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

VIP-Stereo	0.07 4	0.07 176	0.07 10	0.15 92	0.06 17	0.12 241	0.10 31	0.11 38	0.11 77	0.06 16	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.10 86	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.03 1	0.02 1

BridgeDepth_RVC	0.07 4	0.04 1	0.09 95	0.11 1	0.05 1	0.10 153	0.10 31	0.14 97	0.09 31	0.06 16	0.07 52	0.06 25	0.07 132	0.07 4	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.09 111	0.06 83	0.08 43	0.19 393	0.08 154	0.11 199	0.16 325	0.18 234	0.16 217	0.06 16	0.08 93	0.07 85	0.08 173	0.09 42	0.11 226	0.04 11	0.04 24	0.06 132	0.07 313	0.03 1	0.03 2

BridgeDepth	0.07 4	0.07 176	0.08 43	0.18 333	0.06 17	0.07 34	0.11 56	0.09 13	0.06 4	0.04 1	0.07 52	0.10 195	0.09 204	0.08 19	0.08 18	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 4	0.06 83	0.05 1	0.15 92	0.05 1	0.08 60	0.10 31	0.15 133	0.15 187	0.05 2	0.06 18	0.05 4	0.06 48	0.07 4	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 4	0.05 28	0.07 10	0.16 175	0.06 17	0.07 34	0.11 56	0.10 22	0.08 18	0.06 16	0.06 18	0.07 85	0.07 132	0.09 42	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 60	0.07 176	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.09 99	0.12 80	0.13 77	0.12 107	0.08 90	0.10 145	0.10 195	0.08 173	0.09 42	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.05 125	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 83	0.05 1	0.15 92	0.05 1	0.08 60	0.10 31	0.15 133	0.15 187	0.05 2	0.06 18	0.05 4	0.06 48	0.07 4	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GGEV	0.08 60	0.07 176	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.09 99	0.12 80	0.13 77	0.12 107	0.08 90	0.10 145	0.10 195	0.08 173	0.09 42	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.05 125	0.03 2

asda	0.07 4	0.08 282	0.08 43	0.16 175	0.06 17	0.06 11	0.10 31	0.16 164	0.10 49	0.06 16	0.06 18	0.05 4	0.05 13	0.10 86	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.03 2

asd	0.07 4	0.08 282	0.07 10	0.16 175	0.07 87	0.08 60	0.08 7	0.11 38	0.08 18	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2

qwe	0.07 4	0.08 282	0.07 10	0.15 92	0.06 17	0.07 34	0.10 31	0.18 234	0.11 77	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2

depthmonostereo	0.09 111	0.06 83	0.09 95	0.15 92	0.06 17	0.10 153	0.13 128	0.14 97	0.14 167	0.10 165	0.10 145	0.09 162	0.11 272	0.08 19	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.04 44	0.04 23	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 111	0.05 28	0.08 43	0.15 92	0.06 17	0.11 199	0.12 80	0.14 97	0.16 217	0.11 197	0.11 189	0.09 162	0.09 204	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.03 1	0.03 2

4.25_new	0.07 4	0.08 282	0.09 95	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.08 7	0.14 97	0.08 18	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.12 228	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 282	0.09 95	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.08 7	0.14 97	0.08 18	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.12 228	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.03 2

4.5_new	0.07 4	0.09 358	0.08 43	0.15 92	0.07 87	0.06 11	0.10 31	0.14 97	0.11 77	0.06 16	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.08 19	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 358	0.08 43	0.15 92	0.07 87	0.06 11	0.10 31	0.14 97	0.11 77	0.06 16	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.08 19	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 282	0.09 95	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.08 7	0.14 97	0.08 18	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.12 228	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.03 2

4w-stereo	0.07 4	0.08 282	0.08 43	0.16 175	0.06 17	0.07 34	0.08 7	0.12 60	0.08 18	0.07 51	0.07 52	0.05 4	0.06 48	0.09 42	0.10 149	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.03 2

2.5w	0.07 4	0.07 176	0.07 10	0.16 175	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.10 22	0.10 49	0.07 51	0.06 18	0.09 162	0.06 48	0.08 19	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2

3.25w_new	0.07 4	0.06 83	0.07 10	0.15 92	0.06 17	0.10 153	0.07 3	0.12 60	0.11 77	0.08 90	0.06 18	0.07 85	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 4	0.06 83	0.07 10	0.15 92	0.06 17	0.10 153	0.07 3	0.12 60	0.11 77	0.08 90	0.06 18	0.07 85	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 4	0.07 176	0.08 43	0.16 175	0.07 87	0.07 34	0.09 18	0.16 164	0.09 31	0.07 51	0.06 18	0.05 4	0.06 48	0.09 42	0.10 149	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 176	0.07 10	0.15 92	0.07 87	0.09 99	0.06 1	0.13 77	0.11 77	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.07 132	0.10 86	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 60	0.09 358	0.10 143	0.17 251	0.07 87	0.08 60	0.10 31	0.20 273	0.13 141	0.06 16	0.07 52	0.05 4	0.06 48	0.08 19	0.09 67	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.03 2

2w_stereo	0.08 60	0.08 282	0.09 95	0.16 175	0.06 17	0.08 60	0.10 31	0.20 273	0.15 187	0.08 90	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.06 1	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 4	0.06 83	0.06 4	0.16 175	0.06 17	0.08 60	0.10 31	0.16 164	0.11 77	0.07 51	0.08 93	0.06 25	0.07 132	0.08 19	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 4	0.06 83	0.06 4	0.15 92	0.06 17	0.08 60	0.09 18	0.12 60	0.08 18	0.09 128	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.08 19	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 28	0.10 143	0.14 46	0.06 17	0.07 34	0.12 80	0.09 13	0.09 31	0.06 16	0.04 1	0.05 4	0.05 13	0.08 19	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.03 2

SGD-Stereo	0.08 60	0.05 28	0.10 143	0.14 46	0.05 1	0.12 241	0.12 80	0.11 38	0.12 107	0.07 51	0.09 115	0.09 162	0.09 204	0.08 19	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.03 2

MM-Stereo_test2	0.09 111	0.06 83	0.09 95	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.18 410	0.15 133	0.14 167	0.07 51	0.10 145	0.07 85	0.06 48	0.12 228	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.03 2

AIO_rvc	0.07 4	0.06 83	0.08 43	0.15 92	0.06 17	0.08 60	0.14 181	0.09 13	0.08 18	0.07 51	0.08 93	0.07 85	0.04 1	0.10 86	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

AIO_test	0.07 4	0.05 28	0.07 10	0.15 92	0.07 87	0.06 11	0.14 181	0.10 22	0.10 49	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.08 19	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

castereo++	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.15 92	0.05 1	0.14 325	0.12 80	0.11 38	0.15 187	0.07 51	0.07 52	0.07 85	0.06 48	0.08 19	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

castereo	0.09 111	0.06 83	0.11 188	0.15 92	0.06 17	0.11 199	0.15 259	0.14 97	0.18 274	0.08 90	0.10 145	0.11 222	0.08 173	0.09 42	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

MonSter	0.07 4	0.06 83	0.05 1	0.15 92	0.05 1	0.07 34	0.10 31	0.15 133	0.15 187	0.05 2	0.06 18	0.05 4	0.06 48	0.07 4	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

mms	0.09 111	0.07 176	0.08 43	0.16 175	0.08 154	0.10 153	0.16 325	0.12 60	0.11 77	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.06 48	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.03 2

ours_stereo	0.09 111	0.07 176	0.09 95	0.17 251	0.08 154	0.11 199	0.16 325	0.11 38	0.12 107	0.08 90	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.12 228	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.03 2

WCG-NET	0.08 60	0.05 28	0.09 95	0.15 92	0.06 17	0.11 199	0.14 181	0.13 77	0.13 141	0.06 16	0.09 115	0.07 85	0.06 48	0.13 278	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

RSM++	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.17 251	0.07 87	0.09 99	0.12 80	0.11 38	0.11 77	0.08 90	0.06 18	0.07 85	0.05 13	0.10 86	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.03 2

RSM	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.17 251	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.12 60	0.10 49	0.08 90	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.11 138	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

test_for_model	0.08 60	0.05 28	0.09 95	0.14 46	0.07 87	0.08 60	0.14 181	0.17 202	0.21 330	0.08 90	0.12 206	0.06 25	0.04 1	0.09 42	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.03 1	0.03 2

CASnet	0.09 111	0.09 358	0.09 95	0.19 393	0.06 17	0.07 34	0.11 56	0.18 234	0.14 167	0.11 197	0.10 145	0.09 162	0.07 132	0.10 86	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.10 454	0.08 384	0.05 125	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.08 60	0.05 28	0.07 10	0.15 92	0.07 87	0.08 60	0.15 259	0.11 38	0.10 49	0.08 90	0.09 115	0.06 25	0.09 204	0.10 86	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.03 2

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 83	0.08 43	0.17 251	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.13 77	0.07 10	0.08 90	0.07 52	0.06 25	0.04 1	0.10 86	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.03 2

test_4	0.10 180	0.10 417	0.08 43	0.19 393	0.09 275	0.08 60	0.22 502	0.15 133	0.17 244	0.12 237	0.18 311	0.12 240	0.09 204	0.08 19	0.11 226	0.04 11	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.04 23	0.03 2

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.06 17	0.10 153	0.16 325	0.17 202	0.14 167	0.09 128	0.10 145	0.08 132	0.09 204	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.04 23	0.03 2

AFF-stereo	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.07 87	0.10 153	0.16 325	0.17 202	0.09 31	0.10 165	0.12 206	0.09 162	0.09 204	0.12 228	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.07 313	0.04 23	0.03 2

LACA2	0.07 4	0.05 28	0.06 4	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.11 56	0.11 38	0.10 49	0.05 2	0.05 7	0.06 25	0.08 173	0.09 42	0.07 1	0.07 277	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.04 23	0.04 50

LACA1	0.07 4	0.07 176	0.07 10	0.14 46	0.05 1	0.09 99	0.11 56	0.10 22	0.07 10	0.05 2	0.05 7	0.06 25	0.07 132	0.08 19	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.04 50

Test_v1	0.07 4	0.04 1	0.06 4	0.13 14	0.06 17	0.08 60	0.11 56	0.15 133	0.12 107	0.06 16	0.05 7	0.04 1	0.05 13	0.08 19	0.10 149	0.07 277	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

gcap_with_dpt	0.09 111	0.06 83	0.09 95	0.16 175	0.08 154	0.12 241	0.14 181	0.16 164	0.16 217	0.08 90	0.14 234	0.10 195	0.06 48	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

Hybrid-DGEV-03	0.10 180	0.06 83	0.09 95	0.18 333	0.08 154	0.16 380	0.14 181	0.15 133	0.14 167	0.13 267	0.16 264	0.12 240	0.09 204	0.13 278	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.05 125	0.04 50

BTL-Stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 43	0.15 92	0.07 87	0.06 11	0.14 181	0.07 2	0.10 49	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 48	0.07 4	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50

Pro-Stereo	0.07 4	0.05 28	0.08 43	0.15 92	0.07 87	0.08 60	0.12 80	0.07 2	0.07 10	0.06 16	0.06 18	0.05 4	0.05 13	0.09 42	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

DStereoRT	0.16 422	0.06 83	0.11 188	0.19 393	0.09 275	0.12 241	0.12 80	0.28 437	0.22 345	0.12 237	0.20 332	0.11 222	0.10 242	0.15 329	0.14 362	0.06 127	0.05 212	0.96 618	0.09 430	0.05 125	0.04 50

BStereo	0.08 60	0.06 83	0.16 393	0.15 92	0.08 154	0.07 34	0.09 18	0.15 133	0.16 217	0.06 16	0.07 52	0.07 85	0.05 13	0.09 42	0.11 226	0.04 11	0.05 212	0.05 36	0.07 313	0.04 23	0.04 50

MatchStereo	0.07 4	0.04 1	0.08 43	0.14 46	0.06 17	0.05 4	0.12 80	0.12 60	0.09 31	0.07 51	0.06 18	0.04 1	0.04 1	0.08 19	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wave_Phase_stereo	0.09 111	0.06 83	0.16 393	0.15 92	0.08 154	0.11 199	0.09 18	0.18 234	0.16 217	0.06 16	0.07 52	0.07 85	0.05 13	0.09 42	0.11 226	0.04 11	0.05 212	0.05 36	0.07 313	0.04 23	0.04 50

WQFJX1	0.10 180	0.07 176	0.08 43	0.22 499	0.09 275	0.12 241	0.17 362	0.18 234	0.17 244	0.10 165	0.09 115	0.07 85	0.10 242	0.11 138	0.09 67	0.07 277	0.08 450	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

NLMM1	0.11 227	0.09 358	0.07 10	0.22 499	0.10 384	0.12 241	0.20 472	0.18 234	0.20 314	0.12 237	0.11 189	0.07 85	0.09 204	0.11 138	0.11 226	0.08 348	0.08 450	0.07 233	0.06 219	0.04 23	0.04 50

MonSter++	0.08 60	0.04 1	0.10 143	0.13 14	0.06 17	0.09 99	0.12 80	0.13 77	0.08 18	0.06 16	0.07 52	0.06 25	0.08 173	0.10 86	0.11 226	0.06 127	0.05 212	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.04 50

HiDET	0.08 60	0.04 1	0.10 143	0.13 14	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.12 60	0.11 77	0.06 16	0.07 52	0.07 85	0.07 132	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.04 50

LCMNet	0.08 60	0.05 28	0.10 143	0.13 14	0.07 87	0.09 99	0.12 80	0.10 22	0.11 77	0.06 16	0.08 93	0.06 25	0.07 132	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.04 50

CSFM-Stereo	0.07 4	0.05 28	0.07 10	0.14 46	0.06 17	0.09 99	0.13 128	0.15 133	0.06 4	0.07 51	0.08 93	0.06 25	0.08 173	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.04 1	0.03 1	0.04 23	0.04 50

DLNR-FE	10.43 633	1.83 625	19.53 645	120.75 649	13.06 637	0.06 11	0.13 128	0.23 340	0.10 49	0.07 51	0.10 145	0.09 162	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.13 526	0.04 24	0.06 132	0.04 44	52.01 651	0.04 50

Zero-FE251	0.07 4	0.05 28	0.09 95	0.13 14	0.06 17	0.12 241	0.12 80	0.11 38	0.10 49	0.07 51	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.09 42	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 28	0.09 95	0.14 46	0.06 17	0.08 60	0.09 18	0.13 77	0.13 141	0.05 2	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.08 19	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

AdaDepth	0.07 4	0.06 83	0.07 10	0.18 333	0.06 17	0.11 199	0.12 80	0.09 13	0.07 10	0.06 16	0.05 7	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.10 149	0.04 11	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

water-stereo	0.09 111	0.06 83	0.08 43	0.16 175	0.07 87	0.09 99	0.13 128	0.15 133	0.13 141	0.11 197	0.12 206	0.08 132	0.09 204	0.07 4	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50

2.25w	0.07 4	0.06 83	0.07 10	0.14 46	0.06 17	0.08 60	0.08 7	0.10 22	0.15 187	0.08 90	0.10 145	0.07 85	0.06 48	0.08 19	0.10 149	0.05 35	0.03 1	0.04 1	0.04 44	0.03 1	0.04 50

2.75w_new	0.07 4	0.07 176	0.07 10	0.13 14	0.06 17	0.08 60	0.08 7	0.18 234	0.12 107	0.07 51	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.09 42	0.11 226	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 50

1w_stereo	0.07 4	0.06 83	0.07 10	0.16 175	0.06 17	0.07 34	0.10 31	0.14 97	0.14 167	0.07 51	0.08 93	0.05 4	0.06 48	0.09 42	0.09 67	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 50

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 43	0.13 14	0.06 17	0.09 99	0.12 80	0.14 97	0.10 49	0.06 16	0.09 115	0.07 85	0.05 13	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

xyz-stereo	0.13 322	0.07 176	0.20 469	0.15 92	0.05 1	0.20 459	0.15 259	0.17 202	0.31 455	0.15 316	0.29 466	0.26 463	0.16 410	0.13 278	0.12 285	0.05 35	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 28	0.11 188	0.14 46	0.06 17	0.07 34	0.13 128	0.09 13	0.07 10	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 19	0.07 1	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 28	0.08 43	0.17 251	0.05 1	0.06 11	0.11 56	0.08 6	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 25	0.05 13	0.09 42	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 28	0.08 43	0.17 251	0.05 1	0.07 34	0.11 56	0.08 6	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 25	0.05 13	0.10 86	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 83	0.10 143	0.16 175	0.07 87	0.04 1	0.13 128	0.10 22	0.10 49	0.05 2	0.11 189	0.07 85	0.05 13	0.07 4	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

LG-Stereo	0.08 60	0.07 176	0.10 143	0.18 333	0.07 87	0.10 153	0.17 362	0.11 38	0.08 18	0.05 2	0.07 52	0.05 4	0.07 132	0.09 42	0.09 67	0.04 11	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.04 23	0.04 50

MM-Stereo_test3	0.10 180	0.07 176	0.07 10	0.18 333	0.07 87	0.12 241	0.19 449	0.24 363	0.19 291	0.06 16	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.06 349	0.07 233	0.05 135	0.05 125	0.04 50

MM-Stereo_test1	0.10 180	0.07 176	0.08 43	0.18 333	0.07 87	0.12 241	0.18 410	0.21 296	0.20 314	0.09 128	0.11 189	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

HART	0.08 60	0.07 176	0.09 95	0.17 251	0.07 87	0.10 153	0.16 325	0.13 77	0.11 77	0.08 90	0.10 145	0.07 85	0.05 13	0.10 86	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.05 125	0.04 50

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 83	0.08 43	0.13 14	0.07 87	0.07 34	0.14 181	0.09 13	0.09 31	0.06 16	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.10 86	0.07 1	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV	0.08 60	0.09 358	0.08 43	0.15 92	0.08 154	0.10 153	0.13 128	0.10 22	0.12 107	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.04 1	0.09 42	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.06 233	0.04 50

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.22 499	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.10 22	0.10 49	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.06 233	0.04 50

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 43	0.12 5	0.05 1	0.09 99	0.13 128	0.06 1	0.09 31	0.05 2	0.05 7	0.06 25	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.04 50

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 511	0.17 423	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 56	0.08 6	0.08 18	0.06 16	0.06 18	0.05 4	0.05 13	0.09 42	0.08 18	0.08 348	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.04 50

HUF	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.14 46	0.06 17	0.09 99	0.13 128	0.13 77	0.13 141	0.07 51	0.07 52	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

GIP-stereo	0.08 60	0.06 83	0.11 188	0.14 46	0.06 17	0.09 99	0.13 128	0.14 97	0.11 77	0.07 51	0.08 93	0.05 4	0.04 1	0.10 86	0.07 1	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 28	0.07 10	0.14 46	0.06 17	0.10 153	0.13 128	0.07 2	0.13 141	0.06 16	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.10 86	0.09 67	0.04 11	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

SMoEStereo_RVC	0.08 60	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.07 87	0.09 99	0.14 181	0.11 38	0.13 141	0.09 128	0.07 52	0.07 85	0.07 132	0.12 228	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

tg	0.10 180	0.06 83	0.10 143	0.18 333	0.08 154	0.11 199	0.16 325	0.20 273	0.12 107	0.08 90	0.11 189	0.11 222	0.07 132	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.04 23	0.04 50

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 43	0.15 92	0.05 1	0.05 4	0.13 128	0.12 60	0.08 18	0.07 51	0.06 18	0.05 4	0.05 13	0.07 4	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.04 23	0.04 50

GCAP-BAT	0.09 111	0.07 176	0.14 310	0.15 92	0.08 154	0.10 153	0.13 128	0.14 97	0.10 49	0.11 197	0.10 145	0.08 132	0.07 132	0.12 228	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.04 44	0.04 23	0.04 50

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 83	0.08 43	0.18 333	0.06 17	0.04 1	0.10 31	0.11 38	0.11 77	0.06 16	0.07 52	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

RAStereo	0.10 180	0.09 358	0.08 43	0.20 453	0.08 154	0.13 292	0.18 410	0.15 133	0.17 244	0.10 165	0.12 206	0.05 4	0.06 48	0.09 42	0.08 18	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.05 135	0.05 125	0.04 50

AIO-Stereo	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.18 333	0.06 17	0.08 60	0.12 80	0.15 133	0.09 31	0.08 90	0.08 93	0.07 85	0.05 13	0.11 138	0.08 18	0.05 35	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

WCG-NET（raft）	0.08 60	0.05 28	0.10 143	0.15 92	0.06 17	0.11 199	0.13 128	0.15 133	0.12 107	0.08 90	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.13 278	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

RAFT-Stereo-weight	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.16 175	0.07 87	0.09 99	0.14 181	0.19 262	0.16 217	0.11 197	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.04 23	0.04 50

gcap-zeroshot	0.09 111	0.05 28	0.10 143	0.16 175	0.07 87	0.13 292	0.13 128	0.11 38	0.12 107	0.13 267	0.12 206	0.09 162	0.08 173	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 111	0.05 28	0.11 188	0.13 14	0.07 87	0.11 199	0.14 181	0.14 97	0.16 217	0.07 51	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.13 278	0.08 18	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50

MoCha-V2	0.08 60	0.05 28	0.10 143	0.20 453	0.07 87	0.09 99	0.14 181	0.11 38	0.08 18	0.07 51	0.08 93	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

