Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

Pro-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.21 1	0.32 45	0.23 175	0.16 3	0.19 20	0.20 1	0.22 16	0.24 36	0.18 11	0.17 4	0.11 1	0.35 52	0.20 13	0.11 28	0.09 25	0.15 144	0.14 195	0.10 6	0.10 37

111111	0.21 24	0.14 15	0.27 32	0.37 150	0.22 133	0.21 17	0.19 20	0.43 91	0.27 38	0.20 9	0.20 14	0.29 76	0.14 2	0.41 94	0.22 36	0.14 114	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.12 58	0.12 129

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 15	0.31 25	0.16 12	0.24 40	0.17 3	0.25 5	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 37	0.14 2	0.32 25	0.19 5	0.13 72	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.09 4

dual_stereo	0.19 8	0.14 15	0.24 8	0.31 25	0.16 12	0.16 3	0.20 32	0.29 10	0.20 12	0.23 29	0.20 14	0.22 37	0.14 2	0.52 185	0.24 78	0.13 72	0.10 62	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MonStereo	0.20 14	0.14 15	0.25 15	0.31 25	0.15 2	0.22 20	0.22 63	0.39 57	0.33 83	0.20 9	0.25 42	0.17 4	0.15 5	0.39 78	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 14	0.14 15	0.25 15	0.31 25	0.15 2	0.22 20	0.22 63	0.39 57	0.33 83	0.20 9	0.25 42	0.17 4	0.15 5	0.39 78	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

IGEV	0.20 14	0.12 1	0.23 2	0.31 25	0.20 86	0.23 28	0.19 20	0.40 66	0.29 54	0.22 25	0.34 97	0.20 26	0.15 5	0.31 19	0.19 5	0.11 28	0.10 62	0.12 32	0.10 63	0.10 6	0.10 37

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 32	0.33 59	0.17 23	0.24 40	0.17 3	0.25 5	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 47	0.15 5	0.31 19	0.20 13	0.12 39	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 32	0.34 76	0.15 2	0.27 73	0.17 3	0.28 8	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 47	0.15 5	0.32 25	0.20 13	0.11 28	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.09 4

AIO_rvc	0.23 52	0.16 56	0.32 89	0.34 76	0.19 59	0.26 59	0.33 240	0.40 66	0.22 16	0.26 48	0.24 35	0.34 111	0.15 5	0.51 178	0.24 78	0.12 39	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 58	0.10 37

MonSter	0.20 14	0.14 15	0.25 15	0.31 25	0.15 2	0.22 20	0.22 63	0.39 57	0.33 83	0.20 9	0.25 42	0.17 4	0.15 5	0.38 72	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

HiDET	0.20 14	0.13 2	0.26 23	0.30 11	0.19 59	0.23 28	0.18 12	0.36 39	0.26 36	0.20 9	0.23 28	0.27 68	0.16 12	0.30 15	0.23 64	0.12 39	0.10 62	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 8	0.13 2	0.25 15	0.31 25	0.16 12	0.19 8	0.17 3	0.42 78	0.24 27	0.23 29	0.21 17	0.17 4	0.16 12	0.45 126	0.19 5	0.13 72	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 81

LG-Stereo	0.24 62	0.18 114	0.40 204	0.39 209	0.20 86	0.22 20	0.27 131	0.32 19	0.36 110	0.26 48	0.44 135	0.22 37	0.16 12	0.37 64	0.27 147	0.11 28	0.12 217	0.16 173	0.15 227	0.13 98	0.09 4

MatchStereo	0.19 8	0.14 15	0.23 2	0.27 2	0.15 2	0.18 6	0.21 52	0.32 19	0.28 44	0.20 9	0.35 103	0.18 14	0.17 15	0.31 19	0.24 78	0.14 114	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.10 37

LCMNet	0.21 24	0.14 15	0.25 15	0.30 11	0.20 86	0.26 59	0.19 20	0.38 52	0.43 161	0.21 16	0.21 17	0.27 68	0.17 15	0.36 55	0.23 64	0.12 39	0.11 159	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

S2M2_XL	0.19 8	0.18 114	0.27 32	0.27 2	0.20 86	0.15 2	0.16 2	0.22 3	0.15 4	0.21 16	0.26 46	0.17 4	0.17 15	0.24 1	0.21 22	0.17 283	0.16 385	0.15 144	0.13 163	0.15 197	0.12 129
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4.5_new	0.21 24	0.20 195	0.29 51	0.30 11	0.17 23	0.24 40	0.26 115	0.32 19	0.28 44	0.32 98	0.28 62	0.19 20	0.17 15	0.29 9	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 98	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 24	0.20 195	0.29 51	0.30 11	0.17 23	0.24 40	0.26 115	0.32 19	0.28 44	0.32 98	0.28 62	0.19 20	0.17 15	0.29 9	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 98	0.09 4

2.5w	0.21 24	0.18 114	0.31 76	0.32 45	0.18 39	0.31 133	0.25 102	0.31 15	0.23 22	0.28 67	0.35 103	0.18 14	0.17 15	0.39 78	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 44	0.30 11	0.20 86	0.20 11	0.19 20	0.27 7	0.19 9	0.15 1	0.15 3	0.18 14	0.17 15	0.33 38	0.19 5	0.13 72	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 14	0.13 2	0.27 32	0.33 59	0.17 23	0.38 209	0.18 12	0.30 12	0.19 9	0.24 36	0.15 3	0.26 61	0.17 15	0.32 25	0.21 22	0.13 72	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.10 37

AIO-Stereo	0.25 72	0.18 114	0.34 122	0.37 150	0.18 39	0.28 91	0.30 178	0.48 111	0.27 38	0.29 75	0.30 74	0.32 95	0.17 15	0.52 185	0.23 64	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.10 37

252Zero-FE	0.20 14	0.15 37	0.26 23	0.33 59	0.19 59	0.23 28	0.18 12	0.41 73	0.34 88	0.22 25	0.21 17	0.19 20	0.18 24	0.28 7	0.22 36	0.14 114	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 37

2w_stereo	0.22 38	0.18 114	0.30 63	0.32 45	0.16 12	0.28 91	0.38 340	0.38 52	0.35 102	0.32 98	0.33 88	0.17 4	0.18 24	0.29 9	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.12 58	0.10 37

monsterstereo	0.22 38	0.14 15	0.26 23	0.34 76	0.18 39	0.21 17	0.20 32	0.37 43	0.35 102	0.33 103	0.40 125	0.19 20	0.18 24	0.45 126	0.21 22	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 98	0.08 1

monsters	0.22 38	0.14 15	0.26 23	0.31 25	0.19 59	0.23 28	0.19 20	0.44 98	0.33 83	0.36 117	0.30 74	0.16 2	0.18 24	0.43 111	0.19 5	0.11 28	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 44	0.30 11	0.19 59	0.20 11	0.18 12	0.30 12	0.21 14	0.18 4	0.15 3	0.19 20	0.18 24	0.33 38	0.19 5	0.13 72	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.08 1

DEFOM-Stereo	0.22 38	0.15 37	0.26 23	0.33 59	0.20 86	0.61 360	0.21 52	0.30 12	0.31 64	0.23 29	0.19 12	0.18 14	0.18 24	0.41 94	0.22 36	0.12 39	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.11 81

IGEV-Stereo++	0.21 24	0.15 37	0.27 32	0.37 150	0.19 59	0.22 20	0.18 12	0.42 78	0.35 102	0.22 25	0.28 62	0.24 54	0.18 24	0.27 5	0.22 36	0.12 39	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.12 58	0.10 37

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 426	3.08 612	2.43 585	0.31 25	0.18 39	0.29 103	0.20 32	0.37 43	0.32 77	0.28 67	0.24 35	0.18 14	0.18 24	0.31 19	0.22 36	1.09 589	0.08 2	0.17 218	0.16 261	0.14 143	0.97 589

EGLCR-Stereo	0.25 72	0.16 56	0.33 104	0.34 76	0.20 86	0.35 179	0.20 32	0.52 134	0.36 110	0.28 67	0.27 52	0.41 169	0.18 24	0.45 126	0.26 129	0.14 114	0.10 62	0.16 173	0.14 195	0.13 98	0.11 81

BStereo	0.27 96	0.16 56	0.88 498	0.34 76	0.22 133	0.22 20	0.31 207	0.39 57	0.41 149	0.26 48	0.24 35	0.26 61	0.19 33	0.42 102	0.28 169	0.10 13	0.12 217	0.12 32	0.16 261	0.12 58	0.14 220

Wave_Phase_stereo	0.30 132	0.16 56	0.88 498	0.34 76	0.22 133	0.64 386	0.31 207	0.54 148	0.41 149	0.26 48	0.24 35	0.26 61	0.19 33	0.42 102	0.28 169	0.10 13	0.12 217	0.12 32	0.16 261	0.12 58	0.14 220

MonSter++	0.19 8	0.14 15	0.24 8	0.30 11	0.19 59	0.27 73	0.19 20	0.31 15	0.24 27	0.21 16	0.20 14	0.29 76	0.19 33	0.29 9	0.21 22	0.12 39	0.10 62	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

VIP-Stereo	0.24 62	0.17 87	0.29 51	0.32 45	0.21 111	0.64 386	0.19 20	0.31 15	0.37 126	0.23 29	0.30 74	0.27 68	0.19 33	0.47 148	0.22 36	0.12 39	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.12 58	0.09 4

LG-G_1	0.21 24	0.13 2	0.30 63	0.34 76	0.16 12	0.52 292	0.17 3	0.34 32	0.18 7	0.21 16	0.21 17	0.26 61	0.19 33	0.37 64	0.20 13	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.10 37

LG-G	0.21 24	0.13 2	0.30 63	0.34 76	0.16 12	0.52 292	0.17 3	0.34 32	0.18 7	0.21 16	0.21 17	0.26 61	0.19 33	0.37 64	0.20 13	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.10 37

FoundationStereo	0.17 1	0.14 15	0.25 15	0.30 11	0.16 12	0.23 28	0.20 32	0.22 3	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 26	0.19 33	0.26 2	0.21 22	0.13 72	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

RAStereo	0.24 62	0.17 87	0.29 51	0.40 251	0.21 111	0.23 28	0.26 115	0.42 78	0.45 177	0.23 29	0.34 97	0.30 84	0.19 33	0.34 44	0.25 99	0.15 182	0.12 217	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.11 81

CAS	0.34 168	0.13 2	0.25 15	1.28 583	0.30 386	0.46 268	0.38 340	0.48 111	0.47 186	0.34 106	0.52 178	0.24 54	0.19 33	0.29 9	0.27 147	0.69 575	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 58	0.15 249

Selective-IGEV	0.24 62	0.18 114	0.35 137	0.35 113	0.19 59	0.27 73	0.25 102	0.55 149	0.23 22	0.27 63	0.25 42	0.34 111	0.19 33	0.58 250	0.22 36	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.12 58	0.10 37

CSFM-Stereo	0.20 14	0.14 15	0.23 2	0.30 11	0.17 23	0.29 103	0.20 32	0.39 57	0.22 16	0.22 25	0.21 17	0.26 61	0.20 43	0.30 15	0.20 13	0.13 72	0.12 217	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

AdaDepth	0.22 38	0.17 87	0.32 89	0.37 150	0.18 39	0.34 169	0.22 63	0.33 30	0.23 22	0.21 16	0.21 17	0.20 26	0.20 43	0.56 217	0.21 22	0.10 13	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.12 129

qwe	0.22 38	0.18 114	0.28 44	0.31 25	0.18 39	0.29 103	0.21 52	0.38 52	0.32 77	0.35 113	0.30 74	0.20 26	0.20 43	0.43 111	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 58	0.09 4

LGtest1	0.19 8	0.14 15	0.29 51	0.34 76	0.16 12	0.26 59	0.17 3	0.32 19	0.20 12	0.21 16	0.15 3	0.23 47	0.20 43	0.32 25	0.20 13	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.09 10	0.12 58	0.11 81

SCV_C0	0.26 83	0.18 114	0.34 122	0.35 113	0.24 205	0.23 28	0.28 152	0.51 124	0.36 110	0.31 85	0.36 109	0.37 136	0.20 43	0.57 230	0.22 36	0.13 72	0.10 62	0.13 68	0.11 98	0.16 242	0.12 129

GIP-stereo	0.24 62	0.18 114	0.30 63	0.37 150	0.24 205	0.26 59	0.20 32	0.46 104	0.36 110	0.24 36	0.39 120	0.35 123	0.20 43	0.31 19	0.21 22	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.12 58	0.11 81

mms	0.26 83	0.21 232	0.33 104	0.37 150	0.25 236	0.30 116	0.33 240	0.40 66	0.32 77	0.28 67	0.34 97	0.34 111	0.20 43	0.45 126	0.26 129	0.12 39	0.11 159	0.16 173	0.12 129	0.14 143	0.11 81

RAFT-Stereo-weight	0.32 145	0.18 114	0.33 104	0.39 209	0.22 133	0.26 59	0.29 162	0.67 235	0.80 342	0.53 203	0.51 169	0.58 259	0.20 43	0.47 148	0.27 147	0.13 72	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.11 81

MSKI-zero shot	0.32 145	0.17 87	0.34 122	0.39 209	0.21 111	0.32 151	0.22 63	0.61 188	0.43 161	0.52 200	0.64 216	0.61 285	0.20 43	0.74 387	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.10 63	0.12 58	0.12 129

GEAStereo	0.23 52	0.16 56	0.30 63	0.33 59	0.25 236	0.36 189	0.30 178	0.42 78	0.28 44	0.26 48	0.28 62	0.24 54	0.21 52	0.32 25	0.22 36	0.18 317	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.14 143	0.12 129

GSStereo	0.23 52	0.16 56	0.30 63	0.33 59	0.25 236	0.36 189	0.30 178	0.42 78	0.27 38	0.30 82	0.28 62	0.23 47	0.21 52	0.32 25	0.22 36	0.16 237	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 143	0.12 129

GS-Stereo							0.30 178	0.42 78	0.27 38	0.30 82	0.28 62	0.23 47	0.21 52	0.32 25	0.22 36	0.16 237	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 143	0.12 129

DLNR-FE	20.05 621	36.38 629	38.08 625	170.06 639	60.08 633	0.23 28	0.20 32	14.13 622	0.36 110	0.44 168	0.66 226	0.43 187	0.21 52	0.63 299	0.28 169	5.38 619	0.10 62	0.15 144	0.11 98	73.09 638	0.11 81

Replicate-Monster	0.26 83	0.15 37	1.07 523	0.30 11	0.17 23	0.38 209	0.19 20	0.43 91	0.39 143	0.23 29	0.21 17	0.23 47	0.21 52	0.45 126	0.19 5	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 220

asda	0.21 24	0.19 154	0.29 51	0.31 25	0.17 23	0.25 54	0.23 80	0.36 39	0.28 44	0.27 63	0.24 35	0.18 14	0.21 52	0.40 85	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.10 37

asd	0.21 24	0.18 114	0.29 51	0.32 45	0.18 39	0.27 73	0.22 63	0.35 35	0.22 16	0.31 85	0.22 26	0.19 20	0.21 52	0.44 122	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

IGEV-RUCA	0.25 72	0.16 56	0.34 122	0.39 209	0.27 315	0.33 158	0.20 32	0.38 52	0.36 110	0.26 48	0.31 85	0.25 60	0.21 52	0.48 159	0.24 78	0.20 372	0.11 159	0.13 68	0.10 63	0.17 278	0.15 249

RSM++	0.25 72	0.18 114	0.34 122	0.36 133	0.20 86	0.28 91	0.30 178	0.51 124	0.32 77	0.25 42	0.22 26	0.37 136	0.21 52	0.50 170	0.24 78	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.12 129	0.14 143	0.10 37

RSM	0.25 72	0.18 114	0.33 104	0.36 133	0.20 86	0.27 73	0.34 255	0.51 124	0.27 38	0.26 48	0.23 28	0.39 151	0.21 52	0.56 217	0.22 36	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.14 143	0.10 37

CAS++	0.32 145	0.24 331	0.36 144	0.37 150	0.26 282	0.28 91	0.23 80	0.87 351	0.50 199	0.47 183	0.45 139	0.26 61	0.21 52	0.49 163	0.24 78	0.23 432	0.19 443	0.22 396	0.17 314	0.21 378	0.16 295
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DLNR_Zeroshot_test	20.09 622	36.28 628	38.04 624	169.85 638	61.80 634	0.23 28	0.20 32	13.88 621	0.37 126	0.44 168	0.66 226	0.43 187	0.21 52	0.62 288	0.28 169	5.46 620	0.10 62	0.15 144	0.11 98	72.60 637	0.11 81

2.25w	0.22 38	0.18 114	0.31 76	0.31 25	0.18 39	0.31 133	0.18 12	0.32 19	0.31 64	0.31 85	0.37 114	0.20 26	0.22 64	0.45 126	0.24 78	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

2.75w_new	0.21 24	0.18 114	0.28 44	0.29 7	0.17 23	0.23 28	0.34 255	0.36 39	0.28 44	0.34 106	0.26 46	0.17 4	0.22 64	0.36 55	0.23 64	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

3.75w	0.22 38	0.17 87	0.30 63	0.31 25	0.19 59	0.43 246	0.24 94	0.35 35	0.24 27	0.31 85	0.27 52	0.17 4	0.22 64	0.37 64	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

HART	0.29 115	0.16 56	0.32 89	0.40 251	0.21 111	0.32 151	0.26 115	0.62 194	0.31 64	0.33 103	0.65 219	0.41 169	0.22 64	0.55 207	0.25 99	0.12 39	0.10 62	0.15 144	0.11 98	0.15 197	0.11 81

GREAT-IGEV	0.22 38	0.15 37	0.31 76	0.29 7	0.22 133	0.21 17	0.26 115	0.33 30	0.31 64	0.20 9	0.30 74	0.22 37	0.22 64	0.47 148	0.22 36	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 98	0.10 37

StereoAnything_RVC	0.21 24	0.68 550	0.39 192	0.28 5	0.15 2	0.23 28	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 64	0.30 15	0.18 1	0.16 237	0.09 25	0.12 32	0.08 1	0.16 242	0.09 4

AIO_test	0.23 52	0.16 56	0.28 44	0.34 76	0.20 86	0.30 116	0.39 362	0.38 52	0.25 34	0.25 42	0.28 62	0.32 95	0.22 64	0.38 72	0.25 99	0.12 39	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 58	0.09 4

fffft	0.25 72	0.17 87	0.37 161	0.36 133	0.22 133	0.28 91	0.36 302	0.42 78	0.24 27	0.36 117	0.23 28	0.27 68	0.22 64	0.52 185	0.27 147	0.12 39	0.09 25	0.16 173	0.12 129	0.12 58	0.12 129
1: 1. 1
U	0.45 308	0.16 56	0.32 89	0.40 251	0.71 566	3.55 600	0.20 32	0.41 73	0.38 133	0.26 48	0.23 28	0.24 54	0.22 64	0.26 2	0.22 36	0.15 182	0.09 25	0.88 578	0.13 163	0.13 98	0.11 81

IGEV-Stereo+	0.23 52	0.14 15	0.26 23	0.32 45	0.19 59	0.12 1	0.17 3	0.29 10	0.29 54	0.21 16	0.15 3	0.22 37	0.22 64	0.40 85	0.22 36	0.14 114	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.15 197	0.86 580

IGEV++	0.24 62	0.17 87	0.31 76	0.38 180	0.22 133	0.24 40	0.22 63	0.50 122	0.23 22	0.28 67	0.35 103	0.30 84	0.22 64	0.31 19	0.28 169	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.13 98	0.13 173

CES	0.28 104	0.14 15	0.23 2	0.30 11	0.70 565	0.37 196	0.27 131	0.48 111	0.46 181	0.34 106	0.48 152	0.27 68	0.22 64	0.39 78	0.23 64	0.13 72	0.11 159	0.12 32	0.08 1	0.13 98	0.17 316

4.25_new	0.22 38	0.21 232	0.32 89	0.32 45	0.18 39	0.31 133	0.27 131	0.32 19	0.24 27	0.29 75	0.27 52	0.20 26	0.23 76	0.34 44	0.23 64	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.5w_new	0.22 38	0.21 232	0.32 89	0.32 45	0.18 39	0.31 133	0.27 131	0.32 19	0.24 27	0.29 75	0.27 52	0.20 26	0.23 76	0.34 44	0.23 64	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 38	0.21 232	0.32 89	0.32 45	0.18 39	0.31 133	0.27 131	0.32 19	0.24 27	0.29 75	0.27 52	0.20 26	0.23 76	0.34 44	0.23 64	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

SCV	0.26 83	0.19 154	0.33 104	0.35 113	0.21 111	0.27 73	0.34 255	0.56 152	0.28 44	0.24 36	0.28 62	0.37 136	0.23 76	0.49 163	0.22 36	0.18 317	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.15 197	0.11 81

999	0.27 96	0.16 56	0.35 137	0.36 133	0.24 205	0.31 133	0.27 131	0.49 114	0.38 133	0.26 48	0.30 74	0.39 151	0.23 76	0.63 299	0.25 99	0.13 72	0.10 62	0.14 102	0.12 129	0.12 58	0.14 220

ours_stereo	0.26 83	0.21 232	0.33 104	0.38 180	0.23 175	0.30 116	0.33 240	0.42 78	0.38 133	0.26 48	0.34 97	0.35 123	0.23 76	0.47 148	0.27 147	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.12 129	0.14 143	0.10 37

GCAP-BAT	0.30 132	0.21 232	0.42 235	0.33 59	0.27 315	0.26 59	0.27 131	0.45 102	0.30 59	0.60 223	0.64 216	0.45 196	0.23 76	0.56 217	0.26 129	0.15 182	0.12 217	0.15 144	0.10 63	0.12 58	0.11 81

4D-IteraStereo	0.33 160	0.18 114	0.40 204	0.40 251	0.24 205	0.32 151	0.27 131	0.58 167	0.72 288	0.65 261	0.54 185	0.42 179	0.23 76	0.45 126	0.28 169	0.14 114	0.09 25	0.19 309	0.16 261	0.16 242	0.11 81

GLC_STEREO	0.29 115	0.19 154	0.27 32	0.44 367	0.19 59	0.31 133	0.26 115	0.47 107	0.43 161	0.37 124	0.47 150	0.41 169	0.23 76	0.50 170	0.34 239	0.14 114	0.18 425	0.19 309	0.16 261	0.16 242	0.13 173

iRaftStereo_RVC	0.32 145	0.19 154	0.37 161	0.39 209	0.22 133	0.31 133	0.29 162	0.68 245	0.51 203	0.49 188	0.66 226	0.37 136	0.23 76	0.45 126	0.33 224	0.14 114	0.10 62	0.18 268	0.17 314	0.15 197	0.12 129

BridgeDepth_RVC	0.20 14	0.14 15	0.24 8	0.26 1	0.15 2	0.35 179	0.17 3	0.40 66	0.22 16	0.21 16	0.21 17	0.20 26	0.24 86	0.33 38	0.25 99	0.13 72	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.12 58	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.26 83	0.16 56	0.30 63	0.38 180	0.21 111	0.34 169	0.27 131	0.57 159	0.47 186	0.28 67	0.35 103	0.29 76	0.24 86	0.42 102	0.27 147	0.12 39	0.10 62	0.16 173	0.15 227	0.12 58	0.10 37

Zero-FE251	0.23 52	0.16 56	0.30 63	0.33 59	0.20 86	0.44 254	0.19 20	0.37 43	0.25 34	0.27 63	0.29 72	0.38 144	0.24 86	0.32 25	0.22 36	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.10 37

Wavelet-MonSter	0.20 14	0.13 2	0.27 32	0.33 59	0.18 39	0.17 5	0.21 52	0.32 19	0.23 22	0.25 42	0.34 97	0.22 37	0.24 86	0.27 5	0.21 22	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

4w-stereo	0.21 24	0.19 154	0.31 76	0.31 25	0.17 23	0.29 103	0.19 20	0.31 15	0.21 14	0.31 85	0.24 35	0.20 26	0.24 86	0.41 94	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

1w_stereo	0.24 62	0.15 37	0.29 51	0.34 76	0.18 39	0.31 133	0.41 388	0.40 66	0.43 161	0.31 85	0.38 117	0.17 4	0.24 86	0.45 126	0.23 64	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

