Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.18 104	0.09 55	0.15 56	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 116	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.18 104	0.07 2	0.15 56	0.11 20	0.17 24	0.11 9	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 143	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 11	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.13 141	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 11	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 141	0.09 34	0.12 5	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 6	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 6	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 141	0.13 1	0.16 29	0.07 2	0.15 56	0.12 32	0.15 11	0.11 9	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.10 79	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 40	0.19 92	0.16 29	0.09 55	0.12 20	0.13 72	0.18 36	0.13 25	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 98	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 40	0.19 92	0.16 29	0.09 55	0.12 20	0.13 72	0.17 24	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 116	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 40	0.16 48	0.17 56	0.08 24	0.16 96	0.12 32	0.17 24	0.12 17	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

LGtest1	0.10 9	0.08 40	0.17 69	0.17 56	0.08 24	0.13 27	0.09 2	0.16 16	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

FoundationStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.08 24	0.12 20	0.13 72	0.11 2	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.09 34	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 122	0.37 633	0.36 313	0.14 2	0.07 2	0.11 14	0.12 32	0.17 24	0.12 17	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 79	0.20 189	0.10 6	0.09 393	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.24 630	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 76	0.08 40	0.17 69	0.18 104	0.13 334	0.09 1	0.11 20	0.16 16	0.15 60	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 79	0.21 214	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.16 566	0.24 643

LGCAT	0.11 46	0.07 5	0.15 23	0.14 2	0.09 55	0.12 20	0.12 32	0.13 5	0.10 4	0.12 88	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 168	0.12 113	0.11 484	0.11 557	0.05 1	0.06 155	0.05 7	0.12 510

derf	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.11 14	0.12 32	0.17 24	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.06 243	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

mm2	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 29	0.09 55	0.09 1	0.12 32	0.17 24	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

mm1	0.09 1	0.07 5	0.15 23	0.16 29	0.09 55	0.09 1	0.12 32	0.14 6	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

qqai	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.18 104	0.09 55	0.11 14	0.12 32	0.16 16	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.10 124	0.15 56	0.10 8	0.18 36	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

LiteMatch*	0.11 46	0.07 5	0.22 132	0.16 29	0.10 124	0.13 27	0.13 72	0.18 36	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

LACA3	0.10 9	0.10 141	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.16 96	0.14 109	0.14 6	0.13 25	0.11 58	0.09 16	0.10 57	0.10 79	0.16 98	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LiteMatch	0.12 76	0.13 346	0.15 23	0.19 161	0.10 124	0.15 56	0.17 256	0.17 24	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.21 370	0.14 31	0.22 424	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.08 265	0.07 241

GeoVLM	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 29	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.17 24	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 221	0.20 105	0.16 29	0.07 2	0.16 96	0.13 72	0.17 24	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 56	0.09 55	0.09 1	0.14 109	0.10 1	0.14 43	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 56	0.10 124	0.17 131	0.13 72	0.11 2	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 234	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.08 318	0.05 7	0.05 34

MonSter++	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 29	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.17 24	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.19 46	0.15 60	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.13 169	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 86	0.14 8	0.19 161	0.07 2	0.16 96	0.12 32	0.16 16	0.12 17	0.08 2	0.09 16	0.14 173	0.13 198	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-G_1	0.11 46	0.08 40	0.18 82	0.18 104	0.07 2	0.21 271	0.09 2	0.19 46	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 168	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

LG-G	0.11 46	0.08 40	0.18 82	0.18 104	0.07 2	0.21 271	0.09 2	0.19 46	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 168	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

dual_stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 56	0.08 24	0.09 1	0.13 72	0.24 140	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.06 243	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CAR	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.09 55	0.14 38	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.10 35	0.10 35	0.08 4	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.09 55	0.14 38	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.09 16	0.10 35	0.08 4	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DepthFocus	0.10 9	0.07 5	0.21 117	0.15 6	0.11 179	0.10 12	0.13 72	0.15 11	0.08 1	0.12 88	0.10 35	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.06 103	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.09 55	0.13 27	0.13 72	0.22 98	0.16 70	0.09 16	0.10 35	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.13 1	0.07 2	0.16 96	0.10 8	0.20 65	0.14 43	0.09 16	0.10 35	0.09 27	0.12 152	0.13 12	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.18 36	0.19 136	0.10 35	0.10 35	0.11 92	0.10 79	0.15 70	0.13 169	0.06 49	0.06 243	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DDF-Stereo	0.13 122	0.08 40	0.19 92	0.19 161	0.16 476	0.12 20	0.15 161	0.18 36	0.18 117	0.11 58	0.10 35	0.13 141	0.12 152	0.23 244	0.19 352	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.21 617	0.06 145

Replicate-Monster	0.12 76	0.10 141	0.32 256	0.16 29	0.08 24	0.17 131	0.10 8	0.22 98	0.19 136	0.11 58	0.10 35	0.10 57	0.09 34	0.19 168	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.08 320

zero-FE	0.16 213	0.08 40	0.81 601	0.19 161	0.18 522	0.12 20	0.15 161	0.19 46	0.19 136	0.10 35	0.10 35	0.13 141	0.12 152	0.21 214	0.19 352	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.19 605	0.06 145

AdaDepth	0.11 46	0.09 86	0.20 105	0.20 234	0.10 124	0.19 194	0.13 72	0.16 16	0.13 25	0.10 35	0.10 35	0.09 27	0.09 34	0.19 168	0.12 113	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.05 34

DEFOM-Stereo	0.11 46	0.08 40	0.17 69	0.17 56	0.09 55	0.22 303	0.14 109	0.14 6	0.16 70	0.11 58	0.10 35	0.09 27	0.08 15	0.21 214	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

EGLCR-Stereo	0.13 122	0.08 40	0.20 105	0.18 104	0.09 55	0.21 271	0.13 72	0.27 192	0.21 185	0.13 119	0.10 35	0.15 194	0.09 34	0.20 189	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.06 145

monster-pro	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	0.08 24	0.13 27	0.12 32	0.24 140	0.19 136	0.09 16	0.11 47	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.14 109	0.17 24	0.14 43	0.08 2	0.11 47	0.12 121	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 76	0.11 221	0.28 209	0.20 234	0.09 55	0.15 56	0.14 109	0.22 98	0.16 70	0.09 16	0.11 47	0.09 27	0.12 152	0.20 189	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 76	0.11 221	0.23 145	0.22 357	0.09 55	0.16 96	0.14 109	0.24 140	0.19 136	0.12 88	0.11 47	0.09 27	0.13 198	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 159	0.05 68	0.08 265	0.05 34

DispViT+	0.12 76	0.07 5	0.19 92	0.15 6	0.16 476	0.10 12	0.12 32	0.26 177	0.23 228	0.13 119	0.11 47	0.10 57	0.08 15	0.21 214	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

BStereo	0.13 122	0.10 141	0.42 398	0.18 104	0.11 179	0.13 27	0.14 109	0.24 140	0.22 202	0.12 88	0.11 47	0.12 121	0.09 34	0.16 98	0.14 206	0.05 9	0.06 243	0.06 48	0.08 318	0.05 7	0.06 145

Wave_Phase_stereo	0.14 161	0.10 141	0.42 398	0.18 104	0.11 179	0.36 532	0.14 109	0.28 215	0.22 202	0.12 88	0.11 47	0.12 121	0.09 34	0.16 98	0.14 206	0.05 9	0.06 243	0.06 48	0.08 318	0.05 7	0.06 145

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.16 29	0.08 24	0.16 96	0.13 72	0.21 80	0.11 9	0.11 58	0.11 47	0.10 57	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.06 243	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

252Zero-FE	0.14 161	0.07 5	0.17 69	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.11 20	0.21 80	0.19 136	0.77 654	0.11 47	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

MonStereo	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	0.08 24	0.14 38	0.12 32	0.24 140	0.19 136	0.09 16	0.11 47	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	0.08 24	0.13 27	0.12 32	0.24 140	0.19 136	0.09 16	0.11 47	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.08 24	0.11 14	0.09 2	0.20 65	0.12 17	0.11 58	0.11 47	0.08 4	0.08 15	0.23 244	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 145

S2M2_XL	0.10 9	0.09 86	0.21 117	0.14 2	0.10 124	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 47	0.09 27	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.06 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.11 46	0.11 221	0.16 48	0.17 56	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.24 140	0.16 70	0.11 58	0.11 47	0.08 4	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 9	0.10 141	0.15 23	0.17 56	0.10 124	0.16 96	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.12 88	0.11 47	0.09 27	0.10 79	0.16 98	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

3.75w	0.11 46	0.09 86	0.15 23	0.17 56	0.11 179	0.18 159	0.12 32	0.23 121	0.14 43	0.13 119	0.11 47	0.08 4	0.10 79	0.16 98	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 122	0.14 394	0.19 92	0.26 543	0.09 55	0.15 56	0.13 72	0.22 98	0.18 117	0.12 88	0.11 47	0.10 57	0.13 198	0.21 214	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

MonSter	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	0.08 24	0.14 38	0.12 32	0.24 140	0.19 136	0.09 16	0.11 47	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 122	0.09 86	0.24 155	0.19 161	0.10 124	0.17 131	0.19 352	0.22 98	0.16 70	0.14 150	0.11 47	0.13 141	0.10 79	0.24 260	0.18 318	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.07 185	0.06 145
1: 1. 1
U	1.00 673	0.09 86	0.21 117	0.21 288	3.68 705	6.12 708	0.14 109	0.21 80	0.21 185	0.11 58	0.11 47	0.10 57	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.07 128	0.05 40	5.42 715	2.90 713	0.07 185	0.06 145

aanet-new-60k	0.12 76	0.11 221	0.32 256	0.20 234	0.08 24	0.16 96	0.13 72	0.19 46	0.17 97	0.11 58	0.12 67	0.11 92	0.11 118	0.19 168	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-32k	0.12 76	0.11 221	0.27 191	0.20 234	0.09 55	0.18 159	0.13 72	0.18 36	0.13 25	0.12 88	0.12 67	0.13 141	0.13 198	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 76	0.11 221	0.27 191	0.20 234	0.09 55	0.18 159	0.13 72	0.18 36	0.13 25	0.12 88	0.12 67	0.13 141	0.13 198	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 76	0.11 221	0.26 179	0.20 234	0.08 24	0.14 38	0.12 32	0.21 80	0.19 136	0.12 88	0.12 67	0.12 121	0.11 118	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 76	0.11 221	0.24 155	0.20 234	0.09 55	0.19 194	0.15 161	0.26 177	0.20 165	0.11 58	0.12 67	0.10 57	0.13 198	0.17 116	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 161	0.19 514	0.70 575	0.17 56	0.12 253	0.13 27	0.14 109	0.24 140	0.17 97	0.10 35	0.12 67	0.10 57	0.10 79	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 236	0.05 7	0.07 241

WQFJA1++	0.44 609	0.07 5	0.63 546	0.18 104	0.13 334	0.15 56	0.11 20	0.20 65	0.11 9	2.05 699	0.12 67	0.23 318	0.11 118	0.17 116	0.12 113	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.05 68	4.20 711	0.07 241

4w-stereo	0.10 9	0.10 141	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.12 88	0.12 67	0.08 4	0.11 118	0.16 98	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 46	0.09 86	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.19 194	0.10 8	0.22 98	0.17 97	0.14 150	0.12 67	0.10 57	0.11 118	0.17 116	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 46	0.09 86	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.19 194	0.10 8	0.22 98	0.17 97	0.14 150	0.12 67	0.10 57	0.11 118	0.17 116	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3w_stereo	0.12 76	0.11 221	0.18 82	0.18 104	0.08 24	0.16 96	0.15 161	0.27 192	0.19 136	0.12 88	0.12 67	0.07 1	0.12 152	0.15 70	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monsters	0.11 46	0.09 86	0.13 1	0.17 56	0.12 253	0.15 56	0.11 20	0.23 121	0.15 60	0.14 150	0.12 67	0.08 4	0.09 34	0.21 214	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 46	0.07 5	0.17 69	0.19 161	0.11 179	0.13 27	0.11 20	0.22 98	0.15 60	0.11 58	0.12 67	0.12 121	0.08 15	0.18 143	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 265	0.06 145

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 322	0.72 674	0.70 575	0.17 56	0.08 24	0.15 56	0.15 161	0.18 36	0.16 70	0.13 119	0.12 67	0.09 27	0.08 15	0.16 98	0.13 169	0.35 664	0.04 2	0.08 259	0.07 236	0.11 473	0.23 638

RSM++	0.12 76	0.09 86	0.19 92	0.20 234	0.09 55	0.17 131	0.15 161	0.21 80	0.19 136	0.12 88	0.12 67	0.14 173	0.09 34	0.20 189	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.07 185	0.05 34

IGEVStereo-DCA	0.14 161	0.11 221	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.20 237	0.18 305	0.27 192	0.20 165	0.15 170	0.12 67	0.14 173	0.12 152	0.28 342	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

rrr	0.17 231	0.11 221	0.57 518	0.19 161	0.12 253	0.20 237	0.18 305	0.35 321	0.22 202	0.15 170	0.12 67	0.14 173	0.12 152	0.28 342	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

CroCo-Stereo	0.14 161	0.13 346	0.24 155	0.25 509	0.11 179	0.11 14	0.18 305	0.32 273	0.23 228	0.12 88	0.12 67	0.18 240	0.12 152	0.14 31	0.13 169	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.05 68	0.07 185	0.06 145
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test_xeample3	0.16 213	0.11 221	0.56 514	0.19 161	0.12 253	0.20 237	0.18 305	0.35 321	0.20 165	0.16 199	0.12 67	0.13 141	0.12 152	0.24 260	0.15 237	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.08 318	0.07 185	0.07 241

aanet-new-70k	0.12 76	0.10 141	0.27 191	0.19 161	0.08 24	0.16 96	0.14 109	0.21 80	0.15 60	0.10 35	0.13 86	0.10 57	0.12 152	0.20 189	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 122	0.11 221	0.44 421	0.21 288	0.08 24	0.14 38	0.14 109	0.21 80	0.16 70	0.10 35	0.13 86	0.10 57	0.13 198	0.18 143	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 46	0.10 141	0.26 179	0.18 104	0.09 55	0.14 38	0.14 109	0.20 65	0.13 25	0.11 58	0.13 86	0.10 57	0.11 118	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 76	0.12 279	0.27 191	0.21 288	0.09 55	0.19 194	0.14 109	0.24 140	0.17 97	0.12 88	0.13 86	0.11 92	0.12 152	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

aanet-new	0.13 122	0.11 221	0.30 233	0.20 234	0.13 334	0.20 237	0.14 109	0.23 121	0.16 70	0.12 88	0.13 86	0.09 27	0.15 253	0.19 168	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.07 185	0.06 145

VIP-Stereo	0.12 76	0.12 279	0.21 117	0.18 104	0.11 179	0.24 346	0.12 32	0.19 46	0.18 117	0.10 35	0.13 86	0.11 92	0.09 34	0.19 168	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Zero-FE251	0.14 161	0.09 86	0.24 155	0.17 56	0.09 55	0.20 237	0.13 72	0.20 65	0.14 43	0.61 634	0.13 86	0.13 141	0.11 118	0.14 31	0.16 264	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.18 104	0.10 124	0.13 27	0.12 32	0.15 11	0.12 17	0.10 35	0.13 86	0.10 57	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

FlowAnything_test	0.14 161	0.11 221	0.21 117	0.21 288	0.12 253	0.17 131	0.16 209	0.25 157	0.16 70	0.15 170	0.13 86	0.15 194	0.14 234	0.18 143	0.16 264	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.12 543	0.08 265	0.09 389

qwe	0.11 46	0.10 141	0.14 8	0.17 56	0.10 124	0.15 56	0.12 32	0.25 157	0.17 97	0.14 150	0.13 86	0.09 27	0.09 34	0.18 143	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 46	0.11 221	0.16 48	0.17 56	0.10 124	0.17 131	0.12 32	0.21 80	0.14 43	0.12 88	0.13 86	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 46	0.11 221	0.16 48	0.17 56	0.10 124	0.17 131	0.12 32	0.21 80	0.14 43	0.12 88	0.13 86	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 46	0.11 221	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.21 80	0.16 70	0.13 119	0.13 86	0.08 4	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 46	0.11 221	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.21 80	0.16 70	0.13 119	0.13 86	0.08 4	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 46	0.11 221	0.16 48	0.17 56	0.10 124	0.17 131	0.12 32	0.21 80	0.14 43	0.12 88	0.13 86	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 46	0.10 141	0.15 23	0.18 104	0.09 55	0.15 56	0.15 161	0.20 65	0.15 60	0.12 88	0.13 86	0.10 57	0.09 34	0.17 116	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 46	0.09 86	0.14 8	0.16 29	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.25 157	0.16 70	0.14 150	0.13 86	0.08 4	0.10 79	0.16 98	0.13 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.5w_stereo	0.11 46	0.10 141	0.14 8	0.17 56	0.09 55	0.17 131	0.09 2	0.22 98	0.16 70	0.13 119	0.13 86	0.09 27	0.11 118	0.19 168	0.13 169	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 46	0.08 40	0.17 69	0.17 56	0.07 2	0.17 131	0.13 72	0.18 36	0.16 70	0.11 58	0.13 86	0.11 92	0.12 152	0.18 143	0.11 42	0.08 291	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.04 1

AIO_rvc	0.12 76	0.11 221	0.22 132	0.19 161	0.10 124	0.15 56	0.17 256	0.20 65	0.16 70	0.11 58	0.13 86	0.13 141	0.08 15	0.22 234	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

HUF	0.15 197	0.11 221	0.38 341	0.17 56	0.11 179	0.16 96	0.17 256	0.22 98	0.20 165	0.11 58	0.13 86	0.14 173	0.11 118	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.20 643	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.14 551

AIO_test	0.12 76	0.09 86	0.20 105	0.19 161	0.11 179	0.15 56	0.17 256	0.19 46	0.16 70	0.11 58	0.13 86	0.14 173	0.09 34	0.20 189	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

castereo++	0.13 122	0.10 141	0.18 82	0.18 104	0.10 124	0.27 398	0.13 72	0.23 121	0.23 228	0.11 58	0.13 86	0.16 215	0.10 79	0.18 143	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.04 1

SMoEStereo_RVC	0.13 122	0.10 141	0.22 132	0.19 161	0.10 124	0.19 194	0.17 256	0.19 46	0.19 136	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.11 118	0.24 260	0.16 264	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

tt45	0.14 161	0.09 86	0.22 132	0.19 161	0.11 179	0.23 325	0.18 305	0.22 98	0.17 97	0.15 170	0.13 86	0.14 173	0.10 79	0.30 377	0.14 206	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.07 241

IGEV-Stereo++	0.11 46	0.08 40	0.15 23	0.19 161	0.11 179	0.14 38	0.10 8	0.22 98	0.18 117	0.10 35	0.13 86	0.10 57	0.11 118	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

RSM	0.12 76	0.09 86	0.20 105	0.20 234	0.09 55	0.16 96	0.15 161	0.23 121	0.18 117	0.13 119	0.13 86	0.15 194	0.09 34	0.21 214	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.05 34

MyStereo07	0.16 213	0.12 279	0.26 179	0.22 357	0.14 382	0.25 365	0.23 488	0.29 231	0.21 185	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.13 198	0.25 290	0.13 169	0.07 128	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.08 320

ff7	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.27 192	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

ffff	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.27 192	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

11t	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.27 192	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

anonymousdsp	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.28 215	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.07 241

ProNet	0.14 161	0.12 279	0.25 169	0.19 161	0.11 179	0.19 194	0.19 352	0.27 192	0.20 165	0.14 150	0.13 86	0.13 141	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.07 185	0.07 241

ccc-4	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.27 192	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

IGEV-Stereo	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.28 215	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.07 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
aanet-new-40k	0.12 76	0.11 221	0.27 191	0.19 161	0.11 179	0.16 96	0.14 109	0.19 46	0.14 43	0.11 58	0.14 121	0.10 57	0.11 118	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 76	0.12 279	0.28 209	0.19 161	0.08 24	0.17 131	0.15 161	0.22 98	0.18 117	0.11 58	0.14 121	0.10 57	0.11 118	0.17 116	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 76	0.13 346	0.28 209	0.20 234	0.09 55	0.16 96	0.15 161	0.20 65	0.16 70	0.11 58	0.14 121	0.09 27	0.13 198	0.18 143	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.06 145

aanet-new-28k	0.12 76	0.11 221	0.35 293	0.20 234	0.08 24	0.16 96	0.14 109	0.19 46	0.14 43	0.12 88	0.14 121	0.12 121	0.12 152	0.15 70	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.07 236	0.07 185	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 76	0.11 221	0.28 209	0.20 234	0.08 24	0.15 56	0.13 72	0.22 98	0.19 136	0.12 88	0.14 121	0.12 121	0.12 152	0.15 70	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 161	0.21 541	0.47 449	0.17 56	0.12 253	0.15 56	0.14 109	0.24 140	0.16 70	0.11 58	0.14 121	0.12 121	0.10 79	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 243	0.06 48	0.08 318	0.05 7	0.07 241

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 76	0.08 40	0.29 223	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.14 109	0.19 46	0.17 97	0.11 58	0.14 121	0.11 92	0.12 152	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.19 605

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 122	0.11 221	0.38 341	0.17 56	0.11 179	0.17 131	0.14 109	0.23 121	0.17 97	0.11 58	0.14 121	0.13 141	0.11 118	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

PSi22	0.14 161	0.13 346	0.29 223	0.19 161	0.09 55	0.17 131	0.12 32	0.28 215	0.23 228	0.13 119	0.14 121	0.22 297	0.13 198	0.29 361	0.14 206	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 185	0.06 145

Selective-IGEV-i32	0.12 76	0.09 86	0.22 132	0.19 161	0.10 124	0.15 56	0.14 109	0.27 192	0.15 60	0.13 119	0.14 121	0.13 141	0.08 15	0.21 214	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

2w_stereo	0.11 46	0.10 141	0.15 23	0.18 104	0.08 24	0.16 96	0.14 109	0.27 192	0.20 165	0.14 150	0.14 121	0.08 4	0.11 118	0.13 12	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 76	0.08 40	0.29 223	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.14 109	0.19 46	0.17 97	0.11 58	0.14 121	0.11 92	0.12 152	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.19 605

MaDis-Stereo	0.14 161	0.13 346	0.26 179	0.19 161	0.14 382	0.16 96	0.13 72	0.25 157	0.21 185	0.13 119	0.14 121	0.14 173	0.11 118	0.17 116	0.17 293	0.08 291	0.07 380	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.06 145

Selective-IGEV	0.12 76	0.09 86	0.22 132	0.19 161	0.10 124	0.15 56	0.14 109	0.27 192	0.15 60	0.13 119	0.14 121	0.13 141	0.08 15	0.21 214	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 76	0.11 221	0.26 179	0.19 161	0.07 2	0.14 38	0.14 109	0.21 80	0.18 117	0.12 88	0.15 135	0.11 92	0.12 152	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 76	0.11 221	0.25 169	0.21 288	0.08 24	0.13 27	0.14 109	0.25 157	0.21 185	0.12 88	0.15 135	0.09 27	0.14 234	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 76	0.08 40	0.18 82	0.18 104	0.13 334	0.20 237	0.16 209	0.23 121	0.18 117	0.12 88	0.15 135	0.14 173	0.13 198	0.13 12	0.12 113	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 76	0.07 5	0.14 8	0.16 29	0.07 2	0.15 56	0.15 161	0.24 140	0.17 97	0.13 119	0.15 135	0.16 215	0.13 198	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 76	0.07 5	0.14 8	0.16 29	0.07 2	0.16 96	0.15 161	0.25 157	0.16 70	0.14 150	0.15 135	0.17 226	0.12 152	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

MatchStereo	0.11 46	0.08 40	0.23 145	0.16 29	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 65	0.17 97	0.10 35	0.15 135	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.13 122	0.10 141	0.17 69	0.21 288	0.13 334	0.18 159	0.16 209	0.30 251	0.24 244	0.11 58	0.15 135	0.12 121	0.13 198	0.17 116	0.15 237	0.05 9	0.05 40	0.08 259	0.08 318	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 76	0.09 86	0.20 105	0.18 104	0.12 253	0.19 194	0.16 209	0.20 65	0.14 43	0.12 88	0.15 135	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.08 320

GSStereo	0.12 76	0.09 86	0.20 105	0.17 56	0.12 253	0.19 194	0.16 209	0.26 177	0.18 117	0.13 119	0.15 135	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.08 320