IGEV++	0.08 60	0.06 83	0.08 43	0.18 333	0.07 87	0.09 99	0.13 128	0.10 22	0.09 31	0.08 90	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.13 278	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

AE-Stereo	0.10 180	0.08 282	0.10 143	0.18 333	0.09 275	0.10 153	0.15 259	0.14 97	0.19 291	0.09 128	0.14 234	0.12 240	0.08 173	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.06 349	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

MaDis-Stereo	0.09 111	0.09 358	0.08 43	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.10 31	0.16 164	0.16 217	0.09 128	0.11 189	0.06 25	0.06 48	0.09 42	0.13 326	0.07 277	0.06 349	0.07 233	0.05 135	0.05 125	0.04 50

MSKI-zero shot	0.09 111	0.05 28	0.09 95	0.15 92	0.07 87	0.10 153	0.13 128	0.14 97	0.13 141	0.09 128	0.09 115	0.09 162	0.06 48	0.12 228	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

DLNR_Zeroshot_test	10.40 632	1.82 624	19.49 644	120.77 650	13.11 638	0.06 11	0.13 128	0.23 340	0.10 49	0.07 51	0.10 145	0.09 162	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.13 526	0.04 24	0.06 132	0.04 44	51.54 650	0.04 50

testlalala	0.09 111	0.05 28	0.11 188	0.13 14	0.07 87	0.11 199	0.14 181	0.14 97	0.16 217	0.07 51	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.13 278	0.08 18	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50

GCAPDPT-zeroshot	0.09 111	0.05 28	0.11 188	0.13 14	0.07 87	0.11 199	0.14 181	0.14 97	0.16 217	0.07 51	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.13 278	0.08 18	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50

AEACV	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.14 46	0.13 489	0.14 325	0.13 128	0.14 97	0.09 31	0.07 51	0.09 115	0.07 85	0.08 173	0.10 86	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.04 50

HH	0.09 111	0.06 83	0.13 274	0.17 251	0.08 154	0.10 153	0.16 325	0.14 97	0.10 49	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.07 132	0.10 86	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.04 50

HanStereo	0.09 111	0.06 83	0.13 274	0.17 251	0.08 154	0.10 153	0.16 325	0.14 97	0.10 49	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.07 132	0.10 86	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.04 50

CAS	0.08 60	0.04 1	0.07 10	0.17 251	0.08 154	0.10 153	0.13 128	0.12 60	0.09 31	0.09 128	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.09 42	0.08 18	0.08 348	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.04 50

EGLCR-Stereo	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.14 46	0.06 17	0.10 153	0.12 80	0.11 38	0.16 217	0.06 16	0.05 7	0.07 85	0.05 13	0.10 86	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

DCRE	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.16 175	0.11 434	0.11 199	0.17 362	0.18 234	0.17 244	0.11 197	0.18 311	0.10 195	0.10 242	0.15 329	0.11 226	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.04 50

MC-Stereo	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.17 251	0.06 17	0.10 153	0.14 181	0.12 60	0.10 49	0.09 128	0.12 206	0.09 162	0.06 48	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

RCA-Stereo	0.09 111	0.06 83	0.09 95	0.16 175	0.06 17	0.09 99	0.13 128	0.18 234	0.14 167	0.09 128	0.10 145	0.08 132	0.07 132	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.04 50

ADStereo(finetuned)	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.06 17	0.09 99	0.17 362	0.15 133	0.19 291	0.13 267	0.17 286	0.10 195	0.12 303	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

raft_robust	0.13 322	0.10 417	0.07 10	0.18 333	0.08 154	0.13 292	0.24 525	0.28 437	0.33 469	0.20 428	0.19 320	0.14 286	0.10 242	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.05 125	0.04 50

RAFT_CTSACE	0.12 297	0.09 358	0.10 143	0.22 499	0.08 154	0.12 241	0.24 525	0.18 234	0.16 217	0.20 428	0.27 440	0.13 266	0.07 132	0.13 278	0.09 67	0.05 35	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.04 23	0.04 50

SA	0.12 297	0.09 358	0.08 43	0.18 333	0.08 154	0.12 241	0.24 525	0.23 340	0.18 274	0.17 359	0.27 440	0.14 286	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.08 384	0.05 125	0.04 50

IPLG	0.10 180	0.07 176	0.15 359	0.17 251	0.08 154	0.11 199	0.14 181	0.20 273	0.15 187	0.12 237	0.17 286	0.07 85	0.07 132	0.14 307	0.13 326	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

MIPNet	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.17 251	0.09 275	0.12 241	0.14 181	0.20 273	0.24 372	0.11 197	0.10 145	0.09 162	0.07 132	0.13 278	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

IPLGR	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.12 241	0.17 362	0.21 296	0.24 372	0.11 197	0.12 206	0.11 222	0.08 173	0.12 228	0.12 285	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.04 23	0.04 50

GMOStereo	0.11 227	0.09 358	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.28 562	0.13 77	0.17 244	0.11 197	0.17 286	0.14 286	0.12 303	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.07 313	0.04 23	0.04 50

error version	0.11 227	0.09 358	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.28 562	0.13 77	0.17 244	0.11 197	0.17 286	0.14 286	0.12 303	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.07 313	0.04 23	0.04 50

test-v	0.11 227	0.09 358	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.28 562	0.13 77	0.17 244	0.11 197	0.17 286	0.14 286	0.12 303	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.07 313	0.04 23	0.04 50

test-3	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.17 251	0.07 87	0.07 34	0.14 181	0.12 60	0.15 187	0.09 128	0.08 93	0.07 85	0.08 173	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.04 50

test_1	0.08 60	0.06 83	0.09 95	0.17 251	0.07 87	0.07 34	0.14 181	0.12 60	0.15 187	0.09 128	0.08 93	0.07 85	0.08 173	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.04 50

test_3	0.10 180	0.09 358	0.10 143	0.20 453	0.08 154	0.13 292	0.26 549	0.14 97	0.21 330	0.10 165	0.10 145	0.09 162	0.09 204	0.08 19	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.07 313	0.04 23	0.04 50

TRStereo	0.09 111	0.05 28	0.12 227	0.15 92	0.12 466	0.10 153	0.13 128	0.18 234	0.18 274	0.09 128	0.09 115	0.09 162	0.06 48	0.10 86	0.08 18	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.04 23	0.04 50

STrans-v2	0.10 180	0.07 176	0.12 227	0.18 333	0.07 87	0.10 153	0.14 181	0.21 296	0.11 77	0.11 197	0.15 252	0.12 240	0.10 242	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.04 23	0.04 50

OMP-Stereo	0.11 227	0.06 83	0.14 310	0.18 333	0.08 154	0.09 99	0.12 80	0.21 296	0.21 330	0.13 267	0.14 234	0.11 222	0.12 303	0.11 138	0.13 326	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

IIG-Stereo	0.11 227	0.06 83	0.13 274	0.17 251	0.08 154	0.11 199	0.12 80	0.22 320	0.17 244	0.14 289	0.17 286	0.11 222	0.12 303	0.12 228	0.12 285	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

CroCo-Stereo	0.09 111	0.08 282	0.08 43	0.22 499	0.09 275	0.09 99	0.19 449	0.15 133	0.12 107	0.07 51	0.07 52	0.08 132	0.06 48	0.08 19	0.07 1	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.04 44	0.05 125	0.04 50
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
test-2	0.11 227	0.09 358	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.28 562	0.13 77	0.17 244	0.11 197	0.17 286	0.14 286	0.12 303	0.07 4	0.07 1	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.07 313	0.04 23	0.04 50

cross-raft	0.10 180	0.09 358	0.09 95	0.19 393	0.07 87	0.11 199	0.25 540	0.13 77	0.15 187	0.08 90	0.11 189	0.12 240	0.10 242	0.09 42	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

test-1	0.10 180	0.07 176	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.11 199	0.24 525	0.14 97	0.18 274	0.09 128	0.07 52	0.09 162	0.08 173	0.07 4	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.04 50

iRaftStereo_RVC	0.10 180	0.07 176	0.09 95	0.17 251	0.09 275	0.11 199	0.17 362	0.18 234	0.12 107	0.09 128	0.12 206	0.10 195	0.07 132	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.04 23	0.04 50

CREStereo++_RVC	0.08 60	0.04 1	0.06 4	0.13 14	0.07 87	0.09 99	0.12 80	0.14 97	0.14 167	0.10 165	0.14 234	0.08 132	0.07 132	0.09 42	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.05 135	0.04 23	0.04 50
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
s12784h	0.09 111	0.06 83	0.07 10	0.15 92	0.05 1	0.16 380	0.18 410	0.15 133	0.15 187	0.10 165	0.11 189	0.11 222	0.11 272	0.10 86	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.04 50

RALAANet	0.11 227	0.08 282	0.10 143	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.10 31	0.20 273	0.15 187	0.14 289	0.13 221	0.16 329	0.09 204	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.04 50

XX-Stereo	0.09 111	0.05 28	0.08 43	0.17 251	0.09 275	0.15 351	0.12 80	0.20 273	0.10 49	0.10 165	0.14 234	0.07 85	0.06 48	0.12 228	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.04 23	0.04 50

DCANet	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.06 17	0.09 99	0.17 362	0.15 133	0.19 291	0.13 267	0.17 286	0.10 195	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

ARAFT	0.12 297	0.08 282	0.17 423	0.19 393	0.09 275	0.14 325	0.18 410	0.20 273	0.12 107	0.12 237	0.13 221	0.14 286	0.11 272	0.15 329	0.12 285	0.06 127	0.05 212	0.10 454	0.09 430	0.05 125	0.04 50

EAI-Stereo	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.15 92	0.06 17	0.10 153	0.15 259	0.16 164	0.09 31	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.07 132	0.09 42	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.05 135	0.05 125	0.04 50

CFNet-RSSM	0.09 111	0.07 176	0.09 95	0.16 175	0.07 87	0.09 99	0.15 259	0.16 164	0.17 244	0.08 90	0.12 206	0.10 195	0.09 204	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.04 23	0.04 50

Gwc-CoAtRS	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.16 175	0.07 87	0.10 153	0.14 181	0.17 202	0.17 244	0.08 90	0.10 145	0.12 240	0.09 204	0.12 228	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.04 23	0.04 50

MLCV	0.12 297	0.07 176	0.16 393	0.18 333	0.06 17	0.15 351	0.17 362	0.19 262	0.21 330	0.18 389	0.25 414	0.17 349	0.13 342	0.14 307	0.13 326	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.04 50

Hybrid-DGEV-2	0.11 227	0.06 83	0.12 227	0.18 333	0.09 275	0.09 99	0.13 128	0.28 437	0.29 438	0.11 197	0.11 189	0.09 162	0.12 303	0.12 228	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.05 125	0.05 152

DispViT+	0.08 60	0.08 282	0.13 274	0.15 92	0.07 87	0.08 60	0.10 31	0.14 97	0.09 31	0.09 128	0.06 18	0.06 25	0.07 132	0.10 86	0.12 285	0.05 35	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

WQFJA1	0.10 180	0.07 176	0.08 43	0.20 453	0.09 275	0.12 241	0.17 362	0.17 202	0.17 244	0.09 128	0.10 145	0.08 132	0.10 242	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.05 152

WQFJX	0.10 180	0.07 176	0.09 95	0.21 484	0.09 275	0.12 241	0.16 325	0.18 234	0.17 244	0.12 237	0.10 145	0.07 85	0.09 204	0.12 228	0.10 149	0.06 127	0.07 421	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.05 152

NLMM	0.10 180	0.07 176	0.08 43	0.20 453	0.09 275	0.12 241	0.17 362	0.17 202	0.17 244	0.09 128	0.10 145	0.08 132	0.10 242	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.05 152

NLSM1	0.10 180	0.07 176	0.07 10	0.19 393	0.08 154	0.13 292	0.16 325	0.21 296	0.15 187	0.11 197	0.10 145	0.06 25	0.10 242	0.10 86	0.11 226	0.07 277	0.08 450	0.08 324	0.07 313	0.05 125	0.05 152

NLCSM	0.11 227	0.09 358	0.09 95	0.23 523	0.11 434	0.12 241	0.19 449	0.18 234	0.18 274	0.12 237	0.11 189	0.07 85	0.09 204	0.11 138	0.10 149	0.07 277	0.08 450	0.07 233	0.07 313	0.06 233	0.05 152

GEAStereo	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.13 14	0.08 154	0.08 60	0.14 181	0.10 22	0.09 31	0.08 90	0.10 145	0.06 25	0.05 13	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

GSStereo	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.13 14	0.08 154	0.08 60	0.14 181	0.11 38	0.12 107	0.08 90	0.10 145	0.05 4	0.05 13	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

GS-Stereo							0.14 181	0.11 38	0.12 107	0.08 90	0.10 145	0.05 4	0.05 13	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

gasm-f	0.08 60	0.05 28	0.07 10	0.13 14	0.08 154	0.08 60	0.14 181	0.10 22	0.09 31	0.08 90	0.10 145	0.06 25	0.05 13	0.10 86	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.05 152

FE-Mocha	0.09 111	0.06 83	0.14 310	0.16 175	0.09 275	0.10 153	0.15 259	0.18 234	0.16 217	0.10 165	0.09 115	0.07 85	0.07 132	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.05 152

IGEV-FE	0.09 111	0.05 28	0.12 227	0.13 14	0.08 154	0.12 241	0.13 128	0.17 202	0.11 77	0.10 165	0.06 18	0.09 162	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.05 152

DDF-Stereo	0.08 60	0.04 1	0.09 95	0.15 92	0.10 384	0.06 11	0.13 128	0.09 13	0.14 167	0.06 16	0.06 18	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.08 367	0.05 152

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 95	0.13 14	0.06 17	0.05 4	0.09 18	0.11 38	0.07 10	0.06 16	0.06 18	0.05 4	0.06 48	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 125	0.05 152

zero-FE	0.08 60	0.04 1	0.09 95	0.15 92	0.10 384	0.05 4	0.14 181	0.09 13	0.14 167	0.07 51	0.06 18	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.08 367	0.05 152

GASTEREO	0.08 60	0.05 28	0.09 95	0.19 393	0.07 87	0.07 34	0.12 80	0.14 97	0.11 77	0.10 165	0.09 115	0.07 85	0.04 1	0.12 228	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

MSCF	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.19 393	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.14 97	0.11 77	0.10 165	0.09 115	0.07 85	0.04 1	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

z-ln-s-r	0.17 443	0.10 417	0.40 555	0.19 393	0.08 154	0.17 402	0.18 410	0.22 320	0.33 469	0.18 389	0.40 534	0.22 415	0.17 433	0.20 457	0.23 499	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.05 152

xyz-stereo-finetune	0.11 227	0.08 282	0.13 274	0.14 46	0.06 17	0.10 153	0.19 449	0.17 202	0.19 291	0.12 237	0.14 234	0.15 315	0.10 242	0.13 278	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.05 152

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 143	0.15 92	0.05 1	0.07 34	0.11 56	0.09 13	0.04 2	0.06 16	0.05 7	0.06 25	0.04 1	0.08 19	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.05 152

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 188	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.08 7	0.08 6	0.06 4	0.06 16	0.05 7	0.07 85	0.07 132	0.11 138	0.08 18	0.07 277	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 188	0.15 92	0.06 17	0.09 99	0.08 7	0.08 6	0.06 4	0.06 16	0.05 7	0.07 85	0.07 132	0.11 138	0.08 18	0.07 277	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

DFGA-Net	0.13 322	0.11 443	0.18 445	0.17 251	0.10 384	0.12 241	0.13 128	0.22 320	0.25 393	0.16 344	0.16 264	0.13 266	0.12 303	0.16 364	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.05 125	0.05 152

Reg-Stereo(zero)	0.08 60	0.05 28	0.08 43	0.16 175	0.06 17	0.12 241	0.11 56	0.15 133	0.10 49	0.12 237	0.09 115	0.10 195	0.08 173	0.11 138	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

SCV_C0	0.08 60	0.07 176	0.07 10	0.16 175	0.09 275	0.08 60	0.15 259	0.11 38	0.12 107	0.08 90	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.11 138	0.07 1	0.05 35	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.05 152

AIO-test2	0.10 180	0.08 282	0.10 143	0.23 523	0.08 154	0.11 199	0.10 31	0.23 340	0.23 356	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.05 13	0.10 86	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.08 324	0.09 430	0.05 125	0.05 152

fffft	0.09 111	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.07 87	0.09 99	0.17 362	0.12 60	0.11 77	0.08 90	0.07 52	0.09 162	0.06 48	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.05 152
1: 1. 1
999	0.09 111	0.05 28	0.13 274	0.15 92	0.08 154	0.10 153	0.14 181	0.15 133	0.11 77	0.10 165	0.08 93	0.08 132	0.08 173	0.16 364	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.05 152

fffy	0.09 111	0.08 282	0.09 95	0.16 175	0.07 87	0.13 292	0.17 362	0.13 77	0.12 107	0.08 90	0.09 115	0.08 132	0.09 204	0.13 278	0.11 226	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.05 152

UGAM	0.13 322	0.10 417	0.09 95	0.22 499	0.08 154	0.12 241	0.20 472	0.17 202	0.23 356	0.21 442	0.16 264	0.13 266	0.13 342	0.19 432	0.12 285	0.07 277	0.05 212	0.13 519	0.11 502	0.07 305	0.05 152

rvit_stereo_0083	0.12 297	0.08 282	0.17 423	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.14 97	0.26 407	0.11 197	0.14 234	0.13 266	0.10 242	0.12 228	0.12 285	0.10 448	0.08 450	0.09 407	0.07 313	0.07 305	0.05 152

rvit_stereo_0081	0.11 227	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.14 97	0.24 372	0.11 197	0.13 221	0.13 266	0.09 204	0.11 138	0.12 285	0.10 448	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.05 152

rvit_stereo_0082	0.11 227	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.14 97	0.24 372	0.11 197	0.13 221	0.13 266	0.09 204	0.11 138	0.12 285	0.10 448	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.05 152

Occ-G	0.08 60	0.05 28	0.06 4	0.14 46	0.07 87	0.08 60	0.14 181	0.13 77	0.15 187	0.07 51	0.11 189	0.07 85	0.05 13	0.09 42	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.05 152

Pointernet	0.09 111	0.04 1	0.09 95	0.16 175	0.08 154	0.13 292	0.10 31	0.15 133	0.17 244	0.09 128	0.07 52	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.08 348	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.06 233	0.05 152

U	0.08 60	0.07 176	0.09 95	0.19 393	0.10 384	0.10 153	0.13 128	0.12 60	0.17 244	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.05 13	0.07 4	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.06 233	0.05 152

rvit_stereo_0080	0.10 180	0.08 282	0.14 310	0.15 92	0.09 275	0.07 34	0.15 259	0.16 164	0.16 217	0.11 197	0.10 145	0.14 286	0.08 173	0.12 228	0.10 149	0.09 407	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.05 152

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 111	0.10 417	0.31 530	0.15 92	0.06 17	0.08 60	0.14 181	0.10 22	0.10 49	0.07 51	0.07 52	0.06 25	0.04 1	0.11 138	0.07 1	0.12 501	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.05 125	0.05 152

rvit_stereo_ft	0.12 297	0.07 176	0.13 274	0.19 393	0.10 384	0.12 241	0.17 362	0.16 164	0.16 217	0.12 237	0.13 221	0.15 315	0.10 242	0.14 307	0.13 326	0.09 407	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.05 152

trnet	0.08 60	0.05 28	0.07 10	0.12 5	0.05 1	0.12 241	0.11 56	0.13 77	0.10 49	0.08 90	0.13 221	0.09 162	0.08 173	0.11 138	0.10 149	0.08 348	0.05 212	0.05 36	0.03 1	0.06 233	0.05 152

H2IRNET	0.10 180	0.09 358	0.09 95	0.18 333	0.09 275	0.12 241	0.15 259	0.14 97	0.21 330	0.10 165	0.10 145	0.10 195	0.10 242	0.10 86	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.06 233	0.05 152

MGS-Stereo	0.09 111	0.07 176	0.12 227	0.15 92	0.08 154	0.09 99	0.15 259	0.12 60	0.12 107	0.07 51	0.10 145	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.05 152

CoDeX	0.12 297	0.07 176	0.12 227	0.17 251	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.23 340	0.27 417	0.13 267	0.17 286	0.16 329	0.11 272	0.14 307	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.05 152

whm_eth	0.10 180	0.08 282	0.14 310	0.15 92	0.09 275	0.07 34	0.15 259	0.16 164	0.16 217	0.11 197	0.10 145	0.14 286	0.08 173	0.12 228	0.10 149	0.09 407	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.05 152

IGEV_Zeroshot_test	0.09 111	0.05 28	0.12 227	0.13 14	0.08 154	0.12 241	0.13 128	0.17 202	0.11 77	0.10 165	0.06 18	0.09 162	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.05 152

StereoVision	0.13 322	0.12 461	0.09 95	0.24 532	0.10 384	0.15 351	0.21 492	0.21 296	0.20 314	0.12 237	0.24 386	0.10 195	0.10 242	0.16 364	0.10 149	0.09 407	0.11 514	0.12 504	0.12 522	0.06 233	0.05 152

