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

tim_s	0.10 2	0.06 1	0.14 7	0.17 50	0.09 37	0.15 42	0.12 31	0.22 75	0.15 59	0.09 8	0.10 18	0.10 42	0.09 22	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

xxxad45	0.10 2	0.06 1	0.13 1	0.17 50	0.09 37	0.15 42	0.13 74	0.23 101	0.17 82	0.10 32	0.09 11	0.10 42	0.10 66	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

ACW_4w	0.10 2	0.06 1	0.14 7	0.17 50	0.09 37	0.14 23	0.12 31	0.23 101	0.18 95	0.09 8	0.10 18	0.09 22	0.10 66	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 60	0.05 79	0.05 5	0.04 1

5w_v4	0.10 2	0.06 1	0.14 7	0.17 50	0.10 107	0.15 42	0.12 31	0.23 101	0.17 82	0.10 32	0.09 11	0.11 79	0.10 66	0.12 2	0.11 16	0.05 10	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

ITERv12	0.10 2	0.06 1	0.16 42	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.12 31	0.19 25	0.13 37	0.10 32	0.12 55	0.11 79	0.09 22	0.14 20	0.12 64	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITER	0.10 2	0.06 1	0.16 42	0.16 22	0.08 10	0.12 8	0.11 17	0.16 5	0.12 16	0.12 73	0.14 108	0.10 42	0.10 66	0.20 150	0.11 16	0.07 95	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

IGEV	0.11 51	0.06 1	0.17 66	0.15 4	0.11 154	0.16 77	0.13 74	0.21 56	0.16 65	0.11 56	0.15 113	0.09 22	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 60	0.05 79	0.05 5	0.05 32

SteFusion	0.10 2	0.07 8	0.14 7	0.16 22	0.09 37	0.15 42	0.13 74	0.22 75	0.18 95	0.10 32	0.11 29	0.08 3	0.09 22	0.15 49	0.11 16	0.04 1	0.05 32	0.06 60	0.05 79	0.05 5	0.04 1

PyraSte	0.10 2	0.07 8	0.14 7	0.18 88	0.09 37	0.15 42	0.12 31	0.23 101	0.14 49	0.10 32	0.12 55	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

ITERv30	0.10 2	0.07 8	0.17 66	0.15 4	0.09 37	0.13 15	0.12 31	0.17 12	0.12 16	0.08 1	0.12 55	0.13 109	0.10 66	0.18 109	0.12 64	0.07 95	0.07 309	0.06 60	0.04 1	0.05 5	0.05 32

qyd29nn	0.10 2	0.07 8	0.15 19	0.15 4	0.08 10	0.13 15	0.12 31	0.18 18	0.10 3	0.09 8	0.10 18	0.11 79	0.10 66	0.16 68	0.12 64	0.07 95	0.08 403	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv28	0.10 2	0.07 8	0.16 42	0.15 4	0.09 37	0.16 77	0.13 74	0.20 37	0.13 37	0.09 8	0.11 29	0.10 42	0.08 8	0.15 49	0.12 64	0.07 95	0.07 309	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

yuret106	0.10 2	0.07 8	0.16 42	0.16 22	0.09 37	0.15 42	0.11 17	0.20 37	0.11 7	0.08 1	0.09 11	0.12 96	0.09 22	0.14 20	0.12 64	0.07 95	0.07 309	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

uio108cc	0.10 2	0.07 8	0.16 42	0.16 22	0.08 10	0.16 77	0.13 74	0.21 56	0.12 16	0.09 8	0.11 29	0.11 79	0.10 66	0.13 7	0.11 16	0.07 95	0.07 309	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

oiu110	0.11 51	0.07 8	0.16 42	0.15 4	0.09 37	0.16 77	0.12 31	0.22 75	0.13 37	0.09 8	0.11 29	0.11 79	0.10 66	0.13 7	0.12 64	0.07 95	0.07 309	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv24	0.11 51	0.07 8	0.15 19	0.15 4	0.09 37	0.16 77	0.12 31	0.25 128	0.10 3	0.10 32	0.12 55	0.11 79	0.10 66	0.14 20	0.12 64	0.07 95	0.07 309	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

dd23bbn	0.11 51	0.07 8	0.15 19	0.16 22	0.08 10	0.17 104	0.13 74	0.24 119	0.12 16	0.11 56	0.14 108	0.10 42	0.10 66	0.13 7	0.12 64	0.06 34	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

hj116sk	0.10 2	0.07 8	0.16 42	0.15 4	0.09 37	0.15 42	0.11 17	0.22 75	0.13 37	0.09 8	0.12 55	0.12 96	0.10 66	0.14 20	0.12 64	0.07 95	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv21	0.10 2	0.07 8	0.16 42	0.15 4	0.09 37	0.16 77	0.12 31	0.20 37	0.12 16	0.09 8	0.10 18	0.11 79	0.09 22	0.16 68	0.13 130	0.07 95	0.07 309	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

v20iiwwt	0.10 2	0.07 8	0.15 19	0.16 22	0.09 37	0.17 104	0.12 31	0.21 56	0.12 16	0.10 32	0.11 29	0.10 42	0.10 66	0.13 7	0.13 130	0.06 34	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv19	0.10 2	0.07 8	0.16 42	0.16 22	0.09 37	0.17 104	0.13 74	0.22 75	0.12 16	0.09 8	0.11 29	0.11 79	0.09 22	0.13 7	0.12 64	0.07 95	0.07 309	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITER124	0.10 2	0.07 8	0.15 19	0.16 22	0.09 37	0.16 77	0.13 74	0.20 37	0.12 16	0.10 32	0.10 18	0.10 42	0.10 66	0.14 20	0.12 64	0.07 95	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

dddd17k	0.10 2	0.07 8	0.15 19	0.16 22	0.09 37	0.15 42	0.12 31	0.21 56	0.11 7	0.10 32	0.12 55	0.09 22	0.10 66	0.14 20	0.12 64	0.07 95	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

zxcv128	0.10 2	0.07 8	0.15 19	0.15 4	0.09 37	0.15 42	0.12 31	0.21 56	0.11 7	0.09 8	0.12 55	0.11 79	0.10 66	0.13 7	0.12 64	0.07 95	0.07 309	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

iked130	0.10 2	0.07 8	0.16 42	0.16 22	0.09 37	0.14 23	0.13 74	0.21 56	0.09 1	0.09 8	0.11 29	0.10 42	0.09 22	0.13 7	0.12 64	0.06 34	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv14	0.10 2	0.07 8	0.15 19	0.16 22	0.09 37	0.15 42	0.12 31	0.22 75	0.11 7	0.09 8	0.11 29	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 64	0.06 34	0.06 178	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

v134_o9	0.10 2	0.07 8	0.16 42	0.16 22	0.09 37	0.15 42	0.12 31	0.22 75	0.12 16	0.09 8	0.11 29	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 64	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

vnu138km	0.10 2	0.07 8	0.16 42	0.16 22	0.09 37	0.14 23	0.12 31	0.20 37	0.13 37	0.09 8	0.11 29	0.10 42	0.08 8	0.14 20	0.12 64	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv10	0.10 2	0.07 8	0.16 42	0.15 4	0.09 37	0.13 15	0.12 31	0.21 56	0.13 37	0.09 8	0.11 29	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 64	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

99wein	0.10 2	0.07 8	0.16 42	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.11 17	0.20 37	0.14 49	0.10 32	0.12 55	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 64	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv8	0.10 2	0.07 8	0.15 19	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.12 31	0.21 56	0.12 16	0.10 32	0.12 55	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 64	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv7	0.10 2	0.07 8	0.16 42	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.12 31	0.20 37	0.12 16	0.10 32	0.11 29	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 64	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

s6wercc	0.10 2	0.07 8	0.16 42	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.12 31	0.20 37	0.11 7	0.09 8	0.11 29	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 64	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

a5sdf	0.10 2	0.07 8	0.16 42	0.15 4	0.09 37	0.14 23	0.12 31	0.20 37	0.12 16	0.09 8	0.11 29	0.10 42	0.09 22	0.14 20	0.12 64	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

zaero_v3	0.10 2	0.07 8	0.17 66	0.16 22	0.08 10	0.17 104	0.11 17	0.18 18	0.13 37	0.13 90	0.13 76	0.08 3	0.10 66	0.15 49	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

ITERv2	0.10 2	0.07 8	0.18 76	0.16 22	0.08 10	0.16 77	0.11 17	0.19 25	0.12 16	0.12 73	0.13 76	0.09 22	0.10 66	0.16 68	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

252Zero-FE	0.14 120	0.07 8	0.17 66	0.17 50	0.09 37	0.15 42	0.11 17	0.21 56	0.19 114	0.77 583	0.11 29	0.08 3	0.08 8	0.13 7	0.13 130	0.07 95	0.05 32	0.06 60	0.04 1	0.06 84	0.06 117

Monster-pub-mixall	0.10 2	0.07 8	0.16 42	0.16 22	0.08 10	0.11 4	0.09 2	0.20 37	0.12 16	0.11 56	0.11 29	0.08 3	0.08 8	0.23 195	0.11 16	0.07 95	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 117

111111	0.11 51	0.07 8	0.17 66	0.19 132	0.11 154	0.13 15	0.11 17	0.22 75	0.15 59	0.11 56	0.12 55	0.12 96	0.08 8	0.18 109	0.11 16	0.07 95	0.05 32	0.06 60	0.04 1	0.08 218	0.06 117

Reg-Stereo(zero)	0.16 166	0.07 8	0.36 262	0.19 132	0.10 107	0.19 156	0.14 105	0.28 171	0.24 203	0.22 209	0.20 175	0.24 268	0.18 274	0.21 170	0.18 269	0.07 95	0.05 32	0.06 60	0.06 133	0.06 84	0.06 117

FoundationStereo	0.09 1	0.07 8	0.16 42	0.16 22	0.08 10	0.12 8	0.13 74	0.11 1	0.12 16	0.09 8	0.07 3	0.10 42	0.09 22	0.11 1	0.10 1	0.07 95	0.05 32	0.06 60	0.04 1	0.05 5	0.05 32

dual_stereo	0.10 2	0.07 8	0.14 7	0.17 50	0.08 10	0.09 1	0.13 74	0.24 119	0.13 37	0.10 32	0.09 11	0.09 22	0.08 8	0.18 109	0.12 64	0.07 95	0.06 178	0.06 60	0.04 1	0.05 5	0.05 32

Pointernet	0.13 95	0.07 8	0.27 158	0.19 132	0.11 154	0.20 191	0.12 31	0.31 214	0.24 203	0.15 131	0.15 113	0.13 109	0.11 109	0.17 88	0.13 130	0.08 243	0.05 32	0.06 60	0.05 79	0.06 84	0.05 32

CAS	0.15 152	0.07 8	0.21 104	0.41 576	0.16 414	0.20 191	0.18 246	0.22 75	0.19 114	0.15 131	0.19 158	0.11 79	0.09 22	0.14 20	0.13 130	0.29 582	0.04 2	0.06 60	0.04 1	0.06 84	0.14 481

ITERv4	0.11 51	0.08 45	0.17 66	0.16 22	0.09 37	0.13 15	0.10 8	0.21 56	0.12 16	0.13 90	0.17 137	0.09 22	0.14 188	0.14 20	0.12 64	0.06 34	0.05 32	0.05 1	0.05 79	0.05 5	0.04 1

DDF-Stereo	0.13 95	0.08 45	0.19 84	0.19 132	0.16 414	0.12 8	0.15 129	0.18 18	0.18 95	0.11 56	0.10 18	0.13 109	0.12 134	0.23 195	0.19 299	0.08 243	0.05 32	0.07 124	0.05 79	0.21 544	0.06 117

MonStereo	0.10 2	0.08 45	0.13 1	0.17 50	0.08 10	0.14 23	0.12 31	0.24 119	0.19 114	0.09 8	0.11 29	0.08 3	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 2	0.08 45	0.13 1	0.18 88	0.10 107	0.13 15	0.12 31	0.15 4	0.12 16	0.10 32	0.13 76	0.10 42	0.10 66	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 2	0.08 45	0.13 1	0.17 50	0.08 10	0.13 15	0.12 31	0.24 119	0.19 114	0.09 8	0.11 29	0.08 3	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

zero-FE	0.16 166	0.08 45	0.81 532	0.19 132	0.18 457	0.12 8	0.15 129	0.19 25	0.19 114	0.10 32	0.10 18	0.13 109	0.12 134	0.21 170	0.19 299	0.08 243	0.05 32	0.07 124	0.05 79	0.19 532	0.06 117

water-stereo	0.13 95	0.08 45	0.20 95	0.19 132	0.10 107	0.17 104	0.14 105	0.25 128	0.19 114	0.17 166	0.23 202	0.15 152	0.15 207	0.12 2	0.13 130	0.07 95	0.06 178	0.07 124	0.06 133	0.06 84	0.05 32

DilatedVolume-Stereo	0.14 120	0.08 45	0.18 76	0.18 88	0.09 37	0.21 219	0.14 105	0.24 119	0.21 156	0.21 203	0.21 187	0.15 152	0.14 188	0.23 195	0.15 191	0.07 95	0.06 178	0.06 60	0.06 133	0.05 5	0.05 32

1w_stereo	0.12 80	0.08 45	0.14 7	0.18 88	0.09 37	0.16 77	0.15 129	0.25 128	0.21 156	0.13 90	0.16 126	0.08 3	0.12 134	0.16 68	0.13 130	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 45	0.19 84	0.16 22	0.09 37	0.12 8	0.13 74	0.18 18	0.13 37	0.09 8	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 68	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 60	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 45	0.19 84	0.16 22	0.09 37	0.12 8	0.13 74	0.17 12	0.11 7	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 88	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 60	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 45	0.16 42	0.17 50	0.08 10	0.16 77	0.12 31	0.17 12	0.12 16	0.10 32	0.07 3	0.10 42	0.08 8	0.14 20	0.11 16	0.07 95	0.05 32	0.06 60	0.04 1	0.06 84	0.06 117

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 45	0.15 19	0.17 50	0.09 37	0.15 42	0.11 17	0.16 5	0.10 3	0.09 8	0.07 3	0.10 42	0.06 1	0.15 49	0.11 16	0.07 95	0.05 32	0.06 60	0.04 1	0.06 84	0.05 32

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 45	0.15 19	0.18 88	0.09 37	0.15 42	0.11 17	0.16 5	0.10 3	0.08 1	0.06 1	0.10 42	0.07 2	0.17 88	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 60	0.04 1	0.05 5	0.05 32

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 45	0.15 19	0.18 88	0.07 1	0.15 42	0.11 17	0.17 12	0.11 7	0.08 1	0.06 1	0.10 42	0.08 8	0.18 109	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 60	0.04 1	0.05 5	0.05 32

LG-G_1	0.11 51	0.08 45	0.18 76	0.18 88	0.07 1	0.21 219	0.09 2	0.19 25	0.11 7	0.10 32	0.09 11	0.11 79	0.10 66	0.19 133	0.10 1	0.07 95	0.05 32	0.06 60	0.04 1	0.06 84	0.06 117

LG-G	0.11 51	0.08 45	0.18 76	0.18 88	0.07 1	0.21 219	0.09 2	0.19 25	0.11 7	0.10 32	0.09 11	0.11 79	0.10 66	0.19 133	0.10 1	0.07 95	0.05 32	0.06 60	0.04 1	0.06 84	0.06 117

LGtest1	0.10 2	0.08 45	0.17 66	0.17 50	0.08 10	0.13 15	0.09 2	0.16 5	0.12 16	0.09 8	0.07 3	0.09 22	0.09 22	0.15 49	0.11 16	0.08 243	0.05 32	0.06 60	0.05 79	0.06 84	0.06 117

SGD-Stereo	0.11 51	0.08 45	0.17 66	0.17 50	0.07 1	0.17 104	0.13 74	0.18 18	0.16 65	0.11 56	0.13 76	0.11 79	0.12 134	0.18 109	0.11 16	0.08 243	0.04 2	0.06 60	0.05 79	0.06 84	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 283	0.08 45	0.23 120	0.19 132	0.19 479	0.28 356	0.24 442	0.23 101	0.21 156	0.20 192	0.23 202	0.28 322	0.49 549	0.26 255	0.18 269	0.09 326	0.08 403	0.18 542	0.13 500	0.17 511	0.17 514

MonSter	0.10 2	0.08 45	0.13 1	0.17 50	0.08 10	0.14 23	0.12 31	0.24 119	0.19 114	0.09 8	0.11 29	0.08 3	0.07 2	0.14 20	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 51	0.08 45	0.17 66	0.17 50	0.09 37	0.22 247	0.14 105	0.14 3	0.16 65	0.11 56	0.10 18	0.09 22	0.08 8	0.21 170	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 60	0.04 1	0.05 5	0.05 32

999	0.14 120	0.08 45	0.24 128	0.19 132	0.11 154	0.20 191	0.17 203	0.24 119	0.18 95	0.13 90	0.16 126	0.14 135	0.11 109	0.36 361	0.15 191	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.06 133	0.06 84	0.07 199

IGEV-Stereo++	0.11 51	0.08 45	0.15 19	0.19 132	0.11 154	0.14 23	0.10 8	0.22 75	0.18 95	0.10 32	0.13 76	0.10 42	0.11 109	0.14 20	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 60	0.05 79	0.06 84	0.05 32

Occ-G	0.13 95	0.08 45	0.21 104	0.17 50	0.10 107	0.15 42	0.19 291	0.22 75	0.19 114	0.13 90	0.19 158	0.21 224	0.11 109	0.17 88	0.14 167	0.07 95	0.06 178	0.07 124	0.06 133	0.07 152	0.06 117

IGEV-Stereo+	0.12 80	0.08 45	0.17 66	0.18 88	0.13 289	0.09 1	0.11 17	0.16 5	0.15 59	0.10 32	0.08 10	0.10 42	0.10 66	0.21 170	0.11 16	0.07 95	0.05 32	0.06 60	0.05 79	0.16 494	0.24 570

trnet	0.13 95	0.08 45	0.21 104	0.15 4	0.07 1	0.21 219	0.12 31	0.24 119	0.24 203	0.16 153	0.21 187	0.15 152	0.13 166	0.18 109	0.13 130	0.08 243	0.05 32	0.06 60	0.04 1	0.06 84	0.05 32

MoCha-V2	0.13 95	0.08 45	0.26 149	0.23 349	0.09 37	0.16 77	0.15 129	0.26 138	0.16 65	0.15 131	0.15 113	0.13 109	0.14 188	0.20 150	0.11 16	0.06 34	0.07 309	0.06 60	0.06 133	0.06 84	0.05 32

Any-RAFT	0.17 185	0.08 45	0.31 200	0.19 132	0.10 107	0.29 377	0.16 162	0.42 356	0.30 283	0.24 229	0.27 242	0.27 306	0.16 223	0.21 170	0.12 64	0.08 243	0.05 32	0.06 60	0.05 79	0.07 152	0.06 117

LoS	0.14 120	0.08 45	0.27 158	0.16 22	0.09 37	0.22 247	0.14 105	0.26 138	0.26 225	0.15 131	0.18 150	0.18 189	0.13 166	0.22 186	0.14 167	0.08 243	0.06 178	0.06 60	0.04 1	0.06 84	0.06 117
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 120	0.08 45	0.19 84	0.17 50	0.22 520	0.18 129	0.16 162	0.23 101	0.19 114	0.14 117	0.17 137	0.14 135	0.10 66	0.18 109	0.12 64	0.07 95	0.05 32	0.06 60	0.04 1	0.08 218	0.18 527

EGLCR-Stereo	0.13 95	0.08 45	0.20 95	0.18 88	0.09 37	0.21 219	0.13 74	0.27 152	0.21 156	0.13 90	0.10 18	0.15 152	0.09 22	0.20 150	0.13 130	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.07 189	0.06 84	0.06 117

CREStereo++_RVC	0.15 152	0.08 45	0.26 149	0.17 50	0.11 154	0.18 129	0.13 74	0.22 75	0.30 283	0.21 203	0.30 274	0.13 109	0.11 109	0.16 68	0.15 191	0.07 95	0.04 2	0.06 60	0.15 523	0.06 84	0.05 32
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
CREStereo	0.13 95	0.08 45	0.21 104	0.14 1	0.08 10	0.22 247	0.15 129	0.25 128	0.24 203	0.16 153	0.21 187	0.14 135	0.13 166	0.18 109	0.13 130	0.09 326	0.05 32	0.06 60	0.04 1	0.07 152	0.06 117
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
PMTNet	0.15 152	0.08 45	0.23 120	0.15 4	0.09 37	0.23 269	0.16 162	0.25 128	0.23 188	0.17 166	0.21 187	0.16 169	0.14 188	0.22 186	0.13 130	0.29 582	0.05 32	0.06 60	0.04 1	0.07 152	0.06 117

GEAStereo	0.12 80	0.09 80	0.20 95	0.18 88	0.12 211	0.19 156	0.16 162	0.20 37	0.14 49	0.12 73	0.15 113	0.10 42	0.09 22	0.16 68	0.10 1	0.08 243	0.06 178	0.06 60	0.05 79	0.08 218	0.08 267

OmniDepth	0.10 2	0.09 80	0.14 7	0.19 132	0.07 1	0.16 77	0.12 31	0.16 5	0.12 16	0.08 1	0.09 11	0.14 135	0.13 166	0.14 20	0.10 1	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 79	0.05 5	0.04 1

GSStereo	0.12 80	0.09 80	0.20 95	0.17 50	0.12 211	0.19 156	0.16 162	0.26 138	0.18 95	0.13 90	0.15 113	0.10 42	0.09 22	0.16 68	0.10 1	0.07 95	0.05 32	0.06 60	0.05 79	0.08 218	0.08 267

gasm-f	0.12 80	0.09 80	0.19 84	0.18 88	0.12 211	0.18 129	0.18 246	0.20 37	0.14 49	0.12 73	0.19 158	0.10 42	0.11 109	0.16 68	0.11 16	0.08 243	0.06 178	0.06 60	0.05 79	0.09 288	0.08 267

Zero-FE251	0.14 120	0.09 80	0.24 128	0.17 50	0.09 37	0.20 191	0.13 74	0.20 37	0.14 49	0.61 563	0.13 76	0.13 109	0.11 109	0.14 20	0.16 216	0.07 95	0.05 32	0.06 60	0.05 79	0.05 5	0.05 32

AdaDepth	0.11 51	0.09 80	0.20 95	0.20 195	0.10 107	0.19 156	0.13 74	0.16 5	0.13 37	0.10 32	0.10 18	0.09 22	0.09 22	0.19 133	0.12 64	0.05 10	0.05 32	0.06 60	0.06 133	0.05 5	0.05 32

S2M2_XL	0.10 2	0.09 80	0.21 104	0.14 1	0.10 107	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 32	0.11 29	0.09 22	0.09 22	0.12 2	0.11 16	0.09 326	0.07 309	0.08 207	0.07 189	0.08 218	0.06 117
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.14 120	0.09 80	0.19 84	0.19 132	0.08 10	0.20 191	0.15 129	0.27 152	0.23 188	0.16 153	0.18 150	0.14 135	0.17 249	0.19 133	0.13 130	0.07 95	0.06 178	0.07 124	0.05 79	0.05 5	0.05 32

2.25w	0.11 51	0.09 80	0.15 19	0.17 50	0.09 37	0.15 42	0.10 8	0.19 25	0.18 95	0.14 117	0.17 137	0.09 22	0.10 66	0.18 109	0.13 130	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

2.75w_new	0.11 51	0.09 80	0.14 7	0.16 22	0.09 37	0.15 42	0.12 31	0.25 128	0.16 65	0.14 117	0.13 76	0.08 3	0.10 66	0.16 68	0.13 130	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.25w_new	0.11 51	0.09 80	0.15 19	0.17 50	0.09 37	0.19 156	0.10 8	0.22 75	0.17 82	0.14 117	0.12 55	0.10 42	0.11 109	0.17 88	0.12 64	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.25w	0.11 51	0.09 80	0.15 19	0.17 50	0.09 37	0.19 156	0.10 8	0.22 75	0.17 82	0.14 117	0.12 55	0.10 42	0.11 109	0.17 88	0.12 64	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.75w	0.11 51	0.09 80	0.15 19	0.17 50	0.11 154	0.18 129	0.12 31	0.23 101	0.14 49	0.13 90	0.11 29	0.08 3	0.10 66	0.16 68	0.11 16	0.05 10	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 51	0.09 80	0.14 7	0.19 132	0.12 211	0.14 23	0.12 31	0.25 128	0.17 82	0.13 90	0.16 126	0.08 3	0.09 22	0.19 133	0.11 16	0.05 10	0.05 32	0.06 60	0.05 79	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 51	0.09 80	0.13 1	0.17 50	0.12 211	0.15 42	0.11 17	0.23 101	0.15 59	0.14 117	0.12 55	0.08 3	0.09 22	0.21 170	0.10 1	0.06 34	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 95	0.09 80	0.24 128	0.20 195	0.10 107	0.15 42	0.14 105	0.22 75	0.16 65	0.12 73	0.19 158	0.15 152	0.11 109	0.13 7	0.17 247	0.07 95	0.05 32	0.06 60	0.06 133	0.07 152	0.06 117

GREAT-IGEV	0.12 80	0.09 80	0.25 141	0.16 22	0.11 154	0.14 23	0.16 162	0.17 12	0.17 82	0.10 32	0.15 113	0.09 22	0.09 22	0.18 109	0.10 1	0.06 34	0.07 309	0.06 60	0.05 79	0.07 152	0.10 385

