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

BPD-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 6	0.17 26	0.09 34	0.09 1	0.14 79	0.10 1	0.14 24	0.07 1	0.09 11	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.07 100	0.06 106	0.05 5	0.05 26

MatchStereo	0.11 26	0.08 18	0.23 100	0.16 11	0.07 1	0.09 1	0.12 27	0.20 36	0.17 57	0.10 16	0.15 89	0.08 4	0.08 10	0.14 12	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
S2M2_XL	0.10 3	0.09 58	0.21 83	0.14 2	0.10 80	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 1	0.10 16	0.11 28	0.09 23	0.09 23	0.12 3	0.11 15	0.09 317	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.06 90
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
dual_stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.17 26	0.08 12	0.09 1	0.13 53	0.24 95	0.13 17	0.10 16	0.09 11	0.09 23	0.08 10	0.18 84	0.12 58	0.07 81	0.06 174	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

IGEV-Stereo+	0.12 52	0.08 18	0.17 45	0.18 62	0.13 265	0.09 1	0.11 17	0.16 7	0.15 34	0.10 16	0.08 10	0.10 40	0.10 55	0.21 149	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.16 483	0.24 559

Monster-pub-mixall	0.10 3	0.07 3	0.16 34	0.16 11	0.08 12	0.11 6	0.09 2	0.20 36	0.12 10	0.11 32	0.11 28	0.08 4	0.08 10	0.23 176	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 90

StereoAnything_RVC	0.13 68	0.37 550	0.36 243	0.14 2	0.07 1	0.11 6	0.12 27	0.17 13	0.12 10	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 55	0.20 125	0.10 1	0.09 317	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.24 546	0.05 26

CroCo-Stereo Lap2	0.15 129	0.15 358	0.28 151	0.25 423	0.18 437	0.11 6	0.19 274	0.28 149	0.21 128	0.13 67	0.16 103	0.15 132	0.12 112	0.17 62	0.14 143	0.07 81	0.07 301	0.08 186	0.06 106	0.08 203	0.07 184

CroCo-Stereo	0.14 96	0.13 280	0.24 110	0.25 423	0.11 127	0.11 6	0.18 228	0.32 205	0.23 162	0.12 50	0.12 43	0.18 175	0.12 112	0.14 12	0.13 107	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.07 131	0.06 90
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
DDF-Stereo	0.13 68	0.08 18	0.19 63	0.19 109	0.16 392	0.12 10	0.15 106	0.18 19	0.18 68	0.11 32	0.10 19	0.13 86	0.12 112	0.23 176	0.19 283	0.08 226	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.21 533	0.06 90

zero-FE	0.16 142	0.08 18	0.81 518	0.19 109	0.18 437	0.12 10	0.15 106	0.19 25	0.19 85	0.10 16	0.10 19	0.13 86	0.12 112	0.21 149	0.19 283	0.08 226	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.19 521	0.06 90

LG-Stereo_L2	0.10 3	0.08 18	0.19 63	0.16 11	0.09 34	0.12 10	0.13 53	0.18 19	0.13 17	0.09 7	0.07 3	0.08 4	0.08 10	0.16 44	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 3	0.08 18	0.19 63	0.16 11	0.09 34	0.12 10	0.13 53	0.17 13	0.11 4	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 62	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

S2M2_L	0.13 68	0.11 173	0.20 74	0.16 11	0.12 186	0.12 10	0.07 1	0.18 19	0.20 111	0.12 50	0.15 89	0.14 113	0.12 112	0.15 26	0.14 143	0.13 462	0.09 423	0.09 271	0.10 383	0.11 392	0.09 318
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.09 1	0.07 3	0.16 34	0.16 11	0.08 12	0.12 10	0.13 53	0.11 2	0.12 10	0.09 7	0.07 3	0.10 40	0.09 23	0.11 1	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

BStereo	0.13 68	0.10 101	0.42 329	0.18 62	0.11 127	0.13 16	0.14 79	0.24 95	0.22 141	0.12 50	0.11 28	0.12 72	0.09 23	0.16 44	0.14 143	0.05 9	0.06 174	0.06 32	0.08 246	0.05 5	0.06 90

Wavelet-MonSter	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.18 62	0.10 80	0.13 16	0.12 27	0.15 6	0.12 10	0.10 16	0.13 56	0.10 40	0.10 55	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.17 26	0.08 12	0.13 16	0.12 27	0.24 95	0.19 85	0.09 7	0.11 28	0.08 4	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

111111	0.11 26	0.07 3	0.17 45	0.19 109	0.11 127	0.13 16	0.11 17	0.22 61	0.15 34	0.11 32	0.12 43	0.12 72	0.08 10	0.18 84	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.08 203	0.06 90

LGtest1	0.10 3	0.08 18	0.17 45	0.17 26	0.08 12	0.13 16	0.09 2	0.16 7	0.12 10	0.09 7	0.07 3	0.09 23	0.09 23	0.15 26	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.06 90

DispViT+	0.12 52	0.12 215	0.23 100	0.18 62	0.12 186	0.14 21	0.11 17	0.23 80	0.19 85	0.13 67	0.10 19	0.10 40	0.10 55	0.16 44	0.16 196	0.08 226	0.07 301	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.06 90

HiDET	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.15 5	0.09 34	0.14 21	0.12 27	0.19 25	0.15 34	0.10 16	0.09 11	0.11 61	0.09 23	0.15 26	0.13 107	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

DLNR-FE	10.45 626	12.13 633	19.94 635	106.10 647	23.12 642	0.14 21	0.13 53	3.28 622	0.17 57	0.16 136	0.23 190	0.16 154	0.10 55	0.31 314	0.15 170	2.41 623	0.06 174	0.07 100	0.07 166	40.22 647	0.06 90

MonStereo	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.17 26	0.08 12	0.14 21	0.12 27	0.24 95	0.19 85	0.09 7	0.11 28	0.08 4	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

asda	0.11 26	0.11 173	0.16 34	0.17 26	0.09 34	0.14 21	0.12 27	0.24 95	0.16 40	0.11 32	0.11 28	0.08 4	0.10 55	0.15 26	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 26	0.11 173	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.14 21	0.12 27	0.21 49	0.16 40	0.13 67	0.13 56	0.08 4	0.09 23	0.13 6	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 58	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 26	0.11 173	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.14 21	0.12 27	0.21 49	0.16 40	0.13 67	0.13 56	0.08 4	0.09 23	0.13 6	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 58	0.04 1

monsterstereo	0.11 26	0.09 58	0.14 6	0.19 109	0.12 186	0.14 21	0.12 27	0.25 105	0.17 57	0.13 67	0.16 103	0.08 4	0.09 23	0.19 107	0.11 15	0.05 9	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 52	0.09 58	0.25 123	0.16 11	0.11 127	0.14 21	0.16 143	0.17 13	0.17 57	0.10 16	0.15 89	0.09 23	0.09 23	0.18 84	0.10 1	0.06 32	0.07 301	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.10 374
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.17 26	0.08 12	0.14 21	0.12 27	0.24 95	0.19 85	0.09 7	0.11 28	0.08 4	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV-Stereo++	0.11 26	0.08 18	0.15 16	0.19 109	0.11 127	0.14 21	0.10 8	0.22 61	0.18 68	0.10 16	0.13 56	0.10 40	0.11 85	0.14 12	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

DLNR_Zeroshot_test	10.44 625	12.10 632	19.93 634	106.08 646	23.66 643	0.14 21	0.13 53	3.22 621	0.17 57	0.16 136	0.23 190	0.16 154	0.10 55	0.31 314	0.15 170	2.36 622	0.06 174	0.07 100	0.07 166	39.70 646	0.06 90

WQFJA1++	0.44 526	0.07 3	0.63 466	0.18 62	0.13 265	0.15 33	0.11 17	0.20 36	0.11 4	2.05 615	0.12 43	0.23 241	0.11 85	0.17 62	0.12 58	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.05 50	4.20 624	0.07 184

MonSter++	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.16 11	0.09 34	0.15 33	0.12 27	0.17 13	0.13 17	0.09 7	0.09 11	0.11 61	0.10 55	0.14 12	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LCMNet	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.15 5	0.09 34	0.15 33	0.12 27	0.18 19	0.19 85	0.10 16	0.10 19	0.11 61	0.10 55	0.15 26	0.13 107	0.06 32	0.06 174	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

252Zero-FE	0.14 96	0.07 3	0.17 45	0.17 26	0.09 34	0.15 33	0.11 17	0.21 49	0.19 85	0.77 572	0.11 28	0.08 4	0.08 10	0.13 6	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

qwe	0.11 26	0.10 101	0.14 6	0.17 26	0.10 80	0.15 33	0.12 27	0.25 105	0.17 57	0.14 93	0.13 56	0.09 23	0.09 23	0.18 84	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 26	0.09 58	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.15 33	0.10 8	0.19 25	0.18 68	0.14 93	0.17 116	0.09 23	0.10 55	0.18 84	0.13 107	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

4w-stereo	0.10 3	0.10 101	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.15 33	0.10 8	0.19 25	0.13 17	0.12 50	0.12 43	0.08 4	0.11 85	0.16 44	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 26	0.10 101	0.15 16	0.18 62	0.09 34	0.15 33	0.15 106	0.20 36	0.15 34	0.12 50	0.13 56	0.10 40	0.09 23	0.17 62	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 26	0.09 58	0.14 6	0.16 11	0.09 34	0.15 33	0.12 27	0.25 105	0.16 40	0.14 93	0.13 56	0.08 4	0.10 55	0.16 44	0.13 107	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

monsters	0.11 26	0.09 58	0.13 1	0.17 26	0.12 186	0.15 33	0.11 17	0.23 80	0.15 34	0.14 93	0.12 43	0.08 4	0.09 23	0.21 149	0.10 1	0.06 32	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 3	0.08 18	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.15 33	0.11 17	0.16 7	0.10 2	0.09 7	0.07 3	0.10 40	0.06 1	0.15 26	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.05 26

MLG-Stereo_test1	0.10 3	0.08 18	0.15 16	0.18 62	0.09 34	0.15 33	0.11 17	0.16 7	0.10 2	0.08 2	0.06 1	0.10 40	0.07 3	0.17 62	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MLG-Stereo	0.10 3	0.08 18	0.15 16	0.18 62	0.07 1	0.15 33	0.11 17	0.17 13	0.11 4	0.08 2	0.06 1	0.10 40	0.08 10	0.18 84	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 68	0.09 58	0.24 110	0.20 171	0.10 80	0.15 33	0.14 79	0.22 61	0.16 40	0.12 50	0.19 143	0.15 132	0.11 85	0.13 6	0.17 226	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.07 131	0.06 90

SCV_C0	0.14 96	0.11 173	0.25 123	0.19 109	0.12 186	0.15 33	0.16 143	0.30 182	0.22 141	0.13 67	0.15 89	0.13 86	0.09 23	0.24 191	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.09 277	0.06 90

SCV	0.14 96	0.14 323	0.24 110	0.21 217	0.11 127	0.15 33	0.16 143	0.31 193	0.18 68	0.11 32	0.15 89	0.13 86	0.10 55	0.23 176	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.06 90

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 68	0.14 323	0.19 63	0.26 457	0.09 34	0.15 33	0.13 53	0.22 61	0.18 68	0.12 50	0.11 28	0.10 40	0.13 146	0.21 149	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.05 26

AIO_rvc	0.12 52	0.11 173	0.22 93	0.19 109	0.10 80	0.15 33	0.17 184	0.20 36	0.16 40	0.11 32	0.13 56	0.13 86	0.08 10	0.22 166	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.07 184

AIO_test	0.12 52	0.09 58	0.20 74	0.19 109	0.11 127	0.15 33	0.17 184	0.19 25	0.16 40	0.11 32	0.13 56	0.14 113	0.09 23	0.20 125	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

RAStereo	0.13 68	0.12 215	0.27 140	0.22 279	0.11 127	0.15 33	0.18 228	0.23 80	0.23 162	0.13 67	0.17 116	0.11 61	0.09 23	0.15 26	0.13 107	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.05 26

Occ-G	0.13 68	0.08 18	0.21 83	0.17 26	0.10 80	0.15 33	0.19 274	0.22 61	0.19 85	0.13 67	0.19 143	0.21 210	0.11 85	0.17 62	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.07 131	0.06 90

rvit_stereo_0080	0.15 129	0.13 280	0.25 123	0.19 109	0.13 265	0.15 33	0.20 325	0.28 149	0.24 176	0.15 112	0.17 116	0.19 189	0.13 146	0.19 107	0.15 170	0.11 405	0.08 388	0.08 186	0.08 246	0.10 344	0.07 184

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 247	0.72 589	0.70 494	0.17 26	0.08 12	0.15 33	0.15 106	0.18 19	0.16 40	0.13 67	0.12 43	0.09 23	0.08 10	0.16 44	0.13 107	0.35 580	0.04 2	0.08 186	0.07 166	0.11 392	0.23 554

IGEV++	0.13 68	0.10 101	0.23 100	0.21 217	0.10 80	0.15 33	0.15 106	0.29 163	0.16 40	0.12 50	0.15 89	0.12 72	0.12 112	0.17 62	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.07 131	0.07 184

whm_eth	0.15 129	0.13 280	0.25 123	0.19 109	0.13 265	0.15 33	0.20 325	0.28 149	0.24 176	0.15 112	0.17 116	0.19 189	0.13 146	0.19 107	0.15 170	0.11 405	0.08 388	0.08 186	0.08 246	0.10 344	0.07 184

MIF-Stereo (partial)	0.16 142	0.10 101	0.34 215	0.21 217	0.15 361	0.15 33	0.13 53	0.28 149	0.25 190	0.17 151	0.26 223	0.15 132	0.16 206	0.25 222	0.17 226	0.09 317	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.09 277	0.08 257

Selective-IGEV	0.12 52	0.09 58	0.22 93	0.19 109	0.10 80	0.15 33	0.14 79	0.27 127	0.15 34	0.13 67	0.14 86	0.13 86	0.08 10	0.21 149	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.05 26

BridgeDepth_RVC	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.13 1	0.07 1	0.16 60	0.10 8	0.20 36	0.14 24	0.09 7	0.10 19	0.09 23	0.12 112	0.13 6	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 50	0.06 58	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.16 11	0.08 12	0.16 60	0.13 53	0.21 49	0.11 4	0.11 32	0.11 28	0.10 40	0.10 55	0.14 12	0.11 15	0.07 81	0.06 174	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

BridgeDepth	0.10 3	0.09 58	0.14 6	0.19 109	0.07 1	0.16 60	0.12 27	0.16 7	0.12 10	0.08 2	0.09 11	0.14 113	0.13 146	0.14 12	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	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
MSCF	0.13 68	0.12 215	0.21 83	0.22 279	0.10 80	0.16 60	0.15 106	0.26 114	0.18 68	0.17 151	0.16 103	0.11 61	0.13 146	0.18 84	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.07 166	0.06 58	0.06 90

asd	0.10 3	0.10 101	0.15 16	0.17 26	0.10 80	0.16 60	0.10 8	0.19 25	0.13 17	0.12 50	0.11 28	0.09 23	0.10 55	0.16 44	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 52	0.11 173	0.18 55	0.18 62	0.08 12	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.19 85	0.12 50	0.12 43	0.07 1	0.12 112	0.15 26	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

2w_stereo	0.11 26	0.10 101	0.15 16	0.18 62	0.08 12	0.16 60	0.14 79	0.27 127	0.20 111	0.14 93	0.14 86	0.08 4	0.11 85	0.13 6	0.12 58	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 52	0.08 18	0.14 6	0.18 62	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.25 105	0.21 128	0.13 67	0.16 103	0.08 4	0.12 112	0.16 44	0.13 107	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

IGEV	0.11 26	0.06 1	0.17 45	0.15 5	0.11 127	0.16 60	0.13 53	0.21 49	0.16 40	0.11 32	0.15 89	0.09 23	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.05 26

MLG-Stereo_test3	0.10 3	0.08 18	0.16 34	0.17 26	0.08 12	0.16 60	0.12 27	0.17 13	0.12 10	0.10 16	0.07 3	0.10 40	0.08 10	0.14 12	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

LG-Stereo	0.13 68	0.10 101	0.24 110	0.20 171	0.09 34	0.16 60	0.18 228	0.21 49	0.18 68	0.11 32	0.17 116	0.09 23	0.09 23	0.15 26	0.14 143	0.05 9	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.05 26

HUF	0.15 129	0.11 173	0.38 273	0.17 26	0.11 127	0.16 60	0.17 184	0.22 61	0.20 111	0.11 32	0.13 56	0.14 113	0.11 85	0.18 84	0.12 58	0.07 81	0.20 559	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.14 470

GIP-stereo	0.12 52	0.09 58	0.20 74	0.19 109	0.11 127	0.16 60	0.14 79	0.29 163	0.18 68	0.11 32	0.16 103	0.13 86	0.09 23	0.15 26	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

mms	0.13 68	0.11 173	0.19 63	0.19 109	0.12 186	0.16 60	0.17 184	0.20 36	0.17 57	0.13 67	0.17 116	0.14 113	0.09 23	0.24 191	0.14 143	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.07 184

rvit_stereo_0081	0.16 142	0.11 173	0.24 110	0.21 217	0.12 186	0.16 60	0.17 184	0.22 61	0.33 296	0.16 136	0.18 134	0.18 175	0.14 169	0.20 125	0.16 196	0.11 405	0.08 388	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.07 184

rvit_stereo_0082	0.16 142	0.11 173	0.24 110	0.21 217	0.12 186	0.16 60	0.17 184	0.22 61	0.33 296	0.16 136	0.18 134	0.18 175	0.14 169	0.20 125	0.16 196	0.11 405	0.08 388	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.07 184

AIO-Stereo	0.13 68	0.10 101	0.22 93	0.20 171	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.16 40	0.13 67	0.15 89	0.13 86	0.08 10	0.18 84	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.06 90

RSM	0.12 52	0.09 58	0.20 74	0.20 171	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.23 80	0.18 68	0.13 67	0.13 56	0.15 132	0.09 23	0.21 149	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.05 26

GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 247	0.08 18	1.14 571	0.29 509	0.42 572	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.25 190	0.14 93	0.17 116	0.15 132	0.11 85	0.20 125	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

MoCha-V2	0.13 68	0.08 18	0.26 131	0.23 331	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.26 114	0.16 40	0.15 112	0.15 89	0.13 86	0.14 169	0.20 125	0.11 15	0.06 32	0.07 301	0.06 32	0.06 106	0.06 58	0.05 26

plain	0.17 161	0.13 280	0.43 342	0.21 217	0.13 265	0.16 60	0.17 184	0.27 127	0.22 141	0.16 136	0.26 223	0.13 86	0.16 206	0.27 259	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.07 166	0.10 344	0.07 184

MaDis-Stereo	0.14 96	0.13 280	0.26 131	0.19 109	0.14 310	0.16 60	0.13 53	0.25 105	0.21 128	0.13 67	0.14 86	0.14 113	0.11 85	0.17 62	0.17 226	0.08 226	0.07 301	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.06 90

CASnet	0.14 96	0.12 215	0.22 93	0.22 279	0.08 12	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.25 190	0.22 197	0.20 159	0.15 132	0.11 85	0.17 62	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.11 404	0.09 341	0.08 203	0.05 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.20 247	0.08 18	1.19 575	0.29 509	0.43 573	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.25 190	0.14 93	0.17 116	0.15 132	0.11 85	0.20 125	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

GCAPDPT-zeroshot	0.20 247	0.08 18	1.14 571	0.29 509	0.43 573	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.25 190	0.14 93	0.17 116	0.15 132	0.11 85	0.20 125	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

Pro-Stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.17 26	0.10 80	0.17 85	0.13 53	0.11 2	0.13 17	0.10 16	0.09 11	0.08 4	0.06 1	0.22 166	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.08 246	0.05 5	0.05 26

Replicate-Monster	0.12 52	0.10 101	0.32 189	0.16 11	0.08 12	0.17 85	0.10 8	0.22 61	0.19 85	0.11 32	0.10 19	0.10 40	0.09 23	0.19 107	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.08 257

FlowAnything_test	0.14 96	0.11 173	0.21 83	0.21 217	0.12 186	0.17 85	0.16 143	0.25 105	0.16 40	0.15 112	0.13 56	0.15 132	0.14 169	0.18 84	0.16 196	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.12 460	0.08 203	0.09 318

water-stereo	0.13 68	0.08 18	0.20 74	0.19 109	0.10 80	0.17 85	0.14 79	0.25 105	0.19 85	0.17 151	0.23 190	0.15 132	0.15 187	0.12 3	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.05 26

4.25_new	0.11 26	0.11 173	0.16 34	0.17 26	0.10 80	0.17 85	0.12 27	0.21 49	0.14 24	0.12 50	0.13 56	0.09 23	0.10 55	0.15 26	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 26	0.11 173	0.16 34	0.17 26	0.10 80	0.17 85	0.12 27	0.21 49	0.14 24	0.12 50	0.13 56	0.09 23	0.10 55	0.15 26	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 26	0.11 173	0.16 34	0.17 26	0.10 80	0.17 85	0.12 27	0.21 49	0.14 24	0.12 50	0.13 56	0.09 23	0.10 55	0.15 26	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 26	0.10 101	0.14 6	0.17 26	0.09 34	0.17 85	0.09 2	0.22 61	0.16 40	0.13 67	0.13 56	0.09 23	0.11 85	0.19 107	0.13 107	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 26	0.08 18	0.17 45	0.17 26	0.07 1	0.17 85	0.13 53	0.18 19	0.16 40	0.11 32	0.13 56	0.11 61	0.12 112	0.18 84	0.11 15	0.08 226	0.04 2	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.04 1

HART	0.15 129	0.11 173	0.30 168	0.21 217	0.09 34	0.17 85	0.16 143	0.30 182	0.19 85	0.15 112	0.25 214	0.17 164	0.09 23	0.21 149	0.12 58	0.06 32	0.07 301	0.07 100	0.05 50	0.08 203	0.06 90

HI	0.20 247	0.13 280	0.33 205	0.18 62	0.15 361	0.17 85	0.16 143	0.34 229	0.21 128	0.37 429	0.39 372	0.36 390	0.24 337	0.29 292	0.21 327	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.09 341	0.09 277	0.07 184