UniTT-Stereo	0.09 111	0.07 176	0.08 43	0.18 333	0.08 154	0.13 292	0.11 56	0.12 60	0.11 77	0.10 165	0.12 206	0.05 4	0.07 132	0.09 42	0.09 67	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.05 125	0.05 152

MIM_Stereo	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.15 92	0.07 87	0.06 11	0.12 80	0.20 273	0.14 167	0.13 267	0.13 221	0.09 162	0.05 13	0.12 228	0.08 18	0.05 35	0.06 349	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.05 152

GCAP-Stereo	0.09 111	0.07 176	0.13 274	0.18 333	0.06 17	0.11 199	0.07 3	0.13 77	0.12 107	0.09 128	0.10 145	0.07 85	0.09 204	0.13 278	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

Any-RAFT	0.10 180	0.05 28	0.09 95	0.14 46	0.07 87	0.13 292	0.14 181	0.21 296	0.15 187	0.11 197	0.12 206	0.12 240	0.09 204	0.12 228	0.09 67	0.07 277	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.05 152

RAFT-Test	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.15 92	0.07 87	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.13 141	0.09 128	0.10 145	0.10 195	0.09 204	0.12 228	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

LL-Strereo2	0.10 180	0.10 417	0.15 359	0.18 333	0.08 154	0.15 351	0.09 18	0.17 202	0.14 167	0.14 289	0.10 145	0.09 162	0.07 132	0.16 364	0.10 149	0.05 35	0.05 212	0.10 454	0.07 313	0.06 233	0.05 152

LL-Strereo	0.13 322	0.09 358	0.11 188	0.20 453	0.10 384	0.11 199	0.18 410	0.32 485	0.24 372	0.15 316	0.15 252	0.14 286	0.13 342	0.19 432	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.08 384	0.04 23	0.05 152

4D-IteraStereo	0.09 111	0.07 176	0.10 143	0.18 333	0.07 87	0.09 99	0.15 259	0.17 202	0.15 187	0.10 165	0.11 189	0.10 195	0.07 132	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.03 1	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.05 152

anonymousdsp2	0.11 227	0.07 176	0.10 143	0.16 175	0.09 275	0.13 292	0.14 181	0.18 234	0.22 345	0.13 267	0.14 234	0.12 240	0.09 204	0.14 307	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.05 152

LoS	0.09 111	0.05 28	0.11 188	0.13 14	0.07 87	0.14 325	0.11 56	0.15 133	0.15 187	0.09 128	0.09 115	0.12 240	0.09 204	0.15 329	0.10 149	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.05 152
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 60	0.04 1	0.08 43	0.14 46	0.07 87	0.09 99	0.14 181	0.11 38	0.09 31	0.08 90	0.09 115	0.11 222	0.06 48	0.12 228	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.05 125	0.05 152

Selective-RAFT	0.11 227	0.10 417	0.11 188	0.21 484	0.08 154	0.16 380	0.13 128	0.20 273	0.22 345	0.10 165	0.10 145	0.11 222	0.10 242	0.15 329	0.11 226	0.05 35	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.05 152

CroCo-Stereo Lap2	0.09 111	0.09 358	0.08 43	0.22 499	0.09 275	0.09 99	0.19 449	0.16 164	0.12 107	0.09 128	0.10 145	0.05 4	0.05 13	0.08 19	0.08 18	0.06 127	0.06 349	0.07 233	0.05 135	0.05 125	0.05 152

TestStereo1	0.13 322	0.08 282	0.08 43	0.19 393	0.08 154	0.18 421	0.29 571	0.23 340	0.16 217	0.17 359	0.20 332	0.16 329	0.10 242	0.12 228	0.13 326	0.06 127	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.05 125	0.05 152

DCANet-4	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.06 17	0.09 99	0.17 362	0.18 234	0.19 291	0.13 267	0.16 264	0.09 162	0.14 366	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

fff	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.15 92	0.07 87	0.09 99	0.17 362	0.16 164	0.20 314	0.13 267	0.16 264	0.10 195	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

SA-5K	0.13 322	0.08 282	0.08 43	0.19 393	0.08 154	0.18 421	0.29 571	0.23 340	0.16 217	0.17 359	0.20 332	0.16 329	0.10 242	0.12 228	0.13 326	0.06 127	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.05 125	0.05 152

Sa-1000	0.12 297	0.08 282	0.08 43	0.18 333	0.08 154	0.14 325	0.22 502	0.22 320	0.18 274	0.15 316	0.20 332	0.17 349	0.11 272	0.10 86	0.10 149	0.06 127	0.05 212	0.09 407	0.09 430	0.05 125	0.05 152

iRaft-Stereo_20w	0.09 111	0.05 28	0.13 274	0.14 46	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.18 234	0.10 49	0.11 197	0.08 93	0.08 132	0.05 13	0.10 86	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.05 152

GLC_STEREO	0.11 227	0.07 176	0.11 188	0.17 251	0.07 87	0.09 99	0.13 128	0.15 133	0.24 372	0.12 237	0.13 221	0.12 240	0.08 173	0.18 417	0.11 226	0.06 127	0.08 450	0.08 324	0.06 219	0.05 125	0.05 152

CrosDoStereo	0.12 297	0.06 83	0.12 227	0.14 46	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.17 202	0.22 345	0.19 405	0.24 386	0.15 315	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.07 313	0.05 125	0.05 152

AAGNet	0.11 227	0.07 176	0.16 393	0.19 393	0.09 275	0.08 60	0.13 128	0.18 234	0.13 141	0.16 344	0.21 354	0.13 266	0.14 366	0.11 138	0.14 362	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.06 219	0.06 233	0.05 152

TransformOpticalFlow	0.10 180	0.08 282	0.13 274	0.18 333	0.07 87	0.09 99	0.15 259	0.19 262	0.15 187	0.12 237	0.17 286	0.11 222	0.11 272	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.05 152

DeepStereo_LL	0.12 297	0.06 83	0.12 227	0.14 46	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.17 202	0.22 345	0.19 405	0.24 386	0.15 315	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.07 313	0.05 125	0.05 152

DEmStereo	0.12 297	0.06 83	0.14 310	0.14 46	0.10 384	0.16 380	0.15 259	0.16 164	0.24 372	0.17 359	0.24 386	0.13 266	0.14 366	0.12 228	0.13 326	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.05 152

SST-Stereo	0.10 180	0.07 176	0.15 359	0.18 333	0.09 275	0.06 11	0.12 80	0.17 202	0.11 77	0.15 316	0.17 286	0.13 266	0.12 303	0.10 86	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.06 219	0.06 233	0.05 152

THIR-Stereo	0.12 297	0.07 176	0.11 188	0.15 92	0.08 154	0.14 325	0.16 325	0.17 202	0.25 393	0.16 344	0.24 386	0.14 286	0.12 303	0.12 228	0.14 362	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.07 313	0.05 125	0.05 152

RAFT_R40	0.11 227	0.07 176	0.14 310	0.18 333	0.09 275	0.06 11	0.13 128	0.17 202	0.16 217	0.14 289	0.18 311	0.15 315	0.12 303	0.10 86	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.06 219	0.06 233	0.05 152

DRaft	0.12 297	0.06 83	0.11 188	0.14 46	0.09 275	0.14 325	0.17 362	0.21 296	0.30 448	0.17 359	0.28 454	0.10 195	0.15 384	0.10 86	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.05 152

PFNet	0.12 297	0.06 83	0.17 423	0.17 251	0.08 154	0.09 99	0.15 259	0.26 397	0.20 314	0.16 344	0.16 264	0.14 286	0.11 272	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.05 152

RAFT-345	0.11 227	0.07 176	0.15 359	0.16 175	0.08 154	0.08 60	0.12 80	0.15 133	0.10 49	0.11 197	0.36 508	0.09 162	0.09 204	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.04 23	0.05 152

AnonymousM	0.09 111	0.05 28	0.10 143	0.14 46	0.06 17	0.09 99	0.13 128	0.19 262	0.14 167	0.13 267	0.11 189	0.09 162	0.08 173	0.13 278	0.10 149	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.05 135	0.05 125	0.05 152

RAFT	0.13 322	0.09 358	0.11 188	0.18 333	0.08 154	0.15 351	0.24 525	0.20 273	0.19 291	0.21 442	0.21 354	0.17 349	0.12 303	0.16 364	0.09 67	0.06 127	0.07 421	0.10 454	0.09 430	0.05 125	0.05 152

TestStereo	0.13 322	0.14 501	0.11 188	0.23 523	0.08 154	0.15 351	0.21 492	0.20 273	0.23 356	0.14 289	0.24 386	0.16 329	0.12 303	0.16 364	0.14 362	0.05 35	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.09 430	0.05 152

raft+_RVC	0.11 227	0.07 176	0.09 95	0.16 175	0.07 87	0.10 153	0.11 56	0.24 363	0.20 314	0.12 237	0.15 252	0.12 240	0.08 173	0.12 228	0.13 326	0.07 277	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.05 152

TANstereo	0.09 111	0.04 1	0.08 43	0.13 14	0.06 17	0.11 199	0.14 181	0.15 133	0.19 291	0.11 197	0.15 252	0.10 195	0.06 48	0.12 228	0.09 67	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.05 152

XX-TBD	0.09 111	0.06 83	0.07 10	0.14 46	0.07 87	0.12 241	0.16 325	0.14 97	0.13 141	0.11 197	0.12 206	0.09 162	0.08 173	0.10 86	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.06 233	0.05 152

raftrobust	0.09 111	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.08 154	0.09 99	0.10 31	0.18 234	0.16 217	0.10 165	0.09 115	0.12 240	0.07 132	0.12 228	0.10 149	0.08 348	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.05 152

csc	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.15 92	0.07 87	0.09 99	0.17 362	0.16 164	0.20 314	0.13 267	0.16 264	0.10 195	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

cscssc	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.15 92	0.07 87	0.09 99	0.17 362	0.16 164	0.20 314	0.13 267	0.16 264	0.10 195	0.11 272	0.11 138	0.12 285	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.04 23	0.05 152

111	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.15 92	0.07 87	0.10 153	0.14 181	0.21 296	0.23 356	0.11 197	0.12 206	0.14 286	0.11 272	0.13 278	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.04 44	0.05 125	0.05 152

R-Stereo Train	0.10 180	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.08 154	0.11 199	0.14 181	0.23 340	0.11 77	0.12 237	0.19 320	0.11 222	0.08 173	0.09 42	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.05 152

RAFT-Stereo	0.10 180	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.08 154	0.11 199	0.14 181	0.23 340	0.11 77	0.12 237	0.19 320	0.11 222	0.08 173	0.09 42	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.05 152
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 180	0.06 83	0.12 227	0.14 46	0.06 17	0.11 199	0.10 31	0.18 234	0.18 274	0.13 267	0.16 264	0.14 286	0.11 272	0.15 329	0.13 326	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.04 44	0.06 233	0.05 152
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
iResNet	0.13 322	0.10 417	0.18 445	0.19 393	0.08 154	0.13 292	0.18 410	0.20 273	0.26 407	0.15 316	0.23 374	0.15 315	0.13 342	0.14 307	0.14 362	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.05 152

VMStereo-Base	0.09 111	0.05 28	0.10 143	0.13 14	0.07 87	0.10 153	0.10 31	0.16 164	0.13 141	0.10 165	0.15 252	0.10 195	0.09 204	0.11 138	0.10 149	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.06 244

WQFJA1++	0.08 60	0.04 1	0.11 188	0.14 46	0.07 87	0.11 199	0.11 56	0.11 38	0.07 10	0.07 51	0.07 52	0.07 85	0.06 48	0.10 86	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.06 244

252Zero-FE	0.08 60	0.04 1	0.09 95	0.13 14	0.07 87	0.12 241	0.11 56	0.13 77	0.14 167	0.06 16	0.05 7	0.06 25	0.05 13	0.09 42	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 125	0.06 244

S2M2_XL	0.08 60	0.06 83	0.12 227	0.12 5	0.08 154	0.09 99	0.09 18	0.07 2	0.07 10	0.08 90	0.07 52	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.09 67	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.05 135	0.08 367	0.06 244
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.13 14	0.07 87	0.11 199	0.19 449	0.17 202	0.12 107	0.15 316	0.15 252	0.17 349	0.12 303	0.13 278	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.05 135	0.04 23	0.06 244

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 95	0.17 251	0.06 17	0.05 4	0.10 31	0.11 38	0.09 31	0.06 16	0.06 18	0.07 85	0.05 13	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.07 305	0.06 244

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 28	0.10 143	0.14 46	0.06 17	0.07 34	0.11 56	0.08 6	0.06 4	0.06 16	0.04 1	0.06 25	0.06 48	0.07 4	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.06 244

G2L-Stereo_test	0.14 356	0.07 176	0.11 188	0.13 14	0.08 154	0.12 241	0.16 325	0.30 464	0.28 431	0.20 428	0.23 374	0.20 388	0.16 410	0.17 396	0.18 439	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.07 305	0.06 244

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 143	0.15 92	0.06 17	0.07 34	0.09 18	0.08 6	0.06 4	0.05 2	0.04 1	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.07 277	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.06 244

HI	0.11 227	0.06 83	0.11 188	0.13 14	0.09 275	0.09 99	0.14 181	0.21 296	0.10 49	0.19 405	0.17 286	0.14 286	0.09 204	0.16 364	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.08 384	0.07 305	0.06 244

CoSv	0.11 227	0.06 83	0.11 188	0.13 14	0.09 275	0.09 99	0.14 181	0.21 296	0.10 49	0.19 405	0.17 286	0.14 286	0.09 204	0.16 364	0.08 18	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.08 384	0.07 305	0.06 244

AIO-test1	0.10 180	0.07 176	0.10 143	0.23 523	0.07 87	0.09 99	0.13 128	0.21 296	0.14 167	0.11 197	0.12 206	0.09 162	0.07 132	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.09 407	0.10 470	0.03 1	0.06 244

IGEV-RUCA	0.08 60	0.06 83	0.11 188	0.14 46	0.09 275	0.10 153	0.12 80	0.10 22	0.12 107	0.06 16	0.07 52	0.07 85	0.06 48	0.09 42	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.05 125	0.06 244

tt45	0.09 111	0.06 83	0.11 188	0.15 92	0.07 87	0.11 199	0.16 325	0.13 77	0.11 77	0.09 128	0.06 18	0.08 132	0.06 48	0.13 278	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

PAM_32	0.09 111	0.05 28	0.17 423	0.15 92	0.08 154	0.10 153	0.15 259	0.14 97	0.15 187	0.09 128	0.08 93	0.09 162	0.07 132	0.14 307	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.06 244

PAM	0.10 180	0.05 28	0.16 393	0.15 92	0.08 154	0.09 99	0.16 325	0.15 133	0.16 217	0.12 237	0.09 115	0.09 162	0.07 132	0.13 278	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.05 125	0.06 244

rvit_0105_6	0.14 356	0.09 358	0.18 445	0.17 251	0.10 384	0.10 153	0.16 325	0.19 262	0.26 407	0.12 237	0.18 311	0.17 349	0.12 303	0.18 417	0.12 285	0.15 544	0.11 514	0.12 504	0.10 470	0.09 430	0.06 244

rvit_0105_5	0.14 356	0.09 358	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.23 513	0.24 363	0.27 417	0.14 289	0.15 252	0.18 362	0.12 303	0.17 396	0.14 362	0.14 540	0.11 514	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.06 244

rvit_0105_4	0.14 356	0.09 358	0.17 423	0.17 251	0.10 384	0.12 241	0.19 449	0.23 340	0.27 417	0.14 289	0.20 332	0.17 349	0.13 342	0.17 396	0.13 326	0.15 544	0.11 514	0.11 485	0.10 470	0.09 430	0.06 244

rvit_0105_3	0.15 399	0.09 358	0.14 310	0.19 393	0.12 466	0.15 351	0.25 540	0.25 379	0.29 438	0.15 316	0.17 286	0.20 388	0.13 342	0.17 396	0.14 362	0.13 526	0.11 514	0.12 504	0.14 536	0.07 305	0.06 244

UGAM-zero	0.09 111	0.05 28	0.15 359	0.15 92	0.08 154	0.09 99	0.13 128	0.19 262	0.15 187	0.11 197	0.15 252	0.07 85	0.07 132	0.09 42	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

rvit_stereo_0081_aga	0.11 227	0.09 358	0.14 310	0.18 333	0.09 275	0.13 292	0.14 181	0.14 97	0.19 291	0.10 165	0.18 311	0.16 329	0.09 204	0.12 228	0.09 67	0.10 448	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.06 244

model_zeroshot	0.10 180	0.04 1	0.11 188	0.15 92	0.09 275	0.12 241	0.14 181	0.20 273	0.13 141	0.11 197	0.10 145	0.12 240	0.07 132	0.12 228	0.10 149	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.06 244

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 43	0.15 92	0.06 17	0.04 1	0.09 18	0.10 22	0.09 31	0.06 16	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.06 1	0.08 18	0.06 127	0.04 24	0.05 36	0.04 44	0.06 233	0.06 244

DispNO	0.14 356	0.08 282	0.17 423	0.19 393	0.12 466	0.11 199	0.21 492	0.23 340	0.29 438	0.17 359	0.23 374	0.18 362	0.17 433	0.15 329	0.15 390	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.06 244

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 180	0.08 282	0.12 227	0.16 175	0.08 154	0.15 351	0.16 325	0.18 234	0.18 274	0.10 165	0.09 115	0.09 162	0.08 173	0.11 138	0.12 285	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.06 219	0.07 305	0.06 244

SMFormer	0.14 356	0.07 176	0.17 423	0.14 46	0.08 154	0.16 380	0.17 362	0.26 397	0.27 417	0.19 405	0.20 332	0.18 362	0.15 384	0.15 329	0.17 421	0.08 348	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.06 244

tta	0.14 356	0.07 176	0.17 423	0.14 46	0.08 154	0.16 380	0.17 362	0.26 397	0.27 417	0.19 405	0.20 332	0.18 362	0.15 384	0.15 329	0.17 421	0.08 348	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.06 244

qqq1	0.13 322	0.07 176	0.17 423	0.14 46	0.08 154	0.16 380	0.17 362	0.26 397	0.27 417	0.19 405	0.20 332	0.18 362	0.15 384	0.15 329	0.11 226	0.08 348	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.06 233	0.06 244

fff1	0.13 322	0.07 176	0.17 423	0.14 46	0.08 154	0.16 380	0.17 362	0.26 397	0.27 417	0.19 405	0.20 332	0.18 362	0.15 384	0.15 329	0.11 226	0.08 348	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.06 233	0.06 244

MyStereo07	0.10 180	0.07 176	0.10 143	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.18 410	0.15 133	0.15 187	0.09 128	0.06 18	0.06 25	0.07 132	0.12 228	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.06 244

MyStereo06	0.10 180	0.07 176	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.18 410	0.19 262	0.12 107	0.12 237	0.08 93	0.07 85	0.07 132	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.06 233	0.06 244

MyStereo05	0.13 322	0.07 176	0.10 143	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.18 410	0.27 418	0.35 490	0.17 359	0.14 234	0.15 315	0.11 272	0.15 329	0.13 326	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.06 233	0.06 244

MyStereo04	0.13 322	0.07 176	0.10 143	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.18 410	0.29 450	0.38 508	0.17 359	0.14 234	0.16 329	0.10 242	0.15 329	0.13 326	0.06 127	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.06 244

cc1	0.10 180	0.08 282	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.15 259	0.16 164	0.18 274	0.09 128	0.09 115	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.06 244

ff7	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.10 165	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

IGEVStereo-DCA	0.09 111	0.06 83	0.11 188	0.15 92	0.10 384	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.10 165	0.06 18	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

ffff	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.10 165	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

rrr	0.09 111	0.06 83	0.12 227	0.15 92	0.10 384	0.11 199	0.16 325	0.16 164	0.15 187	0.10 165	0.06 18	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

ffm	0.12 297	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.17 402	0.17 362	0.15 133	0.19 291	0.15 316	0.25 414	0.19 376	0.13 342	0.10 86	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.08 384	0.06 233	0.06 244

ff1	0.13 322	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.17 402	0.17 362	0.15 133	0.19 291	0.15 316	0.25 414	0.19 376	0.13 342	0.14 307	0.20 458	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.08 384	0.06 233	0.06 244

11t	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.10 165	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

tt1	0.10 180	0.08 282	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.12 241	0.16 325	0.15 133	0.19 291	0.09 128	0.08 93	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.06 233	0.06 244

1111x	0.15 399	0.08 282	0.12 227	0.18 333	0.07 87	0.18 421	0.25 540	0.31 474	0.24 372	0.17 359	0.24 386	0.26 463	0.15 384	0.13 278	0.23 499	0.07 277	0.07 421	0.08 324	0.09 430	0.07 305	0.06 244

plain	0.10 180	0.08 282	0.10 143	0.19 393	0.09 275	0.10 153	0.15 259	0.14 97	0.13 141	0.13 267	0.15 252	0.09 162	0.12 303	0.13 278	0.12 285	0.07 277	0.05 212	0.09 407	0.06 219	0.06 233	0.06 244

anonymousdsp	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.09 128	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

anonymousa	0.13 322	0.07 176	0.13 274	0.18 333	0.09 275	0.13 292	0.17 362	0.19 262	0.29 438	0.15 316	0.24 386	0.15 315	0.14 366	0.14 307	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.09 430	0.05 125	0.06 244