AIO_test	0.12 80	0.09 80	0.20 95	0.19 132	0.11 154	0.15 42	0.17 203	0.19 25	0.16 65	0.11 56	0.13 76	0.14 135	0.09 22	0.20 150	0.12 64	0.07 95	0.05 32	0.06 60	0.05 79	0.06 84	0.05 32

GIP-stereo	0.12 80	0.09 80	0.20 95	0.19 132	0.11 154	0.16 77	0.14 105	0.29 184	0.18 95	0.11 56	0.16 126	0.13 109	0.09 22	0.15 49	0.12 64	0.07 95	0.05 32	0.06 60	0.05 79	0.06 84	0.05 32

fffft	0.13 95	0.09 80	0.24 128	0.19 132	0.10 107	0.17 104	0.19 291	0.22 75	0.16 65	0.14 117	0.11 29	0.13 109	0.10 66	0.24 208	0.18 269	0.06 34	0.05 32	0.07 124	0.06 133	0.07 152	0.06 117
1: 1. 1
tt45	0.14 120	0.09 80	0.22 114	0.19 132	0.11 154	0.23 269	0.18 246	0.22 75	0.17 82	0.15 131	0.13 76	0.14 135	0.10 66	0.30 320	0.14 167	0.07 95	0.05 32	0.08 207	0.06 133	0.07 152	0.07 199

WCG-NET	0.14 120	0.09 80	0.23 120	0.18 88	0.08 10	0.18 129	0.17 203	0.21 56	0.28 251	0.18 183	0.21 187	0.15 152	0.12 134	0.18 109	0.12 64	0.06 34	0.05 32	0.06 60	0.05 79	0.06 84	0.05 32

U	1.00 598	0.09 80	0.21 104	0.21 240	3.68 627	6.12 632	0.14 105	0.21 56	0.21 156	0.11 56	0.11 29	0.10 42	0.09 22	0.12 2	0.11 16	0.07 95	0.05 32	5.42 637	2.90 635	0.07 152	0.06 117

WCG-NET（raft）	0.14 120	0.09 80	0.23 120	0.17 50	0.08 10	0.19 156	0.16 162	0.23 101	0.26 225	0.18 183	0.19 158	0.20 212	0.12 134	0.21 170	0.12 64	0.06 34	0.06 178	0.06 60	0.05 79	0.06 84	0.05 32

RSM++	0.12 80	0.09 80	0.19 84	0.20 195	0.09 37	0.17 104	0.15 129	0.21 56	0.19 114	0.12 73	0.12 55	0.14 135	0.09 22	0.20 150	0.12 64	0.06 34	0.05 32	0.07 124	0.07 189	0.07 152	0.05 32

RSM	0.12 80	0.09 80	0.20 95	0.20 195	0.09 37	0.16 77	0.15 129	0.23 101	0.18 95	0.13 90	0.13 76	0.15 152	0.09 22	0.21 170	0.12 64	0.06 34	0.05 32	0.07 124	0.07 189	0.06 84	0.05 32

RAFT-Stereo-weight	0.15 152	0.09 80	0.26 149	0.20 195	0.10 107	0.19 156	0.17 203	0.36 291	0.29 270	0.24 229	0.20 175	0.19 203	0.10 66	0.18 109	0.15 191	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.05 79	0.06 84	0.05 32

MSKI-zero shot	0.17 185	0.09 80	0.43 360	0.20 195	0.11 154	0.21 219	0.15 129	0.32 225	0.21 156	0.23 215	0.24 216	0.23 256	0.10 66	0.31 327	0.13 130	0.07 95	0.06 178	0.07 124	0.06 133	0.06 84	0.06 117

AEACV	0.13 95	0.09 80	0.23 120	0.18 88	0.19 479	0.19 156	0.16 162	0.23 101	0.14 49	0.13 90	0.17 137	0.13 109	0.16 223	0.16 68	0.12 64	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.08 265	0.07 152	0.06 117

Selective-IGEV	0.12 80	0.09 80	0.22 114	0.19 132	0.10 107	0.15 42	0.14 105	0.27 152	0.15 59	0.13 90	0.14 108	0.13 109	0.08 8	0.21 170	0.12 64	0.06 34	0.05 32	0.07 124	0.06 133	0.06 84	0.05 32

knoymous	0.17 185	0.09 80	0.32 206	0.17 50	0.11 154	0.21 219	0.17 203	0.32 225	0.23 188	0.23 215	0.28 248	0.27 306	0.16 223	0.23 195	0.16 216	0.09 326	0.06 178	0.09 287	0.06 133	0.09 288	0.09 329

riskmin	0.18 209	0.09 80	0.34 232	0.18 88	0.12 211	0.24 291	0.16 162	0.34 247	0.28 251	0.21 203	0.23 202	0.33 376	0.24 351	0.23 195	0.17 247	0.09 326	0.06 178	0.09 287	0.06 133	0.10 354	0.10 385

MC-Stereo	0.14 120	0.09 80	0.25 141	0.21 240	0.09 37	0.18 129	0.16 162	0.23 101	0.19 114	0.18 183	0.23 202	0.16 169	0.13 166	0.22 186	0.13 130	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.07 189	0.06 84	0.05 32

RCA-Stereo	0.16 166	0.09 80	0.25 141	0.20 195	0.10 107	0.19 156	0.17 203	0.36 291	0.35 342	0.20 192	0.25 225	0.17 179	0.17 249	0.18 109	0.14 167	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.06 133	0.06 84	0.05 32

test-3	0.16 166	0.09 80	0.31 200	0.21 240	0.11 154	0.18 129	0.16 162	0.30 203	0.27 236	0.26 250	0.16 126	0.22 236	0.12 134	0.26 255	0.18 269	0.06 34	0.04 2	0.08 207	0.08 265	0.06 84	0.06 117

test_1	0.16 166	0.09 80	0.31 200	0.21 240	0.11 154	0.18 129	0.16 162	0.30 203	0.27 236	0.25 238	0.16 126	0.22 236	0.12 134	0.26 255	0.18 269	0.06 34	0.04 2	0.08 207	0.08 265	0.06 84	0.06 117

DEmStereo	0.26 405	0.09 80	0.47 396	0.19 132	0.12 211	0.30 396	0.25 459	0.28 171	0.36 355	0.36 435	0.58 522	0.25 276	0.48 548	0.53 428	0.44 511	0.07 95	0.06 178	0.08 207	0.08 265	0.06 84	0.07 199

GrayStereo	0.25 389	0.09 80	0.32 206	0.26 471	0.13 289	0.23 269	0.47 578	0.34 247	0.30 283	0.39 472	0.47 472	0.30 349	0.79 587	0.29 305	0.16 216	0.07 95	0.06 178	0.08 207	0.09 353	0.07 152	0.13 460

s12784h	0.17 185	0.09 80	0.26 149	0.18 88	0.07 1	0.32 421	0.19 291	0.37 301	0.32 304	0.23 215	0.25 225	0.18 189	0.17 249	0.25 239	0.16 216	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.05 79	0.06 84	0.05 32

TANstereo	0.15 152	0.09 80	0.28 169	0.16 22	0.08 10	0.25 306	0.14 105	0.23 101	0.28 251	0.24 229	0.30 274	0.16 169	0.12 134	0.17 88	0.13 130	0.08 243	0.07 309	0.06 60	0.05 79	0.06 84	0.07 199

R-Stereo Train	0.18 209	0.09 80	0.32 206	0.22 301	0.12 211	0.22 247	0.19 291	0.42 356	0.19 114	0.31 347	0.45 455	0.20 212	0.14 188	0.18 109	0.15 191	0.08 243	0.06 178	0.07 124	0.06 133	0.06 84	0.06 117

RAFT-Stereo	0.18 209	0.09 80	0.32 206	0.22 301	0.12 211	0.22 247	0.19 291	0.42 356	0.19 114	0.31 347	0.45 455	0.20 212	0.14 188	0.18 109	0.15 191	0.08 243	0.06 178	0.07 124	0.06 133	0.06 84	0.06 117
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FE-Mocha	0.16 166	0.10 122	0.33 222	0.19 132	0.13 289	0.19 156	0.15 129	0.35 272	0.22 169	0.24 229	0.24 216	0.20 212	0.14 188	0.17 88	0.17 247	0.07 95	0.05 32	0.08 207	0.08 265	0.07 152	0.06 117

IGEV-FE	0.18 209	0.10 122	0.65 491	0.20 195	0.12 211	0.19 156	0.15 129	0.34 247	0.19 114	0.28 270	0.22 197	0.27 306	0.13 166	0.23 195	0.18 269	0.07 95	0.06 178	0.08 207	0.08 265	0.07 152	0.06 117

DA	0.14 120	0.10 122	0.18 76	0.21 240	0.10 107	0.29 377	0.16 162	0.28 171	0.20 139	0.14 117	0.17 137	0.16 169	0.14 188	0.17 88	0.12 64	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.05 79	0.07 152	0.07 199

Replicate-Monster	0.12 80	0.10 122	0.32 206	0.16 22	0.08 10	0.17 104	0.10 8	0.22 75	0.19 114	0.11 56	0.10 18	0.10 42	0.09 22	0.19 133	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 60	0.04 1	0.05 5	0.08 267

GGEV	0.14 120	0.10 122	0.18 76	0.21 240	0.10 107	0.29 377	0.16 162	0.28 171	0.20 139	0.14 117	0.17 137	0.16 169	0.14 188	0.17 88	0.12 64	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.05 79	0.07 152	0.07 199

asd	0.10 2	0.10 122	0.15 19	0.17 50	0.10 107	0.16 77	0.10 8	0.19 25	0.13 37	0.12 73	0.11 29	0.09 22	0.10 66	0.16 68	0.11 16	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 79	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 51	0.10 122	0.14 7	0.17 50	0.10 107	0.15 42	0.12 31	0.25 128	0.17 82	0.14 117	0.13 76	0.09 22	0.09 22	0.18 109	0.12 64	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 122	0.15 19	0.17 50	0.09 37	0.15 42	0.10 8	0.19 25	0.13 37	0.12 73	0.12 55	0.08 3	0.11 109	0.16 68	0.12 64	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 79	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 51	0.10 122	0.15 19	0.18 88	0.09 37	0.15 42	0.15 129	0.20 37	0.15 59	0.12 73	0.13 76	0.10 42	0.09 22	0.17 88	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 79	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 51	0.10 122	0.14 7	0.17 50	0.09 37	0.17 104	0.09 2	0.22 75	0.16 65	0.13 90	0.13 76	0.09 22	0.11 109	0.19 133	0.13 130	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 51	0.10 122	0.15 19	0.18 88	0.08 10	0.16 77	0.14 105	0.27 152	0.20 139	0.14 117	0.14 108	0.08 3	0.11 109	0.13 7	0.12 64	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 79	0.05 5	0.04 1

xyz-stereo	1.40 609	0.10 122	17.09 639	0.18 88	0.07 1	4.78 627	0.18 246	0.29 184	0.34 326	0.36 435	2.81 626	0.40 443	0.29 432	0.56 447	0.24 389	0.07 95	0.05 32	0.09 287	0.06 133	0.06 84	0.05 32

LG-Stereo	0.13 95	0.10 122	0.24 128	0.20 195	0.09 37	0.16 77	0.18 246	0.21 56	0.18 95	0.11 56	0.17 137	0.09 22	0.09 22	0.15 49	0.14 167	0.05 10	0.06 178	0.08 207	0.08 265	0.07 152	0.05 32

MM-Stereo_test2	0.15 152	0.10 122	0.44 369	0.23 349	0.11 154	0.21 219	0.21 369	0.27 152	0.22 169	0.15 131	0.16 126	0.13 109	0.11 109	0.20 150	0.13 130	0.06 34	0.05 32	0.07 124	0.06 133	0.09 288	0.05 32

MM-Stereo_test1	0.17 185	0.10 122	0.39 308	0.23 349	0.11 154	0.20 191	0.22 395	0.33 239	0.29 270	0.22 209	0.21 187	0.15 152	0.14 188	0.23 195	0.13 130	0.07 95	0.06 178	0.08 207	0.07 189	0.09 288	0.06 117

castereo++	0.13 95	0.10 122	0.18 76	0.18 88	0.10 107	0.27 336	0.13 74	0.23 101	0.23 188	0.11 56	0.13 76	0.16 169	0.10 66	0.18 109	0.10 1	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.06 133	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 120	0.10 122	0.19 84	0.18 88	0.10 107	0.20 191	0.19 291	0.30 203	0.27 236	0.13 90	0.18 150	0.16 169	0.16 223	0.15 49	0.13 130	0.07 95	0.05 32	0.06 60	0.06 133	0.06 84	0.05 32

SMoEStereo_RVC	0.13 95	0.10 122	0.22 114	0.19 132	0.10 107	0.19 156	0.17 203	0.19 25	0.19 114	0.15 131	0.13 76	0.12 96	0.11 109	0.24 208	0.16 216	0.06 34	0.05 32	0.07 124	0.06 133	0.06 84	0.06 117

PAM_32	0.23 330	0.10 122	0.63 483	0.21 240	0.14 332	0.33 432	0.19 291	0.36 291	0.23 188	0.29 299	0.28 248	0.56 531	0.28 417	0.27 274	0.18 269	0.08 243	0.06 178	0.08 207	0.09 353	0.07 152	0.09 329

PAM	0.23 330	0.10 122	0.63 483	0.22 301	0.15 382	0.34 445	0.21 369	0.37 301	0.22 169	0.31 347	0.27 242	0.55 527	0.26 381	0.26 255	0.17 247	0.08 243	0.06 178	0.07 124	0.09 353	0.07 152	0.09 329

UGAM-zero	0.23 330	0.10 122	0.54 443	0.19 132	0.13 289	0.21 219	0.14 105	0.44 375	0.22 169	0.28 270	0.28 248	0.51 510	0.33 472	0.65 495	0.14 167	0.07 95	0.06 178	0.07 124	0.08 265	0.06 84	0.07 199

AIO-Stereo	0.13 95	0.10 122	0.22 114	0.20 195	0.09 37	0.16 77	0.15 129	0.27 152	0.16 65	0.13 90	0.15 113	0.13 109	0.08 8	0.18 109	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.07 124	0.07 189	0.06 84	0.06 117

test_sample2	0.21 283	0.10 122	0.28 169	0.19 132	0.11 154	0.27 336	0.21 369	0.43 368	0.29 270	0.26 250	0.31 288	0.30 349	0.24 351	0.45 392	0.18 269	0.09 326	0.07 309	0.08 207	0.07 189	0.09 288	0.09 329

test_sample1	0.20 263	0.10 122	0.28 169	0.19 132	0.12 211	0.28 356	0.19 291	0.41 342	0.25 216	0.26 250	0.31 288	0.29 333	0.26 381	0.44 389	0.21 339	0.09 326	0.07 309	0.08 207	0.07 189	0.09 288	0.09 329

testlalala2	0.18 209	0.10 122	0.50 421	0.36 563	0.25 549	0.23 269	0.14 105	0.34 247	0.24 203	0.25 238	0.25 225	0.21 224	0.12 134	0.16 68	0.16 216	0.07 95	0.06 178	0.07 124	0.07 189	0.06 84	0.06 117

IGEV++	0.13 95	0.10 122	0.23 120	0.21 240	0.10 107	0.15 42	0.15 129	0.29 184	0.16 65	0.12 73	0.15 113	0.12 96	0.12 134	0.17 88	0.14 167	0.07 95	0.06 178	0.07 124	0.05 79	0.07 152	0.07 199

11t1	0.18 209	0.10 122	0.30 186	0.20 195	0.11 154	0.27 336	0.17 203	0.35 272	0.23 188	0.25 238	0.23 202	0.23 256	0.23 333	0.25 239	0.18 269	0.09 326	0.07 309	0.07 124	0.06 133	0.09 288	0.09 329

IGEV_Zeroshot_test	0.18 209	0.10 122	0.65 491	0.20 195	0.12 211	0.19 156	0.15 129	0.34 247	0.19 114	0.28 270	0.22 197	0.27 306	0.13 166	0.23 195	0.18 269	0.07 95	0.06 178	0.08 207	0.08 265	0.07 152	0.06 117

MIF-Stereo (partial)	0.16 166	0.10 122	0.34 232	0.21 240	0.15 382	0.15 42	0.13 74	0.28 171	0.25 216	0.17 166	0.26 235	0.15 152	0.16 223	0.25 239	0.17 247	0.09 326	0.06 178	0.10 360	0.08 265	0.09 288	0.08 267

UniTT-Stereo	0.14 120	0.10 122	0.30 186	0.21 240	0.13 289	0.17 104	0.13 74	0.19 25	0.18 95	0.15 131	0.20 175	0.10 42	0.11 109	0.18 109	0.16 216	0.08 243	0.06 178	0.07 124	0.06 133	0.08 218	0.06 117

testlalala	0.15 152	0.10 122	0.36 262	0.19 132	0.12 211	0.23 269	0.16 162	0.26 138	0.19 114	0.24 229	0.19 158	0.14 135	0.11 109	0.16 68	0.13 130	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.06 133	0.05 5	0.05 32

RAFT-Test	0.17 185	0.10 122	0.38 293	0.19 132	0.12 211	0.25 306	0.17 203	0.33 239	0.23 188	0.23 215	0.29 261	0.27 306	0.14 188	0.20 150	0.14 167	0.07 95	0.06 178	0.07 124	0.07 189	0.06 84	0.06 117

LoS_RVC	0.13 95	0.10 122	0.19 84	0.18 88	0.16 414	0.20 191	0.18 246	0.20 37	0.17 82	0.13 90	0.19 158	0.12 96	0.15 207	0.17 88	0.13 130	0.06 34	0.05 32	0.06 60	0.04 1	0.05 5	0.12 443

anonymousdsp2	0.17 185	0.10 122	0.28 169	0.20 195	0.11 154	0.25 306	0.17 203	0.41 342	0.31 295	0.23 215	0.23 202	0.22 236	0.15 207	0.25 239	0.15 191	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.05 79	0.08 218	0.07 199

DCANet-4	0.19 248	0.10 122	0.52 436	0.19 132	0.09 37	0.19 156	0.18 246	0.36 291	0.39 390	0.29 299	0.30 274	0.17 179	0.22 318	0.20 150	0.18 269	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.05 79	0.05 5	0.07 199

tt	4.71 628	0.10 122	3.94 620	2.06 627	1.53 625	10.14 637	16.88 638	9.27 639	4.98 631	1.39 611	1.02 586	4.68 629	4.90 631	3.35 628	5.86 634	5.76 637	9.15 642	2.24 633	2.53 632	3.10 630	1.32 628

DisPM	0.19 248	0.10 122	0.35 242	0.23 349	0.13 289	0.18 129	0.20 338	0.29 184	0.29 270	0.33 382	0.34 328	0.23 256	0.16 223	0.33 341	0.16 216	0.09 326	0.06 178	0.09 287	0.08 265	0.07 152	0.11 420

iRaft-Stereo_20w	0.19 248	0.10 122	0.46 388	0.19 132	0.13 289	0.25 306	0.19 291	0.52 468	0.19 114	0.29 299	0.21 187	0.22 236	0.20 298	0.28 288	0.18 269	0.07 95	0.06 178	0.07 124	0.08 265	0.08 218	0.08 267

GLC_STEREO	0.15 152	0.10 122	0.24 128	0.21 240	0.09 37	0.17 104	0.15 129	0.23 101	0.27 236	0.17 166	0.20 175	0.17 179	0.11 109	0.23 195	0.16 216	0.07 95	0.09 438	0.09 287	0.08 265	0.07 152	0.06 117

CrosDoStereo	0.31 460	0.10 122	0.49 410	0.18 88	0.12 211	0.22 247	1.11 623	0.34 247	0.37 366	0.38 457	0.61 536	0.28 322	0.46 539	0.61 473	0.57 538	0.07 95	0.06 178	0.08 207	0.08 265	0.07 152	0.07 199

PFNet+	0.20 263	0.10 122	0.37 274	0.21 240	0.12 211	0.17 104	0.19 291	0.29 184	0.34 326	0.33 382	0.32 297	0.24 268	0.16 223	0.32 334	0.17 247	0.10 375	0.07 309	0.11 417	0.10 395	0.08 218	0.12 443

NF-Stereo	0.20 263	0.10 122	0.35 242	0.24 400	0.12 211	0.21 219	0.18 246	0.38 307	0.32 304	0.28 270	0.30 274	0.22 236	0.16 223	0.51 415	0.20 316	0.08 243	0.06 178	0.09 287	0.08 265	0.08 218	0.13 460

OCTAStereo	0.20 263	0.10 122	0.35 242	0.24 400	0.12 211	0.21 219	0.18 246	0.38 307	0.32 304	0.28 270	0.30 274	0.22 236	0.16 223	0.51 415	0.20 316	0.08 243	0.06 178	0.09 287	0.08 265	0.08 218	0.13 460

PSM-softLoss	0.21 283	0.10 122	0.39 308	0.24 400	0.12 211	0.20 191	0.18 246	0.38 307	0.26 225	0.29 299	0.32 297	0.24 268	0.16 223	0.52 421	0.20 316	0.09 326	0.06 178	0.10 360	0.09 353	0.08 218	0.12 443

KMStereo	0.21 283	0.10 122	0.39 308	0.24 400	0.12 211	0.20 191	0.18 246	0.38 307	0.26 225	0.29 299	0.32 297	0.24 268	0.16 223	0.52 421	0.20 316	0.09 326	0.06 178	0.10 360	0.09 353	0.08 218	0.12 443

PSM-AAD	0.25 389	0.10 122	0.30 186	0.24 400	0.12 211	0.26 326	0.38 552	0.34 247	0.28 251	0.35 419	0.39 385	0.28 322	0.79 587	0.30 320	0.16 216	0.07 95	0.06 178	0.12 455	0.11 434	0.08 218	0.21 553

FTStereo	0.28 433	0.10 122	0.43 360	0.23 349	0.13 289	0.21 219	0.53 588	0.34 247	0.26 225	0.38 457	0.95 581	0.30 349	0.56 561	0.32 334	0.18 269	0.08 243	0.06 178	0.09 287	0.08 265	0.07 152	0.19 535

KYRaft	0.22 313	0.10 122	0.30 186	0.23 349	0.12 211	0.23 269	0.23 420	0.35 272	0.24 203	0.35 419	0.54 506	0.34 383	0.26 381	0.29 305	0.15 191	0.07 95	0.05 32	0.09 287	0.10 395	0.08 218	0.31 583

DeepStereo_LL	0.31 460	0.10 122	0.49 410	0.18 88	0.12 211	0.22 247	1.11 623	0.34 247	0.37 366	0.38 457	0.61 536	0.28 322	0.46 539	0.61 473	0.57 538	0.07 95	0.06 178	0.08 207	0.08 265	0.07 152	0.07 199

SST-Stereo	0.21 283	0.10 122	0.37 274	0.24 400	0.13 289	0.19 156	0.17 203	0.31 214	0.24 203	0.34 402	0.33 318	0.29 333	0.25 372	0.56 447	0.17 247	0.08 243	0.05 32	0.10 360	0.08 265	0.09 288	0.07 199

RAFT_R40	0.21 283	0.10 122	0.37 274	0.24 400	0.13 289	0.18 129	0.18 246	0.31 214	0.29 270	0.33 382	0.33 318	0.30 349	0.24 351	0.55 436	0.18 269	0.08 243	0.05 32	0.10 360	0.08 265	0.08 218	0.07 199

DRaft	0.24 361	0.10 122	0.34 232	0.18 88	0.12 211	0.28 356	0.23 420	0.33 239	0.39 390	0.38 457	0.61 536	0.21 224	0.41 516	0.48 401	0.42 505	0.07 95	0.06 178	0.08 207	0.08 265	0.07 152	0.08 267

PFNet	0.23 330	0.10 122	0.57 456	0.24 400	0.14 332	0.22 247	0.19 291	0.39 319	0.33 316	0.35 419	0.32 297	0.27 306	0.19 289	0.64 489	0.22 359	0.09 326	0.05 32	0.09 287	0.07 189	0.08 218	0.07 199

RE-Stereo	0.20 263	0.10 122	0.35 242	0.24 400	0.12 211	0.21 219	0.18 246	0.38 307	0.32 304	0.28 270	0.30 274	0.22 236	0.16 223	0.51 415	0.20 316	0.08 243	0.06 178	0.09 287	0.08 265	0.08 218	0.13 460

TVStereo	0.20 263	0.10 122	0.35 242	0.24 400	0.12 211	0.21 219	0.18 246	0.38 307	0.32 304	0.28 270	0.30 274	0.22 236	0.16 223	0.51 415	0.20 316	0.08 243	0.06 178	0.09 287	0.08 265	0.08 218	0.13 460

RAFT-345	0.21 283	0.10 122	0.46 388	0.22 301	0.11 154	0.20 191	0.16 162	0.26 138	0.25 216	0.27 260	0.66 547	0.21 224	0.16 223	0.55 436	0.21 339	0.07 95	0.06 178	0.08 207	0.07 189	0.06 84	0.06 117

GMM-Stereo	0.21 283	0.10 122	0.43 360	0.23 349	0.13 289	0.24 291	0.25 459	0.37 301	0.27 236	0.30 330	0.45 455	0.27 306	0.21 305	0.31 327	0.17 247	0.07 95	0.05 32	0.10 360	0.09 353	0.08 218	0.19 535

