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

BTL-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 7	0.17 29	0.09 36	0.09 1	0.14 82	0.10 1	0.14 25	0.07 1	0.09 12	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.07 103	0.06 109	0.05 5	0.05 27

3w_stereo	0.12 55	0.11 175	0.18 57	0.18 65	0.08 14	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.19 88	0.12 53	0.12 46	0.07 1	0.12 115	0.15 29	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

StereoAnything_RVC	0.13 71	0.37 553	0.36 246	0.14 2	0.07 1	0.11 6	0.12 27	0.17 14	0.12 11	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 56	0.20 128	0.10 2	0.09 320	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.24 549	0.05 27

Test_v1	0.10 4	0.07 3	0.16 35	0.15 5	0.09 36	0.13 16	0.13 54	0.22 63	0.16 42	0.09 7	0.10 21	0.08 4	0.08 10	0.14 13	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 4	0.07 3	0.14 7	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.13 54	0.11 2	0.13 18	0.10 19	0.09 12	0.08 4	0.06 1	0.22 169	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.08 249	0.05 5	0.05 27

MatchStereo	0.11 29	0.08 19	0.23 103	0.16 12	0.07 1	0.09 1	0.12 27	0.20 38	0.17 60	0.10 19	0.15 92	0.08 4	0.08 10	0.14 13	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.14 99	0.07 3	0.17 47	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.11 17	0.21 51	0.19 88	0.77 575	0.11 31	0.08 4	0.08 10	0.13 6	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

MonStereo	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.17 29	0.08 14	0.14 22	0.12 27	0.24 98	0.19 88	0.09 7	0.11 31	0.08 4	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.17 29	0.08 14	0.13 16	0.12 27	0.24 98	0.19 88	0.09 7	0.11 31	0.08 4	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 4	0.07 3	0.16 35	0.16 12	0.08 14	0.11 6	0.09 2	0.20 38	0.12 11	0.11 35	0.11 31	0.08 4	0.08 10	0.23 179	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 93

asda	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.24 98	0.16 42	0.11 35	0.11 31	0.08 4	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 29	0.11 175	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.21 51	0.16 42	0.13 70	0.13 59	0.08 4	0.09 24	0.13 6	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 61	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 29	0.11 175	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.21 51	0.16 42	0.13 70	0.13 59	0.08 4	0.09 24	0.13 6	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 61	0.04 1

4w-stereo	0.10 4	0.10 102	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.10 8	0.19 27	0.13 18	0.12 53	0.12 46	0.08 4	0.11 88	0.16 47	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 29	0.09 59	0.14 7	0.16 12	0.09 36	0.15 34	0.12 27	0.25 108	0.16 42	0.14 96	0.13 59	0.08 4	0.10 56	0.16 47	0.13 110	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 27

3.75w	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.11 130	0.18 111	0.12 27	0.23 83	0.14 25	0.13 70	0.11 31	0.08 4	0.10 56	0.16 47	0.11 17	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 29	0.10 102	0.15 17	0.18 65	0.08 14	0.16 62	0.14 82	0.27 130	0.20 114	0.14 96	0.14 89	0.08 4	0.11 88	0.13 6	0.12 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 55	0.08 19	0.14 7	0.18 65	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.25 108	0.21 131	0.13 70	0.16 106	0.08 4	0.12 115	0.16 47	0.13 110	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

monsterstereo	0.11 29	0.09 59	0.14 7	0.19 112	0.12 189	0.14 22	0.12 27	0.25 108	0.17 60	0.13 70	0.16 106	0.08 4	0.09 24	0.19 110	0.11 17	0.05 9	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 29	0.09 59	0.13 1	0.17 29	0.12 189	0.15 34	0.11 17	0.23 83	0.15 36	0.14 96	0.12 46	0.08 4	0.09 24	0.21 152	0.10 2	0.06 32	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 4	0.08 19	0.19 65	0.16 12	0.09 36	0.12 10	0.13 54	0.18 21	0.13 18	0.09 7	0.07 3	0.08 4	0.08 10	0.16 47	0.10 2	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 4	0.08 19	0.19 65	0.16 12	0.09 36	0.12 10	0.13 54	0.17 14	0.11 4	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 65	0.10 2	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MonSter	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.17 29	0.08 14	0.14 22	0.12 27	0.24 98	0.19 88	0.09 7	0.11 31	0.08 4	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 102	0.13 1	0.16 12	0.07 1	0.15 34	0.12 27	0.15 6	0.11 4	0.09 7	0.07 3	0.09 24	0.10 56	0.13 6	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.05 27

BridgeDepth_RVC	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.13 1	0.07 1	0.16 62	0.10 8	0.20 38	0.14 25	0.09 7	0.10 21	0.09 24	0.12 115	0.13 6	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 51	0.06 61	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.11 29	0.09 59	0.20 76	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.13 54	0.16 8	0.13 18	0.10 19	0.10 21	0.09 24	0.09 24	0.19 110	0.12 61	0.05 9	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.05 5	0.05 27

S2M2_XL	0.10 4	0.09 59	0.21 86	0.14 2	0.10 83	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 1	0.10 19	0.11 31	0.09 24	0.09 24	0.12 3	0.11 17	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.06 93
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 4	0.10 102	0.15 17	0.17 29	0.10 83	0.16 62	0.10 8	0.19 27	0.13 18	0.12 53	0.11 31	0.09 24	0.10 56	0.16 47	0.11 17	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 29	0.10 102	0.14 7	0.17 29	0.10 83	0.15 34	0.12 27	0.25 108	0.17 60	0.14 96	0.13 59	0.09 24	0.09 24	0.18 87	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.10 8	0.19 27	0.18 71	0.14 96	0.17 119	0.09 24	0.10 56	0.18 87	0.13 110	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

4.25_new	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.12 27	0.21 51	0.14 25	0.12 53	0.13 59	0.09 24	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.12 27	0.21 51	0.14 25	0.12 53	0.13 59	0.09 24	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.12 27	0.21 51	0.14 25	0.12 53	0.13 59	0.09 24	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 29	0.10 102	0.14 7	0.17 29	0.09 36	0.17 88	0.09 2	0.22 63	0.16 42	0.13 70	0.13 59	0.09 24	0.11 88	0.19 110	0.13 110	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 29	0.06 1	0.17 47	0.15 5	0.11 130	0.16 62	0.13 54	0.21 51	0.16 42	0.11 35	0.15 92	0.09 24	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.05 27

LGtest1	0.10 4	0.08 19	0.17 47	0.17 29	0.08 14	0.13 16	0.09 2	0.16 8	0.12 11	0.09 7	0.07 3	0.09 24	0.09 24	0.15 29	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.06 93

LG-Stereo	0.13 71	0.10 102	0.24 113	0.20 174	0.09 36	0.16 62	0.18 231	0.21 51	0.18 71	0.11 35	0.17 119	0.09 24	0.09 24	0.15 29	0.14 146	0.05 9	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.05 27

GREAT-IGEV	0.12 55	0.09 59	0.25 126	0.16 12	0.11 130	0.14 22	0.16 146	0.17 14	0.17 60	0.10 19	0.15 92	0.09 24	0.09 24	0.18 87	0.10 2	0.06 32	0.07 304	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.10 377
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.11 29	0.08 19	0.17 47	0.17 29	0.09 36	0.22 231	0.14 82	0.14 5	0.16 42	0.11 35	0.10 21	0.09 24	0.08 10	0.21 152	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

dual_stereo	0.10 4	0.07 3	0.14 7	0.17 29	0.08 14	0.09 1	0.13 54	0.24 98	0.13 18	0.10 19	0.09 12	0.09 24	0.08 10	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.06 177	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 250	0.72 592	0.70 497	0.17 29	0.08 14	0.15 34	0.15 109	0.18 21	0.16 42	0.13 70	0.12 46	0.09 24	0.08 10	0.16 47	0.13 110	0.35 583	0.04 2	0.08 189	0.07 169	0.11 395	0.23 557

DispViT+	0.12 55	0.12 218	0.23 103	0.18 65	0.12 189	0.14 22	0.11 17	0.23 83	0.19 88	0.13 70	0.10 21	0.10 42	0.10 56	0.16 47	0.16 199	0.08 229	0.07 304	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.06 93

CSFM-Stereo	0.10 4	0.07 3	0.14 7	0.16 12	0.08 14	0.16 62	0.13 54	0.21 51	0.11 4	0.11 35	0.11 31	0.10 42	0.10 56	0.14 13	0.11 17	0.07 81	0.06 177	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

GEAStereo	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.18 65	0.12 189	0.19 140	0.16 146	0.20 38	0.14 25	0.12 53	0.15 92	0.10 42	0.09 24	0.16 47	0.10 2	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.08 206	0.08 260

GSStereo	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.17 29	0.12 189	0.19 140	0.16 146	0.26 117	0.18 71	0.13 70	0.15 92	0.10 42	0.09 24	0.16 47	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.08 206	0.08 260

GS-Stereo							0.16 146	0.26 117	0.18 71	0.13 70	0.15 92	0.10 42	0.09 24	0.16 47	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.08 206	0.08 260

gasm-f	0.12 55	0.09 59	0.19 65	0.18 65	0.12 189	0.18 111	0.18 231	0.20 38	0.14 25	0.12 53	0.19 146	0.10 42	0.11 88	0.16 47	0.11 17	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.09 280	0.08 260

Wavelet-MonSter	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.18 65	0.10 83	0.13 16	0.12 27	0.15 6	0.12 11	0.10 19	0.13 59	0.10 42	0.10 56	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Replicate-Monster	0.12 55	0.10 102	0.32 192	0.16 12	0.08 14	0.17 88	0.10 8	0.22 63	0.19 88	0.11 35	0.10 21	0.10 42	0.09 24	0.19 110	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.08 260

2.5w	0.11 29	0.10 102	0.15 17	0.18 65	0.09 36	0.15 34	0.15 109	0.20 38	0.15 36	0.12 53	0.13 59	0.10 42	0.09 24	0.17 65	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

3.25w_new	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.19 140	0.10 8	0.22 63	0.17 60	0.14 96	0.12 46	0.10 42	0.11 88	0.17 65	0.12 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 27

3.25w	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.19 140	0.10 8	0.22 63	0.17 60	0.14 96	0.12 46	0.10 42	0.11 88	0.17 65	0.12 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 27

MLG-Stereo_test3	0.10 4	0.08 19	0.16 35	0.17 29	0.08 14	0.16 62	0.12 27	0.17 14	0.12 11	0.10 19	0.07 3	0.10 42	0.08 10	0.14 13	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

MLG-Stereo_test2	0.10 4	0.08 19	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.11 17	0.16 8	0.10 2	0.09 7	0.07 3	0.10 42	0.06 1	0.15 29	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.05 27

MLG-Stereo_test1	0.10 4	0.08 19	0.15 17	0.18 65	0.09 36	0.15 34	0.11 17	0.16 8	0.10 2	0.08 2	0.06 1	0.10 42	0.07 3	0.17 65	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

MLG-Stereo	0.10 4	0.08 19	0.15 17	0.18 65	0.07 1	0.15 34	0.11 17	0.17 14	0.11 4	0.08 2	0.06 1	0.10 42	0.08 10	0.18 87	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 71	0.14 326	0.19 65	0.26 460	0.09 36	0.15 34	0.13 54	0.22 63	0.18 71	0.12 53	0.11 31	0.10 42	0.13 149	0.21 152	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.05 27

FoundationStereo	0.09 1	0.07 3	0.16 35	0.16 12	0.08 14	0.12 10	0.13 54	0.11 2	0.12 11	0.09 7	0.07 3	0.10 42	0.09 24	0.11 1	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

IGEV-Stereo++	0.11 29	0.08 19	0.15 17	0.19 112	0.11 130	0.14 22	0.10 8	0.22 63	0.18 71	0.10 19	0.13 59	0.10 42	0.11 88	0.14 13	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

U	1.00 592	0.09 59	0.21 86	0.21 220	3.68 621	6.12 626	0.14 82	0.21 51	0.21 131	0.11 35	0.11 31	0.10 42	0.09 24	0.12 3	0.11 17	0.07 81	0.05 33	5.42 631	2.90 629	0.07 134	0.06 93

IGEV-Stereo+	0.12 55	0.08 19	0.17 47	0.18 65	0.13 268	0.09 1	0.11 17	0.16 8	0.15 36	0.10 19	0.08 11	0.10 42	0.10 56	0.21 152	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.16 486	0.24 562

UniTT-Stereo	0.14 99	0.10 102	0.30 171	0.21 220	0.13 268	0.17 88	0.13 54	0.19 27	0.18 71	0.15 115	0.20 162	0.10 42	0.11 88	0.18 87	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.06 93

LACA2	0.10 4	0.11 175	0.20 76	0.16 12	0.07 1	0.16 62	0.13 54	0.17 14	0.14 25	0.09 7	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.14 13	0.09 1	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

MonSter++	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.16 12	0.09 36	0.15 34	0.12 27	0.17 14	0.13 18	0.09 7	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.14 13	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

HiDET	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.15 5	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.19 27	0.15 36	0.10 19	0.09 12	0.11 63	0.09 24	0.15 29	0.13 110	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

LCMNet	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.15 5	0.09 36	0.15 34	0.12 27	0.18 21	0.19 88	0.10 19	0.10 21	0.11 63	0.10 56	0.15 29	0.13 110	0.06 32	0.06 177	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

VIP-Stereo	0.12 55	0.12 218	0.21 86	0.18 65	0.11 130	0.24 273	0.12 27	0.19 27	0.18 71	0.10 19	0.13 59	0.11 63	0.09 24	0.19 110	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

GASTEREO	0.13 71	0.12 218	0.21 86	0.23 334	0.10 83	0.18 111	0.15 109	0.26 117	0.18 71	0.17 154	0.16 106	0.11 63	0.13 149	0.19 110	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.07 169	0.06 61	0.06 93

MSCF	0.13 71	0.12 218	0.21 86	0.22 282	0.10 83	0.16 62	0.15 109	0.26 117	0.18 71	0.17 154	0.16 106	0.11 63	0.13 149	0.18 87	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.07 169	0.06 61	0.06 93

LG-G_1	0.11 29	0.08 19	0.18 57	0.18 65	0.07 1	0.21 202	0.09 2	0.19 27	0.11 4	0.10 19	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.19 110	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

LG-G	0.11 29	0.08 19	0.18 57	0.18 65	0.07 1	0.21 202	0.09 2	0.19 27	0.11 4	0.10 19	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.19 110	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

SGD-Stereo	0.11 29	0.08 19	0.17 47	0.17 29	0.07 1	0.17 88	0.13 54	0.18 21	0.16 42	0.11 35	0.13 59	0.11 63	0.12 115	0.18 87	0.11 17	0.08 229	0.04 2	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.04 1

RAStereo	0.13 71	0.12 218	0.27 143	0.22 282	0.11 130	0.15 34	0.18 231	0.23 83	0.23 165	0.13 70	0.17 119	0.11 63	0.09 24	0.15 29	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.05 27

CAS	0.15 132	0.07 3	0.21 86	0.41 569	0.16 395	0.20 175	0.18 231	0.22 63	0.19 88	0.15 115	0.19 146	0.11 63	0.09 24	0.14 13	0.13 110	0.29 576	0.04 2	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.14 473

BStereo	0.13 71	0.10 102	0.42 332	0.18 65	0.11 130	0.13 16	0.14 82	0.24 98	0.22 144	0.12 53	0.11 31	0.12 75	0.09 24	0.16 47	0.14 146	0.05 9	0.06 177	0.06 34	0.08 249	0.05 5	0.06 93

Wave_Phase_stereo	0.14 99	0.10 102	0.42 332	0.18 65	0.11 130	0.36 454	0.14 82	0.28 152	0.22 144	0.12 53	0.11 31	0.12 75	0.09 24	0.16 47	0.14 146	0.05 9	0.06 177	0.06 34	0.08 249	0.05 5	0.06 93

NLSM3	0.13 71	0.10 102	0.17 47	0.21 220	0.13 268	0.18 111	0.16 146	0.30 185	0.24 179	0.11 35	0.15 92	0.12 75	0.13 149	0.17 65	0.15 173	0.05 9	0.05 33	0.08 189	0.08 249	0.05 5	0.05 27

111111	0.11 29	0.07 3	0.17 47	0.19 112	0.11 130	0.13 16	0.11 17	0.22 63	0.15 36	0.11 35	0.12 46	0.12 75	0.08 10	0.18 87	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.08 206	0.06 93

SMoEStereo_RVC	0.13 71	0.10 102	0.22 96	0.19 112	0.10 83	0.19 140	0.17 187	0.19 27	0.19 88	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.11 88	0.24 194	0.16 199	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

IGEV++	0.13 71	0.10 102	0.23 103	0.21 220	0.10 83	0.15 34	0.15 109	0.29 166	0.16 42	0.12 53	0.15 92	0.12 75	0.12 115	0.17 65	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.07 187

MyStereo07	0.16 145	0.12 218	0.26 134	0.22 282	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.29 166	0.21 131	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.13 149	0.25 225	0.13 110	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

ff7	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

ffff	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

11t	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

LoS_RVC	0.13 71	0.10 102	0.19 65	0.18 65	0.16 395	0.20 175	0.18 231	0.20 38	0.17 60	0.13 70	0.19 146	0.12 75	0.15 190	0.17 65	0.13 110	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.12 435

anonymousdsp	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.28 152	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.07 187

ccc-4	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

IGEV-Stereo	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.28 152	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.07 187
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
NLMM1	0.19 233	0.12 218	0.16 35	0.23 334	0.18 440	0.24 273	0.20 328	0.59 526	0.65 545	0.18 173	0.17 119	0.13 89	0.14 172	0.25 225	0.18 253	0.08 229	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

NLSM1	0.17 164	0.10 102	0.17 47	0.21 220	0.18 440	0.25 291	0.17 187	0.47 388	0.40 390	0.16 139	0.21 174	0.13 89	0.15 190	0.21 152	0.18 253	0.08 229	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.06 93

DDF-Stereo	0.13 71	0.08 19	0.19 65	0.19 112	0.16 395	0.12 10	0.15 109	0.18 21	0.18 71	0.11 35	0.10 21	0.13 89	0.12 115	0.23 179	0.19 286	0.08 229	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.21 536	0.06 93

Zero-FE251	0.14 99	0.09 59	0.24 113	0.17 29	0.09 36	0.20 175	0.13 54	0.20 38	0.14 25	0.61 555	0.13 59	0.13 89	0.11 88	0.14 13	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.05 27

zero-FE	0.16 145	0.08 19	0.81 521	0.19 112	0.18 440	0.12 10	0.15 109	0.19 27	0.19 88	0.10 19	0.10 21	0.13 89	0.12 115	0.21 152	0.19 286	0.08 229	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.19 524	0.06 93

MM-Stereo_test2	0.15 132	0.10 102	0.44 354	0.23 334	0.11 130	0.21 202	0.21 359	0.27 130	0.22 144	0.15 115	0.16 106	0.13 89	0.11 88	0.20 128	0.13 110	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.05 27

SCV_C0	0.14 99	0.11 175	0.25 126	0.19 112	0.12 189	0.15 34	0.16 146	0.30 185	0.22 144	0.13 70	0.15 92	0.13 89	0.09 24	0.24 194	0.10 2	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.09 280	0.06 93

SCV	0.14 99	0.14 326	0.24 113	0.21 220	0.11 130	0.15 34	0.16 146	0.31 196	0.18 71	0.11 35	0.15 92	0.13 89	0.10 56	0.23 179	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.06 93

AIO_rvc	0.12 55	0.11 175	0.22 96	0.19 112	0.10 83	0.15 34	0.17 187	0.20 38	0.16 42	0.11 35	0.13 59	0.13 89	0.08 10	0.22 169	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

GIP-stereo	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.19 112	0.11 130	0.16 62	0.14 82	0.29 166	0.18 71	0.11 35	0.16 106	0.13 89	0.09 24	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

fffft	0.13 71	0.09 59	0.24 113	0.19 112	0.10 83	0.17 88	0.19 277	0.22 63	0.16 42	0.14 96	0.11 31	0.13 89	0.10 56	0.24 194	0.18 253	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.06 93
1: 1. 1
Pointernet	0.13 71	0.07 3	0.27 143	0.19 112	0.11 130	0.20 175	0.12 27	0.31 196	0.24 179	0.15 115	0.15 92	0.13 89	0.11 88	0.17 65	0.13 110	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

AIO-Stereo	0.13 71	0.10 102	0.22 96	0.20 174	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.16 42	0.13 70	0.15 92	0.13 89	0.08 10	0.18 87	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

CAS++	0.16 145	0.12 218	0.27 143	0.18 65	0.12 189	0.17 88	0.15 109	0.42 339	0.24 179	0.19 179	0.18 137	0.13 89	0.10 56	0.21 152	0.12 61	0.12 446	0.10 456	0.11 407	0.08 249	0.10 347	0.09 321
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.18 189	0.08 19	0.69 490	0.32 536	0.26 542	0.17 88	0.15 109	0.32 208	0.29 252	0.14 96	0.21 174	0.13 89	0.09 24	0.28 276	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.05 27

MoCha-V2	0.13 71	0.08 19	0.26 134	0.23 334	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.26 117	0.16 42	0.15 115	0.15 92	0.13 89	0.14 172	0.20 128	0.11 17	0.06 32	0.07 304	0.06 34	0.06 109	0.06 61	0.05 27

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 164	0.13 283	0.24 113	0.19 112	0.13 268	0.24 273	0.17 187	0.30 185	0.37 349	0.43 497	0.17 119	0.13 89	0.12 115	0.19 110	0.15 173	0.08 229	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.08 260