ProNet	0.09 111	0.07 176	0.10 143	0.17 251	0.08 154	0.10 153	0.15 259	0.15 133	0.12 107	0.09 128	0.06 18	0.07 85	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.06 244

ccc-4	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.10 165	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

RAFT+CT+SA	0.13 322	0.11 443	0.09 95	0.19 393	0.09 275	0.15 351	0.28 562	0.22 320	0.22 345	0.15 316	0.26 431	0.10 195	0.10 242	0.11 138	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.08 384	0.07 305	0.06 244

IGEV-Stereo	0.09 111	0.07 176	0.11 188	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.12 107	0.09 128	0.06 18	0.06 25	0.06 48	0.11 138	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.12 297	0.09 358	0.12 227	0.19 393	0.08 154	0.09 99	0.12 80	0.21 296	0.21 330	0.19 405	0.14 234	0.11 222	0.09 204	0.20 457	0.16 406	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.06 244

psmg	0.14 356	0.09 358	0.14 310	0.17 251	0.10 384	0.15 351	0.17 362	0.29 450	0.19 291	0.17 359	0.21 354	0.25 453	0.16 410	0.15 329	0.14 362	0.08 348	0.06 349	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.06 244

CIPLG	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.17 251	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.17 202	0.15 187	0.14 289	0.11 189	0.16 329	0.09 204	0.16 364	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

dd	0.15 399	0.16 519	0.16 393	0.19 393	0.09 275	0.15 351	0.18 410	0.21 296	0.25 393	0.23 471	0.20 332	0.21 397	0.09 204	0.21 474	0.16 406	0.10 448	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.06 244

IPLGR_C	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.17 251	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.17 202	0.15 187	0.14 289	0.10 145	0.16 329	0.09 204	0.16 364	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

ACRE	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.17 251	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.17 202	0.14 167	0.14 289	0.10 145	0.16 329	0.09 204	0.16 364	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

GwcNet-ADL	0.13 322	0.08 282	0.14 310	0.20 453	0.09 275	0.11 199	0.20 472	0.30 464	0.24 372	0.13 267	0.14 234	0.18 362	0.14 366	0.13 278	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.07 305	0.06 244

RAFT-RH_RVC	0.11 227	0.06 83	0.14 310	0.16 175	0.09 275	0.12 241	0.12 80	0.17 202	0.12 107	0.13 267	0.41 545	0.11 222	0.10 242	0.13 278	0.12 285	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.05 135	0.04 23	0.06 244

IRAFT_RVC	0.12 297	0.08 282	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.07 34	0.15 259	0.24 363	0.23 356	0.14 289	0.14 234	0.15 315	0.12 303	0.12 228	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.09 407	0.06 219	0.06 233	0.06 244

rafts_anoy	0.11 227	0.06 83	0.10 143	0.17 251	0.08 154	0.10 153	0.14 181	0.17 202	0.14 167	0.13 267	0.13 221	0.12 240	0.10 242	0.11 138	0.12 285	0.07 277	0.04 24	0.09 407	0.11 502	0.07 305	0.06 244

test_xeample3	0.09 111	0.06 83	0.12 227	0.16 175	0.09 275	0.11 199	0.15 259	0.16 164	0.13 141	0.10 165	0.06 18	0.08 132	0.06 48	0.10 86	0.09 67	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244

GMStereo	0.13 322	0.14 501	0.14 310	0.18 333	0.09 275	0.15 351	0.16 325	0.20 273	0.24 372	0.16 344	0.17 286	0.10 195	0.10 242	0.16 364	0.13 326	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.06 244
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 322	0.07 176	0.14 310	0.17 251	0.09 275	0.15 351	0.16 325	0.28 437	0.27 417	0.14 289	0.17 286	0.12 240	0.13 342	0.14 307	0.11 226	0.08 348	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.06 244

delet	0.17 443	0.08 282	0.17 423	0.19 393	0.11 434	0.20 459	0.21 492	0.30 464	0.37 501	0.17 359	0.26 431	0.19 376	0.19 463	0.19 432	0.21 478	0.08 348	0.08 450	0.09 407	0.11 502	0.06 233	0.06 244

UNet	0.17 443	0.09 358	0.18 445	0.19 393	0.12 466	0.27 536	0.19 449	0.33 505	0.29 438	0.21 442	0.24 386	0.23 433	0.19 463	0.19 432	0.18 439	0.07 277	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.08 367	0.06 244

UPFNet	0.16 422	0.08 282	0.12 227	0.20 453	0.12 466	0.20 459	0.23 513	0.28 437	0.26 407	0.17 359	0.24 386	0.22 415	0.19 463	0.19 432	0.21 478	0.09 407	0.07 421	0.08 324	0.09 430	0.08 367	0.06 244

CREStereo	0.09 111	0.04 1	0.08 43	0.11 1	0.06 17	0.13 292	0.14 181	0.14 97	0.10 49	0.08 90	0.13 221	0.09 162	0.08 173	0.11 138	0.10 149	0.08 348	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.06 233	0.06 244
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
ac_64	0.16 422	0.08 282	0.15 359	0.18 333	0.10 384	0.22 485	0.18 410	0.24 363	0.21 330	0.18 389	0.24 386	0.29 489	0.18 447	0.19 432	0.22 487	0.09 407	0.07 421	0.08 324	0.09 430	0.07 305	0.06 244

ACVNet	0.15 399	0.09 358	0.15 359	0.13 14	0.12 466	0.14 325	0.20 472	0.22 320	0.33 469	0.17 359	0.26 431	0.21 397	0.16 410	0.17 396	0.21 478	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.08 367	0.06 244

acv_ft	0.15 399	0.09 358	0.15 359	0.19 393	0.10 384	0.16 380	0.17 362	0.25 379	0.33 469	0.19 405	0.26 431	0.21 397	0.17 433	0.17 396	0.18 439	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.08 367	0.06 244

cf-r	0.13 322	0.07 176	0.12 227	0.16 175	0.08 154	0.14 325	0.19 449	0.20 273	0.25 393	0.17 359	0.25 414	0.21 397	0.16 410	0.14 307	0.14 362	0.10 448	0.05 212	0.06 132	0.08 384	0.06 233	0.06 244

PMTNet	0.09 111	0.05 28	0.09 95	0.12 5	0.06 17	0.12 241	0.14 181	0.15 133	0.11 77	0.09 128	0.13 221	0.10 195	0.07 132	0.13 278	0.10 149	0.15 544	0.04 24	0.05 36	0.03 1	0.07 305	0.06 244

DIP-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.14 310	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.09 18	0.16 164	0.16 217	0.11 197	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.15 329	0.13 326	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.05 125	0.06 244
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 297	0.08 282	0.14 310	0.18 333	0.07 87	0.15 351	0.07 3	0.22 320	0.18 274	0.16 344	0.19 320	0.18 362	0.14 366	0.16 364	0.15 390	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.05 135	0.06 233	0.06 244

RASNet	0.14 356	0.07 176	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.18 421	0.14 181	0.29 450	0.20 314	0.17 359	0.25 414	0.21 397	0.18 447	0.20 457	0.19 452	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.08 384	0.06 233	0.06 244

HSM-Net_RVC	0.14 356	0.08 282	0.11 188	0.15 92	0.08 154	0.15 351	0.15 259	0.27 418	0.29 438	0.19 405	0.21 354	0.29 489	0.14 366	0.17 396	0.13 326	0.06 127	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.06 244
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 399	0.10 417	0.17 423	0.17 251	0.08 154	0.18 421	0.09 18	0.28 437	0.25 393	0.19 405	0.24 386	0.24 439	0.17 433	0.17 396	0.14 362	0.08 348	0.06 349	0.09 407	0.10 470	0.07 305	0.06 244

AANet_RVC	0.16 422	0.10 417	0.10 143	0.18 333	0.09 275	0.18 421	0.19 449	0.26 397	0.31 455	0.22 458	0.35 505	0.21 397	0.21 479	0.22 487	0.16 406	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.06 244

HSM	0.15 399	0.08 282	0.14 310	0.16 175	0.09 275	0.16 380	0.14 181	0.28 437	0.25 393	0.19 405	0.23 374	0.37 543	0.16 410	0.20 457	0.15 390	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.06 244

LE_ROB	0.50 590	0.07 176	0.14 310	0.15 92	0.08 154	0.24 505	0.16 325	0.22 320	1.81 625	4.63 628	0.67 588	0.47 576	0.44 585	0.20 457	0.29 553	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.08 367	0.06 244

DN-CSS_ROB	0.13 322	0.13 489	0.16 393	0.18 333	0.10 384	0.16 380	0.08 7	0.22 320	0.18 274	0.17 359	0.22 365	0.13 266	0.13 342	0.12 228	0.13 326	0.05 35	0.05 212	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.06 244

pmcnn	0.15 399	0.07 176	0.19 457	0.15 92	0.07 87	0.20 459	0.15 259	0.24 363	0.26 407	0.21 442	0.34 501	0.28 481	0.18 447	0.18 417	0.17 421	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.07 305	0.06 244

G2L-Stereo	0.14 356	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.12 80	0.27 418	0.22 345	0.16 344	0.27 440	0.21 397	0.13 342	0.17 396	0.18 439	0.09 407	0.08 450	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.07 327

rvit_105_1	0.19 469	0.11 443	0.25 502	0.21 484	0.16 539	0.21 476	0.27 556	0.31 474	0.41 520	0.19 405	0.20 332	0.22 415	0.17 433	0.19 432	0.17 421	0.12 501	0.12 530	0.13 519	0.15 552	0.08 367	0.07 327

ACV-stereo	0.15 399	0.10 417	0.28 517	0.18 333	0.12 466	0.14 325	0.12 80	0.23 340	0.21 330	0.19 405	0.23 374	0.22 415	0.15 384	0.23 498	0.17 421	0.07 277	0.06 349	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.07 327

test_sample2	0.12 297	0.07 176	0.12 227	0.14 46	0.08 154	0.16 380	0.18 410	0.21 296	0.16 217	0.14 289	0.20 332	0.19 376	0.15 384	0.15 329	0.12 285	0.08 348	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.08 367	0.07 327

test_sample1	0.13 322	0.07 176	0.14 310	0.13 14	0.08 154	0.19 444	0.16 325	0.20 273	0.15 187	0.14 289	0.22 365	0.18 362	0.16 410	0.17 396	0.14 362	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.08 367	0.07 327

ACVNet-DCA	0.10 180	0.08 282	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.15 259	0.23 340	0.16 217	0.09 128	0.09 115	0.06 25	0.06 48	0.10 86	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.07 305	0.07 327

xx1	0.11 227	0.08 282	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.15 259	0.16 164	0.18 274	0.09 128	0.09 115	0.16 329	0.16 410	0.10 86	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.07 327

1test111	0.11 227	0.08 282	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.15 259	0.23 340	0.16 217	0.09 128	0.09 115	0.06 25	0.06 48	0.15 329	0.16 406	0.06 127	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.07 305	0.07 327

mmm	0.14 356	0.08 282	0.17 423	0.17 251	0.09 275	0.17 402	0.18 410	0.21 296	0.15 187	0.15 316	0.23 374	0.21 397	0.16 410	0.16 364	0.17 421	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.07 327

11t1	0.12 297	0.06 83	0.13 274	0.14 46	0.08 154	0.17 402	0.15 259	0.18 234	0.15 187	0.15 316	0.15 252	0.16 329	0.16 410	0.15 329	0.13 326	0.08 348	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.08 367	0.07 327

MIF-Stereo (partial)	0.11 227	0.06 83	0.10 143	0.19 393	0.10 384	0.10 153	0.11 56	0.17 202	0.18 274	0.14 289	0.16 264	0.09 162	0.11 272	0.12 228	0.12 285	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.07 327

EKT-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.14 310	0.15 92	0.10 384	0.13 292	0.14 181	0.18 234	0.21 330	0.11 197	0.08 93	0.12 240	0.09 204	0.11 138	0.12 285	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.06 219	0.08 367	0.07 327

PCWNet_CMD	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.14 181	0.29 450	0.36 494	0.14 289	0.20 332	0.21 397	0.12 303	0.17 396	0.13 326	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.07 327

fast-acv-ft	0.18 457	0.11 443	0.19 457	0.19 393	0.12 466	0.24 505	0.21 492	0.25 379	0.34 481	0.22 458	0.34 501	0.27 471	0.20 475	0.21 474	0.23 499	0.09 407	0.09 482	0.08 324	0.10 470	0.08 367	0.07 327

CBFPSM	0.14 356	0.06 83	0.26 505	0.17 251	0.09 275	0.13 292	0.15 259	0.22 320	0.23 356	0.20 428	0.27 440	0.24 439	0.16 410	0.16 364	0.18 439	0.06 127	0.06 349	0.06 132	0.07 313	0.07 305	0.07 327

GASNet	0.22 502	0.23 562	0.33 537	0.26 548	0.17 554	0.26 526	0.16 325	0.44 575	0.42 528	0.27 505	0.24 386	0.30 499	0.15 384	0.27 517	0.18 439	0.12 501	0.08 450	0.12 504	0.11 502	0.16 554	0.07 327

gwcnet-sp	0.14 356	0.07 176	0.12 227	0.18 333	0.09 275	0.16 380	0.17 362	0.24 363	0.24 372	0.18 389	0.24 386	0.15 315	0.16 410	0.15 329	0.15 390	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.08 384	0.08 367	0.07 327

scenet	0.14 356	0.07 176	0.12 227	0.18 333	0.09 275	0.16 380	0.17 362	0.24 363	0.24 372	0.18 389	0.24 386	0.15 315	0.16 410	0.15 329	0.15 390	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.08 384	0.08 367	0.07 327

CASS	0.13 322	0.12 461	0.11 188	0.23 523	0.09 275	0.15 351	0.17 362	0.18 234	0.19 291	0.17 359	0.18 311	0.15 315	0.15 384	0.14 307	0.14 362	0.09 407	0.06 349	0.10 454	0.08 384	0.09 430	0.07 327
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 227	0.05 28	0.12 227	0.13 14	0.07 87	0.15 351	0.14 181	0.19 262	0.13 141	0.11 197	0.17 286	0.13 266	0.09 204	0.13 278	0.11 226	0.08 348	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.08 367	0.07 327

ssnet	0.14 356	0.07 176	0.12 227	0.18 333	0.09 275	0.16 380	0.17 362	0.24 363	0.24 372	0.18 389	0.24 386	0.15 315	0.16 410	0.15 329	0.15 390	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.08 384	0.08 367	0.07 327

qqq	0.13 322	0.09 358	0.15 359	0.16 175	0.08 154	0.13 292	0.15 259	0.23 340	0.16 217	0.15 316	0.19 320	0.16 329	0.16 410	0.15 329	0.16 406	0.07 277	0.06 349	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.07 327

x	0.13 322	0.07 176	0.14 310	0.14 46	0.08 154	0.18 421	0.14 181	0.22 320	0.20 314	0.15 316	0.19 320	0.19 376	0.17 433	0.18 417	0.18 439	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.07 327

BUS	0.14 356	0.09 358	0.14 310	0.22 499	0.10 384	0.19 444	0.14 181	0.34 514	0.19 291	0.17 359	0.22 365	0.16 329	0.13 342	0.15 329	0.13 326	0.08 348	0.06 349	0.10 454	0.09 430	0.07 305	0.07 327

IER	0.14 356	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.16 325	0.25 379	0.26 407	0.18 389	0.25 414	0.17 349	0.20 475	0.16 364	0.14 362	0.08 348	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.08 367	0.07 327

test_5	0.14 356	0.12 461	0.08 43	0.20 453	0.10 384	0.14 325	0.29 571	0.21 296	0.24 372	0.18 389	0.28 454	0.11 222	0.15 384	0.12 228	0.13 326	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.08 384	0.08 367	0.07 327

BSDual-CNN	0.15 399	0.09 358	0.14 310	0.22 499	0.10 384	0.14 325	0.15 259	0.34 514	0.19 291	0.17 359	0.22 365	0.25 453	0.16 410	0.15 329	0.14 362	0.08 348	0.06 349	0.10 454	0.09 430	0.07 305	0.07 327

hknet	0.15 399	0.11 443	0.13 274	0.22 499	0.11 434	0.14 325	0.15 259	0.34 514	0.25 393	0.17 359	0.22 365	0.22 415	0.18 447	0.17 396	0.12 285	0.07 277	0.06 349	0.10 454	0.09 430	0.07 305	0.07 327

CSP-Net	0.16 422	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.09 275	0.19 444	0.17 362	0.25 379	0.32 462	0.25 493	0.30 473	0.24 439	0.15 384	0.21 474	0.18 439	0.09 407	0.06 349	0.07 233	0.07 313	0.08 367	0.07 327

UDGNet	0.14 356	0.13 489	0.16 393	0.17 251	0.10 384	0.12 241	0.16 325	0.21 296	0.27 417	0.20 428	0.20 332	0.16 329	0.13 342	0.16 364	0.13 326	0.10 448	0.06 349	0.09 407	0.07 313	0.06 233	0.07 327

dad	0.17 443	0.20 550	0.20 469	0.16 175	0.11 434	0.20 459	0.18 410	0.21 296	0.28 431	0.30 534	0.24 386	0.29 489	0.13 342	0.19 432	0.16 406	0.18 566	0.09 482	0.11 485	0.09 430	0.11 484	0.07 327

DAS	0.15 399	0.08 282	0.18 445	0.19 393	0.10 384	0.19 444	0.17 362	0.27 418	0.29 438	0.18 389	0.25 414	0.21 397	0.15 384	0.16 364	0.12 285	0.08 348	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.07 327

SepStereo	0.15 399	0.08 282	0.18 445	0.19 393	0.10 384	0.19 444	0.17 362	0.27 418	0.29 438	0.18 389	0.25 414	0.21 397	0.15 384	0.25 512	0.12 285	0.08 348	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.07 327

PSMNet-ADL	0.15 399	0.12 461	0.13 274	0.22 499	0.09 275	0.13 292	0.20 472	0.26 397	0.23 356	0.18 389	0.20 332	0.24 439	0.16 410	0.18 417	0.17 421	0.08 348	0.08 450	0.08 324	0.11 502	0.08 367	0.07 327

ADLNet2	0.16 422	0.09 358	0.13 274	0.16 175	0.09 275	0.20 459	0.16 325	0.31 474	0.39 511	0.16 344	0.20 332	0.20 388	0.18 447	0.21 474	0.22 487	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.07 313	0.09 430	0.07 327

Patchmatch Stereo++	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.06 11	0.11 56	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327
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
NRIStereo	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.18 333	0.08 154	0.10 153	0.14 181	0.16 164	0.15 187	0.12 237	0.14 234	0.13 266	0.12 303	0.13 278	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.07 327

PSM-adaLoss	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

ROB_FTStereo_v2	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

ROB_FTStereo	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.06 11	0.11 56	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

HUI-Stereo	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

iGMRVC	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

iRAFT	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.06 11	0.11 56	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

RAFT-IKP	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.06 11	0.12 80	0.16 164	0.13 141	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.12 303	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.07 327

ICVP	0.15 399	0.09 358	0.12 227	0.22 499	0.09 275	0.17 402	0.21 492	0.25 379	0.23 356	0.18 389	0.30 473	0.26 463	0.18 447	0.17 396	0.14 362	0.09 407	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.07 327
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.09 275	0.13 292	0.14 181	0.27 418	0.34 481	0.14 289	0.21 354	0.22 415	0.13 342	0.18 417	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.06 219	0.07 305	0.07 327

RALCasStereoNet	0.10 180	0.06 83	0.09 95	0.16 175	0.08 154	0.12 241	0.14 181	0.17 202	0.11 77	0.12 237	0.17 286	0.14 286	0.10 242	0.12 228	0.11 226	0.07 277	0.06 349	0.06 132	0.05 135	0.08 367	0.07 327

sCroCo_RVC	0.12 297	0.09 358	0.23 493	0.24 532	0.11 434	0.19 444	0.14 181	0.17 202	0.14 167	0.10 165	0.13 221	0.12 240	0.07 132	0.14 307	0.11 226	0.08 348	0.08 450	0.08 324	0.08 384	0.05 125	0.07 327

HCRNet	0.16 422	0.24 565	0.12 227	0.35 581	0.11 434	0.15 351	0.17 362	0.26 397	0.22 345	0.19 405	0.24 386	0.21 397	0.14 366	0.15 329	0.13 326	0.11 477	0.07 421	0.11 485	0.10 470	0.09 430	0.07 327

xxxx	0.15 399	0.07 176	0.14 310	0.14 46	0.08 154	0.23 500	0.18 410	0.31 474	0.19 291	0.14 289	0.28 454	0.22 415	0.14 366	0.15 329	0.26 533	0.09 407	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.08 367	0.07 327

test_xeample	0.15 399	0.06 83	0.13 274	0.14 46	0.08 154	0.21 476	0.20 472	0.28 437	0.20 314	0.16 344	0.29 466	0.19 376	0.16 410	0.15 329	0.26 533	0.09 407	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.07 327

MMNet	0.17 443	0.09 358	0.16 393	0.20 453	0.11 434	0.27 536	0.20 472	0.25 379	0.41 520	0.22 458	0.30 473	0.21 397	0.20 475	0.17 396	0.20 458	0.06 127	0.06 349	0.07 233	0.07 313	0.08 367	0.07 327

