Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.19 7	0.18 113	0.27 31	0.27 2	0.20 86	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 16	0.26 45	0.17 4	0.17 14	0.24 1	0.21 21	0.17 282	0.16 384	0.15 144	0.13 163	0.15 196	0.12 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_Zeroshot	0.23 51	0.16 55	0.32 88	0.39 208	0.21 111	0.18 5	0.21 51	0.34 31	0.26 35	0.28 66	0.51 168	0.28 73	0.29 155	0.26 2	0.24 77	0.14 113	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.14 142	0.12 128

FoundationStereo	0.17 1	0.14 14	0.25 14	0.30 11	0.16 12	0.23 27	0.20 31	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 25	0.19 32	0.26 2	0.21 21	0.13 71	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

U	0.45 307	0.16 55	0.32 88	0.40 250	0.71 565	3.55 599	0.20 31	0.41 72	0.38 132	0.26 47	0.23 27	0.24 53	0.22 63	0.26 2	0.22 35	0.15 181	0.09 25	0.88 577	0.13 163	0.13 97	0.11 80

Wavelet-MonSter	0.20 13	0.13 2	0.27 31	0.33 58	0.18 39	0.17 4	0.21 51	0.32 18	0.23 21	0.25 41	0.34 96	0.22 36	0.24 85	0.27 5	0.21 21	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 23	0.15 36	0.27 31	0.37 149	0.19 59	0.22 19	0.18 12	0.42 77	0.35 101	0.22 25	0.28 61	0.24 53	0.18 23	0.27 5	0.22 35	0.12 38	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.12 57	0.10 37

252Zero-FE	0.20 13	0.15 36	0.26 22	0.33 58	0.19 59	0.23 27	0.18 12	0.41 72	0.34 87	0.22 25	0.21 16	0.19 19	0.18 23	0.28 7	0.22 35	0.14 113	0.10 61	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 37

water-stereo	0.28 103	0.14 14	0.29 50	0.35 112	0.19 59	0.36 188	0.23 79	0.62 193	0.38 132	0.39 143	0.62 211	0.41 168	0.35 214	0.28 7	0.27 146	0.14 113	0.13 287	0.13 68	0.12 129	0.12 57	0.10 37

MonSter++	0.19 7	0.14 14	0.24 7	0.30 11	0.19 59	0.27 72	0.19 20	0.31 14	0.24 26	0.21 16	0.20 13	0.29 75	0.19 32	0.29 9	0.21 21	0.12 38	0.10 61	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

4.5_new	0.21 23	0.20 194	0.29 50	0.30 11	0.17 23	0.24 39	0.26 114	0.32 18	0.28 43	0.32 97	0.28 61	0.19 19	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 97	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 23	0.20 194	0.29 50	0.30 11	0.17 23	0.24 39	0.26 114	0.32 18	0.28 43	0.32 97	0.28 61	0.19 19	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 97	0.09 4

2w_stereo	0.22 37	0.18 113	0.30 62	0.32 45	0.16 12	0.28 90	0.38 339	0.38 51	0.35 101	0.32 97	0.33 87	0.17 4	0.18 23	0.29 9	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.12 57	0.10 37

CAS	0.34 167	0.13 2	0.25 14	1.28 582	0.30 385	0.46 267	0.38 339	0.48 110	0.47 185	0.34 105	0.52 177	0.24 53	0.19 32	0.29 9	0.27 146	0.69 574	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 57	0.15 248

CroCo-Stereo	0.26 82	0.22 272	0.36 143	0.48 427	0.22 133	0.20 10	0.29 161	0.51 123	0.44 167	0.28 66	0.23 27	0.42 178	0.26 114	0.29 9	0.26 128	0.15 181	0.13 287	0.13 68	0.11 98	0.16 241	0.12 128
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
HiDET	0.20 13	0.13 2	0.26 22	0.30 11	0.19 59	0.23 27	0.18 12	0.36 38	0.26 35	0.20 9	0.23 27	0.27 67	0.16 11	0.30 15	0.23 63	0.12 38	0.10 61	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

CSFM-Stereo	0.20 13	0.14 14	0.23 1	0.30 11	0.17 23	0.29 102	0.20 31	0.39 56	0.22 16	0.22 25	0.21 16	0.26 60	0.20 42	0.30 15	0.20 13	0.13 71	0.12 216	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

S2M2_L	0.26 82	0.22 272	0.33 103	0.31 25	0.25 235	0.24 39	0.13 1	0.35 34	0.41 148	0.25 41	0.36 108	0.30 83	0.25 96	0.30 15	0.26 128	0.22 414	0.19 442	0.17 217	0.19 370	0.21 377	0.18 333
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
StereoAnything_RVC	0.21 23	0.68 549	0.39 191	0.28 5	0.15 2	0.23 27	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 63	0.30 15	0.18 1	0.16 236	0.09 25	0.12 32	0.08 1	0.16 241	0.09 4

MatchStereo	0.19 7	0.14 14	0.23 1	0.27 2	0.15 2	0.18 5	0.21 51	0.32 18	0.28 43	0.20 9	0.35 102	0.18 13	0.17 14	0.31 19	0.24 77	0.14 113	0.10 61	0.12 32	0.09 10	0.11 20	0.10 37

IGEV	0.20 13	0.12 1	0.23 1	0.31 25	0.20 86	0.23 27	0.19 20	0.40 65	0.29 53	0.22 25	0.34 96	0.20 25	0.15 4	0.31 19	0.19 5	0.11 28	0.10 61	0.12 32	0.10 63	0.10 6	0.10 37

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 31	0.33 58	0.17 23	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 46	0.15 4	0.31 19	0.20 13	0.12 38	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

GIP-stereo	0.24 61	0.18 113	0.30 62	0.37 149	0.24 204	0.26 58	0.20 31	0.46 103	0.36 109	0.24 36	0.39 119	0.35 122	0.20 42	0.31 19	0.21 21	0.15 181	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.12 57	0.11 80

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 425	3.08 611	2.43 584	0.31 25	0.18 39	0.29 102	0.20 31	0.37 42	0.32 76	0.28 66	0.24 34	0.18 13	0.18 23	0.31 19	0.22 35	1.09 588	0.08 2	0.17 217	0.16 260	0.14 142	0.97 588

IGEV++	0.24 61	0.17 86	0.31 75	0.38 179	0.22 133	0.24 39	0.22 62	0.50 121	0.23 21	0.28 66	0.35 102	0.30 83	0.22 63	0.31 19	0.28 168	0.14 113	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.13 97	0.13 172

GEAStereo	0.23 51	0.16 55	0.30 62	0.33 58	0.25 235	0.36 188	0.30 177	0.42 77	0.28 43	0.26 47	0.28 61	0.24 53	0.21 51	0.32 25	0.22 35	0.18 316	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.14 142	0.12 128

BridgeDepth	0.21 23	0.14 14	0.26 22	0.34 75	0.14 1	0.40 220	0.27 130	0.28 7	0.22 16	0.18 4	0.19 11	0.28 73	0.29 155	0.32 25	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 20	0.10 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.23 51	0.16 55	0.30 62	0.33 58	0.25 235	0.36 188	0.30 177	0.42 77	0.27 37	0.30 81	0.28 61	0.23 46	0.21 51	0.32 25	0.22 35	0.16 236	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 142	0.12 128

GS-Stereo							0.30 177	0.42 77	0.27 37	0.30 81	0.28 61	0.23 46	0.21 51	0.32 25	0.22 35	0.16 236	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 142	0.12 128

Zero-FE251	0.23 51	0.16 55	0.30 62	0.33 58	0.20 86	0.44 253	0.19 20	0.37 42	0.25 33	0.27 62	0.29 71	0.38 143	0.24 85	0.32 25	0.22 35	0.14 113	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.11 20	0.10 37

DA	0.29 114	0.17 86	0.31 75	0.40 250	0.20 86	0.74 424	0.33 239	0.47 106	0.44 167	0.34 105	0.39 119	0.39 150	0.32 187	0.32 25	0.24 77	0.15 181	0.11 158	0.16 172	0.11 98	0.15 196	0.10 37

GGEV	0.29 114	0.17 86	0.31 75	0.40 250	0.20 86	0.74 424	0.33 239	0.47 106	0.44 167	0.34 105	0.39 119	0.39 150	0.32 187	0.32 25	0.24 77	0.15 181	0.11 158	0.16 172	0.11 98	0.15 196	0.10 37

MLG-Stereo_test3	0.20 13	0.13 2	0.27 31	0.33 58	0.17 23	0.38 208	0.18 12	0.30 11	0.19 9	0.24 36	0.15 3	0.26 60	0.17 14	0.32 25	0.21 21	0.13 71	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 20	0.10 37

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 14	0.31 25	0.16 12	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 36	0.14 1	0.32 25	0.19 5	0.13 71	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 20	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 31	0.34 75	0.15 2	0.27 72	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 46	0.15 4	0.32 25	0.20 13	0.11 28	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LGtest1	0.19 7	0.14 14	0.29 50	0.34 75	0.16 12	0.26 58	0.17 3	0.32 18	0.20 12	0.21 16	0.15 3	0.23 46	0.20 42	0.32 25	0.20 13	0.15 181	0.10 61	0.13 68	0.09 10	0.12 57	0.11 80

testlalala	0.28 103	0.19 153	0.43 245	0.34 75	0.23 175	0.45 262	0.30 177	0.43 90	0.29 53	0.68 282	0.49 155	0.35 122	0.25 96	0.32 25	0.25 98	0.14 113	0.11 158	0.14 102	0.09 10	0.11 20	0.11 80

XX-TBD	0.32 144	0.53 529	0.26 22	0.51 472	0.20 86	0.37 195	0.24 93	0.40 65	0.73 294	0.54 206	0.69 233	0.31 91	0.25 96	0.32 25	0.27 146	0.16 236	0.10 61	0.12 32	0.09 10	0.13 97	0.11 80

BridgeDepth_RVC	0.20 13	0.14 14	0.24 7	0.26 1	0.15 2	0.35 178	0.17 3	0.40 65	0.22 16	0.21 16	0.21 16	0.20 25	0.24 85	0.33 38	0.25 98	0.13 71	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.12 57	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
zero-FE	0.25 71	0.15 36	0.30 62	0.35 112	0.29 367	0.19 7	0.20 31	0.35 34	0.31 63	0.26 47	0.27 51	0.29 75	0.29 155	0.33 38	0.24 77	0.17 282	0.10 61	0.14 102	0.10 63	0.64 564	0.12 128

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 43	0.30 11	0.19 59	0.20 10	0.18 12	0.30 11	0.21 14	0.18 4	0.15 3	0.19 19	0.18 23	0.33 38	0.19 5	0.13 71	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 43	0.30 11	0.20 86	0.20 10	0.19 20	0.27 6	0.19 9	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 14	0.33 38	0.19 5	0.13 71	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 20	0.08 1

castereo	0.28 103	0.16 55	0.32 88	0.35 112	0.21 111	0.40 220	0.42 397	0.50 121	0.66 259	0.26 47	0.41 127	0.37 135	0.36 232	0.33 38	0.24 77	0.13 71	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.11 20	0.10 37

GCAP-Stereo	0.28 103	0.19 153	0.40 203	0.38 179	0.19 59	0.38 208	0.23 79	0.57 158	0.41 148	0.45 170	0.49 155	0.39 150	0.27 125	0.33 38	0.23 63	0.14 113	0.12 216	0.14 102	0.11 98	0.12 57	0.11 80

4.25_new	0.22 37	0.21 231	0.32 88	0.32 45	0.18 39	0.31 132	0.27 130	0.32 18	0.24 26	0.29 74	0.27 51	0.20 25	0.23 75	0.34 44	0.23 63	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

4.5w_new	0.22 37	0.21 231	0.32 88	0.32 45	0.18 39	0.31 132	0.27 130	0.32 18	0.24 26	0.29 74	0.27 51	0.20 25	0.23 75	0.34 44	0.23 63	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 37	0.21 231	0.32 88	0.32 45	0.18 39	0.31 132	0.27 130	0.32 18	0.24 26	0.29 74	0.27 51	0.20 25	0.23 75	0.34 44	0.23 63	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

3w_stereo	0.24 61	0.20 194	0.37 160	0.33 58	0.16 12	0.32 150	0.42 397	0.41 72	0.38 132	0.31 84	0.27 51	0.16 2	0.26 114	0.34 44	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 57	0.11 80

HUF	0.24 61	0.16 55	0.33 103	0.32 45	0.18 39	0.25 53	0.40 372	0.42 77	0.34 87	0.25 41	0.23 27	0.32 94	0.28 139	0.34 44	0.24 77	0.13 71	0.10 61	0.13 68	0.09 10	0.12 57	0.10 37

RAStereo	0.24 61	0.17 86	0.29 50	0.40 250	0.21 111	0.23 27	0.26 114	0.42 77	0.45 176	0.23 29	0.34 96	0.30 83	0.19 32	0.34 44	0.25 98	0.15 181	0.12 216	0.16 172	0.13 163	0.14 142	0.11 80

test_for_model	0.82 499	3.60 612	0.39 191	2.35 600	2.07 601	0.39 216	0.28 151	0.42 77	0.45 176	0.71 304	0.31 84	0.30 83	0.27 125	0.34 44	0.25 98	0.34 525	0.11 158	0.13 68	0.09 10	3.49 613	0.18 333

testlalala2	0.36 202	0.18 113	0.45 268	0.89 568	0.53 539	0.44 253	0.26 114	0.61 187	0.49 194	0.68 282	0.56 193	0.44 193	0.24 85	0.34 44	0.31 200	0.15 181	0.12 216	0.14 102	0.10 63	0.13 97	0.13 172

depthmonostereo	0.29 114	0.14 14	0.31 75	0.35 112	0.17 23	0.46 267	0.27 130	0.69 252	0.57 225	0.35 112	0.42 130	0.31 91	0.35 214	0.35 52	0.27 146	0.14 113	0.12 216	0.13 68	0.12 129	0.11 20	0.10 37

TANstereo	0.30 131	0.15 36	0.31 75	0.30 11	0.17 23	0.55 312	0.23 79	0.44 97	0.55 217	0.59 218	0.68 232	0.37 135	0.26 114	0.35 52	0.27 146	0.15 181	0.16 384	0.12 32	0.10 63	0.13 97	0.14 219

LCMNet	0.21 23	0.14 14	0.25 14	0.30 11	0.20 86	0.26 58	0.19 20	0.38 51	0.43 160	0.21 16	0.21 16	0.27 67	0.17 14	0.36 54	0.23 63	0.12 38	0.11 158	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

gasm-f	0.24 61	0.16 55	0.27 31	0.33 58	0.25 235	0.25 53	0.36 301	0.42 77	0.28 43	0.26 47	0.35 102	0.24 53	0.30 173	0.36 54	0.23 63	0.18 316	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.15 196	0.12 128

MSCF	0.25 71	0.16 55	0.33 103	0.39 208	0.20 86	0.20 10	0.31 206	0.43 90	0.31 63	0.36 116	0.33 87	0.23 46	0.35 214	0.36 54	0.23 63	0.15 181	0.10 61	0.13 68	0.11 98	0.13 97	0.11 80

2.75w_new	0.21 23	0.18 113	0.28 43	0.29 7	0.17 23	0.23 27	0.34 254	0.36 38	0.28 43	0.34 105	0.26 45	0.17 4	0.22 63	0.36 54	0.23 63	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 37	0.15 36	0.27 31	0.31 25	0.15 2	0.29 102	0.20 31	0.37 42	0.29 53	0.24 36	0.29 71	0.21 35	0.27 125	0.36 54	0.25 98	0.16 236	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.13 97	0.10 37

Pointernet	0.27 95	0.14 14	0.33 103	0.35 112	0.23 175	0.35 178	0.21 51	0.72 280	0.38 132	0.39 143	0.36 108	0.34 110	0.25 96	0.36 54	0.25 98	0.15 181	0.10 61	0.12 32	0.08 1	0.11 20	0.10 37

AEACV	0.27 95	0.17 86	0.31 75	0.34 75	0.45 513	0.26 58	0.28 151	0.37 42	0.32 76	0.30 81	0.46 143	0.31 91	0.37 236	0.36 54	0.24 77	0.14 113	0.10 61	0.15 144	0.12 129	0.13 97	0.11 80

LoS_RVC	0.27 95	0.16 55	0.27 31	0.32 45	0.30 385	0.44 253	0.34 254	0.41 72	0.33 82	0.31 84	0.51 168	0.29 75	0.32 187	0.36 54	0.28 168	0.11 28	0.10 61	0.11 1	0.08 1	0.11 20	0.19 366

CREStereo++_RVC	0.32 144	0.15 36	0.23 1	0.31 25	0.24 204	0.27 72	0.22 62	0.46 103	0.88 390	0.46 176	0.80 288	0.30 83	0.26 114	0.36 54	0.33 223	0.13 71	0.09 25	0.13 68	0.51 571	0.13 97	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
3.75w	0.22 37	0.17 86	0.30 62	0.31 25	0.19 59	0.43 245	0.24 93	0.35 34	0.24 26	0.31 84	0.27 51	0.17 4	0.22 63	0.37 63	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

LG-G_1	0.21 23	0.13 2	0.30 62	0.34 75	0.16 12	0.52 291	0.17 3	0.34 31	0.18 7	0.21 16	0.21 16	0.26 60	0.19 32	0.37 63	0.20 13	0.14 113	0.10 61	0.13 68	0.09 10	0.11 20	0.10 37

LG-G	0.21 23	0.13 2	0.30 62	0.34 75	0.16 12	0.52 291	0.17 3	0.34 31	0.18 7	0.21 16	0.21 16	0.26 60	0.19 32	0.37 63	0.20 13	0.14 113	0.10 61	0.13 68	0.09 10	0.11 20	0.10 37

LG-Stereo	0.24 61	0.18 113	0.40 203	0.39 208	0.20 86	0.22 19	0.27 130	0.32 18	0.36 109	0.26 47	0.44 134	0.22 36	0.16 11	0.37 63	0.27 146	0.11 28	0.12 216	0.16 172	0.15 226	0.13 97	0.09 4

GMOStereo	0.37 219	0.19 153	0.38 172	0.43 347	0.24 204	0.37 195	0.38 339	0.52 133	0.62 232	0.87 413	0.84 310	0.64 298	0.35 214	0.37 63	0.28 168	0.13 71	0.11 158	0.20 338	0.18 340	0.15 196	0.11 80

error version	0.37 219	0.19 153	0.38 172	0.43 347	0.24 204	0.37 195	0.38 339	0.52 133	0.62 232	0.87 413	0.84 310	0.64 298	0.35 214	0.37 63	0.28 168	0.13 71	0.11 158	0.20 338	0.18 340	0.15 196	0.11 80

test-v	0.37 219	0.19 153	0.38 172	0.43 347	0.24 204	0.37 195	0.38 339	0.52 133	0.62 232	0.87 413	0.84 310	0.64 298	0.35 214	0.37 63	0.28 168	0.13 71	0.11 158	0.20 338	0.18 340	0.15 196	0.11 80

test-2	0.37 219	0.19 153	0.38 172	0.43 347	0.24 204	0.37 195	0.38 339	0.52 133	0.62 232	0.87 413	0.84 310	0.64 298	0.35 214	0.37 63	0.28 168	0.13 71	0.11 158	0.20 338	0.18 340	0.15 196	0.11 80

FE-Mocha	0.32 144	0.19 153	0.50 342	0.38 179	0.27 314	0.30 115	0.20 31	0.71 275	0.36 109	0.65 260	0.56 193	0.54 237	0.25 96	0.38 71	0.22 35	0.15 181	0.10 61	0.17 217	0.16 260	0.13 97	0.12 128

DDF-Stereo	0.26 82	0.15 36	0.30 62	0.36 132	0.29 367	0.19 7	0.20 31	0.32 18	0.31 63	0.26 47	0.26 45	0.29 75	0.29 155	0.38 71	0.24 77	0.17 282	0.10 61	0.14 102	0.10 63	0.70 567	0.12 128

AIO_test	0.23 51	0.16 55	0.28 43	0.34 75	0.20 86	0.30 115	0.39 361	0.38 51	0.25 33	0.25 41	0.28 61	0.32 94	0.22 63	0.38 71	0.25 98	0.12 38	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 57	0.09 4

MonSter	0.20 13	0.14 14	0.25 14	0.31 25	0.15 2	0.22 19	0.22 62	0.39 56	0.33 82	0.20 9	0.25 41	0.17 4	0.15 4	0.38 71	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

RCA-Stereo	0.35 184	0.17 86	0.34 121	0.38 179	0.22 133	0.31 132	0.34 254	0.68 244	1.24 521	0.45 170	0.65 218	0.47 206	0.43 271	0.38 71	0.27 146	0.13 71	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.11 20	0.11 80

CREStereo	0.28 103	0.15 36	0.24 7	0.27 2	0.17 23	0.37 195	0.25 101	0.51 123	0.72 287	0.42 160	0.51 168	0.32 94	0.26 114	0.38 71	0.25 98	0.16 236	0.11 158	0.12 32	0.08 1	0.12 57	0.11 80
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
MonStereo	0.20 13	0.14 14	0.25 14	0.31 25	0.15 2	0.22 19	0.22 62	0.39 56	0.33 82	0.20 9	0.25 41	0.17 4	0.15 4	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 13	0.14 14	0.25 14	0.31 25	0.15 2	0.22 19	0.22 62	0.39 56	0.33 82	0.20 9	0.25 41	0.17 4	0.15 4	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

2.5w	0.21 23	0.18 113	0.31 75	0.32 45	0.18 39	0.31 132	0.25 101	0.31 14	0.23 21	0.28 66	0.35 102	0.18 13	0.17 14	0.39 77	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 20	0.09 4

castereo++	0.26 82	0.16 55	0.26 22	0.33 58	0.19 59	0.75 430	0.20 31	0.37 42	0.47 185	0.23 29	0.23 27	0.35 122	0.28 139	0.39 77	0.19 5	0.14 113	0.09 25	0.14 102	0.09 10	0.11 20	0.10 37

trnet	0.27 95	0.14 14	0.23 1	0.28 5	0.15 2	0.37 195	0.23 79	0.52 133	0.72 287	0.42 160	0.51 168	0.34 110	0.26 114	0.39 77	0.25 98	0.15 181	0.11 158	0.12 32	0.08 1	0.11 20	0.10 37

CES	0.28 103	0.14 14	0.23 1	0.30 11	0.70 564	0.37 195	0.27 130	0.48 110	0.46 180	0.34 105	0.48 151	0.27 67	0.22 63	0.39 77	0.23 63	0.13 71	0.11 158	0.12 32	0.08 1	0.13 97	0.17 315

CroCo-Stereo Lap2	0.28 103	0.24 330	0.39 191	0.50 456	0.29 367	0.20 10	0.31 206	0.49 113	0.38 132	0.24 36	0.27 51	0.46 203	0.31 181	0.39 77	0.30 193	0.14 113	0.15 352	0.16 172	0.13 163	0.16 241	0.15 248

WQFJA1++	0.23 51	0.15 36	0.27 31	0.30 11	0.21 111	0.31 132	0.18 12	0.36 38	0.17 6	0.25 41	0.30 73	0.29 75	0.28 139	0.40 84	0.22 35	0.15 181	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.42 530	0.11 80

FlowAnything_test	0.29 114	0.19 153	0.39 191	0.47 420	0.26 281	0.46 267	0.25 101	0.43 90	0.31 63	0.29 74	0.26 45	0.35 122	0.26 114	0.40 84	0.37 287	0.21 388	0.15 352	0.22 395	0.26 490	0.16 241	0.16 294

asda	0.21 23	0.19 153	0.29 50	0.31 25	0.17 23	0.25 53	0.23 79	0.36 38	0.28 43	0.27 62	0.24 34	0.18 13	0.21 51	0.40 84	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.10 37

rvit_stereo_0083	0.34 167	0.24 330	0.50 342	0.44 366	0.27 314	0.34 168	0.35 279	0.45 101	0.62 232	0.37 123	0.47 149	0.42 178	0.35 214	0.40 84	0.36 271	0.22 414	0.20 454	0.20 338	0.17 313	0.20 353	0.14 219

WCG-NET	0.28 103	0.15 36	0.33 103	0.33 58	0.19 59	0.33 157	0.27 130	0.39 56	0.80 341	0.46 176	0.49 155	0.39 150	0.25 96	0.40 84	0.25 98	0.12 38	0.09 25	0.13 68	0.11 98	0.12 57	0.10 37

IGEV-Stereo+	0.23 51	0.14 14	0.26 22	0.32 45	0.19 59	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 53	0.21 16	0.15 3	0.22 36	0.22 63	0.40 84	0.22 35	0.14 113	0.10 61	0.12 32	0.09 10	0.15 196	0.86 579

MaDis-Stereo	0.26 82	0.18 113	0.36 143	0.36 132	0.26 281	0.27 72	0.27 130	0.43 90	0.35 101	0.27 62	0.26 45	0.41 168	0.28 139	0.40 84	0.28 168	0.16 236	0.14 322	0.16 172	0.13 163	0.14 142	0.12 128