CoSv	0.20 247	0.13 280	0.33 205	0.18 62	0.15 361	0.17 85	0.16 143	0.34 229	0.21 128	0.37 429	0.39 372	0.36 390	0.24 337	0.29 292	0.21 327	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.09 341	0.09 277	0.07 184

fffft	0.13 68	0.09 58	0.24 110	0.19 109	0.10 80	0.17 85	0.19 274	0.22 61	0.16 40	0.14 93	0.11 28	0.13 86	0.10 55	0.24 191	0.18 250	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.07 131	0.06 90
1: 1. 1
ours_stereo	0.13 68	0.11 173	0.23 100	0.20 171	0.11 127	0.17 85	0.18 228	0.20 36	0.19 85	0.13 67	0.18 134	0.14 113	0.10 55	0.23 176	0.14 143	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.06 58	0.05 26

rvit_stereo_0083	0.16 142	0.12 215	0.26 131	0.21 217	0.13 265	0.17 85	0.17 184	0.22 61	0.34 306	0.16 136	0.21 171	0.19 189	0.16 206	0.21 149	0.16 196	0.11 405	0.10 453	0.10 348	0.08 246	0.09 277	0.07 184

rvit_stereo_ft	0.17 161	0.14 323	0.30 168	0.25 423	0.14 310	0.17 85	0.21 356	0.28 149	0.26 203	0.16 136	0.19 143	0.20 198	0.16 206	0.22 166	0.17 226	0.11 405	0.07 301	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.07 184

RSM++	0.12 52	0.09 58	0.19 63	0.20 171	0.09 34	0.17 85	0.15 106	0.21 49	0.19 85	0.12 50	0.12 43	0.14 113	0.09 23	0.20 125	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.07 131	0.05 26

CAS++	0.16 142	0.12 215	0.27 140	0.18 62	0.12 186	0.17 85	0.15 106	0.42 336	0.24 176	0.19 176	0.18 134	0.13 86	0.10 55	0.21 149	0.12 58	0.12 443	0.10 453	0.11 404	0.08 246	0.10 344	0.09 318
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.18 186	0.08 18	0.69 487	0.32 533	0.26 539	0.17 85	0.15 106	0.32 205	0.29 249	0.14 93	0.21 171	0.13 86	0.09 23	0.28 273	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.05 26

UniTT-Stereo	0.14 96	0.10 101	0.30 168	0.21 217	0.13 265	0.17 85	0.13 53	0.19 25	0.18 68	0.15 112	0.20 159	0.10 40	0.11 85	0.18 84	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.08 203	0.06 90

MIM_Stereo	0.18 186	0.12 215	0.38 273	0.20 171	0.11 127	0.17 85	0.14 79	0.35 252	0.25 190	0.27 246	0.35 326	0.23 241	0.13 146	0.27 259	0.16 196	0.06 32	0.07 301	0.08 186	0.08 246	0.08 203	0.06 90

GLC_STEREO	0.15 129	0.10 101	0.24 110	0.21 217	0.09 34	0.17 85	0.15 106	0.23 80	0.27 214	0.17 151	0.20 159	0.17 164	0.11 85	0.23 176	0.16 196	0.07 81	0.09 423	0.09 271	0.08 246	0.07 131	0.06 90

PFNet+	0.20 247	0.10 101	0.37 254	0.21 217	0.12 186	0.17 85	0.19 274	0.29 163	0.34 306	0.33 369	0.32 284	0.24 255	0.16 206	0.32 321	0.17 226	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.08 203	0.12 432

VMBase	0.13 68	0.08 18	0.22 93	0.15 5	0.09 34	0.18 108	0.13 53	0.24 95	0.25 190	0.14 93	0.22 183	0.17 164	0.12 112	0.19 107	0.13 107	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.07 184

NLSM3	0.13 68	0.10 101	0.17 45	0.21 217	0.13 265	0.18 108	0.16 143	0.30 182	0.24 176	0.11 32	0.15 89	0.12 72	0.13 146	0.17 62	0.15 170	0.05 9	0.05 33	0.08 186	0.08 246	0.05 5	0.05 26

gasm-f	0.12 52	0.09 58	0.19 63	0.18 62	0.12 186	0.18 108	0.18 228	0.20 36	0.14 24	0.12 50	0.19 143	0.10 40	0.11 85	0.16 44	0.11 15	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.05 50	0.09 277	0.08 257

GASTEREO	0.13 68	0.12 215	0.21 83	0.23 331	0.10 80	0.18 108	0.15 106	0.26 114	0.18 68	0.17 151	0.16 103	0.11 61	0.13 146	0.19 107	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.07 166	0.06 58	0.06 90

3.75w	0.11 26	0.09 58	0.15 16	0.17 26	0.11 127	0.18 108	0.12 27	0.23 80	0.14 24	0.13 67	0.11 28	0.08 4	0.10 55	0.16 44	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

rvit_0105_6	0.19 230	0.14 323	0.34 215	0.23 331	0.14 310	0.18 108	0.20 325	0.29 163	0.37 346	0.18 170	0.22 183	0.23 241	0.17 236	0.26 239	0.17 226	0.15 500	0.13 504	0.13 463	0.11 421	0.11 392	0.08 257

WCG-NET	0.14 96	0.09 58	0.23 100	0.18 62	0.08 12	0.18 108	0.17 184	0.21 49	0.28 230	0.18 170	0.21 171	0.15 132	0.12 112	0.18 84	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

MGS-Stereo	0.14 96	0.11 173	0.32 189	0.19 109	0.11 127	0.18 108	0.17 184	0.20 36	0.22 141	0.14 93	0.24 204	0.15 132	0.10 55	0.18 84	0.12 58	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.10 344	0.06 90

HH	0.18 186	0.12 215	0.55 432	0.22 279	0.12 186	0.18 108	0.18 228	0.34 229	0.19 85	0.20 180	0.24 204	0.34 371	0.18 261	0.29 292	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.07 131	0.06 90

HanStereo	0.18 186	0.12 215	0.55 432	0.22 279	0.12 186	0.18 108	0.18 228	0.34 229	0.19 85	0.20 180	0.24 204	0.34 371	0.18 261	0.29 292	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.07 131	0.06 90

CES	0.14 96	0.08 18	0.19 63	0.17 26	0.22 506	0.18 108	0.16 143	0.23 80	0.19 85	0.14 93	0.17 116	0.14 113	0.10 55	0.18 84	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.08 203	0.18 516

MC-Stereo	0.14 96	0.09 58	0.25 123	0.21 217	0.09 34	0.18 108	0.16 143	0.23 80	0.19 85	0.18 170	0.23 190	0.16 154	0.13 146	0.22 166	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.05 26

DisPM	0.19 230	0.10 101	0.35 224	0.23 331	0.13 265	0.18 108	0.20 325	0.29 163	0.29 249	0.33 369	0.34 315	0.23 241	0.16 206	0.33 328	0.16 196	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.07 131	0.11 409

test_4	0.18 186	0.12 215	0.34 215	0.23 331	0.12 186	0.18 108	0.22 383	0.26 114	0.24 176	0.24 217	0.47 459	0.22 221	0.13 146	0.24 191	0.16 196	0.06 32	0.05 33	0.09 271	0.09 341	0.07 131	0.05 26

test-3	0.16 142	0.09 58	0.31 182	0.21 217	0.11 127	0.18 108	0.16 143	0.30 182	0.27 214	0.26 236	0.16 103	0.22 221	0.12 112	0.26 239	0.18 250	0.06 32	0.04 2	0.08 186	0.08 246	0.06 58	0.06 90

test_1	0.16 142	0.09 58	0.31 182	0.21 217	0.11 127	0.18 108	0.16 143	0.30 182	0.27 214	0.25 225	0.16 103	0.22 221	0.12 112	0.26 239	0.18 250	0.06 32	0.04 2	0.08 186	0.08 246	0.06 58	0.06 90

Patchmatch Stereo++	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.14 79	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.17 236	0.26 239	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.16 143	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.18 261	0.24 191	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

ROB_FTStereo_v2	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.16 143	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.17 236	0.24 191	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

ROB_FTStereo	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.14 79	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.28 235	0.25 264	0.17 236	0.24 191	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

HUI-Stereo	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.14 79	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.28 235	0.25 264	0.17 236	0.22 166	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

RAFT_R40	0.21 270	0.10 101	0.37 254	0.24 384	0.13 265	0.18 108	0.18 228	0.31 193	0.29 249	0.33 369	0.33 305	0.30 338	0.24 337	0.55 424	0.18 250	0.08 226	0.05 33	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.07 184

iGMRVC	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.15 106	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.17 236	0.27 259	0.17 226	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

IRAFT_RVC	0.22 301	0.12 215	0.39 288	0.26 457	0.11 127	0.18 108	0.24 430	0.40 310	0.37 346	0.31 334	0.30 261	0.29 322	0.24 337	0.55 424	0.22 347	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.07 184

iRAFT	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.14 79	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.17 236	0.26 239	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

AnonymousM	0.17 161	0.19 433	0.24 110	0.18 62	0.10 80	0.18 108	0.17 184	0.30 182	0.23 162	0.26 236	0.20 159	0.18 175	0.14 169	0.19 107	0.14 143	0.09 317	0.06 174	0.38 577	0.15 510	0.06 58	0.05 26

RAFT-IKP	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.15 106	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.18 261	0.25 222	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

CREStereo++_RVC	0.15 129	0.08 18	0.26 131	0.17 26	0.11 127	0.18 108	0.13 53	0.22 61	0.30 263	0.21 191	0.30 261	0.13 86	0.11 85	0.16 44	0.15 170	0.07 81	0.04 2	0.06 32	0.15 510	0.06 58	0.05 26
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
AFF-stereo	0.18 186	0.15 358	0.32 189	0.21 217	0.10 80	0.18 108	0.18 228	0.33 221	0.27 214	0.25 225	0.37 345	0.25 264	0.17 236	0.24 191	0.15 170	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.05 26

GEAStereo	0.12 52	0.09 58	0.20 74	0.18 62	0.12 186	0.19 137	0.16 143	0.20 36	0.14 24	0.12 50	0.15 89	0.10 40	0.09 23	0.16 44	0.10 1	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.05 50	0.08 203	0.08 257

GSStereo	0.12 52	0.09 58	0.20 74	0.17 26	0.12 186	0.19 137	0.16 143	0.26 114	0.18 68	0.13 67	0.15 89	0.10 40	0.09 23	0.16 44	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.08 203	0.08 257

FE-Mocha	0.16 142	0.10 101	0.33 205	0.19 109	0.13 265	0.19 137	0.15 106	0.35 252	0.22 141	0.24 217	0.24 204	0.20 198	0.14 169	0.17 62	0.17 226	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.06 90

IGEV-FE	0.18 186	0.10 101	0.65 475	0.20 171	0.12 186	0.19 137	0.15 106	0.34 229	0.19 85	0.28 257	0.22 183	0.27 295	0.13 146	0.23 176	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.06 90

AdaDepth	0.11 26	0.09 58	0.20 74	0.20 171	0.10 80	0.19 137	0.13 53	0.16 7	0.13 17	0.10 16	0.10 19	0.09 23	0.09 23	0.19 107	0.12 58	0.05 9	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.05 5	0.05 26

3.25w_new	0.11 26	0.09 58	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.19 137	0.10 8	0.22 61	0.17 57	0.14 93	0.12 43	0.10 40	0.11 85	0.17 62	0.12 58	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w	0.11 26	0.09 58	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.19 137	0.10 8	0.22 61	0.17 57	0.14 93	0.12 43	0.10 40	0.11 85	0.17 62	0.12 58	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

MM-Stereo_test3	0.17 161	0.12 215	0.29 161	0.23 331	0.14 310	0.19 137	0.22 383	0.39 299	0.36 335	0.16 136	0.24 204	0.17 164	0.12 112	0.19 107	0.14 143	0.07 81	0.07 301	0.08 186	0.06 106	0.09 277	0.06 90

Reg-Stereo(zero)	0.16 142	0.07 3	0.36 243	0.19 109	0.10 80	0.19 137	0.14 79	0.28 149	0.24 176	0.22 197	0.20 159	0.24 255	0.18 261	0.21 149	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.06 58	0.06 90

SMoEStereo_RVC	0.13 68	0.10 101	0.22 93	0.19 109	0.10 80	0.19 137	0.17 184	0.19 25	0.19 85	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.11 85	0.24 191	0.16 196	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

fffy	0.14 96	0.11 173	0.24 110	0.20 171	0.10 80	0.19 137	0.18 228	0.22 61	0.19 85	0.13 67	0.16 103	0.15 132	0.13 146	0.25 222	0.14 143	0.06 32	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.06 90

rvit_stereo_0081_aga	0.16 142	0.14 323	0.28 151	0.21 217	0.13 265	0.19 137	0.17 184	0.23 80	0.24 176	0.17 151	0.21 171	0.19 189	0.13 146	0.19 107	0.14 143	0.11 405	0.08 388	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.07 184

WCG-NET（raft）	0.14 96	0.09 58	0.23 100	0.17 26	0.08 12	0.19 137	0.16 143	0.23 80	0.26 203	0.18 170	0.19 143	0.20 198	0.12 112	0.21 149	0.12 58	0.06 32	0.06 174	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

RAFT-Stereo-weight	0.15 129	0.09 58	0.26 131	0.20 171	0.10 80	0.19 137	0.17 184	0.36 271	0.29 249	0.24 217	0.20 159	0.19 189	0.10 55	0.18 84	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.06 58	0.05 26

IGEV_Zeroshot_test	0.18 186	0.10 101	0.65 475	0.20 171	0.12 186	0.19 137	0.15 106	0.34 229	0.19 85	0.28 257	0.22 183	0.27 295	0.13 146	0.23 176	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.06 90

AEACV	0.13 68	0.09 58	0.23 100	0.18 62	0.19 464	0.19 137	0.16 143	0.23 80	0.14 24	0.13 67	0.17 116	0.13 86	0.16 206	0.16 44	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.08 246	0.07 131	0.06 90

4D-IteraStereo	0.17 161	0.16 384	0.50 403	0.21 217	0.14 310	0.19 137	0.17 184	0.28 149	0.28 230	0.23 203	0.20 159	0.20 198	0.11 85	0.19 107	0.14 143	0.06 32	0.04 2	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.06 90

ProNet	0.14 96	0.12 215	0.25 123	0.19 109	0.11 127	0.19 137	0.19 274	0.27 127	0.20 111	0.14 93	0.13 56	0.13 86	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.07 131	0.07 184

RCA-Stereo	0.16 142	0.09 58	0.25 123	0.20 171	0.10 80	0.19 137	0.17 184	0.36 271	0.35 322	0.20 180	0.25 214	0.17 164	0.17 236	0.18 84	0.14 143	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.05 26

DCANet-4	0.19 230	0.10 101	0.52 419	0.19 109	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.36 271	0.39 370	0.29 285	0.30 261	0.17 164	0.22 305	0.20 125	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.05 5	0.07 184

fff	0.19 230	0.13 280	0.40 296	0.18 62	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.35 252	0.43 413	0.29 285	0.30 261	0.18 175	0.28 404	0.20 125	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.05 5	0.07 184

ADStereo(finetuned)	0.19 230	0.13 280	0.49 392	0.19 109	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.34 229	0.39 370	0.29 285	0.31 275	0.18 175	0.31 449	0.21 149	0.19 283	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.06 58	0.07 184

iRaft-Stereo_5w	0.23 318	0.18 417	0.44 351	0.22 279	0.13 265	0.19 137	0.19 274	0.37 281	0.32 284	0.28 257	0.37 345	0.34 371	0.23 319	0.65 485	0.27 406	0.06 32	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.09 277	0.08 257

TRStereo	0.19 230	0.17 403	0.47 378	0.23 331	0.19 464	0.19 137	0.16 143	0.52 454	0.28 230	0.20 180	0.19 143	0.21 210	0.13 146	0.24 191	0.13 107	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.11 421	0.06 58	0.06 90

ASMatch	0.23 318	0.11 173	0.51 413	0.24 384	0.14 310	0.19 137	0.17 184	0.31 193	0.28 230	0.28 257	0.68 540	0.27 295	0.26 368	0.50 398	0.22 347	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.06 58	0.11 409

SST-Stereo	0.21 270	0.10 101	0.37 254	0.24 384	0.13 265	0.19 137	0.17 184	0.31 193	0.24 176	0.34 389	0.33 305	0.29 322	0.25 358	0.56 435	0.17 226	0.08 226	0.05 33	0.10 348	0.08 246	0.09 277	0.07 184

Pruner-Stereo	0.19 230	0.11 173	0.34 215	0.29 509	0.12 186	0.19 137	0.17 184	0.31 193	0.29 249	0.33 369	0.32 284	0.25 264	0.15 187	0.24 191	0.21 327	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.09 318

DeepStereo_RVC	0.18 186	0.11 173	0.40 296	0.21 217	0.11 127	0.19 137	0.16 143	0.28 149	0.22 141	0.27 246	0.27 229	0.23 241	0.28 404	0.24 191	0.18 250	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.10 374

rafts_anoy	0.18 186	0.15 358	0.35 224	0.22 279	0.14 310	0.19 137	0.17 184	0.32 205	0.30 263	0.23 203	0.25 214	0.20 198	0.16 206	0.22 166	0.19 283	0.08 226	0.07 301	0.10 348	0.12 460	0.09 277	0.08 257

raftrobust	0.16 142	0.13 280	0.29 161	0.22 279	0.15 361	0.19 137	0.13 53	0.32 205	0.26 203	0.26 236	0.20 159	0.19 189	0.17 236	0.21 149	0.15 170	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.07 184

DCANet	0.18 186	0.13 280	0.40 296	0.19 109	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.34 229	0.39 370	0.29 285	0.31 275	0.18 175	0.23 319	0.20 125	0.19 283	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.06 58	0.07 184

csc	0.19 230	0.13 280	0.40 296	0.18 62	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.35 252	0.43 413	0.29 285	0.30 261	0.18 175	0.28 404	0.20 125	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.05 5	0.07 184

cscssc	0.19 230	0.13 280	0.40 296	0.18 62	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.35 252	0.43 413	0.29 285	0.30 261	0.18 175	0.28 404	0.20 125	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.05 5	0.07 184

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 161	0.14 323	0.32 189	0.20 171	0.09 34	0.19 137	0.17 184	0.32 205	0.30 263	0.25 225	0.33 305	0.20 198	0.17 236	0.19 107	0.15 170	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.07 131	0.05 26

Gwc-CoAtRS	0.17 161	0.10 101	0.37 254	0.20 171	0.12 186	0.19 137	0.15 106	0.32 205	0.28 230	0.23 203	0.23 190	0.27 295	0.15 187	0.20 125	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.06 90

Zero-FE251	0.14 96	0.09 58	0.24 110	0.17 26	0.09 34	0.20 172	0.13 53	0.20 36	0.14 24	0.61 552	0.13 56	0.13 86	0.11 85	0.14 12	0.16 196	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.05 26

depthmonostereo	0.14 96	0.09 58	0.19 63	0.19 109	0.08 12	0.20 172	0.15 106	0.27 127	0.23 162	0.16 136	0.18 134	0.14 113	0.17 236	0.19 107	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.05 5	0.05 26

MM-Stereo_test1	0.17 161	0.10 101	0.39 288	0.23 331	0.11 127	0.20 172	0.22 383	0.33 221	0.29 249	0.22 197	0.21 171	0.15 132	0.14 169	0.23 176	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.09 277	0.06 90

castereo	0.14 96	0.10 101	0.19 63	0.18 62	0.10 80	0.20 172	0.19 274	0.30 182	0.27 214	0.13 67	0.18 134	0.16 154	0.16 206	0.15 26	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.06 58	0.05 26

999	0.14 96	0.08 18	0.24 110	0.19 109	0.11 127	0.20 172	0.17 184	0.24 95	0.18 68	0.13 67	0.16 103	0.14 113	0.11 85	0.36 348	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.07 184

rvit_0105_4	0.20 247	0.15 358	0.38 273	0.23 331	0.14 310	0.20 172	0.22 383	0.33 221	0.39 370	0.19 176	0.24 204	0.25 264	0.19 276	0.27 259	0.17 226	0.16 515	0.13 504	0.13 463	0.11 421	0.11 392	0.08 257

Pointernet	0.13 68	0.07 3	0.27 140	0.19 109	0.11 127	0.20 172	0.12 27	0.31 193	0.24 176	0.15 112	0.15 89	0.13 86	0.11 85	0.17 62	0.13 107	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 377	0.14 323	0.95 549	0.21 217	0.27 542	0.20 172	0.19 274	0.48 398	0.25 190	0.26 236	0.55 498	0.34 371	0.18 261	0.25 222	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.12 460	0.12 428	0.12 432

H2IRNET	0.18 186	0.13 280	0.35 224	0.21 217	0.12 186	0.20 172	0.15 106	0.27 127	0.30 263	0.17 151	0.31 275	0.25 264	0.20 285	0.24 191	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.10 383	0.09 277	0.06 90

IGEVStereo-DCA	0.14 96	0.11 173	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.20 172	0.18 228	0.27 127	0.20 111	0.15 112	0.12 43	0.14 113	0.12 112	0.28 273	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

rrr	0.17 161	0.11 173	0.57 439	0.19 109	0.12 186	0.20 172	0.18 228	0.35 252	0.22 141	0.15 112	0.12 43	0.14 113	0.12 112	0.28 273	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

LoS_RVC	0.13 68	0.10 101	0.19 63	0.18 62	0.16 392	0.20 172	0.18 228	0.20 36	0.17 57	0.13 67	0.19 143	0.12 72	0.15 187	0.17 62	0.13 107	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.12 432

CAS	0.15 129	0.07 3	0.21 83	0.41 566	0.16 392	0.20 172	0.18 228	0.22 61	0.19 85	0.15 112	0.19 143	0.11 61	0.09 23	0.14 12	0.13 107	0.29 573	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.14 470

DCRE	0.20 247	0.13 280	0.40 296	0.21 217	0.15 361	0.20 172	0.19 274	0.30 182	0.27 214	0.22 197	0.80 557	0.23 241	0.16 206	0.23 176	0.15 170	0.07 81	0.07 301	0.07 100	0.08 246	0.07 131	0.06 90

GMOStereo	0.18 186	0.14 323	0.30 168	0.22 279	0.12 186	0.20 172	0.27 465	0.26 114	0.28 230	0.31 334	0.32 284	0.26 286	0.17 236	0.15 26	0.12 58	0.07 81	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.05 26

error version	0.18 186	0.14 323	0.30 168	0.22 279	0.12 186	0.20 172	0.27 465	0.26 114	0.28 230	0.31 334	0.32 284	0.26 286	0.17 236	0.15 26	0.12 58	0.07 81	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.05 26

test-v	0.18 186	0.14 323	0.30 168	0.22 279	0.12 186	0.20 172	0.27 465	0.26 114	0.28 230	0.31 334	0.32 284	0.26 286	0.17 236	0.15 26	0.12 58	0.07 81	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.05 26

HHNet	0.22 301	0.12 215	0.52 419	0.18 62	0.18 437	0.20 172	0.20 325	0.34 229	0.31 275	0.32 356	0.59 513	0.20 198	0.21 292	0.24 191	0.31 438	0.08 226	0.05 33	0.09 271	0.07 166	0.08 203	0.11 409