SMoEStereo_RVC	0.26 83	0.19 154	0.35 137	0.35 113	0.22 133	0.36 189	0.32 230	0.39 57	0.34 88	0.37 124	0.30 74	0.33 107	0.24 86	0.53 194	0.24 78	0.12 39	0.10 62	0.16 173	0.12 129	0.12 58	0.11 81

tg	0.33 160	0.18 114	0.37 161	0.39 209	0.22 133	0.38 209	0.26 115	0.70 268	0.56 224	0.47 183	0.65 219	0.42 179	0.24 86	0.55 207	0.33 224	0.14 114	0.10 62	0.18 268	0.17 314	0.14 143	0.11 81

testlalala2	0.36 203	0.18 114	0.45 269	0.89 569	0.53 540	0.44 254	0.26 115	0.61 188	0.49 195	0.68 283	0.56 194	0.44 194	0.24 86	0.34 44	0.31 201	0.15 182	0.12 217	0.14 102	0.10 63	0.13 98	0.13 173

MGS-Stereo	0.28 104	0.19 154	0.40 204	0.36 133	0.23 175	0.37 196	0.30 178	0.39 57	0.44 168	0.31 85	0.51 169	0.40 163	0.24 86	0.43 111	0.26 129	0.15 182	0.12 217	0.15 144	0.13 163	0.14 143	0.13 173

CASnet	0.30 132	0.20 195	0.33 104	0.41 285	0.16 12	0.26 59	0.24 94	0.52 134	0.53 209	0.52 200	0.54 185	0.39 151	0.24 86	0.40 85	0.26 129	0.14 114	0.10 62	0.22 396	0.18 341	0.18 303	0.11 81
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
NLMM1	0.33 160	0.21 232	0.36 144	0.41 285	0.25 236	0.55 313	0.33 240	0.55 149	0.63 244	0.42 161	0.44 135	0.30 84	0.25 97	0.63 299	0.38 297	0.16 237	0.18 425	0.17 218	0.14 195	0.15 197	0.13 173

FE-Mocha	0.32 145	0.19 154	0.50 343	0.38 180	0.27 315	0.30 116	0.20 32	0.71 276	0.36 110	0.65 261	0.56 194	0.54 238	0.25 97	0.38 72	0.22 36	0.15 182	0.10 62	0.17 218	0.16 261	0.13 98	0.12 129

IGEV-FE	0.34 168	0.18 114	0.67 435	0.39 209	0.28 340	0.30 116	0.25 102	0.74 294	0.31 64	0.62 233	0.57 198	0.54 238	0.25 97	0.53 194	0.27 147	0.14 114	0.10 62	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.12 129

3.25w_new	0.23 52	0.17 87	0.32 89	0.31 25	0.17 23	0.43 246	0.20 32	0.37 43	0.30 59	0.37 124	0.28 62	0.22 37	0.25 97	0.42 102	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.25w	0.23 52	0.17 87	0.32 89	0.31 25	0.17 23	0.43 246	0.20 32	0.37 43	0.30 59	0.37 124	0.28 62	0.22 37	0.25 97	0.42 102	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

S2M2_L	0.26 83	0.22 273	0.33 104	0.31 25	0.25 236	0.24 40	0.13 1	0.35 35	0.41 149	0.25 42	0.36 109	0.30 84	0.25 97	0.30 15	0.26 129	0.22 415	0.19 443	0.17 218	0.19 371	0.21 378	0.18 334
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tt45	0.27 96	0.17 87	0.34 122	0.35 113	0.23 175	0.38 209	0.28 152	0.46 104	0.28 44	0.40 152	0.27 52	0.38 144	0.25 97	0.57 230	0.26 129	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.12 58	0.14 220

WCG-NET	0.28 104	0.15 37	0.33 104	0.33 59	0.19 59	0.33 158	0.27 131	0.39 57	0.80 342	0.46 177	0.49 156	0.39 151	0.25 97	0.40 85	0.25 99	0.12 39	0.09 25	0.13 68	0.11 98	0.12 58	0.10 37

model_zeroshot	0.33 160	0.18 114	0.48 318	0.39 209	0.28 340	0.45 263	0.25 102	0.63 202	0.45 177	0.61 231	0.50 160	0.51 225	0.25 97	0.45 126	0.26 129	0.16 237	0.13 288	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.13 173

Occ-G	0.26 83	0.14 15	0.28 44	0.34 76	0.20 86	0.27 73	0.34 255	0.41 73	0.31 64	0.29 75	0.43 134	0.49 218	0.25 97	0.47 148	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.14 102	0.11 98	0.12 58	0.12 129

Pointernet	0.27 96	0.14 15	0.33 104	0.35 113	0.23 175	0.35 179	0.21 52	0.72 281	0.38 133	0.39 144	0.36 109	0.34 111	0.25 97	0.36 55	0.25 99	0.15 182	0.10 62	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.10 37

IGEV_Zeroshot_test	0.34 168	0.18 114	0.67 435	0.39 209	0.28 340	0.30 116	0.25 102	0.74 294	0.31 64	0.62 233	0.57 198	0.54 238	0.25 97	0.53 194	0.27 147	0.14 114	0.10 62	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.12 129

UniTT-Stereo	0.27 96	0.17 87	0.37 161	0.40 251	0.27 315	0.30 116	0.28 152	0.39 57	0.31 64	0.29 75	0.46 144	0.27 68	0.25 97	0.47 148	0.34 239	0.17 283	0.13 288	0.13 68	0.12 129	0.14 143	0.12 129

testlalala	0.28 104	0.19 154	0.43 246	0.34 76	0.23 175	0.45 263	0.30 178	0.43 91	0.29 54	0.68 283	0.49 156	0.35 123	0.25 97	0.32 25	0.25 99	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.09 10	0.11 21	0.11 81

LL-Strereo2	0.35 185	0.24 331	0.48 318	0.41 285	0.26 282	0.35 179	0.24 94	0.67 235	0.44 168	0.54 207	0.51 169	0.66 317	0.25 97	0.66 329	0.30 194	0.14 114	0.12 217	0.23 417	0.20 396	0.18 303	0.13 173

test_4	0.36 203	0.18 114	0.31 76	0.44 367	0.25 236	0.20 11	0.34 255	0.56 152	0.41 149	0.59 219	1.45 523	0.43 187	0.25 97	0.63 299	0.28 169	0.12 39	0.10 62	0.17 218	0.19 371	0.15 197	0.11 81

test_3	0.36 203	0.19 154	0.44 257	0.44 367	0.23 175	0.48 276	0.36 302	0.66 225	0.82 355	0.64 252	0.45 139	0.68 325	0.25 97	0.41 94	0.31 201	0.12 39	0.10 62	0.18 268	0.16 261	0.15 197	0.11 81

XX-TBD	0.32 145	0.53 530	0.26 23	0.51 473	0.20 86	0.37 196	0.24 94	0.40 66	0.73 295	0.54 207	0.69 234	0.31 92	0.25 97	0.32 25	0.27 147	0.16 237	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.13 98	0.11 81

FlowAnything_test	0.29 115	0.19 154	0.39 192	0.47 421	0.26 282	0.46 268	0.25 102	0.43 91	0.31 64	0.29 75	0.26 46	0.35 123	0.26 115	0.40 85	0.37 288	0.21 389	0.15 353	0.22 396	0.26 491	0.16 242	0.16 295

3.5w_stereo	0.22 38	0.18 114	0.29 51	0.30 11	0.18 39	0.27 73	0.23 80	0.37 43	0.28 44	0.31 85	0.26 46	0.22 37	0.26 115	0.50 170	0.24 78	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

3w_stereo	0.24 62	0.20 195	0.37 161	0.33 59	0.16 12	0.32 151	0.42 398	0.41 73	0.38 133	0.31 85	0.27 52	0.16 2	0.26 115	0.34 44	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 58	0.11 81

MM-Stereo_test2	0.30 132	0.18 114	0.39 192	0.40 251	0.24 205	0.42 243	0.42 398	0.63 202	0.41 149	0.37 124	0.35 103	0.32 95	0.26 115	0.53 194	0.25 99	0.12 39	0.10 62	0.15 144	0.12 129	0.15 197	0.10 37

trnet	0.27 96	0.14 15	0.23 2	0.28 5	0.15 2	0.37 196	0.23 80	0.52 134	0.72 288	0.42 161	0.51 169	0.34 111	0.26 115	0.39 78	0.25 99	0.15 182	0.11 159	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.10 37

TRStereo	0.37 220	0.27 391	0.59 394	0.47 421	0.41 491	0.29 103	0.30 178	0.84 337	0.59 229	0.52 200	0.41 128	0.52 230	0.26 115	0.73 380	0.27 147	0.17 283	0.12 217	0.19 309	0.19 371	0.13 98	0.11 81

CroCo-Stereo	0.26 83	0.22 273	0.36 144	0.48 428	0.22 133	0.20 11	0.29 162	0.51 124	0.44 168	0.28 67	0.23 28	0.42 179	0.26 115	0.29 9	0.26 129	0.15 182	0.13 288	0.13 68	0.11 98	0.16 242	0.12 129
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
CREStereo++_RVC	0.32 145	0.15 37	0.23 2	0.31 25	0.24 205	0.27 73	0.22 63	0.46 104	0.88 391	0.46 177	0.80 289	0.30 84	0.26 115	0.36 55	0.33 224	0.13 72	0.09 25	0.13 68	0.51 572	0.13 98	0.09 4
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
TANstereo	0.30 132	0.15 37	0.31 76	0.30 11	0.17 23	0.55 313	0.23 80	0.44 98	0.55 218	0.59 219	0.68 233	0.37 136	0.26 115	0.35 52	0.27 147	0.15 182	0.16 385	0.12 32	0.10 63	0.13 98	0.14 220

XX-Stereo	0.37 220	0.17 87	0.45 269	0.55 510	0.36 457	0.38 209	0.20 32	0.60 182	0.30 59	0.46 177	1.30 495	0.73 357	0.26 115	0.56 217	0.26 129	0.16 237	0.11 159	0.17 218	0.16 261	0.14 143	0.10 37

CREStereo	0.28 104	0.15 37	0.24 8	0.27 2	0.17 23	0.37 196	0.25 102	0.51 124	0.72 288	0.42 161	0.51 169	0.32 95	0.26 115	0.38 72	0.25 99	0.16 237	0.11 159	0.12 32	0.08 1	0.12 58	0.11 81
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
SGD-Stereo	0.22 38	0.15 37	0.27 32	0.31 25	0.15 2	0.29 103	0.20 32	0.37 43	0.29 54	0.24 36	0.29 72	0.21 36	0.27 126	0.36 55	0.25 99	0.16 237	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.13 98	0.10 37

fffy	0.28 104	0.21 232	0.34 122	0.37 150	0.23 175	0.33 158	0.29 162	0.51 124	0.41 149	0.32 98	0.37 114	0.39 151	0.27 126	0.50 170	0.27 147	0.12 39	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.11 81

WCG-NET（raft）	0.31 139	0.15 37	0.36 144	0.32 45	0.19 59	0.35 179	0.27 131	0.51 124	0.78 331	0.45 171	0.55 191	0.48 212	0.27 126	0.54 201	0.26 129	0.13 72	0.10 62	0.12 32	0.11 98	0.12 58	0.11 81

test_for_model	0.82 500	3.60 613	0.39 192	2.35 601	2.07 602	0.39 217	0.28 152	0.42 78	0.45 177	0.71 305	0.31 85	0.30 84	0.27 126	0.34 44	0.25 99	0.34 526	0.11 159	0.13 68	0.09 10	3.49 614	0.18 334

MyStereo06	0.38 235	0.21 232	0.61 401	0.41 285	0.28 340	0.41 236	0.50 447	0.95 384	0.35 102	0.62 233	0.54 185	0.76 371	0.27 126	0.50 170	0.29 188	0.14 114	0.13 288	0.18 268	0.17 314	0.17 278	0.15 249

AE-Stereo	0.34 168	0.21 232	0.42 235	0.48 428	0.31 408	0.48 276	0.35 280	0.61 188	0.62 233	0.32 98	0.55 191	0.52 230	0.27 126	0.47 148	0.29 188	0.13 72	0.13 288	0.18 268	0.16 261	0.15 197	0.12 129

IGEVStereo-DCA	0.29 115	0.22 273	0.38 173	0.35 113	0.27 315	0.37 196	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.30 74	0.35 123	0.27 126	0.51 178	0.22 36	0.15 182	0.12 217	0.16 173	0.12 129	0.13 98	0.15 249

rrr	0.29 115	0.22 273	0.41 214	0.35 113	0.27 315	0.37 196	0.32 230	0.52 134	0.42 159	0.38 136	0.30 74	0.35 123	0.27 126	0.51 178	0.22 36	0.15 182	0.12 217	0.16 173	0.13 163	0.13 98	0.14 220

EKT-Stereo	0.35 185	0.23 294	0.39 192	0.43 348	0.29 368	0.38 209	0.31 207	0.69 253	0.64 252	0.45 171	0.63 213	0.49 218	0.27 126	0.56 217	0.33 224	0.18 317	0.14 323	0.18 268	0.15 227	0.16 242	0.16 295

GCAP-Stereo	0.28 104	0.19 154	0.40 204	0.38 180	0.19 59	0.38 209	0.23 80	0.57 159	0.41 149	0.45 171	0.49 156	0.39 151	0.27 126	0.33 38	0.23 64	0.14 114	0.12 217	0.14 102	0.11 98	0.12 58	0.11 81

test-3	0.34 168	0.16 56	0.43 246	0.39 209	0.21 111	0.43 246	0.22 63	0.63 202	0.78 331	0.71 305	0.45 139	0.64 299	0.27 126	0.43 111	0.31 201	0.12 39	0.09 25	0.17 218	0.13 163	0.12 58	0.10 37

test_1	0.34 168	0.16 56	0.43 246	0.39 209	0.21 111	0.43 246	0.23 80	0.63 202	0.78 331	0.68 283	0.45 139	0.64 299	0.27 126	0.43 111	0.31 201	0.12 39	0.09 25	0.17 218	0.13 163	0.12 58	0.10 37

AnonymousM	0.41 274	0.81 561	0.29 51	0.34 76	0.22 133	0.28 91	0.38 340	0.53 145	0.41 149	0.70 298	0.49 156	0.47 207	0.27 126	0.41 94	0.31 201	0.15 182	0.12 217	1.51 587	0.26 491	0.12 58	0.10 37

cross-raft	0.34 168	0.20 195	0.37 161	0.44 367	0.23 175	0.32 151	0.35 280	0.74 294	0.40 145	0.60 223	0.77 265	0.57 251	0.27 126	0.43 111	0.28 169	0.12 39	0.10 62	0.15 144	0.13 163	0.15 197	0.11 81

WQFJA1++	0.23 52	0.15 37	0.27 32	0.30 11	0.21 111	0.31 133	0.18 12	0.36 39	0.17 6	0.25 42	0.30 74	0.29 76	0.28 140	0.40 85	0.22 36	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.42 531	0.11 81

NLSM1	0.32 145	0.18 114	0.34 122	0.39 209	0.25 236	0.66 397	0.27 131	0.57 159	0.50 199	0.37 124	0.53 182	0.29 76	0.28 140	0.54 201	0.32 211	0.16 237	0.17 405	0.18 268	0.15 227	0.14 143	0.12 129

HUF	0.24 62	0.16 56	0.33 104	0.32 45	0.18 39	0.25 54	0.40 373	0.42 78	0.34 88	0.25 42	0.23 28	0.32 95	0.28 140	0.34 44	0.24 78	0.13 72	0.10 62	0.13 68	0.09 10	0.12 58	0.10 37

castereo++	0.26 83	0.16 56	0.26 23	0.33 59	0.19 59	0.75 431	0.20 32	0.37 43	0.47 186	0.23 29	0.23 28	0.35 123	0.28 140	0.39 78	0.19 5	0.14 114	0.09 25	0.14 102	0.09 10	0.11 21	0.10 37

rvit_stereo_0080	0.31 139	0.25 356	0.40 204	0.39 209	0.28 340	0.27 73	0.46 421	0.49 114	0.44 168	0.35 113	0.42 131	0.40 163	0.28 140	0.41 94	0.33 224	0.22 415	0.17 405	0.17 218	0.16 261	0.22 400	0.15 249

whm_eth	0.31 139	0.25 356	0.40 204	0.39 209	0.28 340	0.27 73	0.46 421	0.49 114	0.44 168	0.35 113	0.42 131	0.40 163	0.28 140	0.41 94	0.33 224	0.22 415	0.17 405	0.17 218	0.16 261	0.22 400	0.15 249

MaDis-Stereo	0.26 83	0.18 114	0.36 144	0.36 133	0.26 282	0.27 73	0.27 131	0.43 91	0.35 102	0.27 63	0.26 46	0.41 169	0.28 140	0.40 85	0.28 169	0.16 237	0.14 323	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.12 129

Any-RAFT	0.35 185	0.16 56	0.30 63	0.34 76	0.21 111	0.52 292	0.22 63	0.88 356	0.73 295	0.53 203	0.73 244	0.64 299	0.28 140	0.46 141	0.24 78	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.13 98	0.12 129

RAFT-Test	0.34 168	0.18 114	0.37 161	0.38 180	0.23 175	0.50 284	0.23 80	0.69 253	0.40 145	0.60 223	0.85 321	0.61 285	0.28 140	0.46 141	0.27 147	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.12 129

anonymousdsp	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.37 150	0.25 236	0.30 116	0.35 280	0.63 202	0.35 102	0.39 144	0.33 88	0.33 107	0.28 140	0.59 265	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

LoS	0.29 115	0.15 37	0.30 63	0.29 7	0.18 39	0.33 158	0.29 162	0.51 124	0.72 288	0.34 106	0.52 178	0.41 169	0.28 140	0.47 148	0.28 169	0.15 182	0.11 159	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.11 81
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.35 113	0.24 205	0.32 151	0.43 405	0.57 159	0.37 126	0.33 103	0.30 74	0.32 95	0.28 140	0.57 230	0.26 129	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.13 98	0.13 173

IGEV-Stereo	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.37 150	0.25 236	0.30 116	0.35 280	0.63 202	0.35 102	0.39 144	0.33 88	0.33 107	0.28 140	0.59 265	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.29 115	0.21 232	0.41 214	0.35 113	0.26 282	0.35 179	0.32 230	0.56 152	0.36 110	0.43 165	0.32 87	0.34 111	0.28 140	0.54 201	0.23 64	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.12 129	0.14 143	0.13 173

EAI-Stereo	0.34 168	0.19 154	0.44 257	0.39 209	0.21 111	0.31 133	0.30 178	1.15 470	0.30 59	0.49 188	0.75 255	0.36 134	0.28 140	0.62 288	0.27 147	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.13 163	0.13 98	0.12 129

CFNet-RSSM	0.34 168	0.17 87	0.45 269	0.39 209	0.22 133	0.35 179	0.23 80	0.73 292	0.84 365	0.65 261	0.54 185	0.57 251	0.28 140	0.46 141	0.26 129	0.13 72	0.10 62	0.14 102	0.12 129	0.13 98	0.11 81

BridgeDepth	0.21 24	0.14 15	0.26 23	0.34 76	0.14 1	0.40 221	0.27 131	0.28 8	0.22 16	0.18 4	0.19 12	0.28 74	0.29 156	0.32 25	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.10 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DDF-Stereo	0.26 83	0.15 37	0.30 63	0.36 133	0.29 368	0.19 8	0.20 32	0.32 19	0.31 64	0.26 48	0.26 46	0.29 76	0.29 156	0.38 72	0.24 78	0.17 283	0.10 62	0.14 102	0.10 63	0.70 568	0.12 129

zero-FE	0.25 72	0.15 37	0.30 63	0.35 113	0.29 368	0.19 8	0.20 32	0.35 35	0.31 64	0.26 48	0.27 52	0.29 76	0.29 156	0.33 38	0.24 78	0.17 283	0.10 62	0.14 102	0.10 63	0.64 565	0.12 129

DilatedVolume-Stereo	0.30 132	0.15 37	0.34 122	0.33 59	0.20 86	0.53 300	0.25 102	0.56 152	0.43 161	0.56 212	0.50 160	0.35 123	0.29 156	0.49 163	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.12 32	0.11 98	0.11 21	0.10 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 52	0.16 56	0.32 89	0.39 209	0.21 111	0.18 6	0.21 52	0.34 32	0.26 36	0.28 67	0.51 169	0.28 74	0.29 156	0.26 2	0.24 78	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.14 143	0.12 129

MM-Stereo_test3	0.34 168	0.19 154	0.31 76	0.41 285	0.25 236	0.35 179	0.44 414	0.72 281	0.92 419	0.46 177	0.52 178	0.41 169	0.29 156	0.44 122	0.28 169	0.16 237	0.15 353	0.17 218	0.13 163	0.14 143	0.13 173

AIO-test1	0.38 235	0.18 114	0.38 173	0.50 457	0.24 205	0.46 268	0.30 178	0.70 268	1.19 513	0.40 152	0.71 239	0.45 196	0.29 156	0.53 194	0.27 147	0.15 182	0.13 288	0.19 309	0.21 418	0.13 98	0.17 316

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 168	0.27 391	0.45 269	0.36 133	0.25 236	0.48 276	0.30 178	0.58 167	0.90 407	0.42 161	0.36 109	0.30 84	0.29 156	0.49 163	0.30 194	0.16 237	0.14 323	0.18 268	0.15 227	0.18 303	0.15 249

ff7	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.36 133	0.26 282	0.31 133	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.33 88	0.32 95	0.29 156	0.58 250	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

ffff	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.36 133	0.26 282	0.31 133	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.33 88	0.32 95	0.29 156	0.58 250	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

11t	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.36 133	0.26 282	0.31 133	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.33 88	0.32 95	0.29 156	0.58 250	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

MIM_Stereo	0.38 235	0.17 87	0.53 370	0.37 150	0.24 205	0.27 73	0.24 94	0.70 268	0.54 213	0.72 317	1.00 393	0.63 293	0.29 156	0.64 314	0.38 297	0.13 72	0.14 323	0.17 218	0.16 261	0.14 143	0.11 81

ccc-4	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.36 133	0.26 282	0.31 133	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.33 88	0.32 95	0.29 156	0.58 250	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

Pruner-Stereo	0.38 235	0.20 195	0.45 269	0.40 251	0.25 236	0.22 20	0.24 94	0.67 235	0.55 218	0.89 428	0.76 261	0.68 325	0.29 156	0.62 288	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.17 314	0.17 278	0.18 334

raft+_RVC	0.38 235	0.19 154	0.35 137	0.37 150	0.25 236	0.45 263	0.37 318	0.78 317	0.89 404	0.51 194	0.78 276	0.50 221	0.29 156	0.53 194	0.40 312	0.15 182	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.14 143	0.12 129

RALCasStereoNet	0.36 203	0.21 232	0.37 161	0.42 327	0.26 282	0.35 179	0.38 340	0.63 202	0.64 252	0.50 191	0.72 240	0.51 225	0.29 156	0.59 265	0.36 272	0.16 237	0.14 323	0.15 144	0.13 163	0.17 278	0.16 295

RALAANet	0.38 235	0.23 294	0.48 318	0.42 327	0.29 368	0.35 179	0.25 102	0.86 344	0.64 252	0.67 277	0.65 219	0.60 280	0.29 156	0.60 271	0.34 239	0.15 182	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.21 378	0.13 173

Gwc-CoAtRS	0.34 168	0.17 87	0.44 257	0.39 209	0.23 175	0.34 169	0.22 63	0.70 268	0.75 305	0.60 223	0.59 204	0.58 259	0.29 156	0.45 126	0.26 129	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.12 129	0.12 58	0.12 129

gasm-f	0.24 62	0.16 56	0.27 32	0.33 59	0.25 236	0.25 54	0.36 302	0.42 78	0.28 44	0.26 48	0.35 103	0.24 54	0.30 174	0.36 55	0.23 64	0.18 317	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.15 197	0.12 129

Reg-Stereo(zero)	0.30 132	0.16 56	0.28 44	0.34 76	0.18 39	0.32 151	0.20 32	0.63 202	0.68 268	0.50 191	0.52 178	0.51 225	0.30 174	0.45 126	0.25 99	0.13 72	0.10 62	0.12 32	0.10 63	0.12 58	0.11 81