CASnet	0.30 131	0.20 194	0.33 103	0.41 284	0.16 12	0.26 58	0.24 93	0.52 133	0.53 208	0.52 199	0.54 184	0.39 150	0.24 85	0.40 84	0.26 128	0.14 113	0.10 61	0.22 395	0.18 340	0.18 302	0.11 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-1	0.36 202	0.19 153	0.71 454	0.46 411	0.26 281	0.44 253	0.36 301	0.60 181	0.59 228	0.48 185	0.67 230	0.53 233	0.36 232	0.40 84	0.29 187	0.14 113	0.11 158	0.16 172	0.14 195	0.15 196	0.16 294

GASTEREO	0.25 71	0.16 55	0.32 88	0.40 250	0.20 86	0.22 19	0.30 177	0.43 90	0.31 63	0.37 123	0.33 87	0.22 36	0.35 214	0.41 93	0.23 63	0.15 181	0.10 61	0.13 68	0.11 98	0.12 57	0.11 80

4w-stereo	0.21 23	0.19 153	0.31 75	0.31 25	0.17 23	0.29 102	0.19 20	0.31 14	0.21 14	0.31 84	0.24 34	0.20 25	0.24 85	0.41 93	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 20	0.09 4

111111	0.21 23	0.14 14	0.27 31	0.37 149	0.22 133	0.21 16	0.19 20	0.43 90	0.27 37	0.20 9	0.20 13	0.29 75	0.14 1	0.41 93	0.22 35	0.14 113	0.10 61	0.12 32	0.09 10	0.12 57	0.12 128

DEFOM-Stereo	0.22 37	0.15 36	0.26 22	0.33 58	0.20 86	0.61 359	0.21 51	0.30 11	0.31 63	0.23 29	0.19 11	0.18 13	0.18 23	0.41 93	0.22 35	0.12 38	0.10 61	0.12 32	0.09 10	0.11 20	0.11 80

rvit_stereo_0080	0.31 138	0.25 355	0.40 203	0.39 208	0.28 339	0.27 72	0.46 420	0.49 113	0.44 167	0.35 112	0.42 130	0.40 162	0.28 139	0.41 93	0.33 223	0.22 414	0.17 404	0.17 217	0.16 260	0.22 399	0.15 248

whm_eth	0.31 138	0.25 355	0.40 203	0.39 208	0.28 339	0.27 72	0.46 420	0.49 113	0.44 167	0.35 112	0.42 130	0.40 162	0.28 139	0.41 93	0.33 223	0.22 414	0.17 404	0.17 217	0.16 260	0.22 399	0.15 248

test_3	0.36 202	0.19 153	0.44 256	0.44 366	0.23 175	0.48 275	0.36 301	0.66 224	0.82 354	0.64 251	0.45 138	0.68 324	0.25 96	0.41 93	0.31 200	0.12 38	0.10 61	0.18 267	0.16 260	0.15 196	0.11 80

AnonymousM	0.41 273	0.81 560	0.29 50	0.34 75	0.22 133	0.28 90	0.38 339	0.53 144	0.41 148	0.70 297	0.49 155	0.47 206	0.27 125	0.41 93	0.31 200	0.15 181	0.12 216	1.51 586	0.26 490	0.12 57	0.10 37

BStereo	0.27 95	0.16 55	0.88 497	0.34 75	0.22 133	0.22 19	0.31 206	0.39 56	0.41 148	0.26 47	0.24 34	0.26 60	0.19 32	0.42 101	0.28 168	0.10 13	0.12 216	0.12 32	0.16 260	0.12 57	0.14 219

Wave_Phase_stereo	0.30 131	0.16 55	0.88 497	0.34 75	0.22 133	0.64 385	0.31 206	0.54 147	0.41 148	0.26 47	0.24 34	0.26 60	0.19 32	0.42 101	0.28 168	0.10 13	0.12 216	0.12 32	0.16 260	0.12 57	0.14 219

NLSM3	0.26 82	0.16 55	0.30 62	0.38 179	0.21 111	0.34 168	0.27 130	0.57 158	0.47 185	0.28 66	0.35 102	0.29 75	0.24 85	0.42 101	0.27 146	0.12 38	0.10 61	0.16 172	0.15 226	0.12 57	0.10 37

3.25w_new	0.23 51	0.17 86	0.32 88	0.31 25	0.17 23	0.43 245	0.20 31	0.37 42	0.30 58	0.37 123	0.28 61	0.22 36	0.25 96	0.42 101	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.25w	0.23 51	0.17 86	0.32 88	0.31 25	0.17 23	0.43 245	0.20 31	0.37 42	0.30 58	0.37 123	0.28 61	0.22 36	0.25 96	0.42 101	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

rvit_stereo_0081_aga	0.31 138	0.28 404	0.44 256	0.42 326	0.29 367	0.34 168	0.31 206	0.44 97	0.40 144	0.39 143	0.44 134	0.40 162	0.32 187	0.42 101	0.29 187	0.23 431	0.17 404	0.19 308	0.16 260	0.20 353	0.15 248

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 202	0.17 86	0.41 213	0.35 112	0.19 59	0.33 157	0.29 161	0.65 215	0.73 294	0.68 282	1.01 395	0.56 245	0.40 257	0.42 101	0.30 193	0.11 28	0.09 25	0.15 144	0.14 195	0.13 97	0.10 37

R-Stereo Train	0.39 250	0.18 113	0.42 234	0.42 326	0.26 281	0.40 220	0.32 229	0.72 280	0.34 87	0.89 427	1.28 487	0.57 250	0.35 214	0.42 101	0.32 210	0.15 181	0.12 216	0.14 102	0.12 129	0.14 142	0.13 172

RAFT-Stereo	0.39 250	0.18 113	0.42 234	0.42 326	0.26 281	0.40 220	0.32 229	0.72 280	0.34 87	0.89 427	1.28 487	0.57 250	0.35 214	0.42 101	0.32 210	0.15 181	0.12 216	0.14 102	0.12 129	0.14 142	0.13 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
qwe	0.22 37	0.18 113	0.28 43	0.31 25	0.18 39	0.29 102	0.21 51	0.38 51	0.32 76	0.35 112	0.30 73	0.20 25	0.20 42	0.43 110	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 57	0.09 4

monsters	0.22 37	0.14 14	0.26 22	0.31 25	0.19 59	0.23 27	0.19 20	0.44 97	0.33 82	0.36 116	0.30 73	0.16 2	0.18 23	0.43 110	0.19 5	0.11 28	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

rvit_stereo_0081	0.32 144	0.24 330	0.47 297	0.43 347	0.26 281	0.30 115	0.37 317	0.42 77	0.55 217	0.36 116	0.40 124	0.39 150	0.35 214	0.43 110	0.33 223	0.22 414	0.16 384	0.19 308	0.16 260	0.19 336	0.13 172

rvit_stereo_0082	0.32 144	0.24 330	0.47 297	0.43 347	0.26 281	0.30 115	0.37 317	0.42 77	0.55 217	0.36 116	0.40 124	0.39 150	0.35 214	0.43 110	0.33 223	0.22 414	0.16 384	0.19 308	0.16 260	0.19 336	0.13 172

MGS-Stereo	0.28 103	0.19 153	0.40 203	0.36 132	0.23 175	0.37 195	0.30 177	0.39 56	0.44 167	0.31 84	0.51 168	0.40 162	0.24 85	0.43 110	0.26 128	0.15 181	0.12 216	0.15 144	0.13 163	0.14 142	0.13 172

testlalala_base	0.46 317	0.25 355	0.41 213	0.46 411	0.33 434	0.58 337	0.25 101	0.57 158	0.34 87	0.51 193	0.56 193	0.46 203	0.30 173	0.43 110	0.31 200	1.47 597	0.11 158	0.14 102	0.09 10	1.59 586	0.13 172

test-3	0.34 167	0.16 55	0.43 245	0.39 208	0.21 111	0.43 245	0.22 62	0.63 201	0.78 330	0.71 304	0.45 138	0.64 298	0.27 125	0.43 110	0.31 200	0.12 38	0.09 25	0.17 217	0.13 163	0.12 57	0.10 37

test_1	0.34 167	0.16 55	0.43 245	0.39 208	0.21 111	0.43 245	0.23 79	0.63 201	0.78 330	0.68 282	0.45 138	0.64 298	0.27 125	0.43 110	0.31 200	0.12 38	0.09 25	0.17 217	0.13 163	0.12 57	0.10 37

cross-raft	0.34 167	0.20 194	0.37 160	0.44 366	0.23 175	0.32 150	0.35 279	0.74 293	0.40 144	0.60 222	0.77 264	0.57 250	0.27 125	0.43 110	0.28 168	0.12 38	0.10 61	0.15 144	0.13 163	0.15 196	0.11 80

sAnonymous2	0.40 262	0.39 482	0.85 490	0.48 427	0.37 463	0.40 220	0.46 420	0.57 158	0.52 205	0.38 135	0.46 143	0.35 122	0.42 265	0.43 110	0.30 193	0.19 348	0.14 322	0.18 267	0.17 313	0.57 559	0.44 545

CroCo_RVC	0.40 262	0.39 482	0.85 490	0.48 427	0.37 463	0.40 220	0.46 420	0.57 158	0.52 205	0.38 135	0.46 143	0.35 122	0.42 265	0.43 110	0.30 193	0.19 348	0.14 322	0.18 267	0.17 313	0.57 559	0.44 545

asd	0.21 23	0.18 113	0.29 50	0.32 45	0.18 39	0.27 72	0.22 62	0.35 34	0.22 16	0.31 84	0.22 25	0.19 19	0.21 51	0.44 121	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 20	0.09 4

MM-Stereo_test3	0.34 167	0.19 153	0.31 75	0.41 284	0.25 235	0.35 178	0.44 413	0.72 280	0.92 418	0.46 176	0.52 177	0.41 168	0.29 155	0.44 121	0.28 168	0.16 236	0.15 352	0.17 217	0.13 163	0.14 142	0.13 172

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 71	0.31 430	0.24 7	0.51 472	0.19 59	0.29 102	0.22 62	0.40 65	0.37 125	0.26 47	0.24 34	0.24 53	0.31 181	0.44 121	0.22 35	0.14 113	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.14 142	0.10 37

MIPNet	0.37 219	0.21 231	0.59 393	0.39 208	0.25 235	0.50 283	0.28 151	0.77 310	0.70 275	0.65 260	0.60 205	0.40 162	0.49 304	0.44 121	0.37 287	0.14 113	0.11 158	0.16 172	0.13 163	0.14 142	0.13 172

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 14	0.31 25	0.16 12	0.19 7	0.17 3	0.42 77	0.24 26	0.23 29	0.21 16	0.17 4	0.16 11	0.45 125	0.19 5	0.13 71	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 80

Replicate-Monster	0.26 82	0.15 36	1.07 522	0.30 11	0.17 23	0.38 208	0.19 20	0.43 90	0.39 142	0.23 29	0.21 16	0.23 46	0.21 51	0.45 125	0.19 5	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 219

2.25w	0.22 37	0.18 113	0.31 75	0.31 25	0.18 39	0.31 132	0.18 12	0.32 18	0.31 63	0.31 84	0.37 113	0.20 25	0.22 63	0.45 125	0.24 77	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

1w_stereo	0.24 61	0.15 36	0.29 50	0.34 75	0.18 39	0.31 132	0.41 387	0.40 65	0.43 160	0.31 84	0.38 116	0.17 4	0.24 85	0.45 125	0.23 63	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

monsterstereo	0.22 37	0.14 14	0.26 22	0.34 75	0.18 39	0.21 16	0.20 31	0.37 42	0.35 101	0.33 102	0.40 124	0.19 19	0.18 23	0.45 125	0.21 21	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 97	0.08 1

Reg-Stereo(zero)	0.30 131	0.16 55	0.28 43	0.34 75	0.18 39	0.32 150	0.20 31	0.63 201	0.68 267	0.50 190	0.52 177	0.51 224	0.30 173	0.45 125	0.25 98	0.13 71	0.10 61	0.12 32	0.10 63	0.12 57	0.11 80

mms	0.26 82	0.21 231	0.33 103	0.37 149	0.25 235	0.30 115	0.33 239	0.40 65	0.32 76	0.28 66	0.34 96	0.34 110	0.20 42	0.45 125	0.26 128	0.12 38	0.11 158	0.16 172	0.12 129	0.14 142	0.11 80

model_zeroshot	0.33 159	0.18 113	0.48 317	0.39 208	0.28 339	0.45 262	0.25 101	0.63 201	0.45 176	0.61 230	0.50 159	0.51 224	0.25 96	0.45 125	0.26 128	0.16 236	0.13 287	0.15 144	0.14 195	0.13 97	0.13 172

4D-IteraStereo	0.33 159	0.18 113	0.40 203	0.40 250	0.24 204	0.32 150	0.27 130	0.58 166	0.72 287	0.65 260	0.54 184	0.42 178	0.23 75	0.45 125	0.28 168	0.14 113	0.09 25	0.19 308	0.16 260	0.16 241	0.11 80

EGLCR-Stereo	0.25 71	0.16 55	0.33 103	0.34 75	0.20 86	0.35 178	0.20 31	0.52 133	0.36 109	0.28 66	0.27 51	0.41 168	0.18 23	0.45 125	0.26 128	0.14 113	0.10 61	0.16 172	0.14 195	0.13 97	0.11 80

DCANet-4	0.36 202	0.20 194	0.48 317	0.34 75	0.19 59	0.29 102	0.30 177	0.66 224	0.92 418	0.69 291	0.78 275	0.40 162	0.47 295	0.45 125	0.34 238	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.11 20	0.13 172

ADStereo(finetuned)	0.37 219	0.16 55	0.49 329	0.34 75	0.19 59	0.30 115	0.30 177	0.68 244	0.91 413	0.70 297	0.77 264	0.43 186	0.69 427	0.45 125	0.33 223	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.13 97	0.12 128

iRaftStereo_RVC	0.32 144	0.19 153	0.37 160	0.39 208	0.22 133	0.31 132	0.29 161	0.68 244	0.51 202	0.49 187	0.66 225	0.37 135	0.23 75	0.45 125	0.33 223	0.14 113	0.10 61	0.18 267	0.17 313	0.15 196	0.12 128

DCANet	0.36 202	0.16 55	0.41 213	0.34 75	0.19 59	0.30 115	0.30 177	0.68 244	0.91 413	0.70 297	0.77 264	0.43 186	0.57 352	0.45 125	0.34 238	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.13 97	0.12 128

Gwc-CoAtRS	0.34 167	0.17 86	0.44 256	0.39 208	0.23 175	0.34 168	0.22 62	0.70 267	0.75 304	0.60 222	0.59 203	0.58 258	0.29 155	0.45 125	0.26 128	0.14 113	0.11 158	0.14 102	0.12 129	0.12 57	0.12 128

Any-RAFT	0.35 184	0.16 55	0.30 62	0.34 75	0.21 111	0.52 291	0.22 62	0.88 355	0.73 294	0.53 202	0.73 243	0.64 298	0.28 139	0.46 140	0.24 77	0.15 181	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.13 97	0.12 128

RAFT-Test	0.34 167	0.18 113	0.37 160	0.38 179	0.23 175	0.50 283	0.23 79	0.69 252	0.40 144	0.60 222	0.85 320	0.61 284	0.28 139	0.46 140	0.27 146	0.14 113	0.11 158	0.14 102	0.11 98	0.13 97	0.12 128

fff	0.37 219	0.16 55	0.41 213	0.34 75	0.19 59	0.29 102	0.30 177	0.69 252	1.06 484	0.69 291	0.78 275	0.42 178	0.63 390	0.46 140	0.34 238	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.11 20	0.13 172

sCroCo_RVC	0.35 184	0.28 404	0.69 445	0.51 472	0.39 478	0.41 235	0.31 206	0.49 113	0.45 176	0.31 84	0.48 151	0.38 143	0.32 187	0.46 140	0.32 210	0.21 388	0.22 471	0.19 308	0.19 370	0.21 377	0.20 389

csc	0.37 219	0.16 55	0.41 213	0.34 75	0.19 59	0.29 102	0.30 177	0.69 252	1.06 484	0.69 291	0.78 275	0.42 178	0.63 390	0.46 140	0.34 238	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.11 20	0.13 172

cscssc	0.37 219	0.16 55	0.41 213	0.34 75	0.19 59	0.29 102	0.30 177	0.69 252	1.06 484	0.69 291	0.78 275	0.42 178	0.63 390	0.46 140	0.34 238	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.11 20	0.13 172

CFNet-RSSM	0.34 167	0.17 86	0.45 268	0.39 208	0.22 133	0.35 178	0.23 79	0.73 291	0.84 364	0.65 260	0.54 184	0.57 250	0.28 139	0.46 140	0.26 128	0.13 71	0.10 61	0.14 102	0.12 129	0.13 97	0.11 80

VIP-Stereo	0.24 61	0.17 86	0.29 50	0.32 45	0.21 111	0.64 385	0.19 20	0.31 14	0.37 125	0.23 29	0.30 73	0.27 67	0.19 32	0.47 147	0.22 35	0.12 38	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.12 57	0.09 4

GREAT-IGEV	0.22 37	0.15 36	0.31 75	0.29 7	0.22 133	0.21 16	0.26 114	0.33 29	0.31 63	0.20 9	0.30 73	0.22 36	0.22 63	0.47 147	0.22 35	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 97	0.10 37

AIO-test2	0.39 250	0.21 231	0.41 213	0.47 420	0.25 235	0.45 262	0.35 279	0.77 310	1.27 531	0.36 116	0.87 331	0.37 135	0.30 173	0.47 147	0.27 146	0.15 181	0.13 287	0.21 380	0.23 451	0.15 196	0.13 172

ours_stereo	0.26 82	0.21 231	0.33 103	0.38 179	0.23 175	0.30 115	0.33 239	0.42 77	0.38 132	0.26 47	0.34 96	0.35 122	0.23 75	0.47 147	0.27 146	0.13 71	0.11 158	0.16 172	0.12 129	0.14 142	0.10 37

Occ-G	0.26 82	0.14 14	0.28 43	0.34 75	0.20 86	0.27 72	0.34 254	0.41 72	0.31 63	0.29 74	0.43 133	0.49 217	0.25 96	0.47 147	0.28 168	0.13 71	0.11 158	0.14 102	0.11 98	0.12 57	0.12 128

RAFT-Stereo-weight	0.32 144	0.18 113	0.33 103	0.39 208	0.22 133	0.26 58	0.29 161	0.67 234	0.80 341	0.53 202	0.51 168	0.58 258	0.20 42	0.47 147	0.27 146	0.13 71	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.13 97	0.11 80

AE-Stereo	0.34 167	0.21 231	0.42 234	0.48 427	0.31 407	0.48 275	0.35 279	0.61 187	0.62 232	0.32 97	0.55 190	0.52 229	0.27 125	0.47 147	0.29 187	0.13 71	0.13 287	0.18 267	0.16 260	0.15 196	0.12 128

UniTT-Stereo	0.27 95	0.17 86	0.37 160	0.40 250	0.27 314	0.30 115	0.28 151	0.39 56	0.31 63	0.29 74	0.46 143	0.27 67	0.25 96	0.47 147	0.34 238	0.17 282	0.13 287	0.13 68	0.12 129	0.14 142	0.12 128

LoS	0.29 114	0.15 36	0.30 62	0.29 7	0.18 39	0.33 157	0.29 161	0.51 123	0.72 287	0.34 105	0.52 177	0.41 168	0.28 139	0.47 147	0.28 168	0.15 181	0.11 158	0.13 68	0.09 10	0.11 20	0.11 80
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLGR	0.39 250	0.21 231	0.63 413	0.39 208	0.22 133	0.49 280	0.29 161	0.76 307	0.74 301	0.78 346	0.77 264	0.44 193	0.42 265	0.47 147	0.38 296	0.13 71	0.12 216	0.16 172	0.14 195	0.15 196	0.13 172

rafts_anoy	0.37 219	0.21 231	0.36 143	0.41 284	0.26 281	0.30 115	0.33 239	0.67 234	0.90 406	0.58 216	0.66 225	0.45 195	0.33 199	0.47 147	0.39 303	0.16 236	0.11 158	0.21 380	0.23 451	0.17 277	0.14 219

IGEV-RUCA	0.25 71	0.16 55	0.34 121	0.39 208	0.27 314	0.33 157	0.20 31	0.38 51	0.36 109	0.26 47	0.31 84	0.25 59	0.21 51	0.48 158	0.24 77	0.20 371	0.11 158	0.13 68	0.10 63	0.17 277	0.15 248

rvit_stereo_ft	0.33 159	0.25 355	0.47 297	0.52 485	0.32 423	0.33 157	0.47 427	0.49 113	0.50 198	0.34 105	0.41 127	0.41 168	0.32 187	0.48 158	0.34 238	0.22 414	0.14 322	0.19 308	0.18 340	0.19 336	0.14 219

gcap-zeroshot	0.34 167	0.18 113	0.52 361	0.38 179	0.22 133	0.49 280	0.27 130	0.52 133	0.34 87	0.64 251	0.50 159	0.83 393	0.34 210	0.48 158	0.24 77	0.13 71	0.11 158	0.15 144	0.12 129	0.13 97	0.12 128

PMTNet	0.32 144	0.16 55	0.24 7	0.29 7	0.18 39	0.45 262	0.22 62	0.56 151	0.63 243	0.46 176	0.54 184	0.39 150	0.34 210	0.48 158	0.24 77	0.75 576	0.10 61	0.12 32	0.08 1	0.12 57	0.11 80

NLMM	0.32 144	0.19 153	0.34 121	0.39 208	0.26 281	0.62 367	0.30 177	0.56 151	0.47 185	0.37 123	0.39 119	0.38 143	0.33 199	0.49 162	0.42 321	0.14 113	0.18 424	0.16 172	0.14 195	0.14 142	0.13 172

DilatedVolume-Stereo	0.30 131	0.15 36	0.34 121	0.33 58	0.20 86	0.53 299	0.25 101	0.56 151	0.43 160	0.56 211	0.50 159	0.35 122	0.29 155	0.49 162	0.28 168	0.13 71	0.11 158	0.12 32	0.11 98	0.11 20	0.10 37

SCV	0.26 82	0.19 153	0.33 103	0.35 112	0.21 111	0.27 72	0.34 254	0.56 151	0.28 43	0.24 36	0.28 61	0.37 135	0.23 75	0.49 162	0.22 35	0.18 316	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.15 196	0.11 80

CAS++	0.32 144	0.24 330	0.36 143	0.37 149	0.26 281	0.28 90	0.23 79	0.87 350	0.50 198	0.47 182	0.45 138	0.26 60	0.21 51	0.49 162	0.24 77	0.23 431	0.19 442	0.22 395	0.17 313	0.21 377	0.16 294
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.25 71	0.15 36	0.29 50	0.40 250	0.18 39	0.27 72	0.26 114	0.49 113	0.27 37	0.36 116	0.27 51	0.33 106	0.35 214	0.49 162	0.22 35	0.12 38	0.10 61	0.12 32	0.10 63	0.13 97	0.11 80

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 167	0.27 390	0.45 268	0.36 132	0.25 235	0.48 275	0.30 177	0.58 166	0.90 406	0.42 160	0.36 108	0.30 83	0.29 155	0.49 162	0.30 193	0.16 236	0.14 322	0.18 267	0.15 226	0.18 302	0.15 248

x	0.39 250	0.24 330	0.41 213	0.34 75	0.23 175	0.52 291	0.32 229	0.86 343	0.52 205	0.57 214	0.70 236	0.59 273	0.50 314	0.49 162	0.46 363	0.17 282	0.15 352	0.17 217	0.15 226	0.17 277	0.16 294

WQFJA1	0.32 144	0.19 153	0.34 121	0.39 208	0.26 281	0.62 367	0.30 177	0.56 151	0.47 185	0.37 123	0.39 119	0.38 143	0.33 199	0.50 169	0.42 321	0.14 113	0.18 424	0.16 172	0.14 195	0.14 142	0.13 172

3.5w_stereo	0.22 37	0.18 113	0.29 50	0.30 11	0.18 39	0.27 72	0.23 79	0.37 42	0.28 43	0.31 84	0.26 45	0.22 36	0.26 114	0.50 169	0.24 77	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

fffy	0.28 103	0.21 231	0.34 121	0.37 149	0.23 175	0.33 157	0.29 161	0.51 123	0.41 148	0.32 97	0.37 113	0.39 150	0.27 125	0.50 169	0.27 146	0.12 38	0.11 158	0.16 172	0.13 163	0.14 142	0.11 80

RSM++	0.25 71	0.18 113	0.34 121	0.36 132	0.20 86	0.28 90	0.30 177	0.51 123	0.32 76	0.25 41	0.22 25	0.37 135	0.21 51	0.50 169	0.24 77	0.12 38	0.10 61	0.14 102	0.12 129	0.14 142	0.10 37