AAGNet	0.33 464	0.11 173	0.37 254	0.25 423	0.16 392	0.20 172	0.19 274	0.30 182	0.27 214	0.35 406	0.35 326	0.27 295	0.30 433	0.44 376	2.66 616	0.08 226	0.05 33	0.10 348	0.07 166	0.08 203	0.06 90

PSM-softLoss	0.21 270	0.10 101	0.39 288	0.24 384	0.12 186	0.20 172	0.18 228	0.38 287	0.26 203	0.29 285	0.32 284	0.24 255	0.16 206	0.52 409	0.20 302	0.09 317	0.06 174	0.10 348	0.09 341	0.08 203	0.12 432

KMStereo	0.21 270	0.10 101	0.39 288	0.24 384	0.12 186	0.20 172	0.18 228	0.38 287	0.26 203	0.29 285	0.32 284	0.24 255	0.16 206	0.52 409	0.20 302	0.09 317	0.06 174	0.10 348	0.09 341	0.08 203	0.12 432

RAFT-345	0.21 270	0.10 101	0.46 370	0.22 279	0.11 127	0.20 172	0.16 143	0.26 114	0.25 190	0.27 246	0.66 536	0.21 210	0.16 206	0.55 424	0.21 327	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.06 58	0.06 90

test-2	0.18 186	0.14 323	0.30 168	0.22 279	0.12 186	0.20 172	0.27 465	0.26 114	0.28 230	0.31 334	0.32 284	0.26 286	0.17 236	0.15 26	0.12 58	0.07 81	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.05 26

cross-raft	0.17 161	0.12 215	0.41 319	0.23 331	0.10 80	0.20 172	0.24 430	0.33 221	0.23 162	0.23 203	0.28 235	0.29 322	0.15 187	0.17 62	0.15 170	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.05 26

iRaftStereo_RVC	0.16 142	0.12 215	0.26 131	0.21 217	0.11 127	0.20 172	0.17 184	0.32 205	0.23 162	0.20 180	0.25 214	0.18 175	0.12 112	0.20 125	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.09 341	0.08 203	0.07 184

test_xeample3	0.16 142	0.11 173	0.56 436	0.19 109	0.12 186	0.20 172	0.18 228	0.35 252	0.20 111	0.16 136	0.12 43	0.13 86	0.12 112	0.24 191	0.15 170	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.08 246	0.07 131	0.07 184

CFNet-RSSM	0.17 161	0.10 101	0.40 296	0.20 171	0.11 127	0.20 172	0.15 106	0.36 271	0.30 263	0.23 203	0.21 171	0.26 286	0.15 187	0.20 125	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.05 26

gcap_with_dpt	0.18 186	0.09 58	0.90 540	0.20 171	0.14 310	0.21 199	0.16 143	0.32 205	0.24 176	0.17 151	0.22 183	0.17 164	0.12 112	0.18 84	0.14 143	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.06 90

DilatedVolume-Stereo	0.14 96	0.08 18	0.18 55	0.18 62	0.09 34	0.21 199	0.14 79	0.24 95	0.21 128	0.21 191	0.21 171	0.15 132	0.14 169	0.23 176	0.15 170	0.07 81	0.06 174	0.06 32	0.06 106	0.05 5	0.05 26

LG-G_1	0.11 26	0.08 18	0.18 55	0.18 62	0.07 1	0.21 199	0.09 2	0.19 25	0.11 4	0.10 16	0.09 11	0.11 61	0.10 55	0.19 107	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

LG-G	0.11 26	0.08 18	0.18 55	0.18 62	0.07 1	0.21 199	0.09 2	0.19 25	0.11 4	0.10 16	0.09 11	0.11 61	0.10 55	0.19 107	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

MM-Stereo_test2	0.15 129	0.10 101	0.44 351	0.23 331	0.11 127	0.21 199	0.21 356	0.27 127	0.22 141	0.15 112	0.16 103	0.13 86	0.11 85	0.20 125	0.13 107	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.05 26

AIO-test1	0.19 230	0.14 323	0.41 319	0.27 485	0.15 361	0.21 199	0.16 143	0.39 299	0.36 335	0.17 151	0.26 223	0.18 175	0.13 146	0.28 273	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.10 348	0.11 421	0.06 58	0.09 318

UGAM-zero	0.23 318	0.10 101	0.54 426	0.19 109	0.13 265	0.21 199	0.14 79	0.44 356	0.22 141	0.28 257	0.28 235	0.51 500	0.33 459	0.65 485	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.08 246	0.06 58	0.07 184

GCAP-BAT	0.16 142	0.11 173	0.36 243	0.18 62	0.13 265	0.21 199	0.16 143	0.23 80	0.18 68	0.26 236	0.28 235	0.20 198	0.11 85	0.24 191	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.05 5	0.06 90

trnet	0.13 68	0.08 18	0.21 83	0.15 5	0.07 1	0.21 199	0.12 27	0.24 95	0.24 176	0.16 136	0.21 171	0.15 132	0.13 146	0.18 84	0.13 107	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.05 26

ff7	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.27 127	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

ffff	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.27 127	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

11t	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.27 127	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

MSKI-zero shot	0.17 161	0.09 58	0.43 342	0.20 171	0.11 127	0.21 199	0.15 106	0.32 205	0.21 128	0.23 203	0.24 204	0.23 241	0.10 55	0.31 314	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

EKT-Stereo	0.38 499	0.12 215	0.38 273	0.42 567	3.88 620	0.21 199	0.17 184	0.35 252	0.28 230	0.20 180	0.20 159	0.23 241	0.15 187	0.28 273	0.16 196	0.09 317	0.07 301	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.09 318

GCAP-Stereo	0.14 96	0.14 323	0.33 205	0.20 171	0.09 34	0.21 199	0.10 8	0.26 114	0.20 111	0.18 170	0.19 143	0.15 132	0.13 146	0.17 62	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.06 58	0.06 90

anonymousdsp	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.28 149	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.07 184

EGLCR-Stereo	0.13 68	0.08 18	0.20 74	0.18 62	0.09 34	0.21 199	0.13 53	0.27 127	0.21 128	0.13 67	0.10 19	0.15 132	0.09 23	0.20 125	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.06 90

knoymous	0.17 161	0.09 58	0.32 189	0.17 26	0.11 127	0.21 199	0.17 184	0.32 205	0.23 162	0.23 203	0.28 235	0.27 295	0.16 206	0.23 176	0.16 196	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.06 106	0.09 277	0.09 318

ccc-4	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.27 127	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

IGEV-Stereo	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.28 149	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.07 184
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TransformOpticalFlow	0.24 349	0.13 280	0.56 436	0.23 331	0.11 127	0.21 199	0.19 274	0.40 310	0.32 284	0.30 316	0.43 420	0.36 390	0.31 449	0.61 462	0.20 302	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.06 58	0.07 184

OMP-Stereo	0.23 318	0.14 323	0.35 224	0.29 509	0.13 265	0.21 199	0.16 143	0.37 281	0.33 296	0.34 389	0.30 261	0.34 371	0.19 276	0.70 499	0.24 377	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.07 166	0.07 131	0.06 90

NF-Stereo	0.20 247	0.10 101	0.35 224	0.24 384	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.38 287	0.32 284	0.28 257	0.30 261	0.22 221	0.16 206	0.51 403	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.13 449

OCTAStereo	0.20 247	0.10 101	0.35 224	0.24 384	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.38 287	0.32 284	0.28 257	0.30 261	0.22 221	0.16 206	0.51 403	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.13 449

FTStereo	0.28 421	0.10 101	0.43 342	0.23 331	0.13 265	0.21 199	0.53 577	0.34 229	0.26 203	0.38 444	0.95 570	0.30 338	0.56 549	0.32 321	0.18 250	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.07 131	0.19 523

RE-Stereo	0.20 247	0.10 101	0.35 224	0.24 384	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.38 287	0.32 284	0.28 257	0.30 261	0.22 221	0.16 206	0.51 403	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.13 449

TVStereo	0.20 247	0.10 101	0.35 224	0.24 384	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.38 287	0.32 284	0.28 257	0.30 261	0.22 221	0.16 206	0.51 403	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.13 449

raft+_RVC	0.18 186	0.14 323	0.32 189	0.21 217	0.15 361	0.21 199	0.16 143	0.38 287	0.34 306	0.21 191	0.28 235	0.20 198	0.15 187	0.24 191	0.19 283	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.08 257

RALCasStereoNet	0.18 186	0.15 358	0.33 205	0.21 217	0.14 310	0.21 199	0.18 228	0.31 193	0.25 190	0.21 191	0.29 248	0.22 221	0.15 187	0.27 259	0.17 226	0.08 226	0.10 453	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.09 318

Select-FE	0.23 318	0.14 323	0.78 505	0.22 279	0.18 437	0.22 228	0.13 53	0.43 349	0.26 203	0.28 257	0.33 305	0.39 416	0.29 419	0.27 259	0.19 283	0.08 226	0.07 301	0.08 186	0.13 487	0.08 203	0.12 432

AIO-test2	0.20 247	0.20 445	0.36 243	0.26 457	0.15 361	0.22 228	0.16 143	0.42 336	0.42 406	0.16 136	0.29 248	0.15 132	0.11 85	0.26 239	0.13 107	0.18 537	0.06 174	0.10 348	0.11 421	0.07 131	0.07 184

DEFOM-Stereo	0.11 26	0.08 18	0.17 45	0.17 26	0.09 34	0.22 228	0.14 79	0.14 5	0.16 40	0.11 32	0.10 19	0.09 23	0.08 10	0.21 149	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

rvit_0105_5	0.21 270	0.15 358	0.38 273	0.23 331	0.13 265	0.22 228	0.24 430	0.36 271	0.39 370	0.21 191	0.23 190	0.26 286	0.19 276	0.26 239	0.19 283	0.15 500	0.13 504	0.12 442	0.12 460	0.10 344	0.09 318

rvit_stereo_0075_2	0.24 349	0.17 403	0.50 403	0.26 457	0.22 506	0.22 228	0.15 106	0.40 310	0.35 322	0.27 246	0.37 345	0.29 322	0.20 285	0.28 273	0.19 283	0.17 526	0.12 492	0.19 537	0.12 460	0.13 443	0.13 449

LoS	0.14 96	0.08 18	0.27 140	0.16 11	0.09 34	0.22 228	0.14 79	0.26 114	0.26 203	0.15 112	0.18 134	0.18 175	0.13 146	0.22 166	0.14 143	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.21 270	0.16 384	0.41 319	0.25 423	0.15 361	0.22 228	0.24 430	0.32 205	0.28 230	0.33 369	0.51 476	0.29 322	0.17 236	0.32 321	0.13 107	0.06 32	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.06 90

test_3	0.18 186	0.11 173	0.32 189	0.24 384	0.11 127	0.22 228	0.25 447	0.31 193	0.31 275	0.25 225	0.18 134	0.23 241	0.13 146	0.25 222	0.19 283	0.06 32	0.05 33	0.09 271	0.10 383	0.07 131	0.06 90

GwcNet-ADL	0.22 301	0.14 323	0.58 444	0.24 384	0.13 265	0.22 228	0.23 408	0.49 408	0.40 387	0.27 246	0.29 248	0.30 338	0.20 285	0.26 239	0.23 366	0.09 317	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.09 277	0.09 318

CrosDoStereo	0.31 446	0.10 101	0.49 392	0.18 62	0.12 186	0.22 228	1.11 613	0.34 229	0.37 346	0.38 444	0.61 525	0.28 311	0.46 527	0.61 462	0.57 527	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.07 184

DeepStereo_LL	0.31 446	0.10 101	0.49 392	0.18 62	0.12 186	0.22 228	1.11 613	0.34 229	0.37 346	0.38 444	0.61 525	0.28 311	0.46 527	0.61 462	0.57 527	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.07 184

PFNet	0.23 318	0.10 101	0.57 439	0.24 384	0.14 310	0.22 228	0.19 274	0.39 299	0.33 296	0.35 406	0.32 284	0.27 295	0.19 276	0.64 478	0.22 347	0.09 317	0.05 33	0.09 271	0.07 166	0.08 203	0.07 184

test-1	0.17 161	0.11 173	0.40 296	0.23 331	0.13 265	0.22 228	0.23 408	0.34 229	0.26 203	0.20 180	0.24 204	0.22 221	0.14 169	0.16 44	0.20 302	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.06 58	0.08 257

TestStereo	0.21 270	0.19 433	0.40 296	0.25 423	0.10 80	0.22 228	0.21 356	0.31 193	0.31 275	0.23 203	0.34 315	0.22 221	0.18 261	0.62 470	0.18 250	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.07 166	0.11 392	0.06 90

XX-TBD	0.15 129	0.18 417	0.28 151	0.22 279	0.10 80	0.22 228	0.15 106	0.22 61	0.27 214	0.22 197	0.26 223	0.14 113	0.12 112	0.16 44	0.13 107	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 131	0.06 90

sAnonymous2	0.20 247	0.21 459	0.58 444	0.24 384	0.17 415	0.22 228	0.19 274	0.34 229	0.28 230	0.17 151	0.19 143	0.17 164	0.16 206	0.17 62	0.14 143	0.10 366	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.23 543	0.17 503

CroCo_RVC	0.20 247	0.21 459	0.58 444	0.24 384	0.17 415	0.22 228	0.19 274	0.34 229	0.28 230	0.17 151	0.19 143	0.17 164	0.16 206	0.17 62	0.14 143	0.10 366	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.23 543	0.17 503

sCroCo_RVC	0.18 186	0.14 323	0.49 392	0.27 485	0.18 437	0.22 228	0.17 184	0.27 127	0.23 162	0.14 93	0.22 183	0.17 164	0.14 169	0.21 149	0.15 170	0.10 366	0.11 475	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.09 318

GMStereo	0.19 230	0.25 490	0.40 296	0.21 217	0.12 186	0.22 228	0.19 274	0.29 163	0.40 387	0.25 225	0.23 190	0.16 154	0.15 187	0.25 222	0.19 283	0.09 317	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.10 344	0.08 257
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.13 68	0.08 18	0.21 83	0.14 2	0.08 12	0.22 228	0.15 106	0.25 105	0.24 176	0.16 136	0.21 171	0.14 113	0.13 146	0.18 84	0.13 107	0.09 317	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 131	0.06 90
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
R-Stereo Train	0.18 186	0.09 58	0.32 189	0.22 279	0.12 186	0.22 228	0.19 274	0.42 336	0.19 85	0.31 334	0.45 442	0.20 198	0.14 169	0.18 84	0.15 170	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

RAFT-Stereo	0.18 186	0.09 58	0.32 189	0.22 279	0.12 186	0.22 228	0.19 274	0.42 336	0.19 85	0.31 334	0.45 442	0.20 198	0.14 169	0.18 84	0.15 170	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune	0.16 142	0.12 215	0.23 100	0.16 11	0.08 12	0.23 250	0.20 325	0.29 163	0.31 275	0.19 176	0.22 183	0.19 189	0.15 187	0.29 292	0.20 302	0.06 32	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.06 58	0.06 90

tt45	0.14 96	0.09 58	0.22 93	0.19 109	0.11 127	0.23 250	0.18 228	0.22 61	0.17 57	0.15 112	0.13 56	0.14 113	0.10 55	0.30 307	0.14 143	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.07 184

tg	0.16 142	0.11 173	0.25 123	0.21 217	0.11 127	0.23 250	0.15 106	0.34 229	0.24 176	0.20 180	0.25 214	0.19 189	0.12 112	0.24 191	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.09 341	0.08 203	0.07 184

UGAM	0.26 393	0.14 323	0.45 362	0.25 423	0.12 186	0.23 250	0.25 447	0.32 205	0.41 399	0.31 334	0.42 407	0.41 438	0.22 305	0.92 559	0.22 347	0.08 226	0.06 174	0.14 489	0.12 460	0.10 344	0.07 184

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 318	0.13 280	0.83 525	0.20 171	0.21 490	0.23 250	0.17 184	0.48 398	0.27 214	0.23 203	0.29 248	0.39 416	0.23 319	0.25 222	0.15 170	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.11 421	0.11 392	0.10 374

AE-Stereo	0.17 161	0.11 173	0.31 182	0.24 384	0.14 310	0.23 250	0.18 228	0.34 229	0.29 249	0.15 112	0.25 214	0.21 210	0.13 146	0.20 125	0.14 143	0.07 81	0.08 388	0.09 271	0.10 383	0.07 131	0.06 90

StereoVision	0.22 301	0.18 417	0.37 254	0.27 485	0.17 415	0.23 250	0.22 383	0.38 287	0.31 275	0.20 180	0.51 476	0.22 221	0.16 206	0.28 273	0.18 250	0.11 405	0.12 492	0.13 463	0.13 487	0.10 344	0.07 184

LL-Strereo	0.29 432	0.25 490	0.58 444	0.25 423	0.21 490	0.23 250	0.24 430	0.55 483	0.42 406	0.34 389	0.32 284	0.41 438	0.40 500	0.94 563	0.23 366	0.08 226	0.07 301	0.11 404	0.09 341	0.09 277	0.09 318

qqq	0.20 247	0.12 215	0.31 182	0.20 171	0.11 127	0.23 250	0.19 274	0.41 322	0.27 214	0.24 217	0.28 235	0.28 311	0.24 337	0.34 334	0.22 347	0.08 226	0.07 301	0.10 348	0.09 341	0.09 277	0.09 318

raft_robust	0.22 301	0.17 403	0.30 168	0.22 279	0.12 186	0.23 250	0.22 383	0.49 408	0.48 472	0.32 356	0.32 284	0.26 286	0.23 319	0.53 416	0.15 170	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.10 383	0.08 203	0.06 90

RAFT+CT+SA	0.21 270	0.18 417	0.33 205	0.25 423	0.18 437	0.23 250	0.29 487	0.40 310	0.36 335	0.24 217	0.38 359	0.18 175	0.16 206	0.32 321	0.16 196	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.12 460	0.09 277	0.09 318

LCNet	0.21 270	0.11 173	0.29 161	0.25 423	0.12 186	0.23 250	0.19 274	0.34 229	0.26 203	0.28 257	0.35 326	0.26 286	0.30 433	0.35 343	0.17 226	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.10 383	0.13 443	0.22 547

STrans-v2	0.24 349	0.13 280	0.54 426	0.21 217	0.12 186	0.23 250	0.21 356	0.47 385	0.28 230	0.31 334	0.42 407	0.36 390	0.35 472	0.62 470	0.23 366	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.06 58	0.06 90

IIG-Stereo	0.23 318	0.13 280	0.35 224	0.29 509	0.12 186	0.23 250	0.14 79	0.38 287	0.31 275	0.34 389	0.37 345	0.33 364	0.21 292	0.70 499	0.26 400	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.07 166	0.07 131	0.06 90

KYRaft	0.22 301	0.10 101	0.30 168	0.23 331	0.12 186	0.23 250	0.23 408	0.35 252	0.24 176	0.35 406	0.54 494	0.34 371	0.26 368	0.29 292	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.10 383	0.08 203	0.31 572

GrayStereo	0.25 377	0.09 58	0.32 189	0.26 457	0.13 265	0.23 250	0.47 567	0.34 229	0.30 263	0.39 459	0.47 459	0.30 338	0.79 576	0.29 292	0.16 196	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.09 341	0.07 131	0.13 449

Prome-Stereo	0.21 270	0.10 101	0.30 168	0.24 384	0.12 186	0.23 250	0.23 408	0.36 271	0.25 190	0.33 369	0.59 513	0.24 255	0.28 404	0.29 292	0.16 196	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.20 533

RALAANet	0.19 230	0.18 417	0.37 254	0.23 331	0.14 310	0.23 250	0.13 53	0.37 281	0.29 249	0.28 257	0.26 223	0.25 264	0.15 187	0.26 239	0.18 250	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.06 90

XX-Stereo	0.21 270	0.10 101	0.83 525	0.26 457	0.17 415	0.23 250	0.13 53	0.40 310	0.18 68	0.20 180	0.41 391	0.31 348	0.10 55	0.32 321	0.12 58	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.05 26

PMTNet	0.15 129	0.08 18	0.23 100	0.15 5	0.09 34	0.23 250	0.16 143	0.25 105	0.23 162	0.17 151	0.21 171	0.16 154	0.14 169	0.22 166	0.13 107	0.29 573	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 131	0.06 90

WQFJX1	0.18 186	0.10 101	0.16 34	0.23 331	0.17 415	0.24 270	0.19 274	0.58 517	0.52 502	0.16 136	0.16 103	0.14 113	0.15 187	0.26 239	0.17 226	0.08 226	0.09 423	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.06 90

NLMM1	0.19 230	0.12 215	0.16 34	0.23 331	0.18 437	0.24 270	0.20 325	0.59 523	0.65 542	0.18 170	0.17 116	0.13 86	0.14 169	0.25 222	0.18 250	0.08 226	0.09 423	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

NLCSM	0.19 230	0.12 215	0.18 55	0.24 384	0.19 464	0.24 270	0.21 356	0.42 336	0.40 387	0.19 176	0.18 134	0.14 113	0.16 206	0.47 386	0.19 283	0.08 226	0.09 423	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.07 184

VIP-Stereo	0.12 52	0.12 215	0.21 83	0.18 62	0.11 127	0.24 270	0.12 27	0.19 25	0.18 68	0.10 16	0.13 56	0.11 61	0.09 23	0.19 107	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

ISRNet	0.27 401	0.13 280	0.45 362	0.26 457	0.19 464	0.24 270	0.14 79	0.45 366	0.43 413	0.39 459	0.48 465	0.42 447	0.27 387	0.32 321	0.29 422	0.20 546	0.12 492	0.17 521	0.16 522	0.16 483	0.20 533

rvit_0105_3	0.23 318	0.17 403	0.40 296	0.25 423	0.15 361	0.24 270	0.28 481	0.38 287	0.41 399	0.25 225	0.25 214	0.28 311	0.21 292	0.28 273	0.20 302	0.15 500	0.13 504	0.14 489	0.15 510	0.10 344	0.09 318

model_zeroshot	0.17 161	0.11 173	0.39 288	0.20 171	0.12 186	0.24 270	0.15 106	0.34 229	0.22 141	0.30 316	0.20 159	0.22 221	0.12 112	0.24 191	0.14 143	0.08 226	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.07 131	0.07 184

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 161	0.13 280	0.24 110	0.19 109	0.13 265	0.24 270	0.17 184	0.30 182	0.37 346	0.43 494	0.17 116	0.13 86	0.12 112	0.19 107	0.15 170	0.08 226	0.07 301	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.08 257

