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

MLG-Stereo_test1	0.27 9	0.19 12	0.38 16	0.40 50	0.24 46	0.38 37	0.20 12	0.59 32	0.19 1	0.24 3	0.17 1	0.33 56	0.27 28	0.90 183	0.25 12	0.14 38	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 19	0.36 5	0.37 15	0.22 24	0.35 27	0.18 2	0.45 7	0.21 2	0.26 6	0.23 5	0.34 60	0.20 2	0.77 134	0.23 2	0.16 72	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 21	0.19 12	0.38 16	0.41 60	0.20 6	0.42 58	0.20 12	0.66 61	0.21 2	0.25 4	0.22 4	0.33 56	0.28 32	1.09 241	0.25 12	0.14 38	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

S2M2_XL	0.24 2	0.24 100	0.39 22	0.34 3	0.24 46	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 17	0.40 45	0.24 11	0.23 13	0.32 1	0.26 23	0.20 249	0.18 345	0.18 134	0.16 174	0.18 144	0.14 78
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
StereoAnything_RVC	0.45 132	1.43 578	0.48 84	0.35 5	0.20 6	0.26 6	0.21 19	0.43 5	0.22 4	0.22 2	0.21 2	0.19 1	0.36 90	1.27 287	0.22 1	0.21 283	0.11 32	0.14 5	0.10 2	2.37 585	0.11 2

FoundationStereo	0.24 2	0.21 38	0.36 5	0.38 30	0.22 24	0.32 22	0.22 26	0.39 4	0.23 6	0.30 22	0.25 7	0.30 42	0.33 63	0.34 3	0.26 23	0.16 72	0.12 64	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LG-G_1	0.31 36	0.20 19	0.44 55	0.42 68	0.20 6	0.64 225	0.18 2	0.70 74	0.25 7	0.29 17	0.29 21	0.36 65	0.35 81	0.87 174	0.24 5	0.16 72	0.12 64	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-G	0.31 36	0.20 19	0.44 55	0.42 68	0.20 6	0.64 225	0.18 2	0.70 74	0.25 7	0.29 17	0.29 21	0.36 65	0.35 81	0.87 174	0.24 5	0.16 72	0.12 64	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

BPD-Stereo	0.23 1	0.14 1	0.34 1	0.39 39	0.26 77	0.24 4	0.24 44	0.33 2	0.26 9	0.21 1	0.27 15	0.21 2	0.20 2	0.34 3	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.16 65	0.16 174	0.13 5	0.13 44

LG-Stereo_L1	0.30 26	0.20 19	0.44 55	0.37 15	0.26 77	0.29 14	0.21 19	0.66 61	0.26 9	0.25 4	0.25 7	0.24 11	0.22 11	1.24 280	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.14 29	0.11 2

LGtest1	0.27 9	0.21 38	0.44 55	0.41 60	0.21 12	0.42 58	0.19 7	0.56 24	0.26 9	0.29 17	0.24 6	0.29 37	0.29 36	0.55 55	0.25 12	0.18 161	0.12 64	0.16 65	0.12 51	0.14 29	0.13 44

BridgeDepth_RVC	0.26 4	0.19 12	0.37 8	0.33 1	0.19 3	0.47 91	0.19 7	0.54 17	0.27 12	0.30 22	0.29 21	0.26 20	0.32 58	0.43 13	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.13 1	0.11 10	0.15 52	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Pro-Stereo	0.31 36	0.16 2	0.34 1	0.39 39	0.29 148	0.63 221	0.21 19	0.35 3	0.28 13	0.34 39	0.25 7	0.23 5	0.13 1	1.58 365	0.26 23	0.13 23	0.11 32	0.18 134	0.17 200	0.13 5	0.12 14

WQFJA1++	1.55 523	0.22 61	0.45 68	0.38 30	0.28 128	0.38 37	0.20 12	0.62 46	0.28 13	0.38 63	0.39 43	0.34 60	0.39 104	0.64 90	0.27 34	0.19 208	0.12 64	0.16 65	0.12 51	25.04 624	0.14 78

LG-Stereo_L2	0.29 21	0.20 19	0.45 68	0.37 15	0.25 67	0.26 6	0.20 12	0.78 99	0.28 13	0.28 11	0.26 11	0.24 11	0.26 25	0.91 184	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.14 29	0.11 2

CSFM-Stereo	0.26 4	0.18 3	0.37 8	0.39 39	0.21 12	0.40 44	0.21 19	0.53 13	0.29 16	0.30 22	0.28 17	0.31 45	0.29 36	0.47 28	0.25 12	0.15 49	0.13 136	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

BridgeDepth	0.29 21	0.19 12	0.37 8	0.40 50	0.17 1	0.58 187	0.32 106	0.60 41	0.29 16	0.26 6	0.26 11	0.39 78	0.43 126	0.47 28	0.26 23	0.13 23	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 52	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.27 9	0.20 19	0.41 35	0.39 39	0.26 77	0.26 6	0.25 50	0.49 10	0.29 16	0.36 48	0.47 74	0.28 35	0.32 58	0.49 34	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo_test3	0.28 14	0.18 3	0.42 44	0.40 50	0.23 30	0.47 91	0.19 7	0.61 43	0.29 16	0.35 43	0.21 2	0.35 63	0.21 5	0.60 79	0.25 12	0.15 49	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

AdaDepth	0.30 26	0.22 61	0.49 91	0.44 102	0.27 103	0.44 74	0.24 44	0.52 12	0.30 20	0.31 25	0.37 38	0.26 20	0.32 58	0.79 143	0.25 12	0.12 8	0.12 64	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.15 116

asd	0.30 26	0.21 38	0.41 35	0.39 39	0.24 46	0.47 91	0.30 89	0.69 69	0.30 20	0.41 74	0.39 43	0.28 35	0.33 63	0.62 86	0.27 34	0.13 23	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.14 29	0.12 14

2.5w	0.31 36	0.23 79	0.46 77	0.39 39	0.24 46	0.42 58	0.39 196	0.61 43	0.30 20	0.37 55	0.53 103	0.24 11	0.25 18	0.77 134	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.14 29	0.12 14

MonSter++	0.26 4	0.19 12	0.37 8	0.37 15	0.24 46	0.34 24	0.20 12	0.49 10	0.31 23	0.29 17	0.26 11	0.40 81	0.26 25	0.45 18	0.27 34	0.13 23	0.12 64	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

4.25_new	0.30 26	0.26 154	0.44 55	0.38 30	0.26 77	0.49 110	0.40 209	0.59 32	0.31 23	0.38 63	0.42 50	0.27 26	0.34 73	0.46 21	0.31 84	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4.5w_new	0.30 26	0.26 154	0.44 55	0.38 30	0.26 77	0.49 110	0.40 209	0.59 32	0.31 23	0.38 63	0.42 50	0.27 26	0.34 73	0.46 21	0.31 84	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4w-stereo	0.30 26	0.24 100	0.44 55	0.37 15	0.23 30	0.46 84	0.27 68	0.63 49	0.31 23	0.41 74	0.44 63	0.27 26	0.36 90	0.59 67	0.30 63	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 51	0.13 5	0.12 14

dual_stereo	0.27 9	0.19 12	0.35 3	0.39 39	0.21 12	0.25 5	0.22 26	0.48 8	0.31 23	0.32 31	0.26 11	0.37 70	0.24 15	0.83 157	0.29 52	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

4.25w-stereo	0.30 26	0.26 154	0.44 55	0.38 30	0.26 77	0.49 110	0.40 209	0.59 32	0.32 28	0.38 63	0.42 50	0.27 26	0.34 73	0.46 21	0.31 84	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

3.75w	0.32 42	0.23 79	0.44 55	0.37 15	0.29 148	0.62 217	0.36 152	0.59 32	0.32 28	0.41 74	0.47 74	0.25 17	0.34 73	0.64 90	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.12 14

HiDET	0.26 4	0.18 3	0.37 8	0.38 30	0.24 46	0.30 16	0.20 12	0.54 17	0.33 30	0.27 9	0.30 25	0.33 56	0.25 18	0.46 21	0.30 63	0.14 38	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

GEAStereo	0.31 36	0.21 38	0.43 50	0.43 77	0.31 198	0.46 84	0.36 152	0.74 86	0.33 30	0.34 39	0.38 39	0.32 48	0.33 63	0.43 13	0.26 23	0.21 283	0.12 64	0.17 96	0.12 51	0.17 109	0.14 78

gasm-f	0.34 54	0.22 61	0.42 44	0.43 77	0.31 198	0.39 41	0.44 262	0.74 86	0.33 30	0.34 39	0.64 136	0.32 48	0.46 147	0.55 55	0.28 47	0.21 283	0.12 64	0.17 96	0.12 51	0.18 144	0.14 78

DDF-Stereo	0.37 73	0.22 61	0.47 80	0.48 169	0.42 341	0.31 19	0.24 44	0.53 13	0.33 30	0.33 36	0.40 45	0.37 70	0.48 171	0.91 184	0.32 90	0.23 339	0.11 32	0.18 134	0.12 51	0.86 558	0.16 151

zero-FE	0.36 66	0.22 61	0.47 80	0.45 116	0.43 352	0.30 16	0.24 44	0.61 43	0.33 30	0.33 36	0.41 48	0.37 70	0.50 187	0.64 90	0.32 90	0.22 312	0.11 32	0.18 134	0.12 51	0.83 556	0.16 151

SGD-Stereo	0.32 42	0.20 19	0.40 29	0.38 30	0.19 3	0.43 67	0.22 26	0.64 51	0.33 30	0.42 81	0.34 30	0.27 26	0.35 81	1.15 256	0.30 63	0.20 249	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.17 109	0.13 44

Zero-FE251	0.34 54	0.23 79	0.51 107	0.45 116	0.29 148	0.58 187	0.24 44	0.82 122	0.34 36	0.49 123	0.38 39	0.52 140	0.42 118	0.47 28	0.27 34	0.18 161	0.14 191	0.17 96	0.12 51	0.14 29	0.13 44

Monster-pub-mixall	0.30 26	0.19 12	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.28 12	0.18 2	0.58 30	0.34 36	0.36 48	0.34 30	0.26 20	0.20 2	1.40 331	0.24 5	0.15 49	0.11 32	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 44

4.5_new	0.29 21	0.25 128	0.41 35	0.36 7	0.23 30	0.52 145	0.36 152	0.56 24	0.34 36	0.45 99	0.42 50	0.27 26	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 77	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 21	0.25 128	0.41 35	0.36 7	0.23 30	0.52 145	0.36 152	0.56 24	0.34 36	0.45 99	0.42 50	0.27 26	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 77	0.12 14

2.75w_new	0.31 36	0.23 79	0.43 50	0.35 5	0.23 30	0.42 58	0.42 229	0.54 17	0.35 40	0.47 109	0.43 59	0.24 11	0.30 44	0.66 102	0.33 107	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

3.5w_stereo	0.33 50	0.25 128	0.45 68	0.37 15	0.24 46	0.54 162	0.35 136	0.66 61	0.36 41	0.43 87	0.44 63	0.29 37	0.34 73	0.77 134	0.39 179	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.13 44

fffft	0.38 79	0.23 79	0.51 107	0.44 102	0.32 220	0.43 67	0.48 309	0.76 92	0.36 41	0.44 91	0.34 30	0.38 77	0.31 51	1.31 295	0.32 90	0.14 38	0.11 32	0.19 160	0.15 132	0.16 77	0.16 151
1: 1. 1
IGEV-Stereo+	0.45 132	0.21 38	0.43 50	0.41 60	0.39 317	0.15 1	0.19 7	0.44 6	0.36 41	0.26 6	0.25 7	0.31 45	0.41 112	1.43 334	0.30 63	0.17 118	0.12 64	0.15 32	0.11 10	1.16 571	1.70 588

asda	0.30 26	0.24 100	0.42 44	0.38 30	0.23 30	0.43 67	0.34 128	0.58 30	0.37 44	0.38 63	0.42 50	0.27 26	0.34 73	0.52 42	0.30 63	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.12 14

DEFOM-Stereo	0.33 50	0.20 19	0.40 29	0.42 68	0.28 128	0.80 333	0.23 37	0.48 8	0.37 44	0.37 55	0.31 26	0.23 5	0.24 15	1.20 270	0.27 34	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.14 78

111111	0.34 54	0.20 19	0.41 35	0.45 116	0.42 341	0.37 34	0.22 26	0.95 175	0.38 46	0.31 25	0.31 26	0.40 81	0.27 28	0.96 200	0.26 23	0.17 118	0.12 64	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.13 44

qwe	0.32 42	0.21 38	0.40 29	0.37 15	0.26 77	0.49 110	0.29 79	0.64 51	0.39 47	0.49 123	0.48 79	0.26 20	0.27 28	0.80 146	0.34 124	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 52	0.12 14

3.25w_new	0.32 42	0.21 38	0.45 68	0.38 30	0.23 30	0.52 145	0.34 128	0.65 55	0.39 47	0.47 109	0.45 68	0.32 48	0.35 81	0.61 84	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.25w	0.32 42	0.21 38	0.45 68	0.37 15	0.23 30	0.52 145	0.34 128	0.65 55	0.39 47	0.47 109	0.45 68	0.32 48	0.35 81	0.61 84	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 66	0.23 79	0.54 131	0.50 201	0.28 128	0.36 32	0.22 26	1.02 201	0.39 47	0.42 81	0.64 136	0.36 65	0.51 193	0.39 7	0.29 52	0.18 161	0.12 64	0.17 96	0.13 83	0.18 144	0.18 209

FlowAnything_test	0.39 84	0.26 154	0.61 179	0.59 362	0.33 241	0.62 217	0.36 152	0.62 46	0.40 51	0.45 99	0.36 35	0.45 96	0.37 95	0.53 45	0.48 262	0.24 356	0.18 345	0.28 419	0.33 500	0.21 271	0.19 250

2.25w	0.32 42	0.24 100	0.48 84	0.37 15	0.24 46	0.45 78	0.25 50	0.62 46	0.40 51	0.45 99	0.58 122	0.27 26	0.32 58	0.74 130	0.35 134	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.14 78

IGEV	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.37 15	0.31 198	0.45 78	0.21 19	0.59 32	0.40 51	0.31 25	0.43 59	0.26 20	0.21 5	0.43 13	0.25 12	0.13 23	0.12 64	0.16 65	0.13 83	0.12 1	0.12 14

Selective-IGEV	0.39 84	0.24 100	0.50 100	0.44 102	0.25 67	0.46 84	0.33 116	1.25 300	0.40 51	0.35 43	0.45 68	0.52 140	0.30 44	1.07 236	0.30 63	0.14 38	0.12 64	0.17 96	0.13 83	0.16 77	0.13 44

AIO_test	0.35 64	0.22 61	0.44 55	0.43 77	0.27 103	0.57 184	0.44 262	0.79 104	0.41 55	0.32 31	0.47 74	0.46 100	0.30 44	0.69 107	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.13 83	0.15 52	0.12 14

tt45	0.45 132	0.23 79	0.46 77	0.45 116	0.33 241	0.79 323	0.32 106	0.78 99	0.41 55	0.51 139	0.44 63	0.49 122	0.37 95	2.14 439	0.34 124	0.16 72	0.13 136	0.19 160	0.16 174	0.17 109	0.18 209

LoS_RVC	0.42 105	0.26 154	0.40 29	0.44 102	0.82 532	0.51 141	0.44 262	0.64 51	0.41 55	0.44 91	0.78 179	0.44 88	0.47 157	0.56 58	0.36 145	0.13 23	0.12 64	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 565

2w_stereo	0.32 42	0.24 100	0.45 68	0.39 39	0.22 24	0.46 84	0.47 297	0.69 69	0.42 58	0.43 87	0.50 90	0.24 11	0.45 140	0.47 28	0.29 52	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.13 44

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 309	3.18 609	2.55 561	0.39 39	0.23 30	0.44 74	0.23 37	0.63 49	0.42 58	0.44 91	0.44 63	0.34 60	0.28 32	0.56 58	0.29 52	1.35 583	0.10 9	0.22 272	0.19 246	0.46 507	1.31 581

MonStereo	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 171	0.31 96	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.28 17	0.23 5	0.21 5	0.57 63	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 171	0.31 96	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.28 17	0.23 5	0.21 5	0.56 58	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

monsters	0.34 54	0.20 19	0.41 35	0.39 39	0.36 274	0.34 24	0.27 68	0.66 61	0.43 60	0.47 109	0.40 45	0.22 3	0.23 13	1.33 303	0.25 12	0.13 23	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

HUF	0.36 66	0.23 79	0.52 116	0.40 50	0.22 24	0.54 162	0.47 297	0.82 122	0.43 60	0.36 48	0.43 59	0.50 128	0.42 118	0.64 90	0.29 52	0.17 118	0.12 64	0.16 65	0.12 51	0.15 52	0.14 78

MonSter	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 171	0.31 96	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.29 21	0.23 5	0.21 5	0.56 58	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 93	0.67 518	0.42 44	0.64 417	0.29 148	0.48 98	0.25 50	0.85 132	0.44 65	0.38 63	0.36 35	0.30 42	0.70 288	1.15 256	0.29 52	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.18 144	0.12 14

RSM	0.39 84	0.24 100	0.49 91	0.46 127	0.26 77	0.47 91	0.40 209	0.92 154	0.44 65	0.41 74	0.42 50	0.65 200	0.33 63	1.07 236	0.29 52	0.15 49	0.12 64	0.17 96	0.13 83	0.17 109	0.13 44

VIP-Stereo	0.35 64	0.22 61	0.49 91	0.40 50	0.43 352	0.82 344	0.22 26	0.59 32	0.45 67	0.31 25	0.53 103	0.37 70	0.31 51	0.83 157	0.27 34	0.17 118	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.12 14

AIO_rvc	0.36 66	0.23 79	0.49 91	0.43 77	0.27 103	0.59 194	0.38 181	0.94 170	0.45 67	0.33 36	0.46 72	0.49 122	0.22 11	0.84 162	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.12 51	0.15 52	0.13 44

SMoEStereo_RVC	0.39 84	0.25 128	0.50 100	0.45 116	0.30 172	0.61 208	0.36 152	0.72 79	0.45 67	0.46 104	0.43 59	0.42 83	0.35 81	1.39 325	0.29 52	0.15 49	0.12 64	0.20 202	0.15 132	0.16 77	0.15 116

IGEV-Stereo++	0.30 26	0.20 19	0.40 29	0.46 127	0.30 172	0.33 23	0.22 26	0.75 89	0.45 67	0.32 31	0.41 48	0.32 48	0.48 171	0.38 5	0.27 34	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.13 44

RSM++	0.38 79	0.24 100	0.51 107	0.47 141	0.26 77	0.50 124	0.41 225	0.79 104	0.45 67	0.37 55	0.45 68	0.60 182	0.35 81	1.02 222	0.30 63	0.15 49	0.13 136	0.17 96	0.14 113	0.18 144	0.13 44

testlalala	0.45 132	0.28 211	0.59 171	0.42 68	0.39 317	0.71 280	0.39 196	1.08 241	0.45 67	1.24 384	0.80 190	0.61 186	0.36 90	0.54 48	0.33 107	0.20 249	0.13 136	0.18 134	0.12 51	0.15 52	0.15 116

test_xeample3	0.42 105	0.28 211	0.69 231	0.43 77	0.33 241	0.56 179	0.38 181	0.79 104	0.45 67	0.53 143	0.46 72	0.44 88	0.44 136	1.38 320	0.31 84	0.18 161	0.14 191	0.19 160	0.15 132	0.17 109	0.16 151

252Zero-FE	0.27 9	0.22 61	0.40 29	0.41 60	0.24 46	0.29 14	0.19 7	0.59 32	0.46 74	0.31 25	0.33 29	0.22 3	0.25 18	0.40 9	0.29 52	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

3w_stereo	0.33 50	0.25 128	0.52 116	0.40 50	0.21 12	0.53 154	0.54 352	0.65 55	0.46 74	0.44 91	0.48 79	0.23 5	0.45 140	0.46 21	0.29 52	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.15 116

mms	0.40 93	0.27 185	0.52 116	0.46 127	0.32 220	0.43 67	0.46 289	0.70 74	0.46 74	0.35 43	0.58 122	0.44 88	0.30 44	1.36 314	0.33 107	0.16 72	0.13 136	0.18 134	0.15 132	0.19 188	0.15 116

IGEV++	0.40 93	0.22 61	0.51 107	0.52 254	0.29 148	0.45 78	0.25 50	1.65 401	0.46 74	0.37 55	0.57 119	0.46 100	0.45 140	0.50 37	0.38 168	0.19 208	0.12 64	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.15 116

GSStereo	0.33 50	0.21 38	0.43 50	0.45 116	0.31 198	0.46 84	0.36 152	0.92 154	0.47 78	0.37 55	0.38 39	0.32 48	0.33 63	0.43 13	0.26 23	0.19 208	0.11 32	0.16 65	0.12 51	0.17 109	0.15 116

GS-Stereo							0.36 152	0.92 154	0.47 78	0.37 55	0.38 39	0.32 48	0.33 63	0.43 13	0.26 23	0.19 208	0.11 32	0.16 65	0.12 51	0.17 109	0.15 116

MSCF	0.38 79	0.25 128	0.52 116	0.47 141	0.25 67	0.62 217	0.37 174	0.81 117	0.47 78	0.50 132	0.71 160	0.32 48	0.65 275	0.54 48	0.28 47	0.19 208	0.12 64	0.17 96	0.14 113	0.17 109	0.14 78

MatchStereo	0.28 14	0.21 38	0.39 22	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 55	0.48 81	0.27 9	0.47 74	0.25 17	0.24 15	0.49 34	0.31 84	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 44

Replicate-Monster	0.41 101	0.26 154	2.03 540	0.36 7	0.21 12	0.46 84	0.23 37	0.67 67	0.48 81	0.42 81	0.27 15	0.31 45	0.30 44	0.98 209	0.24 5	0.14 38	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 413

EGLCR-Stereo	0.37 73	0.22 61	0.51 107	0.43 77	0.26 77	0.44 74	0.22 26	0.99 190	0.48 81	0.42 81	0.42 50	0.67 207	0.29 36	0.86 171	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.19 160	0.17 200	0.17 109	0.15 116

FE-Mocha	0.49 161	0.30 267	0.87 348	0.48 169	0.36 274	0.45 78	0.22 26	1.58 383	0.49 84	1.00 262	1.09 283	0.74 225	0.41 112	0.55 55	0.30 63	0.18 161	0.12 64	0.21 239	0.20 280	0.17 109	0.15 116

GASTEREO	0.40 93	0.25 128	0.51 107	0.48 169	0.25 67	0.65 241	0.36 152	0.81 117	0.49 84	0.51 139	0.82 192	0.30 42	0.66 278	0.62 86	0.28 47	0.19 208	0.12 64	0.16 65	0.14 113	0.16 77	0.14 78

IGEV-RUCA	0.37 73	0.23 79	0.48 84	0.49 189	0.36 274	0.60 202	0.23 37	0.64 51	0.49 84	0.39 72	0.49 87	0.44 88	0.31 51	0.85 167	0.30 63	0.24 356	0.13 136	0.16 65	0.12 51	0.20 227	0.19 250

Occ-G	0.42 105	0.21 38	0.48 84	0.41 60	0.26 77	0.42 58	0.62 412	0.77 95	0.49 84	0.43 87	0.66 141	1.02 342	0.46 147	0.78 139	0.41 198	0.16 72	0.13 136	0.18 134	0.13 83	0.16 77	0.16 151

UniTT-Stereo	0.36 66	0.23 79	0.59 171	0.48 169	0.36 274	0.40 44	0.32 106	0.53 13	0.49 84	0.54 147	0.55 113	0.36 65	0.31 51	0.58 66	0.51 281	0.20 249	0.15 252	0.17 96	0.15 132	0.19 188	0.15 116

1w_stereo	0.34 54	0.20 19	0.42 44	0.43 77	0.26 77	0.47 91	0.54 352	0.59 32	0.50 89	0.41 74	0.66 141	0.25 17	0.44 136	0.62 86	0.33 107	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.12 14

HART	0.45 132	0.22 61	0.54 131	0.50 201	0.26 77	0.41 50	0.29 79	1.03 206	0.50 89	0.58 154	1.45 431	0.61 186	0.35 81	1.08 240	0.30 63	0.15 49	0.13 136	0.19 160	0.14 113	0.19 188	0.14 78

ff7	0.43 111	0.27 185	0.56 148	0.44 102	0.33 241	0.50 124	0.42 229	0.87 135	0.50 89	0.49 123	0.53 103	0.44 88	0.48 171	1.38 320	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 239	0.15 132	0.18 144	0.18 209

IGEVStereo-DCA	0.46 140	0.28 211	0.56 148	0.43 77	0.33 241	0.49 110	0.42 229	0.87 135	0.50 89	0.47 109	0.48 79	0.48 113	0.46 147	2.03 429	0.30 63	0.19 208	0.14 191	0.19 160	0.15 132	0.16 77	0.18 209

ffff	0.43 111	0.27 185	0.56 148	0.44 102	0.33 241	0.50 124	0.42 229	0.87 135	0.50 89	0.49 123	0.53 103	0.44 88	0.48 171	1.38 320	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 239	0.15 132	0.18 144	0.18 209

rrr	0.46 140	0.28 211	0.73 267	0.43 77	0.33 241	0.49 110	0.38 181	0.76 92	0.50 89	0.47 109	0.48 79	0.48 113	0.46 147	2.03 429	0.30 63	0.19 208	0.14 191	0.19 160	0.15 132	0.16 77	0.16 151