GS-Stereo							0.16 209	0.26 177	0.18 117	0.13 119	0.15 135	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.08 320

IGEV	0.11 46	0.06 1	0.17 69	0.15 6	0.11 179	0.16 96	0.13 72	0.21 80	0.16 70	0.11 58	0.15 135	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

S2M2_L	0.13 122	0.11 221	0.20 105	0.16 29	0.12 253	0.12 20	0.07 1	0.18 36	0.20 165	0.12 88	0.15 135	0.14 173	0.12 152	0.15 70	0.14 206	0.13 543	0.09 503	0.09 352	0.10 464	0.11 473	0.09 389
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.12 76	0.09 86	0.25 169	0.16 29	0.11 179	0.14 38	0.16 209	0.17 24	0.17 97	0.10 35	0.15 135	0.09 27	0.09 34	0.18 143	0.10 6	0.06 49	0.07 380	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.10 448
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.14 161	0.11 221	0.25 169	0.19 161	0.12 253	0.15 56	0.16 209	0.30 251	0.22 202	0.13 119	0.15 135	0.13 141	0.09 34	0.24 260	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.09 356	0.06 145

SCV	0.14 161	0.14 394	0.24 155	0.21 288	0.11 179	0.15 56	0.16 209	0.31 261	0.18 117	0.11 58	0.15 135	0.13 141	0.10 79	0.23 244	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.06 145

Pointernet	0.13 122	0.07 5	0.27 191	0.19 161	0.11 179	0.20 237	0.12 32	0.31 261	0.24 244	0.15 170	0.15 135	0.13 141	0.11 118	0.17 116	0.13 169	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

AIO-Stereo	0.13 122	0.10 141	0.22 132	0.20 234	0.09 55	0.16 96	0.15 161	0.27 192	0.16 70	0.13 119	0.15 135	0.13 141	0.08 15	0.18 143	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.06 145

MoCha-V2	0.13 122	0.08 40	0.26 179	0.23 415	0.09 55	0.16 96	0.15 161	0.26 177	0.16 70	0.15 170	0.15 135	0.13 141	0.14 234	0.20 189	0.11 42	0.06 49	0.07 380	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.05 34

IGEV++	0.13 122	0.10 141	0.23 145	0.21 288	0.10 124	0.15 56	0.15 161	0.29 231	0.16 70	0.12 88	0.15 135	0.12 121	0.12 152	0.17 116	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.05 68	0.07 185	0.07 241

MCSU-Stereo	0.10 9	0.06 1	0.14 8	0.18 104	0.07 2	0.16 96	0.13 72	0.16 16	0.12 17	0.10 35	0.16 154	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DN	0.15 197	0.08 40	0.27 191	0.19 161	0.14 382	0.21 271	0.18 305	0.28 215	0.24 244	0.14 150	0.16 154	0.18 240	0.10 79	0.21 214	0.13 169	0.11 484	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.08 265	0.10 448

aanet-new-24k	0.12 76	0.11 221	0.22 132	0.19 161	0.11 179	0.16 96	0.14 109	0.19 46	0.15 60	0.13 119	0.16 154	0.11 92	0.12 152	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 46	0.09 86	0.17 69	0.18 104	0.10 124	0.15 56	0.16 209	0.23 121	0.15 60	0.10 35	0.16 154	0.09 27	0.11 118	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 318	0.05 7	0.08 320

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 76	0.09 86	0.18 82	0.18 104	0.09 55	0.13 27	0.16 209	0.25 157	0.21 185	0.11 58	0.16 154	0.09 27	0.11 118	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 236	0.04 1	0.05 34

Foundation-i1a	0.12 76	0.07 5	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.18 159	0.16 209	0.25 157	0.16 70	0.16 199	0.16 154	0.18 240	0.13 198	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

WQFJX1	0.18 255	0.10 141	0.16 48	0.23 415	0.17 500	0.24 346	0.19 352	0.58 601	0.52 584	0.16 199	0.16 154	0.14 173	0.15 253	0.26 308	0.17 293	0.08 291	0.09 503	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.06 145

WQFJX	0.18 255	0.10 141	0.17 69	0.22 357	0.18 522	0.25 365	0.18 305	0.53 547	0.45 522	0.17 218	0.16 154	0.14 173	0.16 279	0.23 244	0.18 318	0.07 128	0.08 468	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.07 241

GASTEREO	0.13 122	0.12 279	0.21 117	0.23 415	0.10 124	0.18 159	0.15 161	0.26 177	0.18 117	0.17 218	0.16 154	0.11 92	0.13 198	0.19 168	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 236	0.06 103	0.06 145

MSCF	0.13 122	0.12 279	0.21 117	0.22 357	0.10 124	0.16 96	0.15 161	0.26 177	0.18 117	0.17 218	0.16 154	0.11 92	0.13 198	0.18 143	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 236	0.06 103	0.06 145

1w_stereo	0.12 76	0.08 40	0.14 8	0.18 104	0.09 55	0.16 96	0.15 161	0.25 157	0.21 185	0.13 119	0.16 154	0.08 4	0.12 152	0.16 98	0.13 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monsterstereo	0.11 46	0.09 86	0.14 8	0.19 161	0.12 253	0.14 38	0.12 32	0.25 157	0.17 97	0.13 119	0.16 154	0.08 4	0.09 34	0.19 168	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

MM-Stereo_test2	0.15 197	0.10 141	0.44 421	0.23 415	0.11 179	0.21 271	0.21 435	0.27 192	0.22 202	0.15 170	0.16 154	0.13 141	0.11 118	0.20 189	0.13 169	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.05 34

GIP-stereo	0.12 76	0.09 86	0.20 105	0.19 161	0.11 179	0.16 96	0.14 109	0.29 231	0.18 117	0.11 58	0.16 154	0.13 141	0.09 34	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

999	0.14 161	0.08 40	0.24 155	0.19 161	0.11 179	0.20 237	0.17 256	0.24 140	0.18 117	0.13 119	0.16 154	0.14 173	0.11 118	0.36 424	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.07 241

fffy	0.14 161	0.11 221	0.24 155	0.20 234	0.10 124	0.19 194	0.18 305	0.22 98	0.19 136	0.13 119	0.16 154	0.15 194	0.13 198	0.25 290	0.14 206	0.06 49	0.06 243	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.06 145

CroCo-Stereo Lap2	0.15 197	0.15 431	0.28 209	0.25 509	0.18 522	0.11 14	0.19 352	0.28 215	0.21 185	0.13 119	0.16 154	0.15 194	0.12 152	0.17 116	0.14 206	0.07 128	0.07 380	0.08 259	0.06 155	0.08 265	0.07 241

test-3	0.16 213	0.09 86	0.31 248	0.21 288	0.11 179	0.18 159	0.16 209	0.30 251	0.27 284	0.26 315	0.16 154	0.22 297	0.12 152	0.26 308	0.18 318	0.06 49	0.04 2	0.08 259	0.08 318	0.06 103	0.06 145

test_1	0.16 213	0.09 86	0.31 248	0.21 288	0.11 179	0.18 159	0.16 209	0.30 251	0.27 284	0.25 303	0.16 154	0.22 297	0.12 152	0.26 308	0.18 318	0.06 49	0.04 2	0.08 259	0.08 318	0.06 103	0.06 145

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 76	0.10 141	0.21 117	0.21 288	0.11 179	0.20 237	0.16 209	0.21 80	0.17 97	0.12 88	0.17 173	0.11 92	0.12 152	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 76	0.09 86	0.17 69	0.19 161	0.11 179	0.14 38	0.16 209	0.21 80	0.20 165	0.10 35	0.17 173	0.11 92	0.12 152	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 318	0.05 7	0.06 145

Foundation-i1	0.13 122	0.07 5	0.16 48	0.17 56	0.11 179	0.17 131	0.16 209	0.32 273	0.22 202	0.15 170	0.17 173	0.20 274	0.13 198	0.14 31	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

WQFJA1	0.18 255	0.10 141	0.16 48	0.22 357	0.18 522	0.25 365	0.19 352	0.51 516	0.51 575	0.15 170	0.17 173	0.15 194	0.16 279	0.20 189	0.20 376	0.07 128	0.09 503	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

NLMM1	0.19 301	0.12 279	0.16 48	0.23 415	0.18 522	0.24 346	0.20 404	0.59 607	0.65 625	0.18 236	0.17 173	0.13 141	0.14 234	0.25 290	0.18 318	0.08 291	0.09 503	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

NLMM	0.18 255	0.10 141	0.16 48	0.22 357	0.18 522	0.25 365	0.19 352	0.51 516	0.51 575	0.15 170	0.17 173	0.15 194	0.16 279	0.20 189	0.20 376	0.07 128	0.09 503	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

DA	0.14 161	0.10 141	0.18 82	0.21 288	0.10 124	0.29 440	0.16 209	0.28 215	0.20 165	0.14 150	0.17 173	0.16 215	0.14 234	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.07 185	0.07 241

GGEV	0.14 161	0.10 141	0.18 82	0.21 288	0.10 124	0.29 440	0.16 209	0.28 215	0.20 165	0.14 150	0.17 173	0.16 215	0.14 234	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.07 185	0.07 241

2.25w	0.11 46	0.09 86	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.10 8	0.19 46	0.18 117	0.14 150	0.17 173	0.09 27	0.10 79	0.18 143	0.13 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo	0.13 122	0.10 141	0.24 155	0.20 234	0.09 55	0.16 96	0.18 305	0.21 80	0.18 117	0.11 58	0.17 173	0.09 27	0.09 34	0.15 70	0.14 206	0.05 9	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.05 34

mms	0.13 122	0.11 221	0.19 92	0.19 161	0.12 253	0.16 96	0.17 256	0.20 65	0.17 97	0.13 119	0.17 173	0.14 173	0.09 34	0.24 260	0.14 206	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.07 241

GCAP-BAT	0.21 345	0.08 40	1.22 658	0.29 595	0.43 658	0.16 96	0.15 161	0.27 192	0.25 260	0.14 150	0.17 173	0.15 194	0.11 118	0.20 189	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

RAStereo	0.13 122	0.12 279	0.27 191	0.22 357	0.11 179	0.15 56	0.18 305	0.23 121	0.23 228	0.13 119	0.17 173	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.13 169	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.05 34

rvit_stereo_0080	0.15 197	0.13 346	0.25 169	0.19 161	0.13 334	0.15 56	0.20 404	0.28 215	0.24 244	0.15 170	0.17 173	0.19 264	0.13 198	0.19 168	0.15 237	0.11 484	0.08 468	0.08 259	0.08 318	0.10 425	0.07 241

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 231	0.13 346	0.24 155	0.19 161	0.13 334	0.24 346	0.17 256	0.30 251	0.37 424	0.43 576	0.17 173	0.13 141	0.12 152	0.19 168	0.15 237	0.08 291	0.07 380	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.08 320

whm_eth	0.15 197	0.13 346	0.25 169	0.19 161	0.13 334	0.15 56	0.20 404	0.28 215	0.24 244	0.15 170	0.17 173	0.19 264	0.13 198	0.19 168	0.15 237	0.11 484	0.08 468	0.08 259	0.08 318	0.10 425	0.07 241

GCAPDPT-zeroshot	0.20 322	0.08 40	1.14 653	0.29 595	0.43 658	0.16 96	0.15 161	0.27 192	0.25 260	0.14 150	0.17 173	0.15 194	0.11 118	0.20 189	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

AEACV	0.13 122	0.09 86	0.23 145	0.18 104	0.19 549	0.19 194	0.16 209	0.23 121	0.14 43	0.13 119	0.17 173	0.13 141	0.16 279	0.16 98	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.08 318	0.07 185	0.06 145

CES	0.14 161	0.08 40	0.19 92	0.17 56	0.22 592	0.18 159	0.16 209	0.23 121	0.19 136	0.14 150	0.17 173	0.14 173	0.10 79	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 265	0.18 598

Selective-RAFT	0.17 231	0.12 279	0.30 233	0.24 469	0.10 124	0.29 440	0.15 161	0.32 273	0.31 350	0.17 218	0.17 173	0.21 286	0.18 337	0.28 342	0.17 293	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.07 236	0.08 265	0.06 145

DNS	0.21 345	0.09 86	0.27 191	0.24 469	0.11 179	0.29 440	0.16 209	0.27 192	0.16 70	1.35 682	0.18 193	0.17 226	0.12 152	0.14 31	0.14 206	0.09 393	0.06 243	0.06 48	0.06 155	0.08 265	0.12 510

NLCSM	0.19 301	0.12 279	0.18 82	0.24 469	0.19 549	0.24 346	0.21 435	0.42 413	0.40 467	0.19 243	0.18 193	0.14 173	0.16 279	0.47 464	0.19 352	0.08 291	0.09 503	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.07 241

depthmonostereo	0.14 161	0.09 86	0.19 92	0.19 161	0.08 24	0.20 237	0.15 161	0.27 192	0.23 228	0.16 199	0.18 193	0.14 173	0.17 310	0.19 168	0.13 169	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.05 34

castereo	0.14 161	0.10 141	0.19 92	0.18 104	0.10 124	0.20 237	0.19 352	0.30 251	0.27 284	0.13 119	0.18 193	0.16 215	0.16 279	0.15 70	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.05 34

ours_stereo	0.13 122	0.11 221	0.23 145	0.20 234	0.11 179	0.17 131	0.18 305	0.20 65	0.19 136	0.13 119	0.18 193	0.14 173	0.10 79	0.23 244	0.14 206	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.06 103	0.05 34

rvit_stereo_0081	0.16 213	0.11 221	0.24 155	0.21 288	0.12 253	0.16 96	0.17 256	0.22 98	0.33 374	0.16 199	0.18 193	0.18 240	0.14 234	0.20 189	0.16 264	0.11 484	0.08 468	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.07 241

rvit_stereo_0082	0.16 213	0.11 221	0.24 155	0.21 288	0.12 253	0.16 96	0.17 256	0.22 98	0.33 374	0.16 199	0.18 193	0.18 240	0.14 234	0.20 189	0.16 264	0.11 484	0.08 468	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.07 241

CAS++	0.16 213	0.12 279	0.27 191	0.18 104	0.12 253	0.17 131	0.15 161	0.42 413	0.24 244	0.19 243	0.18 193	0.13 141	0.10 79	0.21 214	0.12 113	0.12 524	0.10 533	0.11 487	0.08 318	0.10 425	0.09 389
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.14 161	0.08 40	0.27 191	0.16 29	0.09 55	0.22 303	0.14 109	0.26 177	0.26 272	0.15 170	0.18 193	0.18 240	0.13 198	0.22 234	0.14 206	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_3	0.18 255	0.11 221	0.32 256	0.24 469	0.11 179	0.22 303	0.25 527	0.31 261	0.31 350	0.25 303	0.18 193	0.23 318	0.13 198	0.25 290	0.19 352	0.06 49	0.05 40	0.09 352	0.10 464	0.07 185	0.06 145

TS12	0.12 76	0.08 40	0.17 69	0.21 288	0.09 55	0.19 194	0.14 109	0.23 121	0.16 70	0.14 150	0.19 203	0.12 121	0.13 198	0.17 116	0.15 237	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

gasm-f	0.12 76	0.09 86	0.19 92	0.18 104	0.12 253	0.18 159	0.18 305	0.20 65	0.14 43	0.12 88	0.19 203	0.10 57	0.11 118	0.16 98	0.11 42	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.09 356	0.08 320

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 122	0.09 86	0.24 155	0.20 234	0.10 124	0.15 56	0.14 109	0.22 98	0.16 70	0.12 88	0.19 203	0.15 194	0.11 118	0.13 12	0.17 293	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.07 185	0.06 145

Occ-G	0.13 122	0.08 40	0.21 117	0.17 56	0.10 124	0.15 56	0.19 352	0.22 98	0.19 136	0.13 119	0.19 203	0.21 286	0.11 118	0.17 116	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.07 185	0.06 145

rvit_stereo_ft	0.17 231	0.14 394	0.30 233	0.25 509	0.14 382	0.17 131	0.21 435	0.28 215	0.26 272	0.16 199	0.19 203	0.20 274	0.16 279	0.22 234	0.17 293	0.11 484	0.07 380	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.07 241

WCG-NET（raft）	0.14 161	0.09 86	0.23 145	0.17 56	0.08 24	0.19 194	0.16 209	0.23 121	0.26 272	0.18 236	0.19 203	0.20 274	0.12 152	0.21 214	0.12 113	0.06 49	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

ACVNet-DCA	0.18 255	0.14 394	0.38 341	0.23 415	0.11 179	0.31 476	0.19 352	0.41 399	0.27 284	0.17 218	0.19 203	0.13 141	0.18 337	0.28 342	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.09 356	0.09 389

xx1	0.20 322	0.14 394	0.38 341	0.23 415	0.11 179	0.31 476	0.19 352	0.35 321	0.47 545	0.17 218	0.19 203	0.28 390	0.24 418	0.28 342	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.10 430	0.09 420	0.09 356	0.09 389

1test111	0.19 301	0.14 394	0.38 341	0.23 415	0.11 179	0.31 476	0.19 352	0.41 399	0.27 284	0.17 218	0.19 203	0.13 141	0.18 337	0.34 407	0.22 424	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.09 356	0.09 389

cc1	0.18 255	0.14 394	0.38 341	0.23 415	0.11 179	0.31 476	0.19 352	0.35 321	0.47 545	0.17 218	0.19 203	0.13 141	0.18 337	0.28 342	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.08 265	0.08 320

tt1	0.18 255	0.14 394	0.35 293	0.23 415	0.11 179	0.30 460	0.19 352	0.35 321	0.44 510	0.17 218	0.19 203	0.13 141	0.16 279	0.27 328	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.08 265	0.08 320

GCAP-Stereo	0.14 161	0.14 394	0.33 273	0.20 234	0.09 55	0.21 271	0.10 8	0.26 177	0.20 165	0.18 236	0.19 203	0.15 194	0.13 198	0.17 116	0.13 169	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.06 145

LoS_RVC	0.13 122	0.10 141	0.19 92	0.18 104	0.16 476	0.20 237	0.18 305	0.20 65	0.17 97	0.13 119	0.19 203	0.12 121	0.15 253	0.17 116	0.13 169	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.12 510

CAS	0.15 197	0.07 5	0.21 117	0.41 650	0.16 476	0.20 237	0.18 305	0.22 98	0.19 136	0.15 170	0.19 203	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.13 169	0.29 657	0.04 2	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.14 551

TRStereo	0.19 301	0.17 483	0.47 449	0.23 415	0.19 549	0.19 194	0.16 209	0.52 535	0.28 303	0.20 251	0.19 203	0.21 286	0.13 198	0.24 260	0.13 169	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.11 504	0.06 103	0.06 145

sAnonymous2	0.20 322	0.21 541	0.58 524	0.24 469	0.17 500	0.22 303	0.19 352	0.34 297	0.28 303	0.17 218	0.19 203	0.17 226	0.16 279	0.17 116	0.14 206	0.10 444	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.23 627	0.17 585

CroCo_RVC	0.20 322	0.21 541	0.58 524	0.24 469	0.17 500	0.22 303	0.19 352	0.34 297	0.28 303	0.17 218	0.19 203	0.17 226	0.16 279	0.17 116	0.14 206	0.10 444	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.23 627	0.17 585

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 122	0.09 86	0.19 92	0.18 104	0.14 382	0.19 194	0.15 161	0.25 157	0.22 202	0.15 170	0.20 220	0.10 57	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

Reg-Stereo(zero)	0.16 213	0.07 5	0.36 313	0.19 161	0.10 124	0.19 194	0.14 109	0.28 215	0.24 244	0.22 273	0.20 220	0.24 332	0.18 337	0.21 214	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.06 145

model_zeroshot	0.17 231	0.11 221	0.39 357	0.20 234	0.12 253	0.24 346	0.15 161	0.34 297	0.22 202	0.30 397	0.20 220	0.22 297	0.12 152	0.24 260	0.14 206	0.08 291	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.07 185	0.07 241

RAFT-Stereo-weight	0.15 197	0.09 86	0.26 179	0.20 234	0.10 124	0.19 194	0.17 256	0.36 340	0.29 323	0.24 294	0.20 220	0.19 264	0.10 79	0.18 143	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.05 34

gcap-zeroshot	0.13 122	0.09 86	0.22 132	0.17 56	0.14 382	0.19 194	0.15 161	0.25 157	0.22 202	0.15 170	0.20 220	0.10 57	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 122	0.09 86	0.20 105	0.18 104	0.14 382	0.19 194	0.15 161	0.25 157	0.22 202	0.15 170	0.20 220	0.10 57	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

UniTT-Stereo	0.14 161	0.10 141	0.30 233	0.21 288	0.13 334	0.17 131	0.13 72	0.19 46	0.18 117	0.15 170	0.20 220	0.10 57	0.11 118	0.18 143	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.06 145

EKT-Stereo	0.38 581	0.12 279	0.38 341	0.42 651	3.88 707	0.21 271	0.17 256	0.35 321	0.28 303	0.20 251	0.20 220	0.23 318	0.15 253	0.28 342	0.16 264	0.09 393	0.07 380	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.09 389

CASnet	0.14 161	0.12 279	0.22 132	0.22 357	0.08 24	0.16 96	0.15 161	0.27 192	0.25 260	0.22 273	0.20 220	0.15 194	0.11 118	0.17 116	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.11 487	0.09 420	0.08 265	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 122	0.09 86	0.22 132	0.17 56	0.14 382	0.19 194	0.15 161	0.25 157	0.22 202	0.15 170	0.20 220	0.10 57	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

LL-Strereo2	0.18 255	0.18 498	0.39 357	0.22 357	0.12 253	0.24 346	0.13 72	0.31 261	0.23 228	0.24 294	0.20 220	0.24 332	0.12 152	0.26 308	0.15 237	0.06 49	0.06 243	0.12 525	0.09 420	0.08 265	0.07 241

4D-IteraStereo	0.17 231	0.16 463	0.50 476	0.21 288	0.14 382	0.19 194	0.17 256	0.28 215	0.28 303	0.23 280	0.20 220	0.20 274	0.11 118	0.19 168	0.14 206	0.06 49	0.04 2	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.06 145

GLC_STEREO	0.15 197	0.10 141	0.24 155	0.21 288	0.09 55	0.17 131	0.15 161	0.23 121	0.27 284	0.17 218	0.20 220	0.17 226	0.11 118	0.23 244	0.16 264	0.07 128	0.09 503	0.09 352	0.08 318	0.07 185	0.06 145

AnonymousM	0.17 231	0.19 514	0.24 155	0.18 104	0.10 124	0.18 159	0.17 256	0.30 251	0.23 228	0.26 315	0.20 220	0.18 240	0.14 234	0.19 168	0.14 206	0.09 393	0.06 243	0.38 662	0.15 594	0.06 103	0.05 34

raftrobust	0.16 213	0.13 346	0.29 223	0.22 357	0.15 443	0.19 194	0.13 72	0.32 273	0.26 272	0.26 315	0.20 220	0.19 264	0.17 310	0.21 214	0.15 237	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.07 241

quiztm	0.15 197	0.15 431	0.25 169	0.22 357	0.14 382	0.17 131	0.17 256	0.33 288	0.21 185	0.18 236	0.21 235	0.14 173	0.10 79	0.17 116	0.14 206	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.08 265	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 122	0.09 86	0.20 105	0.18 104	0.14 382	0.18 159	0.15 161	0.25 157	0.22 202	0.16 199	0.21 235	0.09 27	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 76	0.09 86	0.21 117	0.18 104	0.13 334	0.18 159	0.16 209	0.24 140	0.20 165	0.16 199	0.21 235	0.09 27	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

NLSM1	0.17 231	0.10 141	0.17 69	0.21 288	0.18 522	0.25 365	0.17 256	0.47 465	0.40 467	0.16 199	0.21 235	0.13 141	0.15 253	0.21 214	0.18 318	0.08 291	0.09 503	0.09 352	0.08 318	0.07 185	0.06 145