ACVNet-DCA	0.18 189	0.14 326	0.38 276	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.41 325	0.27 217	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.18 264	0.28 276	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.09 280	0.09 321

1test111	0.19 233	0.14 326	0.38 276	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.41 325	0.27 217	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.18 264	0.34 337	0.22 350	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.09 280	0.09 321

cc1	0.18 189	0.14 326	0.38 276	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.35 255	0.47 466	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.18 264	0.28 276	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.08 206	0.08 260

tt1	0.18 189	0.14 326	0.35 227	0.23 334	0.11 130	0.30 385	0.19 277	0.35 255	0.44 431	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.16 209	0.27 262	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.08 206	0.08 260

plain	0.17 164	0.13 283	0.43 345	0.21 220	0.13 268	0.16 62	0.17 187	0.27 130	0.22 144	0.16 139	0.26 226	0.13 89	0.16 209	0.27 262	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.07 169	0.10 347	0.07 187

AEACV	0.13 71	0.09 59	0.23 103	0.18 65	0.19 467	0.19 140	0.16 146	0.23 83	0.14 25	0.13 70	0.17 119	0.13 89	0.16 209	0.16 47	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.08 249	0.07 134	0.06 93

Selective-IGEV	0.12 55	0.09 59	0.22 96	0.19 112	0.10 83	0.15 34	0.14 82	0.27 130	0.15 36	0.13 70	0.14 89	0.13 89	0.08 10	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.05 27

ProNet	0.14 99	0.12 218	0.25 126	0.19 112	0.11 130	0.19 140	0.19 277	0.27 130	0.20 114	0.14 96	0.13 59	0.13 89	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.07 187

CREStereo++_RVC	0.15 132	0.08 19	0.26 134	0.17 29	0.11 130	0.18 111	0.13 54	0.22 63	0.30 266	0.21 194	0.30 264	0.13 89	0.11 88	0.16 47	0.15 173	0.07 81	0.04 2	0.06 34	0.15 513	0.06 61	0.05 27
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
test_xeample3	0.16 145	0.11 175	0.56 439	0.19 112	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.35 255	0.20 114	0.16 139	0.12 46	0.13 89	0.12 115	0.24 194	0.15 173	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.08 249	0.07 134	0.07 187

WQFJX1	0.18 189	0.10 102	0.16 35	0.23 334	0.17 418	0.24 273	0.19 277	0.58 520	0.52 505	0.16 139	0.16 106	0.14 116	0.15 190	0.26 242	0.17 229	0.08 229	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.06 93

WQFJX	0.18 189	0.10 102	0.17 47	0.22 282	0.18 440	0.25 291	0.18 231	0.53 468	0.45 443	0.17 154	0.16 106	0.14 116	0.16 209	0.23 179	0.18 253	0.07 81	0.08 391	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

NLCSM	0.19 233	0.12 218	0.18 57	0.24 387	0.19 467	0.24 273	0.21 359	0.42 339	0.40 390	0.19 179	0.18 137	0.14 116	0.16 209	0.47 389	0.19 286	0.08 229	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

BridgeDepth	0.10 4	0.09 59	0.14 7	0.19 112	0.07 1	0.16 62	0.12 27	0.16 8	0.12 11	0.08 2	0.09 12	0.14 116	0.13 149	0.14 13	0.10 2	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
depthmonostereo	0.14 99	0.09 59	0.19 65	0.19 112	0.08 14	0.20 175	0.15 109	0.27 130	0.23 165	0.16 139	0.18 137	0.14 116	0.17 239	0.19 110	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.05 27

S2M2_L	0.13 71	0.11 175	0.20 76	0.16 12	0.12 189	0.12 10	0.07 1	0.18 21	0.20 114	0.12 53	0.15 92	0.14 116	0.12 115	0.15 29	0.14 146	0.13 465	0.09 426	0.09 274	0.10 386	0.11 395	0.09 321
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.15 132	0.11 175	0.38 276	0.17 29	0.11 130	0.16 62	0.17 187	0.22 63	0.20 114	0.11 35	0.13 59	0.14 116	0.11 88	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.20 562	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.14 473

AIO_test	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.19 112	0.11 130	0.15 34	0.17 187	0.19 27	0.16 42	0.11 35	0.13 59	0.14 116	0.09 24	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

tt45	0.14 99	0.09 59	0.22 96	0.19 112	0.11 130	0.23 253	0.18 231	0.22 63	0.17 60	0.15 115	0.13 59	0.14 116	0.10 56	0.30 310	0.14 146	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.07 187

999	0.14 99	0.08 19	0.24 113	0.19 112	0.11 130	0.20 175	0.17 187	0.24 98	0.18 71	0.13 70	0.16 106	0.14 116	0.11 88	0.36 351	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.07 187

mms	0.13 71	0.11 175	0.19 65	0.19 112	0.12 189	0.16 62	0.17 187	0.20 38	0.17 60	0.13 70	0.17 119	0.14 116	0.09 24	0.24 194	0.14 146	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.07 187

ours_stereo	0.13 71	0.11 175	0.23 103	0.20 174	0.11 130	0.17 88	0.18 231	0.20 38	0.19 88	0.13 70	0.18 137	0.14 116	0.10 56	0.23 179	0.14 146	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.06 61	0.05 27

RSM++	0.12 55	0.09 59	0.19 65	0.20 174	0.09 36	0.17 88	0.15 109	0.21 51	0.19 88	0.12 53	0.12 46	0.14 116	0.09 24	0.20 128	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.05 27

IGEVStereo-DCA	0.14 99	0.11 175	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.12 46	0.14 116	0.12 115	0.28 276	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

rrr	0.17 164	0.11 175	0.57 442	0.19 112	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.35 255	0.22 144	0.15 115	0.12 46	0.14 116	0.12 115	0.28 276	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

MaDis-Stereo	0.14 99	0.13 283	0.26 134	0.19 112	0.14 313	0.16 62	0.13 54	0.25 108	0.21 131	0.13 70	0.14 89	0.14 116	0.11 88	0.17 65	0.17 229	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.06 93

CES	0.14 99	0.08 19	0.19 65	0.17 29	0.22 509	0.18 111	0.16 146	0.23 83	0.19 88	0.14 96	0.17 119	0.14 116	0.10 56	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.08 206	0.18 519

XX-TBD	0.15 132	0.18 420	0.28 154	0.22 282	0.10 83	0.22 231	0.15 109	0.22 63	0.27 217	0.22 200	0.26 226	0.14 116	0.12 115	0.16 47	0.13 110	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.07 134	0.06 93

CREStereo	0.13 71	0.08 19	0.21 86	0.14 2	0.08 14	0.22 231	0.15 109	0.25 108	0.24 179	0.16 139	0.21 174	0.14 116	0.13 149	0.18 87	0.13 110	0.09 320	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.07 134	0.06 93
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
WQFJA1	0.18 189	0.10 102	0.16 35	0.22 282	0.18 440	0.25 291	0.19 277	0.51 438	0.51 496	0.15 115	0.17 119	0.15 135	0.16 209	0.20 128	0.20 305	0.07 81	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

NLMM	0.18 189	0.10 102	0.16 35	0.22 282	0.18 440	0.25 291	0.19 277	0.51 438	0.51 496	0.15 115	0.17 119	0.15 135	0.16 209	0.20 128	0.20 305	0.07 81	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

FlowAnything_test	0.14 99	0.11 175	0.21 86	0.21 220	0.12 189	0.17 88	0.16 146	0.25 108	0.16 42	0.15 115	0.13 59	0.15 135	0.14 172	0.18 87	0.16 199	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.12 463	0.08 206	0.09 321

water-stereo	0.13 71	0.08 19	0.20 76	0.19 112	0.10 83	0.17 88	0.14 82	0.25 108	0.19 88	0.17 154	0.23 193	0.15 135	0.15 190	0.12 3	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.05 27

DilatedVolume-Stereo	0.14 99	0.08 19	0.18 57	0.18 65	0.09 36	0.21 202	0.14 82	0.24 98	0.21 131	0.21 194	0.21 174	0.15 135	0.14 172	0.23 179	0.15 173	0.07 81	0.06 177	0.06 34	0.06 109	0.05 5	0.05 27

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 71	0.09 59	0.24 113	0.20 174	0.10 83	0.15 34	0.14 82	0.22 63	0.16 42	0.12 53	0.19 146	0.15 135	0.11 88	0.13 6	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.07 134	0.06 93

MM-Stereo_test1	0.17 164	0.10 102	0.39 291	0.23 334	0.11 130	0.20 175	0.22 386	0.33 224	0.29 252	0.22 200	0.21 174	0.15 135	0.14 172	0.23 179	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.06 93

AIO-test2	0.20 250	0.20 448	0.36 246	0.26 460	0.15 364	0.22 231	0.16 146	0.42 339	0.42 409	0.16 139	0.29 251	0.15 135	0.11 88	0.26 242	0.13 110	0.18 540	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.07 134	0.07 187

fffy	0.14 99	0.11 175	0.24 113	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.18 231	0.22 63	0.19 88	0.13 70	0.16 106	0.15 135	0.13 149	0.25 225	0.14 146	0.06 32	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.06 93

WCG-NET	0.14 99	0.09 59	0.23 103	0.18 65	0.08 14	0.18 111	0.17 187	0.21 51	0.28 233	0.18 173	0.21 174	0.15 135	0.12 115	0.18 87	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

RSM	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.20 174	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.23 83	0.18 71	0.13 70	0.13 59	0.15 135	0.09 24	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

trnet	0.13 71	0.08 19	0.21 86	0.15 5	0.07 1	0.21 202	0.12 27	0.24 98	0.24 179	0.16 139	0.21 174	0.15 135	0.13 149	0.18 87	0.13 110	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.05 27

GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 250	0.08 19	1.14 574	0.29 512	0.42 575	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.14 96	0.17 119	0.15 135	0.11 88	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

MGS-Stereo	0.14 99	0.11 175	0.32 192	0.19 112	0.11 130	0.18 111	0.17 187	0.20 38	0.22 144	0.14 96	0.24 207	0.15 135	0.10 56	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.10 347	0.06 93

MIF-Stereo (partial)	0.16 145	0.10 102	0.34 218	0.21 220	0.15 364	0.15 34	0.13 54	0.28 152	0.25 193	0.17 154	0.26 226	0.15 135	0.16 209	0.25 225	0.17 229	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.08 260

CASnet	0.14 99	0.12 218	0.22 96	0.22 282	0.08 14	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.22 200	0.20 162	0.15 135	0.11 88	0.17 65	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.11 407	0.09 344	0.08 206	0.05 27
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.20 250	0.08 19	1.19 578	0.29 512	0.43 576	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.14 96	0.17 119	0.15 135	0.11 88	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

GCAPDPT-zeroshot	0.20 250	0.08 19	1.14 574	0.29 512	0.43 576	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.14 96	0.17 119	0.15 135	0.11 88	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

GCAP-Stereo	0.14 99	0.14 326	0.33 208	0.20 174	0.09 36	0.21 202	0.10 8	0.26 117	0.20 114	0.18 173	0.19 146	0.15 135	0.13 149	0.17 65	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.06 93

EGLCR-Stereo	0.13 71	0.08 19	0.20 76	0.18 65	0.09 36	0.21 202	0.13 54	0.27 130	0.21 131	0.13 70	0.10 21	0.15 135	0.09 24	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

CroCo-Stereo Lap2	0.15 132	0.15 361	0.28 154	0.25 426	0.18 440	0.11 6	0.19 277	0.28 152	0.21 131	0.13 70	0.16 106	0.15 135	0.12 115	0.17 65	0.14 146	0.07 81	0.07 304	0.08 189	0.06 109	0.08 206	0.07 187

IPLG	0.21 273	0.15 361	0.53 426	0.21 220	0.12 189	0.28 345	0.17 187	0.42 339	0.30 266	0.33 372	0.32 287	0.15 135	0.17 239	0.50 401	0.21 330	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

DLNR-FE	10.45 629	12.13 636	19.94 638	106.10 650	23.12 645	0.14 22	0.13 54	3.28 625	0.17 60	0.16 139	0.23 193	0.16 157	0.10 56	0.31 317	0.15 173	2.41 626	0.06 177	0.07 103	0.07 169	40.22 650	0.06 93

DA	0.14 99	0.10 102	0.18 57	0.21 220	0.10 83	0.29 367	0.16 146	0.28 152	0.20 114	0.14 96	0.17 119	0.16 157	0.14 172	0.17 65	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.07 187

GGEV	0.14 99	0.10 102	0.18 57	0.21 220	0.10 83	0.29 367	0.16 146	0.28 152	0.20 114	0.14 96	0.17 119	0.16 157	0.14 172	0.17 65	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.07 187

castereo++	0.13 71	0.10 102	0.18 57	0.18 65	0.10 83	0.27 325	0.13 54	0.23 83	0.23 165	0.11 35	0.13 59	0.16 157	0.10 56	0.18 87	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 99	0.10 102	0.19 65	0.18 65	0.10 83	0.20 175	0.19 277	0.30 185	0.27 217	0.13 70	0.18 137	0.16 157	0.16 209	0.15 29	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.06 61	0.05 27

DLNR_Zeroshot_test	10.44 628	12.10 635	19.93 637	106.08 649	23.66 646	0.14 22	0.13 54	3.22 624	0.17 60	0.16 139	0.23 193	0.16 157	0.10 56	0.31 317	0.15 173	2.36 625	0.06 177	0.07 103	0.07 169	39.70 649	0.06 93

MC-Stereo	0.14 99	0.09 59	0.25 126	0.21 220	0.09 36	0.18 111	0.16 146	0.23 83	0.19 88	0.18 173	0.23 193	0.16 157	0.13 149	0.22 169	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

TANstereo	0.15 132	0.09 59	0.28 154	0.16 12	0.08 14	0.25 291	0.14 82	0.23 83	0.28 233	0.24 220	0.30 264	0.16 157	0.12 115	0.17 65	0.13 110	0.08 229	0.07 304	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

GMStereo	0.19 233	0.25 493	0.40 299	0.21 220	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.29 166	0.40 390	0.25 228	0.23 193	0.16 157	0.15 190	0.25 225	0.19 286	0.09 320	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.08 260
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.15 132	0.08 19	0.23 103	0.15 5	0.09 36	0.23 253	0.16 146	0.25 108	0.23 165	0.17 154	0.21 174	0.16 157	0.14 172	0.22 169	0.13 110	0.29 576	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.07 134	0.06 93

VMStereo-Base	0.13 71	0.08 19	0.22 96	0.15 5	0.09 36	0.18 111	0.13 54	0.24 98	0.25 193	0.14 96	0.22 186	0.17 167	0.12 115	0.19 110	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

gcap_with_dpt	0.18 189	0.09 59	0.90 543	0.20 174	0.14 313	0.21 202	0.16 146	0.32 208	0.24 179	0.17 154	0.22 186	0.17 167	0.12 115	0.18 87	0.14 146	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.06 93

MM-Stereo_test3	0.17 164	0.12 218	0.29 164	0.23 334	0.14 313	0.19 140	0.22 386	0.39 302	0.36 338	0.16 139	0.24 207	0.17 167	0.12 115	0.19 110	0.14 146	0.07 81	0.07 304	0.08 189	0.06 109	0.09 280	0.06 93

HART	0.15 132	0.11 175	0.30 171	0.21 220	0.09 36	0.17 88	0.16 146	0.30 185	0.19 88	0.15 115	0.25 217	0.17 167	0.09 24	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.07 304	0.07 103	0.05 51	0.08 206	0.06 93

RCA-Stereo	0.16 145	0.09 59	0.25 126	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.17 187	0.36 274	0.35 325	0.20 183	0.25 217	0.17 167	0.17 239	0.18 87	0.14 146	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.05 27

DCANet-4	0.19 233	0.10 102	0.52 422	0.19 112	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.36 274	0.39 373	0.29 288	0.30 264	0.17 167	0.22 308	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

GLC_STEREO	0.15 132	0.10 102	0.24 113	0.21 220	0.09 36	0.17 88	0.15 109	0.23 83	0.27 217	0.17 154	0.20 162	0.17 167	0.11 88	0.23 179	0.16 199	0.07 81	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.06 93

sAnonymous2	0.20 250	0.21 462	0.58 447	0.24 387	0.17 418	0.22 231	0.19 277	0.34 232	0.28 233	0.17 154	0.19 146	0.17 167	0.16 209	0.17 65	0.14 146	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.23 546	0.17 506

CroCo_RVC	0.20 250	0.21 462	0.58 447	0.24 387	0.17 418	0.22 231	0.19 277	0.34 232	0.28 233	0.17 154	0.19 146	0.17 167	0.16 209	0.17 65	0.14 146	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.23 546	0.17 506

sCroCo_RVC	0.18 189	0.14 326	0.49 395	0.27 488	0.18 440	0.22 231	0.17 187	0.27 130	0.23 165	0.14 96	0.22 186	0.17 167	0.14 172	0.21 152	0.15 173	0.10 369	0.11 478	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

EAI-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.33 208	0.21 220	0.12 189	0.30 385	0.46 566	0.46 380	0.20 114	0.25 228	0.50 473	0.17 167	0.16 209	0.24 194	0.23 369	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.10 386	0.06 61	0.07 187

AIO-test1	0.19 233	0.14 326	0.41 322	0.27 488	0.15 364	0.21 202	0.16 146	0.39 302	0.36 338	0.17 154	0.26 226	0.18 178	0.13 149	0.28 276	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.06 61	0.09 321

rvit_stereo_0081	0.16 145	0.11 175	0.24 113	0.21 220	0.12 189	0.16 62	0.17 187	0.22 63	0.33 299	0.16 139	0.18 137	0.18 178	0.14 172	0.20 128	0.16 199	0.11 408	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

rvit_stereo_0082	0.16 145	0.11 175	0.24 113	0.21 220	0.12 189	0.16 62	0.17 187	0.22 63	0.33 299	0.16 139	0.18 137	0.18 178	0.14 172	0.20 128	0.16 199	0.11 408	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

LoS	0.14 99	0.08 19	0.27 143	0.16 12	0.09 36	0.22 231	0.14 82	0.26 117	0.26 206	0.15 115	0.18 137	0.18 178	0.13 149	0.22 169	0.14 146	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fff	0.19 233	0.13 283	0.40 299	0.18 65	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.35 255	0.43 416	0.29 288	0.30 264	0.18 178	0.28 407	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

ADStereo(finetuned)	0.19 233	0.13 283	0.49 395	0.19 112	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.34 232	0.39 373	0.29 288	0.31 278	0.18 178	0.31 452	0.21 152	0.19 286	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.07 187

RAFT+CT+SA	0.21 273	0.18 420	0.33 208	0.25 426	0.18 440	0.23 253	0.29 490	0.40 313	0.36 338	0.24 220	0.38 362	0.18 178	0.16 209	0.32 324	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.12 463	0.09 280	0.09 321

AnonymousM	0.17 164	0.19 436	0.24 113	0.18 65	0.10 83	0.18 111	0.17 187	0.30 185	0.23 165	0.26 239	0.20 162	0.18 178	0.14 172	0.19 110	0.14 146	0.09 320	0.06 177	0.38 580	0.15 513	0.06 61	0.05 27

CroCo-Stereo	0.14 99	0.13 283	0.24 113	0.25 426	0.11 130	0.11 6	0.18 231	0.32 208	0.23 165	0.12 53	0.12 46	0.18 178	0.12 115	0.14 13	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.06 93
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
iRaftStereo_RVC	0.16 145	0.12 218	0.26 134	0.21 220	0.11 130	0.20 175	0.17 187	0.32 208	0.23 165	0.20 183	0.25 217	0.18 178	0.12 115	0.20 128	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.08 206	0.07 187

s12784h	0.17 164	0.09 59	0.26 134	0.18 65	0.07 1	0.32 410	0.19 277	0.37 284	0.32 287	0.23 206	0.25 217	0.18 178	0.17 239	0.25 225	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.05 27

DCANet	0.18 189	0.13 283	0.40 299	0.19 112	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.34 232	0.39 373	0.29 288	0.31 278	0.18 178	0.23 322	0.20 128	0.19 286	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.07 187

csc	0.19 233	0.13 283	0.40 299	0.18 65	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.35 255	0.43 416	0.29 288	0.30 264	0.18 178	0.28 407	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

cscssc	0.19 233	0.13 283	0.40 299	0.18 65	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.35 255	0.43 416	0.29 288	0.30 264	0.18 178	0.28 407	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

xyz-stereo-finetune	0.16 145	0.12 218	0.23 103	0.16 12	0.08 14	0.23 253	0.20 328	0.29 166	0.31 278	0.19 179	0.22 186	0.19 192	0.15 190	0.29 295	0.20 305	0.06 32	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.06 61	0.06 93

tg	0.16 145	0.11 175	0.25 126	0.21 220	0.11 130	0.23 253	0.15 109	0.34 232	0.24 179	0.20 183	0.25 217	0.19 192	0.12 115	0.24 194	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.08 206	0.07 187

rvit_stereo_0083	0.16 145	0.12 218	0.26 134	0.21 220	0.13 268	0.17 88	0.17 187	0.22 63	0.34 309	0.16 139	0.21 174	0.19 192	0.16 209	0.21 152	0.16 199	0.11 408	0.10 456	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.07 187

rvit_stereo_0081_aga	0.16 145	0.14 326	0.28 154	0.21 220	0.13 268	0.19 140	0.17 187	0.23 83	0.24 179	0.17 154	0.21 174	0.19 192	0.13 149	0.19 110	0.14 146	0.11 408	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

rvit_stereo_0080	0.15 132	0.13 283	0.25 126	0.19 112	0.13 268	0.15 34	0.20 328	0.28 152	0.24 179	0.15 115	0.17 119	0.19 192	0.13 149	0.19 110	0.15 173	0.11 408	0.08 391	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.07 187