Prome-Stereo	0.21 283	0.10 122	0.30 186	0.24 400	0.12 211	0.23 269	0.23 420	0.36 291	0.25 216	0.33 382	0.59 524	0.24 268	0.28 417	0.29 305	0.16 216	0.07 95	0.05 32	0.08 207	0.07 189	0.08 218	0.20 545

XX-Stereo	0.21 283	0.10 122	0.83 539	0.26 471	0.17 436	0.23 269	0.13 74	0.40 330	0.18 95	0.20 192	0.41 403	0.31 360	0.10 66	0.32 334	0.12 64	0.08 243	0.06 178	0.08 207	0.08 265	0.07 152	0.05 32

222	0.41 525	0.10 122	0.29 179	0.19 132	0.11 154	0.36 465	0.20 338	0.57 521	0.39 390	0.35 419	0.44 443	0.30 349	0.27 400	0.55 436	3.56 628	0.11 414	0.07 309	0.08 207	0.08 265	0.09 288	0.09 329

xxxx	0.34 486	0.10 122	0.29 179	0.19 132	0.11 154	0.37 470	0.20 338	0.58 530	0.38 380	0.29 299	0.42 419	0.38 416	0.24 351	0.46 395	2.20 621	0.11 414	0.07 309	0.09 287	0.08 265	0.09 288	0.09 329

test_xeample	0.34 486	0.10 122	0.29 179	0.19 132	0.11 154	0.33 432	0.23 420	0.55 496	0.38 380	0.32 370	0.45 455	0.29 333	0.26 381	0.57 451	2.24 623	0.10 375	0.07 309	0.09 287	0.08 265	0.09 288	0.09 329

EAI-Stereo	0.21 283	0.10 122	0.33 222	0.21 240	0.12 211	0.30 396	0.46 574	0.46 396	0.20 139	0.25 238	0.50 482	0.17 179	0.16 223	0.24 208	0.23 378	0.07 95	0.06 178	0.07 124	0.10 395	0.06 84	0.07 199

CFNet-RSSM	0.17 185	0.10 122	0.40 316	0.20 195	0.11 154	0.20 191	0.15 129	0.36 291	0.30 283	0.23 215	0.21 187	0.26 297	0.15 207	0.20 150	0.13 130	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.07 189	0.06 84	0.05 32

SFCPSM	0.22 313	0.10 122	0.51 432	0.21 240	0.14 332	0.34 445	0.22 395	0.55 496	0.39 390	0.29 299	0.32 297	0.23 256	0.21 305	0.27 274	0.19 299	0.09 326	0.07 309	0.09 287	0.09 353	0.09 288	0.08 267

Gwc-CoAtRS	0.17 185	0.10 122	0.37 274	0.20 195	0.12 211	0.19 156	0.15 129	0.32 225	0.28 251	0.23 215	0.23 202	0.27 306	0.15 207	0.20 150	0.13 130	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.07 189	0.06 84	0.06 117

FlowAnything_test	0.14 120	0.11 188	0.21 104	0.21 240	0.12 211	0.17 104	0.16 162	0.25 128	0.16 65	0.15 131	0.13 76	0.15 152	0.14 188	0.18 109	0.16 216	0.10 375	0.07 309	0.11 417	0.12 473	0.08 218	0.09 329

asda	0.11 51	0.11 188	0.16 42	0.17 50	0.09 37	0.14 23	0.12 31	0.24 119	0.16 65	0.11 56	0.11 29	0.08 3	0.10 66	0.15 49	0.12 64	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25_new	0.11 51	0.11 188	0.16 42	0.17 50	0.10 107	0.17 104	0.12 31	0.21 56	0.14 49	0.12 73	0.13 76	0.09 22	0.10 66	0.15 49	0.12 64	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 51	0.11 188	0.16 42	0.17 50	0.10 107	0.17 104	0.12 31	0.21 56	0.14 49	0.12 73	0.13 76	0.09 22	0.10 66	0.15 49	0.12 64	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 51	0.11 188	0.15 19	0.17 50	0.09 37	0.14 23	0.12 31	0.21 56	0.16 65	0.13 90	0.13 76	0.08 3	0.09 22	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 79	0.06 84	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 51	0.11 188	0.15 19	0.17 50	0.09 37	0.14 23	0.12 31	0.21 56	0.16 65	0.13 90	0.13 76	0.08 3	0.09 22	0.13 7	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.05 79	0.06 84	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 51	0.11 188	0.16 42	0.17 50	0.10 107	0.17 104	0.12 31	0.21 56	0.14 49	0.12 73	0.13 76	0.09 22	0.10 66	0.15 49	0.12 64	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 80	0.11 188	0.18 76	0.18 88	0.08 10	0.16 77	0.15 129	0.27 152	0.19 114	0.12 73	0.12 55	0.07 1	0.12 134	0.15 49	0.11 16	0.05 10	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 32

xyz-stereo-finetune2	0.17 185	0.11 188	0.26 149	0.16 22	0.09 37	0.27 336	0.19 291	0.27 152	0.20 139	0.22 209	0.28 248	0.21 224	0.22 318	0.37 364	0.22 359	0.06 34	0.05 32	0.08 207	0.06 133	0.06 84	0.07 199

S2M2_L	0.13 95	0.11 188	0.20 95	0.16 22	0.12 211	0.12 8	0.07 1	0.18 18	0.20 139	0.12 73	0.15 113	0.14 135	0.12 134	0.15 49	0.14 167	0.13 471	0.09 438	0.09 287	0.10 395	0.11 402	0.09 329
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HART	0.15 152	0.11 188	0.30 186	0.21 240	0.09 37	0.17 104	0.16 162	0.30 203	0.19 114	0.15 131	0.25 225	0.17 179	0.09 22	0.21 170	0.12 64	0.06 34	0.07 309	0.07 124	0.05 79	0.08 218	0.06 117

SCV_C0	0.14 120	0.11 188	0.25 141	0.19 132	0.12 211	0.15 42	0.16 162	0.30 203	0.22 169	0.13 90	0.15 113	0.13 109	0.09 22	0.24 208	0.10 1	0.06 34	0.05 32	0.06 60	0.06 133	0.09 288	0.06 117

AIO_rvc	0.12 80	0.11 188	0.22 114	0.19 132	0.10 107	0.15 42	0.17 203	0.20 37	0.16 65	0.11 56	0.13 76	0.13 109	0.08 8	0.22 186	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 60	0.05 79	0.06 84	0.07 199

HUF	0.15 152	0.11 188	0.38 293	0.17 50	0.11 154	0.16 77	0.17 203	0.22 75	0.20 139	0.11 56	0.13 76	0.14 135	0.11 109	0.18 109	0.12 64	0.07 95	0.20 570	0.06 60	0.05 79	0.07 152	0.14 481

mms	0.13 95	0.11 188	0.19 84	0.19 132	0.12 211	0.16 77	0.17 203	0.20 37	0.17 82	0.13 90	0.17 137	0.14 135	0.09 22	0.24 208	0.14 167	0.06 34	0.05 32	0.08 207	0.06 133	0.07 152	0.07 199

ours_stereo	0.13 95	0.11 188	0.23 120	0.20 195	0.11 154	0.17 104	0.18 246	0.20 37	0.19 114	0.13 90	0.18 150	0.14 135	0.10 66	0.23 195	0.14 167	0.06 34	0.05 32	0.08 207	0.06 133	0.06 84	0.05 32

fffy	0.14 120	0.11 188	0.24 128	0.20 195	0.10 107	0.19 156	0.18 246	0.22 75	0.19 114	0.13 90	0.16 126	0.15 152	0.13 166	0.25 239	0.14 167	0.06 34	0.06 178	0.08 207	0.06 133	0.07 152	0.06 117

tg	0.16 166	0.11 188	0.25 141	0.21 240	0.11 154	0.23 269	0.15 129	0.34 247	0.24 203	0.20 192	0.25 225	0.19 203	0.12 134	0.24 208	0.15 191	0.07 95	0.05 32	0.09 287	0.09 353	0.08 218	0.07 199

rvit_stereo_0081	0.16 166	0.11 188	0.24 128	0.21 240	0.12 211	0.16 77	0.17 203	0.22 75	0.33 316	0.16 153	0.18 150	0.18 189	0.14 188	0.20 150	0.16 216	0.11 414	0.08 403	0.09 287	0.08 265	0.09 288	0.07 199

model_zeroshot	0.17 185	0.11 188	0.39 308	0.20 195	0.12 211	0.24 291	0.15 129	0.34 247	0.22 169	0.30 330	0.20 175	0.22 236	0.12 134	0.24 208	0.14 167	0.08 243	0.07 309	0.07 124	0.07 189	0.07 152	0.07 199

GCAP-BAT	0.16 166	0.11 188	0.36 262	0.18 88	0.13 289	0.21 219	0.16 162	0.23 101	0.18 95	0.26 250	0.28 248	0.20 212	0.11 109	0.24 208	0.17 247	0.07 95	0.06 178	0.07 124	0.06 133	0.05 5	0.06 117

rvit_stereo_0082	0.16 166	0.11 188	0.24 128	0.21 240	0.12 211	0.16 77	0.17 203	0.22 75	0.33 316	0.16 153	0.18 150	0.18 189	0.14 188	0.20 150	0.16 216	0.11 414	0.08 403	0.09 287	0.08 265	0.09 288	0.07 199

gcap-zeroshot	0.17 185	0.11 188	0.36 262	0.20 195	0.12 211	0.26 326	0.16 162	0.30 203	0.22 169	0.26 250	0.20 175	0.30 349	0.14 188	0.20 150	0.13 130	0.07 95	0.06 178	0.07 124	0.07 189	0.06 84	0.06 117

MGS-Stereo	0.14 120	0.11 188	0.32 206	0.19 132	0.11 154	0.18 129	0.17 203	0.20 37	0.22 169	0.14 117	0.24 216	0.15 152	0.10 66	0.18 109	0.12 64	0.07 95	0.06 178	0.07 124	0.06 133	0.10 354	0.06 117

AE-Stereo	0.17 185	0.11 188	0.31 200	0.24 400	0.14 332	0.23 269	0.18 246	0.34 247	0.29 270	0.15 131	0.25 225	0.21 224	0.13 166	0.20 150	0.14 167	0.07 95	0.08 403	0.09 287	0.10 395	0.07 152	0.06 117

IGEVStereo-DCA	0.14 120	0.11 188	0.27 158	0.19 132	0.12 211	0.20 191	0.18 246	0.27 152	0.20 139	0.15 131	0.12 55	0.14 135	0.12 134	0.28 288	0.14 167	0.07 95	0.06 178	0.08 207	0.07 189	0.07 152	0.07 199

rrr	0.17 185	0.11 188	0.57 456	0.19 132	0.12 211	0.20 191	0.18 246	0.35 272	0.22 169	0.15 131	0.12 55	0.14 135	0.12 134	0.28 288	0.14 167	0.07 95	0.06 178	0.08 207	0.07 189	0.07 152	0.07 199

1111x	0.32 469	0.11 188	0.40 316	0.22 301	0.11 154	0.32 421	0.26 471	0.59 535	0.43 430	0.31 347	0.41 403	0.39 428	0.28 417	0.76 534	1.37 605	0.09 326	0.08 403	0.09 287	0.10 395	0.09 288	0.08 267

anonymousa	0.23 330	0.11 188	0.50 421	0.21 240	0.16 414	0.31 412	0.20 338	0.36 291	0.35 342	0.32 370	0.50 482	0.39 428	0.26 381	0.22 186	0.20 316	0.08 243	0.06 178	0.09 287	0.11 434	0.07 152	0.08 267

x	0.19 248	0.11 188	0.29 179	0.20 195	0.11 154	0.26 326	0.18 246	0.41 342	0.29 270	0.25 238	0.29 261	0.28 322	0.24 351	0.26 255	0.23 378	0.09 326	0.07 309	0.08 207	0.07 189	0.09 288	0.08 267

test_3	0.18 209	0.11 188	0.32 206	0.24 400	0.11 154	0.22 247	0.25 459	0.31 214	0.31 295	0.25 238	0.18 150	0.23 256	0.13 166	0.25 239	0.19 299	0.06 34	0.05 32	0.09 287	0.10 395	0.07 152	0.06 117

LCNet	0.21 283	0.11 188	0.29 179	0.25 437	0.12 211	0.23 269	0.19 291	0.34 247	0.26 225	0.28 270	0.35 339	0.26 297	0.30 446	0.35 356	0.17 247	0.07 95	0.05 32	0.09 287	0.10 395	0.13 454	0.22 558

AAGNet	0.33 478	0.11 188	0.37 274	0.25 437	0.16 414	0.20 191	0.19 291	0.30 203	0.27 236	0.35 419	0.35 339	0.27 306	0.30 446	0.44 389	2.66 625	0.08 243	0.05 32	0.10 360	0.07 189	0.08 218	0.06 117

NRIStereo	0.18 209	0.11 188	0.35 242	0.23 349	0.11 154	0.24 291	0.20 338	0.29 184	0.26 225	0.26 250	0.25 225	0.25 276	0.18 274	0.34 347	0.18 269	0.07 95	0.06 178	0.09 287	0.07 189	0.09 288	0.08 267

ASMatch	0.23 330	0.11 188	0.51 432	0.24 400	0.14 332	0.19 156	0.17 203	0.31 214	0.28 251	0.28 270	0.68 551	0.27 306	0.26 381	0.50 410	0.22 359	0.07 95	0.06 178	0.08 207	0.07 189	0.06 84	0.11 420

Pruner-Stereo	0.19 248	0.11 188	0.34 232	0.29 523	0.12 211	0.19 156	0.17 203	0.31 214	0.29 270	0.33 382	0.32 297	0.25 276	0.15 207	0.24 208	0.21 339	0.09 326	0.06 178	0.09 287	0.08 265	0.08 218	0.09 329

DeepStereo_RVC	0.18 209	0.11 188	0.40 316	0.21 240	0.11 154	0.19 156	0.16 162	0.28 171	0.22 169	0.27 260	0.27 242	0.23 256	0.28 417	0.24 208	0.18 269	0.08 243	0.06 178	0.09 287	0.07 189	0.09 288	0.10 385

RAFT-RH_RVC	0.25 389	0.11 188	0.45 380	0.21 240	0.12 211	0.25 306	0.14 105	0.27 152	0.27 236	0.38 457	1.15 592	0.23 256	0.17 249	0.57 451	0.24 389	0.07 95	0.05 32	0.10 360	0.07 189	0.06 84	0.07 199

test-1	0.17 185	0.11 188	0.40 316	0.23 349	0.13 289	0.22 247	0.23 420	0.34 247	0.26 225	0.20 192	0.24 216	0.22 236	0.14 188	0.16 68	0.20 316	0.07 95	0.06 178	0.08 207	0.07 189	0.06 84	0.08 267

test_xeample3	0.16 166	0.11 188	0.56 453	0.19 132	0.12 211	0.20 191	0.18 246	0.35 272	0.20 139	0.16 153	0.12 55	0.13 109	0.12 134	0.24 208	0.15 191	0.07 95	0.06 178	0.07 124	0.08 265	0.07 152	0.07 199

FENet	0.21 283	0.11 188	0.45 380	0.21 240	0.12 211	0.26 326	0.17 203	0.41 342	0.35 342	0.30 330	0.31 288	0.29 333	0.23 333	0.26 255	0.23 378	0.09 326	0.06 178	0.09 287	0.09 353	0.09 288	0.09 329

HSM-Net_RVC	0.27 413	0.11 188	0.42 349	0.19 132	0.11 154	0.34 445	0.20 338	0.62 555	0.43 430	0.40 482	0.43 432	0.50 506	0.26 381	0.76 534	0.22 359	0.08 243	0.07 309	0.07 124	0.07 189	0.08 218	0.08 267
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
VIP-Stereo	0.12 80	0.12 230	0.21 104	0.18 88	0.11 154	0.24 291	0.12 31	0.19 25	0.18 95	0.10 32	0.13 76	0.11 79	0.09 22	0.19 133	0.11 16	0.06 34	0.05 32	0.06 60	0.04 1	0.05 5	0.05 32

GASTEREO	0.13 95	0.12 230	0.21 104	0.23 349	0.10 107	0.18 129	0.15 129	0.26 138	0.18 95	0.17 166	0.16 126	0.11 79	0.13 166	0.19 133	0.11 16	0.07 95	0.05 32	0.06 60	0.07 189	0.06 84	0.06 117

MSCF	0.13 95	0.12 230	0.21 104	0.22 301	0.10 107	0.16 77	0.15 129	0.26 138	0.18 95	0.17 166	0.16 126	0.11 79	0.13 166	0.18 109	0.11 16	0.07 95	0.05 32	0.06 60	0.07 189	0.06 84	0.06 117

xyz-stereo-finetune	0.16 166	0.12 230	0.23 120	0.16 22	0.08 10	0.23 269	0.20 338	0.29 184	0.31 295	0.19 188	0.22 197	0.19 203	0.15 207	0.29 305	0.20 316	0.06 34	0.06 178	0.08 207	0.06 133	0.06 84	0.06 117

MM-Stereo_test3	0.17 185	0.12 230	0.29 179	0.23 349	0.14 332	0.19 156	0.22 395	0.39 319	0.36 355	0.16 153	0.24 216	0.17 179	0.12 134	0.19 133	0.14 167	0.07 95	0.07 309	0.08 207	0.06 133	0.09 288	0.06 117

rvit_stereo_0083	0.16 166	0.12 230	0.26 149	0.21 240	0.13 289	0.17 104	0.17 203	0.22 75	0.34 326	0.16 153	0.21 187	0.19 203	0.16 223	0.21 170	0.16 216	0.11 414	0.10 463	0.10 360	0.08 265	0.09 288	0.07 199

RAStereo	0.13 95	0.12 230	0.27 158	0.22 301	0.11 154	0.15 42	0.18 246	0.23 101	0.23 188	0.13 90	0.17 137	0.11 79	0.09 22	0.15 49	0.13 130	0.08 243	0.06 178	0.08 207	0.06 133	0.07 152	0.05 32

test_sample3	0.23 330	0.12 230	0.43 360	0.19 132	0.12 211	0.32 421	0.20 338	0.50 434	0.34 326	0.31 347	0.33 318	0.29 333	0.22 318	0.53 428	0.22 359	0.10 375	0.07 309	0.09 287	0.08 265	0.10 354	0.10 385

CAS++	0.16 166	0.12 230	0.27 158	0.18 88	0.12 211	0.17 104	0.15 129	0.42 356	0.24 203	0.19 188	0.18 150	0.13 109	0.10 66	0.21 170	0.12 64	0.12 452	0.10 463	0.11 417	0.08 265	0.10 354	0.09 329
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 389	0.12 230	0.40 316	0.19 132	0.10 107	0.27 336	0.19 291	0.51 451	0.45 456	0.34 402	0.41 403	0.31 360	0.26 381	0.58 458	0.28 422	0.10 375	0.07 309	0.08 207	0.08 265	0.09 288	0.09 329

tta	0.24 361	0.12 230	0.40 316	0.19 132	0.10 107	0.27 336	0.19 291	0.51 451	0.45 456	0.34 402	0.41 403	0.31 360	0.26 381	0.58 458	0.28 422	0.10 375	0.07 309	0.08 207	0.08 265	0.08 218	0.07 199

qqq1	0.24 361	0.12 230	0.40 316	0.19 132	0.10 107	0.27 336	0.19 291	0.51 451	0.45 456	0.34 402	0.41 403	0.31 360	0.26 381	0.58 458	0.16 216	0.10 375	0.07 309	0.07 124	0.06 133	0.08 218	0.07 199

fff1	0.24 361	0.12 230	0.40 316	0.19 132	0.10 107	0.27 336	0.19 291	0.51 451	0.45 456	0.34 402	0.41 403	0.31 360	0.26 381	0.58 458	0.16 216	0.10 375	0.07 309	0.07 124	0.06 133	0.08 218	0.07 199

MyStereo07	0.16 166	0.12 230	0.26 149	0.22 301	0.14 332	0.25 306	0.23 420	0.29 184	0.21 156	0.15 131	0.13 76	0.12 96	0.13 166	0.25 239	0.13 130	0.07 95	0.07 309	0.09 287	0.08 265	0.08 218	0.08 267

MyStereo06	0.20 263	0.12 230	0.57 456	0.21 240	0.14 332	0.25 306	0.23 420	0.40 330	0.21 156	0.30 330	0.24 216	0.31 360	0.18 274	0.22 186	0.18 269	0.07 95	0.07 309	0.09 287	0.08 265	0.08 218	0.08 267

MyStereo05	0.23 330	0.12 230	0.57 456	0.21 240	0.14 332	0.25 306	0.23 420	0.48 416	0.52 516	0.31 347	0.23 202	0.25 276	0.22 318	0.30 320	0.21 339	0.07 95	0.07 309	0.09 287	0.08 265	0.08 218	0.08 267

MyStereo04	0.23 330	0.12 230	0.55 449	0.22 301	0.14 332	0.25 306	0.23 420	0.49 424	0.52 516	0.28 270	0.23 202	0.27 306	0.23 333	0.30 320	0.22 359	0.07 95	0.07 309	0.09 287	0.08 265	0.08 218	0.08 267

CoDeX	0.23 330	0.12 230	0.46 388	0.21 240	0.14 332	0.29 377	0.21 369	0.53 479	0.41 416	0.29 299	0.35 339	0.29 333	0.22 318	0.48 401	0.19 299	0.09 326	0.06 178	0.08 207	0.07 189	0.08 218	0.07 199

mmm	0.21 283	0.12 230	0.31 200	0.22 301	0.12 211	0.28 356	0.21 369	0.41 342	0.27 236	0.29 299	0.38 372	0.29 333	0.24 351	0.29 305	0.22 359	0.09 326	0.07 309	0.11 417	0.09 353	0.10 354	0.09 329

ff7	0.14 120	0.12 230	0.27 158	0.19 132	0.12 211	0.21 219	0.18 246	0.27 152	0.20 139	0.15 131	0.13 76	0.12 96	0.12 134	0.24 208	0.12 64	0.07 95	0.05 32	0.08 207	0.07 189	0.07 152	0.07 199

ffff	0.14 120	0.12 230	0.27 158	0.19 132	0.12 211	0.21 219	0.18 246	0.27 152	0.20 139	0.15 131	0.13 76	0.12 96	0.12 134	0.24 208	0.12 64	0.07 95	0.05 32	0.08 207	0.07 189	0.07 152	0.07 199

ffm	0.22 313	0.12 230	0.42 349	0.20 195	0.13 289	0.28 356	0.20 338	0.35 272	0.44 445	0.30 330	0.42 419	0.34 383	0.23 333	0.27 274	0.11 16	0.08 243	0.05 32	0.11 417	0.10 395	0.08 218	0.08 267

ff1	0.29 444	0.12 230	0.42 349	0.20 195	0.13 289	0.28 356	0.20 338	0.35 272	0.44 445	0.30 330	0.42 419	0.34 383	0.23 333	0.81 551	1.08 589	0.08 243	0.05 32	0.11 417	0.10 395	0.08 218	0.08 267

mmx	0.31 460	0.12 230	0.42 349	0.20 195	0.13 289	0.28 356	0.20 338	0.55 496	0.45 456	0.30 330	0.42 419	0.34 383	0.23 333	0.81 551	1.08 589	0.10 375	0.07 309	0.11 417	0.10 395	0.11 402	0.10 385

11t	0.14 120	0.12 230	0.27 158	0.19 132	0.12 211	0.21 219	0.18 246	0.27 152	0.20 139	0.15 131	0.13 76	0.12 96	0.12 134	0.24 208	0.12 64	0.07 95	0.05 32	0.08 207	0.07 189	0.07 152	0.07 199

ttt	0.29 444	0.12 230	0.34 232	0.21 240	0.13 289	0.29 377	0.20 338	0.56 511	0.47 478	0.31 347	0.44 443	0.30 349	0.22 318	0.65 495	0.85 575	0.13 471	0.10 463	0.10 360	0.10 395	0.11 402	0.11 420

xxx	0.31 460	0.12 230	0.42 349	0.20 195	0.13 289	0.28 356	0.20 338	0.55 496	0.45 456	0.30 330	0.42 419	0.34 383	0.23 333	0.81 551	1.08 589	0.10 375	0.07 309	0.11 417	0.10 395	0.11 402	0.10 385

EKT-Stereo	0.38 512	0.12 230	0.38 293	0.42 577	3.88 629	0.21 219	0.17 203	0.35 272	0.28 251	0.20 192	0.20 175	0.23 256	0.15 207	0.28 288	0.16 216	0.09 326	0.07 309	0.09 287	0.07 189	0.09 288	0.09 329

MIM_Stereo	0.18 209	0.12 230	0.38 293	0.20 195	0.11 154	0.17 104	0.14 105	0.35 272	0.25 216	0.27 260	0.35 339	0.23 256	0.13 166	0.27 274	0.16 216	0.06 34	0.07 309	0.08 207	0.08 265	0.08 218	0.06 117

CASnet	0.14 120	0.12 230	0.22 114	0.22 301	0.08 10	0.16 77	0.15 129	0.27 152	0.25 216	0.22 209	0.20 175	0.15 152	0.11 109	0.17 88	0.13 130	0.07 95	0.05 32	0.11 417	0.09 353	0.08 218	0.05 32
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 209	0.12 230	0.55 449	0.22 301	0.12 211	0.18 129	0.18 246	0.34 247	0.19 114	0.20 192	0.24 216	0.34 383	0.18 274	0.29 305	0.12 64	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.07 189	0.07 152	0.06 117