MyStereo8	0.40 262	0.20 194	0.54 373	0.41 284	0.29 367	0.53 299	0.29 161	0.65 215	0.49 194	0.71 304	0.98 385	0.58 258	0.43 271	0.50 169	0.51 389	0.15 181	0.12 216	0.16 172	0.14 195	0.19 336	0.19 366

MyStereo06	0.38 234	0.21 231	0.61 400	0.41 284	0.28 339	0.41 235	0.50 446	0.95 383	0.35 101	0.62 232	0.54 184	0.76 370	0.27 125	0.50 169	0.29 187	0.14 113	0.13 287	0.18 267	0.17 313	0.17 277	0.15 248

GLC_STEREO	0.29 114	0.19 153	0.27 31	0.44 366	0.19 59	0.31 132	0.26 114	0.47 106	0.43 160	0.37 123	0.47 149	0.41 168	0.23 75	0.50 169	0.34 238	0.14 113	0.18 424	0.19 308	0.16 260	0.16 241	0.13 172

HUI-Stereo	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.24 39	0.22 62	0.60 181	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 240	0.50 169	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248

FSD					0.46 521	0.48 275	0.52 464	0.53 144	0.48 193	0.48 185	0.48 151	0.49 217	0.48 300	0.51 177	0.49 377	0.45 552	0.42 566	0.47 549	0.46 555	0.46 539

AIO_rvc	0.23 51	0.16 55	0.32 88	0.34 75	0.19 59	0.26 58	0.33 239	0.40 65	0.22 16	0.26 47	0.24 34	0.34 110	0.15 4	0.51 177	0.24 77	0.12 38	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 57	0.10 37

IGEVStereo-DCA	0.29 114	0.22 272	0.38 172	0.35 112	0.27 314	0.37 195	0.35 279	0.62 193	0.34 87	0.38 135	0.30 73	0.35 122	0.27 125	0.51 177	0.22 35	0.15 181	0.12 216	0.16 172	0.12 129	0.13 97	0.15 248

rrr	0.29 114	0.22 272	0.41 213	0.35 112	0.27 314	0.37 195	0.32 229	0.52 133	0.42 158	0.38 135	0.30 73	0.35 122	0.27 125	0.51 177	0.22 35	0.15 181	0.12 216	0.16 172	0.13 163	0.13 97	0.14 219

anonymousa	0.49 363	0.20 194	0.42 234	0.38 179	0.23 175	0.91 475	0.35 279	0.75 300	0.62 232	0.85 398	1.54 531	1.06 471	0.66 414	0.51 177	0.43 328	0.16 236	0.13 287	0.19 308	0.21 417	0.16 241	0.14 219

raftrobust	0.34 167	0.19 153	0.36 143	0.41 284	0.27 314	0.30 115	0.25 101	0.71 275	0.63 243	0.58 216	0.55 190	0.45 195	0.46 291	0.51 177	0.29 187	0.16 236	0.12 216	0.14 102	0.12 129	0.12 57	0.13 172

DMCA	0.45 307	0.26 373	0.50 342	0.38 179	0.28 339	0.51 287	0.34 254	0.93 371	0.68 267	0.75 329	0.83 305	0.79 380	0.53 325	0.51 177	0.54 404	0.21 388	0.16 384	0.21 380	0.16 260	0.19 336	0.21 407

fffft	0.25 71	0.17 86	0.37 160	0.36 132	0.22 133	0.28 90	0.36 301	0.42 77	0.24 26	0.36 116	0.23 27	0.27 67	0.22 63	0.52 184	0.27 146	0.12 38	0.09 25	0.16 172	0.12 129	0.12 57	0.12 128
1: 1. 1
dual_stereo	0.19 7	0.14 14	0.24 7	0.31 25	0.16 12	0.16 3	0.20 31	0.29 9	0.20 12	0.23 29	0.20 13	0.22 36	0.14 1	0.52 184	0.24 77	0.13 71	0.10 61	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

AIO-Stereo	0.25 71	0.18 113	0.34 121	0.37 149	0.18 39	0.28 90	0.30 177	0.48 110	0.27 37	0.29 74	0.30 73	0.32 94	0.17 14	0.52 184	0.23 63	0.12 38	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.13 97	0.10 37

H2IRNET	0.37 219	0.20 194	0.33 103	0.38 179	0.25 235	0.27 72	0.23 79	0.59 171	0.72 287	0.39 143	0.90 347	0.74 362	0.55 343	0.52 184	0.43 328	0.15 181	0.13 287	0.18 267	0.20 395	0.16 241	0.13 172

DCRE	0.37 219	0.18 113	0.46 285	0.45 390	0.32 423	0.42 242	0.37 317	0.63 201	0.51 202	0.47 182	0.94 358	0.56 245	0.36 232	0.52 184	0.32 210	0.14 113	0.13 287	0.15 144	0.14 195	0.14 142	0.13 172

IPLGR_C	0.40 262	0.21 231	0.64 418	0.45 390	0.33 434	0.52 291	0.34 254	0.66 224	0.62 232	0.82 375	0.92 354	0.45 195	0.32 187	0.52 184	0.46 363	0.17 282	0.12 216	0.15 144	0.14 195	0.13 97	0.14 219

ACRE	0.40 262	0.21 231	0.65 424	0.45 390	0.33 434	0.51 287	0.33 239	0.66 224	0.63 243	0.80 353	0.92 354	0.45 195	0.32 187	0.52 184	0.45 353	0.16 236	0.12 216	0.15 144	0.14 195	0.13 97	0.14 219

GANet-ADL	0.42 280	0.25 355	0.45 268	0.43 347	0.29 367	0.54 306	0.35 279	0.89 357	0.86 377	0.63 241	0.72 239	0.68 324	0.42 265	0.52 184	0.41 316	0.21 388	0.14 322	0.15 144	0.13 163	0.18 302	0.19 366

HHNet	0.41 273	0.17 86	0.41 213	0.34 75	0.37 463	0.33 157	0.34 254	0.69 252	0.75 304	0.86 405	1.30 494	0.52 229	0.32 187	0.52 184	0.35 255	0.15 181	0.11 158	0.19 308	0.15 226	0.15 196	0.24 440

IGEV-FE	0.34 167	0.18 113	0.67 434	0.39 208	0.28 339	0.30 115	0.25 101	0.74 293	0.31 63	0.62 232	0.57 197	0.54 237	0.25 96	0.53 193	0.27 146	0.14 113	0.10 61	0.15 144	0.14 195	0.14 142	0.12 128

MM-Stereo_test2	0.30 131	0.18 113	0.39 191	0.40 250	0.24 204	0.42 242	0.42 397	0.63 201	0.41 148	0.37 123	0.35 102	0.32 94	0.26 114	0.53 193	0.25 98	0.12 38	0.10 61	0.15 144	0.12 129	0.15 196	0.10 37

AIO-test1	0.38 234	0.18 113	0.38 172	0.50 456	0.24 204	0.46 267	0.30 177	0.70 267	1.19 512	0.40 151	0.71 238	0.45 195	0.29 155	0.53 193	0.27 146	0.15 181	0.13 287	0.19 308	0.21 417	0.13 97	0.17 315

SMoEStereo_RVC	0.26 82	0.19 153	0.35 136	0.35 112	0.22 133	0.36 188	0.32 229	0.39 56	0.34 87	0.37 123	0.30 73	0.33 106	0.24 85	0.53 193	0.24 77	0.12 38	0.10 61	0.16 172	0.12 129	0.12 57	0.11 80

IGEV_Zeroshot_test	0.34 167	0.18 113	0.67 434	0.39 208	0.28 339	0.30 115	0.25 101	0.74 293	0.31 63	0.62 232	0.57 197	0.54 237	0.25 96	0.53 193	0.27 146	0.14 113	0.10 61	0.15 144	0.14 195	0.14 142	0.12 128

ICVP	0.46 317	0.25 355	0.38 172	0.48 427	0.28 339	0.58 337	0.43 404	1.00 399	0.70 275	0.67 276	0.95 367	0.75 364	0.55 343	0.53 193	0.54 404	0.23 431	0.17 404	0.19 308	0.17 313	0.19 336	0.20 389
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raft+_RVC	0.38 234	0.19 153	0.35 136	0.37 149	0.25 235	0.45 262	0.37 317	0.78 316	0.89 403	0.51 193	0.78 275	0.50 220	0.29 155	0.53 193	0.40 311	0.15 181	0.12 216	0.17 217	0.15 226	0.14 142	0.12 128

NLSM1	0.32 144	0.18 113	0.34 121	0.39 208	0.25 235	0.66 396	0.27 130	0.57 158	0.50 198	0.37 123	0.53 181	0.29 75	0.28 139	0.54 200	0.32 210	0.16 236	0.17 404	0.18 267	0.15 226	0.14 142	0.12 128

FACV-RUCA	0.43 290	0.28 404	0.47 297	0.45 390	0.33 434	0.58 337	0.34 254	0.82 329	0.73 294	0.57 214	0.84 310	0.47 206	0.50 314	0.54 200	0.39 303	0.22 414	0.15 352	0.35 518	0.16 260	0.28 460	0.21 407

rvit_0105_6	0.38 234	0.28 404	0.64 418	0.50 456	0.30 385	0.39 216	0.38 339	0.51 123	0.67 262	0.40 151	0.45 138	0.50 220	0.41 263	0.54 200	0.36 271	0.27 473	0.26 503	0.24 433	0.21 417	0.22 399	0.16 294

WCG-NET（raft）	0.31 138	0.15 36	0.36 143	0.32 45	0.19 59	0.35 178	0.27 130	0.51 123	0.78 330	0.45 170	0.55 190	0.48 211	0.27 125	0.54 200	0.26 128	0.13 71	0.10 61	0.12 32	0.11 98	0.12 57	0.11 80

test_xeample3	0.29 114	0.21 231	0.41 213	0.35 112	0.26 281	0.35 178	0.32 229	0.56 151	0.36 109	0.43 164	0.32 86	0.34 110	0.28 139	0.54 200	0.23 63	0.14 113	0.11 158	0.16 172	0.12 129	0.14 142	0.13 172

GMStereo	0.39 250	0.37 465	0.54 373	0.40 250	0.26 281	0.42 242	0.36 301	0.59 171	1.04 474	0.55 208	0.51 168	0.37 135	0.35 214	0.54 200	0.41 316	0.19 348	0.13 287	0.16 172	0.17 313	0.24 429	0.18 333
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HART	0.29 114	0.16 55	0.32 88	0.40 250	0.21 111	0.32 150	0.26 114	0.62 193	0.31 63	0.33 102	0.65 218	0.41 168	0.22 63	0.55 206	0.25 98	0.12 38	0.10 61	0.15 144	0.11 98	0.15 196	0.11 80

tg	0.33 159	0.18 113	0.37 160	0.39 208	0.22 133	0.38 208	0.26 114	0.70 267	0.56 223	0.47 182	0.65 218	0.42 178	0.24 85	0.55 206	0.33 223	0.14 113	0.10 61	0.18 267	0.17 313	0.14 142	0.11 80

1test111	0.36 202	0.23 293	0.33 103	0.41 284	0.22 133	0.55 312	0.38 339	0.85 339	0.54 212	0.41 155	0.50 159	0.34 110	0.49 304	0.55 206	0.45 353	0.16 236	0.10 61	0.19 308	0.13 163	0.18 302	0.17 315

riskmin	0.38 234	0.20 194	0.39 191	0.32 45	0.23 175	0.53 299	0.30 177	0.63 201	0.80 341	0.49 187	0.56 193	0.73 356	0.58 361	0.55 206	0.36 271	0.17 282	0.11 158	0.19 308	0.13 163	0.19 336	0.20 389

MC-Stereo	0.28 103	0.17 86	0.32 88	0.38 179	0.20 86	0.26 58	0.26 114	0.49 113	0.37 125	0.37 123	0.61 208	0.41 168	0.31 181	0.55 206	0.25 98	0.13 71	0.09 25	0.14 102	0.12 129	0.12 57	0.11 80

qqq	0.40 262	0.26 373	0.44 256	0.36 132	0.22 133	0.46 267	0.36 301	0.85 339	0.54 212	0.56 211	0.69 233	0.65 311	0.53 325	0.55 206	0.45 353	0.17 282	0.16 384	0.20 338	0.19 370	0.18 302	0.17 315

CIPLG	0.41 273	0.21 231	0.63 413	0.45 390	0.33 434	0.52 291	0.33 239	0.65 215	0.60 230	0.82 375	0.96 371	0.46 203	0.32 187	0.55 206	0.44 344	0.16 236	0.12 216	0.15 144	0.14 195	0.13 97	0.14 219

FTStereo	0.56 425	0.20 194	0.37 160	0.41 284	0.25 235	0.40 220	0.79 542	0.66 224	0.43 160	1.09 511	3.27 586	0.70 332	0.73 451	0.55 206	0.33 223	0.14 113	0.13 287	0.19 308	0.17 313	0.15 196	0.30 486

TestStereo	0.38 234	0.31 430	0.40 203	0.45 390	0.20 86	0.40 220	0.37 317	0.66 224	0.65 256	0.53 202	0.78 275	0.47 206	0.40 257	0.55 206	0.37 287	0.18 316	0.13 287	0.20 338	0.15 226	0.22 399	0.13 172

AFF-stereo	0.38 234	0.19 153	0.39 191	0.37 149	0.21 111	0.27 72	0.31 206	0.65 215	0.66 259	0.64 251	1.13 448	0.76 370	0.39 251	0.55 206	0.33 223	0.11 28	0.09 25	0.16 172	0.16 260	0.13 97	0.11 80

AdaDepth	0.22 37	0.17 86	0.32 88	0.37 149	0.18 39	0.34 168	0.22 62	0.33 29	0.23 21	0.21 16	0.21 16	0.20 25	0.20 42	0.56 216	0.21 21	0.10 13	0.10 61	0.13 68	0.10 63	0.11 20	0.12 128

xyz-stereo-finetune	0.33 159	0.18 113	0.36 143	0.33 58	0.18 39	0.57 331	0.31 206	0.58 166	0.69 274	0.45 170	0.54 184	0.38 143	0.33 199	0.56 216	0.36 271	0.12 38	0.12 216	0.16 172	0.13 163	0.13 97	0.12 128

GCAP-BAT	0.30 131	0.21 231	0.42 234	0.33 58	0.27 314	0.26 58	0.27 130	0.45 101	0.30 58	0.60 222	0.64 215	0.45 195	0.23 75	0.56 216	0.26 128	0.15 181	0.12 216	0.15 144	0.10 63	0.12 57	0.11 80

RSM	0.25 71	0.18 113	0.33 103	0.36 132	0.20 86	0.27 72	0.34 254	0.51 123	0.27 37	0.26 47	0.23 27	0.39 150	0.21 51	0.56 216	0.22 35	0.12 38	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.14 142	0.10 37

11t1	0.36 202	0.21 231	0.42 234	0.35 112	0.22 133	0.62 367	0.29 161	0.69 252	0.43 160	0.60 222	0.53 181	0.53 233	0.48 300	0.56 216	0.40 311	0.18 316	0.14 322	0.16 172	0.13 163	0.17 277	0.17 315

StereoVision	0.42 280	0.28 404	0.45 268	0.49 442	0.28 339	0.38 208	0.38 339	0.72 280	0.62 232	0.44 167	1.14 453	0.54 237	0.39 251	0.56 216	0.34 238	0.21 388	0.24 489	0.25 446	0.24 467	0.26 445	0.16 294

EKT-Stereo	0.35 184	0.23 293	0.39 191	0.43 347	0.29 367	0.38 208	0.31 206	0.69 252	0.64 251	0.45 170	0.63 212	0.49 217	0.27 125	0.56 216	0.33 223	0.18 316	0.14 322	0.18 267	0.15 226	0.16 241	0.16 294

anonymousdsp2	0.35 184	0.20 194	0.43 245	0.37 149	0.24 204	0.48 275	0.31 206	0.86 343	0.65 256	0.55 208	0.50 159	0.50 220	0.34 210	0.56 216	0.31 200	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.10 63	0.16 241	0.14 219

PSM-adaLoss	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.24 39	0.31 206	0.59 171	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 240	0.56 216	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248

GrayStereo	0.49 363	0.19 153	0.42 234	0.46 411	0.28 339	0.53 299	0.67 509	0.69 252	0.63 243	1.02 487	1.47 525	0.78 378	0.76 461	0.56 216	0.33 223	0.14 113	0.12 216	0.17 217	0.17 313	0.15 196	0.29 477

DeepStereo_RVC	0.36 202	0.21 231	0.47 297	0.40 250	0.24 204	0.26 58	0.22 62	0.60 181	0.38 132	0.69 291	0.67 230	0.57 250	0.51 319	0.56 216	0.39 303	0.16 236	0.12 216	0.18 267	0.15 226	0.19 336	0.18 333

XX-Stereo	0.37 219	0.17 86	0.45 268	0.55 509	0.36 456	0.38 208	0.20 31	0.60 181	0.30 58	0.46 176	1.30 494	0.73 356	0.26 114	0.56 216	0.26 128	0.16 236	0.11 158	0.17 217	0.16 260	0.14 142	0.10 37

cf-r	0.47 333	0.23 293	0.41 213	0.39 208	0.23 175	0.59 350	0.37 317	0.88 355	0.85 372	0.72 316	1.05 418	0.94 436	0.62 384	0.56 216	0.54 404	0.21 388	0.14 322	0.17 217	0.19 370	0.15 196	0.15 248

SCV_C0	0.26 82	0.18 113	0.34 121	0.35 112	0.24 204	0.23 27	0.28 151	0.51 123	0.36 109	0.31 84	0.36 108	0.37 135	0.20 42	0.57 229	0.22 35	0.13 71	0.10 61	0.13 68	0.11 98	0.16 241	0.12 128

tt45	0.27 95	0.17 86	0.34 121	0.35 112	0.23 175	0.38 208	0.28 151	0.46 103	0.28 43	0.40 151	0.27 51	0.38 143	0.25 96	0.57 229	0.26 128	0.13 71	0.11 158	0.16 172	0.13 163	0.12 57	0.14 219

rvit_0105_5	0.42 280	0.31 430	0.73 463	0.50 456	0.29 367	0.44 253	0.42 397	0.61 187	0.74 301	0.51 193	0.51 168	0.60 279	0.47 295	0.57 229	0.38 296	0.27 473	0.25 497	0.25 446	0.23 451	0.22 399	0.18 333

rvit_0105_4	0.41 273	0.29 416	0.71 454	0.50 456	0.29 367	0.41 235	0.41 387	0.55 148	0.73 294	0.45 170	0.48 151	0.55 242	0.44 281	0.57 229	0.36 271	0.28 483	0.26 503	0.25 446	0.22 435	0.23 416	0.18 333

ACVNet-DCA	0.35 184	0.23 293	0.33 103	0.41 284	0.22 133	0.55 312	0.38 339	0.85 339	0.54 212	0.41 155	0.50 159	0.34 110	0.49 304	0.57 229	0.25 98	0.16 236	0.10 61	0.19 308	0.13 163	0.18 302	0.17 315

xx1	0.39 250	0.23 293	0.33 103	0.41 284	0.22 133	0.55 312	0.38 339	0.67 234	1.06 484	0.41 155	0.50 159	0.65 311	0.53 325	0.57 229	0.25 98	0.16 236	0.10 61	0.20 338	0.19 370	0.18 302	0.17 315

cc1	0.37 219	0.23 293	0.33 103	0.41 284	0.22 133	0.55 312	0.38 339	0.67 234	1.06 484	0.41 155	0.50 159	0.34 110	0.49 304	0.57 229	0.25 98	0.16 236	0.10 61	0.19 308	0.13 163	0.16 241	0.15 248

mmm	0.44 297	0.27 390	0.46 285	0.38 179	0.24 204	0.61 359	0.35 279	0.94 376	0.53 208	0.72 316	1.05 418	0.63 292	0.50 314	0.57 229	0.45 353	0.18 316	0.15 352	0.23 416	0.20 395	0.20 353	0.18 333

ffm	0.44 297	0.26 373	0.49 329	0.37 149	0.25 235	0.55 312	0.37 317	0.68 244	1.04 474	0.73 322	0.96 371	0.71 336	0.53 325	0.57 229	0.25 98	0.16 236	0.10 61	0.25 446	0.21 417	0.16 241	0.16 294

tt1	0.36 202	0.24 330	0.32 88	0.41 284	0.22 133	0.54 306	0.38 339	0.68 244	1.04 474	0.41 155	0.46 143	0.35 122	0.45 286	0.57 229	0.25 98	0.16 236	0.10 61	0.19 308	0.13 163	0.16 241	0.16 294

MIF-Stereo (partial)	0.31 138	0.18 113	0.37 160	0.41 284	0.31 407	0.28 90	0.23 79	0.47 106	0.42 158	0.31 84	0.63 212	0.36 133	0.35 214	0.57 229	0.31 200	0.17 282	0.13 287	0.19 308	0.17 313	0.18 302	0.14 219

PCWNet_CMD	0.48 345	0.24 330	0.52 361	0.39 208	0.27 314	0.63 378	0.30 177	0.95 383	0.96 438	0.86 405	1.07 428	0.79 380	0.44 281	0.57 229	0.43 328	0.17 282	0.12 216	0.21 380	0.16 260	0.24 429	0.19 366

CASS	0.45 307	0.27 390	0.42 234	0.48 427	0.22 133	0.61 359	0.34 254	0.97 390	0.62 232	0.71 304	0.85 320	0.61 284	0.55 343	0.57 229	0.41 316	0.29 490	0.16 384	0.22 395	0.18 340	0.22 399	0.28 470
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.35 184	0.23 293	0.51 356	0.44 366	0.21 111	0.64 385	0.27 130	0.59 171	0.63 243	0.40 151	0.38 116	0.55 242	0.40 257	0.57 229	0.35 255	0.13 71	0.11 158	0.14 102	0.12 129	0.16 241	0.13 172

ProNet	0.29 114	0.21 231	0.38 172	0.35 112	0.24 204	0.32 150	0.43 404	0.57 158	0.37 125	0.33 102	0.30 73	0.32 94	0.28 139	0.57 229	0.26 128	0.13 71	0.11 158	0.16 172	0.13 163	0.13 97	0.13 172

ROB_FTStereo_v2	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.24 39	0.31 206	0.59 171	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.57 250	0.38 240	0.57 229	0.36 271	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248

ROB_FTStereo	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.25 53	0.21 51	0.59 171	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 240	0.57 229	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248

s12784h	0.36 202	0.15 36	0.24 7	0.34 75	0.15 2	0.77 437	0.29 161	0.80 323	0.83 359	0.56 211	0.57 197	0.43 186	0.40 257	0.57 229	0.33 223	0.12 38	0.10 61	0.14 102	0.09 10	0.14 142	0.09 4

SFCPSM	0.47 333	0.21 231	0.55 378	0.40 250	0.27 314	0.87 471	0.37 317	1.33 530	0.77 320	0.80 353	0.84 310	0.54 237	0.49 304	0.57 229	0.37 287	0.18 316	0.13 287	0.18 267	0.20 395	0.16 241	0.15 248

MSMDNet	0.48 345	0.24 330	0.52 361	0.39 208	0.27 314	0.63 378	0.30 177	0.96 387	0.96 438	0.86 405	1.07 428	0.79 380	0.44 281	0.57 229	0.43 328	0.17 282	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.23 416	0.19 366

test_sample1	0.42 280	0.22 272	0.46 285	0.34 75	0.23 175	0.58 337	0.35 279	0.99 395	0.49 194	0.62 232	0.75 254	0.69 328	0.61 378	0.58 249	0.44 344	0.18 316	0.14 322	0.17 217	0.15 226	0.17 277	0.17 315

ff7	0.29 114	0.21 231	0.38 172	0.36 132	0.26 281	0.31 132	0.35 279	0.62 193	0.34 87	0.38 135	0.33 87	0.32 94	0.29 155	0.58 249	0.25 98	0.14 113	0.10 61	0.17 217	0.12 129	0.14 142	0.15 248

ffff	0.29 114	0.21 231	0.38 172	0.36 132	0.26 281	0.31 132	0.35 279	0.62 193	0.34 87	0.38 135	0.33 87	0.32 94	0.29 155	0.58 249	0.25 98	0.14 113	0.10 61	0.17 217	0.12 129	0.14 142	0.15 248

11t	0.29 114	0.21 231	0.38 172	0.36 132	0.26 281	0.31 132	0.35 279	0.62 193	0.34 87	0.38 135	0.33 87	0.32 94	0.29 155	0.58 249	0.25 98	0.14 113	0.10 61	0.17 217	0.12 129	0.14 142	0.15 248