RAFT-Stereo-weight	0.15 132	0.09 59	0.26 134	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.17 187	0.36 274	0.29 252	0.24 220	0.20 162	0.19 192	0.10 56	0.18 87	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.05 27

whm_eth	0.15 132	0.13 283	0.25 126	0.19 112	0.13 268	0.15 34	0.20 328	0.28 152	0.24 179	0.15 115	0.17 119	0.19 192	0.13 149	0.19 110	0.15 173	0.11 408	0.08 391	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.07 187

MIPNet	0.21 273	0.15 361	0.52 422	0.21 220	0.12 189	0.27 325	0.20 328	0.45 369	0.37 349	0.30 319	0.23 193	0.19 192	0.24 340	0.27 262	0.19 286	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

raftrobust	0.16 145	0.13 283	0.29 164	0.22 282	0.15 364	0.19 140	0.13 54	0.32 208	0.26 206	0.26 239	0.20 162	0.19 192	0.17 239	0.21 152	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.07 187

FE-Mocha	0.16 145	0.10 102	0.33 208	0.19 112	0.13 268	0.19 140	0.15 109	0.35 255	0.22 144	0.24 220	0.24 207	0.20 201	0.14 172	0.17 65	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.06 93

GCAP-BAT	0.16 145	0.11 175	0.36 246	0.18 65	0.13 268	0.21 202	0.16 146	0.23 83	0.18 71	0.26 239	0.28 238	0.20 201	0.11 88	0.24 194	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.05 5	0.06 93

rvit_stereo_ft	0.17 164	0.14 326	0.30 171	0.25 426	0.14 313	0.17 88	0.21 359	0.28 152	0.26 206	0.16 139	0.19 146	0.20 201	0.16 209	0.22 169	0.17 229	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.07 187

WCG-NET（raft）	0.14 99	0.09 59	0.23 103	0.17 29	0.08 14	0.19 140	0.16 146	0.23 83	0.26 206	0.18 173	0.19 146	0.20 201	0.12 115	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

4D-IteraStereo	0.17 164	0.16 387	0.50 406	0.21 220	0.14 313	0.19 140	0.17 187	0.28 152	0.28 233	0.23 206	0.20 162	0.20 201	0.11 88	0.19 110	0.14 146	0.06 32	0.04 2	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.06 93

HHNet	0.22 304	0.12 218	0.52 422	0.18 65	0.18 440	0.20 175	0.20 328	0.34 232	0.31 278	0.32 359	0.59 516	0.20 201	0.21 295	0.24 194	0.31 441	0.08 229	0.05 33	0.09 274	0.07 169	0.08 206	0.11 412

rafts_anoy	0.18 189	0.15 361	0.35 227	0.22 282	0.14 313	0.19 140	0.17 187	0.32 208	0.30 266	0.23 206	0.25 217	0.20 201	0.16 209	0.22 169	0.19 286	0.08 229	0.07 304	0.10 351	0.12 463	0.09 280	0.08 260

Anonymous3	0.23 321	0.18 420	0.63 469	0.27 488	0.18 440	0.41 486	0.23 411	0.43 352	0.35 325	0.23 206	0.27 232	0.20 201	0.18 264	0.27 262	0.18 253	0.12 446	0.11 478	0.10 351	0.10 386	0.11 395	0.12 435

raft+_RVC	0.18 189	0.14 326	0.32 192	0.21 220	0.15 364	0.21 202	0.16 146	0.38 290	0.34 309	0.21 194	0.28 238	0.20 201	0.15 190	0.24 194	0.19 286	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.08 260

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 164	0.14 326	0.32 192	0.20 174	0.09 36	0.19 140	0.17 187	0.32 208	0.30 266	0.25 228	0.33 308	0.20 201	0.17 239	0.19 110	0.15 173	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.05 27

R-Stereo Train	0.18 189	0.09 59	0.32 192	0.22 282	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.42 339	0.19 88	0.31 337	0.45 445	0.20 201	0.14 172	0.18 87	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

RAFT-Stereo	0.18 189	0.09 59	0.32 192	0.22 282	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.42 339	0.19 88	0.31 337	0.45 445	0.20 201	0.14 172	0.18 87	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.17 164	0.11 175	0.26 134	0.16 12	0.09 36	0.27 325	0.19 277	0.27 130	0.20 114	0.22 200	0.28 238	0.21 213	0.22 308	0.37 354	0.22 350	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.06 61	0.07 187

DFGA-Net	0.23 321	0.24 488	0.49 395	0.22 282	0.15 364	0.25 291	0.17 187	0.39 302	0.39 373	0.29 288	0.31 278	0.21 213	0.17 239	0.59 455	0.28 413	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.08 260

FACV-RUCA	0.21 273	0.15 361	0.32 192	0.23 334	0.23 522	0.26 314	0.19 277	0.39 302	0.34 309	0.25 228	0.32 287	0.21 213	0.24 340	0.24 194	0.19 286	0.10 369	0.07 304	0.15 507	0.08 249	0.16 486	0.13 452

Occ-G	0.13 71	0.08 19	0.21 86	0.17 29	0.10 83	0.15 34	0.19 277	0.22 63	0.19 88	0.13 70	0.19 146	0.21 213	0.11 88	0.17 65	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.06 93

AE-Stereo	0.17 164	0.11 175	0.31 185	0.24 387	0.14 313	0.23 253	0.18 231	0.34 232	0.29 252	0.15 115	0.25 217	0.21 213	0.13 149	0.20 128	0.14 146	0.07 81	0.08 391	0.09 274	0.10 386	0.07 134	0.06 93

Selective-RAFT	0.17 164	0.12 218	0.30 171	0.24 387	0.10 83	0.29 367	0.15 109	0.32 208	0.31 278	0.17 154	0.17 119	0.21 213	0.18 264	0.28 276	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.06 93

IPLGR	0.21 273	0.13 283	0.61 458	0.21 220	0.11 130	0.25 291	0.18 231	0.41 325	0.37 349	0.28 260	0.27 232	0.21 213	0.19 279	0.37 354	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

TRStereo	0.19 233	0.17 406	0.47 381	0.23 334	0.19 467	0.19 140	0.16 146	0.52 457	0.28 233	0.20 183	0.19 146	0.21 213	0.13 149	0.24 194	0.13 110	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.11 424	0.06 61	0.06 93

DRaft	0.24 352	0.10 102	0.34 218	0.18 65	0.12 189	0.28 345	0.23 411	0.33 224	0.39 373	0.38 447	0.61 528	0.21 213	0.41 507	0.48 392	0.42 497	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.08 260

RAFT-345	0.21 273	0.10 102	0.46 373	0.22 282	0.11 130	0.20 175	0.16 146	0.26 117	0.25 193	0.27 249	0.66 539	0.21 213	0.16 209	0.55 427	0.21 330	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.06 93

DIP-Stereo	0.18 189	0.12 218	0.33 208	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.12 27	0.42 339	0.25 193	0.27 249	0.32 287	0.21 213	0.17 239	0.25 225	0.20 305	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.08 260
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
model_zeroshot	0.17 164	0.11 175	0.39 291	0.20 174	0.12 189	0.24 273	0.15 109	0.34 232	0.22 144	0.30 319	0.20 162	0.22 224	0.12 115	0.24 194	0.14 146	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.07 187

StereoVision	0.22 304	0.18 420	0.37 257	0.27 488	0.17 418	0.23 253	0.22 386	0.38 290	0.31 278	0.20 183	0.51 479	0.22 224	0.16 209	0.28 276	0.18 253	0.11 408	0.12 495	0.13 466	0.13 490	0.10 347	0.07 187

anonymousdsp2	0.17 164	0.10 102	0.28 154	0.20 174	0.11 130	0.25 291	0.17 187	0.41 325	0.31 278	0.23 206	0.23 193	0.22 224	0.15 190	0.25 225	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.08 206	0.07 187

TestStereo1	0.21 273	0.16 387	0.32 192	0.26 460	0.13 268	0.26 314	0.27 468	0.40 313	0.36 338	0.29 288	0.39 375	0.22 224	0.21 295	0.33 331	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.07 187

SA-5K	0.21 273	0.16 387	0.32 192	0.26 460	0.13 268	0.26 314	0.27 468	0.40 313	0.36 338	0.29 288	0.39 375	0.22 224	0.21 295	0.33 331	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.07 187

test_4	0.18 189	0.12 218	0.34 218	0.23 334	0.12 189	0.18 111	0.22 386	0.26 117	0.24 179	0.24 220	0.47 462	0.22 224	0.13 149	0.24 194	0.16 199	0.06 32	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.07 134	0.05 27

CIPLG	0.21 273	0.21 462	0.55 435	0.23 334	0.15 364	0.25 291	0.20 328	0.35 255	0.29 252	0.31 337	0.33 308	0.22 224	0.15 190	0.26 242	0.20 305	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260

iRaft-Stereo_20w	0.19 233	0.10 102	0.46 373	0.19 112	0.13 268	0.25 291	0.19 277	0.52 457	0.19 88	0.29 288	0.21 174	0.22 224	0.20 288	0.28 276	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.08 249	0.08 206	0.08 260

IPLGR_C	0.21 273	0.22 475	0.60 455	0.23 334	0.15 364	0.24 273	0.20 328	0.35 255	0.29 252	0.31 337	0.32 287	0.22 224	0.15 190	0.25 225	0.20 305	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260

test-3	0.16 145	0.09 59	0.31 185	0.21 220	0.11 130	0.18 111	0.16 146	0.30 185	0.27 217	0.26 239	0.16 106	0.22 224	0.12 115	0.26 242	0.18 253	0.06 32	0.04 2	0.08 189	0.08 249	0.06 61	0.06 93

test_1	0.16 145	0.09 59	0.31 185	0.21 220	0.11 130	0.18 111	0.16 146	0.30 185	0.27 217	0.25 228	0.16 106	0.22 224	0.12 115	0.26 242	0.18 253	0.06 32	0.04 2	0.08 189	0.08 249	0.06 61	0.06 93

ACRE	0.21 273	0.20 448	0.62 466	0.23 334	0.15 364	0.24 273	0.20 328	0.35 255	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.22 224	0.15 190	0.25 225	0.20 305	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260

NF-Stereo	0.20 250	0.10 102	0.35 227	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

OCTAStereo	0.20 250	0.10 102	0.35 227	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

RE-Stereo	0.20 250	0.10 102	0.35 227	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

TVStereo	0.20 250	0.10 102	0.35 227	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

test-1	0.17 164	0.11 175	0.40 299	0.23 334	0.13 268	0.22 231	0.23 411	0.34 232	0.26 206	0.20 183	0.24 207	0.22 224	0.14 172	0.16 47	0.20 305	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.08 260

TestStereo	0.21 273	0.19 436	0.40 299	0.25 426	0.10 83	0.22 231	0.21 359	0.31 196	0.31 278	0.23 206	0.34 318	0.22 224	0.18 264	0.62 473	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.07 169	0.11 395	0.06 93

RALCasStereoNet	0.18 189	0.15 361	0.33 208	0.21 220	0.14 313	0.21 202	0.18 231	0.31 196	0.25 193	0.21 194	0.29 251	0.22 224	0.15 190	0.27 262	0.17 229	0.08 229	0.10 456	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.09 321

DN-CSS_ROB	0.22 304	0.25 493	0.47 381	0.24 387	0.14 313	0.25 291	0.12 27	0.40 313	0.33 299	0.29 288	0.42 410	0.22 224	0.20 288	0.33 331	0.19 286	0.07 81	0.06 177	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.07 187

Hybrid-DGEV-03	0.20 250	0.14 326	0.31 185	0.22 282	0.12 189	0.26 314	0.16 146	0.31 196	0.27 217	0.32 359	0.58 513	0.23 244	0.15 190	0.23 179	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.07 169	0.08 206	0.06 93

WQFJA1++	0.44 529	0.07 3	0.63 469	0.18 65	0.13 268	0.15 34	0.11 17	0.20 38	0.11 4	2.05 618	0.12 46	0.23 244	0.11 88	0.17 65	0.12 61	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	4.20 627	0.07 187

rvit_0105_6	0.19 233	0.14 326	0.34 218	0.23 334	0.14 313	0.18 111	0.20 328	0.29 166	0.37 349	0.18 173	0.22 186	0.23 244	0.17 239	0.26 242	0.17 229	0.15 503	0.13 507	0.13 466	0.11 424	0.11 395	0.08 260

11t1	0.18 189	0.10 102	0.30 171	0.20 174	0.11 130	0.27 325	0.17 187	0.35 255	0.23 165	0.25 228	0.23 193	0.23 244	0.23 322	0.25 225	0.18 253	0.09 320	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.09 321

MSKI-zero shot	0.17 164	0.09 59	0.43 345	0.20 174	0.11 130	0.21 202	0.15 109	0.32 208	0.21 131	0.23 206	0.24 207	0.23 244	0.10 56	0.31 317	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

EKT-Stereo	0.38 502	0.12 218	0.38 276	0.42 570	3.88 623	0.21 202	0.17 187	0.35 255	0.28 233	0.20 183	0.20 162	0.23 244	0.15 190	0.28 276	0.16 199	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.09 321

MIM_Stereo	0.18 189	0.12 218	0.38 276	0.20 174	0.11 130	0.17 88	0.14 82	0.35 255	0.25 193	0.27 249	0.35 329	0.23 244	0.13 149	0.27 262	0.16 199	0.06 32	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.08 206	0.06 93

DCRE	0.20 250	0.13 283	0.40 299	0.21 220	0.15 364	0.20 175	0.19 277	0.30 185	0.27 217	0.22 200	0.80 560	0.23 244	0.16 209	0.23 179	0.15 173	0.07 81	0.07 304	0.07 103	0.08 249	0.07 134	0.06 93

DisPM	0.19 233	0.10 102	0.35 227	0.23 334	0.13 268	0.18 111	0.20 328	0.29 166	0.29 252	0.33 372	0.34 318	0.23 244	0.16 209	0.33 331	0.16 199	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.11 412

SA	0.22 304	0.16 387	0.36 246	0.23 334	0.13 268	0.24 273	0.23 411	0.45 369	0.40 390	0.27 249	0.44 434	0.23 244	0.23 322	0.33 331	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.08 206	0.06 93

test_3	0.18 189	0.11 175	0.32 192	0.24 387	0.11 130	0.22 231	0.25 450	0.31 196	0.31 278	0.25 228	0.18 137	0.23 244	0.13 149	0.25 225	0.19 286	0.06 32	0.05 33	0.09 274	0.10 386	0.07 134	0.06 93

DeepStereo_RVC	0.18 189	0.11 175	0.40 299	0.21 220	0.11 130	0.19 140	0.16 146	0.28 152	0.22 144	0.27 249	0.27 232	0.23 244	0.28 407	0.24 194	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.10 377

RAFT-RH_RVC	0.25 380	0.11 175	0.45 365	0.21 220	0.12 189	0.25 291	0.14 82	0.27 130	0.27 217	0.38 447	1.15 584	0.23 244	0.17 239	0.57 442	0.24 380	0.07 81	0.05 33	0.10 351	0.07 169	0.06 61	0.07 187

SFCPSM	0.22 304	0.10 102	0.51 416	0.21 220	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.55 486	0.39 373	0.29 288	0.32 287	0.23 244	0.21 295	0.27 262	0.19 286	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.08 260

DStereoRT	0.35 480	0.13 283	0.51 416	0.25 426	0.16 395	0.42 493	0.19 277	0.48 401	0.39 373	0.30 319	0.39 375	0.24 258	0.39 498	0.64 481	0.30 433	0.08 229	0.07 304	1.54 622	0.41 589	0.08 206	0.11 412

Reg-Stereo(zero)	0.16 145	0.07 3	0.36 246	0.19 112	0.10 83	0.19 140	0.14 82	0.28 152	0.24 179	0.22 200	0.20 162	0.24 258	0.18 264	0.21 152	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.06 61	0.06 93

LL-Strereo2	0.18 189	0.18 420	0.39 291	0.22 282	0.12 189	0.24 273	0.13 54	0.31 196	0.23 165	0.24 220	0.20 162	0.24 258	0.12 115	0.26 242	0.15 173	0.06 32	0.06 177	0.12 445	0.09 344	0.08 206	0.07 187

UDGNet	0.23 321	0.31 535	0.38 276	0.24 387	0.14 313	0.24 273	0.18 231	0.32 208	0.43 416	0.29 288	0.28 238	0.24 258	0.19 279	0.29 295	0.20 305	0.15 503	0.07 304	0.21 546	0.11 424	0.14 464	0.10 377

PFNet+	0.20 250	0.10 102	0.37 257	0.21 220	0.12 189	0.17 88	0.19 277	0.29 166	0.34 309	0.33 372	0.32 287	0.24 258	0.16 209	0.32 324	0.17 229	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.08 206	0.12 435

PSM-softLoss	0.21 273	0.10 102	0.39 291	0.24 387	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.38 290	0.26 206	0.29 288	0.32 287	0.24 258	0.16 209	0.52 412	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.09 344	0.08 206	0.12 435

KMStereo	0.21 273	0.10 102	0.39 291	0.24 387	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.38 290	0.26 206	0.29 288	0.32 287	0.24 258	0.16 209	0.52 412	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.09 344	0.08 206	0.12 435

CRE-IMP	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.11 130	0.24 273	0.17 187	0.29 166	0.21 131	0.27 249	0.26 226	0.24 258	0.17 239	0.23 179	0.18 253	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.07 169	0.10 347	0.10 377

Prome-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.30 171	0.24 387	0.12 189	0.23 253	0.23 411	0.36 274	0.25 193	0.33 372	0.59 516	0.24 258	0.28 407	0.29 295	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.20 536

Hybrid-DGEV-2	0.21 273	0.15 361	0.34 218	0.24 387	0.13 268	0.28 345	0.14 82	0.48 401	0.44 431	0.27 249	0.24 207	0.25 267	0.25 361	0.28 276	0.19 286	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.07 187

rvit_0105_4	0.20 250	0.15 361	0.38 276	0.23 334	0.14 313	0.20 175	0.22 386	0.33 224	0.39 373	0.19 179	0.24 207	0.25 267	0.19 279	0.27 262	0.17 229	0.16 518	0.13 507	0.13 466	0.11 424	0.11 395	0.08 260

H2IRNET	0.18 189	0.13 283	0.35 227	0.21 220	0.12 189	0.20 175	0.15 109	0.27 130	0.30 266	0.17 154	0.31 278	0.25 267	0.20 288	0.24 194	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.10 386	0.09 280	0.06 93

MyStereo8	0.22 304	0.15 361	0.63 469	0.21 220	0.17 418	0.31 401	0.16 146	0.36 274	0.32 287	0.28 260	0.36 339	0.25 267	0.18 264	0.25 225	0.28 413	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.12 435

MyStereo05	0.23 321	0.12 218	0.57 442	0.21 220	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.48 401	0.52 505	0.31 337	0.23 193	0.25 267	0.22 308	0.30 310	0.21 330	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

CASS	0.21 273	0.15 361	0.32 192	0.26 460	0.11 130	0.28 345	0.19 277	0.39 302	0.30 266	0.32 359	0.34 318	0.25 267	0.24 340	0.25 225	0.20 305	0.13 465	0.08 391	0.11 407	0.09 344	0.11 395	0.11 412
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.23 321	0.19 436	0.38 276	0.26 460	0.18 440	0.25 291	0.29 490	0.40 313	0.37 349	0.29 288	0.40 386	0.25 267	0.22 308	0.34 337	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.10 377

dd	0.22 304	0.26 504	0.40 299	0.22 282	0.12 189	0.25 291	0.21 359	0.32 208	0.44 431	0.29 288	0.28 238	0.25 267	0.16 209	0.30 310	0.25 390	0.12 446	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.11 395	0.09 321

Patchmatch Stereo++	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.26 242	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260
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
NRIStereo	0.18 189	0.11 175	0.35 227	0.23 334	0.11 130	0.24 273	0.20 328	0.29 166	0.26 206	0.26 239	0.25 217	0.25 267	0.18 264	0.34 337	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.08 260

PSM-adaLoss	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.16 146	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.18 264	0.24 194	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

ROB_FTStereo_v2	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.16 146	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.24 194	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

ROB_FTStereo	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.28 238	0.25 267	0.17 239	0.24 194	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

HUI-Stereo	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.28 238	0.25 267	0.17 239	0.22 169	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

DEmStereo	0.26 396	0.09 59	0.47 381	0.19 112	0.12 189	0.30 385	0.25 450	0.28 152	0.36 338	0.36 425	0.58 513	0.25 267	0.48 539	0.53 419	0.44 503	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.06 61	0.07 187

Pruner-Stereo	0.19 233	0.11 175	0.34 218	0.29 512	0.12 189	0.19 140	0.17 187	0.31 196	0.29 252	0.33 372	0.32 287	0.25 267	0.15 190	0.24 194	0.21 330	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.09 321

iGMRVC	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.15 109	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.27 262	0.17 229	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

iRAFT	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.26 242	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

RAFT-IKP	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.15 109	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.18 264	0.25 225	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