DilatedVolume-Stereo	0.14 161	0.08 40	0.18 82	0.18 104	0.09 55	0.21 271	0.14 109	0.24 140	0.21 185	0.21 265	0.21 235	0.15 194	0.14 234	0.23 244	0.15 237	0.07 128	0.06 243	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 231	0.10 141	0.39 357	0.23 415	0.11 179	0.20 237	0.22 462	0.33 288	0.29 323	0.22 273	0.21 235	0.15 194	0.14 234	0.23 244	0.13 169	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.09 356	0.06 145

rvit_stereo_0083	0.16 213	0.12 279	0.26 179	0.21 288	0.13 334	0.17 131	0.17 256	0.22 98	0.34 384	0.16 199	0.21 235	0.19 264	0.16 279	0.21 214	0.16 264	0.11 484	0.10 533	0.10 430	0.08 318	0.09 356	0.07 241

rvit_stereo_0081_aga	0.16 213	0.14 394	0.28 209	0.21 288	0.13 334	0.19 194	0.17 256	0.23 121	0.24 244	0.17 218	0.21 235	0.19 264	0.13 198	0.19 168	0.14 206	0.11 484	0.08 468	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.07 241

WCG-NET	0.14 161	0.09 86	0.23 145	0.18 104	0.08 24	0.18 159	0.17 256	0.21 80	0.28 303	0.18 236	0.21 235	0.15 194	0.12 152	0.18 143	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

trnet	0.13 122	0.08 40	0.21 117	0.15 6	0.07 2	0.21 271	0.12 32	0.24 140	0.24 244	0.16 199	0.21 235	0.15 194	0.13 198	0.18 143	0.13 169	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

iRaft-Stereo_20w	0.19 301	0.10 141	0.46 441	0.19 161	0.13 334	0.25 365	0.19 352	0.52 535	0.19 136	0.29 365	0.21 235	0.22 297	0.20 362	0.28 342	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.08 318	0.08 265	0.08 320

CFNet-RSSM	0.17 231	0.10 141	0.40 365	0.20 234	0.11 179	0.20 237	0.15 161	0.36 340	0.30 336	0.23 280	0.21 235	0.26 364	0.15 253	0.20 189	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.05 34

CREStereo	0.13 122	0.08 40	0.21 117	0.14 2	0.08 24	0.22 303	0.15 161	0.25 157	0.24 244	0.16 199	0.21 235	0.14 173	0.13 198	0.18 143	0.13 169	0.09 393	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 185	0.06 145
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	0.15 197	0.08 40	0.23 145	0.15 6	0.09 55	0.23 325	0.16 209	0.25 157	0.23 228	0.17 218	0.21 235	0.16 215	0.14 234	0.22 234	0.13 169	0.29 657	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 185	0.06 145

DF	0.13 122	0.09 86	0.21 117	0.18 104	0.10 124	0.17 131	0.15 161	0.25 157	0.17 97	0.13 119	0.22 249	0.19 264	0.11 118	0.20 189	0.14 206	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 122	0.09 86	0.22 132	0.18 104	0.14 382	0.18 159	0.15 161	0.23 121	0.21 185	0.16 199	0.22 249	0.10 57	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

RT-Monster	0.15 197	0.08 40	0.21 117	0.17 56	0.14 382	0.20 237	0.11 20	0.29 231	0.32 360	0.24 294	0.22 249	0.17 226	0.13 198	0.18 143	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

VMStereo-Base	0.13 122	0.08 40	0.22 132	0.15 6	0.09 55	0.18 159	0.13 72	0.24 140	0.25 260	0.14 150	0.22 249	0.17 226	0.12 152	0.19 168	0.13 169	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

IGEV-FE	0.18 255	0.10 141	0.65 557	0.20 234	0.12 253	0.19 194	0.15 161	0.34 297	0.19 136	0.28 336	0.22 249	0.27 374	0.13 198	0.23 244	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.06 145

xyz-stereo-finetune	0.16 213	0.12 279	0.23 145	0.16 29	0.08 24	0.23 325	0.20 404	0.29 231	0.31 350	0.19 243	0.22 249	0.19 264	0.15 253	0.29 361	0.20 376	0.06 49	0.06 243	0.08 259	0.06 155	0.06 103	0.06 145

rvit_0105_6	0.19 301	0.14 394	0.34 284	0.23 415	0.14 382	0.18 159	0.20 404	0.29 231	0.37 424	0.18 236	0.22 249	0.23 318	0.17 310	0.26 308	0.17 293	0.15 583	0.13 588	0.13 546	0.11 504	0.11 473	0.08 320

IGEV_Zeroshot_test	0.18 255	0.10 141	0.65 557	0.20 234	0.12 253	0.19 194	0.15 161	0.34 297	0.19 136	0.28 336	0.22 249	0.27 374	0.13 198	0.23 244	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.06 145

sCroCo_RVC	0.18 255	0.14 394	0.49 465	0.27 571	0.18 522	0.22 303	0.17 256	0.27 192	0.23 228	0.14 150	0.22 249	0.17 226	0.14 234	0.21 214	0.15 237	0.10 444	0.11 557	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.09 389

DLNR-FE	10.45 712	12.13 721	19.94 724	106.10 737	23.12 731	0.14 38	0.13 72	3.28 707	0.17 97	0.16 199	0.23 258	0.16 215	0.10 79	0.31 384	0.15 237	2.41 708	0.06 243	0.07 159	0.07 236	40.22 737	0.06 145

water-stereo	0.13 122	0.08 40	0.20 105	0.19 161	0.10 124	0.17 131	0.14 109	0.25 157	0.19 136	0.17 218	0.23 258	0.15 194	0.15 253	0.12 5	0.13 169	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

IGEV-RUCA	0.21 345	0.08 40	0.23 145	0.19 161	0.19 549	0.28 418	0.24 510	0.23 121	0.21 185	0.20 251	0.23 258	0.28 390	0.49 620	0.26 308	0.18 318	0.09 393	0.08 468	0.18 613	0.13 571	0.17 583	0.17 585

rvit_0105_5	0.21 345	0.15 431	0.38 341	0.23 415	0.13 334	0.22 303	0.24 510	0.36 340	0.39 449	0.21 265	0.23 258	0.26 364	0.19 353	0.26 308	0.19 352	0.15 583	0.13 588	0.12 525	0.12 543	0.10 425	0.09 389

MyStereo05	0.23 397	0.12 279	0.57 518	0.21 288	0.14 382	0.25 365	0.23 488	0.48 478	0.52 584	0.31 415	0.23 258	0.25 342	0.22 386	0.30 377	0.21 404	0.07 128	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.08 320

MyStereo04	0.23 397	0.12 279	0.55 507	0.22 357	0.14 382	0.25 365	0.23 488	0.49 488	0.52 584	0.28 336	0.23 258	0.27 374	0.23 400	0.30 377	0.22 424	0.07 128	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.08 320

11t1	0.18 255	0.10 141	0.30 233	0.20 234	0.11 179	0.27 398	0.17 256	0.35 321	0.23 228	0.25 303	0.23 258	0.23 318	0.23 400	0.25 290	0.18 318	0.09 393	0.07 380	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.09 389

DLNR_Zeroshot_test	10.44 711	12.10 720	19.93 723	106.08 736	23.66 732	0.14 38	0.13 72	3.22 706	0.17 97	0.16 199	0.23 258	0.16 215	0.10 79	0.31 384	0.15 237	2.36 707	0.06 243	0.07 159	0.07 236	39.70 736	0.06 145

anonymousdsp2	0.17 231	0.10 141	0.28 209	0.20 234	0.11 179	0.25 365	0.17 256	0.41 399	0.31 350	0.23 280	0.23 258	0.22 297	0.15 253	0.25 290	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.08 265	0.07 241

riskmin	0.18 255	0.09 86	0.34 284	0.18 104	0.12 253	0.24 346	0.16 209	0.34 297	0.28 303	0.21 265	0.23 258	0.33 444	0.24 418	0.23 244	0.17 293	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.06 155	0.10 425	0.10 448

MC-Stereo	0.14 161	0.09 86	0.25 169	0.21 288	0.09 55	0.18 159	0.16 209	0.23 121	0.19 136	0.18 236	0.23 258	0.16 215	0.13 198	0.22 234	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.05 34

MIPNet	0.21 345	0.15 431	0.52 493	0.21 288	0.12 253	0.27 398	0.20 404	0.45 445	0.37 424	0.30 397	0.23 258	0.19 264	0.24 418	0.27 328	0.19 352	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

GMStereo	0.19 301	0.25 573	0.40 365	0.21 288	0.12 253	0.22 303	0.19 352	0.29 231	0.40 467	0.25 303	0.23 258	0.16 215	0.15 253	0.25 290	0.19 352	0.09 393	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.10 425	0.08 320
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.17 231	0.10 141	0.37 322	0.20 234	0.12 253	0.19 194	0.15 161	0.32 273	0.28 303	0.23 280	0.23 258	0.27 374	0.15 253	0.20 189	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.06 145

ManiGeoR	0.18 255	0.15 431	0.55 507	0.15 6	0.11 179	0.21 271	0.14 109	0.39 371	0.27 284	0.19 243	0.24 272	0.18 240	0.15 253	0.35 416	0.19 352	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.08 320

HLf10	0.18 255	0.15 431	0.55 507	0.15 6	0.11 179	0.21 271	0.14 109	0.39 371	0.27 284	0.19 243	0.24 272	0.18 240	0.15 253	0.35 416	0.19 352	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.08 320

TestStereo_HL1	0.18 255	0.15 431	0.57 518	0.15 6	0.11 179	0.20 237	0.14 109	0.38 357	0.27 284	0.21 265	0.24 272	0.18 240	0.15 253	0.31 384	0.19 352	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.08 320

Hybrid-DGEV-2	0.21 345	0.15 431	0.34 284	0.24 469	0.13 334	0.28 418	0.14 109	0.48 478	0.44 510	0.27 324	0.24 272	0.25 342	0.25 440	0.28 342	0.19 352	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.07 185	0.07 241

FE-Mocha	0.16 213	0.10 141	0.33 273	0.19 161	0.13 334	0.19 194	0.15 161	0.35 321	0.22 202	0.24 294	0.24 272	0.20 274	0.14 234	0.17 116	0.17 293	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.06 145

MM-Stereo_test3	0.17 231	0.12 279	0.29 223	0.23 415	0.14 382	0.19 194	0.22 462	0.39 371	0.36 413	0.16 199	0.24 272	0.17 226	0.12 152	0.19 168	0.14 206	0.07 128	0.07 380	0.08 259	0.06 155	0.09 356	0.06 145

rvit_0105_4	0.20 322	0.15 431	0.38 341	0.23 415	0.14 382	0.20 237	0.22 462	0.33 288	0.39 449	0.19 243	0.24 272	0.25 342	0.19 353	0.27 328	0.17 293	0.16 599	0.13 588	0.13 546	0.11 504	0.11 473	0.08 320

MGS-Stereo	0.14 161	0.11 221	0.32 256	0.19 161	0.11 179	0.18 159	0.17 256	0.20 65	0.22 202	0.14 150	0.24 272	0.15 194	0.10 79	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.10 425	0.06 145

MyStereo06	0.20 322	0.12 279	0.57 518	0.21 288	0.14 382	0.25 365	0.23 488	0.40 385	0.21 185	0.30 397	0.24 272	0.31 426	0.18 337	0.22 234	0.18 318	0.07 128	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.08 320

MSKI-zero shot	0.17 231	0.09 86	0.43 411	0.20 234	0.11 179	0.21 271	0.15 161	0.32 273	0.21 185	0.23 280	0.24 272	0.23 318	0.10 79	0.31 384	0.13 169	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

HH	0.18 255	0.12 279	0.55 507	0.22 357	0.12 253	0.18 159	0.18 305	0.34 297	0.19 136	0.20 251	0.24 272	0.34 453	0.18 337	0.29 361	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.07 185	0.06 145

HanStereo	0.18 255	0.12 279	0.55 507	0.22 357	0.12 253	0.18 159	0.18 305	0.34 297	0.19 136	0.20 251	0.24 272	0.34 453	0.18 337	0.29 361	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.07 185	0.06 145

test-1	0.17 231	0.11 221	0.40 365	0.23 415	0.13 334	0.22 303	0.23 488	0.34 297	0.26 272	0.20 251	0.24 272	0.22 297	0.14 234	0.16 98	0.20 376	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.06 103	0.08 320

TestStereo_HLe17	0.19 301	0.17 483	0.64 555	0.16 29	0.11 179	0.21 271	0.17 256	0.40 385	0.30 336	0.19 243	0.25 285	0.17 226	0.15 253	0.38 433	0.17 293	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.07 241

HART	0.15 197	0.11 221	0.30 233	0.21 288	0.09 55	0.17 131	0.16 209	0.30 251	0.19 136	0.15 170	0.25 285	0.17 226	0.09 34	0.21 214	0.12 113	0.06 49	0.07 380	0.07 159	0.05 68	0.08 265	0.06 145

tg	0.16 213	0.11 221	0.25 169	0.21 288	0.11 179	0.23 325	0.15 161	0.34 297	0.24 244	0.20 251	0.25 285	0.19 264	0.12 152	0.24 260	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.09 420	0.08 265	0.07 241

rvit_0105_3	0.23 397	0.17 483	0.40 365	0.25 509	0.15 443	0.24 346	0.28 562	0.38 357	0.41 479	0.25 303	0.25 285	0.28 390	0.21 370	0.28 342	0.20 376	0.15 583	0.13 588	0.14 573	0.15 594	0.10 425	0.09 389

AE-Stereo	0.17 231	0.11 221	0.31 248	0.24 469	0.14 382	0.23 325	0.18 305	0.34 297	0.29 323	0.15 170	0.25 285	0.21 286	0.13 198	0.20 189	0.14 206	0.07 128	0.08 468	0.09 352	0.10 464	0.07 185	0.06 145

RCA-Stereo	0.16 213	0.09 86	0.25 169	0.20 234	0.10 124	0.19 194	0.17 256	0.36 340	0.35 400	0.20 251	0.25 285	0.17 226	0.17 310	0.18 143	0.14 206	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

NRIStereo	0.18 255	0.11 221	0.35 293	0.23 415	0.11 179	0.24 346	0.20 404	0.29 231	0.26 272	0.26 315	0.25 285	0.25 342	0.18 337	0.34 407	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.08 320

rafts_anoy	0.18 255	0.15 431	0.35 293	0.22 357	0.14 382	0.19 194	0.17 256	0.32 273	0.30 336	0.23 280	0.25 285	0.20 274	0.16 279	0.22 234	0.19 352	0.08 291	0.07 380	0.10 430	0.12 543	0.09 356	0.08 320

iRaftStereo_RVC	0.16 213	0.12 279	0.26 179	0.21 288	0.11 179	0.20 237	0.17 256	0.32 273	0.23 228	0.20 251	0.25 285	0.18 240	0.12 152	0.20 189	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.09 420	0.08 265	0.07 241

s12784h	0.17 231	0.09 86	0.26 179	0.18 104	0.07 2	0.32 488	0.19 352	0.37 350	0.32 360	0.23 280	0.25 285	0.18 240	0.17 310	0.25 290	0.16 264	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.05 34

HLf8	0.19 301	0.16 463	0.55 507	0.15 6	0.12 253	0.24 346	0.14 109	0.40 385	0.31 350	0.20 251	0.26 295	0.18 240	0.15 253	0.35 416	0.17 293	0.10 444	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.09 389

TestStereo-Hl	0.19 301	0.15 431	0.63 546	0.15 6	0.11 179	0.20 237	0.15 161	0.39 371	0.28 303	0.22 273	0.26 295	0.18 240	0.15 253	0.31 384	0.18 318	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.08 320

AIO-test1	0.19 301	0.14 394	0.41 388	0.27 571	0.15 443	0.21 271	0.16 209	0.39 371	0.36 413	0.17 218	0.26 295	0.18 240	0.13 198	0.28 342	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.10 430	0.11 504	0.06 103	0.09 389

plain	0.17 231	0.13 346	0.43 411	0.21 288	0.13 334	0.16 96	0.17 256	0.27 192	0.22 202	0.16 199	0.26 295	0.13 141	0.16 279	0.27 328	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.07 236	0.10 425	0.07 241

MIF-Stereo (partial)	0.16 213	0.10 141	0.34 284	0.21 288	0.15 443	0.15 56	0.13 72	0.28 215	0.25 260	0.17 218	0.26 295	0.15 194	0.16 279	0.25 290	0.17 293	0.09 393	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.09 356	0.08 320

CRE-IMP	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.11 179	0.24 346	0.17 256	0.29 231	0.21 185	0.27 324	0.26 295	0.24 332	0.17 310	0.23 244	0.18 318	0.08 291	0.05 40	0.10 430	0.07 236	0.10 425	0.10 448

XX-TBD	0.15 197	0.18 498	0.28 209	0.22 357	0.10 124	0.22 303	0.15 161	0.22 98	0.27 284	0.22 273	0.26 295	0.14 173	0.12 152	0.16 98	0.13 169	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 185	0.06 145

RALAANet	0.19 301	0.18 498	0.37 322	0.23 415	0.14 382	0.23 325	0.13 72	0.37 350	0.29 323	0.28 336	0.26 295	0.25 342	0.15 253	0.26 308	0.18 318	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.06 145

FSD					0.24 613	0.27 398	0.27 546	0.31 261	0.29 323	0.26 315	0.27 303	0.28 390	0.27 469	0.28 342	0.26 482	0.23 635	0.22 649	0.27 639	0.26 651	0.25 632

PAM	0.23 397	0.10 141	0.63 546	0.22 357	0.15 443	0.34 512	0.21 435	0.37 350	0.22 202	0.31 415	0.27 303	0.55 600	0.26 450	0.26 308	0.17 293	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.09 420	0.07 185	0.09 389

Any-RAFT	0.17 231	0.08 40	0.31 248	0.19 161	0.10 124	0.29 440	0.16 209	0.42 413	0.30 336	0.24 294	0.27 303	0.27 374	0.16 279	0.21 214	0.12 113	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.06 145

IPLGR	0.21 345	0.13 346	0.61 535	0.21 288	0.11 179	0.25 365	0.18 305	0.41 399	0.37 424	0.28 336	0.27 303	0.21 286	0.19 353	0.37 427	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

DeepStereo_RVC	0.18 255	0.11 221	0.40 365	0.21 288	0.11 179	0.19 194	0.16 209	0.28 215	0.22 202	0.27 324	0.27 303	0.23 318	0.28 486	0.24 260	0.18 318	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.10 448

Anonymous3	0.23 397	0.18 498	0.63 546	0.27 571	0.18 522	0.41 565	0.23 488	0.43 427	0.35 400	0.23 280	0.27 303	0.20 274	0.18 337	0.27 328	0.18 318	0.12 524	0.11 557	0.10 430	0.10 464	0.11 473	0.12 510

xyz-stereo-finetune2	0.17 231	0.11 221	0.26 179	0.16 29	0.09 55	0.27 398	0.19 352	0.27 192	0.20 165	0.22 273	0.28 309	0.21 286	0.22 386	0.37 427	0.22 424	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.06 103	0.07 241

PAM_32	0.23 397	0.10 141	0.63 546	0.21 288	0.14 382	0.33 499	0.19 352	0.36 340	0.23 228	0.29 365	0.28 309	0.56 604	0.28 486	0.27 328	0.18 318	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.09 420	0.07 185	0.09 389

UGAM-zero	0.23 397	0.10 141	0.54 500	0.19 161	0.13 334	0.21 271	0.14 109	0.44 435	0.22 202	0.28 336	0.28 309	0.51 583	0.33 542	0.65 567	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.08 318	0.06 103	0.07 241

knoymous	0.17 231	0.09 86	0.32 256	0.17 56	0.11 179	0.21 271	0.17 256	0.32 273	0.23 228	0.23 280	0.28 309	0.27 374	0.16 279	0.23 244	0.16 264	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.06 155	0.09 356	0.09 389

qqq	0.20 322	0.12 279	0.31 248	0.20 234	0.11 179	0.23 325	0.19 352	0.41 399	0.27 284	0.24 294	0.28 309	0.28 390	0.24 418	0.34 407	0.22 424	0.08 291	0.07 380	0.10 430	0.09 420	0.09 356	0.09 389

UDGNet	0.23 397	0.31 615	0.38 341	0.24 469	0.14 382	0.24 346	0.18 305	0.32 273	0.43 495	0.29 365	0.28 309	0.24 332	0.19 353	0.29 361	0.20 376	0.15 583	0.07 380	0.21 627	0.11 504	0.14 544	0.10 448

dd	0.22 380	0.26 584	0.40 365	0.22 357	0.12 253	0.25 365	0.21 435	0.32 273	0.44 510	0.29 365	0.28 309	0.25 342	0.16 279	0.30 377	0.25 468	0.12 524	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.11 473	0.09 389

ROB_FTStereo	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.14 109	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.28 309	0.25 342	0.17 310	0.24 260	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

HUI-Stereo	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.14 109	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.28 309	0.25 342	0.17 310	0.22 234	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

cross-raft	0.17 231	0.12 279	0.41 388	0.23 415	0.10 124	0.20 237	0.24 510	0.33 288	0.23 228	0.23 280	0.28 309	0.29 401	0.15 253	0.17 116	0.15 237	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.05 34

raft+_RVC	0.18 255	0.14 394	0.32 256	0.21 288	0.15 443	0.21 271	0.16 209	0.38 357	0.34 384	0.21 265	0.28 309	0.20 274	0.15 253	0.24 260	0.19 352	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.08 320

ARAFT	0.24 428	0.21 541	0.78 588	0.22 357	0.12 253	0.29 440	0.24 510	0.43 427	0.32 360	0.33 450	0.28 309	0.28 390	0.19 353	0.49 472	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.12 525	0.11 504	0.09 356	0.06 145

HLF11	0.19 301	0.14 394	0.54 500	0.15 6	0.12 253	0.21 271	0.12 32	0.37 350	0.24 244	0.20 251	0.29 321	0.18 240	0.18 337	0.37 427	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.09 389

TestStereo_HL3	0.20 322	0.15 431	0.70 575	0.15 6	0.10 124	0.19 194	0.13 72	0.34 297	0.24 244	0.20 251	0.29 321	0.18 240	0.16 279	0.54 501	0.23 445	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.08 320

AIO-test2	0.20 322	0.20 527	0.36 313	0.26 543	0.15 443	0.22 303	0.16 209	0.42 413	0.42 487	0.16 199	0.29 321	0.15 194	0.11 118	0.26 308	0.13 169	0.18 621	0.06 243	0.10 430	0.11 504	0.07 185	0.07 241

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 397	0.13 346	0.83 608	0.20 234	0.21 576	0.23 325	0.17 256	0.48 478	0.27 284	0.23 280	0.29 321	0.39 498	0.23 400	0.25 290	0.15 237	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.11 504	0.11 473	0.10 448

RAFT-Test	0.17 231	0.10 141	0.38 341	0.19 161	0.12 253	0.25 365	0.17 256	0.33 288	0.23 228	0.23 280	0.29 321	0.27 374	0.14 234	0.20 189	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.06 145

x	0.19 301	0.11 221	0.29 223	0.20 234	0.11 179	0.26 388	0.18 305	0.41 399	0.29 323	0.25 303	0.29 321	0.28 390	0.24 418	0.26 308	0.23 445	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.09 356	0.08 320

GwcNet-ADL	0.22 380	0.14 394	0.58 524	0.24 469	0.13 334	0.22 303	0.23 488	0.49 488	0.40 467	0.27 324	0.29 321	0.30 417	0.20 362	0.26 308	0.23 445	0.09 393	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.09 356	0.09 389

Patchmatch Stereo++	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.14 109	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.17 310	0.26 308	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320
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	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.16 209	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.18 337	0.24 260	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

ROB_FTStereo_v2	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.16 209	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.17 310	0.24 260	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

iGMRVC	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.15 161	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.17 310	0.27 328	0.17 293	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

iRAFT	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.14 109	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.17 310	0.26 308	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

RAFT-IKP	0.18 255	0.12 279	0.37 322	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.15 161	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.18 337	0.25 290	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

RALCasStereoNet	0.18 255	0.15 431	0.33 273	0.21 288	0.14 382	0.21 271	0.18 305	0.31 261	0.25 260	0.21 265	0.29 321	0.22 297	0.15 253	0.27 328	0.17 293	0.08 291	0.10 533	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.09 389

111	0.20 322	0.17 483	0.40 365	0.18 104	0.09 55	0.24 346	0.17 256	0.41 399	0.45 522	0.23 280	0.29 321	0.29 401	0.21 370	0.24 260	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.07 185	0.08 320

TestStereo_HL2	0.20 322	0.14 394	0.56 514	0.15 6	0.11 179	0.20 237	0.13 72	0.38 357	0.26 272	0.19 243	0.30 336	0.18 240	0.17 310	0.50 476	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.08 320

