Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test2	0.10 4	0.08 17	0.15 14	0.17 27	0.09 36	0.15 33	0.11 19	0.16 7	0.10 2	0.09 6	0.07 3	0.10 38	0.06 1	0.15 27	0.11 15	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.06 60	0.05 26

MonStereo	0.10 4	0.08 17	0.13 1	0.17 27	0.08 14	0.14 22	0.12 27	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 27	0.08 3	0.07 2	0.14 13	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 4	0.08 17	0.13 1	0.17 27	0.08 14	0.13 17	0.12 27	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 27	0.08 3	0.07 2	0.14 13	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 26	0.06 1	0.17 42	0.15 5	0.11 126	0.16 59	0.13 53	0.21 48	0.16 39	0.11 30	0.15 88	0.09 21	0.07 2	0.14 13	0.11 15	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.05 5	0.05 26

LG-Stereo_L1	0.10 4	0.08 17	0.19 59	0.16 12	0.09 36	0.12 11	0.13 53	0.17 13	0.11 6	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 64	0.10 1	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 4	0.08 17	0.15 14	0.18 61	0.09 36	0.15 33	0.11 19	0.16 7	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 38	0.07 2	0.17 64	0.11 15	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MonSter	0.10 4	0.08 17	0.13 1	0.17 27	0.08 14	0.14 22	0.12 27	0.24 93	0.19 85	0.09 6	0.11 27	0.08 3	0.07 2	0.14 13	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MatchStereo	0.11 26	0.08 17	0.23 96	0.16 12	0.07 1	0.09 1	0.12 27	0.20 36	0.17 56	0.10 15	0.15 88	0.08 3	0.08 8	0.14 13	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

FS-TRT-Baseline	0.09 1	0.07 2	0.16 33	0.15 5	0.07 1	0.10 5	0.05 1	0.13 3	0.10 2	0.11 30	0.07 3	0.11 58	0.08 8	0.12 2	0.12 55	0.06 33	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26
1853532: FS-TRT-Baseline: No-Enhancement Baseline for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
FS-TRT-Harmonizegood	0.09 1	0.07 2	0.16 33	0.15 5	0.07 1	0.10 5	0.05 1	0.13 3	0.10 2	0.11 30	0.07 3	0.11 58	0.08 8	0.12 2	0.12 55	0.06 33	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26
1853532: FS-TRT-Harmonize: Photometric Harmonization for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
252Zero-FE	0.14 95	0.07 2	0.17 42	0.17 27	0.09 36	0.15 33	0.11 19	0.21 48	0.19 85	0.77 565	0.11 27	0.08 3	0.08 8	0.13 7	0.13 102	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.06 60	0.06 93

Monster-pub-mixall	0.10 4	0.07 2	0.16 33	0.16 12	0.08 14	0.11 7	0.09 4	0.20 36	0.12 11	0.11 30	0.11 27	0.08 3	0.08 8	0.23 172	0.11 15	0.07 85	0.05 37	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 93

111111	0.11 26	0.07 2	0.17 42	0.19 106	0.11 126	0.13 17	0.11 19	0.22 60	0.15 33	0.11 30	0.12 42	0.12 73	0.08 8	0.18 86	0.11 15	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.08 197	0.06 93

LG-Stereo_L2	0.10 4	0.08 17	0.19 59	0.16 12	0.09 36	0.12 11	0.13 53	0.18 19	0.13 18	0.09 6	0.07 3	0.08 3	0.08 8	0.16 45	0.10 1	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 4	0.08 17	0.16 33	0.17 27	0.08 14	0.16 59	0.12 27	0.17 13	0.12 11	0.10 15	0.07 3	0.10 38	0.08 8	0.14 13	0.11 15	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.06 60	0.06 93

MLG-Stereo	0.10 4	0.08 17	0.15 14	0.18 61	0.07 1	0.15 33	0.11 19	0.17 13	0.11 6	0.08 1	0.06 1	0.10 38	0.08 8	0.18 86	0.11 15	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

AIO_rvc	0.12 52	0.11 166	0.22 89	0.19 106	0.10 80	0.15 33	0.17 182	0.20 36	0.16 39	0.11 30	0.13 54	0.13 87	0.08 8	0.22 163	0.11 15	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.06 60	0.07 178

DEFOM-Stereo	0.11 26	0.08 17	0.17 42	0.17 27	0.09 36	0.22 225	0.14 77	0.14 5	0.16 39	0.11 30	0.10 19	0.09 21	0.08 8	0.21 147	0.11 15	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

dual_stereo	0.10 4	0.07 2	0.14 6	0.17 27	0.08 14	0.09 1	0.13 53	0.24 93	0.13 18	0.10 15	0.09 13	0.09 21	0.08 8	0.18 86	0.12 55	0.07 85	0.06 172	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 242	0.72 579	0.70 491	0.17 27	0.08 14	0.15 33	0.15 104	0.18 19	0.16 39	0.13 68	0.12 42	0.09 21	0.08 8	0.16 45	0.13 102	0.35 571	0.04 2	0.08 185	0.07 165	0.11 384	0.23 547

AIO-Stereo	0.13 67	0.10 97	0.22 89	0.20 169	0.09 36	0.16 59	0.15 104	0.27 125	0.16 39	0.13 68	0.15 88	0.13 87	0.08 8	0.18 86	0.11 15	0.06 33	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.06 60	0.06 93

Selective-IGEV	0.12 52	0.09 52	0.22 89	0.19 106	0.10 80	0.15 33	0.14 77	0.27 125	0.15 33	0.13 68	0.14 84	0.13 87	0.08 8	0.21 147	0.12 55	0.06 33	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.06 60	0.05 26

BStereo	0.13 67	0.10 97	0.42 329	0.18 61	0.11 126	0.13 17	0.14 77	0.24 93	0.22 142	0.12 50	0.11 27	0.12 73	0.09 23	0.16 45	0.14 139	0.05 9	0.06 172	0.06 32	0.08 241	0.05 5	0.06 93