RALAANet	0.19 233	0.18 420	0.37 257	0.23 334	0.14 313	0.23 253	0.13 54	0.37 284	0.29 252	0.28 260	0.26 226	0.25 267	0.15 190	0.26 242	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.06 93

GES	0.22 304	0.12 218	0.42 332	0.20 174	0.14 313	0.27 325	0.19 277	0.49 411	0.33 299	0.30 319	0.36 339	0.25 267	0.23 322	0.29 295	0.22 350	0.10 369	0.08 391	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.11 412

AFF-stereo	0.18 189	0.15 361	0.32 192	0.21 220	0.10 83	0.18 111	0.18 231	0.33 224	0.27 217	0.25 228	0.37 348	0.25 267	0.17 239	0.24 194	0.15 173	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.05 27

rvit_0105_5	0.21 273	0.15 361	0.38 276	0.23 334	0.13 268	0.22 231	0.24 433	0.36 274	0.39 373	0.21 194	0.23 193	0.26 289	0.19 279	0.26 242	0.19 286	0.15 503	0.13 507	0.12 445	0.12 463	0.10 347	0.09 321

raft_robust	0.22 304	0.17 406	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.23 253	0.22 386	0.49 411	0.48 475	0.32 359	0.32 287	0.26 289	0.23 322	0.53 419	0.15 173	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.10 386	0.08 206	0.06 93

Sa-1000	0.22 304	0.15 361	0.35 227	0.23 334	0.13 268	0.28 345	0.23 411	0.47 388	0.39 373	0.30 319	0.50 473	0.26 289	0.19 279	0.33 331	0.16 199	0.07 81	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.08 206	0.06 93

GMOStereo	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

error version	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

test-v	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

LCNet	0.21 273	0.11 175	0.29 164	0.25 426	0.12 189	0.23 253	0.19 277	0.34 232	0.26 206	0.28 260	0.35 329	0.26 289	0.30 436	0.35 346	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.10 386	0.13 446	0.22 550

test-2	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

CFNet-RSSM	0.17 164	0.10 102	0.40 299	0.20 174	0.11 130	0.20 175	0.15 109	0.36 274	0.30 266	0.23 206	0.21 174	0.26 289	0.15 190	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

IGEV-FE	0.18 189	0.10 102	0.65 478	0.20 174	0.12 189	0.19 140	0.15 109	0.34 232	0.19 88	0.28 260	0.22 186	0.27 298	0.13 149	0.23 179	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.06 93

MyStereo04	0.23 321	0.12 218	0.55 435	0.22 282	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.49 411	0.52 505	0.28 260	0.23 193	0.27 298	0.23 322	0.30 310	0.22 350	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

IGEV_Zeroshot_test	0.18 189	0.10 102	0.65 478	0.20 174	0.12 189	0.19 140	0.15 109	0.34 232	0.19 88	0.28 260	0.22 186	0.27 298	0.13 149	0.23 179	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.06 93

Any-RAFT	0.17 164	0.08 19	0.31 185	0.19 112	0.10 83	0.29 367	0.16 146	0.42 339	0.30 266	0.24 220	0.27 232	0.27 298	0.16 209	0.21 152	0.12 61	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.06 93

RAFT-Test	0.17 164	0.10 102	0.38 276	0.19 112	0.12 189	0.25 291	0.17 187	0.33 224	0.23 165	0.23 206	0.29 251	0.27 298	0.14 172	0.20 128	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

gwcnet-sp	0.24 352	0.13 283	0.63 469	0.22 282	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.44 359	0.39 373	0.35 409	0.34 318	0.27 298	0.27 390	0.35 346	0.25 390	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

scenet	0.24 352	0.13 283	0.63 469	0.22 282	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.44 359	0.39 373	0.35 409	0.34 318	0.27 298	0.27 390	0.35 346	0.25 390	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

knoymous	0.17 164	0.09 59	0.32 192	0.17 29	0.11 130	0.21 202	0.17 187	0.32 208	0.23 165	0.23 206	0.28 238	0.27 298	0.16 209	0.23 179	0.16 199	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.06 109	0.09 280	0.09 321

ssnet	0.24 352	0.13 283	0.63 469	0.22 282	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.44 359	0.39 373	0.35 409	0.34 318	0.27 298	0.27 390	0.35 346	0.25 390	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

AAGNet	0.33 467	0.11 175	0.37 257	0.25 426	0.16 395	0.20 175	0.19 277	0.30 185	0.27 217	0.35 409	0.35 329	0.27 298	0.30 436	0.44 379	2.66 619	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.07 169	0.08 206	0.06 93

ASMatch	0.23 321	0.11 175	0.51 416	0.24 387	0.14 313	0.19 140	0.17 187	0.31 196	0.28 233	0.28 260	0.68 543	0.27 298	0.26 371	0.50 401	0.22 350	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.11 412

PFNet	0.23 321	0.10 102	0.57 442	0.24 387	0.14 313	0.22 231	0.19 277	0.39 302	0.33 299	0.35 409	0.32 287	0.27 298	0.19 279	0.64 481	0.22 350	0.09 320	0.05 33	0.09 274	0.07 169	0.08 206	0.07 187

GMM-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.43 345	0.23 334	0.13 268	0.24 273	0.25 450	0.37 284	0.27 217	0.30 319	0.45 445	0.27 298	0.21 295	0.31 317	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.10 351	0.09 344	0.08 206	0.19 526

Gwc-CoAtRS	0.17 164	0.10 102	0.37 257	0.20 174	0.12 189	0.19 140	0.15 109	0.32 208	0.28 233	0.23 206	0.23 193	0.27 298	0.15 190	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

HITNet	0.20 250	0.17 406	0.43 345	0.19 112	0.08 14	0.27 325	0.14 82	0.42 339	0.30 266	0.29 288	0.32 287	0.27 298	0.21 295	0.28 276	0.25 390	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.06 93
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
iResNet	0.24 352	0.18 420	0.61 458	0.25 426	0.11 130	0.29 367	0.21 359	0.42 339	0.43 416	0.33 372	0.43 423	0.27 298	0.22 308	0.34 337	0.26 403	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

FSD					0.24 530	0.27 325	0.27 468	0.31 196	0.29 252	0.26 239	0.27 232	0.28 314	0.27 390	0.28 276	0.26 403	0.23 554	0.22 568	0.27 558	0.26 570	0.25 551

IGEV-RUCA	0.21 273	0.08 19	0.23 103	0.19 112	0.19 467	0.28 345	0.24 433	0.23 83	0.21 131	0.20 183	0.23 193	0.28 314	0.49 540	0.26 242	0.18 253	0.09 320	0.08 391	0.18 532	0.13 490	0.17 503	0.17 506

rvit_0105_3	0.23 321	0.17 406	0.40 299	0.25 426	0.15 364	0.24 273	0.28 484	0.38 290	0.41 402	0.25 228	0.25 217	0.28 314	0.21 295	0.28 276	0.20 305	0.15 503	0.13 507	0.14 492	0.15 513	0.10 347	0.09 321

test_sample4	0.24 352	0.13 283	0.43 345	0.20 174	0.12 189	0.32 410	0.21 359	0.51 438	0.34 309	0.31 337	0.37 348	0.28 314	0.23 322	0.53 419	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.11 395	0.10 377

xx1	0.20 250	0.14 326	0.38 276	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.35 255	0.47 466	0.17 154	0.19 146	0.28 314	0.24 340	0.28 276	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.09 344	0.09 280	0.09 321

qqq	0.20 250	0.12 218	0.31 185	0.20 174	0.11 130	0.23 253	0.19 277	0.41 325	0.27 217	0.24 220	0.28 238	0.28 314	0.24 340	0.34 337	0.22 350	0.08 229	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.09 280	0.09 321

x	0.19 233	0.11 175	0.29 164	0.20 174	0.11 130	0.26 314	0.18 231	0.41 325	0.29 252	0.25 228	0.29 251	0.28 314	0.24 340	0.26 242	0.23 369	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.08 260

CrosDoStereo	0.31 449	0.10 102	0.49 395	0.18 65	0.12 189	0.22 231	1.11 616	0.34 232	0.37 349	0.38 447	0.61 528	0.28 314	0.46 530	0.61 465	0.57 530	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.07 187

PSM-AAD	0.25 380	0.10 102	0.30 171	0.24 387	0.12 189	0.26 314	0.38 543	0.34 232	0.28 233	0.35 409	0.39 375	0.28 314	0.79 579	0.30 310	0.16 199	0.07 81	0.06 177	0.12 445	0.11 424	0.08 206	0.21 545

DeepStereo_LL	0.31 449	0.10 102	0.49 395	0.18 65	0.12 189	0.22 231	1.11 616	0.34 232	0.37 349	0.38 447	0.61 528	0.28 314	0.46 530	0.61 465	0.57 530	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.07 187

ARAFT	0.24 352	0.21 462	0.78 508	0.22 282	0.12 189	0.29 367	0.24 433	0.43 352	0.32 287	0.33 372	0.28 238	0.28 314	0.19 279	0.49 397	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.12 445	0.11 424	0.09 280	0.06 93

rvit_stereo_0075_2	0.24 352	0.17 406	0.50 406	0.26 460	0.22 509	0.22 231	0.15 109	0.40 313	0.35 325	0.27 249	0.37 348	0.29 325	0.20 288	0.28 276	0.19 286	0.17 529	0.12 495	0.19 540	0.12 463	0.13 446	0.13 452

GCST	0.47 537	0.60 585	0.57 442	1.04 608	0.48 582	0.38 468	0.11 17	0.40 313	0.32 287	0.41 481	0.34 318	0.29 325	0.17 239	0.46 385	0.19 286	0.69 600	0.42 595	0.79 604	0.62 607	0.62 592	0.46 590

test_sample5	0.24 352	0.13 283	0.42 332	0.21 220	0.12 189	0.30 385	0.21 359	0.50 421	0.34 309	0.32 359	0.41 394	0.29 325	0.23 322	0.55 427	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.11 395	0.10 377

test_sample3	0.23 321	0.12 218	0.43 345	0.19 112	0.12 189	0.32 410	0.20 328	0.50 421	0.34 309	0.31 337	0.33 308	0.29 325	0.22 308	0.53 419	0.22 350	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.10 347	0.10 377

test_sample1	0.20 250	0.10 102	0.28 154	0.19 112	0.12 189	0.28 345	0.19 277	0.41 325	0.25 193	0.26 239	0.31 278	0.29 325	0.26 371	0.44 379	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.09 321

CoDeX	0.23 321	0.12 218	0.46 373	0.21 220	0.14 313	0.29 367	0.21 359	0.53 468	0.41 402	0.29 288	0.35 329	0.29 325	0.22 308	0.48 392	0.19 286	0.09 320	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.07 187

mmm	0.21 273	0.12 218	0.31 185	0.22 282	0.12 189	0.28 345	0.21 359	0.41 325	0.27 217	0.29 288	0.38 362	0.29 325	0.24 340	0.29 295	0.22 350	0.09 320	0.07 304	0.11 407	0.09 344	0.10 347	0.09 321

DualNet	0.24 352	0.13 283	0.42 332	0.21 220	0.12 189	0.30 385	0.21 359	0.50 421	0.34 309	0.33 372	0.43 423	0.29 325	0.23 322	0.55 427	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.11 395	0.10 377

RAFT_CTSACE	0.21 273	0.16 387	0.41 322	0.25 426	0.15 364	0.22 231	0.24 433	0.32 208	0.28 233	0.33 372	0.51 479	0.29 325	0.17 239	0.32 324	0.13 110	0.06 32	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.06 93

SST-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.37 257	0.24 387	0.13 268	0.19 140	0.17 187	0.31 196	0.24 179	0.34 392	0.33 308	0.29 325	0.25 361	0.56 438	0.17 229	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.07 187

IRAFT_RVC	0.22 304	0.12 218	0.39 291	0.26 460	0.11 130	0.18 111	0.24 433	0.40 313	0.37 349	0.31 337	0.30 264	0.29 325	0.24 340	0.55 427	0.22 350	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.07 187

cross-raft	0.17 164	0.12 218	0.41 322	0.23 334	0.10 83	0.20 175	0.24 433	0.33 224	0.23 165	0.23 206	0.28 238	0.29 325	0.15 190	0.17 65	0.15 173	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

LMCR-Stereo	0.26 396	0.18 420	0.49 395	0.28 509	0.14 313	0.36 454	0.23 411	0.54 476	0.34 309	0.39 462	0.40 386	0.29 325	0.29 422	0.37 354	0.27 409	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.13 446	0.09 321

111	0.20 250	0.17 406	0.40 299	0.18 65	0.09 36	0.24 273	0.17 187	0.41 325	0.45 443	0.23 206	0.29 251	0.29 325	0.21 295	0.24 194	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.08 260

test_xeample	0.34 475	0.10 102	0.29 164	0.19 112	0.11 130	0.33 421	0.23 411	0.55 486	0.38 363	0.32 359	0.45 445	0.29 325	0.26 371	0.57 442	2.24 617	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.09 321

FENet	0.21 273	0.11 175	0.45 365	0.21 220	0.12 189	0.26 314	0.17 187	0.41 325	0.35 325	0.30 319	0.31 278	0.29 325	0.23 322	0.26 242	0.23 369	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

test_sample6	0.25 380	0.13 283	0.41 322	0.21 220	0.11 130	0.30 385	0.22 386	0.51 438	0.35 325	0.33 372	0.43 423	0.30 341	0.24 340	0.57 442	0.22 350	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.10 386	0.11 395	0.10 377

test_sample2	0.21 273	0.10 102	0.28 154	0.19 112	0.11 130	0.27 325	0.21 359	0.43 352	0.29 252	0.26 239	0.31 278	0.30 341	0.24 340	0.45 382	0.18 253	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.09 321

gcap-zeroshot	0.17 164	0.11 175	0.36 246	0.20 174	0.12 189	0.26 314	0.16 146	0.30 185	0.22 144	0.26 239	0.20 162	0.30 341	0.14 172	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

GwcNet-ADL	0.22 304	0.14 326	0.58 447	0.24 387	0.13 268	0.22 231	0.23 411	0.49 411	0.40 390	0.27 249	0.29 251	0.30 341	0.20 288	0.26 242	0.23 369	0.09 320	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.09 280	0.09 321

FTStereo	0.28 424	0.10 102	0.43 345	0.23 334	0.13 268	0.21 202	0.53 580	0.34 232	0.26 206	0.38 447	0.95 573	0.30 341	0.56 552	0.32 324	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.19 526

RAFT_R40	0.21 273	0.10 102	0.37 257	0.24 387	0.13 268	0.18 111	0.18 231	0.31 196	0.29 252	0.33 372	0.33 308	0.30 341	0.24 340	0.55 427	0.18 253	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.07 187

GrayStereo	0.25 380	0.09 59	0.32 192	0.26 460	0.13 268	0.23 253	0.47 570	0.34 232	0.30 266	0.39 462	0.47 462	0.30 341	0.79 579	0.29 295	0.16 199	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.09 344	0.07 134	0.13 452

222	0.41 515	0.10 102	0.29 164	0.19 112	0.11 130	0.36 454	0.20 328	0.57 511	0.39 373	0.35 409	0.44 434	0.30 341	0.27 390	0.55 427	3.56 622	0.11 408	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.09 280	0.09 321

RAFT + AFF	0.27 404	0.23 484	0.50 406	0.25 426	0.17 418	0.30 385	0.33 522	0.52 457	0.40 390	0.28 260	0.30 264	0.30 341	0.31 452	0.62 473	0.24 380	0.09 320	0.10 456	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.11 412

FADNet_RVC	0.30 442	0.28 514	0.83 528	0.23 334	0.15 364	0.30 385	0.17 187	0.49 411	0.37 349	0.30 319	0.38 362	0.30 341	0.27 390	0.52 412	0.31 441	0.14 490	0.14 517	0.14 492	0.16 525	0.21 536	0.23 557

rvit_105_1	0.27 404	0.19 436	0.46 373	0.27 488	0.19 467	0.30 385	0.35 528	0.44 359	0.51 496	0.31 337	0.31 278	0.31 351	0.26 371	0.35 346	0.25 390	0.15 503	0.14 517	0.15 507	0.17 534	0.11 395	0.10 377

SMFormer	0.25 380	0.12 218	0.40 299	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.28 413	0.10 369	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.09 280	0.09 321

tta	0.24 352	0.12 218	0.40 299	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.28 413	0.10 369	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.08 206	0.07 187

qqq1	0.24 352	0.12 218	0.40 299	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.16 199	0.10 369	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

fff1	0.24 352	0.12 218	0.40 299	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.16 199	0.10 369	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

MyStereo06	0.20 250	0.12 218	0.57 442	0.21 220	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.40 313	0.21 131	0.30 319	0.24 207	0.31 351	0.18 264	0.22 169	0.18 253	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

XX-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.83 528	0.26 460	0.17 418	0.23 253	0.13 54	0.40 313	0.18 71	0.20 183	0.41 394	0.31 351	0.10 56	0.32 324	0.12 61	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.05 27

BEATNet_4x	0.22 304	0.18 420	0.47 381	0.22 282	0.10 83	0.28 345	0.14 82	0.46 380	0.32 287	0.31 337	0.34 318	0.31 351	0.25 361	0.31 317	0.29 425	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.10 347	0.08 260

MLCV	0.22 304	0.16 387	0.44 354	0.21 220	0.08 14	0.29 367	0.19 277	0.38 290	0.37 349	0.38 447	0.44 434	0.31 351	0.21 295	0.41 370	0.24 380	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.06 93

BUS	0.23 321	0.12 218	0.28 154	0.25 426	0.14 313	0.43 502	0.17 187	0.56 502	0.34 309	0.34 392	0.35 329	0.32 360	0.20 288	0.26 242	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.09 280	0.09 321

IER	0.23 321	0.12 218	0.39 291	0.20 174	0.14 313	0.31 401	0.19 277	0.42 339	0.36 338	0.33 372	0.40 386	0.32 360	0.33 462	0.29 295	0.22 350	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.09 280	0.08 260

NINENet	0.25 380	0.15 361	0.37 257	0.23 334	0.16 395	0.43 502	0.17 187	0.60 535	0.46 461	0.32 359	0.37 348	0.32 360	0.20 288	0.42 373	0.21 330	0.10 369	0.10 456	0.12 445	0.08 249	0.11 395	0.10 377

AASNet	0.27 404	0.19 436	0.49 395	0.26 460	0.17 418	0.34 434	0.20 328	0.62 547	0.48 475	0.35 409	0.40 386	0.32 360	0.25 361	0.28 276	0.34 458	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.08 249	0.13 446	0.11 412

GANet-ADL	0.21 273	0.12 218	0.45 365	0.23 334	0.14 313	0.29 367	0.19 277	0.46 380	0.35 325	0.25 228	0.32 287	0.32 360	0.19 279	0.24 194	0.20 305	0.10 369	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.10 377

HCRNet	0.24 352	0.25 493	0.33 208	0.34 545	0.16 395	0.27 325	0.18 231	0.43 352	0.35 325	0.30 319	0.35 329	0.32 360	0.22 308	0.44 379	0.20 305	0.13 465	0.08 391	0.13 466	0.11 424	0.10 347	0.09 321

FINET	0.34 475	0.27 511	0.80 518	0.24 387	0.24 530	0.36 454	0.34 524	0.54 476	0.72 560	0.39 462	0.47 462	0.32 360	0.30 436	0.51 406	0.32 446	0.19 546	0.17 546	0.13 466	0.12 463	0.18 517	0.16 494

ITSA-stereo	0.25 380	0.15 361	0.33 208	0.23 334	0.11 130	0.27 325	0.18 231	0.56 502	0.59 529	0.31 337	0.32 287	0.33 367	0.28 407	0.49 397	0.30 433	0.11 408	0.08 391	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.13 452

riskmin	0.18 189	0.09 59	0.34 218	0.18 65	0.12 189	0.24 273	0.16 146	0.34 232	0.28 233	0.21 194	0.23 193	0.33 367	0.24 340	0.23 179	0.17 229	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.06 109	0.10 347	0.10 377

HBP-ISP	0.33 467	0.30 528	0.72 501	0.22 282	0.16 395	0.32 410	0.22 386	0.54 476	0.44 431	0.41 481	0.49 470	0.33 367	0.38 492	0.73 512	0.25 390	0.18 540	0.19 557	0.24 555	0.20 546	0.16 486	0.13 452

IIG-Stereo	0.23 321	0.13 283	0.35 227	0.29 512	0.12 189	0.23 253	0.14 82	0.38 290	0.31 278	0.34 392	0.37 348	0.33 367	0.21 295	0.70 502	0.26 403	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.07 134	0.06 93

DMCA	0.22 304	0.14 326	0.36 246	0.22 282	0.14 313	0.27 325	0.20 328	0.43 352	0.38 363	0.31 337	0.32 287	0.33 367	0.24 340	0.24 194	0.28 413	0.11 408	0.08 391	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.11 412

FADNet-RVC-Resample	0.29 435	0.25 493	0.93 549	0.26 460	0.16 395	0.32 410	0.21 359	0.47 388	0.39 373	0.35 409	0.38 362	0.33 367	0.27 390	0.53 419	0.24 380	0.10 369	0.10 456	0.14 492	0.13 490	0.13 446	0.16 494

SuperB	0.49 543	0.28 514	2.23 604	0.23 334	0.15 364	0.41 486	0.32 512	0.47 388	0.82 572	0.43 497	0.50 473	0.33 367	0.45 524	0.68 497	1.08 581	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.98 612	0.14 473