Selective-IGEV	0.24 61	0.18 113	0.35 136	0.35 112	0.19 59	0.27 72	0.25 101	0.55 148	0.23 21	0.27 62	0.25 41	0.34 110	0.19 32	0.58 249	0.22 35	0.12 38	0.10 61	0.14 102	0.11 98	0.12 57	0.10 37

knoymous	0.36 202	0.20 194	0.31 75	0.31 25	0.22 133	0.36 188	0.29 161	0.61 187	0.64 251	0.67 276	0.70 236	0.60 279	0.40 257	0.58 249	0.34 238	0.17 282	0.11 158	0.20 338	0.11 98	0.17 277	0.18 333

ccc-4	0.29 114	0.21 231	0.38 172	0.36 132	0.26 281	0.31 132	0.35 279	0.62 193	0.34 87	0.38 135	0.33 87	0.32 94	0.29 155	0.58 249	0.25 98	0.14 113	0.10 61	0.17 217	0.12 129	0.14 142	0.15 248

LCNet	0.41 273	0.20 194	0.32 88	0.44 366	0.24 204	0.47 272	0.29 161	0.67 234	0.53 208	0.72 316	1.03 408	0.66 316	0.60 372	0.58 249	0.34 238	0.14 113	0.10 61	0.19 308	0.19 370	0.21 377	0.36 517

Patchmatch Stereo++	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.24 39	0.22 62	0.59 171	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 240	0.58 249	0.36 271	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248
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
iGMRVC	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.24 39	0.30 177	0.59 171	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 240	0.58 249	0.36 271	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248

iRAFT	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.24 39	0.22 62	0.59 171	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.58 258	0.38 240	0.58 249	0.36 271	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248

RAFT-IKP	0.35 184	0.23 293	0.47 297	0.41 284	0.22 133	0.24 39	0.28 151	0.59 171	0.36 109	0.63 241	0.73 243	0.57 250	0.38 240	0.58 249	0.36 271	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.20 353	0.15 248

CFNet_pseudo	0.46 317	0.24 330	0.52 361	0.37 149	0.27 314	0.58 337	0.30 177	0.86 343	0.88 390	0.82 375	1.03 408	0.75 364	0.47 295	0.58 249	0.44 344	0.17 282	0.12 216	0.24 433	0.16 260	0.24 429	0.19 366

ccs_rob	0.46 317	0.24 330	0.52 361	0.37 149	0.27 314	0.58 337	0.31 206	0.86 343	0.88 390	0.82 375	1.02 404	0.75 364	0.47 295	0.58 249	0.44 344	0.17 282	0.12 216	0.24 433	0.16 260	0.24 429	0.19 366

UCFNet_RVC	0.49 363	0.26 373	0.35 136	0.39 208	0.26 281	0.64 385	0.36 301	1.15 469	0.84 364	0.67 276	0.88 339	0.88 415	0.59 368	0.58 249	0.45 353	0.24 443	0.17 404	0.27 478	0.27 497	0.25 438	0.23 432

MyStereo07	0.32 144	0.22 272	0.34 121	0.42 326	0.28 339	0.40 220	0.50 446	0.72 280	0.37 125	0.37 123	0.34 96	0.32 94	0.31 181	0.59 264	0.27 146	0.14 113	0.13 287	0.18 267	0.17 313	0.17 277	0.16 294

anonymousdsp	0.29 114	0.21 231	0.38 172	0.37 149	0.25 235	0.30 115	0.35 279	0.63 201	0.35 101	0.39 143	0.33 87	0.33 106	0.28 139	0.59 264	0.25 98	0.14 113	0.10 61	0.17 217	0.12 129	0.14 142	0.15 248

IGEV-Stereo	0.29 114	0.21 231	0.38 172	0.37 149	0.25 235	0.30 115	0.35 279	0.63 201	0.35 101	0.39 143	0.33 87	0.33 106	0.28 139	0.59 264	0.25 98	0.14 113	0.10 61	0.17 217	0.12 129	0.14 142	0.15 248
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AASNet	0.53 400	0.25 355	0.52 361	0.49 442	0.32 423	0.74 424	0.40 372	1.50 557	0.86 377	0.86 405	0.92 354	0.64 298	0.59 368	0.59 264	0.79 467	0.23 431	0.19 442	0.20 338	0.16 260	0.21 377	0.19 366

RALCasStereoNet	0.36 202	0.21 231	0.37 160	0.42 326	0.26 281	0.35 178	0.38 339	0.63 201	0.64 251	0.50 190	0.72 239	0.51 224	0.29 155	0.59 264	0.36 271	0.16 236	0.14 322	0.15 144	0.13 163	0.17 277	0.16 294

HITNet	0.41 273	0.26 373	0.45 268	0.33 58	0.17 23	0.63 378	0.30 177	0.93 371	0.64 251	0.71 304	0.82 299	0.64 298	0.52 321	0.59 264	0.43 328	0.14 113	0.10 61	0.15 144	0.13 163	0.19 336	0.12 128
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
MM-Stereo_test1	0.33 159	0.19 153	0.36 143	0.41 284	0.23 175	0.36 188	0.45 416	0.58 166	0.54 212	0.60 222	0.50 159	0.38 143	0.37 236	0.60 270	0.26 128	0.15 181	0.13 287	0.17 217	0.14 195	0.15 196	0.12 128

DCVSM-stereo	0.49 363	0.27 390	0.53 369	0.39 208	0.29 367	0.51 287	0.26 114	0.75 300	0.75 304	1.11 515	0.75 254	1.05 469	0.72 448	0.60 270	0.47 370	0.20 371	0.19 442	0.24 433	0.20 395	0.25 438	0.30 486

CoDeX	0.47 333	0.20 194	0.49 329	0.42 326	0.25 235	0.75 430	0.36 301	1.27 520	0.80 341	0.82 375	0.96 371	0.62 290	0.57 352	0.60 270	0.36 271	0.17 282	0.12 216	0.17 217	0.15 226	0.16 241	0.14 219

IER	0.46 317	0.23 293	0.50 342	0.38 179	0.28 339	0.69 405	0.35 279	0.80 323	0.66 259	0.83 387	0.94 358	0.75 364	0.77 468	0.60 270	0.42 321	0.17 282	0.14 322	0.17 217	0.17 313	0.17 277	0.15 248

IPLG	0.39 250	0.20 194	0.59 393	0.40 250	0.24 204	0.54 306	0.27 130	0.75 300	0.63 243	0.84 394	0.81 295	0.32 94	0.32 187	0.60 270	0.45 353	0.13 71	0.11 158	0.16 172	0.13 163	0.13 97	0.12 128

DEmStereo	0.48 345	0.17 86	0.50 342	0.38 179	0.25 235	0.59 350	0.34 254	0.63 201	0.74 301	0.89 427	1.66 538	0.58 258	1.06 531	0.60 270	0.42 321	0.14 113	0.11 158	0.16 172	0.16 260	0.14 142	0.15 248

GMM-Stereo	0.44 297	0.19 153	0.36 143	0.42 326	0.25 235	0.51 287	0.47 427	0.71 275	0.53 208	0.76 336	1.37 503	0.76 370	0.38 240	0.60 270	0.33 223	0.15 181	0.10 61	0.20 338	0.19 370	0.16 241	0.27 463

RALAANet	0.38 234	0.23 293	0.48 317	0.42 326	0.29 367	0.35 178	0.25 101	0.86 343	0.64 251	0.67 276	0.65 218	0.60 279	0.29 155	0.60 270	0.34 238	0.15 181	0.12 216	0.17 217	0.15 226	0.21 377	0.13 172

WQFJX	0.32 144	0.18 113	0.33 103	0.39 208	0.27 314	0.60 356	0.30 177	0.53 144	0.47 185	0.39 143	0.38 116	0.34 110	0.33 199	0.61 278	0.40 311	0.14 113	0.17 404	0.16 172	0.13 163	0.14 142	0.14 219

PAM	0.46 317	0.19 153	0.70 449	0.40 250	0.26 281	0.75 430	0.33 239	0.85 339	0.34 87	0.70 297	0.46 143	1.83 559	0.63 390	0.61 278	0.26 128	0.15 181	0.10 61	0.16 172	0.14 195	0.14 142	0.13 172

test_sample2	0.42 280	0.22 272	0.43 245	0.33 58	0.21 111	0.58 337	0.39 361	0.95 383	0.67 262	0.63 241	0.77 264	0.69 328	0.57 352	0.61 278	0.38 296	0.19 348	0.14 322	0.18 267	0.16 260	0.19 336	0.18 333

PSM-AAD	0.48 345	0.20 194	0.37 160	0.43 347	0.23 175	0.56 326	0.50 446	0.65 215	0.70 275	1.07 505	1.12 441	0.58 258	0.92 509	0.61 278	0.32 210	0.15 181	0.11 158	0.25 446	0.26 490	0.18 302	0.43 544

CRE-IMP	0.36 202	0.23 293	0.49 329	0.42 326	0.24 204	0.41 235	0.21 51	0.57 158	0.41 148	0.65 260	0.72 239	0.53 233	0.37 236	0.61 278	0.38 296	0.17 282	0.11 158	0.19 308	0.15 226	0.21 377	0.18 333

Prome-Stereo	0.46 317	0.19 153	0.35 136	0.44 366	0.26 281	0.40 220	0.45 416	0.68 244	0.44 167	0.96 462	1.84 549	0.59 273	0.67 417	0.61 278	0.32 210	0.14 113	0.11 158	0.16 172	0.14 195	0.16 241	0.29 477

111	0.40 262	0.17 86	0.41 213	0.34 75	0.19 59	0.52 291	0.28 151	0.74 293	1.16 506	0.50 190	0.91 350	0.63 292	0.48 300	0.61 278	0.35 255	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.12 129	0.13 97	0.13 172

CFNet-ft	0.48 345	0.23 293	0.36 143	0.40 250	0.26 281	0.64 385	0.37 317	0.87 350	0.85 372	0.64 251	1.00 392	1.01 456	0.64 401	0.61 278	0.53 399	0.23 431	0.15 352	0.24 433	0.21 417	0.23 416	0.18 333

CFNet_RVC	0.48 345	0.23 293	0.36 143	0.40 250	0.26 281	0.64 385	0.37 317	0.87 350	0.85 372	0.64 251	1.00 392	1.01 456	0.64 401	0.61 278	0.53 399	0.23 431	0.15 352	0.24 433	0.21 417	0.23 416	0.18 333

PAM_32	0.46 317	0.19 153	0.67 434	0.39 208	0.24 204	0.75 430	0.27 130	0.95 383	0.34 87	0.68 282	0.44 134	1.91 564	0.65 407	0.62 287	0.26 128	0.15 181	0.10 61	0.16 172	0.15 226	0.14 142	0.13 172

DLNR_Zeroshot_test	20.09 621	36.28 627	38.04 623	169.85 637	61.80 633	0.23 27	0.20 31	13.88 620	0.37 125	0.44 167	0.66 225	0.43 186	0.21 51	0.62 287	0.28 168	5.46 619	0.10 61	0.15 144	0.11 98	72.60 636	0.11 80

GwcNet-ADL	0.44 297	0.22 272	0.48 317	0.45 390	0.30 385	0.40 220	0.37 317	0.92 369	0.97 441	0.71 304	0.78 275	0.61 284	0.42 265	0.62 287	0.50 379	0.19 348	0.14 322	0.15 144	0.14 195	0.18 302	0.18 333

ASMatch	0.48 345	0.19 153	0.45 268	0.39 208	0.28 339	0.37 195	0.26 114	0.74 293	0.68 267	0.76 336	2.34 565	0.61 284	0.52 321	0.62 287	0.37 287	0.14 113	0.12 216	0.17 217	0.15 226	0.14 142	0.21 407

THIR-Stereo	0.50 379	0.18 113	0.45 268	0.38 179	0.23 175	0.75 430	0.67 509	0.66 224	0.87 386	1.02 487	1.40 509	0.72 345	0.76 461	0.62 287	0.42 321	0.15 181	0.11 158	0.17 217	0.18 340	0.14 142	0.15 248

Pruner-Stereo	0.38 234	0.20 194	0.45 268	0.40 250	0.25 235	0.22 19	0.24 93	0.67 234	0.55 217	0.89 427	0.76 260	0.68 324	0.29 155	0.62 287	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.17 313	0.17 277	0.18 333

EAI-Stereo	0.34 167	0.19 153	0.44 256	0.39 208	0.21 111	0.31 132	0.30 177	1.15 469	0.30 58	0.49 187	0.75 254	0.36 133	0.28 139	0.62 287	0.27 146	0.14 113	0.11 158	0.14 102	0.13 163	0.13 97	0.12 128

FENet	0.42 280	0.22 272	0.38 172	0.39 208	0.24 204	0.55 312	0.32 229	0.79 320	0.70 275	0.71 304	0.72 239	0.63 292	0.57 352	0.62 287	0.44 344	0.19 348	0.13 287	0.19 308	0.17 313	0.18 302	0.19 366

GANet-RSSM	0.47 333	0.21 231	0.37 160	0.38 179	0.25 235	0.58 337	0.36 301	1.07 431	0.78 330	0.68 282	1.01 395	0.86 404	0.67 417	0.62 287	0.44 344	0.21 388	0.15 352	0.18 267	0.18 340	0.18 302	0.17 315

PSMNet-RSSM	0.48 345	0.22 272	0.38 172	0.42 326	0.25 235	0.50 283	0.37 317	1.10 442	0.77 320	0.70 297	1.06 425	0.84 397	0.64 401	0.62 287	0.47 370	0.23 431	0.15 352	0.23 416	0.25 476	0.20 353	0.19 366

GwcNet-RSSM	0.49 363	0.24 330	0.42 234	0.40 250	0.23 175	0.55 312	0.38 339	0.93 371	0.93 424	0.71 304	1.16 464	0.86 404	0.60 372	0.62 287	0.66 439	0.21 388	0.14 322	0.19 308	0.20 395	0.16 241	0.15 248

NLMM1	0.33 159	0.21 231	0.36 143	0.41 284	0.25 235	0.55 312	0.33 239	0.55 148	0.63 243	0.42 160	0.44 134	0.30 83	0.25 96	0.63 298	0.38 296	0.16 236	0.18 424	0.17 217	0.14 195	0.15 196	0.13 172

DLNR-FE	20.05 620	36.38 628	38.08 624	170.06 638	60.08 632	0.23 27	0.20 31	14.13 621	0.36 109	0.44 167	0.66 225	0.43 186	0.21 51	0.63 298	0.28 168	5.38 618	0.10 61	0.15 144	0.11 98	73.09 637	0.11 80

coex_refinement	0.53 400	0.21 231	0.39 191	0.44 366	0.30 385	0.76 436	0.39 361	1.09 439	0.90 406	0.85 398	1.12 441	1.00 452	0.56 350	0.63 298	0.81 472	0.21 388	0.13 287	0.16 172	0.16 260	0.20 353	0.21 407

999	0.27 95	0.16 55	0.35 136	0.36 132	0.24 204	0.31 132	0.27 130	0.49 113	0.38 132	0.26 47	0.30 73	0.39 150	0.23 75	0.63 298	0.25 98	0.13 71	0.10 61	0.14 102	0.12 129	0.12 57	0.14 219

rvit_stereo_0075_2	0.47 333	0.37 465	0.70 449	0.53 495	0.46 521	0.43 245	0.36 301	0.81 327	0.67 262	0.55 208	0.74 252	0.59 273	0.43 271	0.63 298	0.43 328	0.32 511	0.23 481	0.35 518	0.25 476	0.30 473	0.25 447

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 280	0.20 194	0.74 468	0.38 179	0.43 502	0.39 216	0.26 114	0.94 376	0.49 194	0.53 202	0.77 264	0.93 434	0.45 286	0.63 298	0.24 77	0.16 236	0.10 61	0.17 217	0.18 340	0.20 353	0.20 389

test_sample4	0.47 333	0.26 373	0.50 342	0.35 112	0.22 133	0.69 405	0.38 339	1.15 469	0.81 349	0.78 346	0.82 299	0.62 290	0.53 325	0.63 298	0.44 344	0.21 388	0.15 352	0.21 380	0.19 370	0.21 377	0.19 366

test_sample3	0.46 317	0.25 355	0.50 342	0.35 112	0.23 175	0.69 405	0.37 317	1.15 469	0.81 349	0.75 329	0.79 285	0.66 316	0.49 304	0.63 298	0.46 363	0.21 388	0.15 352	0.20 338	0.19 370	0.21 377	0.19 366

CFNet_ucs	0.50 379	0.24 330	0.55 378	0.38 179	0.31 407	0.58 337	0.33 239	0.98 393	0.93 424	0.88 423	1.19 472	0.80 388	0.49 304	0.63 298	0.43 328	0.21 388	0.15 352	0.26 465	0.18 340	0.26 445	0.22 425

test_4	0.36 202	0.18 113	0.31 75	0.44 366	0.25 235	0.20 10	0.34 254	0.56 151	0.41 148	0.59 218	1.45 522	0.43 186	0.25 96	0.63 298	0.28 168	0.12 38	0.10 61	0.17 217	0.19 370	0.15 196	0.11 80

UDGNet	0.48 345	0.77 557	0.50 342	0.48 427	0.31 407	0.41 235	0.34 254	0.70 267	0.92 418	0.65 260	0.60 205	0.58 258	0.43 271	0.63 298	0.41 316	0.32 511	0.15 352	0.66 569	0.19 370	0.36 508	0.21 407

KYRaft	0.48 345	0.20 194	0.38 172	0.44 366	0.23 175	0.44 253	0.37 317	0.66 224	0.41 148	0.94 454	1.73 542	0.79 380	0.41 263	0.63 298	0.31 200	0.16 236	0.11 158	0.18 267	0.22 435	0.16 241	0.78 574

DRaft	0.49 363	0.17 86	0.47 297	0.37 149	0.25 235	0.58 337	0.40 372	0.65 215	0.85 372	1.02 487	1.75 545	0.50 220	0.82 484	0.63 298	0.40 311	0.13 71	0.11 158	0.16 172	0.16 260	0.14 142	0.15 248

ACVNet	0.46 317	0.23 293	0.36 143	0.39 208	0.28 339	0.58 337	0.40 372	0.87 350	0.80 341	0.64 251	0.96 371	0.79 380	0.60 372	0.63 298	0.67 442	0.17 282	0.15 352	0.16 172	0.15 226	0.18 302	0.15 248

acv_ft	0.51 386	0.23 293	0.56 384	0.44 366	0.28 339	0.86 470	0.39 361	0.91 367	0.80 341	0.97 467	0.96 371	0.79 380	0.59 368	0.63 298	0.87 488	0.17 282	0.15 352	0.16 172	0.15 226	0.17 277	0.15 248

MIM_Stereo	0.38 234	0.17 86	0.53 369	0.37 149	0.24 204	0.27 72	0.24 93	0.70 267	0.54 212	0.72 316	1.00 392	0.63 292	0.29 155	0.64 313	0.38 296	0.13 71	0.14 322	0.17 217	0.16 260	0.14 142	0.11 80

BUS	0.45 307	0.25 355	0.43 245	0.45 390	0.28 339	0.70 410	0.34 254	0.94 376	0.76 312	0.75 329	0.80 288	0.65 311	0.49 304	0.64 313	0.51 389	0.20 371	0.14 322	0.22 395	0.19 370	0.18 302	0.18 333

BSDual-CNN	0.46 317	0.25 355	0.43 245	0.45 390	0.28 339	0.77 437	0.40 372	0.94 376	0.76 312	0.75 329	0.80 288	0.76 370	0.54 337	0.64 313	0.43 328	0.20 371	0.14 322	0.22 395	0.19 370	0.18 302	0.18 333

psmg	0.49 363	0.25 355	0.43 245	0.41 284	0.28 339	0.85 467	0.43 404	0.99 395	0.76 312	0.91 439	0.94 358	0.76 370	0.54 337	0.64 313	0.43 328	0.20 371	0.15 352	0.20 338	0.20 395	0.18 302	0.18 333

AAGNet	1.43 565	0.20 194	0.48 317	0.44 366	0.25 235	0.29 102	0.31 206	0.65 215	0.68 267	0.97 467	0.86 323	0.67 323	0.62 384	0.64 313	20.63 620	0.16 236	0.11 158	0.19 308	0.15 226	0.19 336	0.12 128

Anonymous3	0.46 317	0.34 447	0.86 495	0.50 456	0.37 463	0.81 452	0.50 446	0.72 280	0.65 256	0.51 193	0.65 218	0.45 195	0.45 286	0.64 313	0.38 296	0.24 443	0.24 489	0.22 395	0.21 417	0.23 416	0.23 432

xxxx	1.01 528	0.22 272	0.43 245	0.36 132	0.21 111	0.82 460	0.36 301	1.32 528	0.88 390	0.71 304	0.94 358	0.97 443	0.63 390	0.64 313	10.58 612	0.20 371	0.16 384	0.18 267	0.17 313	0.19 336	0.19 366

rvit_0105_3	0.47 333	0.34 447	0.77 482	0.54 502	0.31 407	0.49 280	0.47 427	0.63 201	0.79 339	0.65 260	0.59 203	0.64 298	0.50 314	0.65 320	0.39 303	0.29 490	0.27 512	0.29 494	0.28 503	0.21 377	0.20 389

test_sample5	0.47 333	0.26 373	0.49 329	0.36 132	0.22 133	0.64 385	0.39 361	1.13 456	0.81 349	0.77 342	0.94 358	0.64 298	0.54 337	0.65 320	0.43 328	0.21 388	0.16 384	0.22 395	0.20 395	0.22 399	0.20 389

DualNet	0.48 345	0.26 373	0.49 329	0.36 132	0.22 133	0.64 385	0.39 361	1.13 456	0.81 349	0.80 353	1.03 408	0.64 298	0.54 337	0.65 320	0.43 328	0.21 388	0.16 384	0.22 395	0.20 395	0.22 399	0.20 389

plain	0.31 138	0.20 194	0.50 342	0.39 208	0.29 367	0.27 72	0.30 177	0.44 97	0.35 101	0.31 84	0.66 225	0.30 83	0.31 181	0.65 320	0.31 200	0.17 282	0.13 287	0.20 338	0.15 226	0.17 277	0.12 128

CrosDoStereo	0.50 379	0.18 113	0.45 268	0.38 179	0.24 204	0.40 220	1.18 574	0.67 234	0.86 377	0.94 454	1.37 503	0.63 292	0.77 468	0.65 320	0.45 353	0.15 181	0.12 216	0.17 217	0.18 340	0.14 142	0.14 219

NRIStereo	0.36 202	0.20 194	0.45 268	0.41 284	0.23 175	0.34 168	0.26 114	0.65 215	0.55 217	0.64 251	0.63 212	0.56 245	0.37 236	0.65 320	0.37 287	0.15 181	0.11 158	0.18 267	0.15 226	0.17 277	0.14 219

DeepStereo_LL	0.50 379	0.18 113	0.45 268	0.38 179	0.24 204	0.40 220	1.18 574	0.67 234	0.86 377	0.94 454	1.37 503	0.63 292	0.77 468	0.65 320	0.45 353	0.15 181	0.12 216	0.17 217	0.18 340	0.14 142	0.14 219

RAFT-RH_RVC	0.56 425	0.17 86	0.41 213	0.37 149	0.23 175	0.57 331	0.24 93	0.60 181	0.70 275	1.19 525	3.94 598	0.56 245	0.38 240	0.65 320	0.36 271	0.13 71	0.11 158	0.20 338	0.14 195	0.12 57	0.13 172

ISRNet	0.56 425	0.24 330	0.66 430	0.56 512	0.36 456	0.44 253	0.25 101	0.82 329	0.84 364	1.07 505	1.25 482	0.91 426	0.60 372	0.66 328	0.58 414	0.35 530	0.26 503	0.36 523	0.33 528	0.30 473	0.42 538

LL-Strereo2	0.35 184	0.24 330	0.48 317	0.41 284	0.26 281	0.35 178	0.24 93	0.67 234	0.44 167	0.54 206	0.51 168	0.66 316	0.25 96	0.66 328	0.30 193	0.14 113	0.12 216	0.23 416	0.20 395	0.18 302	0.13 172

gwcnet-sp	0.48 345	0.23 293	0.70 449	0.40 250	0.26 281	0.81 452	0.41 387	0.89 357	0.84 364	0.91 439	0.76 260	0.66 316	0.61 378	0.66 328	0.50 379	0.18 316	0.17 404	0.18 267	0.18 340	0.18 302	0.18 333

scenet	0.48 345	0.23 293	0.70 449	0.40 250	0.26 281	0.81 452	0.41 387	0.89 357	0.84 364	0.91 439	0.76 260	0.66 316	0.61 378	0.66 328	0.50 379	0.18 316	0.17 404	0.18 267	0.18 340	0.18 302	0.18 333

ssnet	0.48 345	0.23 293	0.70 449	0.40 250	0.26 281	0.81 452	0.41 387	0.89 357	0.84 364	0.91 439	0.76 260	0.66 316	0.61 378	0.66 328	0.50 379	0.18 316	0.17 404	0.18 267	0.18 340	0.18 302	0.18 333

dd	0.43 290	0.38 475	0.55 378	0.44 366	0.25 235	0.47 272	0.38 339	0.70 267	1.05 478	0.59 218	0.65 218	0.42 178	0.39 251	0.66 328	0.50 379	0.24 443	0.15 352	0.21 380	0.15 226	0.22 399	0.18 333