Wave_Phase_stereo	0.14 95	0.10 97	0.42 329	0.18 61	0.11 126	0.36 446	0.14 77	0.28 144	0.22 142	0.12 50	0.11 27	0.12 73	0.09 23	0.16 45	0.14 139	0.05 9	0.06 172	0.06 32	0.08 241	0.05 5	0.06 93

HiDET	0.10 4	0.07 2	0.15 14	0.15 5	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.19 25	0.15 33	0.10 15	0.09 13	0.11 58	0.09 23	0.15 27	0.13 102	0.06 33	0.05 37	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

VIP-Stereo	0.12 52	0.12 209	0.21 79	0.18 61	0.11 126	0.24 269	0.12 27	0.19 25	0.18 68	0.10 15	0.13 54	0.11 58	0.09 23	0.19 109	0.11 15	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GEAStereo	0.12 52	0.09 52	0.20 70	0.18 61	0.12 185	0.19 132	0.16 138	0.20 36	0.14 24	0.12 50	0.15 88	0.10 38	0.09 23	0.16 45	0.10 1	0.08 223	0.06 172	0.06 32	0.05 53	0.08 197	0.08 247

GSStereo	0.12 52	0.09 52	0.20 70	0.17 27	0.12 185	0.19 132	0.16 138	0.26 111	0.18 68	0.13 68	0.15 88	0.10 38	0.09 23	0.16 45	0.10 1	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.08 197	0.08 247

GS-Stereo							0.16 138	0.26 111	0.18 68	0.13 68	0.15 88	0.10 38	0.09 23	0.16 45	0.10 1	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.08 197	0.08 247

Replicate-Monster	0.12 52	0.10 97	0.32 185	0.16 12	0.08 14	0.17 82	0.10 10	0.22 60	0.19 85	0.11 30	0.10 19	0.10 38	0.09 23	0.19 109	0.11 15	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.08 247

AdaDepth	0.11 26	0.09 52	0.20 70	0.20 169	0.10 80	0.19 132	0.13 53	0.16 7	0.13 18	0.10 15	0.10 19	0.09 21	0.09 23	0.19 109	0.12 55	0.05 9	0.05 37	0.06 32	0.06 105	0.05 5	0.05 26

S2M2_XL	0.10 4	0.09 52	0.21 79	0.14 2	0.10 80	0.09 1	0.09 4	0.11 1	0.09 1	0.10 15	0.11 27	0.09 21	0.09 23	0.12 2	0.11 15	0.09 308	0.07 298	0.08 185	0.07 165	0.08 197	0.06 93
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.11 26	0.10 97	0.14 6	0.17 27	0.10 80	0.15 33	0.12 27	0.25 102	0.17 56	0.14 96	0.13 54	0.09 21	0.09 23	0.18 86	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 26	0.11 166	0.15 14	0.17 27	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.21 48	0.16 39	0.13 68	0.13 54	0.08 3	0.09 23	0.13 7	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 53	0.06 60	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 26	0.11 166	0.15 14	0.17 27	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.21 48	0.16 39	0.13 68	0.13 54	0.08 3	0.09 23	0.13 7	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 53	0.06 60	0.04 1

2.5w	0.11 26	0.10 97	0.15 14	0.18 61	0.09 36	0.15 33	0.15 104	0.20 36	0.15 33	0.12 50	0.13 54	0.10 38	0.09 23	0.17 64	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 53	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 26	0.09 52	0.14 6	0.19 106	0.12 185	0.14 22	0.12 27	0.25 102	0.17 56	0.13 68	0.16 104	0.08 3	0.09 23	0.19 109	0.11 15	0.05 9	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 26	0.09 52	0.13 1	0.17 27	0.12 185	0.15 33	0.11 19	0.23 79	0.15 33	0.14 96	0.12 42	0.08 3	0.09 23	0.21 147	0.10 1	0.06 33	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LGtest1	0.10 4	0.08 17	0.17 42	0.17 27	0.08 14	0.13 17	0.09 4	0.16 7	0.12 11	0.09 6	0.07 3	0.09 21	0.09 23	0.15 27	0.11 15	0.08 223	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.06 60	0.06 93

LG-Stereo	0.13 67	0.10 97	0.24 105	0.20 169	0.09 36	0.16 59	0.18 225	0.21 48	0.18 68	0.11 30	0.17 117	0.09 21	0.09 23	0.15 27	0.14 139	0.05 9	0.06 172	0.08 185	0.08 241	0.07 131	0.05 26

HART	0.15 131	0.11 166	0.30 163	0.21 218	0.09 36	0.17 82	0.16 138	0.30 177	0.19 85	0.15 110	0.25 204	0.17 158	0.09 23	0.21 147	0.12 55	0.06 33	0.07 298	0.07 99	0.05 53	0.08 197	0.06 93

GREAT-IGEV	0.12 52	0.09 52	0.25 118	0.16 12	0.11 126	0.14 22	0.16 138	0.17 13	0.17 56	0.10 15	0.15 88	0.09 21	0.09 23	0.18 86	0.10 1	0.06 33	0.07 298	0.06 32	0.05 53	0.07 131	0.10 367

SCV_C0	0.14 95	0.11 166	0.25 118	0.19 106	0.12 185	0.15 33	0.16 138	0.30 177	0.22 142	0.13 68	0.15 88	0.13 87	0.09 23	0.24 187	0.10 1	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.06 105	0.09 270	0.06 93

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 33	0.16 12	0.08 14	0.12 11	0.13 53	0.11 1	0.12 11	0.09 6	0.07 3	0.10 38	0.09 23	0.11 1	0.10 1	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

AIO_test	0.12 52	0.09 52	0.20 70	0.19 106	0.11 126	0.15 33	0.17 182	0.19 25	0.16 39	0.11 30	0.13 54	0.14 114	0.09 23	0.20 128	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.06 60	0.05 26

GIP-stereo	0.12 52	0.09 52	0.20 70	0.19 106	0.11 126	0.16 59	0.14 77	0.29 158	0.18 68	0.11 30	0.16 104	0.13 87	0.09 23	0.15 27	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.06 60	0.05 26

mms	0.13 67	0.11 166	0.19 59	0.19 106	0.12 185	0.16 59	0.17 182	0.20 36	0.17 56	0.13 68	0.17 117	0.14 114	0.09 23	0.24 187	0.14 139	0.06 33	0.05 37	0.08 185	0.06 105	0.07 131	0.07 178

