Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 4	0.09 59	0.21 86	0.14 2	0.10 83	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 1	0.10 19	0.11 31	0.09 24	0.09 24	0.12 3	0.11 17	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.06 93
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test2	0.10 4	0.08 19	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.11 17	0.16 8	0.10 2	0.09 7	0.07 3	0.10 42	0.06 1	0.15 29	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.05 27

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.10 4	0.09 59	0.14 7	0.19 112	0.07 1	0.16 62	0.12 27	0.16 8	0.12 11	0.08 2	0.09 12	0.14 116	0.13 149	0.14 13	0.10 2	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.18 65	0.10 83	0.13 16	0.12 27	0.15 6	0.12 11	0.10 19	0.13 59	0.10 42	0.10 56	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 4	0.07 3	0.16 35	0.16 12	0.08 14	0.11 6	0.09 2	0.20 38	0.12 11	0.11 35	0.11 31	0.08 4	0.08 10	0.23 179	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 93

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

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

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

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

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

MonSter++	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.16 12	0.09 36	0.15 34	0.12 27	0.17 14	0.13 18	0.09 7	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.14 13	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.13 1	0.07 1	0.16 62	0.10 8	0.20 38	0.14 25	0.09 7	0.10 21	0.09 24	0.12 115	0.13 6	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 51	0.06 61	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.18 65	0.12 189	0.19 140	0.16 146	0.20 38	0.14 25	0.12 53	0.15 92	0.10 42	0.09 24	0.16 47	0.10 2	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.08 206	0.08 260

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Selective-IGEV	0.12 55	0.09 59	0.22 96	0.19 112	0.10 83	0.15 34	0.14 82	0.27 130	0.15 36	0.13 70	0.14 89	0.13 89	0.08 10	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.05 27

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

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

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

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

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

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

3.5w_stereo	0.11 29	0.10 102	0.14 7	0.17 29	0.09 36	0.17 88	0.09 2	0.22 63	0.16 42	0.13 70	0.13 59	0.09 24	0.11 88	0.19 110	0.13 110	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

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

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

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

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

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

fffft	0.13 71	0.09 59	0.24 113	0.19 112	0.10 83	0.17 88	0.19 277	0.22 63	0.16 42	0.14 96	0.11 31	0.13 89	0.10 56	0.24 194	0.18 253	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.06 93
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 29	0.08 19	0.17 47	0.17 29	0.09 36	0.22 231	0.14 82	0.14 5	0.16 42	0.11 35	0.10 21	0.09 24	0.08 10	0.21 152	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

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

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

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

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

MatchStereo	0.11 29	0.08 19	0.23 103	0.16 12	0.07 1	0.09 1	0.12 27	0.20 38	0.17 60	0.10 19	0.15 92	0.08 4	0.08 10	0.14 13	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
DLNR-FE	10.45 629	12.13 636	19.94 638	106.10 650	23.12 645	0.14 22	0.13 54	3.28 625	0.17 60	0.16 139	0.23 193	0.16 157	0.10 56	0.31 317	0.15 173	2.41 626	0.06 177	0.07 103	0.07 169	40.22 650	0.06 93

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.12 55	0.09 59	0.25 126	0.16 12	0.11 130	0.14 22	0.16 146	0.17 14	0.17 60	0.10 19	0.15 92	0.09 24	0.09 24	0.18 87	0.10 2	0.06 32	0.07 304	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.10 377
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tt45	0.14 99	0.09 59	0.22 96	0.19 112	0.11 130	0.23 253	0.18 231	0.22 63	0.17 60	0.15 115	0.13 59	0.14 116	0.10 56	0.30 310	0.14 146	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.07 187

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Replicate-Monster	0.12 55	0.10 102	0.32 192	0.16 12	0.08 14	0.17 88	0.10 8	0.22 63	0.19 88	0.11 35	0.10 21	0.10 42	0.09 24	0.19 110	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.08 260

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.18 189	0.09 59	0.32 192	0.22 282	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.42 339	0.19 88	0.31 337	0.45 445	0.20 201	0.14 172	0.18 87	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DA	0.14 99	0.10 102	0.18 57	0.21 220	0.10 83	0.29 367	0.16 146	0.28 152	0.20 114	0.14 96	0.17 119	0.16 157	0.14 172	0.17 65	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.07 187