HanStereo	0.18 209	0.12 230	0.55 449	0.22 301	0.12 211	0.18 129	0.18 246	0.34 247	0.19 114	0.20 192	0.24 216	0.34 383	0.18 274	0.29 305	0.12 64	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.07 189	0.07 152	0.06 117

anonymousdsp	0.14 120	0.12 230	0.27 158	0.19 132	0.12 211	0.21 219	0.18 246	0.28 171	0.20 139	0.15 131	0.13 76	0.12 96	0.12 134	0.24 208	0.12 64	0.07 95	0.05 32	0.08 207	0.07 189	0.08 218	0.07 199

Selective-RAFT	0.17 185	0.12 230	0.30 186	0.24 400	0.10 107	0.29 377	0.15 129	0.32 225	0.31 295	0.17 166	0.17 137	0.21 224	0.18 274	0.28 288	0.17 247	0.07 95	0.06 178	0.07 124	0.07 189	0.08 218	0.06 117

ProNet	0.14 120	0.12 230	0.25 141	0.19 132	0.11 154	0.19 156	0.19 291	0.27 152	0.20 139	0.14 117	0.13 76	0.13 109	0.12 134	0.24 208	0.12 64	0.06 34	0.05 32	0.07 124	0.06 133	0.07 152	0.07 199

qqq	0.20 263	0.12 230	0.31 200	0.20 195	0.11 154	0.23 269	0.19 291	0.41 342	0.27 236	0.24 229	0.28 248	0.28 322	0.24 351	0.34 347	0.22 359	0.08 243	0.07 309	0.10 360	0.09 353	0.09 288	0.09 329

ccc-4	0.14 120	0.12 230	0.27 158	0.19 132	0.12 211	0.21 219	0.18 246	0.27 152	0.20 139	0.15 131	0.13 76	0.12 96	0.12 134	0.24 208	0.12 64	0.07 95	0.05 32	0.08 207	0.07 189	0.07 152	0.07 199

BUS	0.23 330	0.12 230	0.28 169	0.25 437	0.14 332	0.43 510	0.17 203	0.56 511	0.34 326	0.34 402	0.35 339	0.32 369	0.20 298	0.26 255	0.21 339	0.10 375	0.07 309	0.11 417	0.10 395	0.09 288	0.09 329

IER	0.23 330	0.12 230	0.39 308	0.20 195	0.14 332	0.31 412	0.19 291	0.42 356	0.36 355	0.33 382	0.40 395	0.32 369	0.33 472	0.29 305	0.22 359	0.09 326	0.07 309	0.08 207	0.08 265	0.09 288	0.08 267

BSDual-CNN	0.23 330	0.12 230	0.28 169	0.25 437	0.14 332	0.35 460	0.21 369	0.56 511	0.34 326	0.34 402	0.35 339	0.38 416	0.24 351	0.26 255	0.21 339	0.10 375	0.07 309	0.11 417	0.10 395	0.09 288	0.09 329

test_4	0.18 209	0.12 230	0.34 232	0.23 349	0.12 211	0.18 129	0.22 395	0.26 138	0.24 203	0.24 229	0.47 472	0.22 236	0.13 166	0.24 208	0.16 216	0.06 34	0.05 32	0.09 287	0.09 353	0.07 152	0.05 32

IGEV-Stereo	0.14 120	0.12 230	0.27 158	0.19 132	0.12 211	0.21 219	0.18 246	0.28 171	0.20 139	0.15 131	0.13 76	0.12 96	0.12 134	0.24 208	0.12 64	0.07 95	0.05 32	0.08 207	0.07 189	0.08 218	0.07 199
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 330	0.12 230	0.28 169	0.21 240	0.14 332	0.35 460	0.23 420	0.51 451	0.34 326	0.35 419	0.38 372	0.38 416	0.24 351	0.26 255	0.21 339	0.10 375	0.08 403	0.10 360	0.10 395	0.09 288	0.08 267

DAS	0.27 413	0.12 230	0.42 349	0.24 400	0.18 457	0.29 377	0.24 442	0.45 385	0.45 456	0.41 491	0.44 443	0.34 383	0.29 432	0.75 529	0.21 339	0.09 326	0.07 309	0.09 287	0.07 189	0.09 288	0.09 329

SepStereo	0.26 405	0.12 230	0.42 349	0.24 400	0.18 457	0.29 377	0.24 442	0.45 385	0.45 456	0.41 491	0.44 443	0.34 383	0.29 432	0.64 489	0.21 339	0.09 326	0.07 309	0.09 287	0.07 189	0.09 288	0.09 329

GANet-ADL	0.21 283	0.12 230	0.45 380	0.23 349	0.14 332	0.29 377	0.19 291	0.46 396	0.35 342	0.25 238	0.32 297	0.32 369	0.19 289	0.24 208	0.20 316	0.10 375	0.07 309	0.07 124	0.06 133	0.09 288	0.10 385

HHNet	0.22 313	0.12 230	0.52 436	0.18 88	0.18 457	0.20 191	0.20 338	0.34 247	0.31 295	0.32 370	0.59 524	0.20 212	0.21 305	0.24 208	0.31 449	0.08 243	0.05 32	0.09 287	0.07 189	0.08 218	0.11 420

Patchmatch Stereo++	0.18 209	0.12 230	0.37 274	0.22 301	0.10 107	0.18 129	0.14 105	0.29 184	0.22 169	0.28 270	0.29 261	0.25 276	0.17 249	0.26 255	0.16 216	0.08 243	0.06 178	0.10 360	0.08 265	0.10 354	0.08 267
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 209	0.12 230	0.37 274	0.22 301	0.10 107	0.18 129	0.16 162	0.29 184	0.22 169	0.28 270	0.29 261	0.25 276	0.18 274	0.24 208	0.16 216	0.08 243	0.06 178	0.10 360	0.08 265	0.10 354	0.08 267

ROB_FTStereo_v2	0.18 209	0.12 230	0.37 274	0.22 301	0.10 107	0.18 129	0.16 162	0.29 184	0.22 169	0.28 270	0.29 261	0.25 276	0.17 249	0.24 208	0.16 216	0.08 243	0.06 178	0.10 360	0.08 265	0.10 354	0.08 267

ROB_FTStereo	0.18 209	0.12 230	0.37 274	0.22 301	0.10 107	0.18 129	0.14 105	0.29 184	0.22 169	0.28 270	0.28 248	0.25 276	0.17 249	0.24 208	0.16 216	0.08 243	0.06 178	0.10 360	0.08 265	0.10 354	0.08 267

HUI-Stereo	0.18 209	0.12 230	0.37 274	0.22 301	0.10 107	0.18 129	0.14 105	0.29 184	0.22 169	0.28 270	0.28 248	0.25 276	0.17 249	0.22 186	0.16 216	0.08 243	0.06 178	0.10 360	0.08 265	0.10 354	0.08 267

THIR-Stereo	0.29 444	0.12 230	0.41 339	0.19 132	0.11 154	0.28 356	0.72 601	0.32 225	0.35 342	0.37 442	0.65 545	0.34 383	0.50 551	0.57 451	0.45 514	0.07 95	0.06 178	0.08 207	0.09 353	0.07 152	0.07 199

iGMRVC	0.18 209	0.12 230	0.37 274	0.22 301	0.10 107	0.18 129	0.15 129	0.29 184	0.22 169	0.28 270	0.29 261	0.25 276	0.17 249	0.27 274	0.17 247	0.08 243	0.06 178	0.10 360	0.08 265	0.10 354	0.08 267

IRAFT_RVC	0.22 313	0.12 230	0.39 308	0.26 471	0.11 154	0.18 129	0.24 442	0.40 330	0.37 366	0.31 347	0.30 274	0.29 333	0.24 351	0.55 436	0.22 359	0.08 243	0.06 178	0.10 360	0.08 265	0.08 218	0.07 199

iRAFT	0.18 209	0.12 230	0.37 274	0.22 301	0.10 107	0.18 129	0.14 105	0.29 184	0.22 169	0.28 270	0.29 261	0.25 276	0.17 249	0.26 255	0.16 216	0.08 243	0.06 178	0.10 360	0.08 265	0.10 354	0.08 267

CRE-IMP	0.18 209	0.12 230	0.37 274	0.22 301	0.11 154	0.24 291	0.17 203	0.29 184	0.21 156	0.27 260	0.26 235	0.24 268	0.17 249	0.23 195	0.18 269	0.08 243	0.05 32	0.10 360	0.07 189	0.10 354	0.10 385

cross-raft	0.17 185	0.12 230	0.41 339	0.23 349	0.10 107	0.20 191	0.24 442	0.33 239	0.23 188	0.23 215	0.28 248	0.29 333	0.15 207	0.17 88	0.15 191	0.06 34	0.05 32	0.07 124	0.07 189	0.06 84	0.05 32

RAFT-IKP	0.18 209	0.12 230	0.37 274	0.22 301	0.10 107	0.18 129	0.15 129	0.29 184	0.22 169	0.28 270	0.29 261	0.25 276	0.18 274	0.25 239	0.16 216	0.08 243	0.06 178	0.10 360	0.08 265	0.10 354	0.08 267

iRaftStereo_RVC	0.16 166	0.12 230	0.26 149	0.21 240	0.11 154	0.20 191	0.17 203	0.32 225	0.23 188	0.20 192	0.25 225	0.18 189	0.12 134	0.20 150	0.15 191	0.07 95	0.05 32	0.09 287	0.09 353	0.08 218	0.07 199

GES	0.22 313	0.12 230	0.42 349	0.20 195	0.14 332	0.27 336	0.19 291	0.49 424	0.33 316	0.30 330	0.36 349	0.25 276	0.23 333	0.29 305	0.22 359	0.10 375	0.08 403	0.08 207	0.07 189	0.10 354	0.11 420

UPFNet	0.25 389	0.12 230	0.38 293	0.24 400	0.19 479	0.37 470	0.28 493	0.48 416	0.38 380	0.34 402	0.37 358	0.37 408	0.28 417	0.39 371	0.33 461	0.10 375	0.09 438	0.10 360	0.10 395	0.10 354	0.08 267

DIP-Stereo	0.18 209	0.12 230	0.33 222	0.20 195	0.13 289	0.28 356	0.12 31	0.42 356	0.25 216	0.27 260	0.32 297	0.21 224	0.17 249	0.25 239	0.20 316	0.07 95	0.06 178	0.08 207	0.06 133	0.07 152	0.08 267
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MultiAttention	1.02 602	0.13 293	0.43 360	0.35 561	0.43 585	5.36 628	1.71 628	0.69 579	0.53 520	0.36 435	0.63 542	0.55 527	0.22 318	7.60 636	0.43 506	0.09 326	0.06 178	0.14 502	0.24 570	0.26 566	0.30 580

HI	0.20 263	0.13 293	0.33 222	0.18 88	0.15 382	0.17 104	0.16 162	0.34 247	0.21 156	0.37 442	0.39 385	0.36 402	0.24 351	0.29 305	0.21 339	0.06 34	0.05 32	0.08 207	0.09 353	0.09 288	0.07 199

CoSv	0.20 263	0.13 293	0.33 222	0.18 88	0.15 382	0.17 104	0.16 162	0.34 247	0.21 156	0.37 442	0.39 385	0.36 402	0.24 351	0.29 305	0.21 339	0.06 34	0.05 32	0.08 207	0.09 353	0.09 288	0.07 199

ISRNet	0.27 413	0.13 293	0.45 380	0.26 471	0.19 479	0.24 291	0.14 105	0.45 385	0.43 430	0.39 472	0.48 478	0.42 459	0.27 400	0.32 334	0.29 434	0.20 556	0.12 504	0.17 534	0.16 535	0.16 494	0.20 545

DCVSM-stereo	0.24 361	0.13 293	0.52 436	0.20 195	0.14 332	0.26 326	0.13 74	0.34 247	0.34 326	0.41 491	0.33 318	0.47 488	0.29 432	0.30 320	0.22 359	0.10 375	0.10 463	0.11 417	0.10 395	0.12 439	0.15 493

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 330	0.13 293	0.83 539	0.20 195	0.21 504	0.23 269	0.17 203	0.48 416	0.27 236	0.23 215	0.29 261	0.39 428	0.23 333	0.25 239	0.15 191	0.08 243	0.06 178	0.08 207	0.11 434	0.11 402	0.10 385

rvit_stereo_0080	0.15 152	0.13 293	0.25 141	0.19 132	0.13 289	0.15 42	0.20 338	0.28 171	0.24 203	0.15 131	0.17 137	0.19 203	0.13 166	0.19 133	0.15 191	0.11 414	0.08 403	0.08 207	0.08 265	0.10 354	0.07 199

test_sample6	0.25 389	0.13 293	0.41 339	0.21 240	0.11 154	0.30 396	0.22 395	0.51 451	0.35 342	0.33 382	0.43 432	0.30 349	0.24 351	0.57 451	0.22 359	0.10 375	0.07 309	0.10 360	0.10 395	0.11 402	0.10 385

test_sample5	0.24 361	0.13 293	0.42 349	0.21 240	0.12 211	0.30 396	0.21 369	0.50 434	0.34 326	0.32 370	0.41 403	0.29 333	0.23 333	0.55 436	0.21 339	0.10 375	0.07 309	0.10 360	0.09 353	0.11 402	0.10 385

test_sample4	0.24 361	0.13 293	0.43 360	0.20 195	0.12 211	0.32 421	0.21 369	0.51 451	0.34 326	0.31 347	0.37 358	0.28 322	0.23 333	0.53 428	0.21 339	0.10 375	0.07 309	0.10 360	0.09 353	0.11 402	0.10 385

H2IRNET	0.18 209	0.13 293	0.35 242	0.21 240	0.12 211	0.20 191	0.15 129	0.27 152	0.30 283	0.17 166	0.31 288	0.25 276	0.20 298	0.24 208	0.18 269	0.07 95	0.06 178	0.09 287	0.10 395	0.09 288	0.06 117

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 185	0.13 293	0.24 128	0.19 132	0.13 289	0.24 291	0.17 203	0.30 203	0.37 366	0.43 507	0.17 137	0.13 109	0.12 134	0.19 133	0.15 191	0.08 243	0.07 309	0.09 287	0.07 189	0.09 288	0.08 267

DualNet	0.24 361	0.13 293	0.42 349	0.21 240	0.12 211	0.30 396	0.21 369	0.50 434	0.34 326	0.33 382	0.43 432	0.29 333	0.23 333	0.55 436	0.21 339	0.10 375	0.07 309	0.10 360	0.09 353	0.11 402	0.10 385

whm_eth	0.15 152	0.13 293	0.25 141	0.19 132	0.13 289	0.15 42	0.20 338	0.28 171	0.24 203	0.15 131	0.17 137	0.19 203	0.13 166	0.19 133	0.15 191	0.11 414	0.08 403	0.08 207	0.08 265	0.10 354	0.07 199

plain	0.17 185	0.13 293	0.43 360	0.21 240	0.13 289	0.16 77	0.17 203	0.27 152	0.22 169	0.16 153	0.26 235	0.13 109	0.16 223	0.27 274	0.16 216	0.08 243	0.06 178	0.10 360	0.07 189	0.10 354	0.07 199

MaDis-Stereo	0.14 120	0.13 293	0.26 149	0.19 132	0.14 332	0.16 77	0.13 74	0.25 128	0.21 156	0.13 90	0.14 108	0.14 135	0.11 109	0.17 88	0.17 247	0.08 243	0.07 309	0.08 207	0.06 133	0.07 152	0.06 117

PCWNet_CMD	0.23 330	0.13 293	0.48 405	0.20 195	0.13 289	0.28 356	0.16 162	0.46 396	0.46 473	0.29 299	0.36 349	0.37 408	0.24 351	0.28 288	0.20 316	0.09 326	0.06 178	0.10 360	0.08 265	0.11 402	0.09 329

CFNet_ucs	0.24 361	0.13 293	0.50 421	0.20 195	0.15 382	0.28 356	0.17 203	0.49 424	0.45 456	0.32 370	0.42 419	0.39 428	0.22 318	0.31 327	0.21 339	0.11 414	0.08 403	0.12 455	0.09 353	0.12 439	0.11 420

testlalala_base	0.20 263	0.13 293	0.35 242	0.25 437	0.15 382	0.25 306	0.16 162	0.34 247	0.17 82	0.19 188	0.26 235	0.17 179	0.14 188	0.18 109	0.16 216	0.39 594	0.09 438	0.07 124	0.05 79	0.45 589	0.08 267

gwcnet-sp	0.24 361	0.13 293	0.63 483	0.22 301	0.14 332	0.34 445	0.22 395	0.44 375	0.39 390	0.35 419	0.34 328	0.27 306	0.27 400	0.35 356	0.25 399	0.09 326	0.08 403	0.09 287	0.09 353	0.09 288	0.09 329

scenet	0.24 361	0.13 293	0.63 483	0.22 301	0.14 332	0.34 445	0.22 395	0.44 375	0.39 390	0.35 419	0.34 328	0.27 306	0.27 400	0.35 356	0.25 399	0.09 326	0.08 403	0.09 287	0.09 353	0.09 288	0.09 329

DCRE	0.20 263	0.13 293	0.40 316	0.21 240	0.15 382	0.20 191	0.19 291	0.30 203	0.27 236	0.22 209	0.80 568	0.23 256	0.16 223	0.23 195	0.15 191	0.07 95	0.07 309	0.07 124	0.08 265	0.07 152	0.06 117

ssnet	0.24 361	0.13 293	0.63 483	0.22 301	0.14 332	0.34 445	0.22 395	0.44 375	0.39 390	0.35 419	0.34 328	0.27 306	0.27 400	0.35 356	0.25 399	0.09 326	0.08 403	0.09 287	0.09 353	0.09 288	0.09 329

fff	0.19 248	0.13 293	0.40 316	0.18 88	0.09 37	0.19 156	0.18 246	0.35 272	0.43 430	0.29 299	0.30 274	0.18 189	0.28 417	0.20 150	0.18 269	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.05 79	0.05 5	0.07 199

ADStereo(finetuned)	0.19 248	0.13 293	0.49 410	0.19 132	0.09 37	0.19 156	0.18 246	0.34 247	0.39 390	0.29 299	0.31 288	0.18 189	0.31 462	0.21 170	0.19 299	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.05 79	0.06 84	0.07 199

IPLGR	0.21 283	0.13 293	0.61 472	0.21 240	0.11 154	0.25 306	0.18 246	0.41 342	0.37 366	0.28 270	0.27 242	0.21 224	0.19 289	0.37 364	0.18 269	0.07 95	0.06 178	0.08 207	0.07 189	0.07 152	0.06 117

STrans-v2	0.24 361	0.13 293	0.54 443	0.21 240	0.12 211	0.23 269	0.21 369	0.47 404	0.28 251	0.31 347	0.42 419	0.36 402	0.35 485	0.62 481	0.23 378	0.07 95	0.05 32	0.08 207	0.07 189	0.06 84	0.06 117

TransformOpticalFlow	0.24 361	0.13 293	0.56 453	0.23 349	0.11 154	0.21 219	0.19 291	0.40 330	0.32 304	0.30 330	0.43 432	0.36 402	0.31 462	0.61 473	0.20 316	0.07 95	0.05 32	0.08 207	0.07 189	0.06 84	0.07 199

IIG-Stereo	0.23 330	0.13 293	0.35 242	0.29 523	0.12 211	0.23 269	0.14 105	0.38 307	0.31 295	0.34 402	0.37 358	0.33 376	0.21 305	0.70 510	0.26 412	0.08 243	0.06 178	0.09 287	0.07 189	0.07 152	0.06 117

CroCo-Stereo	0.14 120	0.13 293	0.24 128	0.25 437	0.11 154	0.11 4	0.18 246	0.32 225	0.23 188	0.12 73	0.12 55	0.18 189	0.12 134	0.14 20	0.13 130	0.08 243	0.06 178	0.07 124	0.05 79	0.07 152	0.06 117
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
ICVP	0.23 330	0.13 293	0.44 369	0.26 471	0.14 332	0.29 377	0.25 459	0.45 385	0.33 316	0.29 299	0.43 432	0.35 397	0.25 372	0.26 255	0.23 378	0.12 452	0.09 438	0.09 287	0.08 265	0.09 288	0.10 385
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 166	0.13 293	0.29 179	0.22 301	0.15 382	0.19 156	0.13 74	0.32 225	0.26 225	0.26 250	0.20 175	0.19 203	0.17 249	0.21 170	0.15 191	0.08 243	0.06 178	0.07 124	0.06 133	0.06 84	0.07 199

CFNet_pseudo	0.23 330	0.13 293	0.47 396	0.19 132	0.13 289	0.26 326	0.16 162	0.44 375	0.44 445	0.29 299	0.37 358	0.38 416	0.23 333	0.29 305	0.21 339	0.09 326	0.06 178	0.11 417	0.08 265	0.11 402	0.09 329

DCANet	0.18 209	0.13 293	0.40 316	0.19 132	0.09 37	0.19 156	0.18 246	0.34 247	0.39 390	0.29 299	0.31 288	0.18 189	0.23 333	0.20 150	0.19 299	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.05 79	0.06 84	0.07 199

csc	0.19 248	0.13 293	0.40 316	0.18 88	0.09 37	0.19 156	0.18 246	0.35 272	0.43 430	0.29 299	0.30 274	0.18 189	0.28 417	0.20 150	0.18 269	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.05 79	0.05 5	0.07 199

cscssc	0.19 248	0.13 293	0.40 316	0.18 88	0.09 37	0.19 156	0.18 246	0.35 272	0.43 430	0.29 299	0.30 274	0.18 189	0.28 417	0.20 150	0.18 269	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.05 79	0.05 5	0.07 199

ac_64	0.27 413	0.13 293	0.41 339	0.24 400	0.17 436	0.36 465	0.22 395	0.46 396	0.33 316	0.35 419	0.36 349	0.52 516	0.30 446	0.62 481	0.32 454	0.11 414	0.09 438	0.10 360	0.10 395	0.09 288	0.08 267

ACVNet	0.23 330	0.13 293	0.35 242	0.18 88	0.15 382	0.27 336	0.23 420	0.39 319	0.44 445	0.28 270	0.41 403	0.38 416	0.26 381	0.27 274	0.32 454	0.08 243	0.07 309	0.08 207	0.07 189	0.10 354	0.07 199

acv_ft	0.25 389	0.13 293	0.40 316	0.23 349	0.19 479	0.34 445	0.21 369	0.45 385	0.44 445	0.38 457	0.41 403	0.38 416	0.27 400	0.27 274	0.35 470	0.08 243	0.07 309	0.08 207	0.07 189	0.11 402	0.07 199

DSFCA	0.27 413	0.13 293	0.36 262	0.20 195	0.17 436	0.38 478	0.31 515	0.47 404	0.43 430	0.43 507	0.37 358	0.39 428	0.29 432	0.52 421	0.32 454	0.12 452	0.10 463	0.10 360	0.11 434	0.11 402	0.10 385

MSMDNet	0.23 330	0.13 293	0.48 405	0.20 195	0.13 289	0.28 356	0.16 162	0.46 396	0.46 473	0.29 299	0.36 349	0.37 408	0.24 351	0.28 288	0.20 316	0.09 326	0.06 178	0.09 287	0.08 265	0.11 402	0.09 329

ccs_rob	0.23 330	0.13 293	0.47 396	0.20 195	0.13 289	0.26 326	0.17 203	0.44 375	0.44 445	0.29 299	0.37 358	0.38 416	0.23 333	0.29 305	0.21 339	0.09 326	0.06 178	0.11 417	0.08 265	0.11 402	0.09 329

DISCO	0.32 469	0.13 293	0.51 432	0.25 437	0.16 414	0.48 532	0.25 459	0.50 434	0.57 536	0.37 442	0.45 455	0.62 550	0.36 489	0.64 489	0.49 525	0.09 326	0.07 309	0.09 287	0.08 265	0.12 439	0.11 420

Select-FE	0.23 330	0.14 336	0.78 520	0.22 301	0.18 457	0.22 247	0.13 74	0.43 368	0.26 225	0.28 270	0.33 318	0.39 428	0.29 432	0.27 274	0.19 299	0.08 243	0.07 309	0.08 207	0.13 500	0.08 218	0.12 443

SCV	0.14 120	0.14 336	0.24 128	0.21 240	0.11 154	0.15 42	0.16 162	0.31 214	0.18 95	0.11 56	0.15 113	0.13 109	0.10 66	0.23 195	0.11 16	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.06 133	0.09 288	0.06 117

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 95	0.14 336	0.19 84	0.26 471	0.09 37	0.15 42	0.13 74	0.22 75	0.18 95	0.12 73	0.11 29	0.10 42	0.13 166	0.21 170	0.12 64	0.07 95	0.05 32	0.06 60	0.05 79	0.07 152	0.05 32

AIO-test1	0.19 248	0.14 336	0.41 339	0.27 499	0.15 382	0.21 219	0.16 162	0.39 319	0.36 355	0.17 166	0.26 235	0.18 189	0.13 166	0.28 288	0.14 167	0.07 95	0.06 178	0.10 360	0.11 434	0.06 84	0.09 329

rvit_0105_6	0.19 248	0.14 336	0.34 232	0.23 349	0.14 332	0.18 129	0.20 338	0.29 184	0.37 366	0.18 183	0.22 197	0.23 256	0.17 249	0.26 255	0.17 247	0.15 510	0.13 516	0.13 476	0.11 434	0.11 402	0.08 267

