0.08 449	0.10 411	0.10 445	0.09 337	0.08 310

MIPNet	0.21 326	0.15 419	0.52 482	0.21 271	0.12 236	0.27 379	0.20 384	0.45 426	0.37 405	0.30 378	0.23 247	0.19 244	0.24 398	0.27 317	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

RAFT_R40	0.21 326	0.10 132	0.37 312	0.24 450	0.13 316	0.18 149	0.18 284	0.31 251	0.29 306	0.33 431	0.33 364	0.30 397	0.24 398	0.55 485	0.18 305	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.07 232

IRAFT_RVC	0.22 361	0.12 270	0.39 347	0.26 523	0.11 169	0.18 149	0.24 490	0.40 368	0.37 405	0.31 396	0.30 317	0.29 381	0.24 398	0.55 485	0.22 406	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.07 232

xxxx	0.34 534	0.10 132	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.37 518	0.20 384	0.58 581	0.38 419	0.29 346	0.42 468	0.38 466	0.24 398	0.46 443	2.20 677	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.09 374

DMCA	0.22 361	0.14 384	0.36 303	0.22 340	0.14 364	0.27 379	0.20 384	0.43 408	0.38 419	0.31 396	0.32 341	0.33 424	0.24 398	0.24 249	0.28 473	0.11 465	0.08 449	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.11 468

MSMDNet	0.23 378	0.13 337	0.48 449	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.16 192	0.46 437	0.46 520	0.29 346	0.36 395	0.37 458	0.24 398	0.28 331	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.11 453	0.09 374

Hybrid-DGEV-2	0.21 326	0.15 419	0.34 273	0.24 450	0.13 316	0.28 399	0.14 97	0.48 459	0.44 490	0.27 305	0.24 261	0.25 322	0.25 419	0.28 331	0.19 338	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.07 232

AASNet	0.27 462	0.19 494	0.49 455	0.26 523	0.17 480	0.34 492	0.20 384	0.62 608	0.48 534	0.35 468	0.40 443	0.32 417	0.25 419	0.28 331	0.34 518	0.11 465	0.09 484	0.10 411	0.08 298	0.13 506	0.11 468

SST-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.37 312	0.24 450	0.13 316	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.24 233	0.34 451	0.33 364	0.29 381	0.25 419	0.56 496	0.17 282	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.08 298	0.09 337	0.07 232

ICVP	0.23 378	0.13 337	0.44 411	0.26 523	0.14 364	0.29 421	0.25 507	0.45 426	0.33 355	0.29 346	0.43 481	0.35 447	0.25 419	0.26 297	0.23 427	0.12 504	0.09 484	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.10 431
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 462	0.20 507	0.44 411	0.27 551	0.16 456	0.33 479	0.25 507	0.56 562	0.54 573	0.34 451	0.38 419	0.34 433	0.25 419	0.51 464	0.28 473	0.12 504	0.08 449	0.09 333	0.08 298	0.11 453	0.11 468

CFNet-ft	0.24 409	0.15 419	0.35 283	0.18 88	0.15 424	0.30 439	0.21 415	0.39 356	0.36 394	0.28 317	0.40 443	0.43 513	0.25 419	0.47 447	0.24 438	0.12 504	0.07 361	0.12 505	0.11 484	0.12 490	0.09 374

CCAANet	0.21 326	0.09 77	0.34 273	0.19 143	0.12 236	0.32 467	0.19 331	0.39 356	0.27 270	0.24 275	0.47 521	0.30 397	0.25 419	0.36 408	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.08 310

BEATNet_4x	0.22 361	0.18 478	0.47 439	0.22 340	0.10 116	0.28 399	0.14 97	0.46 437	0.32 341	0.31 396	0.34 374	0.31 407	0.25 419	0.31 373	0.29 485	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.10 405	0.08 310

CFNet_RVC	0.24 409	0.15 419	0.35 283	0.18 88	0.15 424	0.30 439	0.21 415	0.39 356	0.36 394	0.28 317	0.40 443	0.43 513	0.25 419	0.47 447	0.24 438	0.12 504	0.07 361	0.12 505	0.11 484	0.12 490	0.09 374

UCFNet_RVC	0.24 409	0.16 445	0.34 273	0.18 88	0.15 424	0.33 479	0.16 192	0.46 437	0.35 381	0.29 346	0.35 385	0.39 478	0.25 419	0.34 394	0.22 406	0.13 523	0.08 449	0.13 526	0.14 565	0.13 506	0.12 492

iResNetv2_ROB	0.27 462	0.26 564	0.72 561	0.23 396	0.13 316	0.29 421	0.18 284	0.52 515	0.49 543	0.37 492	0.45 504	0.39 478	0.25 419	0.34 394	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.12 490	0.09 374

PAM	0.23 378	0.10 132	0.63 529	0.22 340	0.15 424	0.34 492	0.21 415	0.37 338	0.22 191	0.31 396	0.27 286	0.55 580	0.26 430	0.26 297	0.17 282	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.09 401	0.07 176	0.09 374

rvit_105_1	0.27 462	0.19 494	0.46 431	0.27 551	0.19 529	0.30 439	0.35 590	0.44 416	0.51 555	0.31 396	0.31 332	0.31 407	0.26 430	0.35 403	0.25 448	0.15 563	0.14 578	0.15 568	0.17 595	0.11 453	0.10 431

test_sample1	0.20 305	0.10 132	0.28 198	0.19 143	0.12 236	0.28 399	0.19 331	0.41 380	0.25 247	0.26 297	0.31 332	0.29 381	0.26 430	0.44 437	0.21 386	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.09 374

SMFormer	0.25 437	0.12 270	0.40 355	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 496	0.45 502	0.34 451	0.41 451	0.31 407	0.26 430	0.58 507	0.28 473	0.10 426	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.09 337	0.09 374

tta	0.24 409	0.12 270	0.40 355	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 496	0.45 502	0.34 451	0.41 451	0.31 407	0.26 430	0.58 507	0.28 473	0.10 426	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.07 232

qqq1	0.24 409	0.12 270	0.40 355	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 496	0.45 502	0.34 451	0.41 451	0.31 407	0.26 430	0.58 507	0.16 253	0.10 426	0.07 361	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.07 232

fff1	0.24 409	0.12 270	0.40 355	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 496	0.45 502	0.34 451	0.41 451	0.31 407	0.26 430	0.58 507	0.16 253	0.10 426	0.07 361	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.07 232

anonymousa	0.23 378	0.11 212	0.50 466	0.21 271	0.16 456	0.31 455	0.20 384	0.36 328	0.35 381	0.32 418	0.50 533	0.39 478	0.26 430	0.22 223	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.11 484	0.07 176	0.08 310

CSP-Net	0.27 462	0.15 419	0.30 222	0.21 271	0.14 364	0.44 563	0.24 490	0.50 479	0.40 447	0.41 541	0.43 481	0.42 509	0.26 430	0.66 551	0.28 473	0.12 504	0.08 449	0.08 240	0.08 298	0.10 405	0.09 374

KYRaft	0.22 361	0.10 132	0.30 222	0.23 396	0.12 236	0.23 307	0.23 468	0.35 309	0.24 233	0.35 468	0.54 557	0.34 433	0.26 430	0.29 350	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.10 445	0.08 257	0.31 636

ASMatch	0.23 378	0.11 212	0.51 476	0.24 450	0.14 364	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.28 287	0.28 317	0.68 603	0.27 354	0.26 430	0.50 459	0.22 406	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.11 468

test_xeample	0.34 534	0.10 132	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.33 479	0.23 468	0.55 546	0.38 419	0.32 418	0.45 504	0.29 381	0.26 430	0.57 500	2.24 679	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.09 374

ACVNet	0.23 378	0.13 337	0.35 283	0.18 88	0.15 424	0.27 379	0.23 468	0.39 356	0.44 490	0.28 317	0.41 451	0.38 466	0.26 430	0.27 317	0.32 506	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.10 405	0.07 232

cf-r	0.24 409	0.15 419	0.44 411	0.21 271	0.14 364	0.27 379	0.22 442	0.42 394	0.40 447	0.30 378	0.42 468	0.42 509	0.26 430	0.43 433	0.25 448	0.11 465	0.06 230	0.08 240	0.10 445	0.08 257	0.08 310

PSMNet-RSSM	0.24 409	0.15 419	0.36 303	0.21 271	0.14 364	0.25 346	0.20 384	0.48 459	0.37 405	0.30 378	0.44 492	0.38 466	0.26 430	0.52 470	0.22 406	0.12 504	0.07 361	0.11 467	0.13 551	0.10 405	0.09 374

GwcNet-RSSM	0.26 454	0.17 464	0.46 431	0.21 271	0.13 316	0.28 399	0.23 468	0.44 416	0.42 467	0.31 396	0.45 504	0.40 493	0.26 430	0.55 485	0.28 473	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.10 445	0.09 337	0.08 310

HSM-Net_RVC	0.27 462	0.11 212	0.42 388	0.19 143	0.11 169	0.34 492	0.20 384	0.62 608	0.43 475	0.40 532	0.43 481	0.50 559	0.26 430	0.76 586	0.22 406	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.08 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.26 454	0.19 494	0.44 411	0.21 271	0.16 456	0.30 439	0.21 415	0.52 515	0.32 341	0.35 468	0.38 419	0.39 478	0.26 430	0.42 431	0.24 438	0.15 563	0.11 538	0.11 467	0.11 484	0.14 524	0.13 509

iResNet_ROB	0.25 437	0.19 494	0.40 355	0.20 217	0.12 236	0.30 439	0.16 192	0.55 546	0.53 569	0.38 507	0.43 481	0.37 458	0.26 430	0.38 417	0.22 406	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.09 337	0.09 374

FSD					0.24 593	0.27 379	0.27 526	0.31 251	0.29 306	0.26 297	0.27 286	0.28 370	0.27 449	0.28 331	0.26 462	0.23 615	0.22 629	0.27 619	0.26 631	0.25 612

coex_refinement	0.26 454	0.16 445	0.36 303	0.23 396	0.15 424	0.31 455	0.20 384	0.49 469	0.42 467	0.35 468	0.42 468	0.45 529	0.27 449	0.55 485	0.33 513	0.10 426	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.10 405	0.10 431

ISRNet	0.27 462	0.13 337	0.45 423	0.26 523	0.19 529	0.24 328	0.14 97	0.45 426	0.43 475	0.39 522	0.48 528	0.42 509	0.27 449	0.32 380	0.29 485	0.20 610	0.12 556	0.17 585	0.16 586	0.16 546	0.20 597

DispNO	0.27 462	0.18 478	0.62 526	0.23 396	0.17 480	0.25 346	0.22 442	0.45 426	0.41 459	0.32 418	0.39 432	0.38 466	0.27 449	0.77 592	0.27 468	0.09 375	0.07 361	0.10 411	0.10 445	0.08 257	0.08 310

SDNR	0.42 578	0.21 521	0.82 585	0.21 271	0.18 502	1.27 662	0.17 238	0.50 479	0.49 543	0.42 551	0.81 621	0.38 466	0.27 449	1.19 648	0.38 531	0.23 615	0.24 636	0.17 585	0.13 551	0.17 563	0.20 597

gwcnet-sp	0.24 409	0.13 337	0.63 529	0.22 340	0.14 364	0.34 492	0.22 442	0.44 416	0.39 429	0.35 468	0.34 374	0.27 354	0.27 449	0.35 403	0.25 448	0.09 375	0.08 449	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

scenet	0.24 409	0.13 337	0.63 529	0.22 340	0.14 364	0.34 492	0.22 442	0.44 416	0.39 429	0.35 468	0.34 374	0.27 354	0.27 449	0.35 403	0.25 448	0.09 375	0.08 449	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

ssnet	0.24 409	0.13 337	0.63 529	0.22 340	0.14 364	0.34 492	0.22 442	0.44 416	0.39 429	0.35 468	0.34 374	0.27 354	0.27 449	0.35 403	0.25 448	0.09 375	0.08 449	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

hknet	0.25 437	0.14 384	0.40 355	0.25 489	0.15 424	0.35 507	0.21 415	0.56 562	0.37 405	0.34 451	0.35 385	0.43 513	0.27 449	0.37 412	0.21 386	0.09 375	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.09 337	0.09 374