AIO-test2	0.39 251	0.21 232	0.41 214	0.47 421	0.25 236	0.45 263	0.35 280	0.77 311	1.27 532	0.36 117	0.87 332	0.37 136	0.30 174	0.47 148	0.27 147	0.15 182	0.13 288	0.21 381	0.23 452	0.15 197	0.13 173

testlalala_base	0.46 318	0.25 356	0.41 214	0.46 412	0.33 435	0.58 338	0.25 102	0.57 159	0.34 88	0.51 194	0.56 194	0.46 204	0.30 174	0.43 111	0.31 201	1.47 598	0.11 159	0.14 102	0.09 10	1.59 587	0.13 173

NF-Stereo	0.38 235	0.20 195	0.45 269	0.41 285	0.25 236	0.26 59	0.31 207	0.69 253	0.70 276	0.65 261	0.77 265	0.57 251	0.30 174	0.67 340	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.16 242	0.27 464

OCTAStereo	0.38 235	0.20 195	0.46 286	0.41 285	0.25 236	0.26 59	0.31 207	0.69 253	0.70 276	0.65 261	0.77 265	0.58 259	0.30 174	0.67 340	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.16 242	0.27 464

RE-Stereo	0.38 235	0.20 195	0.46 286	0.41 285	0.25 236	0.26 59	0.31 207	0.69 253	0.70 276	0.65 261	0.77 265	0.58 259	0.30 174	0.67 340	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.16 242	0.27 464

TVStereo	0.38 235	0.20 195	0.46 286	0.41 285	0.25 236	0.26 59	0.31 207	0.69 253	0.70 276	0.65 261	0.77 265	0.58 259	0.30 174	0.67 340	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.16 242	0.27 464

WQFJX1	0.33 160	0.19 154	0.34 122	0.41 285	0.28 340	0.53 300	0.33 240	0.51 124	0.50 199	0.39 144	0.36 109	0.34 111	0.31 182	0.69 356	0.39 304	0.15 182	0.18 425	0.16 173	0.14 195	0.16 242	0.14 220

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 72	0.31 431	0.24 8	0.51 473	0.19 59	0.29 103	0.22 63	0.40 66	0.37 126	0.26 48	0.24 35	0.24 54	0.31 182	0.44 122	0.22 36	0.14 114	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.14 143	0.10 37

MyStereo07	0.32 145	0.22 273	0.34 122	0.42 327	0.28 340	0.40 221	0.50 447	0.72 281	0.37 126	0.37 124	0.34 97	0.32 95	0.31 182	0.59 265	0.27 147	0.14 114	0.13 288	0.18 268	0.17 314	0.17 278	0.16 295

plain	0.31 139	0.20 195	0.50 343	0.39 209	0.29 368	0.27 73	0.30 178	0.44 98	0.35 102	0.31 85	0.66 226	0.30 84	0.31 182	0.65 321	0.31 201	0.17 283	0.13 288	0.20 339	0.15 227	0.17 278	0.12 129

MC-Stereo	0.28 104	0.17 87	0.32 89	0.38 180	0.20 86	0.26 59	0.26 115	0.49 114	0.37 126	0.37 124	0.61 209	0.41 169	0.31 182	0.55 207	0.25 99	0.13 72	0.09 25	0.14 102	0.12 129	0.12 58	0.11 81

CroCo-Stereo Lap2	0.28 104	0.24 331	0.39 192	0.50 457	0.29 368	0.20 11	0.31 207	0.49 114	0.38 133	0.24 36	0.27 52	0.46 204	0.31 182	0.39 78	0.30 194	0.14 114	0.15 353	0.16 173	0.13 163	0.16 242	0.15 249

DA	0.29 115	0.17 87	0.31 76	0.40 251	0.20 86	0.74 425	0.33 240	0.47 107	0.44 168	0.34 106	0.39 120	0.39 151	0.32 188	0.32 25	0.24 78	0.15 182	0.11 159	0.16 173	0.11 98	0.15 197	0.10 37

GGEV	0.29 115	0.17 87	0.31 76	0.40 251	0.20 86	0.74 425	0.33 240	0.47 107	0.44 168	0.34 106	0.39 120	0.39 151	0.32 188	0.32 25	0.24 78	0.15 182	0.11 159	0.16 173	0.11 98	0.15 197	0.10 37

rvit_stereo_0081_aga	0.31 139	0.28 405	0.44 257	0.42 327	0.29 368	0.34 169	0.31 207	0.44 98	0.40 145	0.39 144	0.44 135	0.40 163	0.32 188	0.42 102	0.29 188	0.23 432	0.17 405	0.19 309	0.16 261	0.20 354	0.15 249

rvit_stereo_ft	0.33 160	0.25 356	0.47 298	0.52 486	0.32 424	0.33 158	0.47 428	0.49 114	0.50 199	0.34 106	0.41 128	0.41 169	0.32 188	0.48 159	0.34 239	0.22 415	0.14 323	0.19 309	0.18 341	0.19 337	0.14 220

LoS_RVC	0.27 96	0.16 56	0.27 32	0.32 45	0.30 386	0.44 254	0.34 255	0.41 73	0.33 83	0.31 85	0.51 169	0.29 76	0.32 188	0.36 55	0.28 169	0.11 28	0.10 62	0.11 1	0.08 1	0.11 21	0.19 367

DisPM	0.39 251	0.19 154	0.44 257	0.41 285	0.27 315	0.24 40	0.31 207	0.65 216	0.57 226	0.87 414	0.87 332	0.60 280	0.32 188	0.76 397	0.32 211	0.18 317	0.12 217	0.19 309	0.17 314	0.15 197	0.20 390

CIPLG	0.41 274	0.21 232	0.63 414	0.45 391	0.33 435	0.52 292	0.33 240	0.65 216	0.60 231	0.82 376	0.96 372	0.46 204	0.32 188	0.55 207	0.44 345	0.16 237	0.12 217	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.14 220

IPLG	0.39 251	0.20 195	0.59 394	0.40 251	0.24 205	0.54 307	0.27 131	0.75 301	0.63 244	0.84 395	0.81 296	0.32 95	0.32 188	0.60 271	0.45 354	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.13 98	0.12 129

IPLGR_C	0.40 263	0.21 232	0.64 419	0.45 391	0.33 435	0.52 292	0.34 255	0.66 225	0.62 233	0.82 376	0.92 355	0.45 196	0.32 188	0.52 185	0.46 364	0.17 283	0.12 217	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.14 220

ACRE	0.40 263	0.21 232	0.65 425	0.45 391	0.33 435	0.51 288	0.33 240	0.66 225	0.63 244	0.80 354	0.92 355	0.45 196	0.32 188	0.52 185	0.45 354	0.16 237	0.12 217	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.14 220

HHNet	0.41 274	0.17 87	0.41 214	0.34 76	0.37 464	0.33 158	0.34 255	0.69 253	0.75 305	0.86 406	1.30 495	0.52 230	0.32 188	0.52 185	0.35 256	0.15 182	0.11 159	0.19 309	0.15 227	0.15 197	0.24 441

sCroCo_RVC	0.35 185	0.28 405	0.69 446	0.51 473	0.39 479	0.41 236	0.31 207	0.49 114	0.45 177	0.31 85	0.48 152	0.38 144	0.32 188	0.46 141	0.32 211	0.21 389	0.22 472	0.19 309	0.19 371	0.21 378	0.20 390

WQFJA1	0.32 145	0.19 154	0.34 122	0.39 209	0.26 282	0.62 368	0.30 178	0.56 152	0.47 186	0.37 124	0.39 120	0.38 144	0.33 200	0.50 170	0.42 322	0.14 114	0.18 425	0.16 173	0.14 195	0.14 143	0.13 173

WQFJX	0.32 145	0.18 114	0.33 104	0.39 209	0.27 315	0.60 357	0.30 178	0.53 145	0.47 186	0.39 144	0.38 117	0.34 111	0.33 200	0.61 279	0.40 312	0.14 114	0.17 405	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.14 220

NLMM	0.32 145	0.19 154	0.34 122	0.39 209	0.26 282	0.62 368	0.30 178	0.56 152	0.47 186	0.37 124	0.39 120	0.38 144	0.33 200	0.49 163	0.42 322	0.14 114	0.18 425	0.16 173	0.14 195	0.14 143	0.13 173

xyz-stereo-finetune	0.33 160	0.18 114	0.36 144	0.33 59	0.18 39	0.57 332	0.31 207	0.58 167	0.69 275	0.45 171	0.54 185	0.38 144	0.33 200	0.56 217	0.36 272	0.12 39	0.12 217	0.16 173	0.13 163	0.13 98	0.12 129

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 346	0.21 232	1.26 544	0.39 209	0.51 535	0.28 91	0.30 178	1.25 517	0.44 168	0.68 283	1.11 438	0.86 405	0.33 200	0.67 340	0.27 147	0.15 182	0.11 159	0.17 218	0.20 396	0.22 400	0.24 441

raft_robust	0.41 274	0.23 294	0.36 144	0.42 327	0.21 111	0.40 221	0.33 240	0.79 321	0.98 446	0.79 352	0.87 332	0.39 151	0.33 200	0.84 434	0.29 188	0.13 72	0.12 217	0.16 173	0.17 314	0.15 197	0.12 129

PSM-softLoss	0.38 235	0.20 195	0.48 318	0.41 285	0.26 282	0.30 116	0.35 280	0.69 253	0.46 181	0.62 233	0.82 300	0.59 274	0.33 200	0.70 363	0.39 304	0.19 349	0.12 217	0.20 339	0.18 341	0.16 242	0.22 426

KMStereo	0.38 235	0.20 195	0.48 318	0.41 285	0.26 282	0.30 116	0.35 280	0.69 253	0.46 181	0.62 233	0.82 300	0.59 274	0.33 200	0.70 363	0.39 304	0.19 349	0.12 217	0.20 339	0.18 341	0.16 242	0.22 426

RAFT-345	0.40 263	0.18 114	0.40 204	0.38 180	0.22 133	0.33 158	0.26 115	0.61 188	0.51 203	0.74 328	1.79 547	0.45 196	0.33 200	0.66 329	0.36 272	0.14 114	0.11 159	0.18 268	0.14 195	0.13 98	0.13 173

rafts_anoy	0.37 220	0.21 232	0.36 144	0.41 285	0.26 282	0.30 116	0.33 240	0.67 235	0.90 407	0.58 217	0.66 226	0.45 196	0.33 200	0.47 148	0.39 304	0.16 237	0.11 159	0.21 381	0.23 452	0.17 278	0.14 220

DIP-Stereo	0.39 251	0.21 232	0.50 343	0.41 285	0.28 340	0.62 368	0.27 131	0.77 311	0.40 145	0.64 252	0.86 324	0.52 230	0.33 200	0.66 329	0.42 322	0.15 182	0.13 288	0.17 218	0.14 195	0.15 197	0.15 249
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCSM	0.34 168	0.21 232	0.34 122	0.44 367	0.29 368	0.54 307	0.36 302	0.52 134	0.47 186	0.46 177	0.37 114	0.34 111	0.34 211	0.71 368	0.41 317	0.16 237	0.17 405	0.17 218	0.16 261	0.17 278	0.16 295

gcap-zeroshot	0.34 168	0.18 114	0.52 362	0.38 180	0.22 133	0.49 281	0.27 131	0.52 134	0.34 88	0.64 252	0.50 160	0.83 394	0.34 211	0.48 159	0.24 78	0.13 72	0.11 159	0.15 144	0.12 129	0.13 98	0.12 129

anonymousdsp2	0.35 185	0.20 195	0.43 246	0.37 150	0.24 205	0.48 276	0.31 207	0.86 344	0.65 257	0.55 209	0.50 160	0.50 221	0.34 211	0.56 217	0.31 201	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.10 63	0.16 242	0.14 220

PMTNet	0.32 145	0.16 56	0.24 8	0.29 7	0.18 39	0.45 263	0.22 63	0.56 152	0.63 244	0.46 177	0.54 185	0.39 151	0.34 211	0.48 159	0.24 78	0.75 577	0.10 62	0.12 32	0.08 1	0.12 58	0.11 81

GASTEREO	0.25 72	0.16 56	0.32 89	0.40 251	0.20 86	0.22 20	0.30 178	0.43 91	0.31 64	0.37 124	0.33 88	0.22 37	0.35 215	0.41 94	0.23 64	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.11 98	0.12 58	0.11 81

MSCF	0.25 72	0.16 56	0.33 104	0.39 209	0.20 86	0.20 11	0.31 207	0.43 91	0.31 64	0.36 117	0.33 88	0.23 47	0.35 215	0.36 55	0.23 64	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.11 98	0.13 98	0.11 81

water-stereo	0.28 104	0.14 15	0.29 51	0.35 113	0.19 59	0.36 189	0.23 80	0.62 194	0.38 133	0.39 144	0.62 212	0.41 169	0.35 215	0.28 7	0.27 147	0.14 114	0.13 288	0.13 68	0.12 129	0.12 58	0.10 37

depthmonostereo	0.29 115	0.14 15	0.31 76	0.35 113	0.17 23	0.46 268	0.27 131	0.69 253	0.57 226	0.35 113	0.42 131	0.31 92	0.35 215	0.35 52	0.27 147	0.14 114	0.12 217	0.13 68	0.12 129	0.11 21	0.10 37

rvit_stereo_0083	0.34 168	0.24 331	0.50 343	0.44 367	0.27 315	0.34 169	0.35 280	0.45 102	0.62 233	0.37 124	0.47 150	0.42 179	0.35 215	0.40 85	0.36 272	0.22 415	0.20 455	0.20 339	0.17 314	0.20 354	0.14 220

rvit_stereo_0081	0.32 145	0.24 331	0.47 298	0.43 348	0.26 282	0.30 116	0.37 318	0.42 78	0.55 218	0.36 117	0.40 125	0.39 151	0.35 215	0.43 111	0.33 224	0.22 415	0.16 385	0.19 309	0.16 261	0.19 337	0.13 173

rvit_stereo_0082	0.32 145	0.24 331	0.47 298	0.43 348	0.26 282	0.30 116	0.37 318	0.42 78	0.55 218	0.36 117	0.40 125	0.39 151	0.35 215	0.43 111	0.33 224	0.22 415	0.16 385	0.19 309	0.16 261	0.19 337	0.13 173

GCST	0.83 506	1.22 582	0.74 469	1.58 586	1.01 580	1.06 507	0.23 80	0.78 317	0.78 331	0.97 468	0.65 219	0.78 379	0.35 215	0.92 468	0.34 239	0.96 583	0.65 586	1.20 584	0.81 587	0.91 573	0.70 572

MoCha-V2	0.25 72	0.15 37	0.29 51	0.40 251	0.18 39	0.27 73	0.26 115	0.49 114	0.27 38	0.36 117	0.27 52	0.33 107	0.35 215	0.49 163	0.22 36	0.12 39	0.10 62	0.12 32	0.10 63	0.13 98	0.11 81

MIF-Stereo (partial)	0.31 139	0.18 114	0.37 161	0.41 285	0.31 408	0.28 91	0.23 80	0.47 107	0.42 159	0.31 85	0.63 213	0.36 134	0.35 215	0.57 230	0.31 201	0.17 283	0.13 288	0.19 309	0.17 314	0.18 303	0.14 220

GMOStereo	0.37 220	0.19 154	0.38 173	0.43 348	0.24 205	0.37 196	0.38 340	0.52 134	0.62 233	0.87 414	0.84 311	0.64 299	0.35 215	0.37 64	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.18 341	0.15 197	0.11 81

error version	0.37 220	0.19 154	0.38 173	0.43 348	0.24 205	0.37 196	0.38 340	0.52 134	0.62 233	0.87 414	0.84 311	0.64 299	0.35 215	0.37 64	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.18 341	0.15 197	0.11 81

test-v	0.37 220	0.19 154	0.38 173	0.43 348	0.24 205	0.37 196	0.38 340	0.52 134	0.62 233	0.87 414	0.84 311	0.64 299	0.35 215	0.37 64	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.18 341	0.15 197	0.11 81

PFNet+	0.40 263	0.19 154	0.49 330	0.39 209	0.25 236	0.28 91	0.23 80	0.64 215	0.70 276	0.85 399	0.79 286	0.64 299	0.35 215	0.72 374	0.34 239	0.19 349	0.14 323	0.23 417	0.20 396	0.16 242	0.20 390

test-2	0.37 220	0.19 154	0.38 173	0.43 348	0.24 205	0.37 196	0.38 340	0.52 134	0.62 233	0.87 414	0.84 311	0.64 299	0.35 215	0.37 64	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.18 341	0.15 197	0.11 81

GMStereo	0.39 251	0.37 466	0.54 374	0.40 251	0.26 282	0.42 243	0.36 302	0.59 172	1.04 475	0.55 209	0.51 169	0.37 136	0.35 215	0.54 201	0.41 317	0.19 349	0.13 288	0.16 173	0.17 314	0.24 430	0.18 334
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
R-Stereo Train	0.39 251	0.18 114	0.42 235	0.42 327	0.26 282	0.40 221	0.32 230	0.72 281	0.34 88	0.89 428	1.28 488	0.57 251	0.35 215	0.42 102	0.32 211	0.15 182	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.14 143	0.13 173

RAFT-Stereo	0.39 251	0.18 114	0.42 235	0.42 327	0.26 282	0.40 221	0.32 230	0.72 281	0.34 88	0.89 428	1.28 488	0.57 251	0.35 215	0.42 102	0.32 211	0.15 182	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.14 143	0.13 173
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
castereo	0.28 104	0.16 56	0.32 89	0.35 113	0.21 111	0.40 221	0.42 398	0.50 122	0.66 260	0.26 48	0.41 128	0.37 136	0.36 233	0.33 38	0.24 78	0.13 72	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.10 37

GMStereo_Zeroshot	0.49 364	0.44 501	0.74 469	0.49 443	0.27 315	0.56 327	0.29 162	0.73 292	0.76 313	0.86 406	0.94 359	0.91 427	0.36 233	0.74 387	0.43 329	0.26 464	0.14 323	0.26 466	0.15 227	0.36 509	0.18 334

DCRE	0.37 220	0.18 114	0.46 286	0.45 391	0.32 424	0.42 243	0.37 318	0.63 202	0.51 203	0.47 183	0.94 359	0.56 246	0.36 233	0.52 185	0.32 211	0.14 114	0.13 288	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.13 173

test-1	0.36 203	0.19 154	0.71 455	0.46 412	0.26 282	0.44 254	0.36 302	0.60 182	0.59 229	0.48 186	0.67 231	0.53 234	0.36 233	0.40 85	0.29 188	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.14 195	0.15 197	0.16 295

MM-Stereo_test1	0.33 160	0.19 154	0.36 144	0.41 285	0.23 175	0.36 189	0.45 417	0.58 167	0.54 213	0.60 223	0.50 160	0.38 144	0.37 237	0.60 271	0.26 129	0.15 182	0.13 288	0.17 218	0.14 195	0.15 197	0.12 129

AEACV	0.27 96	0.17 87	0.31 76	0.34 76	0.45 514	0.26 59	0.28 152	0.37 43	0.32 77	0.30 82	0.46 144	0.31 92	0.37 237	0.36 55	0.24 78	0.14 114	0.10 62	0.15 144	0.12 129	0.13 98	0.11 81

NRIStereo	0.36 203	0.20 195	0.45 269	0.41 285	0.23 175	0.34 169	0.26 115	0.65 216	0.55 218	0.64 252	0.63 213	0.56 246	0.37 237	0.65 321	0.37 288	0.15 182	0.11 159	0.18 268	0.15 227	0.17 278	0.14 220

CRE-IMP	0.36 203	0.23 294	0.49 330	0.42 327	0.24 205	0.41 236	0.21 52	0.57 159	0.41 149	0.65 261	0.72 240	0.53 234	0.37 237	0.61 279	0.38 297	0.17 283	0.11 159	0.19 309	0.15 227	0.21 378	0.18 334

RAFT_CTSACE	0.45 308	0.20 195	0.44 257	0.45 391	0.27 315	0.34 169	0.39 362	0.60 182	0.73 295	0.76 337	1.44 520	0.83 394	0.38 241	1.08 504	0.26 129	0.12 39	0.13 288	0.18 268	0.16 261	0.15 197	0.11 81

Patchmatch Stereo++	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.22 63	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.58 250	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.31 207	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.56 217	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

ROB_FTStereo_v2	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.31 207	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.57 251	0.38 241	0.57 230	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

ROB_FTStereo	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.25 54	0.21 52	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.57 230	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

HUI-Stereo	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.22 63	0.60 182	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.50 170	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

iGMRVC	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.30 178	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.58 250	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

RAFT-RH_RVC	0.56 426	0.17 87	0.41 214	0.37 150	0.23 175	0.57 332	0.24 94	0.60 182	0.70 276	1.19 526	3.94 599	0.56 246	0.38 241	0.65 321	0.36 272	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.14 195	0.12 58	0.13 173

iRAFT	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.22 63	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.58 250	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

GMM-Stereo	0.44 298	0.19 154	0.36 144	0.42 327	0.25 236	0.51 288	0.47 428	0.71 276	0.53 209	0.76 337	1.37 504	0.76 371	0.38 241	0.60 271	0.33 224	0.15 182	0.10 62	0.20 339	0.19 371	0.16 242	0.27 464

RAFT-IKP	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.28 152	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.57 251	0.38 241	0.58 250	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

DFGA-Net	0.45 308	0.29 417	0.80 487	0.42 327	0.32 424	0.53 300	0.35 280	0.78 317	0.89 404	0.66 274	0.75 255	0.48 212	0.39 252	0.74 387	0.60 422	0.15 182	0.13 288	0.19 309	0.18 341	0.20 354	0.17 316

StereoVision	0.42 281	0.28 405	0.45 269	0.49 443	0.28 340	0.38 209	0.38 340	0.72 281	0.62 233	0.44 168	1.14 454	0.54 238	0.39 252	0.56 217	0.34 239	0.21 389	0.24 490	0.25 447	0.24 468	0.26 446	0.16 295

dd	0.43 291	0.38 476	0.55 379	0.44 367	0.25 236	0.47 273	0.38 340	0.70 268	1.05 479	0.59 219	0.65 219	0.42 179	0.39 252	0.66 329	0.50 380	0.24 444	0.15 353	0.21 381	0.15 227	0.22 400	0.18 334

OMP-Stereo	0.42 281	0.22 273	0.46 286	0.52 486	0.24 205	0.36 189	0.25 102	0.71 276	0.78 331	0.77 343	0.64 216	0.89 420	0.39 252	0.91 465	0.35 256	0.15 182	0.12 217	0.20 339	0.15 227	0.15 197	0.12 129

PFNet	0.42 281	0.18 114	0.58 393	0.43 348	0.24 205	0.43 246	0.32 230	0.74 294	0.78 331	1.00 480	0.74 253	0.68 325	0.39 252	0.72 374	0.37 288	0.16 237	0.10 62	0.20 339	0.15 227	0.16 242	0.13 173

AFF-stereo	0.38 235	0.19 154	0.39 192	0.37 150	0.21 111	0.27 73	0.31 207	0.65 216	0.66 260	0.64 252	1.13 449	0.76 371	0.39 252	0.55 207	0.33 224	0.11 28	0.09 25	0.16 173	0.16 261	0.13 98	0.11 81

knoymous	0.36 203	0.20 195	0.31 76	0.31 25	0.22 133	0.36 189	0.29 162	0.61 188	0.64 252	0.67 277	0.70 237	0.60 280	0.40 258	0.58 250	0.34 239	0.17 283	0.11 159	0.20 339	0.11 98	0.17 278	0.18 334

Selective-RAFT	0.35 185	0.23 294	0.51 357	0.44 367	0.21 111	0.64 386	0.27 131	0.59 172	0.63 244	0.40 152	0.38 117	0.55 243	0.40 258	0.57 230	0.35 256	0.13 72	0.11 159	0.14 102	0.12 129	0.16 242	0.13 173