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

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

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

S2M2_L	0.13 71	0.11 175	0.20 76	0.16 12	0.12 189	0.12 10	0.07 1	0.18 21	0.20 114	0.12 53	0.15 92	0.14 116	0.12 115	0.15 29	0.14 146	0.13 465	0.09 426	0.09 274	0.10 386	0.11 395	0.09 321
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.15 132	0.11 175	0.38 276	0.17 29	0.11 130	0.16 62	0.17 187	0.22 63	0.20 114	0.11 35	0.13 59	0.14 116	0.11 88	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.20 562	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.14 473

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.28 152	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.07 187
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.16 145	0.11 175	0.56 439	0.19 112	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.35 255	0.20 114	0.16 139	0.12 46	0.13 89	0.12 115	0.24 194	0.15 173	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.08 249	0.07 134	0.07 187

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

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

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

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

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

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

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

MyStereo07	0.16 145	0.12 218	0.26 134	0.22 282	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.29 166	0.21 131	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.13 149	0.25 225	0.13 110	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

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

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

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

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

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

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

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

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

FE-Mocha	0.16 145	0.10 102	0.33 208	0.19 112	0.13 268	0.19 140	0.15 109	0.35 255	0.22 144	0.24 220	0.24 207	0.20 201	0.14 172	0.17 65	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.06 93

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.26 242	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.16 146	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.18 264	0.24 194	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PAM_32	0.23 321	0.10 102	0.63 469	0.21 220	0.14 313	0.33 421	0.19 277	0.36 274	0.23 165	0.29 288	0.28 238	0.56 524	0.28 407	0.27 262	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.09 344	0.07 134	0.09 321

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.14 99	0.13 283	0.24 113	0.25 426	0.11 130	0.11 6	0.18 231	0.32 208	0.23 165	0.12 53	0.12 46	0.18 178	0.12 115	0.14 13	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.06 93
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
cross-raft	0.17 164	0.12 218	0.41 322	0.23 334	0.10 83	0.20 175	0.24 433	0.33 224	0.23 165	0.23 206	0.28 238	0.29 325	0.15 190	0.17 65	0.15 173	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

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

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

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

gcap_with_dpt	0.18 189	0.09 59	0.90 543	0.20 174	0.14 313	0.21 202	0.16 146	0.32 208	0.24 179	0.17 154	0.22 186	0.17 167	0.12 115	0.18 87	0.14 146	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.06 93

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.16 145	0.12 218	0.27 143	0.18 65	0.12 189	0.17 88	0.15 109	0.42 339	0.24 179	0.19 179	0.18 137	0.13 89	0.10 56	0.21 152	0.12 61	0.12 446	0.10 456	0.11 407	0.08 249	0.10 347	0.09 321
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.13 71	0.08 19	0.21 86	0.15 5	0.07 1	0.21 202	0.12 27	0.24 98	0.24 179	0.16 139	0.21 174	0.15 135	0.13 149	0.18 87	0.13 110	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.05 27

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

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

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

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

CREStereo	0.13 71	0.08 19	0.21 86	0.14 2	0.08 14	0.22 231	0.15 109	0.25 108	0.24 179	0.16 139	0.21 174	0.14 116	0.13 149	0.18 87	0.13 110	0.09 320	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.07 134	0.06 93
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
VMStereo-Base	0.13 71	0.08 19	0.22 96	0.15 5	0.09 36	0.18 111	0.13 54	0.24 98	0.25 193	0.14 96	0.22 186	0.17 167	0.12 115	0.19 110	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.18 189	0.12 218	0.33 208	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.12 27	0.42 339	0.25 193	0.27 249	0.32 287	0.21 213	0.17 239	0.25 225	0.20 305	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.08 260
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Select-FE	0.23 321	0.14 326	0.78 508	0.22 282	0.18 440	0.22 231	0.13 54	0.43 352	0.26 206	0.28 260	0.33 308	0.39 419	0.29 422	0.27 262	0.19 286	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.13 490	0.08 206	0.12 435

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

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

LoS	0.14 99	0.08 19	0.27 143	0.16 12	0.09 36	0.22 231	0.14 82	0.26 117	0.26 206	0.15 115	0.18 137	0.18 178	0.13 149	0.22 169	0.14 146	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LCNet	0.21 273	0.11 175	0.29 164	0.25 426	0.12 189	0.23 253	0.19 277	0.34 232	0.26 206	0.28 260	0.35 329	0.26 289	0.30 436	0.35 346	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.10 386	0.13 446	0.22 550