ADLNet	0.28 482	0.15 419	0.42 388	0.23 396	0.19 529	0.34 492	0.23 468	0.53 527	0.43 475	0.42 551	0.41 451	0.44 524	0.27 449	0.55 485	0.35 522	0.11 465	0.08 449	0.11 467	0.11 484	0.11 453	0.12 492

222	0.41 575	0.10 132	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.36 512	0.20 384	0.57 572	0.39 429	0.35 468	0.44 492	0.30 397	0.27 449	0.55 485	3.56 684	0.11 465	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.09 337	0.09 374

acv_ft	0.25 437	0.13 337	0.40 355	0.23 396	0.19 529	0.34 492	0.21 415	0.45 426	0.44 490	0.38 507	0.41 451	0.38 466	0.27 449	0.27 317	0.35 522	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.11 453	0.07 232

FADNet-RVC-Resample	0.29 493	0.25 553	0.93 608	0.26 523	0.16 456	0.32 467	0.21 415	0.47 446	0.39 429	0.35 468	0.38 419	0.33 424	0.27 449	0.53 477	0.24 438	0.10 426	0.10 514	0.14 553	0.13 551	0.13 506	0.16 552

FADNet_RVC	0.30 500	0.28 574	0.83 588	0.23 396	0.15 424	0.30 439	0.17 238	0.49 469	0.37 405	0.30 378	0.38 419	0.30 397	0.27 449	0.52 470	0.31 501	0.14 548	0.14 578	0.14 553	0.16 586	0.21 597	0.23 618

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 544	0.36 608	0.53 486	0.34 606	0.19 529	0.51 592	0.24 490	0.55 546	0.38 419	0.41 541	0.47 521	0.47 539	0.27 449	0.73 572	0.30 493	0.36 645	0.19 618	0.27 619	0.17 595	0.26 619	0.23 618

CFNet	0.27 462	0.20 507	0.44 411	0.22 340	0.14 364	0.33 479	0.14 97	0.51 496	0.45 502	0.30 378	0.40 443	0.38 466	0.27 449	0.76 586	0.25 448	0.09 375	0.07 361	0.11 467	0.11 484	0.11 453	0.08 310

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 462	0.21 521	0.59 513	0.25 489	0.18 502	0.29 421	0.22 442	0.50 479	0.40 447	0.38 507	0.41 451	0.43 513	0.27 449	0.43 433	0.29 485	0.11 465	0.08 449	0.10 411	0.10 445	0.10 405	0.11 468
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	0.23 378	0.10 132	0.63 529	0.21 271	0.14 364	0.33 479	0.19 331	0.36 328	0.23 217	0.29 346	0.28 292	0.56 584	0.28 466	0.27 317	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.09 401	0.07 176	0.09 374

ITSA-stereo	0.25 437	0.15 419	0.33 262	0.23 396	0.11 169	0.27 379	0.18 284	0.56 562	0.59 589	0.31 396	0.32 341	0.33 424	0.28 466	0.49 455	0.30 493	0.11 465	0.08 449	0.11 467	0.10 445	0.11 453	0.13 509

1111x	0.32 516	0.11 212	0.40 355	0.22 340	0.11 169	0.32 467	0.26 520	0.59 587	0.43 475	0.31 396	0.41 451	0.39 478	0.28 466	0.76 586	1.37 660	0.09 375	0.08 449	0.09 333	0.10 445	0.09 337	0.08 310

fff	0.19 288	0.13 337	0.40 355	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 475	0.29 346	0.30 317	0.18 228	0.28 466	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

AACVNet	0.26 454	0.16 445	0.37 312	0.22 340	0.14 364	0.29 421	0.19 331	0.41 380	0.31 332	0.38 507	0.42 468	0.43 513	0.28 466	0.73 572	0.25 448	0.11 465	0.08 449	0.11 467	0.09 401	0.13 506	0.11 468

PSMNet-ADL	0.25 437	0.15 419	0.32 245	0.26 523	0.14 364	0.31 455	0.22 442	0.44 416	0.36 394	0.27 305	0.33 364	0.41 500	0.28 466	0.61 524	0.29 485	0.11 465	0.09 484	0.09 333	0.11 484	0.10 405	0.10 431

DeepStereo_RVC	0.18 245	0.11 212	0.40 355	0.21 271	0.11 169	0.19 184	0.16 192	0.28 205	0.22 191	0.27 305	0.27 286	0.23 298	0.28 466	0.24 249	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.10 431

Prome-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.30 222	0.24 450	0.12 236	0.23 307	0.23 468	0.36 328	0.25 247	0.33 431	0.59 576	0.24 312	0.28 466	0.29 350	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.20 597

csc	0.19 288	0.13 337	0.40 355	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 475	0.29 346	0.30 317	0.18 228	0.28 466	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

cscssc	0.19 288	0.13 337	0.40 355	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 475	0.29 346	0.30 317	0.18 228	0.28 466	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

UPFNet	0.25 437	0.12 270	0.38 331	0.24 450	0.19 529	0.37 518	0.28 542	0.48 459	0.38 419	0.34 451	0.37 404	0.37 458	0.28 466	0.39 419	0.33 513	0.10 426	0.09 484	0.10 411	0.10 445	0.10 405	0.08 310

GANet-RSSM	0.24 409	0.14 384	0.36 303	0.21 271	0.14 364	0.27 379	0.21 415	0.45 426	0.33 355	0.29 346	0.39 432	0.39 478	0.28 466	0.58 507	0.23 427	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.09 374

STTStereo	0.28 482	0.20 507	0.61 518	0.25 489	0.17 480	0.29 421	0.24 490	0.47 446	0.39 429	0.39 522	0.41 451	0.44 524	0.28 466	0.40 426	0.28 473	0.13 523	0.12 556	0.13 526	0.16 586	0.12 490	0.11 468

StereoDRNet-Refined	0.27 462	0.17 464	0.35 283	0.25 489	0.14 364	0.37 518	0.21 415	0.47 446	0.41 459	0.44 564	0.51 539	0.41 500	0.28 466	0.45 440	0.37 529	0.09 375	0.06 230	0.11 467	0.11 484	0.10 405	0.10 431
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.31 507	0.20 507	0.35 283	0.24 450	0.16 456	0.32 467	0.19 331	0.52 515	0.48 534	0.33 431	0.36 395	0.42 509	0.28 466	0.93 625	0.24 438	0.19 607	0.20 623	0.24 616	0.22 618	0.17 563	0.17 565

Select-FE	0.23 378	0.14 384	0.78 568	0.22 340	0.18 502	0.22 285	0.13 63	0.43 408	0.26 259	0.28 317	0.33 364	0.39 478	0.29 481	0.27 317	0.19 338	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.13 551	0.08 257	0.12 492

z-ln-s-r	0.32 516	0.21 521	0.82 585	0.23 396	0.14 364	0.30 439	0.26 520	0.43 408	0.50 551	0.32 418	0.60 581	0.39 478	0.29 481	0.73 572	0.66 611	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.10 405	0.08 310

xyz-stereo	1.40 664	0.10 132	17.09 701	0.18 88	0.07 2	4.78 683	0.18 284	0.29 221	0.34 365	0.36 484	2.81 681	0.40 493	0.29 481	0.56 496	0.24 438	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.06 143	0.06 95	0.05 34

TCMNet	0.33 525	0.23 544	0.72 561	0.29 575	0.30 621	0.40 541	0.28 542	0.50 479	0.47 525	0.37 492	0.45 504	0.40 493	0.29 481	0.60 517	0.39 539	0.14 548	0.13 568	0.15 568	0.14 565	0.17 563	0.15 543

DCVSM-stereo	0.24 409	0.13 337	0.52 482	0.20 217	0.14 364	0.26 369	0.13 63	0.34 286	0.34 365	0.41 541	0.33 364	0.47 539	0.29 481	0.30 366	0.22 406	0.10 426	0.10 514	0.11 467	0.10 445	0.12 490	0.15 543

ssnet_v2	0.28 482	0.16 445	0.44 411	0.22 340	0.15 424	0.40 541	0.30 560	0.57 572	0.46 520	0.38 507	0.36 395	0.47 539	0.29 481	0.38 417	0.39 539	0.13 523	0.11 538	0.11 467	0.11 484	0.11 453	0.11 468

DAS	0.27 462	0.12 270	0.42 388	0.24 450	0.18 502	0.29 421	0.24 490	0.45 426	0.45 502	0.41 541	0.44 492	0.34 433	0.29 481	0.75 581	0.21 386	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.09 374

SepStereo	0.26 454	0.12 270	0.42 388	0.24 450	0.18 502	0.29 421	0.24 490	0.45 426	0.45 502	0.41 541	0.44 492	0.34 433	0.29 481	0.64 540	0.21 386	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.09 374

LMCR-Stereo	0.26 454	0.18 478	0.49 455	0.28 572	0.14 364	0.36 512	0.23 468	0.54 536	0.34 365	0.39 522	0.40 443	0.29 381	0.29 481	0.37 412	0.27 468	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.13 506	0.09 374

pcwnet_v2	0.32 516	0.15 419	1.26 642	0.23 396	0.18 502	0.32 467	0.18 284	0.59 587	0.60 593	0.36 484	0.45 504	0.35 447	0.29 481	0.36 408	0.25 448	0.14 548	0.11 538	0.12 505	0.11 484	0.14 524	0.15 543

DSFCA	0.27 462	0.13 337	0.36 303	0.20 217	0.17 480	0.38 526	0.31 565	0.47 446	0.43 475	0.43 557	0.37 404	0.39 478	0.29 481	0.52 470	0.32 506	0.12 504	0.10 514	0.10 411	0.11 484	0.11 453	0.10 431

FADNet-RVC	0.31 507	0.35 605	0.78 568	0.25 489	0.20 548	0.33 479	0.20 384	0.49 469	0.40 447	0.34 451	0.39 432	0.41 500	0.29 481	0.63 538	0.31 501	0.13 523	0.14 578	0.14 553	0.15 574	0.19 585	0.19 585

TDLM	0.30 500	0.21 521	0.38 331	0.28 572	0.15 424	0.33 479	0.32 573	0.52 515	0.47 525	0.38 507	0.43 481	0.39 478	0.29 481	0.91 622	0.28 473	0.14 548	0.08 449	0.13 526	0.11 484	0.12 490	0.10 431

AANet_RVC	0.31 507	0.22 535	0.50 466	0.23 396	0.14 364	0.30 439	0.24 490	0.47 446	0.54 573	0.38 507	0.60 581	0.43 513	0.29 481	0.87 613	0.40 546	0.11 465	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.09 337	0.09 374

RT-IGEV	0.25 437	0.10 132	0.48 449	0.22 340	0.14 364	0.31 455	0.28 542	0.53 527	0.39 429	0.36 484	0.41 451	0.44 524	0.30 495	0.28 331	0.27 468	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.09 401	0.09 337	0.10 431

YMNet	0.32 516	0.22 535	0.58 507	0.27 551	0.23 585	0.48 583	0.27 526	0.51 496	0.45 502	0.48 583	0.56 568	0.51 563	0.30 495	0.39 419	0.40 546	0.13 523	0.16 600	0.13 526	0.12 523	0.13 506	0.12 492

YMNet_1	0.32 516	0.22 535	0.58 507	0.27 551	0.23 585	0.48 583	0.27 526	0.51 496	0.45 502	0.48 583	0.56 568	0.51 563	0.30 495	0.39 419	0.40 546	0.13 523	0.16 600	0.13 526	0.12 523	0.13 506	0.12 492