UGAM	0.26 405	0.14 336	0.45 380	0.25 437	0.12 211	0.23 269	0.25 459	0.32 225	0.41 416	0.31 347	0.42 419	0.41 450	0.22 318	0.92 570	0.22 359	0.08 243	0.06 178	0.14 502	0.12 473	0.10 354	0.07 199

rvit_stereo_0081_aga	0.16 166	0.14 336	0.28 169	0.21 240	0.13 289	0.19 156	0.17 203	0.23 101	0.24 203	0.17 166	0.21 187	0.19 203	0.13 166	0.19 133	0.14 167	0.11 414	0.08 403	0.09 287	0.08 265	0.09 288	0.07 199

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 389	0.14 336	0.95 562	0.21 240	0.27 556	0.20 191	0.19 291	0.48 416	0.25 216	0.26 250	0.55 510	0.34 383	0.18 274	0.25 239	0.17 247	0.07 95	0.06 178	0.08 207	0.12 473	0.12 439	0.12 443

rvit_stereo_ft	0.17 185	0.14 336	0.30 186	0.25 437	0.14 332	0.17 104	0.21 369	0.28 171	0.26 225	0.16 153	0.19 158	0.20 212	0.16 223	0.22 186	0.17 247	0.11 414	0.07 309	0.09 287	0.09 353	0.09 288	0.07 199

ACVNet-DCA	0.18 209	0.14 336	0.38 293	0.23 349	0.11 154	0.31 412	0.19 291	0.41 342	0.27 236	0.17 166	0.19 158	0.13 109	0.18 274	0.28 288	0.11 16	0.08 243	0.05 32	0.08 207	0.06 133	0.09 288	0.09 329

xx1	0.20 263	0.14 336	0.38 293	0.23 349	0.11 154	0.31 412	0.19 291	0.35 272	0.47 478	0.17 166	0.19 158	0.28 322	0.24 351	0.28 288	0.11 16	0.08 243	0.05 32	0.10 360	0.09 353	0.09 288	0.09 329

1test111	0.19 248	0.14 336	0.38 293	0.23 349	0.11 154	0.31 412	0.19 291	0.41 342	0.27 236	0.17 166	0.19 158	0.13 109	0.18 274	0.34 347	0.22 359	0.08 243	0.05 32	0.08 207	0.06 133	0.09 288	0.09 329

cc1	0.18 209	0.14 336	0.38 293	0.23 349	0.11 154	0.31 412	0.19 291	0.35 272	0.47 478	0.17 166	0.19 158	0.13 109	0.18 274	0.28 288	0.11 16	0.08 243	0.05 32	0.08 207	0.06 133	0.08 218	0.08 267

tt1	0.18 209	0.14 336	0.35 242	0.23 349	0.11 154	0.30 396	0.19 291	0.35 272	0.44 445	0.17 166	0.19 158	0.13 109	0.16 223	0.27 274	0.11 16	0.08 243	0.05 32	0.08 207	0.06 133	0.08 218	0.08 267

GCAP-Stereo	0.14 120	0.14 336	0.33 222	0.20 195	0.09 37	0.21 219	0.10 8	0.26 138	0.20 139	0.18 183	0.19 158	0.15 152	0.13 166	0.17 88	0.13 130	0.07 95	0.06 178	0.07 124	0.05 79	0.06 84	0.06 117

CRFU-Net	0.28 433	0.14 336	0.45 380	0.25 437	0.15 382	0.45 518	0.23 420	0.50 434	0.30 283	0.43 507	0.41 403	0.48 494	0.46 539	0.43 385	0.29 434	0.11 414	0.10 463	0.09 287	0.08 265	0.10 354	0.10 385

hknet	0.25 389	0.14 336	0.40 316	0.25 437	0.15 382	0.35 460	0.21 369	0.56 511	0.37 366	0.34 402	0.35 339	0.43 463	0.27 400	0.37 364	0.21 339	0.09 326	0.07 309	0.11 417	0.10 395	0.09 288	0.09 329

GMOStereo	0.18 209	0.14 336	0.30 186	0.22 301	0.12 211	0.20 191	0.27 477	0.26 138	0.28 251	0.31 347	0.32 297	0.26 297	0.17 249	0.15 49	0.12 64	0.07 95	0.07 309	0.10 360	0.08 265	0.08 218	0.05 32

error version	0.18 209	0.14 336	0.30 186	0.22 301	0.12 211	0.20 191	0.27 477	0.26 138	0.28 251	0.31 347	0.32 297	0.26 297	0.17 249	0.15 49	0.12 64	0.07 95	0.07 309	0.10 360	0.08 265	0.08 218	0.05 32

test-v	0.18 209	0.14 336	0.30 186	0.22 301	0.12 211	0.20 191	0.27 477	0.26 138	0.28 251	0.31 347	0.32 297	0.26 297	0.17 249	0.15 49	0.12 64	0.07 95	0.07 309	0.10 360	0.08 265	0.08 218	0.05 32

GwcNet-ADL	0.22 313	0.14 336	0.58 461	0.24 400	0.13 289	0.22 247	0.23 420	0.49 424	0.40 406	0.27 260	0.29 261	0.30 349	0.20 298	0.26 255	0.23 378	0.09 326	0.07 309	0.07 124	0.07 189	0.09 288	0.09 329

OMP-Stereo	0.23 330	0.14 336	0.35 242	0.29 523	0.13 289	0.21 219	0.16 162	0.37 301	0.33 316	0.34 402	0.30 274	0.34 383	0.19 289	0.70 510	0.24 389	0.07 95	0.06 178	0.09 287	0.07 189	0.07 152	0.06 117

test-2	0.18 209	0.14 336	0.30 186	0.22 301	0.12 211	0.20 191	0.27 477	0.26 138	0.28 251	0.31 347	0.32 297	0.26 297	0.17 249	0.15 49	0.12 64	0.07 95	0.07 309	0.10 360	0.08 265	0.08 218	0.05 32

raft+_RVC	0.18 209	0.14 336	0.32 206	0.21 240	0.15 382	0.21 219	0.16 162	0.38 307	0.34 326	0.21 203	0.28 248	0.20 212	0.15 207	0.24 208	0.19 299	0.08 243	0.06 178	0.08 207	0.07 189	0.07 152	0.08 267

sCroCo_RVC	0.18 209	0.14 336	0.49 410	0.27 499	0.18 457	0.22 247	0.17 203	0.27 152	0.23 188	0.14 117	0.22 197	0.17 179	0.14 188	0.21 170	0.15 191	0.10 375	0.11 487	0.09 287	0.09 353	0.09 288	0.09 329

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 185	0.14 336	0.32 206	0.20 195	0.09 37	0.19 156	0.17 203	0.32 225	0.30 283	0.25 238	0.33 318	0.20 212	0.17 249	0.19 133	0.15 191	0.06 34	0.05 32	0.07 124	0.07 189	0.07 152	0.05 32

MMNet	0.27 413	0.14 336	0.49 410	0.24 400	0.17 436	0.47 526	0.22 395	0.45 385	0.51 509	0.39 472	0.41 403	0.36 402	0.33 472	0.39 371	0.34 466	0.08 243	0.07 309	0.09 287	0.09 353	0.10 354	0.08 267

delet	0.27 413	0.14 336	0.40 316	0.23 349	0.19 479	0.41 495	0.29 499	0.49 424	0.48 488	0.33 382	0.41 403	0.37 408	0.30 446	0.48 401	0.34 466	0.09 326	0.09 438	0.11 417	0.12 473	0.08 218	0.08 267

UNet	0.28 433	0.14 336	0.69 503	0.23 349	0.20 496	0.44 512	0.22 395	0.50 434	0.40 406	0.34 402	0.39 385	0.43 463	0.33 472	0.40 378	0.31 449	0.09 326	0.07 309	0.10 360	0.08 265	0.10 354	0.08 267

HGLStereo	0.27 413	0.14 336	0.46 388	0.24 400	0.21 504	0.33 432	0.23 420	0.50 434	0.42 423	0.35 419	0.48 478	0.41 450	0.33 472	0.45 392	0.33 461	0.11 414	0.10 463	0.09 287	0.09 353	0.10 354	0.12 443

GANet-RSSM	0.24 361	0.14 336	0.36 262	0.21 240	0.14 332	0.27 336	0.21 369	0.45 385	0.33 316	0.29 299	0.39 385	0.39 428	0.28 417	0.58 458	0.23 378	0.11 414	0.07 309	0.09 287	0.09 353	0.10 354	0.09 329

DMCA	0.22 313	0.14 336	0.36 262	0.22 301	0.14 332	0.27 336	0.20 338	0.43 368	0.38 380	0.31 347	0.32 297	0.33 376	0.24 351	0.24 208	0.28 422	0.11 414	0.08 403	0.10 360	0.08 265	0.10 354	0.11 420

RASNet	0.28 433	0.14 336	0.44 369	0.22 301	0.18 457	0.32 421	0.19 291	0.48 416	0.38 380	0.29 299	0.43 432	0.47 488	0.37 498	0.79 544	0.36 476	0.09 326	0.07 309	0.07 124	0.09 353	0.07 152	0.07 199

MDST_ROB	0.48 548	0.14 336	0.95 562	0.30 532	0.21 504	1.33 610	0.32 521	0.77 588	0.56 533	1.06 600	0.71 556	0.49 499	0.35 485	1.26 600	0.38 479	0.13 471	0.11 487	0.16 528	0.13 500	0.12 439	0.12 443

G2L-ROB	0.23 330	0.15 370	0.41 339	0.19 132	0.12 211	0.27 336	0.21 369	0.47 404	0.33 316	0.34 402	0.31 288	0.41 450	0.22 318	0.49 406	0.26 412	0.09 326	0.06 178	0.07 124	0.06 133	0.09 288	0.10 385

FACV-RUCA	0.21 283	0.15 370	0.32 206	0.23 349	0.23 533	0.26 326	0.19 291	0.39 319	0.34 326	0.25 238	0.32 297	0.21 224	0.24 351	0.24 208	0.19 299	0.10 375	0.07 309	0.15 517	0.08 265	0.16 494	0.13 460

DDVS	0.25 389	0.15 370	0.39 308	0.24 400	0.17 436	0.34 445	0.21 369	0.41 342	0.30 283	0.33 382	0.41 403	0.48 494	0.21 305	0.52 421	0.27 418	0.11 414	0.09 438	0.11 417	0.09 353	0.13 454	0.14 481

rvit_0105_5	0.21 283	0.15 370	0.38 293	0.23 349	0.13 289	0.22 247	0.24 442	0.36 291	0.39 390	0.21 203	0.23 202	0.26 297	0.19 289	0.26 255	0.19 299	0.15 510	0.13 516	0.12 455	0.12 473	0.10 354	0.09 329

rvit_0105_4	0.20 263	0.15 370	0.38 293	0.23 349	0.14 332	0.20 191	0.22 395	0.33 239	0.39 390	0.19 188	0.24 216	0.25 276	0.19 289	0.27 274	0.17 247	0.16 525	0.13 516	0.13 476	0.11 434	0.11 402	0.08 267

ITSA-stereo	0.25 389	0.15 370	0.33 222	0.23 349	0.11 154	0.27 336	0.18 246	0.56 511	0.59 539	0.31 347	0.32 297	0.33 376	0.28 417	0.49 406	0.30 442	0.11 414	0.08 403	0.11 417	0.10 395	0.11 402	0.13 460

test_sample7	0.25 389	0.15 370	0.35 242	0.20 195	0.14 332	0.28 356	0.21 369	0.51 451	0.38 380	0.37 442	0.34 328	0.37 408	0.30 446	0.39 371	0.23 378	0.14 497	0.09 438	0.13 476	0.12 473	0.13 454	0.12 443

MyStereo8	0.22 313	0.15 370	0.63 483	0.21 240	0.17 436	0.31 412	0.16 162	0.36 291	0.32 304	0.28 270	0.36 349	0.25 276	0.18 274	0.25 239	0.28 422	0.08 243	0.07 309	0.08 207	0.07 189	0.10 354	0.12 443

CASS	0.21 283	0.15 370	0.32 206	0.26 471	0.11 154	0.28 356	0.19 291	0.39 319	0.30 283	0.32 370	0.34 328	0.25 276	0.24 351	0.25 239	0.20 316	0.13 471	0.08 403	0.11 417	0.09 353	0.11 402	0.11 420
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 152	0.15 370	0.28 169	0.25 437	0.18 457	0.11 4	0.19 291	0.28 171	0.21 156	0.13 90	0.16 126	0.15 152	0.12 134	0.17 88	0.14 167	0.07 95	0.07 309	0.08 207	0.06 133	0.08 218	0.07 199

NINENet	0.25 389	0.15 370	0.37 274	0.23 349	0.16 414	0.43 510	0.17 203	0.60 543	0.46 473	0.32 370	0.37 358	0.32 369	0.20 298	0.42 383	0.21 339	0.10 375	0.10 463	0.12 455	0.08 265	0.11 402	0.10 385

Sa-1000	0.22 313	0.15 370	0.35 242	0.23 349	0.13 289	0.28 356	0.23 420	0.47 404	0.39 390	0.30 330	0.50 482	0.26 297	0.19 289	0.33 341	0.16 216	0.07 95	0.06 178	0.10 360	0.11 434	0.08 218	0.06 117

CSP-Net	0.27 413	0.15 370	0.30 186	0.21 240	0.14 332	0.44 512	0.24 442	0.50 434	0.40 406	0.41 491	0.43 432	0.42 459	0.26 381	0.66 500	0.28 422	0.12 452	0.08 403	0.08 207	0.08 265	0.10 354	0.09 329

IPLG	0.21 283	0.15 370	0.53 440	0.21 240	0.12 211	0.28 356	0.17 203	0.42 356	0.30 283	0.33 382	0.32 297	0.15 152	0.17 249	0.50 410	0.21 339	0.07 95	0.05 32	0.08 207	0.07 189	0.07 152	0.06 117

MIPNet	0.21 283	0.15 370	0.52 436	0.21 240	0.12 211	0.27 336	0.20 338	0.45 385	0.37 366	0.30 330	0.23 202	0.19 203	0.24 351	0.27 274	0.19 299	0.07 95	0.05 32	0.08 207	0.07 189	0.07 152	0.06 117

PSMNet-ADL	0.25 389	0.15 370	0.32 206	0.26 471	0.14 332	0.31 412	0.22 395	0.44 375	0.36 355	0.27 260	0.33 318	0.41 450	0.28 417	0.61 473	0.29 434	0.11 414	0.09 438	0.09 287	0.11 434	0.10 354	0.10 385

rafts_anoy	0.18 209	0.15 370	0.35 242	0.22 301	0.14 332	0.19 156	0.17 203	0.32 225	0.30 283	0.23 215	0.25 225	0.20 212	0.16 223	0.22 186	0.19 299	0.08 243	0.07 309	0.10 360	0.12 473	0.09 288	0.08 267

pcwnet_v2	0.32 469	0.15 370	1.26 590	0.23 349	0.18 457	0.32 421	0.18 246	0.59 535	0.60 543	0.36 435	0.45 455	0.35 397	0.29 432	0.36 361	0.25 399	0.14 497	0.11 487	0.12 455	0.11 434	0.14 472	0.15 493

RALCasStereoNet	0.18 209	0.15 370	0.33 222	0.21 240	0.14 332	0.21 219	0.18 246	0.31 214	0.25 216	0.21 203	0.29 261	0.22 236	0.15 207	0.27 274	0.17 247	0.08 243	0.10 463	0.07 124	0.06 133	0.09 288	0.09 329

ADLNet	0.28 433	0.15 370	0.42 349	0.23 349	0.19 479	0.34 445	0.23 420	0.53 479	0.43 430	0.42 501	0.41 403	0.44 474	0.27 400	0.55 436	0.35 470	0.11 414	0.08 403	0.11 417	0.11 434	0.11 402	0.12 443

AFF-stereo	0.18 209	0.15 370	0.32 206	0.21 240	0.10 107	0.18 129	0.18 246	0.33 239	0.27 236	0.25 238	0.37 358	0.25 276	0.17 249	0.24 208	0.15 191	0.06 34	0.05 32	0.08 207	0.08 265	0.07 152	0.05 32

cf-r	0.24 361	0.15 370	0.44 369	0.21 240	0.14 332	0.27 336	0.22 395	0.42 356	0.40 406	0.30 330	0.42 419	0.42 459	0.26 381	0.43 385	0.25 399	0.11 414	0.06 178	0.08 207	0.10 395	0.08 218	0.08 267

PSMNet-RSSM	0.24 361	0.15 370	0.36 262	0.21 240	0.14 332	0.25 306	0.20 338	0.48 416	0.37 366	0.30 330	0.44 443	0.38 416	0.26 381	0.52 421	0.22 359	0.12 452	0.07 309	0.11 417	0.13 500	0.10 354	0.09 329

CFNet-ft	0.24 361	0.15 370	0.35 242	0.18 88	0.15 382	0.30 396	0.21 369	0.39 319	0.36 355	0.28 270	0.40 395	0.43 463	0.25 372	0.47 399	0.24 389	0.12 452	0.07 309	0.12 455	0.11 434	0.12 439	0.09 329

CFNet_RVC	0.24 361	0.15 370	0.35 242	0.18 88	0.15 382	0.30 396	0.21 369	0.39 319	0.36 355	0.28 270	0.40 395	0.43 463	0.25 372	0.47 399	0.24 389	0.12 452	0.07 309	0.12 455	0.11 434	0.12 439	0.09 329

G2L-Stereo_test	0.24 361	0.16 395	0.38 293	0.19 132	0.13 289	0.27 336	0.24 442	0.49 424	0.38 380	0.37 442	0.37 358	0.40 443	0.24 351	0.52 421	0.28 422	0.08 243	0.06 178	0.06 60	0.06 133	0.09 288	0.08 267

coex_refinement	0.26 405	0.16 395	0.36 262	0.23 349	0.15 382	0.31 412	0.20 338	0.49 424	0.42 423	0.35 419	0.42 419	0.45 478	0.27 400	0.55 436	0.33 461	0.10 375	0.06 178	0.07 124	0.07 189	0.10 354	0.10 385

G2L-Stereo	0.25 389	0.16 395	0.47 396	0.22 301	0.14 332	0.25 306	0.18 246	0.46 396	0.35 342	0.33 382	0.37 358	0.40 443	0.22 318	0.60 466	0.30 442	0.10 375	0.09 438	0.10 360	0.08 265	0.09 288	0.09 329

4D-IteraStereo	0.17 185	0.16 395	0.50 421	0.21 240	0.14 332	0.19 156	0.17 203	0.28 171	0.28 251	0.23 215	0.20 175	0.20 212	0.11 109	0.19 133	0.14 167	0.06 34	0.04 2	0.10 360	0.08 265	0.08 218	0.06 117

CBFPSM	0.27 413	0.16 395	0.67 497	0.20 195	0.14 332	0.38 478	0.25 459	0.40 330	0.36 355	0.33 382	0.36 349	0.56 531	0.38 502	0.32 334	0.38 479	0.08 243	0.08 403	0.07 124	0.08 265	0.09 288	0.11 420

ToySt	0.24 361	0.16 395	0.48 405	0.21 240	0.13 289	0.29 377	0.29 499	0.39 319	0.39 390	0.27 260	0.35 339	0.39 428	0.31 462	0.31 327	0.29 434	0.08 243	0.09 438	0.10 360	0.11 434	0.11 402	0.10 385

ssnet_v2	0.28 433	0.16 395	0.44 369	0.22 301	0.15 382	0.40 491	0.30 510	0.57 521	0.46 473	0.38 457	0.36 349	0.47 488	0.29 432	0.38 369	0.39 487	0.13 471	0.11 487	0.11 417	0.11 434	0.11 402	0.11 420

TestStereo1	0.21 283	0.16 395	0.32 206	0.26 471	0.13 289	0.26 326	0.27 477	0.40 330	0.36 355	0.29 299	0.39 385	0.22 236	0.21 305	0.33 341	0.17 247	0.07 95	0.06 178	0.09 287	0.08 265	0.08 218	0.07 199

RAFT_CTSACE	0.21 283	0.16 395	0.41 339	0.25 437	0.15 382	0.22 247	0.24 442	0.32 225	0.28 251	0.33 382	0.51 488	0.29 333	0.17 249	0.32 334	0.13 130	0.06 34	0.07 309	0.09 287	0.08 265	0.08 218	0.06 117

SA-5K	0.21 283	0.16 395	0.32 206	0.26 471	0.13 289	0.26 326	0.27 477	0.40 330	0.36 355	0.29 299	0.39 385	0.22 236	0.21 305	0.33 341	0.17 247	0.07 95	0.06 178	0.09 287	0.08 265	0.08 218	0.07 199

SA	0.22 313	0.16 395	0.36 262	0.23 349	0.13 289	0.24 291	0.23 420	0.45 385	0.40 406	0.27 260	0.44 443	0.23 256	0.23 333	0.33 341	0.17 247	0.07 95	0.06 178	0.10 360	0.11 434	0.08 218	0.06 117

AACVNet	0.26 405	0.16 395	0.37 274	0.22 301	0.14 332	0.29 377	0.19 291	0.41 342	0.31 295	0.38 457	0.42 419	0.43 463	0.28 417	0.73 520	0.25 399	0.11 414	0.08 403	0.11 417	0.09 353	0.13 454	0.11 420

psm_up	0.29 444	0.16 395	0.41 339	0.26 471	0.17 436	0.32 421	0.26 471	0.55 496	0.43 430	0.36 435	0.40 395	0.45 478	0.37 498	0.58 458	0.30 442	0.11 414	0.12 504	0.13 476	0.12 473	0.10 354	0.10 385

UCFNet_RVC	0.24 361	0.16 395	0.34 232	0.18 88	0.15 382	0.33 432	0.16 162	0.46 396	0.35 342	0.29 299	0.35 339	0.39 428	0.25 372	0.34 347	0.22 359	0.13 471	0.08 403	0.13 476	0.14 514	0.13 454	0.12 443

AdaStereo	0.24 361	0.16 395	0.37 274	0.24 400	0.12 211	0.32 421	0.17 203	0.54 486	0.42 423	0.33 382	0.38 372	0.35 397	0.21 305	0.30 320	0.22 359	0.14 497	0.06 178	0.13 476	0.08 265	0.11 402	0.08 267
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.
NVstereo2D	0.31 460	0.16 395	0.54 443	0.24 400	0.22 520	0.42 502	0.28 493	0.58 530	0.56 533	0.28 270	0.38 372	0.40 443	0.30 446	0.71 513	0.28 422	0.13 471	0.08 403	0.13 476	0.10 395	0.19 532	0.16 502

MLCV	0.22 313	0.16 395	0.44 369	0.21 240	0.08 10	0.29 377	0.19 291	0.38 307	0.37 366	0.38 457	0.44 443	0.31 360	0.21 305	0.41 380	0.24 389	0.07 95	0.05 32	0.06 60	0.05 79	0.07 152	0.06 117

HSM	0.28 433	0.16 395	0.35 242	0.20 195	0.15 382	0.33 432	0.19 291	0.53 479	0.37 366	0.36 435	0.38 372	0.67 566	0.31 462	0.89 565	0.23 378	0.08 243	0.06 178	0.08 207	0.07 189	0.08 218	0.08 267

DLCB_ROB	0.28 433	0.16 395	0.34 232	0.27 499	0.16 414	0.38 478	0.25 459	0.48 416	0.43 430	0.46 522	0.46 465	0.51 510	0.33 472	0.53 428	0.33 461	0.10 375	0.10 463	0.11 417	0.11 434	0.10 354	0.09 329

rvit_0105_3	0.23 330	0.17 414	0.40 316	0.25 437	0.15 382	0.24 291	0.28 493	0.38 307	0.41 416	0.25 238	0.25 225	0.28 322	0.21 305	0.28 288	0.20 316	0.15 510	0.13 516	0.14 502	0.15 523	0.10 354	0.09 329

rvit_stereo_0075_2	0.24 361	0.17 414	0.50 421	0.26 471	0.22 520	0.22 247	0.15 129	0.40 330	0.35 342	0.27 260	0.37 358	0.29 333	0.20 298	0.28 288	0.19 299	0.17 536	0.12 504	0.19 550	0.12 473	0.13 454	0.13 460

raft_robust	0.22 313	0.17 414	0.30 186	0.22 301	0.12 211	0.23 269	0.22 395	0.49 424	0.48 488	0.32 370	0.32 297	0.26 297	0.23 333	0.53 428	0.15 191	0.07 95	0.06 178	0.08 207	0.10 395	0.08 218	0.06 117

ADLNet2	0.30 453	0.17 414	0.72 513	0.23 349	0.17 436	0.36 465	0.24 442	0.52 468	0.51 509	0.32 370	0.38 372	0.45 478	0.30 446	0.69 507	0.35 470	0.10 375	0.08 403	0.09 287	0.09 353	0.12 439	0.10 385

TRStereo	0.19 248	0.17 414	0.47 396	0.23 349	0.19 479	0.19 156	0.16 162	0.52 468	0.28 251	0.20 192	0.19 158	0.21 224	0.13 166	0.24 208	0.13 130	0.09 326	0.06 178	0.09 287	0.11 434	0.06 84	0.06 117