LL-Strereo2	0.18 186	0.18 417	0.39 288	0.22 279	0.12 186	0.24 270	0.13 53	0.31 193	0.23 162	0.24 217	0.20 159	0.24 255	0.12 112	0.26 239	0.15 170	0.06 32	0.06 174	0.12 442	0.09 341	0.08 203	0.07 184

riskmin	0.18 186	0.09 58	0.34 215	0.18 62	0.12 186	0.24 270	0.16 143	0.34 229	0.28 230	0.21 191	0.23 190	0.33 364	0.24 337	0.23 176	0.17 226	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.06 106	0.10 344	0.10 374

SA	0.22 301	0.16 384	0.36 243	0.23 331	0.13 265	0.24 270	0.23 408	0.45 366	0.40 387	0.27 246	0.44 431	0.23 241	0.23 319	0.33 328	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.10 348	0.11 421	0.08 203	0.06 90

UDGNet	0.23 318	0.31 532	0.38 273	0.24 384	0.14 310	0.24 270	0.18 228	0.32 205	0.43 413	0.29 285	0.28 235	0.24 255	0.19 276	0.29 292	0.20 302	0.15 500	0.07 301	0.21 543	0.11 421	0.14 461	0.10 374

IPLGR_C	0.21 270	0.22 472	0.60 452	0.23 331	0.15 361	0.24 270	0.20 325	0.35 252	0.29 249	0.31 334	0.32 284	0.22 221	0.15 187	0.25 222	0.20 302	0.08 226	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.08 203	0.08 257

ACRE	0.21 270	0.20 445	0.62 463	0.23 331	0.15 361	0.24 270	0.20 325	0.35 252	0.28 230	0.31 334	0.32 284	0.22 221	0.15 187	0.25 222	0.20 302	0.08 226	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.08 203	0.08 257

NRIStereo	0.18 186	0.11 173	0.35 224	0.23 331	0.11 127	0.24 270	0.20 325	0.29 163	0.26 203	0.26 236	0.25 214	0.25 264	0.18 261	0.34 334	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.08 257

CRE-IMP	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.11 127	0.24 270	0.17 184	0.29 163	0.21 128	0.27 246	0.26 223	0.24 255	0.17 236	0.23 176	0.18 250	0.08 226	0.05 33	0.10 348	0.07 166	0.10 344	0.10 374

GMM-Stereo	0.21 270	0.10 101	0.43 342	0.23 331	0.13 265	0.24 270	0.25 447	0.37 281	0.27 214	0.30 316	0.45 442	0.27 295	0.21 292	0.31 314	0.17 226	0.07 81	0.05 33	0.10 348	0.09 341	0.08 203	0.19 523

111	0.20 247	0.17 403	0.40 296	0.18 62	0.09 34	0.24 270	0.17 184	0.41 322	0.45 440	0.23 203	0.29 248	0.29 322	0.21 292	0.24 191	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.07 131	0.08 257

WQFJA1	0.18 186	0.10 101	0.16 34	0.22 279	0.18 437	0.25 288	0.19 274	0.51 435	0.51 493	0.15 112	0.17 116	0.15 132	0.16 206	0.20 125	0.20 302	0.07 81	0.09 423	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

WQFJX	0.18 186	0.10 101	0.17 45	0.22 279	0.18 437	0.25 288	0.18 228	0.53 465	0.45 440	0.17 151	0.16 103	0.14 113	0.16 206	0.23 176	0.18 250	0.07 81	0.08 388	0.07 100	0.06 106	0.08 203	0.07 184

NLMM	0.18 186	0.10 101	0.16 34	0.22 279	0.18 437	0.25 288	0.19 274	0.51 435	0.51 493	0.15 112	0.17 116	0.15 132	0.16 206	0.20 125	0.20 302	0.07 81	0.09 423	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

NLSM1	0.17 161	0.10 101	0.17 45	0.21 217	0.18 437	0.25 288	0.17 184	0.47 385	0.40 387	0.16 136	0.21 171	0.13 86	0.15 187	0.21 149	0.18 250	0.08 226	0.09 423	0.09 271	0.08 246	0.07 131	0.06 90

DFGA-Net	0.23 318	0.24 485	0.49 392	0.22 279	0.15 361	0.25 288	0.17 184	0.39 299	0.39 370	0.29 285	0.31 275	0.21 210	0.17 236	0.59 452	0.28 410	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.08 257

G2L-Stereo	0.25 377	0.16 384	0.47 378	0.22 279	0.14 310	0.25 288	0.18 228	0.46 377	0.35 322	0.33 369	0.37 345	0.40 431	0.22 305	0.60 455	0.30 430	0.10 366	0.09 423	0.10 348	0.08 246	0.09 277	0.09 318

DispNO	0.27 401	0.18 417	0.62 463	0.23 331	0.17 415	0.25 288	0.22 383	0.45 366	0.41 399	0.32 356	0.39 372	0.38 404	0.27 387	0.77 529	0.27 406	0.09 317	0.07 301	0.10 348	0.10 383	0.08 203	0.08 257

MyStereo07	0.16 142	0.12 215	0.26 131	0.22 279	0.14 310	0.25 288	0.23 408	0.29 163	0.21 128	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.13 146	0.25 222	0.13 107	0.07 81	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.08 257

MyStereo06	0.20 247	0.12 215	0.57 439	0.21 217	0.14 310	0.25 288	0.23 408	0.40 310	0.21 128	0.30 316	0.24 204	0.31 348	0.18 261	0.22 166	0.18 250	0.07 81	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.08 257

MyStereo05	0.23 318	0.12 215	0.57 439	0.21 217	0.14 310	0.25 288	0.23 408	0.48 398	0.52 502	0.31 334	0.23 190	0.25 264	0.22 305	0.30 307	0.21 327	0.07 81	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.08 257

MyStereo04	0.23 318	0.12 215	0.55 432	0.22 279	0.14 310	0.25 288	0.23 408	0.49 408	0.52 502	0.28 257	0.23 190	0.27 295	0.23 319	0.30 307	0.22 347	0.07 81	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.08 257

RAFT-Test	0.17 161	0.10 101	0.38 273	0.19 109	0.12 186	0.25 288	0.17 184	0.33 221	0.23 162	0.23 203	0.29 248	0.27 295	0.14 169	0.20 125	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.06 90

anonymousdsp2	0.17 161	0.10 101	0.28 151	0.20 171	0.11 127	0.25 288	0.17 184	0.41 322	0.31 275	0.23 203	0.23 190	0.22 221	0.15 187	0.25 222	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.08 203	0.07 184

test_5	0.23 318	0.19 433	0.38 273	0.26 457	0.18 437	0.25 288	0.29 487	0.40 310	0.37 346	0.29 285	0.40 383	0.25 264	0.22 305	0.34 334	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.10 374

CIPLG	0.21 270	0.21 459	0.55 432	0.23 331	0.15 361	0.25 288	0.20 325	0.35 252	0.29 249	0.31 334	0.33 305	0.22 221	0.15 187	0.26 239	0.20 302	0.08 226	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.08 203	0.08 257

iRaft-Stereo_20w	0.19 230	0.10 101	0.46 370	0.19 109	0.13 265	0.25 288	0.19 274	0.52 454	0.19 85	0.29 285	0.21 171	0.22 221	0.20 285	0.28 273	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.08 246	0.08 203	0.08 257

dd	0.22 301	0.26 501	0.40 296	0.22 279	0.12 186	0.25 288	0.21 356	0.32 205	0.44 428	0.29 285	0.28 235	0.25 264	0.16 206	0.30 307	0.25 387	0.12 443	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.11 392	0.09 318

IPLGR	0.21 270	0.13 280	0.61 455	0.21 217	0.11 127	0.25 288	0.18 228	0.41 322	0.37 346	0.28 257	0.27 229	0.21 210	0.19 276	0.37 351	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

RAFT-RH_RVC	0.25 377	0.11 173	0.45 362	0.21 217	0.12 186	0.25 288	0.14 79	0.27 127	0.27 214	0.38 444	1.15 581	0.23 241	0.17 236	0.57 439	0.24 377	0.07 81	0.05 33	0.10 348	0.07 166	0.06 58	0.07 184

RAFT	0.21 270	0.17 403	0.32 189	0.24 384	0.12 186	0.25 288	0.27 465	0.35 252	0.28 230	0.33 369	0.33 305	0.38 404	0.22 305	0.29 292	0.17 226	0.08 226	0.08 388	0.11 404	0.10 383	0.10 344	0.06 90

TANstereo	0.15 129	0.09 58	0.28 151	0.16 11	0.08 12	0.25 288	0.14 79	0.23 80	0.28 230	0.24 217	0.30 261	0.16 154	0.12 112	0.17 62	0.13 107	0.08 226	0.07 301	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.07 184

PSMNet-RSSM	0.24 349	0.15 358	0.36 243	0.21 217	0.14 310	0.25 288	0.20 325	0.48 398	0.37 346	0.30 316	0.44 431	0.38 404	0.26 368	0.52 409	0.22 347	0.12 443	0.07 301	0.11 404	0.13 487	0.10 344	0.09 318

DN-CSS_ROB	0.22 301	0.25 490	0.47 378	0.24 384	0.14 310	0.25 288	0.12 27	0.40 310	0.33 296	0.29 285	0.42 407	0.22 221	0.20 285	0.33 328	0.19 283	0.07 81	0.06 174	0.11 404	0.11 421	0.11 392	0.07 184

Hybrid-DGEV-03	0.20 247	0.14 323	0.31 182	0.22 279	0.12 186	0.26 311	0.16 143	0.31 193	0.27 214	0.32 356	0.58 510	0.23 241	0.15 187	0.23 176	0.17 226	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.07 166	0.08 203	0.06 90

FACV-RUCA	0.21 270	0.15 358	0.32 189	0.23 331	0.23 519	0.26 311	0.19 274	0.39 299	0.34 306	0.25 225	0.32 284	0.21 210	0.24 337	0.24 191	0.19 283	0.10 366	0.07 301	0.15 504	0.08 246	0.16 483	0.13 449

DCVSM-stereo	0.24 349	0.13 280	0.52 419	0.20 171	0.14 310	0.26 311	0.13 53	0.34 229	0.34 306	0.41 478	0.33 305	0.47 476	0.29 419	0.30 307	0.22 347	0.10 366	0.10 453	0.11 404	0.10 383	0.12 428	0.15 482

gcap-zeroshot	0.17 161	0.11 173	0.36 243	0.20 171	0.12 186	0.26 311	0.16 143	0.30 182	0.22 141	0.26 236	0.20 159	0.30 338	0.14 169	0.20 125	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.06 90

TestStereo1	0.21 270	0.16 384	0.32 189	0.26 457	0.13 265	0.26 311	0.27 465	0.40 310	0.36 335	0.29 285	0.39 372	0.22 221	0.21 292	0.33 328	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.07 184

x	0.19 230	0.11 173	0.29 161	0.20 171	0.11 127	0.26 311	0.18 228	0.41 322	0.29 249	0.25 225	0.29 248	0.28 311	0.24 337	0.26 239	0.23 366	0.09 317	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.09 277	0.08 257

SA-5K	0.21 270	0.16 384	0.32 189	0.26 457	0.13 265	0.26 311	0.27 465	0.40 310	0.36 335	0.29 285	0.39 372	0.22 221	0.21 292	0.33 328	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.07 184

PSM-AAD	0.25 377	0.10 101	0.30 168	0.24 384	0.12 186	0.26 311	0.38 540	0.34 229	0.28 230	0.35 406	0.39 372	0.28 311	0.79 576	0.30 307	0.16 196	0.07 81	0.06 174	0.12 442	0.11 421	0.08 203	0.21 542

CFNet_pseudo	0.23 318	0.13 280	0.47 378	0.19 109	0.13 265	0.26 311	0.16 143	0.44 356	0.44 428	0.29 285	0.37 345	0.38 404	0.23 319	0.29 292	0.21 327	0.09 317	0.06 174	0.11 404	0.08 246	0.11 392	0.09 318

FENet	0.21 270	0.11 173	0.45 362	0.21 217	0.12 186	0.26 311	0.17 184	0.41 322	0.35 322	0.30 316	0.31 275	0.29 322	0.23 319	0.26 239	0.23 366	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.09 318

ccs_rob	0.23 318	0.13 280	0.47 378	0.20 171	0.13 265	0.26 311	0.17 184	0.44 356	0.44 428	0.29 285	0.37 345	0.38 404	0.23 319	0.29 292	0.21 327	0.09 317	0.06 174	0.11 404	0.08 246	0.11 392	0.09 318

FSD					0.24 527	0.27 322	0.27 465	0.31 193	0.29 249	0.26 236	0.27 229	0.28 311	0.27 387	0.28 273	0.26 400	0.23 551	0.22 565	0.27 555	0.26 567	0.25 548

G2L-ROB	0.23 318	0.15 358	0.41 319	0.19 109	0.12 186	0.27 322	0.21 356	0.47 385	0.33 296	0.34 389	0.31 275	0.41 438	0.22 305	0.49 394	0.26 400	0.09 317	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.10 374

xyz-stereo-finetune2	0.17 161	0.11 173	0.26 131	0.16 11	0.09 34	0.27 322	0.19 274	0.27 127	0.20 111	0.22 197	0.28 235	0.21 210	0.22 305	0.37 351	0.22 347	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.06 58	0.07 184

G2L-Stereo_test	0.24 349	0.16 384	0.38 273	0.19 109	0.13 265	0.27 322	0.24 430	0.49 408	0.38 360	0.37 429	0.37 345	0.40 431	0.24 337	0.52 409	0.28 410	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.06 106	0.09 277	0.08 257

castereo++	0.13 68	0.10 101	0.18 55	0.18 62	0.10 80	0.27 322	0.13 53	0.23 80	0.23 162	0.11 32	0.13 56	0.16 154	0.10 55	0.18 84	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.05 5	0.04 1

ITSA-stereo	0.25 377	0.15 358	0.33 205	0.23 331	0.11 127	0.27 322	0.18 228	0.56 499	0.59 526	0.31 334	0.32 284	0.33 364	0.28 404	0.49 394	0.30 430	0.11 405	0.08 388	0.11 404	0.10 383	0.11 392	0.13 449

test_sample2	0.21 270	0.10 101	0.28 151	0.19 109	0.11 127	0.27 322	0.21 356	0.43 349	0.29 249	0.26 236	0.31 275	0.30 338	0.24 337	0.45 379	0.18 250	0.09 317	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.09 277	0.09 318

SMFormer	0.25 377	0.12 215	0.40 296	0.19 109	0.10 80	0.27 322	0.19 274	0.51 435	0.45 440	0.34 389	0.41 391	0.31 348	0.26 368	0.58 446	0.28 410	0.10 366	0.07 301	0.08 186	0.08 246	0.09 277	0.09 318

tta	0.24 349	0.12 215	0.40 296	0.19 109	0.10 80	0.27 322	0.19 274	0.51 435	0.45 440	0.34 389	0.41 391	0.31 348	0.26 368	0.58 446	0.28 410	0.10 366	0.07 301	0.08 186	0.08 246	0.08 203	0.07 184

qqq1	0.24 349	0.12 215	0.40 296	0.19 109	0.10 80	0.27 322	0.19 274	0.51 435	0.45 440	0.34 389	0.41 391	0.31 348	0.26 368	0.58 446	0.16 196	0.10 366	0.07 301	0.07 100	0.06 106	0.08 203	0.07 184

fff1	0.24 349	0.12 215	0.40 296	0.19 109	0.10 80	0.27 322	0.19 274	0.51 435	0.45 440	0.34 389	0.41 391	0.31 348	0.26 368	0.58 446	0.16 196	0.10 366	0.07 301	0.07 100	0.06 106	0.08 203	0.07 184

11t1	0.18 186	0.10 101	0.30 168	0.20 171	0.11 127	0.27 322	0.17 184	0.35 252	0.23 162	0.25 225	0.23 190	0.23 241	0.23 319	0.25 222	0.18 250	0.09 317	0.07 301	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.09 318

MIPNet	0.21 270	0.15 358	0.52 419	0.21 217	0.12 186	0.27 322	0.20 325	0.45 366	0.37 346	0.30 316	0.23 190	0.19 189	0.24 337	0.27 259	0.19 283	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

GES	0.22 301	0.12 215	0.42 329	0.20 171	0.14 310	0.27 322	0.19 274	0.49 408	0.33 296	0.30 316	0.36 336	0.25 264	0.23 319	0.29 292	0.22 347	0.10 366	0.08 388	0.08 186	0.07 166	0.10 344	0.11 409

HCRNet	0.24 349	0.25 490	0.33 205	0.34 542	0.16 392	0.27 322	0.18 228	0.43 349	0.35 322	0.30 316	0.35 326	0.32 357	0.22 305	0.44 376	0.20 302	0.13 462	0.08 388	0.13 463	0.11 421	0.10 344	0.09 318

ACVNet	0.23 318	0.13 280	0.35 224	0.18 62	0.15 361	0.27 322	0.23 408	0.39 299	0.44 428	0.28 257	0.41 391	0.38 404	0.26 368	0.27 259	0.32 443	0.08 226	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.10 344	0.07 184

cf-r	0.24 349	0.15 358	0.44 351	0.21 217	0.14 310	0.27 322	0.22 383	0.42 336	0.40 387	0.30 316	0.42 407	0.42 447	0.26 368	0.43 372	0.25 387	0.11 405	0.06 174	0.08 186	0.10 383	0.08 203	0.08 257

GANet-RSSM	0.24 349	0.14 323	0.36 243	0.21 217	0.14 310	0.27 322	0.21 356	0.45 366	0.33 296	0.29 285	0.39 372	0.39 416	0.28 404	0.58 446	0.23 366	0.11 405	0.07 301	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.09 318

DMCA	0.22 301	0.14 323	0.36 243	0.22 279	0.14 310	0.27 322	0.20 325	0.43 349	0.38 360	0.31 334	0.32 284	0.33 364	0.24 337	0.24 191	0.28 410	0.11 405	0.08 388	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.11 409

HITNet	0.20 247	0.17 403	0.43 342	0.19 109	0.08 12	0.27 322	0.14 79	0.42 336	0.30 263	0.29 285	0.32 284	0.27 295	0.21 292	0.28 273	0.25 387	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.06 90
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
Hybrid-DGEV-2	0.21 270	0.15 358	0.34 215	0.24 384	0.13 265	0.28 342	0.14 79	0.48 398	0.44 428	0.27 246	0.24 204	0.25 264	0.25 358	0.28 273	0.19 283	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.07 131	0.07 184

IGEV-RUCA	0.21 270	0.08 18	0.23 100	0.19 109	0.19 464	0.28 342	0.24 430	0.23 80	0.21 128	0.20 180	0.23 190	0.28 311	0.49 537	0.26 239	0.18 250	0.09 317	0.08 388	0.18 529	0.13 487	0.17 500	0.17 503

test_sample7	0.25 377	0.15 358	0.35 224	0.20 171	0.14 310	0.28 342	0.21 356	0.51 435	0.38 360	0.37 429	0.34 315	0.37 396	0.30 433	0.39 358	0.23 366	0.14 487	0.09 423	0.13 463	0.12 460	0.13 443	0.12 432

test_sample1	0.20 247	0.10 101	0.28 151	0.19 109	0.12 186	0.28 342	0.19 274	0.41 322	0.25 190	0.26 236	0.31 275	0.29 322	0.26 368	0.44 376	0.21 327	0.09 317	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.09 277	0.09 318

mmm	0.21 270	0.12 215	0.31 182	0.22 279	0.12 186	0.28 342	0.21 356	0.41 322	0.27 214	0.29 285	0.38 359	0.29 322	0.24 337	0.29 292	0.22 347	0.09 317	0.07 301	0.11 404	0.09 341	0.10 344	0.09 318

ffm	0.22 301	0.12 215	0.42 329	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.20 325	0.35 252	0.44 428	0.30 316	0.42 407	0.34 371	0.23 319	0.27 259	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.11 404	0.10 383	0.08 203	0.08 257

ff1	0.29 432	0.12 215	0.42 329	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.20 325	0.35 252	0.44 428	0.30 316	0.42 407	0.34 371	0.23 319	0.81 540	1.08 578	0.08 226	0.05 33	0.11 404	0.10 383	0.08 203	0.08 257

mmx	0.31 446	0.12 215	0.42 329	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.20 325	0.55 483	0.45 440	0.30 316	0.42 407	0.34 371	0.23 319	0.81 540	1.08 578	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.11 392	0.10 374

xxx	0.31 446	0.12 215	0.42 329	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.20 325	0.55 483	0.45 440	0.30 316	0.42 407	0.34 371	0.23 319	0.81 540	1.08 578	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.11 392	0.10 374

GMStereo_Zeroshot	0.24 349	0.21 459	0.45 362	0.26 457	0.13 265	0.28 342	0.15 106	0.39 299	0.35 322	0.37 429	0.43 420	0.40 431	0.17 236	0.34 334	0.20 302	0.12 443	0.07 301	0.13 463	0.07 166	0.16 483	0.09 318

PCWNet_CMD	0.23 318	0.13 280	0.48 387	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.16 143	0.46 377	0.46 458	0.29 285	0.36 336	0.37 396	0.24 337	0.28 273	0.20 302	0.09 317	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.11 392	0.09 318

CFNet_ucs	0.24 349	0.13 280	0.50 403	0.20 171	0.15 361	0.28 342	0.17 184	0.49 408	0.45 440	0.32 356	0.42 407	0.39 416	0.22 305	0.31 314	0.21 327	0.11 405	0.08 388	0.12 442	0.09 341	0.12 428	0.11 409

CASS	0.21 270	0.15 358	0.32 189	0.26 457	0.11 127	0.28 342	0.19 274	0.39 299	0.30 263	0.32 356	0.34 315	0.25 264	0.24 337	0.25 222	0.20 302	0.13 462	0.08 388	0.11 404	0.09 341	0.11 392	0.11 409
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Sa-1000	0.22 301	0.15 358	0.35 224	0.23 331	0.13 265	0.28 342	0.23 408	0.47 385	0.39 370	0.30 316	0.50 470	0.26 286	0.19 276	0.33 328	0.16 196	0.07 81	0.06 174	0.10 348	0.11 421	0.08 203	0.06 90

IPLG	0.21 270	0.15 358	0.53 423	0.21 217	0.12 186	0.28 342	0.17 184	0.42 336	0.30 263	0.33 369	0.32 284	0.15 132	0.17 236	0.50 398	0.21 327	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

THIR-Stereo	0.29 432	0.12 215	0.41 319	0.19 109	0.11 127	0.28 342	0.72 591	0.32 205	0.35 322	0.37 429	0.65 534	0.34 371	0.50 539	0.57 439	0.45 503	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.09 341	0.07 131	0.07 184