11t	0.43 111	0.27 185	0.56 148	0.44 102	0.33 241	0.50 124	0.42 229	0.87 135	0.50 89	0.49 123	0.53 103	0.44 88	0.48 171	1.38 320	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 239	0.15 132	0.18 144	0.18 209

MaDis-Stereo	0.36 66	0.25 128	0.58 164	0.44 102	0.34 259	0.30 16	0.30 89	0.72 79	0.50 89	0.37 55	0.36 35	0.58 173	0.49 181	0.52 42	0.36 145	0.19 208	0.16 292	0.19 160	0.15 132	0.18 144	0.14 78

ccc-4	0.43 111	0.27 185	0.56 148	0.44 102	0.33 241	0.50 124	0.42 229	0.87 135	0.50 89	0.49 123	0.53 103	0.44 88	0.48 171	1.38 320	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 239	0.15 132	0.18 144	0.18 209

water-stereo	0.39 84	0.20 19	0.48 84	0.44 102	0.27 103	0.50 124	0.26 61	0.92 154	0.51 98	0.53 143	0.78 179	0.55 156	0.49 181	0.42 12	0.42 209	0.16 72	0.15 252	0.17 96	0.15 132	0.16 77	0.15 116

DilatedVolume-Stereo	0.43 111	0.21 38	0.55 142	0.43 77	0.32 220	0.72 283	0.29 79	0.80 112	0.51 98	0.77 197	0.73 166	0.48 113	0.40 109	1.13 253	0.39 179	0.15 49	0.14 191	0.15 32	0.14 113	0.16 77	0.14 78

monsterstereo	0.34 54	0.20 19	0.44 55	0.45 116	0.35 263	0.27 11	0.29 79	0.53 13	0.51 98	0.44 91	0.61 127	0.26 20	0.25 18	1.19 268	0.27 34	0.13 23	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.10 1

MyStereo07	0.48 153	0.29 247	0.50 100	0.55 312	0.45 368	0.59 194	0.79 463	1.05 220	0.51 98	0.48 117	0.53 103	0.43 86	0.55 217	1.30 294	0.34 124	0.17 118	0.16 292	0.24 330	0.20 280	0.23 321	0.20 283

testlalala_base	0.77 358	0.40 421	0.70 237	0.65 431	0.50 398	0.79 323	0.28 74	1.50 356	0.51 98	0.73 190	0.90 208	0.69 214	0.54 210	0.66 102	0.40 187	2.82 596	0.14 191	0.17 96	0.12 51	2.68 590	0.19 250

anonymousdsp	0.43 111	0.27 185	0.53 123	0.44 102	0.32 220	0.50 124	0.42 229	0.89 144	0.51 98	0.49 123	0.53 103	0.47 107	0.47 157	1.33 303	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 239	0.15 132	0.18 144	0.18 209

IGEV-Stereo	0.43 111	0.27 185	0.54 131	0.45 116	0.32 220	0.50 124	0.42 229	0.90 150	0.51 98	0.49 123	0.53 103	0.47 107	0.47 157	1.32 299	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 239	0.15 132	0.18 144	0.18 209
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
BStereo	0.38 79	0.25 128	1.42 491	0.42 68	0.28 128	0.55 171	0.39 196	0.55 20	0.52 105	0.36 48	0.35 33	0.37 70	0.29 36	0.64 90	0.38 168	0.13 23	0.14 191	0.15 32	0.19 246	0.15 52	0.16 151

Wave_Phase_stereo	0.45 132	0.25 128	1.42 491	0.42 68	0.28 128	1.78 521	0.39 196	0.72 79	0.52 105	0.36 48	0.35 33	0.37 70	0.29 36	0.64 90	0.38 168	0.13 23	0.14 191	0.15 32	0.19 246	0.15 52	0.16 151

LG-Stereo	0.34 54	0.25 128	0.78 312	0.47 141	0.26 77	0.37 34	0.30 89	0.71 78	0.52 105	0.36 48	0.57 119	0.29 37	0.21 5	0.50 37	0.36 145	0.13 23	0.13 136	0.20 202	0.18 221	0.18 144	0.12 14

GIP-stereo	0.34 54	0.23 79	0.45 68	0.50 201	0.36 274	0.38 37	0.23 37	0.78 99	0.52 105	0.34 39	0.51 94	0.46 100	0.38 102	0.51 39	0.27 34	0.20 249	0.12 64	0.16 65	0.12 51	0.16 77	0.14 78

U	9.45 610	0.21 38	0.58 164	0.47 141	53.11 632	61.27 638	0.24 44	0.70 74	0.52 105	0.36 48	0.28 17	0.29 37	0.35 81	0.33 2	0.26 23	0.19 208	0.11 32	60.50 636	8.88 621	0.17 109	0.13 44

AIO-Stereo	0.37 73	0.25 128	0.51 107	0.47 141	0.23 30	0.45 78	0.39 196	1.07 235	0.52 105	0.41 74	0.48 79	0.52 140	0.25 18	0.72 119	0.30 63	0.16 72	0.12 64	0.17 96	0.13 83	0.16 77	0.13 44

FSD					0.50 398	0.54 162	0.58 393	0.65 55	0.53 111	0.54 147	0.52 97	0.56 165	0.52 199	0.57 63	0.55 305	0.51 542	0.47 560	0.50 538	0.49 547	0.50 517

xyz-stereo-finetune2	0.58 237	0.27 185	0.57 158	0.40 50	0.24 46	1.09 426	0.32 106	0.79 104	0.53 111	0.65 174	1.07 273	0.58 173	0.80 330	2.47 471	0.80 398	0.16 72	0.15 252	0.21 239	0.17 200	0.16 77	0.17 183

MoCha-V2	0.40 93	0.20 19	0.49 91	0.50 201	0.21 12	0.44 74	0.33 116	0.93 163	0.53 111	0.53 143	0.53 103	0.42 83	0.58 241	1.09 241	0.27 34	0.14 38	0.12 64	0.15 32	0.12 51	0.17 109	0.15 116

AEACV	0.37 73	0.24 100	0.52 116	0.47 141	0.51 411	0.37 34	0.38 181	0.65 55	0.53 111	0.42 81	0.56 116	0.46 100	0.60 245	0.53 45	0.30 63	0.16 72	0.13 136	0.18 134	0.15 132	0.17 109	0.14 78

999	0.48 153	0.22 61	0.49 91	0.48 169	0.34 259	0.75 297	0.31 96	0.85 132	0.55 115	0.37 55	0.48 79	0.50 128	0.36 90	2.45 466	0.39 179	0.16 72	0.13 136	0.18 134	0.15 132	0.16 77	0.19 250

fffy	0.42 105	0.27 185	0.57 158	0.46 127	0.29 148	0.48 98	0.35 136	0.91 151	0.55 115	0.40 73	0.58 122	0.55 156	0.41 112	1.26 284	0.36 145	0.15 49	0.13 136	0.19 160	0.16 174	0.18 144	0.14 78

ours_stereo	0.39 84	0.28 211	0.51 107	0.46 127	0.30 172	0.40 44	0.44 262	0.73 82	0.56 117	0.35 43	0.56 116	0.46 100	0.33 63	1.11 247	0.32 90	0.16 72	0.13 136	0.19 160	0.15 132	0.19 188	0.14 78

plain	0.46 140	0.27 185	1.01 405	0.50 201	0.40 328	0.35 27	0.37 174	0.87 135	0.56 117	0.43 87	0.76 174	0.42 83	0.40 109	1.13 253	0.45 236	0.21 283	0.15 252	0.24 330	0.19 246	0.24 336	0.16 151

LCMNet	0.28 14	0.18 3	0.36 5	0.37 15	0.24 46	0.31 19	0.20 12	0.57 28	0.57 119	0.28 11	0.32 28	0.33 56	0.29 36	0.54 48	0.30 63	0.14 38	0.13 136	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

rvit_stereo_0081_aga	0.44 124	0.34 365	0.73 267	0.51 233	0.41 336	0.50 124	0.40 209	0.81 117	0.57 119	0.58 154	0.56 116	0.53 146	0.43 126	0.66 102	0.40 187	0.26 406	0.21 407	0.22 272	0.20 280	0.26 361	0.18 209

NLSM3	0.36 66	0.21 38	0.43 50	0.45 116	0.36 274	0.43 67	0.32 106	0.69 69	0.58 121	0.41 74	0.68 148	0.39 78	0.43 126	0.60 79	0.35 134	0.14 38	0.12 64	0.19 160	0.17 200	0.16 77	0.13 44

DA	0.43 111	0.23 79	0.49 91	0.50 201	0.25 67	1.08 421	0.44 262	1.18 271	0.58 121	0.46 104	0.64 136	0.54 151	0.47 157	0.46 21	0.32 90	0.19 208	0.13 136	0.19 160	0.13 83	0.18 144	0.14 78

GGEV	0.43 111	0.23 79	0.49 91	0.50 201	0.25 67	1.08 421	0.44 262	1.18 271	0.58 121	0.46 104	0.64 136	0.54 151	0.47 157	0.46 21	0.32 90	0.19 208	0.13 136	0.19 160	0.13 83	0.18 144	0.14 78

GREAT-IGEV	0.32 42	0.20 19	0.42 44	0.37 15	0.29 148	0.36 32	0.28 74	0.56 24	0.58 121	0.28 11	0.50 90	0.29 37	0.29 36	0.84 162	0.27 34	0.14 38	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.17 109	0.14 78

castereo++	0.38 79	0.23 79	0.41 35	0.43 77	0.31 198	0.97 398	0.22 26	0.86 134	0.58 121	0.32 31	0.44 63	0.51 132	0.39 104	0.93 193	0.24 5	0.17 118	0.11 32	0.17 96	0.12 51	0.14 29	0.14 78

GCAP-Stereo	0.40 93	0.28 211	0.68 218	0.47 141	0.25 67	0.53 154	0.32 106	0.82 122	0.58 121	0.65 174	0.69 153	0.58 173	0.42 118	0.47 28	0.29 52	0.17 118	0.14 191	0.17 96	0.13 83	0.17 109	0.14 78

ProNet	0.43 111	0.28 211	0.58 164	0.43 77	0.30 172	0.56 179	0.52 338	1.00 194	0.58 121	0.44 91	0.49 87	0.43 86	0.43 126	1.28 289	0.36 145	0.15 49	0.13 136	0.19 160	0.16 174	0.17 109	0.16 151

GLC_STEREO	0.39 84	0.25 128	0.41 35	0.54 288	0.23 30	0.48 98	0.30 89	0.73 82	0.58 121	0.52 142	0.73 166	0.51 132	0.31 51	0.64 90	0.42 209	0.17 118	0.20 383	0.23 310	0.19 246	0.21 271	0.17 183

XX-Stereo	0.63 263	0.26 154	1.90 536	0.81 516	0.67 484	0.43 67	0.23 37	1.03 206	0.58 121	0.65 174	1.56 463	1.41 440	0.39 104	1.28 289	0.35 134	0.20 249	0.14 191	0.20 202	0.19 246	0.18 144	0.14 78

MIF-Stereo (partial)	0.45 132	0.25 128	0.70 237	0.50 201	0.52 423	0.35 27	0.26 61	0.91 151	0.59 130	0.45 99	0.71 160	0.51 132	0.51 193	1.11 247	0.45 236	0.20 249	0.16 292	0.23 310	0.20 280	0.24 336	0.18 209

SCV	0.46 140	0.26 154	0.55 142	0.47 141	0.25 67	0.39 41	0.38 181	1.98 502	0.60 131	0.35 43	0.48 79	0.55 156	0.36 90	1.28 289	0.32 90	0.24 356	0.12 64	0.17 96	0.13 83	0.18 144	0.14 78

Pointernet	0.37 73	0.20 19	0.57 158	0.43 77	0.28 128	0.51 141	0.27 68	0.93 163	0.61 132	0.47 109	0.63 133	0.49 122	0.38 102	0.49 34	0.33 107	0.17 118	0.13 136	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

sCroCo_RVC	0.49 161	0.40 421	1.02 412	0.65 431	0.60 462	0.52 145	0.40 209	0.83 127	0.61 132	0.44 91	0.74 170	0.49 122	0.50 187	0.63 89	0.48 262	0.26 406	0.27 472	0.23 310	0.22 354	0.29 405	0.25 367

model_zeroshot	0.48 153	0.29 247	0.86 337	0.51 233	0.36 274	0.69 268	0.37 174	1.12 255	0.62 134	0.85 223	0.84 195	0.66 204	0.37 95	0.73 124	0.34 124	0.20 249	0.16 292	0.19 160	0.16 174	0.17 109	0.16 151

CAS	0.63 263	0.18 3	0.37 8	2.27 587	0.84 534	0.57 184	0.54 352	0.79 104	0.62 134	0.48 117	0.70 157	0.36 65	0.26 25	0.45 18	0.35 134	2.24 589	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 52	1.06 577

test_4	0.53 182	0.22 61	0.56 148	0.54 288	0.32 220	0.64 225	0.39 196	0.80 112	0.62 134	0.92 237	1.87 516	0.68 209	0.42 118	1.16 260	0.37 157	0.15 49	0.13 136	0.20 202	0.22 354	0.20 227	0.15 116

IGEV-FE	0.53 182	0.30 267	0.99 395	0.56 326	0.35 263	0.41 50	0.32 106	1.37 321	0.63 137	1.00 262	1.09 283	0.94 307	0.41 112	0.83 157	0.39 179	0.18 161	0.12 64	0.19 160	0.18 221	0.19 188	0.17 183

UGAM-zero	1.00 444	0.30 267	0.93 375	0.47 141	0.30 172	0.57 184	0.25 50	2.25 552	0.63 137	1.01 267	1.10 289	2.73 565	1.85 550	6.26 563	0.40 187	0.17 118	0.14 191	0.19 160	0.15 132	0.16 77	0.17 183

RAStereo	0.34 54	0.21 38	0.66 209	0.47 141	0.27 103	0.26 6	0.29 79	0.69 69	0.63 137	0.32 31	0.42 50	0.45 96	0.31 51	0.45 18	0.34 124	0.17 118	0.15 252	0.19 160	0.15 132	0.18 144	0.13 44

11t1	0.52 171	0.28 211	0.68 218	0.51 233	0.28 128	0.83 350	0.39 196	1.22 292	0.63 137	0.84 218	0.74 170	0.68 209	0.68 280	0.91 184	0.57 312	0.21 283	0.18 345	0.19 160	0.16 174	0.20 227	0.21 303

IGEV_Zeroshot_test	0.53 182	0.30 267	0.99 395	0.56 326	0.35 263	0.41 50	0.32 106	1.37 321	0.63 137	1.00 262	1.09 283	0.95 316	0.41 112	0.83 157	0.39 179	0.18 161	0.12 64	0.19 160	0.18 221	0.19 188	0.17 183

S2M2_L	0.34 54	0.28 211	0.45 68	0.40 50	0.30 172	0.31 19	0.16 1	0.60 41	0.64 142	0.31 25	0.48 79	0.47 107	0.34 73	0.38 5	0.32 90	0.25 383	0.22 428	0.20 202	0.22 354	0.25 349	0.22 321
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.49 161	0.31 302	0.64 195	0.41 60	0.46 380	0.70 275	0.35 136	0.77 95	0.64 142	0.86 225	1.00 238	0.77 235	0.37 95	1.18 266	0.36 145	0.18 161	0.14 191	0.18 134	0.13 83	0.17 109	0.15 116

MSKI-zero shot	0.55 213	0.26 154	0.57 158	0.51 233	0.26 77	0.69 268	0.28 74	1.18 271	0.64 142	0.91 235	1.32 387	0.82 254	0.33 63	1.92 417	0.32 90	0.17 118	0.12 64	0.17 96	0.13 83	0.16 77	0.16 151

HH	0.63 263	0.30 267	0.77 304	0.50 201	0.32 220	0.49 110	0.46 289	1.65 401	0.64 142	0.69 180	1.09 283	1.63 485	0.85 354	1.90 415	0.37 157	0.18 161	0.13 136	0.19 160	0.17 200	0.19 188	0.16 151

HanStereo	0.63 263	0.30 267	0.77 304	0.50 201	0.32 220	0.49 110	0.46 289	1.65 401	0.64 142	0.69 180	1.09 283	1.63 485	0.85 354	1.90 415	0.37 157	0.18 161	0.13 136	0.19 160	0.17 200	0.19 188	0.16 151

Patchmatch Stereo++	0.55 213	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.65 241	0.29 79	1.05 220	0.64 142	1.12 306	0.96 222	0.83 261	0.60 245	1.37 316	0.45 236	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.54 198	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.65 241	0.41 225	1.04 212	0.64 142	1.12 306	0.96 222	0.82 254	0.61 254	1.06 232	0.45 236	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209

ROB_FTStereo_v2	0.54 198	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.64 225	0.42 229	1.05 220	0.64 142	1.12 306	0.96 222	0.83 261	0.60 245	1.12 251	0.46 250	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209

ROB_FTStereo	0.54 198	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.64 225	0.25 50	1.05 220	0.64 142	1.12 306	0.95 219	0.82 254	0.61 254	1.15 256	0.45 236	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209

HUI-Stereo	0.52 171	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.65 241	0.30 89	1.04 212	0.64 142	1.12 306	0.96 222	0.83 261	0.60 245	0.79 143	0.45 236	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209

iGMRVC	0.56 222	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.65 241	0.38 181	1.05 220	0.64 142	1.12 306	0.96 222	0.83 261	0.60 245	1.52 351	0.46 250	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209

iRAFT	0.55 213	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.65 241	0.29 79	1.05 220	0.64 142	1.12 306	0.96 222	0.83 261	0.60 245	1.37 316	0.45 236	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209

AnonymousM	0.59 243	1.11 562	0.41 35	0.44 102	0.32 220	0.43 67	0.47 297	1.05 220	0.64 142	0.98 254	0.63 133	0.67 207	0.43 126	0.59 67	0.41 198	0.20 249	0.15 252	1.84 588	0.84 577	0.14 29	0.13 44

RAFT-IKP	0.54 198	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.59 194	0.36 152	1.04 212	0.64 142	1.12 306	0.96 222	0.83 261	0.61 254	1.22 273	0.45 236	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209

EAI-Stereo	0.65 283	0.28 211	0.69 231	0.53 273	0.27 103	0.60 202	0.40 209	2.28 555	0.64 142	0.71 184	3.18 567	0.57 168	0.43 126	1.06 232	0.41 198	0.18 161	0.13 136	0.17 96	0.17 200	0.17 109	0.17 183

NLCSM	0.52 171	0.28 211	0.55 142	0.52 254	0.74 505	0.72 283	0.46 289	0.96 182	0.65 157	0.63 170	0.51 94	0.48 113	0.61 254	1.32 299	0.70 359	0.19 208	0.20 383	0.21 239	0.18 221	0.22 295	0.20 283

PAM_32	0.77 358	0.28 211	1.03 416	0.52 254	0.30 172	1.32 467	0.35 136	1.97 500	0.65 157	1.02 271	1.06 269	3.05 570	1.49 520	0.96 200	0.36 145	0.19 208	0.13 136	0.20 202	0.18 221	0.19 188	0.19 250

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 318	0.35 385	1.70 521	0.49 189	0.56 439	0.63 221	0.38 181	2.41 567	0.65 157	0.77 197	1.07 273	1.82 512	0.95 404	0.93 193	0.43 219	0.20 249	0.13 136	0.21 239	0.25 404	0.28 394	0.26 391

NLSM1	0.49 161	0.25 128	0.55 142	0.48 169	1.08 559	0.83 350	0.31 96	0.83 127	0.66 160	0.51 139	0.76 174	0.47 107	0.48 171	0.98 209	0.55 305	0.18 161	0.19 363	0.21 239	0.18 221	0.20 227	0.15 116

CES	0.48 153	0.20 19	0.37 8	0.39 39	1.39 579	0.55 171	0.35 136	0.98 188	0.66 160	0.44 91	0.66 141	0.35 63	0.27 28	0.56 58	0.33 107	0.15 49	0.13 136	0.15 32	0.10 2	0.19 188	1.46 583

PAM	0.76 356	0.29 247	1.08 434	0.52 254	0.33 241	1.38 477	0.39 196	2.01 509	0.67 162	1.06 280	0.96 222	2.89 569	1.43 510	0.86 171	0.35 134	0.19 208	0.12 64	0.19 160	0.17 200	0.19 188	0.20 283

MyStereo06	0.61 252	0.28 211	0.95 383	0.56 326	0.46 380	0.61 208	0.73 447	1.78 442	0.67 162	1.03 275	1.12 302	1.13 379	0.56 223	0.78 139	0.41 198	0.17 118	0.16 292	0.23 310	0.20 280	0.22 295	0.20 283

LL-Strereo2	0.52 171	0.33 341	0.69 231	0.52 254	0.37 291	0.70 275	0.30 89	1.13 259	0.67 162	0.94 243	0.78 179	0.91 294	0.42 118	1.05 231	0.42 209	0.17 118	0.16 292	0.29 430	0.25 404	0.21 271	0.16 151

DIP-Stereo	0.62 256	0.30 267	0.83 329	0.48 169	0.36 274	0.95 388	0.33 116	2.37 564	0.67 162	1.25 390	1.00 238	0.68 209	0.51 193	0.91 184	0.61 331	0.18 161	0.15 252	0.21 239	0.17 200	0.19 188	0.19 250
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Select-FE	0.74 341	0.39 414	1.56 511	0.55 312	0.46 380	0.40 44	0.22 26	1.86 468	0.68 166	1.05 279	1.31 380	1.82 512	1.74 540	1.11 247	0.38 168	0.21 283	0.16 292	0.21 239	0.25 404	0.19 188	0.31 442

rvit_stereo_0080	0.44 124	0.32 318	0.71 249	0.47 141	0.36 274	0.42 58	0.55 370	0.82 122	0.68 166	0.50 132	0.60 125	0.55 156	0.47 157	0.59 67	0.44 222	0.26 406	0.21 407	0.20 202	0.20 280	0.31 424	0.19 250

whm_eth	0.44 124	0.32 318	0.71 249	0.47 141	0.36 274	0.42 58	0.55 370	0.82 122	0.68 166	0.50 132	0.60 125	0.55 156	0.47 157	0.59 67	0.44 222	0.26 406	0.21 407	0.20 202	0.20 280	0.31 424	0.19 250

MC-Stereo	0.43 111	0.23 79	0.48 84	0.51 233	0.28 128	0.39 41	0.32 106	0.88 143	0.68 166	0.60 165	0.84 195	0.56 165	0.61 254	1.03 223	0.31 84	0.17 118	0.11 32	0.17 96	0.15 132	0.16 77	0.13 44

sAnonymous2	0.55 213	0.56 488	1.46 501	0.60 374	0.51 411	0.48 98	0.52 338	0.79 104	0.68 166	0.50 132	0.67 145	0.46 100	0.62 260	0.59 67	0.40 187	0.22 312	0.17 322	0.22 272	0.21 325	0.86 558	0.56 535

CroCo_RVC	0.55 213	0.56 488	1.46 501	0.60 374	0.51 411	0.48 98	0.52 338	0.79 104	0.68 166	0.50 132	0.67 145	0.46 100	0.62 260	0.59 67	0.40 187	0.22 312	0.17 322	0.22 272	0.21 325	0.86 558	0.56 535

testlalala2	0.58 237	0.27 185	0.68 218	1.72 581	1.27 576	0.68 261	0.42 229	0.93 163	0.70 172	0.90 230	0.93 215	0.76 232	0.34 73	0.52 42	0.40 187	0.18 161	0.15 252	0.17 96	0.13 83	0.17 109	0.17 183

iRaft-Stereo_20w	0.65 283	0.31 302	1.00 401	0.47 141	0.34 259	0.73 288	0.30 89	2.96 581	0.70 172	1.15 330	1.14 311	0.76 232	0.65 275	1.11 247	0.38 168	0.17 118	0.13 136	0.18 134	0.16 174	0.19 188	0.18 209

PSM-softLoss	0.78 366	0.31 302	0.77 304	0.58 349	0.32 220	0.56 179	0.40 209	1.18 271	0.70 172	1.24 384	1.07 273	0.83 261	0.52 199	5.36 542	0.53 295	0.24 356	0.15 252	0.25 369	0.22 354	0.20 227	0.25 367

KMStereo	0.78 366	0.31 302	0.77 304	0.58 349	0.32 220	0.56 179	0.40 209	1.18 271	0.70 172	1.24 384	1.07 273	0.83 261	0.52 199	5.36 542	0.53 295	0.24 356	0.15 252	0.25 369	0.22 354	0.20 227	0.25 367