IGEV_i1	0.21 345	0.11 221	0.43 411	0.22 357	0.11 179	0.31 476	0.19 352	0.43 427	0.30 336	0.29 365	0.30 336	0.31 426	0.20 362	0.33 400	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.08 265	0.08 320

Anonymous_2	0.37 574	0.21 541	0.47 449	0.20 234	0.21 576	0.42 572	0.26 540	0.38 357	0.29 323	0.33 450	0.30 336	0.44 544	0.38 572	0.36 424	0.29 505	0.26 646	0.29 664	0.44 667	1.41 705	0.34 656	0.21 626

DCANet-4	0.19 301	0.10 141	0.52 493	0.19 161	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.36 340	0.39 449	0.29 365	0.30 336	0.17 226	0.22 386	0.20 189	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

fff	0.19 301	0.13 346	0.40 365	0.18 104	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.35 321	0.43 495	0.29 365	0.30 336	0.18 240	0.28 486	0.20 189	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

OMP-Stereo	0.23 397	0.14 394	0.35 293	0.29 595	0.13 334	0.21 271	0.16 209	0.37 350	0.33 374	0.34 470	0.30 336	0.34 453	0.19 353	0.70 581	0.24 458	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.07 236	0.07 185	0.06 145

NF-Stereo	0.20 322	0.10 141	0.35 293	0.24 469	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.38 357	0.32 360	0.28 336	0.30 336	0.22 297	0.16 279	0.51 482	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.13 529

OCTAStereo	0.20 322	0.10 141	0.35 293	0.24 469	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.38 357	0.32 360	0.28 336	0.30 336	0.22 297	0.16 279	0.51 482	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.13 529

RE-Stereo	0.20 322	0.10 141	0.35 293	0.24 469	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.38 357	0.32 360	0.28 336	0.30 336	0.22 297	0.16 279	0.51 482	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.13 529

TVStereo	0.20 322	0.10 141	0.35 293	0.24 469	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.38 357	0.32 360	0.28 336	0.30 336	0.22 297	0.16 279	0.51 482	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.13 529

IRAFT_RVC	0.22 380	0.12 279	0.39 357	0.26 543	0.11 179	0.18 159	0.24 510	0.40 385	0.37 424	0.31 415	0.30 336	0.29 401	0.24 418	0.55 504	0.22 424	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.07 241

CREStereo++_RVC	0.15 197	0.08 40	0.26 179	0.17 56	0.11 179	0.18 159	0.13 72	0.22 98	0.30 336	0.21 265	0.30 336	0.13 141	0.11 118	0.16 98	0.15 237	0.07 128	0.04 2	0.06 48	0.15 594	0.06 103	0.05 34
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 197	0.09 86	0.28 209	0.16 29	0.08 24	0.25 365	0.14 109	0.23 121	0.28 303	0.24 294	0.30 336	0.16 215	0.12 152	0.17 116	0.13 169	0.08 291	0.07 380	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

csc	0.19 301	0.13 346	0.40 365	0.18 104	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.35 321	0.43 495	0.29 365	0.30 336	0.18 240	0.28 486	0.20 189	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

cscssc	0.19 301	0.13 346	0.40 365	0.18 104	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.35 321	0.43 495	0.29 365	0.30 336	0.18 240	0.28 486	0.20 189	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

RAFT + AFF	0.27 482	0.23 564	0.50 476	0.25 509	0.17 500	0.30 460	0.33 604	0.52 535	0.40 467	0.28 336	0.30 336	0.30 417	0.31 532	0.62 551	0.24 458	0.09 393	0.10 533	0.11 487	0.10 464	0.11 473	0.11 486

G2L-ROB	0.23 397	0.15 431	0.41 388	0.19 161	0.12 253	0.27 398	0.21 435	0.47 465	0.33 374	0.34 470	0.31 352	0.41 520	0.22 386	0.49 472	0.26 482	0.09 393	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.10 448

DFGA-Net	0.23 397	0.24 568	0.49 465	0.22 357	0.15 443	0.25 365	0.17 256	0.39 371	0.39 449	0.29 365	0.31 352	0.21 286	0.17 310	0.59 532	0.28 493	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.08 320

rvit_105_1	0.27 482	0.19 514	0.46 441	0.27 571	0.19 549	0.30 460	0.35 610	0.44 435	0.51 575	0.31 415	0.31 352	0.31 426	0.26 450	0.35 416	0.25 468	0.15 583	0.14 598	0.15 588	0.17 615	0.11 473	0.10 448

test_sample2	0.21 345	0.10 141	0.28 209	0.19 161	0.11 179	0.27 398	0.21 435	0.43 427	0.29 323	0.26 315	0.31 352	0.30 417	0.24 418	0.45 457	0.18 318	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.09 356	0.09 389

test_sample1	0.20 322	0.10 141	0.28 209	0.19 161	0.12 253	0.28 418	0.19 352	0.41 399	0.25 260	0.26 315	0.31 352	0.29 401	0.26 450	0.44 454	0.21 404	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.09 356	0.09 389

H2IRNET	0.18 255	0.13 346	0.35 293	0.21 288	0.12 253	0.20 237	0.15 161	0.27 192	0.30 336	0.17 218	0.31 352	0.25 342	0.20 362	0.24 260	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.10 464	0.09 356	0.06 145

ADStereo(finetuned)	0.19 301	0.13 346	0.49 465	0.19 161	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.34 297	0.39 449	0.29 365	0.31 352	0.18 240	0.31 532	0.21 214	0.19 352	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.07 241

DCANet	0.18 255	0.13 346	0.40 365	0.19 161	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.34 297	0.39 449	0.29 365	0.31 352	0.18 240	0.23 400	0.20 189	0.19 352	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.07 241

FENet	0.21 345	0.11 221	0.45 433	0.21 288	0.12 253	0.26 388	0.17 256	0.41 399	0.35 400	0.30 397	0.31 352	0.29 401	0.23 400	0.26 308	0.23 445	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.09 389

Selective-IGEV-i16pc	0.33 545	0.10 141	1.71 680	0.21 288	0.14 382	0.74 650	0.31 585	0.42 413	0.41 479	0.21 265	0.32 361	0.26 364	0.14 234	0.71 584	0.19 352	0.14 568	0.10 533	0.08 259	0.09 420	0.11 473	0.11 486

Selective-IGEV-i1	0.21 345	0.10 141	0.31 248	0.23 415	0.13 334	0.31 476	0.22 462	0.46 456	0.42 487	0.27 324	0.32 361	0.33 444	0.17 310	0.25 290	0.19 352	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.08 265	0.09 389

FACV-RUCA	0.21 345	0.15 431	0.32 256	0.23 415	0.23 605	0.26 388	0.19 352	0.39 371	0.34 384	0.25 303	0.32 361	0.21 286	0.24 418	0.24 260	0.19 352	0.10 444	0.07 380	0.15 588	0.08 318	0.16 566	0.13 529

ITSA-stereo	0.25 456	0.15 431	0.33 273	0.23 415	0.11 179	0.27 398	0.18 305	0.56 582	0.59 609	0.31 415	0.32 361	0.33 444	0.28 486	0.49 472	0.30 513	0.11 484	0.08 468	0.11 487	0.10 464	0.11 473	0.13 529

LL-Strereo	0.29 513	0.25 573	0.58 524	0.25 509	0.21 576	0.23 325	0.24 510	0.55 566	0.42 487	0.34 470	0.32 361	0.41 520	0.40 583	0.94 647	0.23 445	0.08 291	0.07 380	0.11 487	0.09 420	0.09 356	0.09 389

raft_robust	0.22 380	0.17 483	0.30 233	0.22 357	0.12 253	0.23 325	0.22 462	0.49 488	0.48 554	0.32 437	0.32 361	0.26 364	0.23 400	0.53 495	0.15 237	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.10 464	0.08 265	0.06 145

IPLG	0.21 345	0.15 431	0.53 497	0.21 288	0.12 253	0.28 418	0.17 256	0.42 413	0.30 336	0.33 450	0.32 361	0.15 194	0.17 310	0.50 476	0.21 404	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

IPLGR_C	0.21 345	0.22 555	0.60 532	0.23 415	0.15 443	0.24 346	0.20 404	0.35 321	0.29 323	0.31 415	0.32 361	0.22 297	0.15 253	0.25 290	0.20 376	0.08 291	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.08 265	0.08 320

GMOStereo	0.18 255	0.14 394	0.30 233	0.22 357	0.12 253	0.20 237	0.27 546	0.26 177	0.28 303	0.31 415	0.32 361	0.26 364	0.17 310	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.05 34

error version	0.18 255	0.14 394	0.30 233	0.22 357	0.12 253	0.20 237	0.27 546	0.26 177	0.28 303	0.31 415	0.32 361	0.26 364	0.17 310	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.05 34

test-v	0.18 255	0.14 394	0.30 233	0.22 357	0.12 253	0.20 237	0.27 546	0.26 177	0.28 303	0.31 415	0.32 361	0.26 364	0.17 310	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.05 34

ACRE	0.21 345	0.20 527	0.62 543	0.23 415	0.15 443	0.24 346	0.20 404	0.35 321	0.28 303	0.31 415	0.32 361	0.22 297	0.15 253	0.25 290	0.20 376	0.08 291	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.08 265	0.08 320

GANet-ADL	0.21 345	0.12 279	0.45 433	0.23 415	0.14 382	0.29 440	0.19 352	0.46 456	0.35 400	0.25 303	0.32 361	0.32 436	0.19 353	0.24 260	0.20 376	0.10 444	0.07 380	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.10 448

PFNet+	0.20 322	0.10 141	0.37 322	0.21 288	0.12 253	0.17 131	0.19 352	0.29 231	0.34 384	0.33 450	0.32 361	0.24 332	0.16 279	0.32 393	0.17 293	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.08 265	0.12 510

PSM-softLoss	0.21 345	0.10 141	0.39 357	0.24 469	0.12 253	0.20 237	0.18 305	0.38 357	0.26 272	0.29 365	0.32 361	0.24 332	0.16 279	0.52 488	0.20 376	0.09 393	0.06 243	0.10 430	0.09 420	0.08 265	0.12 510

KMStereo	0.21 345	0.10 141	0.39 357	0.24 469	0.12 253	0.20 237	0.18 305	0.38 357	0.26 272	0.29 365	0.32 361	0.24 332	0.16 279	0.52 488	0.20 376	0.09 393	0.06 243	0.10 430	0.09 420	0.08 265	0.12 510

PFNet	0.23 397	0.10 141	0.57 518	0.24 469	0.14 382	0.22 303	0.19 352	0.39 371	0.33 374	0.35 487	0.32 361	0.27 374	0.19 353	0.64 560	0.22 424	0.09 393	0.05 40	0.09 352	0.07 236	0.08 265	0.07 241

Pruner-Stereo	0.19 301	0.11 221	0.34 284	0.29 595	0.12 253	0.19 194	0.17 256	0.31 261	0.29 323	0.33 450	0.32 361	0.25 342	0.15 253	0.24 260	0.21 404	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.09 389

test-2	0.18 255	0.14 394	0.30 233	0.22 357	0.12 253	0.20 237	0.27 546	0.26 177	0.28 303	0.31 415	0.32 361	0.26 364	0.17 310	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.05 34

SFCPSM	0.22 380	0.10 141	0.51 486	0.21 288	0.14 382	0.34 512	0.22 462	0.55 566	0.39 449	0.29 365	0.32 361	0.23 318	0.21 370	0.27 328	0.19 352	0.09 393	0.07 380	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.08 320

DMCA	0.22 380	0.14 394	0.36 313	0.22 357	0.14 382	0.27 398	0.20 404	0.43 427	0.38 439	0.31 415	0.32 361	0.33 444	0.24 418	0.24 260	0.28 493	0.11 484	0.08 468	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.11 486

DIP-Stereo	0.18 255	0.12 279	0.33 273	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.12 32	0.42 413	0.25 260	0.27 324	0.32 361	0.21 286	0.17 310	0.25 290	0.20 376	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.08 320
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.20 322	0.17 483	0.43 411	0.19 161	0.08 24	0.27 398	0.14 109	0.42 413	0.30 336	0.29 365	0.32 361	0.27 374	0.21 370	0.28 342	0.25 468	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.06 145
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
Select-FE	0.23 397	0.14 394	0.78 588	0.22 357	0.18 522	0.22 303	0.13 72	0.43 427	0.26 272	0.28 336	0.33 384	0.39 498	0.29 501	0.27 328	0.19 352	0.08 291	0.07 380	0.08 259	0.13 571	0.08 265	0.12 510

DCVSM-stereo	0.24 428	0.13 346	0.52 493	0.20 234	0.14 382	0.26 388	0.13 72	0.34 297	0.34 384	0.41 560	0.33 384	0.47 559	0.29 501	0.30 377	0.22 424	0.10 444	0.10 533	0.11 487	0.10 464	0.12 510	0.15 563

ACV-stereo	0.29 513	0.18 498	0.79 595	0.23 415	0.16 476	0.47 597	0.19 352	0.36 340	0.34 384	0.29 365	0.33 384	0.67 639	0.42 596	0.54 501	0.30 513	0.10 444	0.09 503	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.11 486

test_sample3	0.23 397	0.12 279	0.43 411	0.19 161	0.12 253	0.32 488	0.20 404	0.50 499	0.34 384	0.31 415	0.33 384	0.29 401	0.22 386	0.53 495	0.22 424	0.10 444	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.10 425	0.10 448

CIPLG	0.21 345	0.21 541	0.55 507	0.23 415	0.15 443	0.25 365	0.20 404	0.35 321	0.29 323	0.31 415	0.33 384	0.22 297	0.15 253	0.26 308	0.20 376	0.08 291	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.08 265	0.08 320

PSMNet-ADL	0.25 456	0.15 431	0.32 256	0.26 543	0.14 382	0.31 476	0.22 462	0.44 435	0.36 413	0.27 324	0.33 384	0.41 520	0.28 486	0.61 543	0.29 505	0.11 484	0.09 503	0.09 352	0.11 504	0.10 425	0.10 448

SST-Stereo	0.21 345	0.10 141	0.37 322	0.24 469	0.13 334	0.19 194	0.17 256	0.31 261	0.24 244	0.34 470	0.33 384	0.29 401	0.25 440	0.56 515	0.17 293	0.08 291	0.05 40	0.10 430	0.08 318	0.09 356	0.07 241

RAFT_R40	0.21 345	0.10 141	0.37 322	0.24 469	0.13 334	0.18 159	0.18 305	0.31 261	0.29 323	0.33 450	0.33 384	0.30 417	0.24 418	0.55 504	0.18 318	0.08 291	0.05 40	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.07 241

RAFT	0.21 345	0.17 483	0.32 256	0.24 469	0.12 253	0.25 365	0.27 546	0.35 321	0.28 303	0.33 450	0.33 384	0.38 486	0.22 386	0.29 361	0.17 293	0.08 291	0.08 468	0.11 487	0.10 464	0.10 425	0.06 145

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 231	0.14 394	0.32 256	0.20 234	0.09 55	0.19 194	0.17 256	0.32 273	0.30 336	0.25 303	0.33 384	0.20 274	0.17 310	0.19 168	0.15 237	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.07 185	0.05 34

GCST	0.47 617	0.60 666	0.57 518	1.04 691	0.48 665	0.38 546	0.11 20	0.40 385	0.32 360	0.41 560	0.34 394	0.29 401	0.17 310	0.46 460	0.19 352	0.69 681	0.42 676	0.79 686	0.62 689	0.62 674	0.46 671

DualNet (step1)	0.28 502	0.19 514	0.50 476	0.18 104	0.16 476	0.34 512	0.20 404	0.51 516	0.38 439	0.37 511	0.34 394	0.37 478	0.30 515	0.39 436	0.23 445	0.23 635	0.09 503	0.28 647	0.24 642	0.18 597	0.16 572

test_sample9	0.42 598	0.19 514	0.50 476	0.18 104	0.16 476	0.34 512	0.20 404	0.51 516	0.38 439	0.37 511	0.34 394	0.37 478	0.30 515	0.66 571	0.91 652	0.23 635	1.82 706	0.28 647	0.24 642	0.18 597	0.16 572

test_sample7	0.25 456	0.15 431	0.35 293	0.20 234	0.14 382	0.28 418	0.21 435	0.51 516	0.38 439	0.37 511	0.34 394	0.37 478	0.30 515	0.39 436	0.23 445	0.14 568	0.09 503	0.13 546	0.12 543	0.13 526	0.12 510

gwcnet-sp	0.24 428	0.13 346	0.63 546	0.22 357	0.14 382	0.34 512	0.22 462	0.44 435	0.39 449	0.35 487	0.34 394	0.27 374	0.27 469	0.35 416	0.25 468	0.09 393	0.08 468	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.09 389

scenet	0.24 428	0.13 346	0.63 546	0.22 357	0.14 382	0.34 512	0.22 462	0.44 435	0.39 449	0.35 487	0.34 394	0.27 374	0.27 469	0.35 416	0.25 468	0.09 393	0.08 468	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.09 389

CASS	0.21 345	0.15 431	0.32 256	0.26 543	0.11 179	0.28 418	0.19 352	0.39 371	0.30 336	0.32 437	0.34 394	0.25 342	0.24 418	0.25 290	0.20 376	0.13 543	0.08 468	0.11 487	0.09 420	0.11 473	0.11 486
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 428	0.13 346	0.63 546	0.22 357	0.14 382	0.34 512	0.22 462	0.44 435	0.39 449	0.35 487	0.34 394	0.27 374	0.27 469	0.35 416	0.25 468	0.09 393	0.08 468	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.09 389

DisPM	0.19 301	0.10 141	0.35 293	0.23 415	0.13 334	0.18 159	0.20 404	0.29 231	0.29 323	0.33 450	0.34 394	0.23 318	0.16 279	0.33 400	0.16 264	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.07 185	0.11 486

TestStereo	0.21 345	0.19 514	0.40 365	0.25 509	0.10 124	0.22 303	0.21 435	0.31 261	0.31 350	0.23 280	0.34 394	0.22 297	0.18 337	0.62 551	0.18 318	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.07 236	0.11 473	0.06 145

BEATNet_4x	0.22 380	0.18 498	0.47 449	0.22 357	0.10 124	0.28 418	0.14 109	0.46 456	0.32 360	0.31 415	0.34 394	0.31 426	0.25 440	0.31 384	0.29 505	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.06 155	0.10 425	0.08 320

CoDeX	0.23 397	0.12 279	0.46 441	0.21 288	0.14 382	0.29 440	0.21 435	0.53 547	0.41 479	0.29 365	0.35 405	0.29 401	0.22 386	0.48 467	0.19 352	0.09 393	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.07 241

MIM_Stereo	0.18 255	0.12 279	0.38 341	0.20 234	0.11 179	0.17 131	0.14 109	0.35 321	0.25 260	0.27 324	0.35 405	0.23 318	0.13 198	0.27 328	0.16 264	0.06 49	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.08 265	0.06 145

ToySt	0.24 428	0.16 463	0.48 459	0.21 288	0.13 334	0.29 440	0.29 569	0.39 371	0.39 449	0.27 324	0.35 405	0.39 498	0.31 532	0.31 384	0.29 505	0.08 291	0.09 503	0.10 430	0.11 504	0.11 473	0.10 448

BUS	0.23 397	0.12 279	0.28 209	0.25 509	0.14 382	0.43 581	0.17 256	0.56 582	0.34 384	0.34 470	0.35 405	0.32 436	0.20 362	0.26 308	0.21 404	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.09 356	0.09 389

BSDual-CNN	0.23 397	0.12 279	0.28 209	0.25 509	0.14 382	0.35 527	0.21 435	0.56 582	0.34 384	0.34 470	0.35 405	0.38 486	0.24 418	0.26 308	0.21 404	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.09 356	0.09 389

hknet	0.25 456	0.14 394	0.40 365	0.25 509	0.15 443	0.35 527	0.21 435	0.56 582	0.37 424	0.34 470	0.35 405	0.43 533	0.27 469	0.37 427	0.21 404	0.09 393	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.09 356	0.09 389

LCNet	0.21 345	0.11 221	0.29 223	0.25 509	0.12 253	0.23 325	0.19 352	0.34 297	0.26 272	0.28 336	0.35 405	0.26 364	0.30 515	0.35 416	0.17 293	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.10 464	0.13 526	0.22 631

AAGNet	0.33 545	0.11 221	0.37 322	0.25 509	0.16 476	0.20 237	0.19 352	0.30 251	0.27 284	0.35 487	0.35 405	0.27 374	0.30 515	0.44 454	2.66 701	0.08 291	0.05 40	0.10 430	0.07 236	0.08 265	0.06 145

HCRNet	0.24 428	0.25 573	0.33 273	0.34 626	0.16 476	0.27 398	0.18 305	0.43 427	0.35 400	0.30 397	0.35 405	0.32 436	0.22 386	0.44 454	0.20 376	0.13 543	0.08 468	0.13 546	0.11 504	0.10 425	0.09 389

UCFNet_RVC	0.24 428	0.16 463	0.34 284	0.18 104	0.15 443	0.33 499	0.16 209	0.46 456	0.35 400	0.29 365	0.35 405	0.39 498	0.25 440	0.34 407	0.22 424	0.13 543	0.08 468	0.13 546	0.14 585	0.13 526	0.12 510

MyStereo8	0.22 380	0.15 431	0.63 546	0.21 288	0.17 500	0.31 476	0.16 209	0.36 340	0.32 360	0.28 336	0.36 415	0.25 342	0.18 337	0.25 290	0.28 493	0.08 291	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.10 425	0.12 510

PCWNet_CMD	0.23 397	0.13 346	0.48 459	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.16 209	0.46 456	0.46 540	0.29 365	0.36 415	0.37 478	0.24 418	0.28 342	0.20 376	0.09 393	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.11 473	0.09 389

CBFPSM	0.27 482	0.16 463	0.67 563	0.20 234	0.14 382	0.38 546	0.25 527	0.40 385	0.36 413	0.33 450	0.36 415	0.56 604	0.38 572	0.32 393	0.38 551	0.08 291	0.08 468	0.07 159	0.08 318	0.09 356	0.11 486

ssnet_v2	0.28 502	0.16 463	0.44 421	0.22 357	0.15 443	0.40 561	0.30 580	0.57 592	0.46 540	0.38 526	0.36 415	0.47 559	0.29 501	0.38 433	0.39 559	0.13 543	0.11 557	0.11 487	0.11 504	0.11 473	0.11 486

GES	0.22 380	0.12 279	0.42 398	0.20 234	0.14 382	0.27 398	0.19 352	0.49 488	0.33 374	0.30 397	0.36 415	0.25 342	0.23 400	0.29 361	0.22 424	0.10 444	0.08 468	0.08 259	0.07 236	0.10 425	0.11 486

ac_64	0.27 482	0.13 346	0.41 388	0.24 469	0.17 500	0.36 532	0.22 462	0.46 456	0.33 374	0.35 487	0.36 415	0.52 589	0.30 515	0.62 551	0.32 526	0.11 484	0.09 503	0.10 430	0.10 464	0.09 356	0.08 320

FADNet	0.32 536	0.36 628	0.74 586	0.23 415	0.22 592	0.37 538	0.19 352	0.53 547	0.48 554	0.32 437	0.36 415	0.43 533	0.32 539	0.64 560	0.25 468	0.16 599	0.16 620	0.14 573	0.16 606	0.24 630	0.19 605

MSMDNet	0.23 397	0.13 346	0.48 459	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.16 209	0.46 456	0.46 540	0.29 365	0.36 415	0.37 478	0.24 418	0.28 342	0.20 376	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.11 473	0.09 389

NOSS_ROB	0.31 527	0.20 527	0.35 293	0.24 469	0.16 476	0.32 488	0.19 352	0.52 535	0.48 554	0.33 450	0.36 415	0.42 529	0.28 486	0.93 645	0.24 458	0.19 627	0.20 643	0.24 636	0.22 638	0.17 583	0.17 585

Lsterematch	0.18 255	0.13 346	0.33 273	0.19 161	0.10 124	0.23 325	0.17 256	0.25 157	0.32 360	0.28 336	0.37 424	0.24 332	0.21 370	0.23 244	0.22 424	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.08 265	0.07 241

G2L-Stereo_test	0.24 428	0.16 463	0.38 341	0.19 161	0.13 334	0.27 398	0.24 510	0.49 488	0.38 439	0.37 511	0.37 424	0.40 513	0.24 418	0.52 488	0.28 493	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.06 155	0.09 356	0.08 320