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

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

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

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

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

raftrobust	0.16 145	0.13 283	0.29 164	0.22 282	0.15 364	0.19 140	0.13 54	0.32 208	0.26 206	0.26 239	0.20 162	0.19 192	0.17 239	0.21 152	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.07 187

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

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

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

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

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

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

DCRE	0.20 250	0.13 283	0.40 299	0.21 220	0.15 364	0.20 175	0.19 277	0.30 185	0.27 217	0.22 200	0.80 560	0.23 244	0.16 209	0.23 179	0.15 173	0.07 81	0.07 304	0.07 103	0.08 249	0.07 134	0.06 93

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_for_model	0.18 189	0.08 19	0.69 490	0.32 536	0.26 542	0.17 88	0.15 109	0.32 208	0.29 252	0.14 96	0.21 174	0.13 89	0.09 24	0.28 276	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.05 27

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.21 273	0.15 361	0.32 192	0.26 460	0.11 130	0.28 345	0.19 277	0.39 302	0.30 266	0.32 359	0.34 318	0.25 267	0.24 340	0.25 225	0.20 305	0.13 465	0.08 391	0.11 407	0.09 344	0.11 395	0.11 412
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CRFU-Net	0.28 424	0.14 326	0.45 365	0.25 426	0.15 364	0.45 510	0.23 411	0.50 421	0.30 266	0.43 497	0.41 394	0.48 485	0.46 530	0.43 375	0.29 425	0.11 408	0.10 456	0.09 274	0.08 249	0.10 347	0.10 377

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.15 132	0.08 19	0.26 134	0.17 29	0.11 130	0.18 111	0.13 54	0.22 63	0.30 266	0.21 194	0.30 264	0.13 89	0.11 88	0.16 47	0.15 173	0.07 81	0.04 2	0.06 34	0.15 513	0.06 61	0.05 27
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
RAFT-Stereo + iAFF	0.17 164	0.14 326	0.32 192	0.20 174	0.09 36	0.19 140	0.17 187	0.32 208	0.30 266	0.25 228	0.33 308	0.20 201	0.17 239	0.19 110	0.15 173	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.05 27

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

HITNet	0.20 250	0.17 406	0.43 345	0.19 112	0.08 14	0.27 325	0.14 82	0.42 339	0.30 266	0.29 288	0.32 287	0.27 298	0.21 295	0.28 276	0.25 390	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.06 93
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
xyz-stereo-finetune	0.16 145	0.12 218	0.23 103	0.16 12	0.08 14	0.23 253	0.20 328	0.29 166	0.31 278	0.19 179	0.22 186	0.19 192	0.15 190	0.29 295	0.20 305	0.06 32	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.06 61	0.06 93

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

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

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

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

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

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

IIG-Stereo	0.23 321	0.13 283	0.35 227	0.29 512	0.12 189	0.23 253	0.14 82	0.38 290	0.31 278	0.34 392	0.37 348	0.33 367	0.21 295	0.70 502	0.26 403	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.07 134	0.06 93

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.23 321	0.13 283	0.44 354	0.26 460	0.14 313	0.29 367	0.25 450	0.45 369	0.33 299	0.29 288	0.43 423	0.35 388	0.25 361	0.26 242	0.23 369	0.12 446	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.10 377
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.22 304	0.12 218	0.42 332	0.20 174	0.14 313	0.27 325	0.19 277	0.49 411	0.33 299	0.30 319	0.36 339	0.25 267	0.23 322	0.29 295	0.22 350	0.10 369	0.08 391	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.11 412

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

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

DN-CSS_ROB	0.22 304	0.25 493	0.47 381	0.24 387	0.14 313	0.25 291	0.12 27	0.40 313	0.33 299	0.29 288	0.42 410	0.22 224	0.20 288	0.33 331	0.19 286	0.07 81	0.06 177	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.07 187

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RASNet	0.28 424	0.14 326	0.44 354	0.22 282	0.18 440	0.32 410	0.19 277	0.48 401	0.38 363	0.29 288	0.43 423	0.47 479	0.37 488	0.79 536	0.36 468	0.09 320	0.07 304	0.07 103	0.09 344	0.07 134	0.07 187