RAStereo	0.13 67	0.12 209	0.27 135	0.22 280	0.11 126	0.15 33	0.18 225	0.23 79	0.23 163	0.13 68	0.17 117	0.11 58	0.09 23	0.15 27	0.13 102	0.08 223	0.06 172	0.08 185	0.06 105	0.07 131	0.05 26

U	1.00 580	0.09 52	0.21 79	0.21 218	3.68 609	6.12 614	0.14 77	0.21 48	0.21 128	0.11 30	0.11 27	0.10 38	0.09 23	0.12 2	0.11 15	0.07 85	0.05 37	5.42 619	2.90 617	0.07 131	0.06 93

RSM++	0.12 52	0.09 52	0.19 59	0.20 169	0.09 36	0.17 82	0.15 104	0.21 48	0.19 85	0.12 50	0.12 42	0.14 114	0.09 23	0.20 128	0.12 55	0.06 33	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.07 131	0.05 26

RSM	0.12 52	0.09 52	0.20 70	0.20 169	0.09 36	0.16 59	0.15 104	0.23 79	0.18 68	0.13 68	0.13 54	0.15 131	0.09 23	0.21 147	0.12 55	0.06 33	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.06 60	0.05 26

CAS	0.15 131	0.07 2	0.21 79	0.41 558	0.16 393	0.20 169	0.18 225	0.22 60	0.19 85	0.15 110	0.19 137	0.11 58	0.09 23	0.14 13	0.13 102	0.29 564	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.06 60	0.14 463

EGLCR-Stereo	0.13 67	0.08 17	0.20 70	0.18 61	0.09 36	0.21 197	0.13 53	0.27 125	0.21 128	0.13 68	0.10 19	0.15 131	0.09 23	0.20 128	0.13 102	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.06 60	0.06 93

MS-F	0.10 4	0.07 2	0.15 14	0.16 12	0.09 36	0.15 33	0.12 27	0.17 13	0.13 18	0.09 6	0.09 13	0.11 58	0.10 54	0.14 13	0.12 55	0.06 33	0.05 37	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LCMNet	0.10 4	0.07 2	0.15 14	0.15 5	0.09 36	0.15 33	0.12 27	0.18 19	0.19 85	0.10 15	0.10 19	0.11 58	0.10 54	0.15 27	0.13 102	0.06 33	0.06 172	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

CSFM-Stereo	0.10 4	0.07 2	0.14 6	0.16 12	0.08 14	0.16 59	0.13 53	0.21 48	0.11 6	0.11 30	0.11 27	0.10 38	0.10 54	0.14 13	0.11 15	0.07 85	0.06 172	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

DLNR-FE	10.45 617	12.13 624	19.94 626	106.10 637	23.12 632	0.14 22	0.13 53	3.28 613	0.17 56	0.16 132	0.23 181	0.16 148	0.10 54	0.31 308	0.15 165	2.41 614	0.06 172	0.07 99	0.07 165	40.22 637	0.06 93

Wavelet-MonSter	0.10 4	0.08 17	0.13 1	0.18 61	0.10 80	0.13 17	0.12 27	0.15 6	0.12 11	0.10 15	0.13 54	0.10 38	0.10 54	0.14 13	0.11 15	0.05 9	0.05 37	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

asda	0.11 26	0.11 166	0.16 33	0.17 27	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.24 93	0.16 39	0.11 30	0.11 27	0.08 3	0.10 54	0.15 27	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

asd	0.10 4	0.10 97	0.15 14	0.17 27	0.10 80	0.16 59	0.10 10	0.19 25	0.13 18	0.12 50	0.11 27	0.09 21	0.10 54	0.16 45	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 53	0.05 5	0.04 1

2.25w	0.11 26	0.09 52	0.15 14	0.17 27	0.09 36	0.15 33	0.10 10	0.19 25	0.18 68	0.14 96	0.17 117	0.09 21	0.10 54	0.18 86	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

4.25_new	0.11 26	0.11 166	0.16 33	0.17 27	0.10 80	0.17 82	0.12 27	0.21 48	0.14 24	0.12 50	0.13 54	0.09 21	0.10 54	0.15 27	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 26	0.11 166	0.16 33	0.17 27	0.10 80	0.17 82	0.12 27	0.21 48	0.14 24	0.12 50	0.13 54	0.09 21	0.10 54	0.15 27	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 26	0.11 166	0.16 33	0.17 27	0.10 80	0.17 82	0.12 27	0.21 48	0.14 24	0.12 50	0.13 54	0.09 21	0.10 54	0.15 27	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 26	0.09 52	0.14 6	0.16 12	0.09 36	0.15 33	0.12 27	0.25 102	0.16 39	0.14 96	0.13 54	0.08 3	0.10 54	0.16 45	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.75w	0.11 26	0.09 52	0.15 14	0.17 27	0.11 126	0.18 103	0.12 27	0.23 79	0.14 24	0.13 68	0.11 27	0.08 3	0.10 54	0.16 45	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-G_1	0.11 26	0.08 17	0.18 51	0.18 61	0.07 1	0.21 197	0.09 4	0.19 25	0.11 6	0.10 15	0.09 13	0.11 58	0.10 54	0.19 109	0.10 1	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.06 60	0.06 93

LG-G	0.11 26	0.08 17	0.18 51	0.18 61	0.07 1	0.21 197	0.09 4	0.19 25	0.11 6	0.10 15	0.09 13	0.11 58	0.10 54	0.19 109	0.10 1	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.06 60	0.06 93

SCV	0.14 95	0.14 315	0.24 105	0.21 218	0.11 126	0.15 33	0.16 138	0.31 191	0.18 68	0.11 30	0.15 88	0.13 87	0.10 54	0.23 172	0.11 15	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.09 270	0.06 93