DeepStereo_RVC	0.55 213	0.29 247	0.72 255	0.51 233	0.30 172	0.59 194	0.33 116	1.03 206	0.70 172	1.16 340	0.93 215	0.83 261	0.94 399	0.96 200	0.54 301	0.21 283	0.14 191	0.21 239	0.19 246	0.24 336	0.24 355

WQFJX1	0.57 230	0.26 154	0.54 131	0.48 169	0.72 497	0.68 261	0.47 297	2.46 571	0.71 177	0.54 147	0.50 90	0.53 146	0.51 193	1.36 314	0.60 327	0.18 161	0.20 383	0.20 202	0.16 174	0.20 227	0.20 283

CroCo-Stereo Lap2	0.44 124	0.34 365	0.77 304	0.61 388	0.79 523	0.28 12	0.35 136	0.75 89	0.71 177	0.38 63	0.50 90	0.72 222	0.55 217	0.57 63	0.47 257	0.17 118	0.18 345	0.19 160	0.16 174	0.21 271	0.20 283

CAS++	0.47 147	0.31 302	0.56 148	0.47 141	0.32 220	0.42 58	0.28 74	1.76 434	0.72 179	0.71 184	0.72 164	0.37 70	0.28 32	0.69 107	0.33 107	0.27 422	0.22 428	0.26 388	0.21 325	0.29 405	0.19 250
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CRE-IMP	0.55 213	0.30 267	0.74 283	0.52 254	0.29 148	0.79 323	0.25 50	1.04 212	0.72 179	1.09 290	0.95 219	0.81 249	0.57 232	1.10 244	0.50 276	0.21 283	0.14 191	0.23 310	0.19 246	0.28 394	0.22 321

R-Stereo Train	0.57 230	0.26 154	0.63 188	0.54 288	0.36 274	0.69 268	0.54 352	1.22 292	0.72 179	1.61 507	1.50 448	0.75 228	0.53 205	0.64 90	0.44 222	0.18 161	0.15 252	0.17 96	0.15 132	0.17 109	0.17 183

RAFT-Stereo	0.57 230	0.26 154	0.63 188	0.54 288	0.36 274	0.69 268	0.54 352	1.22 292	0.72 179	1.61 507	1.50 448	0.75 228	0.53 205	0.64 90	0.44 222	0.18 161	0.15 252	0.17 96	0.15 132	0.17 109	0.17 183
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SCV_C0	0.43 111	0.26 154	0.65 202	0.43 77	0.29 148	0.47 91	0.31 96	1.34 315	0.73 183	0.38 63	0.49 87	0.54 151	0.29 36	1.24 280	0.30 63	0.17 118	0.13 136	0.16 65	0.13 83	0.20 227	0.15 116

gcap-zeroshot	0.53 182	0.28 211	0.89 362	0.49 189	0.28 128	0.76 304	0.37 174	1.34 315	0.73 183	0.89 228	0.67 145	1.35 431	0.51 193	0.79 143	0.33 107	0.18 161	0.15 252	0.18 134	0.15 132	0.17 109	0.16 151

rvit_stereo_ft	0.47 147	0.35 385	0.87 348	0.67 450	0.42 341	0.40 44	0.59 402	0.81 117	0.74 185	0.46 104	0.55 113	0.57 168	0.49 181	0.65 100	0.50 276	0.25 383	0.17 322	0.22 272	0.22 354	0.24 336	0.17 183

WQFJA1	0.48 153	0.27 185	0.53 123	0.46 127	0.85 537	0.79 323	0.39 196	1.11 252	0.75 186	0.50 132	0.52 97	0.53 146	0.50 187	0.71 115	0.65 343	0.17 118	0.21 407	0.19 160	0.16 174	0.19 188	0.16 151

NLMM	0.48 153	0.27 185	0.53 123	0.46 127	0.85 537	0.79 323	0.39 196	1.12 255	0.75 186	0.50 132	0.52 97	0.53 146	0.50 187	0.72 119	0.65 343	0.17 118	0.21 407	0.19 160	0.16 174	0.19 188	0.16 151

DLNR-FE	23.17 622	48.55 639	42.94 626	176.85 640	78.48 634	0.35 27	0.21 19	23.51 624	0.75 186	0.66 177	0.86 198	0.59 180	0.30 44	1.55 359	0.44 222	9.85 624	0.12 64	0.18 134	0.14 113	76.92 638	0.16 151

HI	0.64 275	0.32 318	0.68 218	0.47 141	0.51 411	0.41 50	0.36 152	1.04 212	0.75 186	1.31 423	1.43 423	1.62 480	1.12 462	0.94 196	0.88 417	0.15 49	0.12 64	0.20 202	0.20 280	0.20 227	0.18 209

CoSv	0.64 275	0.32 318	0.68 218	0.47 141	0.51 411	0.41 50	0.36 152	1.04 212	0.75 186	1.31 423	1.43 423	1.62 480	1.12 462	0.94 196	0.88 417	0.15 49	0.12 64	0.20 202	0.20 280	0.20 227	0.18 209

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 437	0.39 414	3.21 570	0.50 201	0.63 472	0.64 225	0.39 196	2.36 562	0.75 186	0.95 245	4.63 583	1.81 509	0.56 223	0.96 200	0.41 198	0.18 161	0.13 136	0.21 239	0.26 422	0.32 433	0.35 465

MIM_Stereo	0.57 230	0.24 100	0.92 373	0.46 127	0.30 172	0.54 162	0.28 74	1.27 302	0.75 186	1.00 262	1.16 324	0.93 304	0.53 205	1.45 338	0.61 331	0.16 72	0.16 292	0.20 202	0.19 246	0.17 109	0.14 78

DLNR_Zeroshot_test	23.17 622	48.52 638	43.29 627	176.68 639	78.69 635	0.35 27	0.21 19	23.41 623	0.75 186	0.66 177	0.86 198	0.59 180	0.30 44	1.56 362	0.44 222	9.57 622	0.12 64	0.18 134	0.14 113	76.92 638	0.16 151

FTStereo	0.91 417	0.26 154	0.56 148	0.54 288	0.33 241	0.66 250	1.87 579	1.00 194	0.75 186	1.75 523	4.15 578	1.04 349	1.65 533	1.57 363	0.46 250	0.19 208	0.16 292	0.23 310	0.21 325	0.18 144	0.63 548

depthmonostereo	0.41 101	0.23 79	0.53 123	0.47 141	0.23 30	0.61 208	0.35 136	1.00 194	0.76 195	0.48 117	0.65 140	0.47 107	0.49 181	0.67 105	0.37 157	0.16 72	0.15 252	0.16 65	0.14 113	0.16 77	0.15 116

xyz-stereo	7.16 606	0.22 61	69.90 637	0.42 68	0.21 12	32.92 629	0.49 319	0.87 135	0.76 195	1.38 453	27.04 625	1.19 388	1.16 469	4.69 527	0.97 437	0.16 72	0.12 64	0.20 202	0.14 113	0.16 77	0.12 14

cross-raft	0.54 198	0.25 128	0.61 179	0.52 254	0.29 148	0.68 261	0.37 174	1.46 346	0.76 195	1.01 267	1.06 269	1.28 415	0.46 147	0.71 115	0.35 134	0.15 49	0.12 64	0.18 134	0.16 174	0.19 188	0.14 78

RAFT	0.64 275	0.30 267	0.73 267	0.59 362	0.33 241	0.68 261	0.58 393	1.04 212	0.76 195	1.08 284	1.19 336	1.65 491	0.93 394	1.06 232	0.56 309	0.21 283	0.18 345	0.27 404	0.24 390	0.22 295	0.17 183

WQFJX	0.51 169	0.27 185	0.52 116	0.46 127	0.87 543	0.75 297	0.39 196	1.29 307	0.77 199	0.53 143	0.52 97	0.55 156	0.55 217	0.95 199	0.60 327	0.17 118	0.19 363	0.19 160	0.16 174	0.19 188	0.18 209

MM-Stereo_test2	0.43 111	0.24 100	0.67 214	0.51 233	0.32 220	0.55 171	0.45 282	0.97 184	0.77 199	0.59 162	0.51 94	0.49 122	0.42 118	0.80 146	0.30 63	0.15 49	0.13 136	0.18 134	0.14 113	0.19 188	0.14 78

knoymous	0.51 169	0.29 247	0.47 80	0.43 77	0.30 172	0.55 171	0.55 370	1.02 201	0.77 199	0.98 254	0.85 197	0.94 307	0.56 223	0.85 167	0.45 236	0.20 249	0.14 191	0.26 388	0.14 113	0.23 321	0.23 341

iRaftStereo_RVC	0.47 147	0.26 154	0.64 195	0.50 201	0.29 148	0.53 154	0.33 116	1.05 220	0.77 199	0.84 218	1.00 238	0.55 156	0.37 95	0.81 152	0.40 187	0.17 118	0.12 64	0.22 272	0.20 280	0.19 188	0.15 116

ACVNet-DCA	0.56 222	0.31 302	0.50 100	0.54 288	0.26 77	1.18 443	0.51 327	1.42 334	0.78 203	0.58 154	0.79 185	0.48 113	0.88 372	1.46 340	0.32 90	0.20 249	0.12 64	0.25 369	0.15 132	0.22 295	0.21 303

1test111	0.54 198	0.31 302	0.50 100	0.54 288	0.26 77	1.18 443	0.51 327	1.42 334	0.78 203	0.58 154	0.79 185	0.48 113	0.88 372	0.88 176	0.59 319	0.20 249	0.12 64	0.25 369	0.15 132	0.22 295	0.21 303

DCRE	0.82 384	0.26 154	0.70 237	0.58 349	0.44 361	0.54 162	0.48 309	0.95 175	0.78 203	0.78 200	7.33 600	0.86 274	0.52 199	0.76 131	0.41 198	0.16 72	0.16 292	0.19 160	0.17 200	0.18 144	0.17 183

qqq	0.57 230	0.34 365	0.71 249	0.47 141	0.27 103	0.64 225	0.62 412	1.42 334	0.78 203	0.80 205	0.92 212	0.95 316	0.77 313	0.88 176	0.59 319	0.21 283	0.20 383	0.24 330	0.23 377	0.22 295	0.21 303

x	0.54 198	0.31 302	0.61 179	0.47 141	0.30 172	0.67 254	0.47 297	1.53 371	0.79 207	0.81 209	0.83 193	0.78 239	0.70 288	0.70 111	0.62 334	0.21 283	0.19 363	0.22 272	0.19 246	0.21 271	0.20 283

xyz-stereo-finetune	0.48 153	0.25 128	0.54 131	0.42 68	0.23 30	0.80 333	0.42 229	0.80 112	0.80 208	0.61 166	0.62 130	0.54 151	0.43 126	1.70 389	0.58 316	0.15 49	0.15 252	0.19 160	0.15 132	0.16 77	0.15 116

castereo	0.41 101	0.22 61	0.46 77	0.44 102	0.30 172	0.61 208	0.56 378	0.97 184	0.80 208	0.38 63	0.69 153	0.45 96	0.69 283	0.51 39	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.12 14

CASnet	0.41 101	0.25 128	0.48 84	0.50 201	0.20 6	0.50 124	0.36 152	0.81 117	0.80 208	0.83 215	0.68 148	0.48 113	0.31 51	0.54 48	0.32 90	0.18 161	0.12 64	0.27 404	0.22 354	0.23 321	0.14 78
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.54 198	0.25 128	0.64 195	0.47 141	0.30 172	0.97 398	0.27 68	1.24 298	0.81 211	0.96 247	1.12 302	1.28 415	0.48 171	0.71 115	0.36 145	0.17 118	0.13 136	0.17 96	0.14 113	0.16 77	0.16 151

CRFU-Net	0.86 404	0.39 414	1.00 401	0.65 431	0.57 442	1.78 521	0.86 483	2.15 533	0.81 211	1.38 453	1.18 329	1.64 488	1.19 477	1.35 309	0.90 423	0.26 406	0.22 428	0.21 239	0.19 246	0.23 321	0.24 355

AACVNet	0.86 404	0.35 385	0.79 315	0.82 524	0.39 317	0.76 304	0.49 319	1.61 392	0.81 211	1.08 284	1.33 389	1.30 419	0.93 394	4.34 521	0.74 372	0.25 383	0.21 407	0.28 419	0.22 354	0.29 405	0.25 367

CroCo-Stereo	0.40 93	0.31 302	0.73 267	0.58 349	0.27 103	0.26 6	0.33 116	0.95 175	0.81 211	0.42 81	0.47 74	0.65 200	0.47 157	0.39 7	0.34 124	0.18 161	0.15 252	0.16 65	0.14 113	0.19 188	0.16 151
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
Anonymous3	0.61 252	0.44 439	1.11 442	0.59 362	0.49 391	0.93 384	0.65 421	0.93 163	0.81 211	0.72 189	0.88 204	0.65 200	0.69 283	1.06 232	0.53 295	0.35 492	0.30 494	0.26 388	0.26 422	0.31 424	0.27 401

anonymousdsp2	0.53 182	0.27 185	0.74 283	0.48 169	0.29 148	0.76 304	0.47 297	1.61 392	0.82 216	0.77 197	0.77 177	0.75 228	0.47 157	1.03 223	0.40 187	0.18 161	0.13 136	0.18 134	0.13 83	0.19 188	0.18 209

tg	0.52 171	0.24 100	0.61 179	0.49 189	0.30 172	0.90 369	0.29 79	1.07 235	0.83 217	0.83 215	1.02 252	0.62 191	0.43 126	1.35 309	0.41 198	0.17 118	0.12 64	0.22 272	0.20 280	0.17 109	0.15 116

test_for_model	1.30 497	3.71 612	0.58 164	3.22 602	2.84 603	0.59 194	0.33 116	1.40 330	0.83 217	1.42 468	0.61 127	0.52 140	0.37 95	0.51 39	0.33 107	2.46 592	0.15 252	0.16 65	0.11 10	4.39 613	1.50 584

MGS-Stereo	0.42 105	0.26 154	0.58 164	0.44 102	0.28 128	0.50 124	0.34 128	0.57 28	0.83 217	0.46 104	1.31 380	0.52 140	0.33 63	0.65 100	0.36 145	0.19 208	0.16 292	0.18 134	0.15 132	0.17 109	0.16 151

TANstereo	0.44 124	0.21 38	0.44 55	0.41 60	0.21 12	0.65 241	0.26 61	0.79 104	0.83 217	0.93 238	0.98 232	0.51 132	0.46 147	0.54 48	0.35 134	0.18 161	0.24 449	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.26 391

test_sample1	0.61 252	0.29 247	0.75 287	0.50 201	0.31 198	0.76 304	0.48 309	1.59 385	0.84 221	0.90 230	0.94 218	0.88 282	0.95 404	1.16 260	0.67 351	0.22 312	0.18 345	0.20 202	0.19 246	0.21 271	0.21 303

KYRaft	0.75 350	0.28 211	0.62 185	0.56 326	0.29 148	0.67 254	0.86 483	0.94 170	0.84 221	1.62 511	2.21 539	1.16 383	1.02 438	1.57 363	0.40 187	0.20 249	0.13 136	0.22 272	0.28 454	0.20 227	1.02 572

mmm	0.63 263	0.35 385	0.72 255	0.51 233	0.30 172	0.86 363	0.54 352	1.59 385	0.86 223	1.07 283	1.38 410	0.79 243	0.75 302	0.91 184	0.58 316	0.22 312	0.18 345	0.29 430	0.25 404	0.25 349	0.23 341

CASS	0.65 283	0.34 365	0.72 255	0.56 326	0.27 103	0.78 317	0.42 229	1.59 385	0.86 223	1.30 413	1.25 354	0.87 278	0.84 351	0.84 162	0.54 301	0.35 492	0.19 363	0.26 388	0.21 325	0.28 394	0.42 495
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SST-Stereo	0.83 390	0.28 211	0.72 255	0.59 362	0.31 198	0.72 283	0.26 61	1.09 243	0.86 223	1.47 475	1.10 289	1.00 333	0.87 367	5.73 555	0.45 236	0.22 312	0.13 136	0.23 310	0.19 246	0.23 321	0.18 209

GES	0.66 290	0.34 365	0.90 366	0.59 362	0.38 307	0.94 385	0.57 389	2.11 526	0.86 223	1.02 271	1.11 295	0.66 204	0.79 324	0.99 214	0.61 331	0.27 422	0.19 363	0.20 202	0.20 280	0.21 271	0.30 432

iRaft-Stereo_5w	0.85 399	0.29 247	0.91 369	0.53 273	0.43 352	0.49 110	0.68 434	0.99 190	0.87 227	0.79 203	1.34 396	1.46 452	0.91 382	5.11 536	1.11 460	0.17 118	0.14 191	0.22 272	0.18 221	0.20 227	0.20 283

NRIStereo	0.60 246	0.29 247	0.69 231	0.53 273	0.28 128	0.63 221	0.33 116	1.08 241	0.87 227	1.14 324	0.87 202	0.91 294	0.59 242	2.24 450	0.49 270	0.20 249	0.14 191	0.21 239	0.19 246	0.21 271	0.17 183

GrayStereo	0.82 384	0.26 154	0.58 164	0.63 408	0.37 291	0.76 304	1.86 578	1.11 252	0.87 227	1.99 546	1.89 518	1.08 357	1.82 549	1.39 325	0.48 262	0.19 208	0.14 191	0.19 160	0.21 325	0.18 144	0.39 485

GMM-Stereo	0.74 341	0.25 128	0.59 171	0.54 288	0.34 259	0.72 283	0.99 514	1.01 200	0.87 227	1.36 444	1.78 504	1.12 374	0.81 334	2.09 435	0.46 250	0.18 161	0.12 64	0.25 369	0.25 404	0.20 227	0.85 566

Selective-RAFT	0.52 171	0.28 211	0.79 315	0.55 312	0.27 103	0.91 373	0.33 116	0.80 112	0.88 231	0.58 154	0.63 133	0.81 249	0.77 313	1.29 293	0.48 262	0.19 208	0.14 191	0.17 96	0.15 132	0.19 188	0.17 183

LCNet	0.72 318	0.28 211	0.52 116	0.55 312	0.31 198	0.69 268	0.54 352	1.00 194	0.88 231	1.19 358	1.34 396	0.97 324	1.34 503	2.56 474	0.45 236	0.18 161	0.13 136	0.21 239	0.25 404	0.27 375	0.73 560

Prome-Stereo	0.75 350	0.27 185	0.53 123	0.55 312	0.32 220	0.59 194	0.97 509	0.89 144	0.88 231	1.45 472	2.46 552	0.91 294	1.41 508	1.58 365	0.44 222	0.18 161	0.13 136	0.19 160	0.17 200	0.20 227	0.92 568

anonymousa	0.72 318	0.27 185	0.75 287	0.47 141	0.63 472	1.43 487	0.45 282	1.24 298	0.89 234	1.28 399	1.75 501	1.62 480	1.13 466	0.69 107	0.59 319	0.19 208	0.16 292	0.23 310	0.25 404	0.20 227	0.18 209

TRStereo	0.60 246	0.60 506	0.97 391	0.74 496	0.67 484	0.46 84	0.38 181	1.85 465	0.89 234	0.79 203	0.80 190	0.88 282	0.39 104	1.10 244	0.41 198	0.23 339	0.15 252	0.23 310	0.24 390	0.17 109	0.15 116

DEmStereo	0.97 433	0.23 79	0.79 315	0.47 141	0.32 220	1.04 414	0.56 378	0.93 163	0.89 234	1.39 459	2.14 537	1.02 342	2.07 563	5.64 553	0.77 386	0.17 118	0.15 252	0.20 202	0.20 280	0.18 144	0.20 283

ICVP	0.63 263	0.33 341	0.57 158	0.61 388	0.40 328	0.80 333	0.58 393	1.61 392	0.89 234	0.90 230	1.24 350	0.88 282	0.73 298	0.72 119	0.88 417	0.29 447	0.21 407	0.22 272	0.21 325	0.24 336	0.27 401
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EKT-Stereo	0.53 182	0.30 267	0.73 267	0.58 349	0.60 462	0.51 141	0.48 309	0.94 170	0.90 238	0.71 184	0.88 204	0.77 235	0.43 126	1.07 236	0.40 187	0.22 312	0.16 292	0.21 239	0.18 221	0.20 227	0.22 321

NF-Stereo	0.80 373	0.30 267	0.75 287	0.60 374	0.31 198	0.64 225	0.44 262	1.21 284	0.90 238	1.29 405	1.02 252	0.82 254	0.57 232	5.40 547	0.48 262	0.23 339	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.20 227	0.30 432

OCTAStereo	0.80 373	0.30 267	0.75 287	0.60 374	0.31 198	0.64 225	0.44 262	1.21 284	0.90 238	1.29 405	1.01 244	0.82 254	0.57 232	5.35 541	0.48 262	0.24 356	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.20 227	0.30 432

RE-Stereo	0.80 373	0.30 267	0.75 287	0.60 374	0.31 198	0.64 225	0.44 262	1.21 284	0.90 238	1.29 405	1.01 244	0.81 249	0.57 232	5.37 544	0.48 262	0.24 356	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.20 227	0.30 432

TVStereo	0.80 373	0.30 267	0.75 287	0.60 374	0.31 198	0.64 225	0.44 262	1.21 284	0.90 238	1.29 405	1.01 244	0.81 249	0.57 232	5.37 544	0.48 262	0.24 356	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.20 227	0.30 432

DStereoRT	1.36 505	0.32 318	1.41 489	0.67 450	0.50 398	2.07 544	0.60 406	1.44 341	0.91 243	1.37 447	1.44 428	0.73 224	1.30 498	6.39 567	0.90 423	0.23 339	0.17 322	4.29 616	1.94 606	0.24 336	0.20 283

DDVS	0.78 366	0.41 429	0.94 379	0.60 374	0.43 352	1.30 464	0.43 248	1.40 330	0.91 243	1.20 362	1.15 319	1.43 442	0.64 269	2.18 445	0.89 420	0.28 436	0.22 428	0.26 388	0.23 377	0.31 424	0.33 455

PSM-AAD	0.79 370	0.27 185	0.53 123	0.55 312	0.28 128	0.77 312	1.24 542	0.99 190	0.91 243	1.66 516	1.57 467	0.81 249	2.19 568	1.65 377	0.44 222	0.19 208	0.14 191	0.38 505	0.32 490	0.21 271	0.70 557

test-1	0.52 171	0.26 154	1.04 420	0.56 326	0.32 220	0.61 208	0.38 181	1.10 246	0.91 243	0.78 200	1.01 244	0.77 235	0.52 199	0.60 79	0.42 209	0.17 118	0.14 191	0.20 202	0.17 200	0.20 227	0.23 341

TestStereo	0.64 275	0.39 414	0.71 249	0.51 233	0.27 103	0.56 179	0.42 229	1.03 206	0.91 243	0.80 205	1.00 238	0.68 209	0.52 199	3.25 500	0.45 236	0.22 312	0.15 252	0.24 330	0.18 221	0.27 375	0.16 151

raftrobust	0.52 171	0.25 128	0.56 148	0.65 431	0.52 423	0.49 110	0.34 128	0.98 188	0.91 243	1.30 413	0.87 202	0.63 194	0.81 334	0.78 139	0.41 198	0.19 208	0.15 252	0.16 65	0.14 113	0.15 52	0.16 151

ASMatch	0.88 409	0.26 154	0.69 231	0.51 233	0.35 263	0.48 98	0.37 174	1.12 255	0.92 249	1.10 298	3.28 568	0.96 322	0.98 421	4.90 533	0.49 270	0.19 208	0.16 292	0.22 272	0.19 246	0.19 188	0.27 401

ac_64	0.82 384	0.29 247	0.81 321	0.71 480	0.60 462	1.05 415	0.54 352	1.99 504	0.92 249	1.18 354	1.06 269	1.99 532	1.08 454	1.94 421	0.97 437	0.27 422	0.22 428	0.24 330	0.23 377	0.22 295	0.19 250

StereoVision	0.65 283	0.34 365	0.86 337	0.59 362	0.40 328	0.50 124	0.41 225	1.09 243	0.93 251	0.71 184	2.50 554	0.82 254	0.57 232	1.03 223	0.49 270	0.25 383	0.28 479	0.29 430	0.28 454	0.36 456	0.20 283

RALCasStereoNet	0.54 198	0.30 267	0.66 209	0.59 362	0.51 411	0.61 208	0.52 338	0.94 170	0.93 251	0.70 182	1.01 244	0.78 239	0.44 136	1.33 303	0.47 257	0.20 249	0.16 292	0.18 134	0.16 174	0.20 227	0.19 250

DN-CSS_ROB	0.64 275	0.32 318	1.05 421	0.55 312	0.40 328	0.54 162	0.45 282	1.21 284	0.93 251	1.03 275	1.47 438	0.69 214	0.63 265	1.76 402	0.49 270	0.18 161	0.14 191	0.25 369	0.22 354	0.22 295	0.20 283