RAFT	0.21 283	0.17 414	0.32 206	0.24 400	0.12 211	0.25 306	0.27 477	0.35 272	0.28 251	0.33 382	0.33 318	0.38 416	0.22 318	0.29 305	0.17 247	0.08 243	0.08 403	0.11 417	0.10 395	0.10 354	0.06 117

111	0.20 263	0.17 414	0.40 316	0.18 88	0.09 37	0.24 291	0.17 203	0.41 342	0.45 456	0.23 215	0.29 261	0.29 333	0.21 305	0.24 208	0.18 269	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.06 133	0.07 152	0.08 267

hitnet-ft	0.29 444	0.17 414	0.40 316	0.19 132	0.14 332	0.39 486	0.23 420	0.44 375	0.41 416	0.36 435	0.46 465	0.53 521	0.34 481	0.76 534	0.32 454	0.14 497	0.10 463	0.13 476	0.10 395	0.15 486	0.13 460

GwcNet-RSSM	0.26 405	0.17 414	0.46 388	0.21 240	0.13 289	0.28 356	0.23 420	0.44 375	0.42 423	0.31 347	0.45 455	0.40 443	0.26 381	0.55 436	0.28 422	0.11 414	0.07 309	0.09 287	0.10 395	0.09 288	0.08 267

stereogan	0.37 505	0.17 414	0.65 491	0.27 499	0.22 520	0.62 566	0.26 471	0.59 535	0.63 552	0.43 507	0.60 529	0.67 566	0.42 525	0.68 505	0.35 470	0.13 471	0.14 526	0.14 502	0.12 473	0.19 532	0.17 514

HITNet	0.20 263	0.17 414	0.43 360	0.19 132	0.08 10	0.27 336	0.14 105	0.42 356	0.30 283	0.29 299	0.32 297	0.27 306	0.21 305	0.28 288	0.25 399	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.06 133	0.09 288	0.06 117
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
StereoDRNet-Refined	0.27 413	0.17 414	0.35 242	0.25 437	0.14 332	0.37 470	0.21 369	0.47 404	0.41 416	0.44 514	0.51 488	0.41 450	0.28 417	0.45 392	0.37 477	0.09 326	0.06 178	0.11 417	0.11 434	0.10 354	0.10 385
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 478	0.17 414	0.61 472	0.27 499	0.19 479	0.46 520	0.29 499	0.65 564	0.51 509	0.47 529	0.46 465	0.44 474	0.34 481	0.62 481	0.41 502	0.12 452	0.08 403	0.13 476	0.12 473	0.12 439	0.10 385

SGM-Forest	0.36 495	0.17 414	0.47 396	0.23 349	0.16 414	0.45 518	0.41 563	0.55 496	0.48 488	0.52 546	0.60 529	0.52 516	0.41 516	0.85 557	0.50 531	0.17 536	0.17 555	0.17 534	0.15 523	0.15 486	0.15 493
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACV-stereo	0.29 444	0.18 428	0.79 527	0.23 349	0.16 414	0.47 526	0.19 291	0.36 291	0.34 326	0.29 299	0.33 318	0.67 566	0.42 525	0.54 434	0.30 442	0.10 375	0.09 438	0.09 287	0.09 353	0.10 354	0.11 420

DispNO	0.27 413	0.18 428	0.62 480	0.23 349	0.17 436	0.25 306	0.22 395	0.45 385	0.41 416	0.32 370	0.39 385	0.38 416	0.27 400	0.77 540	0.27 418	0.09 326	0.07 309	0.10 360	0.10 395	0.08 218	0.08 267

StereoVision	0.22 313	0.18 428	0.37 274	0.27 499	0.17 436	0.23 269	0.22 395	0.38 307	0.31 295	0.20 192	0.51 488	0.22 236	0.16 223	0.28 288	0.18 269	0.11 414	0.12 504	0.13 476	0.13 500	0.10 354	0.07 199

LL-Strereo2	0.18 209	0.18 428	0.39 308	0.22 301	0.12 211	0.24 291	0.13 74	0.31 214	0.23 188	0.24 229	0.20 175	0.24 268	0.12 134	0.26 255	0.15 191	0.06 34	0.06 178	0.12 455	0.09 353	0.08 218	0.07 199

iinet-f	0.30 453	0.18 428	1.03 573	0.20 195	0.15 382	0.44 512	0.22 395	0.45 385	0.37 366	0.35 419	0.44 443	0.41 450	0.34 481	0.34 347	0.40 494	0.10 375	0.09 438	0.08 207	0.08 265	0.13 454	0.11 420

RAFT+CT+SA	0.21 283	0.18 428	0.33 222	0.25 437	0.18 457	0.23 269	0.29 499	0.40 330	0.36 355	0.24 229	0.38 372	0.18 189	0.16 223	0.32 334	0.16 216	0.07 95	0.05 32	0.09 287	0.12 473	0.09 288	0.09 329

iRaft-Stereo_5w	0.23 330	0.18 428	0.44 369	0.22 301	0.13 289	0.19 156	0.19 291	0.37 301	0.32 304	0.28 270	0.37 358	0.34 383	0.23 333	0.65 495	0.27 418	0.06 34	0.06 178	0.08 207	0.07 189	0.09 288	0.08 267

LMCR-Stereo	0.26 405	0.18 428	0.49 410	0.28 520	0.14 332	0.36 465	0.23 420	0.54 486	0.34 326	0.39 472	0.40 395	0.29 333	0.29 432	0.37 364	0.27 418	0.11 414	0.07 309	0.09 287	0.07 189	0.13 454	0.09 329

Anonymous3	0.23 330	0.18 428	0.63 483	0.27 499	0.18 457	0.41 495	0.23 420	0.43 368	0.35 342	0.23 215	0.27 242	0.20 212	0.18 274	0.27 274	0.18 269	0.12 452	0.11 487	0.10 360	0.10 395	0.11 402	0.12 443

XX-TBD	0.15 152	0.18 428	0.28 169	0.22 301	0.10 107	0.22 247	0.15 129	0.22 75	0.27 236	0.22 209	0.26 235	0.14 135	0.12 134	0.16 68	0.13 130	0.08 243	0.05 32	0.06 60	0.04 1	0.07 152	0.06 117

RALAANet	0.19 248	0.18 428	0.37 274	0.23 349	0.14 332	0.23 269	0.13 74	0.37 301	0.29 270	0.28 270	0.26 235	0.25 276	0.15 207	0.26 255	0.18 269	0.08 243	0.06 178	0.09 287	0.08 265	0.09 288	0.06 117

FAT-Stereo	0.36 495	0.18 428	0.73 517	0.26 471	0.18 457	0.33 432	0.29 499	0.60 543	0.59 539	0.46 522	0.60 529	0.60 544	0.50 551	0.61 473	0.34 466	0.13 471	0.14 526	0.13 476	0.12 473	0.14 472	0.18 527

BEATNet_4x	0.22 313	0.18 428	0.47 396	0.22 301	0.10 107	0.28 356	0.14 105	0.46 396	0.32 304	0.31 347	0.34 328	0.31 360	0.25 372	0.31 327	0.29 434	0.08 243	0.06 178	0.08 207	0.06 133	0.10 354	0.08 267

RYNet	0.37 505	0.18 428	0.59 467	0.25 437	0.28 561	0.61 564	0.32 521	0.59 535	0.59 539	0.41 491	0.38 372	0.57 536	0.39 508	0.87 560	0.53 536	0.11 414	0.08 403	0.12 455	0.11 434	0.18 525	0.18 527

iResNet	0.24 361	0.18 428	0.61 472	0.25 437	0.11 154	0.29 377	0.21 369	0.42 356	0.43 430	0.33 382	0.43 432	0.27 306	0.22 318	0.34 347	0.26 412	0.07 95	0.05 32	0.07 124	0.06 133	0.08 218	0.07 199

CBMV_ROB	0.33 478	0.18 428	0.53 440	0.21 240	0.14 332	0.33 432	0.20 338	0.51 451	0.45 456	0.51 540	0.55 510	0.45 478	0.42 525	0.71 513	0.32 454	0.18 547	0.19 565	0.23 563	0.21 558	0.14 472	0.15 493

rvit_105_1	0.27 413	0.19 444	0.46 388	0.27 499	0.19 479	0.30 396	0.35 537	0.44 375	0.51 509	0.31 347	0.31 288	0.31 360	0.26 381	0.35 356	0.25 399	0.15 510	0.14 526	0.15 517	0.17 544	0.11 402	0.10 385

DualNet (step1)	0.28 433	0.19 444	0.50 421	0.18 88	0.16 414	0.34 445	0.20 338	0.51 451	0.38 380	0.37 442	0.34 328	0.37 408	0.30 446	0.39 371	0.23 378	0.23 561	0.09 438	0.28 575	0.24 570	0.18 525	0.16 502

test_sample9	0.42 528	0.19 444	0.50 421	0.18 88	0.16 414	0.34 445	0.20 338	0.51 451	0.38 380	0.37 442	0.34 328	0.37 408	0.30 446	0.66 500	0.91 579	0.23 561	1.82 629	0.28 575	0.24 570	0.18 525	0.16 502

test_sample8	0.49 551	0.19 444	0.50 421	0.18 88	0.16 414	0.34 445	0.20 338	0.55 496	0.34 326	0.62 564	0.38 372	1.15 595	0.67 579	0.66 500	0.91 579	0.23 561	1.82 629	0.28 575	0.24 570	0.18 525	0.16 502

test_5	0.23 330	0.19 444	0.38 293	0.26 471	0.18 457	0.25 306	0.29 499	0.40 330	0.37 366	0.29 299	0.40 395	0.25 276	0.22 318	0.34 347	0.18 269	0.07 95	0.05 32	0.09 287	0.09 353	0.10 354	0.10 385

AASNet	0.27 413	0.19 444	0.49 410	0.26 471	0.17 436	0.34 445	0.20 338	0.62 555	0.48 488	0.35 419	0.40 395	0.32 369	0.25 372	0.28 288	0.34 466	0.11 414	0.09 438	0.10 360	0.08 265	0.13 454	0.11 420

AnonymousM	0.17 185	0.19 444	0.24 128	0.18 88	0.10 107	0.18 129	0.17 203	0.30 203	0.23 188	0.26 250	0.20 175	0.18 189	0.14 188	0.19 133	0.14 167	0.09 326	0.06 178	0.38 588	0.15 523	0.06 84	0.05 32

TestStereo	0.21 283	0.19 444	0.40 316	0.25 437	0.10 107	0.22 247	0.21 369	0.31 214	0.31 295	0.23 215	0.34 328	0.22 236	0.18 274	0.62 481	0.18 269	0.08 243	0.06 178	0.10 360	0.07 189	0.11 402	0.06 117

CVANet_RVC	0.30 453	0.19 444	0.41 339	0.26 471	0.16 414	0.33 432	0.26 471	0.52 468	0.47 478	0.40 482	0.46 465	0.43 463	0.31 462	0.89 565	0.26 412	0.14 497	0.09 438	0.14 502	0.13 500	0.14 472	0.10 385

DeepPruner_ROB	0.26 405	0.19 444	0.44 369	0.21 240	0.16 414	0.30 396	0.21 369	0.52 468	0.32 304	0.35 419	0.38 372	0.39 428	0.26 381	0.42 383	0.24 389	0.15 510	0.11 487	0.11 417	0.11 434	0.14 472	0.13 460

iResNet_ROB	0.25 389	0.19 444	0.40 316	0.20 195	0.12 211	0.30 396	0.16 162	0.55 496	0.53 520	0.38 457	0.43 432	0.37 408	0.26 381	0.38 369	0.22 359	0.08 243	0.06 178	0.06 60	0.04 1	0.09 288	0.09 329

SGM_RVC	0.50 554	0.19 444	0.50 421	0.25 437	0.15 382	0.69 572	0.39 557	0.68 578	0.82 580	0.95 594	0.84 573	1.13 592	0.76 585	1.16 593	0.60 547	0.16 525	0.16 548	0.16 528	0.16 535	0.16 494	0.17 514
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AIO-test2	0.20 263	0.20 456	0.36 262	0.26 471	0.15 382	0.22 247	0.16 162	0.42 356	0.42 423	0.16 153	0.29 261	0.15 152	0.11 109	0.26 255	0.13 130	0.18 547	0.06 178	0.10 360	0.11 434	0.07 152	0.07 199

fast-acv-ft	0.31 460	0.20 456	0.81 532	0.24 400	0.18 457	0.46 520	0.27 477	0.41 342	0.49 497	0.39 472	0.55 510	0.49 499	0.35 485	0.37 364	0.38 479	0.11 414	0.11 487	0.11 417	0.12 473	0.12 439	0.09 329

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 453	0.20 456	0.70 509	0.21 240	0.17 436	0.46 520	0.27 477	0.50 434	0.49 497	0.42 501	0.55 510	0.43 463	0.30 446	0.46 395	0.38 479	0.09 326	0.06 178	0.07 124	0.06 133	0.11 402	0.10 385

ACRE	0.21 283	0.20 456	0.62 480	0.23 349	0.15 382	0.24 291	0.20 338	0.35 272	0.28 251	0.31 347	0.32 297	0.22 236	0.15 207	0.25 239	0.20 316	0.08 243	0.07 309	0.07 124	0.07 189	0.08 218	0.08 267

SACVNet	0.30 453	0.20 456	0.41 339	0.25 437	0.18 457	0.34 445	0.25 459	0.52 468	0.40 406	0.41 491	0.44 443	0.46 486	0.32 469	0.71 513	0.25 399	0.13 471	0.10 463	0.12 455	0.12 473	0.16 494	0.17 514

GEStereo_RVC	0.27 413	0.20 456	0.44 369	0.27 499	0.16 414	0.33 432	0.25 459	0.56 511	0.54 524	0.34 402	0.38 372	0.34 383	0.25 372	0.51 415	0.28 422	0.12 452	0.08 403	0.09 287	0.08 265	0.11 402	0.11 420

APVNet	0.36 495	0.20 456	0.70 509	0.26 471	0.22 520	0.52 550	0.35 537	0.61 547	0.44 445	0.38 457	0.52 496	0.48 494	0.38 502	0.84 556	0.46 520	0.13 471	0.14 526	0.15 517	0.16 535	0.16 494	0.15 493

S-Stereo	0.38 512	0.20 456	1.05 574	0.27 499	0.22 520	0.38 478	0.32 521	0.55 496	0.66 555	0.39 472	0.59 524	0.49 499	0.41 516	0.75 529	0.40 494	0.12 452	0.15 541	0.13 476	0.13 500	0.16 494	0.21 553

STTStereo	0.28 433	0.20 456	0.61 472	0.25 437	0.17 436	0.29 377	0.24 442	0.47 404	0.39 390	0.39 472	0.41 403	0.44 474	0.28 417	0.40 378	0.28 422	0.13 471	0.12 504	0.13 476	0.16 535	0.12 439	0.11 420

CFNet	0.27 413	0.20 456	0.44 369	0.22 301	0.14 332	0.33 432	0.14 105	0.51 451	0.45 456	0.30 330	0.40 395	0.38 416	0.27 400	0.76 534	0.25 399	0.09 326	0.07 309	0.11 417	0.11 434	0.11 402	0.08 267

LE_ROB	1.76 618	0.20 456	2.68 618	0.48 585	0.52 594	0.78 583	0.96 616	0.84 598	6.61 634	7.40 636	2.08 620	2.08 613	4.83 630	1.27 601	3.79 629	0.10 375	0.08 403	0.12 455	0.11 434	0.11 402	0.10 385

NOSS_ROB	0.31 460	0.20 456	0.35 242	0.24 400	0.16 414	0.32 421	0.19 291	0.52 468	0.48 488	0.33 382	0.36 349	0.42 459	0.28 417	0.93 572	0.24 389	0.19 553	0.20 570	0.24 565	0.22 566	0.17 511	0.17 514

XPNet_ROB	0.33 478	0.20 456	0.43 360	0.27 499	0.18 457	0.37 470	0.31 515	0.55 496	0.50 505	0.51 540	0.53 503	0.58 539	0.37 498	0.63 487	0.45 514	0.17 536	0.12 504	0.13 476	0.12 473	0.15 486	0.14 481

pmcnn	0.50 554	0.20 456	0.78 520	0.24 400	0.26 554	0.39 486	0.30 510	0.51 451	0.50 505	0.54 554	1.23 595	2.52 621	0.37 498	0.77 540	0.95 582	0.08 243	0.06 178	0.06 60	0.05 79	0.10 354	0.08 267

z-ln-s-r	0.32 469	0.21 470	0.82 536	0.23 349	0.14 332	0.30 396	0.26 471	0.43 368	0.50 505	0.32 370	0.60 529	0.39 428	0.29 432	0.73 520	0.66 558	0.08 243	0.06 178	0.08 207	0.07 189	0.10 354	0.08 267

GMStereo_Zeroshot	0.24 361	0.21 470	0.45 380	0.26 471	0.13 289	0.28 356	0.15 129	0.39 319	0.35 342	0.37 442	0.43 432	0.40 443	0.17 249	0.34 347	0.20 316	0.12 452	0.07 309	0.13 476	0.07 189	0.16 494	0.09 329

SDNR	0.42 528	0.21 470	0.82 536	0.21 240	0.18 457	1.27 607	0.17 203	0.50 434	0.49 497	0.42 501	0.81 569	0.38 416	0.27 400	1.19 594	0.38 479	0.23 561	0.24 583	0.17 534	0.13 500	0.17 511	0.20 545

Anonymous_2	0.37 505	0.21 470	0.47 396	0.20 195	0.21 504	0.42 502	0.26 471	0.38 307	0.29 270	0.33 382	0.30 274	0.44 474	0.38 502	0.36 361	0.29 434	0.26 572	0.29 591	0.44 592	1.41 628	0.34 583	0.21 553

CIPLG	0.21 283	0.21 470	0.55 449	0.23 349	0.15 382	0.25 306	0.20 338	0.35 272	0.29 270	0.31 347	0.33 318	0.22 236	0.15 207	0.26 255	0.20 316	0.08 243	0.07 309	0.07 124	0.07 189	0.08 218	0.08 267

sAnonymous2	0.20 263	0.21 470	0.58 461	0.24 400	0.17 436	0.22 247	0.19 291	0.34 247	0.28 251	0.17 166	0.19 158	0.17 179	0.16 223	0.17 88	0.14 167	0.10 375	0.07 309	0.09 287	0.08 265	0.23 554	0.17 514

CroCo_RVC	0.20 263	0.21 470	0.58 461	0.24 400	0.17 436	0.22 247	0.19 291	0.34 247	0.28 251	0.17 166	0.19 158	0.17 179	0.16 223	0.17 88	0.14 167	0.10 375	0.07 309	0.09 287	0.08 265	0.23 554	0.17 514

ARAFT	0.24 361	0.21 470	0.78 520	0.22 301	0.12 211	0.29 377	0.24 442	0.43 368	0.32 304	0.33 382	0.28 248	0.28 322	0.19 289	0.49 406	0.18 269	0.07 95	0.06 178	0.12 455	0.11 434	0.09 288	0.06 117

DMCA-RVC	0.27 413	0.21 470	0.61 472	0.28 520	0.17 436	0.29 377	0.21 369	0.42 356	0.35 342	0.40 482	0.37 358	0.39 428	0.36 489	0.43 385	0.30 442	0.13 471	0.10 463	0.15 517	0.11 434	0.13 454	0.10 385

TDLM	0.30 453	0.21 470	0.38 293	0.28 520	0.15 382	0.33 432	0.32 521	0.52 468	0.47 478	0.38 457	0.43 432	0.39 428	0.29 432	0.91 569	0.28 422	0.14 497	0.08 403	0.13 476	0.11 434	0.12 439	0.10 385

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 413	0.21 470	0.59 467	0.25 437	0.18 457	0.29 377	0.22 395	0.50 434	0.40 406	0.38 457	0.41 403	0.43 463	0.27 400	0.43 385	0.29 434	0.11 414	0.08 403	0.10 360	0.10 395	0.10 354	0.11 420
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 558	0.21 470	0.65 491	0.25 437	0.21 504	0.58 557	0.32 521	0.54 486	0.55 530	0.95 594	1.40 600	1.28 599	0.81 590	0.73 520	0.62 550	0.18 547	0.15 541	0.15 517	0.15 523	0.19 532	0.19 535

CBMV	0.33 478	0.21 470	0.54 443	0.23 349	0.13 289	0.42 502	0.33 531	0.53 479	0.48 488	0.52 546	0.49 480	0.50 506	0.41 516	0.56 447	0.31 449	0.15 510	0.16 548	0.18 542	0.16 535	0.13 454	0.13 460
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 469	0.22 483	0.58 461	0.27 499	0.23 533	0.48 532	0.27 477	0.51 451	0.45 456	0.48 532	0.56 517	0.51 510	0.30 446	0.39 371	0.40 494	0.13 471	0.16 548	0.13 476	0.12 473	0.13 454	0.12 443

YMNet_1	0.32 469	0.22 483	0.58 461	0.27 499	0.23 533	0.48 532	0.27 477	0.51 451	0.45 456	0.48 532	0.56 517	0.51 510	0.30 446	0.39 371	0.40 494	0.13 471	0.16 548	0.13 476	0.12 473	0.13 454	0.12 443

IPLGR_C	0.21 283	0.22 483	0.60 469	0.23 349	0.15 382	0.24 291	0.20 338	0.35 272	0.29 270	0.31 347	0.32 297	0.22 236	0.15 207	0.25 239	0.20 316	0.08 243	0.07 309	0.07 124	0.07 189	0.08 218	0.08 267

RP	0.35 491	0.22 483	0.51 432	0.31 538	0.24 541	0.37 470	0.28 493	0.50 434	0.58 538	0.40 482	0.63 542	0.61 548	0.47 542	0.61 473	0.39 487	0.16 525	0.15 541	0.17 534	0.15 523	0.17 511	0.17 514

edge stereo	0.39 517	0.22 483	0.81 532	0.27 499	0.22 520	0.37 470	0.24 442	0.56 511	0.54 524	0.53 552	0.60 529	0.71 575	0.50 551	0.78 542	0.40 494	0.16 525	0.14 526	0.19 550	0.14 514	0.16 494	0.17 514

ADCL	0.47 545	0.22 483	1.00 568	0.27 499	0.19 479	0.74 577	0.64 596	0.54 486	0.69 563	0.56 556	0.71 556	0.55 527	0.60 568	0.60 466	1.43 606	0.11 414	0.09 438	0.13 476	0.13 500	0.14 472	0.14 481

GANet	0.36 495	0.22 483	0.49 410	0.29 523	0.17 436	0.41 495	0.38 552	0.57 521	0.45 456	0.46 522	0.75 562	0.55 527	0.40 512	0.94 574	0.41 502	0.13 471	0.13 516	0.13 476	0.11 434	0.14 472	0.11 420

AANet_RVC	0.31 460	0.22 483	0.50 421	0.23 349	0.14 332	0.30 396	0.24 442	0.47 404	0.54 524	0.38 457	0.60 529	0.43 463	0.29 432	0.87 560	0.40 494	0.11 414	0.07 309	0.07 124	0.07 189	0.09 288	0.09 329

StereoDRNet	0.32 469	0.22 483	0.61 472	0.27 499	0.21 504	0.42 502	0.30 510	0.61 547	0.48 488	0.46 522	0.39 385	0.48 494	0.30 446	0.57 451	0.40 494	0.11 414	0.09 438	0.12 455	0.11 434	0.12 439	0.10 385

TCMNet	0.33 478	0.23 492	0.72 513	0.29 523	0.30 569	0.40 491	0.28 493	0.50 434	0.47 478	0.37 442	0.45 455	0.40 443	0.29 432	0.60 466	0.39 487	0.14 497	0.13 516	0.15 517	0.14 514	0.17 511	0.15 493

RAFT + AFF	0.27 413	0.23 492	0.50 421	0.25 437	0.17 436	0.30 396	0.33 531	0.52 468	0.40 406	0.28 270	0.30 274	0.30 349	0.31 462	0.62 481	0.24 389	0.09 326	0.10 463	0.11 417	0.10 395	0.11 402	0.11 420

GwcNet	0.35 491	0.23 492	0.88 551	0.25 437	0.24 541	0.48 532	0.27 477	0.55 496	0.57 536	0.38 457	0.52 496	0.51 510	0.32 469	0.60 466	0.41 502	0.13 471	0.11 487	0.12 455	0.11 434	0.13 454	0.14 481

DANet	0.35 491	0.23 492	0.60 469	0.36 563	0.22 520	0.39 486	0.25 459	0.48 416	0.43 430	0.52 546	0.50 482	0.59 541	0.41 516	0.76 534	0.49 525	0.13 471	0.11 487	0.14 502	0.12 473	0.17 511	0.15 493
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DFGA-Net	0.23 330	0.24 496	0.49 410	0.22 301	0.15 382	0.25 306	0.17 203	0.39 319	0.39 390	0.29 299	0.31 288	0.21 224	0.17 249	0.59 464	0.28 422	0.08 243	0.06 178	0.09 287	0.09 353	0.10 354	0.08 267

ADCRef	0.38 512	0.24 496	0.88 551	0.26 471	0.21 504	0.49 537	0.27 477	0.52 468	0.48 488	0.50 535	0.58 522	0.35 397	0.47 542	0.48 401	1.29 604	0.09 326	0.08 403	0.12 455	0.12 473	0.11 402	0.11 420