RAFT-345	0.40 262	0.18 113	0.40 203	0.38 179	0.22 133	0.33 157	0.26 114	0.61 187	0.51 202	0.74 327	1.79 546	0.45 195	0.33 199	0.66 328	0.36 271	0.14 113	0.11 158	0.18 267	0.14 195	0.13 97	0.13 172

HCRNet	0.44 297	0.34 447	0.41 213	0.53 495	0.26 281	0.53 299	0.29 161	0.83 333	0.63 243	0.71 304	0.81 295	0.77 376	0.50 314	0.66 328	0.36 271	0.24 443	0.16 384	0.24 433	0.20 395	0.21 377	0.18 333

222	1.18 551	0.22 272	0.44 256	0.37 149	0.22 133	0.79 444	0.37 317	1.31 527	0.89 403	0.92 447	1.08 431	0.72 345	0.71 444	0.66 328	13.89 616	0.20 371	0.15 352	0.17 217	0.16 260	0.18 302	0.19 366

DIP-Stereo	0.39 250	0.21 231	0.50 342	0.41 284	0.28 339	0.62 367	0.27 130	0.77 310	0.40 144	0.64 251	0.86 323	0.52 229	0.33 199	0.66 328	0.42 321	0.15 181	0.13 287	0.17 217	0.14 195	0.15 196	0.15 248
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	0.52 394	0.27 390	0.69 445	0.38 179	0.25 235	0.62 367	0.35 279	1.17 481	1.01 460	0.99 474	1.06 425	0.88 415	0.67 417	0.66 328	0.39 303	0.19 348	0.13 287	0.15 144	0.11 98	0.18 302	0.16 294

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 345	0.21 231	1.26 543	0.39 208	0.51 534	0.28 90	0.30 177	1.25 516	0.44 167	0.68 282	1.11 437	0.86 404	0.33 199	0.67 339	0.27 146	0.15 181	0.11 158	0.17 217	0.20 395	0.22 399	0.24 440

test_sample6	0.49 363	0.26 373	0.50 342	0.37 149	0.22 133	0.63 378	0.40 372	1.12 454	0.83 359	0.80 353	1.03 408	0.66 316	0.55 343	0.67 339	0.46 363	0.22 414	0.16 384	0.22 395	0.22 435	0.23 416	0.21 407

CBFPSM	0.59 446	0.22 272	1.31 548	0.38 179	0.27 314	1.12 519	0.65 504	0.79 320	0.82 354	0.80 353	0.81 295	1.35 529	0.87 497	0.67 339	0.76 462	0.16 236	0.15 352	0.15 144	0.16 260	0.17 277	0.22 425

NF-Stereo	0.38 234	0.20 194	0.45 268	0.41 284	0.25 235	0.26 58	0.31 206	0.69 252	0.70 275	0.65 260	0.77 264	0.57 250	0.30 173	0.67 339	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.16 241	0.27 463

OCTAStereo	0.38 234	0.20 194	0.46 285	0.41 284	0.25 235	0.26 58	0.31 206	0.69 252	0.70 275	0.65 260	0.77 264	0.58 258	0.30 173	0.67 339	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.16 241	0.27 463

RE-Stereo	0.38 234	0.20 194	0.46 285	0.41 284	0.25 235	0.26 58	0.31 206	0.69 252	0.70 275	0.65 260	0.77 264	0.58 258	0.30 173	0.67 339	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.16 241	0.27 463

TVStereo	0.38 234	0.20 194	0.46 285	0.41 284	0.25 235	0.26 58	0.31 206	0.69 252	0.70 275	0.65 260	0.77 264	0.58 258	0.30 173	0.67 339	0.35 255	0.18 316	0.12 216	0.20 338	0.16 260	0.16 241	0.27 463

pcwnet_v2	0.58 439	0.28 404	0.84 489	0.45 390	0.35 451	0.61 359	0.35 279	1.27 520	1.21 516	0.99 474	1.27 485	0.72 345	0.58 361	0.67 339	0.48 374	0.27 473	0.21 464	0.24 433	0.23 451	0.29 464	0.29 477

GES	0.44 297	0.23 293	0.57 388	0.40 250	0.30 385	0.59 350	0.36 301	0.96 387	0.68 267	0.74 327	0.83 305	0.47 206	0.48 300	0.67 339	0.43 328	0.22 414	0.16 384	0.17 217	0.16 260	0.18 302	0.23 432

AdaStereo	0.50 379	0.32 434	0.47 297	0.48 427	0.25 235	0.67 401	0.32 229	1.17 481	0.88 390	0.75 329	0.99 390	0.75 364	0.49 304	0.67 339	0.46 363	0.27 473	0.12 216	0.28 486	0.18 340	0.23 416	0.18 333
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.
G2L-Stereo_test	0.48 345	0.20 194	0.40 203	0.34 75	0.23 175	0.57 331	0.58 487	1.10 442	0.77 320	0.86 405	0.94 358	0.95 438	0.54 337	0.68 349	0.60 421	0.16 236	0.12 216	0.14 102	0.12 129	0.15 196	0.15 248

DualNet (step1)	0.57 432	0.36 458	0.72 459	0.38 179	0.30 385	0.71 415	0.43 404	1.06 427	0.88 390	0.92 447	0.86 323	0.85 399	0.69 427	0.68 349	0.50 379	0.41 545	0.20 454	0.40 536	0.41 549	0.36 508	0.33 503

test_sample7	0.52 394	0.29 416	0.50 342	0.36 132	0.27 314	0.62 367	0.41 387	1.06 427	0.88 390	0.92 447	0.86 323	0.85 399	0.69 427	0.68 349	0.50 379	0.26 463	0.20 454	0.27 478	0.26 490	0.27 456	0.24 440

dad	0.58 439	0.50 515	0.64 418	0.43 347	0.30 385	0.59 350	0.36 301	0.78 316	1.25 527	1.01 484	1.17 466	1.15 499	0.53 325	0.68 349	0.50 379	0.35 530	0.23 481	0.37 528	0.21 417	0.29 464	0.20 389

BEATNet_4x	0.46 317	0.32 434	0.56 384	0.37 149	0.19 59	0.63 378	0.35 279	1.01 408	0.72 287	0.77 342	0.83 305	0.70 332	0.59 368	0.68 349	0.53 399	0.16 236	0.12 216	0.16 172	0.14 195	0.24 429	0.16 294

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 400	0.32 434	0.64 418	0.44 366	0.30 385	0.66 396	0.44 413	1.04 418	0.88 390	0.91 439	0.91 350	0.99 448	0.60 372	0.68 349	0.60 421	0.21 388	0.17 404	0.22 395	0.22 435	0.21 377	0.21 407
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WQFJX1	0.33 159	0.19 153	0.34 121	0.41 284	0.28 339	0.53 299	0.33 239	0.51 123	0.50 198	0.39 143	0.36 108	0.34 110	0.31 181	0.69 355	0.39 303	0.15 181	0.18 424	0.16 172	0.14 195	0.16 241	0.14 219

xyz-stereo-finetune2	0.36 202	0.19 153	0.38 172	0.32 45	0.19 59	0.82 460	0.29 161	0.52 133	0.32 76	0.51 193	0.78 275	0.43 186	0.45 286	0.69 355	0.44 344	0.13 71	0.12 216	0.17 217	0.13 163	0.12 57	0.13 172

HI	0.45 307	0.21 231	0.36 143	0.34 75	0.35 451	0.28 90	0.31 206	0.72 280	0.46 180	0.87 413	1.13 448	1.09 481	0.76 461	0.69 355	0.56 411	0.12 38	0.10 61	0.17 217	0.17 313	0.17 277	0.15 248

CoSv	0.45 307	0.21 231	0.36 143	0.34 75	0.35 451	0.28 90	0.31 206	0.72 280	0.46 180	0.87 413	1.13 448	1.09 481	0.76 461	0.69 355	0.56 411	0.12 38	0.10 61	0.17 217	0.17 313	0.17 277	0.15 248

ADLNet	0.55 414	0.27 390	0.51 356	0.44 366	0.35 451	0.78 441	0.46 420	1.08 435	0.86 377	0.99 474	0.98 385	0.92 431	0.63 390	0.69 355	0.81 472	0.22 414	0.16 384	0.22 395	0.22 435	0.21 377	0.21 407

test_xeample	1.01 528	0.21 231	0.42 234	0.35 112	0.21 111	0.71 415	0.39 361	1.23 505	0.86 377	0.81 366	1.04 414	0.69 328	0.61 378	0.69 355	10.93 613	0.19 348	0.15 352	0.18 267	0.17 313	0.18 302	0.17 315

DN-CSS_ROB	0.43 290	0.26 373	0.62 403	0.40 250	0.29 367	0.44 253	0.27 130	0.77 310	0.75 304	0.72 316	1.09 434	0.48 211	0.43 271	0.69 355	0.37 287	0.15 181	0.12 216	0.21 380	0.19 370	0.18 302	0.16 294

ToySt	0.49 363	0.27 390	0.75 472	0.40 250	0.27 314	0.64 385	0.49 441	0.84 336	0.77 320	0.60 222	0.83 305	0.88 415	0.66 414	0.70 362	0.56 411	0.16 236	0.17 404	0.21 380	0.20 395	0.21 377	0.19 366

PSM-softLoss	0.38 234	0.20 194	0.48 317	0.41 284	0.26 281	0.30 115	0.35 279	0.69 252	0.46 180	0.62 232	0.82 299	0.59 273	0.33 199	0.70 362	0.39 303	0.19 348	0.12 216	0.20 338	0.18 340	0.16 241	0.22 425

KMStereo	0.38 234	0.20 194	0.48 317	0.41 284	0.26 281	0.30 115	0.35 279	0.69 252	0.46 180	0.62 232	0.82 299	0.59 273	0.33 199	0.70 362	0.39 303	0.19 348	0.12 216	0.20 338	0.18 340	0.16 241	0.22 425

IRAFT_RVC	0.42 280	0.20 194	0.48 317	0.44 366	0.24 204	0.27 72	0.54 473	0.74 293	0.77 320	0.76 336	0.80 288	0.73 356	0.51 319	0.70 362	0.36 271	0.17 282	0.10 61	0.21 380	0.16 260	0.16 241	0.14 219

DMCA-RVC	0.51 386	0.30 425	0.59 393	0.50 456	0.32 423	0.54 306	0.38 339	0.86 343	0.68 267	0.94 454	0.86 323	0.91 426	0.68 423	0.70 362	0.59 419	0.23 431	0.18 424	0.31 503	0.23 451	0.26 445	0.19 366

NLCSM	0.34 167	0.21 231	0.34 121	0.44 366	0.29 367	0.54 306	0.36 301	0.52 133	0.47 185	0.46 176	0.37 113	0.34 110	0.34 210	0.71 367	0.41 316	0.16 236	0.17 404	0.17 217	0.16 260	0.17 277	0.16 294

MyStereo04	0.44 297	0.22 272	0.44 256	0.42 326	0.28 339	0.40 220	0.50 446	1.00 399	1.08 493	0.62 232	0.58 202	0.55 242	0.57 352	0.71 367	0.44 344	0.14 113	0.13 287	0.18 267	0.17 313	0.17 277	0.16 294

HH	0.35 184	0.20 194	0.47 297	0.40 250	0.25 235	0.33 157	0.31 206	0.76 307	0.38 132	0.43 164	0.57 197	0.79 380	0.44 281	0.71 367	0.25 98	0.15 181	0.11 158	0.15 144	0.14 195	0.14 142	0.12 128

HanStereo	0.35 184	0.20 194	0.47 297	0.40 250	0.25 235	0.33 157	0.31 206	0.76 307	0.38 132	0.43 164	0.57 197	0.79 380	0.44 281	0.71 367	0.25 98	0.15 181	0.11 158	0.15 144	0.14 195	0.14 142	0.12 128

iinet-f	0.67 464	0.26 373	2.15 579	0.39 208	0.31 407	1.19 530	0.56 483	0.84 336	0.84 364	0.80 353	1.17 466	1.05 469	0.84 491	0.71 367	1.21 540	0.20 371	0.18 424	0.17 217	0.15 226	0.20 353	0.20 389

STTStereo	0.55 414	0.37 465	0.76 477	0.44 366	0.31 407	0.60 356	0.44 413	0.96 387	0.86 377	0.99 474	0.90 347	0.96 441	0.58 361	0.71 367	0.61 425	0.25 453	0.23 481	0.26 465	0.32 525	0.24 429	0.23 432

Select-FE	0.46 317	0.24 330	0.88 497	0.42 326	0.35 451	0.33 157	0.19 20	0.90 362	0.37 125	0.60 222	1.01 395	0.97 443	0.80 479	0.72 373	0.28 168	0.16 236	0.12 216	0.17 217	0.20 395	0.15 196	0.24 440

PSMNet-ADL	0.48 345	0.27 390	0.40 203	0.48 427	0.30 385	0.68 403	0.37 317	0.90 362	0.80 341	0.61 230	0.80 288	0.92 431	0.62 384	0.72 373	0.63 431	0.23 431	0.18 424	0.18 267	0.20 395	0.22 399	0.20 389

PFNet+	0.40 262	0.19 153	0.49 329	0.39 208	0.25 235	0.28 90	0.23 79	0.64 214	0.70 275	0.85 398	0.79 285	0.64 298	0.35 214	0.72 373	0.34 238	0.19 348	0.14 322	0.23 416	0.20 395	0.16 241	0.20 389

STrans-v2	0.46 317	0.20 194	0.48 317	0.40 250	0.24 204	0.55 312	0.50 446	1.07 431	0.73 294	0.65 260	1.05 418	0.72 345	0.69 427	0.72 373	0.33 223	0.14 113	0.10 61	0.17 217	0.14 195	0.13 97	0.12 128

PFNet	0.42 280	0.18 113	0.58 392	0.43 347	0.24 204	0.43 245	0.32 229	0.74 293	0.78 330	1.00 479	0.74 252	0.68 324	0.39 251	0.72 373	0.37 287	0.16 236	0.10 61	0.20 338	0.15 226	0.16 241	0.13 172

HSM-Net_RVC	0.53 400	0.22 272	0.35 136	0.37 149	0.21 111	0.85 467	0.37 317	1.23 505	0.93 424	0.90 434	1.15 459	1.26 507	0.63 390	0.72 373	0.48 374	0.17 282	0.13 287	0.16 172	0.15 226	0.17 277	0.15 248
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DispNO	0.47 333	0.23 293	0.71 454	0.39 208	0.31 407	0.60 356	0.38 339	0.89 357	0.77 320	0.75 329	0.84 310	0.72 345	0.54 337	0.73 379	0.46 363	0.19 348	0.14 322	0.20 338	0.18 340	0.16 241	0.17 315

MyStereo05	0.44 297	0.21 231	0.45 268	0.41 284	0.28 339	0.41 235	0.50 446	0.93 371	1.09 495	0.76 336	0.61 208	0.51 224	0.57 352	0.73 379	0.42 321	0.14 113	0.13 287	0.18 267	0.17 313	0.17 277	0.15 248

NINENet	0.50 379	0.29 416	0.51 356	0.45 390	0.32 423	0.70 410	0.34 254	1.10 442	0.88 390	0.80 353	0.94 358	0.65 311	0.49 304	0.73 379	0.51 389	0.22 414	0.20 454	0.25 446	0.18 340	0.22 399	0.21 407

hknet	0.49 363	0.25 355	0.51 356	0.45 390	0.29 367	0.77 437	0.40 372	0.94 376	0.83 359	0.75 329	0.80 288	0.97 443	0.61 378	0.73 379	0.45 353	0.18 316	0.14 322	0.22 395	0.19 370	0.18 302	0.18 333

TRStereo	0.37 219	0.27 390	0.59 393	0.47 420	0.41 490	0.29 102	0.30 177	0.84 336	0.59 228	0.52 199	0.41 127	0.52 229	0.26 114	0.73 379	0.27 146	0.17 282	0.12 216	0.19 308	0.19 370	0.13 97	0.11 80

UNet	0.54 412	0.26 373	0.66 430	0.44 366	0.40 483	0.99 493	0.41 387	0.98 393	0.75 304	0.83 387	0.89 343	1.04 465	0.72 448	0.73 379	0.62 428	0.19 348	0.14 322	0.20 338	0.17 313	0.20 353	0.17 315

FADNet-RVC-Resample	0.56 425	0.33 442	1.16 530	0.49 442	0.34 444	0.71 415	0.43 404	1.01 408	0.93 424	0.82 375	0.87 331	0.74 362	0.67 417	0.73 379	0.45 353	0.18 316	0.18 424	0.26 465	0.27 497	0.26 445	0.27 463

G2L-ROB	0.47 333	0.19 153	0.42 234	0.35 112	0.22 133	0.57 331	0.42 397	1.14 465	0.71 286	0.84 394	0.75 254	1.09 481	0.53 325	0.74 386	0.53 399	0.17 282	0.12 216	0.14 102	0.12 129	0.17 277	0.19 366

DFGA-Net	0.45 307	0.29 416	0.80 486	0.42 326	0.32 423	0.53 299	0.35 279	0.78 316	0.89 403	0.66 273	0.75 254	0.48 211	0.39 251	0.74 386	0.60 421	0.15 181	0.13 287	0.19 308	0.18 340	0.20 353	0.17 315

GMStereo_Zeroshot	0.49 363	0.44 500	0.74 468	0.49 442	0.27 314	0.56 326	0.29 161	0.73 291	0.76 312	0.86 405	0.94 358	0.91 426	0.36 232	0.74 386	0.43 328	0.26 463	0.14 322	0.26 465	0.15 226	0.36 508	0.18 333

MSKI-zero shot	0.32 144	0.17 86	0.34 121	0.39 208	0.21 111	0.32 150	0.22 62	0.61 187	0.43 160	0.52 199	0.64 215	0.61 284	0.20 42	0.74 386	0.25 98	0.14 113	0.10 61	0.14 102	0.10 63	0.12 57	0.12 128

psm_up	0.55 414	0.26 373	0.47 297	0.49 442	0.32 423	0.65 394	0.56 483	1.04 418	0.82 354	0.82 375	0.88 339	1.01 456	0.94 515	0.74 386	0.61 425	0.21 388	0.25 497	0.26 465	0.23 451	0.21 377	0.20 389

ac_64	0.52 394	0.22 272	0.50 342	0.45 390	0.28 339	0.80 447	0.45 416	1.02 411	0.61 231	0.91 439	0.83 305	1.07 476	0.68 423	0.74 386	0.70 449	0.21 388	0.18 424	0.20 338	0.19 370	0.18 302	0.15 248

UGAM-zero	0.46 317	0.19 153	0.62 403	0.37 149	0.23 175	0.34 168	0.21 51	1.15 469	0.39 142	0.66 273	0.61 208	1.70 556	0.91 504	0.75 392	0.25 98	0.14 113	0.11 158	0.15 144	0.12 129	0.13 97	0.13 172

Anonymous_2	0.82 499	0.44 500	0.63 413	0.40 250	0.43 502	0.80 447	0.52 464	0.72 280	0.77 320	0.71 304	0.60 205	0.87 410	0.76 461	0.75 392	0.58 414	0.52 564	0.54 579	0.54 562	4.82 618	0.56 557	0.40 534

iRaft-Stereo_5w	0.45 307	0.21 231	0.48 317	0.42 326	0.28 339	0.31 132	0.54 473	0.63 201	0.62 232	0.62 232	0.89 343	1.01 456	0.69 427	0.75 392	0.66 439	0.13 71	0.12 216	0.17 217	0.15 226	0.14 142	0.15 248

RAFT	0.45 307	0.22 272	0.45 268	0.47 420	0.26 281	0.54 306	0.47 427	0.66 224	0.58 227	0.80 353	0.82 299	0.94 436	0.57 352	0.75 392	0.34 238	0.17 282	0.15 352	0.22 395	0.20 395	0.16 241	0.12 128

DStereoRT	0.74 482	0.19 153	0.50 342	0.51 472	0.33 434	1.10 515	0.34 254	0.82 329	0.76 312	0.78 346	1.05 418	0.51 224	0.73 451	0.76 396	0.48 374	0.16 236	0.13 287	3.96 617	1.37 606	0.19 336	0.14 219

fast-acv-ft	0.64 455	0.30 425	0.73 463	0.45 390	0.34 444	1.17 527	0.49 441	0.86 343	0.98 445	1.02 487	1.36 500	1.29 512	0.85 492	0.76 396	0.81 472	0.21 388	0.23 481	0.23 416	0.23 451	0.21 377	0.20 389

DisPM	0.39 250	0.19 153	0.44 256	0.41 284	0.27 314	0.24 39	0.31 206	0.65 215	0.57 225	0.87 413	0.87 331	0.60 279	0.32 187	0.76 396	0.32 210	0.18 316	0.12 216	0.19 308	0.17 313	0.15 196	0.20 389

TransformOpticalFlow	0.44 297	0.20 194	0.47 297	0.41 284	0.23 175	0.37 195	0.47 427	0.94 376	0.76 312	0.65 260	1.14 453	0.73 356	0.56 350	0.76 396	0.32 210	0.15 181	0.10 61	0.17 217	0.15 226	0.14 142	0.13 172

RAFT_R40	0.40 262	0.19 153	0.44 256	0.43 347	0.25 235	0.23 27	0.26 114	0.67 234	0.67 262	0.98 472	0.78 275	0.72 345	0.43 271	0.76 396	0.35 255	0.16 236	0.11 158	0.20 338	0.16 260	0.18 302	0.14 219

HGLStereo	0.56 425	0.28 404	0.57 388	0.50 456	0.37 463	0.80 447	0.45 416	1.02 411	0.78 330	0.86 405	1.14 453	0.89 419	0.82 484	0.76 396	0.73 457	0.21 388	0.20 454	0.19 308	0.18 340	0.19 336	0.21 407

CFNet	0.51 386	0.29 416	0.46 285	0.41 284	0.27 314	0.70 410	0.32 229	1.13 456	1.00 456	0.72 316	1.07 428	0.85 399	0.60 372	0.76 396	0.52 396	0.19 348	0.14 322	0.23 416	0.23 451	0.21 377	0.16 294

iResNet_ROB	0.52 394	0.21 231	0.53 369	0.37 149	0.21 111	0.61 359	0.29 161	1.51 560	1.32 538	0.90 434	1.02 404	0.80 388	0.62 384	0.76 396	0.43 328	0.16 236	0.12 216	0.13 68	0.09 10	0.15 196	0.18 333

ADLNet2	0.55 414	0.25 355	0.65 424	0.47 420	0.30 385	0.83 463	0.50 446	1.05 423	0.95 437	0.80 353	0.98 385	0.99 448	0.69 427	0.77 404	0.73 457	0.20 371	0.16 384	0.17 217	0.18 340	0.21 377	0.21 407

SST-Stereo	0.40 262	0.19 153	0.45 268	0.42 326	0.25 235	0.25 53	0.21 51	0.66 224	0.47 185	1.08 509	0.79 285	0.72 345	0.43 271	0.77 404	0.35 255	0.16 236	0.11 158	0.20 338	0.16 260	0.19 336	0.15 248

DRN-Test	0.66 459	0.32 434	0.66 430	0.50 456	0.39 478	1.15 523	0.61 497	1.49 556	1.01 460	1.12 516	1.08 431	1.06 471	0.69 427	0.77 404	0.94 507	0.23 431	0.17 404	0.26 465	0.25 476	0.25 438	0.21 407

NOSS_ROB	0.57 432	0.39 482	0.39 191	0.44 366	0.30 385	0.73 423	0.54 473	1.03 415	1.08 493	0.67 276	0.87 331	0.76 370	0.57 352	0.77 404	0.47 370	0.38 538	0.38 557	0.44 544	0.42 553	0.37 513	0.34 510

G2L-Stereo	0.49 363	0.23 293	0.48 317	0.43 347	0.26 281	0.47 272	0.42 397	0.93 371	0.78 330	0.84 394	0.86 323	0.91 426	0.52 321	0.78 408	0.70 449	0.20 371	0.17 404	0.22 395	0.18 340	0.17 277	0.21 407

rvit_105_1	0.54 412	0.40 487	0.76 477	0.58 520	0.37 463	0.59 350	0.68 514	0.70 267	0.94 431	0.82 375	0.69 233	0.73 356	0.58 361	0.78 408	0.54 404	0.32 511	0.29 521	0.31 503	0.34 530	0.23 416	0.20 389