LoS	0.40 93	0.21 38	0.44 55	0.37 15	0.22 24	0.50 124	0.40 209	1.00 194	0.94 254	0.48 117	0.66 141	0.48 113	0.40 109	0.60 79	0.37 157	0.18 161	0.14 191	0.16 65	0.11 10	0.14 29	0.14 78
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IRAFT_RVC	0.88 409	0.28 211	0.76 297	0.63 408	0.31 198	0.65 241	1.02 519	1.22 292	0.94 254	1.22 371	1.04 265	1.01 340	0.98 421	5.82 557	0.53 295	0.22 312	0.12 64	0.25 369	0.20 280	0.20 227	0.19 250

rvit_stereo_0083	0.47 147	0.33 341	0.81 321	0.56 326	0.36 274	0.50 124	0.44 262	0.68 68	0.95 256	0.49 123	0.57 119	0.55 156	0.49 181	0.88 176	0.46 250	0.25 383	0.25 458	0.24 330	0.20 280	0.24 336	0.17 183

rvit_stereo_0081	0.44 124	0.33 341	0.64 195	0.54 288	0.35 263	0.41 50	0.44 262	0.66 61	0.95 256	0.48 117	0.52 97	0.50 128	0.46 147	0.82 155	0.44 222	0.25 383	0.20 383	0.22 272	0.19 246	0.25 349	0.17 183

rvit_stereo_0082	0.44 124	0.33 341	0.64 195	0.54 288	0.35 263	0.41 50	0.44 262	0.66 61	0.95 256	0.48 117	0.52 97	0.50 128	0.46 147	0.82 155	0.44 222	0.25 383	0.20 383	0.22 272	0.19 246	0.25 349	0.17 183

ACRE	0.61 252	0.33 341	1.01 405	0.58 349	0.49 391	0.75 297	0.47 297	1.06 233	0.95 256	1.37 447	1.55 459	0.62 191	0.46 147	0.83 157	0.70 359	0.23 339	0.15 252	0.19 160	0.16 174	0.18 144	0.21 303

RAFT_R40	0.83 390	0.28 211	0.73 267	0.59 362	0.31 198	0.69 268	0.44 262	1.10 246	0.95 256	1.47 475	1.10 289	1.00 333	0.85 354	5.53 549	0.46 250	0.22 312	0.13 136	0.23 310	0.20 280	0.23 321	0.18 209

CIPLG	0.62 256	0.33 341	0.96 389	0.58 349	0.50 398	0.75 297	0.48 309	1.05 220	0.96 261	1.40 460	1.57 467	0.64 197	0.48 171	0.89 181	0.70 359	0.23 339	0.15 252	0.19 160	0.16 174	0.19 188	0.21 303

IPLGR_C	0.62 256	0.33 341	0.99 395	0.58 349	0.49 391	0.76 304	0.48 309	1.10 246	0.96 261	1.40 460	1.56 463	0.62 191	0.48 171	0.80 146	0.71 365	0.23 339	0.15 252	0.19 160	0.16 174	0.19 188	0.21 303

GMOStereo	0.53 182	0.26 154	0.65 202	0.50 201	0.29 148	0.52 145	0.43 248	0.89 144	0.96 261	1.41 462	1.14 311	0.85 270	0.56 223	0.59 67	0.38 168	0.16 72	0.14 191	0.24 330	0.21 325	0.20 227	0.15 116

error version	0.53 182	0.26 154	0.65 202	0.50 201	0.29 148	0.52 145	0.43 248	0.89 144	0.96 261	1.41 462	1.14 311	0.85 270	0.56 223	0.59 67	0.38 168	0.16 72	0.14 191	0.24 330	0.21 325	0.20 227	0.15 116

test-v	0.53 182	0.26 154	0.65 202	0.50 201	0.29 148	0.52 145	0.43 248	0.89 144	0.96 261	1.41 462	1.14 311	0.85 270	0.56 223	0.59 67	0.38 168	0.16 72	0.14 191	0.24 330	0.21 325	0.20 227	0.15 116

test-2	0.53 182	0.26 154	0.65 202	0.50 201	0.29 148	0.52 145	0.43 248	0.89 144	0.96 261	1.41 462	1.14 311	0.85 270	0.56 223	0.59 67	0.38 168	0.16 72	0.14 191	0.24 330	0.21 325	0.20 227	0.15 116

DeepPruner_ROB	0.74 341	0.48 457	0.87 348	0.57 343	0.44 361	0.79 323	0.54 352	1.73 420	0.96 261	1.38 453	1.27 364	1.24 400	0.73 298	1.43 334	0.73 371	0.34 485	0.28 479	0.27 404	0.26 422	0.31 424	0.31 442

ToySt	0.66 290	0.33 341	1.23 460	0.51 233	0.33 241	0.86 363	0.68 434	1.10 246	0.97 268	0.84 218	1.08 278	1.25 404	0.94 399	1.01 219	0.74 372	0.19 208	0.19 363	0.24 330	0.24 390	0.27 375	0.23 341

Anonymous_2	1.30 497	0.55 484	0.82 324	0.52 254	0.58 451	1.01 407	0.64 419	1.25 300	0.97 268	0.96 247	0.78 179	1.33 426	1.29 494	1.03 223	0.74 372	0.62 559	0.64 580	1.06 579	9.63 622	1.16 571	0.49 521

RAFT_CTSACE	0.63 263	0.26 154	0.88 356	0.55 312	0.51 411	0.71 280	0.44 262	0.80 112	0.97 268	0.97 250	1.84 511	1.18 387	0.68 280	1.47 344	0.36 145	0.16 72	0.15 252	0.21 239	0.20 280	0.20 227	0.14 78

THIR-Stereo	1.02 453	0.27 185	0.69 231	0.49 189	0.28 128	0.95 388	1.34 551	1.03 206	0.97 268	1.34 439	1.90 519	1.17 384	1.58 526	6.44 568	0.78 388	0.19 208	0.14 191	0.21 239	0.22 354	0.19 188	0.20 283

DRaft	0.80 373	0.24 100	0.70 237	0.45 116	0.30 172	0.97 398	0.53 346	1.05 220	0.97 268	1.78 526	2.02 530	0.80 245	1.74 540	2.73 482	0.72 368	0.17 118	0.14 191	0.20 202	0.20 280	0.18 144	0.21 303

BUS	0.74 341	0.32 318	0.68 218	0.54 288	0.44 361	2.34 557	0.42 229	2.16 536	0.98 273	1.20 362	1.11 295	1.03 346	0.62 260	0.91 184	0.70 359	0.24 356	0.17 322	0.25 369	0.22 354	0.22 295	0.22 321

BSDual-CNN	0.71 316	0.32 318	0.68 218	0.54 288	0.44 361	1.27 459	0.65 421	2.16 536	0.98 273	1.20 362	1.11 295	1.12 374	0.74 300	0.91 184	0.66 348	0.24 356	0.17 322	0.25 369	0.22 354	0.22 295	0.22 321

psmg	0.72 318	0.32 318	0.68 218	0.50 201	0.44 361	1.48 491	0.75 452	1.94 493	0.98 273	1.21 366	1.33 389	1.12 374	0.74 300	0.91 184	0.66 348	0.24 356	0.19 363	0.25 369	0.25 404	0.23 321	0.22 321

CrosDoStereo	1.58 526	0.24 100	0.72 255	0.48 169	0.29 148	0.67 254	12.49 616	1.10 246	0.98 273	1.34 439	1.75 501	1.00 333	1.89 552	6.65 572	0.81 400	0.19 208	0.15 252	0.20 202	0.22 354	0.18 144	0.19 250

AAGNet	1.83 545	0.28 211	0.72 255	0.61 388	0.32 220	0.67 254	0.51 327	0.96 182	0.98 273	1.47 475	1.20 340	1.00 333	1.18 474	2.83 484	22.77 624	0.22 312	0.13 136	0.22 272	0.19 246	0.23 321	0.15 116

DeepStereo_LL	1.58 526	0.24 100	0.72 255	0.48 169	0.29 148	0.67 254	12.49 616	1.10 246	0.98 273	1.34 439	1.75 501	1.00 333	1.89 552	6.65 572	0.81 400	0.19 208	0.15 252	0.20 202	0.22 354	0.18 144	0.19 250

LMCR-Stereo	0.82 384	0.46 448	0.88 356	0.75 500	0.43 352	1.33 469	0.56 378	2.43 569	0.98 273	1.53 489	1.49 445	0.74 225	1.00 431	1.63 374	0.89 420	0.28 436	0.17 322	0.22 272	0.17 200	0.29 405	0.20 283

DisPM	0.66 290	0.28 211	0.72 255	0.61 388	0.35 263	0.62 217	0.45 282	1.02 201	0.99 280	1.56 499	1.10 289	0.80 245	0.59 242	2.37 461	0.41 198	0.23 339	0.14 191	0.23 310	0.21 325	0.20 227	0.25 367

IER	0.70 309	0.31 302	1.02 412	0.48 169	0.52 423	1.34 471	0.51 327	1.17 266	0.99 280	1.23 377	1.34 396	1.12 374	1.11 459	0.99 214	0.71 365	0.20 249	0.16 292	0.21 239	0.21 325	0.20 227	0.19 250

PFNet	0.91 417	0.26 154	1.10 440	0.63 408	0.32 220	0.64 225	0.56 378	1.17 266	0.99 280	1.47 475	1.08 278	0.98 326	0.69 283	6.62 571	0.54 301	0.20 249	0.12 64	0.24 330	0.19 246	0.20 227	0.17 183

Pruner-Stereo	0.62 256	0.29 247	0.70 237	0.61 388	0.31 198	0.63 221	0.43 248	1.17 266	0.99 280	1.53 489	1.08 278	0.95 316	0.55 217	1.35 309	0.51 281	0.23 339	0.14 191	0.24 330	0.21 325	0.21 271	0.23 341

raft+_RVC	0.53 182	0.26 154	0.54 131	0.60 374	0.47 386	0.54 162	0.54 352	1.27 302	0.99 280	0.76 192	1.03 262	0.70 218	0.56 223	0.93 193	0.47 257	0.18 161	0.14 191	0.19 160	0.18 221	0.18 144	0.15 116

test_sample2	0.62 256	0.29 247	0.74 283	0.50 201	0.28 128	0.80 333	0.61 409	1.61 392	1.00 285	0.88 227	0.99 234	0.94 307	0.83 347	1.16 260	0.51 281	0.23 339	0.18 345	0.22 272	0.21 325	0.23 321	0.22 321

test-3	0.54 198	0.22 61	0.68 218	0.47 141	0.27 103	0.58 187	0.35 136	0.92 154	1.00 285	1.32 427	0.69 153	0.87 278	0.45 140	1.68 387	0.37 157	0.16 72	0.11 32	0.20 202	0.16 174	0.17 109	0.13 44

test_1	0.54 198	0.22 61	0.68 218	0.47 141	0.27 103	0.58 187	0.35 136	0.92 154	1.00 285	1.28 399	0.68 148	0.87 278	0.45 140	1.67 382	0.37 157	0.16 72	0.11 32	0.20 202	0.16 174	0.17 109	0.13 44

PSMNet-ADL	0.72 318	0.35 385	0.62 185	0.69 466	0.46 380	1.14 432	0.44 262	1.37 321	1.01 288	0.83 215	1.17 327	1.33 426	0.96 411	1.43 334	0.95 432	0.33 475	0.22 428	0.21 239	0.23 377	0.27 375	0.29 419

HHNet	0.62 256	0.26 154	0.63 188	0.43 77	0.45 368	0.50 124	0.58 393	1.07 235	1.01 288	1.25 390	2.23 540	0.70 218	0.61 254	1.07 236	0.47 257	0.20 249	0.13 136	0.23 310	0.19 246	0.19 188	0.30 432

DMCA-RVC	0.74 341	0.40 421	1.27 469	0.66 438	0.49 391	0.77 312	0.47 297	1.35 318	1.01 288	1.53 489	1.01 244	1.29 418	0.82 339	1.31 295	0.78 388	0.27 422	0.21 407	0.35 491	0.27 433	0.32 433	0.24 355

DCVSM-stereo	0.72 318	0.35 385	0.76 297	0.55 312	0.42 341	0.73 288	0.38 181	1.21 284	1.02 291	1.79 529	1.04 265	1.62 480	1.03 440	1.04 229	0.79 394	0.24 356	0.27 472	0.29 430	0.24 390	0.30 415	0.36 471

4D-IteraStereo	0.48 153	0.24 100	0.76 297	0.50 201	0.44 361	0.66 250	0.31 96	0.87 135	1.02 291	1.03 275	0.72 164	0.78 239	0.32 58	0.64 90	0.37 157	0.17 118	0.11 32	0.23 310	0.19 246	0.19 188	0.13 44

DMCA	0.67 299	0.34 365	0.90 366	0.51 233	0.44 361	0.86 363	0.47 297	1.42 334	1.02 291	1.17 349	1.12 302	1.23 398	0.75 302	0.78 139	0.95 432	0.25 383	0.19 363	0.27 404	0.19 246	0.24 336	0.27 401

HITNet	0.65 283	0.40 421	0.77 304	0.48 169	0.24 46	1.05 415	0.49 319	1.76 434	1.02 291	1.18 354	1.18 329	0.89 290	0.80 330	0.85 167	0.79 394	0.17 118	0.12 64	0.21 239	0.17 200	0.29 405	0.15 116
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	0.49 161	0.24 100	0.56 148	0.51 233	0.30 172	0.50 124	0.54 352	0.91 151	1.03 295	0.84 218	0.69 153	0.54 151	0.60 245	1.16 260	0.33 107	0.18 161	0.16 292	0.20 202	0.17 200	0.19 188	0.15 116

RAFT+CT+SA	0.58 237	0.29 247	0.60 175	0.66 438	0.37 291	0.42 58	0.55 370	1.27 302	1.03 295	0.70 182	1.22 344	0.60 182	0.70 288	1.64 376	0.41 198	0.18 161	0.13 136	0.22 272	0.22 354	0.21 271	0.18 209

IIG-Stereo	0.96 427	0.31 302	0.72 255	0.88 543	0.33 241	0.61 208	0.26 61	1.19 281	1.03 295	1.69 519	1.37 405	1.46 452	0.75 302	6.96 581	0.51 281	0.19 208	0.14 191	0.23 310	0.18 221	0.20 227	0.14 78

rafts_anoy	0.52 171	0.29 247	0.59 171	0.59 362	0.50 398	0.53 154	0.40 209	1.11 252	1.03 295	0.84 218	0.83 193	0.68 209	0.54 210	0.72 119	0.51 281	0.19 208	0.14 191	0.24 330	0.26 422	0.21 271	0.18 209

SFCPSM	0.70 309	0.28 211	1.02 412	0.51 233	0.38 307	1.37 474	0.66 426	2.00 505	1.03 295	1.17 349	1.21 342	0.82 254	0.78 320	1.03 223	0.53 295	0.21 283	0.17 322	0.22 272	0.24 390	0.21 271	0.19 250

NLMM1	0.56 222	0.27 185	0.60 175	0.47 141	0.74 505	0.68 261	0.43 248	1.83 460	1.04 300	0.59 162	0.62 130	0.51 132	0.47 157	1.33 303	0.57 312	0.18 161	0.21 407	0.20 202	0.17 200	0.20 227	0.15 116

riskmin	0.56 222	0.27 185	0.60 175	0.43 77	0.31 198	0.83 350	0.42 229	1.14 260	1.04 300	0.73 190	0.75 172	1.11 373	1.01 433	0.81 152	0.51 281	0.20 249	0.14 191	0.24 330	0.15 132	0.24 336	0.25 367

NINENet	0.77 358	0.37 402	0.78 312	0.62 399	0.51 411	2.34 557	0.42 229	1.83 460	1.04 300	1.14 324	1.23 348	1.03 346	0.62 260	1.24 280	0.70 359	0.28 436	0.23 440	0.31 449	0.21 325	0.26 361	0.25 367

UNet	0.83 390	0.34 365	1.31 473	0.58 349	0.74 505	1.58 500	0.49 319	1.41 332	1.04 300	1.21 366	1.08 278	1.54 468	1.12 462	1.65 377	1.09 454	0.23 339	0.17 322	0.25 369	0.20 280	0.25 349	0.22 321

PMTNet	0.46 140	0.21 38	0.38 16	0.37 15	0.23 30	0.71 280	0.27 68	0.74 86	1.04 300	0.64 172	0.70 157	0.55 156	0.47 157	0.86 171	0.35 134	1.00 572	0.13 136	0.15 32	0.10 2	0.15 52	0.13 44

MM-Stereo_test3	0.50 167	0.24 100	0.54 131	0.54 288	0.74 505	0.49 110	0.53 346	1.09 243	1.05 305	0.62 169	0.95 219	0.61 186	0.42 118	0.77 134	0.38 168	0.20 249	0.17 322	0.20 202	0.16 174	0.18 144	0.18 209

Any-RAFT	0.53 182	0.24 100	0.47 80	0.47 141	0.27 103	1.00 406	0.25 50	1.58 383	1.05 305	0.85 223	0.99 234	1.06 351	0.47 157	0.70 111	0.32 90	0.18 161	0.13 136	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.16 151

CSP-Net	0.97 433	0.38 409	0.83 329	0.53 273	0.41 336	1.63 504	0.77 458	2.00 505	1.05 305	1.25 390	1.20 340	1.33 426	0.83 347	4.93 535	0.85 413	0.32 466	0.22 428	0.20 202	0.20 280	0.23 321	0.25 367

test_3	0.55 213	0.23 79	0.71 249	0.53 273	0.28 128	0.61 208	0.40 209	0.92 154	1.05 305	1.19 358	0.68 148	0.93 304	0.44 136	1.67 382	0.39 179	0.15 49	0.12 64	0.22 272	0.19 246	0.21 271	0.14 78

IPLG	0.69 305	0.27 185	0.97 391	0.51 233	0.43 352	0.79 323	0.33 116	1.21 284	1.06 309	1.30 413	1.10 289	0.52 140	0.55 217	3.16 498	0.63 338	0.16 72	0.14 191	0.19 160	0.16 174	0.18 144	0.17 183

OMP-Stereo	0.94 424	0.33 341	0.72 255	0.90 547	0.31 198	0.49 110	0.36 152	1.16 264	1.06 309	1.58 505	1.12 302	1.46 452	0.69 283	6.94 579	0.49 270	0.19 208	0.14 191	0.24 330	0.18 221	0.20 227	0.14 78

RALAANet	0.60 246	0.33 341	0.87 348	0.62 399	0.50 398	0.69 268	0.31 96	1.21 284	1.06 309	1.09 290	1.16 324	0.88 282	0.46 147	1.22 273	0.42 209	0.19 208	0.15 252	0.21 239	0.17 200	0.27 375	0.17 183

ARAFT	0.77 358	0.36 395	1.49 508	0.51 233	0.31 198	0.90 369	0.82 474	1.90 480	1.06 309	1.62 511	1.24 350	1.02 342	0.64 269	1.84 409	0.50 276	0.18 161	0.14 191	0.28 419	0.27 433	0.17 109	0.16 151

BEATNet_4x	0.73 336	0.49 460	1.17 454	0.53 273	0.26 77	1.03 412	0.55 370	1.82 455	1.06 309	1.21 366	1.22 344	0.96 322	0.91 382	1.01 219	1.06 448	0.21 283	0.14 191	0.24 330	0.19 246	0.37 460	0.21 303

FACV-RUCA	0.63 263	0.34 365	0.82 324	0.62 399	0.65 477	0.81 342	0.41 225	1.44 341	1.07 314	0.86 225	1.14 311	0.61 186	0.69 283	0.80 146	0.53 295	0.28 436	0.19 363	0.47 533	0.21 325	0.35 449	0.25 367

RAFT-Stereo-weight	0.47 147	0.24 100	0.53 123	0.48 169	0.27 103	0.60 202	0.35 136	1.02 201	1.07 314	0.99 257	0.78 179	0.76 232	0.28 32	0.76 131	0.36 145	0.16 72	0.12 64	0.17 96	0.15 132	0.16 77	0.15 116

hknet	0.77 358	0.32 318	0.95 383	0.54 288	0.38 307	1.27 459	0.65 421	2.16 536	1.07 314	1.20 362	1.11 295	1.59 476	0.81 334	1.37 316	0.66 348	0.22 312	0.17 322	0.25 369	0.22 354	0.22 295	0.22 321

FENet	0.60 246	0.28 211	0.63 188	0.54 288	0.33 241	0.83 350	0.38 181	1.27 302	1.07 314	1.00 262	0.86 198	0.99 332	0.85 354	0.96 200	0.68 355	0.22 312	0.15 252	0.23 310	0.20 280	0.22 295	0.23 341

ACVNet	0.63 263	0.31 302	0.54 131	0.54 288	0.36 274	0.80 333	0.46 289	1.37 321	1.07 314	0.93 238	1.30 374	1.08 357	0.85 354	0.80 146	0.94 428	0.21 283	0.19 363	0.21 239	0.18 221	0.22 295	0.18 209

acv_ft	0.75 350	0.31 302	0.95 383	0.70 472	0.86 541	1.24 455	0.53 346	1.44 341	1.07 314	1.24 384	1.30 374	1.08 357	0.92 385	0.80 146	1.34 488	0.21 283	0.19 363	0.21 239	0.18 221	0.21 271	0.18 209

DFGA-Net	0.72 318	0.40 421	1.40 484	0.52 254	0.45 368	0.83 350	0.44 262	1.28 306	1.08 320	0.99 257	1.19 336	0.70 218	0.55 217	2.14 439	1.16 466	0.18 161	0.16 292	0.24 330	0.23 377	0.27 375	0.25 367

Reg-Stereo(zero)	0.44 124	0.22 61	0.45 68	0.43 77	0.23 30	0.38 37	0.25 50	0.76 92	1.08 320	0.90 230	0.78 179	0.90 291	0.47 157	0.70 111	0.36 145	0.15 49	0.12 64	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.15 116

MIPNet	0.56 222	0.28 211	0.94 379	0.49 189	0.33 241	0.66 250	0.38 181	1.35 318	1.08 320	1.06 280	0.92 212	0.60 182	0.79 324	0.73 124	0.52 288	0.17 118	0.14 191	0.19 160	0.16 174	0.18 144	0.17 183

AASNet	0.76 356	0.35 385	0.91 369	0.79 510	0.81 530	1.14 432	0.56 378	2.02 513	1.08 320	1.22 371	1.24 350	0.93 304	0.76 310	0.77 134	1.16 466	0.27 422	0.23 440	0.24 330	0.20 280	0.28 394	0.24 355

RAFT-RH_RVC	1.03 456	0.24 100	0.67 214	0.49 189	0.28 128	0.81 342	0.33 116	0.83 127	1.08 320	2.05 550	4.65 585	1.04 349	0.57 232	5.98 562	0.50 276	0.18 161	0.13 136	0.26 388	0.20 280	0.16 77	0.17 183

APVNet	1.06 460	0.53 478	1.42 491	0.84 528	0.79 523	1.92 534	0.82 474	1.90 480	1.08 320	1.08 284	1.43 423	1.56 471	1.13 466	3.07 493	1.58 520	0.31 459	0.34 514	0.42 521	0.36 515	0.36 456	0.37 476

Gwc-CoAtRS	0.52 171	0.24 100	0.68 218	0.48 169	0.29 148	0.64 225	0.25 50	1.16 264	1.08 320	1.01 267	1.00 238	1.12 374	0.56 223	0.69 107	0.37 157	0.16 72	0.13 136	0.17 96	0.15 132	0.15 52	0.15 116

GANet-RSSM	0.72 318	0.28 211	0.63 188	0.64 417	0.58 451	0.80 333	0.58 393	1.89 477	1.08 320	1.04 278	1.25 354	1.15 382	1.04 442	1.49 346	0.62 334	0.25 383	0.19 363	0.22 272	0.22 354	0.22 295	0.21 303

G2L-ROB	0.73 336	0.25 128	0.76 297	0.54 288	0.39 317	0.95 388	0.66 426	1.66 406	1.09 328	1.24 384	1.02 252	1.64 488	0.71 293	1.63 374	1.02 444	0.20 249	0.14 191	0.17 96	0.15 132	0.20 227	0.22 321

G2L-Stereo	0.80 373	0.32 318	0.95 383	0.60 374	0.42 341	0.78 317	0.69 438	1.50 356	1.09 328	1.33 435	1.14 311	1.45 449	0.72 296	2.45 466	1.10 457	0.25 383	0.20 383	0.26 388	0.21 325	0.20 227	0.26 391

WCG-NET（raft）	0.45 132	0.21 38	0.55 142	0.40 50	0.24 46	0.50 124	0.36 152	0.73 82	1.09 328	0.71 184	0.76 174	0.92 302	0.51 193	0.84 162	0.34 124	0.16 72	0.12 64	0.15 32	0.14 113	0.14 29	0.14 78

AE-Stereo	0.49 161	0.27 185	0.67 214	0.60 374	0.39 317	0.67 254	0.46 289	1.18 271	1.09 328	0.47 109	0.75 172	0.69 214	0.47 157	0.59 67	0.40 187	0.16 72	0.15 252	0.21 239	0.20 280	0.19 188	0.15 116

SQANet	1.31 499	0.88 546	1.08 434	1.83 584	1.44 580	1.44 488	0.75 452	1.74 425	1.09 328	1.32 427	1.26 361	1.28 415	1.01 433	1.50 348	0.83 407	2.50 593	0.34 514	1.47 584	0.55 557	2.32 584	1.57 585