DRaft	0.24 349	0.10 101	0.34 215	0.18 62	0.12 186	0.28 342	0.23 408	0.33 221	0.39 370	0.38 444	0.61 525	0.21 210	0.41 504	0.48 389	0.42 494	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.08 257

aanetorigin	0.39 504	0.29 518	1.09 565	0.24 384	0.19 464	0.28 342	0.37 534	0.33 221	0.47 463	0.94 582	0.82 560	0.52 506	0.54 545	0.49 394	0.50 520	0.11 405	0.09 423	0.10 348	0.10 383	0.16 483	0.15 482

GwcNet-RSSM	0.26 393	0.17 403	0.46 370	0.21 217	0.13 265	0.28 342	0.23 408	0.44 356	0.42 406	0.31 334	0.45 442	0.40 431	0.26 368	0.55 424	0.28 410	0.11 405	0.07 301	0.09 271	0.10 383	0.09 277	0.08 257

DIP-Stereo	0.18 186	0.12 215	0.33 205	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.12 27	0.42 336	0.25 190	0.27 246	0.32 284	0.21 210	0.17 236	0.25 222	0.20 302	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.08 257
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 301	0.18 417	0.47 378	0.22 279	0.10 80	0.28 342	0.14 79	0.46 377	0.32 284	0.31 334	0.34 315	0.31 348	0.25 358	0.31 314	0.29 422	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.10 344	0.08 257

MSMDNet	0.23 318	0.13 280	0.48 387	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.16 143	0.46 377	0.46 458	0.29 285	0.36 336	0.37 396	0.24 337	0.28 273	0.20 302	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.11 392	0.09 318

DA	0.14 96	0.10 101	0.18 55	0.21 217	0.10 80	0.29 364	0.16 143	0.28 149	0.20 111	0.14 93	0.17 116	0.16 154	0.14 169	0.17 62	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.07 131	0.07 184

GGEV	0.14 96	0.10 101	0.18 55	0.21 217	0.10 80	0.29 364	0.16 143	0.28 149	0.20 111	0.14 93	0.17 116	0.16 154	0.14 169	0.17 62	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.07 131	0.07 184

CoDeX	0.23 318	0.12 215	0.46 370	0.21 217	0.14 310	0.29 364	0.21 356	0.53 465	0.41 399	0.29 285	0.35 326	0.29 322	0.22 305	0.48 389	0.19 283	0.09 317	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.07 184

Any-RAFT	0.17 161	0.08 18	0.31 182	0.19 109	0.10 80	0.29 364	0.16 143	0.42 336	0.30 263	0.24 217	0.27 229	0.27 295	0.16 206	0.21 149	0.12 58	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.06 90

ToySt	0.24 349	0.16 384	0.48 387	0.21 217	0.13 265	0.29 364	0.29 487	0.39 299	0.39 370	0.27 246	0.35 326	0.39 416	0.31 449	0.31 314	0.29 422	0.08 226	0.09 423	0.10 348	0.11 421	0.11 392	0.10 374

Selective-RAFT	0.17 161	0.12 215	0.30 168	0.24 384	0.10 80	0.29 364	0.15 106	0.32 205	0.31 275	0.17 151	0.17 116	0.21 210	0.18 261	0.28 273	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.07 166	0.08 203	0.06 90

DAS	0.27 401	0.12 215	0.42 329	0.24 384	0.18 437	0.29 364	0.24 430	0.45 366	0.45 440	0.41 478	0.44 431	0.34 371	0.29 419	0.75 518	0.21 327	0.09 317	0.07 301	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.09 318

SepStereo	0.26 393	0.12 215	0.42 329	0.24 384	0.18 437	0.29 364	0.24 430	0.45 366	0.45 440	0.41 478	0.44 431	0.34 371	0.29 419	0.64 478	0.21 327	0.09 317	0.07 301	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.09 318

AACVNet	0.26 393	0.16 384	0.37 254	0.22 279	0.14 310	0.29 364	0.19 274	0.41 322	0.31 275	0.38 444	0.42 407	0.43 451	0.28 404	0.73 509	0.25 387	0.11 405	0.08 388	0.11 404	0.09 341	0.13 443	0.11 409

GANet-ADL	0.21 270	0.12 215	0.45 362	0.23 331	0.14 310	0.29 364	0.19 274	0.46 377	0.35 322	0.25 225	0.32 284	0.32 357	0.19 276	0.24 191	0.20 302	0.10 366	0.07 301	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.10 374

ICVP	0.23 318	0.13 280	0.44 351	0.26 457	0.14 310	0.29 364	0.25 447	0.45 366	0.33 296	0.29 285	0.43 420	0.35 385	0.25 358	0.26 239	0.23 366	0.12 443	0.09 423	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.10 374
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.24 349	0.21 459	0.78 505	0.22 279	0.12 186	0.29 364	0.24 430	0.43 349	0.32 284	0.33 369	0.28 235	0.28 311	0.19 276	0.49 394	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.12 442	0.11 421	0.09 277	0.06 90

DMCA-RVC	0.27 401	0.21 459	0.61 455	0.28 506	0.17 415	0.29 364	0.21 356	0.42 336	0.35 322	0.40 469	0.37 345	0.39 416	0.36 476	0.43 372	0.30 430	0.13 462	0.10 453	0.15 504	0.11 421	0.13 443	0.10 374

STTStereo	0.28 421	0.20 445	0.61 455	0.25 423	0.17 415	0.29 364	0.24 430	0.47 385	0.39 370	0.39 459	0.41 391	0.44 462	0.28 404	0.40 365	0.28 410	0.13 462	0.12 492	0.13 463	0.16 522	0.12 428	0.11 409

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 401	0.21 459	0.59 450	0.25 423	0.18 437	0.29 364	0.22 383	0.50 418	0.40 387	0.38 444	0.41 391	0.43 451	0.27 387	0.43 372	0.29 422	0.11 405	0.08 388	0.10 348	0.10 383	0.10 344	0.11 409
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 401	0.26 501	0.72 498	0.23 331	0.13 265	0.29 364	0.18 228	0.52 454	0.49 481	0.37 429	0.45 442	0.39 416	0.25 358	0.34 334	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.12 428	0.09 318

MLCV	0.22 301	0.16 384	0.44 351	0.21 217	0.08 12	0.29 364	0.19 274	0.38 287	0.37 346	0.38 444	0.44 431	0.31 348	0.21 292	0.41 367	0.24 377	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.06 90

iResNet	0.24 349	0.18 417	0.61 455	0.25 423	0.11 127	0.29 364	0.21 356	0.42 336	0.43 413	0.33 369	0.43 420	0.27 295	0.22 305	0.34 334	0.26 400	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.08 203	0.07 184

z-ln-s-r	0.32 455	0.21 459	0.82 522	0.23 331	0.14 310	0.30 382	0.26 459	0.43 349	0.50 489	0.32 356	0.60 518	0.39 416	0.29 419	0.73 509	0.66 547	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.10 344	0.08 257

rvit_105_1	0.27 401	0.19 433	0.46 370	0.27 485	0.19 464	0.30 382	0.35 525	0.44 356	0.51 493	0.31 334	0.31 275	0.31 348	0.26 368	0.35 343	0.25 387	0.15 500	0.14 514	0.15 504	0.17 531	0.11 392	0.10 374

test_sample6	0.25 377	0.13 280	0.41 319	0.21 217	0.11 127	0.30 382	0.22 383	0.51 435	0.35 322	0.33 369	0.43 420	0.30 338	0.24 337	0.57 439	0.22 347	0.10 366	0.07 301	0.10 348	0.10 383	0.11 392	0.10 374

test_sample5	0.24 349	0.13 280	0.42 329	0.21 217	0.12 186	0.30 382	0.21 356	0.50 418	0.34 306	0.32 356	0.41 391	0.29 322	0.23 319	0.55 424	0.21 327	0.10 366	0.07 301	0.10 348	0.09 341	0.11 392	0.10 374

DualNet	0.24 349	0.13 280	0.42 329	0.21 217	0.12 186	0.30 382	0.21 356	0.50 418	0.34 306	0.33 369	0.43 420	0.29 322	0.23 319	0.55 424	0.21 327	0.10 366	0.07 301	0.10 348	0.09 341	0.11 392	0.10 374

tt1	0.18 186	0.14 323	0.35 224	0.23 331	0.11 127	0.30 382	0.19 274	0.35 252	0.44 428	0.17 151	0.19 143	0.13 86	0.16 206	0.27 259	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.08 203	0.08 257

dad	0.28 421	0.31 532	0.44 351	0.21 217	0.14 310	0.30 382	0.20 325	0.33 221	0.49 481	0.44 501	0.44 431	0.45 466	0.21 292	0.41 367	0.26 400	0.20 546	0.11 475	0.20 541	0.11 421	0.14 461	0.10 374

DEmStereo	0.26 393	0.09 58	0.47 378	0.19 109	0.12 186	0.30 382	0.25 447	0.28 149	0.36 335	0.36 422	0.58 510	0.25 264	0.48 536	0.53 416	0.44 500	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.06 58	0.07 184

RAFT + AFF	0.27 401	0.23 481	0.50 403	0.25 423	0.17 415	0.30 382	0.33 519	0.52 454	0.40 387	0.28 257	0.30 261	0.30 338	0.31 449	0.62 470	0.24 377	0.09 317	0.10 453	0.11 404	0.10 383	0.11 392	0.11 409

EAI-Stereo	0.21 270	0.10 101	0.33 205	0.21 217	0.12 186	0.30 382	0.46 563	0.46 377	0.20 111	0.25 225	0.50 470	0.17 164	0.16 206	0.24 191	0.23 366	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.10 383	0.06 58	0.07 184

CFNet-ft	0.24 349	0.15 358	0.35 224	0.18 62	0.15 361	0.30 382	0.21 356	0.39 299	0.36 335	0.28 257	0.40 383	0.43 451	0.25 358	0.47 386	0.24 377	0.12 443	0.07 301	0.12 442	0.11 421	0.12 428	0.09 318

FADNet_RVC	0.30 439	0.28 511	0.83 525	0.23 331	0.15 361	0.30 382	0.17 184	0.49 408	0.37 346	0.30 316	0.38 359	0.30 338	0.27 387	0.52 409	0.31 438	0.14 487	0.14 514	0.14 489	0.16 522	0.21 533	0.23 554

CFNet_RVC	0.24 349	0.15 358	0.35 224	0.18 62	0.15 361	0.30 382	0.21 356	0.39 299	0.36 335	0.28 257	0.40 383	0.43 451	0.25 358	0.47 386	0.24 377	0.12 443	0.07 301	0.12 442	0.11 421	0.12 428	0.09 318

AANet_RVC	0.31 446	0.22 472	0.50 403	0.23 331	0.14 310	0.30 382	0.24 430	0.47 385	0.54 511	0.38 444	0.60 518	0.43 451	0.29 419	0.87 549	0.40 483	0.11 405	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.09 277	0.09 318

DeepPruner_ROB	0.26 393	0.19 433	0.44 351	0.21 217	0.16 392	0.30 382	0.21 356	0.52 454	0.32 284	0.35 406	0.38 359	0.39 416	0.26 368	0.42 370	0.24 377	0.15 500	0.11 475	0.11 404	0.11 421	0.14 461	0.13 449

iResNet_ROB	0.25 377	0.19 433	0.40 296	0.20 171	0.12 186	0.30 382	0.16 143	0.55 483	0.53 507	0.38 444	0.43 420	0.37 396	0.26 368	0.38 356	0.22 347	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.04 1	0.09 277	0.09 318

coex_refinement	0.26 393	0.16 384	0.36 243	0.23 331	0.15 361	0.31 398	0.20 325	0.49 408	0.42 406	0.35 406	0.42 407	0.45 466	0.27 387	0.55 424	0.33 450	0.10 366	0.06 174	0.07 100	0.07 166	0.10 344	0.10 374

MyStereo8	0.22 301	0.15 358	0.63 466	0.21 217	0.17 415	0.31 398	0.16 143	0.36 271	0.32 284	0.28 257	0.36 336	0.25 264	0.18 261	0.25 222	0.28 410	0.08 226	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.10 344	0.12 432

ACVNet-DCA	0.18 186	0.14 323	0.38 273	0.23 331	0.11 127	0.31 398	0.19 274	0.41 322	0.27 214	0.17 151	0.19 143	0.13 86	0.18 261	0.28 273	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.09 277	0.09 318

xx1	0.20 247	0.14 323	0.38 273	0.23 331	0.11 127	0.31 398	0.19 274	0.35 252	0.47 463	0.17 151	0.19 143	0.28 311	0.24 337	0.28 273	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.10 348	0.09 341	0.09 277	0.09 318

1test111	0.19 230	0.14 323	0.38 273	0.23 331	0.11 127	0.31 398	0.19 274	0.41 322	0.27 214	0.17 151	0.19 143	0.13 86	0.18 261	0.34 334	0.22 347	0.08 226	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.09 277	0.09 318

cc1	0.18 186	0.14 323	0.38 273	0.23 331	0.11 127	0.31 398	0.19 274	0.35 252	0.47 463	0.17 151	0.19 143	0.13 86	0.18 261	0.28 273	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.08 203	0.08 257

anonymousa	0.23 318	0.11 173	0.50 403	0.21 217	0.16 392	0.31 398	0.20 325	0.36 271	0.35 322	0.32 356	0.50 470	0.39 416	0.26 368	0.22 166	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.11 421	0.07 131	0.08 257

IER	0.23 318	0.12 215	0.39 288	0.20 171	0.14 310	0.31 398	0.19 274	0.42 336	0.36 335	0.33 369	0.40 383	0.32 357	0.33 459	0.29 292	0.22 347	0.09 317	0.07 301	0.08 186	0.08 246	0.09 277	0.08 257

PSMNet-ADL	0.25 377	0.15 358	0.32 189	0.26 457	0.14 310	0.31 398	0.22 383	0.44 356	0.36 335	0.27 246	0.33 305	0.41 438	0.28 404	0.61 462	0.29 422	0.11 405	0.09 423	0.09 271	0.11 421	0.10 344	0.10 374

test_sample4	0.24 349	0.13 280	0.43 342	0.20 171	0.12 186	0.32 407	0.21 356	0.51 435	0.34 306	0.31 334	0.37 345	0.28 311	0.23 319	0.53 416	0.21 327	0.10 366	0.07 301	0.10 348	0.09 341	0.11 392	0.10 374

test_sample3	0.23 318	0.12 215	0.43 342	0.19 109	0.12 186	0.32 407	0.20 325	0.50 418	0.34 306	0.31 334	0.33 305	0.29 322	0.22 305	0.53 416	0.22 347	0.10 366	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.10 344	0.10 374

1111x	0.32 455	0.11 173	0.40 296	0.22 279	0.11 127	0.32 407	0.26 459	0.59 523	0.43 413	0.31 334	0.41 391	0.39 416	0.28 404	0.76 523	1.37 595	0.09 317	0.08 388	0.09 271	0.10 383	0.09 277	0.08 257

HBP-ISP	0.33 464	0.30 525	0.72 498	0.22 279	0.16 392	0.32 407	0.22 383	0.54 473	0.44 428	0.41 478	0.49 467	0.33 364	0.38 489	0.73 509	0.25 387	0.18 537	0.19 554	0.24 552	0.20 543	0.16 483	0.13 449

s12784h	0.17 161	0.09 58	0.26 131	0.18 62	0.07 1	0.32 407	0.19 274	0.37 281	0.32 284	0.23 203	0.25 214	0.18 175	0.17 236	0.25 222	0.16 196	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.06 58	0.05 26

pcwnet_v2	0.32 455	0.15 358	1.26 581	0.23 331	0.18 437	0.32 407	0.18 228	0.59 523	0.60 530	0.36 422	0.45 442	0.35 385	0.29 419	0.36 348	0.25 387	0.14 487	0.11 475	0.12 442	0.11 421	0.14 461	0.15 482

psm_up	0.29 432	0.16 384	0.41 319	0.26 457	0.17 415	0.32 407	0.26 459	0.55 483	0.43 413	0.36 422	0.40 383	0.45 466	0.37 485	0.58 446	0.30 430	0.11 405	0.12 492	0.13 463	0.12 460	0.10 344	0.10 374

FADNet-RVC-Resample	0.29 432	0.25 490	0.93 546	0.26 457	0.16 392	0.32 407	0.21 356	0.47 385	0.39 370	0.35 406	0.38 359	0.33 364	0.27 387	0.53 416	0.24 377	0.10 366	0.10 453	0.14 489	0.13 487	0.13 443	0.16 491

RASNet	0.28 421	0.14 323	0.44 351	0.22 279	0.18 437	0.32 407	0.19 274	0.48 398	0.38 360	0.29 285	0.43 420	0.47 476	0.37 485	0.79 533	0.36 465	0.09 317	0.07 301	0.07 100	0.09 341	0.07 131	0.07 184

AdaStereo	0.24 349	0.16 384	0.37 254	0.24 384	0.12 186	0.32 407	0.17 184	0.54 473	0.42 406	0.33 369	0.38 359	0.35 385	0.21 292	0.30 307	0.22 347	0.14 487	0.06 174	0.13 463	0.08 246	0.11 392	0.08 257
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.
NOSS_ROB	0.31 446	0.20 445	0.35 224	0.24 384	0.16 392	0.32 407	0.19 274	0.52 454	0.48 472	0.33 369	0.36 336	0.42 447	0.28 404	0.93 561	0.24 377	0.19 543	0.20 559	0.24 552	0.22 554	0.17 500	0.17 503

PAM_32	0.23 318	0.10 101	0.63 466	0.21 217	0.14 310	0.33 418	0.19 274	0.36 271	0.23 162	0.29 285	0.28 235	0.56 521	0.28 404	0.27 259	0.18 250	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.09 341	0.07 131	0.09 318

GEStereo_RVC	0.27 401	0.20 445	0.44 351	0.27 485	0.16 392	0.33 418	0.25 447	0.56 499	0.54 511	0.34 389	0.38 359	0.34 371	0.25 358	0.51 403	0.28 410	0.12 443	0.08 388	0.09 271	0.08 246	0.11 392	0.11 409

test_xeample	0.34 472	0.10 101	0.29 161	0.19 109	0.11 127	0.33 418	0.23 408	0.55 483	0.38 360	0.32 356	0.45 442	0.29 322	0.26 368	0.57 439	2.24 614	0.10 366	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.09 318

HGLStereo	0.27 401	0.14 323	0.46 370	0.24 384	0.21 490	0.33 418	0.23 408	0.50 418	0.42 406	0.35 406	0.48 465	0.41 438	0.33 459	0.45 379	0.33 450	0.11 405	0.10 453	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.12 432

FAT-Stereo	0.36 482	0.18 417	0.73 502	0.26 457	0.18 437	0.33 418	0.29 487	0.60 532	0.59 526	0.46 509	0.60 518	0.60 534	0.50 539	0.61 462	0.34 455	0.13 462	0.14 514	0.13 463	0.12 460	0.14 461	0.18 516

FADNet-RVC	0.31 446	0.35 542	0.78 505	0.25 423	0.20 482	0.33 418	0.20 325	0.49 408	0.40 387	0.34 389	0.39 372	0.41 438	0.29 419	0.63 476	0.31 438	0.13 462	0.14 514	0.14 489	0.15 510	0.19 521	0.19 523

TDLM	0.30 439	0.21 459	0.38 273	0.28 506	0.15 361	0.33 418	0.32 509	0.52 454	0.47 463	0.38 444	0.43 420	0.39 416	0.29 419	0.91 558	0.28 410	0.14 487	0.08 388	0.13 463	0.11 421	0.12 428	0.10 374

CFNet	0.27 401	0.20 445	0.44 351	0.22 279	0.14 310	0.33 418	0.14 79	0.51 435	0.45 440	0.30 316	0.40 383	0.38 404	0.27 387	0.76 523	0.25 387	0.09 317	0.07 301	0.11 404	0.11 421	0.11 392	0.08 257

CVANet_RVC	0.30 439	0.19 433	0.41 319	0.26 457	0.16 392	0.33 418	0.26 459	0.52 454	0.47 463	0.40 469	0.46 452	0.43 451	0.31 449	0.89 554	0.26 400	0.14 487	0.09 423	0.14 489	0.13 487	0.14 461	0.10 374

UCFNet_RVC	0.24 349	0.16 384	0.34 215	0.18 62	0.15 361	0.33 418	0.16 143	0.46 377	0.35 322	0.29 285	0.35 326	0.39 416	0.25 358	0.34 334	0.22 347	0.13 462	0.08 388	0.13 463	0.14 501	0.13 443	0.12 432

PS-NSSS	0.32 455	0.30 525	0.46 370	0.23 331	0.17 415	0.33 418	0.24 430	0.57 508	0.41 399	0.37 429	0.52 484	0.35 385	0.30 433	0.80 537	0.30 430	0.17 526	0.14 514	0.21 543	0.15 510	0.15 475	0.13 449

HSM	0.28 421	0.16 384	0.35 224	0.20 171	0.15 361	0.33 418	0.19 274	0.53 465	0.37 346	0.36 422	0.38 359	0.67 556	0.31 449	0.89 554	0.23 366	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.08 257

CBMV_ROB	0.33 464	0.18 417	0.53 423	0.21 217	0.14 310	0.33 418	0.20 325	0.51 435	0.45 440	0.51 528	0.55 498	0.45 466	0.42 513	0.71 502	0.32 443	0.18 537	0.19 554	0.23 550	0.21 546	0.14 461	0.15 482

PSMNet-RUCA	0.37 492	0.41 560	0.66 480	0.46 573	0.41 569	0.34 431	0.25 447	0.57 508	0.45 440	0.39 459	0.52 484	0.43 451	0.33 459	0.41 367	0.29 422	0.25 561	0.14 514	0.33 574	0.21 546	0.31 568	0.22 547

PAM	0.23 318	0.10 101	0.63 466	0.22 279	0.15 361	0.34 431	0.21 356	0.37 281	0.22 141	0.31 334	0.27 229	0.55 517	0.26 368	0.26 239	0.17 226	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.09 341	0.07 131	0.09 318

DDVS	0.25 377	0.15 358	0.39 288	0.24 384	0.17 415	0.34 431	0.21 356	0.41 322	0.30 263	0.33 369	0.41 391	0.48 482	0.21 292	0.52 409	0.27 406	0.11 405	0.09 423	0.11 404	0.09 341	0.13 443	0.14 470