RAFT+CT+SA	0.39 250	0.23 293	0.36 143	0.51 472	0.27 314	0.29 102	0.46 420	0.75 300	0.80 341	0.51 193	0.89 343	0.41 168	0.40 257	0.78 408	0.32 210	0.14 113	0.11 158	0.18 267	0.18 340	0.15 196	0.14 219

hitnet-ft	0.55 414	0.27 390	0.39 191	0.41 284	0.28 339	0.78 441	0.40 372	0.92 369	0.90 406	0.82 375	1.01 395	1.13 495	0.70 440	0.78 408	0.67 442	0.28 483	0.20 454	0.28 486	0.22 435	0.29 464	0.26 453

iResNet	0.49 363	0.29 416	0.79 484	0.42 326	0.21 111	0.61 359	0.40 372	0.82 329	0.99 450	0.87 413	1.12 441	0.69 328	0.53 325	0.78 408	0.51 389	0.15 181	0.11 158	0.14 102	0.12 129	0.17 277	0.15 248

test_5	0.43 290	0.24 330	0.43 245	0.52 485	0.28 339	0.28 90	0.42 397	0.72 280	0.82 354	0.62 232	0.91 350	0.72 345	0.55 343	0.79 413	0.35 255	0.14 113	0.11 158	0.18 267	0.18 340	0.18 302	0.16 294

RAFT + AFF	0.53 400	0.29 416	0.75 472	0.51 472	0.32 423	0.63 378	0.60 492	1.00 399	0.91 413	0.78 346	0.87 331	0.83 393	0.58 361	0.80 414	0.47 370	0.17 282	0.20 454	0.23 416	0.22 435	0.18 302	0.18 333

UPFNet	0.53 400	0.24 330	0.51 356	0.45 390	0.38 472	0.84 466	0.49 441	0.99 395	0.75 304	0.87 413	0.88 339	0.86 404	0.64 401	0.80 414	0.71 454	0.20 371	0.20 454	0.20 338	0.20 395	0.19 336	0.15 248

S-Stereo	0.74 482	0.35 453	0.96 508	0.56 512	0.45 513	0.82 460	0.60 492	1.24 512	1.60 565	0.96 462	1.41 511	1.12 489	0.94 515	0.80 414	1.04 526	0.26 463	0.31 535	0.28 486	0.25 476	0.32 485	0.47 555

ACV-stereo	0.62 452	0.34 447	1.00 513	0.43 347	0.31 407	1.20 531	0.40 372	0.75 300	0.83 359	0.64 251	0.77 264	2.10 568	1.03 528	0.81 417	0.64 434	0.21 388	0.17 404	0.18 267	0.18 340	0.21 377	0.21 407

CRFU-Net	0.57 432	0.27 390	0.57 388	0.46 411	0.30 385	1.20 531	0.52 464	1.10 442	0.56 223	1.00 479	0.98 385	1.06 471	0.79 475	0.81 417	0.71 454	0.21 388	0.19 442	0.18 267	0.16 260	0.18 302	0.19 366

MMNet	0.55 414	0.25 355	0.61 400	0.43 347	0.34 444	1.07 507	0.39 361	0.87 350	0.91 413	0.91 439	0.93 357	0.86 404	0.76 461	0.81 417	0.76 462	0.15 181	0.14 322	0.18 267	0.19 370	0.20 353	0.16 294

ITSA-stereo	0.53 400	0.28 404	0.52 361	0.40 250	0.23 175	0.56 326	0.34 254	1.24 512	1.24 521	0.80 353	0.81 295	0.72 345	0.58 361	0.82 420	0.65 436	0.21 388	0.17 404	0.23 416	0.21 417	0.22 399	0.26 453

ssnet_v2	0.58 439	0.28 404	0.56 384	0.43 347	0.29 367	0.95 483	0.59 490	1.13 456	0.99 450	0.93 451	0.80 288	0.99 448	0.64 401	0.82 420	0.94 507	0.25 453	0.22 471	0.23 416	0.24 467	0.20 353	0.19 366

DAS	0.51 386	0.25 355	0.60 398	0.48 427	0.31 407	0.58 337	0.41 387	0.83 333	0.97 441	0.89 427	1.12 441	0.70 332	0.75 458	0.82 420	0.43 328	0.17 282	0.13 287	0.18 267	0.15 226	0.20 353	0.18 333

LMCR-Stereo	0.53 400	0.30 425	0.53 369	0.58 520	0.30 385	0.83 463	0.36 301	1.19 485	0.76 312	0.88 423	1.04 414	0.56 245	0.62 384	0.82 420	0.67 442	0.19 348	0.15 352	0.19 308	0.14 195	0.23 416	0.17 315

FADNet	0.61 451	0.51 519	1.10 524	0.45 390	0.44 509	0.65 394	0.41 387	1.19 485	1.05 478	0.70 297	0.84 310	0.98 447	0.66 414	0.82 420	0.50 379	0.29 490	0.30 526	0.27 478	0.30 511	0.46 539	0.35 515

PS-NSSS	0.58 439	0.44 500	0.62 403	0.42 326	0.33 434	0.66 396	0.58 487	1.02 411	0.86 377	0.77 342	1.28 487	0.72 345	0.64 401	0.82 420	0.59 419	0.31 500	0.26 503	0.40 536	0.27 497	0.33 492	0.26 453

StereoDRNet	0.64 455	0.33 442	0.68 439	0.51 472	0.43 502	1.03 500	0.53 469	1.47 553	0.99 450	1.10 513	0.87 331	1.07 476	0.71 444	0.82 420	0.88 491	0.23 431	0.19 442	0.25 446	0.23 451	0.27 456	0.19 366

PSMNet_ROB	0.64 455	0.37 465	0.65 424	0.56 512	0.42 496	0.97 488	0.83 545	1.21 492	0.92 418	0.79 351	1.02 404	1.08 478	0.63 390	0.82 420	0.91 505	0.29 490	0.20 454	0.31 503	0.31 519	0.26 445	0.23 432

CSP-Net	0.56 425	0.27 390	0.49 329	0.41 284	0.28 339	1.22 533	0.50 446	1.23 505	0.72 287	0.95 461	0.95 367	0.89 419	0.62 384	0.83 428	0.62 428	0.26 463	0.17 404	0.17 217	0.17 313	0.18 302	0.17 315

iRaft-Stereo_20w	0.39 250	0.19 153	0.57 388	0.37 149	0.27 314	0.31 132	0.24 93	1.44 551	0.29 53	0.69 291	0.53 181	0.60 279	0.42 265	0.83 428	0.27 146	0.14 113	0.11 158	0.14 102	0.13 163	0.15 196	0.13 172

AACVNet	0.50 379	0.23 293	0.49 329	0.46 411	0.29 367	0.52 291	0.38 339	0.90 362	0.55 217	0.81 366	1.03 408	1.00 452	0.70 440	0.83 428	0.54 404	0.21 388	0.18 424	0.24 433	0.18 340	0.23 416	0.20 389

delet	0.55 414	0.24 330	0.55 378	0.44 366	0.33 434	1.07 507	0.50 446	1.00 399	0.86 377	0.85 398	0.96 371	0.90 424	0.63 390	0.83 428	0.74 460	0.18 316	0.18 424	0.20 338	0.21 417	0.16 241	0.15 248

CVANet_RVC	0.57 432	0.33 442	0.44 256	0.47 420	0.32 423	0.67 401	0.61 497	1.05 423	0.93 424	0.85 398	1.04 414	1.01 456	0.73 451	0.83 428	0.52 396	0.29 490	0.19 442	0.27 478	0.25 476	0.31 479	0.21 407

SMFormer	0.51 386	0.23 293	0.62 403	0.34 75	0.20 86	0.62 367	0.34 254	1.21 492	1.02 463	0.81 366	1.01 395	0.71 336	0.65 407	0.84 433	0.55 409	0.19 348	0.15 352	0.18 267	0.16 260	0.18 302	0.18 333

tta	0.51 386	0.23 293	0.62 403	0.34 75	0.20 86	0.62 367	0.34 254	1.21 492	1.02 463	0.81 366	1.01 395	0.71 336	0.65 407	0.84 433	0.55 409	0.19 348	0.15 352	0.18 267	0.16 260	0.15 196	0.14 219

qqq1	0.49 363	0.23 293	0.62 403	0.34 75	0.20 86	0.62 367	0.34 254	1.21 492	1.02 463	0.81 366	1.01 395	0.71 336	0.65 407	0.84 433	0.34 238	0.19 348	0.15 352	0.14 102	0.12 129	0.15 196	0.14 219

fff1	0.49 363	0.23 293	0.62 403	0.34 75	0.20 86	0.62 367	0.34 254	1.21 492	1.02 463	0.81 366	1.01 395	0.71 336	0.65 407	0.84 433	0.34 238	0.19 348	0.15 352	0.14 102	0.12 129	0.15 196	0.14 219

raft_robust	0.41 273	0.23 293	0.36 143	0.42 326	0.21 111	0.40 220	0.33 239	0.79 320	0.98 445	0.79 351	0.87 331	0.39 150	0.33 199	0.84 433	0.29 187	0.13 71	0.12 216	0.16 172	0.17 313	0.15 196	0.12 128

DeepPruner_ROB	0.53 400	0.34 447	0.59 393	0.41 284	0.30 385	0.50 283	0.43 404	1.19 485	0.70 275	0.85 398	1.05 418	0.86 404	0.55 343	0.84 433	0.51 389	0.29 490	0.23 481	0.22 395	0.22 435	0.26 445	0.25 447

TCMNet	0.66 459	0.39 482	0.98 511	0.59 524	0.61 555	0.96 486	0.55 477	1.05 423	0.90 406	0.84 394	1.14 453	0.89 419	0.65 407	0.85 439	1.01 522	0.26 463	0.26 503	0.31 503	0.28 503	0.32 485	0.29 477

YMNet	0.66 459	0.38 475	0.90 502	0.52 485	0.46 521	1.08 511	0.49 441	1.00 399	0.77 320	1.18 523	1.29 491	1.12 489	0.74 454	0.85 439	0.86 482	0.27 473	0.31 535	0.25 446	0.25 476	0.24 429	0.23 432

YMNet_1	0.66 459	0.38 475	0.90 502	0.52 485	0.46 521	1.08 511	0.49 441	1.00 399	0.77 320	1.18 523	1.29 491	1.12 489	0.74 454	0.85 439	0.86 482	0.27 473	0.31 535	0.25 446	0.25 476	0.24 429	0.23 432

UDG	0.88 511	0.82 563	0.67 434	1.00 573	0.96 574	1.02 497	0.57 486	1.13 456	0.99 450	0.90 434	0.97 384	1.31 515	0.99 523	0.85 439	0.84 477	0.54 569	0.32 541	1.77 590	0.40 544	0.94 574	0.66 570

ADCRef	0.80 495	0.43 495	1.32 550	0.50 456	0.45 513	1.07 507	0.51 461	1.07 431	0.98 445	1.17 521	1.42 513	0.87 410	0.91 504	0.85 439	3.19 589	0.18 316	0.16 384	0.23 416	0.23 451	0.22 399	0.21 407

DDVS	0.52 394	0.30 425	0.56 384	0.41 284	0.31 407	0.71 415	0.34 254	0.91 367	0.67 262	0.85 398	0.89 343	1.12 489	0.46 291	0.86 444	0.60 421	0.22 414	0.16 384	0.22 395	0.18 340	0.25 438	0.26 453

TDLM	0.57 432	0.33 442	0.49 329	0.51 472	0.30 385	0.66 396	0.73 534	1.03 415	1.01 460	0.82 375	1.10 436	0.84 397	0.70 440	0.86 444	0.58 414	0.28 483	0.17 404	0.25 446	0.22 435	0.26 445	0.19 366

FAT-Stereo	0.73 481	0.33 442	0.75 472	0.49 442	0.37 463	0.71 415	0.59 490	1.36 539	1.30 536	1.03 495	1.40 509	1.59 553	1.15 539	0.87 446	0.86 482	0.28 483	0.28 516	0.28 486	0.23 451	0.28 460	0.38 528

HSM	0.51 386	0.24 330	0.41 213	0.39 208	0.24 204	0.75 430	0.40 372	1.22 500	0.75 304	0.81 366	0.91 350	1.21 502	0.69 427	0.87 446	0.46 363	0.17 282	0.13 287	0.17 217	0.14 195	0.17 277	0.17 315

CBMV_ROB	0.59 446	0.37 465	0.38 172	0.39 208	0.28 339	0.74 424	0.28 151	1.00 399	0.98 445	0.94 454	1.25 482	0.81 391	0.78 473	0.87 446	0.50 379	0.36 534	0.37 555	0.43 542	0.40 544	0.33 492	0.30 486

PSMNet-RUCA	0.76 485	0.75 554	1.08 523	1.01 574	0.90 569	0.69 405	0.50 446	1.11 448	1.03 468	0.78 346	1.11 437	0.80 388	0.72 448	0.88 449	0.63 431	0.53 568	0.27 512	0.76 571	0.46 555	0.66 565	0.47 555

HBP-ISP	0.59 446	0.45 504	0.43 245	0.45 390	0.33 434	0.70 410	0.28 151	1.11 448	1.00 456	0.83 387	1.18 468	0.65 311	0.68 423	0.88 449	0.52 396	0.35 530	0.38 557	0.47 549	0.41 549	0.38 517	0.31 494

ARAFT	0.47 333	0.24 330	0.79 484	0.42 326	0.25 235	0.55 312	0.55 477	0.75 300	0.81 349	0.89 427	0.75 254	0.73 356	0.47 295	0.88 449	0.37 287	0.15 181	0.12 216	0.23 416	0.22 435	0.14 142	0.13 172

DLCB_ROB	0.58 439	0.28 404	0.47 297	0.49 442	0.32 423	0.77 437	0.50 446	0.99 395	0.92 418	1.04 496	1.14 453	1.21 502	0.69 427	0.88 449	0.69 446	0.20 371	0.20 454	0.22 395	0.22 435	0.21 377	0.18 333

SGM-Forest	0.62 452	0.32 434	0.39 191	0.43 347	0.30 385	1.02 497	0.55 477	1.09 439	1.05 478	1.06 502	1.18 468	1.10 485	0.67 417	0.88 449	0.62 428	0.31 500	0.33 547	0.33 514	0.30 511	0.30 473	0.28 470
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.64 455	0.35 453	0.41 213	0.42 326	0.25 235	1.01 495	0.77 538	1.13 456	1.09 495	1.17 521	1.22 474	1.04 465	0.75 458	0.88 449	0.63 431	0.28 483	0.30 526	0.34 516	0.30 511	0.26 445	0.26 453
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.71 475	0.51 519	1.36 557	0.50 456	0.41 490	1.15 523	0.69 519	1.21 492	1.07 490	1.02 487	1.12 441	1.08 478	0.87 497	0.89 455	0.89 501	0.24 443	0.22 471	0.21 380	0.19 370	0.26 445	0.26 453

MLCV	0.47 333	0.24 330	0.61 400	0.37 149	0.17 23	0.61 359	0.33 239	0.80 323	0.87 386	0.94 454	1.13 448	0.72 345	0.43 271	0.89 455	0.51 389	0.13 71	0.10 61	0.13 68	0.11 98	0.14 142	0.12 128

1111x	0.55 414	0.22 272	0.46 285	0.38 179	0.20 86	0.66 396	0.43 404	1.23 505	0.99 450	0.71 304	0.99 390	0.95 438	0.69 427	0.90 457	1.08 529	0.18 316	0.17 404	0.18 267	0.19 370	0.20 353	0.18 333

SACVNet	0.58 439	0.34 447	0.55 378	0.55 509	0.36 456	0.63 378	0.48 435	1.13 456	0.77 320	1.02 487	1.06 425	1.02 461	0.74 454	0.90 457	0.51 389	0.27 473	0.21 464	0.25 446	0.24 467	0.29 464	0.36 517

IIG-Stereo	0.43 290	0.21 231	0.44 256	0.50 456	0.25 235	0.44 253	0.21 51	0.71 275	0.76 312	0.83 387	0.95 367	0.83 393	0.43 271	0.90 457	0.35 255	0.15 181	0.12 216	0.19 308	0.14 195	0.15 196	0.11 80

GEStereo_RVC	0.55 414	0.29 416	0.63 413	0.49 442	0.31 407	0.70 410	0.54 473	1.22 500	0.92 418	0.82 375	0.85 320	0.85 399	0.63 390	0.90 457	0.65 436	0.24 443	0.16 384	0.19 308	0.16 260	0.21 377	0.22 425

RASNet	0.53 400	0.22 272	0.52 361	0.38 179	0.22 133	0.68 403	0.38 339	0.97 390	0.88 390	0.73 322	1.04 414	1.03 463	0.92 509	0.90 457	0.86 482	0.16 236	0.14 322	0.14 102	0.17 313	0.15 196	0.13 172

StereoDRNet-Refined	0.58 439	0.32 434	0.54 373	0.46 411	0.30 385	0.96 486	0.40 372	1.00 399	0.94 431	1.12 516	1.08 431	0.96 441	0.67 417	0.90 457	0.89 501	0.17 282	0.13 287	0.22 395	0.21 417	0.20 353	0.19 366
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	0.72 479	0.41 491	0.65 424	0.64 539	0.44 509	0.98 492	1.20 576	1.11 448	1.00 456	0.98 472	0.96 371	1.49 543	0.87 497	0.90 457	0.79 467	0.31 500	0.26 503	0.39 533	0.39 542	0.32 485	0.32 498

TestStereo1	0.43 290	0.23 293	0.41 213	0.51 472	0.24 204	0.34 168	0.40 372	0.77 310	0.90 406	0.68 282	0.96 371	0.48 211	0.46 291	0.91 464	0.32 210	0.16 236	0.13 287	0.18 267	0.15 226	0.14 142	0.13 172

SA-5K	0.43 290	0.23 293	0.41 213	0.51 472	0.24 204	0.34 168	0.40 372	0.77 310	0.90 406	0.68 282	0.96 371	0.48 211	0.46 291	0.91 464	0.32 210	0.16 236	0.13 287	0.18 267	0.15 226	0.14 142	0.13 172

OMP-Stereo	0.42 280	0.22 272	0.46 285	0.52 485	0.24 204	0.36 188	0.25 101	0.71 275	0.78 330	0.77 342	0.64 215	0.89 419	0.39 251	0.91 464	0.35 255	0.15 181	0.12 216	0.20 338	0.15 226	0.15 196	0.12 128

GCST	0.83 505	1.22 581	0.74 468	1.58 585	1.01 579	1.06 506	0.23 79	0.78 316	0.78 330	0.97 467	0.65 218	0.78 378	0.35 214	0.92 467	0.34 238	0.96 582	0.65 585	1.20 583	0.81 586	0.91 572	0.70 571

Sa-1000	0.48 345	0.24 330	0.41 213	0.45 390	0.25 235	0.59 350	0.34 254	0.81 327	0.93 424	0.82 375	1.50 526	0.53 233	0.45 286	0.92 467	0.30 193	0.15 181	0.12 216	0.21 380	0.19 370	0.15 196	0.13 172

Consistency-Raft	1.01 528	0.81 560	1.24 541	0.84 565	0.97 575	0.81 452	0.84 548	1.30 526	1.59 562	1.05 498	1.68 541	1.12 489	0.91 504	0.92 467	1.11 531	0.65 572	0.74 589	0.79 574	0.90 590	1.06 580	0.79 576

FINET	0.67 464	0.42 493	1.00 513	0.46 411	0.43 502	0.83 463	0.89 553	1.08 435	1.50 554	0.87 413	1.14 453	0.71 336	0.68 423	0.92 467	0.70 449	0.36 534	0.30 526	0.26 465	0.24 467	0.35 503	0.33 503

Syn2CoEx	0.71 475	0.51 519	0.95 506	0.64 539	0.45 513	0.91 475	0.53 469	1.48 554	1.13 501	0.93 451	1.35 499	1.02 461	0.99 523	0.92 467	0.80 469	0.30 497	0.27 512	0.28 486	0.24 467	0.23 416	0.24 440

GwcNet	0.69 469	0.36 458	1.10 524	0.51 472	0.42 496	1.08 511	0.50 446	1.21 492	1.16 506	1.00 479	1.37 503	1.06 471	0.79 475	0.92 467	0.94 507	0.25 453	0.24 489	0.24 433	0.22 435	0.23 416	0.26 453

DDUNet	1.06 538	2.56 608	0.68 439	1.21 579	1.26 585	1.03 500	0.69 519	1.11 448	0.94 431	0.96 462	1.22 474	1.27 509	0.82 484	0.93 473	0.72 456	0.84 579	0.38 557	1.99 593	0.60 576	1.10 581	0.85 578

SepStereo	0.51 386	0.25 355	0.60 398	0.48 427	0.31 407	0.58 337	0.41 387	0.83 333	0.97 441	0.89 427	1.12 441	0.70 332	0.75 458	0.93 473	0.43 328	0.17 282	0.13 287	0.18 267	0.15 226	0.20 353	0.18 333

aanetorigin	0.83 505	0.56 532	1.87 574	0.49 442	0.38 472	0.56 326	0.66 507	0.70 267	1.00 456	2.42 587	2.02 558	1.31 515	1.18 543	0.93 473	1.13 536	0.20 371	0.18 424	0.20 338	0.19 370	0.27 456	0.30 486

FADNet_RVC	0.55 414	0.37 465	1.17 534	0.44 366	0.31 407	0.56 326	0.34 254	1.06 427	0.88 390	0.67 276	0.90 347	0.61 284	0.65 407	0.93 473	0.70 449	0.21 388	0.18 424	0.26 465	0.23 451	0.31 479	0.28 470

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 464	0.81 560	0.73 463	0.53 495	0.37 463	1.40 545	0.53 469	1.04 418	0.79 339	0.88 423	0.94 358	0.95 438	0.53 325	0.93 473	0.58 414	0.39 540	0.30 526	0.57 564	0.31 519	0.53 553	0.30 486

RYNet	0.72 479	0.35 453	0.64 418	0.53 495	0.67 560	1.31 541	0.67 509	1.20 490	1.18 510	1.05 498	0.87 331	1.27 509	0.93 514	0.93 473	1.27 545	0.22 414	0.16 384	0.26 465	0.23 451	0.40 520	0.39 531

pmcnn	1.23 554	0.29 416	0.96 508	0.40 250	0.23 175	0.95 483	0.69 519	1.16 476	1.28 533	1.67 564	2.33 564	11.15 616	0.86 494	0.93 473	0.88 491	0.15 181	0.12 216	0.12 32	0.10 63	0.15 196	0.15 248

SA	0.44 297	0.25 355	0.46 285	0.46 411	0.24 204	0.43 245	0.36 301	0.75 300	0.96 438	0.59 218	1.03 408	0.48 211	0.52 321	0.94 480	0.32 210	0.16 236	0.12 216	0.21 380	0.19 370	0.15 196	0.13 172

FADNet-RVC	0.60 449	0.53 529	1.14 529	0.46 411	0.39 478	0.61 359	0.39 361	1.12 454	0.87 386	0.70 297	0.84 310	1.04 465	0.55 343	0.94 480	0.69 446	0.26 463	0.25 497	0.28 486	0.28 503	0.31 479	0.31 494

ccnet	0.82 499	0.57 534	0.75 472	0.54 502	0.59 553	1.09 514	0.66 507	1.38 542	0.94 431	1.12 516	1.44 519	1.29 512	0.92 509	0.95 482	1.24 541	0.49 560	0.42 566	0.50 559	0.47 562	0.51 548	0.46 550

DSFCA	0.55 414	0.25 355	0.62 403	0.40 250	0.36 456	0.74 424	0.52 464	1.04 418	0.82 354	1.06 502	0.84 310	0.89 419	0.63 390	0.99 483	0.58 414	0.25 453	0.21 464	0.21 380	0.21 417	0.21 377	0.19 366

NVstereo2D	0.60 449	0.30 425	0.75 472	0.48 427	0.43 502	0.89 472	0.48 435	1.05 423	1.15 505	0.66 273	0.86 323	0.88 415	0.70 440	0.99 483	0.65 436	0.32 511	0.15 352	0.28 486	0.20 395	0.40 520	0.36 517

ETE_ROB	0.70 471	0.49 511	0.73 463	0.56 512	0.36 456	0.79 444	0.87 552	1.14 465	0.93 424	1.19 525	1.18 468	1.39 532	0.82 484	0.99 483	0.80 469	0.26 463	0.21 464	0.31 503	0.26 490	0.33 492	0.34 510

UGAM	0.52 394	0.22 272	0.46 285	0.45 390	0.25 235	0.41 235	0.52 464	0.62 193	1.16 506	0.76 336	1.13 448	1.32 520	0.57 352	1.00 486	0.53 399	0.17 282	0.14 322	0.25 446	0.21 417	0.15 196	0.13 172

ff1	0.49 363	0.26 373	0.49 329	0.37 149	0.25 235	0.55 312	0.37 317	0.68 244	1.04 474	0.73 322	0.96 371	0.71 336	0.53 325	1.01 487	0.88 491	0.16 236	0.10 61	0.25 446	0.21 417	0.16 241	0.16 294

mmx	0.53 400	0.26 373	0.49 329	0.37 149	0.25 235	0.55 312	0.37 317	1.16 476	1.03 468	0.73 322	0.96 371	0.71 336	0.53 325	1.01 487	0.88 491	0.20 371	0.15 352	0.25 446	0.21 417	0.22 399	0.20 389

xxx	0.53 400	0.26 373	0.49 329	0.37 149	0.25 235	0.55 312	0.37 317	1.16 476	1.03 468	0.73 322	0.96 371	0.71 336	0.53 325	1.01 487	0.88 491	0.20 371	0.15 352	0.25 446	0.21 417	0.22 399	0.20 389