StereoAnything_RVC	0.13 67	0.37 542	0.36 241	0.14 2	0.07 1	0.11 7	0.12 27	0.17 13	0.12 11	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 54	0.20 128	0.10 1	0.09 308	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.24 539	0.05 26

castereo++	0.13 67	0.10 97	0.18 51	0.18 61	0.10 80	0.27 316	0.13 53	0.23 79	0.23 163	0.11 30	0.13 54	0.16 148	0.10 54	0.18 86	0.10 1	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.05 5	0.04 1

fffft	0.13 67	0.09 52	0.24 105	0.19 106	0.10 80	0.17 82	0.19 270	0.22 60	0.16 39	0.14 96	0.11 27	0.13 87	0.10 54	0.24 187	0.18 248	0.06 33	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.07 131	0.06 93
1: 1. 1
tt45	0.14 95	0.09 52	0.22 89	0.19 106	0.11 126	0.23 247	0.18 225	0.22 60	0.17 56	0.15 110	0.13 54	0.14 114	0.10 54	0.30 301	0.14 139	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.06 105	0.07 131	0.07 178

ours_stereo	0.13 67	0.11 166	0.23 96	0.20 169	0.11 126	0.17 82	0.18 225	0.20 36	0.19 85	0.13 68	0.18 129	0.14 114	0.10 54	0.23 172	0.14 139	0.06 33	0.05 37	0.08 185	0.06 105	0.06 60	0.05 26

IGEV-Stereo+	0.12 52	0.08 17	0.17 42	0.18 61	0.13 264	0.09 1	0.11 19	0.16 7	0.15 33	0.10 15	0.08 12	0.10 38	0.10 54	0.21 147	0.11 15	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.16 476	0.24 552

RAFT-Stereo-weight	0.15 131	0.09 52	0.26 126	0.20 169	0.10 80	0.19 132	0.17 182	0.36 270	0.29 248	0.24 210	0.20 154	0.19 184	0.10 54	0.18 86	0.15 165	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.06 60	0.05 26

CAS++	0.16 145	0.12 209	0.27 135	0.18 61	0.12 185	0.17 82	0.15 104	0.42 335	0.24 178	0.19 167	0.18 129	0.13 87	0.10 54	0.21 147	0.12 55	0.12 434	0.10 445	0.11 399	0.08 241	0.10 336	0.09 311
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 95	0.11 166	0.32 185	0.19 106	0.11 126	0.18 103	0.17 182	0.20 36	0.22 142	0.14 96	0.24 195	0.15 131	0.10 54	0.18 86	0.12 55	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.10 336	0.06 93

MSKI-zero shot	0.17 164	0.09 52	0.43 342	0.20 169	0.11 126	0.21 197	0.15 104	0.32 202	0.21 128	0.23 196	0.24 195	0.23 238	0.10 54	0.31 308	0.13 102	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.06 60	0.06 93

DLNR_Zeroshot_test	10.44 616	12.10 623	19.93 625	106.08 636	23.66 633	0.14 22	0.13 53	3.22 612	0.17 56	0.16 132	0.23 181	0.16 148	0.10 54	0.31 308	0.15 165	2.36 613	0.06 172	0.07 99	0.07 165	39.70 636	0.06 93

CES	0.14 95	0.08 17	0.19 59	0.17 27	0.22 502	0.18 103	0.16 138	0.23 79	0.19 85	0.14 96	0.17 117	0.14 114	0.10 54	0.18 86	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.08 197	0.18 509

XX-Stereo	0.21 264	0.10 97	0.83 521	0.26 452	0.17 417	0.23 247	0.13 53	0.40 309	0.18 68	0.20 173	0.41 385	0.31 342	0.10 54	0.32 315	0.12 55	0.08 223	0.06 172	0.08 185	0.08 241	0.07 131	0.05 26

NLMM	0.13 67	0.09 52	0.17 42	0.20 169	0.13 264	0.16 59	0.16 138	0.30 177	0.26 201	0.12 50	0.15 88	0.11 58	0.11 83	0.19 109	0.16 193	0.05 9	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.05 5	0.05 26

gasm-f	0.12 52	0.09 52	0.19 59	0.18 61	0.12 185	0.18 103	0.18 225	0.20 36	0.14 24	0.12 50	0.19 137	0.10 38	0.11 83	0.16 45	0.11 15	0.08 223	0.06 172	0.06 32	0.05 53	0.09 270	0.08 247

Zero-FE251	0.14 95	0.09 52	0.24 105	0.17 27	0.09 36	0.20 169	0.13 53	0.20 36	0.14 24	0.61 545	0.13 54	0.13 87	0.11 83	0.14 13	0.16 193	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.05 5	0.05 26

4w-stereo	0.10 4	0.10 97	0.15 14	0.17 27	0.09 36	0.15 33	0.10 10	0.19 25	0.13 18	0.12 50	0.12 42	0.08 3	0.11 83	0.16 45	0.12 55	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 53	0.05 5	0.04 1

3.25w_new	0.11 26	0.09 52	0.15 14	0.17 27	0.09 36	0.19 132	0.10 10	0.22 60	0.17 56	0.14 96	0.12 42	0.10 38	0.11 83	0.17 64	0.12 55	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 52	0.15 14	0.17 27	0.09 36	0.19 132	0.10 10	0.22 60	0.17 56	0.14 96	0.12 42	0.10 38	0.11 83	0.17 64	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.5w_stereo	0.11 26	0.10 97	0.14 6	0.17 27	0.09 36	0.17 82	0.09 4	0.22 60	0.16 39	0.13 68	0.13 54	0.09 21	0.11 83	0.19 109	0.13 102	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 26	0.10 97	0.15 14	0.18 61	0.08 14	0.16 59	0.14 77	0.27 125	0.20 111	0.14 96	0.14 84	0.08 3	0.11 83	0.13 7	0.12 55	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 53	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 67	0.09 52	0.24 105	0.20 169	0.10 80	0.15 33	0.14 77	0.22 60	0.16 39	0.12 50	0.19 137	0.15 131	0.11 83	0.13 7	0.17 226	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.06 105	0.07 131	0.06 93