FENet	0.13 322	0.08 282	0.12 227	0.16 175	0.08 154	0.14 325	0.15 259	0.22 320	0.23 356	0.17 359	0.23 374	0.16 329	0.12 303	0.14 307	0.15 390	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.07 327

GANet-RSSM	0.14 356	0.07 176	0.13 274	0.13 14	0.08 154	0.14 325	0.17 362	0.22 320	0.21 330	0.17 359	0.24 386	0.23 433	0.15 384	0.16 364	0.15 390	0.10 448	0.06 349	0.07 233	0.08 384	0.08 367	0.07 327

PSMNet-RSSM	0.14 356	0.07 176	0.13 274	0.15 92	0.08 154	0.13 292	0.16 325	0.24 363	0.24 372	0.16 344	0.28 454	0.22 415	0.14 366	0.15 329	0.13 326	0.11 477	0.06 349	0.09 407	0.12 522	0.08 367	0.07 327

GwcNet-RSSM	0.14 356	0.07 176	0.12 227	0.15 92	0.08 154	0.15 351	0.20 472	0.21 296	0.27 417	0.18 389	0.27 440	0.22 415	0.16 410	0.14 307	0.15 390	0.10 448	0.05 212	0.07 233	0.09 430	0.07 305	0.07 327

MSMDNet	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.17 251	0.09 275	0.14 325	0.14 181	0.29 450	0.36 494	0.14 289	0.21 354	0.21 397	0.12 303	0.17 396	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.07 327

CVANet_RVC	0.18 457	0.10 417	0.14 310	0.21 484	0.10 384	0.18 421	0.17 362	0.34 514	0.33 469	0.22 458	0.31 481	0.28 481	0.18 447	0.23 498	0.17 421	0.12 501	0.08 450	0.12 504	0.11 502	0.09 430	0.07 327

ccs_rob	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.09 275	0.12 241	0.14 181	0.27 418	0.34 481	0.14 289	0.21 354	0.22 415	0.13 342	0.18 417	0.14 362	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.07 305	0.07 327

AdaStereo	0.15 399	0.11 443	0.15 359	0.18 333	0.09 275	0.20 459	0.11 56	0.32 485	0.28 431	0.20 428	0.23 374	0.20 388	0.13 342	0.19 432	0.14 362	0.12 501	0.05 212	0.10 454	0.07 313	0.09 430	0.07 327
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.
StereoDRNet-Refined	0.17 443	0.12 461	0.15 359	0.20 453	0.09 275	0.18 421	0.18 410	0.26 397	0.23 356	0.26 499	0.40 534	0.22 415	0.17 433	0.21 474	0.20 458	0.08 348	0.05 212	0.09 407	0.10 470	0.07 305	0.07 327
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.19 469	0.11 443	0.20 469	0.22 499	0.10 384	0.22 485	0.22 502	0.39 554	0.37 501	0.24 480	0.32 485	0.26 463	0.21 479	0.22 487	0.24 512	0.11 477	0.07 421	0.11 485	0.10 470	0.09 430	0.07 327

StereoDRNet	0.18 457	0.11 443	0.17 423	0.22 499	0.11 434	0.21 476	0.22 502	0.37 542	0.33 469	0.24 480	0.28 454	0.30 499	0.19 463	0.20 457	0.20 458	0.09 407	0.08 450	0.11 485	0.09 430	0.09 430	0.07 327

DLCB_ROB	0.18 457	0.10 417	0.15 359	0.23 523	0.11 434	0.24 505	0.18 410	0.29 450	0.28 431	0.27 505	0.28 454	0.28 481	0.24 502	0.19 432	0.20 458	0.08 348	0.08 450	0.09 407	0.09 430	0.07 305	0.07 327

Select-FE	0.11 227	0.06 83	0.20 469	0.15 92	0.11 434	0.11 199	0.13 128	0.21 296	0.18 274	0.09 128	0.11 189	0.10 195	0.06 48	0.12 228	0.09 67	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.08 384	0.06 233	0.08 391

coex_refinement	0.14 356	0.07 176	0.12 227	0.17 251	0.10 384	0.15 351	0.15 259	0.26 397	0.29 438	0.18 389	0.20 332	0.22 415	0.17 433	0.16 364	0.18 439	0.08 348	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.09 430	0.08 391

S2M2_L	0.09 111	0.08 282	0.11 188	0.13 14	0.10 384	0.08 60	0.06 1	0.10 22	0.10 49	0.10 165	0.09 115	0.10 195	0.09 204	0.11 138	0.11 226	0.13 526	0.07 421	0.08 324	0.09 430	0.10 461	0.08 391
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.13 322	0.11 443	0.12 227	0.19 393	0.12 466	0.15 351	0.15 259	0.22 320	0.20 314	0.15 316	0.16 264	0.14 286	0.16 410	0.14 307	0.13 326	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.06 219	0.10 461	0.08 391

ITSA-stereo	0.15 399	0.10 417	0.14 310	0.19 393	0.08 154	0.12 241	0.14 181	0.30 464	0.49 554	0.17 359	0.19 320	0.22 415	0.15 384	0.17 396	0.16 406	0.10 448	0.06 349	0.08 324	0.08 384	0.08 367	0.08 391

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 227	0.05 28	0.11 188	0.15 92	0.13 489	0.13 292	0.16 325	0.23 340	0.17 244	0.10 165	0.12 206	0.10 195	0.07 132	0.11 138	0.09 67	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.06 219	0.07 305	0.08 391

test_sample6	0.14 356	0.08 282	0.13 274	0.16 175	0.08 154	0.17 402	0.19 449	0.25 379	0.17 244	0.17 359	0.27 440	0.19 376	0.14 366	0.15 329	0.13 326	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.08 367	0.08 391

test_sample5	0.14 356	0.08 282	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.18 421	0.18 410	0.25 379	0.17 244	0.17 359	0.27 440	0.18 362	0.14 366	0.16 364	0.13 326	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.08 367	0.08 391

test_sample4	0.14 356	0.08 282	0.14 310	0.15 92	0.08 154	0.19 444	0.18 410	0.26 397	0.17 244	0.16 344	0.25 414	0.18 362	0.14 366	0.16 364	0.13 326	0.08 348	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.08 391

test_sample3	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.14 46	0.09 275	0.19 444	0.17 362	0.26 397	0.18 274	0.16 344	0.22 365	0.19 376	0.15 384	0.17 396	0.13 326	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.06 219	0.09 430	0.08 391

CAS++	0.11 227	0.07 176	0.11 188	0.14 46	0.09 275	0.12 241	0.14 181	0.24 363	0.14 167	0.11 197	0.09 115	0.11 222	0.07 132	0.14 307	0.09 67	0.11 477	0.09 482	0.09 407	0.07 313	0.07 305	0.08 391
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.14 356	0.08 282	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.18 421	0.18 410	0.25 379	0.17 244	0.17 359	0.27 440	0.18 362	0.14 366	0.16 364	0.13 326	0.08 348	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.08 367	0.08 391

mmx	0.14 356	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.17 402	0.17 362	0.27 418	0.25 393	0.15 316	0.25 414	0.19 376	0.13 342	0.14 307	0.20 458	0.08 348	0.06 349	0.09 407	0.08 384	0.08 367	0.08 391

xxx	0.14 356	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.08 154	0.17 402	0.17 362	0.27 418	0.25 393	0.15 316	0.25 414	0.19 376	0.13 342	0.14 307	0.20 458	0.08 348	0.06 349	0.09 407	0.08 384	0.08 367	0.08 391

GMStereo_Zeroshot	0.16 422	0.13 489	0.24 497	0.20 453	0.10 384	0.17 402	0.13 128	0.29 450	0.25 393	0.23 471	0.32 485	0.25 453	0.11 272	0.19 432	0.14 362	0.09 407	0.06 349	0.11 485	0.06 219	0.12 499	0.08 391

ToySt	0.17 443	0.11 443	0.18 445	0.17 251	0.11 434	0.16 380	0.25 540	0.24 363	0.33 469	0.19 405	0.24 386	0.26 463	0.24 502	0.19 432	0.20 458	0.07 277	0.08 450	0.09 407	0.10 470	0.09 430	0.08 391

riskmin	0.11 227	0.06 83	0.13 274	0.14 46	0.08 154	0.14 325	0.14 181	0.18 234	0.14 167	0.11 197	0.14 234	0.16 329	0.11 272	0.14 307	0.12 285	0.09 407	0.05 212	0.07 233	0.05 135	0.08 367	0.08 391

ssnet_v2	0.17 443	0.10 417	0.17 423	0.17 251	0.11 434	0.21 476	0.21 492	0.33 505	0.25 393	0.22 458	0.22 365	0.27 471	0.18 447	0.22 487	0.20 458	0.11 477	0.09 482	0.09 407	0.09 430	0.08 367	0.08 391

HBP-ISP	0.18 457	0.13 489	0.16 393	0.15 92	0.11 434	0.08 60	0.13 128	0.28 437	0.29 438	0.22 458	0.33 497	0.21 397	0.25 511	0.23 498	0.17 421	0.14 540	0.16 562	0.21 567	0.17 563	0.10 461	0.08 391

CRFU-Net	0.16 422	0.08 282	0.14 310	0.17 251	0.09 275	0.19 444	0.14 181	0.26 397	0.20 314	0.28 520	0.27 440	0.29 489	0.17 433	0.19 432	0.17 421	0.09 407	0.09 482	0.07 233	0.07 313	0.08 367	0.08 391

GANet-ADL	0.13 322	0.07 176	0.15 359	0.17 251	0.10 384	0.18 421	0.15 259	0.30 464	0.20 314	0.13 267	0.18 311	0.19 376	0.12 303	0.16 364	0.13 326	0.08 348	0.06 349	0.06 132	0.05 135	0.07 305	0.08 391

ASMatch	0.11 227	0.06 83	0.13 274	0.16 175	0.10 384	0.07 34	0.14 181	0.17 202	0.17 244	0.12 237	0.16 264	0.16 329	0.10 242	0.13 278	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.06 132	0.05 135	0.04 23	0.08 391

Pruner-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.12 227	0.17 251	0.09 275	0.06 11	0.12 80	0.17 202	0.17 244	0.13 267	0.19 320	0.13 266	0.09 204	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.08 391

DeepStereo_RVC	0.11 227	0.08 282	0.16 393	0.18 333	0.08 154	0.08 60	0.12 80	0.17 202	0.12 107	0.13 267	0.14 234	0.12 240	0.12 303	0.12 228	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.08 391

CRE-IMP	0.11 227	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.08 154	0.10 153	0.12 80	0.18 234	0.10 49	0.14 289	0.13 221	0.13 266	0.12 303	0.12 228	0.11 226	0.07 277	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.08 367	0.08 391

LMCR-Stereo	0.15 399	0.08 282	0.13 274	0.21 484	0.09 275	0.17 402	0.20 472	0.27 418	0.19 291	0.24 480	0.24 386	0.23 433	0.17 433	0.20 457	0.17 421	0.07 277	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.10 461	0.08 391

GEStereo_RVC	0.17 443	0.12 461	0.15 359	0.22 499	0.11 434	0.19 444	0.17 362	0.32 485	0.48 547	0.20 428	0.25 414	0.17 349	0.13 342	0.21 474	0.16 406	0.10 448	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.09 430	0.08 391

222	0.16 422	0.07 176	0.14 310	0.14 46	0.08 154	0.24 505	0.18 410	0.30 464	0.20 314	0.17 359	0.28 454	0.17 349	0.16 410	0.15 329	0.40 586	0.10 448	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.07 305	0.08 391

RAFT + AFF	0.13 322	0.07 176	0.20 469	0.20 453	0.10 384	0.14 325	0.24 525	0.26 397	0.20 314	0.11 197	0.10 145	0.12 240	0.10 242	0.15 329	0.12 285	0.07 277	0.06 349	0.09 407	0.08 384	0.06 233	0.08 391

Syn2CoEx	0.21 493	0.16 519	0.27 512	0.29 572	0.14 509	0.26 526	0.20 472	0.33 505	0.31 455	0.28 520	0.36 508	0.27 471	0.25 511	0.19 432	0.24 512	0.16 560	0.12 530	0.14 531	0.11 502	0.09 430	0.08 391

psm_up	0.18 457	0.10 417	0.18 445	0.20 453	0.11 434	0.17 402	0.19 449	0.37 542	0.34 481	0.21 442	0.28 454	0.29 489	0.24 502	0.20 457	0.22 487	0.09 407	0.10 502	0.11 485	0.11 502	0.08 367	0.08 391

CFNet-ft	0.14 356	0.07 176	0.15 359	0.12 5	0.09 275	0.16 380	0.18 410	0.22 320	0.24 372	0.17 359	0.26 431	0.24 439	0.14 366	0.16 364	0.14 362	0.11 477	0.06 349	0.08 324	0.09 430	0.09 430	0.08 391

DSFCA	0.16 422	0.09 358	0.14 310	0.16 175	0.10 384	0.20 459	0.19 449	0.28 437	0.31 455	0.23 471	0.24 386	0.22 415	0.15 384	0.19 432	0.20 458	0.10 448	0.07 421	0.09 407	0.09 430	0.08 367	0.08 391

DMCA-RVC	0.17 443	0.10 417	0.15 359	0.24 532	0.11 434	0.18 421	0.18 410	0.25 379	0.24 372	0.21 442	0.26 431	0.25 453	0.27 525	0.18 417	0.20 458	0.12 501	0.08 450	0.13 519	0.10 470	0.10 461	0.08 391

STTStereo	0.18 457	0.12 461	0.27 512	0.20 453	0.11 434	0.16 380	0.21 492	0.29 450	0.23 356	0.21 442	0.30 473	0.29 489	0.18 447	0.20 457	0.19 452	0.12 501	0.11 514	0.11 485	0.14 536	0.09 430	0.08 391

ADCRef	0.19 469	0.12 461	0.41 558	0.20 453	0.12 466	0.22 485	0.18 410	0.32 485	0.36 494	0.26 499	0.32 485	0.17 349	0.23 496	0.24 507	0.24 512	0.07 277	0.06 349	0.09 407	0.09 430	0.08 367	0.08 391

GANet	0.21 493	0.12 461	0.21 478	0.24 532	0.13 489	0.22 485	0.22 502	0.41 564	0.26 407	0.31 540	0.42 551	0.37 543	0.28 536	0.23 498	0.22 487	0.10 448	0.12 530	0.10 454	0.09 430	0.10 461	0.08 391

TDLM	0.17 443	0.12 461	0.13 274	0.24 532	0.10 384	0.18 421	0.18 410	0.36 536	0.30 448	0.21 442	0.28 454	0.28 481	0.18 447	0.23 498	0.18 439	0.11 477	0.07 421	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.08 391

CFNet_RVC	0.14 356	0.07 176	0.15 359	0.12 5	0.09 275	0.16 380	0.18 410	0.22 320	0.24 372	0.17 359	0.26 431	0.24 439	0.14 366	0.16 364	0.14 362	0.11 477	0.06 349	0.08 324	0.09 430	0.09 430	0.08 391

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 443	0.10 417	0.22 484	0.20 453	0.10 384	0.15 351	0.18 410	0.31 474	0.25 393	0.21 442	0.30 473	0.25 453	0.17 433	0.21 474	0.20 458	0.09 407	0.06 349	0.08 324	0.08 384	0.07 305	0.08 391
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 481	0.21 556	0.23 493	0.20 453	0.10 384	0.19 444	0.17 362	0.36 536	0.25 393	0.27 505	0.33 497	0.27 471	0.24 502	0.20 457	0.20 458	0.15 544	0.12 530	0.17 553	0.14 536	0.10 461	0.08 391

iResNetv2_ROB	0.14 356	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.08 154	0.16 380	0.12 80	0.25 379	0.35 490	0.21 442	0.29 466	0.24 439	0.13 342	0.14 307	0.14 362	0.06 127	0.05 212	0.06 132	0.04 44	0.09 430	0.08 391

MDST_ROB	0.22 502	0.10 417	0.17 423	0.18 333	0.11 434	0.37 571	0.19 449	0.43 573	0.41 520	0.39 563	0.39 528	0.29 489	0.21 479	0.26 514	0.18 439	0.11 477	0.10 502	0.14 531	0.11 502	0.10 461	0.08 391

iResNet_ROB	0.14 356	0.07 176	0.13 274	0.14 46	0.07 87	0.18 421	0.14 181	0.26 397	0.31 455	0.22 458	0.25 414	0.23 433	0.15 384	0.15 329	0.13 326	0.07 277	0.05 212	0.05 36	0.04 44	0.08 367	0.08 391

MultiAttention	0.29 557	0.08 282	0.14 310	0.19 393	0.12 466	1.45 623	1.33 625	0.36 536	0.37 501	0.19 405	0.21 354	0.24 439	0.11 272	0.38 571	0.18 439	0.06 127	0.05 212	0.08 324	0.08 384	0.10 461	0.09 435

FlowAnything_test	0.11 227	0.08 282	0.14 310	0.15 92	0.09 275	0.07 34	0.14 181	0.20 273	0.11 77	0.09 128	0.09 115	0.12 240	0.12 303	0.13 278	0.11 226	0.09 407	0.06 349	0.09 407	0.09 430	0.06 233	0.09 435

w-ln-seven-2	0.20 481	0.14 501	0.37 550	0.22 499	0.12 466	0.20 459	0.21 492	0.28 437	0.37 501	0.25 493	0.37 514	0.27 471	0.22 488	0.21 474	0.23 499	0.08 348	0.08 450	0.09 407	0.09 430	0.10 461	0.09 435

G2L-ROB	0.13 322	0.06 83	0.13 274	0.13 14	0.08 154	0.14 325	0.16 325	0.25 379	0.18 274	0.19 405	0.18 311	0.20 388	0.14 366	0.17 396	0.16 406	0.08 348	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.08 367	0.09 435

YMNet	0.20 481	0.12 461	0.19 457	0.20 453	0.14 509	0.26 526	0.23 513	0.32 485	0.34 481	0.27 505	0.34 501	0.30 499	0.18 447	0.18 417	0.22 487	0.10 448	0.13 544	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.09 435

YMNet_1	0.20 481	0.12 461	0.19 457	0.20 453	0.14 509	0.26 526	0.23 513	0.32 485	0.34 481	0.27 505	0.34 501	0.30 499	0.18 447	0.18 417	0.22 487	0.10 448	0.13 544	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.09 435

rvit_stereo_0075_2	0.17 443	0.12 461	0.25 502	0.23 523	0.16 539	0.13 292	0.10 31	0.30 464	0.27 417	0.20 428	0.28 454	0.22 415	0.15 384	0.18 417	0.13 326	0.16 560	0.10 502	0.17 553	0.10 470	0.10 461	0.09 435

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 227	0.05 28	0.14 310	0.15 92	0.20 567	0.09 99	0.17 362	0.21 296	0.15 187	0.11 197	0.14 234	0.10 195	0.07 132	0.10 86	0.08 18	0.06 127	0.05 212	0.07 233	0.07 313	0.07 305	0.09 435

MyStereo8	0.12 297	0.07 176	0.15 359	0.15 92	0.09 275	0.18 421	0.14 181	0.19 262	0.22 345	0.12 237	0.18 311	0.11 222	0.10 242	0.16 364	0.18 439	0.07 277	0.05 212	0.07 233	0.05 135	0.08 367	0.09 435

CFNet_ucs	0.15 399	0.08 282	0.16 393	0.16 175	0.11 434	0.14 325	0.14 181	0.30 464	0.34 481	0.16 344	0.24 386	0.23 433	0.14 366	0.18 417	0.15 390	0.09 407	0.06 349	0.08 324	0.07 313	0.09 430	0.09 435

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 457	0.09 358	0.29 525	0.15 92	0.10 384	0.22 485	0.20 472	0.26 397	0.39 511	0.25 493	0.42 551	0.24 439	0.15 384	0.20 457	0.19 452	0.07 277	0.05 212	0.06 132	0.05 135	0.10 461	0.09 435

NINENet	0.16 422	0.10 417	0.15 359	0.17 251	0.11 434	0.19 444	0.14 181	0.40 558	0.36 494	0.18 389	0.21 354	0.16 329	0.13 342	0.15 329	0.13 326	0.08 348	0.08 450	0.10 454	0.07 313	0.10 461	0.09 435

AASNet	0.16 422	0.08 282	0.12 227	0.19 393	0.09 275	0.18 421	0.15 259	0.37 542	0.37 501	0.19 405	0.23 374	0.20 388	0.16 410	0.17 396	0.20 458	0.10 448	0.08 450	0.08 324	0.07 313	0.09 430	0.09 435

AACVNet	0.16 422	0.08 282	0.14 310	0.15 92	0.10 384	0.18 421	0.15 259	0.23 340	0.24 372	0.27 505	0.27 440	0.28 481	0.17 433	0.19 432	0.16 406	0.09 407	0.07 421	0.09 407	0.07 313	0.10 461	0.09 435

HHNet	0.11 227	0.06 83	0.16 393	0.15 92	0.14 509	0.07 34	0.13 128	0.20 273	0.17 244	0.14 289	0.25 414	0.11 222	0.08 173	0.13 278	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.06 219	0.05 125	0.09 435

GMM-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.10 143	0.18 333	0.09 275	0.08 60	0.15 259	0.23 340	0.16 217	0.11 197	0.15 252	0.13 266	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.09 435