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 198	0.25 128	0.68 218	0.43 77	0.24 46	0.40 44	0.34 128	1.04 212	1.09 328	1.32 427	1.60 472	0.80 245	0.68 280	0.67 105	0.39 179	0.13 23	0.10 9	0.18 134	0.17 200	0.17 109	0.13 44

FADNet_RVC	0.83 390	0.51 470	1.83 534	0.54 288	0.42 341	1.19 447	0.46 289	1.51 363	1.09 328	0.89 228	1.24 350	0.91 294	0.87 367	2.11 437	1.11 460	0.27 422	0.22 428	0.31 449	0.28 454	0.43 491	0.38 482

UPFNet	0.80 373	0.32 318	0.90 366	0.59 362	0.74 505	1.26 458	0.80 469	1.52 365	1.10 335	1.30 413	1.12 302	1.30 419	0.84 351	1.67 382	1.09 454	0.24 356	0.24 449	0.24 330	0.23 377	0.25 349	0.18 209

PSMNet-RSSM	0.72 318	0.30 267	0.61 179	0.63 408	0.42 341	0.73 288	0.56 378	1.92 487	1.10 335	1.09 290	1.37 405	1.22 393	0.98 421	1.28 289	0.72 368	0.27 422	0.19 363	0.27 404	0.29 466	0.24 336	0.24 355

RAFT-345	0.84 395	0.25 128	0.66 209	0.50 201	0.27 103	0.54 162	0.42 229	0.83 127	1.11 337	1.32 427	2.34 545	0.86 274	0.54 210	5.72 554	0.47 257	0.18 161	0.13 136	0.22 272	0.17 200	0.17 109	0.16 151

CREStereo	0.39 84	0.21 38	0.38 16	0.34 3	0.22 24	0.53 154	0.29 79	0.77 95	1.11 337	0.58 154	0.71 160	0.51 132	0.41 112	0.54 48	0.34 124	0.18 161	0.13 136	0.15 32	0.10 2	0.14 29	0.14 78
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
MaskLacGwcNet_RVC	1.10 470	1.02 555	1.00 401	0.82 524	0.67 484	1.93 535	0.93 501	1.62 396	1.11 337	1.15 330	1.25 354	1.50 461	0.79 324	1.96 423	0.76 380	1.89 585	0.34 514	0.79 567	0.36 515	1.25 575	0.83 564

STTStereo	0.78 366	0.50 467	1.22 459	0.64 417	0.54 430	0.89 366	0.54 352	1.44 341	1.11 337	1.38 453	1.09 283	1.27 412	0.85 354	1.43 334	0.83 407	0.29 447	0.27 472	0.33 473	0.39 522	0.32 433	0.30 432

rvit_stereo_0075_2	0.64 275	0.46 448	1.05 421	0.66 438	0.66 480	0.53 154	0.48 309	1.20 283	1.12 341	0.76 192	0.92 212	0.78 239	0.53 205	1.03 223	0.59 319	0.37 500	0.28 479	0.40 516	0.31 482	0.37 460	0.32 449

trnet	0.39 84	0.21 38	0.37 8	0.36 7	0.20 6	0.53 154	0.29 79	0.78 99	1.12 341	0.59 162	0.71 160	0.53 146	0.42 118	0.54 48	0.34 124	0.18 161	0.13 136	0.15 32	0.10 2	0.14 29	0.13 44

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 140	0.36 395	0.71 249	0.47 141	0.36 274	0.67 254	0.35 136	0.78 99	1.12 341	0.61 166	0.62 130	0.39 78	0.39 104	0.71 115	0.39 179	0.20 249	0.17 322	0.22 272	0.18 221	0.23 321	0.19 250

GMStereo_Zeroshot	0.67 299	0.61 508	1.01 405	0.64 417	0.37 291	0.84 359	0.35 136	1.05 220	1.12 341	1.12 306	1.06 269	1.27 412	0.54 210	1.19 268	0.59 319	0.32 466	0.17 322	0.31 449	0.18 221	0.52 524	0.22 321

CBFPSM	0.92 419	0.33 341	1.86 535	0.49 189	0.38 307	1.75 514	0.84 476	1.39 328	1.12 341	1.09 290	0.99 234	2.37 551	1.66 537	1.32 299	1.42 506	0.19 208	0.18 345	0.20 202	0.20 280	0.21 271	0.33 455

test_5	0.65 283	0.30 267	0.75 287	0.67 450	0.50 398	0.92 380	0.52 338	1.39 328	1.12 341	0.76 192	1.11 295	1.00 333	0.90 379	1.53 355	0.45 236	0.18 161	0.13 136	0.23 310	0.22 354	0.21 271	0.19 250

SACVNet	0.85 399	0.46 448	0.85 331	0.81 516	0.56 439	0.80 333	0.79 463	1.68 409	1.12 341	1.34 439	1.33 389	1.25 404	0.94 399	2.39 463	0.76 380	0.34 485	0.26 464	0.31 449	0.29 466	0.35 449	0.44 505

GANet-ADL	0.60 246	0.35 385	0.72 255	0.64 417	0.40 328	0.68 261	0.51 327	1.49 352	1.12 341	0.95 245	1.08 278	0.91 294	0.57 232	0.76 131	0.55 305	0.26 406	0.18 345	0.18 134	0.16 174	0.23 321	0.25 367

STrans-v2	1.04 459	0.28 211	0.96 389	0.49 189	0.32 220	0.68 261	0.79 463	2.47 572	1.12 341	1.12 306	1.46 437	1.40 438	1.46 515	6.70 576	0.43 219	0.18 161	0.13 136	0.20 202	0.18 221	0.18 144	0.18 209

TransformOpticalFlow	0.96 427	0.28 211	0.89 362	0.52 254	0.31 198	0.66 250	0.54 352	1.75 428	1.12 341	1.09 290	1.44 428	1.37 436	1.01 433	6.70 576	0.42 209	0.19 208	0.12 64	0.20 202	0.19 246	0.18 144	0.19 250

psm_up	0.77 358	0.34 365	0.70 237	0.66 438	0.58 451	1.05 415	0.92 497	1.52 365	1.12 341	1.26 394	1.16 324	1.31 423	1.23 485	1.20 270	0.81 400	0.25 383	0.29 490	0.31 449	0.27 433	0.27 375	0.25 367

PSMNet_ROB	0.90 414	0.52 474	1.17 454	0.72 484	0.61 465	1.27 459	1.12 531	1.76 434	1.12 341	1.09 290	1.28 370	1.45 449	0.89 378	1.65 377	1.42 506	0.33 475	0.25 458	0.37 502	0.39 522	0.35 449	0.29 419

ISRNet	0.80 373	0.33 341	1.07 430	0.81 516	0.66 480	0.60 202	0.34 128	1.19 281	1.13 353	1.59 506	1.53 452	1.35 431	0.77 313	1.27 287	0.94 428	0.39 507	0.34 514	0.43 523	0.38 520	0.34 446	0.49 521

IPLGR	0.58 237	0.27 185	1.14 450	0.48 169	0.28 128	0.65 241	0.33 116	1.22 292	1.13 353	1.18 354	1.05 267	0.69 214	0.66 278	0.96 200	0.52 288	0.17 118	0.15 252	0.20 202	0.17 200	0.20 227	0.18 209

HCRNet	0.70 309	0.39 414	0.73 267	0.60 374	0.59 459	0.76 304	0.35 136	1.22 292	1.13 353	1.02 271	0.99 234	1.02 342	0.76 310	2.19 447	0.70 359	0.28 436	0.19 363	0.28 419	0.23 377	0.25 349	0.23 341

G2L-Stereo_test	0.73 336	0.27 185	0.74 283	0.49 189	0.40 328	0.90 369	0.81 472	1.53 371	1.14 356	1.28 399	1.27 364	1.52 466	0.72 296	1.62 372	0.94 428	0.19 208	0.14 191	0.16 65	0.15 132	0.18 144	0.19 250

test_sample5	0.69 305	0.34 365	0.87 348	0.52 254	0.30 172	0.84 359	0.54 352	1.83 460	1.14 356	1.11 304	1.25 354	0.88 282	0.78 320	1.23 275	0.65 343	0.26 406	0.20 383	0.27 404	0.27 433	0.27 375	0.26 391

DualNet	0.70 309	0.34 365	0.87 348	0.52 254	0.30 172	0.84 359	0.54 352	1.83 460	1.14 356	1.14 324	1.33 389	0.88 282	0.78 320	1.23 275	0.65 343	0.26 406	0.20 383	0.27 404	0.27 433	0.27 375	0.26 391

iinet-f	0.99 439	0.45 446	3.71 575	0.55 312	0.43 352	1.81 524	0.68 434	1.14 260	1.14 356	1.18 354	1.42 419	1.58 475	1.44 512	1.34 308	1.59 522	0.24 356	0.23 440	0.20 202	0.19 246	0.26 361	0.25 367

gwcnet-sp	0.74 341	0.33 341	1.44 494	0.57 343	0.45 368	1.40 481	0.54 352	1.50 356	1.14 356	1.30 413	1.02 252	0.94 307	0.82 339	1.39 325	0.76 380	0.21 283	0.21 407	0.22 272	0.21 325	0.22 295	0.22 321

scenet	0.74 341	0.33 341	1.44 494	0.57 343	0.45 368	1.40 481	0.54 352	1.50 356	1.14 356	1.30 413	1.02 252	0.94 307	0.82 339	1.39 325	0.76 380	0.21 283	0.21 407	0.22 272	0.21 325	0.22 295	0.22 321

ssnet	0.74 341	0.33 341	1.44 494	0.57 343	0.45 368	1.40 481	0.54 352	1.50 356	1.14 356	1.30 413	1.02 252	0.94 307	0.82 339	1.39 325	0.76 380	0.21 283	0.21 407	0.22 272	0.21 325	0.22 295	0.22 321

PFNet+	0.59 243	0.28 211	0.77 304	0.53 273	0.30 172	0.59 194	0.31 96	0.92 154	1.14 356	1.33 435	1.10 289	0.79 243	0.57 232	1.31 295	0.49 270	0.25 383	0.17 322	0.28 419	0.26 422	0.21 271	0.25 367

AFF-stereo	0.58 237	0.25 128	0.64 195	0.46 127	0.29 148	0.34 24	0.38 181	1.15 262	1.14 356	1.17 349	1.60 472	1.10 369	0.71 293	0.97 208	0.43 219	0.13 23	0.11 32	0.19 160	0.19 246	0.17 109	0.14 78

CFNet-RSSM	0.54 198	0.24 100	0.70 237	0.48 169	0.28 128	0.60 202	0.27 68	1.49 352	1.14 356	1.06 280	0.93 215	1.08 357	0.54 210	0.70 111	0.35 134	0.16 72	0.12 64	0.17 96	0.15 132	0.16 77	0.14 78

UCFNet_RVC	0.69 305	0.35 385	0.49 91	0.64 417	0.39 317	0.85 362	0.58 393	1.75 428	1.14 356	0.97 250	1.19 336	1.17 384	0.93 394	0.99 214	0.62 334	0.28 436	0.20 383	0.34 483	0.31 482	0.32 433	0.27 401

PS-NSSS	0.99 439	0.58 495	0.93 375	0.58 349	0.57 442	0.91 373	0.80 469	1.81 454	1.14 356	1.14 324	1.67 490	1.00 333	0.83 347	4.62 526	0.78 388	0.37 500	0.31 500	0.52 542	0.32 490	0.45 501	0.38 482

WCG-NET	0.42 105	0.21 38	0.54 131	0.40 50	0.25 67	0.47 91	0.32 106	0.73 82	1.15 368	0.76 192	0.73 166	0.58 173	0.45 140	0.60 79	0.34 124	0.15 49	0.11 32	0.16 65	0.14 113	0.15 52	0.13 44

test_sample8	2.19 562	0.49 460	1.13 446	0.56 326	0.39 317	1.02 409	0.73 447	1.82 455	1.15 368	2.26 556	1.30 374	4.94 592	2.52 578	2.27 454	7.92 596	0.57 552	12.61 626	0.62 560	0.67 568	0.45 501	0.42 495

test_sample6	0.71 316	0.34 365	0.87 348	0.52 254	0.30 172	0.82 344	0.58 393	1.79 448	1.15 368	1.14 324	1.33 389	0.91 294	0.79 324	1.31 295	0.74 372	0.27 422	0.21 407	0.27 404	0.29 466	0.28 394	0.27 401

test_sample4	0.69 305	0.33 341	0.91 369	0.51 233	0.30 172	0.92 380	0.52 338	1.87 471	1.15 368	1.14 324	1.18 329	0.87 278	0.75 302	1.18 266	0.68 355	0.25 383	0.20 383	0.26 388	0.26 422	0.26 361	0.25 367

test_sample3	0.68 303	0.32 318	0.88 356	0.52 254	0.30 172	0.97 398	0.52 338	1.86 468	1.15 368	1.08 284	1.11 295	0.88 282	0.71 293	1.17 264	0.68 355	0.25 383	0.20 383	0.25 369	0.25 404	0.25 349	0.25 367

cf-r	0.73 336	0.30 267	0.77 304	0.55 312	0.63 472	0.78 317	0.48 309	1.79 448	1.15 368	1.13 321	1.26 361	1.43 442	0.87 367	1.40 331	0.85 413	0.25 383	0.18 345	0.22 272	0.23 377	0.19 188	0.19 250

CFNet-ft	0.72 318	0.32 318	0.54 131	0.66 438	0.54 430	0.83 350	0.55 370	1.37 321	1.15 368	0.93 238	1.28 370	1.57 472	0.97 414	1.35 309	0.81 400	0.26 406	0.20 383	0.33 473	0.25 404	0.30 415	0.23 341

DANet	1.08 465	0.61 508	1.32 476	0.85 533	0.72 497	1.37 474	0.51 327	1.54 374	1.15 368	1.78 526	1.54 457	2.01 534	1.11 459	2.90 487	2.00 540	0.33 475	0.30 494	0.40 516	0.30 475	0.44 497	0.45 507
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet_RVC	0.72 318	0.32 318	0.54 131	0.66 438	0.54 430	0.83 350	0.55 370	1.37 321	1.15 368	0.93 238	1.28 370	1.57 472	0.97 414	1.35 309	0.81 400	0.26 406	0.20 383	0.33 473	0.25 404	0.30 415	0.23 341

GCST	1.08 465	1.47 580	0.93 375	1.73 582	1.14 567	1.30 464	0.31 96	1.33 310	1.16 377	1.29 405	0.97 231	0.98 326	0.49 181	2.08 434	0.46 250	1.19 582	0.70 584	1.30 583	0.85 579	1.02 567	0.89 567

anonymity	1.12 475	0.97 550	1.21 457	1.07 564	1.12 564	1.08 421	0.89 490	1.95 495	1.16 377	1.29 405	1.26 361	1.22 393	1.09 457	1.15 256	1.01 443	1.02 575	1.00 600	0.97 573	0.97 585	0.98 564	0.99 571

DDUNet	1.50 519	2.69 606	1.12 444	1.77 583	1.88 585	1.84 528	0.92 497	1.70 416	1.16 377	1.38 453	1.79 505	1.60 478	1.12 462	1.37 316	1.08 452	1.10 580	0.76 585	2.37 594	0.94 583	2.00 581	1.37 582

rvit_0105_4	0.56 222	0.38 409	1.06 425	0.66 438	0.38 307	0.53 154	0.53 346	0.84 131	1.17 380	0.56 151	0.61 127	0.72 222	0.59 242	0.98 209	0.45 236	0.32 466	0.33 513	0.29 430	0.25 404	0.29 405	0.23 341

rvit_0105_3	0.63 263	0.44 439	1.08 434	0.72 484	0.40 328	0.64 225	0.71 443	1.03 206	1.17 380	0.82 213	0.70 157	0.80 245	0.70 288	0.91 184	0.56 309	0.35 492	0.34 514	0.34 483	0.32 490	0.27 375	0.28 413

H2IRNET	0.56 222	0.26 154	0.66 209	0.47 141	0.35 263	0.41 50	0.26 61	0.92 154	1.17 380	0.61 166	1.28 370	1.08 357	0.86 362	0.99 214	0.63 338	0.19 208	0.16 292	0.22 272	0.25 404	0.21 271	0.18 209

CoDeX	0.73 336	0.29 247	0.93 375	0.54 288	0.36 274	1.14 432	0.61 409	2.34 561	1.17 380	1.16 340	1.25 354	0.91 294	0.87 367	1.33 303	0.64 342	0.20 249	0.16 292	0.21 239	0.18 221	0.20 227	0.18 209

LL-Strereo	1.33 502	0.39 414	1.38 483	0.61 388	0.61 465	0.75 297	0.66 426	1.63 398	1.17 380	1.56 499	1.60 472	2.03 537	2.12 565	9.72 611	0.97 437	0.21 283	0.18 345	0.27 404	0.23 377	0.22 295	0.25 367

GEStereo_RVC	0.90 414	0.37 402	0.99 395	0.64 417	0.50 398	0.95 388	0.79 463	2.42 568	1.17 380	1.16 340	1.11 295	1.26 408	0.92 385	3.24 499	0.90 423	0.29 447	0.19 363	0.23 310	0.20 280	0.27 375	0.29 419

StereoDRNet-Refined	0.80 373	0.41 429	0.88 356	0.62 399	0.42 341	1.33 469	0.48 309	1.52 365	1.17 380	1.45 472	1.44 428	1.44 447	0.90 379	1.26 284	1.24 475	0.20 249	0.16 292	0.27 404	0.24 390	0.25 349	0.28 413
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
YMNet	1.00 444	0.54 479	1.40 484	0.81 516	0.85 537	1.87 531	0.62 412	1.55 378	1.18 387	1.63 513	1.99 525	1.77 506	0.97 414	1.50 348	1.45 510	0.33 475	0.37 532	0.31 449	0.32 490	0.32 433	0.29 419

YMNet_1	1.00 444	0.54 479	1.40 484	0.81 516	0.85 537	1.87 531	0.62 412	1.55 378	1.18 387	1.63 513	1.99 525	1.77 506	0.97 414	1.50 348	1.45 510	0.33 475	0.37 532	0.31 449	0.32 490	0.32 433	0.29 419

rvit_0105_5	0.58 237	0.39 414	1.05 421	0.66 438	0.37 291	0.58 187	0.56 378	0.94 170	1.18 387	0.64 172	0.68 148	0.75 228	0.63 265	0.88 176	0.50 276	0.32 466	0.32 508	0.30 443	0.27 433	0.28 394	0.25 367

rvit_105_1	0.72 318	0.52 474	1.01 405	0.78 508	0.49 391	0.75 297	0.87 485	1.12 255	1.18 387	0.99 257	0.79 185	0.90 291	0.77 313	1.26 284	0.75 377	0.41 514	0.36 530	0.36 499	0.41 527	0.30 415	0.33 455

ACV-stereo	0.99 439	0.51 470	1.41 489	0.56 326	0.41 336	2.43 561	0.57 389	1.15 262	1.18 387	0.81 209	1.01 244	3.39 576	2.14 566	1.60 369	1.07 451	0.27 422	0.22 428	0.22 272	0.22 354	0.28 394	0.32 449

FADNet-RVC	0.88 409	0.67 518	1.93 538	0.60 374	0.48 387	0.91 373	0.60 406	1.71 418	1.18 387	0.90 230	0.96 222	1.36 433	0.92 385	2.25 452	1.17 469	0.30 452	0.29 490	0.32 464	0.32 490	0.41 480	0.35 465

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 370	0.43 436	1.05 421	0.64 417	0.58 451	0.95 388	0.53 346	1.53 371	1.18 387	1.37 447	1.15 319	1.43 442	0.88 372	1.61 371	0.84 410	0.25 383	0.22 428	0.27 404	0.27 433	0.29 405	0.29 419
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.70 309	0.43 436	0.75 287	0.73 492	0.37 291	0.92 380	0.53 346	1.85 465	1.18 387	1.12 306	1.23 348	1.07 356	0.65 275	0.96 200	0.63 338	0.31 459	0.15 252	0.32 464	0.21 325	0.29 405	0.22 321
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.
RAFT + AFF	1.00 444	0.42 433	1.09 437	0.67 450	0.50 398	1.22 453	1.24 542	2.24 551	1.19 395	1.30 413	1.56 463	1.17 384	1.49 520	3.44 507	0.83 407	0.21 283	0.25 458	0.30 443	0.26 422	0.27 375	0.27 401

psmorigin	1.52 521	0.69 522	10.52 603	0.68 462	0.59 459	1.13 431	0.70 441	1.57 382	1.19 395	1.99 546	1.79 505	2.26 545	1.47 517	2.09 435	1.36 492	0.39 507	0.40 543	0.34 483	0.33 500	0.43 491	0.56 535

DSFCA	0.93 422	0.34 365	1.06 425	0.52 254	0.65 477	1.55 498	0.93 501	1.49 352	1.19 395	1.56 499	1.15 319	1.50 461	0.96 411	3.07 493	1.02 444	0.30 452	0.26 464	0.25 369	0.25 404	0.28 394	0.24 355

HSM	1.19 489	0.32 318	0.65 202	0.57 343	0.38 307	1.23 454	0.59 402	2.25 552	1.19 395	1.30 413	1.25 354	1.94 526	1.03 440	9.32 605	0.71 365	0.22 312	0.16 292	0.20 202	0.16 174	0.21 271	0.21 303

ETE_ROB	0.96 427	0.64 515	1.16 452	0.69 466	0.48 387	1.14 432	1.13 532	1.77 438	1.19 395	1.91 543	1.45 431	1.73 500	1.05 446	1.60 369	1.14 464	0.32 466	0.26 464	0.38 505	0.34 506	0.39 473	0.41 491

rvit_0105_6	0.53 182	0.37 402	0.98 394	0.65 431	0.38 307	0.51 141	0.51 327	0.77 95	1.20 400	0.54 147	0.55 113	0.65 200	0.53 205	0.94 196	0.44 222	0.32 466	0.32 508	0.28 419	0.24 390	0.28 394	0.21 303

DAS	0.84 395	0.34 365	1.03 416	0.64 417	0.69 492	0.77 312	0.63 417	1.54 374	1.20 400	1.79 529	1.55 459	0.95 316	1.04 442	2.83 484	0.60 327	0.21 283	0.16 292	0.25 369	0.18 221	0.27 375	0.22 321

SepStereo	0.82 384	0.34 365	1.03 416	0.64 417	0.69 492	0.77 312	0.63 417	1.54 374	1.20 400	1.79 529	1.55 459	0.95 316	1.04 442	2.30 456	0.60 327	0.21 283	0.16 292	0.25 369	0.18 221	0.27 375	0.22 321

HGLStereo	0.85 399	0.38 409	0.94 379	0.80 513	1.03 555	1.17 442	0.58 393	1.52 365	1.20 400	1.19 358	1.62 478	1.13 379	1.20 480	1.80 406	1.06 448	0.24 356	0.24 449	0.24 330	0.21 325	0.23 321	0.27 401

GwcNet-RSSM	0.77 358	0.32 318	1.01 405	0.62 399	0.54 430	0.78 317	0.51 327	1.73 420	1.20 400	1.09 290	1.37 405	1.46 452	0.85 354	1.53 355	1.09 454	0.25 383	0.18 345	0.23 310	0.24 390	0.20 227	0.19 250

FADNet-RVC-Resample	0.84 395	0.47 453	2.10 544	0.61 388	0.45 368	1.07 420	0.61 409	1.59 385	1.20 400	1.08 284	0.98 232	1.03 346	0.98 421	2.17 442	0.72 368	0.23 339	0.22 428	0.30 443	0.32 490	0.35 449	0.34 460

DualNet (step1)	0.83 390	0.49 460	1.13 446	0.56 326	0.39 317	1.02 409	0.73 447	1.78 442	1.21 406	1.22 371	1.18 329	1.08 357	0.92 385	1.23 275	0.67 351	0.57 552	0.28 479	0.62 560	0.67 568	0.45 501	0.42 495

test_sample9	1.86 548	0.49 460	1.13 446	0.56 326	0.39 317	1.02 409	0.73 447	1.78 442	1.21 406	1.22 371	1.18 329	1.08 357	0.92 385	2.27 454	7.92 596	0.57 552	12.61 626	0.62 560	0.67 568	0.45 501	0.42 495

test_sample7	0.74 341	0.37 402	0.76 297	0.52 254	0.35 263	0.91 373	0.67 430	1.78 442	1.21 406	1.22 371	1.18 329	1.08 357	0.92 385	1.23 275	0.67 351	0.31 459	0.28 479	0.32 464	0.31 482	0.33 442	0.29 419

DispNO	0.93 422	0.30 267	1.34 481	0.55 312	0.55 436	0.89 366	0.49 319	1.48 350	1.21 406	1.17 349	1.27 364	1.19 388	0.90 379	5.23 539	0.74 372	0.22 312	0.17 322	0.24 330	0.21 325	0.19 188	0.20 283

TestStereo1	0.63 263	0.28 211	0.75 287	0.76 503	0.31 198	0.48 98	0.43 248	1.30 308	1.21 406	0.97 250	1.31 380	0.64 197	0.77 313	1.75 397	0.42 209	0.20 249	0.15 252	0.22 272	0.18 221	0.21 271	0.17 183