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.19 233	0.25 493	0.40 299	0.21 220	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.29 166	0.40 390	0.25 228	0.23 193	0.16 157	0.15 190	0.25 225	0.19 286	0.09 320	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.08 260
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.28 424	0.14 326	0.69 490	0.23 334	0.20 485	0.44 504	0.22 386	0.50 421	0.40 390	0.34 392	0.39 375	0.43 454	0.33 462	0.40 368	0.31 441	0.09 320	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 404	0.21 462	0.59 453	0.25 426	0.18 440	0.29 367	0.22 386	0.50 421	0.40 390	0.38 447	0.41 394	0.43 454	0.27 390	0.43 375	0.29 425	0.11 408	0.08 391	0.10 351	0.10 386	0.10 347	0.11 412
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
rvit_0105_3	0.23 321	0.17 406	0.40 299	0.25 426	0.15 364	0.24 273	0.28 484	0.38 290	0.41 402	0.25 228	0.25 217	0.28 314	0.21 295	0.28 276	0.20 305	0.15 503	0.13 507	0.14 492	0.15 513	0.10 347	0.09 321

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.27 404	0.17 406	0.35 227	0.25 426	0.14 313	0.37 460	0.21 359	0.47 388	0.41 402	0.44 504	0.51 479	0.41 441	0.28 407	0.45 382	0.37 469	0.09 320	0.06 177	0.11 407	0.11 424	0.10 347	0.10 377
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
coex_refinement	0.26 396	0.16 387	0.36 246	0.23 334	0.15 364	0.31 401	0.20 328	0.49 411	0.42 409	0.35 409	0.42 410	0.45 469	0.27 390	0.55 427	0.33 453	0.10 369	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.10 347	0.10 377

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

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

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

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

AdaStereo	0.24 352	0.16 387	0.37 257	0.24 387	0.12 189	0.32 410	0.17 187	0.54 476	0.42 409	0.33 372	0.38 362	0.35 388	0.21 295	0.30 310	0.22 350	0.14 490	0.06 177	0.13 466	0.08 249	0.11 395	0.08 260
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NCCL2	0.35 480	0.26 504	0.49 395	0.36 556	0.22 509	0.41 486	0.41 554	0.53 468	0.42 409	0.47 519	0.46 455	0.61 541	0.39 498	0.55 427	0.37 469	0.16 518	0.13 507	0.21 546	0.21 549	0.16 486	0.16 494

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

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

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

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

UDGNet	0.23 321	0.31 535	0.38 276	0.24 387	0.14 313	0.24 273	0.18 231	0.32 208	0.43 416	0.29 288	0.28 238	0.24 258	0.19 279	0.29 295	0.20 305	0.15 503	0.07 304	0.21 546	0.11 424	0.14 464	0.10 377

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.27 404	0.11 175	0.42 332	0.19 112	0.11 130	0.34 434	0.20 328	0.62 547	0.43 416	0.40 472	0.43 423	0.50 499	0.26 371	0.76 526	0.22 350	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.35 480	0.23 484	0.60 455	0.36 556	0.22 509	0.39 477	0.25 450	0.48 401	0.43 416	0.52 537	0.50 473	0.59 534	0.41 507	0.76 526	0.49 517	0.13 465	0.11 478	0.14 492	0.12 463	0.17 503	0.15 485
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
iResNet	0.24 352	0.18 420	0.61 458	0.25 426	0.11 130	0.29 367	0.21 359	0.42 339	0.43 416	0.33 372	0.43 423	0.27 298	0.22 308	0.34 337	0.26 403	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WQFJX	0.18 189	0.10 102	0.17 47	0.22 282	0.18 440	0.25 291	0.18 231	0.53 468	0.45 443	0.17 154	0.16 106	0.14 116	0.16 209	0.23 179	0.18 253	0.07 81	0.08 391	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV_ROB	0.33 467	0.18 420	0.53 426	0.21 220	0.14 313	0.33 421	0.20 328	0.51 438	0.45 443	0.51 531	0.55 501	0.45 469	0.42 516	0.71 505	0.32 446	0.18 540	0.19 557	0.23 553	0.21 549	0.14 464	0.15 485