ADCP+	0.45 541	0.24 496	1.15 583	0.25 437	0.22 520	0.56 553	0.39 557	0.54 486	0.51 509	0.44 514	0.51 488	0.46 486	0.52 556	0.56 447	1.89 617	0.10 375	0.08 403	0.11 417	0.10 395	0.14 472	0.13 460

DPSNet	0.47 545	0.24 496	0.93 559	0.27 499	0.20 496	0.75 579	0.57 590	0.84 598	0.79 577	0.47 529	0.51 488	0.60 544	0.69 581	0.87 560	0.71 561	0.16 525	0.13 516	0.12 455	0.10 395	0.25 559	0.21 553

PSMNet_ROB	0.33 478	0.24 496	0.54 443	0.31 538	0.21 504	0.42 502	0.43 568	0.59 535	0.47 478	0.37 442	0.44 443	0.49 499	0.31 462	0.64 489	0.43 506	0.14 497	0.10 463	0.15 517	0.14 514	0.13 454	0.11 420

LL-Strereo	0.29 444	0.25 501	0.58 461	0.25 437	0.21 504	0.23 269	0.24 442	0.55 496	0.42 423	0.34 402	0.32 297	0.41 450	0.40 512	0.94 574	0.23 378	0.08 243	0.07 309	0.11 417	0.09 353	0.09 288	0.09 329

HCRNet	0.24 361	0.25 501	0.33 222	0.34 552	0.16 414	0.27 336	0.18 246	0.43 368	0.35 342	0.30 330	0.35 339	0.32 369	0.22 318	0.44 389	0.20 316	0.13 471	0.08 403	0.13 476	0.11 434	0.10 354	0.09 329

GMStereo	0.19 248	0.25 501	0.40 316	0.21 240	0.12 211	0.22 247	0.19 291	0.29 184	0.40 406	0.25 238	0.23 202	0.16 169	0.15 207	0.25 239	0.19 299	0.09 326	0.06 178	0.08 207	0.08 265	0.10 354	0.08 267
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 554	0.25 501	3.03 619	0.24 400	0.19 479	0.38 478	0.22 395	0.50 434	0.44 445	0.64 568	0.68 551	0.71 575	0.51 554	0.85 557	0.45 514	0.14 497	0.17 555	0.13 476	0.14 514	0.16 494	0.21 553

FADNet-RVC-Resample	0.29 444	0.25 501	0.93 559	0.26 471	0.16 414	0.32 421	0.21 369	0.47 404	0.39 390	0.35 419	0.38 372	0.33 376	0.27 400	0.53 428	0.24 389	0.10 375	0.10 463	0.14 502	0.13 500	0.13 454	0.16 502

G-Net	0.46 543	0.25 501	0.86 548	0.34 552	0.28 561	0.90 592	0.35 537	0.47 404	0.45 456	0.68 573	1.22 594	0.64 560	0.60 568	0.61 473	0.57 538	0.16 525	0.14 526	0.17 534	0.13 500	0.22 551	0.19 535

NCC-stereo	0.39 517	0.25 501	0.69 503	0.32 544	0.28 561	0.46 520	0.36 542	0.65 564	0.52 516	0.40 482	0.57 520	0.56 531	0.47 542	0.73 520	0.45 514	0.17 536	0.14 526	0.18 542	0.25 575	0.16 494	0.16 502

Nwc_Net	0.37 505	0.25 501	0.68 502	0.31 538	0.24 541	0.44 512	0.30 510	0.65 564	0.50 505	0.37 442	0.69 555	0.58 539	0.45 533	0.60 466	0.40 494	0.15 510	0.12 504	0.19 550	0.21 558	0.14 472	0.13 460

Abc-Net	0.39 517	0.25 501	0.69 503	0.32 544	0.28 561	0.46 520	0.36 542	0.65 564	0.52 516	0.40 482	0.57 520	0.56 531	0.47 542	0.73 520	0.45 514	0.17 536	0.14 526	0.18 542	0.25 575	0.16 494	0.16 502
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 313	0.25 501	0.47 396	0.24 400	0.14 332	0.25 306	0.12 31	0.40 330	0.33 316	0.29 299	0.42 419	0.22 236	0.20 298	0.33 341	0.19 299	0.07 95	0.06 178	0.11 417	0.11 434	0.11 402	0.07 199

LALA_ROB	0.36 495	0.25 501	0.46 388	0.30 532	0.21 504	0.47 526	0.39 557	0.61 547	0.51 509	0.52 546	0.51 488	0.69 572	0.36 489	0.50 410	0.43 506	0.17 536	0.11 487	0.16 528	0.14 514	0.17 511	0.15 493

Wz-Net-MNSev	0.36 495	0.26 512	0.79 527	0.26 471	0.21 504	0.59 560	0.38 552	0.55 496	0.56 533	0.48 532	0.54 506	0.53 521	0.36 489	0.60 466	0.44 511	0.11 414	0.09 438	0.11 417	0.11 434	0.15 486	0.13 460

dd	0.22 313	0.26 512	0.40 316	0.22 301	0.12 211	0.25 306	0.21 369	0.32 225	0.44 445	0.29 299	0.28 248	0.25 276	0.16 223	0.30 320	0.25 399	0.12 452	0.07 309	0.10 360	0.08 265	0.11 402	0.09 329

AF-Net	0.37 505	0.26 512	0.56 453	0.32 544	0.23 533	0.41 495	0.29 499	0.61 547	0.64 553	0.42 501	0.68 551	0.65 561	0.49 549	0.57 451	0.44 511	0.15 510	0.11 487	0.19 550	0.14 514	0.15 486	0.13 460

iResNetv2_ROB	0.27 413	0.26 512	0.72 513	0.23 349	0.13 289	0.29 377	0.18 246	0.52 468	0.49 497	0.37 442	0.45 455	0.39 428	0.25 372	0.34 347	0.20 316	0.08 243	0.06 178	0.07 124	0.05 79	0.12 439	0.09 329

NCCL2	0.35 491	0.26 512	0.49 410	0.36 563	0.22 520	0.41 495	0.41 563	0.53 479	0.42 423	0.47 529	0.46 465	0.61 548	0.39 508	0.55 436	0.37 477	0.16 525	0.13 516	0.21 556	0.21 558	0.16 494	0.16 502

FBW_ROB	0.43 533	0.26 512	0.54 443	0.31 538	0.20 496	0.51 541	0.32 521	0.70 581	0.60 543	0.59 560	0.55 510	0.65 561	0.41 516	1.40 606	0.51 533	0.13 471	0.17 555	0.21 556	0.16 535	0.17 511	0.18 527

ETE_ROB	0.34 486	0.26 512	0.45 380	0.29 523	0.18 457	0.40 491	0.37 546	0.57 521	0.47 478	0.50 535	0.50 482	0.62 550	0.36 489	0.55 436	0.38 479	0.13 471	0.10 463	0.14 502	0.12 473	0.16 494	0.16 502

FINET	0.34 486	0.27 519	0.80 530	0.24 400	0.24 541	0.36 465	0.34 533	0.54 486	0.72 568	0.39 472	0.47 472	0.32 369	0.30 446	0.51 415	0.32 454	0.19 553	0.17 555	0.13 476	0.12 473	0.18 525	0.16 502

SHD	0.42 528	0.27 519	0.81 532	0.31 538	0.25 549	0.42 502	0.22 395	0.66 570	0.94 597	0.63 566	0.60 529	0.59 541	0.47 542	0.59 464	0.58 543	0.15 510	0.13 516	0.16 528	0.16 535	0.20 541	0.22 558

MeshStereo	0.58 569	0.27 519	0.67 497	0.22 301	0.17 436	0.66 570	0.37 546	0.78 589	0.61 546	1.47 621	1.30 597	1.65 607	0.79 587	1.12 591	0.59 544	0.17 536	0.17 555	0.17 534	0.14 514	0.17 511	0.14 481
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
FADNet_RVC	0.30 453	0.28 522	0.83 539	0.23 349	0.15 382	0.30 396	0.17 203	0.49 424	0.37 366	0.30 330	0.38 372	0.30 349	0.27 400	0.52 421	0.31 449	0.14 497	0.14 526	0.14 502	0.16 535	0.21 544	0.23 565

SuperB	0.49 551	0.28 522	2.23 610	0.23 349	0.15 382	0.41 495	0.32 521	0.47 404	0.82 580	0.43 507	0.50 482	0.33 376	0.45 533	0.68 505	1.08 589	0.10 375	0.07 309	0.09 287	0.08 265	0.98 619	0.14 481

RTSC	0.39 517	0.28 522	0.78 520	0.27 499	0.18 457	0.49 537	0.22 395	0.59 535	0.84 587	0.55 555	0.53 503	0.49 499	0.36 489	0.67 504	0.82 571	0.13 471	0.10 463	0.11 417	0.12 473	0.17 511	0.17 514

PA-Net	0.37 505	0.28 522	0.83 539	0.31 538	0.28 561	0.39 486	0.42 566	0.51 451	0.55 530	0.34 402	0.42 419	0.41 450	0.36 489	0.79 544	0.49 525	0.12 452	0.23 581	0.16 528	0.23 568	0.12 439	0.18 527
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 608	0.28 522	0.79 527	0.26 471	0.16 414	2.26 622	1.00 618	1.42 613	1.46 614	2.38 626	2.05 619	5.95 634	2.66 627	2.95 624	2.46 624	0.17 536	0.18 561	0.18 542	0.18 550	0.15 486	0.18 527

NaN_ROB	0.41 525	0.28 522	0.62 480	0.30 532	0.19 479	0.51 541	0.47 578	0.58 530	0.59 539	0.56 556	0.47 472	0.49 499	0.41 516	1.21 597	0.64 555	0.12 452	0.18 561	0.12 455	0.13 500	0.11 402	0.14 481

SANet	0.53 563	0.28 522	0.96 564	0.26 471	0.15 382	0.69 572	0.44 571	0.67 575	1.34 610	0.67 572	0.98 585	0.94 586	0.71 583	0.89 565	0.76 563	0.14 497	0.12 504	0.12 455	0.11 434	0.17 511	0.16 502

w-ln-seven-2	0.36 495	0.29 529	1.06 575	0.27 499	0.18 457	0.37 470	0.30 510	0.50 434	0.54 524	0.45 518	0.55 510	0.45 478	0.41 516	0.62 481	0.49 525	0.10 375	0.10 463	0.12 455	0.11 434	0.14 472	0.11 420

Wz-Net-LNSev	0.34 486	0.29 529	0.91 555	0.26 471	0.21 504	0.47 526	0.31 515	0.54 486	0.54 524	0.44 514	0.52 496	0.50 506	0.35 485	0.39 371	0.39 487	0.11 414	0.11 487	0.10 360	0.09 353	0.14 472	0.13 460

DGSMNet	0.61 574	0.29 529	0.91 555	0.51 589	0.70 604	0.62 566	1.38 627	0.59 535	0.55 530	0.37 442	0.61 536	0.52 516	0.33 472	0.65 495	0.43 506	0.53 597	0.60 617	0.67 603	0.61 612	0.63 599	0.61 611

aanetorigin	0.39 517	0.29 529	1.09 577	0.24 400	0.19 479	0.28 356	0.37 546	0.33 239	0.47 478	0.94 592	0.82 571	0.52 516	0.54 557	0.49 406	0.50 531	0.11 414	0.09 438	0.10 360	0.10 395	0.16 494	0.15 493

DeepPrunerF	0.44 539	0.29 529	1.29 593	0.33 550	0.30 569	0.35 460	0.36 542	0.62 555	1.15 607	0.40 482	0.44 443	0.39 428	0.41 516	0.80 548	0.52 534	0.18 547	0.14 526	0.23 563	0.21 558	0.17 511	0.17 514

ADCPNet	0.48 548	0.29 529	1.60 603	0.27 499	0.23 533	0.70 575	0.38 552	0.53 479	0.51 509	0.51 540	0.59 524	0.67 566	0.56 561	0.60 466	1.14 594	0.15 510	0.18 561	0.14 502	0.23 568	0.19 532	0.19 535

PWC_ROB	0.38 512	0.29 529	0.69 503	0.25 437	0.20 496	0.38 478	0.19 291	0.58 530	0.67 558	0.57 558	0.85 574	0.51 510	0.40 512	0.71 513	0.52 534	0.13 471	0.09 438	0.14 502	0.10 395	0.17 511	0.14 481

w-ln-seven	0.42 528	0.30 536	1.18 584	0.26 471	0.22 520	0.58 557	0.31 515	0.62 555	0.81 579	0.58 559	0.61 536	0.53 521	0.36 489	0.57 451	0.65 557	0.11 414	0.10 463	0.13 476	0.12 473	0.15 486	0.13 460

FC-DCNN v2	0.71 583	0.30 536	0.67 497	0.32 544	0.27 556	0.84 587	0.39 557	0.84 598	0.85 588	1.44 617	1.64 611	2.09 614	1.28 612	1.06 587	0.80 570	0.24 568	0.22 576	0.27 568	0.26 579	0.26 566	0.25 572

HBP-ISP	0.33 478	0.30 536	0.72 513	0.22 301	0.16 414	0.32 421	0.22 395	0.54 486	0.44 445	0.41 491	0.49 480	0.33 376	0.38 502	0.73 520	0.25 399	0.18 547	0.19 565	0.24 565	0.20 555	0.16 494	0.13 460

FC-DCNN	0.70 582	0.30 536	0.69 503	0.32 544	0.27 556	0.81 586	0.39 557	0.79 592	0.82 580	1.41 613	1.58 610	1.98 612	1.26 610	1.02 584	0.77 566	0.24 568	0.22 576	0.27 568	0.26 579	0.26 566	0.26 574

PS-NSSS	0.32 469	0.30 536	0.46 388	0.23 349	0.17 436	0.33 432	0.24 442	0.57 521	0.41 416	0.37 442	0.52 496	0.35 397	0.30 446	0.80 548	0.30 442	0.17 536	0.14 526	0.21 556	0.15 523	0.15 486	0.13 460

PDISCO_ROB	0.43 533	0.30 536	0.67 497	0.43 578	0.36 578	0.67 571	0.32 521	0.72 584	0.76 573	0.43 507	0.53 503	0.63 558	0.40 512	0.66 500	0.47 522	0.21 558	0.12 504	0.21 556	0.19 554	0.25 559	0.20 545

PWCDC_ROB	0.38 512	0.30 536	0.60 469	0.33 550	0.20 496	0.42 502	0.19 291	0.58 530	0.89 589	0.42 501	1.26 596	0.36 402	0.34 481	0.50 410	0.38 479	0.18 547	0.11 487	0.11 417	0.09 353	0.19 532	0.13 460

UDGNet	0.23 330	0.31 543	0.38 293	0.24 400	0.14 332	0.24 291	0.18 246	0.32 225	0.43 430	0.29 299	0.28 248	0.24 268	0.19 289	0.29 305	0.20 316	0.15 510	0.07 309	0.21 556	0.11 434	0.14 472	0.10 385

dad	0.28 433	0.31 543	0.44 369	0.21 240	0.14 332	0.30 396	0.20 338	0.33 239	0.49 497	0.44 514	0.44 443	0.45 478	0.21 305	0.41 380	0.26 412	0.20 556	0.11 487	0.20 554	0.11 434	0.14 472	0.10 385

ccnet	0.42 528	0.31 543	0.48 405	0.27 499	0.32 573	0.60 563	0.32 521	0.65 564	0.46 473	0.53 552	0.66 547	0.56 531	0.45 533	0.72 518	0.61 548	0.26 572	0.19 565	0.24 565	0.21 558	0.26 566	0.22 558

Syn2CoEx	0.36 495	0.31 543	0.78 520	0.34 552	0.21 504	0.41 495	0.28 493	0.61 547	0.49 497	0.42 501	0.56 517	0.45 478	0.44 530	0.69 507	0.38 479	0.17 536	0.14 526	0.15 517	0.12 473	0.13 454	0.12 443

FCDSN-DC	0.63 575	0.31 543	0.61 472	0.36 563	0.30 569	0.65 568	0.37 546	0.66 570	0.68 561	1.14 604	1.54 608	1.71 609	1.26 610	0.92 570	0.64 555	0.24 568	0.22 576	0.27 568	0.26 579	0.27 571	0.27 578
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 517	0.32 548	0.64 490	0.34 552	0.27 556	0.40 491	0.29 499	0.57 521	0.53 520	0.45 518	0.64 544	0.62 550	0.45 533	0.72 518	0.39 487	0.15 510	0.15 541	0.21 556	0.20 555	0.18 525	0.19 535

MSMD_ROB	0.60 573	0.33 549	0.61 472	0.30 532	0.25 549	0.86 589	0.35 537	0.55 496	0.67 558	1.10 602	1.49 605	1.76 610	0.97 601	0.88 563	0.49 525	0.23 561	0.21 572	0.27 568	0.27 583	0.25 559	0.24 570

PVD	0.58 569	0.34 550	0.84 544	0.39 573	0.31 572	0.59 560	0.47 578	0.80 593	1.25 608	0.92 590	1.09 588	0.79 579	0.82 591	0.85 557	0.76 563	0.21 558	0.18 561	0.22 562	0.18 550	0.27 571	0.35 588

ADCMid	0.49 551	0.34 550	1.13 582	0.26 471	0.21 504	0.51 541	0.37 546	0.57 521	0.54 524	0.75 581	0.66 547	0.62 550	0.64 578	0.64 489	1.68 611	0.13 471	0.12 504	0.17 534	0.17 544	0.20 541	0.17 514

FADNet-RVC	0.31 460	0.35 552	0.78 520	0.25 437	0.20 496	0.33 432	0.20 338	0.49 424	0.40 406	0.34 402	0.39 385	0.41 450	0.29 432	0.63 487	0.31 449	0.13 471	0.14 526	0.14 502	0.15 523	0.19 532	0.19 535

PASM	0.45 541	0.35 552	0.90 554	0.35 561	0.33 574	0.39 486	0.38 552	0.50 434	0.61 546	0.52 546	0.51 488	0.62 550	0.45 533	0.93 572	0.48 523	0.26 572	0.29 591	0.29 579	0.33 588	0.29 577	0.26 574

CSAN	0.50 554	0.35 552	0.78 520	0.36 563	0.23 533	0.56 553	0.59 593	0.61 547	0.70 565	0.64 568	0.78 566	0.65 561	0.60 568	1.38 605	0.62 550	0.21 558	0.17 555	0.20 554	0.20 555	0.18 525	0.18 527

FADNet	0.32 469	0.36 555	0.74 518	0.23 349	0.22 520	0.37 470	0.19 291	0.53 479	0.48 488	0.32 370	0.36 349	0.43 463	0.32 469	0.64 489	0.25 399	0.16 525	0.16 548	0.14 502	0.16 535	0.24 557	0.19 535

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 495	0.36 555	0.53 440	0.34 552	0.19 479	0.51 541	0.24 442	0.55 496	0.38 380	0.41 491	0.47 472	0.47 488	0.27 400	0.73 520	0.30 442	0.36 590	0.19 565	0.27 568	0.17 544	0.26 566	0.23 565

MANE	1.41 610	0.36 555	0.74 518	0.43 578	0.41 582	2.16 621	0.80 608	2.39 628	3.38 624	2.22 625	3.06 627	3.54 627	2.73 628	2.15 621	1.94 619	0.28 580	0.27 587	0.30 581	0.46 598	0.28 576	0.34 587

ELAS_RVC	0.74 588	0.36 555	1.00 568	0.37 569	0.33 574	0.88 590	0.93 615	0.83 597	1.08 603	1.35 609	1.33 599	1.24 597	1.33 614	1.06 587	0.95 582	0.27 577	0.25 585	0.29 579	0.27 583	0.30 578	0.30 580
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 588	0.36 555	0.85 547	0.36 563	0.33 574	1.36 611	0.77 606	0.93 602	0.92 593	1.41 613	1.53 607	1.16 596	1.17 606	0.95 577	1.03 586	0.26 572	0.25 585	0.28 575	0.28 586	0.31 579	0.30 580
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
StereoAnything_RVC	0.13 95	0.37 560	0.36 262	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 31	0.17 12	0.12 16	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 66	0.20 150	0.10 1	0.09 326	0.05 32	0.06 60	0.04 1	0.24 557	0.05 32

EDNetEfficient	0.63 575	0.37 560	2.40 614	0.26 471	0.25 549	0.38 478	0.49 584	0.41 342	1.06 602	1.38 610	0.87 578	0.62 550	0.95 598	0.65 495	1.65 610	0.11 414	0.09 438	0.10 360	0.11 434	0.19 532	0.17 514

XQC	0.43 533	0.37 560	0.96 564	0.34 552	0.25 549	0.53 551	0.34 533	0.60 543	0.73 571	0.51 540	0.46 465	0.57 536	0.47 542	0.70 510	0.72 562	0.17 536	0.12 504	0.18 542	0.15 523	0.25 559	0.23 565

WZ-Net	0.52 562	0.38 563	1.90 607	0.30 532	0.24 541	0.57 556	0.48 582	0.62 555	0.78 576	0.50 535	0.71 556	0.68 570	0.54 557	0.98 581	0.84 572	0.13 471	0.10 463	0.11 417	0.12 473	0.19 532	0.20 545

SAMSARA	0.56 565	0.39 564	0.80 530	0.60 594	0.46 587	1.00 596	1.23 626	0.67 575	0.68 561	0.71 576	0.54 506	0.89 585	0.57 564	0.81 551	0.62 550	0.19 553	0.22 576	0.18 542	0.18 550	0.27 571	0.25 572

z-mn7	0.44 539	0.40 565	1.09 577	0.25 437	0.18 457	0.61 564	0.34 533	0.56 511	0.93 595	0.43 507	0.96 582	0.53 521	0.39 508	0.94 574	0.59 544	0.10 375	0.09 438	0.10 360	0.10 395	0.14 472	0.13 460

ADCS	0.58 569	0.40 565	1.35 596	0.29 523	0.24 541	0.55 552	0.45 572	0.67 575	0.83 584	0.76 582	0.71 556	0.68 570	0.60 568	0.76 534	2.23 622	0.16 525	0.16 548	0.16 528	0.17 544	0.22 551	0.22 558

AnyNet_C32	0.51 558	0.40 565	1.10 581	0.29 523	0.28 561	0.59 560	0.58 591	0.54 486	0.60 543	0.62 564	0.66 547	0.54 525	0.54 557	0.78 542	1.74 614	0.15 510	0.14 526	0.15 517	0.17 544	0.20 541	0.20 545

LSM	1.64 617	0.40 565	2.56 616	2.02 626	17.61 640	0.51 541	0.52 586	0.61 547	0.76 573	0.82 585	1.11 590	0.63 558	0.54 557	0.75 529	0.49 525	0.16 525	0.24 583	0.18 542	0.21 558	0.25 559	2.42 631

PSMNet-RUCA	0.37 505	0.41 569	0.66 496	0.46 583	0.41 582	0.34 445	0.25 459	0.57 521	0.45 456	0.39 472	0.52 496	0.43 463	0.33 472	0.41 380	0.29 434	0.25 571	0.14 526	0.33 585	0.21 558	0.31 579	0.22 558

Wz-Net-SNSev	0.43 533	0.41 569	1.27 591	0.30 532	0.21 504	0.44 512	0.41 563	0.61 547	0.65 554	0.46 522	0.65 545	0.62 550	0.39 508	0.74 528	0.59 544	0.12 452	0.11 487	0.12 455	0.13 500	0.16 494	0.14 481

MSAF-DinoV2	0.76 590	0.44 571	1.98 608	0.49 588	0.16 414	0.58 557	0.31 515	0.81 595	0.83 584	0.41 491	0.52 496	0.98 590	0.58 565	4.97 632	1.03 586	0.11 414	0.07 309	0.10 360	0.24 570	0.27 571	0.26 574

zh-mn7	0.46 543	0.45 572	1.48 599	0.25 437	0.19 479	0.44 512	0.29 499	0.56 511	0.82 580	0.65 570	0.96 582	0.49 499	0.38 502	0.88 563	0.63 553	0.12 452	0.10 463	0.11 417	0.11 434	0.13 454	0.14 481

GASNet	0.36 495	0.46 573	0.88 551	0.34 552	0.23 533	0.35 460	0.22 395	0.60 543	0.53 520	0.40 482	0.37 358	0.45 478	0.30 446	0.79 544	0.35 470	0.15 510	0.10 463	0.14 502	0.14 514	0.22 551	0.12 443

UDG	0.40 523	0.46 573	0.49 410	0.40 575	0.35 577	0.47 526	0.27 477	0.54 486	0.47 478	0.39 472	0.45 455	0.59 541	0.44 530	0.46 395	0.39 487	0.26 572	0.19 565	0.48 594	0.22 566	0.34 583	0.26 574

CC-Net-ROB	0.43 533	0.47 575	0.65 491	0.37 569	0.23 533	0.51 541	0.29 499	0.66 570	0.49 497	0.46 522	0.51 488	0.48 494	0.38 502	0.96 578	0.35 470	0.34 588	0.23 581	0.55 598	0.25 575	0.31 579	0.20 545

GANetREF_RVC	0.43 533	0.47 575	0.69 503	0.38 571	0.20 496	0.51 541	0.48 582	0.66 570	0.66 555	0.46 522	0.46 465	0.50 506	0.44 530	0.90 568	0.39 487	0.27 577	0.21 572	0.32 583	0.18 550	0.27 571	0.22 558
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
SQANet	0.40 523	0.48 577	0.67 497	0.48 585	0.39 579	0.48 532	0.22 395	0.51 451	0.43 430	0.40 482	0.47 472	0.47 488	0.33 472	0.54 434	0.32 454	0.36 590	0.15 541	0.40 590	0.21 558	0.45 589	0.31 583