SA-5K	0.63 263	0.28 211	0.75 287	0.76 503	0.31 198	0.48 98	0.43 248	1.30 308	1.21 406	0.97 250	1.31 380	0.64 197	0.77 313	1.75 397	0.42 209	0.20 249	0.15 252	0.22 272	0.18 221	0.21 271	0.17 183

CFNet_pseudo	0.66 290	0.32 318	0.86 337	0.48 169	0.39 317	0.70 275	0.40 209	1.33 310	1.22 412	1.16 340	1.34 396	1.24 400	0.64 269	0.98 209	0.59 319	0.21 283	0.16 292	0.33 473	0.19 246	0.36 456	0.25 367

G-Net	1.66 533	0.63 513	1.56 511	1.11 566	0.74 505	2.98 578	0.91 495	1.55 378	1.22 412	2.76 576	8.18 607	2.32 549	2.53 579	1.92 417	1.87 532	0.48 537	0.44 551	0.45 528	0.31 482	0.60 541	0.57 539

ccs_rob	0.66 290	0.33 341	0.86 337	0.48 169	0.39 317	0.70 275	0.40 209	1.33 310	1.22 412	1.16 340	1.34 396	1.23 398	0.64 269	0.98 209	0.59 319	0.21 283	0.16 292	0.35 491	0.20 280	0.37 460	0.25 367

coex_refinement	0.80 373	0.28 211	0.73 267	0.70 472	0.51 411	0.95 388	0.60 406	1.78 442	1.23 415	1.36 444	1.37 405	1.82 512	0.81 334	1.32 299	1.13 463	0.26 406	0.17 322	0.19 160	0.20 280	0.24 336	0.25 367

TCMNet	1.01 450	0.60 506	2.10 544	0.86 535	1.33 578	1.14 432	0.67 430	1.69 411	1.23 415	1.11 304	1.57 467	1.30 419	0.97 414	2.01 427	1.50 517	0.31 459	0.31 500	0.38 505	0.34 506	0.42 485	0.36 471

UDG	1.41 513	2.65 605	0.99 395	1.44 578	1.64 583	1.34 471	0.80 469	1.60 389	1.23 415	1.23 377	1.71 494	2.01 534	1.34 503	1.47 344	1.41 502	0.90 570	0.54 573	2.29 592	0.75 572	1.84 580	1.04 574

MLCV	0.72 318	0.34 365	1.10 440	0.51 233	0.23 30	0.91 373	0.39 196	1.33 310	1.23 415	1.46 474	1.55 459	1.01 340	0.64 269	1.95 422	0.80 398	0.18 161	0.12 64	0.18 134	0.14 113	0.19 188	0.17 183

DLCB_ROB	0.86 404	0.40 421	0.78 312	0.68 462	0.54 430	1.11 427	0.84 476	1.49 352	1.23 415	1.64 515	1.65 485	1.70 497	0.91 382	1.70 389	1.05 446	0.25 383	0.24 449	0.26 388	0.27 433	0.27 375	0.24 355

XPNet_ROB	0.96 427	0.49 460	1.09 437	0.72 484	0.57 442	1.11 427	1.14 533	1.66 406	1.23 415	1.85 536	1.39 414	1.64 488	1.11 459	1.80 406	1.42 506	0.38 504	0.30 494	0.33 473	0.29 466	0.37 460	0.34 460

raft_robust	0.68 303	0.30 267	0.64 195	0.52 254	0.26 77	0.54 162	0.35 136	1.33 310	1.24 421	1.16 340	1.07 273	0.60 182	0.54 210	3.58 510	0.37 157	0.18 161	0.14 191	0.20 202	0.22 354	0.20 227	0.16 151

ADLNet2	0.88 409	0.34 365	1.17 454	0.77 506	0.64 475	1.12 430	0.76 455	1.74 425	1.24 421	1.21 366	1.65 485	1.71 498	1.05 446	1.67 382	1.17 469	0.24 356	0.21 407	0.21 239	0.22 354	0.26 361	0.29 419

GANet	1.36 505	0.47 453	0.86 337	0.67 450	0.45 368	1.34 471	1.73 571	1.64 400	1.24 421	1.49 483	2.38 546	1.55 470	1.20 480	9.30 604	0.93 426	0.30 452	0.31 500	0.33 473	0.28 454	0.39 473	0.30 432

fff	0.53 182	0.24 100	0.70 237	0.43 77	0.24 46	0.48 98	0.36 152	1.07 235	1.25 424	1.10 298	1.02 252	0.57 168	1.06 449	0.73 124	0.52 288	0.16 72	0.13 136	0.17 96	0.13 83	0.15 52	0.19 250

s12784h	0.52 171	0.20 19	0.38 16	0.41 60	0.19 3	0.96 394	0.34 128	1.17 266	1.25 424	0.81 209	0.90 208	0.63 194	0.50 187	1.45 338	0.42 209	0.14 38	0.12 64	0.17 96	0.11 10	0.18 144	0.11 2

csc	0.53 182	0.24 100	0.70 237	0.43 77	0.24 46	0.48 98	0.36 152	1.07 235	1.25 424	1.10 298	1.02 252	0.57 168	1.06 449	0.73 124	0.52 288	0.16 72	0.13 136	0.17 96	0.13 83	0.15 52	0.19 250

cscssc	0.53 182	0.24 100	0.70 237	0.43 77	0.24 46	0.48 98	0.36 152	1.07 235	1.25 424	1.10 298	1.02 252	0.57 168	1.06 449	0.73 124	0.52 288	0.16 72	0.13 136	0.17 96	0.13 83	0.15 52	0.19 250

iResNet	0.75 350	0.40 421	1.36 482	0.67 450	0.29 148	0.92 380	0.59 402	1.52 365	1.25 424	1.28 399	1.48 443	0.94 307	0.76 310	1.62 372	0.78 388	0.18 161	0.14 191	0.18 134	0.15 132	0.22 295	0.23 341

GwcNet-ADL	0.64 275	0.31 302	0.79 315	0.56 326	0.41 336	0.60 202	0.58 393	1.41 332	1.26 429	1.08 284	1.13 307	0.91 294	0.60 245	1.04 229	0.78 388	0.27 422	0.18 345	0.18 134	0.18 221	0.25 349	0.29 419

ccnet	1.12 475	0.67 518	1.01 405	0.78 508	0.73 504	1.72 512	0.99 514	1.84 464	1.26 429	1.47 475	1.85 513	1.75 505	1.29 494	1.75 397	1.88 534	0.57 552	0.53 570	0.57 557	0.55 557	0.59 537	0.54 531

RGC	1.14 480	0.79 536	1.26 466	0.91 550	0.96 553	1.52 495	0.77 458	1.92 487	1.26 429	1.54 495	1.93 521	2.02 536	1.54 523	2.25 452	1.31 485	0.44 528	0.35 525	0.58 558	0.48 544	0.47 508	0.46 510

CC-Net-ROB	1.49 517	1.26 571	1.27 469	0.88 543	0.79 523	1.76 516	1.00 516	1.79 448	1.26 429	1.10 298	1.61 476	1.21 391	0.99 429	8.13 598	0.84 410	1.09 579	0.41 545	2.20 590	0.46 540	1.20 574	0.48 517

TDLM	1.06 460	0.44 439	0.79 315	0.63 408	0.50 398	0.89 366	1.44 556	1.48 350	1.26 429	1.12 306	1.40 416	1.08 357	0.98 421	6.65 572	0.78 388	0.33 475	0.21 407	0.33 473	0.26 422	0.37 460	0.24 355

CVANet_RVC	1.07 462	0.43 436	0.76 297	0.60 374	0.50 398	0.90 369	0.97 509	1.52 365	1.26 429	1.33 435	1.38 410	1.24 400	1.18 474	6.75 578	0.75 377	0.34 485	0.23 440	0.34 483	0.29 466	0.42 485	0.27 401

XX-TBD	0.46 140	0.70 525	0.35 3	0.79 510	0.25 67	0.58 187	0.26 61	0.69 69	1.27 435	0.76 192	1.00 238	0.45 96	0.33 63	0.47 28	0.37 157	0.19 208	0.15 252	0.15 32	0.11 10	0.17 109	0.14 78

MMNet	0.84 395	0.32 318	1.09 437	0.60 374	0.59 459	1.85 529	0.49 319	1.51 363	1.27 435	1.37 447	1.15 319	1.26 408	1.18 474	1.67 382	1.22 473	0.19 208	0.18 345	0.23 310	0.22 354	0.25 349	0.21 303

Nwc_Net	1.09 468	0.49 460	1.33 478	0.89 546	0.80 528	1.49 493	0.66 426	2.19 545	1.27 435	1.32 427	2.26 541	1.96 529	1.54 523	1.92 417	1.34 488	0.40 510	0.30 494	0.43 523	0.45 537	0.38 469	0.37 476

ADCRef	1.35 504	0.55 484	2.37 557	0.72 484	0.77 518	1.94 536	0.78 460	1.91 484	1.27 435	1.57 503	1.59 471	1.36 433	1.41 508	1.54 357	7.53 591	0.23 339	0.20 383	0.32 464	0.30 475	0.29 405	0.29 419

CBMV_ROB	0.90 414	0.44 439	0.63 188	0.51 233	0.37 291	1.25 457	0.49 319	1.77 438	1.27 435	1.41 462	2.00 527	1.33 426	1.08 454	2.17 442	0.76 380	0.43 523	0.42 547	0.47 533	0.44 535	0.41 480	0.36 471

1111x	1.70 538	0.29 247	0.86 337	0.51 233	0.27 103	1.01 407	0.68 434	2.22 549	1.28 440	1.13 321	1.40 416	1.21 391	1.10 458	5.53 549	15.20 614	0.22 312	0.21 407	0.22 272	0.22 354	0.24 336	0.22 321

GASNet	0.99 439	0.97 550	1.72 524	0.98 556	0.68 490	0.83 350	0.67 430	1.60 389	1.28 440	1.31 423	1.22 344	1.22 393	1.21 483	2.41 464	1.41 502	0.43 523	0.26 464	0.36 499	0.34 506	0.55 530	0.31 442

HBP-ISP	0.96 427	0.58 495	0.72 255	0.61 388	0.46 380	1.64 506	0.76 455	1.86 468	1.28 440	1.30 413	1.53 452	0.86 274	0.94 399	3.27 501	0.69 358	0.45 529	0.44 551	0.54 548	0.48 544	0.47 508	0.40 486

HSM-Net_RVC	0.87 408	0.29 247	0.53 123	0.53 273	0.30 172	1.15 438	0.55 370	3.57 590	1.28 440	1.53 489	1.74 498	1.68 494	0.93 394	1.49 346	0.77 386	0.22 312	0.17 322	0.19 160	0.18 221	0.20 227	0.19 250
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_ucs	0.70 309	0.33 341	0.88 356	0.50 201	0.43 352	0.74 292	0.44 262	1.60 389	1.29 444	1.22 371	1.54 457	1.09 367	0.63 265	0.99 214	0.59 319	0.25 383	0.20 383	0.37 502	0.21 325	0.40 477	0.28 413

SDNR	1.62 531	0.51 470	2.17 549	0.53 273	0.56 439	3.80 589	0.45 282	1.54 374	1.29 444	1.33 435	2.41 549	1.08 357	0.96 411	11.18 615	1.16 466	0.66 563	0.63 579	0.43 523	0.32 490	0.64 544	0.67 554

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 439	0.40 421	1.82 532	0.66 438	0.62 471	2.05 543	0.78 460	1.91 484	1.29 444	1.54 495	1.42 419	1.51 463	1.23 485	1.99 425	1.33 486	0.23 339	0.14 191	0.20 202	0.15 132	0.27 375	0.26 391

CREStereo++_RVC	0.47 147	0.21 38	0.38 16	0.45 116	0.38 307	0.45 78	0.25 50	0.75 89	1.29 444	0.80 205	1.21 342	0.47 107	0.37 95	0.53 45	0.44 222	0.16 72	0.11 32	0.15 32	0.80 575	0.18 144	0.11 2
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
xxxx	1.51 520	0.28 211	0.68 218	0.54 288	0.28 128	1.16 440	0.44 262	2.19 545	1.29 444	1.09 290	1.36 403	1.22 393	0.85 354	1.79 405	15.70 616	0.24 356	0.21 407	0.21 239	0.20 280	0.22 295	0.23 341

test_xeample	1.45 516	0.28 211	0.65 202	0.51 233	0.28 128	0.94 385	0.59 402	2.14 531	1.29 444	1.24 384	1.51 450	0.88 282	0.86 362	1.46 340	15.10 613	0.22 312	0.20 383	0.22 272	0.20 280	0.22 295	0.22 321

DCANet-4	0.54 198	0.26 154	1.07 430	0.42 68	0.24 46	0.48 98	0.36 152	0.99 190	1.30 450	1.10 298	1.02 252	0.56 165	0.75 302	0.73 124	0.52 288	0.16 72	0.13 136	0.17 96	0.13 83	0.15 52	0.19 250

ADStereo(finetuned)	0.57 230	0.24 100	1.06 425	0.43 77	0.24 46	0.49 110	0.35 136	1.05 220	1.30 450	1.12 306	1.03 262	0.58 173	1.20 480	0.84 162	0.51 281	0.16 72	0.13 136	0.17 96	0.13 83	0.18 144	0.19 250

SA	0.66 290	0.30 267	0.82 324	0.61 388	0.30 172	0.58 187	0.38 181	1.44 341	1.30 450	0.96 247	1.36 403	0.66 204	0.95 404	1.85 412	0.42 209	0.19 208	0.15 252	0.25 369	0.23 377	0.21 271	0.17 183

DCANet	0.54 198	0.24 100	0.70 237	0.43 77	0.24 46	0.49 110	0.36 152	1.05 220	1.30 450	1.12 306	1.03 262	0.58 173	0.92 385	0.81 152	0.52 288	0.16 72	0.13 136	0.17 96	0.13 83	0.18 144	0.19 250

MyStereo8	0.65 283	0.29 247	1.00 401	0.58 349	0.49 391	0.91 373	0.35 136	1.18 271	1.31 454	1.16 340	1.27 364	0.90 291	0.64 269	0.72 119	0.95 432	0.18 161	0.14 191	0.20 202	0.18 221	0.22 295	0.26 391

PCWNet_CMD	0.66 290	0.32 318	0.88 356	0.49 189	0.37 291	0.78 317	0.40 209	1.42 334	1.31 454	1.16 340	1.31 380	1.25 404	0.62 260	0.89 181	0.57 312	0.20 249	0.16 292	0.27 404	0.19 246	0.40 477	0.25 367

222	1.61 530	0.29 247	0.67 214	0.56 326	0.29 148	1.06 418	0.42 229	2.17 542	1.31 454	1.31 423	1.52 451	0.92 302	0.94 399	1.76 402	17.65 617	0.24 356	0.20 383	0.21 239	0.19 246	0.22 295	0.23 341

MSMDNet	0.66 290	0.32 318	0.87 348	0.49 189	0.37 291	0.79 323	0.40 209	1.43 340	1.31 454	1.15 330	1.31 380	1.24 400	0.63 265	0.88 176	0.57 312	0.21 283	0.16 292	0.26 388	0.19 246	0.39 473	0.24 355

UGAM	1.14 480	0.27 185	0.95 383	0.53 273	0.42 341	0.70 275	0.72 446	0.95 175	1.32 458	0.98 254	1.48 443	1.78 508	0.87 367	9.65 610	0.87 416	0.21 283	0.18 345	0.30 443	0.24 390	0.19 188	0.16 151

Wz-Net-LNSev	1.03 456	0.67 518	2.71 566	0.64 417	0.84 534	1.75 514	1.00 516	1.80 451	1.32 458	1.28 399	1.25 354	1.65 491	1.22 484	1.39 325	1.40 498	0.28 436	0.26 464	0.24 330	0.23 377	0.33 442	0.32 449

CFNet	0.96 427	0.36 395	1.01 405	0.62 399	0.42 341	0.99 404	0.47 297	1.90 480	1.32 458	0.99 257	1.39 414	1.10 369	0.86 362	5.58 552	0.79 394	0.23 339	0.17 322	0.28 419	0.27 433	0.26 361	0.21 303

StereoDRNet	0.98 437	0.47 453	1.70 521	0.76 503	0.94 550	1.51 494	0.91 495	1.92 487	1.32 458	1.61 507	1.13 307	1.47 457	0.97 414	1.75 397	1.46 513	0.28 436	0.23 440	0.29 430	0.27 433	0.35 449	0.27 401

Sa-1000	0.72 318	0.29 247	0.76 297	0.59 362	0.30 172	0.73 288	0.37 174	1.62 396	1.33 462	1.28 399	2.04 531	0.86 274	0.75 302	1.84 409	0.38 168	0.19 208	0.14 191	0.25 369	0.23 377	0.20 227	0.16 151

hitnet-ft	0.79 370	0.35 385	0.57 158	0.58 349	0.42 341	0.96 394	0.46 289	1.47 348	1.33 462	1.19 358	1.22 344	1.81 509	0.98 421	1.66 381	0.94 428	0.33 475	0.28 479	0.34 483	0.27 433	0.35 449	0.31 442

FADNet	0.92 419	0.61 508	1.81 530	0.62 399	0.55 436	0.96 394	0.57 389	1.78 442	1.33 462	0.93 238	1.01 244	1.36 433	1.01 433	2.71 481	0.75 377	0.33 475	0.34 514	0.31 449	0.34 506	0.59 537	0.40 486

z-ln-s-r	1.02 453	0.55 484	2.09 543	0.52 254	0.55 436	0.78 317	0.87 485	1.47 348	1.34 465	1.12 306	1.62 478	1.37 436	1.06 449	2.62 478	3.32 568	0.19 208	0.14 191	0.21 239	0.17 200	0.27 375	0.21 303

AIO-test1	0.56 222	0.25 128	0.55 142	0.64 417	0.78 520	0.80 333	0.36 152	1.18 271	1.34 465	0.57 152	0.88 204	0.61 186	0.50 187	1.12 251	0.35 134	0.17 118	0.17 322	0.22 272	0.24 390	0.18 144	0.23 341

ssnet_v2	0.88 409	0.36 395	1.02 412	0.62 399	0.38 307	1.32 467	0.97 509	2.07 522	1.34 465	1.37 447	1.18 329	1.54 468	0.92 385	1.10 244	1.65 523	0.30 452	0.27 472	0.30 443	0.28 454	0.27 375	0.26 391

UDGNet	0.72 318	1.17 568	0.80 320	0.77 506	0.41 336	0.77 312	0.38 181	0.97 184	1.34 465	0.81 209	0.88 204	0.71 221	0.60 245	1.21 272	0.54 301	0.52 543	0.19 363	1.02 578	0.26 422	0.71 553	0.31 442

dd	0.59 243	0.48 457	0.97 391	0.55 312	0.32 220	0.64 225	0.47 297	1.02 201	1.34 465	0.78 200	0.86 198	0.58 173	0.54 210	1.01 219	0.86 415	0.28 436	0.18 345	0.26 388	0.19 246	0.32 433	0.24 355

NCC-stereo	1.10 470	0.54 479	1.24 463	0.84 528	0.94 550	1.29 462	0.89 490	2.01 509	1.34 465	1.32 427	1.74 498	1.88 516	1.74 540	2.35 459	1.25 476	0.45 529	0.37 532	0.45 528	0.58 560	0.42 485	0.42 495

Abc-Net	1.10 470	0.54 479	1.24 463	0.84 528	0.94 550	1.29 462	0.89 490	2.01 509	1.34 465	1.32 427	1.74 498	1.88 516	1.74 540	2.35 459	1.25 476	0.45 529	0.37 532	0.45 528	0.58 560	0.42 485	0.42 495
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	1.99 557	0.48 457	7.73 593	0.66 438	0.91 546	2.30 555	1.05 523	1.82 455	1.34 465	1.54 495	1.32 387	1.74 502	1.61 530	2.17 442	13.37 609	0.24 356	0.21 407	0.32 464	0.28 454	0.37 460	0.29 419

iResNetv2_ROB	0.80 373	0.37 402	1.71 523	0.56 326	0.37 291	0.94 385	0.64 419	1.73 420	1.34 465	1.23 377	1.42 419	1.26 408	0.92 385	1.85 412	0.56 309	0.23 339	0.15 252	0.19 160	0.14 113	0.24 336	0.19 250

w-ln-seven-2	1.18 488	0.61 508	4.25 577	0.68 462	0.61 465	1.20 449	0.93 501	1.63 398	1.35 474	1.66 516	1.53 452	1.47 457	1.37 506	3.00 492	1.74 527	0.25 383	0.24 449	0.29 430	0.26 422	0.33 442	0.28 413

DGSMNet	1.14 480	0.76 534	2.49 560	0.81 516	0.86 541	1.39 479	1.39 553	2.13 527	1.35 474	1.26 394	1.63 482	1.48 459	0.98 421	1.75 397	1.10 457	0.45 529	0.43 548	0.55 552	0.49 547	0.75 555	0.70 557

delet	0.85 399	0.32 318	0.95 383	0.65 431	0.66 480	1.64 506	0.84 476	1.75 428	1.35 474	1.32 427	1.30 374	1.30 419	0.88 372	1.68 387	1.10 457	0.21 283	0.21 407	0.24 330	0.24 390	0.21 271	0.21 303

RASNet	1.12 475	0.30 267	0.91 369	0.66 438	0.77 518	0.97 398	0.57 389	1.37 321	1.35 474	1.02 271	1.34 396	2.11 541	1.43 510	7.09 583	1.39 497	0.19 208	0.17 322	0.17 96	0.19 246	0.18 144	0.16 151

otaku	1.60 528	1.11 562	1.21 457	2.20 586	1.56 582	1.97 538	1.24 542	2.07 522	1.36 478	1.44 470	1.62 478	1.73 500	1.19 477	1.73 395	0.98 440	2.89 598	0.57 575	1.74 585	0.60 564	2.78 592	1.94 591

ADLNet	0.85 399	0.36 395	0.89 362	0.85 533	0.72 497	1.24 455	0.76 455	1.82 455	1.36 478	1.52 487	1.35 402	1.27 412	0.99 429	1.23 275	1.15 465	0.27 422	0.20 383	0.26 388	0.25 404	0.28 394	0.30 432

NCCL2	1.00 444	0.56 488	1.06 425	0.75 500	0.57 442	1.31 466	1.72 570	1.77 438	1.36 478	1.50 484	1.17 327	1.91 521	1.17 470	1.54 357	1.29 483	0.35 492	0.31 500	0.45 528	0.44 535	0.40 477	0.40 486

SGM-Forest	1.24 491	0.38 409	0.60 175	0.52 254	0.37 291	1.56 499	1.30 548	1.65 401	1.36 478	2.11 553	1.79 505	1.63 485	0.93 394	7.48 591	0.95 432	0.36 496	0.37 532	0.39 511	0.34 506	0.37 460	0.32 449
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
mmx	1.39 510	0.33 341	0.85 331	0.53 273	0.37 291	0.74 292	0.56 378	2.13 527	1.37 482	1.15 330	1.45 431	1.06 351	0.82 339	7.22 584	7.61 592	0.24 356	0.19 363	0.31 449	0.27 433	0.30 415	0.25 367

xxx	1.39 510	0.33 341	0.85 331	0.53 273	0.37 291	0.74 292	0.56 378	2.13 527	1.37 482	1.15 330	1.45 431	1.06 351	0.82 339	7.22 584	7.61 592	0.24 356	0.19 363	0.31 449	0.27 433	0.30 415	0.25 367

aanetorigin	1.23 490	0.79 536	2.78 568	0.70 472	0.79 523	0.99 404	1.06 525	1.06 233	1.37 482	3.52 589	2.61 556	1.72 499	1.63 531	1.99 425	1.78 529	0.25 383	0.24 449	0.26 388	0.25 404	0.38 469	0.45 507

edge stereo	1.11 473	0.50 467	1.30 472	0.71 480	0.65 477	1.14 432	0.75 452	1.93 491	1.37 482	1.71 520	1.83 509	2.54 558	1.44 512	2.43 465	1.23 474	0.42 518	0.41 545	0.54 548	0.35 511	0.42 485	0.46 510

PSMNet-RUCA	1.02 453	0.97 550	1.44 494	1.23 571	1.10 560	1.40 481	0.62 412	1.69 411	1.38 486	0.94 243	1.53 452	0.97 324	0.83 347	1.17 264	0.93 426	0.69 565	0.34 514	0.99 576	0.60 564	0.97 563	0.64 552

Ntro	1.64 532	1.15 566	1.23 460	2.48 592	1.83 584	2.09 546	1.16 536	1.96 496	1.38 486	1.21 366	1.62 478	1.62 480	1.29 494	1.87 414	1.11 460	3.04 599	0.56 574	1.82 587	0.64 566	2.80 593	2.05 593

RCA-Stereo	0.50 167	0.23 79	0.58 164	0.48 169	0.33 241	0.55 171	0.45 282	0.97 184	1.38 486	0.68 179	1.05 267	0.63 194	0.80 330	0.59 67	0.32 90	0.17 118	0.12 64	0.17 96	0.14 113	0.16 77	0.14 78