G2L-Stereo	0.25 456	0.16 463	0.47 449	0.22 357	0.14 382	0.25 365	0.18 305	0.46 456	0.35 400	0.33 450	0.37 424	0.40 513	0.22 386	0.60 536	0.30 513	0.10 444	0.09 503	0.10 430	0.08 318	0.09 356	0.09 389

rvit_stereo_0075_2	0.24 428	0.17 483	0.50 476	0.26 543	0.22 592	0.22 303	0.15 161	0.40 385	0.35 400	0.27 324	0.37 424	0.29 401	0.20 362	0.28 342	0.19 352	0.17 610	0.12 576	0.19 621	0.12 543	0.13 526	0.13 529

test_sample4	0.24 428	0.13 346	0.43 411	0.20 234	0.12 253	0.32 488	0.21 435	0.51 516	0.34 384	0.31 415	0.37 424	0.28 390	0.23 400	0.53 495	0.21 404	0.10 444	0.07 380	0.10 430	0.09 420	0.11 473	0.10 448

GASNet	0.36 564	0.46 648	0.88 620	0.34 626	0.23 605	0.35 527	0.22 462	0.60 616	0.53 589	0.40 551	0.37 424	0.45 549	0.30 515	0.79 616	0.35 542	0.15 583	0.10 533	0.14 573	0.14 585	0.22 624	0.12 510

NINENet	0.25 456	0.15 431	0.37 322	0.23 415	0.16 476	0.43 581	0.17 256	0.60 616	0.46 540	0.32 437	0.37 424	0.32 436	0.20 362	0.42 448	0.21 404	0.10 444	0.10 533	0.12 525	0.08 318	0.11 473	0.10 448

iRaft-Stereo_5w	0.23 397	0.18 498	0.44 421	0.22 357	0.13 334	0.19 194	0.19 352	0.37 350	0.32 360	0.28 336	0.37 424	0.34 453	0.23 400	0.65 567	0.27 488	0.06 49	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.09 356	0.08 320

IIG-Stereo	0.23 397	0.13 346	0.35 293	0.29 595	0.12 253	0.23 325	0.14 109	0.38 357	0.31 350	0.34 470	0.37 424	0.33 444	0.21 370	0.70 581	0.26 482	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.07 236	0.07 185	0.06 145

CFNet_pseudo	0.23 397	0.13 346	0.47 449	0.19 161	0.13 334	0.26 388	0.16 209	0.44 435	0.44 510	0.29 365	0.37 424	0.38 486	0.23 400	0.29 361	0.21 404	0.09 393	0.06 243	0.11 487	0.08 318	0.11 473	0.09 389

AFF-stereo	0.18 255	0.15 431	0.32 256	0.21 288	0.10 124	0.18 159	0.18 305	0.33 288	0.27 284	0.25 303	0.37 424	0.25 342	0.17 310	0.24 260	0.15 237	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.05 34

UPFNet	0.25 456	0.12 279	0.38 341	0.24 469	0.19 549	0.37 538	0.28 562	0.48 478	0.38 439	0.34 470	0.37 424	0.37 478	0.28 486	0.39 436	0.33 533	0.10 444	0.09 503	0.10 430	0.10 464	0.10 425	0.08 320

DSFCA	0.27 482	0.13 346	0.36 313	0.20 234	0.17 500	0.38 546	0.31 585	0.47 465	0.43 495	0.43 576	0.37 424	0.39 498	0.29 501	0.52 488	0.32 526	0.12 524	0.10 533	0.10 430	0.11 504	0.11 473	0.10 448

DMCA-RVC	0.27 482	0.21 541	0.61 535	0.28 592	0.17 500	0.29 440	0.21 435	0.42 413	0.35 400	0.40 551	0.37 424	0.39 498	0.36 559	0.43 450	0.30 513	0.13 543	0.10 533	0.15 588	0.11 504	0.13 526	0.10 448

ccs_rob	0.23 397	0.13 346	0.47 449	0.20 234	0.13 334	0.26 388	0.17 256	0.44 435	0.44 510	0.29 365	0.37 424	0.38 486	0.23 400	0.29 361	0.21 404	0.09 393	0.06 243	0.11 487	0.08 318	0.11 473	0.09 389

test_sample8	0.49 623	0.19 514	0.50 476	0.18 104	0.16 476	0.34 512	0.20 404	0.55 566	0.34 384	0.62 635	0.38 439	1.15 670	0.67 651	0.66 571	0.91 652	0.23 635	1.82 706	0.28 647	0.24 642	0.18 597	0.16 572

mmm	0.21 345	0.12 279	0.31 248	0.22 357	0.12 253	0.28 418	0.21 435	0.41 399	0.27 284	0.29 365	0.38 439	0.29 401	0.24 418	0.29 361	0.22 424	0.09 393	0.07 380	0.11 487	0.09 420	0.10 425	0.09 389

RAFT+CT+SA	0.21 345	0.18 498	0.33 273	0.25 509	0.18 522	0.23 325	0.29 569	0.40 385	0.36 413	0.24 294	0.38 439	0.18 240	0.16 279	0.32 393	0.16 264	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.12 543	0.09 356	0.09 389

psmg	0.23 397	0.12 279	0.28 209	0.21 288	0.14 382	0.35 527	0.23 488	0.51 516	0.34 384	0.35 487	0.38 439	0.38 486	0.24 418	0.26 308	0.21 404	0.10 444	0.08 468	0.10 430	0.10 464	0.09 356	0.08 320

ADLNet2	0.30 520	0.17 483	0.72 581	0.23 415	0.17 500	0.36 532	0.24 510	0.52 535	0.51 575	0.32 437	0.38 439	0.45 549	0.30 515	0.69 578	0.35 542	0.10 444	0.08 468	0.09 352	0.09 420	0.12 510	0.10 448

GEStereo_RVC	0.27 482	0.20 527	0.44 421	0.27 571	0.16 476	0.33 499	0.25 527	0.56 582	0.54 593	0.34 470	0.38 439	0.34 453	0.25 440	0.51 482	0.28 493	0.12 524	0.08 468	0.09 352	0.08 318	0.11 473	0.11 486

FADNet-RVC-Resample	0.29 513	0.25 573	0.93 628	0.26 543	0.16 476	0.32 488	0.21 435	0.47 465	0.39 449	0.35 487	0.38 439	0.33 444	0.27 469	0.53 495	0.24 458	0.10 444	0.10 533	0.14 573	0.13 571	0.13 526	0.16 572

FADNet_RVC	0.30 520	0.28 594	0.83 608	0.23 415	0.15 443	0.30 460	0.17 256	0.49 488	0.37 424	0.30 397	0.38 439	0.30 417	0.27 469	0.52 488	0.31 521	0.14 568	0.14 598	0.14 573	0.16 606	0.21 617	0.23 638

RYNet	0.37 574	0.18 498	0.59 530	0.25 509	0.28 632	0.61 635	0.32 593	0.59 607	0.59 609	0.41 560	0.38 439	0.57 609	0.39 578	0.87 633	0.53 608	0.11 484	0.08 468	0.12 525	0.11 504	0.18 597	0.18 598

AdaStereo	0.24 428	0.16 463	0.37 322	0.24 469	0.12 253	0.32 488	0.17 256	0.54 556	0.42 487	0.33 450	0.38 439	0.35 467	0.21 370	0.30 377	0.22 424	0.14 568	0.06 243	0.13 546	0.08 318	0.11 473	0.08 320
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	0.31 527	0.16 463	0.54 500	0.24 469	0.22 592	0.42 572	0.28 562	0.58 601	0.56 602	0.28 336	0.38 439	0.40 513	0.30 515	0.71 584	0.28 493	0.13 543	0.08 468	0.13 546	0.10 464	0.19 605	0.16 572

DeepPruner_ROB	0.26 474	0.19 514	0.44 421	0.21 288	0.16 476	0.30 460	0.21 435	0.52 535	0.32 360	0.35 487	0.38 439	0.39 498	0.26 450	0.42 448	0.24 458	0.15 583	0.11 557	0.11 487	0.11 504	0.14 544	0.13 529

HSM	0.28 502	0.16 463	0.35 293	0.20 234	0.15 443	0.33 499	0.19 352	0.53 547	0.37 424	0.36 503	0.38 439	0.67 639	0.31 532	0.89 638	0.23 445	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.08 320

DStereoRT	0.35 559	0.13 346	0.51 486	0.25 509	0.16 476	0.42 572	0.19 352	0.48 478	0.39 449	0.30 397	0.39 452	0.24 332	0.39 578	0.64 560	0.30 513	0.08 291	0.07 380	1.54 704	0.41 671	0.08 265	0.11 486

fast-iter	0.20 322	0.13 346	0.33 273	0.18 104	0.15 443	0.17 131	0.16 209	0.34 297	0.21 185	0.37 511	0.39 452	0.36 472	0.24 418	0.29 361	0.21 404	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.09 420	0.09 356	0.07 241

CoSv	0.20 322	0.13 346	0.33 273	0.18 104	0.15 443	0.17 131	0.16 209	0.34 297	0.21 185	0.37 511	0.39 452	0.36 472	0.24 418	0.29 361	0.21 404	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.09 420	0.09 356	0.07 241

DispNO	0.27 482	0.18 498	0.62 543	0.23 415	0.17 500	0.25 365	0.22 462	0.45 445	0.41 479	0.32 437	0.39 452	0.38 486	0.27 469	0.77 612	0.27 488	0.09 393	0.07 380	0.10 430	0.10 464	0.08 265	0.08 320

TestStereo1	0.21 345	0.16 463	0.32 256	0.26 543	0.13 334	0.26 388	0.27 546	0.40 385	0.36 413	0.29 365	0.39 452	0.22 297	0.21 370	0.33 400	0.17 293	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.07 241

SA-5K	0.21 345	0.16 463	0.32 256	0.26 543	0.13 334	0.26 388	0.27 546	0.40 385	0.36 413	0.29 365	0.39 452	0.22 297	0.21 370	0.33 400	0.17 293	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.07 241

PSM-AAD	0.25 456	0.10 141	0.30 233	0.24 469	0.12 253	0.26 388	0.38 625	0.34 297	0.28 303	0.35 487	0.39 452	0.28 390	0.79 661	0.30 377	0.16 264	0.07 128	0.06 243	0.12 525	0.11 504	0.08 265	0.21 626

UNet	0.28 502	0.14 394	0.69 569	0.23 415	0.20 568	0.44 583	0.22 462	0.50 499	0.40 467	0.34 470	0.39 452	0.43 533	0.33 542	0.40 443	0.31 521	0.09 393	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

GANet-RSSM	0.24 428	0.14 394	0.36 313	0.21 288	0.14 382	0.27 398	0.21 435	0.45 445	0.33 374	0.29 365	0.39 452	0.39 498	0.28 486	0.58 526	0.23 445	0.11 484	0.07 380	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.09 389

FADNet-RVC	0.31 527	0.35 625	0.78 588	0.25 509	0.20 568	0.33 499	0.20 404	0.49 488	0.40 467	0.34 470	0.39 452	0.41 520	0.29 501	0.63 558	0.31 521	0.13 543	0.14 598	0.14 573	0.15 594	0.19 605	0.19 605

StereoDRNet	0.32 536	0.22 555	0.61 535	0.27 571	0.21 576	0.42 572	0.30 580	0.61 620	0.48 554	0.46 591	0.39 452	0.48 565	0.30 515	0.57 519	0.40 566	0.11 484	0.09 503	0.12 525	0.11 504	0.12 510	0.10 448

IER	0.23 397	0.12 279	0.39 357	0.20 234	0.14 382	0.31 476	0.19 352	0.42 413	0.36 413	0.33 450	0.40 463	0.32 436	0.33 542	0.29 361	0.22 424	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.09 356	0.08 320

test_5	0.23 397	0.19 514	0.38 341	0.26 543	0.18 522	0.25 365	0.29 569	0.40 385	0.37 424	0.29 365	0.40 463	0.25 342	0.22 386	0.34 407	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.10 448

AASNet	0.27 482	0.19 514	0.49 465	0.26 543	0.17 500	0.34 512	0.20 404	0.62 628	0.48 554	0.35 487	0.40 463	0.32 436	0.25 440	0.28 342	0.34 538	0.11 484	0.09 503	0.10 430	0.08 318	0.13 526	0.11 486

LMCR-Stereo	0.26 474	0.18 498	0.49 465	0.28 592	0.14 382	0.36 532	0.23 488	0.54 556	0.34 384	0.39 541	0.40 463	0.29 401	0.29 501	0.37 427	0.27 488	0.11 484	0.07 380	0.09 352	0.07 236	0.13 526	0.09 389

psm_up	0.29 513	0.16 463	0.41 388	0.26 543	0.17 500	0.32 488	0.26 540	0.55 566	0.43 495	0.36 503	0.40 463	0.45 549	0.37 568	0.58 526	0.30 513	0.11 484	0.12 576	0.13 546	0.12 543	0.10 425	0.10 448

CFNet-ft	0.24 428	0.15 431	0.35 293	0.18 104	0.15 443	0.30 460	0.21 435	0.39 371	0.36 413	0.28 336	0.40 463	0.43 533	0.25 440	0.47 464	0.24 458	0.12 524	0.07 380	0.12 525	0.11 504	0.12 510	0.09 389

CFNet	0.27 482	0.20 527	0.44 421	0.22 357	0.14 382	0.33 499	0.14 109	0.51 516	0.45 522	0.30 397	0.40 463	0.38 486	0.27 469	0.76 606	0.25 468	0.09 393	0.07 380	0.11 487	0.11 504	0.11 473	0.08 320

CFNet_RVC	0.24 428	0.15 431	0.35 293	0.18 104	0.15 443	0.30 460	0.21 435	0.39 371	0.36 413	0.28 336	0.40 463	0.43 533	0.25 440	0.47 464	0.24 458	0.12 524	0.07 380	0.12 525	0.11 504	0.12 510	0.09 389

RT-IGEV	0.25 456	0.10 141	0.48 459	0.22 357	0.14 382	0.31 476	0.28 562	0.53 547	0.39 449	0.36 503	0.41 471	0.44 544	0.30 515	0.28 342	0.27 488	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.09 420	0.09 356	0.10 448

DDVS	0.25 456	0.15 431	0.39 357	0.24 469	0.17 500	0.34 512	0.21 435	0.41 399	0.30 336	0.33 450	0.41 471	0.48 565	0.21 370	0.52 488	0.27 488	0.11 484	0.09 503	0.11 487	0.09 420	0.13 526	0.14 551

test_sample5	0.24 428	0.13 346	0.42 398	0.21 288	0.12 253	0.30 460	0.21 435	0.50 499	0.34 384	0.32 437	0.41 471	0.29 401	0.23 400	0.55 504	0.21 404	0.10 444	0.07 380	0.10 430	0.09 420	0.11 473	0.10 448

SMFormer	0.25 456	0.12 279	0.40 365	0.19 161	0.10 124	0.27 398	0.19 352	0.51 516	0.45 522	0.34 470	0.41 471	0.31 426	0.26 450	0.58 526	0.28 493	0.10 444	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.09 356	0.09 389

tta	0.24 428	0.12 279	0.40 365	0.19 161	0.10 124	0.27 398	0.19 352	0.51 516	0.45 522	0.34 470	0.41 471	0.31 426	0.26 450	0.58 526	0.28 493	0.10 444	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.08 265	0.07 241

qqq1	0.24 428	0.12 279	0.40 365	0.19 161	0.10 124	0.27 398	0.19 352	0.51 516	0.45 522	0.34 470	0.41 471	0.31 426	0.26 450	0.58 526	0.16 264	0.10 444	0.07 380	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.07 241

fff1	0.24 428	0.12 279	0.40 365	0.19 161	0.10 124	0.27 398	0.19 352	0.51 516	0.45 522	0.34 470	0.41 471	0.31 426	0.26 450	0.58 526	0.16 264	0.10 444	0.07 380	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.07 241

1111x	0.32 536	0.11 221	0.40 365	0.22 357	0.11 179	0.32 488	0.26 540	0.59 607	0.43 495	0.31 415	0.41 471	0.39 498	0.28 486	0.76 606	1.37 680	0.09 393	0.08 468	0.09 352	0.10 464	0.09 356	0.08 320

CRFU-Net	0.28 502	0.14 394	0.45 433	0.25 509	0.15 443	0.45 589	0.23 488	0.50 499	0.30 336	0.43 576	0.41 471	0.48 565	0.46 610	0.43 450	0.29 505	0.11 484	0.10 533	0.09 352	0.08 318	0.10 425	0.10 448

XX-Stereo	0.21 345	0.10 141	0.83 608	0.26 543	0.17 500	0.23 325	0.13 72	0.40 385	0.18 117	0.20 251	0.41 471	0.31 426	0.10 79	0.32 393	0.12 113	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.05 34

ADLNet	0.28 502	0.15 431	0.42 398	0.23 415	0.19 549	0.34 512	0.23 488	0.53 547	0.43 495	0.42 570	0.41 471	0.44 544	0.27 469	0.55 504	0.35 542	0.11 484	0.08 468	0.11 487	0.11 504	0.11 473	0.12 510

MMNet	0.27 482	0.14 394	0.49 465	0.24 469	0.17 500	0.47 597	0.22 462	0.45 445	0.51 575	0.39 541	0.41 471	0.36 472	0.33 542	0.39 436	0.34 538	0.08 291	0.07 380	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.08 320

delet	0.27 482	0.14 394	0.40 365	0.23 415	0.19 549	0.41 565	0.29 569	0.49 488	0.48 554	0.33 450	0.41 471	0.37 478	0.30 515	0.48 467	0.34 538	0.09 393	0.09 503	0.11 487	0.12 543	0.08 265	0.08 320

ACVNet	0.23 397	0.13 346	0.35 293	0.18 104	0.15 443	0.27 398	0.23 488	0.39 371	0.44 510	0.28 336	0.41 471	0.38 486	0.26 450	0.27 328	0.32 526	0.08 291	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.10 425	0.07 241

acv_ft	0.25 456	0.13 346	0.40 365	0.23 415	0.19 549	0.34 512	0.21 435	0.45 445	0.44 510	0.38 526	0.41 471	0.38 486	0.27 469	0.27 328	0.35 542	0.08 291	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.11 473	0.07 241

STTStereo	0.28 502	0.20 527	0.61 535	0.25 509	0.17 500	0.29 440	0.24 510	0.47 465	0.39 449	0.39 541	0.41 471	0.44 544	0.28 486	0.40 443	0.28 493	0.13 543	0.12 576	0.13 546	0.16 606	0.12 510	0.11 486

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 482	0.21 541	0.59 530	0.25 509	0.18 522	0.29 440	0.22 462	0.50 499	0.40 467	0.38 526	0.41 471	0.43 533	0.27 469	0.43 450	0.29 505	0.11 484	0.08 468	0.10 430	0.10 464	0.10 425	0.11 486
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.26 474	0.16 463	0.36 313	0.23 415	0.15 443	0.31 476	0.20 404	0.49 488	0.42 487	0.35 487	0.42 488	0.45 549	0.27 469	0.55 504	0.33 533	0.10 444	0.06 243	0.07 159	0.07 236	0.10 425	0.10 448

UGAM	0.26 474	0.14 394	0.45 433	0.25 509	0.12 253	0.23 325	0.25 527	0.32 273	0.41 479	0.31 415	0.42 488	0.41 520	0.22 386	0.92 643	0.22 424	0.08 291	0.06 243	0.14 573	0.12 543	0.10 425	0.07 241

ffm	0.22 380	0.12 279	0.42 398	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.20 404	0.35 321	0.44 510	0.30 397	0.42 488	0.34 453	0.23 400	0.27 328	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.11 487	0.10 464	0.08 265	0.08 320

ff1	0.29 513	0.12 279	0.42 398	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.20 404	0.35 321	0.44 510	0.30 397	0.42 488	0.34 453	0.23 400	0.81 624	1.08 662	0.08 291	0.05 40	0.11 487	0.10 464	0.08 265	0.08 320

mmx	0.31 527	0.12 279	0.42 398	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.20 404	0.55 566	0.45 522	0.30 397	0.42 488	0.34 453	0.23 400	0.81 624	1.08 662	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.11 473	0.10 448

xxx	0.31 527	0.12 279	0.42 398	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.20 404	0.55 566	0.45 522	0.30 397	0.42 488	0.34 453	0.23 400	0.81 624	1.08 662	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.11 473	0.10 448

CFNet_ucs	0.24 428	0.13 346	0.50 476	0.20 234	0.15 443	0.28 418	0.17 256	0.49 488	0.45 522	0.32 437	0.42 488	0.39 498	0.22 386	0.31 384	0.21 404	0.11 484	0.08 468	0.12 525	0.09 420	0.12 510	0.11 486

AACVNet	0.26 474	0.16 463	0.37 322	0.22 357	0.14 382	0.29 440	0.19 352	0.41 399	0.31 350	0.38 526	0.42 488	0.43 533	0.28 486	0.73 592	0.25 468	0.11 484	0.08 468	0.11 487	0.09 420	0.13 526	0.11 486

STrans-v2	0.24 428	0.13 346	0.54 500	0.21 288	0.12 253	0.23 325	0.21 435	0.47 465	0.28 303	0.31 415	0.42 488	0.36 472	0.35 555	0.62 551	0.23 445	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.06 103	0.06 145

xxxx	0.34 554	0.10 141	0.29 223	0.19 161	0.11 179	0.37 538	0.20 404	0.58 601	0.38 439	0.29 365	0.42 488	0.38 486	0.24 418	0.46 460	2.20 697	0.11 484	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.09 389

cf-r	0.24 428	0.15 431	0.44 421	0.21 288	0.14 382	0.27 398	0.22 462	0.42 413	0.40 467	0.30 397	0.42 488	0.42 529	0.26 450	0.43 450	0.25 468	0.11 484	0.06 243	0.08 259	0.10 464	0.08 265	0.08 320

PA-Net	0.37 574	0.28 594	0.83 608	0.31 612	0.28 632	0.39 555	0.42 639	0.51 516	0.55 599	0.34 470	0.42 488	0.41 520	0.36 559	0.79 616	0.49 597	0.12 524	0.23 654	0.16 599	0.23 640	0.12 510	0.18 598
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DN-CSS_ROB	0.22 380	0.25 573	0.47 449	0.24 469	0.14 382	0.25 365	0.12 32	0.40 385	0.33 374	0.29 365	0.42 488	0.22 297	0.20 362	0.33 400	0.19 352	0.07 128	0.06 243	0.11 487	0.11 504	0.11 473	0.07 241

test_sample6	0.25 456	0.13 346	0.41 388	0.21 288	0.11 179	0.30 460	0.22 462	0.51 516	0.35 400	0.33 450	0.43 501	0.30 417	0.24 418	0.57 519	0.22 424	0.10 444	0.07 380	0.10 430	0.10 464	0.11 473	0.10 448

DualNet	0.24 428	0.13 346	0.42 398	0.21 288	0.12 253	0.30 460	0.21 435	0.50 499	0.34 384	0.33 450	0.43 501	0.29 401	0.23 400	0.55 504	0.21 404	0.10 444	0.07 380	0.10 430	0.09 420	0.11 473	0.10 448

GMStereo_Zeroshot	0.24 428	0.21 541	0.45 433	0.26 543	0.13 334	0.28 418	0.15 161	0.39 371	0.35 400	0.37 511	0.43 501	0.40 513	0.17 310	0.34 407	0.20 376	0.12 524	0.07 380	0.13 546	0.07 236	0.16 566	0.09 389

CSP-Net	0.27 482	0.15 431	0.30 233	0.21 288	0.14 382	0.44 583	0.24 510	0.50 499	0.40 467	0.41 560	0.43 501	0.42 529	0.26 450	0.66 571	0.28 493	0.12 524	0.08 468	0.08 259	0.08 318	0.10 425	0.09 389

TransformOpticalFlow	0.24 428	0.13 346	0.56 514	0.23 415	0.11 179	0.21 271	0.19 352	0.40 385	0.32 360	0.30 397	0.43 501	0.36 472	0.31 532	0.61 543	0.20 376	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.06 103	0.07 241

ICVP	0.23 397	0.13 346	0.44 421	0.26 543	0.14 382	0.29 440	0.25 527	0.45 445	0.33 374	0.29 365	0.43 501	0.35 467	0.25 440	0.26 308	0.23 445	0.12 524	0.09 503	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.10 448
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RASNet	0.28 502	0.14 394	0.44 421	0.22 357	0.18 522	0.32 488	0.19 352	0.48 478	0.38 439	0.29 365	0.43 501	0.47 559	0.37 568	0.79 616	0.36 548	0.09 393	0.07 380	0.07 159	0.09 420	0.07 185	0.07 241