MM-Stereo_test2	0.15 131	0.10 97	0.44 351	0.23 328	0.11 126	0.21 197	0.21 350	0.27 125	0.22 142	0.15 110	0.16 104	0.13 87	0.11 83	0.20 128	0.13 102	0.06 33	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.09 270	0.05 26

HUF	0.15 131	0.11 166	0.38 272	0.17 27	0.11 126	0.16 59	0.17 182	0.22 60	0.20 111	0.11 30	0.13 54	0.14 114	0.11 83	0.18 86	0.12 55	0.07 85	0.20 552	0.06 32	0.05 53	0.07 131	0.14 463

AIO-test2	0.20 242	0.20 438	0.36 241	0.26 452	0.15 361	0.22 225	0.16 138	0.42 335	0.42 402	0.16 132	0.29 240	0.15 131	0.11 83	0.26 234	0.13 102	0.18 529	0.06 172	0.10 340	0.11 416	0.07 131	0.07 178

SMoEStereo_RVC	0.13 67	0.10 97	0.22 89	0.19 106	0.10 80	0.19 132	0.17 182	0.19 25	0.19 85	0.15 110	0.13 54	0.12 73	0.11 83	0.24 187	0.16 193	0.06 33	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.06 60	0.06 93

999	0.14 95	0.08 17	0.24 105	0.19 106	0.11 126	0.20 169	0.17 182	0.24 93	0.18 68	0.13 68	0.16 104	0.14 114	0.11 83	0.36 342	0.15 165	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.06 60	0.07 178

GCAP-BAT	0.16 145	0.11 166	0.36 241	0.18 61	0.13 264	0.21 197	0.16 138	0.23 79	0.18 68	0.26 231	0.28 227	0.20 193	0.11 83	0.24 187	0.17 226	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.05 5	0.06 93

IGEV-Stereo++	0.11 26	0.08 17	0.15 14	0.19 106	0.11 126	0.14 22	0.10 10	0.22 60	0.18 68	0.10 15	0.13 54	0.10 38	0.11 83	0.14 13	0.11 15	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.06 60	0.05 26

Occ-G	0.13 67	0.08 17	0.21 79	0.17 27	0.10 80	0.15 33	0.19 270	0.22 60	0.19 85	0.13 68	0.19 137	0.21 205	0.11 83	0.17 64	0.14 139	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.07 131	0.06 93

Pointernet	0.13 67	0.07 2	0.27 135	0.19 106	0.11 126	0.20 169	0.12 27	0.31 191	0.24 178	0.15 110	0.15 88	0.13 87	0.11 83	0.17 64	0.13 102	0.08 223	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.06 60	0.05 26

test_for_model	0.29 426	0.89 588	0.34 211	0.69 580	0.49 572	0.20 169	0.16 138	0.30 177	0.23 163	0.28 252	0.15 88	0.13 87	0.11 83	0.17 64	0.13 102	0.29 564	0.10 445	0.06 32	0.04 1	0.86 594	0.18 509

MaDis-Stereo	0.14 95	0.13 272	0.26 126	0.19 106	0.14 310	0.16 59	0.13 53	0.25 102	0.21 128	0.13 68	0.14 84	0.14 114	0.11 83	0.17 64	0.17 226	0.08 223	0.07 298	0.08 185	0.06 105	0.07 131	0.06 93

UniTT-Stereo	0.14 95	0.10 97	0.30 163	0.21 218	0.13 264	0.17 82	0.13 53	0.19 25	0.18 68	0.15 110	0.20 154	0.10 38	0.11 83	0.18 86	0.16 193	0.08 223	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.08 197	0.06 93

CASnet	0.14 95	0.12 209	0.22 89	0.22 280	0.08 14	0.16 59	0.15 104	0.27 125	0.25 192	0.22 190	0.20 154	0.15 131	0.11 83	0.17 64	0.13 102	0.07 85	0.05 37	0.11 399	0.09 333	0.08 197	0.05 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.15 131	0.10 97	0.36 241	0.19 106	0.12 185	0.23 247	0.16 138	0.26 111	0.19 85	0.24 210	0.19 137	0.14 114	0.11 83	0.16 45	0.13 102	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.05 5	0.05 26

4D-IteraStereo	0.17 164	0.16 374	0.50 403	0.21 218	0.14 310	0.19 132	0.17 182	0.28 144	0.28 228	0.23 196	0.20 154	0.20 193	0.11 83	0.19 109	0.14 139	0.06 33	0.04 2	0.10 340	0.08 241	0.08 197	0.06 93

GLC_STEREO	0.15 131	0.10 97	0.24 105	0.21 218	0.09 36	0.17 82	0.15 104	0.23 79	0.27 213	0.17 145	0.20 154	0.17 158	0.11 83	0.23 172	0.16 193	0.07 85	0.09 420	0.09 266	0.08 241	0.07 131	0.06 93

CREStereo++_RVC	0.15 131	0.08 17	0.26 126	0.17 27	0.11 126	0.18 103	0.13 53	0.22 60	0.30 262	0.21 184	0.30 253	0.13 87	0.11 83	0.16 45	0.15 165	0.07 85	0.04 2	0.06 32	0.15 505	0.06 60	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
BridgeDepth_RVC	0.10 4	0.07 2	0.15 14	0.13 1	0.07 1	0.16 59	0.10 10	0.20 36	0.14 24	0.09 6	0.10 19	0.09 21	0.12 109	0.13 7	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.05 1	0.05 53	0.06 60	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM1	0.14 95	0.09 52	0.18 51	0.20 169	0.12 185	0.19 132	0.14 77	0.34 225	0.29 248	0.13 68	0.16 104	0.13 87	0.12 109	0.23 172	0.15 165	0.06 33	0.04 2	0.06 32	0.06 105	0.06 60	0.05 26