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 380	0.14 326	0.95 552	0.21 220	0.27 545	0.20 175	0.19 277	0.48 401	0.25 193	0.26 239	0.55 501	0.34 374	0.18 264	0.25 225	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.12 463	0.12 431	0.12 435

ffm	0.22 304	0.12 218	0.42 332	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.35 255	0.44 431	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.27 262	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.11 407	0.10 386	0.08 206	0.08 260

ff1	0.29 435	0.12 218	0.42 332	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.35 255	0.44 431	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.81 543	1.08 581	0.08 229	0.05 33	0.11 407	0.10 386	0.08 206	0.08 260

mmx	0.31 449	0.12 218	0.42 332	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.55 486	0.45 443	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.81 543	1.08 581	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.10 377

xxx	0.31 449	0.12 218	0.42 332	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.55 486	0.45 443	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.81 543	1.08 581	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.10 377

HH	0.18 189	0.12 218	0.55 435	0.22 282	0.12 189	0.18 111	0.18 231	0.34 232	0.19 88	0.20 183	0.24 207	0.34 374	0.18 264	0.29 295	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.06 93

HanStereo	0.18 189	0.12 218	0.55 435	0.22 282	0.12 189	0.18 111	0.18 231	0.34 232	0.19 88	0.20 183	0.24 207	0.34 374	0.18 264	0.29 295	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.06 93

iRaft-Stereo_5w	0.23 321	0.18 420	0.44 354	0.22 282	0.13 268	0.19 140	0.19 277	0.37 284	0.32 287	0.28 260	0.37 348	0.34 374	0.23 322	0.65 488	0.27 409	0.06 32	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.08 260

DAS	0.27 404	0.12 218	0.42 332	0.24 387	0.18 440	0.29 367	0.24 433	0.45 369	0.45 443	0.41 481	0.44 434	0.34 374	0.29 422	0.75 521	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.09 321

SepStereo	0.26 396	0.12 218	0.42 332	0.24 387	0.18 440	0.29 367	0.24 433	0.45 369	0.45 443	0.41 481	0.44 434	0.34 374	0.29 422	0.64 481	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.09 321

OMP-Stereo	0.23 321	0.14 326	0.35 227	0.29 512	0.13 268	0.21 202	0.16 146	0.37 284	0.33 299	0.34 392	0.30 264	0.34 374	0.19 279	0.70 502	0.24 380	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.07 134	0.06 93

KYRaft	0.22 304	0.10 102	0.30 171	0.23 334	0.12 189	0.23 253	0.23 411	0.35 255	0.24 179	0.35 409	0.54 497	0.34 374	0.26 371	0.29 295	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.10 386	0.08 206	0.31 575

THIR-Stereo	0.29 435	0.12 218	0.41 322	0.19 112	0.11 130	0.28 345	0.72 594	0.32 208	0.35 325	0.37 432	0.65 537	0.34 374	0.50 542	0.57 442	0.45 506	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.09 344	0.07 134	0.07 187

GEStereo_RVC	0.27 404	0.20 448	0.44 354	0.27 488	0.16 395	0.33 421	0.25 450	0.56 502	0.54 514	0.34 392	0.38 362	0.34 374	0.25 361	0.51 406	0.28 413	0.12 446	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.11 395	0.11 412

ICVP	0.23 321	0.13 283	0.44 354	0.26 460	0.14 313	0.29 367	0.25 450	0.45 369	0.33 299	0.29 288	0.43 423	0.35 388	0.25 361	0.26 242	0.23 369	0.12 446	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.10 377
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.32 458	0.15 361	1.26 584	0.23 334	0.18 440	0.32 410	0.18 231	0.59 526	0.60 533	0.36 425	0.45 445	0.35 388	0.29 422	0.36 351	0.25 390	0.14 490	0.11 478	0.12 445	0.11 424	0.14 464	0.15 485

ADCRef	0.38 502	0.24 488	0.88 540	0.26 460	0.21 493	0.49 529	0.27 468	0.52 457	0.48 475	0.50 526	0.58 513	0.35 388	0.47 533	0.48 392	1.29 597	0.09 320	0.08 391	0.12 445	0.12 463	0.11 395	0.11 412

AdaStereo	0.24 352	0.16 387	0.37 257	0.24 387	0.12 189	0.32 410	0.17 187	0.54 476	0.42 409	0.33 372	0.38 362	0.35 388	0.21 295	0.30 310	0.22 350	0.14 490	0.06 177	0.13 466	0.08 249	0.11 395	0.08 260
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.
PS-NSSS	0.32 458	0.30 528	0.46 373	0.23 334	0.17 418	0.33 421	0.24 433	0.57 511	0.41 402	0.37 432	0.52 487	0.35 388	0.30 436	0.80 540	0.30 433	0.17 529	0.14 517	0.21 546	0.15 513	0.15 478	0.13 452

HI	0.20 250	0.13 283	0.33 208	0.18 65	0.15 364	0.17 88	0.16 146	0.34 232	0.21 131	0.37 432	0.39 375	0.36 393	0.24 340	0.29 295	0.21 330	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.09 344	0.09 280	0.07 187

CoSv	0.20 250	0.13 283	0.33 208	0.18 65	0.15 364	0.17 88	0.16 146	0.34 232	0.21 131	0.37 432	0.39 375	0.36 393	0.24 340	0.29 295	0.21 330	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.09 344	0.09 280	0.07 187

STrans-v2	0.24 352	0.13 283	0.54 429	0.21 220	0.12 189	0.23 253	0.21 359	0.47 388	0.28 233	0.31 337	0.42 410	0.36 393	0.35 475	0.62 473	0.23 369	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.06 93

TransformOpticalFlow	0.24 352	0.13 283	0.56 439	0.23 334	0.11 130	0.21 202	0.19 277	0.40 313	0.32 287	0.30 319	0.43 423	0.36 393	0.31 452	0.61 465	0.20 305	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.07 187

MMNet	0.27 404	0.14 326	0.49 395	0.24 387	0.17 418	0.47 518	0.22 386	0.45 369	0.51 496	0.39 462	0.41 394	0.36 393	0.33 462	0.39 361	0.34 458	0.08 229	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.08 260

PWCDC_ROB	0.38 502	0.30 528	0.60 455	0.33 543	0.20 485	0.42 493	0.19 277	0.58 520	0.89 581	0.42 491	1.26 588	0.36 393	0.34 471	0.50 401	0.38 471	0.18 540	0.11 478	0.11 407	0.09 344	0.19 524	0.13 452

DualNet (step1)	0.28 424	0.19 436	0.50 406	0.18 65	0.16 395	0.34 434	0.20 328	0.51 438	0.38 363	0.37 432	0.34 318	0.37 399	0.30 436	0.39 361	0.23 369	0.23 554	0.09 426	0.28 566	0.24 561	0.18 517	0.16 494

test_sample9	0.42 518	0.19 436	0.50 406	0.18 65	0.16 395	0.34 434	0.20 328	0.51 438	0.38 363	0.37 432	0.34 318	0.37 399	0.30 436	0.66 492	0.91 571	0.23 554	1.82 623	0.28 566	0.24 561	0.18 517	0.16 494

test_sample7	0.25 380	0.15 361	0.35 227	0.20 174	0.14 313	0.28 345	0.21 359	0.51 438	0.38 363	0.37 432	0.34 318	0.37 399	0.30 436	0.39 361	0.23 369	0.14 490	0.09 426	0.13 466	0.12 463	0.13 446	0.12 435

PCWNet_CMD	0.23 321	0.13 283	0.48 390	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.16 146	0.46 380	0.46 461	0.29 288	0.36 339	0.37 399	0.24 340	0.28 276	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.11 395	0.09 321

delet	0.27 404	0.14 326	0.40 299	0.23 334	0.19 467	0.41 486	0.29 490	0.49 411	0.48 475	0.33 372	0.41 394	0.37 399	0.30 436	0.48 392	0.34 458	0.09 320	0.09 426	0.11 407	0.12 463	0.08 206	0.08 260

UPFNet	0.25 380	0.12 218	0.38 276	0.24 387	0.19 467	0.37 460	0.28 484	0.48 401	0.38 363	0.34 392	0.37 348	0.37 399	0.28 407	0.39 361	0.33 453	0.10 369	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.10 347	0.08 260

MSMDNet	0.23 321	0.13 283	0.48 390	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.16 146	0.46 380	0.46 461	0.29 288	0.36 339	0.37 399	0.24 340	0.28 276	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.11 395	0.09 321

iResNet_ROB	0.25 380	0.19 436	0.40 299	0.20 174	0.12 189	0.30 385	0.16 146	0.55 486	0.53 510	0.38 447	0.43 423	0.37 399	0.26 371	0.38 359	0.22 350	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.04 1	0.09 280	0.09 321

DispNO	0.27 404	0.18 420	0.62 466	0.23 334	0.17 418	0.25 291	0.22 386	0.45 369	0.41 402	0.32 359	0.39 375	0.38 407	0.27 390	0.77 532	0.27 409	0.09 320	0.07 304	0.10 351	0.10 386	0.08 206	0.08 260

SDNR	0.42 518	0.21 462	0.82 525	0.21 220	0.18 440	1.27 601	0.17 187	0.50 421	0.49 484	0.42 491	0.81 561	0.38 407	0.27 390	1.19 587	0.38 471	0.23 554	0.24 575	0.17 524	0.13 490	0.17 503	0.20 536

BSDual-CNN	0.23 321	0.12 218	0.28 154	0.25 426	0.14 313	0.35 449	0.21 359	0.56 502	0.34 309	0.34 392	0.35 329	0.38 407	0.24 340	0.26 242	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.09 280	0.09 321

psmg	0.23 321	0.12 218	0.28 154	0.21 220	0.14 313	0.35 449	0.23 411	0.51 438	0.34 309	0.35 409	0.38 362	0.38 407	0.24 340	0.26 242	0.21 330	0.10 369	0.08 391	0.10 351	0.10 386	0.09 280	0.08 260

RAFT	0.21 273	0.17 406	0.32 192	0.24 387	0.12 189	0.25 291	0.27 468	0.35 255	0.28 233	0.33 372	0.33 308	0.38 407	0.22 308	0.29 295	0.17 229	0.08 229	0.08 391	0.11 407	0.10 386	0.10 347	0.06 93

CFNet_pseudo	0.23 321	0.13 283	0.47 381	0.19 112	0.13 268	0.26 314	0.16 146	0.44 359	0.44 431	0.29 288	0.37 348	0.38 407	0.23 322	0.29 295	0.21 330	0.09 320	0.06 177	0.11 407	0.08 249	0.11 395	0.09 321

xxxx	0.34 475	0.10 102	0.29 164	0.19 112	0.11 130	0.37 460	0.20 328	0.58 520	0.38 363	0.29 288	0.42 410	0.38 407	0.24 340	0.46 385	2.20 615	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.09 321

ACVNet	0.23 321	0.13 283	0.35 227	0.18 65	0.15 364	0.27 325	0.23 411	0.39 302	0.44 431	0.28 260	0.41 394	0.38 407	0.26 371	0.27 262	0.32 446	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.07 187

acv_ft	0.25 380	0.13 283	0.40 299	0.23 334	0.19 467	0.34 434	0.21 359	0.45 369	0.44 431	0.38 447	0.41 394	0.38 407	0.27 390	0.27 262	0.35 462	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.11 395	0.07 187

PSMNet-RSSM	0.24 352	0.15 361	0.36 246	0.21 220	0.14 313	0.25 291	0.20 328	0.48 401	0.37 349	0.30 319	0.44 434	0.38 407	0.26 371	0.52 412	0.22 350	0.12 446	0.07 304	0.11 407	0.13 490	0.10 347	0.09 321

CFNet	0.27 404	0.20 448	0.44 354	0.22 282	0.14 313	0.33 421	0.14 82	0.51 438	0.45 443	0.30 319	0.40 386	0.38 407	0.27 390	0.76 526	0.25 390	0.09 320	0.07 304	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.08 260

ccs_rob	0.23 321	0.13 283	0.47 381	0.20 174	0.13 268	0.26 314	0.17 187	0.44 359	0.44 431	0.29 288	0.37 348	0.38 407	0.23 322	0.29 295	0.21 330	0.09 320	0.06 177	0.11 407	0.08 249	0.11 395	0.09 321

Select-FE	0.23 321	0.14 326	0.78 508	0.22 282	0.18 440	0.22 231	0.13 54	0.43 352	0.26 206	0.28 260	0.33 308	0.39 419	0.29 422	0.27 262	0.19 286	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.13 490	0.08 206	0.12 435

z-ln-s-r	0.32 458	0.21 462	0.82 525	0.23 334	0.14 313	0.30 385	0.26 462	0.43 352	0.50 492	0.32 359	0.60 521	0.39 419	0.29 422	0.73 512	0.66 550	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.08 260

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 321	0.13 283	0.83 528	0.20 174	0.21 493	0.23 253	0.17 187	0.48 401	0.27 217	0.23 206	0.29 251	0.39 419	0.23 322	0.25 225	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.11 424	0.11 395	0.10 377

1111x	0.32 458	0.11 175	0.40 299	0.22 282	0.11 130	0.32 410	0.26 462	0.59 526	0.43 416	0.31 337	0.41 394	0.39 419	0.28 407	0.76 526	1.37 598	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.10 386	0.09 280	0.08 260

CFNet_ucs	0.24 352	0.13 283	0.50 406	0.20 174	0.15 364	0.28 345	0.17 187	0.49 411	0.45 443	0.32 359	0.42 410	0.39 419	0.22 308	0.31 317	0.21 330	0.11 408	0.08 391	0.12 445	0.09 344	0.12 431	0.11 412

ToySt	0.24 352	0.16 387	0.48 390	0.21 220	0.13 268	0.29 367	0.29 490	0.39 302	0.39 373	0.27 249	0.35 329	0.39 419	0.31 452	0.31 317	0.29 425	0.08 229	0.09 426	0.10 351	0.11 424	0.11 395	0.10 377

anonymousa	0.23 321	0.11 175	0.50 406	0.21 220	0.16 395	0.31 401	0.20 328	0.36 274	0.35 325	0.32 359	0.50 473	0.39 419	0.26 371	0.22 169	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.11 424	0.07 134	0.08 260

GANet-RSSM	0.24 352	0.14 326	0.36 246	0.21 220	0.14 313	0.27 325	0.21 359	0.45 369	0.33 299	0.29 288	0.39 375	0.39 419	0.28 407	0.58 449	0.23 369	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.09 321

DSFCA	0.27 404	0.13 283	0.36 246	0.20 174	0.17 418	0.38 468	0.31 506	0.47 388	0.43 416	0.43 497	0.37 348	0.39 419	0.29 422	0.52 412	0.32 446	0.12 446	0.10 456	0.10 351	0.11 424	0.11 395	0.10 377

DMCA-RVC	0.27 404	0.21 462	0.61 458	0.28 509	0.17 418	0.29 367	0.21 359	0.42 339	0.35 325	0.40 472	0.37 348	0.39 419	0.36 479	0.43 375	0.30 433	0.13 465	0.10 456	0.15 507	0.11 424	0.13 446	0.10 377

DeepPrunerF	0.44 529	0.29 521	1.29 587	0.33 543	0.30 559	0.35 449	0.36 533	0.62 547	1.15 600	0.40 472	0.44 434	0.39 419	0.41 507	0.80 540	0.52 526	0.18 540	0.14 517	0.23 553	0.21 549	0.17 503	0.17 506

TDLM	0.30 442	0.21 462	0.38 276	0.28 509	0.15 364	0.33 421	0.32 512	0.52 457	0.47 466	0.38 447	0.43 423	0.39 419	0.29 422	0.91 561	0.28 413	0.14 490	0.08 391	0.13 466	0.11 424	0.12 431	0.10 377

UCFNet_RVC	0.24 352	0.16 387	0.34 218	0.18 65	0.15 364	0.33 421	0.16 146	0.46 380	0.35 325	0.29 288	0.35 329	0.39 419	0.25 361	0.34 337	0.22 350	0.13 465	0.08 391	0.13 466	0.14 504	0.13 446	0.12 435

DeepPruner_ROB	0.26 396	0.19 436	0.44 354	0.21 220	0.16 395	0.30 385	0.21 359	0.52 457	0.32 287	0.35 409	0.38 362	0.39 419	0.26 371	0.42 373	0.24 380	0.15 503	0.11 478	0.11 407	0.11 424	0.14 464	0.13 452

iResNetv2_ROB	0.27 404	0.26 504	0.72 501	0.23 334	0.13 268	0.29 367	0.18 231	0.52 457	0.49 484	0.37 432	0.45 445	0.39 419	0.25 361	0.34 337	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.12 431	0.09 321

xyz-stereo	1.40 603	0.10 102	17.09 635	0.18 65	0.07 1	4.78 621	0.18 231	0.29 166	0.34 309	0.36 425	2.81 620	0.40 434	0.29 422	0.56 438	0.24 380	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.06 109	0.06 61	0.05 27

G2L-Stereo_test	0.24 352	0.16 387	0.38 276	0.19 112	0.13 268	0.27 325	0.24 433	0.49 411	0.38 363	0.37 432	0.37 348	0.40 434	0.24 340	0.52 412	0.28 413	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.06 109	0.09 280	0.08 260

G2L-Stereo	0.25 380	0.16 387	0.47 381	0.22 282	0.14 313	0.25 291	0.18 231	0.46 380	0.35 325	0.33 372	0.37 348	0.40 434	0.22 308	0.60 458	0.30 433	0.10 369	0.09 426	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.09 321

TCMNet	0.33 467	0.23 484	0.72 501	0.29 512	0.30 559	0.40 482	0.28 484	0.50 421	0.47 466	0.37 432	0.45 445	0.40 434	0.29 422	0.60 458	0.39 479	0.14 490	0.13 507	0.15 507	0.14 504	0.17 503	0.15 485

GMStereo_Zeroshot	0.24 352	0.21 462	0.45 365	0.26 460	0.13 268	0.28 345	0.15 109	0.39 302	0.35 325	0.37 432	0.43 423	0.40 434	0.17 239	0.34 337	0.20 305	0.12 446	0.07 304	0.13 466	0.07 169	0.16 486	0.09 321

GwcNet-RSSM	0.26 396	0.17 406	0.46 373	0.21 220	0.13 268	0.28 345	0.23 411	0.44 359	0.42 409	0.31 337	0.45 445	0.40 434	0.26 371	0.55 427	0.28 413	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.10 386	0.09 280	0.08 260

NVstereo2D	0.31 449	0.16 387	0.54 429	0.24 387	0.22 509	0.42 493	0.28 484	0.58 520	0.56 523	0.28 260	0.38 362	0.40 434	0.30 436	0.71 505	0.28 413	0.13 465	0.08 391	0.13 466	0.10 386	0.19 524	0.16 494

G2L-ROB	0.23 321	0.15 361	0.41 322	0.19 112	0.12 189	0.27 325	0.21 359	0.47 388	0.33 299	0.34 392	0.31 278	0.41 441	0.22 308	0.49 397	0.26 403	0.09 320	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.10 377

UGAM	0.26 396	0.14 326	0.45 365	0.25 426	0.12 189	0.23 253	0.25 450	0.32 208	0.41 402	0.31 337	0.42 410	0.41 441	0.22 308	0.92 562	0.22 350	0.08 229	0.06 177	0.14 492	0.12 463	0.10 347	0.07 187

LL-Strereo	0.29 435	0.25 493	0.58 447	0.25 426	0.21 493	0.23 253	0.24 433	0.55 486	0.42 409	0.34 392	0.32 287	0.41 441	0.40 503	0.94 566	0.23 369	0.08 229	0.07 304	0.11 407	0.09 344	0.09 280	0.09 321

iinet-f	0.30 442	0.18 420	1.03 563	0.20 174	0.15 364	0.44 504	0.22 386	0.45 369	0.37 349	0.35 409	0.44 434	0.41 441	0.34 471	0.34 337	0.40 486	0.10 369	0.09 426	0.08 189	0.08 249	0.13 446	0.11 412

PSMNet-ADL	0.25 380	0.15 361	0.32 192	0.26 460	0.14 313	0.31 401	0.22 386	0.44 359	0.36 338	0.27 249	0.33 308	0.41 441	0.28 407	0.61 465	0.29 425	0.11 408	0.09 426	0.09 274	0.11 424	0.10 347	0.10 377

HGLStereo	0.27 404	0.14 326	0.46 373	0.24 387	0.21 493	0.33 421	0.23 411	0.50 421	0.42 409	0.35 409	0.48 468	0.41 441	0.33 462	0.45 382	0.33 453	0.11 408	0.10 456	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.12 435

FADNet-RVC	0.31 449	0.35 545	0.78 508	0.25 426	0.20 485	0.33 421	0.20 328	0.49 411	0.40 390	0.34 392	0.39 375	0.41 441	0.29 422	0.63 479	0.31 441	0.13 465	0.14 517	0.14 492	0.15 513	0.19 524	0.19 526

PA-Net	0.37 495	0.28 514	0.83 528	0.31 530	0.28 550	0.39 477	0.42 557	0.51 438	0.55 520	0.34 392	0.42 410	0.41 441	0.36 479	0.79 536	0.49 517	0.12 446	0.23 573	0.16 518	0.23 559	0.12 431	0.18 519
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet-Refined	0.27 404	0.17 406	0.35 227	0.25 426	0.14 313	0.37 460	0.21 359	0.47 388	0.41 402	0.44 504	0.51 479	0.41 441	0.28 407	0.45 382	0.37 469	0.09 320	0.06 177	0.11 407	0.11 424	0.10 347	0.10 377
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.27 404	0.13 283	0.45 365	0.26 460	0.19 467	0.24 273	0.14 82	0.45 369	0.43 416	0.39 462	0.48 468	0.42 450	0.27 390	0.32 324	0.29 425	0.20 549	0.12 495	0.17 524	0.16 525	0.16 486	0.20 536