DualNet (step1)	0.28 421	0.19 433	0.50 403	0.18 62	0.16 392	0.34 431	0.20 325	0.51 435	0.38 360	0.37 429	0.34 315	0.37 396	0.30 433	0.39 358	0.23 366	0.23 551	0.09 423	0.28 563	0.24 558	0.18 514	0.16 491

test_sample9	0.42 515	0.19 433	0.50 403	0.18 62	0.16 392	0.34 431	0.20 325	0.51 435	0.38 360	0.37 429	0.34 315	0.37 396	0.30 433	0.66 489	0.91 568	0.23 551	1.82 620	0.28 563	0.24 558	0.18 514	0.16 491

test_sample8	0.49 540	0.19 433	0.50 403	0.18 62	0.16 392	0.34 431	0.20 325	0.55 483	0.34 306	0.62 553	0.38 359	1.15 586	0.67 567	0.66 489	0.91 568	0.23 551	1.82 620	0.28 563	0.24 558	0.18 514	0.16 491

gwcnet-sp	0.24 349	0.13 280	0.63 466	0.22 279	0.14 310	0.34 431	0.22 383	0.44 356	0.39 370	0.35 406	0.34 315	0.27 295	0.27 387	0.35 343	0.25 387	0.09 317	0.08 388	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.09 318

scenet	0.24 349	0.13 280	0.63 466	0.22 279	0.14 310	0.34 431	0.22 383	0.44 356	0.39 370	0.35 406	0.34 315	0.27 295	0.27 387	0.35 343	0.25 387	0.09 317	0.08 388	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.09 318

ssnet	0.24 349	0.13 280	0.63 466	0.22 279	0.14 310	0.34 431	0.22 383	0.44 356	0.39 370	0.35 406	0.34 315	0.27 295	0.27 387	0.35 343	0.25 387	0.09 317	0.08 388	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.09 318

AASNet	0.27 401	0.19 433	0.49 392	0.26 457	0.17 415	0.34 431	0.20 325	0.62 544	0.48 472	0.35 406	0.40 383	0.32 357	0.25 358	0.28 273	0.34 455	0.11 405	0.09 423	0.10 348	0.08 246	0.13 443	0.11 409

SACVNet	0.30 439	0.20 445	0.41 319	0.25 423	0.18 437	0.34 431	0.25 447	0.52 454	0.40 387	0.41 478	0.44 431	0.46 474	0.32 456	0.71 502	0.25 387	0.13 462	0.10 453	0.12 442	0.12 460	0.16 483	0.17 503

ADLNet	0.28 421	0.15 358	0.42 329	0.23 331	0.19 464	0.34 431	0.23 408	0.53 465	0.43 413	0.42 488	0.41 391	0.44 462	0.27 387	0.55 424	0.35 459	0.11 405	0.08 388	0.11 404	0.11 421	0.11 392	0.12 432

SFCPSM	0.22 301	0.10 101	0.51 413	0.21 217	0.14 310	0.34 431	0.22 383	0.55 483	0.39 370	0.29 285	0.32 284	0.23 241	0.21 292	0.27 259	0.19 283	0.09 317	0.07 301	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.08 257

acv_ft	0.25 377	0.13 280	0.40 296	0.23 331	0.19 464	0.34 431	0.21 356	0.45 366	0.44 428	0.38 444	0.41 391	0.38 404	0.27 387	0.27 259	0.35 459	0.08 226	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.11 392	0.07 184

HSM-Net_RVC	0.27 401	0.11 173	0.42 329	0.19 109	0.11 127	0.34 431	0.20 325	0.62 544	0.43 413	0.40 469	0.43 420	0.50 496	0.26 368	0.76 523	0.22 347	0.08 226	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.08 203	0.08 257
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GASNet	0.36 482	0.46 564	0.88 537	0.34 542	0.23 519	0.35 446	0.22 383	0.60 532	0.53 507	0.40 469	0.37 345	0.45 466	0.30 433	0.79 533	0.35 459	0.15 500	0.10 453	0.14 489	0.14 501	0.22 540	0.12 432

BSDual-CNN	0.23 318	0.12 215	0.28 151	0.25 423	0.14 310	0.35 446	0.21 356	0.56 499	0.34 306	0.34 389	0.35 326	0.38 404	0.24 337	0.26 239	0.21 327	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.09 277	0.09 318

hknet	0.25 377	0.14 323	0.40 296	0.25 423	0.15 361	0.35 446	0.21 356	0.56 499	0.37 346	0.34 389	0.35 326	0.43 451	0.27 387	0.37 351	0.21 327	0.09 317	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.09 277	0.09 318

psmg	0.23 318	0.12 215	0.28 151	0.21 217	0.14 310	0.35 446	0.23 408	0.51 435	0.34 306	0.35 406	0.38 359	0.38 404	0.24 337	0.26 239	0.21 327	0.10 366	0.08 388	0.10 348	0.10 383	0.09 277	0.08 257

DeepPrunerF	0.44 526	0.29 518	1.29 584	0.33 540	0.30 556	0.35 446	0.36 530	0.62 544	1.15 597	0.40 469	0.44 431	0.39 416	0.41 504	0.80 537	0.52 523	0.18 537	0.14 514	0.23 550	0.21 546	0.17 500	0.17 503

Wave_Phase_stereo	0.14 96	0.10 101	0.42 329	0.18 62	0.11 127	0.36 451	0.14 79	0.28 149	0.22 141	0.12 50	0.11 28	0.12 72	0.09 23	0.16 44	0.14 143	0.05 9	0.06 174	0.06 32	0.08 246	0.05 5	0.06 90

ADLNet2	0.30 439	0.17 403	0.72 498	0.23 331	0.17 415	0.36 451	0.24 430	0.52 454	0.51 493	0.32 356	0.38 359	0.45 466	0.30 433	0.69 496	0.35 459	0.10 366	0.08 388	0.09 271	0.09 341	0.12 428	0.10 374

LMCR-Stereo	0.26 393	0.18 417	0.49 392	0.28 506	0.14 310	0.36 451	0.23 408	0.54 473	0.34 306	0.39 459	0.40 383	0.29 322	0.29 419	0.37 351	0.27 406	0.11 405	0.07 301	0.09 271	0.07 166	0.13 443	0.09 318

222	0.41 512	0.10 101	0.29 161	0.19 109	0.11 127	0.36 451	0.20 325	0.57 508	0.39 370	0.35 406	0.44 431	0.30 338	0.27 387	0.55 424	3.56 619	0.11 405	0.07 301	0.08 186	0.08 246	0.09 277	0.09 318

FINET	0.34 472	0.27 508	0.80 515	0.24 384	0.24 527	0.36 451	0.34 521	0.54 473	0.72 557	0.39 459	0.47 459	0.32 357	0.30 433	0.51 403	0.32 443	0.19 543	0.17 543	0.13 463	0.12 460	0.18 514	0.16 491

ac_64	0.27 401	0.13 280	0.41 319	0.24 384	0.17 415	0.36 451	0.22 383	0.46 377	0.33 296	0.35 406	0.36 336	0.52 506	0.30 433	0.62 470	0.32 443	0.11 405	0.09 423	0.10 348	0.10 383	0.09 277	0.08 257

w-ln-seven-2	0.36 482	0.29 518	1.06 562	0.27 485	0.18 437	0.37 457	0.30 498	0.50 418	0.54 511	0.45 505	0.55 498	0.45 466	0.41 504	0.62 470	0.49 514	0.10 366	0.10 453	0.12 442	0.11 421	0.14 461	0.11 409

xxxx	0.34 472	0.10 101	0.29 161	0.19 109	0.11 127	0.37 457	0.20 325	0.58 517	0.38 360	0.29 285	0.42 407	0.38 404	0.24 337	0.46 382	2.20 612	0.11 405	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.09 318

UPFNet	0.25 377	0.12 215	0.38 273	0.24 384	0.19 464	0.37 457	0.28 481	0.48 398	0.38 360	0.34 389	0.37 345	0.37 396	0.28 404	0.39 358	0.33 450	0.10 366	0.09 423	0.10 348	0.10 383	0.10 344	0.08 257

FADNet	0.32 455	0.36 545	0.74 503	0.23 331	0.22 506	0.37 457	0.19 274	0.53 465	0.48 472	0.32 356	0.36 336	0.43 451	0.32 456	0.64 478	0.25 387	0.16 515	0.16 536	0.14 489	0.16 522	0.24 546	0.19 523

RP	0.35 477	0.22 472	0.51 413	0.31 527	0.24 527	0.37 457	0.28 481	0.50 418	0.58 525	0.40 469	0.63 531	0.61 538	0.47 530	0.61 462	0.39 476	0.16 515	0.15 529	0.17 521	0.15 510	0.17 500	0.17 503

edge stereo	0.39 504	0.22 472	0.81 518	0.27 485	0.22 506	0.37 457	0.24 430	0.56 499	0.54 511	0.53 540	0.60 518	0.71 565	0.50 539	0.78 531	0.40 483	0.16 515	0.14 514	0.19 537	0.14 501	0.16 483	0.17 503

StereoDRNet-Refined	0.27 401	0.17 403	0.35 224	0.25 423	0.14 310	0.37 457	0.21 356	0.47 385	0.41 399	0.44 501	0.51 476	0.41 438	0.28 404	0.45 379	0.37 466	0.09 317	0.06 174	0.11 404	0.11 421	0.10 344	0.10 374
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.33 464	0.20 445	0.43 342	0.27 485	0.18 437	0.37 457	0.31 503	0.55 483	0.50 489	0.51 528	0.53 491	0.58 529	0.37 485	0.63 476	0.45 503	0.17 526	0.12 492	0.13 463	0.12 460	0.15 475	0.14 470

DStereoO	0.46 531	0.32 537	0.51 413	0.36 553	0.29 555	0.38 465	0.45 560	0.55 483	0.60 530	0.47 516	0.49 467	0.48 482	0.73 573	0.59 452	0.69 550	0.81 604	0.18 549	0.38 577	0.19 541	0.46 581	0.20 533

GCST	0.47 534	0.60 582	0.57 439	1.04 605	0.48 579	0.38 465	0.11 17	0.40 310	0.32 284	0.41 478	0.34 315	0.29 322	0.17 236	0.46 382	0.19 283	0.69 597	0.42 592	0.79 601	0.62 604	0.62 589	0.46 587

CBFPSM	0.27 401	0.16 384	0.67 481	0.20 171	0.14 310	0.38 465	0.25 447	0.40 310	0.36 335	0.33 369	0.36 336	0.56 521	0.38 489	0.32 321	0.38 468	0.08 226	0.08 388	0.07 100	0.08 246	0.09 277	0.11 409

psmorigin	0.50 543	0.25 490	3.03 610	0.24 384	0.19 464	0.38 465	0.22 383	0.50 418	0.44 428	0.64 557	0.68 540	0.71 565	0.51 542	0.85 546	0.45 503	0.14 487	0.17 543	0.13 463	0.14 501	0.16 483	0.21 542

EDNetEfficient	0.63 564	0.37 550	2.40 605	0.26 457	0.25 535	0.38 465	0.49 573	0.41 322	1.06 591	1.38 600	0.87 567	0.62 540	0.95 587	0.65 485	1.65 600	0.11 405	0.09 423	0.10 348	0.11 421	0.19 521	0.17 503

DSFCA	0.27 401	0.13 280	0.36 243	0.20 171	0.17 415	0.38 465	0.31 503	0.47 385	0.43 413	0.43 494	0.37 345	0.39 416	0.29 419	0.52 409	0.32 443	0.12 443	0.10 453	0.10 348	0.11 421	0.11 392	0.10 374

S-Stereo	0.38 499	0.20 445	1.05 561	0.27 485	0.22 506	0.38 465	0.32 509	0.55 483	0.66 544	0.39 459	0.59 513	0.49 488	0.41 504	0.75 518	0.40 483	0.12 443	0.15 529	0.13 463	0.13 487	0.16 483	0.21 542

DLCB_ROB	0.28 421	0.16 384	0.34 215	0.27 485	0.16 392	0.38 465	0.25 447	0.48 398	0.43 413	0.46 509	0.46 452	0.51 500	0.33 459	0.53 416	0.33 450	0.10 366	0.10 453	0.11 404	0.11 421	0.10 344	0.09 318

PWC_ROB	0.38 499	0.29 518	0.69 487	0.25 423	0.20 482	0.38 465	0.19 274	0.58 517	0.67 547	0.57 547	0.85 563	0.51 500	0.40 500	0.71 502	0.52 523	0.13 462	0.09 423	0.14 489	0.10 383	0.17 500	0.14 470

hitnet-ft	0.29 432	0.17 403	0.40 296	0.19 109	0.14 310	0.39 474	0.23 408	0.44 356	0.41 399	0.36 422	0.46 452	0.53 511	0.34 468	0.76 523	0.32 443	0.14 487	0.10 453	0.13 463	0.10 383	0.15 475	0.13 449

PA-Net	0.37 492	0.28 511	0.83 525	0.31 527	0.28 547	0.39 474	0.42 554	0.51 435	0.55 517	0.34 389	0.42 407	0.41 438	0.36 476	0.79 533	0.49 514	0.12 443	0.23 570	0.16 515	0.23 556	0.12 428	0.18 516
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.35 477	0.23 481	0.60 452	0.36 553	0.22 506	0.39 474	0.25 447	0.48 398	0.43 413	0.52 534	0.50 470	0.59 531	0.41 504	0.76 523	0.49 514	0.13 462	0.11 475	0.14 489	0.12 460	0.17 500	0.15 482
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.45 529	0.35 542	0.90 540	0.35 551	0.33 561	0.39 474	0.38 540	0.50 418	0.61 534	0.52 534	0.51 476	0.62 540	0.45 521	0.93 561	0.48 512	0.26 562	0.29 580	0.29 567	0.33 576	0.29 566	0.26 563

pmcnn	0.50 543	0.20 445	0.78 505	0.24 384	0.26 539	0.39 474	0.30 498	0.51 435	0.50 489	0.54 542	1.23 584	2.52 612	0.37 485	0.77 529	0.95 571	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.05 50	0.10 344	0.08 257

TCMNet	0.33 464	0.23 481	0.72 498	0.29 509	0.30 556	0.40 479	0.28 481	0.50 418	0.47 463	0.37 429	0.45 442	0.40 431	0.29 419	0.60 455	0.39 476	0.14 487	0.13 504	0.15 504	0.14 501	0.17 500	0.15 482

ssnet_v2	0.28 421	0.16 384	0.44 351	0.22 279	0.15 361	0.40 479	0.30 498	0.57 508	0.46 458	0.38 444	0.36 336	0.47 476	0.29 419	0.38 356	0.39 476	0.13 462	0.11 475	0.11 404	0.11 421	0.11 392	0.11 409

RGC	0.39 504	0.32 537	0.64 474	0.34 542	0.27 542	0.40 479	0.29 487	0.57 508	0.53 507	0.45 505	0.64 533	0.62 540	0.45 521	0.72 507	0.39 476	0.15 500	0.15 529	0.21 543	0.20 543	0.18 514	0.19 523

ETE_ROB	0.34 472	0.26 501	0.45 362	0.29 509	0.18 437	0.40 479	0.37 534	0.57 508	0.47 463	0.50 523	0.50 470	0.62 540	0.36 476	0.55 424	0.38 468	0.13 462	0.10 453	0.14 489	0.12 460	0.16 483	0.16 491

Anonymous3	0.23 318	0.18 417	0.63 466	0.27 485	0.18 437	0.41 483	0.23 408	0.43 349	0.35 322	0.23 203	0.27 229	0.20 198	0.18 261	0.27 259	0.18 250	0.12 443	0.11 475	0.10 348	0.10 383	0.11 392	0.12 432

Syn2CoEx	0.36 482	0.31 532	0.78 505	0.34 542	0.21 490	0.41 483	0.28 481	0.61 536	0.49 481	0.42 488	0.56 505	0.45 466	0.44 518	0.69 496	0.38 468	0.17 526	0.14 514	0.15 504	0.12 460	0.13 443	0.12 432

delet	0.27 401	0.14 323	0.40 296	0.23 331	0.19 464	0.41 483	0.29 487	0.49 408	0.48 472	0.33 369	0.41 391	0.37 396	0.30 433	0.48 389	0.34 455	0.09 317	0.09 423	0.11 404	0.12 460	0.08 203	0.08 257

SuperB	0.49 540	0.28 511	2.23 601	0.23 331	0.15 361	0.41 483	0.32 509	0.47 385	0.82 569	0.43 494	0.50 470	0.33 364	0.45 521	0.68 494	1.08 578	0.10 366	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.98 609	0.14 470

AF-Net	0.37 492	0.26 501	0.56 436	0.32 533	0.23 519	0.41 483	0.29 487	0.61 536	0.64 541	0.42 488	0.68 540	0.65 551	0.49 537	0.57 439	0.44 500	0.15 500	0.11 475	0.19 537	0.14 501	0.15 475	0.13 449

GANet	0.36 482	0.22 472	0.49 392	0.29 509	0.17 415	0.41 483	0.38 540	0.57 508	0.45 440	0.46 509	0.75 551	0.55 517	0.40 500	0.94 563	0.41 491	0.13 462	0.13 504	0.13 463	0.11 421	0.14 461	0.11 409

NCCL2	0.35 477	0.26 501	0.49 392	0.36 553	0.22 506	0.41 483	0.41 551	0.53 465	0.42 406	0.47 516	0.46 452	0.61 538	0.39 495	0.55 424	0.37 466	0.16 515	0.13 504	0.21 543	0.21 546	0.16 483	0.16 491

DStereoRT	0.35 477	0.13 280	0.51 413	0.25 423	0.16 392	0.42 490	0.19 274	0.48 398	0.39 370	0.30 316	0.39 372	0.24 255	0.39 495	0.64 478	0.30 430	0.08 226	0.07 301	1.54 619	0.41 586	0.08 203	0.11 409

Anonymous_2	0.37 492	0.21 459	0.47 378	0.20 171	0.21 490	0.42 490	0.26 459	0.38 287	0.29 249	0.33 369	0.30 261	0.44 462	0.38 489	0.36 348	0.29 422	0.26 562	0.29 580	0.44 582	1.41 619	0.34 572	0.21 542

EDNetEfficientorigin	7.51 622	0.52 577	140.47 647	0.25 423	0.17 415	0.42 490	0.29 487	0.47 385	1.03 588	1.28 597	1.02 575	0.83 571	0.84 582	0.75 518	0.99 573	0.10 366	0.09 423	0.12 442	0.10 383	0.21 533	0.22 547

SHD	0.42 515	0.27 508	0.81 518	0.31 527	0.25 535	0.42 490	0.22 383	0.66 559	0.94 586	0.63 555	0.60 518	0.59 531	0.47 530	0.59 452	0.58 532	0.15 500	0.13 504	0.16 515	0.16 522	0.20 530	0.22 547

NVstereo2D	0.31 446	0.16 384	0.54 426	0.24 384	0.22 506	0.42 490	0.28 481	0.58 517	0.56 520	0.28 257	0.38 359	0.40 431	0.30 433	0.71 502	0.28 410	0.13 462	0.08 388	0.13 463	0.10 383	0.19 521	0.16 491

StereoDRNet	0.32 455	0.22 472	0.61 455	0.27 485	0.21 490	0.42 490	0.30 498	0.61 536	0.48 472	0.46 509	0.39 372	0.48 482	0.30 433	0.57 439	0.40 483	0.11 405	0.09 423	0.12 442	0.11 421	0.12 428	0.10 374

PWCDC_ROB	0.38 499	0.30 525	0.60 452	0.33 540	0.20 482	0.42 490	0.19 274	0.58 517	0.89 578	0.42 488	1.26 585	0.36 390	0.34 468	0.50 398	0.38 468	0.18 537	0.11 475	0.11 404	0.09 341	0.19 521	0.13 449

PSMNet_ROB	0.33 464	0.24 485	0.54 426	0.31 527	0.21 490	0.42 490	0.43 556	0.59 523	0.47 463	0.37 429	0.44 431	0.49 488	0.31 449	0.64 478	0.43 495	0.14 487	0.10 453	0.15 504	0.14 501	0.13 443	0.11 409

CBMV	0.33 464	0.21 459	0.54 426	0.23 331	0.13 265	0.42 490	0.33 519	0.53 465	0.48 472	0.52 534	0.49 467	0.50 496	0.41 504	0.56 435	0.31 438	0.15 500	0.16 536	0.18 529	0.16 522	0.13 443	0.13 449
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
BUS	0.23 318	0.12 215	0.28 151	0.25 423	0.14 310	0.43 499	0.17 184	0.56 499	0.34 306	0.34 389	0.35 326	0.32 357	0.20 285	0.26 239	0.21 327	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.09 277	0.09 318

NINENet	0.25 377	0.15 358	0.37 254	0.23 331	0.16 392	0.43 499	0.17 184	0.60 532	0.46 458	0.32 356	0.37 345	0.32 357	0.20 285	0.42 370	0.21 327	0.10 366	0.10 453	0.12 442	0.08 246	0.11 392	0.10 374

zh-mn7	0.46 531	0.45 563	1.48 590	0.25 423	0.19 464	0.44 501	0.29 487	0.56 499	0.82 569	0.65 559	0.96 571	0.49 488	0.38 489	0.88 552	0.63 542	0.12 443	0.10 453	0.11 404	0.11 421	0.13 443	0.14 470

iinet-f	0.30 439	0.18 417	1.03 560	0.20 171	0.15 361	0.44 501	0.22 383	0.45 366	0.37 346	0.35 406	0.44 431	0.41 438	0.34 468	0.34 334	0.40 483	0.10 366	0.09 423	0.08 186	0.08 246	0.13 443	0.11 409

Wz-Net-SNSev	0.43 520	0.41 560	1.27 582	0.30 521	0.21 490	0.44 501	0.41 551	0.61 536	0.65 542	0.46 509	0.65 534	0.62 540	0.39 495	0.74 517	0.59 533	0.12 443	0.11 475	0.12 442	0.13 487	0.16 483	0.14 470

CSP-Net	0.27 401	0.15 358	0.30 168	0.21 217	0.14 310	0.44 501	0.24 430	0.50 418	0.40 387	0.41 478	0.43 420	0.42 447	0.26 368	0.66 489	0.28 410	0.12 443	0.08 388	0.08 186	0.08 246	0.10 344	0.09 318

UNet	0.28 421	0.14 323	0.69 487	0.23 331	0.20 482	0.44 501	0.22 383	0.50 418	0.40 387	0.34 389	0.39 372	0.43 451	0.33 459	0.40 365	0.31 438	0.09 317	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

Nwc_Net	0.37 492	0.25 490	0.68 486	0.31 527	0.24 527	0.44 501	0.30 498	0.65 553	0.50 489	0.37 429	0.69 544	0.58 529	0.45 521	0.60 455	0.40 483	0.15 500	0.12 492	0.19 537	0.21 546	0.14 461	0.13 449

CRFU-Net	0.28 421	0.14 323	0.45 362	0.25 423	0.15 361	0.45 507	0.23 408	0.50 418	0.30 263	0.43 494	0.41 391	0.48 482	0.46 527	0.43 372	0.29 422	0.11 405	0.10 453	0.09 271	0.08 246	0.10 344	0.10 374