HSM-Net_RVC	0.27 482	0.11 221	0.42 398	0.19 161	0.11 179	0.34 512	0.20 404	0.62 628	0.43 495	0.40 551	0.43 501	0.50 579	0.26 450	0.76 606	0.22 424	0.08 291	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.08 265	0.08 320
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.30 520	0.21 541	0.38 341	0.28 592	0.15 443	0.33 499	0.32 593	0.52 535	0.47 545	0.38 526	0.43 501	0.39 498	0.29 501	0.91 642	0.28 493	0.14 568	0.08 468	0.13 546	0.11 504	0.12 510	0.10 448

iResNet	0.24 428	0.18 498	0.61 535	0.25 509	0.11 179	0.29 440	0.21 435	0.42 413	0.43 495	0.33 450	0.43 501	0.27 374	0.22 386	0.34 407	0.26 482	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.07 241

iResNet_ROB	0.25 456	0.19 514	0.40 365	0.20 234	0.12 253	0.30 460	0.16 209	0.55 566	0.53 589	0.38 526	0.43 501	0.37 478	0.26 450	0.38 433	0.22 424	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.04 1	0.09 356	0.09 389

Selective-IGEV-i16pb	0.39 586	0.12 279	2.18 684	0.21 288	0.15 443	0.68 644	0.32 593	0.56 582	0.57 605	0.25 303	0.44 512	0.33 444	0.21 370	0.80 620	0.25 468	0.14 568	0.10 533	0.09 352	0.10 464	0.12 510	0.13 529

iinet-f	0.30 520	0.18 498	1.03 642	0.20 234	0.15 443	0.44 583	0.22 462	0.45 445	0.37 424	0.35 487	0.44 512	0.41 520	0.34 551	0.34 407	0.40 566	0.10 444	0.09 503	0.08 259	0.08 318	0.13 526	0.11 486

SA	0.22 380	0.16 463	0.36 313	0.23 415	0.13 334	0.24 346	0.23 488	0.45 445	0.40 467	0.27 324	0.44 512	0.23 318	0.23 400	0.33 400	0.17 293	0.07 128	0.06 243	0.10 430	0.11 504	0.08 265	0.06 145

dad	0.28 502	0.31 615	0.44 421	0.21 288	0.14 382	0.30 460	0.20 404	0.33 288	0.49 563	0.44 583	0.44 512	0.45 549	0.21 370	0.41 445	0.26 482	0.20 630	0.11 557	0.20 625	0.11 504	0.14 544	0.10 448

DAS	0.27 482	0.12 279	0.42 398	0.24 469	0.18 522	0.29 440	0.24 510	0.45 445	0.45 522	0.41 560	0.44 512	0.34 453	0.29 501	0.75 601	0.21 404	0.09 393	0.07 380	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.09 389

SepStereo	0.26 474	0.12 279	0.42 398	0.24 469	0.18 522	0.29 440	0.24 510	0.45 445	0.45 522	0.41 560	0.44 512	0.34 453	0.29 501	0.64 560	0.21 404	0.09 393	0.07 380	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.09 389

SACVNet	0.30 520	0.20 527	0.41 388	0.25 509	0.18 522	0.34 512	0.25 527	0.52 535	0.40 467	0.41 560	0.44 512	0.46 557	0.32 539	0.71 584	0.25 468	0.13 543	0.10 533	0.12 525	0.12 543	0.16 566	0.17 585

222	0.41 595	0.10 141	0.29 223	0.19 161	0.11 179	0.36 532	0.20 404	0.57 592	0.39 449	0.35 487	0.44 512	0.30 417	0.27 469	0.55 504	3.56 704	0.11 484	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.09 356	0.09 389

PSMNet-RSSM	0.24 428	0.15 431	0.36 313	0.21 288	0.14 382	0.25 365	0.20 404	0.48 478	0.37 424	0.30 397	0.44 512	0.38 486	0.26 450	0.52 488	0.22 424	0.12 524	0.07 380	0.11 487	0.13 571	0.10 425	0.09 389

DeepPrunerF	0.44 609	0.29 601	1.29 665	0.33 624	0.30 641	0.35 527	0.36 615	0.62 628	1.15 681	0.40 551	0.44 512	0.39 498	0.41 587	0.80 620	0.52 606	0.18 621	0.14 598	0.23 634	0.21 630	0.17 583	0.17 585

MLCV	0.22 380	0.16 463	0.44 421	0.21 288	0.08 24	0.29 440	0.19 352	0.38 357	0.37 424	0.38 526	0.44 512	0.31 426	0.21 370	0.41 445	0.24 458	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.06 145

PSMNet_ROB	0.33 545	0.24 568	0.54 500	0.31 612	0.21 576	0.42 572	0.43 641	0.59 607	0.47 545	0.37 511	0.44 512	0.49 571	0.31 532	0.64 560	0.43 578	0.14 568	0.10 533	0.15 588	0.14 585	0.13 526	0.11 486

TCMNet	0.33 545	0.23 564	0.72 581	0.29 595	0.30 641	0.40 561	0.28 562	0.50 499	0.47 545	0.37 511	0.45 524	0.40 513	0.29 501	0.60 536	0.39 559	0.14 568	0.13 588	0.15 588	0.14 585	0.17 583	0.15 563

UDG	0.40 593	0.46 648	0.49 465	0.40 649	0.35 649	0.47 597	0.27 546	0.54 556	0.47 545	0.39 541	0.45 524	0.59 614	0.44 601	0.46 460	0.39 559	0.26 646	0.19 638	0.48 669	0.22 638	0.34 656	0.26 647

GMM-Stereo	0.21 345	0.10 141	0.43 411	0.23 415	0.13 334	0.24 346	0.25 527	0.37 350	0.27 284	0.30 397	0.45 524	0.27 374	0.21 370	0.31 384	0.17 293	0.07 128	0.05 40	0.10 430	0.09 420	0.08 265	0.19 605

pcwnet_v2	0.32 536	0.15 431	1.26 662	0.23 415	0.18 522	0.32 488	0.18 305	0.59 607	0.60 613	0.36 503	0.45 524	0.35 467	0.29 501	0.36 424	0.25 468	0.14 568	0.11 557	0.12 525	0.11 504	0.14 544	0.15 563

test_xeample	0.34 554	0.10 141	0.29 223	0.19 161	0.11 179	0.33 499	0.23 488	0.55 566	0.38 439	0.32 437	0.45 524	0.29 401	0.26 450	0.57 519	2.24 699	0.10 444	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.09 389

GwcNet-RSSM	0.26 474	0.17 483	0.46 441	0.21 288	0.13 334	0.28 418	0.23 488	0.44 435	0.42 487	0.31 415	0.45 524	0.40 513	0.26 450	0.55 504	0.28 493	0.11 484	0.07 380	0.09 352	0.10 464	0.09 356	0.08 320

R-Stereo Train	0.18 255	0.09 86	0.32 256	0.22 357	0.12 253	0.22 303	0.19 352	0.42 413	0.19 136	0.31 415	0.45 524	0.20 274	0.14 234	0.18 143	0.15 237	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

RAFT-Stereo	0.18 255	0.09 86	0.32 256	0.22 357	0.12 253	0.22 303	0.19 352	0.42 413	0.19 136	0.31 415	0.45 524	0.20 274	0.14 234	0.18 143	0.15 237	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.27 482	0.26 584	0.72 581	0.23 415	0.13 334	0.29 440	0.18 305	0.52 535	0.49 563	0.37 511	0.45 524	0.39 498	0.25 440	0.34 407	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.05 68	0.12 510	0.09 389

DISCO	0.32 536	0.13 346	0.51 486	0.25 509	0.16 476	0.48 603	0.25 527	0.50 499	0.57 605	0.37 511	0.45 524	0.62 623	0.36 559	0.64 560	0.49 597	0.09 393	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.12 510	0.11 486

hitnet-ft	0.29 513	0.17 483	0.40 365	0.19 161	0.14 382	0.39 555	0.23 488	0.44 435	0.41 479	0.36 503	0.46 534	0.53 594	0.34 551	0.76 606	0.32 526	0.14 568	0.10 533	0.13 546	0.10 464	0.15 558	0.13 529

XQC	0.43 603	0.37 633	0.96 633	0.34 626	0.25 621	0.53 622	0.34 606	0.60 616	0.73 643	0.51 610	0.46 534	0.57 609	0.47 613	0.70 581	0.72 636	0.17 610	0.12 576	0.18 613	0.15 594	0.25 632	0.23 638

GANetREF_RVC	0.43 603	0.47 650	0.69 569	0.38 645	0.20 568	0.51 612	0.48 656	0.66 643	0.66 627	0.46 591	0.46 534	0.50 579	0.44 601	0.90 641	0.39 559	0.27 651	0.21 645	0.32 656	0.18 621	0.27 644	0.22 631
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
CVANet_RVC	0.30 520	0.19 514	0.41 388	0.26 543	0.16 476	0.33 499	0.26 540	0.52 535	0.47 545	0.40 551	0.46 534	0.43 533	0.31 532	0.89 638	0.26 482	0.14 568	0.09 503	0.14 573	0.13 571	0.14 544	0.10 448

DRN-Test	0.33 545	0.17 483	0.61 535	0.27 571	0.19 549	0.46 591	0.29 569	0.65 637	0.51 575	0.47 598	0.46 534	0.44 544	0.34 551	0.62 551	0.41 574	0.12 524	0.08 468	0.13 546	0.12 543	0.12 510	0.10 448

NCCL2	0.35 559	0.26 584	0.49 465	0.36 637	0.22 592	0.41 565	0.41 636	0.53 547	0.42 487	0.47 598	0.46 534	0.61 621	0.39 578	0.55 504	0.37 549	0.16 599	0.13 588	0.21 627	0.21 630	0.16 566	0.16 572

DLCB_ROB	0.28 502	0.16 463	0.34 284	0.27 571	0.16 476	0.38 546	0.25 527	0.48 478	0.43 495	0.46 591	0.46 534	0.51 583	0.33 542	0.53 495	0.33 533	0.10 444	0.10 533	0.11 487	0.11 504	0.10 425	0.09 389

SQANet	0.40 593	0.48 652	0.67 563	0.48 659	0.39 652	0.48 603	0.22 462	0.51 516	0.43 495	0.40 551	0.47 541	0.47 559	0.33 542	0.54 501	0.32 526	0.36 665	0.15 613	0.40 665	0.21 630	0.45 665	0.31 656

test_4	0.18 255	0.12 279	0.34 284	0.23 415	0.12 253	0.18 159	0.22 462	0.26 177	0.24 244	0.24 294	0.47 541	0.22 297	0.13 198	0.24 260	0.16 264	0.06 49	0.05 40	0.09 352	0.09 420	0.07 185	0.05 34

GrayStereo	0.25 456	0.09 86	0.32 256	0.26 543	0.13 334	0.23 325	0.47 652	0.34 297	0.30 336	0.39 541	0.47 541	0.30 417	0.79 661	0.29 361	0.16 264	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.09 420	0.07 185	0.13 529

FINET	0.34 554	0.27 591	0.80 598	0.24 469	0.24 613	0.36 532	0.34 606	0.54 556	0.72 640	0.39 541	0.47 541	0.32 436	0.30 515	0.51 482	0.32 526	0.19 627	0.17 627	0.13 546	0.12 543	0.18 597	0.16 572

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 564	0.36 628	0.53 497	0.34 626	0.19 549	0.51 612	0.24 510	0.55 566	0.38 439	0.41 560	0.47 541	0.47 559	0.27 469	0.73 592	0.30 513	0.36 665	0.19 638	0.27 639	0.17 615	0.26 639	0.23 638

NaN_ROB	0.41 595	0.28 594	0.62 543	0.30 606	0.19 549	0.51 612	0.47 652	0.58 601	0.59 609	0.56 627	0.47 541	0.49 571	0.41 587	1.21 671	0.64 628	0.12 524	0.18 633	0.12 525	0.13 571	0.11 473	0.14 551

ISRNet	0.27 482	0.13 346	0.45 433	0.26 543	0.19 549	0.24 346	0.14 109	0.45 445	0.43 495	0.39 541	0.48 547	0.42 529	0.27 469	0.32 393	0.29 505	0.20 630	0.12 576	0.17 605	0.16 606	0.16 566	0.20 617

HGLStereo	0.27 482	0.14 394	0.46 441	0.24 469	0.21 576	0.33 499	0.23 488	0.50 499	0.42 487	0.35 487	0.48 547	0.41 520	0.33 542	0.45 457	0.33 533	0.11 484	0.10 533	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.12 510

DStereoO	0.46 614	0.32 620	0.51 486	0.36 637	0.29 640	0.38 546	0.45 645	0.55 566	0.60 613	0.47 598	0.49 549	0.48 565	0.73 658	0.59 532	0.69 634	0.81 689	0.18 633	0.38 662	0.19 625	0.46 666	0.20 617

HBP-ISP	0.33 545	0.30 608	0.72 581	0.22 357	0.16 476	0.32 488	0.22 462	0.54 556	0.44 510	0.41 560	0.49 549	0.33 444	0.38 572	0.73 592	0.25 468	0.18 621	0.19 638	0.24 636	0.20 627	0.16 566	0.13 529

CCAANet	0.25 456	0.13 346	0.51 486	0.22 357	0.15 443	0.29 440	0.17 256	0.49 488	0.37 424	0.26 315	0.49 549	0.32 436	0.24 418	0.62 551	0.23 445	0.07 128	0.06 243	0.10 430	0.10 464	0.08 265	0.10 448

CBMV	0.33 545	0.21 541	0.54 500	0.23 415	0.13 334	0.42 572	0.33 604	0.53 547	0.48 554	0.52 616	0.49 549	0.50 579	0.41 587	0.56 515	0.31 521	0.15 583	0.16 620	0.18 613	0.16 606	0.13 526	0.13 529
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
anonymousa	0.23 397	0.11 221	0.50 476	0.21 288	0.16 476	0.31 476	0.20 404	0.36 340	0.35 400	0.32 437	0.50 553	0.39 498	0.26 450	0.22 234	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.11 504	0.07 185	0.08 320

Sa-1000	0.22 380	0.15 431	0.35 293	0.23 415	0.13 334	0.28 418	0.23 488	0.47 465	0.39 449	0.30 397	0.50 553	0.26 364	0.19 353	0.33 400	0.16 264	0.07 128	0.06 243	0.10 430	0.11 504	0.08 265	0.06 145

EAI-Stereo	0.21 345	0.10 141	0.33 273	0.21 288	0.12 253	0.30 460	0.46 648	0.46 456	0.20 165	0.25 303	0.50 553	0.17 226	0.16 279	0.24 260	0.23 445	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.10 464	0.06 103	0.07 241

SuperB	0.49 623	0.28 594	2.23 685	0.23 415	0.15 443	0.41 565	0.32 593	0.47 465	0.82 652	0.43 576	0.50 553	0.33 444	0.45 604	0.68 576	1.08 662	0.10 444	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.98 695	0.14 551

DANet	0.35 559	0.23 564	0.60 532	0.36 637	0.22 592	0.39 555	0.25 527	0.48 478	0.43 495	0.52 616	0.50 553	0.59 614	0.41 587	0.76 606	0.49 597	0.13 543	0.11 557	0.14 573	0.12 543	0.17 583	0.15 563
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.34 554	0.26 584	0.45 433	0.29 595	0.18 522	0.40 561	0.37 619	0.57 592	0.47 545	0.50 605	0.50 553	0.62 623	0.36 559	0.55 504	0.38 551	0.13 543	0.10 533	0.14 573	0.12 543	0.16 566	0.16 572

StereoVision	0.22 380	0.18 498	0.37 322	0.27 571	0.17 500	0.23 325	0.22 462	0.38 357	0.31 350	0.20 251	0.51 559	0.22 297	0.16 279	0.28 342	0.18 318	0.11 484	0.12 576	0.13 546	0.13 571	0.10 425	0.07 241

RAFT_CTSACE	0.21 345	0.16 463	0.41 388	0.25 509	0.15 443	0.22 303	0.24 510	0.32 273	0.28 303	0.33 450	0.51 559	0.29 401	0.17 310	0.32 393	0.13 169	0.06 49	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.06 145

ADCP+	0.45 612	0.24 568	1.15 654	0.25 509	0.22 592	0.56 624	0.39 630	0.54 556	0.51 575	0.44 583	0.51 559	0.46 557	0.52 627	0.56 515	1.89 693	0.10 444	0.08 468	0.11 487	0.10 464	0.14 544	0.13 529

CC-Net-ROB	0.43 603	0.47 650	0.65 557	0.37 643	0.23 605	0.51 612	0.29 569	0.66 643	0.49 563	0.46 591	0.51 559	0.48 565	0.38 572	0.96 651	0.35 542	0.34 663	0.23 654	0.55 673	0.25 647	0.31 652	0.20 617

PASM	0.45 612	0.35 625	0.90 623	0.35 635	0.33 646	0.39 555	0.38 625	0.50 499	0.61 617	0.52 616	0.51 559	0.62 623	0.45 604	0.93 645	0.48 595	0.26 646	0.29 664	0.29 651	0.33 660	0.29 650	0.26 647

DPSNet	0.47 617	0.24 568	0.93 628	0.27 571	0.20 568	0.75 653	0.57 665	0.84 672	0.79 649	0.47 598	0.51 559	0.60 617	0.69 654	0.87 633	0.71 635	0.16 599	0.13 588	0.12 525	0.10 464	0.25 632	0.21 626

StereoDRNet-Refined	0.27 482	0.17 483	0.35 293	0.25 509	0.14 382	0.37 538	0.21 435	0.47 465	0.41 479	0.44 583	0.51 559	0.41 520	0.28 486	0.45 457	0.37 549	0.09 393	0.06 243	0.11 487	0.11 504	0.10 425	0.10 448
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LALA_ROB	0.36 564	0.25 573	0.46 441	0.30 606	0.21 576	0.47 597	0.39 630	0.61 620	0.51 575	0.52 616	0.51 559	0.69 645	0.36 559	0.50 476	0.43 578	0.17 610	0.11 557	0.16 599	0.14 585	0.17 583	0.15 563

MSAF-DinoV2	0.76 663	0.44 646	1.98 682	0.49 662	0.16 476	0.58 628	0.31 585	0.81 669	0.83 656	0.41 560	0.52 567	0.98 664	0.58 636	4.97 708	1.03 659	0.11 484	0.07 380	0.10 430	0.24 642	0.27 644	0.26 647

PSMNet-RUCA	0.37 574	0.41 643	0.66 562	0.46 657	0.41 655	0.34 512	0.25 527	0.57 592	0.45 522	0.39 541	0.52 567	0.43 533	0.33 542	0.41 445	0.29 505	0.25 645	0.14 598	0.33 659	0.21 630	0.31 652	0.22 631

Wz-Net-LNSev	0.34 554	0.29 601	0.91 624	0.26 543	0.21 576	0.47 597	0.31 585	0.54 556	0.54 593	0.44 583	0.52 567	0.50 579	0.35 555	0.39 436	0.39 559	0.11 484	0.11 557	0.10 430	0.09 420	0.14 544	0.13 529

DDUNet	0.41 595	0.50 657	0.48 459	0.44 654	0.39 652	0.46 591	0.32 593	0.50 499	0.43 495	0.45 587	0.52 567	0.57 609	0.36 559	0.48 467	0.33 533	0.33 662	0.21 645	0.55 673	0.25 647	0.37 660	0.32 659

APVNet	0.36 564	0.20 527	0.70 575	0.26 543	0.22 592	0.52 621	0.35 610	0.61 620	0.44 510	0.38 526	0.52 567	0.48 565	0.38 572	0.84 629	0.46 592	0.13 543	0.14 598	0.15 588	0.16 606	0.16 566	0.15 563

GwcNet	0.35 559	0.23 564	0.88 620	0.25 509	0.24 613	0.48 603	0.27 546	0.55 566	0.57 605	0.38 526	0.52 567	0.51 583	0.32 539	0.60 536	0.41 574	0.13 543	0.11 557	0.12 525	0.11 504	0.13 526	0.14 551

PS-NSSS	0.32 536	0.30 608	0.46 441	0.23 415	0.17 500	0.33 499	0.24 510	0.57 592	0.41 479	0.37 511	0.52 567	0.35 467	0.30 515	0.80 620	0.30 513	0.17 610	0.14 598	0.21 627	0.15 594	0.15 558	0.13 529

RTSC	0.39 586	0.28 594	0.78 588	0.27 571	0.18 522	0.49 608	0.22 462	0.59 607	0.84 659	0.55 626	0.53 574	0.49 571	0.36 559	0.67 575	0.82 645	0.13 543	0.10 533	0.11 487	0.12 543	0.17 583	0.17 585

XPNet_ROB	0.33 545	0.20 527	0.43 411	0.27 571	0.18 522	0.37 538	0.31 585	0.55 566	0.50 571	0.51 610	0.53 574	0.58 612	0.37 568	0.63 558	0.45 586	0.17 610	0.12 576	0.13 546	0.12 543	0.15 558	0.14 551

PDISCO_ROB	0.43 603	0.30 608	0.67 563	0.43 652	0.36 650	0.67 642	0.32 593	0.72 657	0.76 645	0.43 576	0.53 574	0.63 631	0.40 583	0.66 571	0.47 594	0.21 632	0.12 576	0.21 627	0.19 625	0.25 632	0.20 617

Wz-Net-TNSev	0.51 631	0.58 664	1.61 678	0.25 509	0.21 576	0.65 639	0.45 645	0.63 635	0.69 635	0.51 610	0.54 577	0.71 648	0.60 639	1.00 656	0.77 640	0.15 583	0.15 613	0.13 546	0.15 594	0.21 617	0.20 617

Wz-Net-MNSev	0.36 564	0.26 584	0.79 595	0.26 543	0.21 576	0.59 631	0.38 625	0.55 566	0.56 602	0.48 602	0.54 577	0.53 594	0.36 559	0.60 536	0.44 583	0.11 484	0.09 503	0.11 487	0.11 504	0.15 558	0.13 529

KYRaft	0.22 380	0.10 141	0.30 233	0.23 415	0.12 253	0.23 325	0.23 488	0.35 321	0.24 244	0.35 487	0.54 577	0.34 453	0.26 450	0.29 361	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.10 464	0.08 265	0.31 656

SAMSARA	0.56 638	0.39 638	0.80 598	0.60 671	0.46 663	1.00 670	1.23 702	0.67 648	0.68 633	0.71 647	0.54 577	0.89 659	0.57 635	0.81 624	0.62 623	0.19 627	0.22 649	0.18 613	0.18 621	0.27 644	0.25 645

w-ln-seven-2	0.36 564	0.29 601	1.06 644	0.27 571	0.18 522	0.37 538	0.30 580	0.50 499	0.54 593	0.45 587	0.55 581	0.45 549	0.41 587	0.62 551	0.49 597	0.10 444	0.10 533	0.12 525	0.11 504	0.14 544	0.11 486

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 456	0.14 394	0.95 631	0.21 288	0.27 627	0.20 237	0.19 352	0.48 478	0.25 260	0.26 315	0.55 581	0.34 453	0.18 337	0.25 290	0.17 293	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.12 543	0.12 510	0.12 510

fast-acv-ft	0.31 527	0.20 527	0.81 601	0.24 469	0.18 522	0.46 591	0.27 546	0.41 399	0.49 563	0.39 541	0.55 581	0.49 571	0.35 555	0.37 427	0.38 551	0.11 484	0.11 557	0.11 487	0.12 543	0.12 510	0.09 389

anonymity	0.56 638	0.54 662	0.70 575	0.47 658	0.61 676	0.56 624	0.43 641	0.69 652	0.49 563	0.63 637	0.55 581	0.54 598	0.60 639	0.61 543	0.57 610	0.55 674	0.53 685	0.50 670	0.54 683	0.51 667	0.56 676

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 520	0.20 527	0.70 575	0.21 288	0.17 500	0.46 591	0.27 546	0.50 499	0.49 563	0.42 570	0.55 581	0.43 533	0.30 515	0.46 460	0.38 551	0.09 393	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.11 473	0.10 448

CBMV_ROB	0.33 545	0.18 498	0.53 497	0.21 288	0.14 382	0.33 499	0.20 404	0.51 516	0.45 522	0.51 610	0.55 581	0.45 549	0.42 596	0.71 584	0.32 526	0.18 621	0.19 638	0.23 634	0.21 630	0.14 544	0.15 563