CSP-Net	0.27 404	0.15 361	0.30 171	0.21 220	0.14 313	0.44 504	0.24 433	0.50 421	0.40 390	0.41 481	0.43 423	0.42 450	0.26 371	0.66 492	0.28 413	0.12 446	0.08 391	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.09 321

cf-r	0.24 352	0.15 361	0.44 354	0.21 220	0.14 313	0.27 325	0.22 386	0.42 339	0.40 390	0.30 319	0.42 410	0.42 450	0.26 371	0.43 375	0.25 390	0.11 408	0.06 177	0.08 189	0.10 386	0.08 206	0.08 260

NOSS_ROB	0.31 449	0.20 448	0.35 227	0.24 387	0.16 395	0.32 410	0.19 277	0.52 457	0.48 475	0.33 372	0.36 339	0.42 450	0.28 407	0.93 564	0.24 380	0.19 546	0.20 562	0.24 555	0.22 557	0.17 503	0.17 506

PSMNet-RUCA	0.37 495	0.41 563	0.66 483	0.46 576	0.41 572	0.34 434	0.25 450	0.57 511	0.45 443	0.39 462	0.52 487	0.43 454	0.33 462	0.41 370	0.29 425	0.25 564	0.14 517	0.33 577	0.21 549	0.31 571	0.22 550

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 442	0.20 448	0.70 497	0.21 220	0.17 418	0.46 512	0.27 468	0.50 421	0.49 484	0.42 491	0.55 501	0.43 454	0.30 436	0.46 385	0.38 471	0.09 320	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.11 395	0.10 377

hknet	0.25 380	0.14 326	0.40 299	0.25 426	0.15 364	0.35 449	0.21 359	0.56 502	0.37 349	0.34 392	0.35 329	0.43 454	0.27 390	0.37 354	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.09 280	0.09 321

AACVNet	0.26 396	0.16 387	0.37 257	0.22 282	0.14 313	0.29 367	0.19 277	0.41 325	0.31 278	0.38 447	0.42 410	0.43 454	0.28 407	0.73 512	0.25 390	0.11 408	0.08 391	0.11 407	0.09 344	0.13 446	0.11 412

UNet	0.28 424	0.14 326	0.69 490	0.23 334	0.20 485	0.44 504	0.22 386	0.50 421	0.40 390	0.34 392	0.39 375	0.43 454	0.33 462	0.40 368	0.31 441	0.09 320	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

CFNet-ft	0.24 352	0.15 361	0.35 227	0.18 65	0.15 364	0.30 385	0.21 359	0.39 302	0.36 338	0.28 260	0.40 386	0.43 454	0.25 361	0.47 389	0.24 380	0.12 446	0.07 304	0.12 445	0.11 424	0.12 431	0.09 321

FADNet	0.32 458	0.36 548	0.74 506	0.23 334	0.22 509	0.37 460	0.19 277	0.53 468	0.48 475	0.32 359	0.36 339	0.43 454	0.32 459	0.64 481	0.25 390	0.16 518	0.16 539	0.14 492	0.16 525	0.24 549	0.19 526

CFNet_RVC	0.24 352	0.15 361	0.35 227	0.18 65	0.15 364	0.30 385	0.21 359	0.39 302	0.36 338	0.28 260	0.40 386	0.43 454	0.25 361	0.47 389	0.24 380	0.12 446	0.07 304	0.12 445	0.11 424	0.12 431	0.09 321

CVANet_RVC	0.30 442	0.19 436	0.41 322	0.26 460	0.16 395	0.33 421	0.26 462	0.52 457	0.47 466	0.40 472	0.46 455	0.43 454	0.31 452	0.89 557	0.26 403	0.14 490	0.09 426	0.14 492	0.13 490	0.14 464	0.10 377

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 404	0.21 462	0.59 453	0.25 426	0.18 440	0.29 367	0.22 386	0.50 421	0.40 390	0.38 447	0.41 394	0.43 454	0.27 390	0.43 375	0.29 425	0.11 408	0.08 391	0.10 351	0.10 386	0.10 347	0.11 412
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 449	0.22 475	0.50 406	0.23 334	0.14 313	0.30 385	0.24 433	0.47 388	0.54 514	0.38 447	0.60 521	0.43 454	0.29 422	0.87 552	0.40 486	0.11 408	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.09 280	0.09 321

Anonymous_2	0.37 495	0.21 462	0.47 381	0.20 174	0.21 493	0.42 493	0.26 462	0.38 290	0.29 252	0.33 372	0.30 264	0.44 465	0.38 492	0.36 351	0.29 425	0.26 565	0.29 583	0.44 585	1.41 622	0.34 575	0.21 545

ADLNet	0.28 424	0.15 361	0.42 332	0.23 334	0.19 467	0.34 434	0.23 411	0.53 468	0.43 416	0.42 491	0.41 394	0.44 465	0.27 390	0.55 427	0.35 462	0.11 408	0.08 391	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.12 435

STTStereo	0.28 424	0.20 448	0.61 458	0.25 426	0.17 418	0.29 367	0.24 433	0.47 388	0.39 373	0.39 462	0.41 394	0.44 465	0.28 407	0.40 368	0.28 413	0.13 465	0.12 495	0.13 466	0.16 525	0.12 431	0.11 412

DRN-Test	0.33 467	0.17 406	0.61 458	0.27 488	0.19 467	0.46 512	0.29 490	0.65 556	0.51 496	0.47 519	0.46 455	0.44 465	0.34 471	0.62 473	0.41 494	0.12 446	0.08 391	0.13 466	0.12 463	0.12 431	0.10 377

w-ln-seven-2	0.36 485	0.29 521	1.06 565	0.27 488	0.18 440	0.37 460	0.30 501	0.50 421	0.54 514	0.45 508	0.55 501	0.45 469	0.41 507	0.62 473	0.49 517	0.10 369	0.10 456	0.12 445	0.11 424	0.14 464	0.11 412

coex_refinement	0.26 396	0.16 387	0.36 246	0.23 334	0.15 364	0.31 401	0.20 328	0.49 411	0.42 409	0.35 409	0.42 410	0.45 469	0.27 390	0.55 427	0.33 453	0.10 369	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.10 347	0.10 377

GASNet	0.36 485	0.46 567	0.88 540	0.34 545	0.23 522	0.35 449	0.22 386	0.60 535	0.53 510	0.40 472	0.37 348	0.45 469	0.30 436	0.79 536	0.35 462	0.15 503	0.10 456	0.14 492	0.14 504	0.22 543	0.12 435

dad	0.28 424	0.31 535	0.44 354	0.21 220	0.14 313	0.30 385	0.20 328	0.33 224	0.49 484	0.44 504	0.44 434	0.45 469	0.21 295	0.41 370	0.26 403	0.20 549	0.11 478	0.20 544	0.11 424	0.14 464	0.10 377

ADLNet2	0.30 442	0.17 406	0.72 501	0.23 334	0.17 418	0.36 454	0.24 433	0.52 457	0.51 496	0.32 359	0.38 362	0.45 469	0.30 436	0.69 499	0.35 462	0.10 369	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.12 431	0.10 377

Syn2CoEx	0.36 485	0.31 535	0.78 508	0.34 545	0.21 493	0.41 486	0.28 484	0.61 539	0.49 484	0.42 491	0.56 508	0.45 469	0.44 521	0.69 499	0.38 471	0.17 529	0.14 517	0.15 507	0.12 463	0.13 446	0.12 435

psm_up	0.29 435	0.16 387	0.41 322	0.26 460	0.17 418	0.32 410	0.26 462	0.55 486	0.43 416	0.36 425	0.40 386	0.45 469	0.37 488	0.58 449	0.30 433	0.11 408	0.12 495	0.13 466	0.12 463	0.10 347	0.10 377

CBMV_ROB	0.33 467	0.18 420	0.53 426	0.21 220	0.14 313	0.33 421	0.20 328	0.51 438	0.45 443	0.51 531	0.55 501	0.45 469	0.42 516	0.71 505	0.32 446	0.18 540	0.19 557	0.23 553	0.21 549	0.14 464	0.15 485

SACVNet	0.30 442	0.20 448	0.41 322	0.25 426	0.18 440	0.34 434	0.25 450	0.52 457	0.40 390	0.41 481	0.44 434	0.46 477	0.32 459	0.71 505	0.25 390	0.13 465	0.10 456	0.12 445	0.12 463	0.16 486	0.17 506

ADCP+	0.45 532	0.24 488	1.15 576	0.25 426	0.22 509	0.56 545	0.39 548	0.54 476	0.51 496	0.44 504	0.51 479	0.46 477	0.52 547	0.56 438	1.89 611	0.10 369	0.08 391	0.11 407	0.10 386	0.14 464	0.13 452

DCVSM-stereo	0.24 352	0.13 283	0.52 422	0.20 174	0.14 313	0.26 314	0.13 54	0.34 232	0.34 309	0.41 481	0.33 308	0.47 479	0.29 422	0.30 310	0.22 350	0.10 369	0.10 456	0.11 407	0.10 386	0.12 431	0.15 485

SQANet	0.40 513	0.48 571	0.67 484	0.48 578	0.39 569	0.48 524	0.22 386	0.51 438	0.43 416	0.40 472	0.47 462	0.47 479	0.33 462	0.54 425	0.32 446	0.36 584	0.15 532	0.40 583	0.21 549	0.45 583	0.31 575

ssnet_v2	0.28 424	0.16 387	0.44 354	0.22 282	0.15 364	0.40 482	0.30 501	0.57 511	0.46 461	0.38 447	0.36 339	0.47 479	0.29 422	0.38 359	0.39 479	0.13 465	0.11 478	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.11 412

Consistency-Raft	0.55 556	0.48 571	1.02 561	0.45 574	0.49 583	0.49 529	0.47 570	0.72 576	0.72 560	0.45 508	0.82 563	0.47 479	0.60 559	0.50 401	0.63 545	0.39 588	0.39 593	0.44 585	0.51 597	0.52 586	0.37 581

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 485	0.36 548	0.53 426	0.34 545	0.19 467	0.51 533	0.24 433	0.55 486	0.38 363	0.41 481	0.47 462	0.47 479	0.27 390	0.73 512	0.30 433	0.36 584	0.19 557	0.27 558	0.17 534	0.26 558	0.23 557

RASNet	0.28 424	0.14 326	0.44 354	0.22 282	0.18 440	0.32 410	0.19 277	0.48 401	0.38 363	0.29 288	0.43 423	0.47 479	0.37 488	0.79 536	0.36 468	0.09 320	0.07 304	0.07 103	0.09 344	0.07 134	0.07 187

DStereoO	0.46 534	0.32 540	0.51 416	0.36 556	0.29 558	0.38 468	0.45 563	0.55 486	0.60 533	0.47 519	0.49 470	0.48 485	0.73 576	0.59 455	0.69 553	0.81 607	0.18 552	0.38 580	0.19 544	0.46 584	0.20 536

DDVS	0.25 380	0.15 361	0.39 291	0.24 387	0.17 418	0.34 434	0.21 359	0.41 325	0.30 266	0.33 372	0.41 394	0.48 485	0.21 295	0.52 412	0.27 409	0.11 408	0.09 426	0.11 407	0.09 344	0.13 446	0.14 473

CRFU-Net	0.28 424	0.14 326	0.45 365	0.25 426	0.15 364	0.45 510	0.23 411	0.50 421	0.30 266	0.43 497	0.41 394	0.48 485	0.46 530	0.43 375	0.29 425	0.11 408	0.10 456	0.09 274	0.08 249	0.10 347	0.10 377

APVNet	0.36 485	0.20 448	0.70 497	0.26 460	0.22 509	0.52 542	0.35 528	0.61 539	0.44 431	0.38 447	0.52 487	0.48 485	0.38 492	0.84 548	0.46 512	0.13 465	0.14 517	0.15 507	0.16 525	0.16 486	0.15 485

CC-Net-ROB	0.43 523	0.47 569	0.65 478	0.37 562	0.23 522	0.51 533	0.29 490	0.66 562	0.49 484	0.46 512	0.51 479	0.48 485	0.38 492	0.96 570	0.35 462	0.34 582	0.23 573	0.55 591	0.25 566	0.31 571	0.20 536

StereoDRNet	0.32 458	0.22 475	0.61 458	0.27 488	0.21 493	0.42 493	0.30 501	0.61 539	0.48 475	0.46 512	0.39 375	0.48 485	0.30 436	0.57 442	0.40 486	0.11 408	0.09 426	0.12 445	0.11 424	0.12 431	0.10 377

DStereoSA	0.81 585	0.37 553	1.08 567	0.51 582	0.65 596	0.67 563	1.44 621	0.74 578	1.06 594	0.54 545	1.67 605	0.49 491	1.78 612	0.96 570	1.69 606	0.28 573	0.43 596	0.27 558	0.51 597	0.40 580	0.58 598

zh-mn7	0.46 534	0.45 566	1.48 593	0.25 426	0.19 467	0.44 504	0.29 490	0.56 502	0.82 572	0.65 562	0.96 574	0.49 491	0.38 492	0.88 555	0.63 545	0.12 446	0.10 456	0.11 407	0.11 424	0.13 446	0.14 473

fast-acv-ft	0.31 449	0.20 448	0.81 521	0.24 387	0.18 440	0.46 512	0.27 468	0.41 325	0.49 484	0.39 462	0.55 501	0.49 491	0.35 475	0.37 354	0.38 471	0.11 408	0.11 478	0.11 407	0.12 463	0.12 431	0.09 321

S-Stereo	0.38 502	0.20 448	1.05 564	0.27 488	0.22 509	0.38 468	0.32 512	0.55 486	0.66 547	0.39 462	0.59 516	0.49 491	0.41 507	0.75 521	0.40 486	0.12 446	0.15 532	0.13 466	0.13 490	0.16 486	0.21 545

RTSC	0.39 507	0.28 514	0.78 508	0.27 488	0.18 440	0.49 529	0.22 386	0.59 526	0.84 579	0.55 547	0.53 494	0.49 491	0.36 479	0.67 496	0.82 564	0.13 465	0.10 456	0.11 407	0.12 463	0.17 503	0.17 506

NaN_ROB	0.41 515	0.28 514	0.62 466	0.30 524	0.19 467	0.51 533	0.47 570	0.58 520	0.59 529	0.56 548	0.47 462	0.49 491	0.41 507	1.21 590	0.64 547	0.12 446	0.18 552	0.12 445	0.13 490	0.11 395	0.14 473

MDST_ROB	0.48 540	0.14 326	0.95 552	0.30 524	0.21 493	1.33 604	0.32 512	0.77 581	0.56 523	1.06 593	0.71 548	0.49 491	0.35 475	1.26 593	0.38 471	0.13 465	0.11 478	0.16 518	0.13 490	0.12 431	0.12 435

PSMNet_ROB	0.33 467	0.24 488	0.54 429	0.31 530	0.21 493	0.42 493	0.43 559	0.59 526	0.47 466	0.37 432	0.44 434	0.49 491	0.31 452	0.64 481	0.43 498	0.14 490	0.10 456	0.15 507	0.14 504	0.13 446	0.11 412

Wz-Net-LNSev	0.34 475	0.29 521	0.91 545	0.26 460	0.21 493	0.47 518	0.31 506	0.54 476	0.54 514	0.44 504	0.52 487	0.50 499	0.35 475	0.39 361	0.39 479	0.11 408	0.11 478	0.10 351	0.09 344	0.14 464	0.13 452

HSM-Net_RVC	0.27 404	0.11 175	0.42 332	0.19 112	0.11 130	0.34 434	0.20 328	0.62 547	0.43 416	0.40 472	0.43 423	0.50 499	0.26 371	0.76 526	0.22 350	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.43 523	0.47 569	0.69 490	0.38 564	0.20 485	0.51 533	0.48 574	0.66 562	0.66 547	0.46 512	0.46 455	0.50 499	0.44 521	0.90 560	0.39 479	0.27 570	0.21 564	0.32 575	0.18 540	0.27 563	0.22 550
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CBMV	0.33 467	0.21 462	0.54 429	0.23 334	0.13 268	0.42 493	0.33 522	0.53 468	0.48 475	0.52 537	0.49 470	0.50 499	0.41 507	0.56 438	0.31 441	0.15 503	0.16 539	0.18 532	0.16 525	0.13 446	0.13 452
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 458	0.22 475	0.58 447	0.27 488	0.23 522	0.48 524	0.27 468	0.51 438	0.45 443	0.48 523	0.56 508	0.51 503	0.30 436	0.39 361	0.40 486	0.13 465	0.16 539	0.13 466	0.12 463	0.13 446	0.12 435

YMNet_1	0.32 458	0.22 475	0.58 447	0.27 488	0.23 522	0.48 524	0.27 468	0.51 438	0.45 443	0.48 523	0.56 508	0.51 503	0.30 436	0.39 361	0.40 486	0.13 465	0.16 539	0.13 466	0.12 463	0.13 446	0.12 435

UGAM-zero	0.23 321	0.10 102	0.54 429	0.19 112	0.13 268	0.21 202	0.14 82	0.44 359	0.22 144	0.28 260	0.28 238	0.51 503	0.33 462	0.65 488	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.08 249	0.06 61	0.07 187

GwcNet	0.35 480	0.23 484	0.88 540	0.25 426	0.24 530	0.48 524	0.27 468	0.55 486	0.57 526	0.38 447	0.52 487	0.51 503	0.32 459	0.60 458	0.41 494	0.13 465	0.11 478	0.12 445	0.11 424	0.13 446	0.14 473

DLCB_ROB	0.28 424	0.16 387	0.34 218	0.27 488	0.16 395	0.38 468	0.25 450	0.48 401	0.43 416	0.46 512	0.46 455	0.51 503	0.33 462	0.53 419	0.33 453	0.10 369	0.10 456	0.11 407	0.11 424	0.10 347	0.09 321

PWC_ROB	0.38 502	0.29 521	0.69 490	0.25 426	0.20 485	0.38 468	0.19 277	0.58 520	0.67 550	0.57 550	0.85 566	0.51 503	0.40 503	0.71 505	0.52 526	0.13 465	0.09 426	0.14 492	0.10 386	0.17 503	0.14 473

zh-sn7	0.48 540	0.51 578	1.43 592	0.29 512	0.20 485	0.47 518	0.39 548	0.57 511	0.62 539	0.52 537	0.81 561	0.52 509	0.56 552	1.05 579	0.87 568	0.12 446	0.13 507	0.13 466	0.13 490	0.17 503	0.16 494

DGSMNet	0.61 566	0.29 521	0.91 545	0.51 582	0.70 598	0.62 558	1.38 620	0.59 526	0.55 520	0.37 432	0.61 528	0.52 509	0.33 462	0.65 488	0.43 498	0.53 590	0.60 611	0.67 596	0.61 606	0.63 593	0.61 605

aanetorigin	0.39 507	0.29 521	1.09 568	0.24 387	0.19 467	0.28 345	0.37 537	0.33 224	0.47 466	0.94 585	0.82 563	0.52 509	0.54 548	0.49 397	0.50 523	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.16 486	0.15 485

ac_64	0.27 404	0.13 283	0.41 322	0.24 387	0.17 418	0.36 454	0.22 386	0.46 380	0.33 299	0.35 409	0.36 339	0.52 509	0.30 436	0.62 473	0.32 446	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.09 280	0.08 260

SGM-Forest	0.36 485	0.17 406	0.47 381	0.23 334	0.16 395	0.45 510	0.41 554	0.55 486	0.48 475	0.52 537	0.60 521	0.52 509	0.41 507	0.85 549	0.50 523	0.17 529	0.17 546	0.17 524	0.15 513	0.15 478	0.15 485
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-mn7	0.44 529	0.40 559	1.09 568	0.25 426	0.18 440	0.61 556	0.34 524	0.56 502	0.93 587	0.43 497	0.96 574	0.53 514	0.39 498	0.94 566	0.59 536	0.10 369	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.14 464	0.13 452

w-ln-seven	0.42 518	0.30 528	1.18 577	0.26 460	0.22 509	0.58 549	0.31 506	0.62 547	0.81 571	0.58 551	0.61 528	0.53 514	0.36 479	0.57 442	0.65 549	0.11 408	0.10 456	0.13 466	0.12 463	0.15 478	0.13 452

Wz-Net-MNSev	0.36 485	0.26 504	0.79 515	0.26 460	0.21 493	0.59 552	0.38 543	0.55 486	0.56 523	0.48 523	0.54 497	0.53 514	0.36 479	0.60 458	0.44 503	0.11 408	0.09 426	0.11 407	0.11 424	0.15 478	0.13 452

hitnet-ft	0.29 435	0.17 406	0.40 299	0.19 112	0.14 313	0.39 477	0.23 411	0.44 359	0.41 402	0.36 425	0.46 455	0.53 514	0.34 471	0.76 526	0.32 446	0.14 490	0.10 456	0.13 466	0.10 386	0.15 478	0.13 452

anonymity	0.56 557	0.54 581	0.70 497	0.47 577	0.61 593	0.56 545	0.43 559	0.69 571	0.49 484	0.63 558	0.55 501	0.54 518	0.60 559	0.61 465	0.57 530	0.55 593	0.53 604	0.50 588	0.54 601	0.51 585	0.56 595