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanetorigin	0.39 507	0.29 521	1.09 568	0.24 387	0.19 467	0.28 345	0.37 537	0.33 224	0.47 466	0.94 585	0.82 563	0.52 509	0.54 548	0.49 397	0.50 523	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.16 486	0.15 485

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

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

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

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

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

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

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

FADNet	0.32 458	0.36 548	0.74 506	0.23 334	0.22 509	0.37 460	0.19 277	0.53 468	0.48 475	0.32 359	0.36 339	0.43 454	0.32 459	0.64 481	0.25 390	0.16 518	0.16 539	0.14 492	0.16 525	0.24 549	0.19 526

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

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

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

SGM-Forest	0.36 485	0.17 406	0.47 381	0.23 334	0.16 395	0.45 510	0.41 554	0.55 486	0.48 475	0.52 537	0.60 521	0.52 509	0.41 507	0.85 549	0.50 523	0.17 529	0.17 546	0.17 524	0.15 513	0.15 478	0.15 485
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 467	0.21 462	0.54 429	0.23 334	0.13 268	0.42 493	0.33 522	0.53 468	0.48 475	0.52 537	0.49 470	0.50 499	0.41 507	0.56 438	0.31 441	0.15 503	0.16 539	0.18 532	0.16 525	0.13 446	0.13 452
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SDNR	0.42 518	0.21 462	0.82 525	0.21 220	0.18 440	1.27 601	0.17 187	0.50 421	0.49 484	0.42 491	0.81 561	0.38 407	0.27 390	1.19 587	0.38 471	0.23 554	0.24 575	0.17 524	0.13 490	0.17 503	0.20 536

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.39 507	0.25 493	0.69 490	0.32 536	0.28 550	0.46 512	0.36 533	0.65 556	0.52 505	0.40 472	0.57 511	0.56 524	0.47 533	0.73 512	0.45 506	0.17 529	0.14 517	0.18 532	0.25 566	0.16 486	0.16 494
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MultiAttention	1.02 596	0.13 283	0.43 345	0.35 554	0.43 576	5.36 622	1.71 622	0.69 571	0.53 510	0.36 425	0.63 534	0.55 520	0.22 308	7.60 630	0.43 498	0.09 320	0.06 177	0.14 492	0.24 561	0.26 558	0.30 572

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

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

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

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

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

GEStereo_RVC	0.27 404	0.20 448	0.44 354	0.27 488	0.16 395	0.33 421	0.25 450	0.56 502	0.54 514	0.34 392	0.38 362	0.34 374	0.25 361	0.51 406	0.28 413	0.12 446	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.11 395	0.11 412

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

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

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

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

PA-Net	0.37 495	0.28 514	0.83 528	0.31 530	0.28 550	0.39 477	0.42 557	0.51 438	0.55 520	0.34 392	0.42 410	0.41 441	0.36 479	0.79 536	0.49 517	0.12 446	0.23 573	0.16 518	0.23 559	0.12 431	0.18 519
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
WCMA_ROB	0.51 550	0.21 462	0.65 478	0.25 426	0.21 493	0.58 549	0.32 512	0.54 476	0.55 520	0.95 587	1.40 593	1.28 593	0.81 582	0.73 512	0.62 542	0.18 540	0.15 532	0.15 507	0.15 513	0.19 524	0.19 526

Wz-Net-MNSev	0.36 485	0.26 504	0.79 515	0.26 460	0.21 493	0.59 552	0.38 543	0.55 486	0.56 523	0.48 523	0.54 497	0.53 514	0.36 479	0.60 458	0.44 503	0.11 408	0.09 426	0.11 407	0.11 424	0.15 478	0.13 452

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

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

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

DISCO	0.32 458	0.13 283	0.51 416	0.25 426	0.16 395	0.48 524	0.25 450	0.50 421	0.57 526	0.37 432	0.45 445	0.62 543	0.36 479	0.64 481	0.49 517	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.12 431	0.11 412

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

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

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

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

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

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

pcwnet_v2	0.32 458	0.15 361	1.26 584	0.23 334	0.18 440	0.32 410	0.18 231	0.59 526	0.60 533	0.36 425	0.45 445	0.35 388	0.29 422	0.36 351	0.25 390	0.14 490	0.11 478	0.12 445	0.11 424	0.14 464	0.15 485