SQANet	0.82 499	0.74 553	0.67 434	1.13 577	0.98 577	1.11 516	0.47 427	1.07 431	0.83 359	0.91 439	1.05 418	1.03 463	0.74 454	1.01 487	0.64 434	0.61 571	0.24 489	1.03 581	0.35 533	1.18 582	0.58 568

RP	0.76 485	0.36 458	0.63 413	0.66 547	0.58 552	0.80 447	0.55 477	1.14 465	1.22 518	0.97 467	1.65 536	1.43 537	1.32 553	1.01 487	0.84 477	0.33 519	0.30 526	0.36 523	0.30 511	0.34 498	0.34 510

anonymity	0.97 524	0.89 567	1.05 518	0.92 569	1.03 580	0.97 488	0.81 544	1.29 523	0.91 413	1.07 505	0.98 385	1.00 452	0.95 518	1.02 492	0.92 506	0.96 582	0.95 605	0.90 578	0.91 593	0.92 573	0.94 582

PA-Net	0.67 464	0.43 495	0.83 488	0.50 456	0.53 539	0.94 480	0.68 514	1.10 442	1.14 504	0.80 353	0.88 339	0.87 410	0.77 468	1.02 492	0.88 491	0.24 443	0.41 564	0.29 494	0.44 554	0.26 445	0.34 510
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DGSMNet	0.76 485	0.55 531	1.29 546	0.58 520	0.62 556	0.94 480	0.70 524	1.26 518	1.11 497	0.83 387	1.24 480	1.00 452	0.71 444	1.03 494	0.81 472	0.34 525	0.29 521	0.41 540	0.40 544	0.57 559	0.55 567

XPNet_ROB	0.70 471	0.35 453	0.68 439	0.52 485	0.40 483	0.79 444	0.85 551	1.16 476	0.94 431	1.33 542	1.15 459	1.38 531	0.83 489	1.03 494	0.90 503	0.32 511	0.25 497	0.26 465	0.24 467	0.31 479	0.28 470

LALA_ROB	0.74 482	0.43 495	0.69 445	0.54 502	0.40 483	1.01 495	0.95 560	1.21 492	1.07 490	1.22 532	1.12 441	1.56 550	0.79 475	1.04 496	0.86 482	0.33 519	0.22 471	0.35 518	0.30 511	0.35 503	0.31 494

SuperB	1.04 533	0.37 465	4.81 599	0.43 347	0.31 407	0.99 493	0.46 420	1.02 411	2.09 578	1.09 511	1.09 434	0.75 364	0.81 480	1.06 497	1.76 562	0.19 348	0.15 352	0.17 217	0.15 226	2.82 608	0.26 453

G-Net	0.95 521	0.46 506	1.04 517	0.64 539	0.48 526	2.12 577	0.64 503	1.01 408	0.87 386	1.75 567	2.82 582	1.30 514	1.64 572	1.06 497	0.96 512	0.36 534	0.29 521	0.35 518	0.25 476	0.45 536	0.42 538

CC-Net-ROB	0.82 499	0.96 572	0.85 490	0.58 520	0.45 513	1.27 539	0.70 524	1.17 481	1.02 463	0.83 387	1.23 478	0.90 424	0.77 468	1.06 497	0.69 446	0.46 554	0.34 549	1.71 589	0.38 538	0.59 562	0.36 517

w-ln-seven-2	0.76 485	0.43 495	2.32 581	0.52 485	0.38 472	0.90 474	0.65 504	1.11 448	1.12 500	1.19 525	1.28 487	1.09 481	0.99 523	1.07 500	0.87 488	0.20 371	0.19 442	0.23 416	0.22 435	0.26 445	0.22 425

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 454	0.28 404	0.99 512	0.40 250	0.30 385	1.03 500	0.56 483	1.10 442	0.99 450	0.97 467	1.22 474	1.06 471	0.69 427	1.07 500	0.95 510	0.19 348	0.11 158	0.16 172	0.13 163	0.22 399	0.21 407

AANet_RVC	0.57 432	0.32 434	0.54 373	0.45 390	0.27 314	0.57 331	0.48 435	1.00 399	1.28 533	0.86 405	1.33 498	0.87 410	0.58 361	1.07 500	0.75 461	0.18 316	0.12 216	0.15 144	0.13 163	0.18 302	0.18 333

z-ln-s-r	0.66 459	0.36 458	1.30 547	0.39 208	0.26 281	0.57 331	0.63 500	0.80 323	1.03 468	0.80 353	1.43 516	0.91 426	0.76 461	1.08 503	1.87 569	0.16 236	0.12 216	0.17 217	0.14 195	0.20 353	0.16 294

RAFT_CTSACE	0.45 307	0.20 194	0.44 256	0.45 390	0.27 314	0.34 168	0.39 361	0.60 181	0.73 294	0.76 336	1.44 519	0.83 393	0.38 240	1.08 503	0.26 128	0.12 38	0.13 287	0.18 267	0.16 260	0.15 196	0.11 80

edge stereo	0.76 485	0.38 475	0.74 468	0.52 485	0.43 502	0.80 447	0.53 469	1.28 522	1.06 484	1.28 538	1.38 508	1.81 558	1.11 536	1.08 503	0.85 481	0.33 519	0.32 541	0.41 540	0.28 503	0.32 485	0.36 517

DeepPrunerF	0.89 513	0.52 526	3.43 591	0.68 553	0.81 567	0.72 422	0.72 532	1.22 500	1.99 577	0.93 451	1.01 395	0.87 410	0.86 494	1.08 503	0.95 510	0.34 525	0.28 516	0.43 542	0.39 542	0.30 473	0.32 498

APVNet	0.71 475	0.37 465	0.89 501	0.56 512	0.45 513	1.18 529	0.68 514	1.41 547	0.85 372	0.81 366	1.15 459	1.04 465	0.81 480	1.10 507	1.17 537	0.26 463	0.28 516	0.32 509	0.31 519	0.29 464	0.30 486

Nwc_Net	0.78 491	0.38 475	0.73 463	0.60 530	0.55 544	1.05 505	0.55 477	1.67 574	1.05 478	0.88 423	1.86 551	1.40 534	1.09 534	1.10 507	0.87 488	0.30 497	0.25 497	0.36 523	0.38 538	0.29 464	0.29 477

AF-Net	0.81 498	0.39 482	0.68 439	0.64 539	0.54 542	0.91 475	0.51 461	1.61 570	1.31 537	0.96 462	2.02 558	1.46 538	1.26 551	1.11 509	0.99 517	0.32 511	0.24 489	0.39 533	0.27 497	0.30 473	0.25 447

GANet	0.70 471	0.37 465	0.55 378	0.51 472	0.34 444	0.94 480	0.96 561	1.08 435	0.94 431	1.04 496	1.98 556	1.13 495	0.88 501	1.12 510	0.66 439	0.25 453	0.26 503	0.27 478	0.22 435	0.31 479	0.22 425

MFMNet_re	1.14 546	0.97 575	1.19 536	0.99 571	0.95 573	1.25 537	1.22 579	1.39 543	1.55 558	1.69 565	1.67 540	1.21 502	1.53 563	1.12 510	0.99 517	0.87 581	0.75 593	0.79 574	0.75 583	0.90 571	0.94 582

w-ln-seven	0.96 522	0.48 507	2.41 583	0.54 502	0.50 530	1.41 547	0.70 524	1.67 574	1.81 572	1.49 548	1.50 526	1.26 507	0.87 497	1.15 512	1.80 567	0.23 431	0.21 464	0.25 446	0.25 476	0.31 479	0.26 453

GANetREF_RVC	0.80 495	0.75 554	0.86 495	0.66 547	0.42 496	1.15 523	0.98 562	1.14 465	1.19 512	1.01 484	1.02 404	1.10 485	0.90 503	1.15 512	0.76 462	0.48 558	0.39 561	0.57 564	0.38 538	0.63 563	0.46 550
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
coex-ft	6.43 610	1.51 591	87.33 637	0.49 442	0.38 472	1.34 542	1.21 578	1.16 476	8.09 610	12.12 618	2.79 579	2.77 581	3.31 601	1.16 514	3.15 588	0.24 443	0.23 481	0.27 478	0.24 467	0.45 536	0.37 522

Wz-Net-MNSev	0.76 485	0.40 487	1.34 552	0.50 456	0.40 483	1.44 551	0.83 545	1.15 469	1.16 506	1.25 537	1.20 473	1.13 495	0.81 480	1.16 514	1.00 521	0.22 414	0.19 442	0.24 433	0.23 451	0.28 460	0.26 453

DANet	0.71 475	0.45 504	0.91 504	0.59 524	0.40 483	0.81 452	0.40 372	0.97 390	0.84 364	1.20 530	1.22 474	1.33 523	0.88 501	1.16 514	1.24 541	0.27 473	0.23 481	0.31 503	0.25 476	0.35 503	0.32 498
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCC-stereo	0.78 491	0.40 487	0.76 477	0.61 532	0.67 560	0.81 452	0.69 519	1.54 565	1.11 497	0.90 434	1.36 500	1.33 523	1.16 540	1.19 517	0.88 491	0.31 500	0.30 526	0.37 528	0.48 564	0.33 492	0.33 503

Abc-Net	0.78 491	0.40 487	0.76 477	0.61 532	0.67 560	0.81 452	0.69 519	1.54 565	1.11 497	0.90 434	1.36 500	1.33 523	1.16 540	1.19 517	0.88 491	0.31 500	0.30 526	0.37 528	0.48 564	0.33 492	0.33 503
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
test_sample9	1.05 537	0.36 458	0.72 459	0.38 179	0.30 385	0.71 415	0.43 404	1.06 427	0.88 390	0.92 447	0.86 323	0.85 399	0.69 427	1.20 519	1.36 548	0.41 545	8.41 618	0.40 536	0.41 549	0.36 508	0.33 503

test_sample8	1.25 556	0.36 458	0.72 459	0.38 179	0.30 385	0.71 415	0.43 404	1.13 456	0.75 304	1.50 550	0.95 367	3.29 590	1.59 568	1.20 519	1.36 548	0.41 545	8.41 618	0.40 536	0.41 549	0.36 508	0.33 503

NaN_ROB	0.69 469	0.44 500	0.69 445	0.51 472	0.33 434	0.97 488	1.06 568	1.22 500	1.19 512	1.24 535	0.96 371	1.08 478	0.78 473	1.20 519	0.67 442	0.24 443	0.30 526	0.23 416	0.24 467	0.23 416	0.25 447

PWCDC_ROB	0.89 513	0.49 511	0.80 486	0.74 560	0.40 483	1.03 500	0.39 361	1.33 530	2.35 587	1.02 487	3.77 593	0.81 391	0.92 509	1.20 519	0.90 503	0.34 525	0.22 471	0.24 433	0.20 395	0.34 498	0.29 477

xyz-stereo	4.23 604	0.17 86	61.76 636	0.34 75	0.16 12	12.16 615	0.37 317	0.58 166	0.68 267	1.01 484	3.36 591	0.77 376	0.82 484	1.21 523	0.40 311	0.12 38	0.10 61	0.16 172	0.11 98	0.13 97	0.10 37

RGC	0.79 494	0.59 536	0.71 454	0.65 544	0.65 559	0.92 479	0.58 487	1.29 523	1.05 478	1.07 505	1.45 522	1.47 541	1.03 528	1.21 523	0.88 491	0.32 511	0.30 526	0.48 554	0.40 544	0.37 513	0.37 522

psmorigin	0.82 499	0.51 519	2.09 577	0.49 442	0.41 490	0.85 467	0.50 446	1.04 418	0.88 390	1.45 547	1.43 516	1.50 544	1.06 531	1.22 525	0.97 513	0.31 500	0.32 541	0.27 478	0.27 497	0.33 492	0.42 538

otaku	1.04 533	0.93 569	0.88 497	1.33 583	1.05 582	1.66 564	0.70 524	1.40 546	1.18 510	1.08 509	1.32 497	1.33 523	0.91 504	1.23 526	0.76 462	0.72 575	0.46 576	1.24 584	0.50 569	1.40 583	0.75 572

PASM	0.90 516	0.64 544	1.69 568	0.69 555	0.69 563	0.78 441	0.84 548	1.03 415	1.26 530	1.19 525	1.15 459	1.31 515	0.98 522	1.24 527	1.03 523	0.52 564	0.56 581	0.59 567	0.66 579	0.56 557	0.54 566

WCMA_ROB	1.14 546	0.36 458	0.76 477	0.49 442	0.44 509	1.23 535	0.67 509	1.11 448	1.23 519	2.84 595	3.95 599	3.28 589	1.83 579	1.25 528	0.99 517	0.44 550	0.34 549	0.34 516	0.37 535	0.41 526	0.40 534

Ntro	1.09 543	0.97 575	0.91 504	1.44 584	1.19 584	1.69 567	0.80 543	1.35 536	1.25 527	1.00 479	1.29 491	1.31 515	0.97 521	1.26 529	0.84 477	0.84 579	0.43 571	1.36 585	0.50 569	1.56 585	0.78 574

EDNetEfficient	1.46 566	0.80 559	6.12 601	0.47 420	0.39 478	0.69 405	0.83 545	0.90 362	2.77 592	3.50 604	1.96 555	1.66 554	2.03 585	1.26 529	4.18 598	0.21 388	0.18 424	0.21 380	0.20 395	0.41 526	0.39 531

CSAN	0.83 505	0.49 511	0.77 482	0.60 530	0.41 490	1.14 521	1.06 568	1.19 485	1.46 552	1.32 540	1.43 516	1.37 530	1.19 545	1.27 531	0.86 482	0.39 540	0.31 535	0.36 523	0.37 535	0.35 503	0.34 510

DStereoO	0.96 522	0.70 550	0.72 459	0.62 536	0.45 513	0.74 424	0.92 558	1.09 439	1.29 535	1.19 525	1.23 478	0.99 448	1.71 574	1.29 532	0.99 517	2.01 605	0.35 551	0.77 572	0.30 511	1.42 584	0.38 528

SDNR	0.86 508	0.37 465	1.47 563	0.40 250	0.38 472	3.38 598	0.33 239	0.90 362	0.98 445	0.99 474	2.09 561	0.59 273	0.71 444	1.29 532	0.70 449	0.51 563	0.56 581	0.36 523	0.26 490	0.43 531	0.46 550

stereogan	0.80 495	0.31 430	0.71 454	0.59 524	0.50 530	1.72 568	0.48 435	1.35 536	1.37 541	1.00 479	1.46 524	1.56 550	0.95 518	1.29 532	0.84 477	0.28 483	0.29 521	0.29 494	0.25 476	0.38 517	0.38 528

SHD	0.93 520	0.50 515	1.18 535	0.59 524	0.46 521	0.97 488	0.48 435	1.70 576	2.15 579	1.58 555	1.37 503	1.42 535	1.19 545	1.31 535	1.60 556	0.31 500	0.26 503	0.32 509	0.33 528	0.40 520	0.42 538

MSMD_ROB	1.21 553	0.49 511	0.62 403	0.59 524	0.50 530	1.62 563	0.67 509	1.23 505	1.24 521	2.45 588	3.77 593	3.09 586	2.98 599	1.32 536	0.81 472	0.45 552	0.41 564	0.49 557	0.51 571	0.47 542	0.44 545

LL-Strereo	0.57 432	0.27 390	0.68 439	0.48 427	0.34 444	0.39 216	0.48 435	0.94 376	0.97 441	0.83 387	0.78 275	1.10 485	1.18 543	1.33 537	0.49 377	0.17 282	0.14 322	0.22 395	0.19 370	0.16 241	0.17 315

GASNet	0.67 464	0.72 551	0.96 508	0.70 556	0.48 526	0.62 367	0.47 427	1.08 435	1.03 468	0.94 454	0.82 299	0.93 434	0.83 489	1.33 537	0.80 469	0.31 500	0.22 471	0.29 494	0.28 503	0.44 532	0.24 440

RainbowNet	1.35 561	1.49 589	1.19 536	1.88 592	1.45 586	1.48 553	1.07 570	1.61 570	1.55 558	1.20 530	1.59 534	1.54 548	1.13 537	1.34 539	0.97 513	1.36 596	0.70 586	1.82 591	0.79 585	1.71 588	1.07 591

ACVNet_1	1.46 566	1.33 585	1.12 527	1.91 594	1.62 589	1.83 571	0.98 562	2.00 584	1.85 574	1.39 545	1.53 530	2.32 573	1.53 563	1.34 539	1.11 531	1.30 593	0.50 578	2.06 599	0.58 575	1.93 597	0.95 584

DPSNet	0.99 526	0.42 493	1.88 575	0.53 495	0.41 490	1.59 560	1.26 582	2.21 587	1.43 547	1.10 513	1.11 437	1.46 538	1.95 583	1.34 539	1.26 543	0.34 525	0.25 497	0.25 446	0.21 417	0.46 539	0.37 522

SANet	1.07 540	0.41 491	1.06 519	0.48 427	0.30 385	1.41 547	0.94 559	1.42 548	3.36 598	1.58 555	2.43 568	2.33 574	1.70 573	1.34 539	1.07 528	0.28 483	0.24 489	0.26 465	0.23 451	0.34 498	0.30 486

PWC_ROB	0.87 509	0.52 526	1.28 544	0.50 456	0.32 423	0.91 475	0.37 317	1.36 539	1.46 552	1.61 558	2.59 575	1.16 500	1.01 527	1.34 539	1.40 552	0.25 453	0.18 424	0.28 486	0.20 395	0.29 464	0.28 470

ADCPNet	1.03 532	0.48 507	2.70 585	0.54 502	0.42 496	1.40 545	0.75 536	1.13 456	1.07 490	1.22 532	1.42 513	1.68 555	1.09 534	1.36 544	3.45 593	0.30 497	0.28 516	0.29 494	0.32 525	0.37 513	0.35 515

ADCL	1.04 533	0.38 475	1.35 553	0.50 456	0.39 478	1.61 561	0.89 553	1.29 523	1.39 544	1.29 539	1.50 526	1.24 505	1.24 548	1.37 545	4.87 601	0.21 388	0.19 442	0.25 446	0.25 476	0.29 464	0.27 463

LSM	4.74 607	0.77 557	10.16 606	0.70 556	56.56 631	1.02 497	1.00 566	1.24 512	1.62 566	2.04 576	2.34 565	1.33 523	1.17 542	1.38 546	1.09 530	0.33 519	0.49 577	0.39 533	0.46 555	0.51 548	10.09 619

XQC	0.89 513	0.65 545	1.31 548	0.67 550	0.52 538	1.22 533	0.68 514	1.26 518	1.52 555	1.14 519	1.11 437	1.28 511	1.04 530	1.40 547	1.77 563	0.38 538	0.24 489	0.37 528	0.31 519	0.53 553	0.47 555

SAMSARA	1.07 540	0.65 545	1.19 536	1.06 576	0.90 569	1.76 570	1.76 602	1.46 552	1.44 550	1.51 551	1.16 464	2.00 567	1.14 538	1.48 548	1.31 547	0.39 540	0.44 573	0.35 518	0.38 538	0.49 545	0.49 561

ACVNet_2	1.65 574	1.27 583	1.41 560	1.75 588	1.62 589	2.22 578	1.20 576	2.30 588	2.62 589	1.78 568	2.56 572	3.03 583	1.61 569	1.54 549	1.12 535	1.06 587	0.58 583	1.82 591	0.70 582	1.82 591	0.96 585

AnyNet_C32	1.16 550	0.62 542	2.40 582	0.57 518	0.55 544	1.41 547	1.34 588	1.18 484	1.24 521	1.49 548	1.42 513	1.39 532	1.20 547	1.55 550	4.82 600	0.29 490	0.28 516	0.29 494	0.34 530	0.38 517	0.42 538

PDISCO_ROB	0.91 517	0.48 507	1.06 519	0.99 571	0.97 575	1.67 566	0.63 500	1.64 572	1.59 562	1.06 502	1.18 468	1.31 515	0.79 475	1.55 550	0.97 513	0.49 560	0.22 471	0.45 545	0.40 544	0.45 536	0.37 522

ADCMid	1.14 546	0.52 526	2.23 580	0.53 495	0.43 502	1.07 507	0.75 536	1.23 505	1.05 478	2.15 580	1.44 519	1.50 544	1.43 559	1.56 552	5.01 602	0.26 463	0.24 489	0.29 494	0.31 519	0.37 513	0.33 503

ADCP+	1.06 538	0.35 453	1.51 565	0.49 442	0.51 534	1.45 552	0.55 477	1.25 516	1.03 468	1.16 520	1.15 459	1.10 485	1.07 533	1.56 552	6.75 608	0.19 348	0.16 384	0.23 416	0.21 417	0.28 460	0.21 407

FCDSN-DC	1.39 564	0.56 532	0.65 424	0.74 560	0.59 553	1.38 544	0.63 500	1.35 536	1.39 544	3.26 602	4.50 605	4.61 597	2.63 594	1.58 554	1.03 523	0.46 554	0.42 566	0.48 554	0.47 562	0.50 547	0.50 562
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MDST_ROB	0.91 517	0.27 390	0.85 490	0.63 538	0.41 490	2.53 581	0.71 530	1.60 568	1.13 501	2.83 594	1.73 542	0.97 443	0.69 427	1.61 555	0.73 457	0.25 453	0.22 471	0.32 509	0.28 503	0.25 438	0.24 440

RTSC	0.87 509	0.48 507	1.23 540	0.52 485	0.37 463	1.13 520	0.50 446	1.34 532	1.79 571	1.51 551	1.24 480	1.12 489	0.81 480	1.62 556	2.16 575	0.25 453	0.19 442	0.23 416	0.24 467	0.30 473	0.31 494

SPS-STEREO	1.25 556	0.93 569	1.06 519	1.04 575	1.03 580	1.41 547	0.91 557	1.51 560	1.19 512	2.09 578	1.83 548	1.94 565	1.39 556	1.62 556	1.39 551	0.97 584	0.94 604	0.90 578	0.89 589	0.96 576	0.96 585
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LE_ROB	4.42 605	0.24 330	2.75 586	0.42 326	0.23 175	1.57 559	0.90 556	1.71 577	17.88 624	16.56 626	4.88 607	5.17 604	18.85 626	1.63 558	14.62 617	0.17 282	0.14 322	0.16 172	0.16 260	0.19 336	0.17 315

ACVNet-4b	1.35 561	1.31 584	1.10 524	1.90 593	1.59 588	1.92 572	0.77 538	1.52 563	1.62 566	1.05 498	1.60 535	2.11 569	0.94 515	1.64 559	0.77 466	1.30 593	0.35 551	2.03 597	0.67 580	1.88 595	0.84 577

MFN_U_SF_RVC	1.09 543	0.59 536	1.97 576	0.67 550	0.44 509	1.93 573	0.60 492	1.85 580	1.36 539	1.61 558	1.54 531	1.95 566	1.37 555	1.64 559	1.73 559	0.40 544	0.37 555	0.45 545	0.48 564	0.44 532	0.44 545

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 531	0.57 534	1.51 565	0.67 550	0.50 530	2.57 582	1.66 598	1.20 490	1.43 547	1.38 544	1.57 533	1.33 523	0.92 509	1.64 559	0.88 491	0.37 537	0.39 561	0.46 548	0.60 576	0.41 526	0.40 534

SGM+DAISY	1.35 561	0.94 571	1.25 542	0.96 570	1.00 578	1.52 556	1.02 567	1.34 532	1.21 516	2.64 590	2.65 577	2.44 576	1.56 566	1.64 559	1.26 543	0.97 584	0.95 605	0.90 578	0.90 590	0.94 574	0.96 585

DStereoSA	1.73 576	0.63 543	1.57 567	0.80 564	0.79 566	1.26 538	1.30 583	1.34 532	1.43 547	1.24 535	7.52 614	0.92 431	7.68 611	1.65 563	2.29 582	0.41 545	0.29 521	0.63 568	0.60 576	1.04 578	1.18 598

Dean	1.98 582	1.36 586	1.36 557	2.12 596	1.81 597	2.74 584	1.36 589	3.37 602	3.80 603	2.08 577	3.32 588	3.21 588	1.82 577	1.71 564	1.67 557	1.27 590	0.77 595	1.99 593	0.90 590	1.86 592	1.03 590

Wz-Net-TNSev	1.14 546	1.06 578	4.32 598	0.49 442	0.42 496	1.51 555	1.11 572	1.48 554	1.40 546	1.22 532	1.26 484	1.58 552	1.43 559	1.76 565	1.70 558	0.32 511	0.31 535	0.26 465	0.30 511	0.41 526	0.41 537