Prome-Stereo	0.11 227	0.06 83	0.10 143	0.18 333	0.08 154	0.12 241	0.15 259	0.22 320	0.13 141	0.12 237	0.17 286	0.13 266	0.08 173	0.12 228	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.09 435

ADLNet	0.16 422	0.08 282	0.15 359	0.16 175	0.10 384	0.16 380	0.17 362	0.32 485	0.27 417	0.22 458	0.27 440	0.24 439	0.16 410	0.18 417	0.21 478	0.10 448	0.06 349	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.09 435

GES	0.14 356	0.08 282	0.16 393	0.15 92	0.10 384	0.13 292	0.13 128	0.28 437	0.25 393	0.16 344	0.23 374	0.18 362	0.13 342	0.16 364	0.13 326	0.08 348	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.08 367	0.09 435

aanetorigin	0.22 502	0.17 530	0.56 578	0.17 251	0.10 384	0.15 351	0.19 449	0.20 273	0.33 469	0.49 582	0.48 562	0.29 489	0.27 525	0.20 457	0.23 499	0.08 348	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.10 461	0.09 435

EDNetEfficient	0.29 557	0.24 565	1.13 612	0.18 333	0.10 384	0.19 444	0.20 472	0.20 273	0.60 580	0.74 602	0.56 578	0.31 512	0.39 572	0.22 487	0.30 559	0.09 407	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.11 484	0.09 435

NVstereo2D	0.19 469	0.10 417	0.15 359	0.17 251	0.15 528	0.28 543	0.23 513	0.44 575	0.42 528	0.15 316	0.27 440	0.25 453	0.19 463	0.22 487	0.17 421	0.09 407	0.06 349	0.10 454	0.08 384	0.15 546	0.09 435

DISCO	0.19 469	0.09 358	0.22 484	0.17 251	0.10 384	0.25 516	0.18 410	0.27 418	0.44 538	0.22 458	0.31 481	0.33 525	0.26 517	0.28 529	0.28 549	0.08 348	0.06 349	0.07 233	0.07 313	0.09 430	0.09 435

NaN_ROB	0.22 502	0.19 545	0.24 497	0.25 543	0.13 489	0.29 547	0.26 549	0.33 505	0.41 520	0.31 540	0.31 481	0.32 521	0.23 496	0.30 538	0.21 478	0.11 477	0.17 567	0.10 454	0.10 470	0.08 367	0.09 435

FBW_ROB	0.24 525	0.17 530	0.22 484	0.26 548	0.14 509	0.25 516	0.22 502	0.41 564	0.41 520	0.41 570	0.41 545	0.42 562	0.27 525	0.31 539	0.23 499	0.09 407	0.14 553	0.14 531	0.12 522	0.11 484	0.09 435

PWCDC_ROB	0.20 481	0.13 489	0.22 484	0.24 532	0.11 434	0.19 444	0.15 259	0.33 505	0.54 566	0.29 529	0.50 567	0.21 397	0.15 384	0.27 517	0.20 458	0.11 477	0.09 482	0.10 454	0.08 384	0.11 484	0.09 435

PSMNet_ROB	0.21 493	0.11 443	0.15 359	0.27 561	0.15 528	0.24 505	0.35 588	0.43 573	0.37 501	0.27 505	0.32 485	0.32 521	0.22 488	0.21 474	0.26 533	0.12 501	0.08 450	0.13 519	0.11 502	0.09 430	0.09 435

MSAF-DinoV2	0.22 502	0.11 443	0.23 493	0.17 251	0.10 384	0.27 536	0.16 325	0.37 542	0.55 567	0.21 442	0.27 440	0.47 576	0.27 525	0.35 558	0.39 583	0.09 407	0.06 349	0.07 233	0.09 430	0.12 499	0.10 462

z-mn7	0.24 525	0.14 501	0.45 562	0.19 393	0.13 489	0.28 543	0.25 540	0.34 514	0.62 583	0.27 505	0.56 578	0.29 489	0.24 502	0.32 546	0.25 522	0.08 348	0.08 450	0.08 324	0.08 384	0.10 461	0.10 462

w-ln-seven	0.24 525	0.14 501	0.55 575	0.19 393	0.14 509	0.26 526	0.22 502	0.35 529	0.60 580	0.29 529	0.39 528	0.30 499	0.22 488	0.21 474	0.26 533	0.09 407	0.09 482	0.11 485	0.10 470	0.11 484	0.10 462

test_sample7	0.15 399	0.10 417	0.16 393	0.14 46	0.11 434	0.16 380	0.16 325	0.27 418	0.23 356	0.20 428	0.20 332	0.24 439	0.19 463	0.16 364	0.16 406	0.12 501	0.06 349	0.10 454	0.09 430	0.10 461	0.10 462

iinet-f	0.16 422	0.06 83	0.45 562	0.14 46	0.10 384	0.21 476	0.14 181	0.27 418	0.23 356	0.21 442	0.24 386	0.21 397	0.15 384	0.18 417	0.21 478	0.09 407	0.07 421	0.07 233	0.06 219	0.09 430	0.10 462

Wz-Net-MNSev	0.22 502	0.13 489	0.31 530	0.20 453	0.14 509	0.36 570	0.24 525	0.33 505	0.44 538	0.28 520	0.40 534	0.38 547	0.19 463	0.24 507	0.25 522	0.09 407	0.07 421	0.09 407	0.09 430	0.12 499	0.10 462

FTStereo	0.12 297	0.06 83	0.14 310	0.18 333	0.09 275	0.07 34	0.15 259	0.21 296	0.18 274	0.12 237	0.24 386	0.12 240	0.12 303	0.13 278	0.13 326	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.10 462

GrayStereo	0.11 227	0.06 83	0.11 188	0.19 393	0.09 275	0.09 99	0.16 325	0.18 234	0.17 244	0.14 289	0.17 286	0.17 349	0.11 272	0.12 228	0.11 226	0.05 35	0.05 212	0.07 233	0.06 219	0.05 125	0.10 462

sAnonymous2	0.13 322	0.12 461	0.24 497	0.20 453	0.12 466	0.17 402	0.13 128	0.26 397	0.21 330	0.11 197	0.11 189	0.13 266	0.08 173	0.10 86	0.10 149	0.09 407	0.05 212	0.08 324	0.06 219	0.15 546	0.10 462

CroCo_RVC	0.13 322	0.12 461	0.24 497	0.20 453	0.12 466	0.17 402	0.13 128	0.26 397	0.21 330	0.11 197	0.11 189	0.13 266	0.08 173	0.10 86	0.10 149	0.09 407	0.05 212	0.08 324	0.06 219	0.15 546	0.10 462

EDNetEfficientorigin	7.91 628	0.31 582	153.02 650	0.19 393	0.09 275	0.21 476	0.16 325	0.22 320	0.59 576	0.72 598	0.67 588	0.42 562	0.50 590	0.24 507	0.39 583	0.08 348	0.07 421	0.08 324	0.07 313	0.12 499	0.10 462

GwcNet	0.20 481	0.13 489	0.19 457	0.18 333	0.12 466	0.24 505	0.19 449	0.35 529	0.43 533	0.20 428	0.32 485	0.33 525	0.20 475	0.22 487	0.24 512	0.11 477	0.09 482	0.09 407	0.09 430	0.09 430	0.10 462

HGLStereo	0.17 443	0.08 282	0.19 457	0.17 251	0.12 466	0.18 421	0.18 410	0.31 474	0.32 462	0.21 442	0.32 485	0.25 453	0.18 447	0.19 432	0.20 458	0.09 407	0.09 482	0.07 233	0.07 313	0.09 430	0.10 462

DMCA	0.14 356	0.09 358	0.16 393	0.19 393	0.09 275	0.15 351	0.17 362	0.23 340	0.27 417	0.14 289	0.19 320	0.17 349	0.18 447	0.15 329	0.17 421	0.10 448	0.06 349	0.08 324	0.06 219	0.09 430	0.10 462

FADNet-RVC-Resample	0.16 422	0.11 443	0.31 530	0.22 499	0.11 434	0.19 444	0.14 181	0.25 379	0.24 372	0.24 480	0.27 440	0.20 388	0.15 384	0.16 364	0.15 390	0.07 277	0.08 450	0.12 504	0.10 470	0.09 430	0.10 462

FADNet_RVC	0.16 422	0.14 501	0.40 555	0.20 453	0.11 434	0.13 292	0.13 128	0.26 397	0.22 345	0.21 442	0.23 374	0.20 388	0.17 433	0.14 307	0.16 406	0.08 348	0.08 450	0.12 504	0.09 430	0.11 484	0.10 462

SuperB	0.20 481	0.10 417	0.56 578	0.16 175	0.09 275	0.18 421	0.18 410	0.24 363	0.50 557	0.26 499	0.39 528	0.17 349	0.21 479	0.22 487	0.21 478	0.08 348	0.06 349	0.06 132	0.06 219	0.12 499	0.10 462

AF-Net	0.22 502	0.17 530	0.17 423	0.26 548	0.13 489	0.25 516	0.24 525	0.32 485	0.50 557	0.25 493	0.33 497	0.38 547	0.26 517	0.28 529	0.25 522	0.11 477	0.10 502	0.16 550	0.11 502	0.11 484	0.10 462

Nwc_Net	0.23 518	0.16 519	0.21 478	0.25 543	0.14 509	0.24 505	0.26 549	0.37 542	0.38 508	0.22 458	0.41 545	0.30 499	0.28 536	0.28 529	0.25 522	0.11 477	0.10 502	0.17 553	0.20 569	0.10 461	0.10 462

ADCL	0.24 525	0.11 443	0.47 567	0.22 499	0.12 466	0.34 561	0.29 571	0.29 450	0.56 570	0.24 480	0.46 559	0.30 499	0.30 548	0.29 535	0.29 553	0.08 348	0.07 421	0.09 407	0.09 430	0.10 461	0.10 462

ADCP+	0.20 481	0.10 417	0.33 537	0.20 453	0.12 466	0.22 485	0.26 549	0.31 474	0.34 481	0.26 499	0.37 514	0.22 415	0.22 488	0.27 517	0.27 541	0.09 407	0.06 349	0.08 324	0.08 384	0.09 430	0.10 462

UCFNet_RVC	0.14 356	0.08 282	0.13 274	0.11 1	0.10 384	0.20 459	0.10 31	0.24 363	0.22 345	0.17 359	0.20 332	0.23 433	0.15 384	0.17 396	0.15 390	0.12 501	0.07 421	0.10 454	0.13 532	0.11 484	0.10 462

DeepPruner_ROB	0.16 422	0.11 443	0.15 359	0.17 251	0.10 384	0.17 402	0.15 259	0.32 485	0.21 330	0.19 405	0.21 354	0.22 415	0.18 447	0.20 457	0.15 390	0.13 526	0.09 482	0.09 407	0.09 430	0.11 484	0.10 462

PWC_ROB	0.21 493	0.16 519	0.26 505	0.18 333	0.11 434	0.22 485	0.13 128	0.32 485	0.49 554	0.30 534	0.40 534	0.32 521	0.24 502	0.31 539	0.22 487	0.10 448	0.07 421	0.11 485	0.08 384	0.11 484	0.10 462

CBMV	0.19 469	0.14 501	0.17 423	0.18 333	0.10 384	0.20 459	0.11 56	0.29 450	0.30 448	0.29 529	0.30 473	0.30 499	0.23 496	0.27 517	0.19 452	0.13 526	0.15 559	0.17 553	0.16 556	0.10 461	0.10 462
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	0.27 548	0.13 489	0.18 445	0.15 92	0.11 434	0.32 552	0.24 525	0.40 558	0.36 494	0.52 584	0.57 581	0.67 595	0.40 575	0.35 558	0.26 533	0.14 540	0.13 544	0.13 519	0.11 502	0.11 484	0.10 462
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-mn7	0.25 537	0.14 501	0.56 578	0.19 393	0.14 509	0.24 505	0.22 502	0.34 514	0.62 583	0.35 553	0.65 586	0.31 512	0.25 511	0.31 539	0.25 522	0.09 407	0.08 450	0.09 407	0.09 430	0.09 430	0.11 488

DDVS	0.15 399	0.10 417	0.21 478	0.16 175	0.12 466	0.15 351	0.14 181	0.25 379	0.19 291	0.18 389	0.29 466	0.27 471	0.12 303	0.19 432	0.15 390	0.09 407	0.06 349	0.09 407	0.07 313	0.11 484	0.11 488

SDNR	0.19 469	0.08 282	0.19 457	0.16 175	0.12 466	0.77 608	0.14 181	0.25 379	0.32 462	0.19 405	0.24 386	0.19 376	0.13 342	0.19 432	0.15 390	0.16 560	0.18 569	0.14 531	0.11 502	0.08 367	0.11 488

DisPM	0.11 227	0.07 176	0.12 227	0.16 175	0.09 275	0.06 11	0.13 128	0.17 202	0.17 244	0.14 289	0.20 332	0.12 240	0.10 242	0.11 138	0.10 149	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.11 488

Wz-Net-SNSev	0.25 537	0.17 530	0.44 561	0.25 543	0.14 509	0.26 526	0.23 513	0.38 550	0.56 570	0.30 534	0.55 573	0.39 555	0.26 517	0.23 498	0.30 559	0.10 448	0.09 482	0.09 407	0.10 470	0.11 484	0.11 488

Wz-Net-LNSev	0.22 502	0.16 519	0.38 552	0.21 484	0.13 489	0.25 516	0.23 513	0.32 485	0.43 533	0.30 534	0.41 545	0.31 512	0.18 447	0.22 487	0.25 522	0.10 448	0.09 482	0.08 324	0.08 384	0.12 499	0.11 488

PFNet+	0.11 227	0.06 83	0.13 274	0.16 175	0.09 275	0.05 4	0.12 80	0.17 202	0.21 330	0.16 344	0.19 320	0.14 286	0.10 242	0.11 138	0.11 226	0.08 348	0.05 212	0.09 407	0.08 384	0.06 233	0.11 488

Anonymous3	0.16 422	0.13 489	0.33 537	0.26 548	0.14 509	0.27 536	0.17 362	0.28 437	0.28 431	0.15 316	0.17 286	0.14 286	0.10 242	0.15 329	0.12 285	0.08 348	0.08 450	0.08 324	0.08 384	0.08 367	0.11 488

hitnet-ft	0.18 457	0.09 358	0.17 423	0.14 46	0.09 275	0.26 526	0.20 472	0.25 379	0.26 407	0.24 480	0.32 485	0.31 512	0.22 488	0.24 507	0.21 478	0.12 501	0.07 421	0.10 454	0.08 384	0.12 499	0.11 488

DANet	0.21 493	0.15 511	0.28 517	0.25 543	0.13 489	0.22 485	0.19 449	0.27 418	0.27 417	0.28 520	0.32 485	0.35 536	0.31 552	0.31 539	0.23 499	0.11 477	0.09 482	0.11 485	0.10 470	0.13 517	0.11 488
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	0.19 469	0.13 489	0.17 423	0.16 175	0.11 434	0.15 351	0.13 128	0.26 397	0.28 431	0.27 505	0.30 473	0.27 471	0.24 502	0.23 498	0.16 406	0.15 544	0.17 567	0.22 571	0.20 569	0.10 461	0.11 488

SANet	0.24 525	0.14 501	0.28 517	0.21 484	0.11 434	0.27 536	0.24 525	0.38 550	0.64 587	0.36 556	0.40 534	0.43 565	0.26 517	0.27 517	0.24 512	0.12 501	0.09 482	0.10 454	0.09 430	0.13 517	0.11 488

SGM_RVC	0.23 518	0.12 461	0.15 359	0.15 92	0.09 275	0.33 558	0.18 410	0.34 514	0.31 455	0.44 577	0.37 514	0.53 584	0.35 565	0.35 558	0.24 512	0.13 526	0.13 544	0.13 519	0.13 532	0.10 461	0.11 488
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.24 525	0.18 541	0.18 445	0.20 453	0.14 509	0.21 476	0.19 449	0.32 485	0.41 520	0.29 529	0.21 354	0.32 521	0.27 525	0.41 583	0.27 541	0.46 601	0.12 530	0.31 589	0.11 502	0.15 546	0.12 501

DStereoSA	0.25 537	0.19 545	0.37 550	0.26 548	0.17 554	0.22 485	0.20 472	0.49 584	0.59 576	0.22 458	0.29 466	0.29 489	0.33 557	0.39 575	0.28 549	0.12 501	0.11 514	0.16 550	0.14 536	0.14 530	0.12 501

zh-sn7	0.25 537	0.17 530	0.50 569	0.24 532	0.13 489	0.25 516	0.24 525	0.34 514	0.48 547	0.28 520	0.54 571	0.28 481	0.31 552	0.36 564	0.32 567	0.10 448	0.10 502	0.11 485	0.10 470	0.12 499	0.12 501

TCMNet	0.19 469	0.12 461	0.19 457	0.20 453	0.18 561	0.20 459	0.24 525	0.27 418	0.36 494	0.23 471	0.26 431	0.25 453	0.19 463	0.19 432	0.23 499	0.13 526	0.11 514	0.11 485	0.12 522	0.13 517	0.12 501

DCVSM-stereo	0.14 356	0.09 358	0.16 393	0.16 175	0.10 384	0.15 351	0.09 18	0.19 262	0.23 356	0.20 428	0.23 374	0.26 463	0.15 384	0.18 417	0.14 362	0.09 407	0.07 421	0.09 407	0.08 384	0.10 461	0.12 501

DualNet (step1)	0.16 422	0.12 461	0.20 469	0.12 5	0.14 509	0.17 402	0.13 128	0.27 418	0.23 356	0.20 428	0.20 332	0.24 439	0.19 463	0.16 364	0.16 406	0.15 544	0.06 349	0.14 531	0.14 536	0.14 530	0.12 501

test_sample9	0.18 457	0.12 461	0.20 469	0.12 5	0.14 509	0.17 402	0.13 128	0.27 418	0.23 356	0.20 428	0.20 332	0.24 439	0.19 463	0.19 432	0.17 421	0.15 544	0.30 593	0.14 531	0.14 536	0.14 530	0.12 501

test_sample8	0.19 469	0.12 461	0.20 469	0.12 5	0.14 509	0.17 402	0.13 128	0.31 474	0.21 330	0.27 505	0.22 365	0.36 538	0.25 511	0.19 432	0.17 421	0.15 544	0.30 593	0.14 531	0.14 536	0.14 530	0.12 501

NF-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.23 340	0.19 291	0.12 237	0.17 286	0.12 240	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.12 501

OCTAStereo	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.23 340	0.19 291	0.12 237	0.17 286	0.12 240	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.12 501

PSM-softLoss	0.12 297	0.07 176	0.15 359	0.17 251	0.09 275	0.08 60	0.13 128	0.24 363	0.17 244	0.14 289	0.19 320	0.13 266	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.12 501

KMStereo	0.12 297	0.07 176	0.15 359	0.17 251	0.09 275	0.08 60	0.13 128	0.24 363	0.17 244	0.14 289	0.19 320	0.13 266	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.07 277	0.05 212	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.12 501

RE-Stereo	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.23 340	0.19 291	0.12 237	0.17 286	0.12 240	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.12 501

TVStereo	0.11 227	0.07 176	0.13 274	0.17 251	0.09 275	0.10 153	0.14 181	0.23 340	0.19 291	0.12 237	0.17 286	0.12 240	0.11 272	0.11 138	0.11 226	0.06 127	0.04 24	0.07 233	0.06 219	0.06 233	0.12 501

APVNet	0.22 502	0.12 461	0.19 457	0.18 333	0.14 509	0.32 552	0.31 584	0.39 554	0.32 462	0.27 505	0.40 534	0.30 499	0.29 544	0.26 514	0.25 522	0.11 477	0.12 530	0.11 485	0.14 536	0.12 499	0.12 501

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 502	0.21 556	0.24 497	0.26 548	0.11 434	0.23 500	0.14 181	0.39 554	0.24 372	0.32 546	0.36 508	0.30 499	0.21 479	0.19 432	0.21 478	0.17 565	0.14 553	0.21 567	0.16 556	0.12 499	0.12 501

ADCMid	0.25 537	0.15 511	0.40 555	0.20 453	0.14 509	0.25 516	0.26 549	0.34 514	0.38 508	0.36 556	0.44 556	0.34 532	0.40 575	0.35 558	0.33 571	0.10 448	0.09 482	0.11 485	0.11 502	0.13 517	0.12 501

SGM-ForestM	0.32 566	0.12 461	0.16 393	0.16 175	0.11 434	0.39 575	0.19 449	0.41 564	0.50 557	0.52 584	0.54 571	1.32 615	0.42 583	0.40 580	0.27 541	0.14 540	0.16 562	0.16 550	0.16 556	0.12 499	0.12 501

XPNet_ROB	0.22 502	0.11 443	0.19 457	0.22 499	0.13 489	0.22 485	0.19 449	0.34 514	0.40 517	0.30 534	0.39 528	0.39 555	0.26 517	0.26 514	0.28 549	0.15 544	0.10 502	0.10 454	0.10 470	0.13 517	0.12 501

LALA_ROB	0.25 537	0.16 519	0.22 484	0.26 548	0.17 554	0.27 536	0.27 556	0.42 569	0.37 501	0.33 550	0.38 520	0.51 580	0.26 517	0.28 529	0.27 541	0.16 560	0.09 482	0.12 504	0.11 502	0.13 517	0.12 501