NVstereo2D	0.92 419	0.41 429	1.48 506	0.72 484	0.72 497	1.20 449	0.87 485	1.75 428	1.38 486	0.99 257	1.13 307	1.26 408	0.98 421	2.21 449	0.89 420	0.43 523	0.20 383	0.38 505	0.24 390	0.57 533	0.63 548

LALA_ROB	1.01 450	0.59 498	1.16 452	0.67 450	0.51 411	1.63 504	1.26 546	1.69 411	1.38 486	1.81 533	1.37 405	1.94 526	1.02 438	1.58 365	1.38 494	0.37 500	0.27 472	0.43 523	0.37 518	0.43 491	0.37 476

SMFormer	0.75 350	0.30 267	0.86 337	0.46 127	0.26 77	0.82 344	0.43 248	2.05 516	1.39 491	1.23 377	1.47 438	0.98 326	0.95 404	1.71 391	0.82 405	0.24 356	0.20 383	0.22 272	0.21 325	0.23 321	0.24 355

tta	0.75 350	0.30 267	0.86 337	0.46 127	0.26 77	0.82 344	0.43 248	2.05 516	1.39 491	1.23 377	1.47 438	0.98 326	0.95 404	1.71 391	0.82 405	0.24 356	0.20 383	0.22 272	0.21 325	0.18 144	0.18 209

qqq1	0.72 318	0.30 267	0.86 337	0.46 127	0.26 77	0.82 344	0.43 248	2.05 516	1.39 491	1.23 377	1.47 438	0.98 326	0.95 404	1.71 391	0.44 222	0.24 356	0.20 383	0.18 134	0.15 132	0.18 144	0.18 209

fff1	0.72 318	0.30 267	0.86 337	0.46 127	0.26 77	0.82 344	0.43 248	2.05 516	1.39 491	1.23 377	1.47 438	0.98 326	0.95 404	1.71 391	0.44 222	0.24 356	0.20 383	0.18 134	0.15 132	0.18 144	0.18 209

Wz-Net-SNSev	1.49 517	1.23 570	6.27 589	0.68 462	0.67 484	1.37 474	1.41 554	2.00 505	1.39 491	1.48 481	1.61 476	2.29 546	1.32 501	3.93 512	2.14 545	0.31 459	0.28 479	0.31 449	0.33 500	0.42 485	0.36 471

MultiAttention	4.51 595	0.33 341	0.82 324	0.73 492	0.45 368	30.98 627	4.50 611	2.18 544	1.40 496	1.61 507	2.41 549	2.43 555	0.70 288	38.42 630	1.36 492	0.22 312	0.15 252	0.29 430	0.30 475	0.47 508	0.43 502

AIO-test2	0.57 230	0.28 211	0.63 188	0.61 388	0.58 451	0.79 323	0.51 327	1.18 271	1.40 496	0.63 170	1.15 319	0.51 132	0.43 126	1.09 241	0.35 134	0.21 283	0.17 322	0.26 388	0.30 475	0.20 227	0.19 250

MyStereo04	0.67 299	0.29 247	1.07 430	0.55 312	0.45 368	0.59 194	0.79 463	1.50 356	1.40 496	0.91 235	0.91 210	0.74 225	0.86 362	1.52 351	0.62 334	0.17 118	0.16 292	0.24 330	0.20 280	0.23 321	0.20 283

GMStereo	0.55 213	0.45 446	0.94 379	0.50 201	0.32 220	0.64 225	0.43 248	1.00 194	1.40 496	0.82 213	0.73 166	0.51 132	0.45 140	0.85 167	0.55 305	0.24 356	0.15 252	0.20 202	0.21 325	0.31 424	0.24 355
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NOSS_ROB	1.26 494	0.46 448	0.62 185	0.56 326	0.38 307	1.06 418	0.78 460	1.73 420	1.40 496	1.01 267	1.43 423	1.10 369	0.75 302	10.62 614	0.65 343	0.45 529	0.43 548	0.48 535	0.45 537	0.44 497	0.41 491

MyStereo05	0.66 290	0.28 211	1.07 430	0.56 326	0.46 380	0.61 208	0.73 447	1.34 315	1.41 501	1.15 330	0.91 210	0.77 235	0.80 330	1.41 333	0.63 338	0.17 118	0.16 292	0.23 310	0.20 280	0.22 295	0.20 283

111	0.60 246	0.23 79	0.70 237	0.43 77	0.24 46	0.72 283	0.42 229	1.18 271	1.41 501	0.80 205	1.38 410	1.10 369	0.79 324	0.96 200	0.58 316	0.18 161	0.13 136	0.17 96	0.15 132	0.17 109	0.19 250

MDST_ROB	1.67 534	0.34 365	1.58 514	0.92 552	0.58 451	4.26 595	1.11 529	2.83 578	1.41 501	4.49 600	2.55 555	1.45 449	0.97 414	7.79 595	1.17 469	0.31 459	0.25 458	0.37 502	0.33 500	0.31 424	0.30 432

fast-acv-ft	0.94 424	0.44 439	1.40 484	0.58 349	0.51 411	1.77 519	0.69 438	1.36 320	1.42 504	1.29 405	1.86 514	1.74 502	1.25 489	1.52 351	1.38 494	0.26 406	0.28 479	0.28 419	0.28 454	0.27 375	0.26 391

CBMV	0.95 426	0.44 439	0.66 209	0.53 273	0.35 263	1.53 496	1.63 569	1.69 411	1.42 504	2.00 549	1.60 472	1.43 442	1.17 470	1.59 368	0.99 441	0.34 485	0.34 514	0.39 511	0.33 500	0.33 442	0.32 449
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PA-Net	1.01 450	0.57 492	1.29 471	0.64 417	0.74 505	1.19 447	0.84 476	1.69 411	1.43 506	1.16 340	1.19 336	1.32 424	1.19 477	3.42 505	1.25 476	0.29 447	0.45 555	0.33 473	0.49 547	0.32 433	0.47 514
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	1.00 444	0.44 439	1.13 446	0.70 472	0.81 530	1.62 503	0.79 463	2.14 531	1.44 507	1.78 526	1.33 389	1.43 442	1.05 446	2.18 445	1.53 519	0.27 422	0.21 407	0.31 449	0.30 475	0.32 433	0.28 413

Wz-Net-MNSev	1.11 473	0.58 495	2.23 553	0.66 438	0.71 495	1.95 537	1.46 557	1.98 502	1.45 508	1.79 529	1.43 423	1.49 460	1.33 502	1.97 424	1.42 506	0.27 422	0.23 440	0.28 419	0.28 454	0.34 446	0.31 442

RYNet	1.17 487	0.49 460	1.24 463	0.70 472	0.97 554	1.71 510	0.92 497	1.91 484	1.46 509	1.38 453	1.14 311	1.88 516	1.30 498	4.24 517	1.87 532	0.26 406	0.21 407	0.35 491	0.27 433	0.55 530	0.54 531

GwcNet	1.08 465	0.51 470	2.33 555	0.79 510	1.18 570	1.76 516	0.70 441	1.68 409	1.47 510	1.41 462	1.64 483	1.74 502	1.04 442	2.20 448	1.41 502	0.30 452	0.29 490	0.29 430	0.27 433	0.30 415	0.35 465

ADCMid	1.89 552	0.73 528	5.06 582	0.72 484	0.67 484	2.00 541	1.14 533	1.97 500	1.48 511	2.86 579	1.81 508	2.37 551	2.05 562	2.24 450	10.39 605	0.33 475	0.31 500	0.39 511	0.43 533	0.50 517	0.44 505

AnyNet_C32	1.96 554	1.10 559	5.17 583	0.90 547	1.11 562	2.12 548	2.37 598	1.85 465	1.48 511	2.45 567	1.70 493	2.05 539	1.64 532	2.50 472	10.28 604	0.37 500	0.34 514	0.35 491	0.41 527	0.49 516	0.54 531

NaN_ROB	1.13 478	0.55 484	1.15 451	0.64 417	0.48 387	1.61 502	2.03 587	1.72 419	1.48 511	2.09 552	1.27 364	1.40 438	1.08 454	3.94 513	1.30 484	0.28 436	0.34 514	0.28 419	0.28 454	0.30 415	0.33 455

dad	0.86 404	0.66 517	1.06 425	0.56 326	0.37 291	0.76 304	0.44 262	1.17 266	1.50 514	1.44 470	1.27 364	1.34 430	0.75 302	2.52 473	0.84 410	0.42 518	0.27 472	0.83 568	0.26 422	0.41 480	0.29 419

DISCO	1.03 456	0.34 365	1.11 442	0.69 466	0.45 368	2.07 544	0.84 476	2.13 527	1.50 514	1.15 330	1.33 389	2.40 553	1.07 453	2.60 476	1.51 518	0.23 339	0.18 345	0.22 272	0.20 280	0.31 424	0.27 401

PASM	1.34 503	0.92 547	2.62 564	0.86 535	0.87 543	1.03 412	1.08 527	1.50 356	1.51 516	1.82 534	1.41 418	1.68 494	1.26 491	4.87 532	1.34 488	0.61 558	0.65 582	0.68 564	0.78 574	0.69 551	0.68 556

GANetREF_RVC	1.07 462	0.86 543	1.31 473	0.82 524	0.53 426	1.41 486	1.31 549	1.76 434	1.52 517	1.27 397	1.31 380	1.46 452	1.24 488	2.03 429	0.96 436	0.56 551	0.45 555	0.67 563	0.50 550	0.88 561	0.59 542
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
SPS-STEREO	1.67 534	1.04 556	1.23 460	1.21 569	1.13 566	1.82 526	1.11 529	2.16 536	1.52 517	3.07 586	2.32 543	2.82 567	1.80 546	4.11 516	2.04 541	1.03 576	0.99 599	0.97 573	0.94 583	1.03 569	1.02 572
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
pmcnn	2.37 568	0.42 433	2.71 566	0.63 408	0.43 352	1.54 497	1.19 539	2.01 509	1.53 519	2.64 572	7.60 601	18.07 620	1.45 514	3.44 507	2.78 556	0.18 161	0.15 252	0.15 32	0.12 51	0.20 227	0.18 209

Syn2CoEx	1.14 480	0.69 522	1.66 518	0.80 513	0.67 484	1.40 481	0.88 488	2.06 521	1.54 520	1.25 390	1.58 470	1.42 441	1.50 522	4.09 515	1.40 498	0.36 496	0.32 508	0.34 483	0.29 466	0.29 405	0.34 460

ADCPNet	1.85 547	0.69 522	8.07 594	0.71 480	0.58 451	2.79 573	1.22 541	1.94 493	1.54 520	1.88 539	1.69 492	2.46 557	2.04 560	2.37 461	6.48 586	0.38 504	0.37 532	0.38 505	0.43 533	0.47 508	0.45 507

AANet_RVC	1.16 486	0.52 474	1.49 508	0.65 431	0.45 368	0.75 297	0.69 438	1.42 334	1.55 522	1.34 439	1.87 516	1.53 467	0.78 320	7.43 589	1.38 494	0.25 383	0.17 322	0.19 160	0.16 174	0.22 295	0.26 391

zh-sn7	1.76 544	1.38 572	6.58 590	0.74 496	0.72 497	1.78 521	1.31 549	1.88 474	1.56 523	1.86 538	2.47 553	1.81 509	2.08 564	5.12 537	3.80 573	0.32 466	0.32 508	0.32 464	0.32 490	0.44 497	0.40 486

pcwnet_v2	0.97 433	0.37 402	4.33 578	0.62 399	0.54 430	0.79 323	0.45 282	2.02 513	1.58 524	1.42 468	1.64 483	1.09 367	0.79 324	1.24 280	0.67 351	0.32 466	0.25 458	0.29 430	0.27 433	0.37 460	0.35 465

iResNet_ROB	0.77 358	0.30 267	0.99 395	0.57 343	0.36 274	0.83 350	0.36 152	2.33 558	1.58 524	1.27 397	1.30 374	1.25 404	0.84 351	1.65 377	0.79 394	0.20 249	0.14 191	0.17 96	0.12 51	0.18 144	0.27 401

AF-Net	1.13 478	0.52 474	1.33 478	0.86 535	0.91 546	1.38 477	0.71 443	2.16 536	1.62 526	1.56 499	2.40 548	1.99 532	1.65 533	1.81 408	1.48 515	0.48 537	0.28 479	0.49 537	0.33 500	0.39 473	0.32 449

RP	1.09 468	0.50 467	1.12 444	0.90 547	1.04 556	1.11 427	0.84 476	1.80 451	1.62 526	1.55 498	2.00 527	1.90 520	1.78 544	1.84 409	1.25 476	0.52 543	0.36 530	0.48 535	0.36 515	0.45 501	0.43 502

DStereoO	1.44 515	1.11 562	1.69 520	1.16 567	0.72 497	1.21 451	1.56 562	1.74 425	1.63 528	1.52 487	1.67 490	1.51 463	3.16 587	1.73 395	1.72 526	2.35 591	0.45 555	0.97 573	0.42 530	2.01 582	0.53 529

FAT-Stereo	1.07 462	0.41 429	1.32 476	0.72 484	0.58 451	1.08 421	0.89 490	1.96 496	1.65 529	1.75 523	1.98 524	2.03 537	1.48 518	2.02 428	1.18 472	0.42 518	0.35 525	0.34 483	0.29 466	0.35 449	0.53 529

SGM+DAISY	2.41 571	1.07 557	2.14 548	1.18 568	1.10 560	2.14 549	1.36 552	1.96 496	1.66 530	5.46 609	7.07 598	4.95 593	4.32 599	5.50 548	2.26 547	1.04 577	1.02 602	0.99 576	0.97 585	1.02 567	1.04 574

ITSA-stereo	0.82 384	0.36 395	0.82 324	0.54 288	0.31 198	0.80 333	0.47 297	2.17 542	1.67 531	1.13 321	1.13 307	0.94 307	0.86 362	2.46 469	1.00 442	0.26 406	0.23 440	0.28 419	0.27 433	0.28 394	0.36 471

ADCL	1.72 542	0.57 492	3.66 573	0.67 450	0.61 465	2.61 568	1.85 577	1.96 496	1.67 531	1.90 542	1.83 509	2.06 540	1.90 554	2.13 438	9.15 600	0.26 406	0.24 449	0.34 483	0.32 490	0.38 469	0.35 465

SGM_RVC	1.68 536	0.36 395	0.61 179	0.59 362	0.29 148	2.25 552	1.18 538	2.38 565	1.68 533	3.60 590	2.67 558	3.69 580	2.42 575	8.13 598	1.90 535	0.31 459	0.31 500	0.30 443	0.28 454	0.30 415	0.29 419
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFN_U_SF_RVC	1.52 521	0.84 539	3.42 571	0.87 542	0.66 480	2.56 565	0.95 506	2.36 562	1.70 534	1.98 545	1.86 514	2.45 556	1.79 545	2.95 488	2.58 552	0.52 543	0.48 562	0.55 552	0.59 563	0.59 537	0.61 546

FBW_ROB	1.71 541	0.62 512	1.45 499	0.67 450	0.61 465	1.81 524	1.08 527	2.52 573	1.70 534	1.77 525	1.73 496	1.98 531	1.25 489	12.57 617	1.84 531	0.34 485	0.37 532	0.56 555	0.38 520	0.45 501	0.43 502

DispFullNet	2.34 567	2.85 607	3.66 573	3.08 601	2.27 591	1.97 538	0.67 430	2.00 505	1.70 534	2.52 568	2.00 527	2.23 543	5.86 603	3.44 507	1.58 520	1.01 573	0.32 508	2.64 603	1.94 606	2.85 597	2.24 595

MSAF-DinoV2	1.97 555	0.80 538	10.38 602	0.86 535	0.48 387	1.39 479	0.97 509	2.55 575	1.72 537	1.53 489	1.65 485	3.59 578	2.20 569	5.39 546	3.94 575	0.27 422	0.17 322	0.26 388	0.28 454	0.47 508	0.46 510

stereogan	1.15 484	0.42 433	1.40 484	0.86 535	0.84 534	2.38 559	0.71 443	1.88 474	1.73 538	1.72 521	1.94 523	2.31 548	1.29 494	2.07 433	1.08 452	0.36 496	0.35 525	0.39 511	0.31 482	0.51 522	0.46 510

WCMA_ROB	1.84 546	0.47 453	1.31 473	0.69 466	0.57 442	2.11 547	1.14 533	1.87 471	1.73 538	4.04 594	6.43 594	5.62 597	3.61 592	2.59 475	1.94 537	0.52 543	0.44 551	0.39 511	0.42 530	0.48 513	0.47 514

Wz-Net-TNSev	1.88 549	2.08 599	7.66 592	0.67 450	0.64 475	2.42 560	1.83 576	2.33 558	1.74 540	1.57 503	1.56 463	2.58 559	1.90 554	4.86 531	3.12 562	0.39 507	0.37 532	0.33 473	0.37 518	0.53 526	0.58 540

DPSNet	1.69 537	0.59 498	4.33 578	0.70 472	0.57 442	2.02 542	1.62 568	3.35 587	1.78 541	1.48 481	1.38 410	2.17 542	2.84 582	4.77 529	3.66 571	0.48 537	0.31 500	0.29 430	0.25 404	0.64 544	0.48 517

MSMD_ROB	1.99 557	0.59 498	0.89 362	0.70 472	0.61 465	3.95 591	0.94 504	1.80 451	1.79 542	4.41 598	4.43 579	8.17 606	3.66 593	3.40 503	1.33 486	0.52 543	0.48 562	0.54 548	0.58 560	0.53 526	0.50 523

FCDSN-DC	2.32 566	0.63 513	0.81 321	0.84 528	0.75 514	2.23 551	0.94 504	2.09 525	1.80 543	5.45 608	7.72 604	7.77 605	6.93 610	3.39 502	1.80 530	0.52 543	0.48 562	0.52 542	0.51 553	0.57 533	0.58 540
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AnyNet_C01	2.26 564	1.78 588	10.22 601	0.93 553	0.74 505	2.92 576	2.20 593	2.29 556	1.80 543	2.53 569	2.41 549	2.71 564	1.73 539	3.41 504	6.72 588	0.41 514	0.39 541	0.40 516	0.42 530	0.67 549	0.63 548

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 543	0.87 544	3.56 572	0.80 513	0.75 514	3.72 586	2.44 600	1.82 455	1.82 545	1.74 522	1.91 520	1.92 524	1.26 491	7.69 594	1.28 482	0.45 529	0.47 560	0.52 542	0.77 573	0.50 517	0.50 523

MFMNet_re	1.40 512	1.14 565	1.68 519	1.39 575	1.07 557	1.48 491	1.43 555	1.87 471	1.82 545	2.26 556	2.19 538	1.51 463	1.86 551	1.52 351	1.25 476	0.93 571	0.83 588	0.84 569	0.80 575	0.99 566	1.05 576

XQC	1.37 507	0.87 544	2.56 562	0.84 528	0.69 492	1.83 527	0.89 490	2.07 522	1.88 547	1.88 539	1.53 452	1.91 521	1.55 525	2.85 486	3.05 560	0.48 537	0.29 490	0.44 527	0.39 522	0.69 551	0.60 545

RainbowNet	1.97 555	1.76 587	1.57 513	2.81 595	2.21 589	1.98 540	1.81 574	2.54 574	1.89 548	1.50 484	1.84 511	1.96 529	1.65 533	2.14 439	1.25 476	3.33 605	0.85 592	2.39 597	0.98 587	2.82 595	2.22 594

SAMSARA	1.55 523	0.84 539	2.61 563	1.22 570	1.07 557	2.50 563	1.93 582	2.05 516	1.89 548	2.75 575	1.66 488	2.81 566	1.69 538	3.08 495	1.97 539	0.46 535	0.51 568	0.42 521	0.46 540	0.58 535	0.59 542

CSAN	1.41 513	0.59 498	1.26 466	0.70 472	0.50 398	1.76 516	1.78 572	1.77 438	1.90 550	2.35 561	2.32 543	1.92 524	1.94 556	5.56 551	1.49 516	0.43 523	0.35 525	0.40 516	0.41 527	0.43 491	0.41 491

Consistency-Raft	1.25 493	0.99 553	1.93 538	1.02 560	1.21 572	0.96 394	1.01 518	1.75 428	1.92 551	1.36 444	2.12 535	1.44 447	1.01 433	1.14 255	1.40 498	0.72 566	0.82 587	0.89 571	0.98 587	1.31 577	0.95 569

PWC_ROB	1.24 491	0.76 534	2.46 559	0.72 484	0.78 520	1.15 438	0.49 319	1.75 428	1.92 551	2.31 558	3.07 565	1.59 476	1.40 507	2.46 469	2.10 544	0.33 475	0.22 428	0.35 491	0.24 390	0.38 469	0.41 491

NVStereoNet_ROB	1.88 549	1.07 557	1.45 499	1.07 564	1.17 568	1.47 490	1.48 559	1.89 477	1.93 553	1.94 544	4.67 586	3.08 573	1.80 546	6.51 569	1.65 523	1.06 578	0.86 594	1.08 580	1.32 593	0.93 562	1.26 580
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WZ-Net	1.95 553	0.95 549	10.10 599	0.86 535	0.78 520	1.69 509	1.60 567	2.20 548	1.98 554	2.08 551	1.93 521	2.30 547	1.97 557	5.30 540	3.17 565	0.34 485	0.26 464	0.29 430	0.31 482	0.51 522	0.47 514

w-ln-seven	1.38 509	0.70 525	3.91 576	0.75 500	0.72 497	2.69 570	0.95 506	2.02 513	1.99 555	1.99 546	1.73 496	1.82 512	1.17 470	2.45 466	2.84 557	0.28 436	0.25 458	0.31 449	0.30 475	0.41 480	0.33 455

RTSC	1.29 495	0.73 528	2.44 558	0.83 527	0.57 442	1.85 529	0.65 421	1.88 474	2.00 556	2.20 555	1.66 488	1.60 478	1.26 491	2.33 458	3.92 574	0.32 466	0.23 440	0.27 404	0.29 466	0.37 460	0.37 476

LRCNet_RVC	22.74 621	32.10 627	21.97 614	29.84 624	26.23 622	4.42 597	0.81 472	22.66 622	2.02 557	26.93 628	29.26 628	23.06 629	15.59 618	23.84 625	18.88 618	31.75 633	19.90 634	34.65 632	32.13 633	30.54 631	28.32 632

S-Stereo	1.15 484	0.46 448	2.17 549	0.81 516	0.80 528	1.21 451	1.19 539	1.93 491	2.02 557	1.47 475	2.11 534	1.57 472	1.17 470	2.05 432	1.41 502	0.40 510	0.40 543	0.35 491	0.31 482	0.44 497	0.70 557

MeshStereo	2.26 564	0.56 488	0.92 373	0.61 388	0.49 391	2.60 566	1.02 519	3.18 584	2.05 559	7.40 615	4.98 589	7.58 603	2.98 585	6.37 566	1.96 538	0.43 523	0.43 548	0.45 528	0.39 522	0.43 491	0.42 495
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
PDISCO_ROB	1.32 501	0.65 516	1.44 494	1.36 573	1.46 581	2.55 564	0.92 497	2.45 570	2.07 560	1.37 447	1.49 445	1.65 491	1.00 431	2.82 483	1.35 491	1.01 573	0.27 472	0.54 548	0.47 542	0.71 553	0.73 560

zh-mn7	1.70 538	1.21 569	8.30 597	0.69 466	0.53 426	1.45 489	0.84 476	1.70 416	2.09 561	2.41 566	2.67 558	1.68 494	1.23 485	4.49 522	2.87 558	0.30 452	0.26 464	0.27 404	0.27 433	0.31 424	0.35 465

ACVNet-4b	2.15 560	1.41 576	1.64 516	2.80 594	2.31 593	2.31 556	1.24 542	2.32 557	2.14 562	1.26 394	2.39 547	2.66 562	1.48 518	5.95 561	1.06 448	3.20 603	0.45 555	2.37 594	0.89 580	2.83 596	2.37 598

ADCS	2.25 563	0.99 553	5.55 584	0.81 516	0.74 505	2.19 550	1.80 573	2.27 554	2.14 562	2.80 578	2.13 536	2.40 553	2.03 559	2.64 479	13.69 610	0.41 514	0.39 541	0.40 516	0.45 537	0.58 535	0.56 535

FINET	0.97 433	0.54 479	1.60 515	0.63 408	0.79 523	1.08 421	1.07 526	1.56 381	2.20 564	1.15 330	1.49 445	0.94 307	0.88 372	2.32 457	1.05 446	0.42 518	0.35 525	0.32 464	0.28 454	0.43 491	0.38 482

ACVNet_1	2.18 561	1.45 579	1.72 524	2.85 596	2.33 595	2.28 553	1.46 557	3.08 583	2.22 565	1.82 534	2.05 532	3.56 577	1.98 558	3.09 496	1.40 498	3.17 600	0.60 577	2.40 598	0.92 582	2.91 599	2.37 598

DStereoSA	4.44 594	0.92 547	6.79 591	1.58 580	2.54 598	2.29 554	14.04 618	2.33 558	2.31 566	1.85 536	10.58 613	1.32 424	13.05 614	7.07 582	11.18 607	0.67 564	1.97 612	0.88 570	3.29 613	1.69 578	2.44 601