RAFT+CT+SA	0.39 251	0.23 294	0.36 144	0.51 473	0.27 315	0.29 103	0.46 421	0.75 301	0.80 342	0.51 194	0.89 344	0.41 169	0.40 258	0.78 409	0.32 211	0.14 114	0.11 159	0.18 268	0.18 341	0.15 197	0.14 220

s12784h	0.36 203	0.15 37	0.24 8	0.34 76	0.15 2	0.77 438	0.29 162	0.80 324	0.83 360	0.56 212	0.57 198	0.43 187	0.40 258	0.57 230	0.33 224	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.09 10	0.14 143	0.09 4

TestStereo	0.38 235	0.31 431	0.40 204	0.45 391	0.20 86	0.40 221	0.37 318	0.66 225	0.65 257	0.53 203	0.78 276	0.47 207	0.40 258	0.55 207	0.37 288	0.18 317	0.13 288	0.20 339	0.15 227	0.22 400	0.13 173

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 203	0.17 87	0.41 214	0.35 113	0.19 59	0.33 158	0.29 162	0.65 216	0.73 295	0.68 283	1.01 396	0.56 246	0.40 258	0.42 102	0.30 194	0.11 28	0.09 25	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.10 37

rvit_0105_6	0.38 235	0.28 405	0.64 419	0.50 457	0.30 386	0.39 217	0.38 340	0.51 124	0.67 263	0.40 152	0.45 139	0.50 221	0.41 264	0.54 201	0.36 272	0.27 474	0.26 504	0.24 434	0.21 418	0.22 400	0.16 295

KYRaft	0.48 346	0.20 195	0.38 173	0.44 367	0.23 175	0.44 254	0.37 318	0.66 225	0.41 149	0.94 455	1.73 543	0.79 381	0.41 264	0.63 299	0.31 201	0.16 237	0.11 159	0.18 268	0.22 436	0.16 242	0.78 575

iRaft-Stereo_20w	0.39 251	0.19 154	0.57 389	0.37 150	0.27 315	0.31 133	0.24 94	1.44 552	0.29 54	0.69 292	0.53 182	0.60 280	0.42 266	0.83 429	0.27 147	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.13 163	0.15 197	0.13 173

IPLGR	0.39 251	0.21 232	0.63 414	0.39 209	0.22 133	0.49 281	0.29 162	0.76 308	0.74 302	0.78 347	0.77 265	0.44 194	0.42 266	0.47 148	0.38 297	0.13 72	0.12 217	0.16 173	0.14 195	0.15 197	0.13 173

GwcNet-ADL	0.44 298	0.22 273	0.48 318	0.45 391	0.30 386	0.40 221	0.37 318	0.92 370	0.97 442	0.71 305	0.78 276	0.61 285	0.42 266	0.62 288	0.50 380	0.19 349	0.14 323	0.15 144	0.14 195	0.18 303	0.18 334

GANet-ADL	0.42 281	0.25 356	0.45 269	0.43 348	0.29 368	0.54 307	0.35 280	0.89 358	0.86 378	0.63 242	0.72 240	0.68 325	0.42 266	0.52 185	0.41 317	0.21 389	0.14 323	0.15 144	0.13 163	0.18 303	0.19 367

sAnonymous2	0.40 263	0.39 483	0.85 491	0.48 428	0.37 464	0.40 221	0.46 421	0.57 159	0.52 206	0.38 136	0.46 144	0.35 123	0.42 266	0.43 111	0.30 194	0.19 349	0.14 323	0.18 268	0.17 314	0.57 560	0.44 546

CroCo_RVC	0.40 263	0.39 483	0.85 491	0.48 428	0.37 464	0.40 221	0.46 421	0.57 159	0.52 206	0.38 136	0.46 144	0.35 123	0.42 266	0.43 111	0.30 194	0.19 349	0.14 323	0.18 268	0.17 314	0.57 560	0.44 546

MultiAttention	3.58 600	0.24 331	0.62 404	0.54 503	0.34 445	22.90 622	2.72 613	1.60 569	1.13 502	0.80 354	1.81 548	1.14 499	0.43 272	35.29 631	0.61 426	0.17 283	0.12 217	0.23 417	0.23 452	0.34 499	0.29 478

rvit_stereo_0075_2	0.47 334	0.37 466	0.70 450	0.53 496	0.46 522	0.43 246	0.36 302	0.81 328	0.67 263	0.55 209	0.74 253	0.59 274	0.43 272	0.63 299	0.43 329	0.32 512	0.23 482	0.35 519	0.25 477	0.30 474	0.25 448

MyStereo8	0.40 263	0.20 195	0.54 374	0.41 285	0.29 368	0.53 300	0.29 162	0.65 216	0.49 195	0.71 305	0.98 386	0.58 259	0.43 272	0.50 170	0.51 390	0.15 182	0.12 217	0.16 173	0.14 195	0.19 337	0.19 367

RCA-Stereo	0.35 185	0.17 87	0.34 122	0.38 180	0.22 133	0.31 133	0.34 255	0.68 245	1.24 522	0.45 171	0.65 219	0.47 207	0.43 272	0.38 72	0.27 147	0.13 72	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.11 81

UDGNet	0.48 346	0.77 558	0.50 343	0.48 428	0.31 408	0.41 236	0.34 255	0.70 268	0.92 419	0.65 261	0.60 206	0.58 259	0.43 272	0.63 299	0.41 317	0.32 512	0.15 353	0.66 570	0.19 371	0.36 509	0.21 408

IIG-Stereo	0.43 291	0.21 232	0.44 257	0.50 457	0.25 236	0.44 254	0.21 52	0.71 276	0.76 313	0.83 388	0.95 368	0.83 394	0.43 272	0.90 458	0.35 256	0.15 182	0.12 217	0.19 309	0.14 195	0.15 197	0.11 81

SST-Stereo	0.40 263	0.19 154	0.45 269	0.42 327	0.25 236	0.25 54	0.21 52	0.66 225	0.47 186	1.08 510	0.79 286	0.72 346	0.43 272	0.77 405	0.35 256	0.16 237	0.11 159	0.20 339	0.16 261	0.19 337	0.15 249

RAFT_R40	0.40 263	0.19 154	0.44 257	0.43 348	0.25 236	0.23 28	0.26 115	0.67 235	0.67 263	0.98 473	0.78 276	0.72 346	0.43 272	0.76 397	0.35 256	0.16 237	0.11 159	0.20 339	0.16 261	0.18 303	0.14 220

MLCV	0.47 334	0.24 331	0.61 401	0.37 150	0.17 23	0.61 360	0.33 240	0.80 324	0.87 387	0.94 455	1.13 449	0.72 346	0.43 272	0.89 456	0.51 390	0.13 72	0.10 62	0.13 68	0.11 98	0.14 143	0.12 129

DN-CSS_ROB	0.43 291	0.26 374	0.62 404	0.40 251	0.29 368	0.44 254	0.27 131	0.77 311	0.75 305	0.72 317	1.09 435	0.48 212	0.43 272	0.69 356	0.37 288	0.15 182	0.12 217	0.21 381	0.19 371	0.18 303	0.16 295

rvit_0105_4	0.41 274	0.29 417	0.71 455	0.50 457	0.29 368	0.41 236	0.41 388	0.55 149	0.73 295	0.45 171	0.48 152	0.55 243	0.44 282	0.57 230	0.36 272	0.28 484	0.26 504	0.25 447	0.22 436	0.23 417	0.18 334

PCWNet_CMD	0.48 346	0.24 331	0.52 362	0.39 209	0.27 315	0.63 379	0.30 178	0.95 384	0.96 439	0.86 406	1.07 429	0.79 381	0.44 282	0.57 230	0.43 329	0.17 283	0.12 217	0.21 381	0.16 261	0.24 430	0.19 367

HH	0.35 185	0.20 195	0.47 298	0.40 251	0.25 236	0.33 158	0.31 207	0.76 308	0.38 133	0.43 165	0.57 198	0.79 381	0.44 282	0.71 368	0.25 99	0.15 182	0.11 159	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.12 129

HanStereo	0.35 185	0.20 195	0.47 298	0.40 251	0.25 236	0.33 158	0.31 207	0.76 308	0.38 133	0.43 165	0.57 198	0.79 381	0.44 282	0.71 368	0.25 99	0.15 182	0.11 159	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.12 129

MSMDNet	0.48 346	0.24 331	0.52 362	0.39 209	0.27 315	0.63 379	0.30 178	0.96 388	0.96 439	0.86 406	1.07 429	0.79 381	0.44 282	0.57 230	0.43 329	0.17 283	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.23 417	0.19 367

xyz-stereo-finetune2	0.36 203	0.19 154	0.38 173	0.32 45	0.19 59	0.82 461	0.29 162	0.52 134	0.32 77	0.51 194	0.78 276	0.43 187	0.45 287	0.69 356	0.44 345	0.13 72	0.12 217	0.17 218	0.13 163	0.12 58	0.13 173

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 281	0.20 195	0.74 469	0.38 180	0.43 503	0.39 217	0.26 115	0.94 377	0.49 195	0.53 203	0.77 265	0.93 435	0.45 287	0.63 299	0.24 78	0.16 237	0.10 62	0.17 218	0.18 341	0.20 354	0.20 390

tt1	0.36 203	0.24 331	0.32 89	0.41 285	0.22 133	0.54 307	0.38 340	0.68 245	1.04 475	0.41 156	0.46 144	0.35 123	0.45 287	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.19 309	0.13 163	0.16 242	0.16 295

Sa-1000	0.48 346	0.24 331	0.41 214	0.45 391	0.25 236	0.59 351	0.34 255	0.81 328	0.93 425	0.82 376	1.50 527	0.53 234	0.45 287	0.92 468	0.30 194	0.15 182	0.12 217	0.21 381	0.19 371	0.15 197	0.13 173

Anonymous3	0.46 318	0.34 448	0.86 496	0.50 457	0.37 464	0.81 453	0.50 447	0.72 281	0.65 257	0.51 194	0.65 219	0.45 196	0.45 287	0.64 314	0.38 297	0.24 444	0.24 490	0.22 396	0.21 418	0.23 417	0.23 433

DDVS	0.52 395	0.30 426	0.56 385	0.41 285	0.31 408	0.71 416	0.34 255	0.91 368	0.67 263	0.85 399	0.89 344	1.12 490	0.46 292	0.86 445	0.60 422	0.22 415	0.16 385	0.22 396	0.18 341	0.25 439	0.26 454

TestStereo1	0.43 291	0.23 294	0.41 214	0.51 473	0.24 205	0.34 169	0.40 373	0.77 311	0.90 407	0.68 283	0.96 372	0.48 212	0.46 292	0.91 465	0.32 211	0.16 237	0.13 288	0.18 268	0.15 227	0.14 143	0.13 173

SA-5K	0.43 291	0.23 294	0.41 214	0.51 473	0.24 205	0.34 169	0.40 373	0.77 311	0.90 407	0.68 283	0.96 372	0.48 212	0.46 292	0.91 465	0.32 211	0.16 237	0.13 288	0.18 268	0.15 227	0.14 143	0.13 173

raftrobust	0.34 168	0.19 154	0.36 144	0.41 285	0.27 315	0.30 116	0.25 102	0.71 276	0.63 244	0.58 217	0.55 191	0.45 196	0.46 292	0.51 178	0.29 188	0.16 237	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.12 58	0.13 173

rvit_0105_5	0.42 281	0.31 431	0.73 464	0.50 457	0.29 368	0.44 254	0.42 398	0.61 188	0.74 302	0.51 194	0.51 169	0.60 280	0.47 296	0.57 230	0.38 297	0.27 474	0.25 498	0.25 447	0.23 452	0.22 400	0.18 334

DCANet-4	0.36 203	0.20 195	0.48 318	0.34 76	0.19 59	0.29 103	0.30 178	0.66 225	0.92 419	0.69 292	0.78 276	0.40 163	0.47 296	0.45 126	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.13 173

CFNet_pseudo	0.46 318	0.24 331	0.52 362	0.37 150	0.27 315	0.58 338	0.30 178	0.86 344	0.88 391	0.82 376	1.03 409	0.75 365	0.47 296	0.58 250	0.44 345	0.17 283	0.12 217	0.24 434	0.16 261	0.24 430	0.19 367

ARAFT	0.47 334	0.24 331	0.79 485	0.42 327	0.25 236	0.55 313	0.55 478	0.75 301	0.81 350	0.89 428	0.75 255	0.73 357	0.47 296	0.88 450	0.37 288	0.15 182	0.12 217	0.23 417	0.22 436	0.14 143	0.13 173

ccs_rob	0.46 318	0.24 331	0.52 362	0.37 150	0.27 315	0.58 338	0.31 207	0.86 344	0.88 391	0.82 376	1.02 405	0.75 365	0.47 296	0.58 250	0.44 345	0.17 283	0.12 217	0.24 434	0.16 261	0.24 430	0.19 367

FSD					0.46 522	0.48 276	0.52 465	0.53 145	0.48 194	0.48 186	0.48 152	0.49 218	0.48 301	0.51 178	0.49 378	0.45 553	0.42 567	0.47 550	0.46 556	0.46 540

11t1	0.36 203	0.21 232	0.42 235	0.35 113	0.22 133	0.62 368	0.29 162	0.69 253	0.43 161	0.60 223	0.53 182	0.53 234	0.48 301	0.56 217	0.40 312	0.18 317	0.14 323	0.16 173	0.13 163	0.17 278	0.17 316

GES	0.44 298	0.23 294	0.57 389	0.40 251	0.30 386	0.59 351	0.36 302	0.96 388	0.68 268	0.74 328	0.83 306	0.47 207	0.48 301	0.67 340	0.43 329	0.22 415	0.16 385	0.17 218	0.16 261	0.18 303	0.23 433

111	0.40 263	0.17 87	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.52 292	0.28 152	0.74 294	1.16 507	0.50 191	0.91 351	0.63 293	0.48 301	0.61 279	0.35 256	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.12 129	0.13 98	0.13 173

test_sample3	0.46 318	0.25 356	0.50 343	0.35 113	0.23 175	0.69 406	0.37 318	1.15 470	0.81 350	0.75 330	0.79 286	0.66 317	0.49 305	0.63 299	0.46 364	0.21 389	0.15 353	0.20 339	0.19 371	0.21 378	0.19 367

ACVNet-DCA	0.35 185	0.23 294	0.33 104	0.41 285	0.22 133	0.55 313	0.38 340	0.85 340	0.54 213	0.41 156	0.50 160	0.34 111	0.49 305	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.19 309	0.13 163	0.18 303	0.17 316

1test111	0.36 203	0.23 294	0.33 104	0.41 285	0.22 133	0.55 313	0.38 340	0.85 340	0.54 213	0.41 156	0.50 160	0.34 111	0.49 305	0.55 207	0.45 354	0.16 237	0.10 62	0.19 309	0.13 163	0.18 303	0.17 316

cc1	0.37 220	0.23 294	0.33 104	0.41 285	0.22 133	0.55 313	0.38 340	0.67 235	1.06 485	0.41 156	0.50 160	0.34 111	0.49 305	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.19 309	0.13 163	0.16 242	0.15 249

CFNet_ucs	0.50 380	0.24 331	0.55 379	0.38 180	0.31 408	0.58 338	0.33 240	0.98 394	0.93 425	0.88 424	1.19 473	0.80 389	0.49 305	0.63 299	0.43 329	0.21 389	0.15 353	0.26 466	0.18 341	0.26 446	0.22 426

BUS	0.45 308	0.25 356	0.43 246	0.45 391	0.28 340	0.70 411	0.34 255	0.94 377	0.76 313	0.75 330	0.80 289	0.65 312	0.49 305	0.64 314	0.51 390	0.20 372	0.14 323	0.22 396	0.19 371	0.18 303	0.18 334

NINENet	0.50 380	0.29 417	0.51 357	0.45 391	0.32 424	0.70 411	0.34 255	1.10 443	0.88 391	0.80 354	0.94 359	0.65 312	0.49 305	0.73 380	0.51 390	0.22 415	0.20 455	0.25 447	0.18 341	0.22 400	0.21 408

MIPNet	0.37 220	0.21 232	0.59 394	0.39 209	0.25 236	0.50 284	0.28 152	0.77 311	0.70 276	0.65 261	0.60 206	0.40 163	0.49 305	0.44 122	0.37 288	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.13 173

SFCPSM	0.47 334	0.21 232	0.55 379	0.40 251	0.27 315	0.87 472	0.37 318	1.33 531	0.77 321	0.80 354	0.84 311	0.54 238	0.49 305	0.57 230	0.37 288	0.18 317	0.13 288	0.18 268	0.20 396	0.16 242	0.15 249

AdaStereo	0.50 380	0.32 435	0.47 298	0.48 428	0.25 236	0.67 402	0.32 230	1.17 482	0.88 391	0.75 330	0.99 391	0.75 365	0.49 305	0.67 340	0.46 364	0.27 474	0.12 217	0.28 487	0.18 341	0.23 417	0.18 334
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.
FACV-RUCA	0.43 291	0.28 405	0.47 298	0.45 391	0.33 435	0.58 338	0.34 255	0.82 330	0.73 295	0.57 215	0.84 311	0.47 207	0.50 315	0.54 201	0.39 304	0.22 415	0.15 353	0.35 519	0.16 261	0.28 461	0.21 408

rvit_0105_3	0.47 334	0.34 448	0.77 483	0.54 503	0.31 408	0.49 281	0.47 428	0.63 202	0.79 340	0.65 261	0.59 204	0.64 299	0.50 315	0.65 321	0.39 304	0.29 491	0.27 513	0.29 495	0.28 504	0.21 378	0.20 390

mmm	0.44 298	0.27 391	0.46 286	0.38 180	0.24 205	0.61 360	0.35 280	0.94 377	0.53 209	0.72 317	1.05 419	0.63 293	0.50 315	0.57 230	0.45 354	0.18 317	0.15 353	0.23 417	0.20 396	0.20 354	0.18 334

x	0.39 251	0.24 331	0.41 214	0.34 76	0.23 175	0.52 292	0.32 230	0.86 344	0.52 206	0.57 215	0.70 237	0.59 274	0.50 315	0.49 163	0.46 364	0.17 283	0.15 353	0.17 218	0.15 227	0.17 278	0.16 295

HCRNet	0.44 298	0.34 448	0.41 214	0.53 496	0.26 282	0.53 300	0.29 162	0.83 334	0.63 244	0.71 305	0.81 296	0.77 377	0.50 315	0.66 329	0.36 272	0.24 444	0.16 385	0.24 434	0.20 396	0.21 378	0.18 334

DeepStereo_RVC	0.36 203	0.21 232	0.47 298	0.40 251	0.24 205	0.26 59	0.22 63	0.60 182	0.38 133	0.69 292	0.67 231	0.57 251	0.51 320	0.56 217	0.39 304	0.16 237	0.12 217	0.18 268	0.15 227	0.19 337	0.18 334

IRAFT_RVC	0.42 281	0.20 195	0.48 318	0.44 367	0.24 205	0.27 73	0.54 474	0.74 294	0.77 321	0.76 337	0.80 289	0.73 357	0.51 320	0.70 363	0.36 272	0.17 283	0.10 62	0.21 381	0.16 261	0.16 242	0.14 220

G2L-Stereo	0.49 364	0.23 294	0.48 318	0.43 348	0.26 282	0.47 273	0.42 398	0.93 372	0.78 331	0.84 395	0.86 324	0.91 427	0.52 322	0.78 409	0.70 450	0.20 372	0.17 405	0.22 396	0.18 341	0.17 278	0.21 408

SA	0.44 298	0.25 356	0.46 286	0.46 412	0.24 205	0.43 246	0.36 302	0.75 301	0.96 439	0.59 219	1.03 409	0.48 212	0.52 322	0.94 481	0.32 211	0.16 237	0.12 217	0.21 381	0.19 371	0.15 197	0.13 173

ASMatch	0.48 346	0.19 154	0.45 269	0.39 209	0.28 340	0.37 196	0.26 115	0.74 294	0.68 268	0.76 337	2.34 566	0.61 285	0.52 322	0.62 288	0.37 288	0.14 114	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.14 143	0.21 408

HITNet	0.41 274	0.26 374	0.45 269	0.33 59	0.17 23	0.63 379	0.30 178	0.93 372	0.64 252	0.71 305	0.82 300	0.64 299	0.52 322	0.59 265	0.43 329	0.14 114	0.10 62	0.15 144	0.13 163	0.19 337	0.12 129
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
G2L-ROB	0.47 334	0.19 154	0.42 235	0.35 113	0.22 133	0.57 332	0.42 398	1.14 466	0.71 287	0.84 395	0.75 255	1.09 482	0.53 326	0.74 387	0.53 400	0.17 283	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.17 278	0.19 367

test_sample4	0.47 334	0.26 374	0.50 343	0.35 113	0.22 133	0.69 406	0.38 340	1.15 470	0.81 350	0.78 347	0.82 300	0.62 291	0.53 326	0.63 299	0.44 345	0.21 389	0.15 353	0.21 381	0.19 371	0.21 378	0.19 367

xx1	0.39 251	0.23 294	0.33 104	0.41 285	0.22 133	0.55 313	0.38 340	0.67 235	1.06 485	0.41 156	0.50 160	0.65 312	0.53 326	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.20 339	0.19 371	0.18 303	0.17 316

ffm	0.44 298	0.26 374	0.49 330	0.37 150	0.25 236	0.55 313	0.37 318	0.68 245	1.04 475	0.73 323	0.96 372	0.71 337	0.53 326	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.25 447	0.21 418	0.16 242	0.16 295

ff1	0.49 364	0.26 374	0.49 330	0.37 150	0.25 236	0.55 313	0.37 318	0.68 245	1.04 475	0.73 323	0.96 372	0.71 337	0.53 326	1.01 488	0.88 492	0.16 237	0.10 62	0.25 447	0.21 418	0.16 242	0.16 295

mmx	0.53 401	0.26 374	0.49 330	0.37 150	0.25 236	0.55 313	0.37 318	1.16 477	1.03 469	0.73 323	0.96 372	0.71 337	0.53 326	1.01 488	0.88 492	0.20 372	0.15 353	0.25 447	0.21 418	0.22 400	0.20 390

xxx	0.53 401	0.26 374	0.49 330	0.37 150	0.25 236	0.55 313	0.37 318	1.16 477	1.03 469	0.73 323	0.96 372	0.71 337	0.53 326	1.01 488	0.88 492	0.20 372	0.15 353	0.25 447	0.21 418	0.22 400	0.20 390

qqq	0.40 263	0.26 374	0.44 257	0.36 133	0.22 133	0.46 268	0.36 302	0.85 340	0.54 213	0.56 212	0.69 234	0.65 312	0.53 326	0.55 207	0.45 354	0.17 283	0.16 385	0.20 339	0.19 371	0.18 303	0.17 316

dad	0.58 440	0.50 516	0.64 419	0.43 348	0.30 386	0.59 351	0.36 302	0.78 317	1.25 528	1.01 485	1.17 467	1.15 500	0.53 326	0.68 350	0.50 380	0.35 531	0.23 482	0.37 529	0.21 418	0.29 465	0.20 390

DMCA	0.45 308	0.26 374	0.50 343	0.38 180	0.28 340	0.51 288	0.34 255	0.93 372	0.68 268	0.75 330	0.83 306	0.79 381	0.53 326	0.51 178	0.54 405	0.21 389	0.16 385	0.21 381	0.16 261	0.19 337	0.21 408

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 465	0.81 561	0.73 464	0.53 496	0.37 464	1.40 546	0.53 470	1.04 419	0.79 340	0.88 424	0.94 359	0.95 439	0.53 326	0.93 474	0.58 415	0.39 541	0.30 527	0.57 565	0.31 520	0.53 554	0.30 487

iResNet	0.49 364	0.29 417	0.79 485	0.42 327	0.21 111	0.61 360	0.40 373	0.82 330	0.99 451	0.87 414	1.12 442	0.69 329	0.53 326	0.78 409	0.51 390	0.15 182	0.11 159	0.14 102	0.12 129	0.17 278	0.15 249

G2L-Stereo_test	0.48 346	0.20 195	0.40 204	0.34 76	0.23 175	0.57 332	0.58 488	1.10 443	0.77 321	0.86 406	0.94 359	0.95 439	0.54 338	0.68 350	0.60 422	0.16 237	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.15 197	0.15 249

test_sample5	0.47 334	0.26 374	0.49 330	0.36 133	0.22 133	0.64 386	0.39 362	1.13 457	0.81 350	0.77 343	0.94 359	0.64 299	0.54 338	0.65 321	0.43 329	0.21 389	0.16 385	0.22 396	0.20 396	0.22 400	0.20 390