DualNet (step1)	0.28 482	0.19 494	0.50 466	0.18 88	0.16 456	0.34 492	0.20 384	0.51 496	0.38 419	0.37 492	0.34 374	0.37 458	0.30 495	0.39 419	0.23 427	0.23 615	0.09 484	0.28 627	0.24 622	0.18 577	0.16 552

test_sample9	0.42 578	0.19 494	0.50 466	0.18 88	0.16 456	0.34 492	0.20 384	0.51 496	0.38 419	0.37 492	0.34 374	0.37 458	0.30 495	0.66 551	0.91 632	0.23 615	1.82 686	0.28 627	0.24 622	0.18 577	0.16 552

test_sample7	0.25 437	0.15 419	0.35 283	0.20 217	0.14 364	0.28 399	0.21 415	0.51 496	0.38 419	0.37 492	0.34 374	0.37 458	0.30 495	0.39 419	0.23 427	0.14 548	0.09 484	0.13 526	0.12 523	0.13 506	0.12 492

GASNet	0.36 544	0.46 628	0.88 600	0.34 606	0.23 585	0.35 507	0.22 442	0.60 596	0.53 569	0.40 532	0.37 404	0.45 529	0.30 495	0.79 596	0.35 522	0.15 563	0.10 514	0.14 553	0.14 565	0.22 604	0.12 492

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 500	0.20 507	0.70 556	0.21 271	0.17 480	0.46 571	0.27 526	0.50 479	0.49 543	0.42 551	0.55 561	0.43 513	0.30 495	0.46 443	0.38 531	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.11 453	0.10 431

ADLNet2	0.30 500	0.17 464	0.72 561	0.23 396	0.17 480	0.36 512	0.24 490	0.52 515	0.51 555	0.32 418	0.38 419	0.45 529	0.30 495	0.69 558	0.35 522	0.10 426	0.08 449	0.09 333	0.09 401	0.12 490	0.10 431

LCNet	0.21 326	0.11 212	0.29 212	0.25 489	0.12 236	0.23 307	0.19 331	0.34 286	0.26 259	0.28 317	0.35 385	0.26 344	0.30 495	0.35 403	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.10 445	0.13 506	0.22 611

AAGNet	0.33 525	0.11 212	0.37 312	0.25 489	0.16 456	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.35 468	0.35 385	0.27 354	0.30 495	0.44 437	2.66 681	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.07 216	0.08 257	0.06 137

FINET	0.34 534	0.27 571	0.80 578	0.24 450	0.24 593	0.36 512	0.34 586	0.54 536	0.72 620	0.39 522	0.47 521	0.32 417	0.30 495	0.51 464	0.32 506	0.19 607	0.17 607	0.13 526	0.12 523	0.18 577	0.16 552

delet	0.27 462	0.14 384	0.40 355	0.23 396	0.19 529	0.41 545	0.29 549	0.49 469	0.48 534	0.33 431	0.41 451	0.37 458	0.30 495	0.48 450	0.34 518	0.09 375	0.09 484	0.11 467	0.12 523	0.08 257	0.08 310

ac_64	0.27 462	0.13 337	0.41 378	0.24 450	0.17 480	0.36 512	0.22 442	0.46 437	0.33 355	0.35 468	0.36 395	0.52 569	0.30 495	0.62 532	0.32 506	0.11 465	0.09 484	0.10 411	0.10 445	0.09 337	0.08 310

NVstereo2D	0.31 507	0.16 445	0.54 489	0.24 450	0.22 572	0.42 552	0.28 542	0.58 581	0.56 582	0.28 317	0.38 419	0.40 493	0.30 495	0.71 564	0.28 473	0.13 523	0.08 449	0.13 526	0.10 445	0.19 585	0.16 552

PS-NSSS	0.32 516	0.30 588	0.46 431	0.23 396	0.17 480	0.33 479	0.24 490	0.57 572	0.41 459	0.37 492	0.52 547	0.35 447	0.30 495	0.80 600	0.30 493	0.17 590	0.14 578	0.21 607	0.15 574	0.15 538	0.13 509

StereoDRNet	0.32 516	0.22 535	0.61 518	0.27 551	0.21 556	0.42 552	0.30 560	0.61 600	0.48 534	0.46 572	0.39 432	0.48 545	0.30 495	0.57 500	0.40 546	0.11 465	0.09 484	0.12 505	0.11 484	0.12 490	0.10 431

ToySt	0.24 409	0.16 445	0.48 449	0.21 271	0.13 316	0.29 421	0.29 549	0.39 356	0.39 429	0.27 305	0.35 385	0.39 478	0.31 512	0.31 373	0.29 485	0.08 280	0.09 484	0.10 411	0.11 484	0.11 453	0.10 431

ADStereo(finetuned)	0.19 288	0.13 337	0.49 455	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.34 286	0.39 429	0.29 346	0.31 332	0.18 228	0.31 512	0.21 203	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.07 232

TransformOpticalFlow	0.24 409	0.13 337	0.56 499	0.23 396	0.11 169	0.21 257	0.19 331	0.40 368	0.32 341	0.30 378	0.43 481	0.36 452	0.31 512	0.61 524	0.20 359	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.07 232

RAFT + AFF	0.27 462	0.23 544	0.50 466	0.25 489	0.17 480	0.30 439	0.33 584	0.52 515	0.40 447	0.28 317	0.30 317	0.30 397	0.31 512	0.62 532	0.24 438	0.09 375	0.10 514	0.11 467	0.10 445	0.11 453	0.11 468

CVANet_RVC	0.30 500	0.19 494	0.41 378	0.26 523	0.16 456	0.33 479	0.26 520	0.52 515	0.47 525	0.40 532	0.46 514	0.43 513	0.31 512	0.89 618	0.26 462	0.14 548	0.09 484	0.14 553	0.13 551	0.14 524	0.10 431

HSM	0.28 482	0.16 445	0.35 283	0.20 217	0.15 424	0.33 479	0.19 331	0.53 527	0.37 405	0.36 484	0.38 419	0.67 619	0.31 512	0.89 618	0.23 427	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.08 310

PSMNet_ROB	0.33 525	0.24 548	0.54 489	0.31 592	0.21 556	0.42 552	0.43 621	0.59 587	0.47 525	0.37 492	0.44 492	0.49 551	0.31 512	0.64 540	0.43 558	0.14 548	0.10 514	0.15 568	0.14 565	0.13 506	0.11 468

SACVNet	0.30 500	0.20 507	0.41 378	0.25 489	0.18 502	0.34 492	0.25 507	0.52 515	0.40 447	0.41 541	0.44 492	0.46 537	0.32 519	0.71 564	0.25 448	0.13 523	0.10 514	0.12 505	0.12 523	0.16 546	0.17 565

GwcNet	0.35 539	0.23 544	0.88 600	0.25 489	0.24 593	0.48 583	0.27 526	0.55 546	0.57 585	0.38 507	0.52 547	0.51 563	0.32 519	0.60 517	0.41 554	0.13 523	0.11 538	0.12 505	0.11 484	0.13 506	0.14 531

FADNet	0.32 516	0.36 608	0.74 566	0.23 396	0.22 572	0.37 518	0.19 331	0.53 527	0.48 534	0.32 418	0.36 395	0.43 513	0.32 519	0.64 540	0.25 448	0.16 579	0.16 600	0.14 553	0.16 586	0.24 610	0.19 585

PSMNet-RUCA	0.37 554	0.41 623	0.66 543	0.46 637	0.41 635	0.34 492	0.25 507	0.57 572	0.45 502	0.39 522	0.52 547	0.43 513	0.33 522	0.41 428	0.29 485	0.25 625	0.14 578	0.33 639	0.21 610	0.31 632	0.22 611

UGAM-zero	0.23 378	0.10 132	0.54 489	0.19 143	0.13 316	0.21 257	0.14 97	0.44 416	0.22 191	0.28 317	0.28 292	0.51 563	0.33 522	0.65 547	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.06 95	0.07 232

SQANet	0.40 573	0.48 632	0.67 544	0.48 639	0.39 632	0.48 583	0.22 442	0.51 496	0.43 475	0.40 532	0.47 521	0.47 539	0.33 522	0.54 483	0.32 506	0.36 645	0.15 593	0.40 645	0.21 610	0.45 645	0.31 636

IER	0.23 378	0.12 270	0.39 347	0.20 217	0.14 364	0.31 455	0.19 331	0.42 394	0.36 394	0.33 431	0.40 443	0.32 417	0.33 522	0.29 350	0.22 406	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.09 337	0.08 310

DGSMNet	0.61 627	0.29 581	0.91 604	0.51 644	0.70 661	0.62 617	1.38 683	0.59 587	0.55 579	0.37 492	0.61 588	0.52 569	0.33 522	0.65 547	0.43 558	0.53 651	0.60 672	0.67 658	0.61 668	0.63 655	0.61 666

MMNet	0.27 462	0.14 384	0.49 455	0.24 450	0.17 480	0.47 577	0.22 442	0.45 426	0.51 555	0.39 522	0.41 451	0.36 452	0.33 522	0.39 419	0.34 518	0.08 280	0.07 361	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.08 310

UNet	0.28 482	0.14 384	0.69 550	0.23 396	0.20 548	0.44 563	0.22 442	0.50 479	0.40 447	0.34 451	0.39 432	0.43 513	0.33 522	0.40 426	0.31 501	0.09 375	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

HGLStereo	0.27 462	0.14 384	0.46 431	0.24 450	0.21 556	0.33 479	0.23 468	0.50 479	0.42 467	0.35 468	0.48 528	0.41 500	0.33 522	0.45 440	0.33 513	0.11 465	0.10 514	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.12 492

DLCB_ROB	0.28 482	0.16 445	0.34 273	0.27 551	0.16 456	0.38 526	0.25 507	0.48 459	0.43 475	0.46 572	0.46 514	0.51 563	0.33 522	0.53 477	0.33 513	0.10 426	0.10 514	0.11 467	0.11 484	0.10 405	0.09 374

iinet-f	0.30 500	0.18 478	1.03 622	0.20 217	0.15 424	0.44 563	0.22 442	0.45 426	0.37 405	0.35 468	0.44 492	0.41 500	0.34 531	0.34 394	0.40 546	0.10 426	0.09 484	0.08 240	0.08 298	0.13 506	0.11 468

hitnet-ft	0.29 493	0.17 464	0.40 355	0.19 143	0.14 364	0.39 535	0.23 468	0.44 416	0.41 459	0.36 484	0.46 514	0.53 574	0.34 531	0.76 586	0.32 506	0.14 548	0.10 514	0.13 526	0.10 445	0.15 538	0.13 509

DRN-Test	0.33 525	0.17 464	0.61 518	0.27 551	0.19 529	0.46 571	0.29 549	0.65 617	0.51 555	0.47 579	0.46 514	0.44 524	0.34 531	0.62 532	0.41 554	0.12 504	0.08 449	0.13 526	0.12 523	0.12 490	0.10 431

PWCDC_ROB	0.38 561	0.30 588	0.60 515	0.33 604	0.20 548	0.42 552	0.19 331	0.58 581	0.89 641	0.42 551	1.26 649	0.36 452	0.34 531	0.50 459	0.38 531	0.18 601	0.11 538	0.11 467	0.09 401	0.19 585	0.13 509

fast-acv-ft	0.31 507	0.20 507	0.81 581	0.24 450	0.18 502	0.46 571	0.27 526	0.41 380	0.49 543	0.39 522	0.55 561	0.49 551	0.35 535	0.37 412	0.38 531	0.11 465	0.11 538	0.11 467	0.12 523	0.12 490	0.09 374