DDF-Stereo	0.13 67	0.08 17	0.19 59	0.19 106	0.16 393	0.12 11	0.15 104	0.18 19	0.18 68	0.11 30	0.10 19	0.13 87	0.12 109	0.23 172	0.19 278	0.08 223	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.21 526	0.06 93

zero-FE	0.16 145	0.08 17	0.81 514	0.19 106	0.18 438	0.12 11	0.15 104	0.19 25	0.19 85	0.10 15	0.10 19	0.13 87	0.12 109	0.21 147	0.19 278	0.08 223	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.19 514	0.06 93

3w_stereo	0.12 52	0.11 166	0.18 51	0.18 61	0.08 14	0.16 59	0.15 104	0.27 125	0.19 85	0.12 50	0.12 42	0.07 1	0.12 109	0.15 27	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

1w_stereo	0.12 52	0.08 17	0.14 6	0.18 61	0.09 36	0.16 59	0.15 104	0.25 102	0.21 128	0.13 68	0.16 104	0.08 3	0.12 109	0.16 45	0.13 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

S2M2_L	0.13 67	0.11 166	0.20 70	0.16 12	0.12 185	0.12 11	0.07 3	0.18 19	0.20 111	0.12 50	0.15 88	0.14 114	0.12 109	0.15 27	0.14 139	0.13 453	0.09 420	0.09 266	0.10 377	0.11 384	0.09 311
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.11 26	0.08 17	0.17 42	0.17 27	0.07 1	0.17 82	0.13 53	0.18 19	0.16 39	0.11 30	0.13 54	0.11 58	0.12 109	0.18 86	0.11 15	0.08 223	0.04 2	0.06 32	0.05 53	0.06 60	0.04 1

MM-Stereo_test3	0.17 164	0.12 209	0.29 156	0.23 328	0.14 310	0.19 132	0.22 376	0.39 298	0.36 334	0.16 132	0.24 195	0.17 158	0.12 109	0.19 109	0.14 139	0.07 85	0.07 298	0.08 185	0.06 105	0.09 270	0.06 93

tg	0.16 145	0.11 166	0.25 118	0.21 218	0.11 126	0.23 247	0.15 104	0.34 225	0.24 178	0.20 173	0.25 204	0.19 184	0.12 109	0.24 187	0.15 165	0.07 85	0.05 37	0.09 266	0.09 333	0.08 197	0.07 178

WCG-NET	0.14 95	0.09 52	0.23 96	0.18 61	0.08 14	0.18 103	0.17 182	0.21 48	0.28 228	0.18 162	0.21 166	0.15 131	0.12 109	0.18 86	0.12 55	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.06 60	0.05 26

model_zeroshot	0.17 164	0.11 166	0.39 287	0.20 169	0.12 185	0.24 269	0.15 104	0.34 225	0.22 142	0.30 312	0.20 154	0.22 218	0.12 109	0.24 187	0.14 139	0.08 223	0.07 298	0.07 99	0.07 165	0.07 131	0.07 178

WCG-NET（raft）	0.14 95	0.09 52	0.23 96	0.17 27	0.08 14	0.19 132	0.16 138	0.23 79	0.26 201	0.18 162	0.19 137	0.20 193	0.12 109	0.21 147	0.12 55	0.06 33	0.06 172	0.06 32	0.05 53	0.06 60	0.05 26

testlalala2	0.18 188	0.10 97	0.50 403	0.36 545	0.25 531	0.23 247	0.14 77	0.34 225	0.24 178	0.25 219	0.25 204	0.21 205	0.12 109	0.16 45	0.16 193	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.07 165	0.06 60	0.06 93

IGEV++	0.13 67	0.10 97	0.23 96	0.21 218	0.10 80	0.15 33	0.15 104	0.29 158	0.16 39	0.12 50	0.15 88	0.12 73	0.12 109	0.17 64	0.14 139	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.05 53	0.07 131	0.07 178

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 164	0.13 272	0.24 105	0.19 106	0.13 264	0.24 269	0.17 182	0.30 177	0.37 345	0.43 489	0.17 117	0.13 87	0.12 109	0.19 109	0.15 165	0.08 223	0.07 298	0.09 266	0.07 165	0.09 270	0.08 247

ff7	0.14 95	0.12 209	0.27 135	0.19 106	0.12 185	0.21 197	0.18 225	0.27 125	0.20 111	0.15 110	0.13 54	0.12 73	0.12 109	0.24 187	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.07 131	0.07 178

IGEVStereo-DCA	0.14 95	0.11 166	0.27 135	0.19 106	0.12 185	0.20 169	0.18 225	0.27 125	0.20 111	0.15 110	0.12 42	0.14 114	0.12 109	0.28 269	0.14 139	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.07 131	0.07 178

ffff	0.14 95	0.12 209	0.27 135	0.19 106	0.12 185	0.21 197	0.18 225	0.27 125	0.20 111	0.15 110	0.13 54	0.12 73	0.12 109	0.24 187	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.07 131	0.07 178

rrr	0.17 164	0.11 166	0.57 438	0.19 106	0.12 185	0.20 169	0.18 225	0.35 251	0.22 142	0.15 110	0.12 42	0.14 114	0.12 109	0.28 269	0.14 139	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.07 131	0.07 178

11t	0.14 95	0.12 209	0.27 135	0.19 106	0.12 185	0.21 197	0.18 225	0.27 125	0.20 111	0.15 110	0.13 54	0.12 73	0.12 109	0.24 187	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.07 131	0.07 178

LL-Strereo2	0.18 188	0.18 409	0.39 287	0.22 280	0.12 185	0.24 269	0.13 53	0.31 191	0.23 163	0.24 210	0.20 154	0.24 250	0.12 109	0.26 234	0.15 165	0.06 33	0.06 172	0.12 437	0.09 333	0.08 197	0.07 178

anonymousdsp	0.14 95	0.12 209	0.27 135	0.19 106	0.12 185	0.21 197	0.18 225	0.28 144	0.20 111	0.15 110	0.13 54	0.12 73	0.12 109	0.24 187	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.08 197	0.07 178

ProNet	0.14 95	0.12 209	0.25 118	0.19 106	0.11 126	0.19 132	0.19 270	0.27 125	0.20 111	0.14 96	0.13 54	0.13 87	0.12 109	0.24 187	0.12 55	0.06 33	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.07 131	0.07 178