AnyNet_C32	0.51 550	0.40 559	1.10 572	0.29 512	0.28 550	0.59 552	0.58 584	0.54 476	0.60 533	0.62 556	0.66 539	0.54 518	0.54 548	0.78 534	1.74 608	0.15 503	0.14 517	0.15 507	0.17 534	0.20 533	0.20 536

MultiAttention	1.02 596	0.13 283	0.43 345	0.35 554	0.43 576	5.36 622	1.71 622	0.69 571	0.53 510	0.36 425	0.63 534	0.55 520	0.22 308	7.60 630	0.43 498	0.09 320	0.06 177	0.14 492	0.24 561	0.26 558	0.30 572

PAM	0.23 321	0.10 102	0.63 469	0.22 282	0.15 364	0.34 434	0.21 359	0.37 284	0.22 144	0.31 337	0.27 232	0.55 520	0.26 371	0.26 242	0.17 229	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.09 344	0.07 134	0.09 321

ADCL	0.47 537	0.22 475	1.00 558	0.27 488	0.19 467	0.74 570	0.64 589	0.54 476	0.69 555	0.56 548	0.71 548	0.55 520	0.60 559	0.60 458	1.43 599	0.11 408	0.09 426	0.13 466	0.13 490	0.14 464	0.14 473

GANet	0.36 485	0.22 475	0.49 395	0.29 512	0.17 418	0.41 486	0.38 543	0.57 511	0.45 443	0.46 512	0.75 554	0.55 520	0.40 503	0.94 566	0.41 494	0.13 465	0.13 507	0.13 466	0.11 424	0.14 464	0.11 412

PAM_32	0.23 321	0.10 102	0.63 469	0.21 220	0.14 313	0.33 421	0.19 277	0.36 274	0.23 165	0.29 288	0.28 238	0.56 524	0.28 407	0.27 262	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.09 344	0.07 134	0.09 321

CBFPSM	0.27 404	0.16 387	0.67 484	0.20 174	0.14 313	0.38 468	0.25 450	0.40 313	0.36 338	0.33 372	0.36 339	0.56 524	0.38 492	0.32 324	0.38 471	0.08 229	0.08 391	0.07 103	0.08 249	0.09 280	0.11 412

ccnet	0.42 518	0.31 535	0.48 390	0.27 488	0.32 563	0.60 555	0.32 512	0.65 556	0.46 461	0.53 543	0.66 539	0.56 524	0.45 524	0.72 510	0.61 540	0.26 565	0.19 557	0.24 555	0.21 549	0.26 558	0.22 550

NCC-stereo	0.39 507	0.25 493	0.69 490	0.32 536	0.28 550	0.46 512	0.36 533	0.65 556	0.52 505	0.40 472	0.57 511	0.56 524	0.47 533	0.73 512	0.45 506	0.17 529	0.14 517	0.18 532	0.25 566	0.16 486	0.16 494

Abc-Net	0.39 507	0.25 493	0.69 490	0.32 536	0.28 550	0.46 512	0.36 533	0.65 556	0.52 505	0.40 472	0.57 511	0.56 524	0.47 533	0.73 512	0.45 506	0.17 529	0.14 517	0.18 532	0.25 566	0.16 486	0.16 494
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DDUNet	0.41 515	0.50 576	0.48 390	0.44 573	0.39 569	0.46 512	0.32 512	0.50 421	0.43 416	0.45 508	0.52 487	0.57 529	0.36 479	0.48 392	0.33 453	0.33 581	0.21 564	0.55 591	0.25 566	0.37 579	0.32 578

XQC	0.43 523	0.37 553	0.96 554	0.34 545	0.25 538	0.53 543	0.34 524	0.60 535	0.73 563	0.51 531	0.46 455	0.57 529	0.47 533	0.70 502	0.72 555	0.17 529	0.12 495	0.18 532	0.15 513	0.25 551	0.23 557

RYNet	0.37 495	0.18 420	0.59 453	0.25 426	0.28 550	0.61 556	0.32 512	0.59 526	0.59 529	0.41 481	0.38 362	0.57 529	0.39 498	0.87 552	0.53 528	0.11 408	0.08 391	0.12 445	0.11 424	0.18 517	0.18 519

Nwc_Net	0.37 495	0.25 493	0.68 489	0.31 530	0.24 530	0.44 504	0.30 501	0.65 556	0.50 492	0.37 432	0.69 547	0.58 532	0.45 524	0.60 458	0.40 486	0.15 503	0.12 495	0.19 540	0.21 549	0.14 464	0.13 452

XPNet_ROB	0.33 467	0.20 448	0.43 345	0.27 488	0.18 440	0.37 460	0.31 506	0.55 486	0.50 492	0.51 531	0.53 494	0.58 532	0.37 488	0.63 479	0.45 506	0.17 529	0.12 495	0.13 466	0.12 463	0.15 478	0.14 473

UDG	0.40 513	0.46 567	0.49 395	0.40 568	0.35 567	0.47 518	0.27 468	0.54 476	0.47 466	0.39 462	0.45 445	0.59 534	0.44 521	0.46 385	0.39 479	0.26 565	0.19 557	0.48 587	0.22 557	0.34 575	0.26 566

SHD	0.42 518	0.27 511	0.81 521	0.31 530	0.25 538	0.42 493	0.22 386	0.66 562	0.94 589	0.63 558	0.60 521	0.59 534	0.47 533	0.59 455	0.58 535	0.15 503	0.13 507	0.16 518	0.16 525	0.20 533	0.22 550

DANet	0.35 480	0.23 484	0.60 455	0.36 556	0.22 509	0.39 477	0.25 450	0.48 401	0.43 416	0.52 537	0.50 473	0.59 534	0.41 507	0.76 526	0.49 517	0.13 465	0.11 478	0.14 492	0.12 463	0.17 503	0.15 485
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FAT-Stereo	0.36 485	0.18 420	0.73 505	0.26 460	0.18 440	0.33 421	0.29 490	0.60 535	0.59 529	0.46 512	0.60 521	0.60 537	0.50 542	0.61 465	0.34 458	0.13 465	0.14 517	0.13 466	0.12 463	0.14 464	0.18 519

RTS	0.78 583	0.48 571	4.68 616	0.34 545	0.28 550	1.12 593	0.46 566	0.62 547	1.03 591	0.73 569	0.89 571	0.60 537	0.59 557	1.61 603	1.16 590	0.14 490	0.11 478	0.15 507	0.15 513	0.21 536	0.19 526

RTSA	0.78 583	0.48 571	4.68 616	0.34 545	0.28 550	1.12 593	0.46 566	0.62 547	1.03 591	0.73 569	0.89 571	0.60 537	0.59 557	1.61 603	1.16 590	0.14 490	0.11 478	0.15 507	0.15 513	0.21 536	0.19 526

DPSNet	0.47 537	0.24 488	0.93 549	0.27 488	0.20 485	0.75 572	0.57 583	0.84 591	0.79 569	0.47 519	0.51 479	0.60 537	0.69 572	0.87 552	0.71 554	0.16 518	0.13 507	0.12 445	0.10 386	0.25 551	0.21 545

RP	0.35 480	0.22 475	0.51 416	0.31 530	0.24 530	0.37 460	0.28 484	0.50 421	0.58 528	0.40 472	0.63 534	0.61 541	0.47 533	0.61 465	0.39 479	0.16 518	0.15 532	0.17 524	0.15 513	0.17 503	0.17 506

NCCL2	0.35 480	0.26 504	0.49 395	0.36 556	0.22 509	0.41 486	0.41 554	0.53 468	0.42 409	0.47 519	0.46 455	0.61 541	0.39 498	0.55 427	0.37 469	0.16 518	0.13 507	0.21 546	0.21 549	0.16 486	0.16 494

Wz-Net-SNSev	0.43 523	0.41 563	1.27 585	0.30 524	0.21 493	0.44 504	0.41 554	0.61 539	0.65 545	0.46 512	0.65 537	0.62 543	0.39 498	0.74 520	0.59 536	0.12 446	0.11 478	0.12 445	0.13 490	0.16 486	0.14 473

EDNetEfficient	0.63 567	0.37 553	2.40 608	0.26 460	0.25 538	0.38 468	0.49 576	0.41 325	1.06 594	1.38 603	0.87 570	0.62 543	0.95 590	0.65 488	1.65 603	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.11 424	0.19 524	0.17 506

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 550	0.50 576	0.86 537	0.39 566	0.24 530	0.84 580	0.55 581	0.56 502	0.62 539	0.60 553	0.68 543	0.62 543	0.42 516	1.13 585	0.43 498	0.23 554	0.27 579	0.27 558	0.35 581	0.25 551	0.29 571

RGC	0.39 507	0.32 540	0.64 477	0.34 545	0.27 545	0.40 482	0.29 490	0.57 511	0.53 510	0.45 508	0.64 536	0.62 543	0.45 524	0.72 510	0.39 479	0.15 503	0.15 532	0.21 546	0.20 546	0.18 517	0.19 526

ADCMid	0.49 543	0.34 543	1.13 573	0.26 460	0.21 493	0.51 533	0.37 537	0.57 511	0.54 514	0.75 573	0.66 539	0.62 543	0.64 569	0.64 481	1.68 604	0.13 465	0.12 495	0.17 524	0.17 534	0.20 533	0.17 506

PASM	0.45 532	0.35 545	0.90 543	0.35 554	0.33 564	0.39 477	0.38 543	0.50 421	0.61 537	0.52 537	0.51 479	0.62 543	0.45 524	0.93 564	0.48 515	0.26 565	0.29 583	0.29 570	0.33 579	0.29 569	0.26 566

DISCO	0.32 458	0.13 283	0.51 416	0.25 426	0.16 395	0.48 524	0.25 450	0.50 421	0.57 526	0.37 432	0.45 445	0.62 543	0.36 479	0.64 481	0.49 517	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.12 431	0.11 412

ETE_ROB	0.34 475	0.26 504	0.45 365	0.29 512	0.18 440	0.40 482	0.37 537	0.57 511	0.47 466	0.50 526	0.50 473	0.62 543	0.36 479	0.55 427	0.38 471	0.13 465	0.10 456	0.14 492	0.12 463	0.16 486	0.16 494

LSM	1.64 611	0.40 559	2.56 610	2.02 620	17.61 634	0.51 533	0.52 578	0.61 539	0.76 565	0.82 577	1.11 582	0.63 551	0.54 548	0.75 521	0.49 517	0.16 518	0.24 575	0.18 532	0.21 549	0.25 551	2.42 625

PDISCO_ROB	0.43 523	0.30 528	0.67 484	0.43 571	0.36 568	0.67 563	0.32 512	0.72 576	0.76 565	0.43 497	0.53 494	0.63 551	0.40 503	0.66 492	0.47 514	0.21 551	0.12 495	0.21 546	0.19 544	0.25 551	0.20 536

G-Net	0.46 534	0.25 493	0.86 537	0.34 545	0.28 550	0.90 585	0.35 528	0.47 388	0.45 443	0.68 565	1.22 586	0.64 553	0.60 559	0.61 465	0.57 530	0.16 518	0.14 517	0.17 524	0.13 490	0.22 543	0.19 526

Ntro	0.58 561	0.64 588	0.92 547	0.66 592	0.50 584	0.77 573	0.36 533	0.66 562	0.70 557	0.50 526	0.59 516	0.65 554	0.51 545	0.75 521	0.45 506	0.56 594	0.32 587	0.56 594	0.34 580	0.63 593	0.46 590

AF-Net	0.37 495	0.26 504	0.56 439	0.32 536	0.23 522	0.41 486	0.29 490	0.61 539	0.64 544	0.42 491	0.68 543	0.65 554	0.49 540	0.57 442	0.44 503	0.15 503	0.11 478	0.19 540	0.14 504	0.15 478	0.13 452

FBW_ROB	0.43 523	0.26 504	0.54 429	0.31 530	0.20 485	0.51 533	0.32 512	0.70 573	0.60 533	0.59 552	0.55 501	0.65 554	0.41 507	1.40 600	0.51 525	0.13 465	0.17 546	0.21 546	0.16 525	0.17 503	0.18 519

CSAN	0.50 546	0.35 545	0.78 508	0.36 556	0.23 522	0.56 545	0.59 586	0.61 539	0.70 557	0.64 560	0.78 558	0.65 554	0.60 559	1.38 599	0.62 542	0.21 551	0.17 546	0.20 544	0.20 546	0.18 517	0.18 519

otaku	0.57 560	0.62 587	0.87 539	0.63 591	0.44 579	0.73 569	0.37 537	0.65 556	0.66 547	0.51 531	0.75 554	0.66 558	0.45 524	0.69 499	0.46 512	0.53 590	0.34 589	0.55 591	0.35 581	0.60 591	0.45 587

ACV-stereo	0.29 435	0.18 420	0.79 515	0.23 334	0.16 395	0.47 518	0.19 277	0.36 274	0.34 309	0.29 288	0.33 308	0.67 559	0.42 516	0.54 425	0.30 433	0.10 369	0.09 426	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.11 412

stereogan	0.37 495	0.17 406	0.65 478	0.27 488	0.22 509	0.62 558	0.26 462	0.59 526	0.63 543	0.43 497	0.60 521	0.67 559	0.42 516	0.68 497	0.35 462	0.13 465	0.14 517	0.14 492	0.12 463	0.19 524	0.17 506

ADCPNet	0.48 540	0.29 521	1.60 597	0.27 488	0.23 522	0.70 568	0.38 543	0.53 468	0.51 496	0.51 531	0.59 516	0.67 559	0.56 552	0.60 458	1.14 586	0.15 503	0.18 552	0.14 492	0.23 559	0.19 524	0.19 526

HSM	0.28 424	0.16 387	0.35 227	0.20 174	0.15 364	0.33 421	0.19 277	0.53 468	0.37 349	0.36 425	0.38 362	0.67 559	0.31 452	0.89 557	0.23 369	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.08 260

WZ-Net	0.52 554	0.38 557	1.90 601	0.30 524	0.24 530	0.57 548	0.48 574	0.62 547	0.78 568	0.50 526	0.71 548	0.68 563	0.54 548	0.98 574	0.84 565	0.13 465	0.10 456	0.11 407	0.12 463	0.19 524	0.20 536

ADCS	0.58 561	0.40 559	1.35 590	0.29 512	0.24 530	0.55 544	0.45 563	0.67 567	0.83 576	0.76 574	0.71 548	0.68 563	0.60 559	0.76 526	2.23 616	0.16 518	0.16 539	0.16 518	0.17 534	0.22 543	0.22 550

MFMNet_re	0.72 576	0.76 594	0.99 557	0.62 590	0.70 598	0.77 573	0.67 590	0.75 579	0.83 576	0.78 576	0.86 567	0.69 565	0.78 578	0.71 505	0.61 540	0.66 599	0.59 610	0.61 595	0.58 605	0.68 599	0.71 609

DispFullNet	0.66 570	0.89 601	1.59 596	0.77 597	1.21 615	0.51 533	0.23 411	0.59 526	0.72 560	0.69 567	0.61 528	0.69 565	0.91 589	0.79 536	0.48 515	0.27 570	0.12 495	0.73 599	0.30 578	0.65 596	0.40 584

LALA_ROB	0.36 485	0.25 493	0.46 373	0.30 524	0.21 493	0.47 518	0.39 548	0.61 539	0.51 496	0.52 537	0.51 479	0.69 565	0.36 479	0.50 401	0.43 498	0.17 529	0.11 478	0.16 518	0.14 504	0.17 503	0.15 485

Wz-Net-TNSev	0.51 550	0.58 583	1.61 599	0.25 426	0.21 493	0.65 560	0.45 563	0.63 554	0.69 555	0.51 531	0.54 497	0.71 568	0.60 559	1.00 575	0.77 559	0.15 503	0.15 532	0.13 466	0.15 513	0.21 536	0.20 536

psmorigin	0.50 546	0.25 493	3.03 613	0.24 387	0.19 467	0.38 468	0.22 386	0.50 421	0.44 431	0.64 560	0.68 543	0.71 568	0.51 545	0.85 549	0.45 506	0.14 490	0.17 546	0.13 466	0.14 504	0.16 486	0.21 545

edge stereo	0.39 507	0.22 475	0.81 521	0.27 488	0.22 509	0.37 460	0.24 433	0.56 502	0.54 514	0.53 543	0.60 521	0.71 568	0.50 542	0.78 534	0.40 486	0.16 518	0.14 517	0.19 540	0.14 504	0.16 486	0.17 506

AnyNet_C01	0.65 569	0.58 583	2.60 611	0.32 536	0.26 542	0.88 583	0.61 587	0.63 554	0.62 539	0.68 565	0.96 574	0.76 571	0.60 559	0.96 570	1.43 599	0.16 518	0.16 539	0.17 524	0.17 534	0.23 546	0.23 557

PVD	0.58 561	0.34 543	0.84 533	0.39 566	0.31 562	0.59 552	0.47 570	0.80 586	1.25 601	0.92 583	1.09 580	0.79 572	0.82 583	0.85 549	0.76 556	0.21 551	0.18 552	0.22 552	0.18 540	0.27 563	0.35 580

RainbowNet	0.72 576	0.89 601	1.02 561	0.82 598	0.63 595	0.78 576	0.52 578	0.81 588	0.93 587	0.60 553	0.79 559	0.80 573	0.60 559	0.80 540	0.57 530	0.78 605	0.55 607	0.78 602	0.49 594	0.76 602	0.58 598

EDNetEfficientorigin	7.51 625	0.52 580	140.47 650	0.25 426	0.17 418	0.42 493	0.29 490	0.47 388	1.03 591	1.28 600	1.02 578	0.83 574	0.84 585	0.75 521	0.99 576	0.10 369	0.09 426	0.12 445	0.10 386	0.21 536	0.22 550

MFN_U_SF_RVC	0.56 557	0.51 578	1.19 578	0.38 564	0.22 509	0.69 565	0.27 468	0.80 586	0.67 550	0.73 569	0.74 553	0.87 575	0.61 568	0.81 543	0.76 556	0.29 576	0.27 579	0.32 575	0.37 585	0.32 574	0.31 575

MADNet+	1.01 594	1.16 612	4.72 618	0.70 594	0.47 581	1.24 600	0.96 609	0.97 598	0.89 581	0.65 562	0.77 557	0.87 575	0.85 587	2.09 613	1.68 604	0.38 587	0.39 593	0.31 574	0.27 574	0.43 581	0.39 583

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 572	0.64 588	1.06 565	0.45 574	0.27 545	1.40 608	0.58 584	0.78 582	0.92 585	0.84 578	0.86 567	0.88 577	0.68 571	1.33 598	0.68 552	0.37 586	0.29 583	0.34 578	0.36 584	0.43 581	0.37 581

SAMSARA	0.56 557	0.39 558	0.80 518	0.60 589	0.46 580	1.00 589	1.23 619	0.67 567	0.68 553	0.71 568	0.54 497	0.89 578	0.57 555	0.81 543	0.62 542	0.19 546	0.22 568	0.18 532	0.18 540	0.27 563	0.25 564

SANet	0.53 555	0.28 514	0.96 554	0.26 460	0.15 364	0.69 565	0.44 562	0.67 567	1.34 604	0.67 564	0.98 577	0.94 579	0.71 574	0.89 557	0.76 556	0.14 490	0.12 495	0.12 445	0.11 424	0.17 503	0.16 494

SPS-STEREO	0.69 573	0.61 586	0.98 556	0.52 585	0.57 590	0.74 570	0.50 577	0.78 582	0.62 539	0.95 587	0.86 567	0.94 579	0.70 573	1.01 576	0.87 568	0.58 596	0.51 601	0.50 588	0.50 596	0.55 588	0.58 598
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	0.72 576	0.81 596	1.33 589	0.72 595	0.50 584	0.80 578	0.31 506	0.71 575	0.80 570	0.50 526	0.72 552	0.95 581	0.43 520	0.96 570	1.20 594	1.13 619	0.21 564	0.76 601	0.45 590	0.65 596	0.46 590

coex-ft	3.44 619	0.73 593	48.55 648	0.24 387	0.19 467	0.50 532	0.43 559	0.47 388	2.40 615	7.03 629	1.20 585	0.97 582	2.23 617	0.73 512	1.92 612	0.12 446	0.15 532	0.14 492	0.12 463	0.21 536	0.43 586

MSAF-DinoV2	0.76 582	0.44 565	1.98 602	0.49 581	0.16 395	0.58 549	0.31 506	0.81 588	0.83 576	0.41 481	0.52 487	0.98 583	0.58 556	4.97 626	1.03 578	0.11 408	0.07 304	0.10 351	0.24 561	0.27 563	0.26 566

NVStereoNet_ROB	0.67 571	0.49 575	0.83 528	0.48 578	0.40 571	0.51 533	0.46 566	0.70 573	0.77 567	0.84 578	1.72 606	1.02 584	0.83 584	1.23 591	0.79 562	0.32 580	0.38 592	0.40 583	0.46 591	0.36 578	0.41 585
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoFS	0.84 586	0.66 590	0.80 518	0.53 586	0.50 584	1.23 599	0.55 581	0.94 596	1.32 603	0.89 580	1.32 590	1.04 585	2.32 619	1.29 596	1.14 586	0.31 579	0.35 590	0.30 572	0.39 588	0.34 575	0.60 601

SGM_RVC	0.50 546	0.19 436	0.50 406	0.25 426	0.15 364	0.69 565	0.39 548	0.68 570	0.82 572	0.95 587	0.84 565	1.13 586	0.76 577	1.16 586	0.60 539	0.16 518	0.16 539	0.16 518	0.16 525	0.16 486	0.17 506
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 589	0.86 598	0.84 533	0.97 603	0.75 600	0.92 586	0.71 592	1.27 602	1.10 597	0.89 580	1.45 595	1.14 587	0.96 591	1.19 587	0.84 565	0.74 602	0.51 601	0.97 607	0.55 602	0.84 604	0.60 601