Wz-Net-LNSev	0.34 534	0.29 581	0.91 604	0.26 523	0.21 556	0.47 577	0.31 565	0.54 536	0.54 573	0.44 564	0.52 547	0.50 559	0.35 535	0.39 419	0.39 539	0.11 465	0.11 538	0.10 411	0.09 401	0.14 524	0.13 509

STrans-v2	0.24 409	0.13 337	0.54 489	0.21 271	0.12 236	0.23 307	0.21 415	0.47 446	0.28 287	0.31 396	0.42 468	0.36 452	0.35 535	0.62 532	0.23 427	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.06 137

MDST_ROB	0.48 600	0.14 384	0.95 611	0.30 586	0.21 556	1.33 665	0.32 573	0.77 642	0.56 582	1.06 654	0.71 608	0.49 551	0.35 535	1.26 654	0.38 531	0.13 523	0.11 538	0.16 579	0.13 551	0.12 490	0.12 492

w-ln-seven	0.42 578	0.30 588	1.18 635	0.26 523	0.22 572	0.58 608	0.31 565	0.62 608	0.81 631	0.58 611	0.61 588	0.53 574	0.36 539	0.57 500	0.65 610	0.11 465	0.10 514	0.13 526	0.12 523	0.15 538	0.13 509

Wz-Net-MNSev	0.36 544	0.26 564	0.79 575	0.26 523	0.21 556	0.59 611	0.38 605	0.55 546	0.56 582	0.48 583	0.54 557	0.53 574	0.36 539	0.60 517	0.44 563	0.11 465	0.09 484	0.11 467	0.11 484	0.15 538	0.13 509

DDUNet	0.41 575	0.50 637	0.48 449	0.44 634	0.39 632	0.46 571	0.32 573	0.50 479	0.43 475	0.45 568	0.52 547	0.57 589	0.36 539	0.48 450	0.33 513	0.33 642	0.21 625	0.55 653	0.25 627	0.37 640	0.32 639

DMCA-RVC	0.27 462	0.21 521	0.61 518	0.28 572	0.17 480	0.29 421	0.21 415	0.42 394	0.35 381	0.40 532	0.37 404	0.39 478	0.36 539	0.43 433	0.30 493	0.13 523	0.10 514	0.15 568	0.11 484	0.13 506	0.10 431

RTSC	0.39 566	0.28 574	0.78 568	0.27 551	0.18 502	0.49 588	0.22 442	0.59 587	0.84 639	0.55 607	0.53 554	0.49 551	0.36 539	0.67 555	0.82 625	0.13 523	0.10 514	0.11 467	0.12 523	0.17 563	0.17 565

PA-Net	0.37 554	0.28 574	0.83 588	0.31 592	0.28 612	0.39 535	0.42 619	0.51 496	0.55 579	0.34 451	0.42 468	0.41 500	0.36 539	0.79 596	0.49 577	0.12 504	0.23 634	0.16 579	0.23 620	0.12 490	0.18 578
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.32 516	0.13 337	0.51 476	0.25 489	0.16 456	0.48 583	0.25 507	0.50 479	0.57 585	0.37 492	0.45 504	0.62 603	0.36 539	0.64 540	0.49 577	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.12 490	0.11 468

ETE_ROB	0.34 534	0.26 564	0.45 423	0.29 575	0.18 502	0.40 541	0.37 599	0.57 572	0.47 525	0.50 586	0.50 533	0.62 603	0.36 539	0.55 485	0.38 531	0.13 523	0.10 514	0.14 553	0.12 523	0.16 546	0.16 552

LALA_ROB	0.36 544	0.25 553	0.46 431	0.30 586	0.21 556	0.47 577	0.39 610	0.61 600	0.51 555	0.52 597	0.51 539	0.69 625	0.36 539	0.50 459	0.43 558	0.17 590	0.11 538	0.16 579	0.14 565	0.17 563	0.15 543

psm_up	0.29 493	0.16 445	0.41 378	0.26 523	0.17 480	0.32 467	0.26 520	0.55 546	0.43 475	0.36 484	0.40 443	0.45 529	0.37 548	0.58 507	0.30 493	0.11 465	0.12 556	0.13 526	0.12 523	0.10 405	0.10 431

RASNet	0.28 482	0.14 384	0.44 411	0.22 340	0.18 502	0.32 467	0.19 331	0.48 459	0.38 419	0.29 346	0.43 481	0.47 539	0.37 548	0.79 596	0.36 528	0.09 375	0.07 361	0.07 146	0.09 401	0.07 176	0.07 232

XPNet_ROB	0.33 525	0.20 507	0.43 401	0.27 551	0.18 502	0.37 518	0.31 565	0.55 546	0.50 551	0.51 591	0.53 554	0.58 592	0.37 548	0.63 538	0.45 566	0.17 590	0.12 556	0.13 526	0.12 523	0.15 538	0.14 531

pmcnn	0.50 607	0.20 507	0.78 568	0.24 450	0.26 605	0.39 535	0.30 560	0.51 496	0.50 551	0.54 605	1.23 648	2.52 676	0.37 548	0.77 592	0.95 635	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.10 405	0.08 310

zh-mn7	0.46 594	0.45 627	1.48 651	0.25 489	0.19 529	0.44 563	0.29 549	0.56 562	0.82 632	0.65 622	0.96 635	0.49 551	0.38 552	0.88 616	0.63 606	0.12 504	0.10 514	0.11 467	0.11 484	0.13 506	0.14 531

CBFPSM	0.27 462	0.16 445	0.67 544	0.20 217	0.14 364	0.38 526	0.25 507	0.40 368	0.36 394	0.33 431	0.36 395	0.56 584	0.38 552	0.32 380	0.38 531	0.08 280	0.08 449	0.07 146	0.08 298	0.09 337	0.11 468

Anonymous_2	0.37 554	0.21 521	0.47 439	0.20 217	0.21 556	0.42 552	0.26 520	0.38 344	0.29 306	0.33 431	0.30 317	0.44 524	0.38 552	0.36 408	0.29 485	0.26 626	0.29 644	0.44 647	1.41 685	0.34 636	0.21 606

HBP-ISP	0.33 525	0.30 588	0.72 561	0.22 340	0.16 456	0.32 467	0.22 442	0.54 536	0.44 490	0.41 541	0.49 530	0.33 424	0.38 552	0.73 572	0.25 448	0.18 601	0.19 618	0.24 616	0.20 607	0.16 546	0.13 509

APVNet	0.36 544	0.20 507	0.70 556	0.26 523	0.22 572	0.52 601	0.35 590	0.61 600	0.44 490	0.38 507	0.52 547	0.48 545	0.38 552	0.84 609	0.46 572	0.13 523	0.14 578	0.15 568	0.16 586	0.16 546	0.15 543

CC-Net-ROB	0.43 583	0.47 630	0.65 538	0.37 623	0.23 585	0.51 592	0.29 549	0.66 623	0.49 543	0.46 572	0.51 539	0.48 545	0.38 552	0.96 631	0.35 522	0.34 643	0.23 634	0.55 653	0.25 627	0.31 632	0.20 597

DStereoRT	0.35 539	0.13 337	0.51 476	0.25 489	0.16 456	0.42 552	0.19 331	0.48 459	0.39 429	0.30 378	0.39 432	0.24 312	0.39 558	0.64 540	0.30 493	0.08 280	0.07 361	1.54 684	0.41 651	0.08 257	0.11 468

z-mn7	0.44 589	0.40 619	1.09 627	0.25 489	0.18 502	0.61 615	0.34 586	0.56 562	0.93 648	0.43 557	0.96 635	0.53 574	0.39 558	0.94 627	0.59 596	0.10 426	0.09 484	0.10 411	0.10 445	0.14 524	0.13 509

Wz-Net-SNSev	0.43 583	0.41 623	1.27 643	0.30 586	0.21 556	0.44 563	0.41 616	0.61 600	0.65 605	0.46 572	0.65 597	0.62 603	0.39 558	0.74 580	0.59 596	0.12 504	0.11 538	0.12 505	0.13 551	0.16 546	0.14 531

RYNet	0.37 554	0.18 478	0.59 513	0.25 489	0.28 612	0.61 615	0.32 573	0.59 587	0.59 589	0.41 541	0.38 419	0.57 589	0.39 558	0.87 613	0.53 588	0.11 465	0.08 449	0.12 505	0.11 484	0.18 577	0.18 578

NCCL2	0.35 539	0.26 564	0.49 455	0.36 617	0.22 572	0.41 545	0.41 616	0.53 527	0.42 467	0.47 579	0.46 514	0.61 601	0.39 558	0.55 485	0.37 529	0.16 579	0.13 568	0.21 607	0.21 610	0.16 546	0.16 552

LL-Strereo	0.29 493	0.25 553	0.58 507	0.25 489	0.21 556	0.23 307	0.24 490	0.55 546	0.42 467	0.34 451	0.32 341	0.41 500	0.40 563	0.94 627	0.23 427	0.08 280	0.07 361	0.11 467	0.09 401	0.09 337	0.09 374

GANet	0.36 544	0.22 535	0.49 455	0.29 575	0.17 480	0.41 545	0.38 605	0.57 572	0.45 502	0.46 572	0.75 614	0.55 580	0.40 563	0.94 627	0.41 554	0.13 523	0.13 568	0.13 526	0.11 484	0.14 524	0.11 468

PDISCO_ROB	0.43 583	0.30 588	0.67 544	0.43 632	0.36 630	0.67 622	0.32 573	0.72 637	0.76 625	0.43 557	0.53 554	0.63 611	0.40 563	0.66 551	0.47 574	0.21 612	0.12 556	0.21 607	0.19 605	0.25 612	0.20 597

PWC_ROB	0.38 561	0.29 581	0.69 550	0.25 489	0.20 548	0.38 526	0.19 331	0.58 581	0.67 610	0.57 610	0.85 626	0.51 563	0.40 563	0.71 564	0.52 586	0.13 523	0.09 484	0.14 553	0.10 445	0.17 563	0.14 531

w-ln-seven-2	0.36 544	0.29 581	1.06 624	0.27 551	0.18 502	0.37 518	0.30 560	0.50 479	0.54 573	0.45 568	0.55 561	0.45 529	0.41 567	0.62 532	0.49 577	0.10 426	0.10 514	0.12 505	0.11 484	0.14 524	0.11 468

DRaft	0.24 409	0.10 132	0.34 273	0.18 88	0.12 236	0.28 399	0.23 468	0.33 278	0.39 429	0.38 507	0.61 588	0.21 266	0.41 567	0.48 450	0.42 557	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.08 310

S-Stereo	0.38 561	0.20 507	1.05 623	0.27 551	0.22 572	0.38 526	0.32 573	0.55 546	0.66 607	0.39 522	0.59 576	0.49 551	0.41 567	0.75 581	0.40 546	0.12 504	0.15 593	0.13 526	0.13 551	0.16 546	0.21 606

DeepPrunerF	0.44 589	0.29 581	1.29 645	0.33 604	0.30 621	0.35 507	0.36 595	0.62 608	1.15 661	0.40 532	0.44 492	0.39 478	0.41 567	0.80 600	0.52 586	0.18 601	0.14 578	0.23 614	0.21 610	0.17 563	0.17 565

DANet	0.35 539	0.23 544	0.60 515	0.36 617	0.22 572	0.39 535	0.25 507	0.48 459	0.43 475	0.52 597	0.50 533	0.59 594	0.41 567	0.76 586	0.49 577	0.13 523	0.11 538	0.14 553	0.12 523	0.17 563	0.15 543
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	0.41 575	0.28 574	0.62 526	0.30 586	0.19 529	0.51 592	0.47 632	0.58 581	0.59 589	0.56 608	0.47 521	0.49 551	0.41 567	1.21 651	0.64 608	0.12 504	0.18 613	0.12 505	0.13 551	0.11 453	0.14 531