SGM-Forest	0.36 482	0.17 403	0.47 378	0.23 331	0.16 392	0.45 507	0.41 551	0.55 483	0.48 472	0.52 534	0.60 518	0.52 506	0.41 504	0.85 546	0.50 520	0.17 526	0.17 543	0.17 521	0.15 510	0.15 475	0.15 482
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.31 446	0.20 445	0.81 518	0.24 384	0.18 437	0.46 509	0.27 465	0.41 322	0.49 481	0.39 459	0.55 498	0.49 488	0.35 472	0.37 351	0.38 468	0.11 405	0.11 475	0.11 404	0.12 460	0.12 428	0.09 318

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 439	0.20 445	0.70 494	0.21 217	0.17 415	0.46 509	0.27 465	0.50 418	0.49 481	0.42 488	0.55 498	0.43 451	0.30 433	0.46 382	0.38 468	0.09 317	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.11 392	0.10 374

DDUNet	0.41 512	0.50 573	0.48 387	0.44 570	0.39 566	0.46 509	0.32 509	0.50 418	0.43 413	0.45 505	0.52 484	0.57 526	0.36 476	0.48 389	0.33 450	0.33 578	0.21 561	0.55 588	0.25 563	0.37 576	0.32 575

NCC-stereo	0.39 504	0.25 490	0.69 487	0.32 533	0.28 547	0.46 509	0.36 530	0.65 553	0.52 502	0.40 469	0.57 508	0.56 521	0.47 530	0.73 509	0.45 503	0.17 526	0.14 514	0.18 529	0.25 563	0.16 483	0.16 491

Abc-Net	0.39 504	0.25 490	0.69 487	0.32 533	0.28 547	0.46 509	0.36 530	0.65 553	0.52 502	0.40 469	0.57 508	0.56 521	0.47 530	0.73 509	0.45 503	0.17 526	0.14 514	0.18 529	0.25 563	0.16 483	0.16 491
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DRN-Test	0.33 464	0.17 403	0.61 455	0.27 485	0.19 464	0.46 509	0.29 487	0.65 553	0.51 493	0.47 516	0.46 452	0.44 462	0.34 468	0.62 470	0.41 491	0.12 443	0.08 388	0.13 463	0.12 460	0.12 428	0.10 374

zh-sn7	0.48 537	0.51 575	1.43 589	0.29 509	0.20 482	0.47 515	0.39 545	0.57 508	0.62 536	0.52 534	0.81 558	0.52 506	0.56 549	1.05 576	0.87 565	0.12 443	0.13 504	0.13 463	0.13 487	0.17 500	0.16 491

ACV-stereo	0.29 432	0.18 417	0.79 512	0.23 331	0.16 392	0.47 515	0.19 274	0.36 271	0.34 306	0.29 285	0.33 305	0.67 556	0.42 513	0.54 422	0.30 430	0.10 366	0.09 423	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.11 409

Wz-Net-LNSev	0.34 472	0.29 518	0.91 542	0.26 457	0.21 490	0.47 515	0.31 503	0.54 473	0.54 511	0.44 501	0.52 484	0.50 496	0.35 472	0.39 358	0.39 476	0.11 405	0.11 475	0.10 348	0.09 341	0.14 461	0.13 449

UDG	0.40 510	0.46 564	0.49 392	0.40 565	0.35 564	0.47 515	0.27 465	0.54 473	0.47 463	0.39 459	0.45 442	0.59 531	0.44 518	0.46 382	0.39 476	0.26 562	0.19 554	0.48 584	0.22 554	0.34 572	0.26 563

MMNet	0.27 401	0.14 323	0.49 392	0.24 384	0.17 415	0.47 515	0.22 383	0.45 366	0.51 493	0.39 459	0.41 391	0.36 390	0.33 459	0.39 358	0.34 455	0.08 226	0.07 301	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.08 257

LALA_ROB	0.36 482	0.25 490	0.46 370	0.30 521	0.21 490	0.47 515	0.39 545	0.61 536	0.51 493	0.52 534	0.51 476	0.69 562	0.36 476	0.50 398	0.43 495	0.17 526	0.11 475	0.16 515	0.14 501	0.17 500	0.15 482

YMNet	0.32 455	0.22 472	0.58 444	0.27 485	0.23 519	0.48 521	0.27 465	0.51 435	0.45 440	0.48 520	0.56 505	0.51 500	0.30 433	0.39 358	0.40 483	0.13 462	0.16 536	0.13 463	0.12 460	0.13 443	0.12 432

YMNet_1	0.32 455	0.22 472	0.58 444	0.27 485	0.23 519	0.48 521	0.27 465	0.51 435	0.45 440	0.48 520	0.56 505	0.51 500	0.30 433	0.39 358	0.40 483	0.13 462	0.16 536	0.13 463	0.12 460	0.13 443	0.12 432

SQANet	0.40 510	0.48 568	0.67 481	0.48 575	0.39 566	0.48 521	0.22 383	0.51 435	0.43 413	0.40 469	0.47 459	0.47 476	0.33 459	0.54 422	0.32 443	0.36 581	0.15 529	0.40 580	0.21 546	0.45 580	0.31 572

GwcNet	0.35 477	0.23 481	0.88 537	0.25 423	0.24 527	0.48 521	0.27 465	0.55 483	0.57 523	0.38 444	0.52 484	0.51 500	0.32 456	0.60 455	0.41 491	0.13 462	0.11 475	0.12 442	0.11 421	0.13 443	0.14 470

DISCO	0.32 455	0.13 280	0.51 413	0.25 423	0.16 392	0.48 521	0.25 447	0.50 418	0.57 523	0.37 429	0.45 442	0.62 540	0.36 476	0.64 478	0.49 514	0.09 317	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.12 428	0.11 409

Consistency-Raft	0.55 553	0.48 568	1.02 558	0.45 571	0.49 580	0.49 526	0.47 567	0.72 573	0.72 557	0.45 505	0.82 560	0.47 476	0.60 556	0.50 398	0.63 542	0.39 585	0.39 590	0.44 582	0.51 594	0.52 583	0.37 578

RTSC	0.39 504	0.28 511	0.78 505	0.27 485	0.18 437	0.49 526	0.22 383	0.59 523	0.84 576	0.55 544	0.53 491	0.49 488	0.36 476	0.67 493	0.82 561	0.13 462	0.10 453	0.11 404	0.12 460	0.17 500	0.17 503

ADCRef	0.38 499	0.24 485	0.88 537	0.26 457	0.21 490	0.49 526	0.27 465	0.52 454	0.48 472	0.50 523	0.58 510	0.35 385	0.47 530	0.48 389	1.29 594	0.09 317	0.08 388	0.12 442	0.12 460	0.11 392	0.11 409

coex-ft	3.44 616	0.73 590	48.55 645	0.24 384	0.19 464	0.50 529	0.43 556	0.47 385	2.40 612	7.03 626	1.20 582	0.97 579	2.23 614	0.73 509	1.92 609	0.12 443	0.15 529	0.14 489	0.12 460	0.21 533	0.43 583

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 482	0.36 545	0.53 423	0.34 542	0.19 464	0.51 530	0.24 430	0.55 483	0.38 360	0.41 478	0.47 459	0.47 476	0.27 387	0.73 509	0.30 430	0.36 581	0.19 554	0.27 555	0.17 531	0.26 555	0.23 554

ADCMid	0.49 540	0.34 540	1.13 570	0.26 457	0.21 490	0.51 530	0.37 534	0.57 508	0.54 511	0.75 570	0.66 536	0.62 540	0.64 566	0.64 478	1.68 601	0.13 462	0.12 492	0.17 521	0.17 531	0.20 530	0.17 503

CC-Net-ROB	0.43 520	0.47 566	0.65 475	0.37 559	0.23 519	0.51 530	0.29 487	0.66 559	0.49 481	0.46 509	0.51 476	0.48 482	0.38 489	0.96 567	0.35 459	0.34 579	0.23 570	0.55 588	0.25 563	0.31 568	0.20 533

GANetREF_RVC	0.43 520	0.47 566	0.69 487	0.38 561	0.20 482	0.51 530	0.48 571	0.66 559	0.66 544	0.46 509	0.46 452	0.50 496	0.44 518	0.90 557	0.39 476	0.27 567	0.21 561	0.32 572	0.18 537	0.27 560	0.22 547
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
LSM	1.64 608	0.40 556	2.56 607	2.02 617	17.61 631	0.51 530	0.52 575	0.61 536	0.76 562	0.82 574	1.11 579	0.63 548	0.54 545	0.75 518	0.49 514	0.16 515	0.24 572	0.18 529	0.21 546	0.25 548	2.42 622

NaN_ROB	0.41 512	0.28 511	0.62 463	0.30 521	0.19 464	0.51 530	0.47 567	0.58 517	0.59 526	0.56 545	0.47 459	0.49 488	0.41 504	1.21 587	0.64 544	0.12 443	0.18 549	0.12 442	0.13 487	0.11 392	0.14 470

NVStereoNet_ROB	0.67 568	0.49 572	0.83 525	0.48 575	0.40 568	0.51 530	0.46 563	0.70 570	0.77 564	0.84 575	1.72 603	1.02 581	0.83 581	1.23 588	0.79 559	0.32 577	0.38 589	0.40 580	0.46 588	0.36 575	0.41 582
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	0.43 520	0.26 501	0.54 426	0.31 527	0.20 482	0.51 530	0.32 509	0.70 570	0.60 530	0.59 549	0.55 498	0.65 551	0.41 504	1.40 597	0.51 522	0.13 462	0.17 543	0.21 543	0.16 522	0.17 500	0.18 516

DispFullNet	0.66 567	0.89 598	1.59 593	0.77 594	1.21 612	0.51 530	0.23 408	0.59 523	0.72 557	0.69 564	0.61 525	0.69 562	0.91 586	0.79 533	0.48 512	0.27 567	0.12 492	0.73 596	0.30 575	0.65 593	0.40 581

APVNet	0.36 482	0.20 445	0.70 494	0.26 457	0.22 506	0.52 539	0.35 525	0.61 536	0.44 428	0.38 444	0.52 484	0.48 482	0.38 489	0.84 545	0.46 509	0.13 462	0.14 514	0.15 504	0.16 522	0.16 483	0.15 482

XQC	0.43 520	0.37 550	0.96 551	0.34 542	0.25 535	0.53 540	0.34 521	0.60 532	0.73 560	0.51 528	0.46 452	0.57 526	0.47 530	0.70 499	0.72 552	0.17 526	0.12 492	0.18 529	0.15 510	0.25 548	0.23 554

ADCS	0.58 558	0.40 556	1.35 587	0.29 509	0.24 527	0.55 541	0.45 560	0.67 564	0.83 573	0.76 571	0.71 545	0.68 560	0.60 556	0.76 523	2.23 613	0.16 515	0.16 536	0.16 515	0.17 531	0.22 540	0.22 547

anonymity	0.56 554	0.54 578	0.70 494	0.47 574	0.61 590	0.56 542	0.43 556	0.69 568	0.49 481	0.63 555	0.55 498	0.54 515	0.60 556	0.61 462	0.57 527	0.55 590	0.53 601	0.50 585	0.54 598	0.51 582	0.56 592

ADCP+	0.45 529	0.24 485	1.15 573	0.25 423	0.22 506	0.56 542	0.39 545	0.54 473	0.51 493	0.44 501	0.51 476	0.46 474	0.52 544	0.56 435	1.89 608	0.10 366	0.08 388	0.11 404	0.10 383	0.14 461	0.13 449

CSAN	0.50 543	0.35 542	0.78 505	0.36 553	0.23 519	0.56 542	0.59 583	0.61 536	0.70 554	0.64 557	0.78 555	0.65 551	0.60 556	1.38 596	0.62 539	0.21 548	0.17 543	0.20 541	0.20 543	0.18 514	0.18 516

WZ-Net	0.52 551	0.38 554	1.90 598	0.30 521	0.24 527	0.57 545	0.48 571	0.62 544	0.78 565	0.50 523	0.71 545	0.68 560	0.54 545	0.98 571	0.84 562	0.13 462	0.10 453	0.11 404	0.12 460	0.19 521	0.20 533

MSAF-DinoV2	0.76 579	0.44 562	1.98 599	0.49 578	0.16 392	0.58 546	0.31 503	0.81 585	0.83 573	0.41 478	0.52 484	0.98 580	0.58 553	4.97 623	1.03 575	0.11 405	0.07 301	0.10 348	0.24 558	0.27 560	0.26 563

w-ln-seven	0.42 515	0.30 525	1.18 574	0.26 457	0.22 506	0.58 546	0.31 503	0.62 544	0.81 568	0.58 548	0.61 525	0.53 511	0.36 476	0.57 439	0.65 546	0.11 405	0.10 453	0.13 463	0.12 460	0.15 475	0.13 449

WCMA_ROB	0.51 547	0.21 459	0.65 475	0.25 423	0.21 490	0.58 546	0.32 509	0.54 473	0.55 517	0.95 584	1.40 590	1.28 590	0.81 579	0.73 509	0.62 539	0.18 537	0.15 529	0.15 504	0.15 510	0.19 521	0.19 523

Wz-Net-MNSev	0.36 482	0.26 501	0.79 512	0.26 457	0.21 490	0.59 549	0.38 540	0.55 483	0.56 520	0.48 520	0.54 494	0.53 511	0.36 476	0.60 455	0.44 500	0.11 405	0.09 423	0.11 404	0.11 421	0.15 475	0.13 449

PVD	0.58 558	0.34 540	0.84 530	0.39 563	0.31 559	0.59 549	0.47 567	0.80 583	1.25 598	0.92 580	1.09 577	0.79 569	0.82 580	0.85 546	0.76 553	0.21 548	0.18 549	0.22 549	0.18 537	0.27 560	0.35 577

AnyNet_C32	0.51 547	0.40 556	1.10 569	0.29 509	0.28 547	0.59 549	0.58 581	0.54 473	0.60 530	0.62 553	0.66 536	0.54 515	0.54 545	0.78 531	1.74 605	0.15 500	0.14 514	0.15 504	0.17 531	0.20 530	0.20 533

ccnet	0.42 515	0.31 532	0.48 387	0.27 485	0.32 560	0.60 552	0.32 509	0.65 553	0.46 458	0.53 540	0.66 536	0.56 521	0.45 521	0.72 507	0.61 537	0.26 562	0.19 554	0.24 552	0.21 546	0.26 555	0.22 547

z-mn7	0.44 526	0.40 556	1.09 565	0.25 423	0.18 437	0.61 553	0.34 521	0.56 499	0.93 584	0.43 494	0.96 571	0.53 511	0.39 495	0.94 563	0.59 533	0.10 366	0.09 423	0.10 348	0.10 383	0.14 461	0.13 449

RYNet	0.37 492	0.18 417	0.59 450	0.25 423	0.28 547	0.61 553	0.32 509	0.59 523	0.59 526	0.41 478	0.38 359	0.57 526	0.39 495	0.87 549	0.53 525	0.11 405	0.08 388	0.12 442	0.11 421	0.18 514	0.18 516

DGSMNet	0.61 563	0.29 518	0.91 542	0.51 579	0.70 595	0.62 555	1.38 617	0.59 523	0.55 517	0.37 429	0.61 525	0.52 506	0.33 459	0.65 485	0.43 495	0.53 587	0.60 608	0.67 593	0.61 603	0.63 590	0.61 602

stereogan	0.37 492	0.17 403	0.65 475	0.27 485	0.22 506	0.62 555	0.26 459	0.59 523	0.63 540	0.43 494	0.60 518	0.67 556	0.42 513	0.68 494	0.35 459	0.13 462	0.14 514	0.14 489	0.12 460	0.19 521	0.17 503

Wz-Net-TNSev	0.51 547	0.58 580	1.61 596	0.25 423	0.21 490	0.65 557	0.45 560	0.63 551	0.69 552	0.51 528	0.54 494	0.71 565	0.60 556	1.00 572	0.77 556	0.15 500	0.15 529	0.13 463	0.15 510	0.21 533	0.20 533

FCDSN-DC	0.63 564	0.31 532	0.61 455	0.36 553	0.30 556	0.65 557	0.37 534	0.66 559	0.68 550	1.14 594	1.54 598	1.71 600	1.26 599	0.92 559	0.64 544	0.24 558	0.22 565	0.27 555	0.26 567	0.27 560	0.27 567
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	0.58 558	0.27 508	0.67 481	0.22 279	0.17 415	0.66 559	0.37 534	0.78 579	0.61 534	1.47 611	1.30 586	1.65 598	0.79 576	1.12 581	0.59 533	0.17 526	0.17 543	0.17 521	0.14 501	0.17 500	0.14 470
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
DStereoSA	0.81 582	0.37 550	1.08 564	0.51 579	0.65 593	0.67 560	1.44 618	0.74 575	1.06 591	0.54 542	1.67 602	0.49 488	1.78 609	0.96 567	1.69 603	0.28 570	0.43 593	0.27 555	0.51 594	0.40 577	0.58 595

PDISCO_ROB	0.43 520	0.30 525	0.67 481	0.43 568	0.36 565	0.67 560	0.32 509	0.72 573	0.76 562	0.43 494	0.53 491	0.63 548	0.40 500	0.66 489	0.47 511	0.21 548	0.12 492	0.21 543	0.19 541	0.25 548	0.20 533

MFN_U_SF_RVC	0.56 554	0.51 575	1.19 575	0.38 561	0.22 506	0.69 562	0.27 465	0.80 583	0.67 547	0.73 566	0.74 550	0.87 572	0.61 565	0.81 540	0.76 553	0.29 573	0.27 576	0.32 572	0.37 582	0.32 571	0.31 572

SANet	0.53 552	0.28 511	0.96 551	0.26 457	0.15 361	0.69 562	0.44 559	0.67 564	1.34 601	0.67 561	0.98 574	0.94 576	0.71 571	0.89 554	0.76 553	0.14 487	0.12 492	0.12 442	0.11 421	0.17 500	0.16 491

SGM_RVC	0.50 543	0.19 433	0.50 403	0.25 423	0.15 361	0.69 562	0.39 545	0.68 567	0.82 569	0.95 584	0.84 562	1.13 583	0.76 574	1.16 583	0.60 536	0.16 515	0.16 536	0.16 515	0.16 522	0.16 483	0.17 503
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCPNet	0.48 537	0.29 518	1.60 594	0.27 485	0.23 519	0.70 565	0.38 540	0.53 465	0.51 493	0.51 528	0.59 513	0.67 556	0.56 549	0.60 455	1.14 583	0.15 500	0.18 549	0.14 489	0.23 556	0.19 521	0.19 523

otaku	0.57 557	0.62 584	0.87 536	0.63 588	0.44 576	0.73 566	0.37 534	0.65 553	0.66 544	0.51 528	0.75 551	0.66 555	0.45 521	0.69 496	0.46 509	0.53 587	0.34 586	0.55 588	0.35 578	0.60 588	0.45 584

ADCL	0.47 534	0.22 472	1.00 555	0.27 485	0.19 464	0.74 567	0.64 586	0.54 473	0.69 552	0.56 545	0.71 545	0.55 517	0.60 556	0.60 455	1.43 596	0.11 405	0.09 423	0.13 463	0.13 487	0.14 461	0.14 470

SPS-STEREO	0.69 570	0.61 583	0.98 553	0.52 582	0.57 587	0.74 567	0.50 574	0.78 579	0.62 536	0.95 584	0.86 564	0.94 576	0.70 570	1.01 573	0.87 565	0.58 593	0.51 598	0.50 585	0.50 593	0.55 585	0.58 595
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSNet	0.47 534	0.24 485	0.93 546	0.27 485	0.20 482	0.75 569	0.57 580	0.84 588	0.79 566	0.47 516	0.51 476	0.60 534	0.69 569	0.87 549	0.71 551	0.16 515	0.13 504	0.12 442	0.10 383	0.25 548	0.21 542

Ntro	0.58 558	0.64 585	0.92 544	0.66 589	0.50 581	0.77 570	0.36 530	0.66 559	0.70 554	0.50 523	0.59 513	0.65 551	0.51 542	0.75 518	0.45 503	0.56 591	0.32 584	0.56 591	0.34 577	0.63 590	0.46 587

ACVNet_1	0.72 573	0.81 593	1.37 588	0.72 592	0.53 585	0.77 570	0.42 554	0.85 591	0.90 580	0.74 569	0.75 551	1.32 592	0.72 572	1.02 574	0.55 526	0.54 589	0.31 583	0.71 595	0.35 578	0.64 592	0.45 584

MFMNet_re	0.72 573	0.76 591	0.99 554	0.62 587	0.70 595	0.77 570	0.67 587	0.75 576	0.83 573	0.78 573	0.86 564	0.69 562	0.78 575	0.71 502	0.61 537	0.66 596	0.59 607	0.61 592	0.58 602	0.68 596	0.71 606

RainbowNet	0.72 573	0.89 598	1.02 558	0.82 595	0.63 592	0.78 573	0.52 575	0.81 585	0.93 584	0.60 550	0.79 556	0.80 570	0.60 556	0.80 537	0.57 527	0.78 602	0.55 604	0.78 599	0.49 591	0.76 599	0.58 595

LE_ROB	1.76 609	0.20 445	2.68 609	0.48 575	0.52 584	0.78 573	0.96 606	0.84 588	6.61 625	7.40 627	2.08 611	2.08 604	4.83 621	1.27 591	3.79 620	0.10 366	0.08 388	0.12 442	0.11 421	0.11 392	0.10 374

ACVNet-4b	0.72 573	0.81 593	1.33 586	0.72 592	0.50 581	0.80 575	0.31 503	0.71 572	0.80 567	0.50 523	0.72 549	0.95 578	0.43 517	0.96 567	1.20 591	1.13 616	0.21 561	0.76 598	0.45 587	0.65 593	0.46 587

FC-DCNN	0.70 571	0.30 525	0.69 487	0.32 533	0.27 542	0.81 576	0.39 545	0.79 582	0.82 569	1.41 603	1.58 600	1.98 603	1.26 599	1.02 574	0.77 556	0.24 558	0.22 565	0.27 555	0.26 567	0.26 555	0.26 563

FC-DCNN v2	0.71 572	0.30 525	0.67 481	0.32 533	0.27 542	0.84 577	0.39 545	0.84 588	0.85 577	1.44 607	1.64 601	2.09 605	1.28 601	1.06 577	0.80 560	0.24 558	0.22 565	0.27 555	0.26 567	0.26 555	0.25 561

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 547	0.50 573	0.86 534	0.39 563	0.24 527	0.84 577	0.55 578	0.56 499	0.62 536	0.60 550	0.68 540	0.62 540	0.42 513	1.13 582	0.43 495	0.23 551	0.27 576	0.27 555	0.35 578	0.25 548	0.29 568

MSMD_ROB	0.60 562	0.33 539	0.61 455	0.30 521	0.25 535	0.86 579	0.35 525	0.55 483	0.67 547	1.10 592	1.49 595	1.76 601	0.97 590	0.88 552	0.49 514	0.23 551	0.21 561	0.27 555	0.27 571	0.25 548	0.24 559