SGM-Forest	0.20 481	0.14 501	0.18 445	0.19 393	0.13 489	0.20 459	0.22 502	0.33 505	0.30 448	0.24 480	0.29 466	0.28 481	0.19 463	0.23 498	0.17 421	0.15 544	0.16 562	0.15 543	0.14 536	0.12 499	0.12 501
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex-ft	3.30 621	0.34 585	59.09 649	0.18 333	0.13 489	0.26 526	0.22 502	0.27 418	0.72 596	1.90 626	0.70 592	0.44 567	0.45 586	0.29 535	0.41 589	0.09 407	0.09 482	0.12 504	0.09 430	0.14 530	0.13 522

pcwnet_v2	0.19 469	0.10 417	0.26 505	0.17 251	0.14 509	0.18 421	0.15 259	0.37 542	0.46 545	0.19 405	0.24 386	0.21 397	0.19 463	0.20 457	0.19 452	0.13 526	0.10 502	0.10 454	0.10 470	0.11 484	0.13 522

FINET	0.21 493	0.18 541	0.26 505	0.18 333	0.16 539	0.23 500	0.23 513	0.32 485	0.48 547	0.25 493	0.32 485	0.22 415	0.22 488	0.22 487	0.17 421	0.18 566	0.16 562	0.11 485	0.10 470	0.15 546	0.13 522

S-Stereo	0.20 481	0.12 461	0.25 502	0.21 484	0.13 489	0.20 459	0.18 410	0.32 485	0.43 533	0.23 471	0.36 508	0.28 481	0.30 548	0.19 432	0.22 487	0.09 407	0.12 530	0.10 454	0.10 470	0.13 517	0.13 522

G-Net	0.24 525	0.16 519	0.36 546	0.22 499	0.16 539	0.51 585	0.23 513	0.29 450	0.34 481	0.36 556	0.38 520	0.31 512	0.29 544	0.27 517	0.26 533	0.11 477	0.09 482	0.12 504	0.09 430	0.16 554	0.13 522

NCC-stereo	0.24 525	0.15 511	0.31 530	0.26 548	0.16 539	0.20 459	0.30 578	0.40 558	0.40 517	0.24 480	0.38 520	0.33 525	0.28 536	0.36 564	0.27 541	0.12 501	0.11 514	0.15 543	0.22 574	0.13 517	0.13 522

stereogan	0.22 502	0.11 443	0.21 478	0.20 453	0.12 466	0.31 551	0.19 449	0.35 529	0.44 538	0.22 458	0.39 528	0.35 536	0.27 525	0.33 549	0.22 487	0.10 448	0.12 530	0.10 454	0.10 470	0.14 530	0.13 522

edge stereo	0.22 502	0.13 489	0.20 469	0.21 484	0.13 489	0.23 500	0.16 325	0.32 485	0.42 528	0.32 546	0.40 534	0.38 547	0.35 565	0.25 512	0.24 512	0.13 526	0.11 514	0.14 531	0.11 502	0.12 499	0.13 522

Abc-Net	0.24 525	0.15 511	0.31 530	0.26 548	0.16 539	0.20 459	0.30 578	0.40 558	0.40 517	0.24 480	0.38 520	0.33 525	0.28 536	0.36 564	0.27 541	0.12 501	0.11 514	0.15 543	0.22 574	0.13 517	0.13 522
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.23 518	0.12 461	0.28 517	0.21 484	0.13 489	0.28 543	0.16 325	0.35 529	0.66 591	0.27 505	0.33 497	0.30 499	0.21 479	0.31 539	0.29 553	0.10 448	0.08 450	0.09 407	0.10 470	0.13 517	0.13 522

DeepPrunerF	0.24 525	0.17 530	0.42 560	0.26 548	0.16 539	0.22 485	0.28 562	0.37 542	0.50 557	0.26 499	0.29 466	0.24 439	0.28 536	0.21 474	0.22 487	0.15 544	0.11 514	0.20 566	0.18 567	0.12 499	0.13 522

ADCPNet	0.25 537	0.16 519	0.61 584	0.21 484	0.15 528	0.35 569	0.25 540	0.32 485	0.35 490	0.30 534	0.40 534	0.36 538	0.28 536	0.28 529	0.32 567	0.12 501	0.10 502	0.11 485	0.12 522	0.14 530	0.13 522

PA-Net	0.23 518	0.18 541	0.33 537	0.28 564	0.22 573	0.21 476	0.38 593	0.29 450	0.39 511	0.22 458	0.32 485	0.25 453	0.26 517	0.20 457	0.25 522	0.09 407	0.23 587	0.15 543	0.22 574	0.09 430	0.13 522
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.23 518	0.15 511	0.17 423	0.34 579	0.18 561	0.24 505	0.23 513	0.34 514	0.28 431	0.31 540	0.38 520	0.38 547	0.28 536	0.23 498	0.24 512	0.15 544	0.12 530	0.18 562	0.21 571	0.13 517	0.13 522

NOSS_ROB	0.19 469	0.12 461	0.18 445	0.16 175	0.12 466	0.15 351	0.12 80	0.30 464	0.32 462	0.20 428	0.22 365	0.27 471	0.23 496	0.21 474	0.16 406	0.16 560	0.18 569	0.23 572	0.21 571	0.12 499	0.13 522

ETE_ROB	0.23 518	0.17 530	0.22 484	0.25 543	0.13 489	0.26 526	0.29 571	0.31 474	0.36 494	0.28 520	0.36 508	0.45 569	0.26 517	0.27 517	0.26 533	0.11 477	0.08 450	0.12 504	0.09 430	0.14 530	0.13 522

PDISCO_ROB	0.27 548	0.16 519	0.26 505	0.28 564	0.20 567	0.32 552	0.26 549	0.44 575	0.57 572	0.28 520	0.40 534	0.45 569	0.29 544	0.33 549	0.34 573	0.12 501	0.09 482	0.17 553	0.16 556	0.17 562	0.13 522

Wz-Net-TNSev	0.29 557	0.20 550	0.65 587	0.19 393	0.15 528	0.38 574	0.27 556	0.35 529	0.55 567	0.34 552	0.42 551	0.45 569	0.38 570	0.32 546	0.30 559	0.12 501	0.13 544	0.10 454	0.12 522	0.15 546	0.14 539

UDG	0.21 493	0.17 530	0.19 457	0.23 523	0.15 528	0.30 550	0.20 472	0.33 505	0.35 490	0.23 471	0.28 454	0.31 512	0.27 525	0.20 457	0.22 487	0.15 544	0.12 530	0.13 519	0.09 430	0.14 530	0.14 539

SACVNet	0.18 457	0.12 461	0.14 310	0.17 251	0.13 489	0.22 485	0.18 410	0.31 474	0.30 448	0.23 471	0.31 481	0.30 499	0.22 488	0.22 487	0.17 421	0.11 477	0.08 450	0.10 454	0.10 470	0.12 499	0.14 539

PSM-AAD	0.11 227	0.07 176	0.10 143	0.19 393	0.09 275	0.10 153	0.15 259	0.20 273	0.13 141	0.12 237	0.14 234	0.18 362	0.11 272	0.11 138	0.10 149	0.05 35	0.05 212	0.09 407	0.08 384	0.06 233	0.14 539

FAT-Stereo	0.20 481	0.12 461	0.22 484	0.21 484	0.12 466	0.17 402	0.18 410	0.34 514	0.39 511	0.27 505	0.37 514	0.34 532	0.32 556	0.21 474	0.20 458	0.09 407	0.11 514	0.10 454	0.09 430	0.11 484	0.14 539

RP	0.21 493	0.13 489	0.21 478	0.23 523	0.11 434	0.21 476	0.20 472	0.25 379	0.44 538	0.21 442	0.38 520	0.36 538	0.24 502	0.27 517	0.25 522	0.11 477	0.12 530	0.13 519	0.12 522	0.12 499	0.14 539

WCMA_ROB	0.24 525	0.11 443	0.22 484	0.17 251	0.14 509	0.32 552	0.15 259	0.32 485	0.32 462	0.38 561	0.53 569	0.40 559	0.34 562	0.34 552	0.25 522	0.11 477	0.12 530	0.12 504	0.10 470	0.14 530	0.14 539

SQANet	0.23 518	0.23 562	0.30 528	0.30 574	0.19 564	0.27 536	0.13 128	0.29 450	0.33 469	0.24 480	0.37 514	0.31 512	0.22 488	0.27 517	0.23 499	0.15 544	0.10 502	0.21 567	0.16 556	0.21 570	0.15 546

LCNet	0.11 227	0.07 176	0.09 95	0.19 393	0.09 275	0.08 60	0.15 259	0.21 296	0.15 187	0.11 197	0.15 252	0.16 329	0.11 272	0.12 228	0.11 226	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.07 313	0.06 233	0.15 546

MFN_U_SF_RVC	0.32 566	0.21 556	0.55 575	0.30 574	0.15 528	0.34 561	0.17 362	0.52 591	0.46 545	0.46 581	0.55 573	0.59 587	0.39 572	0.35 558	0.37 579	0.15 544	0.14 553	0.18 562	0.21 571	0.16 554	0.15 546

RTS	0.45 585	0.19 545	3.26 621	0.24 532	0.15 528	0.74 602	0.20 472	0.36 536	0.76 602	0.42 573	0.43 554	0.31 512	0.41 580	0.53 595	0.35 574	0.10 448	0.08 450	0.13 519	0.12 522	0.15 546	0.15 546

RTSA	0.45 585	0.19 545	3.26 621	0.24 532	0.15 528	0.74 602	0.20 472	0.36 536	0.76 602	0.42 573	0.43 554	0.31 512	0.41 580	0.53 595	0.35 574	0.10 448	0.08 450	0.13 519	0.12 522	0.15 546	0.15 546

AnyNet_C01	0.36 573	0.25 570	1.37 615	0.22 499	0.17 554	0.48 583	0.27 556	0.35 529	0.39 511	0.39 563	0.74 596	0.46 573	0.38 570	0.45 585	0.47 595	0.13 526	0.13 544	0.13 519	0.14 536	0.14 530	0.15 546

AnyNet_C32	0.26 546	0.16 519	0.36 546	0.20 453	0.16 539	0.25 516	0.30 578	0.32 485	0.44 538	0.31 540	0.49 563	0.30 499	0.33 557	0.40 580	0.33 571	0.12 501	0.12 530	0.12 504	0.14 536	0.14 530	0.15 546

RYNet	0.22 502	0.12 461	0.22 484	0.19 393	0.17 554	0.46 579	0.26 549	0.38 550	0.48 547	0.24 480	0.28 454	0.34 532	0.23 496	0.20 457	0.30 559	0.10 448	0.06 349	0.09 407	0.09 430	0.13 517	0.15 546

CC-Net-ROB	0.28 553	0.31 582	0.36 546	0.29 572	0.15 528	0.25 516	0.19 449	0.45 578	0.33 469	0.39 563	0.37 514	0.39 555	0.31 552	0.27 517	0.26 533	0.24 588	0.19 572	0.30 588	0.23 578	0.18 565	0.15 546

CSAN	0.29 557	0.24 565	0.27 512	0.34 579	0.19 564	0.33 558	0.42 597	0.37 542	0.50 557	0.38 561	0.40 534	0.44 567	0.33 557	0.28 529	0.30 559	0.20 573	0.16 562	0.19 564	0.19 568	0.14 530	0.15 546

DispFullNet	0.27 548	0.21 556	0.65 587	0.28 564	0.16 539	0.26 526	0.17 362	0.33 505	0.58 575	0.27 505	0.38 520	0.43 565	0.23 496	0.38 571	0.23 499	0.12 501	0.06 349	0.19 564	0.11 502	0.21 570	0.15 546

DStereoFS	0.27 548	0.22 560	0.31 530	0.22 499	0.15 528	0.22 485	0.20 472	0.50 588	0.48 547	0.28 520	0.44 556	0.33 525	0.34 562	0.52 592	0.29 553	0.12 501	0.11 514	0.15 543	0.13 532	0.16 554	0.16 557

PSMNet-RUCA	0.27 548	0.33 584	0.41 558	0.36 583	0.32 591	0.18 421	0.19 449	0.42 569	0.30 448	0.33 550	0.41 545	0.39 555	0.25 511	0.31 539	0.20 458	0.18 566	0.10 502	0.25 574	0.15 552	0.21 570	0.16 557

WZ-Net	0.28 553	0.17 530	0.78 603	0.22 499	0.16 539	0.34 561	0.29 571	0.39 554	0.57 572	0.24 480	0.55 573	0.37 543	0.24 502	0.33 549	0.35 574	0.09 407	0.08 450	0.09 407	0.10 470	0.14 530	0.16 557

DDUNet	0.22 502	0.17 530	0.21 478	0.22 499	0.15 528	0.25 516	0.24 525	0.29 450	0.30 448	0.31 540	0.36 508	0.33 525	0.25 511	0.24 507	0.20 458	0.18 566	0.13 544	0.17 553	0.11 502	0.16 554	0.16 557

KYRaft	0.11 227	0.07 176	0.10 143	0.19 393	0.09 275	0.08 60	0.15 259	0.22 320	0.12 107	0.13 267	0.16 264	0.20 388	0.10 242	0.12 228	0.10 149	0.05 35	0.04 24	0.08 324	0.08 384	0.06 233	0.16 557

psmorigin	0.25 537	0.15 511	0.34 545	0.17 251	0.13 489	0.23 500	0.14 181	0.34 514	0.33 469	0.41 570	0.55 573	0.41 561	0.37 569	0.34 552	0.27 541	0.11 477	0.15 559	0.11 485	0.11 502	0.12 499	0.16 557

RGC	0.25 537	0.20 550	0.29 525	0.28 564	0.16 539	0.22 485	0.23 513	0.32 485	0.44 538	0.27 505	0.40 534	0.38 547	0.27 525	0.36 564	0.22 487	0.11 477	0.13 544	0.17 553	0.17 563	0.14 530	0.16 557

ADCS	0.29 557	0.18 541	0.45 562	0.21 484	0.17 554	0.28 543	0.23 513	0.41 564	0.63 586	0.40 566	0.49 563	0.40 559	0.36 567	0.39 575	0.40 586	0.13 526	0.12 530	0.13 519	0.14 536	0.16 554	0.16 557

DPSNet	0.28 553	0.16 519	0.31 530	0.18 333	0.13 489	0.54 587	0.42 597	0.51 590	0.67 592	0.29 529	0.38 520	0.38 547	0.29 544	0.31 539	0.23 499	0.11 477	0.10 502	0.11 485	0.08 384	0.20 569	0.16 557

ISRNet	0.18 457	0.08 282	0.19 457	0.19 393	0.13 489	0.15 351	0.12 80	0.30 464	0.32 462	0.21 442	0.25 414	0.27 471	0.17 433	0.17 396	0.20 458	0.20 573	0.08 450	0.14 531	0.14 536	0.14 530	0.17 566

Anonymous_2	0.22 502	0.17 530	0.28 517	0.15 92	0.16 539	0.32 552	0.22 502	0.22 320	0.17 244	0.23 471	0.24 386	0.26 463	0.27 525	0.27 517	0.23 499	0.22 582	0.25 589	0.17 553	0.17 563	0.17 562	0.17 566

GANetREF_RVC	0.31 564	0.34 585	0.27 512	0.35 581	0.16 539	0.32 552	0.41 594	0.48 582	0.51 564	0.35 553	0.35 505	0.34 532	0.33 557	0.39 575	0.32 567	0.27 590	0.20 575	0.29 586	0.15 552	0.18 565	0.17 566
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
ccnet	0.29 557	0.28 577	0.23 493	0.20 453	0.28 585	0.41 578	0.21 492	0.45 578	0.33 469	0.36 556	0.46 559	0.36 538	0.30 548	0.39 575	0.42 590	0.23 586	0.14 553	0.21 567	0.17 563	0.23 574	0.18 569

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 582	0.39 589	0.54 573	0.40 586	0.20 567	0.64 594	0.32 586	0.53 593	0.72 596	0.71 596	0.72 593	0.61 589	0.54 592	0.51 590	0.46 594	0.20 573	0.19 572	0.29 586	0.30 590	0.23 574	0.18 569

FADNet-RVC	0.20 481	0.20 550	0.38 552	0.21 484	0.16 539	0.20 459	0.15 259	0.26 397	0.26 407	0.26 499	0.32 485	0.26 463	0.21 479	0.22 487	0.19 452	0.12 501	0.13 544	0.12 504	0.14 536	0.13 517	0.18 569

FADNet	0.21 493	0.22 560	0.36 546	0.18 333	0.17 554	0.24 505	0.13 128	0.31 474	0.31 455	0.23 471	0.25 414	0.27 471	0.21 479	0.19 432	0.15 390	0.13 526	0.15 559	0.12 504	0.15 552	0.16 554	0.18 569

XQC	0.28 553	0.23 562	0.51 570	0.28 564	0.19 564	0.34 561	0.27 556	0.36 536	0.57 572	0.31 540	0.30 473	0.37 543	0.30 548	0.38 571	0.38 581	0.13 526	0.09 482	0.15 543	0.12 522	0.17 562	0.18 569

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 563	0.24 565	0.29 525	0.36 583	0.16 539	0.34 561	0.30 578	0.32 485	0.42 528	0.40 566	0.46 559	0.38 547	0.31 552	0.34 552	0.28 549	0.19 571	0.20 575	0.26 575	0.29 588	0.18 565	0.19 574

SHD	0.26 546	0.15 511	0.30 528	0.24 532	0.18 561	0.22 485	0.15 259	0.38 550	0.71 595	0.32 546	0.41 545	0.36 538	0.28 536	0.32 546	0.29 553	0.12 501	0.11 514	0.14 531	0.13 532	0.16 554	0.20 575

SAMSARA	0.40 578	0.28 577	0.33 537	0.55 597	0.39 592	0.82 609	1.23 624	0.47 581	0.51 564	0.36 556	0.35 505	0.55 586	0.39 572	0.38 571	0.39 583	0.15 544	0.20 575	0.15 543	0.14 536	0.23 574	0.20 575

BEATNet-Init1	0.52 591	0.27 573	0.62 585	0.30 574	0.21 571	0.76 606	0.29 571	0.54 594	0.65 590	0.86 607	0.95 608	2.07 624	0.62 602	0.56 599	0.42 590	0.18 566	0.18 569	0.23 572	0.22 574	0.22 573	0.21 577

PASM	0.32 566	0.24 565	0.48 568	0.28 564	0.27 584	0.29 547	0.30 578	0.34 514	0.49 554	0.35 553	0.39 528	0.46 573	0.34 562	0.34 552	0.35 574	0.23 586	0.25 589	0.26 575	0.28 587	0.23 574	0.21 577

MSMD_ROB	0.31 564	0.26 571	0.26 505	0.24 532	0.21 571	0.34 561	0.25 540	0.34 514	0.39 511	0.40 566	0.69 590	0.45 569	0.40 575	0.34 552	0.27 541	0.20 573	0.19 572	0.26 575	0.25 580	0.23 574	0.22 579

DGSMNet	0.24 525	0.19 545	0.33 537	0.21 484	0.24 578	0.24 505	0.20 472	0.35 529	0.41 520	0.24 480	0.32 485	0.38 547	0.21 479	0.29 535	0.23 499	0.12 501	0.11 514	0.14 531	0.16 556	0.23 574	0.23 580

FC-DCNN v2	0.33 569	0.27 573	0.28 517	0.26 548	0.23 576	0.37 571	0.28 562	0.40 558	0.43 533	0.45 578	0.56 578	0.51 580	0.40 575	0.37 569	0.29 553	0.21 577	0.20 575	0.27 578	0.26 581	0.25 581	0.24 581

ACVNet_1	0.44 583	0.49 594	0.60 583	0.45 591	0.28 585	0.49 584	0.27 556	0.57 598	0.72 596	0.62 591	0.58 583	0.74 599	0.49 589	0.50 588	0.35 574	0.26 589	0.24 588	0.39 593	0.29 588	0.31 592	0.24 581

FCDSN-DC	0.33 569	0.28 577	0.28 517	0.30 574	0.24 578	0.39 575	0.28 562	0.42 569	0.42 528	0.43 576	0.53 569	0.51 580	0.41 580	0.36 564	0.30 559	0.21 577	0.20 575	0.27 578	0.26 581	0.25 581	0.24 581
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 585	0.27 573	0.27 512	0.27 561	0.24 578	0.47 581	0.31 584	0.55 595	0.59 576	0.72 598	1.13 617	1.15 609	0.61 600	0.52 592	0.37 579	0.21 577	0.20 575	0.27 578	0.31 592	0.25 581	0.24 581

FC-DCNN	0.33 569	0.27 573	0.28 517	0.26 548	0.23 576	0.37 571	0.28 562	0.40 558	0.43 533	0.45 578	0.55 573	0.51 580	0.40 575	0.37 569	0.30 559	0.21 577	0.20 575	0.27 578	0.26 581	0.25 581	0.24 581