FBW_ROB	0.43 583	0.26 564	0.54 489	0.31 592	0.20 548	0.51 592	0.32 573	0.70 634	0.60 593	0.59 612	0.55 561	0.65 614	0.41 567	1.40 661	0.51 585	0.13 523	0.17 607	0.21 607	0.16 586	0.17 563	0.18 578

SGM-Forest	0.36 544	0.17 464	0.47 439	0.23 396	0.16 456	0.45 569	0.41 616	0.55 546	0.48 534	0.52 597	0.60 581	0.52 569	0.41 567	0.85 610	0.50 583	0.17 590	0.17 607	0.17 585	0.15 574	0.15 538	0.15 543
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 525	0.21 521	0.54 489	0.23 396	0.13 316	0.42 552	0.33 584	0.53 527	0.48 534	0.52 597	0.49 530	0.50 559	0.41 567	0.56 496	0.31 501	0.15 563	0.16 600	0.18 593	0.16 586	0.13 506	0.13 509
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACV-stereo	0.29 493	0.18 478	0.79 575	0.23 396	0.16 456	0.47 577	0.19 331	0.36 328	0.34 365	0.29 346	0.33 364	0.67 619	0.42 576	0.54 483	0.30 493	0.10 426	0.09 484	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.11 468

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 611	0.50 637	0.86 597	0.39 627	0.24 593	0.84 641	0.55 643	0.56 562	0.62 599	0.60 613	0.68 603	0.62 603	0.42 576	1.13 646	0.43 558	0.23 615	0.27 640	0.27 619	0.35 642	0.25 612	0.29 632

stereogan	0.37 554	0.17 464	0.65 538	0.27 551	0.22 572	0.62 617	0.26 520	0.59 587	0.63 603	0.43 557	0.60 581	0.67 619	0.42 576	0.68 556	0.35 522	0.13 523	0.14 578	0.14 553	0.12 523	0.19 585	0.17 565

CBMV_ROB	0.33 525	0.18 478	0.53 486	0.21 271	0.14 364	0.33 479	0.20 384	0.51 496	0.45 502	0.51 591	0.55 561	0.45 529	0.42 576	0.71 564	0.32 506	0.18 601	0.19 618	0.23 614	0.21 610	0.14 524	0.15 543

ACVNet-4b	0.72 637	0.81 658	1.33 647	0.72 657	0.50 647	0.80 639	0.31 565	0.71 636	0.80 630	0.50 586	0.72 612	0.95 642	0.43 580	0.96 631	1.20 655	1.13 681	0.21 625	0.76 663	0.45 652	0.65 658	0.46 651

UDG	0.40 573	0.46 628	0.49 455	0.40 629	0.35 629	0.47 577	0.27 526	0.54 536	0.47 525	0.39 522	0.45 504	0.59 594	0.44 581	0.46 443	0.39 539	0.26 626	0.19 618	0.48 649	0.22 618	0.34 636	0.26 627

Syn2CoEx	0.36 544	0.31 595	0.78 568	0.34 606	0.21 556	0.41 545	0.28 542	0.61 600	0.49 543	0.42 551	0.56 568	0.45 529	0.44 581	0.69 558	0.38 531	0.17 590	0.14 578	0.15 568	0.12 523	0.13 506	0.12 492

GANetREF_RVC	0.43 583	0.47 630	0.69 550	0.38 625	0.20 548	0.51 592	0.48 636	0.66 623	0.66 607	0.46 572	0.46 514	0.50 559	0.44 581	0.90 621	0.39 539	0.27 631	0.21 625	0.32 636	0.18 601	0.27 624	0.22 611
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	0.57 621	0.62 648	0.87 599	0.63 653	0.44 641	0.73 629	0.37 599	0.65 617	0.66 607	0.51 591	0.75 614	0.66 618	0.45 584	0.69 558	0.46 572	0.53 651	0.34 650	0.55 653	0.35 642	0.60 653	0.45 648

ccnet	0.42 578	0.31 595	0.48 449	0.27 551	0.32 625	0.60 614	0.32 573	0.65 617	0.46 520	0.53 603	0.66 599	0.56 584	0.45 584	0.72 570	0.61 601	0.26 626	0.19 618	0.24 616	0.21 610	0.26 619	0.22 611

SuperB	0.49 603	0.28 574	2.23 665	0.23 396	0.15 424	0.41 545	0.32 573	0.47 446	0.82 632	0.43 557	0.50 533	0.33 424	0.45 584	0.68 556	1.08 642	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.98 675	0.14 531

RGC	0.39 566	0.32 600	0.64 537	0.34 606	0.27 607	0.40 541	0.29 549	0.57 572	0.53 569	0.45 568	0.64 596	0.62 603	0.45 584	0.72 570	0.39 539	0.15 563	0.15 593	0.21 607	0.20 607	0.18 577	0.19 585

Nwc_Net	0.37 554	0.25 553	0.68 549	0.31 592	0.24 593	0.44 563	0.30 560	0.65 617	0.50 551	0.37 492	0.69 607	0.58 592	0.45 584	0.60 517	0.40 546	0.15 563	0.12 556	0.19 601	0.21 610	0.14 524	0.13 509

PASM	0.45 592	0.35 605	0.90 603	0.35 615	0.33 626	0.39 535	0.38 605	0.50 479	0.61 597	0.52 597	0.51 539	0.62 603	0.45 584	0.93 625	0.48 575	0.26 626	0.29 644	0.29 631	0.33 640	0.29 630	0.26 627

CRFU-Net	0.28 482	0.14 384	0.45 423	0.25 489	0.15 424	0.45 569	0.23 468	0.50 479	0.30 319	0.43 557	0.41 451	0.48 545	0.46 590	0.43 433	0.29 485	0.11 465	0.10 514	0.09 333	0.08 298	0.10 405	0.10 431

CrosDoStereo	0.31 507	0.10 132	0.49 455	0.18 88	0.12 236	0.22 285	1.11 679	0.34 286	0.37 405	0.38 507	0.61 588	0.28 370	0.46 590	0.61 524	0.57 590	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.07 232

DeepStereo_LL	0.31 507	0.10 132	0.49 455	0.18 88	0.12 236	0.22 285	1.11 679	0.34 286	0.37 405	0.38 507	0.61 588	0.28 370	0.46 590	0.61 524	0.57 590	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.07 232

RP	0.35 539	0.22 535	0.51 476	0.31 592	0.24 593	0.37 518	0.28 542	0.50 479	0.58 588	0.40 532	0.63 594	0.61 601	0.47 593	0.61 524	0.39 539	0.16 579	0.15 593	0.17 585	0.15 574	0.17 563	0.17 565

NCC-stereo	0.39 566	0.25 553	0.69 550	0.32 598	0.28 612	0.46 571	0.36 595	0.65 617	0.52 564	0.40 532	0.57 571	0.56 584	0.47 593	0.73 572	0.45 566	0.17 590	0.14 578	0.18 593	0.25 627	0.16 546	0.16 552

Abc-Net	0.39 566	0.25 553	0.69 550	0.32 598	0.28 612	0.46 571	0.36 595	0.65 617	0.52 564	0.40 532	0.57 571	0.56 584	0.47 593	0.73 572	0.45 566	0.17 590	0.14 578	0.18 593	0.25 627	0.16 546	0.16 552
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.42 578	0.27 571	0.81 581	0.31 592	0.25 601	0.42 552	0.22 442	0.66 623	0.94 650	0.63 618	0.60 581	0.59 594	0.47 593	0.59 513	0.58 595	0.15 563	0.13 568	0.16 579	0.16 586	0.20 594	0.22 611

XQC	0.43 583	0.37 613	0.96 613	0.34 606	0.25 601	0.53 602	0.34 586	0.60 596	0.73 623	0.51 591	0.46 514	0.57 589	0.47 593	0.70 561	0.72 616	0.17 590	0.12 556	0.18 593	0.15 574	0.25 612	0.23 618

ADCRef	0.38 561	0.24 548	0.88 600	0.26 523	0.21 556	0.49 588	0.27 526	0.52 515	0.48 534	0.50 586	0.58 573	0.35 447	0.47 593	0.48 450	1.29 659	0.09 375	0.08 449	0.12 505	0.12 523	0.11 453	0.11 468

DEmStereo	0.26 454	0.09 77	0.47 439	0.19 143	0.12 236	0.30 439	0.25 507	0.28 205	0.36 394	0.36 484	0.58 573	0.25 322	0.48 599	0.53 477	0.44 563	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.06 95	0.07 232

IGEV-RUCA	0.21 326	0.08 31	0.23 136	0.19 143	0.19 529	0.28 399	0.24 490	0.23 112	0.21 175	0.20 237	0.23 247	0.28 370	0.49 600	0.26 297	0.18 305	0.09 375	0.08 449	0.18 593	0.13 551	0.17 563	0.17 565

AF-Net	0.37 554	0.26 564	0.56 499	0.32 598	0.23 585	0.41 545	0.29 549	0.61 600	0.64 604	0.42 551	0.68 603	0.65 614	0.49 600	0.57 500	0.44 563	0.15 563	0.11 538	0.19 601	0.14 565	0.15 538	0.13 509

THIR-Stereo	0.29 493	0.12 270	0.41 378	0.19 143	0.11 169	0.28 399	0.72 656	0.32 263	0.35 381	0.37 492	0.65 597	0.34 433	0.50 602	0.57 500	0.45 566	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.09 401	0.07 176	0.07 232

FAT-Stereo	0.36 544	0.18 478	0.73 565	0.26 523	0.18 502	0.33 479	0.29 549	0.60 596	0.59 589	0.46 572	0.60 581	0.60 597	0.50 602	0.61 524	0.34 518	0.13 523	0.14 578	0.13 526	0.12 523	0.14 524	0.18 578

edge stereo	0.39 566	0.22 535	0.81 581	0.27 551	0.22 572	0.37 518	0.24 490	0.56 562	0.54 573	0.53 603	0.60 581	0.71 628	0.50 602	0.78 594	0.40 546	0.16 579	0.14 578	0.19 601	0.14 565	0.16 546	0.17 565

Ntro	0.58 622	0.64 649	0.92 606	0.66 654	0.50 647	0.77 634	0.36 595	0.66 623	0.70 617	0.50 586	0.59 576	0.65 614	0.51 605	0.75 581	0.45 566	0.56 655	0.32 648	0.56 656	0.34 641	0.63 655	0.46 651

psmorigin	0.50 607	0.25 553	3.03 674	0.24 450	0.19 529	0.38 526	0.22 442	0.50 479	0.44 490	0.64 620	0.68 603	0.71 628	0.51 605	0.85 610	0.45 566	0.14 548	0.17 607	0.13 526	0.14 565	0.16 546	0.21 606

ADCP+	0.45 592	0.24 548	1.15 634	0.25 489	0.22 572	0.56 604	0.39 610	0.54 536	0.51 555	0.44 564	0.51 539	0.46 537	0.52 607	0.56 496	1.89 673	0.10 426	0.08 449	0.11 467	0.10 445	0.14 524	0.13 509

WZ-Net	0.52 615	0.38 617	1.90 661	0.30 586	0.24 593	0.57 607	0.48 636	0.62 608	0.78 628	0.50 586	0.71 608	0.68 623	0.54 608	0.98 635	0.84 626	0.13 523	0.10 514	0.11 467	0.12 523	0.19 585	0.20 597

aanetorigin	0.39 566	0.29 581	1.09 627	0.24 450	0.19 529	0.28 399	0.37 599	0.33 278	0.47 525	0.94 646	0.82 623	0.52 569	0.54 608	0.49 455	0.50 583	0.11 465	0.09 484	0.10 411	0.10 445	0.16 546	0.15 543

AnyNet_C32	0.51 611	0.40 619	1.10 631	0.29 575	0.28 612	0.59 611	0.58 646	0.54 536	0.60 593	0.62 616	0.66 599	0.54 578	0.54 608	0.78 594	1.74 670	0.15 563	0.14 578	0.15 568	0.17 595	0.20 594	0.20 597