DispNO	0.47 334	0.23 294	0.71 455	0.39 209	0.31 408	0.60 357	0.38 340	0.89 358	0.77 321	0.75 330	0.84 311	0.72 346	0.54 338	0.73 380	0.46 364	0.19 349	0.14 323	0.20 339	0.18 341	0.16 242	0.17 316

DualNet	0.48 346	0.26 374	0.49 330	0.36 133	0.22 133	0.64 386	0.39 362	1.13 457	0.81 350	0.80 354	1.03 409	0.64 299	0.54 338	0.65 321	0.43 329	0.21 389	0.16 385	0.22 396	0.20 396	0.22 400	0.20 390

BSDual-CNN	0.46 318	0.25 356	0.43 246	0.45 391	0.28 340	0.77 438	0.40 373	0.94 377	0.76 313	0.75 330	0.80 289	0.76 371	0.54 338	0.64 314	0.43 329	0.20 372	0.14 323	0.22 396	0.19 371	0.18 303	0.18 334

psmg	0.49 364	0.25 356	0.43 246	0.41 285	0.28 340	0.85 468	0.43 405	0.99 396	0.76 313	0.91 440	0.94 359	0.76 371	0.54 338	0.64 314	0.43 329	0.20 372	0.15 353	0.20 339	0.20 396	0.18 303	0.18 334

test_sample6	0.49 364	0.26 374	0.50 343	0.37 150	0.22 133	0.63 379	0.40 373	1.12 455	0.83 360	0.80 354	1.03 409	0.66 317	0.55 344	0.67 340	0.46 364	0.22 415	0.16 385	0.22 396	0.22 436	0.23 417	0.21 408

H2IRNET	0.37 220	0.20 195	0.33 104	0.38 180	0.25 236	0.27 73	0.23 80	0.59 172	0.72 288	0.39 144	0.90 348	0.74 363	0.55 344	0.52 185	0.43 329	0.15 182	0.13 288	0.18 268	0.20 396	0.16 242	0.13 173

CASS	0.45 308	0.27 391	0.42 235	0.48 428	0.22 133	0.61 360	0.34 255	0.97 391	0.62 233	0.71 305	0.85 321	0.61 285	0.55 344	0.57 230	0.41 317	0.29 491	0.16 385	0.22 396	0.18 341	0.22 400	0.28 471
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.43 291	0.24 331	0.43 246	0.52 486	0.28 340	0.28 91	0.42 398	0.72 281	0.82 355	0.62 233	0.91 351	0.72 346	0.55 344	0.79 414	0.35 256	0.14 114	0.11 159	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.16 295

ICVP	0.46 318	0.25 356	0.38 173	0.48 428	0.28 340	0.58 338	0.43 405	1.00 400	0.70 276	0.67 277	0.95 368	0.75 365	0.55 344	0.53 194	0.54 405	0.23 432	0.17 405	0.19 309	0.17 314	0.19 337	0.20 390
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.60 450	0.53 530	1.14 530	0.46 412	0.39 479	0.61 360	0.39 362	1.12 455	0.87 387	0.70 298	0.84 311	1.04 466	0.55 344	0.94 481	0.69 447	0.26 464	0.25 498	0.28 487	0.28 504	0.31 480	0.31 495

DeepPruner_ROB	0.53 401	0.34 448	0.59 394	0.41 285	0.30 386	0.50 284	0.43 405	1.19 486	0.70 276	0.85 399	1.05 419	0.86 405	0.55 344	0.84 434	0.51 390	0.29 491	0.23 482	0.22 396	0.22 436	0.26 446	0.25 448

coex_refinement	0.53 401	0.21 232	0.39 192	0.44 367	0.30 386	0.76 437	0.39 362	1.09 440	0.90 407	0.85 399	1.12 442	1.00 453	0.56 351	0.63 299	0.81 473	0.21 389	0.13 288	0.16 173	0.16 261	0.20 354	0.21 408

TransformOpticalFlow	0.44 298	0.20 195	0.47 298	0.41 285	0.23 175	0.37 196	0.47 428	0.94 377	0.76 313	0.65 261	1.14 454	0.73 357	0.56 351	0.76 397	0.32 211	0.15 182	0.10 62	0.17 218	0.15 227	0.14 143	0.13 173

UGAM	0.52 395	0.22 273	0.46 286	0.45 391	0.25 236	0.41 236	0.52 465	0.62 194	1.16 507	0.76 337	1.13 449	1.32 521	0.57 353	1.00 487	0.53 400	0.17 283	0.14 323	0.25 447	0.21 418	0.15 197	0.13 173

test_sample2	0.42 281	0.22 273	0.43 246	0.33 59	0.21 111	0.58 338	0.39 362	0.95 384	0.67 263	0.63 242	0.77 265	0.69 329	0.57 353	0.61 279	0.38 297	0.19 349	0.14 323	0.18 268	0.16 261	0.19 337	0.18 334

MyStereo05	0.44 298	0.21 232	0.45 269	0.41 285	0.28 340	0.41 236	0.50 447	0.93 372	1.09 496	0.76 337	0.61 209	0.51 225	0.57 353	0.73 380	0.42 322	0.14 114	0.13 288	0.18 268	0.17 314	0.17 278	0.15 249

MyStereo04	0.44 298	0.22 273	0.44 257	0.42 327	0.28 340	0.40 221	0.50 447	1.00 400	1.08 494	0.62 233	0.58 203	0.55 243	0.57 353	0.71 368	0.44 345	0.14 114	0.13 288	0.18 268	0.17 314	0.17 278	0.16 295

CoDeX	0.47 334	0.20 195	0.49 330	0.42 327	0.25 236	0.75 431	0.36 302	1.27 521	0.80 342	0.82 376	0.96 372	0.62 291	0.57 353	0.60 271	0.36 272	0.17 283	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.16 242	0.14 220

RAFT	0.45 308	0.22 273	0.45 269	0.47 421	0.26 282	0.54 307	0.47 428	0.66 225	0.58 228	0.80 354	0.82 300	0.94 437	0.57 353	0.75 393	0.34 239	0.17 283	0.15 353	0.22 396	0.20 396	0.16 242	0.12 129

DCANet	0.36 203	0.16 56	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.30 116	0.30 178	0.68 245	0.91 414	0.70 298	0.77 265	0.43 187	0.57 353	0.45 126	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.12 129

FENet	0.42 281	0.22 273	0.38 173	0.39 209	0.24 205	0.55 313	0.32 230	0.79 321	0.70 276	0.71 305	0.72 240	0.63 293	0.57 353	0.62 288	0.44 345	0.19 349	0.13 288	0.19 309	0.17 314	0.18 303	0.19 367

NOSS_ROB	0.57 433	0.39 483	0.39 192	0.44 367	0.30 386	0.73 424	0.54 474	1.03 416	1.08 494	0.67 277	0.87 332	0.76 371	0.57 353	0.77 405	0.47 371	0.38 539	0.38 558	0.44 545	0.42 554	0.37 514	0.34 511

rvit_105_1	0.54 413	0.40 488	0.76 478	0.58 521	0.37 464	0.59 351	0.68 515	0.70 268	0.94 432	0.82 376	0.69 234	0.73 357	0.58 362	0.78 409	0.54 405	0.32 512	0.29 522	0.31 504	0.34 531	0.23 417	0.20 390

ITSA-stereo	0.53 401	0.28 405	0.52 362	0.40 251	0.23 175	0.56 327	0.34 255	1.24 513	1.24 522	0.80 354	0.81 296	0.72 346	0.58 362	0.82 421	0.65 437	0.21 389	0.17 405	0.23 417	0.21 418	0.22 400	0.26 454

riskmin	0.38 235	0.20 195	0.39 192	0.32 45	0.23 175	0.53 300	0.30 178	0.63 202	0.80 342	0.49 188	0.56 194	0.73 357	0.58 362	0.55 207	0.36 272	0.17 283	0.11 159	0.19 309	0.13 163	0.19 337	0.20 390

pcwnet_v2	0.58 440	0.28 405	0.84 490	0.45 391	0.35 452	0.61 360	0.35 280	1.27 521	1.21 517	0.99 475	1.27 486	0.72 346	0.58 362	0.67 340	0.48 375	0.27 474	0.21 465	0.24 434	0.23 452	0.29 465	0.29 478

RAFT + AFF	0.53 401	0.29 417	0.75 473	0.51 473	0.32 424	0.63 379	0.60 493	1.00 400	0.91 414	0.78 347	0.87 332	0.83 394	0.58 362	0.80 415	0.47 371	0.17 283	0.20 455	0.23 417	0.22 436	0.18 303	0.18 334

STTStereo	0.55 415	0.37 466	0.76 478	0.44 367	0.31 408	0.60 357	0.44 414	0.96 388	0.86 378	0.99 475	0.90 348	0.96 442	0.58 362	0.71 368	0.61 426	0.25 454	0.23 482	0.26 466	0.32 526	0.24 430	0.23 433

AANet_RVC	0.57 433	0.32 435	0.54 374	0.45 391	0.27 315	0.57 332	0.48 436	1.00 400	1.28 534	0.86 406	1.33 499	0.87 411	0.58 362	1.07 501	0.75 462	0.18 317	0.12 217	0.15 144	0.13 163	0.18 303	0.18 334

AASNet	0.53 401	0.25 356	0.52 362	0.49 443	0.32 424	0.74 425	0.40 373	1.50 558	0.86 378	0.86 406	0.92 355	0.64 299	0.59 369	0.59 265	0.79 468	0.23 432	0.19 443	0.20 339	0.16 261	0.21 378	0.19 367

acv_ft	0.51 387	0.23 294	0.56 385	0.44 367	0.28 340	0.86 471	0.39 362	0.91 368	0.80 342	0.97 468	0.96 372	0.79 381	0.59 369	0.63 299	0.87 489	0.17 283	0.15 353	0.16 173	0.15 227	0.17 278	0.15 249

BEATNet_4x	0.46 318	0.32 435	0.56 385	0.37 150	0.19 59	0.63 379	0.35 280	1.01 409	0.72 288	0.77 343	0.83 306	0.70 333	0.59 369	0.68 350	0.53 400	0.16 237	0.12 217	0.16 173	0.14 195	0.24 430	0.16 295

UCFNet_RVC	0.49 364	0.26 374	0.35 137	0.39 209	0.26 282	0.64 386	0.36 302	1.15 470	0.84 365	0.67 277	0.88 340	0.88 416	0.59 369	0.58 250	0.45 354	0.24 444	0.17 405	0.27 479	0.27 498	0.25 439	0.23 433

ISRNet	0.56 426	0.24 331	0.66 431	0.56 513	0.36 457	0.44 254	0.25 102	0.82 330	0.84 365	1.07 506	1.25 483	0.91 427	0.60 373	0.66 329	0.58 415	0.35 531	0.26 504	0.36 524	0.33 529	0.30 474	0.42 539

LCNet	0.41 274	0.20 195	0.32 89	0.44 367	0.24 205	0.47 273	0.29 162	0.67 235	0.53 209	0.72 317	1.03 409	0.66 317	0.60 373	0.58 250	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.19 309	0.19 371	0.21 378	0.36 518

ACVNet	0.46 318	0.23 294	0.36 144	0.39 209	0.28 340	0.58 338	0.40 373	0.87 351	0.80 342	0.64 252	0.96 372	0.79 381	0.60 373	0.63 299	0.67 443	0.17 283	0.15 353	0.16 173	0.15 227	0.18 303	0.15 249

GwcNet-RSSM	0.49 364	0.24 331	0.42 235	0.40 251	0.23 175	0.55 313	0.38 340	0.93 372	0.93 425	0.71 305	1.16 465	0.86 405	0.60 373	0.62 288	0.66 440	0.21 389	0.14 323	0.19 309	0.20 396	0.16 242	0.15 249

CFNet	0.51 387	0.29 417	0.46 286	0.41 285	0.27 315	0.70 411	0.32 230	1.13 457	1.00 457	0.72 317	1.07 429	0.85 400	0.60 373	0.76 397	0.52 397	0.19 349	0.14 323	0.23 417	0.23 452	0.21 378	0.16 295

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 401	0.32 435	0.64 419	0.44 367	0.30 386	0.66 397	0.44 414	1.04 419	0.88 391	0.91 440	0.91 351	0.99 449	0.60 373	0.68 350	0.60 422	0.21 389	0.17 405	0.22 396	0.22 436	0.21 378	0.21 408
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_sample1	0.42 281	0.22 273	0.46 286	0.34 76	0.23 175	0.58 338	0.35 280	0.99 396	0.49 195	0.62 233	0.75 255	0.69 329	0.61 379	0.58 250	0.44 345	0.18 317	0.14 323	0.17 218	0.15 227	0.17 278	0.17 316

gwcnet-sp	0.48 346	0.23 294	0.70 450	0.40 251	0.26 282	0.81 453	0.41 388	0.89 358	0.84 365	0.91 440	0.76 261	0.66 317	0.61 379	0.66 329	0.50 380	0.18 317	0.17 405	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.18 334

scenet	0.48 346	0.23 294	0.70 450	0.40 251	0.26 282	0.81 453	0.41 388	0.89 358	0.84 365	0.91 440	0.76 261	0.66 317	0.61 379	0.66 329	0.50 380	0.18 317	0.17 405	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.18 334

ssnet	0.48 346	0.23 294	0.70 450	0.40 251	0.26 282	0.81 453	0.41 388	0.89 358	0.84 365	0.91 440	0.76 261	0.66 317	0.61 379	0.66 329	0.50 380	0.18 317	0.17 405	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.18 334

hknet	0.49 364	0.25 356	0.51 357	0.45 391	0.29 368	0.77 438	0.40 373	0.94 377	0.83 360	0.75 330	0.80 289	0.97 444	0.61 379	0.73 380	0.45 354	0.18 317	0.14 323	0.22 396	0.19 371	0.18 303	0.18 334

test_xeample	1.01 529	0.21 232	0.42 235	0.35 113	0.21 111	0.71 416	0.39 362	1.23 506	0.86 378	0.81 367	1.04 415	0.69 329	0.61 379	0.69 356	10.93 614	0.19 349	0.15 353	0.18 268	0.17 314	0.18 303	0.17 316

CSP-Net	0.56 426	0.27 391	0.49 330	0.41 285	0.28 340	1.22 534	0.50 447	1.23 506	0.72 288	0.95 462	0.95 368	0.89 420	0.62 385	0.83 429	0.62 429	0.26 464	0.17 405	0.17 218	0.17 314	0.18 303	0.17 316

PSMNet-ADL	0.48 346	0.27 391	0.40 204	0.48 428	0.30 386	0.68 404	0.37 318	0.90 363	0.80 342	0.61 231	0.80 289	0.92 432	0.62 385	0.72 374	0.63 432	0.23 432	0.18 425	0.18 268	0.20 396	0.22 400	0.20 390

AAGNet	1.43 566	0.20 195	0.48 318	0.44 367	0.25 236	0.29 103	0.31 207	0.65 216	0.68 268	0.97 468	0.86 324	0.67 324	0.62 385	0.64 314	20.63 621	0.16 237	0.11 159	0.19 309	0.15 227	0.19 337	0.12 129

LMCR-Stereo	0.53 401	0.30 426	0.53 370	0.58 521	0.30 386	0.83 464	0.36 302	1.19 486	0.76 313	0.88 424	1.04 415	0.56 246	0.62 385	0.82 421	0.67 443	0.19 349	0.15 353	0.19 309	0.14 195	0.23 417	0.17 316

cf-r	0.47 334	0.23 294	0.41 214	0.39 209	0.23 175	0.59 351	0.37 318	0.88 356	0.85 373	0.72 317	1.05 419	0.94 437	0.62 385	0.56 217	0.54 405	0.21 389	0.14 323	0.17 218	0.19 371	0.15 197	0.15 249

iResNet_ROB	0.52 395	0.21 232	0.53 370	0.37 150	0.21 111	0.61 360	0.29 162	1.51 561	1.32 539	0.90 435	1.02 405	0.80 389	0.62 385	0.76 397	0.43 329	0.16 237	0.12 217	0.13 68	0.09 10	0.15 197	0.18 334

PAM	0.46 318	0.19 154	0.70 450	0.40 251	0.26 282	0.75 431	0.33 240	0.85 340	0.34 88	0.70 298	0.46 144	1.83 560	0.63 391	0.61 279	0.26 129	0.15 182	0.10 62	0.16 173	0.14 195	0.14 143	0.13 173

fff	0.37 220	0.16 56	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.29 103	0.30 178	0.69 253	1.06 485	0.69 292	0.78 276	0.42 179	0.63 391	0.46 141	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.13 173

GEStereo_RVC	0.55 415	0.29 417	0.63 414	0.49 443	0.31 408	0.70 411	0.54 474	1.22 501	0.92 419	0.82 376	0.85 321	0.85 400	0.63 391	0.90 458	0.65 437	0.24 444	0.16 385	0.19 309	0.16 261	0.21 378	0.22 426

ADLNet	0.55 415	0.27 391	0.51 357	0.44 367	0.35 452	0.78 442	0.46 421	1.08 436	0.86 378	0.99 475	0.98 386	0.92 432	0.63 391	0.69 356	0.81 473	0.22 415	0.16 385	0.22 396	0.22 436	0.21 378	0.21 408

csc	0.37 220	0.16 56	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.29 103	0.30 178	0.69 253	1.06 485	0.69 292	0.78 276	0.42 179	0.63 391	0.46 141	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.13 173

cscssc	0.37 220	0.16 56	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.29 103	0.30 178	0.69 253	1.06 485	0.69 292	0.78 276	0.42 179	0.63 391	0.46 141	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.13 173

xxxx	1.01 529	0.22 273	0.43 246	0.36 133	0.21 111	0.82 461	0.36 302	1.32 529	0.88 391	0.71 305	0.94 359	0.97 444	0.63 391	0.64 314	10.58 613	0.20 372	0.16 385	0.18 268	0.17 314	0.19 337	0.19 367

delet	0.55 415	0.24 331	0.55 379	0.44 367	0.33 435	1.07 508	0.50 447	1.00 400	0.86 378	0.85 399	0.96 372	0.90 425	0.63 391	0.83 429	0.74 461	0.18 317	0.18 425	0.20 339	0.21 418	0.16 242	0.15 249

DSFCA	0.55 415	0.25 356	0.62 404	0.40 251	0.36 457	0.74 425	0.52 465	1.04 419	0.82 355	1.06 503	0.84 311	0.89 420	0.63 391	0.99 484	0.58 415	0.25 454	0.21 465	0.21 381	0.21 418	0.21 378	0.19 367

HSM-Net_RVC	0.53 401	0.22 273	0.35 137	0.37 150	0.21 111	0.85 468	0.37 318	1.23 506	0.93 425	0.90 435	1.15 460	1.26 508	0.63 391	0.72 374	0.48 375	0.17 283	0.13 288	0.16 173	0.15 227	0.17 278	0.15 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PSMNet_ROB	0.64 456	0.37 466	0.65 425	0.56 513	0.42 497	0.97 489	0.83 546	1.21 493	0.92 419	0.79 352	1.02 405	1.08 479	0.63 391	0.82 421	0.91 506	0.29 491	0.20 455	0.31 504	0.31 520	0.26 446	0.23 433

ssnet_v2	0.58 440	0.28 405	0.56 385	0.43 348	0.29 368	0.95 484	0.59 491	1.13 457	0.99 451	0.93 452	0.80 289	0.99 449	0.64 402	0.82 421	0.94 508	0.25 454	0.22 472	0.23 417	0.24 468	0.20 354	0.19 367

UPFNet	0.53 401	0.24 331	0.51 357	0.45 391	0.38 473	0.84 467	0.49 442	0.99 396	0.75 305	0.87 414	0.88 340	0.86 405	0.64 402	0.80 415	0.71 455	0.20 372	0.20 455	0.20 339	0.20 396	0.19 337	0.15 249

PSMNet-RSSM	0.48 346	0.22 273	0.38 173	0.42 327	0.25 236	0.50 284	0.37 318	1.10 443	0.77 321	0.70 298	1.06 426	0.84 398	0.64 402	0.62 288	0.47 371	0.23 432	0.15 353	0.23 417	0.25 477	0.20 354	0.19 367

CFNet-ft	0.48 346	0.23 294	0.36 144	0.40 251	0.26 282	0.64 386	0.37 318	0.87 351	0.85 373	0.64 252	1.00 393	1.01 457	0.64 402	0.61 279	0.53 400	0.23 432	0.15 353	0.24 434	0.21 418	0.23 417	0.18 334

CFNet_RVC	0.48 346	0.23 294	0.36 144	0.40 251	0.26 282	0.64 386	0.37 318	0.87 351	0.85 373	0.64 252	1.00 393	1.01 457	0.64 402	0.61 279	0.53 400	0.23 432	0.15 353	0.24 434	0.21 418	0.23 417	0.18 334

PS-NSSS	0.58 440	0.44 501	0.62 404	0.42 327	0.33 435	0.66 397	0.58 488	1.02 412	0.86 378	0.77 343	1.28 488	0.72 346	0.64 402	0.82 421	0.59 420	0.31 501	0.26 504	0.40 537	0.27 498	0.33 493	0.26 454

TCMNet	0.66 460	0.39 483	0.98 512	0.59 525	0.61 556	0.96 487	0.55 478	1.05 424	0.90 407	0.84 395	1.14 454	0.89 420	0.65 408	0.85 440	1.01 523	0.26 464	0.26 504	0.31 504	0.28 504	0.32 486	0.29 478

PAM_32	0.46 318	0.19 154	0.67 435	0.39 209	0.24 205	0.75 431	0.27 131	0.95 384	0.34 88	0.68 283	0.44 135	1.91 565	0.65 408	0.62 288	0.26 129	0.15 182	0.10 62	0.16 173	0.15 227	0.14 143	0.13 173

SMFormer	0.51 387	0.23 294	0.62 404	0.34 76	0.20 86	0.62 368	0.34 255	1.21 493	1.02 464	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 408	0.84 434	0.55 410	0.19 349	0.15 353	0.18 268	0.16 261	0.18 303	0.18 334

tta	0.51 387	0.23 294	0.62 404	0.34 76	0.20 86	0.62 368	0.34 255	1.21 493	1.02 464	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 408	0.84 434	0.55 410	0.19 349	0.15 353	0.18 268	0.16 261	0.15 197	0.14 220

qqq1	0.49 364	0.23 294	0.62 404	0.34 76	0.20 86	0.62 368	0.34 255	1.21 493	1.02 464	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 408	0.84 434	0.34 239	0.19 349	0.15 353	0.14 102	0.12 129	0.15 197	0.14 220

fff1	0.49 364	0.23 294	0.62 404	0.34 76	0.20 86	0.62 368	0.34 255	1.21 493	1.02 464	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 408	0.84 434	0.34 239	0.19 349	0.15 353	0.14 102	0.12 129	0.15 197	0.14 220

FADNet_RVC	0.55 415	0.37 466	1.17 535	0.44 367	0.31 408	0.56 327	0.34 255	1.06 428	0.88 391	0.67 277	0.90 348	0.61 285	0.65 408	0.93 474	0.70 450	0.21 389	0.18 425	0.26 466	0.23 452	0.31 480	0.28 471

ToySt	0.49 364	0.27 391	0.75 473	0.40 251	0.27 315	0.64 386	0.49 442	0.84 337	0.77 321	0.60 223	0.83 306	0.88 416	0.66 415	0.70 363	0.56 412	0.16 237	0.17 405	0.21 381	0.20 396	0.21 378	0.19 367

anonymousa	0.49 364	0.20 195	0.42 235	0.38 180	0.23 175	0.91 476	0.35 280	0.75 301	0.62 233	0.85 399	1.54 532	1.06 472	0.66 415	0.51 178	0.43 329	0.16 237	0.13 288	0.19 309	0.21 418	0.16 242	0.14 220

FADNet	0.61 452	0.51 520	1.10 525	0.45 391	0.44 510	0.65 395	0.41 388	1.19 486	1.05 479	0.70 298	0.84 311	0.98 448	0.66 415	0.82 421	0.50 380	0.29 491	0.30 527	0.27 479	0.30 512	0.46 540	0.35 516