FBW_ROB	0.43 603	0.26 584	0.54 500	0.31 612	0.20 568	0.51 612	0.32 593	0.70 654	0.60 613	0.59 631	0.55 581	0.65 634	0.41 587	1.40 681	0.51 605	0.13 543	0.17 627	0.21 627	0.16 606	0.17 583	0.18 598

YMNet	0.32 536	0.22 555	0.58 524	0.27 571	0.23 605	0.48 603	0.27 546	0.51 516	0.45 522	0.48 602	0.56 588	0.51 583	0.30 515	0.39 436	0.40 566	0.13 543	0.16 620	0.13 546	0.12 543	0.13 526	0.12 510

YMNet_1	0.32 536	0.22 555	0.58 524	0.27 571	0.23 605	0.48 603	0.27 546	0.51 516	0.45 522	0.48 602	0.56 588	0.51 583	0.30 515	0.39 436	0.40 566	0.13 543	0.16 620	0.13 546	0.12 543	0.13 526	0.12 510

Syn2CoEx	0.36 564	0.31 615	0.78 588	0.34 626	0.21 576	0.41 565	0.28 562	0.61 620	0.49 563	0.42 570	0.56 588	0.45 549	0.44 601	0.69 578	0.38 551	0.17 610	0.14 598	0.15 588	0.12 543	0.13 526	0.12 510

NCC-stereo	0.39 586	0.25 573	0.69 569	0.32 618	0.28 632	0.46 591	0.36 615	0.65 637	0.52 584	0.40 551	0.57 591	0.56 604	0.47 613	0.73 592	0.45 586	0.17 610	0.14 598	0.18 613	0.25 647	0.16 566	0.16 572

Abc-Net	0.39 586	0.25 573	0.69 569	0.32 618	0.28 632	0.46 591	0.36 615	0.65 637	0.52 584	0.40 551	0.57 591	0.56 604	0.47 613	0.73 592	0.45 586	0.17 610	0.14 598	0.18 613	0.25 647	0.16 566	0.16 572
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Hybrid-DGEV-03	0.20 322	0.14 394	0.31 248	0.22 357	0.12 253	0.26 388	0.16 209	0.31 261	0.27 284	0.32 437	0.58 593	0.23 318	0.15 253	0.23 244	0.17 293	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.07 236	0.08 265	0.06 145

DEmStereo	0.26 474	0.09 86	0.47 449	0.19 161	0.12 253	0.30 460	0.25 527	0.28 215	0.36 413	0.36 503	0.58 593	0.25 342	0.48 619	0.53 495	0.44 583	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.06 103	0.07 241

ADCRef	0.38 581	0.24 568	0.88 620	0.26 543	0.21 576	0.49 608	0.27 546	0.52 535	0.48 554	0.50 605	0.58 593	0.35 467	0.47 613	0.48 467	1.29 679	0.09 393	0.08 468	0.12 525	0.12 543	0.11 473	0.11 486

Ntro	0.58 642	0.64 669	0.92 626	0.66 674	0.50 667	0.77 654	0.36 615	0.66 643	0.70 637	0.50 605	0.59 596	0.65 634	0.51 625	0.75 601	0.45 586	0.56 675	0.32 668	0.56 676	0.34 661	0.63 675	0.46 671

HHNet	0.22 380	0.12 279	0.52 493	0.18 104	0.18 522	0.20 237	0.20 404	0.34 297	0.31 350	0.32 437	0.59 596	0.20 274	0.21 370	0.24 260	0.31 521	0.08 291	0.05 40	0.09 352	0.07 236	0.08 265	0.11 486

Prome-Stereo	0.21 345	0.10 141	0.30 233	0.24 469	0.12 253	0.23 325	0.23 488	0.36 340	0.25 260	0.33 450	0.59 596	0.24 332	0.28 486	0.29 361	0.16 264	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.20 617

S-Stereo	0.38 581	0.20 527	1.05 643	0.27 571	0.22 592	0.38 546	0.32 593	0.55 566	0.66 627	0.39 541	0.59 596	0.49 571	0.41 587	0.75 601	0.40 566	0.12 524	0.15 613	0.13 546	0.13 571	0.16 566	0.21 626

ADCPNet	0.48 620	0.29 601	1.60 676	0.27 571	0.23 605	0.70 648	0.38 625	0.53 547	0.51 575	0.51 610	0.59 596	0.67 639	0.56 632	0.60 536	1.14 667	0.15 583	0.18 633	0.14 573	0.23 640	0.19 605	0.19 605

z-ln-s-r	0.32 536	0.21 541	0.82 605	0.23 415	0.14 382	0.30 460	0.26 540	0.43 427	0.50 571	0.32 437	0.60 601	0.39 498	0.29 501	0.73 592	0.66 631	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.10 425	0.08 320

FAT-Stereo	0.36 564	0.18 498	0.73 585	0.26 543	0.18 522	0.33 499	0.29 569	0.60 616	0.59 609	0.46 591	0.60 601	0.60 617	0.50 622	0.61 543	0.34 538	0.13 543	0.14 598	0.13 546	0.12 543	0.14 544	0.18 598

stereogan	0.37 574	0.17 483	0.65 557	0.27 571	0.22 592	0.62 637	0.26 540	0.59 607	0.63 623	0.43 576	0.60 601	0.67 639	0.42 596	0.68 576	0.35 542	0.13 543	0.14 598	0.14 573	0.12 543	0.19 605	0.17 585

edge stereo	0.39 586	0.22 555	0.81 601	0.27 571	0.22 592	0.37 538	0.24 510	0.56 582	0.54 593	0.53 622	0.60 601	0.71 648	0.50 622	0.78 614	0.40 566	0.16 599	0.14 598	0.19 621	0.14 585	0.16 566	0.17 585

SHD	0.42 598	0.27 591	0.81 601	0.31 612	0.25 621	0.42 572	0.22 462	0.66 643	0.94 670	0.63 637	0.60 601	0.59 614	0.47 613	0.59 532	0.58 615	0.15 583	0.13 588	0.16 599	0.16 606	0.20 614	0.22 631

AANet_RVC	0.31 527	0.22 555	0.50 476	0.23 415	0.14 382	0.30 460	0.24 510	0.47 465	0.54 593	0.38 526	0.60 601	0.43 533	0.29 501	0.87 633	0.40 566	0.11 484	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.09 356	0.09 389

SGM-Forest	0.36 564	0.17 483	0.47 449	0.23 415	0.16 476	0.45 589	0.41 636	0.55 566	0.48 554	0.52 616	0.60 601	0.52 589	0.41 587	0.85 630	0.50 603	0.17 610	0.17 627	0.17 605	0.15 594	0.15 558	0.15 563
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
w-ln-seven	0.42 598	0.30 608	1.18 655	0.26 543	0.22 592	0.58 628	0.31 585	0.62 628	0.81 651	0.58 630	0.61 608	0.53 594	0.36 559	0.57 519	0.65 630	0.11 484	0.10 533	0.13 546	0.12 543	0.15 558	0.13 529

CrosDoStereo	0.31 527	0.10 141	0.49 465	0.18 104	0.12 253	0.22 303	1.11 699	0.34 297	0.37 424	0.38 526	0.61 608	0.28 390	0.46 610	0.61 543	0.57 610	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.07 241

DeepStereo_LL	0.31 527	0.10 141	0.49 465	0.18 104	0.12 253	0.22 303	1.11 699	0.34 297	0.37 424	0.38 526	0.61 608	0.28 390	0.46 610	0.61 543	0.57 610	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.07 241

DRaft	0.24 428	0.10 141	0.34 284	0.18 104	0.12 253	0.28 418	0.23 488	0.33 288	0.39 449	0.38 526	0.61 608	0.21 286	0.41 587	0.48 467	0.42 577	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.08 320

DGSMNet	0.61 647	0.29 601	0.91 624	0.51 664	0.70 681	0.62 637	1.38 703	0.59 607	0.55 599	0.37 511	0.61 608	0.52 589	0.33 542	0.65 567	0.43 578	0.53 671	0.60 692	0.67 678	0.61 688	0.63 675	0.61 686

DispFullNet	0.66 651	0.89 683	1.59 675	0.77 679	1.21 698	0.51 612	0.23 488	0.59 607	0.72 640	0.69 646	0.61 608	0.69 645	0.91 671	0.79 616	0.48 595	0.27 651	0.12 576	0.73 681	0.30 659	0.65 678	0.40 665

MultiAttention	1.02 677	0.13 346	0.43 411	0.35 635	0.43 658	5.36 704	1.71 705	0.69 652	0.53 589	0.36 503	0.63 614	0.55 600	0.22 386	7.60 712	0.43 578	0.09 393	0.06 243	0.14 573	0.24 642	0.26 639	0.30 653

RP	0.35 559	0.22 555	0.51 486	0.31 612	0.24 613	0.37 538	0.28 562	0.50 499	0.58 608	0.40 551	0.63 614	0.61 621	0.47 613	0.61 543	0.39 559	0.16 599	0.15 613	0.17 605	0.15 594	0.17 583	0.17 585

RGC	0.39 586	0.32 620	0.64 555	0.34 626	0.27 627	0.40 561	0.29 569	0.57 592	0.53 589	0.45 587	0.64 616	0.62 623	0.45 604	0.72 590	0.39 559	0.15 583	0.15 613	0.21 627	0.20 627	0.18 597	0.19 605

Wz-Net-SNSev	0.43 603	0.41 643	1.27 663	0.30 606	0.21 576	0.44 583	0.41 636	0.61 620	0.65 625	0.46 591	0.65 617	0.62 623	0.39 578	0.74 600	0.59 616	0.12 524	0.11 557	0.12 525	0.13 571	0.16 566	0.14 551

THIR-Stereo	0.29 513	0.12 279	0.41 388	0.19 161	0.11 179	0.28 418	0.72 676	0.32 273	0.35 400	0.37 511	0.65 617	0.34 453	0.50 622	0.57 519	0.45 586	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.09 420	0.07 185	0.07 241

RAFT-345	0.21 345	0.10 141	0.46 441	0.22 357	0.11 179	0.20 237	0.16 209	0.26 177	0.25 260	0.27 324	0.66 619	0.21 286	0.16 279	0.55 504	0.21 404	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.06 103	0.06 145

ccnet	0.42 598	0.31 615	0.48 459	0.27 571	0.32 645	0.60 634	0.32 593	0.65 637	0.46 540	0.53 622	0.66 619	0.56 604	0.45 604	0.72 590	0.61 621	0.26 646	0.19 638	0.24 636	0.21 630	0.26 639	0.22 631

ADCMid	0.49 623	0.34 623	1.13 652	0.26 543	0.21 576	0.51 612	0.37 619	0.57 592	0.54 593	0.75 652	0.66 619	0.62 623	0.64 650	0.64 560	1.68 686	0.13 543	0.12 576	0.17 605	0.17 615	0.20 614	0.17 585

AnyNet_C32	0.51 631	0.40 639	1.10 651	0.29 595	0.28 632	0.59 631	0.58 666	0.54 556	0.60 613	0.62 635	0.66 619	0.54 598	0.54 628	0.78 614	1.74 690	0.15 583	0.14 598	0.15 588	0.17 615	0.20 614	0.20 617

ASMatch	0.23 397	0.11 221	0.51 486	0.24 469	0.14 382	0.19 194	0.17 256	0.31 261	0.28 303	0.28 336	0.68 623	0.27 374	0.26 450	0.50 476	0.22 424	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.06 103	0.11 486

psmorigin	0.50 627	0.25 573	3.03 694	0.24 469	0.19 549	0.38 546	0.22 462	0.50 499	0.44 510	0.64 639	0.68 623	0.71 648	0.51 625	0.85 630	0.45 586	0.14 568	0.17 627	0.13 546	0.14 585	0.16 566	0.21 626

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 631	0.50 657	0.86 617	0.39 647	0.24 613	0.84 661	0.55 663	0.56 582	0.62 619	0.60 632	0.68 623	0.62 623	0.42 596	1.13 666	0.43 578	0.23 635	0.27 660	0.27 639	0.35 662	0.25 632	0.29 652

AF-Net	0.37 574	0.26 584	0.56 514	0.32 618	0.23 605	0.41 565	0.29 569	0.61 620	0.64 624	0.42 570	0.68 623	0.65 634	0.49 620	0.57 519	0.44 583	0.15 583	0.11 557	0.19 621	0.14 585	0.15 558	0.13 529

Nwc_Net	0.37 574	0.25 573	0.68 568	0.31 612	0.24 613	0.44 583	0.30 580	0.65 637	0.50 571	0.37 511	0.69 627	0.58 612	0.45 604	0.60 536	0.40 566	0.15 583	0.12 576	0.19 621	0.21 630	0.14 544	0.13 529

WZ-Net	0.52 635	0.38 637	1.90 681	0.30 606	0.24 613	0.57 627	0.48 656	0.62 628	0.78 648	0.50 605	0.71 628	0.68 643	0.54 628	0.98 655	0.84 646	0.13 543	0.10 533	0.11 487	0.12 543	0.19 605	0.20 617

ADCL	0.47 617	0.22 555	1.00 637	0.27 571	0.19 549	0.74 650	0.64 671	0.54 556	0.69 635	0.56 627	0.71 628	0.55 600	0.60 639	0.60 536	1.43 681	0.11 484	0.09 503	0.13 546	0.13 571	0.14 544	0.14 551

ADCS	0.58 642	0.40 639	1.35 668	0.29 595	0.24 613	0.55 623	0.45 645	0.67 648	0.83 656	0.76 653	0.71 628	0.68 643	0.60 639	0.76 606	2.23 698	0.16 599	0.16 620	0.16 599	0.17 615	0.22 624	0.22 631

MDST_ROB	0.48 620	0.14 394	0.95 631	0.30 606	0.21 576	1.33 685	0.32 593	0.77 662	0.56 602	1.06 673	0.71 628	0.49 571	0.35 555	1.26 674	0.38 551	0.13 543	0.11 557	0.16 599	0.13 571	0.12 510	0.12 510

ACVNet-4b	0.72 657	0.81 678	1.33 667	0.72 677	0.50 667	0.80 659	0.31 585	0.71 656	0.80 650	0.50 605	0.72 632	0.95 662	0.43 600	0.96 651	1.20 675	1.13 701	0.21 645	0.76 683	0.45 672	0.65 678	0.46 671

MFN_U_SF_RVC	0.56 638	0.51 659	1.19 656	0.38 645	0.22 592	0.69 645	0.27 546	0.80 667	0.67 630	0.73 648	0.74 633	0.87 656	0.61 648	0.81 624	0.76 637	0.29 657	0.27 660	0.32 656	0.37 666	0.32 655	0.31 656

otaku	0.57 641	0.62 668	0.87 619	0.63 673	0.44 661	0.73 649	0.37 619	0.65 637	0.66 627	0.51 610	0.75 634	0.66 638	0.45 604	0.69 578	0.46 592	0.53 671	0.34 670	0.55 673	0.35 662	0.60 673	0.45 668

ACVNet_1	0.72 657	0.81 678	1.37 669	0.72 677	0.53 671	0.77 654	0.42 639	0.85 675	0.90 663	0.74 651	0.75 634	1.32 676	0.72 657	1.02 658	0.55 609	0.54 673	0.31 667	0.71 680	0.35 662	0.64 677	0.45 668

GANet	0.36 564	0.22 555	0.49 465	0.29 595	0.17 500	0.41 565	0.38 625	0.57 592	0.45 522	0.46 591	0.75 634	0.55 600	0.40 583	0.94 647	0.41 574	0.13 543	0.13 588	0.13 546	0.11 504	0.14 544	0.11 486

MADNet+	1.01 675	1.16 694	4.72 701	0.70 676	0.47 664	1.24 681	0.96 692	0.97 679	0.89 661	0.65 641	0.77 637	0.87 656	0.85 669	2.09 694	1.68 686	0.38 668	0.39 674	0.31 655	0.27 655	0.43 663	0.39 664

CSAN	0.50 627	0.35 625	0.78 588	0.36 637	0.23 605	0.56 624	0.59 668	0.61 620	0.70 637	0.64 639	0.78 638	0.65 634	0.60 639	1.38 680	0.62 623	0.21 632	0.17 627	0.20 625	0.20 627	0.18 597	0.18 598

RainbowNet	0.72 657	0.89 683	1.02 640	0.82 681	0.63 678	0.78 657	0.52 660	0.81 669	0.93 668	0.60 632	0.79 639	0.80 653	0.60 639	0.80 620	0.57 610	0.78 687	0.55 688	0.78 684	0.49 676	0.76 685	0.58 679

DCRE	0.20 322	0.13 346	0.40 365	0.21 288	0.15 443	0.20 237	0.19 352	0.30 251	0.27 284	0.22 273	0.80 640	0.23 318	0.16 279	0.23 244	0.15 237	0.07 128	0.07 380	0.07 159	0.08 318	0.07 185	0.06 145

zh-sn7	0.48 620	0.51 659	1.43 670	0.29 595	0.20 568	0.47 597	0.39 630	0.57 592	0.62 619	0.52 616	0.81 641	0.52 589	0.56 632	1.05 660	0.87 649	0.12 524	0.13 588	0.13 546	0.13 571	0.17 583	0.16 572

SDNR	0.42 598	0.21 541	0.82 605	0.21 288	0.18 522	1.27 682	0.17 256	0.50 499	0.49 563	0.42 570	0.81 641	0.38 486	0.27 469	1.19 668	0.38 551	0.23 635	0.24 656	0.17 605	0.13 571	0.17 583	0.20 617

Consistency-Raft	0.55 637	0.48 652	1.02 640	0.45 655	0.49 666	0.49 608	0.47 652	0.72 657	0.72 640	0.45 587	0.82 643	0.47 559	0.60 639	0.50 476	0.63 626	0.39 669	0.39 674	0.44 667	0.51 679	0.52 668	0.37 662

aanetorigin	0.39 586	0.29 601	1.09 647	0.24 469	0.19 549	0.28 418	0.37 619	0.33 288	0.47 545	0.94 665	0.82 643	0.52 589	0.54 628	0.49 472	0.50 603	0.11 484	0.09 503	0.10 430	0.10 464	0.16 566	0.15 563

SGM_RVC	0.50 627	0.19 514	0.50 476	0.25 509	0.15 443	0.69 645	0.39 630	0.68 651	0.82 652	0.95 667	0.84 645	1.13 667	0.76 659	1.16 667	0.60 620	0.16 599	0.16 620	0.16 599	0.16 606	0.16 566	0.17 585
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PWC_ROB	0.38 581	0.29 601	0.69 569	0.25 509	0.20 568	0.38 546	0.19 352	0.58 601	0.67 630	0.57 629	0.85 646	0.51 583	0.40 583	0.71 584	0.52 606	0.13 543	0.09 503	0.14 573	0.10 464	0.17 583	0.14 551

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 653	0.64 669	1.06 644	0.45 655	0.27 627	1.40 689	0.58 666	0.78 663	0.92 665	0.84 657	0.86 647	0.88 658	0.68 653	1.33 679	0.68 633	0.37 667	0.29 664	0.34 660	0.36 665	0.43 663	0.37 662

MFMNet_re	0.72 657	0.76 676	0.99 636	0.62 672	0.70 681	0.77 654	0.67 672	0.75 660	0.83 656	0.78 655	0.86 647	0.69 645	0.78 660	0.71 584	0.61 621	0.66 680	0.59 691	0.61 677	0.58 687	0.68 681	0.71 690

SPS-STEREO	0.69 654	0.61 667	0.98 635	0.52 667	0.57 673	0.74 650	0.50 659	0.78 663	0.62 619	0.95 667	0.86 647	0.94 660	0.70 655	1.01 657	0.87 649	0.58 677	0.51 682	0.50 670	0.50 678	0.55 670	0.58 679
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
EDNetEfficient	0.63 648	0.37 633	2.40 689	0.26 543	0.25 621	0.38 546	0.49 658	0.41 399	1.06 675	1.38 684	0.87 650	0.62 623	0.95 672	0.65 567	1.65 685	0.11 484	0.09 503	0.10 430	0.11 504	0.19 605	0.17 585

RTS	0.78 664	0.48 652	4.68 699	0.34 626	0.28 632	1.12 674	0.46 648	0.62 628	1.03 672	0.73 648	0.89 651	0.60 617	0.59 637	1.61 684	1.16 671	0.14 568	0.11 557	0.15 588	0.15 594	0.21 617	0.19 605

RTSA	0.78 664	0.48 652	4.68 699	0.34 626	0.28 632	1.12 674	0.46 648	0.62 628	1.03 672	0.73 648	0.89 651	0.60 617	0.59 637	1.61 684	1.16 671	0.14 568	0.11 557	0.15 588	0.15 594	0.21 617	0.19 605

AANet	0.49 623	0.42 645	1.56 674	0.22 357	0.19 549	0.39 555	0.25 527	0.52 535	0.92 665	0.92 662	0.93 653	0.84 655	0.67 651	0.59 532	0.59 616	0.15 583	0.11 557	0.13 546	0.12 543	0.18 597	0.16 572

FTStereo	0.28 502	0.10 141	0.43 411	0.23 415	0.13 334	0.21 271	0.53 662	0.34 297	0.26 272	0.38 526	0.95 654	0.30 417	0.56 632	0.32 393	0.18 318	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.07 185	0.19 605

zh-mn7	0.46 614	0.45 647	1.48 671	0.25 509	0.19 549	0.44 583	0.29 569	0.56 582	0.82 652	0.65 641	0.96 655	0.49 571	0.38 572	0.88 636	0.63 626	0.12 524	0.10 533	0.11 487	0.11 504	0.13 526	0.14 551

z-mn7	0.44 609	0.40 639	1.09 647	0.25 509	0.18 522	0.61 635	0.34 606	0.56 582	0.93 668	0.43 576	0.96 655	0.53 594	0.39 578	0.94 647	0.59 616	0.10 444	0.09 503	0.10 430	0.10 464	0.14 544	0.13 529

AnyNet_C01	0.65 650	0.58 664	2.60 692	0.32 618	0.26 625	0.88 664	0.61 669	0.63 635	0.62 619	0.68 644	0.96 655	0.76 651	0.60 639	0.96 651	1.43 681	0.16 599	0.16 620	0.17 605	0.17 615	0.23 627	0.23 638

SANet	0.53 636	0.28 594	0.96 633	0.26 543	0.15 443	0.69 645	0.44 644	0.67 648	1.34 685	0.67 643	0.98 658	0.94 660	0.71 656	0.89 638	0.76 637	0.14 568	0.12 576	0.12 525	0.11 504	0.17 583	0.16 572

tt	4.71 704	0.10 141	3.94 696	2.06 704	1.53 702	10.14 713	16.88 716	9.27 716	4.98 707	1.39 685	1.02 659	4.68 704	4.90 707	3.35 703	5.86 711	5.76 714	9.15 722	2.24 710	2.53 710	3.10 707	1.32 704

EDNetEfficientorigin	7.51 708	0.52 661	140.47 737	0.25 509	0.17 500	0.42 572	0.29 569	0.47 465	1.03 672	1.28 680	1.02 659	0.83 654	0.84 667	0.75 601	0.99 657	0.10 444	0.09 503	0.12 525	0.10 464	0.21 617	0.22 631

PVD	0.58 642	0.34 623	0.84 613	0.39 647	0.31 644	0.59 631	0.47 652	0.80 667	1.25 682	0.92 662	1.09 661	0.79 652	0.82 665	0.85 630	0.76 637	0.21 632	0.18 633	0.22 633	0.18 621	0.27 644	0.35 661

JetBlue	1.14 681	0.76 676	2.36 687	0.59 670	0.75 683	3.04 700	1.78 706	1.11 681	0.90 663	0.94 665	1.10 662	1.66 683	1.28 686	2.09 694	1.72 689	0.43 670	0.36 672	0.38 662	0.38 668	0.58 672	0.56 676

LSM	1.64 692	0.40 639	2.56 691	2.02 703	17.61 720	0.51 612	0.52 660	0.61 620	0.76 645	0.82 656	1.11 663	0.63 631	0.54 628	0.75 601	0.49 597	0.16 599	0.24 656	0.18 613	0.21 630	0.25 632	2.42 707

PWCK	1.00 673	1.17 695	1.70 679	0.91 684	0.41 655	1.19 678	0.92 690	1.10 680	1.14 680	1.16 678	1.14 664	1.25 673	0.88 670	1.75 690	1.04 661	0.87 692	0.50 680	0.87 687	0.53 682	0.96 694	0.52 674