LSM	1.64 672	0.40 619	2.56 671	2.02 683	17.61 700	0.51 592	0.52 640	0.61 600	0.76 625	0.82 637	1.11 643	0.63 611	0.54 608	0.75 581	0.49 577	0.16 579	0.24 636	0.18 593	0.21 610	0.25 612	2.42 687

zh-sn7	0.48 600	0.51 639	1.43 650	0.29 575	0.20 548	0.47 577	0.39 610	0.57 572	0.62 599	0.52 597	0.81 621	0.52 569	0.56 612	1.05 640	0.87 629	0.12 504	0.13 568	0.13 526	0.13 551	0.17 563	0.16 552

FTStereo	0.28 482	0.10 132	0.43 401	0.23 396	0.13 316	0.21 257	0.53 642	0.34 286	0.26 259	0.38 507	0.95 634	0.30 397	0.56 612	0.32 380	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.19 585

ADCPNet	0.48 600	0.29 581	1.60 656	0.27 551	0.23 585	0.70 628	0.38 605	0.53 527	0.51 555	0.51 591	0.59 576	0.67 619	0.56 612	0.60 517	1.14 647	0.15 563	0.18 613	0.14 553	0.23 620	0.19 585	0.19 585

SAMSARA	0.56 618	0.39 618	0.80 578	0.60 651	0.46 643	1.00 650	1.23 682	0.67 628	0.68 613	0.71 628	0.54 557	0.89 639	0.57 615	0.81 604	0.62 603	0.19 607	0.22 629	0.18 593	0.18 601	0.27 624	0.25 625

MSAF-DinoV2	0.76 643	0.44 626	1.98 662	0.49 642	0.16 456	0.58 608	0.31 565	0.81 649	0.83 636	0.41 541	0.52 547	0.98 644	0.58 616	4.97 688	1.03 639	0.11 465	0.07 361	0.10 411	0.24 622	0.27 624	0.26 627

RTS	0.78 644	0.48 632	4.68 679	0.34 606	0.28 612	1.12 654	0.46 628	0.62 608	1.03 652	0.73 629	0.89 631	0.60 597	0.59 617	1.61 664	1.16 651	0.14 548	0.11 538	0.15 568	0.15 574	0.21 597	0.19 585

RTSA	0.78 644	0.48 632	4.68 679	0.34 606	0.28 612	1.12 654	0.46 628	0.62 608	1.03 652	0.73 629	0.89 631	0.60 597	0.59 617	1.61 664	1.16 651	0.14 548	0.11 538	0.15 568	0.15 574	0.21 597	0.19 585

RainbowNet	0.72 637	0.89 663	1.02 620	0.82 661	0.63 658	0.78 637	0.52 640	0.81 649	0.93 648	0.60 613	0.79 619	0.80 633	0.60 619	0.80 600	0.57 590	0.78 667	0.55 668	0.78 664	0.49 656	0.76 665	0.58 659

Wz-Net-TNSev	0.51 611	0.58 644	1.61 658	0.25 489	0.21 556	0.65 619	0.45 625	0.63 615	0.69 615	0.51 591	0.54 557	0.71 628	0.60 619	1.00 636	0.77 620	0.15 563	0.15 593	0.13 526	0.15 574	0.21 597	0.20 597

anonymity	0.56 618	0.54 642	0.70 556	0.47 638	0.61 656	0.56 604	0.43 621	0.69 632	0.49 543	0.63 618	0.55 561	0.54 578	0.60 619	0.61 524	0.57 590	0.55 654	0.53 665	0.50 650	0.54 663	0.51 647	0.56 656

Consistency-Raft	0.55 617	0.48 632	1.02 620	0.45 635	0.49 646	0.49 588	0.47 632	0.72 637	0.72 620	0.45 568	0.82 623	0.47 539	0.60 619	0.50 459	0.63 606	0.39 649	0.39 654	0.44 647	0.51 659	0.52 648	0.37 642

G-Net	0.46 594	0.25 553	0.86 597	0.34 606	0.28 612	0.90 646	0.35 590	0.47 446	0.45 502	0.68 625	1.22 647	0.64 613	0.60 619	0.61 524	0.57 590	0.16 579	0.14 578	0.17 585	0.13 551	0.22 604	0.19 585

ADCL	0.47 597	0.22 535	1.00 617	0.27 551	0.19 529	0.74 630	0.64 651	0.54 536	0.69 615	0.56 608	0.71 608	0.55 580	0.60 619	0.60 517	1.43 661	0.11 465	0.09 484	0.13 526	0.13 551	0.14 524	0.14 531

ADCS	0.58 622	0.40 619	1.35 648	0.29 575	0.24 593	0.55 603	0.45 625	0.67 628	0.83 636	0.76 634	0.71 608	0.68 623	0.60 619	0.76 586	2.23 678	0.16 579	0.16 600	0.16 579	0.17 595	0.22 604	0.22 611

AnyNet_C01	0.65 630	0.58 644	2.60 672	0.32 598	0.26 605	0.88 644	0.61 649	0.63 615	0.62 599	0.68 625	0.96 635	0.76 631	0.60 619	0.96 631	1.43 661	0.16 579	0.16 600	0.17 585	0.17 595	0.23 607	0.23 618

CSAN	0.50 607	0.35 605	0.78 568	0.36 617	0.23 585	0.56 604	0.59 648	0.61 600	0.70 617	0.64 620	0.78 618	0.65 614	0.60 619	1.38 660	0.62 603	0.21 612	0.17 607	0.20 605	0.20 607	0.18 577	0.18 578

MFN_U_SF_RVC	0.56 618	0.51 639	1.19 636	0.38 625	0.22 572	0.69 625	0.27 526	0.80 647	0.67 610	0.73 629	0.74 613	0.87 636	0.61 628	0.81 604	0.76 617	0.29 637	0.27 640	0.32 636	0.37 646	0.32 635	0.31 636

light-stereo	2.37 679	0.69 653	3.61 675	3.84 687	3.41 684	4.04 681	0.31 565	2.13 682	1.45 669	3.61 685	6.33 689	6.90 692	0.63 629	4.83 687	1.28 658	0.71 663	0.74 681	0.32 636	0.39 649	1.20 677	0.96 677

ADCMid	0.49 603	0.34 603	1.13 632	0.26 523	0.21 556	0.51 592	0.37 599	0.57 572	0.54 573	0.75 633	0.66 599	0.62 603	0.64 630	0.64 540	1.68 666	0.13 523	0.12 556	0.17 585	0.17 595	0.20 594	0.17 565

AANet	0.49 603	0.42 625	1.56 654	0.22 340	0.19 529	0.39 535	0.25 507	0.52 515	0.92 645	0.92 643	0.93 633	0.84 635	0.67 631	0.59 513	0.59 596	0.15 563	0.11 538	0.13 526	0.12 523	0.18 577	0.16 552

test_sample8	0.49 603	0.19 494	0.50 466	0.18 88	0.16 456	0.34 492	0.20 384	0.55 546	0.34 365	0.62 616	0.38 419	1.15 650	0.67 631	0.66 551	0.91 632	0.23 615	1.82 686	0.28 627	0.24 622	0.18 577	0.16 552

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 633	0.64 649	1.06 624	0.45 635	0.27 607	1.40 669	0.58 646	0.78 643	0.92 645	0.84 638	0.86 627	0.88 638	0.68 633	1.33 659	0.68 613	0.37 647	0.29 644	0.34 640	0.36 645	0.43 643	0.37 642

DPSNet	0.47 597	0.24 548	0.93 608	0.27 551	0.20 548	0.75 633	0.57 645	0.84 652	0.79 629	0.47 579	0.51 539	0.60 597	0.69 634	0.87 613	0.71 615	0.16 579	0.13 568	0.12 505	0.10 445	0.25 612	0.21 606

SPS-STEREO	0.69 634	0.61 647	0.98 615	0.52 647	0.57 653	0.74 630	0.50 639	0.78 643	0.62 599	0.95 648	0.86 627	0.94 640	0.70 635	1.01 637	0.87 629	0.58 657	0.51 662	0.50 650	0.50 658	0.55 650	0.58 659
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SANet	0.53 616	0.28 574	0.96 613	0.26 523	0.15 424	0.69 625	0.44 624	0.67 628	1.34 665	0.67 624	0.98 638	0.94 640	0.71 636	0.89 618	0.76 617	0.14 548	0.12 556	0.12 505	0.11 484	0.17 563	0.16 552

ACVNet_1	0.72 637	0.81 658	1.37 649	0.72 657	0.53 651	0.77 634	0.42 619	0.85 655	0.90 643	0.74 632	0.75 614	1.32 656	0.72 637	1.02 638	0.55 589	0.54 653	0.31 647	0.71 660	0.35 642	0.64 657	0.45 648

DStereoO	0.46 594	0.32 600	0.51 476	0.36 617	0.29 620	0.38 526	0.45 625	0.55 546	0.60 593	0.47 579	0.49 530	0.48 545	0.73 638	0.59 513	0.69 614	0.81 669	0.18 613	0.38 642	0.19 605	0.46 646	0.20 597

SGM_RVC	0.50 607	0.19 494	0.50 466	0.25 489	0.15 424	0.69 625	0.39 610	0.68 631	0.82 632	0.95 648	0.84 625	1.13 647	0.76 639	1.16 647	0.60 600	0.16 579	0.16 600	0.16 579	0.16 586	0.16 546	0.17 565
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	0.72 637	0.76 656	0.99 616	0.62 652	0.70 661	0.77 634	0.67 652	0.75 640	0.83 636	0.78 636	0.86 627	0.69 625	0.78 640	0.71 564	0.61 601	0.66 660	0.59 671	0.61 657	0.58 667	0.68 661	0.71 670

PSM-AAD	0.25 437	0.10 132	0.30 222	0.24 450	0.12 236	0.26 369	0.38 605	0.34 286	0.28 287	0.35 468	0.39 432	0.28 370	0.79 641	0.30 366	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.12 505	0.11 484	0.08 257	0.21 606

GrayStereo	0.25 437	0.09 77	0.32 245	0.26 523	0.13 316	0.23 307	0.47 632	0.34 286	0.30 319	0.39 522	0.47 521	0.30 397	0.79 641	0.29 350	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.09 401	0.07 176	0.13 509

MeshStereo	0.58 622	0.27 571	0.67 544	0.22 340	0.17 480	0.66 621	0.37 599	0.78 643	0.61 597	1.47 675	1.30 650	1.65 662	0.79 641	1.12 645	0.59 596	0.17 590	0.17 607	0.17 585	0.14 565	0.17 563	0.14 531
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	0.51 611	0.21 521	0.65 538	0.25 489	0.21 556	0.58 608	0.32 573	0.54 536	0.55 579	0.95 648	1.40 654	1.28 654	0.81 644	0.73 572	0.62 603	0.18 601	0.15 593	0.15 568	0.15 574	0.19 585	0.19 585

PVD	0.58 622	0.34 603	0.84 593	0.39 627	0.31 624	0.59 611	0.47 632	0.80 647	1.25 662	0.92 643	1.09 641	0.79 632	0.82 645	0.85 610	0.76 617	0.21 612	0.18 613	0.22 613	0.18 601	0.27 624	0.35 641

NVStereoNet_ROB	0.67 632	0.49 636	0.83 588	0.48 639	0.40 634	0.51 592	0.46 628	0.70 634	0.77 627	0.84 638	1.72 667	1.02 645	0.83 646	1.23 652	0.79 623	0.32 641	0.38 653	0.40 645	0.46 653	0.36 639	0.41 646
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	0.89 649	0.87 662	1.25 641	0.82 661	0.62 657	0.97 649	0.62 650	1.14 662	1.42 667	1.00 651	1.40 654	1.47 659	0.84 647	1.11 643	0.66 611	0.61 658	0.43 657	0.78 664	0.49 656	0.75 664	0.52 654