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

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

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

MeshStereo	0.58 561	0.27 511	0.67 484	0.22 282	0.17 418	0.66 562	0.37 537	0.78 582	0.61 537	1.47 614	1.30 589	1.65 601	0.79 579	1.12 584	0.59 536	0.17 529	0.17 546	0.17 524	0.14 504	0.17 503	0.14 473
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
zh-sn7	0.48 540	0.51 578	1.43 592	0.29 512	0.20 485	0.47 518	0.39 548	0.57 511	0.62 539	0.52 537	0.81 561	0.52 509	0.56 552	1.05 579	0.87 568	0.12 446	0.13 507	0.13 466	0.13 490	0.17 503	0.16 494

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

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

SPS-STEREO	0.69 573	0.61 586	0.98 556	0.52 585	0.57 590	0.74 570	0.50 577	0.78 582	0.62 539	0.95 587	0.86 567	0.94 579	0.70 573	1.01 576	0.87 568	0.58 596	0.51 601	0.50 588	0.50 596	0.55 588	0.58 598
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
stereogan	0.37 495	0.17 406	0.65 478	0.27 488	0.22 509	0.62 558	0.26 462	0.59 526	0.63 543	0.43 497	0.60 521	0.67 559	0.42 516	0.68 497	0.35 462	0.13 465	0.14 517	0.14 492	0.12 463	0.19 524	0.17 506

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

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

Wz-Net-SNSev	0.43 523	0.41 563	1.27 585	0.30 524	0.21 493	0.44 504	0.41 554	0.61 539	0.65 545	0.46 512	0.65 537	0.62 543	0.39 498	0.74 520	0.59 536	0.12 446	0.11 478	0.12 445	0.13 490	0.16 486	0.14 473

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

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

GANetREF_RVC	0.43 523	0.47 569	0.69 490	0.38 564	0.20 485	0.51 533	0.48 574	0.66 562	0.66 547	0.46 512	0.46 455	0.50 499	0.44 521	0.90 560	0.39 479	0.27 570	0.21 564	0.32 575	0.18 540	0.27 563	0.22 550
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MFN_U_SF_RVC	0.56 557	0.51 578	1.19 578	0.38 564	0.22 509	0.69 565	0.27 468	0.80 586	0.67 550	0.73 569	0.74 553	0.87 575	0.61 568	0.81 543	0.76 556	0.29 576	0.27 579	0.32 575	0.37 585	0.32 574	0.31 575

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

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

FCDSN-DC	0.63 567	0.31 535	0.61 458	0.36 556	0.30 559	0.65 560	0.37 537	0.66 562	0.68 553	1.14 597	1.54 601	1.71 603	1.26 602	0.92 562	0.64 547	0.24 561	0.22 568	0.27 558	0.26 570	0.27 563	0.27 570
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.56 557	0.39 558	0.80 518	0.60 589	0.46 580	1.00 589	1.23 619	0.67 567	0.68 553	0.71 568	0.54 497	0.89 578	0.57 555	0.81 543	0.62 542	0.19 546	0.22 568	0.18 532	0.18 540	0.27 563	0.25 564

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

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

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

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

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

Consistency-Raft	0.55 556	0.48 571	1.02 561	0.45 574	0.49 583	0.49 529	0.47 570	0.72 576	0.72 560	0.45 508	0.82 563	0.47 479	0.60 559	0.50 401	0.63 545	0.39 588	0.39 593	0.44 585	0.51 597	0.52 586	0.37 581

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	0.67 571	0.49 575	0.83 528	0.48 578	0.40 571	0.51 533	0.46 566	0.70 573	0.77 567	0.84 578	1.72 606	1.02 584	0.83 584	1.23 591	0.79 562	0.32 580	0.38 592	0.40 583	0.46 591	0.36 578	0.41 585
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WZ-Net	0.52 554	0.38 557	1.90 601	0.30 524	0.24 530	0.57 548	0.48 574	0.62 547	0.78 568	0.50 526	0.71 548	0.68 563	0.54 548	0.98 574	0.84 565	0.13 465	0.10 456	0.11 407	0.12 463	0.19 524	0.20 536