Consistency-Raft	0.55 564	0.48 577	1.02 571	0.45 581	0.49 590	0.49 537	0.47 578	0.72 584	0.72 568	0.45 518	0.82 571	0.47 488	0.60 568	0.50 410	0.63 553	0.39 594	0.39 600	0.44 592	0.51 604	0.52 592	0.37 589

RTS	0.78 591	0.48 577	4.68 622	0.34 552	0.28 561	1.12 600	0.46 574	0.62 555	1.03 599	0.73 577	0.89 579	0.60 544	0.59 566	1.61 609	1.16 597	0.14 497	0.11 487	0.15 517	0.15 523	0.21 544	0.19 535

RTSA	0.78 591	0.48 577	4.68 622	0.34 552	0.28 561	1.12 600	0.46 574	0.62 555	1.03 599	0.73 577	0.89 579	0.60 544	0.59 566	1.61 609	1.16 597	0.14 497	0.11 487	0.15 517	0.15 523	0.21 544	0.19 535

NVStereoNet_ROB	0.67 579	0.49 581	0.83 539	0.48 585	0.40 581	0.51 541	0.46 574	0.70 581	0.77 575	0.84 586	1.72 612	1.02 591	0.83 592	1.23 598	0.79 569	0.32 586	0.38 599	0.40 590	0.46 598	0.36 585	0.41 593
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 525	0.50 582	0.48 405	0.44 580	0.39 579	0.46 520	0.32 521	0.50 434	0.43 430	0.45 518	0.52 496	0.57 536	0.36 489	0.48 401	0.33 461	0.33 587	0.21 572	0.55 598	0.25 575	0.37 586	0.32 586

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 558	0.50 582	0.86 548	0.39 573	0.24 541	0.84 587	0.55 589	0.56 511	0.62 548	0.60 561	0.68 551	0.62 550	0.42 525	1.13 592	0.43 506	0.23 561	0.27 587	0.27 568	0.35 590	0.25 559	0.29 579

zh-sn7	0.48 548	0.51 584	1.43 598	0.29 523	0.20 496	0.47 526	0.39 557	0.57 521	0.62 548	0.52 546	0.81 569	0.52 516	0.56 561	1.05 586	0.87 576	0.12 452	0.13 516	0.13 476	0.13 500	0.17 511	0.16 502

MFN_U_SF_RVC	0.56 565	0.51 584	1.19 585	0.38 571	0.22 520	0.69 572	0.27 477	0.80 593	0.67 558	0.73 577	0.74 561	0.87 582	0.61 577	0.81 551	0.76 563	0.29 582	0.27 587	0.32 583	0.37 594	0.32 582	0.31 583

EDNetEfficientorigin	7.51 631	0.52 586	140.47 653	0.25 437	0.17 436	0.42 502	0.29 499	0.47 404	1.03 599	1.28 607	1.02 586	0.83 581	0.84 593	0.75 529	0.99 584	0.10 375	0.09 438	0.12 455	0.10 395	0.21 544	0.22 558

anonymity	0.56 565	0.54 587	0.70 509	0.47 584	0.61 600	0.56 553	0.43 568	0.69 579	0.49 497	0.63 566	0.55 510	0.54 525	0.60 568	0.61 473	0.57 538	0.55 600	0.53 610	0.50 595	0.54 607	0.51 591	0.56 603

MonStereo1	0.93 597	0.56 588	0.82 536	0.69 598	0.58 598	1.37 612	0.35 537	0.94 603	1.25 608	0.93 591	1.90 615	1.52 605	2.10 623	1.27 601	0.77 566	0.69 607	0.33 596	0.75 607	0.47 600	0.70 606	0.57 605

Wz-Net-TNSev	0.51 558	0.58 589	1.61 605	0.25 437	0.21 504	0.65 568	0.45 572	0.63 562	0.69 563	0.51 540	0.54 506	0.71 575	0.60 568	1.00 582	0.77 566	0.15 510	0.15 541	0.13 476	0.15 523	0.21 544	0.20 545

AnyNet_C01	0.65 577	0.58 589	2.60 617	0.32 544	0.26 554	0.88 590	0.61 594	0.63 562	0.62 548	0.68 573	0.96 582	0.76 578	0.60 568	0.96 578	1.43 606	0.16 525	0.16 548	0.17 534	0.17 544	0.23 554	0.23 565

GCST	0.47 545	0.60 591	0.57 456	1.04 614	0.48 589	0.38 478	0.11 17	0.40 330	0.32 304	0.41 491	0.34 328	0.29 333	0.17 249	0.46 395	0.19 299	0.69 607	0.42 602	0.79 611	0.62 613	0.62 598	0.46 598

SPS-STEREO	0.69 581	0.61 592	0.98 566	0.52 591	0.57 597	0.74 577	0.50 585	0.78 589	0.62 548	0.95 594	0.86 575	0.94 586	0.70 582	1.01 583	0.87 576	0.58 603	0.51 607	0.50 595	0.50 603	0.55 594	0.58 606
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 568	0.62 593	0.87 550	0.63 596	0.44 586	0.73 576	0.37 546	0.65 564	0.66 555	0.51 540	0.75 562	0.66 565	0.45 533	0.69 507	0.46 520	0.53 597	0.34 597	0.55 598	0.35 590	0.60 597	0.45 595

Ntro	0.58 569	0.64 594	0.92 557	0.66 597	0.50 592	0.77 580	0.36 542	0.66 570	0.70 565	0.50 535	0.59 524	0.65 561	0.51 554	0.75 529	0.45 514	0.56 601	0.32 595	0.56 601	0.34 589	0.63 599	0.46 598

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 580	0.64 594	1.06 575	0.45 581	0.27 556	1.40 614	0.58 591	0.78 589	0.92 593	0.84 586	0.86 575	0.88 584	0.68 580	1.33 604	0.68 560	0.37 592	0.29 591	0.34 586	0.36 593	0.43 587	0.37 589

SGM+DAISY	0.87 593	0.66 596	1.30 594	0.51 589	0.60 599	1.03 597	0.84 612	0.76 587	0.73 571	1.39 611	1.51 606	1.31 600	1.22 608	1.11 589	1.08 589	0.57 602	0.53 610	0.51 597	0.51 604	0.54 593	0.61 611

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 263	0.72 597	0.70 509	0.17 50	0.08 10	0.15 42	0.15 129	0.18 18	0.16 65	0.13 90	0.12 55	0.09 22	0.08 8	0.16 68	0.13 130	0.35 589	0.04 2	0.08 207	0.07 189	0.11 402	0.23 565

coex-ft	3.44 625	0.73 598	48.55 651	0.24 400	0.19 479	0.50 540	0.43 568	0.47 404	2.40 621	7.03 635	1.20 593	0.97 589	2.23 624	0.73 520	1.92 618	0.12 452	0.15 541	0.14 502	0.12 473	0.21 544	0.43 594

JetBlue	1.14 606	0.76 599	2.36 612	0.59 593	0.75 606	3.04 625	1.78 629	1.11 606	0.90 591	0.94 592	1.10 589	1.66 608	1.28 612	2.09 619	1.72 613	0.43 596	0.36 598	0.38 588	0.38 596	0.58 596	0.56 603

MFMNet_re	0.72 584	0.76 599	0.99 567	0.62 595	0.70 604	0.77 580	0.67 597	0.75 586	0.83 584	0.78 584	0.86 575	0.69 572	0.78 586	0.71 513	0.61 548	0.66 606	0.59 616	0.61 602	0.58 611	0.68 605	0.71 615

ACVNet_1	0.72 584	0.81 601	1.37 597	0.72 601	0.53 595	0.77 580	0.42 566	0.85 601	0.90 591	0.74 580	0.75 562	1.32 601	0.72 584	1.02 584	0.55 537	0.54 599	0.31 594	0.71 605	0.35 590	0.64 601	0.45 595

ACVNet-4b	0.72 584	0.81 601	1.33 595	0.72 601	0.50 592	0.80 585	0.31 515	0.71 583	0.80 578	0.50 535	0.72 560	0.95 588	0.43 529	0.96 578	1.20 601	1.13 625	0.21 572	0.76 608	0.45 597	0.65 602	0.46 598

IMH-64-1	0.91 595	0.86 603	0.84 544	0.97 609	0.75 606	0.92 593	0.71 599	1.27 608	1.10 604	0.89 588	1.45 602	1.14 593	0.96 599	1.19 594	0.84 572	0.74 609	0.51 607	0.97 614	0.55 608	0.84 610	0.60 608

IMH-64	0.91 595	0.86 603	0.84 544	0.97 609	0.75 606	0.92 593	0.71 599	1.27 608	1.10 604	0.89 588	1.45 602	1.14 593	0.96 599	1.19 594	0.84 572	0.74 609	0.51 607	0.97 614	0.55 608	0.84 610	0.60 608

ACVNet_2	0.89 594	0.87 605	1.25 589	0.82 604	0.62 601	0.97 595	0.62 595	1.14 607	1.42 612	1.00 597	1.40 600	1.47 604	0.84 593	1.11 589	0.66 558	0.61 604	0.43 603	0.78 609	0.49 601	0.75 607	0.52 601

test_for_model	0.29 444	0.89 606	0.34 232	0.69 598	0.49 590	0.20 191	0.16 162	0.30 203	0.23 188	0.28 270	0.15 113	0.13 109	0.11 109	0.17 88	0.13 130	0.29 582	0.10 463	0.06 60	0.04 1	0.86 612	0.18 527

WAO-7	1.01 600	0.89 606	0.93 559	0.83 606	0.66 603	1.18 602	0.81 610	1.40 612	1.57 615	1.11 603	1.76 614	1.45 603	1.19 607	1.50 608	1.14 594	0.61 604	0.62 620	0.70 604	0.68 615	0.66 604	0.60 608

RainbowNet	0.72 584	0.89 606	1.02 571	0.82 604	0.63 602	0.78 583	0.52 586	0.81 595	0.93 595	0.60 561	0.79 567	0.80 580	0.60 568	0.80 548	0.57 538	0.78 612	0.55 613	0.78 609	0.49 601	0.76 608	0.58 606

DispFullNet	0.66 578	0.89 606	1.59 602	0.77 603	1.21 621	0.51 541	0.23 420	0.59 535	0.72 568	0.69 575	0.61 536	0.69 572	0.91 597	0.79 544	0.48 523	0.27 577	0.12 504	0.73 606	0.30 587	0.65 602	0.40 592

WAO-6	1.07 604	0.93 610	0.92 557	0.96 608	0.78 609	1.28 608	0.75 603	1.34 610	2.00 619	1.02 599	1.54 608	1.59 606	1.22 608	1.31 603	1.14 594	0.78 612	0.55 613	1.02 618	0.75 619	0.83 609	0.69 614

IMH	1.05 603	0.95 611	1.00 568	1.01 611	0.78 609	1.11 599	0.68 598	1.38 611	1.43 613	1.00 597	1.72 612	1.43 602	1.14 603	1.73 614	0.89 578	1.09 622	0.55 613	0.99 616	0.57 610	0.87 613	0.62 613

LVE	1.13 605	1.02 612	1.28 592	1.01 611	0.80 612	1.29 609	0.81 610	1.47 615	1.96 617	1.07 601	1.90 615	1.90 611	1.01 602	1.48 607	0.91 579	0.93 619	0.61 619	0.94 613	0.69 616	0.87 613	0.75 619

TorneroNet-64	1.43 611	1.03 613	1.20 586	1.10 615	0.86 615	2.26 622	0.73 602	1.84 621	3.84 629	1.25 606	2.25 623	2.69 623	1.42 615	1.76 616	1.43 606	0.76 611	0.50 605	1.09 619	0.66 614	1.23 622	0.76 620

Dean	1.17 607	1.04 614	1.49 601	1.03 613	0.78 609	1.20 605	0.77 606	1.48 616	1.96 617	1.28 607	1.99 618	2.15 615	1.14 603	1.25 599	1.00 585	0.81 614	0.60 617	1.01 617	0.69 616	0.92 617	0.74 618

TorneroNet	2.22 621	1.08 615	1.24 588	1.14 619	0.90 616	5.58 629	0.80 608	2.12 626	8.69 635	2.58 627	5.42 632	3.88 628	1.97 621	1.78 618	1.87 616	0.86 615	0.54 612	1.15 623	0.74 618	1.23 622	0.85 621

WAO-8	1.46 613	1.10 616	1.09 577	1.10 615	0.84 613	2.06 618	0.75 603	1.84 621	3.83 627	1.44 617	2.21 621	2.15 615	1.43 616	3.17 625	1.19 599	0.91 617	0.65 622	1.09 619	0.79 620	0.90 615	0.71 615

Venus	1.46 613	1.10 616	1.09 577	1.10 615	0.84 613	2.06 618	0.75 603	1.84 621	3.83 627	1.44 617	2.21 621	2.15 615	1.43 616	3.17 625	1.19 599	0.91 617	0.65 622	1.09 619	0.79 620	0.90 615	0.71 615

MADNet+	1.01 600	1.16 618	4.72 624	0.70 600	0.47 588	1.24 606	0.96 616	0.97 604	0.89 589	0.65 570	0.77 565	0.87 582	0.85 595	2.09 619	1.68 611	0.38 593	0.39 600	0.31 582	0.27 583	0.43 587	0.39 591

PWCK	1.00 598	1.17 619	1.70 606	0.91 607	0.41 582	1.19 604	0.92 614	1.10 605	1.14 606	1.16 605	1.14 591	1.25 598	0.88 596	1.75 615	1.04 588	0.87 616	0.50 605	0.87 612	0.53 606	0.96 618	0.52 601

UNDER WATER-64	1.55 615	1.19 620	2.52 615	1.31 620	0.95 617	2.12 620	1.21 625	1.45 614	3.19 623	1.43 616	1.32 598	2.64 622	2.04 622	1.63 611	1.83 615	1.11 623	0.67 624	1.28 624	0.92 623	1.19 620	1.02 624

UNDER WATER	1.59 616	1.22 621	2.36 612	1.38 621	1.03 618	1.67 617	1.10 622	1.54 619	3.63 625	1.44 617	1.47 604	2.85 624	2.25 625	1.67 612	1.94 619	1.06 621	0.62 620	1.31 625	0.93 624	1.21 621	1.02 624

notaker	1.45 612	1.34 622	1.48 599	1.40 622	1.07 619	1.18 602	0.85 613	1.48 616	1.40 611	1.51 622	3.46 628	2.40 620	1.81 620	1.76 616	1.45 609	1.11 623	0.69 625	1.38 626	0.87 622	1.31 624	0.97 623

ktn	1.77 619	1.36 623	1.22 587	1.43 623	1.14 620	1.52 615	1.08 621	1.51 618	3.96 630	2.77 629	4.69 630	3.35 626	1.46 618	1.69 613	1.25 603	1.43 627	0.77 626	1.45 627	0.99 625	1.32 625	0.96 622

KSHMR	1.89 620	1.36 623	1.60 603	1.47 624	1.22 622	1.38 613	1.06 620	1.79 620	5.97 633	1.42 615	5.65 633	2.98 625	1.14 603	2.23 622	1.20 601	1.27 626	1.12 627	1.46 628	1.10 627	1.32 625	1.15 626

HanzoNet	2.97 624	1.69 625	2.29 611	1.74 625	1.33 623	1.53 616	1.03 619	1.99 624	2.64 622	5.51 633	5.16 631	5.90 633	6.82 635	4.32 631	3.29 627	3.16 633	2.02 633	1.92 629	2.87 634	2.24 629	1.89 629

MADNet++	2.26 622	1.80 626	2.06 609	2.13 628	1.97 626	2.61 624	1.79 630	2.38 627	2.16 620	2.75 628	2.65 625	2.38 619	2.43 626	3.17 625	3.21 626	2.17 630	1.95 631	1.94 630	1.63 629	2.06 628	2.01 630

BEATNet-Init1	4.73 629	2.61 627	13.29 638	0.58 592	0.53 595	10.12 636	3.33 632	4.83 633	5.01 632	8.75 637	8.51 635	14.08 644	7.60 636	7.70 637	5.34 633	0.28 580	0.28 590	0.34 586	0.37 594	0.57 595	0.45 595

JetRed	2.30 623	2.64 628	6.12 626	1.12 618	1.38 624	5.85 631	3.29 631	1.99 624	1.67 616	1.98 624	1.95 617	2.16 618	1.60 619	2.48 623	4.10 630	1.05 620	1.60 628	1.09 619	1.01 626	1.67 627	1.28 627

DPSimNet_ROB	4.34 627	4.23 629	6.89 628	3.67 629	3.68 627	4.75 626	5.21 634	2.67 629	3.68 626	5.82 634	3.95 629	5.57 630	6.72 634	3.46 629	4.48 631	4.05 636	2.88 634	4.68 636	3.12 636	3.69 631	3.62 634

DGTPSM_ROB	8.34 632	5.10 630	10.37 636	5.31 631	10.18 633	8.33 633	23.60 643	6.06 635	13.41 642	4.90 630	10.87 640	5.65 631	10.44 637	6.17 633	12.59 638	3.74 634	7.55 637	3.69 634	7.26 639	4.14 633	7.46 636

DPSMNet_ROB	8.40 633	5.11 631	10.49 637	5.58 632	10.25 634	8.34 634	23.62 644	6.07 636	13.45 643	4.93 631	10.88 641	5.66 632	10.44 637	6.24 634	12.64 639	3.98 635	7.61 638	3.76 635	7.30 640	4.20 634	7.51 637

USTest	6.88 630	5.23 632	5.63 625	7.22 633	7.29 630	14.34 639	22.76 639	8.48 637	9.32 636	5.42 632	6.39 634	6.29 636	6.64 633	6.92 635	8.62 637	1.94 628	3.29 635	2.16 632	2.55 633	3.85 632	3.29 633

TCMNet-wrong-test	4.29 626	5.57 633	4.65 621	11.33 637	10.39 635	5.73 630	4.48 633	4.13 632	1.02 598	1.91 623	2.39 624	6.16 635	3.62 629	3.84 630	4.50 632	1.99 629	0.47 604	1.97 631	1.69 630	5.69 635	4.31 635

ASD4		6.65 634

Anonymous_1	16.62 643	9.35 635	9.84 630	10.66 634	14.64 638	18.66 644	27.12 645	12.64 643	13.51 644	10.76 643	10.30 639	10.13 638	10.60 639	11.06 643	12.74 640	15.87 650	7.74 639	16.92 647	43.48 651	58.66 654	7.68 638

xxxxx1	15.27 639	9.54 636	10.31 631	20.13 641	18.88 641	17.08 640	23.03 640	10.36 640	10.99 638	9.21 638	9.62 636	10.74 639	10.61 640	10.72 640	13.89 643	7.97 641	9.20 643	31.85 652	44.72 652	12.84 639	13.69 641

tt_ll	15.27 639	9.54 636	10.31 631	20.13 641	18.88 641	17.08 640	23.03 640	10.36 640	10.99 638	9.21 638	9.62 636	10.74 639	10.61 640	10.72 640	13.89 643	7.97 641	9.20 643	31.85 652	44.72 652	12.84 639	13.69 641

ff	15.27 639	9.54 636	10.31 631	20.13 641	18.88 641	17.08 640	23.03 640	10.36 640	10.99 638	9.21 638	9.62 636	10.74 639	10.61 640	10.72 640	13.89 643	7.97 641	9.20 643	31.85 652	44.72 652	12.84 639	13.69 641

DPSM_ROB	11.49 637	9.87 639	10.35 634	11.13 635	11.31 636	19.11 645	27.51 646	13.37 644	14.21 645	10.31 641	11.06 642	10.96 642	11.27 643	11.96 644	13.59 641	6.78 639	8.19 640	6.03 638	7.09 637	7.93 636	7.73 639

DPSM	11.49 637	9.87 639	10.35 634	11.13 635	11.31 636	19.11 645	27.51 646	13.37 644	14.21 645	10.31 641	11.06 642	10.96 642	11.27 643	11.96 644	13.59 641	6.78 639	8.19 640	6.03 638	7.09 637	7.93 636	7.73 639

DLNR_Zeroshot_test	10.44 634	12.10 641	19.93 641	106.08 652	23.66 651	0.14 23	0.13 74	3.22 630	0.17 82	0.16 153	0.23 202	0.16 169	0.10 66	0.31 327	0.15 191	2.36 631	0.06 178	0.07 124	0.07 189	39.70 652	0.06 117

DLNR-FE	10.45 635	12.13 642	19.94 642	106.10 653	23.12 650	0.14 23	0.13 74	3.28 631	0.17 82	0.16 153	0.23 202	0.16 169	0.10 66	0.31 327	0.15 191	2.41 632	0.06 178	0.07 124	0.07 189	40.22 653	0.06 117

PML	16.10 642	12.82 643	6.78 627	5.23 630	7.76 631	33.92 647	66.56 654	5.30 634	10.28 637	26.12 653	68.59 654	20.51 646	13.49 645	10.06 639	6.78 636	5.96 638	2.00 632	6.04 640	2.18 631	8.96 638	2.60 632

LRCNet_RVC	10.90 636	14.34 644	9.35 629	15.35 638	8.04 632	1.08 598	0.34 533	8.78 638	0.70 565	12.63 644	16.05 644	9.85 637	6.54 632	8.57 638	6.34 635	20.27 651	5.40 636	23.70 649	21.88 648	14.87 642	13.83 644

CasAABBNet	23.10 646	19.86 645	20.64 645	22.47 644	22.73 645	38.41 651	55.50 651	26.89 651	28.70 652	20.61 649	22.15 650	22.08 651	22.75 651	23.99 648	27.36 650	13.59 644	16.48 647	12.14 641	14.27 642	15.95 643	15.53 646

FlowAnything	23.14 649	19.87 646	20.79 646	22.50 647	22.74 646	38.39 650	55.46 649	26.89 651	28.72 653	20.77 651	22.29 652	22.07 650	22.72 648	23.99 648	27.41 654	13.60 647	16.55 651	12.15 644	14.36 646	15.97 646	15.52 645

RAFT-FEzeroshot	23.10 646	19.88 647	20.56 643	22.49 645	22.75 647	38.38 648	55.50 651	26.84 649	28.66 650	20.60 647	22.10 648	22.05 648	22.74 649	24.00 650	27.37 652	13.59 644	16.48 647	12.14 641	14.28 643	15.96 644	15.54 647

RAFT-FE	23.10 646	19.88 647	20.56 643	22.49 645	22.75 647	38.38 648	55.50 651	26.84 649	28.66 650	20.60 647	22.10 648	22.05 648	22.74 649	24.00 650	27.37 652	13.59 644	16.48 647	12.14 641	14.28 643	15.96 644	15.54 647

Selective-RAFT-Error	23.16 650	19.93 649	20.87 647	22.54 648	22.81 649	38.52 653	55.47 650	27.01 654	28.83 654	20.66 650	22.25 651	22.09 652	22.80 653	24.09 652	27.36 650	13.61 648	16.48 647	12.15 644	14.28 643	15.99 647	15.57 649

LSM0	24.24 651	19.98 650	22.32 648	24.22 649	40.14 653	38.48 652	55.20 648	26.95 653	28.57 649	20.49 646	21.83 646	22.26 653	22.75 651	24.22 653	27.30 649	13.66 649	16.32 646	12.19 646	14.15 641	16.10 648	17.66 650

HaxPig	17.72 644	20.22 651	19.73 640	16.53 639	16.51 639	9.27 635	9.33 635	14.34 646	13.27 641	18.65 645	18.70 645	17.35 645	16.77 646	17.04 646	16.45 646	22.05 652	20.89 652	22.27 648	21.53 647	21.29 649	22.13 651

MEDIAN_ROB	21.21 645	24.62 652	23.47 649	19.58 640	19.65 644	13.22 638	10.96 636	17.88 647	17.00 647	22.14 652	22.02 647	20.86 647	20.36 647	21.06 647	19.71 647	25.63 653	24.13 653	26.21 650	25.20 649	25.17 650	25.38 652

AVERAGE_ROB	25.43 652	29.06 653	27.24 650	24.63 650	24.20 652	17.73 643	12.61 637	22.29 648	21.39 648	26.79 654	26.16 653	25.20 654	24.64 654	25.07 654	23.53 648	29.96 654	28.40 654	30.60 651	29.58 650	29.72 651	29.84 653

test_example2	101.33 653	108.28 654	68.15 652	98.43 651	106.93 654	89.75 654	102.43 655	36.80 655	97.65 655	129.04 655	130.15 655	65.26 655	66.62 655	92.11 655	80.24 655	144.10 655	199.48 655	81.81 655	103.01 655	125.01 655	101.27 654

ccccc		256.29 655		354.40 654	364.36 655	149.10 655		152.89 656		153.93 656		164.00 656		268.02 656		390.55 656	349.22 656	244.59 656	219.82 656	412.30 656

GS-Stereo							0.16 162	0.26 138	0.18 95	0.13 90	0.15 113	0.10 42	0.09 22	0.16 68	0.10 1	0.07 95	0.05 32	0.06 60	0.05 79	0.08 218	0.08 267

FSD					0.24 541	0.27 336	0.27 477	0.31 214	0.29 270	0.26 250	0.27 242	0.28 322	0.27 400	0.28 288	0.26 412	0.23 561	0.22 576	0.27 568	0.26 579	0.25 559

Low-res two-view benchmark