EDNetEfficientorigin	7.51 688	0.52 641	140.47 716	0.25 489	0.17 480	0.42 552	0.29 549	0.47 446	1.03 652	1.28 661	1.02 639	0.83 634	0.84 647	0.75 581	0.99 637	0.10 426	0.09 484	0.12 505	0.10 445	0.21 597	0.22 611

MADNet+	1.01 655	1.16 674	4.72 681	0.70 656	0.47 644	1.24 661	0.96 672	0.97 659	0.89 641	0.65 622	0.77 617	0.87 636	0.85 649	2.09 674	1.68 666	0.38 648	0.39 654	0.31 635	0.27 635	0.43 643	0.39 644

PWCK	1.00 653	1.17 675	1.70 659	0.91 664	0.41 635	1.19 658	0.92 670	1.10 660	1.14 660	1.16 659	1.14 644	1.25 653	0.88 650	1.75 670	1.04 641	0.87 672	0.50 660	0.87 667	0.53 662	0.96 674	0.52 654

DispFullNet	0.66 631	0.89 663	1.59 655	0.77 659	1.21 678	0.51 592	0.23 468	0.59 587	0.72 620	0.69 627	0.61 588	0.69 625	0.91 651	0.79 596	0.48 575	0.27 631	0.12 556	0.73 661	0.30 639	0.65 658	0.40 645

EDNetEfficient	0.63 628	0.37 613	2.40 669	0.26 523	0.25 601	0.38 526	0.49 638	0.41 380	1.06 655	1.38 664	0.87 630	0.62 603	0.95 652	0.65 547	1.65 665	0.11 465	0.09 484	0.10 411	0.11 484	0.19 585	0.17 565

IMH-64-1	0.91 650	0.86 660	0.84 593	0.97 666	0.75 663	0.92 647	0.71 654	1.27 663	1.10 658	0.89 640	1.45 656	1.14 648	0.96 653	1.19 648	0.84 626	0.74 664	0.51 662	0.97 669	0.55 664	0.84 667	0.60 662

IMH-64	0.91 650	0.86 660	0.84 593	0.97 666	0.75 663	0.92 647	0.71 654	1.27 663	1.10 658	0.89 640	1.45 656	1.14 648	0.96 653	1.19 648	0.84 626	0.74 664	0.51 662	0.97 669	0.55 664	0.84 667	0.60 662

MSMD_ROB	0.60 626	0.33 602	0.61 518	0.30 586	0.25 601	0.86 643	0.35 590	0.55 546	0.67 610	1.10 656	1.49 659	1.76 665	0.97 655	0.88 616	0.49 577	0.23 615	0.21 625	0.27 619	0.27 635	0.25 612	0.24 623

LVE	1.13 660	1.02 668	1.28 644	1.01 668	0.80 669	1.29 664	0.81 666	1.47 670	1.96 673	1.07 655	1.90 670	1.90 666	1.01 656	1.48 662	0.91 632	0.93 675	0.61 674	0.94 668	0.69 672	0.87 669	0.75 674

KSHMR	1.89 675	1.36 679	1.60 656	1.47 681	1.22 679	1.38 668	1.06 676	1.79 675	5.97 689	1.42 669	5.65 688	2.98 680	1.14 657	2.23 677	1.20 655	1.27 682	1.12 684	1.46 683	1.10 684	1.32 682	1.15 682

IMH	1.05 658	0.95 667	1.00 617	1.01 668	0.78 666	1.11 653	0.68 653	1.38 666	1.43 668	1.00 651	1.72 667	1.43 657	1.14 657	1.73 669	0.89 631	1.09 678	0.55 668	0.99 671	0.57 666	0.87 669	0.62 668

Dean	1.17 662	1.04 670	1.49 653	1.03 670	0.78 666	1.20 659	0.77 662	1.48 671	1.96 673	1.28 661	1.99 673	2.15 670	1.14 657	1.25 653	1.00 638	0.81 669	0.60 672	1.01 672	0.69 672	0.92 673	0.74 673

ELAS	0.74 641	0.36 608	0.85 596	0.36 617	0.33 626	1.36 666	0.77 662	0.93 656	0.92 645	1.41 667	1.53 661	1.16 651	1.17 660	0.95 630	1.03 639	0.26 626	0.25 638	0.28 627	0.28 638	0.31 632	0.30 633
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.01 655	0.89 663	0.93 608	0.83 663	0.66 660	1.18 656	0.81 666	1.40 667	1.57 671	1.11 657	1.76 669	1.45 658	1.19 661	1.50 663	1.14 647	0.61 658	0.62 675	0.70 659	0.68 671	0.66 660	0.60 662

WAO-6	1.07 659	0.93 666	0.92 606	0.96 665	0.78 666	1.28 663	0.75 659	1.34 665	2.00 675	1.02 653	1.54 662	1.59 661	1.22 662	1.31 658	1.14 647	0.78 667	0.55 668	1.02 673	0.75 676	0.83 666	0.69 669

SGM+DAISY	0.87 648	0.66 651	1.30 646	0.51 644	0.60 655	1.03 651	0.84 668	0.76 641	0.73 623	1.39 665	1.51 660	1.31 655	1.22 662	1.11 643	1.08 642	0.57 656	0.53 665	0.51 652	0.51 659	0.54 649	0.61 666

FCDSN-DC	0.63 628	0.31 595	0.61 518	0.36 617	0.30 621	0.65 619	0.37 599	0.66 623	0.68 613	1.14 658	1.54 662	1.71 664	1.26 664	0.92 623	0.64 608	0.24 622	0.22 629	0.27 619	0.26 631	0.27 624	0.27 631
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 635	0.30 588	0.69 550	0.32 598	0.27 607	0.81 640	0.39 610	0.79 646	0.82 632	1.41 667	1.58 664	1.98 667	1.26 664	1.02 638	0.77 620	0.24 622	0.22 629	0.27 619	0.26 631	0.26 619	0.26 627

FC-DCNN v2	0.71 636	0.30 588	0.67 544	0.32 598	0.27 607	0.84 641	0.39 610	0.84 652	0.85 640	1.44 671	1.64 665	2.09 669	1.28 666	1.06 641	0.80 624	0.24 622	0.22 629	0.27 619	0.26 631	0.26 619	0.25 625

JetBlue	1.14 661	0.76 656	2.36 667	0.59 650	0.75 663	3.04 680	1.78 686	1.11 661	0.90 643	0.94 646	1.10 642	1.66 663	1.28 666	2.09 674	1.72 669	0.43 650	0.36 652	0.38 642	0.38 648	0.58 652	0.56 656

ELAS_RVC	0.74 641	0.36 608	1.00 617	0.37 623	0.33 626	0.88 644	0.93 671	0.83 651	1.08 657	1.35 663	1.33 653	1.24 652	1.33 668	1.06 641	0.95 635	0.27 631	0.25 638	0.29 631	0.27 635	0.30 631	0.30 633
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	1.43 666	1.03 669	1.20 637	1.10 672	0.86 672	2.26 677	0.73 657	1.84 676	3.84 685	1.25 660	2.25 678	2.69 678	1.42 669	1.76 671	1.43 661	0.76 666	0.50 660	1.09 674	0.66 670	1.23 679	0.76 675

WAO-8	1.46 668	1.10 672	1.09 627	1.10 672	0.84 670	2.06 673	0.75 659	1.84 676	3.83 683	1.44 671	2.21 676	2.15 670	1.43 670	3.17 680	1.19 653	0.91 673	0.65 677	1.09 674	0.79 677	0.90 671	0.71 670

Venus	1.46 668	1.10 672	1.09 627	1.10 672	0.84 670	2.06 673	0.75 659	1.84 676	3.83 683	1.44 671	2.21 676	2.15 670	1.43 670	3.17 680	1.19 653	0.91 673	0.65 677	1.09 674	0.79 677	0.90 671	0.71 670

ktn	1.77 674	1.36 679	1.22 638	1.43 680	1.14 677	1.52 670	1.08 677	1.51 673	3.96 686	2.77 684	4.69 685	3.35 681	1.46 672	1.69 668	1.25 657	1.43 683	0.77 682	1.45 682	0.99 682	1.32 682	0.96 677

JetRed	2.30 678	2.64 684	6.12 684	1.12 675	1.38 681	5.85 687	3.29 688	1.99 679	1.67 672	1.98 678	1.95 672	2.16 673	1.60 673	2.48 678	4.10 686	1.05 676	1.60 685	1.09 674	1.01 683	1.67 684	1.28 683

DStereoSA	0.81 646	0.37 613	1.08 626	0.51 644	0.65 659	0.67 622	1.44 684	0.74 639	1.06 655	0.54 605	1.67 666	0.49 551	1.78 674	0.96 631	1.69 668	0.28 634	0.43 657	0.27 619	0.51 659	0.40 642	0.58 659

notaker	1.45 667	1.34 678	1.48 651	1.40 679	1.07 676	1.18 656	0.85 669	1.48 671	1.40 666	1.51 676	3.46 683	2.40 675	1.81 675	1.76 671	1.45 664	1.11 679	0.69 680	1.38 681	0.87 679	1.31 681	0.97 679

TorneroNet	2.22 676	1.08 671	1.24 640	1.14 676	0.90 673	5.58 685	0.80 664	2.12 681	8.69 692	2.58 682	5.42 687	3.88 683	1.97 676	1.78 673	1.87 672	0.86 671	0.54 667	1.15 678	0.74 675	1.23 679	0.85 676

UNDER WATER-64	1.55 670	1.19 676	2.52 670	1.31 677	0.95 674	2.12 675	1.21 681	1.45 669	3.19 679	1.43 670	1.32 651	2.64 677	2.04 677	1.63 666	1.83 671	1.11 679	0.67 679	1.28 679	0.92 680	1.19 676	1.02 680

MonStereo1	0.93 652	0.56 643	0.82 585	0.69 655	0.58 654	1.37 667	0.35 590	0.94 657	1.25 662	0.93 645	1.90 670	1.52 660	2.10 678	1.27 655	0.77 620	0.69 661	0.33 649	0.75 662	0.47 655	0.70 662	0.57 658

coex-ft	3.44 681	0.73 655	48.55 714	0.24 450	0.19 529	0.50 591	0.43 621	0.47 446	2.40 677	7.03 692	1.20 646	0.97 643	2.23 679	0.73 572	1.92 674	0.12 504	0.15 593	0.14 553	0.12 523	0.21 597	0.43 647

UNDER WATER	1.59 671	1.22 677	2.36 667	1.38 678	1.03 675	1.67 672	1.10 678	1.54 674	3.63 681	1.44 671	1.47 658	2.85 679	2.25 680	1.67 667	1.94 675	1.06 677	0.62 675	1.31 680	0.93 681	1.21 678	1.02 680

DStereoFS	0.84 647	0.66 651	0.80 578	0.53 648	0.50 647	1.23 660	0.55 643	0.94 657	1.32 664	0.89 640	1.32 651	1.04 646	2.32 681	1.29 657	1.14 647	0.31 640	0.35 651	0.30 633	0.39 649	0.34 636	0.60 662

MADNet++	2.26 677	1.80 682	2.06 663	2.13 685	1.97 683	2.61 679	1.79 687	2.38 683	2.16 676	2.75 683	2.65 680	2.38 674	2.43 682	3.17 680	3.21 682	2.17 686	1.95 688	1.94 687	1.63 686	2.06 685	2.01 686

SGM-ForestM	1.36 663	0.28 574	0.79 575	0.26 523	0.16 456	2.26 677	1.00 674	1.42 668	1.46 670	2.38 681	2.05 674	5.95 689	2.66 683	2.95 679	2.46 680	0.17 590	0.18 613	0.18 593	0.18 601	0.15 538	0.18 578