AnyNet_C01	0.65 566	0.58 580	2.60 608	0.32 533	0.26 539	0.88 580	0.61 584	0.63 551	0.62 536	0.68 562	0.96 571	0.76 568	0.60 556	0.96 567	1.43 596	0.16 515	0.16 536	0.17 521	0.17 531	0.23 543	0.23 554

ELAS_RVC	0.74 577	0.36 545	1.00 555	0.37 559	0.33 561	0.88 580	0.93 605	0.83 587	1.08 593	1.35 599	1.33 589	1.24 588	1.33 603	1.06 577	0.95 571	0.27 567	0.25 574	0.29 567	0.27 571	0.30 567	0.30 569
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.46 531	0.25 490	0.86 534	0.34 542	0.28 547	0.90 582	0.35 525	0.47 385	0.45 440	0.68 562	1.22 583	0.64 550	0.60 556	0.61 462	0.57 527	0.16 515	0.14 514	0.17 521	0.13 487	0.22 540	0.19 523

IMH-64-1	0.91 586	0.86 595	0.84 530	0.97 600	0.75 597	0.92 583	0.71 589	1.27 599	1.10 594	0.89 577	1.45 592	1.14 584	0.96 588	1.19 584	0.84 562	0.74 599	0.51 598	0.97 604	0.55 599	0.84 601	0.60 598

IMH-64	0.91 586	0.86 595	0.84 530	0.97 600	0.75 597	0.92 583	0.71 589	1.27 599	1.10 594	0.89 577	1.45 592	1.14 584	0.96 588	1.19 584	0.84 562	0.74 599	0.51 598	0.97 604	0.55 599	0.84 601	0.60 598

ACVNet_2	0.89 585	0.87 597	1.25 580	0.82 595	0.62 591	0.97 585	0.62 585	1.14 598	1.42 603	1.00 587	1.40 590	1.47 595	0.84 582	1.11 579	0.66 547	0.61 594	0.43 593	0.78 599	0.49 591	0.75 598	0.52 590

SAMSARA	0.56 554	0.39 555	0.80 515	0.60 586	0.46 577	1.00 586	1.23 616	0.67 564	0.68 550	0.71 565	0.54 494	0.89 575	0.57 552	0.81 540	0.62 539	0.19 543	0.22 565	0.18 529	0.18 537	0.27 560	0.25 561

SGM+DAISY	0.87 584	0.66 587	1.30 585	0.51 579	0.60 589	1.03 587	0.84 602	0.76 577	0.73 560	1.39 601	1.51 596	1.31 591	1.22 597	1.11 579	1.08 578	0.57 592	0.53 601	0.51 587	0.51 594	0.54 584	0.61 602

LRCNet_RVC	10.90 627	14.34 635	9.35 620	15.35 629	8.04 623	1.08 588	0.34 521	8.78 629	0.70 554	12.63 635	16.05 635	9.85 628	6.54 623	8.57 629	6.34 626	20.27 643	5.40 627	23.70 641	21.88 642	14.87 633	13.83 635

IMH	1.05 594	0.95 602	1.00 555	1.01 602	0.78 600	1.11 589	0.68 588	1.38 602	1.43 604	1.00 587	1.72 603	1.43 593	1.14 592	1.73 605	0.89 567	1.09 613	0.55 604	0.99 606	0.57 601	0.87 603	0.62 604

RTS	0.78 580	0.48 568	4.68 613	0.34 542	0.28 547	1.12 590	0.46 563	0.62 544	1.03 588	0.73 566	0.89 568	0.60 534	0.59 554	1.61 600	1.16 587	0.14 487	0.11 475	0.15 504	0.15 510	0.21 533	0.19 523

RTSA	0.78 580	0.48 568	4.68 613	0.34 542	0.28 547	1.12 590	0.46 563	0.62 544	1.03 588	0.73 566	0.89 568	0.60 534	0.59 554	1.61 600	1.16 587	0.14 487	0.11 475	0.15 504	0.15 510	0.21 533	0.19 523

WAO-7	1.01 591	0.89 598	0.93 546	0.83 597	0.66 594	1.18 592	0.81 600	1.40 603	1.57 606	1.11 593	1.76 605	1.45 594	1.19 596	1.50 599	1.14 583	0.61 594	0.62 611	0.70 594	0.68 606	0.66 595	0.60 598

notaker	1.45 603	1.34 613	1.48 590	1.40 613	1.07 610	1.18 592	0.85 603	1.48 607	1.40 602	1.51 612	3.46 619	2.40 611	1.81 610	1.76 607	1.45 599	1.11 614	0.69 616	1.38 616	0.87 613	1.31 614	0.97 614

PWCK	1.00 589	1.17 610	1.70 597	0.91 598	0.41 569	1.19 594	0.92 604	1.10 596	1.14 596	1.16 595	1.14 580	1.25 589	0.88 585	1.75 606	1.04 577	0.87 607	0.50 596	0.87 602	0.53 597	0.96 608	0.52 590

Dean	1.17 598	1.04 605	1.49 592	1.03 604	0.78 600	1.20 595	0.77 596	1.48 607	1.96 608	1.28 597	1.99 609	2.15 606	1.14 592	1.25 589	1.00 574	0.81 604	0.60 608	1.01 607	0.69 607	0.92 607	0.74 609

DStereoFS	0.84 583	0.66 587	0.80 515	0.53 583	0.50 581	1.23 596	0.55 578	0.94 593	1.32 600	0.89 577	1.32 587	1.04 582	2.32 616	1.29 593	1.14 583	0.31 576	0.35 587	0.30 569	0.39 585	0.34 572	0.60 598

MADNet+	1.01 591	1.16 609	4.72 615	0.70 591	0.47 578	1.24 597	0.96 606	0.97 595	0.89 578	0.65 559	0.77 554	0.87 572	0.85 584	2.09 610	1.68 601	0.38 584	0.39 590	0.31 571	0.27 571	0.43 578	0.39 580

SDNR	0.42 515	0.21 459	0.82 522	0.21 217	0.18 437	1.27 598	0.17 184	0.50 418	0.49 481	0.42 488	0.81 558	0.38 404	0.27 387	1.19 584	0.38 468	0.23 551	0.24 572	0.17 521	0.13 487	0.17 500	0.20 533

WAO-6	1.07 595	0.93 601	0.92 544	0.96 599	0.78 600	1.28 599	0.75 593	1.34 601	2.00 610	1.02 589	1.54 598	1.59 597	1.22 597	1.31 594	1.14 583	0.78 602	0.55 604	1.02 608	0.75 610	0.83 600	0.69 605

LVE	1.13 596	1.02 603	1.28 583	1.01 602	0.80 603	1.29 600	0.81 600	1.47 606	1.96 608	1.07 591	1.90 606	1.90 602	1.01 591	1.48 598	0.91 568	0.93 610	0.61 610	0.94 603	0.69 607	0.87 603	0.75 610

MDST_ROB	0.48 537	0.14 323	0.95 549	0.30 521	0.21 490	1.33 601	0.32 509	0.77 578	0.56 520	1.06 590	0.71 545	0.49 488	0.35 472	1.26 590	0.38 468	0.13 462	0.11 475	0.16 515	0.13 487	0.12 428	0.12 432

ELAS	0.74 577	0.36 545	0.85 533	0.36 553	0.33 561	1.36 602	0.77 596	0.93 592	0.92 582	1.41 603	1.53 597	1.16 587	1.17 595	0.95 566	1.03 575	0.26 562	0.25 574	0.28 563	0.28 574	0.31 568	0.30 569
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	0.93 588	0.56 579	0.82 522	0.69 590	0.58 588	1.37 603	0.35 525	0.94 593	1.25 598	0.93 581	1.90 606	1.52 596	2.10 613	1.27 591	0.77 556	0.69 597	0.33 585	0.75 597	0.47 590	0.70 597	0.57 594

KSHMR	1.89 611	1.36 614	1.60 594	1.47 615	1.22 613	1.38 604	1.06 610	1.79 611	5.97 624	1.42 605	5.65 624	2.98 616	1.14 592	2.23 613	1.20 591	1.27 617	1.12 618	1.46 618	1.10 618	1.32 615	1.15 617

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 569	0.64 585	1.06 562	0.45 571	0.27 542	1.40 605	0.58 581	0.78 579	0.92 582	0.84 575	0.86 564	0.88 574	0.68 568	1.33 595	0.68 549	0.37 583	0.29 580	0.34 575	0.36 581	0.43 578	0.37 578

ktn	1.77 610	1.36 614	1.22 578	1.43 614	1.14 611	1.52 606	1.08 611	1.51 609	3.96 621	2.77 620	4.69 621	3.35 617	1.46 607	1.69 604	1.25 593	1.43 618	0.77 617	1.45 617	0.99 616	1.32 615	0.96 613

HanzoNet	2.97 615	1.69 616	2.29 602	1.74 616	1.33 614	1.53 607	1.03 609	1.99 615	2.64 613	5.51 624	5.16 622	5.90 624	6.82 626	4.32 622	3.29 618	3.16 624	2.02 624	1.92 620	2.87 625	2.24 619	1.89 620

UNDER WATER	1.59 607	1.22 612	2.36 603	1.38 612	1.03 609	1.67 608	1.10 612	1.54 610	3.63 616	1.44 607	1.47 594	2.85 615	2.25 615	1.67 603	1.94 610	1.06 612	0.62 611	1.31 615	0.93 615	1.21 611	1.02 615

WAO-8	1.46 604	1.10 607	1.09 565	1.10 606	0.84 604	2.06 609	0.75 593	1.84 612	3.83 618	1.44 607	2.21 612	2.15 606	1.43 605	3.17 616	1.19 589	0.91 608	0.65 613	1.09 609	0.79 611	0.90 605	0.71 606

Venus	1.46 604	1.10 607	1.09 565	1.10 606	0.84 604	2.06 609	0.75 593	1.84 612	3.83 618	1.44 607	2.21 612	2.15 606	1.43 605	3.17 616	1.19 589	0.91 608	0.65 613	1.09 609	0.79 611	0.90 605	0.71 606

UNDER WATER-64	1.55 606	1.19 611	2.52 606	1.31 611	0.95 608	2.12 611	1.21 615	1.45 605	3.19 614	1.43 606	1.32 587	2.64 613	2.04 612	1.63 602	1.83 606	1.11 614	0.67 615	1.28 614	0.92 614	1.19 610	1.02 615

MANE	1.41 601	0.36 545	0.74 503	0.43 568	0.41 569	2.16 612	0.80 598	2.39 619	3.38 615	2.22 616	3.06 618	3.54 618	2.73 619	2.15 612	1.94 610	0.28 570	0.27 576	0.30 569	0.46 588	0.28 565	0.34 576

TorneroNet-64	1.43 602	1.03 604	1.20 577	1.10 606	0.86 606	2.26 613	0.73 592	1.84 612	3.84 620	1.25 596	2.25 614	2.69 614	1.42 604	1.76 607	1.43 596	0.76 601	0.50 596	1.09 609	0.66 605	1.23 612	0.76 611

SGM-ForestM	1.36 599	0.28 511	0.79 512	0.26 457	0.16 392	2.26 613	1.00 608	1.42 604	1.46 605	2.38 617	2.05 610	5.95 625	2.66 618	2.95 615	2.46 615	0.17 526	0.18 549	0.18 529	0.18 537	0.15 475	0.18 516

MADNet++	2.26 613	1.80 617	2.06 600	2.13 619	1.97 617	2.61 615	1.79 621	2.38 618	2.16 611	2.75 619	2.65 616	2.38 610	2.43 617	3.17 616	3.21 617	2.17 621	1.95 622	1.94 621	1.63 620	2.06 618	2.01 621

JetBlue	1.14 597	0.76 591	2.36 603	0.59 585	0.75 597	3.04 616	1.78 620	1.11 597	0.90 580	0.94 582	1.10 578	1.66 599	1.28 601	2.09 610	1.72 604	0.43 586	0.36 588	0.38 577	0.38 584	0.58 587	0.56 592

DPSimNet_ROB	4.34 618	4.23 620	6.89 619	3.67 620	3.68 618	4.75 617	5.21 625	2.67 620	3.68 617	5.82 625	3.95 620	5.57 621	6.72 625	3.46 620	4.48 622	4.05 627	2.88 625	4.68 627	3.12 627	3.69 621	3.62 625

xyz-stereo	1.40 600	0.10 101	17.09 632	0.18 62	0.07 1	4.78 618	0.18 228	0.29 163	0.34 306	0.36 422	2.81 617	0.40 431	0.29 419	0.56 435	0.24 377	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.06 106	0.06 58	0.05 26

MultiAttention	1.02 593	0.13 280	0.43 342	0.35 551	0.43 573	5.36 619	1.71 619	0.69 568	0.53 507	0.36 422	0.63 531	0.55 517	0.22 305	7.60 627	0.43 495	0.09 317	0.06 174	0.14 489	0.24 558	0.26 555	0.30 569

TorneroNet	2.22 612	1.08 606	1.24 579	1.14 610	0.90 607	5.58 620	0.80 598	2.12 617	8.69 626	2.58 618	5.42 623	3.88 619	1.97 611	1.78 609	1.87 607	0.86 606	0.54 603	1.15 613	0.74 609	1.23 612	0.85 612

TCMNet-wrong-test	4.29 617	5.57 624	4.65 612	11.33 628	10.39 626	5.73 621	4.48 624	4.13 623	1.02 587	1.91 613	2.39 615	6.16 626	3.62 620	3.84 621	4.50 623	1.99 620	0.47 595	1.97 622	1.69 621	5.69 626	4.31 626

JetRed	2.30 614	2.64 619	6.12 617	1.12 609	1.38 615	5.85 622	3.29 622	1.99 615	1.67 607	1.98 614	1.95 608	2.16 609	1.60 608	2.48 614	4.10 621	1.05 611	1.60 619	1.09 609	1.01 617	1.67 617	1.28 618

U	1.00 589	0.09 58	0.21 83	0.21 217	3.68 618	6.12 623	0.14 79	0.21 49	0.21 128	0.11 32	0.11 28	0.10 40	0.09 23	0.12 3	0.11 15	0.07 81	0.05 33	5.42 628	2.90 626	0.07 131	0.06 90

DGTPSM_ROB	8.34 623	5.10 621	10.37 629	5.31 622	10.18 624	8.33 624	23.60 634	6.06 626	13.41 633	4.90 621	10.87 631	5.65 622	10.44 628	6.17 624	12.59 629	3.74 625	7.55 628	3.69 625	7.26 630	4.14 623	7.46 627

DPSMNet_ROB	8.40 624	5.11 622	10.49 630	5.58 623	10.25 625	8.34 625	23.62 635	6.07 627	13.45 634	4.93 622	10.88 632	5.66 623	10.44 628	6.24 625	12.64 630	3.98 626	7.61 629	3.76 626	7.30 631	4.20 624	7.51 628

HaxPig	17.72 635	20.22 645	19.73 633	16.53 630	16.51 630	9.27 626	9.33 626	14.34 637	13.27 632	18.65 636	18.70 636	17.35 636	16.77 637	17.04 637	16.45 637	22.05 644	20.89 644	22.27 640	21.53 641	21.29 641	22.13 645

BEATNet-Init1	4.73 620	2.61 618	13.29 631	0.58 584	0.53 585	10.12 627	3.33 623	4.83 624	5.01 623	8.75 628	8.51 626	14.08 635	7.60 627	7.70 628	5.34 624	0.28 570	0.28 579	0.34 575	0.37 582	0.57 586	0.45 584

tt	4.71 619	0.10 101	3.94 611	2.06 618	1.53 616	10.14 628	16.88 629	9.27 630	4.98 622	1.39 601	1.02 575	4.68 620	4.90 622	3.35 619	5.86 625	5.76 628	9.15 633	2.24 624	2.53 623	3.10 620	1.32 619

MEDIAN_ROB	21.21 636	24.62 646	23.47 643	19.58 631	19.65 635	13.22 629	10.96 627	17.88 638	17.00 638	22.14 646	22.02 638	20.86 638	20.36 638	21.06 638	19.71 638	25.63 645	24.13 645	26.21 642	25.20 643	25.17 642	25.38 646

USTest	6.88 621	5.23 623	5.63 616	7.22 624	7.29 621	14.34 630	22.76 630	8.48 628	9.32 627	5.42 623	6.39 625	6.29 627	6.64 624	6.92 626	8.62 628	1.94 619	3.29 626	2.16 623	2.55 624	3.85 622	3.29 624

xxxxx1	15.27 630	9.54 627	10.31 624	20.13 632	18.88 632	17.08 631	23.03 631	10.36 631	10.99 629	9.21 629	9.62 627	10.74 630	10.61 631	10.72 631	13.89 634	7.97 632	9.20 634	31.85 644	44.72 646	12.84 630	13.69 632

tt_ll	15.27 630	9.54 627	10.31 624	20.13 632	18.88 632	17.08 631	23.03 631	10.36 631	10.99 629	9.21 629	9.62 627	10.74 630	10.61 631	10.72 631	13.89 634	7.97 632	9.20 634	31.85 644	44.72 646	12.84 630	13.69 632

ff	15.27 630	9.54 627	10.31 624	20.13 632	18.88 632	17.08 631	23.03 631	10.36 631	10.99 629	9.21 629	9.62 627	10.74 630	10.61 631	10.72 631	13.89 634	7.97 632	9.20 634	31.85 644	44.72 646	12.84 630	13.69 632

AVERAGE_ROB	25.43 644	29.06 647	27.24 644	24.63 642	24.20 644	17.73 634	12.61 628	22.29 641	21.39 641	26.79 648	26.16 647	25.20 646	24.64 648	25.07 646	23.53 639	29.96 646	28.40 646	30.60 643	29.58 644	29.72 643	29.84 647

Anonymous_1	16.62 634	9.35 626	9.84 621	10.66 625	14.64 629	18.66 635	27.12 636	12.64 634	13.51 635	10.76 634	10.30 630	10.13 629	10.60 630	11.06 634	12.74 631	15.87 642	7.74 630	16.92 639	43.48 645	58.66 648	7.68 629

DPSM_ROB	11.49 628	9.87 630	10.35 627	11.13 626	11.31 627	19.11 636	27.51 637	13.37 635	14.21 636	10.31 632	11.06 633	10.96 633	11.27 634	11.96 635	13.59 632	6.78 630	8.19 631	6.03 629	7.09 628	7.93 627	7.73 630

DPSM	11.49 628	9.87 630	10.35 627	11.13 626	11.31 627	19.11 636	27.51 637	13.37 635	14.21 636	10.31 632	11.06 633	10.96 633	11.27 634	11.96 635	13.59 632	6.78 630	8.19 631	6.03 629	7.09 628	7.93 627	7.73 630

RSGM-EC	29.65 645	17.75 636	10.04 622	35.31 643	33.15 645	26.42 638	46.65 639	19.89 639	17.74 639	18.92 637	23.36 645	30.14 647	23.59 646	41.87 647	45.99 647	59.56 647	34.38 647	33.25 647	20.37 639	34.97 644	19.60 643

acva	29.65 645	17.75 636	10.04 622	35.31 643	33.15 645	26.42 638	46.65 639	19.89 639	17.74 639	18.92 637	23.36 645	30.14 647	23.59 646	41.87 647	45.99 647	59.56 647	34.38 647	33.25 647	20.37 639	34.97 644	19.60 643

PML	16.10 633	12.82 634	6.78 618	5.23 621	7.76 622	33.92 640	66.56 648	5.30 625	10.28 628	26.12 647	68.59 648	20.51 637	13.49 636	10.06 630	6.78 627	5.96 629	2.00 623	6.04 631	2.18 622	8.96 629	2.60 623

RAFT-FEzeroshot	23.10 637	19.88 640	20.56 636	22.49 636	22.75 638	38.38 641	55.50 644	26.84 642	28.66 643	20.60 641	22.10 639	22.05 640	22.74 640	24.00 641	27.37 644	13.59 635	16.48 639	12.14 632	14.28 634	15.96 636	15.54 638

RAFT-FE	23.10 637	19.88 640	20.56 636	22.49 636	22.75 638	38.38 641	55.50 644	26.84 642	28.66 643	20.60 641	22.10 639	22.05 640	22.74 640	24.00 641	27.37 644	13.59 635	16.48 639	12.14 632	14.28 634	15.96 636	15.54 638

FlowAnything	23.14 640	19.87 639	20.79 639	22.50 639	22.74 637	38.39 643	55.46 642	26.89 644	28.72 646	20.77 645	22.29 644	22.07 642	22.72 639	23.99 639	27.41 646	13.60 638	16.55 643	12.15 636	14.36 638	15.97 638	15.52 636

CasAABBNet	23.10 637	19.86 638	20.64 638	22.47 635	22.73 636	38.41 644	55.50 644	26.89 644	28.70 645	20.61 643	22.15 641	22.08 643	22.75 642	23.99 639	27.36 642	13.59 635	16.48 639	12.14 632	14.27 633	15.95 634	15.53 637

LSM0	24.24 643	19.98 644	22.32 642	24.22 641	40.14 647	38.48 645	55.20 641	26.95 646	28.57 642	20.49 639	21.83 637	22.26 645	22.75 642	24.22 645	27.30 640	13.66 641	16.32 637	12.19 638	14.15 632	16.10 640	17.66 642

Hybrid-DGEV	23.16 641	19.94 643	20.96 641	22.49 636	22.75 638	38.51 646	55.52 647	27.09 648	28.90 648	20.58 640	22.25 642	22.00 639	22.80 644	24.11 644	27.33 641	13.60 638	16.47 638	12.14 632	14.30 637	15.95 634	15.54 638

Selective-RAFT-Error	23.16 641	19.93 642	20.87 640	22.54 640	22.81 641	38.52 647	55.47 643	27.01 647	28.83 647	20.66 644	22.25 642	22.09 644	22.80 644	24.09 643	27.36 642	13.61 640	16.48 639	12.15 636	14.28 634	15.99 639	15.57 641

test_example2	101.33 647	108.28 648	68.15 646	98.43 645	106.93 648	89.75 648	102.43 649	36.80 649	97.65 649	129.04 649	130.15 649	65.26 649	66.62 649	92.11 649	80.24 649	144.10 649	199.48 649	81.81 649	103.01 649	125.01 649	101.27 648

ccccc		256.29 649		354.40 648	364.36 649	149.10 649		152.89 650		153.93 650		164.00 650		268.02 650		390.55 650	349.22 650	244.59 650	219.82 650	412.30 650

GS-Stereo							0.16 143	0.26 114	0.18 68	0.13 67	0.15 89	0.10 40	0.09 23	0.16 44	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.08 203	0.08 257

ASD4		6.65 625

Low-res two-view benchmark