CroCo-Stereo Lap2	0.15 131	0.15 349	0.28 146	0.25 418	0.18 438	0.11 7	0.19 270	0.28 144	0.21 128	0.13 68	0.16 104	0.15 131	0.12 109	0.17 64	0.14 139	0.07 85	0.07 298	0.08 185	0.06 105	0.08 197	0.07 178

ccc-4	0.14 95	0.12 209	0.27 135	0.19 106	0.12 185	0.21 197	0.18 225	0.27 125	0.20 111	0.15 110	0.13 54	0.12 73	0.12 109	0.24 187	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.07 131	0.07 178

IGEV-Stereo	0.14 95	0.12 209	0.27 135	0.19 106	0.12 185	0.21 197	0.18 225	0.28 144	0.20 111	0.15 110	0.13 54	0.12 73	0.12 109	0.24 187	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.08 197	0.07 178
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.16 145	0.09 52	0.31 177	0.21 218	0.11 126	0.18 103	0.16 138	0.30 177	0.27 213	0.26 231	0.16 104	0.22 218	0.12 109	0.26 234	0.18 248	0.06 33	0.04 2	0.08 185	0.08 241	0.06 60	0.06 93

test_1	0.16 145	0.09 52	0.31 177	0.21 218	0.11 126	0.18 103	0.16 138	0.30 177	0.27 213	0.25 219	0.16 104	0.22 218	0.12 109	0.26 234	0.18 248	0.06 33	0.04 2	0.08 185	0.08 241	0.06 60	0.06 93

CroCo-Stereo	0.14 95	0.13 272	0.24 105	0.25 418	0.11 126	0.11 7	0.18 225	0.32 202	0.23 163	0.12 50	0.12 42	0.18 168	0.12 109	0.14 13	0.13 102	0.08 223	0.06 172	0.07 99	0.05 53	0.07 131	0.06 93
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.16 145	0.12 209	0.26 126	0.21 218	0.11 126	0.20 169	0.17 182	0.32 202	0.23 163	0.20 173	0.25 204	0.18 168	0.12 109	0.20 128	0.15 165	0.07 85	0.05 37	0.09 266	0.09 333	0.08 197	0.07 178

TANstereo	0.15 131	0.09 52	0.28 146	0.16 12	0.08 14	0.25 286	0.14 77	0.23 79	0.28 228	0.24 210	0.30 253	0.16 148	0.12 109	0.17 64	0.13 102	0.08 223	0.07 298	0.06 32	0.05 53	0.06 60	0.07 178

XX-TBD	0.15 131	0.18 409	0.28 146	0.22 280	0.10 80	0.22 225	0.15 104	0.22 60	0.27 213	0.22 190	0.26 214	0.14 114	0.12 109	0.16 45	0.13 102	0.08 223	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.07 131	0.06 93

test_xeample3	0.16 145	0.11 166	0.56 435	0.19 106	0.12 185	0.20 169	0.18 225	0.35 251	0.20 111	0.16 132	0.12 42	0.13 87	0.12 109	0.24 187	0.15 165	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.08 241	0.07 131	0.07 178

NLSM3	0.13 67	0.10 97	0.17 42	0.21 218	0.13 264	0.18 103	0.16 138	0.30 177	0.24 178	0.11 30	0.15 88	0.12 73	0.13 143	0.17 64	0.15 165	0.05 9	0.05 37	0.08 185	0.08 241	0.05 5	0.05 26

BridgeDepth	0.10 4	0.09 52	0.14 6	0.19 106	0.07 1	0.16 59	0.12 27	0.16 7	0.12 11	0.08 1	0.09 13	0.14 114	0.13 143	0.14 13	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 53	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
IGEV-FE	0.18 188	0.10 97	0.65 473	0.20 169	0.12 185	0.19 132	0.15 104	0.34 225	0.19 85	0.28 252	0.22 176	0.27 288	0.13 143	0.23 172	0.18 248	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.08 241	0.07 131	0.06 93

GASTEREO	0.13 67	0.12 209	0.21 79	0.23 328	0.10 80	0.18 103	0.15 104	0.26 111	0.18 68	0.17 145	0.16 104	0.11 58	0.13 143	0.19 109	0.11 15	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.07 165	0.06 60	0.06 93

MSCF	0.13 67	0.12 209	0.21 79	0.22 280	0.10 80	0.16 59	0.15 104	0.26 111	0.18 68	0.17 145	0.16 104	0.11 58	0.13 143	0.18 86	0.11 15	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.07 165	0.06 60	0.06 93

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 67	0.14 315	0.19 59	0.26 452	0.09 36	0.15 33	0.13 53	0.22 60	0.18 68	0.12 50	0.11 27	0.10 38	0.13 143	0.21 147	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.07 131	0.05 26

AIO-test1	0.19 227	0.14 315	0.41 318	0.27 480	0.15 361	0.21 197	0.16 138	0.39 298	0.36 334	0.17 145	0.26 214	0.18 168	0.13 143	0.28 269	0.14 139	0.07 85	0.06 172	0.10 340	0.11 416	0.06 60	0.09 311

fffy	0.14 95	0.11 166	0.24 105	0.20 169	0.10 80	0.19 132	0.18 225	0.22 60	0.19 85	0.13 68	0.16 104	0.15 131	0.13 143	0.25 218	0.14 139	0.06 33	0.06 172	0.08 185	0.06 105	0.07 131	0.06 93

rvit_stereo_0081_aga	0.16 145	0.14 315	0.28 146	0.21 218	0.13 264	0.19 132	0.17 182	0.23 79	0.24 178	0.17 145	0.21 166	0.19 184	0.13 143	0.19 109	0.14 139	0.11 396	0.08 384	0.09 266	0.08 241	0.09 270	0.07 178

rvit_stereo_0080	0.15 131	0.13 272	0.25 118	0.19 106	0.13 264	0.15 33	0.20 317	0.28 144	0.24 178	0.15 110	0.17 117	0.19 184	0.13 143	0.19 109	0.15 165	0.11 396	0.08 384	0.08 185	0.08 241	0.10 336	0.07 178

trnet	0.13 67	0.08 17	0.21 79	0.15 5	0.07 1	0.21 197	0.12 27	0.24 93	0.24 178	0.16 132	0.21 166	0.15 131	0.13 143	0.18 86	0.13 102	0.08 223	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.06 60	0.05 26