Prome-Stereo	0.46 318	0.19 154	0.35 137	0.44 367	0.26 282	0.40 221	0.45 417	0.68 245	0.44 168	0.96 463	1.84 550	0.59 274	0.67 418	0.61 279	0.32 211	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.14 195	0.16 242	0.29 478

GANet-RSSM	0.47 334	0.21 232	0.37 161	0.38 180	0.25 236	0.58 338	0.36 302	1.07 432	0.78 331	0.68 283	1.01 396	0.86 405	0.67 418	0.62 288	0.44 345	0.21 389	0.15 353	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.17 316

FADNet-RVC-Resample	0.56 426	0.33 443	1.16 531	0.49 443	0.34 445	0.71 416	0.43 405	1.01 409	0.93 425	0.82 376	0.87 332	0.74 363	0.67 418	0.73 380	0.45 354	0.18 317	0.18 425	0.26 466	0.27 498	0.26 446	0.27 464

iResNetv2_ROB	0.52 395	0.27 391	0.69 446	0.38 180	0.25 236	0.62 368	0.35 280	1.17 482	1.01 461	0.99 475	1.06 426	0.88 416	0.67 418	0.66 329	0.39 304	0.19 349	0.13 288	0.15 144	0.11 98	0.18 303	0.16 295

StereoDRNet-Refined	0.58 440	0.32 435	0.54 374	0.46 412	0.30 386	0.96 487	0.40 373	1.00 400	0.94 432	1.12 517	1.08 432	0.96 442	0.67 418	0.90 458	0.89 502	0.17 283	0.13 288	0.22 396	0.21 418	0.20 354	0.19 367
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SGM-Forest	0.62 453	0.32 435	0.39 192	0.43 348	0.30 386	1.02 498	0.55 478	1.09 440	1.05 479	1.06 503	1.18 469	1.10 486	0.67 418	0.88 450	0.62 429	0.31 501	0.33 548	0.33 515	0.30 512	0.30 474	0.28 471
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.59 447	0.45 505	0.43 246	0.45 391	0.33 435	0.70 411	0.28 152	1.11 449	1.00 457	0.83 388	1.18 469	0.65 312	0.68 424	0.88 450	0.52 397	0.35 531	0.38 558	0.47 550	0.41 550	0.38 518	0.31 495

FINET	0.67 465	0.42 494	1.00 514	0.46 412	0.43 503	0.83 464	0.89 554	1.08 436	1.50 555	0.87 414	1.14 454	0.71 337	0.68 424	0.92 468	0.70 450	0.36 535	0.30 527	0.26 466	0.24 468	0.35 504	0.33 504

ac_64	0.52 395	0.22 273	0.50 343	0.45 391	0.28 340	0.80 448	0.45 417	1.02 412	0.61 232	0.91 440	0.83 306	1.07 477	0.68 424	0.74 387	0.70 450	0.21 389	0.18 425	0.20 339	0.19 371	0.18 303	0.15 249

DMCA-RVC	0.51 387	0.30 426	0.59 394	0.50 457	0.32 424	0.54 307	0.38 340	0.86 344	0.68 268	0.94 455	0.86 324	0.91 427	0.68 424	0.70 363	0.59 420	0.23 432	0.18 425	0.31 504	0.23 452	0.26 446	0.19 367

DualNet (step1)	0.57 433	0.36 459	0.72 460	0.38 180	0.30 386	0.71 416	0.43 405	1.06 428	0.88 391	0.92 448	0.86 324	0.85 400	0.69 428	0.68 350	0.50 380	0.41 546	0.20 455	0.40 537	0.41 550	0.36 509	0.33 504

test_sample9	1.05 538	0.36 459	0.72 460	0.38 180	0.30 386	0.71 416	0.43 405	1.06 428	0.88 391	0.92 448	0.86 324	0.85 400	0.69 428	1.20 520	1.36 549	0.41 546	8.41 619	0.40 537	0.41 550	0.36 509	0.33 504

test_sample7	0.52 395	0.29 417	0.50 343	0.36 133	0.27 315	0.62 368	0.41 388	1.06 428	0.88 391	0.92 448	0.86 324	0.85 400	0.69 428	0.68 350	0.50 380	0.26 464	0.20 455	0.27 479	0.26 491	0.27 457	0.24 441

1111x	0.55 415	0.22 273	0.46 286	0.38 180	0.20 86	0.66 397	0.43 405	1.23 506	0.99 451	0.71 305	0.99 391	0.95 439	0.69 428	0.90 458	1.08 530	0.18 317	0.17 405	0.18 268	0.19 371	0.20 354	0.18 334

ADStereo(finetuned)	0.37 220	0.16 56	0.49 330	0.34 76	0.19 59	0.30 116	0.30 178	0.68 245	0.91 414	0.70 298	0.77 265	0.43 187	0.69 428	0.45 126	0.33 224	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.12 129

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 455	0.28 405	0.99 513	0.40 251	0.30 386	1.03 501	0.56 484	1.10 443	0.99 451	0.97 468	1.22 475	1.06 472	0.69 428	1.07 501	0.95 511	0.19 349	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.22 400	0.21 408

iRaft-Stereo_5w	0.45 308	0.21 232	0.48 318	0.42 327	0.28 340	0.31 133	0.54 474	0.63 202	0.62 233	0.62 233	0.89 344	1.01 457	0.69 428	0.75 393	0.66 440	0.13 72	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.14 143	0.15 249

ADLNet2	0.55 415	0.25 356	0.65 425	0.47 421	0.30 386	0.83 464	0.50 447	1.05 424	0.95 438	0.80 354	0.98 386	0.99 449	0.69 428	0.77 405	0.73 458	0.20 372	0.16 385	0.17 218	0.18 341	0.21 378	0.21 408

STrans-v2	0.46 318	0.20 195	0.48 318	0.40 251	0.24 205	0.55 313	0.50 447	1.07 432	0.73 295	0.65 261	1.05 419	0.72 346	0.69 428	0.72 374	0.33 224	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.14 195	0.13 98	0.12 129

HSM	0.51 387	0.24 331	0.41 214	0.39 209	0.24 205	0.75 431	0.40 373	1.22 501	0.75 305	0.81 367	0.91 351	1.21 503	0.69 428	0.87 447	0.46 364	0.17 283	0.13 288	0.17 218	0.14 195	0.17 278	0.17 316

DRN-Test	0.66 460	0.32 435	0.66 431	0.50 457	0.39 479	1.15 524	0.61 498	1.49 557	1.01 461	1.12 517	1.08 432	1.06 472	0.69 428	0.77 405	0.94 508	0.23 432	0.17 405	0.26 466	0.25 477	0.25 439	0.21 408

MDST_ROB	0.91 518	0.27 391	0.85 491	0.63 539	0.41 491	2.53 582	0.71 531	1.60 569	1.13 502	2.83 595	1.73 543	0.97 444	0.69 428	1.61 556	0.73 458	0.25 454	0.22 472	0.32 510	0.28 504	0.25 439	0.24 441

DLCB_ROB	0.58 440	0.28 405	0.47 298	0.49 443	0.32 424	0.77 438	0.50 447	0.99 396	0.92 419	1.04 497	1.14 454	1.21 503	0.69 428	0.88 450	0.69 447	0.20 372	0.20 455	0.22 396	0.22 436	0.21 378	0.18 334

AACVNet	0.50 380	0.23 294	0.49 330	0.46 412	0.29 368	0.52 292	0.38 340	0.90 363	0.55 218	0.81 367	1.03 409	1.00 453	0.70 441	0.83 429	0.54 405	0.21 389	0.18 425	0.24 434	0.18 341	0.23 417	0.20 390

hitnet-ft	0.55 415	0.27 391	0.39 192	0.41 285	0.28 340	0.78 442	0.40 373	0.92 370	0.90 407	0.82 376	1.01 396	1.13 496	0.70 441	0.78 409	0.67 443	0.28 484	0.20 455	0.28 487	0.22 436	0.29 465	0.26 454

TDLM	0.57 433	0.33 443	0.49 330	0.51 473	0.30 386	0.66 397	0.73 535	1.03 416	1.01 461	0.82 376	1.10 437	0.84 398	0.70 441	0.86 445	0.58 415	0.28 484	0.17 405	0.25 447	0.22 436	0.26 446	0.19 367

NVstereo2D	0.60 450	0.30 426	0.75 473	0.48 428	0.43 503	0.89 473	0.48 436	1.05 424	1.15 506	0.66 274	0.86 324	0.88 416	0.70 441	0.99 484	0.65 437	0.32 512	0.15 353	0.28 487	0.20 396	0.40 521	0.36 518

SDNR	0.86 509	0.37 466	1.47 564	0.40 251	0.38 473	3.38 599	0.33 240	0.90 363	0.98 446	0.99 475	2.09 562	0.59 274	0.71 445	1.29 533	0.70 450	0.51 564	0.56 582	0.36 524	0.26 491	0.43 532	0.46 551

DGSMNet	0.76 486	0.55 532	1.29 547	0.58 521	0.62 557	0.94 481	0.70 525	1.26 519	1.11 498	0.83 388	1.24 481	1.00 453	0.71 445	1.03 495	0.81 473	0.34 526	0.29 522	0.41 541	0.40 545	0.57 560	0.55 568

222	1.18 552	0.22 273	0.44 257	0.37 150	0.22 133	0.79 445	0.37 318	1.31 528	0.89 404	0.92 448	1.08 432	0.72 346	0.71 445	0.66 329	13.89 617	0.20 372	0.15 353	0.17 218	0.16 261	0.18 303	0.19 367

StereoDRNet	0.64 456	0.33 443	0.68 440	0.51 473	0.43 503	1.03 501	0.53 470	1.47 554	0.99 451	1.10 514	0.87 332	1.07 477	0.71 445	0.82 421	0.88 492	0.23 432	0.19 443	0.25 447	0.23 452	0.27 457	0.19 367

PSMNet-RUCA	0.76 486	0.75 555	1.08 524	1.01 575	0.90 570	0.69 406	0.50 447	1.11 449	1.03 469	0.78 347	1.11 438	0.80 389	0.72 449	0.88 450	0.63 432	0.53 569	0.27 513	0.76 572	0.46 556	0.66 566	0.47 556

DCVSM-stereo	0.49 364	0.27 391	0.53 370	0.39 209	0.29 368	0.51 288	0.26 115	0.75 301	0.75 305	1.11 516	0.75 255	1.05 470	0.72 449	0.60 271	0.47 371	0.20 372	0.19 443	0.24 434	0.20 396	0.25 439	0.30 487

UNet	0.54 413	0.26 374	0.66 431	0.44 367	0.40 484	0.99 494	0.41 388	0.98 394	0.75 305	0.83 388	0.89 344	1.04 466	0.72 449	0.73 380	0.62 429	0.19 349	0.14 323	0.20 339	0.17 314	0.20 354	0.17 316

DStereoRT	0.74 483	0.19 154	0.50 343	0.51 473	0.33 435	1.10 516	0.34 255	0.82 330	0.76 313	0.78 347	1.05 419	0.51 225	0.73 452	0.76 397	0.48 375	0.16 237	0.13 288	3.96 618	1.37 607	0.19 337	0.14 220

FTStereo	0.56 426	0.20 195	0.37 161	0.41 285	0.25 236	0.40 221	0.79 543	0.66 225	0.43 161	1.09 512	3.27 587	0.70 333	0.73 452	0.55 207	0.33 224	0.14 114	0.13 288	0.19 309	0.17 314	0.15 197	0.30 487

CVANet_RVC	0.57 433	0.33 443	0.44 257	0.47 421	0.32 424	0.67 402	0.61 498	1.05 424	0.93 425	0.85 399	1.04 415	1.01 457	0.73 452	0.83 429	0.52 397	0.29 491	0.19 443	0.27 479	0.25 477	0.31 480	0.21 408

YMNet	0.66 460	0.38 476	0.90 503	0.52 486	0.46 522	1.08 512	0.49 442	1.00 400	0.77 321	1.18 524	1.29 492	1.12 490	0.74 455	0.85 440	0.86 483	0.27 474	0.31 536	0.25 447	0.25 477	0.24 430	0.23 433

YMNet_1	0.66 460	0.38 476	0.90 503	0.52 486	0.46 522	1.08 512	0.49 442	1.00 400	0.77 321	1.18 524	1.29 492	1.12 490	0.74 455	0.85 440	0.86 483	0.27 474	0.31 536	0.25 447	0.25 477	0.24 430	0.23 433

SQANet	0.82 500	0.74 554	0.67 435	1.13 578	0.98 578	1.11 517	0.47 428	1.07 432	0.83 360	0.91 440	1.05 419	1.03 464	0.74 455	1.01 488	0.64 435	0.61 572	0.24 490	1.03 582	0.35 534	1.18 583	0.58 569

SACVNet	0.58 440	0.34 448	0.55 379	0.55 510	0.36 457	0.63 379	0.48 436	1.13 457	0.77 321	1.02 488	1.06 426	1.02 462	0.74 455	0.90 458	0.51 390	0.27 474	0.21 465	0.25 447	0.24 468	0.29 465	0.36 518

DAS	0.51 387	0.25 356	0.60 399	0.48 428	0.31 408	0.58 338	0.41 388	0.83 334	0.97 442	0.89 428	1.12 442	0.70 333	0.75 459	0.82 421	0.43 329	0.17 283	0.13 288	0.18 268	0.15 227	0.20 354	0.18 334

SepStereo	0.51 387	0.25 356	0.60 399	0.48 428	0.31 408	0.58 338	0.41 388	0.83 334	0.97 442	0.89 428	1.12 442	0.70 333	0.75 459	0.93 474	0.43 329	0.17 283	0.13 288	0.18 268	0.15 227	0.20 354	0.18 334

CBMV	0.64 456	0.35 454	0.41 214	0.42 327	0.25 236	1.01 496	0.77 539	1.13 457	1.09 496	1.17 522	1.22 475	1.04 466	0.75 459	0.88 450	0.63 432	0.28 484	0.30 527	0.34 517	0.30 512	0.26 446	0.26 454
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 460	0.36 459	1.30 548	0.39 209	0.26 282	0.57 332	0.63 501	0.80 324	1.03 469	0.80 354	1.43 517	0.91 427	0.76 462	1.08 504	1.87 570	0.16 237	0.12 217	0.17 218	0.14 195	0.20 354	0.16 295

HI	0.45 308	0.21 232	0.36 144	0.34 76	0.35 452	0.28 91	0.31 207	0.72 281	0.46 181	0.87 414	1.13 449	1.09 482	0.76 462	0.69 356	0.56 412	0.12 39	0.10 62	0.17 218	0.17 314	0.17 278	0.15 249

CoSv	0.45 308	0.21 232	0.36 144	0.34 76	0.35 452	0.28 91	0.31 207	0.72 281	0.46 181	0.87 414	1.13 449	1.09 482	0.76 462	0.69 356	0.56 412	0.12 39	0.10 62	0.17 218	0.17 314	0.17 278	0.15 249

Anonymous_2	0.82 500	0.44 501	0.63 414	0.40 251	0.43 503	0.80 448	0.52 465	0.72 281	0.77 321	0.71 305	0.60 206	0.87 411	0.76 462	0.75 393	0.58 415	0.52 565	0.54 580	0.54 563	4.82 619	0.56 558	0.40 535

THIR-Stereo	0.50 380	0.18 114	0.45 269	0.38 180	0.23 175	0.75 431	0.67 510	0.66 225	0.87 387	1.02 488	1.40 510	0.72 346	0.76 462	0.62 288	0.42 322	0.15 182	0.11 159	0.17 218	0.18 341	0.14 143	0.15 249

GrayStereo	0.49 364	0.19 154	0.42 235	0.46 412	0.28 340	0.53 300	0.67 510	0.69 253	0.63 244	1.02 488	1.47 526	0.78 379	0.76 462	0.56 217	0.33 224	0.14 114	0.12 217	0.17 218	0.17 314	0.15 197	0.29 478

MMNet	0.55 415	0.25 356	0.61 401	0.43 348	0.34 445	1.07 508	0.39 362	0.87 351	0.91 414	0.91 440	0.93 358	0.86 405	0.76 462	0.81 418	0.76 463	0.15 182	0.14 323	0.18 268	0.19 371	0.20 354	0.16 295

IER	0.46 318	0.23 294	0.50 343	0.38 180	0.28 340	0.69 406	0.35 280	0.80 324	0.66 260	0.83 388	0.94 359	0.75 365	0.77 469	0.60 271	0.42 322	0.17 283	0.14 323	0.17 218	0.17 314	0.17 278	0.15 249

CrosDoStereo	0.50 380	0.18 114	0.45 269	0.38 180	0.24 205	0.40 221	1.18 575	0.67 235	0.86 378	0.94 455	1.37 504	0.63 293	0.77 469	0.65 321	0.45 354	0.15 182	0.12 217	0.17 218	0.18 341	0.14 143	0.14 220

DeepStereo_LL	0.50 380	0.18 114	0.45 269	0.38 180	0.24 205	0.40 221	1.18 575	0.67 235	0.86 378	0.94 455	1.37 504	0.63 293	0.77 469	0.65 321	0.45 354	0.15 182	0.12 217	0.17 218	0.18 341	0.14 143	0.14 220

PA-Net	0.67 465	0.43 496	0.83 489	0.50 457	0.53 540	0.94 481	0.68 515	1.10 443	1.14 505	0.80 354	0.88 340	0.87 411	0.77 469	1.02 493	0.88 492	0.24 444	0.41 565	0.29 495	0.44 555	0.26 446	0.34 511
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.82 500	0.96 573	0.85 491	0.58 521	0.45 514	1.27 540	0.70 525	1.17 482	1.02 464	0.83 388	1.23 479	0.90 425	0.77 469	1.06 498	0.69 447	0.46 555	0.34 550	1.71 590	0.38 539	0.59 563	0.36 518

NaN_ROB	0.69 470	0.44 501	0.69 446	0.51 473	0.33 435	0.97 489	1.06 569	1.22 501	1.19 513	1.24 536	0.96 372	1.08 479	0.78 474	1.20 520	0.67 443	0.24 444	0.30 527	0.23 417	0.24 468	0.23 417	0.25 448

CBMV_ROB	0.59 447	0.37 466	0.38 173	0.39 209	0.28 340	0.74 425	0.28 152	1.00 400	0.98 446	0.94 455	1.25 483	0.81 392	0.78 474	0.87 447	0.50 380	0.36 535	0.37 556	0.43 543	0.40 545	0.33 493	0.30 487

CRFU-Net	0.57 433	0.27 391	0.57 389	0.46 412	0.30 386	1.20 532	0.52 465	1.10 443	0.56 224	1.00 480	0.98 386	1.06 472	0.79 476	0.81 418	0.71 455	0.21 389	0.19 443	0.18 268	0.16 261	0.18 303	0.19 367

GwcNet	0.69 470	0.36 459	1.10 525	0.51 473	0.42 497	1.08 512	0.50 447	1.21 493	1.16 507	1.00 480	1.37 504	1.06 472	0.79 476	0.92 468	0.94 508	0.25 454	0.24 490	0.24 434	0.22 436	0.23 417	0.26 454

PDISCO_ROB	0.91 518	0.48 508	1.06 520	0.99 572	0.97 576	1.67 567	0.63 501	1.64 573	1.59 563	1.06 503	1.18 469	1.31 516	0.79 476	1.55 551	0.97 514	0.49 561	0.22 472	0.45 546	0.40 545	0.45 537	0.37 523

LALA_ROB	0.74 483	0.43 496	0.69 446	0.54 503	0.40 484	1.01 496	0.95 561	1.21 493	1.07 491	1.22 533	1.12 442	1.56 551	0.79 476	1.04 497	0.86 483	0.33 520	0.22 472	0.35 519	0.30 512	0.35 504	0.31 495

Select-FE	0.46 318	0.24 331	0.88 498	0.42 327	0.35 452	0.33 158	0.19 20	0.90 363	0.37 126	0.60 223	1.01 396	0.97 444	0.80 480	0.72 374	0.28 169	0.16 237	0.12 217	0.17 218	0.20 396	0.15 197	0.24 441

Wz-Net-MNSev	0.76 486	0.40 488	1.34 553	0.50 457	0.40 484	1.44 552	0.83 546	1.15 470	1.16 507	1.25 538	1.20 474	1.13 496	0.81 481	1.16 515	1.00 522	0.22 415	0.19 443	0.24 434	0.23 452	0.28 461	0.26 454

APVNet	0.71 476	0.37 466	0.89 502	0.56 513	0.45 514	1.18 530	0.68 515	1.41 548	0.85 373	0.81 367	1.15 460	1.04 466	0.81 481	1.10 508	1.17 538	0.26 464	0.28 517	0.32 510	0.31 520	0.29 465	0.30 487

SuperB	1.04 534	0.37 466	4.81 600	0.43 348	0.31 408	0.99 494	0.46 421	1.02 412	2.09 579	1.09 512	1.09 435	0.75 365	0.81 481	1.06 498	1.76 563	0.19 349	0.15 353	0.17 218	0.15 227	2.82 609	0.26 454

RTSC	0.87 510	0.48 508	1.23 541	0.52 486	0.37 464	1.13 521	0.50 447	1.34 533	1.79 572	1.51 552	1.24 481	1.12 490	0.81 481	1.62 557	2.16 576	0.25 454	0.19 443	0.23 417	0.24 468	0.30 474	0.31 495

xyz-stereo	4.23 605	0.17 87	61.76 637	0.34 76	0.16 12	12.16 616	0.37 318	0.58 167	0.68 268	1.01 485	3.36 592	0.77 377	0.82 485	1.21 524	0.40 312	0.12 39	0.10 62	0.16 173	0.11 98	0.13 98	0.10 37

DDUNet	1.06 539	2.56 609	0.68 440	1.21 580	1.26 586	1.03 501	0.69 520	1.11 449	0.94 432	0.96 463	1.22 475	1.27 510	0.82 485	0.93 474	0.72 457	0.84 580	0.38 558	1.99 594	0.60 577	1.10 582	0.85 579

DRaft	0.49 364	0.17 87	0.47 298	0.37 150	0.25 236	0.58 338	0.40 373	0.65 216	0.85 373	1.02 488	1.75 546	0.50 221	0.82 485	0.63 299	0.40 312	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.16 261	0.14 143	0.15 249

HGLStereo	0.56 426	0.28 405	0.57 389	0.50 457	0.37 464	0.80 448	0.45 417	1.02 412	0.78 331	0.86 406	1.14 454	0.89 420	0.82 485	0.76 397	0.73 458	0.21 389	0.20 455	0.19 309	0.18 341	0.19 337	0.21 408

ETE_ROB	0.70 472	0.49 512	0.73 464	0.56 513	0.36 457	0.79 445	0.87 553	1.14 466	0.93 425	1.19 526	1.18 469	1.39 533	0.82 485	0.99 484	0.80 470	0.26 464	0.21 465	0.31 504	0.26 491	0.33 493	0.34 511

GASNet	0.67 465	0.72 552	0.96 509	0.70 557	0.48 527	0.62 368	0.47 428	1.08 436	1.03 469	0.94 455	0.82 300	0.93 435	0.83 490	1.33 538	0.80 470	0.31 501	0.22 472	0.29 495	0.28 504	0.44 533	0.24 441

XPNet_ROB	0.70 472	0.35 454	0.68 440	0.52 486	0.40 484	0.79 445	0.85 552	1.16 477	0.94 432	1.33 543	1.15 460	1.38 532	0.83 490	1.03 495	0.90 504	0.32 512	0.25 498	0.26 466	0.24 468	0.31 480	0.28 471

iinet-f	0.67 465	0.26 374	2.15 580	0.39 209	0.31 408	1.19 531	0.56 484	0.84 337	0.84 365	0.80 354	1.17 467	1.05 470	0.84 492	0.71 368	1.21 541	0.20 372	0.18 425	0.17 218	0.15 227	0.20 354	0.20 390

fast-acv-ft	0.64 456	0.30 426	0.73 464	0.45 391	0.34 445	1.17 528	0.49 442	0.86 344	0.98 446	1.02 488	1.36 501	1.29 513	0.85 493	0.76 397	0.81 473	0.21 389	0.23 482	0.23 417	0.23 452	0.21 378	0.20 390