MADNet+	2.69 578	3.22 610	11.53 604	1.44 578	1.12 564	3.19 580	1.81 574	2.85 579	2.37 567	1.68 518	2.07 533	2.85 568	2.18 567	7.41 588	5.23 582	0.79 568	0.76 585	0.69 566	0.65 567	0.98 564	0.95 569

SuperB	2.53 574	0.59 498	18.45 610	0.69 466	0.50 398	1.87 531	0.88 488	1.67 408	2.39 568	1.50 484	1.42 419	1.14 381	1.15 468	4.28 520	5.07 581	0.24 356	0.19 363	0.22 272	0.19 246	7.86 618	0.34 460

JetBlue	3.97 590	2.01 594	10.19 600	1.38 574	2.84 603	10.53 610	9.54 613	3.60 591	2.41 569	2.73 574	3.39 570	4.54 584	4.31 598	7.85 597	6.84 589	0.88 569	0.93 598	0.89 571	0.91 581	1.74 579	1.91 590

LSM	6.33 602	1.10 559	13.19 605	1.41 577	68.17 633	1.64 506	1.90 581	1.92 487	2.46 570	2.99 582	3.11 566	1.88 516	1.80 546	2.61 477	2.06 543	0.41 514	0.58 576	0.50 538	0.57 559	0.64 544	17.66 626

ffm	0.72 318	0.33 341	0.85 331	0.53 273	0.37 291	0.74 292	0.56 378	0.95 175	2.47 571	1.15 330	1.45 431	1.06 351	0.82 339	1.55 359	0.32 90	0.20 249	0.12 64	0.31 449	0.27 433	0.19 188	0.20 283

ff1	1.37 507	0.33 341	0.85 331	0.53 273	0.37 291	0.74 292	0.56 378	0.95 175	2.47 571	1.15 330	1.45 431	1.06 351	0.82 339	7.22 584	7.61 592	0.20 249	0.12 64	0.31 449	0.27 433	0.19 188	0.20 283

tt1	0.62 256	0.32 318	0.51 107	0.54 288	0.26 77	1.16 440	0.48 309	0.95 175	2.47 571	0.57 152	0.77 177	0.49 122	0.81 334	1.55 359	0.32 90	0.20 249	0.12 64	0.24 330	0.15 132	0.19 188	0.20 283

SHD	1.31 499	0.71 527	2.34 556	0.86 535	0.75 514	1.77 519	0.65 421	2.22 549	2.50 574	2.40 565	1.71 494	1.91 521	1.60 529	1.93 420	2.37 549	0.38 504	0.31 500	0.38 505	0.40 526	0.48 513	0.50 523

FC-DCNN	2.72 581	0.59 498	0.86 337	0.73 492	0.57 442	2.91 575	1.04 521	3.01 582	2.60 575	6.83 610	7.64 602	9.92 610	6.33 608	5.21 538	3.14 563	0.53 549	0.48 562	0.51 540	0.50 550	0.53 526	0.51 527

FC-DCNN v2	2.81 582	0.59 498	0.85 331	0.73 492	0.57 442	2.97 577	1.05 523	3.39 588	2.61 576	6.98 611	7.67 603	10.38 613	6.31 607	5.75 556	3.37 569	0.53 549	0.48 562	0.51 540	0.50 550	0.53 526	0.51 527

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 559	1.15 566	3.10 569	1.05 561	0.76 517	5.03 601	2.40 599	2.16 536	2.62 577	1.89 541	2.28 542	2.69 563	1.65 533	9.35 606	2.04 541	0.64 562	0.51 568	0.68 564	0.71 571	1.09 570	0.67 554

RTS	2.67 576	1.38 572	15.28 608	0.99 557	1.26 574	3.78 587	1.96 584	2.15 533	2.62 577	2.61 570	2.85 562	2.60 560	1.59 527	6.27 564	5.71 584	0.40 510	0.28 479	0.35 491	0.35 511	0.50 517	0.48 517

RTSA	2.67 576	1.38 572	15.28 608	0.99 557	1.26 574	3.78 587	1.96 584	2.15 533	2.62 577	2.61 570	2.85 562	2.60 560	1.59 527	6.27 564	5.71 584	0.40 510	0.28 479	0.35 491	0.35 511	0.50 517	0.48 517

z-mn7	1.56 525	0.84 539	4.36 580	0.71 480	0.51 411	2.60 566	1.04 521	1.73 420	2.70 580	1.53 489	2.99 564	1.94 526	1.34 503	4.78 530	2.41 550	0.29 447	0.24 449	0.27 404	0.24 390	0.34 446	0.31 442

IMH-64-1	2.70 579	1.79 589	1.46 501	3.26 604	2.66 599	3.23 582	2.10 588	4.08 594	2.75 581	2.34 559	3.81 575	3.06 571	2.22 570	4.25 518	2.59 553	3.75 609	0.84 589	2.75 604	1.35 594	3.15 601	2.60 605

IMH-64	2.70 579	1.79 589	1.46 501	3.26 604	2.66 599	3.23 582	2.10 588	4.08 594	2.75 581	2.34 559	3.81 575	3.06 571	2.22 570	4.25 518	2.59 553	3.75 609	0.84 589	2.75 604	1.35 594	3.15 601	2.60 605

ACVNet_2	2.43 572	1.41 576	2.04 541	2.62 593	2.24 590	2.63 569	1.88 580	3.31 585	3.01 583	2.19 554	3.45 571	4.62 585	2.04 560	4.50 524	1.47 514	2.55 594	0.64 580	2.22 591	0.84 577	2.69 591	2.29 596

xx1	0.67 299	0.31 302	0.50 100	0.54 288	0.26 77	1.18 443	0.51 327	0.93 163	3.05 584	0.58 154	0.79 185	0.95 316	0.77 313	1.46 340	0.32 90	0.20 249	0.12 64	0.24 330	0.23 377	0.22 295	0.21 303

cc1	0.64 275	0.31 302	0.50 100	0.54 288	0.26 77	1.18 443	0.51 327	0.93 163	3.05 584	0.58 154	0.79 185	0.48 113	0.88 372	1.46 340	0.32 90	0.20 249	0.12 64	0.25 369	0.15 132	0.19 188	0.19 250

PWCDC_ROB	1.29 495	0.75 533	1.33 478	1.05 561	0.88 545	1.73 513	0.52 338	1.89 477	3.28 586	1.29 405	4.88 588	1.22 393	1.46 515	1.77 404	1.45 510	0.60 557	0.26 464	0.29 430	0.25 404	0.52 524	0.37 476

PVD	1.70 538	0.84 539	2.26 554	0.94 555	0.83 533	2.48 562	0.97 509	2.59 576	3.35 587	3.01 584	2.77 560	2.34 550	2.47 577	2.67 480	3.14 563	0.47 536	0.45 555	0.59 559	0.48 544	0.59 537	0.75 562

EDNetEfficientorigin	10.57 612	1.47 580	177.42 640	0.67 450	0.53 426	1.58 500	1.16 536	1.90 480	3.37 588	4.71 602	3.38 569	3.10 574	2.69 581	3.13 497	3.58 570	0.25 383	0.23 440	0.33 473	0.27 433	0.83 556	0.81 563

ELAS	2.37 568	0.74 531	1.54 510	0.99 557	0.92 548	4.78 598	2.33 597	3.33 586	3.37 588	5.05 606	4.77 587	3.67 579	4.53 600	3.42 505	4.50 578	0.62 559	0.53 570	0.55 552	0.53 555	0.63 542	0.64 552
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	3.98 591	2.40 604	2.68 565	3.82 611	3.27 609	3.97 592	2.14 591	4.78 602	3.45 590	4.12 597	6.94 597	7.65 604	3.26 588	7.82 596	5.30 583	4.04 614	1.41 608	3.36 613	2.10 609	3.88 607	3.31 611

TCMNet-wrong-test	10.31 611	11.40 618	14.84 607	20.96 620	18.45 618	13.80 616	10.76 614	15.78 620	3.53 591	5.20 607	5.52 591	16.26 618	12.61 613	7.51 592	10.15 602	7.43 619	2.37 613	4.31 617	3.43 616	11.36 620	10.61 620

PWCK	2.88 584	2.05 597	5.72 586	2.08 585	1.11 562	3.55 584	3.90 608	2.86 580	3.54 592	3.03 585	3.63 573	3.10 574	2.31 572	8.15 600	3.09 561	2.12 588	0.91 597	1.75 586	0.98 587	2.57 589	1.18 579

IMH	3.21 587	1.85 593	1.48 506	3.25 603	2.69 601	4.07 593	2.02 586	4.41 599	3.80 593	2.72 573	7.11 599	4.75 588	2.92 583	5.92 559	2.55 551	3.85 613	0.88 595	2.78 606	1.36 596	3.19 603	2.59 604

WAO-7	2.66 575	1.40 575	1.73 526	1.39 575	1.17 568	3.93 590	1.94 583	4.11 596	3.88 594	2.92 580	5.50 590	4.18 583	3.00 586	7.63 593	3.71 572	1.13 581	1.00 600	1.17 581	1.13 592	1.18 573	1.09 578

EDNetEfficient	2.37 568	1.10 559	8.08 595	0.74 496	0.71 495	0.98 403	1.56 562	1.46 346	4.06 595	4.90 603	2.82 561	2.25 544	3.48 591	2.95 488	9.97 601	0.26 406	0.24 449	0.26 388	0.30 475	0.68 550	0.61 546

ELAS_RVC	2.48 573	0.74 531	1.90 536	1.05 561	0.92 548	2.76 571	4.01 609	2.76 577	4.11 596	4.69 601	4.63 583	4.62 585	5.96 605	3.97 514	3.96 576	0.63 561	0.53 570	0.56 555	0.52 554	0.64 544	0.63 548
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.01 597	3.14 608	4.91 581	4.55 615	3.94 613	5.20 602	4.41 610	4.40 598	4.13 597	4.95 604	6.08 592	4.74 587	5.37 601	9.40 607	10.67 606	4.65 616	4.15 617	3.97 615	3.34 615	4.09 609	4.08 616

JetRed	6.91 605	8.80 616	25.96 619	2.85 596	3.25 608	13.98 617	11.87 615	6.25 610	4.28 598	4.45 599	4.56 581	6.69 599	5.46 602	7.46 590	14.05 611	2.59 595	3.31 614	2.59 602	2.29 611	4.20 610	3.36 612

Dean	2.91 585	1.53 583	2.07 542	2.96 600	2.51 597	3.15 579	2.14 591	4.75 601	4.41 599	2.76 576	6.10 593	5.53 596	2.37 573	2.97 490	1.92 536	3.18 601	0.85 592	2.51 601	1.04 590	2.88 598	2.47 602

WAO-6	2.81 582	1.60 584	1.46 501	2.36 590	2.28 592	3.55 584	2.29 596	4.21 597	4.56 600	2.36 563	4.51 580	4.88 591	2.66 580	4.60 525	4.07 577	1.72 584	1.15 606	2.31 593	1.46 599	2.31 583	1.85 589

MonStereo1	3.14 586	1.66 585	1.81 530	2.43 591	2.32 594	5.80 604	1.58 566	3.52 589	4.70 601	3.09 587	8.22 608	4.76 589	3.36 589	6.52 570	2.29 548	2.33 590	0.61 578	1.91 589	1.05 591	2.44 586	2.34 597

LVE	3.31 588	1.67 586	1.64 516	2.85 596	2.42 596	3.20 581	2.26 595	4.78 602	5.05 602	2.35 561	6.91 596	6.02 598	2.37 573	9.15 602	2.17 546	3.19 602	1.08 605	2.38 596	1.47 600	2.81 594	2.40 600

DeepPrunerF	1.60 528	0.73 528	5.81 587	0.88 543	1.19 571	0.91 373	0.95 506	2.19 545	5.24 603	1.17 349	1.30 374	1.19 388	1.30 498	4.90 533	1.66 525	0.42 518	0.34 514	0.52 542	0.47 542	0.41 480	0.40 486

tt	6.58 604	0.26 154	6.10 588	3.77 610	2.16 586	11.55 611	19.63 620	13.33 619	5.74 604	2.96 581	2.65 557	4.97 594	6.33 608	3.81 511	7.24 590	9.15 621	11.32 625	5.89 621	6.24 620	6.03 614	2.55 603

SANet	1.88 549	0.57 492	2.18 551	0.63 408	0.40 328	2.80 574	1.57 565	2.39 566	5.88 605	2.36 563	3.57 572	3.72 581	2.97 584	4.74 528	1.76 528	0.34 485	0.30 494	0.32 464	0.29 466	0.48 513	0.37 476

DPSimNet_ROB	11.20 615	4.98 613	35.43 623	2.90 599	4.52 614	7.89 606	17.09 619	4.66 600	6.06 606	14.89 622	10.93 615	17.29 619	36.81 631	13.18 618	15.68 615	2.86 597	6.29 619	5.75 620	5.09 618	3.91 608	7.70 618

SGM-ForestM	6.52 603	0.38 409	1.26 466	0.63 408	0.35 263	13.59 615	5.32 612	6.32 611	6.70 607	11.14 618	9.18 610	22.51 628	13.93 617	16.89 619	20.07 619	0.36 496	0.37 532	0.36 499	0.35 511	0.36 456	0.34 460

ktn	4.70 596	2.38 603	2.12 547	3.76 609	3.24 607	4.85 599	2.95 606	5.52 604	7.37 608	4.07 596	19.32 622	7.46 602	3.47 590	7.39 587	2.95 559	4.04 614	1.85 611	3.26 612	2.22 610	3.08 600	2.65 607

DStereoFS	3.67 589	1.49 582	2.18 551	1.32 572	1.32 577	4.41 596	1.26 546	3.75 593	9.27 609	3.36 588	6.80 595	4.81 590	13.54 616	6.95 580	4.76 580	0.73 567	0.69 583	1.17 581	2.40 612	1.27 576	1.95 592

HanzoNet	11.04 614	3.62 611	8.10 596	4.08 614	3.55 612	4.90 600	2.73 604	7.19 612	10.10 610	31.86 635	28.92 627	21.96 627	36.36 629	18.08 621	10.17 603	7.94 620	3.32 615	3.47 614	3.31 614	7.06 617	4.04 615

coex-ft	8.13 608	2.13 600	98.04 639	0.67 450	0.53 426	1.71 510	1.56 562	1.65 401	11.11 611	18.17 626	3.75 574	3.88 582	7.61 611	2.98 491	6.49 587	0.30 452	0.30 494	0.32 464	0.31 482	0.66 548	0.50 523

USTest	14.33 618	14.94 620	21.04 611	17.44 619	16.05 615	23.26 618	33.84 627	21.73 621	11.80 612	9.36 617	10.14 612	15.97 617	13.20 615	17.28 620	22.43 622	3.78 612	5.01 618	6.17 622	6.16 619	9.25 619	7.72 619

UNDER WATER-64	5.27 599	2.32 601	8.78 598	3.93 612	3.54 611	7.61 605	3.03 607	5.84 607	14.19 613	4.04 594	4.04 577	9.39 609	6.26 606	5.93 560	8.48 598	3.60 608	1.51 609	3.13 609	1.88 604	4.29 611	3.61 613

Anonymous_1	43.04 634	18.73 621	24.79 616	21.81 621	46.26 631	27.80 619	37.60 628	28.08 627	16.14 614	14.66 621	14.30 616	20.65 621	17.88 621	21.56 622	25.94 625	117.93 642	8.92 622	100.65 637	126.50 639	158.64 642	12.08 623

DGTPSM_ROB	13.01 616	8.23 614	21.87 612	9.51 617	18.10 616	11.56 612	32.01 625	10.63 616	16.20 615	7.03 612	19.48 623	10.15 611	16.66 619	9.83 612	22.42 621	4.75 617	8.68 620	5.37 618	10.25 623	6.16 615	11.36 621

DPSMNet_ROB	13.02 617	8.23 614	21.91 613	9.53 618	18.11 617	11.56 612	32.02 626	10.64 617	16.23 616	7.05 613	19.49 624	10.16 612	16.66 619	9.85 613	22.43 622	4.77 618	8.68 620	5.38 619	10.26 624	6.17 616	11.36 621

WAO-8	4.40 592	1.82 591	1.79 528	2.34 588	2.20 587	9.19 607	1.53 560	6.09 608	16.46 617	3.94 592	7.84 605	7.32 600	3.72 595	9.41 608	3.31 566	2.00 586	1.07 603	2.44 599	1.37 597	2.50 587	1.68 586

Venus	4.40 592	1.82 591	1.79 528	2.34 588	2.20 587	9.19 607	1.53 560	6.09 608	16.46 617	3.94 592	7.84 605	7.32 600	3.72 595	9.41 608	3.31 566	2.00 586	1.07 603	2.44 599	1.37 597	2.50 587	1.68 586

UNDER WATER	5.08 598	2.33 602	5.55 584	3.94 613	3.51 610	5.20 602	2.72 603	5.61 606	16.52 619	3.84 591	4.60 582	9.21 608	5.89 604	5.90 558	8.66 599	3.75 609	1.34 607	3.18 611	1.88 604	4.33 612	3.61 613

DPSM_ROB	19.08 619	19.14 622	25.17 617	22.15 622	20.85 620	28.17 620	37.82 629	26.56 625	16.85 620	14.14 619	14.84 617	21.70 622	18.75 622	21.87 623	26.55 626	10.16 625	9.30 623	10.47 624	10.42 625	14.03 621	12.61 624

DPSM	19.08 619	19.14 622	25.17 617	22.15 622	20.85 620	28.17 620	37.82 629	26.56 625	16.85 620	14.14 619	14.84 617	21.70 622	18.75 622	21.87 623	26.55 626	10.16 625	9.30 623	10.47 624	10.42 625	14.03 621	12.61 624

TorneroNet-64	5.30 600	2.03 595	1.74 527	3.43 606	2.81 602	10.09 609	2.12 590	9.10 615	17.12 622	4.96 605	9.27 611	10.72 615	3.70 594	9.20 603	4.55 579	3.31 604	0.84 589	2.88 607	1.55 601	3.49 604	3.04 608

MANE	6.19 601	0.59 498	1.03 416	0.93 553	1.22 573	13.38 614	2.69 601	12.81 618	17.94 623	8.21 616	10.82 614	14.72 616	11.68 612	11.39 616	11.90 608	0.59 556	0.50 567	0.52 542	1.76 603	0.55 530	0.54 531

xxxxx1	54.10 636	25.67 624	27.13 620	113.43 636	96.96 636	30.69 624	47.44 631	32.38 629	25.60 624	17.75 623	17.27 619	21.81 624	21.02 624	24.43 626	33.82 628	33.37 634	40.54 635	157.71 640	175.86 640	66.16 635	72.93 639

tt_ll	54.10 636	25.67 624	27.13 620	113.43 636	96.96 636	30.69 624	47.44 631	32.38 629	25.60 624	17.75 623	17.27 619	21.81 624	21.02 624	24.43 626	33.82 628	33.37 634	40.54 635	157.71 640	175.86 640	66.16 635	72.93 639

ff	54.10 636	25.67 624	27.13 620	113.43 636	96.96 636	30.69 624	47.44 631	32.38 629	25.60 624	17.75 623	17.27 619	21.81 624	21.02 624	24.43 626	33.82 628	33.37 634	40.54 635	157.71 640	175.86 640	66.16 635	72.93 639

LE_ROB	8.05 607	0.37 402	23.53 615	0.74 496	0.33 241	2.77 572	2.87 605	3.71 592	27.24 627	25.39 627	8.87 609	8.46 607	26.71 627	6.65 572	21.99 620	0.21 283	0.19 363	0.20 202	0.21 325	0.25 349	0.22 321

PML	51.67 635	36.25 628	13.28 606	7.46 616	20.81 619	108.69 641	232.22 643	8.72 613	27.82 628	87.01 642	269.67 643	69.67 640	61.95 640	24.76 629	14.20 612	9.74 623	3.40 616	9.62 623	4.70 617	18.74 623	4.72 617

BEATNet-Init1	26.87 624	13.43 619	70.68 638	0.91 550	0.68 490	57.02 637	21.06 621	32.82 632	32.67 629	52.12 641	53.61 638	66.05 639	49.56 639	48.79 640	34.71 631	0.49 541	0.44 551	0.53 547	0.53 555	0.63 542	0.59 542

LSM0	42.82 633	38.75 634	50.81 634	47.07 633	109.38 641	57.00 636	76.02 634	53.74 640	33.71 630	29.02 634	30.41 634	43.87 638	37.22 632	43.91 638	53.54 640	20.52 632	18.62 628	21.10 631	21.11 631	28.41 630	42.22 633

RAFT-FEzeroshot	38.32 625	38.45 630	50.28 629	44.74 629	41.87 627	56.68 632	76.38 637	53.24 636	33.76 631	28.29 630	29.37 629	43.69 636	37.66 633	43.83 634	53.41 637	20.32 628	18.70 629	21.07 626	21.07 628	28.25 627	25.35 629

RAFT-FE	38.32 625	38.45 630	50.28 629	44.74 629	41.87 627	56.68 632	76.38 637	53.24 636	33.76 631	28.29 630	29.37 629	43.69 636	37.66 633	43.83 634	53.41 637	20.32 628	18.70 629	21.07 626	21.07 628	28.25 627	25.35 629

CasAABBNet	38.33 627	38.46 632	50.35 631	44.75 631	41.84 626	56.68 632	76.37 636	53.22 635	33.83 633	28.31 632	29.54 631	43.62 635	37.71 635	43.84 637	53.41 637	20.30 627	18.70 629	21.07 626	21.07 628	28.24 626	25.34 628

Selective-RAFT-Error	38.39 629	38.47 633	50.44 633	44.73 628	41.97 630	56.68 632	76.38 637	53.24 636	33.92 634	28.34 633	29.85 633	43.60 633	38.20 637	43.75 633	53.34 635	20.38 630	18.70 629	21.09 630	21.05 627	28.30 629	25.43 631

FlowAnything	38.37 628	38.41 629	50.38 632	44.76 632	41.94 629	56.64 631	76.34 635	53.28 639	34.23 635	28.25 629	29.72 632	43.60 633	37.79 636	43.83 634	53.38 636	20.39 631	18.71 633	21.07 626	21.14 632	28.23 625	25.29 627

HaxPig	38.92 630	41.40 635	41.64 624	29.95 625	32.27 623	28.90 622	27.60 622	29.73 628	37.71 636	43.82 636	43.87 635	33.17 630	35.56 628	41.53 631	40.37 633	43.94 637	47.51 639	45.82 633	47.08 635	42.38 632	44.15 635

AVERAGE_ROB	40.43 631	42.37 636	42.73 625	36.96 627	35.58 625	30.50 623	27.61 623	36.71 634	38.39 637	44.91 637	44.36 636	37.45 632	36.70 630	41.88 632	40.35 632	45.43 638	46.81 638	47.11 634	46.35 634	42.51 633	43.87 634

MEDIAN_ROB	42.00 632	44.40 637	44.29 628	35.15 626	34.95 624	31.28 628	29.60 624	35.88 633	40.02 638	47.20 640	46.64 637	37.37 631	38.48 638	44.35 639	42.45 634	48.03 639	49.39 640	49.71 635	49.03 636	45.14 634	46.65 636

RSGM-EC	88.84 639	82.86 640	51.22 635	105.38 634	99.51 639	94.51 639	125.67 640	90.02 641	46.43 639	45.14 638	57.50 640	101.22 641	88.55 641	154.40 641	153.26 641	105.54 640	59.55 641	113.88 638	53.02 637	92.89 640	56.17 637

acva	88.84 639	82.86 640	51.22 635	105.38 634	99.51 639	94.51 639	125.67 640	90.02 641	46.43 639	45.14 638	57.50 640	101.22 641	88.55 641	154.40 641	153.26 641	105.54 640	59.55 641	113.88 638	53.02 637	92.89 640	56.17 637

KSHMR	8.75 609	2.06 598	2.11 546	3.53 608	3.11 606	4.13 594	2.69 601	5.60 605	61.37 641	3.00 583	55.83 639	4.98 595	2.45 576	4.49 522	2.61 555	3.46 606	1.55 610	3.14 610	1.94 606	3.72 606	3.18 610

TorneroNet	10.70 613	2.03 595	1.82 532	3.43 606	3.01 605	43.83 630	2.22 594	8.87 614	67.47 642	7.17 614	27.36 626	10.68 614	3.85 597	8.67 601	7.65 595	3.59 607	0.88 595	3.04 608	1.57 602	3.71 605	3.17 609

test_example2	192.40 641	210.76 642	206.48 641	199.83 641	204.73 642	172.94 642	183.52 642	133.93 643	133.41 643	191.38 643	196.19 642	187.13 643	178.77 643	205.33 643	208.00 643	222.09 643	238.72 643	186.54 643	190.54 643	227.34 643	170.31 642

ccccc		492.34 643		530.87 642	530.37 643	478.08 643		491.76 644		448.18 644		476.12 644		541.64 644		663.49 644	459.54 644	353.94 644	309.79 644	586.66 644

ASD4		10.99 617

Low-res two-view benchmark