RAFT-RH_RVC	0.25 456	0.11 221	0.45 433	0.21 288	0.12 253	0.25 365	0.14 109	0.27 192	0.27 284	0.38 526	1.15 665	0.23 318	0.17 310	0.57 519	0.24 458	0.07 128	0.05 40	0.10 430	0.07 236	0.06 103	0.07 241

coex-ft	3.44 701	0.73 675	48.55 735	0.24 469	0.19 549	0.50 611	0.43 641	0.47 465	2.40 697	7.03 712	1.20 666	0.97 663	2.23 699	0.73 592	1.92 694	0.12 524	0.15 613	0.14 573	0.12 543	0.21 617	0.43 667

G-Net	0.46 614	0.25 573	0.86 617	0.34 626	0.28 632	0.90 666	0.35 610	0.47 465	0.45 522	0.68 644	1.22 667	0.64 633	0.60 639	0.61 543	0.57 610	0.16 599	0.14 598	0.17 605	0.13 571	0.22 624	0.19 605

pmcnn	0.50 627	0.20 527	0.78 588	0.24 469	0.26 625	0.39 555	0.30 580	0.51 516	0.50 571	0.54 624	1.23 668	2.52 696	0.37 568	0.77 612	0.95 655	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.10 425	0.08 320

PWCDC_ROB	0.38 581	0.30 608	0.60 532	0.33 624	0.20 568	0.42 572	0.19 352	0.58 601	0.89 661	0.42 570	1.26 669	0.36 472	0.34 551	0.50 476	0.38 551	0.18 621	0.11 557	0.11 487	0.09 420	0.19 605	0.13 529

MeshStereo	0.58 642	0.27 591	0.67 563	0.22 357	0.17 500	0.66 641	0.37 619	0.78 663	0.61 617	1.47 695	1.30 670	1.65 682	0.79 661	1.12 665	0.59 616	0.17 610	0.17 627	0.17 605	0.14 585	0.17 583	0.14 551
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
DStereoFS	0.84 667	0.66 671	0.80 598	0.53 668	0.50 667	1.23 680	0.55 663	0.94 677	1.32 684	0.89 659	1.32 671	1.04 666	2.32 701	1.29 677	1.14 667	0.31 660	0.35 671	0.30 653	0.39 669	0.34 656	0.60 682

UNDER WATER-64	1.55 690	1.19 696	2.52 690	1.31 697	0.95 694	2.12 695	1.21 701	1.45 689	3.19 699	1.43 690	1.32 671	2.64 697	2.04 697	1.63 686	1.83 691	1.11 699	0.67 699	1.28 699	0.92 700	1.19 696	1.02 700

ELAS_RVC	0.74 661	0.36 628	1.00 637	0.37 643	0.33 646	0.88 664	0.93 691	0.83 671	1.08 677	1.35 682	1.33 673	1.24 672	1.33 688	1.06 661	0.95 655	0.27 651	0.25 658	0.29 651	0.27 655	0.30 651	0.30 653
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 669	0.87 682	1.25 661	0.82 681	0.62 677	0.97 669	0.62 670	1.14 682	1.42 687	1.00 670	1.40 674	1.47 679	0.84 667	1.11 663	0.66 631	0.61 678	0.43 677	0.78 684	0.49 676	0.75 684	0.52 674

WCMA_ROB	0.51 631	0.21 541	0.65 557	0.25 509	0.21 576	0.58 628	0.32 593	0.54 556	0.55 599	0.95 667	1.40 674	1.28 674	0.81 664	0.73 592	0.62 623	0.18 621	0.15 613	0.15 588	0.15 594	0.19 605	0.19 605

IMH-64-1	0.91 670	0.86 680	0.84 613	0.97 686	0.75 683	0.92 667	0.71 674	1.27 683	1.10 678	0.89 659	1.45 676	1.14 668	0.96 673	1.19 668	0.84 646	0.74 684	0.51 682	0.97 689	0.55 684	0.84 687	0.60 682

IMH-64	0.91 670	0.86 680	0.84 613	0.97 686	0.75 683	0.92 667	0.71 674	1.27 683	1.10 678	0.89 659	1.45 676	1.14 668	0.96 673	1.19 668	0.84 646	0.74 684	0.51 682	0.97 689	0.55 684	0.84 687	0.60 682

UNDER WATER	1.59 691	1.22 697	2.36 687	1.38 698	1.03 695	1.67 692	1.10 698	1.54 694	3.63 701	1.44 691	1.47 678	2.85 699	2.25 700	1.67 687	1.94 695	1.06 697	0.62 695	1.31 700	0.93 701	1.21 698	1.02 700

MSMD_ROB	0.60 646	0.33 622	0.61 535	0.30 606	0.25 621	0.86 663	0.35 610	0.55 566	0.67 630	1.10 675	1.49 679	1.76 685	0.97 675	0.88 636	0.49 597	0.23 635	0.21 645	0.27 639	0.27 655	0.25 632	0.24 643

SGM+DAISY	0.87 668	0.66 671	1.30 666	0.51 664	0.60 675	1.03 671	0.84 688	0.76 661	0.73 643	1.39 685	1.51 680	1.31 675	1.22 682	1.11 663	1.08 662	0.57 676	0.53 685	0.51 672	0.51 679	0.54 669	0.61 686

ELAS	0.74 661	0.36 628	0.85 616	0.36 637	0.33 646	1.36 686	0.77 682	0.93 676	0.92 665	1.41 687	1.53 681	1.16 671	1.17 680	0.95 650	1.03 659	0.26 646	0.25 658	0.28 647	0.28 658	0.31 652	0.30 653
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.07 679	0.93 686	0.92 626	0.96 685	0.78 686	1.28 683	0.75 679	1.34 685	2.00 695	1.02 672	1.54 682	1.59 681	1.22 682	1.31 678	1.14 667	0.78 687	0.55 688	1.02 693	0.75 696	0.83 686	0.69 689

FCDSN-DC	0.63 648	0.31 615	0.61 535	0.36 637	0.30 641	0.65 639	0.37 619	0.66 643	0.68 633	1.14 677	1.54 682	1.71 684	1.26 684	0.92 643	0.64 628	0.24 642	0.22 649	0.27 639	0.26 651	0.27 644	0.27 651
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 655	0.30 608	0.69 569	0.32 618	0.27 627	0.81 660	0.39 630	0.79 666	0.82 652	1.41 687	1.58 684	1.98 687	1.26 684	1.02 658	0.77 640	0.24 642	0.22 649	0.27 639	0.26 651	0.26 639	0.26 647

FC-DCNN v2	0.71 656	0.30 608	0.67 563	0.32 618	0.27 627	0.84 661	0.39 630	0.84 672	0.85 660	1.44 691	1.64 685	2.09 689	1.28 686	1.06 661	0.80 644	0.24 642	0.22 649	0.27 639	0.26 651	0.26 639	0.25 645

DStereoSA	0.81 666	0.37 633	1.08 646	0.51 664	0.65 679	0.67 642	1.44 704	0.74 659	1.06 675	0.54 624	1.67 686	0.49 571	1.78 694	0.96 651	1.69 688	0.28 654	0.43 677	0.27 639	0.51 679	0.40 662	0.58 679

IMH	1.05 678	0.95 687	1.00 637	1.01 688	0.78 686	1.11 673	0.68 673	1.38 686	1.43 688	1.00 670	1.72 687	1.43 677	1.14 677	1.73 689	0.89 651	1.09 698	0.55 688	0.99 691	0.57 686	0.87 689	0.62 688

NVStereoNet_ROB	0.67 652	0.49 656	0.83 608	0.48 659	0.40 654	0.51 612	0.46 648	0.70 654	0.77 647	0.84 657	1.72 687	1.02 665	0.83 666	1.23 672	0.79 643	0.32 661	0.38 673	0.40 665	0.46 673	0.36 659	0.41 666
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	1.01 675	0.89 683	0.93 628	0.83 683	0.66 680	1.18 676	0.81 686	1.40 687	1.57 691	1.11 676	1.76 689	1.45 678	1.19 681	1.50 683	1.14 667	0.61 678	0.62 695	0.70 679	0.68 691	0.66 680	0.60 682

MonStereo1	0.93 672	0.56 663	0.82 605	0.69 675	0.58 674	1.37 687	0.35 610	0.94 677	1.25 682	0.93 664	1.90 690	1.52 680	2.10 698	1.27 675	0.77 640	0.69 681	0.33 669	0.75 682	0.47 675	0.70 682	0.57 678

LVE	1.13 680	1.02 688	1.28 664	1.01 688	0.80 689	1.29 684	0.81 686	1.47 690	1.96 693	1.07 674	1.90 690	1.90 686	1.01 676	1.48 682	0.91 652	0.93 695	0.61 694	0.94 688	0.69 692	0.87 689	0.75 694

JetRed	2.30 698	2.64 704	6.12 704	1.12 695	1.38 701	5.85 707	3.29 708	1.99 699	1.67 692	1.98 698	1.95 692	2.16 693	1.60 693	2.48 698	4.10 706	1.05 696	1.60 705	1.09 694	1.01 703	1.67 704	1.28 703

Dean	1.17 682	1.04 690	1.49 673	1.03 690	0.78 686	1.20 679	0.77 682	1.48 691	1.96 693	1.28 680	1.99 693	2.15 690	1.14 677	1.25 673	1.00 658	0.81 689	0.60 692	1.01 692	0.69 692	0.92 693	0.74 693

SGM-ForestM	1.36 683	0.28 594	0.79 595	0.26 543	0.16 476	2.26 697	1.00 694	1.42 688	1.46 690	2.38 701	2.05 694	5.95 709	2.66 703	2.95 699	2.46 700	0.17 610	0.18 633	0.18 613	0.18 621	0.15 558	0.18 598

LE_ROB	1.76 693	0.20 527	2.68 693	0.48 659	0.52 670	0.78 657	0.96 692	0.84 672	6.61 710	7.40 713	2.08 695	2.08 688	4.83 706	1.27 675	3.79 705	0.10 444	0.08 468	0.12 525	0.11 504	0.11 473	0.10 448

WAO-8	1.46 688	1.10 692	1.09 647	1.10 692	0.84 690	2.06 693	0.75 679	1.84 696	3.83 703	1.44 691	2.21 696	2.15 690	1.43 690	3.17 700	1.19 673	0.91 693	0.65 697	1.09 694	0.79 697	0.90 691	0.71 690

Venus	1.46 688	1.10 692	1.09 647	1.10 692	0.84 690	2.06 693	0.75 679	1.84 696	3.83 703	1.44 691	2.21 696	2.15 690	1.43 690	3.17 700	1.19 673	0.91 693	0.65 697	1.09 694	0.79 697	0.90 691	0.71 690

TorneroNet-64	1.43 686	1.03 689	1.20 657	1.10 692	0.86 692	2.26 697	0.73 677	1.84 696	3.84 705	1.25 679	2.25 698	2.69 698	1.42 689	1.76 691	1.43 681	0.76 686	0.50 680	1.09 694	0.66 690	1.23 699	0.76 695

TCMNet-wrong-test	4.29 702	5.57 709	4.65 698	11.33 717	10.39 713	5.73 706	4.48 711	4.13 708	1.02 671	1.91 697	2.39 699	6.16 710	3.62 705	3.84 705	4.50 708	1.99 705	0.47 679	1.97 708	1.69 707	5.69 713	4.31 712

MADNet++	2.26 697	1.80 702	2.06 683	2.13 705	1.97 703	2.61 699	1.79 707	2.38 703	2.16 696	2.75 703	2.65 700	2.38 694	2.43 702	3.17 700	3.21 702	2.17 706	1.95 708	1.94 707	1.63 706	2.06 705	2.01 706

xyz-stereo	1.40 684	0.10 141	17.09 721	0.18 104	0.07 2	4.78 703	0.18 305	0.29 231	0.34 384	0.36 503	2.81 701	0.40 513	0.29 501	0.56 515	0.24 458	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.06 155	0.06 103	0.05 34

MANE	1.41 685	0.36 628	0.74 586	0.43 652	0.41 655	2.16 696	0.80 684	2.39 704	3.38 700	2.22 700	3.06 702	3.54 702	2.73 704	2.15 696	1.94 695	0.28 654	0.27 660	0.30 653	0.46 673	0.28 649	0.34 660

notaker	1.45 687	1.34 698	1.48 671	1.40 699	1.07 696	1.18 676	0.85 689	1.48 691	1.40 686	1.51 696	3.46 703	2.40 695	1.81 695	1.76 691	1.45 684	1.11 699	0.69 700	1.38 701	0.87 699	1.31 701	0.97 699

DPSimNet_ROB	4.34 703	4.23 705	6.89 706	3.67 706	3.68 705	4.75 702	5.21 712	2.67 705	3.68 702	5.82 710	3.95 704	5.57 705	6.72 710	3.46 704	4.48 707	4.05 713	2.88 711	4.68 714	3.12 714	3.69 708	3.62 711

ktn	1.77 694	1.36 699	1.22 658	1.43 700	1.14 697	1.52 690	1.08 697	1.51 693	3.96 706	2.77 704	4.69 705	3.35 701	1.46 692	1.69 688	1.25 677	1.43 703	0.77 702	1.45 702	0.99 702	1.32 702	0.96 697

HanzoNet	2.97 700	1.69 701	2.29 686	1.74 702	1.33 700	1.53 691	1.03 695	1.99 699	2.64 698	5.51 709	5.16 706	5.90 708	6.82 711	4.32 706	3.29 703	3.16 709	2.02 710	1.92 705	2.87 712	2.24 706	1.89 705

TorneroNet	2.22 696	1.08 691	1.24 660	1.14 696	0.90 693	5.58 705	0.80 684	2.12 701	8.69 712	2.58 702	5.42 707	3.88 703	1.97 696	1.78 693	1.87 692	0.86 691	0.54 687	1.15 698	0.74 695	1.23 699	0.85 696

KSHMR	1.89 695	1.36 699	1.60 676	1.47 701	1.22 699	1.38 688	1.06 696	1.79 695	5.97 709	1.42 689	5.65 708	2.98 700	1.14 677	2.23 697	1.20 675	1.27 702	1.12 704	1.46 703	1.10 704	1.32 702	1.15 702

light-stereo	2.37 699	0.69 673	3.61 695	3.84 707	3.41 704	4.04 701	0.31 585	2.13 702	1.45 689	3.61 705	6.33 709	6.90 712	0.63 649	4.83 707	1.28 678	0.71 683	0.74 701	0.32 656	0.39 669	1.20 697	0.96 697

USTest	6.88 707	5.23 708	5.63 703	7.22 711	7.29 708	14.34 716	22.76 717	8.48 713	9.32 713	5.42 708	6.39 710	6.29 711	6.64 709	6.92 711	8.62 714	1.94 704	3.29 712	2.16 709	2.55 711	3.85 709	3.29 710

BEATNet-Init1	4.73 705	2.61 703	13.29 720	0.58 669	0.53 671	10.12 712	3.33 709	4.83 709	5.01 708	8.75 714	8.51 711	14.08 723	7.60 713	7.70 713	5.34 709	0.28 654	0.28 663	0.34 660	0.37 666	0.57 671	0.45 668

xxxxx1	15.27 718	9.54 715	10.31 713	20.13 721	18.88 721	17.08 717	23.03 718	10.36 717	10.99 715	9.21 715	9.62 712	10.74 718	10.61 717	10.72 716	13.89 722	7.97 720	9.20 723	31.85 734	44.72 736	12.84 719	13.69 720

tt_ll	15.27 718	9.54 715	10.31 713	20.13 721	18.88 721	17.08 717	23.03 718	10.36 717	10.99 715	9.21 715	9.62 712	10.74 718	10.61 717	10.72 716	13.89 722	7.97 720	9.20 723	31.85 734	44.72 736	12.84 719	13.69 720

ff	15.27 718	9.54 715	10.31 713	20.13 721	18.88 721	17.08 717	23.03 718	10.36 717	10.99 715	9.21 715	9.62 712	10.74 718	10.61 717	10.72 716	13.89 722	7.97 720	9.20 723	31.85 734	44.72 736	12.84 719	13.69 720

Selective-IGEV-i1pa	5.57 706	7.99 711	4.76 702	0.80 680	0.45 662	12.99 714	3.60 710	9.25 715	7.43 711	6.97 711	9.87 715	8.94 713	7.26 712	14.66 724	5.65 710	3.55 710	1.08 703	1.93 706	0.72 694	0.73 683	2.79 709

iinet-test	10.78 713	9.29 712	9.70 708	10.48 712	10.68 714	17.98 721	25.98 723	12.57 720	13.39 719	9.64 718	10.10 716	10.06 715	10.61 717	11.22 720	12.70 717	6.40 716	7.74 717	5.68 716	6.69 715	7.47 714	7.30 713

IINet	10.78 713	9.29 712	9.70 708	10.48 712	10.68 714	17.98 721	25.98 723	12.57 720	13.39 719	9.64 718	10.10 716	10.06 715	10.61 717	11.22 720	12.70 717	6.40 716	7.74 717	5.68 716	6.69 715	7.47 714	7.30 713

Anonymous_1	16.62 722	9.35 714	9.84 710	10.66 714	14.64 718	18.66 723	27.12 725	12.64 722	13.51 723	10.76 722	10.30 718	10.13 717	10.60 716	11.06 719	12.74 719	15.87 731	7.74 717	16.92 729	43.48 735	58.66 738	7.68 717

DGTPSM_ROB	8.34 709	5.10 706	10.37 718	5.31 709	10.18 711	8.33 709	23.60 721	6.06 711	13.41 721	4.90 706	10.87 719	5.65 706	10.44 714	6.17 709	12.59 715	3.74 711	7.55 715	3.69 711	7.26 719	4.14 710	7.46 715

DPSMNet_ROB	8.40 710	5.11 707	10.49 719	5.58 710	10.25 712	8.34 710	23.62 722	6.07 712	13.45 722	4.93 707	10.88 720	5.66 707	10.44 714	6.24 710	12.64 716	3.98 712	7.61 716	3.76 712	7.30 720	4.20 711	7.51 716

DPSM_ROB	11.49 716	9.87 718	10.35 716	11.13 715	11.31 716	19.11 724	27.51 726	13.37 723	14.21 724	10.31 720	11.06 721	10.96 721	11.27 722	11.96 722	13.59 720	6.78 718	8.19 720	6.03 718	7.09 717	7.93 716	7.73 718

DPSM	11.49 716	9.87 718	10.35 716	11.13 715	11.31 716	19.11 724	27.51 726	13.37 723	14.21 724	10.31 720	11.06 721	10.96 721	11.27 722	11.96 722	13.59 720	6.78 718	8.19 720	6.03 718	7.09 717	7.93 716	7.73 718

LRCNet_RVC	10.90 715	14.34 723	9.35 707	15.35 718	8.04 710	1.08 672	0.34 606	8.78 714	0.70 637	12.63 723	16.05 723	9.85 714	6.54 708	8.57 714	6.34 712	20.27 733	5.40 714	23.70 731	21.88 732	14.87 722	13.83 723

HaxPig	17.72 723	20.22 733	19.73 722	16.53 719	16.51 719	9.27 711	9.33 713	14.34 725	13.27 718	18.65 725	18.70 724	17.35 724	16.77 725	17.04 725	16.45 725	22.05 734	20.89 734	22.27 730	21.53 731	21.29 731	22.13 735

fast-reg	23.64 731	20.51 734	23.42 732	23.22 730	24.75 734	38.73 736	55.47 732	26.85 732	28.86 736	20.12 728	21.73 725	21.64 727	22.22 727	24.30 734	27.54 736	13.91 730	16.52 732	14.85 728	15.62 728	16.91 730	15.71 731

LSM0	24.24 732	19.98 732	22.32 731	24.22 731	40.14 737	38.48 733	55.20 730	26.95 735	28.57 730	20.49 729	21.83 726	22.26 734	22.75 731	24.22 733	27.30 729	13.66 729	16.32 726	12.19 727	14.15 721	16.10 729	17.66 732

MEDIAN_ROB	21.21 724	24.62 735	23.47 733	19.58 720	19.65 724	13.22 715	10.96 714	17.88 726	17.00 726	22.14 736	22.02 727	20.86 726	20.36 726	21.06 726	19.71 726	25.63 735	24.13 735	26.21 732	25.20 733	25.17 732	25.38 736

RAFT-FEzeroshot	23.10 725	19.88 728	20.56 725	22.49 725	22.75 727	38.38 729	55.50 734	26.84 730	28.66 731	20.60 731	22.10 728	22.05 729	22.74 729	24.00 729	27.37 733	13.59 723	16.48 728	12.14 721	14.28 723	15.96 725	15.54 727

RAFT-FE	23.10 725	19.88 728	20.56 725	22.49 725	22.75 727	38.38 729	55.50 734	26.84 730	28.66 731	20.60 731	22.10 728	22.05 729	22.74 729	24.00 729	27.37 733	13.59 723	16.48 728	12.14 721	14.28 723	15.96 725	15.54 727

CasAABBNet	23.10 725	19.86 726	20.64 727	22.47 724	22.73 725	38.41 732	55.50 734	26.89 733	28.70 733	20.61 733	22.15 730	22.08 732	22.75 731	23.99 727	27.36 731	13.59 723	16.48 728	12.14 721	14.27 722	15.95 723	15.53 726

Hybrid-DGEV	23.16 729	19.94 731	20.96 730	22.49 725	22.75 727	38.51 734	55.52 737	27.09 737	28.90 737	20.58 730	22.25 731	22.00 728	22.80 733	24.11 732	27.33 730	13.60 726	16.47 727	12.14 721	14.30 726	15.95 723	15.54 727

Selective-RAFT-Error	23.16 729	19.93 730	20.87 729	22.54 729	22.81 730	38.52 735	55.47 732	27.01 736	28.83 735	20.66 734	22.25 731	22.09 733	22.80 733	24.09 731	27.36 731	13.61 728	16.48 728	12.15 725	14.28 723	15.99 728	15.57 730

FlowAnything	23.14 728	19.87 727	20.79 728	22.50 728	22.74 726	38.39 731	55.46 731	26.89 733	28.72 734	20.77 735	22.29 733	22.07 731	22.72 728	23.99 727	27.41 735	13.60 726	16.55 733	12.15 725	14.36 727	15.97 727	15.52 725

RSGM-EC	29.65 734	17.75 724	10.04 711	35.31 733	33.15 735	26.42 726	46.65 728	19.89 727	17.74 727	18.92 726	23.36 734	30.14 736	23.59 735	41.87 736	45.99 737	59.56 737	34.38 737	33.25 737	20.37 729	34.97 734	19.60 733

acva	29.65 734	17.75 724	10.04 711	35.31 733	33.15 735	26.42 726	46.65 728	19.89 727	17.74 727	18.92 726	23.36 734	30.14 736	23.59 735	41.87 736	45.99 737	59.56 737	34.38 737	33.25 737	20.37 729	34.97 734	19.60 733

AVERAGE_ROB	25.43 733	29.06 736	27.24 734	24.63 732	24.20 733	17.73 720	12.61 715	22.29 729	21.39 729	26.79 738	26.16 736	25.20 735	24.64 737	25.07 735	23.53 727	29.96 736	28.40 736	30.60 733	29.58 734	29.72 733	29.84 737

Selective-IGEV-i16pa	30.47 736	41.93 737	4.02 697	0.49 662	0.37 651	96.94 738	0.74 678	60.26 739	58.76 738	17.24 724	64.39 737	38.26 738	49.53 738	106.11 739	26.15 728	19.96 732	3.42 713	4.39 713	1.81 708	0.39 661	14.22 724

PML	16.10 721	12.82 722	6.78 705	5.23 708	7.76 709	33.92 728	66.56 738	5.30 710	10.28 714	26.12 737	68.59 738	20.51 725	13.49 724	10.06 715	6.78 713	5.96 715	2.00 709	6.04 720	2.18 709	8.96 718	2.60 708

test_example2	101.33 737	108.28 738	68.15 736	98.43 735	106.93 738	89.75 737	102.43 739	36.80 738	97.65 739	129.04 739	130.15 739	65.26 739	66.62 739	92.11 738	80.24 739	144.10 739	199.48 739	81.81 739	103.01 739	125.01 739	101.27 738

ccccc		256.29 739		354.40 738	364.36 739	149.10 739		152.89 740		153.93 740		164.00 740		268.02 740		390.55 740	349.22 740	244.59 740	219.82 740	412.30 740

ASD4		6.65 710

Low-res two-view benchmark