DISCO	0.70 472	0.26 374	0.68 440	0.44 367	0.31 408	1.14 522	0.51 462	1.23 506	1.23 520	0.81 367	1.05 419	1.50 545	0.85 493	1.82 569	1.03 524	0.19 349	0.15 353	0.18 268	0.16 261	0.24 430	0.23 433

Wz-Net-SNSev	0.91 518	0.73 553	2.13 579	0.56 513	0.45 514	0.95 484	1.13 574	1.34 533	1.24 522	1.02 488	1.30 495	1.46 539	0.86 495	1.81 568	1.50 554	0.25 454	0.23 482	0.25 447	0.26 491	0.32 486	0.29 478

DeepPrunerF	0.89 514	0.52 527	3.43 592	0.68 554	0.81 568	0.72 423	0.72 533	1.22 501	1.99 578	0.93 452	1.01 396	0.87 411	0.86 495	1.08 504	0.95 511	0.34 526	0.28 517	0.43 543	0.39 543	0.30 474	0.32 499

pmcnn	1.23 555	0.29 417	0.96 509	0.40 251	0.23 175	0.95 484	0.69 520	1.16 477	1.28 534	1.67 565	2.33 565	11.15 617	0.86 495	0.93 474	0.88 492	0.15 182	0.12 217	0.12 32	0.10 63	0.15 197	0.15 249

w-ln-seven	0.96 523	0.48 508	2.41 584	0.54 503	0.50 531	1.41 548	0.70 525	1.67 575	1.81 573	1.49 549	1.50 527	1.26 508	0.87 498	1.15 513	1.80 568	0.23 432	0.21 465	0.25 447	0.25 477	0.31 480	0.26 454

CBFPSM	0.59 447	0.22 273	1.31 549	0.38 180	0.27 315	1.12 520	0.65 505	0.79 321	0.82 355	0.80 354	0.81 296	1.35 530	0.87 498	0.67 340	0.76 463	0.16 237	0.15 353	0.15 144	0.16 261	0.17 278	0.22 426

Wz-Net-LNSev	0.71 476	0.51 520	1.36 558	0.50 457	0.41 491	1.15 524	0.69 520	1.21 493	1.07 491	1.02 488	1.12 442	1.08 479	0.87 498	0.89 456	0.89 502	0.24 444	0.22 472	0.21 381	0.19 371	0.26 446	0.26 454

NCCL2	0.72 480	0.41 492	0.65 425	0.64 540	0.44 510	0.98 493	1.20 577	1.11 449	1.00 457	0.98 473	0.96 372	1.49 544	0.87 498	0.90 458	0.79 468	0.31 501	0.26 504	0.39 534	0.39 543	0.32 486	0.32 499

DANet	0.71 476	0.45 505	0.91 505	0.59 525	0.40 484	0.81 453	0.40 373	0.97 391	0.84 365	1.20 531	1.22 475	1.33 524	0.88 502	1.16 515	1.24 542	0.27 474	0.23 482	0.31 504	0.25 477	0.35 504	0.32 499
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.70 472	0.37 466	0.55 379	0.51 473	0.34 445	0.94 481	0.96 562	1.08 436	0.94 432	1.04 497	1.98 557	1.13 496	0.88 502	1.12 511	0.66 440	0.25 454	0.26 504	0.27 479	0.22 436	0.31 480	0.22 426

GANetREF_RVC	0.80 496	0.75 555	0.86 496	0.66 548	0.42 497	1.15 524	0.98 563	1.14 466	1.19 513	1.01 485	1.02 405	1.10 486	0.90 504	1.15 513	0.76 463	0.48 559	0.39 562	0.57 565	0.38 539	0.63 564	0.46 551
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
zh-mn7	1.08 543	0.65 546	4.00 596	0.52 486	0.38 473	1.16 527	0.62 500	1.15 470	1.77 571	1.74 567	2.31 563	1.17 502	0.91 505	2.10 580	1.77 564	0.24 444	0.21 465	0.22 396	0.22 436	0.25 439	0.28 471

UGAM-zero	0.46 318	0.19 154	0.62 404	0.37 150	0.23 175	0.34 169	0.21 52	1.15 470	0.39 143	0.66 274	0.61 209	1.70 557	0.91 505	0.75 393	0.25 99	0.14 114	0.11 159	0.15 144	0.12 129	0.13 98	0.13 173

otaku	1.04 534	0.93 570	0.88 498	1.33 584	1.05 583	1.66 565	0.70 525	1.40 547	1.18 511	1.08 510	1.32 498	1.33 524	0.91 505	1.23 527	0.76 463	0.72 576	0.46 577	1.24 585	0.50 570	1.40 584	0.75 573

Consistency-Raft	1.01 529	0.81 561	1.24 542	0.84 566	0.97 576	0.81 453	0.84 549	1.30 527	1.59 563	1.05 499	1.68 542	1.12 490	0.91 505	0.92 468	1.11 532	0.65 573	0.74 590	0.79 575	0.90 591	1.06 581	0.79 577

ADCRef	0.80 496	0.43 496	1.32 551	0.50 457	0.45 514	1.07 508	0.51 462	1.07 432	0.98 446	1.17 522	1.42 514	0.87 411	0.91 505	0.85 440	3.19 590	0.18 317	0.16 385	0.23 417	0.23 452	0.22 400	0.21 408

PSM-AAD	0.48 346	0.20 195	0.37 161	0.43 348	0.23 175	0.56 327	0.50 447	0.65 216	0.70 276	1.07 506	1.12 442	0.58 259	0.92 510	0.61 279	0.32 211	0.15 182	0.11 159	0.25 447	0.26 491	0.18 303	0.43 545

ccnet	0.82 500	0.57 535	0.75 473	0.54 503	0.59 554	1.09 515	0.66 508	1.38 543	0.94 432	1.12 517	1.44 520	1.29 513	0.92 510	0.95 483	1.24 542	0.49 561	0.42 567	0.50 560	0.47 563	0.51 549	0.46 551

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 532	0.57 535	1.51 566	0.67 551	0.50 531	2.57 583	1.66 599	1.20 491	1.43 548	1.38 545	1.57 534	1.33 524	0.92 510	1.64 560	0.88 492	0.37 538	0.39 562	0.46 549	0.60 577	0.41 527	0.40 535

RASNet	0.53 401	0.22 273	0.52 362	0.38 180	0.22 133	0.68 404	0.38 340	0.97 391	0.88 391	0.73 323	1.04 415	1.03 464	0.92 510	0.90 458	0.86 483	0.16 237	0.14 323	0.14 102	0.17 314	0.15 197	0.13 173

PWCDC_ROB	0.89 514	0.49 512	0.80 487	0.74 561	0.40 484	1.03 501	0.39 362	1.33 531	2.35 588	1.02 488	3.77 594	0.81 392	0.92 510	1.20 520	0.90 504	0.34 526	0.22 472	0.24 434	0.20 396	0.34 499	0.29 478

RYNet	0.72 480	0.35 454	0.64 419	0.53 496	0.67 561	1.31 542	0.67 510	1.20 491	1.18 511	1.05 499	0.87 332	1.27 510	0.93 515	0.93 474	1.27 546	0.22 415	0.16 385	0.26 466	0.23 452	0.40 521	0.39 532

ACVNet-4b	1.35 562	1.31 585	1.10 525	1.90 594	1.59 589	1.92 573	0.77 539	1.52 564	1.62 567	1.05 499	1.60 536	2.11 570	0.94 516	1.64 560	0.77 467	1.30 594	0.35 552	2.03 598	0.67 581	1.88 596	0.84 578

psm_up	0.55 415	0.26 374	0.47 298	0.49 443	0.32 424	0.65 395	0.56 484	1.04 419	0.82 355	0.82 376	0.88 340	1.01 457	0.94 516	0.74 387	0.61 426	0.21 389	0.25 498	0.26 466	0.23 452	0.21 378	0.20 390

S-Stereo	0.74 483	0.35 454	0.96 509	0.56 513	0.45 514	0.82 461	0.60 493	1.24 513	1.60 566	0.96 463	1.41 512	1.12 490	0.94 516	0.80 415	1.04 527	0.26 464	0.31 536	0.28 487	0.25 477	0.32 486	0.47 556

z-mn7	1.00 528	0.50 516	1.70 571	0.53 496	0.36 457	1.75 570	0.71 531	1.22 501	2.28 584	0.96 463	2.54 572	1.42 536	0.95 519	2.19 585	1.54 555	0.22 415	0.19 443	0.21 381	0.20 396	0.27 457	0.25 448

anonymity	0.97 525	0.89 568	1.05 519	0.92 570	1.03 581	0.97 489	0.81 545	1.29 524	0.91 414	1.07 506	0.98 386	1.00 453	0.95 519	1.02 493	0.92 507	0.96 583	0.95 606	0.90 579	0.91 594	0.92 574	0.94 583

stereogan	0.80 496	0.31 431	0.71 455	0.59 525	0.50 531	1.72 569	0.48 436	1.35 537	1.37 542	1.00 480	1.46 525	1.56 551	0.95 519	1.29 533	0.84 478	0.28 484	0.29 522	0.29 495	0.25 477	0.38 518	0.38 529

Ntro	1.09 544	0.97 576	0.91 505	1.44 585	1.19 585	1.69 568	0.80 544	1.35 537	1.25 528	1.00 480	1.29 492	1.31 516	0.97 522	1.26 530	0.84 478	0.84 580	0.43 572	1.36 586	0.50 570	1.56 586	0.78 575

PASM	0.90 517	0.64 545	1.69 569	0.69 556	0.69 564	0.78 442	0.84 549	1.03 416	1.26 531	1.19 526	1.15 460	1.31 516	0.98 523	1.24 528	1.03 524	0.52 565	0.56 582	0.59 568	0.66 580	0.56 558	0.54 567

w-ln-seven-2	0.76 486	0.43 496	2.32 582	0.52 486	0.38 473	0.90 475	0.65 505	1.11 449	1.12 501	1.19 526	1.28 488	1.09 482	0.99 524	1.07 501	0.87 489	0.20 372	0.19 443	0.23 417	0.22 436	0.26 446	0.22 426

UDG	0.88 512	0.82 564	0.67 435	1.00 574	0.96 575	1.02 498	0.57 487	1.13 457	0.99 451	0.90 435	0.97 385	1.31 516	0.99 524	0.85 440	0.84 478	0.54 570	0.32 542	1.77 591	0.40 545	0.94 575	0.66 571

Syn2CoEx	0.71 476	0.51 520	0.95 507	0.64 540	0.45 514	0.91 476	0.53 470	1.48 555	1.13 502	0.93 452	1.35 500	1.02 462	0.99 524	0.92 468	0.80 470	0.30 498	0.27 513	0.28 487	0.24 468	0.23 417	0.24 441

FBW_ROB	0.88 512	0.50 516	0.85 491	0.55 510	0.40 484	1.17 528	0.78 541	1.50 558	1.37 542	1.33 543	1.27 486	1.48 543	1.00 527	2.57 593	0.98 517	0.25 454	0.32 542	0.45 546	0.30 512	0.34 499	0.28 471

PWC_ROB	0.87 510	0.52 527	1.28 545	0.50 457	0.32 424	0.91 476	0.37 318	1.36 540	1.46 553	1.61 559	2.59 576	1.16 501	1.01 528	1.34 540	1.40 553	0.25 454	0.18 425	0.28 487	0.20 396	0.29 465	0.28 471

ACV-stereo	0.62 453	0.34 448	1.00 514	0.43 348	0.31 408	1.20 532	0.40 373	0.75 301	0.83 360	0.64 252	0.77 265	2.10 569	1.03 529	0.81 418	0.64 435	0.21 389	0.17 405	0.18 268	0.18 341	0.21 378	0.21 408

RGC	0.79 495	0.59 537	0.71 455	0.65 545	0.65 560	0.92 480	0.58 488	1.29 524	1.05 479	1.07 506	1.45 523	1.47 542	1.03 529	1.21 524	0.88 492	0.32 512	0.30 527	0.48 555	0.40 545	0.37 514	0.37 523

XQC	0.89 514	0.65 546	1.31 549	0.67 551	0.52 539	1.22 534	0.68 515	1.26 519	1.52 556	1.14 520	1.11 438	1.28 512	1.04 531	1.40 548	1.77 564	0.38 539	0.24 490	0.37 529	0.31 520	0.53 554	0.47 556

DEmStereo	0.48 346	0.17 87	0.50 343	0.38 180	0.25 236	0.59 351	0.34 255	0.63 202	0.74 302	0.89 428	1.66 539	0.58 259	1.06 532	0.60 271	0.42 322	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.16 261	0.14 143	0.15 249

psmorigin	0.82 500	0.51 520	2.09 578	0.49 443	0.41 491	0.85 468	0.50 447	1.04 419	0.88 391	1.45 548	1.43 517	1.50 545	1.06 532	1.22 526	0.97 514	0.31 501	0.32 542	0.27 479	0.27 498	0.33 493	0.42 539

ADCP+	1.06 539	0.35 454	1.51 566	0.49 443	0.51 535	1.45 553	0.55 478	1.25 517	1.03 469	1.16 521	1.15 460	1.10 486	1.07 534	1.56 553	6.75 609	0.19 349	0.16 385	0.23 417	0.21 418	0.28 461	0.21 408

Nwc_Net	0.78 492	0.38 476	0.73 464	0.60 531	0.55 545	1.05 506	0.55 478	1.67 575	1.05 479	0.88 424	1.86 552	1.40 535	1.09 535	1.10 508	0.87 489	0.30 498	0.25 498	0.36 524	0.38 539	0.29 465	0.29 478

ADCPNet	1.03 533	0.48 508	2.70 586	0.54 503	0.42 497	1.40 546	0.75 537	1.13 457	1.07 491	1.22 533	1.42 514	1.68 556	1.09 535	1.36 545	3.45 594	0.30 498	0.28 517	0.29 495	0.32 526	0.37 514	0.35 516

edge stereo	0.76 486	0.38 476	0.74 469	0.52 486	0.43 503	0.80 448	0.53 470	1.28 523	1.06 485	1.28 539	1.38 509	1.81 559	1.11 537	1.08 504	0.85 482	0.33 520	0.32 542	0.41 541	0.28 504	0.32 486	0.36 518

RainbowNet	1.35 562	1.49 590	1.19 537	1.88 593	1.45 587	1.48 554	1.07 571	1.61 571	1.55 559	1.20 531	1.59 535	1.54 549	1.13 538	1.34 540	0.97 514	1.36 597	0.70 587	1.82 592	0.79 586	1.71 589	1.07 592

SAMSARA	1.07 541	0.65 546	1.19 537	1.06 577	0.90 570	1.76 571	1.76 603	1.46 553	1.44 551	1.51 552	1.16 465	2.00 568	1.14 539	1.48 549	1.31 548	0.39 541	0.44 574	0.35 519	0.38 539	0.49 546	0.49 562

FAT-Stereo	0.73 482	0.33 443	0.75 473	0.49 443	0.37 464	0.71 416	0.59 491	1.36 540	1.30 537	1.03 496	1.40 510	1.59 554	1.15 540	0.87 447	0.86 483	0.28 484	0.28 517	0.28 487	0.23 452	0.28 461	0.38 529

NCC-stereo	0.78 492	0.40 488	0.76 478	0.61 533	0.67 561	0.81 453	0.69 520	1.54 566	1.11 498	0.90 435	1.36 501	1.33 524	1.16 541	1.19 518	0.88 492	0.31 501	0.30 527	0.37 529	0.48 565	0.33 493	0.33 504

Abc-Net	0.78 492	0.40 488	0.76 478	0.61 533	0.67 561	0.81 453	0.69 520	1.54 566	1.11 498	0.90 435	1.36 501	1.33 524	1.16 541	1.19 518	0.88 492	0.31 501	0.30 527	0.37 529	0.48 565	0.33 493	0.33 504
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LSM	4.74 608	0.77 558	10.16 607	0.70 557	56.56 632	1.02 498	1.00 567	1.24 513	1.62 567	2.04 577	2.34 566	1.33 524	1.17 543	1.38 547	1.09 531	0.33 520	0.49 578	0.39 534	0.46 556	0.51 549	10.09 620

LL-Strereo	0.57 433	0.27 391	0.68 440	0.48 428	0.34 445	0.39 217	0.48 436	0.94 377	0.97 442	0.83 388	0.78 276	1.10 486	1.18 544	1.33 538	0.49 378	0.17 283	0.14 323	0.22 396	0.19 371	0.16 242	0.17 316

aanetorigin	0.83 506	0.56 533	1.87 575	0.49 443	0.38 473	0.56 327	0.66 508	0.70 268	1.00 457	2.42 588	2.02 559	1.31 516	1.18 544	0.93 474	1.13 537	0.20 372	0.18 425	0.20 339	0.19 371	0.27 457	0.30 487

SHD	0.93 521	0.50 516	1.18 536	0.59 525	0.46 522	0.97 489	0.48 436	1.70 577	2.15 580	1.58 556	1.37 504	1.42 536	1.19 546	1.31 536	1.60 557	0.31 501	0.26 504	0.32 510	0.33 529	0.40 521	0.42 539

CSAN	0.83 506	0.49 512	0.77 483	0.60 531	0.41 491	1.14 522	1.06 569	1.19 486	1.46 553	1.32 541	1.43 517	1.37 531	1.19 546	1.27 532	0.86 483	0.39 541	0.31 536	0.36 524	0.37 536	0.35 504	0.34 511

AnyNet_C32	1.16 551	0.62 543	2.40 583	0.57 519	0.55 545	1.41 548	1.34 589	1.18 485	1.24 522	1.49 549	1.42 514	1.39 533	1.20 548	1.55 551	4.82 601	0.29 491	0.28 517	0.29 495	0.34 531	0.38 518	0.42 539

ADCL	1.04 534	0.38 476	1.35 554	0.50 457	0.39 479	1.61 562	0.89 554	1.29 524	1.39 545	1.29 540	1.50 527	1.24 506	1.24 549	1.37 546	4.87 602	0.21 389	0.19 443	0.25 447	0.25 477	0.29 465	0.27 464

RTS	1.98 583	0.96 573	11.36 609	0.65 545	0.57 551	2.77 588	1.40 592	1.39 544	2.26 582	1.89 572	2.56 573	1.32 521	1.25 550	5.20 608	4.05 597	0.31 501	0.22 472	0.29 495	0.29 510	0.40 521	0.37 523

RTSA	1.98 583	0.96 573	11.36 609	0.65 545	0.57 551	2.77 588	1.40 592	1.39 544	2.26 582	1.89 572	2.56 573	1.32 521	1.25 550	5.20 608	4.05 597	0.31 501	0.22 472	0.29 495	0.29 510	0.40 521	0.37 523

AF-Net	0.81 499	0.39 483	0.68 440	0.64 540	0.54 543	0.91 476	0.51 462	1.61 571	1.31 538	0.96 463	2.02 559	1.46 539	1.26 552	1.11 510	0.99 518	0.32 512	0.24 490	0.39 534	0.27 498	0.30 474	0.25 448

WZ-Net	1.19 553	0.59 537	4.07 597	0.62 537	0.51 535	1.34 543	1.31 588	1.32 529	1.74 570	1.53 555	1.65 537	1.74 558	1.28 553	2.25 587	2.01 573	0.27 474	0.21 465	0.23 417	0.25 477	0.40 521	0.39 532

RP	0.76 486	0.36 459	0.63 414	0.66 548	0.58 553	0.80 448	0.55 478	1.14 466	1.22 519	0.97 468	1.65 537	1.43 538	1.32 554	1.01 488	0.84 478	0.33 520	0.30 527	0.36 524	0.30 512	0.34 499	0.34 511

AnyNet_C01	1.56 570	1.05 578	7.45 604	0.64 540	0.54 543	1.99 575	1.38 591	1.43 551	1.36 540	1.63 562	1.92 554	1.84 561	1.33 555	2.40 589	4.03 596	0.33 520	0.32 542	0.32 510	0.34 531	0.44 533	0.45 550

MFN_U_SF_RVC	1.09 544	0.59 537	1.97 577	0.67 551	0.44 510	1.93 574	0.60 493	1.85 581	1.36 540	1.61 559	1.54 532	1.95 567	1.37 556	1.64 560	1.73 560	0.40 545	0.37 556	0.45 546	0.48 565	0.44 533	0.44 546

SPS-STEREO	1.25 557	0.93 570	1.06 520	1.04 576	1.03 581	1.41 548	0.91 558	1.51 561	1.19 513	2.09 579	1.83 549	1.94 566	1.39 557	1.62 557	1.39 552	0.97 585	0.94 605	0.90 579	0.89 590	0.96 577	0.96 586
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 560	0.87 567	1.76 573	0.86 567	0.56 548	4.29 604	1.79 604	1.50 558	1.98 577	1.61 559	1.85 551	1.84 561	1.41 558	1.89 571	1.36 549	0.48 559	0.40 564	0.56 564	0.57 575	0.69 567	0.48 559

ADCS	1.51 569	0.61 540	3.42 591	0.59 525	0.51 535	1.27 540	1.08 572	1.59 568	1.81 573	1.91 575	1.66 539	1.51 548	1.42 559	1.94 575	8.60 611	0.33 520	0.32 542	0.33 515	0.36 535	0.44 533	0.42 539

Wz-Net-TNSev	1.14 547	1.06 579	4.32 599	0.49 443	0.42 497	1.51 556	1.11 573	1.48 555	1.40 547	1.22 533	1.26 485	1.58 553	1.43 560	1.76 566	1.70 559	0.32 512	0.31 536	0.26 466	0.30 512	0.41 527	0.41 538

ADCMid	1.14 547	0.52 527	2.23 581	0.53 496	0.43 503	1.07 508	0.75 537	1.23 506	1.05 479	2.15 581	1.44 520	1.50 545	1.43 560	1.56 553	5.01 603	0.26 464	0.24 490	0.29 495	0.31 520	0.37 514	0.33 504

zh-sn7	1.09 544	0.75 555	3.23 590	0.57 519	0.42 497	1.11 517	0.89 554	1.19 486	1.27 532	1.41 547	1.98 557	1.25 507	1.47 562	1.99 577	2.62 585	0.26 464	0.26 504	0.26 466	0.27 498	0.35 504	0.30 487

MSAF-DinoV2	1.04 534	0.38 476	1.32 551	0.54 503	0.29 368	0.89 473	0.72 533	1.52 564	1.24 522	1.05 499	1.41 512	2.98 583	1.49 563	2.74 594	2.83 588	0.22 415	0.14 323	0.20 339	0.22 436	0.32 486	0.32 499

ACVNet_1	1.46 567	1.33 586	1.12 528	1.91 595	1.62 590	1.83 572	0.98 563	2.00 585	1.85 575	1.39 546	1.53 531	2.32 574	1.53 564	1.34 540	1.11 532	1.30 594	0.50 579	2.06 600	0.58 576	1.93 598	0.95 585

MFMNet_re	1.14 547	0.97 576	1.19 537	0.99 572	0.95 574	1.25 538	1.22 580	1.39 544	1.55 559	1.69 566	1.67 541	1.21 503	1.53 564	1.12 511	0.99 518	0.87 582	0.75 594	0.79 575	0.75 584	0.90 572	0.94 583

NVStereoNet_ROB	1.24 556	0.90 569	1.13 529	0.86 567	0.88 569	1.11 517	0.99 565	1.42 549	1.53 557	1.59 558	2.48 570	2.24 572	1.53 564	1.96 576	1.30 547	0.76 578	0.70 587	0.78 574	1.00 596	0.71 569	0.88 581
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM_RVC	0.97 525	0.28 405	0.41 214	0.39 209	0.22 133	1.55 558	0.73 535	1.51 561	1.25 528	2.25 585	1.92 554	2.58 580	1.56 567	2.02 578	1.19 540	0.27 474	0.27 513	0.27 479	0.25 477	0.25 439	0.25 448
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	1.35 562	0.94 572	1.25 543	0.96 571	1.00 579	1.52 557	1.02 568	1.34 533	1.21 517	2.64 591	2.65 578	2.44 577	1.56 567	1.64 560	1.26 544	0.97 585	0.95 606	0.90 579	0.90 591	0.94 575	0.96 586

test_sample8	1.25 557	0.36 459	0.72 460	0.38 180	0.30 386	0.71 416	0.43 405	1.13 457	0.75 305	1.50 551	0.95 368	3.29 591	1.59 569	1.20 520	1.36 549	0.41 546	8.41 619	0.40 537	0.41 550	0.36 509	0.33 504