MANE	1.41 665	0.36 608	0.74 566	0.43 632	0.41 635	2.16 676	0.80 664	2.39 684	3.38 680	2.22 680	3.06 682	3.54 682	2.73 684	2.15 676	1.94 675	0.28 634	0.27 640	0.30 633	0.46 653	0.28 629	0.34 640

TCMNet-wrong-test	4.29 682	5.57 689	4.65 678	11.33 697	10.39 693	5.73 686	4.48 691	4.13 688	1.02 651	1.91 677	2.39 679	6.16 690	3.62 685	3.84 685	4.50 688	1.99 685	0.47 659	1.97 688	1.69 687	5.69 693	4.31 692

LE_ROB	1.76 673	0.20 507	2.68 673	0.48 639	0.52 650	0.78 637	0.96 672	0.84 652	6.61 690	7.40 693	2.08 675	2.08 668	4.83 686	1.27 655	3.79 685	0.10 426	0.08 449	0.12 505	0.11 484	0.11 453	0.10 431

tt	4.71 684	0.10 132	3.94 676	2.06 684	1.53 682	10.14 693	16.88 696	9.27 696	4.98 687	1.39 665	1.02 639	4.68 684	4.90 687	3.35 683	5.86 691	5.76 694	9.15 702	2.24 690	2.53 690	3.10 687	1.32 684

LRCNet_RVC	10.90 695	14.34 703	9.35 687	15.35 698	8.04 690	1.08 652	0.34 586	8.78 694	0.70 617	12.63 703	16.05 703	9.85 694	6.54 688	8.57 694	6.34 692	20.27 712	5.40 694	23.70 710	21.88 711	14.87 702	13.83 703

USTest	6.88 687	5.23 688	5.63 683	7.22 691	7.29 688	14.34 696	22.76 697	8.48 693	9.32 693	5.42 688	6.39 690	6.29 691	6.64 689	6.92 691	8.62 694	1.94 684	3.29 692	2.16 689	2.55 691	3.85 689	3.29 690

DPSimNet_ROB	4.34 683	4.23 685	6.89 686	3.67 686	3.68 685	4.75 682	5.21 692	2.67 685	3.68 682	5.82 690	3.95 684	5.57 685	6.72 690	3.46 684	4.48 687	4.05 693	2.88 691	4.68 694	3.12 694	3.69 688	3.62 691

HanzoNet	2.97 680	1.69 681	2.29 666	1.74 682	1.33 680	1.53 671	1.03 675	1.99 679	2.64 678	5.51 689	5.16 686	5.90 688	6.82 691	4.32 686	3.29 683	3.16 689	2.02 690	1.92 685	2.87 692	2.24 686	1.89 685

Selective-IGEV-i1pa	5.57 686	7.99 691	4.76 682	0.80 660	0.45 642	12.99 694	3.60 690	9.25 695	7.43 691	6.97 691	9.87 695	8.94 693	7.26 692	14.66 704	5.65 690	3.55 690	1.08 683	1.93 686	0.72 674	0.73 663	2.79 689

BEATNet-Init1	4.73 685	2.61 683	13.29 700	0.58 649	0.53 651	10.12 692	3.33 689	4.83 689	5.01 688	8.75 694	8.51 691	14.08 703	7.60 693	7.70 693	5.34 689	0.28 634	0.28 643	0.34 640	0.37 646	0.57 651	0.45 648

DPSMNet_ROB	8.40 690	5.11 687	10.49 699	5.58 690	10.25 692	8.34 690	23.62 702	6.07 692	13.45 702	4.93 687	10.88 700	5.66 687	10.44 694	6.24 690	12.64 696	3.98 692	7.61 696	3.76 692	7.30 700	4.20 691	7.51 696

DGTPSM_ROB	8.34 689	5.10 686	10.37 698	5.31 689	10.18 691	8.33 689	23.60 701	6.06 691	13.41 701	4.90 686	10.87 699	5.65 686	10.44 694	6.17 689	12.59 695	3.74 691	7.55 695	3.69 691	7.26 699	4.14 690	7.46 695

Anonymous_1	16.62 702	9.35 694	9.84 690	10.66 694	14.64 698	18.66 703	27.12 705	12.64 702	13.51 703	10.76 702	10.30 698	10.13 697	10.60 696	11.06 699	12.74 699	15.87 710	7.74 697	16.92 708	43.48 714	58.66 717	7.68 697

iinet-test	10.78 693	9.29 692	9.70 688	10.48 692	10.68 694	17.98 701	25.98 703	12.57 700	13.39 699	9.64 698	10.10 696	10.06 695	10.61 697	11.22 700	12.70 697	6.40 696	7.74 697	5.68 696	6.69 695	7.47 694	7.30 693

IINet	10.78 693	9.29 692	9.70 688	10.48 692	10.68 694	17.98 701	25.98 703	12.57 700	13.39 699	9.64 698	10.10 696	10.06 695	10.61 697	11.22 700	12.70 697	6.40 696	7.74 697	5.68 696	6.69 695	7.47 694	7.30 693

xxxxx1	15.27 698	9.54 695	10.31 693	20.13 701	18.88 701	17.08 697	23.03 698	10.36 697	10.99 695	9.21 695	9.62 692	10.74 698	10.61 697	10.72 696	13.89 702	7.97 700	9.20 703	31.85 713	44.72 715	12.84 699	13.69 700

tt_ll	15.27 698	9.54 695	10.31 693	20.13 701	18.88 701	17.08 697	23.03 698	10.36 697	10.99 695	9.21 695	9.62 692	10.74 698	10.61 697	10.72 696	13.89 702	7.97 700	9.20 703	31.85 713	44.72 715	12.84 699	13.69 700

ff	15.27 698	9.54 695	10.31 693	20.13 701	18.88 701	17.08 697	23.03 698	10.36 697	10.99 695	9.21 695	9.62 692	10.74 698	10.61 697	10.72 696	13.89 702	7.97 700	9.20 703	31.85 713	44.72 715	12.84 699	13.69 700

DPSM_ROB	11.49 696	9.87 698	10.35 696	11.13 695	11.31 696	19.11 704	27.51 706	13.37 703	14.21 704	10.31 700	11.06 701	10.96 701	11.27 702	11.96 702	13.59 700	6.78 698	8.19 700	6.03 698	7.09 697	7.93 696	7.73 698

DPSM	11.49 696	9.87 698	10.35 696	11.13 695	11.31 696	19.11 704	27.51 706	13.37 703	14.21 704	10.31 700	11.06 701	10.96 701	11.27 702	11.96 702	13.59 700	6.78 698	8.19 700	6.03 698	7.09 697	7.93 696	7.73 698

PML	16.10 701	12.82 702	6.78 685	5.23 688	7.76 689	33.92 708	66.56 717	5.30 690	10.28 694	26.12 716	68.59 717	20.51 705	13.49 704	10.06 695	6.78 693	5.96 695	2.00 689	6.04 700	2.18 689	8.96 698	2.60 688

HaxPig	17.72 703	20.22 713	19.73 702	16.53 699	16.51 699	9.27 691	9.33 693	14.34 705	13.27 698	18.65 705	18.70 704	17.35 704	16.77 705	17.04 705	16.45 705	22.05 713	20.89 713	22.27 709	21.53 710	21.29 710	22.13 714

MEDIAN_ROB	21.21 704	24.62 714	23.47 712	19.58 700	19.65 704	13.22 695	10.96 694	17.88 706	17.00 706	22.14 715	22.02 706	20.86 706	20.36 706	21.06 706	19.71 706	25.63 714	24.13 714	26.21 711	25.20 712	25.17 711	25.38 715

FlowAnything	23.14 708	19.87 707	20.79 708	22.50 708	22.74 706	38.39 711	55.46 711	26.89 712	28.72 714	20.77 714	22.29 712	22.07 710	22.72 707	23.99 707	27.41 715	13.60 706	16.55 712	12.15 705	14.36 707	15.97 707	15.52 705

RAFT-FEzeroshot	23.10 705	19.88 708	20.56 705	22.49 705	22.75 707	38.38 709	55.50 713	26.84 710	28.66 711	20.60 710	22.10 707	22.05 708	22.74 708	24.00 709	27.37 713	13.59 703	16.48 708	12.14 701	14.28 703	15.96 705	15.54 707

RAFT-FE	23.10 705	19.88 708	20.56 705	22.49 705	22.75 707	38.38 709	55.50 713	26.84 710	28.66 711	20.60 710	22.10 707	22.05 708	22.74 708	24.00 709	27.37 713	13.59 703	16.48 708	12.14 701	14.28 703	15.96 705	15.54 707

CasAABBNet	23.10 705	19.86 706	20.64 707	22.47 704	22.73 705	38.41 712	55.50 713	26.89 712	28.70 713	20.61 712	22.15 709	22.08 711	22.75 710	23.99 707	27.36 711	13.59 703	16.48 708	12.14 701	14.27 702	15.95 703	15.53 706

LSM0	24.24 711	19.98 712	22.32 711	24.22 710	40.14 716	38.48 713	55.20 710	26.95 714	28.57 710	20.49 708	21.83 705	22.26 713	22.75 710	24.22 713	27.30 709	13.66 709	16.32 706	12.19 707	14.15 701	16.10 709	17.66 711

Hybrid-DGEV	23.16 709	19.94 711	20.96 710	22.49 705	22.75 707	38.51 714	55.52 716	27.09 716	28.90 716	20.58 709	22.25 710	22.00 707	22.80 712	24.11 712	27.33 710	13.60 706	16.47 707	12.14 701	14.30 706	15.95 703	15.54 707

Selective-RAFT-Error	23.16 709	19.93 710	20.87 709	22.54 709	22.81 710	38.52 715	55.47 712	27.01 715	28.83 715	20.66 713	22.25 710	22.09 712	22.80 712	24.09 711	27.36 711	13.61 708	16.48 708	12.15 705	14.28 703	15.99 708	15.57 710

RSGM-EC	29.65 713	17.75 704	10.04 691	35.31 712	33.15 714	26.42 706	46.65 708	19.89 707	17.74 707	18.92 706	23.36 713	30.14 715	23.59 714	41.87 715	45.99 716	59.56 716	34.38 716	33.25 716	20.37 708	34.97 713	19.60 712

acva	29.65 713	17.75 704	10.04 691	35.31 712	33.15 714	26.42 706	46.65 708	19.89 707	17.74 707	18.92 706	23.36 713	30.14 715	23.59 714	41.87 715	45.99 716	59.56 716	34.38 716	33.25 716	20.37 708	34.97 713	19.60 712

AVERAGE_ROB	25.43 712	29.06 715	27.24 713	24.63 711	24.20 713	17.73 700	12.61 695	22.29 709	21.39 709	26.79 717	26.16 715	25.20 714	24.64 716	25.07 714	23.53 707	29.96 715	28.40 715	30.60 712	29.58 713	29.72 712	29.84 716

Selective-IGEV-i16pa	30.47 715	41.93 716	4.02 677	0.49 642	0.37 631	96.94 717	0.74 658	60.26 718	58.76 717	17.24 704	64.39 716	38.26 717	49.53 717	106.11 718	26.15 708	19.96 711	3.42 693	4.39 693	1.81 688	0.39 641	14.22 704

test_example2	101.33 716	108.28 717	68.15 715	98.43 714	106.93 717	89.75 716	102.43 718	36.80 717	97.65 718	129.04 718	130.15 718	65.26 718	66.62 718	92.11 717	80.24 718	144.10 718	199.48 718	81.81 718	103.01 718	125.01 718	101.27 717

ccccc		256.29 718		354.40 717	364.36 718	149.10 718		152.89 719		153.93 719		164.00 719		268.02 719		390.55 719	349.22 719	244.59 719	219.82 719	412.30 719

ASD4		6.65 690

Low-res two-view benchmark