EDNetEfficientorigin	9.93 613	1.15 579	175.16 638	0.48 427	0.36 456	1.04 504	0.68 514	1.24 512	2.69 591	3.17 601	2.50 570	2.30 572	2.07 586	1.76 565	2.21 576	0.20 371	0.18 424	0.24 433	0.19 370	0.51 548	0.50 562

Wz-Net-SNSev	0.91 517	0.73 552	2.13 578	0.56 512	0.45 513	0.95 483	1.13 573	1.34 532	1.24 521	1.02 487	1.30 494	1.46 538	0.86 494	1.81 567	1.50 553	0.25 453	0.23 481	0.25 446	0.26 490	0.32 485	0.29 477

DISCO	0.70 471	0.26 373	0.68 439	0.44 366	0.31 407	1.14 521	0.51 461	1.23 505	1.23 519	0.81 366	1.05 418	1.50 544	0.85 492	1.82 568	1.03 523	0.19 348	0.15 352	0.18 267	0.16 260	0.24 429	0.23 432

FC-DCNN	1.59 570	0.51 519	0.66 430	0.61 532	0.49 528	1.56 558	0.70 524	1.66 573	1.53 556	4.64 609	4.62 606	5.85 606	3.34 603	1.84 569	1.11 531	0.46 554	0.42 566	0.47 549	0.46 555	0.48 543	0.46 550

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 559	0.87 566	1.76 572	0.86 566	0.56 547	4.29 603	1.79 603	1.50 557	1.98 576	1.61 558	1.85 550	1.84 560	1.41 557	1.89 570	1.36 548	0.48 558	0.40 563	0.56 563	0.57 574	0.69 566	0.48 558

FC-DCNN v2	1.65 574	0.51 519	0.65 424	0.61 532	0.49 528	1.61 561	0.70 524	1.75 579	1.56 561	4.74 612	4.91 608	6.46 610	3.31 601	1.91 571	1.11 531	0.46 554	0.42 566	0.47 549	0.46 555	0.48 543	0.46 550

PVD	1.28 558	0.67 548	1.28 544	0.74 560	0.62 556	1.50 554	0.84 548	1.99 583	2.96 593	2.18 581	2.36 567	1.85 562	1.95 583	1.92 572	1.94 570	0.39 540	0.36 554	0.49 557	0.37 535	0.51 548	0.64 569

MeshStereo	1.34 559	0.43 495	0.54 373	0.44 366	0.34 444	1.66 564	0.60 492	1.94 581	1.37 541	4.47 608	3.25 584	4.71 599	1.94 582	1.92 572	1.17 537	0.35 530	0.35 551	0.37 528	0.31 519	0.32 485	0.32 498
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
ADCS	1.51 568	0.61 539	3.42 590	0.59 524	0.51 534	1.27 539	1.08 571	1.59 567	1.81 572	1.91 574	1.66 538	1.51 547	1.42 558	1.94 574	8.60 610	0.33 519	0.32 541	0.33 514	0.36 534	0.44 532	0.42 538

NVStereoNet_ROB	1.24 555	0.90 568	1.13 528	0.86 566	0.88 568	1.11 516	0.99 564	1.42 548	1.53 556	1.59 557	2.48 569	2.24 571	1.53 563	1.96 575	1.30 546	0.76 577	0.70 586	0.78 573	1.00 595	0.71 568	0.88 580
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
zh-sn7	1.09 543	0.75 554	3.23 589	0.57 518	0.42 496	1.11 516	0.89 553	1.19 485	1.27 531	1.41 546	1.98 556	1.25 506	1.47 561	1.99 576	2.62 584	0.26 463	0.26 503	0.26 465	0.27 497	0.35 503	0.30 486

SGM_RVC	0.97 524	0.28 404	0.41 213	0.39 208	0.22 133	1.55 557	0.73 534	1.51 560	1.25 527	2.25 584	1.92 553	2.58 579	1.56 566	2.02 577	1.19 539	0.27 473	0.27 512	0.27 478	0.25 476	0.25 438	0.25 447
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DispFullNet	1.60 571	2.63 609	2.75 586	2.56 604	1.79 596	1.24 536	0.47 427	1.37 541	1.45 551	1.87 570	1.50 526	1.55 549	2.46 589	2.04 578	1.04 526	0.59 570	0.18 424	2.32 602	0.68 581	2.29 601	1.14 593

zh-mn7	1.08 542	0.65 545	4.00 595	0.52 485	0.38 472	1.16 526	0.62 499	1.15 469	1.77 570	1.74 566	2.31 562	1.17 501	0.91 504	2.10 579	1.77 563	0.24 443	0.21 464	0.22 395	0.22 435	0.25 438	0.28 470

IMH-64-1	1.86 577	1.62 594	1.16 530	2.20 597	1.89 598	2.33 579	1.30 583	2.89 593	2.29 584	1.66 562	2.80 580	2.49 577	1.61 569	2.10 579	1.78 565	1.60 598	0.74 589	2.43 603	1.02 596	2.12 598	1.17 596

IMH-64	1.86 577	1.62 594	1.16 530	2.20 597	1.89 598	2.33 579	1.30 583	2.89 593	2.29 584	1.66 562	2.80 580	2.49 577	1.61 569	2.10 579	1.78 565	1.60 598	0.74 589	2.43 603	1.02 596	2.12 598	1.17 596

ELAS	1.63 573	0.61 539	0.95 506	0.68 553	0.55 544	3.01 596	1.55 596	2.39 589	2.33 586	3.64 605	3.89 597	2.75 580	2.90 598	2.15 582	2.27 581	0.52 564	0.45 574	0.50 559	0.48 564	0.54 555	0.52 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	1.98 582	1.48 588	1.43 562	1.81 591	1.69 594	2.88 592	0.78 540	2.47 590	3.47 599	2.20 582	4.36 604	3.39 592	2.50 591	2.18 583	1.58 555	1.19 589	0.54 579	1.65 588	0.87 588	1.78 590	1.29 602

z-mn7	1.00 527	0.50 515	1.70 570	0.53 495	0.36 456	1.75 569	0.71 530	1.22 500	2.28 583	0.96 462	2.54 571	1.42 535	0.95 518	2.19 584	1.54 554	0.22 414	0.19 442	0.21 380	0.20 395	0.27 456	0.25 447

LVE	2.12 588	1.44 587	1.36 557	1.99 595	1.78 595	2.75 585	1.79 603	2.82 592	3.95 604	1.90 573	4.33 603	3.52 594	1.81 576	2.24 585	1.74 560	1.74 602	0.87 598	2.06 599	1.13 601	1.91 596	1.35 603

WZ-Net	1.19 552	0.59 536	4.07 596	0.62 536	0.51 534	1.34 542	1.31 587	1.32 528	1.74 569	1.53 554	1.65 536	1.74 557	1.28 552	2.25 586	2.01 572	0.27 473	0.21 464	0.23 416	0.25 476	0.40 520	0.39 531

WAO-6	2.04 586	1.50 590	1.16 530	1.70 587	1.67 593	2.69 583	1.44 594	3.06 595	3.63 602	1.98 575	3.27 586	3.54 595	2.07 586	2.36 587	2.22 578	1.31 595	0.91 600	2.04 598	1.22 605	1.73 589	1.27 601

AnyNet_C01	1.56 569	1.05 577	7.45 603	0.64 539	0.54 542	1.99 574	1.38 590	1.43 550	1.36 539	1.63 561	1.92 553	1.84 560	1.33 554	2.40 588	4.03 595	0.33 519	0.32 541	0.32 509	0.34 530	0.44 532	0.45 549

IMH	2.04 586	1.62 594	1.20 539	2.20 597	1.89 598	2.91 595	1.30 583	3.11 596	3.03 594	1.81 569	3.35 590	3.03 583	1.90 580	2.48 589	1.80 567	1.66 601	0.77 595	2.45 605	1.04 599	2.15 600	1.19 600

KSHMR	2.57 590	1.93 600	1.69 568	2.63 606	2.42 606	2.86 591	2.07 606	3.27 600	6.50 608	2.49 589	3.36 591	3.41 593	1.92 581	2.49 590	1.94 570	2.13 608	1.40 610	2.79 612	1.50 609	2.73 606	1.77 606

ELAS_RVC	1.60 571	0.61 539	1.01 515	0.70 556	0.56 547	2.00 575	1.89 605	1.96 582	2.65 590	3.33 603	3.26 585	3.03 583	3.41 604	2.49 590	2.09 574	0.52 564	0.45 574	0.50 559	0.48 564	0.54 555	0.52 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FBW_ROB	0.88 511	0.50 515	0.85 490	0.55 509	0.40 483	1.17 527	0.78 540	1.50 557	1.37 541	1.33 542	1.27 485	1.48 542	1.00 526	2.57 592	0.98 516	0.25 453	0.32 541	0.45 545	0.30 511	0.34 498	0.28 470

MSAF-DinoV2	1.04 533	0.38 475	1.32 550	0.54 502	0.29 367	0.89 472	0.72 532	1.52 563	1.24 521	1.05 498	1.41 511	2.98 582	1.49 562	2.74 593	2.83 587	0.22 414	0.14 322	0.20 338	0.22 435	0.32 485	0.32 498

WAO-7	1.90 580	1.20 580	1.35 553	1.27 581	1.06 583	2.84 589	1.56 597	3.23 598	3.06 596	2.23 583	3.33 589	3.17 587	2.28 588	3.12 594	2.21 576	1.02 586	0.91 600	1.06 582	1.03 598	1.04 578	0.97 588

ktn	2.98 595	2.25 603	1.73 571	2.84 607	2.53 609	3.76 602	2.15 607	3.70 604	5.47 607	2.75 592	5.17 611	5.94 607	2.48 590	3.23 595	2.46 583	2.34 612	1.44 611	2.78 611	2.03 612	2.45 604	2.01 609

notaker	2.76 591	2.29 604	1.80 573	2.96 608	2.58 610	2.90 594	1.75 601	3.24 599	3.05 595	2.78 593	4.24 602	6.15 609	2.51 592	3.34 596	2.75 586	2.31 610	1.18 608	3.00 613	1.65 610	2.84 609	1.97 607

PWCK	1.92 581	1.66 597	3.12 588	1.65 586	0.91 571	2.84 589	2.26 608	2.10 585	2.41 588	2.36 586	2.31 562	2.22 570	1.82 577	3.43 597	2.03 573	1.61 600	0.71 588	1.51 586	0.82 587	1.69 587	0.91 581

WAO-8	2.92 593	1.55 592	1.35 553	1.79 589	1.63 591	5.23 605	1.22 579	4.58 608	12.56 615	2.84 595	4.07 601	4.83 600	2.72 596	3.49 598	2.25 579	1.27 590	0.91 600	1.99 593	1.15 603	1.86 592	1.15 594

Venus	2.92 593	1.55 592	1.35 553	1.79 589	1.63 591	5.23 605	1.22 579	4.58 608	12.56 615	2.84 595	4.06 600	4.83 600	2.72 596	3.49 598	2.25 579	1.27 590	0.91 600	1.99 593	1.15 603	1.86 592	1.15 594

UNDER WATER	3.46 597	2.07 602	3.64 593	3.09 609	2.48 607	3.75 601	2.42 610	3.31 601	13.77 617	2.90 599	2.95 583	5.84 605	3.69 605	3.69 600	3.48 594	2.07 607	1.11 607	2.70 610	1.40 607	2.84 609	1.98 608

tt	6.20 609	0.20 194	5.89 600	3.55 612	2.07 601	11.26 614	19.21 619	11.74 617	5.46 606	2.69 591	2.04 560	4.87 603	6.25 610	3.70 601	7.09 609	8.32 621	11.17 625	4.93 618	5.41 620	5.74 615	2.37 611

UNDER WATER-64	3.53 598	2.01 601	3.94 594	3.22 611	2.49 608	5.41 607	2.60 611	3.43 603	12.41 614	3.03 600	2.68 578	6.07 608	4.04 606	3.79 602	3.33 590	2.02 606	1.24 609	2.63 608	1.46 608	2.78 607	2.08 610

DStereoFS	1.87 579	0.85 565	1.03 516	0.75 563	0.62 556	2.04 576	0.65 504	1.74 578	1.55 558	1.52 553	1.90 552	2.36 575	12.92 616	3.85 603	1.74 560	0.44 550	0.31 535	0.82 576	0.46 555	0.84 570	1.10 592

TorneroNet-64	3.44 596	1.86 598	1.42 561	2.58 605	2.28 604	6.87 608	1.68 599	4.70 610	12.03 612	2.31 585	5.59 612	8.25 612	2.55 593	3.97 604	2.73 585	1.81 603	0.74 589	2.57 607	1.07 600	2.35 602	1.44 604

DPSimNet_ROB	3.58 599	2.45 606	8.57 604	2.53 602	2.37 605	2.88 592	3.77 614	3.14 597	3.23 597	4.71 611	3.86 596	4.68 598	4.87 609	4.07 605	5.62 603	2.33 611	2.33 613	2.47 606	2.52 613	2.51 605	2.64 612

TorneroNet	4.53 606	1.89 599	1.48 564	2.55 603	2.27 603	13.78 618	1.69 600	4.84 612	23.73 629	2.89 598	7.70 615	7.06 611	2.69 595	4.26 606	3.42 592	1.84 604	0.77 595	2.68 609	1.13 601	2.42 603	1.47 605

RTS	1.98 582	0.96 572	11.36 608	0.65 544	0.57 550	2.77 587	1.40 591	1.39 543	2.26 581	1.89 571	2.56 572	1.32 520	1.25 549	5.20 607	4.05 596	0.31 500	0.22 471	0.29 494	0.29 509	0.40 520	0.37 522

RTSA	1.98 582	0.96 572	11.36 608	0.65 544	0.57 550	2.77 587	1.40 591	1.39 543	2.26 581	1.89 571	2.56 572	1.32 520	1.25 549	5.20 607	4.05 596	0.31 500	0.22 471	0.29 494	0.29 509	0.40 520	0.37 522

MADNet+	2.23 589	2.43 605	10.85 607	1.22 580	0.91 571	2.76 586	1.40 591	2.12 586	1.67 568	1.32 540	1.74 544	1.86 563	1.74 575	6.25 609	4.41 599	0.65 572	0.64 584	0.58 566	0.54 573	0.80 569	0.76 573

JetBlue	2.78 592	1.26 582	7.04 602	1.16 578	1.48 587	8.00 611	6.02 615	2.60 591	1.92 575	2.12 579	2.64 576	3.34 591	3.05 600	6.49 610	3.39 591	0.78 578	0.76 594	0.75 570	0.76 584	0.97 577	1.18 598

JetRed	5.27 608	5.84 613	12.81 611	2.36 601	2.83 611	12.23 616	10.50 618	4.46 607	3.60 600	3.86 606	3.83 595	4.85 602	4.18 607	6.78 611	11.96 614	2.17 609	2.96 615	2.18 601	1.97 611	3.38 612	2.68 613

MADNet++	4.03 601	2.70 610	3.44 592	3.72 613	3.44 613	4.44 604	3.52 613	3.95 606	3.61 601	4.46 607	4.98 609	4.10 596	4.58 608	7.00 612	5.89 604	3.74 614	3.67 616	3.27 615	2.71 615	3.70 614	3.66 615

TCMNet-wrong-test	8.97 612	10.42 617	8.74 605	19.56 618	17.61 618	12.53 617	9.01 617	13.59 619	2.18 580	4.64 609	5.11 610	14.63 618	11.09 615	7.19 613	9.73 611	5.56 620	0.89 599	3.77 616	3.11 616	10.34 619	9.80 618

MANE	4.13 603	0.51 519	0.64 418	0.66 547	0.56 547	6.89 609	0.99 564	7.55 613	12.04 613	6.68 615	8.57 616	10.69 615	9.45 613	7.59 614	6.39 606	0.49 560	0.43 571	0.48 554	0.98 594	0.49 545	0.48 558

DGTPSM_ROB	12.07 614	8.00 614	20.99 613	8.93 615	16.78 616	10.67 612	30.87 623	9.01 615	15.16 619	6.50 613	15.41 625	9.04 613	14.85 618	9.25 615	21.67 622	4.57 616	8.57 620	5.08 619	9.28 621	5.90 616	10.95 620

DPSMNet_ROB	12.08 615	8.00 614	21.00 614	8.97 616	16.79 617	10.67 612	30.89 624	9.02 616	15.17 620	6.51 614	15.41 625	9.04 613	14.85 618	9.27 616	21.67 622	4.58 617	8.57 620	5.09 621	9.29 622	5.90 616	10.95 620

SGM-ForestM	4.04 602	0.32 434	0.46 285	0.43 347	0.27 314	7.50 610	1.45 595	3.84 605	4.24 605	8.19 616	6.76 613	19.00 624	9.08 612	10.74 617	6.62 607	0.31 500	0.33 547	0.32 509	0.32 525	0.29 464	0.29 477

HanzoNet	6.76 611	2.45 606	4.22 597	3.19 610	2.94 612	3.62 600	2.28 609	4.79 611	7.20 609	14.00 622	13.19 621	17.49 622	22.30 627	13.25 618	6.19 605	4.20 615	1.93 612	3.10 614	2.56 614	3.35 611	2.88 614

USTest	12.99 616	14.18 618	20.00 612	16.24 617	14.97 615	20.80 620	31.95 625	16.20 622	10.91 611	8.79 617	9.48 617	13.94 617	10.50 614	16.11 619	21.44 621	3.17 613	4.82 617	5.08 619	5.36 619	8.81 618	7.13 617

Anonymous_1	33.25 624	18.26 619	23.92 616	20.54 619	21.28 621	25.59 622	35.94 626	22.01 630	15.57 621	13.33 619	13.49 622	18.08 623	15.29 620	20.36 620	24.60 624	16.28 628	8.84 622	66.59 635	118.00 637	155.73 640	11.23 622

DPSM_ROB	17.78 618	18.63 620	24.31 620	20.90 620	19.47 619	25.97 623	36.21 627	21.23 628	16.24 622	13.38 620	14.06 623	19.18 625	16.30 621	20.78 621	25.67 625	9.38 623	9.23 623	9.49 623	9.82 623	13.51 621	11.91 623

DPSM	17.78 618	18.63 620	24.31 620	20.90 620	19.47 619	25.97 623	36.21 627	21.23 628	16.24 622	13.38 620	14.06 623	19.18 625	16.30 621	20.78 621	25.67 625	9.38 623	9.23 623	9.49 623	9.82 623	13.51 621	11.91 623

PML	40.80 636	29.24 625	11.87 610	7.20 614	14.47 614	92.13 639	213.69 641	7.63 614	23.35 628	74.72 640	190.14 641	50.17 638	26.15 629	21.39 623	12.70 615	8.76 622	2.92 614	8.45 622	3.25 617	13.26 620	4.42 616

xxxxx1	36.64 630	19.51 622	24.21 617	61.66 632	64.63 634	27.28 626	40.10 629	20.25 623	18.63 625	14.07 623	12.97 618	17.26 619	17.36 623	21.70 624	27.93 627	13.18 625	18.50 628	111.26 638	133.37 638	29.24 629	39.73 632

tt_ll	36.64 630	19.51 622	24.21 617	61.66 632	64.63 634	27.28 626	40.10 629	20.25 623	18.63 625	14.07 623	12.97 618	17.26 619	17.36 623	21.70 624	27.93 627	13.18 625	18.50 628	111.26 638	133.37 638	29.24 629	39.73 632

ff	36.64 630	19.51 622	24.21 617	61.66 632	64.63 634	27.28 626	40.10 629	20.25 623	18.63 625	14.07 623	12.97 618	17.26 619	17.36 623	21.70 624	27.93 627	13.18 625	18.50 628	111.26 638	133.37 638	29.24 629	39.73 632

LRCNet_RVC	21.24 622	31.15 626	21.41 615	28.98 623	23.82 622	3.13 597	0.60 492	20.96 627	1.59 562	25.58 627	28.15 631	21.99 627	14.79 617	21.94 627	16.41 618	28.89 635	14.87 626	33.53 631	31.28 631	29.51 632	26.16 630

BEATNet-Init1	15.13 617	0.82 563	50.86 635	0.72 559	0.53 539	38.10 630	7.03 616	11.83 618	14.25 618	29.78 634	30.17 634	48.21 637	22.64 628	26.78 628	18.11 619	0.42 549	0.38 557	0.47 549	0.46 555	0.51 548	0.48 558

HaxPig	31.96 623	37.24 629	34.27 622	24.37 622	24.88 623	18.26 619	19.86 620	20.64 626	28.52 630	35.97 635	38.75 635	25.57 628	28.72 630	33.88 629	34.39 630	35.94 636	38.87 636	37.80 632	40.48 634	39.68 633	41.15 635

MultiAttention	3.58 599	0.24 330	0.62 403	0.54 502	0.34 444	22.90 621	2.72 612	1.60 568	1.13 501	0.80 353	1.81 547	1.14 498	0.43 271	35.29 630	0.61 425	0.17 282	0.12 216	0.23 416	0.23 451	0.34 498	0.29 477

AVERAGE_ROB	37.58 634	40.13 636	40.15 625	34.81 625	33.82 625	28.55 629	25.10 622	32.02 632	34.06 638	41.28 638	40.66 636	34.46 630	34.81 638	39.18 631	37.57 632	42.78 637	43.44 637	43.82 633	43.03 635	40.47 634	41.51 636

MEDIAN_ROB	37.38 633	40.85 637	40.60 626	32.31 624	31.85 624	27.20 625	24.55 621	29.10 631	33.19 637	42.09 639	41.76 637	33.35 629	34.39 637	39.78 632	37.07 631	43.64 638	44.10 638	44.12 634	43.40 636	41.51 635	42.76 637

FlowAnything	35.81 628	37.53 634	48.80 633	42.20 626	39.22 627	52.25 632	73.16 637	42.56 633	32.89 636	26.76 630	28.30 632	38.69 635	33.09 635	41.63 633	51.62 634	18.76 632	18.59 635	19.21 630	19.92 630	27.16 623	23.91 625

CasAABBNet	35.74 627	37.43 630	48.72 632	42.22 627	39.20 626	52.24 631	73.12 634	42.61 634	32.62 634	26.78 631	27.95 629	38.58 633	32.60 633	41.67 634	51.65 635	18.74 629	18.57 631	19.15 626	19.77 626	27.20 624	23.98 626

RAFT-FEzeroshot	35.73 625	37.45 631	48.67 630	42.23 628	39.22 627	52.25 632	73.13 635	42.62 635	32.59 631	26.71 628	27.70 627	38.57 631	32.57 631	41.68 635	51.67 636	18.75 630	18.58 632	19.15 626	19.78 627	27.21 625	23.98 626

RAFT-FE	35.73 625	37.45 631	48.67 630	42.23 628	39.22 627	52.25 632	73.13 635	42.62 635	32.59 631	26.71 628	27.70 627	38.57 631	32.57 631	41.68 635	51.67 636	18.75 630	18.58 632	19.15 626	19.78 627	27.21 625	23.98 626

Selective-RAFT-Error	35.84 629	37.49 633	48.83 634	42.26 630	39.24 630	52.30 635	73.09 633	42.66 637	32.61 633	26.80 632	28.30 632	38.84 636	33.51 636	41.68 635	51.59 633	18.82 633	18.58 632	19.17 629	19.80 629	27.28 627	24.05 629

LSM0	38.95 635	37.60 635	48.58 629	43.57 631	91.06 637	52.57 636	72.57 632	43.17 638	32.63 635	26.97 633	27.97 630	38.65 634	32.94 634	41.86 638	51.78 638	18.89 634	18.41 627	19.13 625	19.63 625	27.29 628	33.77 631

RSGM-EC	74.81 637	63.03 638	41.60 627	97.74 635	92.11 638	74.93 637	114.81 638	53.77 639	38.96 639	39.88 636	48.98 638	90.73 639	64.81 639	139.63 639	128.53 639	93.27 639	53.96 639	95.12 636	38.31 632	81.45 638	44.63 638

acva	74.81 637	63.03 638	41.60 627	97.74 635	92.11 638	74.93 637	114.81 638	53.77 639	38.96 639	39.88 636	48.98 638	90.73 639	64.81 639	139.63 639	128.53 639	93.27 639	53.96 639	95.12 636	38.31 632	81.45 638	44.63 638

test_example2	176.61 639	205.14 640	198.86 639	188.60 639	190.98 640	152.67 640	170.61 640	94.86 641	123.55 641	178.88 641	179.48 640	158.94 641	141.34 641	192.61 641	198.96 641	203.76 641	236.37 641	164.13 641	173.55 641	218.58 641	160.41 640

ccccc		429.19 641		507.10 640	501.20 641	356.95 641		380.82 642		334.51 642		372.86 642		499.17 642		561.44 642	431.22 642	334.28 642	290.86 642	540.88 642

ASD4		8.86 616

Low-res two-view benchmark