IMH-64-1	1.86 578	1.62 595	1.16 531	2.20 598	1.89 599	2.33 580	1.30 584	2.89 594	2.29 585	1.66 563	2.80 581	2.49 578	1.61 570	2.10 580	1.78 566	1.60 599	0.74 590	2.43 604	1.02 597	2.12 599	1.17 597

IMH-64	1.86 578	1.62 595	1.16 531	2.20 598	1.89 599	2.33 580	1.30 584	2.89 594	2.29 585	1.66 563	2.80 581	2.49 578	1.61 570	2.10 580	1.78 566	1.60 599	0.74 590	2.43 604	1.02 597	2.12 599	1.17 597

ACVNet_2	1.65 575	1.27 584	1.41 561	1.75 589	1.62 590	2.22 579	1.20 577	2.30 589	2.62 590	1.78 569	2.56 573	3.03 584	1.61 570	1.54 550	1.12 536	1.06 588	0.58 584	1.82 592	0.70 583	1.82 592	0.96 586

G-Net	0.95 522	0.46 507	1.04 518	0.64 540	0.48 527	2.12 578	0.64 504	1.01 409	0.87 387	1.75 568	2.82 583	1.30 515	1.64 573	1.06 498	0.96 513	0.36 535	0.29 522	0.35 519	0.25 477	0.45 537	0.42 539

SANet	1.07 541	0.41 492	1.06 520	0.48 428	0.30 386	1.41 548	0.94 560	1.42 549	3.36 599	1.58 556	2.43 569	2.33 575	1.70 574	1.34 540	1.07 529	0.28 484	0.24 490	0.26 466	0.23 452	0.34 499	0.30 487

DStereoO	0.96 523	0.70 551	0.72 460	0.62 537	0.45 514	0.74 425	0.92 559	1.09 440	1.29 536	1.19 526	1.23 479	0.99 449	1.71 575	1.29 533	0.99 518	2.01 606	0.35 552	0.77 573	0.30 512	1.42 585	0.38 529

MADNet+	2.23 590	2.43 606	10.85 608	1.22 581	0.91 572	2.76 587	1.40 592	2.12 587	1.67 569	1.32 541	1.74 545	1.86 564	1.74 576	6.25 610	4.41 600	0.65 573	0.64 585	0.58 567	0.54 574	0.80 570	0.76 574

LVE	2.12 589	1.44 588	1.36 558	1.99 596	1.78 596	2.75 586	1.79 604	2.82 593	3.95 605	1.90 574	4.33 604	3.52 595	1.81 577	2.24 586	1.74 561	1.74 603	0.87 599	2.06 600	1.13 602	1.91 597	1.35 604

Dean	1.98 583	1.36 587	1.36 558	2.12 597	1.81 598	2.74 585	1.36 590	3.37 603	3.80 604	2.08 578	3.32 589	3.21 589	1.82 578	1.71 565	1.67 558	1.27 591	0.77 596	1.99 594	0.90 591	1.86 593	1.03 591

PWCK	1.92 582	1.66 598	3.12 589	1.65 587	0.91 572	2.84 590	2.26 609	2.10 586	2.41 589	2.36 587	2.31 563	2.22 571	1.82 578	3.43 598	2.03 574	1.61 601	0.71 589	1.51 587	0.82 588	1.69 588	0.91 582

WCMA_ROB	1.14 547	0.36 459	0.76 478	0.49 443	0.44 510	1.23 536	0.67 510	1.11 449	1.23 520	2.84 596	3.95 600	3.28 590	1.83 580	1.25 529	0.99 518	0.44 551	0.34 550	0.34 517	0.37 536	0.41 527	0.40 535

IMH	2.04 587	1.62 595	1.20 540	2.20 598	1.89 599	2.91 596	1.30 584	3.11 597	3.03 595	1.81 570	3.35 591	3.03 584	1.90 581	2.48 590	1.80 568	1.66 602	0.77 596	2.45 606	1.04 600	2.15 601	1.19 601

KSHMR	2.57 591	1.93 601	1.69 569	2.63 607	2.42 607	2.86 592	2.07 607	3.27 601	6.50 609	2.49 590	3.36 592	3.41 594	1.92 582	2.49 591	1.94 571	2.13 609	1.40 611	2.79 613	1.50 610	2.73 607	1.77 607

MeshStereo	1.34 560	0.43 496	0.54 374	0.44 367	0.34 445	1.66 565	0.60 493	1.94 582	1.37 542	4.47 609	3.25 585	4.71 600	1.94 583	1.92 573	1.17 538	0.35 531	0.35 552	0.37 529	0.31 520	0.32 486	0.32 499
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
PVD	1.28 559	0.67 549	1.28 545	0.74 561	0.62 557	1.50 555	0.84 549	1.99 584	2.96 594	2.18 582	2.36 568	1.85 563	1.95 584	1.92 573	1.94 571	0.39 541	0.36 555	0.49 558	0.37 536	0.51 549	0.64 570

DPSNet	0.99 527	0.42 494	1.88 576	0.53 496	0.41 491	1.59 561	1.26 583	2.21 588	1.43 548	1.10 514	1.11 438	1.46 539	1.95 584	1.34 540	1.26 544	0.34 526	0.25 498	0.25 447	0.21 418	0.46 540	0.37 523

EDNetEfficient	1.46 567	0.80 560	6.12 602	0.47 421	0.39 479	0.69 406	0.83 546	0.90 363	2.77 593	3.50 605	1.96 556	1.66 555	2.03 586	1.26 530	4.18 599	0.21 389	0.18 425	0.21 381	0.20 396	0.41 527	0.39 532

WAO-6	2.04 587	1.50 591	1.16 531	1.70 588	1.67 594	2.69 584	1.44 595	3.06 596	3.63 603	1.98 576	3.27 587	3.54 596	2.07 587	2.36 588	2.22 579	1.31 596	0.91 601	2.04 599	1.22 606	1.73 590	1.27 602

EDNetEfficientorigin	9.93 614	1.15 580	175.16 639	0.48 428	0.36 457	1.04 505	0.68 515	1.24 513	2.69 592	3.17 602	2.50 571	2.30 573	2.07 587	1.76 566	2.21 577	0.20 372	0.18 425	0.24 434	0.19 371	0.51 549	0.50 563

WAO-7	1.90 581	1.20 581	1.35 554	1.27 582	1.06 584	2.84 590	1.56 598	3.23 599	3.06 597	2.23 584	3.33 590	3.17 588	2.28 589	3.12 595	2.21 577	1.02 587	0.91 601	1.06 583	1.03 599	1.04 579	0.97 589

DispFullNet	1.60 572	2.63 610	2.75 587	2.56 605	1.79 597	1.24 537	0.47 428	1.37 542	1.45 552	1.87 571	1.50 527	1.55 550	2.46 590	2.04 579	1.04 527	0.59 571	0.18 425	2.32 603	0.68 582	2.29 602	1.14 594

ktn	2.98 596	2.25 604	1.73 572	2.84 608	2.53 610	3.76 603	2.15 608	3.70 605	5.47 608	2.75 593	5.17 612	5.94 608	2.48 591	3.23 596	2.46 584	2.34 613	1.44 612	2.78 612	2.03 613	2.45 605	2.01 610

MonStereo1	1.98 583	1.48 589	1.43 563	1.81 592	1.69 595	2.88 593	0.78 541	2.47 591	3.47 600	2.20 583	4.36 605	3.39 593	2.50 592	2.18 584	1.58 556	1.19 590	0.54 580	1.65 589	0.87 589	1.78 591	1.29 603

notaker	2.76 592	2.29 605	1.80 574	2.96 609	2.58 611	2.90 595	1.75 602	3.24 600	3.05 596	2.78 594	4.24 603	6.15 610	2.51 593	3.34 597	2.75 587	2.31 611	1.18 609	3.00 614	1.65 611	2.84 610	1.97 608

TorneroNet-64	3.44 597	1.86 599	1.42 562	2.58 606	2.28 605	6.87 609	1.68 600	4.70 611	12.03 613	2.31 586	5.59 613	8.25 613	2.55 594	3.97 605	2.73 586	1.81 604	0.74 590	2.57 608	1.07 601	2.35 603	1.44 605

FCDSN-DC	1.39 565	0.56 533	0.65 425	0.74 561	0.59 554	1.38 545	0.63 501	1.35 537	1.39 545	3.26 603	4.50 606	4.61 598	2.63 595	1.58 555	1.03 524	0.46 555	0.42 567	0.48 555	0.47 563	0.50 548	0.50 563
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
TorneroNet	4.53 607	1.89 600	1.48 565	2.55 604	2.27 604	13.78 619	1.69 601	4.84 613	23.73 630	2.89 599	7.70 616	7.06 612	2.69 596	4.26 607	3.42 593	1.84 605	0.77 596	2.68 610	1.13 602	2.42 604	1.47 606

WAO-8	2.92 594	1.55 593	1.35 554	1.79 590	1.63 592	5.23 606	1.22 580	4.58 609	12.56 616	2.84 596	4.07 602	4.83 601	2.72 597	3.49 599	2.25 580	1.27 591	0.91 601	1.99 594	1.15 604	1.86 593	1.15 595

Venus	2.92 594	1.55 593	1.35 554	1.79 590	1.63 592	5.23 606	1.22 580	4.58 609	12.56 616	2.84 596	4.06 601	4.83 601	2.72 597	3.49 599	2.25 580	1.27 591	0.91 601	1.99 594	1.15 604	1.86 593	1.15 595

ELAS	1.63 574	0.61 540	0.95 507	0.68 554	0.55 545	3.01 597	1.55 597	2.39 590	2.33 587	3.64 606	3.89 598	2.75 581	2.90 599	2.15 583	2.27 582	0.52 565	0.45 575	0.50 560	0.48 565	0.54 556	0.52 565
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSMD_ROB	1.21 554	0.49 512	0.62 404	0.59 525	0.50 531	1.62 564	0.67 510	1.23 506	1.24 522	2.45 589	3.77 594	3.09 587	2.98 600	1.32 537	0.81 473	0.45 553	0.41 565	0.49 558	0.51 572	0.47 543	0.44 546

JetBlue	2.78 593	1.26 583	7.04 603	1.16 579	1.48 588	8.00 612	6.02 616	2.60 592	1.92 576	2.12 580	2.64 577	3.34 592	3.05 601	6.49 611	3.39 592	0.78 579	0.76 595	0.75 571	0.76 585	0.97 578	1.18 599

FC-DCNN v2	1.65 575	0.51 520	0.65 425	0.61 533	0.49 529	1.61 562	0.70 525	1.75 580	1.56 562	4.74 613	4.91 609	6.46 611	3.31 602	1.91 572	1.11 532	0.46 555	0.42 567	0.47 550	0.46 556	0.48 544	0.46 551

coex-ft	6.43 611	1.51 592	87.33 638	0.49 443	0.38 473	1.34 543	1.21 579	1.16 477	8.09 611	12.12 619	2.79 580	2.77 582	3.31 602	1.16 515	3.15 589	0.24 444	0.23 482	0.27 479	0.24 468	0.45 537	0.37 523

FC-DCNN	1.59 571	0.51 520	0.66 431	0.61 533	0.49 529	1.56 559	0.70 525	1.66 574	1.53 557	4.64 610	4.62 607	5.85 607	3.34 604	1.84 570	1.11 532	0.46 555	0.42 567	0.47 550	0.46 556	0.48 544	0.46 551

ELAS_RVC	1.60 572	0.61 540	1.01 516	0.70 557	0.56 548	2.00 576	1.89 606	1.96 583	2.65 591	3.33 604	3.26 586	3.03 584	3.41 605	2.49 591	2.09 575	0.52 565	0.45 575	0.50 560	0.48 565	0.54 556	0.52 565
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER	3.46 598	2.07 603	3.64 594	3.09 610	2.48 608	3.75 602	2.42 611	3.31 602	13.77 618	2.90 600	2.95 584	5.84 606	3.69 606	3.69 601	3.48 595	2.07 608	1.11 608	2.70 611	1.40 608	2.84 610	1.98 609

UNDER WATER-64	3.53 599	2.01 602	3.94 595	3.22 612	2.49 609	5.41 608	2.60 612	3.43 604	12.41 615	3.03 601	2.68 579	6.07 609	4.04 607	3.79 603	3.33 591	2.02 607	1.24 610	2.63 609	1.46 609	2.78 608	2.08 611

JetRed	5.27 609	5.84 614	12.81 612	2.36 602	2.83 612	12.23 617	10.50 619	4.46 608	3.60 601	3.86 607	3.83 596	4.85 603	4.18 608	6.78 612	11.96 615	2.17 610	2.96 616	2.18 602	1.97 612	3.38 613	2.68 614

MADNet++	4.03 602	2.70 611	3.44 593	3.72 614	3.44 614	4.44 605	3.52 614	3.95 607	3.61 602	4.46 608	4.98 610	4.10 597	4.58 609	7.00 613	5.89 605	3.74 615	3.67 617	3.27 616	2.71 616	3.70 615	3.66 616

DPSimNet_ROB	3.58 600	2.45 607	8.57 605	2.53 603	2.37 606	2.88 593	3.77 615	3.14 598	3.23 598	4.71 612	3.86 597	4.68 599	4.87 610	4.07 606	5.62 604	2.33 612	2.33 614	2.47 607	2.52 614	2.51 606	2.64 613

tt	6.20 610	0.20 195	5.89 601	3.55 613	2.07 602	11.26 615	19.21 620	11.74 618	5.46 607	2.69 592	2.04 561	4.87 604	6.25 611	3.70 602	7.09 610	8.32 622	11.17 626	4.93 619	5.41 621	5.74 616	2.37 612

DStereoSA	1.73 577	0.63 544	1.57 568	0.80 565	0.79 567	1.26 539	1.30 584	1.34 533	1.43 548	1.24 536	7.52 615	0.92 432	7.68 612	1.65 564	2.29 583	0.41 546	0.29 522	0.63 569	0.60 577	1.04 579	1.18 599

SGM-ForestM	4.04 603	0.32 435	0.46 286	0.43 348	0.27 315	7.50 611	1.45 596	3.84 606	4.24 606	8.19 617	6.76 614	19.00 625	9.08 613	10.74 618	6.62 608	0.31 501	0.33 548	0.32 510	0.32 526	0.29 465	0.29 478

MANE	4.13 604	0.51 520	0.64 419	0.66 548	0.56 548	6.89 610	0.99 565	7.55 614	12.04 614	6.68 616	8.57 617	10.69 616	9.45 614	7.59 615	6.39 607	0.49 561	0.43 572	0.48 555	0.98 595	0.49 546	0.48 559

USTest	12.99 617	14.18 619	20.00 613	16.24 618	14.97 616	20.80 621	31.95 626	16.20 623	10.91 612	8.79 618	9.48 618	13.94 618	10.50 615	16.11 620	21.44 622	3.17 614	4.82 618	5.08 620	5.36 620	8.81 619	7.13 618

TCMNet-wrong-test	8.97 613	10.42 618	8.74 606	19.56 619	17.61 619	12.53 618	9.01 618	13.59 620	2.18 581	4.64 610	5.11 611	14.63 619	11.09 616	7.19 614	9.73 612	5.56 621	0.89 600	3.77 617	3.11 617	10.34 620	9.80 619

DStereoFS	1.87 580	0.85 566	1.03 517	0.75 564	0.62 557	2.04 577	0.65 505	1.74 579	1.55 559	1.52 554	1.90 553	2.36 576	12.92 617	3.85 604	1.74 561	0.44 551	0.31 536	0.82 577	0.46 556	0.84 571	1.10 593

LRCNet_RVC	21.24 623	31.15 627	21.41 616	28.98 624	23.82 623	3.13 598	0.60 493	20.96 628	1.59 563	25.58 628	28.15 632	21.99 628	14.79 618	21.94 628	16.41 619	28.89 636	14.87 627	33.53 632	31.28 632	29.51 633	26.16 631

DPSMNet_ROB	12.08 616	8.00 615	21.00 615	8.97 617	16.79 618	10.67 613	30.89 625	9.02 617	15.17 621	6.51 615	15.41 626	9.04 614	14.85 619	9.27 617	21.67 623	4.58 618	8.57 621	5.09 622	9.29 623	5.90 617	10.95 621

DGTPSM_ROB	12.07 615	8.00 615	20.99 614	8.93 616	16.78 617	10.67 613	30.87 624	9.01 616	15.16 620	6.50 614	15.41 626	9.04 614	14.85 619	9.25 616	21.67 623	4.57 617	8.57 621	5.08 620	9.28 622	5.90 617	10.95 621

Anonymous_1	33.25 625	18.26 620	23.92 617	20.54 620	21.28 622	25.59 623	35.94 627	22.01 631	15.57 622	13.33 620	13.49 623	18.08 624	15.29 621	20.36 621	24.60 625	16.28 629	8.84 623	66.59 636	118.00 638	155.73 641	11.23 623

DPSM_ROB	17.78 619	18.63 621	24.31 621	20.90 621	19.47 620	25.97 624	36.21 628	21.23 629	16.24 623	13.38 621	14.06 624	19.18 626	16.30 622	20.78 622	25.67 626	9.38 624	9.23 624	9.49 624	9.82 624	13.51 622	11.91 624

DPSM	17.78 619	18.63 621	24.31 621	20.90 621	19.47 620	25.97 624	36.21 628	21.23 629	16.24 623	13.38 621	14.06 624	19.18 626	16.30 622	20.78 622	25.67 626	9.38 624	9.23 624	9.49 624	9.82 624	13.51 622	11.91 624

xxxxx1	36.64 631	19.51 623	24.21 618	61.66 633	64.63 635	27.28 627	40.10 630	20.25 624	18.63 626	14.07 624	12.97 619	17.26 620	17.36 624	21.70 625	27.93 628	13.18 626	18.50 629	111.26 639	133.37 639	29.24 630	39.73 633

tt_ll	36.64 631	19.51 623	24.21 618	61.66 633	64.63 635	27.28 627	40.10 630	20.25 624	18.63 626	14.07 624	12.97 619	17.26 620	17.36 624	21.70 625	27.93 628	13.18 626	18.50 629	111.26 639	133.37 639	29.24 630	39.73 633

ff	36.64 631	19.51 623	24.21 618	61.66 633	64.63 635	27.28 627	40.10 630	20.25 624	18.63 626	14.07 624	12.97 619	17.26 620	17.36 624	21.70 625	27.93 628	13.18 626	18.50 629	111.26 639	133.37 639	29.24 630	39.73 633

LE_ROB	4.42 606	0.24 331	2.75 587	0.42 327	0.23 175	1.57 560	0.90 557	1.71 578	17.88 625	16.56 627	4.88 608	5.17 605	18.85 627	1.63 559	14.62 618	0.17 283	0.14 323	0.16 173	0.16 261	0.19 337	0.17 316

HanzoNet	6.76 612	2.45 607	4.22 598	3.19 611	2.94 613	3.62 601	2.28 610	4.79 612	7.20 610	14.00 623	13.19 622	17.49 623	22.30 628	13.25 619	6.19 606	4.20 616	1.93 613	3.10 615	2.56 615	3.35 612	2.88 615

BEATNet-Init1	15.13 618	0.82 564	50.86 636	0.72 560	0.53 540	38.10 631	7.03 617	11.83 619	14.25 619	29.78 635	30.17 635	48.21 638	22.64 629	26.78 629	18.11 620	0.42 550	0.38 558	0.47 550	0.46 556	0.51 549	0.48 559

PML	40.80 637	29.24 626	11.87 611	7.20 615	14.47 615	92.13 640	213.69 642	7.63 615	23.35 629	74.72 641	190.14 642	50.17 639	26.15 630	21.39 624	12.70 616	8.76 623	2.92 615	8.45 623	3.25 618	13.26 621	4.42 617

HaxPig	31.96 624	37.24 630	34.27 623	24.37 623	24.88 624	18.26 620	19.86 621	20.64 627	28.52 631	35.97 636	38.75 636	25.57 629	28.72 631	33.88 630	34.39 631	35.94 637	38.87 637	37.80 633	40.48 635	39.68 634	41.15 636

RAFT-FEzeroshot	35.73 626	37.45 632	48.67 631	42.23 629	39.22 628	52.25 633	73.13 636	42.62 636	32.59 632	26.71 629	27.70 628	38.57 632	32.57 632	41.68 636	51.67 637	18.75 631	18.58 633	19.15 627	19.78 628	27.21 626	23.98 627

RAFT-FE	35.73 626	37.45 632	48.67 631	42.23 629	39.22 628	52.25 633	73.13 636	42.62 636	32.59 632	26.71 629	27.70 628	38.57 632	32.57 632	41.68 636	51.67 637	18.75 631	18.58 633	19.15 627	19.78 628	27.21 626	23.98 627

CasAABBNet	35.74 628	37.43 631	48.72 633	42.22 628	39.20 627	52.24 632	73.12 635	42.61 635	32.62 635	26.78 632	27.95 630	38.58 634	32.60 634	41.67 635	51.65 636	18.74 630	18.57 632	19.15 627	19.77 627	27.20 625	23.98 627

LSM0	38.95 636	37.60 636	48.58 630	43.57 632	91.06 638	52.57 637	72.57 633	43.17 639	32.63 636	26.97 634	27.97 631	38.65 635	32.94 635	41.86 639	51.78 639	18.89 635	18.41 628	19.13 626	19.63 626	27.29 629	33.77 632

FlowAnything	35.81 629	37.53 635	48.80 634	42.20 627	39.22 628	52.25 633	73.16 638	42.56 634	32.89 637	26.76 631	28.30 633	38.69 636	33.09 636	41.63 634	51.62 635	18.76 633	18.59 636	19.21 631	19.92 631	27.16 624	23.91 626

Selective-RAFT-Error	35.84 630	37.49 634	48.83 635	42.26 631	39.24 631	52.30 636	73.09 634	42.66 638	32.61 634	26.80 633	28.30 633	38.84 637	33.51 637	41.68 636	51.59 634	18.82 634	18.58 633	19.17 630	19.80 630	27.28 628	24.05 630

MEDIAN_ROB	37.38 634	40.85 638	40.60 627	32.31 625	31.85 625	27.20 626	24.55 622	29.10 632	33.19 638	42.09 640	41.76 638	33.35 630	34.39 638	39.78 633	37.07 632	43.64 639	44.10 639	44.12 635	43.40 637	41.51 636	42.76 638

AVERAGE_ROB	37.58 635	40.13 637	40.15 626	34.81 626	33.82 626	28.55 630	25.10 623	32.02 633	34.06 639	41.28 639	40.66 637	34.46 631	34.81 639	39.18 632	37.57 633	42.78 638	43.44 638	43.82 634	43.03 636	40.47 635	41.51 637

RSGM-EC	74.81 638	63.03 639	41.60 628	97.74 636	92.11 639	74.93 638	114.81 639	53.77 640	38.96 640	39.88 637	48.98 639	90.73 640	64.81 640	139.63 640	128.53 640	93.27 640	53.96 640	95.12 637	38.31 633	81.45 639	44.63 639

acva	74.81 638	63.03 639	41.60 628	97.74 636	92.11 639	74.93 638	114.81 639	53.77 640	38.96 640	39.88 637	48.98 639	90.73 640	64.81 640	139.63 640	128.53 640	93.27 640	53.96 640	95.12 637	38.31 633	81.45 639	44.63 639

test_example2	176.61 640	205.14 641	198.86 640	188.60 640	190.98 641	152.67 641	170.61 641	94.86 642	123.55 642	178.88 642	179.48 641	158.94 642	141.34 642	192.61 642	198.96 642	203.76 642	236.37 642	164.13 642	173.55 642	218.58 642	160.41 641

ccccc		429.19 642		507.10 641	501.20 642	356.95 642		380.82 643		334.51 643		372.86 643		499.17 643		561.44 643	431.22 643	334.28 643	290.86 643	540.88 643

ASD4		8.86 617

Low-res two-view benchmark