IMH-64	0.91 589	0.86 598	0.84 533	0.97 603	0.75 600	0.92 586	0.71 592	1.27 602	1.10 597	0.89 580	1.45 595	1.14 587	0.96 591	1.19 587	0.84 565	0.74 602	0.51 601	0.97 607	0.55 602	0.84 604	0.60 601

test_sample8	0.49 543	0.19 436	0.50 406	0.18 65	0.16 395	0.34 434	0.20 328	0.55 486	0.34 309	0.62 556	0.38 362	1.15 589	0.67 570	0.66 492	0.91 571	0.23 554	1.82 623	0.28 566	0.24 561	0.18 517	0.16 494

ELAS	0.74 580	0.36 548	0.85 536	0.36 556	0.33 564	1.36 605	0.77 599	0.93 595	0.92 585	1.41 606	1.53 600	1.16 590	1.17 598	0.95 569	1.03 578	0.26 565	0.25 577	0.28 566	0.28 577	0.31 571	0.30 572
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.74 580	0.36 548	1.00 558	0.37 562	0.33 564	0.88 583	0.93 608	0.83 590	1.08 596	1.35 602	1.33 592	1.24 591	1.33 606	1.06 580	0.95 574	0.27 570	0.25 577	0.29 570	0.27 574	0.30 570	0.30 572
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.00 592	1.17 613	1.70 600	0.91 601	0.41 572	1.19 597	0.92 607	1.10 599	1.14 599	1.16 598	1.14 583	1.25 592	0.88 588	1.75 609	1.04 580	0.87 610	0.50 599	0.87 605	0.53 600	0.96 611	0.52 593

WCMA_ROB	0.51 550	0.21 462	0.65 478	0.25 426	0.21 493	0.58 549	0.32 512	0.54 476	0.55 520	0.95 587	1.40 593	1.28 593	0.81 582	0.73 512	0.62 542	0.18 540	0.15 532	0.15 507	0.15 513	0.19 524	0.19 526

SGM+DAISY	0.87 587	0.66 590	1.30 588	0.51 582	0.60 592	1.03 590	0.84 605	0.76 580	0.73 563	1.39 604	1.51 599	1.31 594	1.22 600	1.11 582	1.08 581	0.57 595	0.53 604	0.51 590	0.51 597	0.54 587	0.61 605

ACVNet_1	0.72 576	0.81 596	1.37 591	0.72 595	0.53 588	0.77 573	0.42 557	0.85 594	0.90 583	0.74 572	0.75 554	1.32 595	0.72 575	1.02 577	0.55 529	0.54 592	0.31 586	0.71 598	0.35 581	0.64 595	0.45 587

IMH	1.05 597	0.95 605	1.00 558	1.01 605	0.78 603	1.11 592	0.68 591	1.38 605	1.43 607	1.00 590	1.72 606	1.43 596	1.14 595	1.73 608	0.89 570	1.09 616	0.55 607	0.99 609	0.57 604	0.87 606	0.62 607

WAO-7	1.01 594	0.89 601	0.93 549	0.83 600	0.66 597	1.18 595	0.81 603	1.40 606	1.57 609	1.11 596	1.76 608	1.45 597	1.19 599	1.50 602	1.14 586	0.61 597	0.62 614	0.70 597	0.68 609	0.66 598	0.60 601

ACVNet_2	0.89 588	0.87 600	1.25 583	0.82 598	0.62 594	0.97 588	0.62 588	1.14 601	1.42 606	1.00 590	1.40 593	1.47 598	0.84 585	1.11 582	0.66 550	0.61 597	0.43 596	0.78 602	0.49 594	0.75 601	0.52 593

MonStereo1	0.93 591	0.56 582	0.82 525	0.69 593	0.58 591	1.37 606	0.35 528	0.94 596	1.25 601	0.93 584	1.90 609	1.52 599	2.10 616	1.27 594	0.77 559	0.69 600	0.33 588	0.75 600	0.47 593	0.70 600	0.57 597

WAO-6	1.07 598	0.93 604	0.92 547	0.96 602	0.78 603	1.28 602	0.75 596	1.34 604	2.00 613	1.02 592	1.54 601	1.59 600	1.22 600	1.31 597	1.14 586	0.78 605	0.55 607	1.02 611	0.75 613	0.83 603	0.69 608

MeshStereo	0.58 561	0.27 511	0.67 484	0.22 282	0.17 418	0.66 562	0.37 537	0.78 582	0.61 537	1.47 614	1.30 589	1.65 601	0.79 579	1.12 584	0.59 536	0.17 529	0.17 546	0.17 524	0.14 504	0.17 503	0.14 473
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
JetBlue	1.14 600	0.76 594	2.36 606	0.59 588	0.75 600	3.04 619	1.78 623	1.11 600	0.90 583	0.94 585	1.10 581	1.66 602	1.28 604	2.09 613	1.72 607	0.43 589	0.36 591	0.38 580	0.38 587	0.58 590	0.56 595

FCDSN-DC	0.63 567	0.31 535	0.61 458	0.36 556	0.30 559	0.65 560	0.37 537	0.66 562	0.68 553	1.14 597	1.54 601	1.71 603	1.26 602	0.92 562	0.64 547	0.24 561	0.22 568	0.27 558	0.26 570	0.27 563	0.27 570
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	0.60 565	0.33 542	0.61 458	0.30 524	0.25 538	0.86 582	0.35 528	0.55 486	0.67 550	1.10 595	1.49 598	1.76 604	0.97 593	0.88 555	0.49 517	0.23 554	0.21 564	0.27 558	0.27 574	0.25 551	0.24 562

LVE	1.13 599	1.02 606	1.28 586	1.01 605	0.80 606	1.29 603	0.81 603	1.47 609	1.96 611	1.07 594	1.90 609	1.90 605	1.01 594	1.48 601	0.91 571	0.93 613	0.61 613	0.94 606	0.69 610	0.87 606	0.75 613

FC-DCNN	0.70 574	0.30 528	0.69 490	0.32 536	0.27 545	0.81 579	0.39 548	0.79 585	0.82 572	1.41 606	1.58 603	1.98 606	1.26 602	1.02 577	0.77 559	0.24 561	0.22 568	0.27 558	0.26 570	0.26 558	0.26 566

LE_ROB	1.76 612	0.20 448	2.68 612	0.48 578	0.52 587	0.78 576	0.96 609	0.84 591	6.61 628	7.40 630	2.08 614	2.08 607	4.83 624	1.27 594	3.79 623	0.10 369	0.08 391	0.12 445	0.11 424	0.11 395	0.10 377

FC-DCNN v2	0.71 575	0.30 528	0.67 484	0.32 536	0.27 545	0.84 580	0.39 548	0.84 591	0.85 580	1.44 610	1.64 604	2.09 608	1.28 604	1.06 580	0.80 563	0.24 561	0.22 568	0.27 558	0.26 570	0.26 558	0.25 564

WAO-8	1.46 607	1.10 610	1.09 568	1.10 609	0.84 607	2.06 612	0.75 596	1.84 615	3.83 621	1.44 610	2.21 615	2.15 609	1.43 608	3.17 619	1.19 592	0.91 611	0.65 616	1.09 612	0.79 614	0.90 608	0.71 609

Venus	1.46 607	1.10 610	1.09 568	1.10 609	0.84 607	2.06 612	0.75 596	1.84 615	3.83 621	1.44 610	2.21 615	2.15 609	1.43 608	3.17 619	1.19 592	0.91 611	0.65 616	1.09 612	0.79 614	0.90 608	0.71 609

Dean	1.17 601	1.04 608	1.49 595	1.03 607	0.78 603	1.20 598	0.77 599	1.48 610	1.96 611	1.28 600	1.99 612	2.15 609	1.14 595	1.25 592	1.00 577	0.81 607	0.60 611	1.01 610	0.69 610	0.92 610	0.74 612

JetRed	2.30 617	2.64 622	6.12 620	1.12 612	1.38 618	5.85 625	3.29 625	1.99 618	1.67 610	1.98 617	1.95 611	2.16 612	1.60 611	2.48 617	4.10 624	1.05 614	1.60 622	1.09 612	1.01 620	1.67 620	1.28 621

MADNet++	2.26 616	1.80 620	2.06 603	2.13 622	1.97 620	2.61 618	1.79 624	2.38 621	2.16 614	2.75 622	2.65 619	2.38 613	2.43 620	3.17 619	3.21 620	2.17 624	1.95 625	1.94 624	1.63 623	2.06 621	2.01 624

notaker	1.45 606	1.34 616	1.48 593	1.40 616	1.07 613	1.18 595	0.85 606	1.48 610	1.40 605	1.51 615	3.46 622	2.40 614	1.81 613	1.76 610	1.45 602	1.11 617	0.69 619	1.38 619	0.87 616	1.31 617	0.97 617

pmcnn	0.50 546	0.20 448	0.78 508	0.24 387	0.26 542	0.39 477	0.30 501	0.51 438	0.50 492	0.54 545	1.23 587	2.52 615	0.37 488	0.77 532	0.95 574	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.10 347	0.08 260

UNDER WATER-64	1.55 609	1.19 614	2.52 609	1.31 614	0.95 611	2.12 614	1.21 618	1.45 608	3.19 617	1.43 609	1.32 590	2.64 616	2.04 615	1.63 605	1.83 609	1.11 617	0.67 618	1.28 617	0.92 617	1.19 613	1.02 618

TorneroNet-64	1.43 605	1.03 607	1.20 580	1.10 609	0.86 609	2.26 616	0.73 595	1.84 615	3.84 623	1.25 599	2.25 617	2.69 617	1.42 607	1.76 610	1.43 599	0.76 604	0.50 599	1.09 612	0.66 608	1.23 615	0.76 614

UNDER WATER	1.59 610	1.22 615	2.36 606	1.38 615	1.03 612	1.67 611	1.10 615	1.54 613	3.63 619	1.44 610	1.47 597	2.85 618	2.25 618	1.67 606	1.94 613	1.06 615	0.62 614	1.31 618	0.93 618	1.21 614	1.02 618

KSHMR	1.89 614	1.36 617	1.60 597	1.47 618	1.22 616	1.38 607	1.06 613	1.79 614	5.97 627	1.42 608	5.65 627	2.98 619	1.14 595	2.23 616	1.20 594	1.27 620	1.12 621	1.46 621	1.10 621	1.32 618	1.15 620

ktn	1.77 613	1.36 617	1.22 581	1.43 617	1.14 614	1.52 609	1.08 614	1.51 612	3.96 624	2.77 623	4.69 624	3.35 620	1.46 610	1.69 607	1.25 596	1.43 621	0.77 620	1.45 620	0.99 619	1.32 618	0.96 616

MANE	1.41 604	0.36 548	0.74 506	0.43 571	0.41 572	2.16 615	0.80 601	2.39 622	3.38 618	2.22 619	3.06 621	3.54 621	2.73 622	2.15 615	1.94 613	0.28 573	0.27 579	0.30 572	0.46 591	0.28 568	0.34 579

TorneroNet	2.22 615	1.08 609	1.24 582	1.14 613	0.90 610	5.58 623	0.80 601	2.12 620	8.69 629	2.58 621	5.42 626	3.88 622	1.97 614	1.78 612	1.87 610	0.86 609	0.54 606	1.15 616	0.74 612	1.23 615	0.85 615

tt	4.71 622	0.10 102	3.94 614	2.06 621	1.53 619	10.14 631	16.88 632	9.27 633	4.98 625	1.39 604	1.02 578	4.68 623	4.90 625	3.35 622	5.86 628	5.76 631	9.15 636	2.24 627	2.53 626	3.10 623	1.32 622

DPSimNet_ROB	4.34 621	4.23 623	6.89 622	3.67 623	3.68 621	4.75 620	5.21 628	2.67 623	3.68 620	5.82 628	3.95 623	5.57 624	6.72 628	3.46 623	4.48 625	4.05 630	2.88 628	4.68 630	3.12 630	3.69 624	3.62 628

DGTPSM_ROB	8.34 626	5.10 624	10.37 632	5.31 625	10.18 627	8.33 627	23.60 637	6.06 629	13.41 636	4.90 624	10.87 634	5.65 625	10.44 631	6.17 627	12.59 632	3.74 628	7.55 631	3.69 628	7.26 633	4.14 626	7.46 630

DPSMNet_ROB	8.40 627	5.11 625	10.49 633	5.58 626	10.25 628	8.34 628	23.62 638	6.07 630	13.45 637	4.93 625	10.88 635	5.66 626	10.44 631	6.24 628	12.64 633	3.98 629	7.61 632	3.76 629	7.30 634	4.20 627	7.51 631

HanzoNet	2.97 618	1.69 619	2.29 605	1.74 619	1.33 617	1.53 610	1.03 612	1.99 618	2.64 616	5.51 627	5.16 625	5.90 627	6.82 629	4.32 625	3.29 621	3.16 627	2.02 627	1.92 623	2.87 628	2.24 622	1.89 623

SGM-ForestM	1.36 602	0.28 514	0.79 515	0.26 460	0.16 395	2.26 616	1.00 611	1.42 607	1.46 608	2.38 620	2.05 613	5.95 628	2.66 621	2.95 618	2.46 618	0.17 529	0.18 552	0.18 532	0.18 540	0.15 478	0.18 519

TCMNet-wrong-test	4.29 620	5.57 627	4.65 615	11.33 631	10.39 629	5.73 624	4.48 627	4.13 626	1.02 590	1.91 616	2.39 618	6.16 629	3.62 623	3.84 624	4.50 626	1.99 623	0.47 598	1.97 625	1.69 624	5.69 629	4.31 629

USTest	6.88 624	5.23 626	5.63 619	7.22 627	7.29 624	14.34 633	22.76 633	8.48 631	9.32 630	5.42 626	6.39 628	6.29 630	6.64 627	6.92 629	8.62 631	1.94 622	3.29 629	2.16 626	2.55 627	3.85 625	3.29 627

LRCNet_RVC	10.90 630	14.34 638	9.35 623	15.35 632	8.04 626	1.08 591	0.34 524	8.78 632	0.70 557	12.63 638	16.05 638	9.85 631	6.54 626	8.57 632	6.34 629	20.27 646	5.40 630	23.70 644	21.88 645	14.87 636	13.83 638

Anonymous_1	16.62 637	9.35 629	9.84 624	10.66 628	14.64 632	18.66 638	27.12 639	12.64 637	13.51 638	10.76 637	10.30 633	10.13 632	10.60 633	11.06 637	12.74 634	15.87 645	7.74 633	16.92 642	43.48 648	58.66 651	7.68 632

xxxxx1	15.27 633	9.54 630	10.31 627	20.13 635	18.88 635	17.08 634	23.03 634	10.36 634	10.99 632	9.21 632	9.62 630	10.74 633	10.61 634	10.72 634	13.89 637	7.97 635	9.20 637	31.85 647	44.72 649	12.84 633	13.69 635

tt_ll	15.27 633	9.54 630	10.31 627	20.13 635	18.88 635	17.08 634	23.03 634	10.36 634	10.99 632	9.21 632	9.62 630	10.74 633	10.61 634	10.72 634	13.89 637	7.97 635	9.20 637	31.85 647	44.72 649	12.84 633	13.69 635

ff	15.27 633	9.54 630	10.31 627	20.13 635	18.88 635	17.08 634	23.03 634	10.36 634	10.99 632	9.21 632	9.62 630	10.74 633	10.61 634	10.72 634	13.89 637	7.97 635	9.20 637	31.85 647	44.72 649	12.84 633	13.69 635

DPSM_ROB	11.49 631	9.87 633	10.35 630	11.13 629	11.31 630	19.11 639	27.51 640	13.37 638	14.21 639	10.31 635	11.06 636	10.96 636	11.27 637	11.96 638	13.59 635	6.78 633	8.19 634	6.03 632	7.09 631	7.93 630	7.73 633

DPSM	11.49 631	9.87 633	10.35 630	11.13 629	11.31 630	19.11 639	27.51 640	13.37 638	14.21 639	10.31 635	11.06 636	10.96 636	11.27 637	11.96 638	13.59 635	6.78 633	8.19 634	6.03 632	7.09 631	7.93 630	7.73 633

BEATNet-Init1	4.73 623	2.61 621	13.29 634	0.58 587	0.53 588	10.12 630	3.33 626	4.83 627	5.01 626	8.75 631	8.51 629	14.08 638	7.60 630	7.70 631	5.34 627	0.28 573	0.28 582	0.34 578	0.37 585	0.57 589	0.45 587

HaxPig	17.72 638	20.22 648	19.73 636	16.53 633	16.51 633	9.27 629	9.33 629	14.34 640	13.27 635	18.65 639	18.70 639	17.35 639	16.77 640	17.04 640	16.45 640	22.05 647	20.89 647	22.27 643	21.53 644	21.29 644	22.13 648

PML	16.10 636	12.82 637	6.78 621	5.23 624	7.76 625	33.92 643	66.56 651	5.30 628	10.28 631	26.12 650	68.59 651	20.51 640	13.49 639	10.06 633	6.78 630	5.96 632	2.00 626	6.04 634	2.18 625	8.96 632	2.60 626

MEDIAN_ROB	21.21 639	24.62 649	23.47 646	19.58 634	19.65 638	13.22 632	10.96 630	17.88 641	17.00 641	22.14 649	22.02 641	20.86 641	20.36 641	21.06 641	19.71 641	25.63 648	24.13 648	26.21 645	25.20 646	25.17 645	25.38 649

Hybrid-DGEV	23.16 644	19.94 646	20.96 644	22.49 639	22.75 641	38.51 649	55.52 650	27.09 651	28.90 651	20.58 643	22.25 645	22.00 642	22.80 647	24.11 647	27.33 644	13.60 641	16.47 641	12.14 635	14.30 640	15.95 637	15.54 641

RAFT-FEzeroshot	23.10 640	19.88 643	20.56 639	22.49 639	22.75 641	38.38 644	55.50 647	26.84 645	28.66 646	20.60 644	22.10 642	22.05 643	22.74 643	24.00 644	27.37 647	13.59 638	16.48 642	12.14 635	14.28 637	15.96 639	15.54 641

RAFT-FE	23.10 640	19.88 643	20.56 639	22.49 639	22.75 641	38.38 644	55.50 647	26.84 645	28.66 646	20.60 644	22.10 642	22.05 643	22.74 643	24.00 644	27.37 647	13.59 638	16.48 642	12.14 635	14.28 637	15.96 639	15.54 641

FlowAnything	23.14 643	19.87 642	20.79 642	22.50 642	22.74 640	38.39 646	55.46 645	26.89 647	28.72 649	20.77 648	22.29 647	22.07 645	22.72 642	23.99 642	27.41 649	13.60 641	16.55 646	12.15 639	14.36 641	15.97 641	15.52 639

CasAABBNet	23.10 640	19.86 641	20.64 641	22.47 638	22.73 639	38.41 647	55.50 647	26.89 647	28.70 648	20.61 646	22.15 644	22.08 646	22.75 645	23.99 642	27.36 645	13.59 638	16.48 642	12.14 635	14.27 636	15.95 637	15.53 640

Selective-RAFT-Error	23.16 644	19.93 645	20.87 643	22.54 643	22.81 644	38.52 650	55.47 646	27.01 650	28.83 650	20.66 647	22.25 645	22.09 647	22.80 647	24.09 646	27.36 645	13.61 643	16.48 642	12.15 639	14.28 637	15.99 642	15.57 644

LSM0	24.24 646	19.98 647	22.32 645	24.22 644	40.14 650	38.48 648	55.20 644	26.95 649	28.57 645	20.49 642	21.83 640	22.26 648	22.75 645	24.22 648	27.30 643	13.66 644	16.32 640	12.19 641	14.15 635	16.10 643	17.66 645

AVERAGE_ROB	25.43 647	29.06 650	27.24 647	24.63 645	24.20 647	17.73 637	12.61 631	22.29 644	21.39 644	26.79 651	26.16 650	25.20 649	24.64 651	25.07 649	23.53 642	29.96 649	28.40 649	30.60 646	29.58 647	29.72 646	29.84 650

RSGM-EC	29.65 648	17.75 639	10.04 625	35.31 646	33.15 648	26.42 641	46.65 642	19.89 642	17.74 642	18.92 640	23.36 648	30.14 650	23.59 649	41.87 650	45.99 650	59.56 650	34.38 650	33.25 650	20.37 642	34.97 647	19.60 646

acva	29.65 648	17.75 639	10.04 625	35.31 646	33.15 648	26.42 641	46.65 642	19.89 642	17.74 642	18.92 640	23.36 648	30.14 650	23.59 649	41.87 650	45.99 650	59.56 650	34.38 650	33.25 650	20.37 642	34.97 647	19.60 646

test_example2	101.33 650	108.28 651	68.15 649	98.43 648	106.93 651	89.75 651	102.43 652	36.80 652	97.65 652	129.04 652	130.15 652	65.26 652	66.62 652	92.11 652	80.24 652	144.10 652	199.48 652	81.81 652	103.01 652	125.01 652	101.27 651

ccccc		256.29 652		354.40 651	364.36 652	149.10 652		152.89 653		153.93 653		164.00 653		268.02 653		390.55 653	349.22 653	244.59 653	219.82 653	412.30 653

ASD4		6.65 628

Low-res two-view benchmark