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	0.50 546	0.19 436	0.50 406	0.25 426	0.15 364	0.69 565	0.39 548	0.68 570	0.82 572	0.95 587	0.84 565	1.13 586	0.76 577	1.16 586	0.60 539	0.16 518	0.16 539	0.16 518	0.16 525	0.16 486	0.17 506
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSAF-DinoV2	0.76 582	0.44 565	1.98 602	0.49 581	0.16 395	0.58 549	0.31 506	0.81 588	0.83 576	0.41 481	0.52 487	0.98 583	0.58 556	4.97 626	1.03 578	0.11 408	0.07 304	0.10 351	0.24 561	0.27 563	0.26 566

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

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

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

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

MADNet+	1.01 594	1.16 612	4.72 618	0.70 594	0.47 581	1.24 600	0.96 609	0.97 598	0.89 581	0.65 562	0.77 557	0.87 575	0.85 587	2.09 613	1.68 604	0.38 587	0.39 593	0.31 574	0.27 574	0.43 581	0.39 583

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

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

ACVNet_1	0.72 576	0.81 596	1.37 591	0.72 595	0.53 588	0.77 573	0.42 557	0.85 594	0.90 583	0.74 572	0.75 554	1.32 595	0.72 575	1.02 577	0.55 529	0.54 592	0.31 586	0.71 598	0.35 581	0.64 595	0.45 587

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

ELAS	0.74 580	0.36 548	0.85 536	0.36 556	0.33 564	1.36 605	0.77 599	0.93 595	0.92 585	1.41 606	1.53 600	1.16 590	1.17 598	0.95 569	1.03 578	0.26 565	0.25 577	0.28 566	0.28 577	0.31 571	0.30 572
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
z-mn7	0.44 529	0.40 559	1.09 568	0.25 426	0.18 440	0.61 556	0.34 524	0.56 502	0.93 587	0.43 497	0.96 574	0.53 514	0.39 498	0.94 566	0.59 536	0.10 369	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.14 464	0.13 452

RainbowNet	0.72 576	0.89 601	1.02 561	0.82 598	0.63 595	0.78 576	0.52 578	0.81 588	0.93 587	0.60 553	0.79 559	0.80 573	0.60 559	0.80 540	0.57 530	0.78 605	0.55 607	0.78 602	0.49 594	0.76 602	0.58 598

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

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

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

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

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

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

EDNetEfficient	0.63 567	0.37 553	2.40 608	0.26 460	0.25 538	0.38 468	0.49 576	0.41 325	1.06 594	1.38 603	0.87 570	0.62 543	0.95 590	0.65 488	1.65 603	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.11 424	0.19 524	0.17 506

ELAS_RVC	0.74 580	0.36 548	1.00 558	0.37 562	0.33 564	0.88 583	0.93 608	0.83 590	1.08 596	1.35 602	1.33 592	1.24 591	1.33 606	1.06 580	0.95 574	0.27 570	0.25 577	0.29 570	0.27 574	0.30 570	0.30 572
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	0.91 589	0.86 598	0.84 533	0.97 603	0.75 600	0.92 586	0.71 592	1.27 602	1.10 597	0.89 580	1.45 595	1.14 587	0.96 591	1.19 587	0.84 565	0.74 602	0.51 601	0.97 607	0.55 602	0.84 604	0.60 601

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

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

DeepPrunerF	0.44 529	0.29 521	1.29 587	0.33 543	0.30 559	0.35 449	0.36 533	0.62 547	1.15 600	0.40 472	0.44 434	0.39 419	0.41 507	0.80 540	0.52 526	0.18 540	0.14 517	0.23 553	0.21 549	0.17 503	0.17 506

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

coex-ft	3.44 619	0.73 593	48.55 648	0.24 387	0.19 467	0.50 532	0.43 559	0.47 388	2.40 615	7.03 629	1.20 585	0.97 582	2.23 617	0.73 512	1.92 612	0.12 446	0.15 532	0.14 492	0.12 463	0.21 536	0.43 586

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TorneroNet	2.22 615	1.08 609	1.24 582	1.14 613	0.90 610	5.58 623	0.80 601	2.12 620	8.69 629	2.58 621	5.42 626	3.88 622	1.97 614	1.78 612	1.87 610	0.86 609	0.54 606	1.15 616	0.74 612	1.23 615	0.85 615

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		6.65 628

Low-res two-view benchmark