ELAS_RVC	0.41 580	0.29 580	0.33 537	0.28 564	0.24 578	0.54 587	0.36 589	0.49 584	0.59 576	0.72 598	0.74 596	0.65 593	0.54 592	0.54 597	0.40 586	0.22 582	0.20 575	0.27 578	0.26 581	0.26 586	0.25 586
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 580	0.29 580	0.33 537	0.27 561	0.24 578	0.60 592	0.36 589	0.50 588	0.50 557	0.71 596	0.79 600	0.67 595	0.54 592	0.51 590	0.42 590	0.22 582	0.20 575	0.27 578	0.26 581	0.26 586	0.25 586
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	0.39 575	0.53 595	0.55 575	0.45 591	0.24 578	0.47 581	0.18 410	0.49 584	0.64 587	0.42 573	0.45 558	0.60 588	0.27 525	0.34 552	0.24 512	0.33 593	0.14 553	0.48 596	0.42 598	0.30 589	0.26 588

otaku	0.39 575	0.37 588	0.52 571	0.44 590	0.28 585	0.58 589	0.24 525	0.41 564	0.62 583	0.40 566	0.49 563	0.46 573	0.33 557	0.40 580	0.32 567	0.30 591	0.30 593	0.39 593	0.33 593	0.29 588	0.28 589

Ntro	0.40 578	0.40 590	0.53 572	0.46 594	0.30 589	0.65 595	0.24 525	0.46 580	0.68 593	0.41 570	0.49 563	0.48 578	0.42 583	0.39 575	0.31 566	0.32 592	0.28 591	0.37 592	0.30 590	0.32 593	0.29 590

Consistency-Raft	0.44 583	0.40 590	0.45 562	0.37 585	0.43 596	0.46 579	0.41 594	0.57 598	0.55 567	0.32 546	0.73 594	0.33 525	0.48 588	0.42 584	0.49 597	0.39 595	0.35 598	0.45 595	0.51 605	0.42 596	0.29 590

NVStereoNet_ROB	0.46 588	0.36 587	0.46 566	0.41 588	0.28 585	0.34 561	0.34 587	0.48 582	0.60 580	0.72 598	0.93 606	0.70 598	0.66 603	0.47 586	0.60 605	0.22 582	0.33 597	0.34 591	0.34 595	0.30 589	0.30 592
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	0.39 575	0.20 550	0.39 554	0.31 578	0.22 573	0.29 547	0.43 599	0.52 591	0.96 609	0.55 588	0.79 600	0.53 584	0.59 599	0.52 592	0.38 581	0.19 571	0.14 553	0.17 553	0.14 536	0.24 580	0.31 593

MADNet+	0.75 603	0.71 605	3.70 624	0.66 600	0.41 594	0.98 614	0.97 622	0.69 603	0.73 600	0.52 584	0.57 581	0.64 591	0.68 605	0.86 613	1.01 621	0.34 594	0.36 599	0.28 585	0.23 578	0.36 595	0.31 593

LSM	0.33 569	0.20 550	0.58 581	0.26 548	0.60 608	0.34 561	0.25 540	0.42 569	0.48 547	0.45 578	0.58 583	0.42 562	0.36 567	0.35 558	0.25 522	0.12 501	0.20 575	0.14 531	0.16 556	0.19 568	0.33 595

MonStereo1	0.47 589	0.26 571	0.58 581	0.28 564	0.20 567	0.39 575	0.18 410	0.49 584	0.64 587	0.52 584	0.87 603	1.01 604	0.57 597	0.50 588	0.56 602	0.53 605	0.31 596	0.54 602	0.40 596	0.33 594	0.34 596

JetBlue	0.71 600	0.45 593	1.14 613	0.51 595	0.47 598	2.02 624	0.64 611	0.75 604	0.70 594	0.69 595	0.77 599	1.22 611	0.83 610	1.03 621	1.01 621	0.40 596	0.28 591	0.33 590	0.33 593	0.30 589	0.34 596

ACVNet_2	0.66 599	0.66 603	0.68 595	0.63 599	0.41 594	0.71 600	0.49 601	0.96 613	1.39 618	0.89 608	1.09 613	1.04 605	0.73 606	0.54 597	0.47 595	0.43 599	0.40 600	0.53 601	0.44 599	0.47 597	0.35 598

IMH-64-1	0.65 597	0.61 599	0.68 595	0.71 601	0.51 599	0.59 590	0.49 601	0.91 609	0.85 604	0.74 602	1.02 610	0.81 600	0.78 608	0.79 606	0.49 597	0.42 597	0.46 602	0.71 605	0.47 600	0.52 599	0.39 599

IMH-64	0.65 597	0.61 599	0.68 595	0.71 601	0.51 599	0.59 590	0.49 601	0.91 609	0.85 604	0.74 602	1.02 610	0.81 600	0.78 608	0.79 606	0.49 597	0.42 597	0.46 602	0.71 605	0.47 600	0.52 599	0.39 599

RainbowNet	0.54 593	0.61 599	0.70 601	0.57 598	0.43 596	0.65 595	0.37 592	0.60 600	0.87 606	0.50 583	0.66 587	0.64 591	0.47 587	0.49 587	0.43 593	0.47 602	0.48 607	0.52 600	0.41 597	0.52 599	0.40 601

IMH	0.71 600	0.64 602	0.68 595	0.76 603	0.54 601	0.69 598	0.54 605	0.98 615	1.10 611	0.82 606	1.09 613	0.89 602	0.88 613	0.87 614	0.52 601	0.44 600	0.50 611	0.75 608	0.51 605	0.56 604	0.41 602

PWCK	0.71 600	0.94 614	0.95 610	0.76 603	0.31 590	0.74 602	0.36 589	0.90 608	0.90 607	0.96 611	0.75 598	0.95 603	0.61 600	0.87 614	0.66 608	0.72 614	0.46 602	0.75 608	0.49 602	0.69 612	0.44 603

GCST	0.37 574	0.42 592	0.26 505	1.02 616	0.39 592	0.18 421	0.08 7	0.20 273	0.17 244	0.28 520	0.25 414	0.15 315	0.12 303	0.16 364	0.14 362	0.64 612	0.43 601	0.75 608	0.65 612	0.63 605	0.46 604

TorneroNet-64	0.76 604	0.72 606	0.74 602	0.78 605	0.58 607	0.91 613	0.56 606	0.84 607	1.29 615	0.66 592	0.90 604	1.40 617	0.75 607	0.85 612	0.67 611	0.49 603	0.46 602	0.72 607	0.59 608	0.67 609	0.53 605

anonymity	0.53 592	0.58 597	0.65 587	0.41 588	0.61 609	0.53 586	0.41 594	0.56 596	0.41 520	0.55 588	0.50 567	0.49 579	0.55 595	0.58 600	0.50 600	0.58 608	0.50 611	0.51 598	0.51 605	0.51 598	0.57 606

WAO-7	0.79 605	0.78 608	0.54 573	0.85 609	0.67 612	0.74 602	0.68 615	1.05 618	1.32 616	0.90 609	1.20 620	1.04 605	0.92 614	0.69 604	0.66 608	0.60 610	0.62 621	0.67 604	0.68 614	0.64 606	0.58 607

WAO-6	0.81 606	0.80 609	0.62 585	0.86 610	0.63 610	0.76 606	0.58 608	0.98 615	1.54 623	0.90 609	0.96 609	1.07 607	1.03 618	0.70 605	0.66 608	0.72 614	0.49 609	0.90 616	0.71 615	0.68 610	0.58 607

Dean	0.87 609	0.86 613	0.79 605	0.81 607	0.56 604	0.90 610	0.63 609	1.15 624	1.73 624	1.15 619	1.15 618	1.31 614	0.99 617	0.81 608	0.81 617	0.57 607	0.56 618	0.77 612	0.64 611	0.66 608	0.58 607

SPS-STEREO	0.57 595	0.58 597	0.65 587	0.45 591	0.55 603	0.62 593	0.44 600	0.62 601	0.50 557	0.68 594	0.64 585	0.66 594	0.57 597	0.61 601	0.60 605	0.62 611	0.47 606	0.51 598	0.49 602	0.55 603	0.58 607
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 594	0.57 596	0.65 587	0.40 586	0.54 601	0.66 597	0.49 601	0.56 596	0.45 544	0.66 592	0.69 590	0.67 595	0.56 596	0.63 602	0.56 602	0.59 609	0.48 607	0.50 597	0.50 604	0.52 599	0.58 607

LVE	0.83 608	0.85 612	0.85 608	0.80 606	0.56 604	1.04 619	0.65 612	1.05 618	1.47 621	0.96 611	1.22 621	1.10 608	0.85 611	0.83 609	0.71 613	0.49 603	0.55 617	0.76 611	0.60 610	0.65 607	0.59 612

WAO-8	0.91 610	0.81 610	0.65 587	0.94 613	0.69 613	0.90 610	0.67 613	1.07 621	1.83 626	1.06 616	1.45 623	1.30 612	1.07 619	0.84 610	0.78 614	0.74 616	0.53 614	0.86 614	0.75 616	0.69 612	0.62 613

Venus	0.91 610	0.81 610	0.65 587	0.94 613	0.69 613	0.90 610	0.67 613	1.07 621	1.83 626	1.06 616	1.45 623	1.30 612	1.07 619	0.84 610	0.78 614	0.74 616	0.53 614	0.86 614	0.75 616	0.69 612	0.62 613

TorneroNet	0.82 607	0.74 607	0.81 607	0.84 608	0.63 610	0.99 615	0.63 609	0.96 613	1.16 612	0.80 605	1.11 615	1.36 616	0.86 612	0.93 617	0.80 616	0.56 606	0.49 609	0.78 613	0.66 613	0.73 615	0.63 615

MFMNet_re	0.64 596	0.66 603	0.65 587	0.51 595	0.69 613	0.69 598	0.57 607	0.64 602	0.73 600	0.60 590	0.73 594	0.62 590	0.67 604	0.65 603	0.60 605	0.66 613	0.58 620	0.63 603	0.59 608	0.68 610	0.69 616

UNDER WATER-64	0.95 612	0.94 614	1.43 617	0.87 611	0.56 604	1.18 622	0.87 619	0.77 605	0.94 608	1.04 614	0.85 602	1.58 622	1.21 624	0.94 618	0.96 619	0.87 620	0.57 619	1.03 620	0.88 621	0.78 616	0.73 617

UNDER WATER	0.97 613	0.97 616	1.42 616	0.99 615	0.70 616	1.12 621	0.84 618	0.80 606	1.08 610	1.01 613	0.90 604	1.55 621	1.22 625	1.03 621	1.00 620	0.78 618	0.53 614	1.02 619	0.87 620	0.80 617	0.74 618

ktn	1.01 615	1.21 619	0.80 606	1.23 620	0.86 619	1.01 617	0.87 619	0.94 612	1.39 618	1.04 614	1.12 616	1.15 609	1.07 619	0.94 618	0.59 604	1.28 625	0.71 623	1.38 625	0.83 619	1.02 621	0.75 619

notaker	0.97 613	1.11 617	0.98 611	1.13 618	0.81 617	0.73 601	0.68 615	0.93 611	1.16 612	1.18 621	1.18 619	1.41 618	1.16 623	1.08 623	0.69 612	0.81 619	0.64 622	1.17 621	0.79 618	0.98 619	0.80 620

HanzoNet	1.29 618	1.26 621	1.19 614	1.12 617	0.85 618	1.02 618	0.83 617	1.03 617	1.48 622	1.64 624	1.61 625	2.50 626	1.72 626	1.61 625	1.61 624	1.26 624	0.80 624	1.31 624	1.01 623	1.02 621	0.86 621

KSHMR	1.09 616	1.17 618	0.88 609	1.25 621	1.00 621	0.99 615	0.96 621	1.13 623	1.37 617	1.16 620	1.29 622	1.41 618	0.96 616	1.01 620	0.92 618	1.03 623	1.08 625	1.20 622	1.03 624	1.01 620	0.97 622

JetRed	1.62 619	1.46 622	2.98 619	0.92 612	1.21 622	4.99 627	1.53 627	1.27 626	1.39 618	1.83 625	1.74 626	1.60 623	0.95 615	1.41 624	2.45 628	0.90 622	1.60 626	0.93 617	0.90 622	1.35 623	0.99 623

DPSimNet_ROB	1.11 617	1.23 620	0.78 603	1.13 618	0.88 620	1.10 620	1.13 623	1.16 625	1.23 614	1.43 623	1.02 610	1.41 618	1.10 622	0.90 616	1.60 623	1.46 626	0.51 613	1.21 623	1.03 624	0.90 618	1.01 624

tt	4.67 623	0.06 83	3.55 623	2.02 623	1.55 623	10.25 631	16.71 632	8.91 636	5.03 629	1.31 622	0.94 607	4.71 627	4.76 628	3.33 627	5.87 630	6.06 635	10.30 639	1.88 629	2.11 629	2.75 626	1.21 625

MADNet++	1.95 620	1.75 623	1.59 618	1.82 622	1.69 624	2.33 625	1.40 626	2.35 627	2.09 628	2.57 627	2.36 628	2.24 625	2.17 627	2.28 626	2.34 626	1.87 627	1.66 627	1.54 626	1.34 626	1.92 624	1.77 626

USTest	6.22 624	2.73 626	3.00 620	6.57 630	7.29 630	14.37 633	21.57 633	7.00 635	9.56 634	5.34 631	6.10 629	5.72 630	7.64 631	6.41 632	6.96 631	1.97 628	3.42 633	1.64 627	2.15 630	2.66 625	2.36 627

PML	8.91 631	9.34 639	6.13 626	5.35 627	6.41 629	14.99 634	23.38 639	5.27 628	6.83 630	18.04 642	28.19 651	7.67 632	6.83 630	7.85 633	5.75 629	5.35 634	1.83 628	5.95 638	1.93 628	8.64 635	2.52 628

xxxxx1	7.79 625	5.02 632	7.31 628	3.12 624	3.85 626	16.35 635	22.88 634	5.86 632	8.69 631	7.97 632	8.54 630	9.12 634	8.27 632	10.18 634	10.92 632	2.42 629	2.45 629	3.56 632	12.37 636	3.77 627	3.06 629

tt_ll	7.79 625	5.02 632	7.31 628	3.12 624	3.85 626	16.35 635	22.88 634	5.86 632	8.69 631	7.97 632	8.54 630	9.12 634	8.27 632	10.18 634	10.92 632	2.42 629	2.45 629	3.56 632	12.37 636	3.77 627	3.06 629

ff	7.79 625	5.02 632	7.31 628	3.12 624	3.85 626	16.35 635	22.88 634	5.86 632	8.69 631	7.97 632	8.54 630	9.12 634	8.27 632	10.18 634	10.92 632	2.42 629	2.45 629	3.56 632	12.37 636	3.77 627	3.06 629

TCMNet-wrong-test	3.67 622	5.48 635	3.89 625	12.18 634	11.75 636	4.65 626	3.88 628	1.06 620	0.72 596	1.09 618	2.15 627	6.30 631	0.53 591	3.43 628	2.36 627	0.89 621	0.20 575	1.87 628	1.69 627	5.57 632	3.62 632

Anonymous_1	10.96 635	7.92 636	7.46 631	10.33 631	10.06 631	18.65 639	26.34 640	11.06 639	13.44 638	9.40 635	10.05 635	9.67 637	11.23 637	10.73 637	12.72 637	6.42 636	8.38 636	5.77 635	10.61 635	12.12 636	6.77 633

DPSMNet_ROB	8.06 629	4.48 628	8.63 634	5.37 629	10.74 633	8.32 629	22.98 638	5.46 629	13.36 637	5.12 629	9.92 633	5.08 628	10.40 635	5.53 631	12.58 635	3.80 633	8.00 634	3.50 630	7.02 633	3.83 630	7.14 634

DGTPSM_ROB	8.06 629	4.48 628	8.63 634	5.35 627	10.72 632	8.32 629	22.97 637	5.46 629	13.35 636	5.12 629	9.92 633	5.08 628	10.40 635	5.52 630	12.58 635	3.79 632	8.00 634	3.50 630	7.02 633	3.83 630	7.14 634

DPSM_ROB	11.15 636	8.58 637	8.00 632	10.88 632	11.58 634	19.10 640	26.71 641	12.05 640	14.07 641	10.36 636	10.84 636	10.33 638	11.86 638	11.70 638	13.54 638	6.99 637	8.79 637	5.89 636	6.95 631	7.29 633	7.42 636

DPSM	11.15 636	8.58 637	8.00 632	10.88 632	11.58 634	19.10 640	26.71 641	12.05 640	14.07 641	10.36 636	10.84 636	10.33 638	11.86 638	11.70 638	13.54 638	6.99 637	8.79 637	5.89 636	6.95 631	7.29 633	7.42 636

FlowAnything	22.44 645	17.35 645	16.14 640	22.07 645	23.23 643	38.39 648	53.77 646	24.25 648	28.44 649	20.96 650	21.82 648	20.70 642	23.84 644	23.49 648	27.14 645	14.04 639	17.79 647	11.75 639	14.15 645	14.65 637	14.89 638

LSM0	22.87 648	17.28 641	18.96 642	22.19 646	29.04 650	38.42 650	53.71 645	24.28 649	28.31 645	20.78 649	21.00 641	21.43 648	24.16 650	23.50 649	27.39 647	14.09 645	17.38 641	11.84 645	14.04 643	14.73 643	14.89 638

Hybrid-DGEV	22.47 646	17.40 647	16.14 640	22.00 640	23.29 645	38.36 647	53.80 647	24.43 651	28.63 651	20.59 644	21.81 647	20.88 644	23.91 646	23.45 647	27.42 648	14.08 643	17.69 642	11.83 641	14.06 644	14.65 637	14.93 640

CasAABBNet	22.42 642	17.33 642	16.01 638	22.01 641	23.28 644	38.32 644	53.80 647	24.14 647	28.41 648	20.60 645	21.77 646	20.89 647	23.91 646	23.43 646	27.36 646	14.07 640	17.69 642	11.83 641	14.01 640	14.67 639	14.95 641

RAFT-FEzeroshot	22.43 643	17.33 642	15.98 636	22.02 642	23.31 646	38.34 645	53.82 649	24.05 645	28.39 646	20.61 646	21.76 644	20.88 644	23.92 648	23.41 644	27.42 648	14.07 640	17.69 642	11.83 641	14.02 641	14.69 640	14.97 642

RAFT-FE	22.43 643	17.33 642	15.98 636	22.02 642	23.31 646	38.34 645	53.82 649	24.05 645	28.39 646	20.61 646	21.76 644	20.88 644	23.92 648	23.41 644	27.42 648	14.07 640	17.69 642	11.83 641	14.02 641	14.69 640	14.97 642

Selective-RAFT-Error	22.47 646	17.37 646	16.09 639	22.06 644	23.34 648	38.39 648	53.83 651	24.29 650	28.47 650	20.74 648	21.83 649	20.81 643	23.90 645	23.54 650	27.53 651	14.08 643	17.69 642	11.82 640	14.00 639	14.69 640	15.00 644

LRCNet_RVC	10.62 634	13.42 640	7.30 627	18.92 638	2.07 625	0.33 558	0.30 578	5.59 631	0.48 547	13.03 638	17.94 639	8.87 633	5.65 629	4.79 629	1.89 625	23.51 647	2.73 632	27.55 650	25.71 650	16.07 644	16.33 645

RSGM-EC	20.36 639	4.73 630	0.68 595	16.76 635	16.92 640	21.28 642	27.18 643	10.46 637	14.04 639	18.00 640	21.31 642	22.24 649	21.82 642	22.57 642	17.63 641	62.81 650	33.79 650	20.14 647	18.10 647	20.18 646	16.45 646

acva	20.36 639	4.73 630	0.68 595	16.76 635	16.92 640	21.28 642	27.18 643	10.46 637	14.04 639	18.00 640	21.31 642	22.24 649	21.82 642	22.57 642	17.63 641	62.81 650	33.79 650	20.14 647	18.10 647	20.18 646	16.45 646

HaxPig	15.71 638	18.52 648	19.18 643	16.89 637	15.89 639	7.73 628	7.60 629	13.31 642	10.82 635	15.42 639	14.91 638	15.98 640	14.92 640	15.58 640	15.98 640	18.95 646	16.73 640	19.46 646	18.08 646	19.26 645	19.05 648

MEDIAN_ROB	20.38 641	24.04 649	23.31 646	21.23 639	21.71 642	10.40 632	7.92 630	17.64 643	15.50 643	20.12 643	19.70 640	20.34 641	20.32 641	21.19 641	21.13 643	23.81 648	21.81 648	24.98 649	23.76 649	24.71 648	23.93 649

AVERAGE_ROB	24.90 649	29.20 650	28.14 647	24.89 647	24.64 649	17.75 638	11.12 631	21.45 644	19.93 644	25.12 651	24.46 650	25.12 651	25.46 651	24.69 651	22.83 644	29.76 649	27.13 649	28.97 651	27.95 651	29.91 649	29.47 650

test_example2	98.32 650	94.13 651	45.89 648	96.35 648	109.85 651	88.61 651	95.45 652	25.75 652	94.37 652	130.00 653	126.06 652	58.17 652	74.63 652	88.51 652	79.96 652	150.23 652	221.02 652	77.62 652	99.10 652	113.75 652	96.94 651

FSD					0.22 573	0.25 516	0.25 540	0.27 418	0.26 407	0.25 493	0.26 431	0.25 453	0.27 525	0.27 517	0.24 512	0.21 577	0.20 575	0.27 578	0.26 581	0.25 581

ccccc		285.66 652		368.85 651	370.60 652	123.16 652		115.05 653		126.68 652		122.83 653		252.94 653		384.56 653	353.86 653	254.69 653	223.00 653	425.87 653

ASD4		3.38 627

Low-res two-view benchmark