MyStereo07	0.16 145	0.12 209	0.26 126	0.22 280	0.14 310	0.25 286	0.23 401	0.29 158	0.21 128	0.15 110	0.13 54	0.12 73	0.13 143	0.25 218	0.13 102	0.07 85	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.08 247

AE-Stereo	0.17 164	0.11 166	0.31 177	0.24 379	0.14 310	0.23 247	0.18 225	0.34 225	0.29 248	0.15 110	0.25 204	0.21 205	0.13 143	0.20 128	0.14 139	0.07 85	0.08 384	0.09 266	0.10 377	0.07 131	0.06 93

whm_eth	0.15 131	0.13 272	0.25 118	0.19 106	0.13 264	0.15 33	0.20 317	0.28 144	0.24 178	0.15 110	0.17 117	0.19 184	0.13 143	0.19 109	0.15 165	0.11 396	0.08 384	0.08 185	0.08 241	0.10 336	0.07 178

IGEV_Zeroshot_test	0.18 188	0.10 97	0.65 473	0.20 169	0.12 185	0.19 132	0.15 104	0.34 225	0.19 85	0.28 252	0.22 176	0.27 288	0.13 143	0.23 172	0.18 248	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.08 241	0.07 131	0.06 93

MIM_Stereo	0.18 188	0.12 209	0.38 272	0.20 169	0.11 126	0.17 82	0.14 77	0.35 251	0.25 192	0.27 242	0.35 320	0.23 238	0.13 143	0.27 255	0.16 193	0.06 33	0.07 298	0.08 185	0.08 241	0.08 197	0.06 93

GCAP-Stereo	0.14 95	0.14 315	0.33 201	0.20 169	0.09 36	0.21 197	0.10 10	0.26 111	0.20 111	0.18 162	0.19 137	0.15 131	0.13 143	0.17 64	0.13 102	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.05 53	0.06 60	0.06 93

LoS	0.14 95	0.08 17	0.27 135	0.16 12	0.09 36	0.22 225	0.14 77	0.26 111	0.26 201	0.15 110	0.18 129	0.18 168	0.13 143	0.22 163	0.14 139	0.08 223	0.06 172	0.06 32	0.04 1	0.06 60	0.06 93
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MC-Stereo	0.14 95	0.09 52	0.25 118	0.21 218	0.09 36	0.18 103	0.16 138	0.23 79	0.19 85	0.18 162	0.23 181	0.16 148	0.13 143	0.22 163	0.13 102	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.06 60	0.05 26

test_4	0.18 188	0.12 209	0.34 211	0.23 328	0.12 185	0.18 103	0.22 376	0.26 111	0.24 178	0.24 210	0.47 454	0.22 218	0.13 143	0.24 187	0.16 193	0.06 33	0.05 37	0.09 266	0.09 333	0.07 131	0.05 26

test_3	0.18 188	0.11 166	0.32 185	0.24 379	0.11 126	0.22 225	0.25 440	0.31 191	0.31 274	0.25 219	0.18 129	0.23 238	0.13 143	0.25 218	0.19 278	0.06 33	0.05 37	0.09 266	0.10 377	0.07 131	0.06 93

TRStereo	0.19 227	0.17 393	0.47 378	0.23 328	0.19 460	0.19 132	0.16 138	0.52 449	0.28 228	0.20 173	0.19 137	0.21 205	0.13 143	0.24 187	0.13 102	0.09 308	0.06 172	0.09 266	0.11 416	0.06 60	0.06 93

CREStereo	0.13 67	0.08 17	0.21 79	0.14 2	0.08 14	0.22 225	0.15 104	0.25 102	0.24 178	0.16 132	0.21 166	0.14 114	0.13 143	0.18 86	0.13 102	0.09 308	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.07 131	0.06 93
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
NLSM1	0.14 95	0.09 52	0.15 14	0.20 169	0.13 264	0.19 132	0.16 138	0.30 177	0.21 128	0.13 68	0.16 104	0.11 58	0.14 166	0.23 172	0.15 165	0.05 9	0.04 2	0.07 99	0.06 105	0.06 60	0.06 93

NLCSM	0.14 95	0.11 166	0.22 89	0.20 169	0.14 310	0.18 103	0.15 104	0.33 216	0.28 228	0.13 68	0.14 84	0.13 87	0.14 166	0.19 109	0.16 193	0.06 33	0.04 2	0.07 99	0.06 105	0.05 5	0.05 26

FE-Mocha	0.16 145	0.10 97	0.33 201	0.19 106	0.13 264	0.19 132	0.15 104	0.35 251	0.22 142	0.24 210	0.24 195	0.20 193	0.14 166	0.17 64	0.17 226	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.08 241	0.07 131	0.06 93

DA	0.14 95	0.10 97	0.18 51	0.21 218	0.10 80	0.29 358	0.16 138	0.28 144	0.20 111	0.14 96	0.17 117	0.16 148	0.14 166	0.17 64	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.07 131	0.07 178

GGEV	0.14 95	0.10 97	0.18 51	0.21 218	0.10 80	0.29 358	0.16 138	0.28 144	0.20 111	0.14 96	0.17 117	0.16 148	0.14 166	0.17 64	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.07 131	0.07 178

FlowAnything_test	0.14 95	0.11 166	0.21 79	0.21 218	0.12 185	0.17 82	0.16 138	0.25 102	0.16 39	0.15 110	0.13 54	0.15 131	0.14 166	0.18 86	0.16 193	0.10 357	0.07 298	0.11 399	0.12 455	0.08 197	0.09 311

DilatedVolume-Stereo	0.14 95	0.08 17	0.18 51	0.18 61	0.09 36	0.21 197	0.14 77	0.24 93	0.21 128	0.21 184	0.21 166	0.15 131	0.14 166	0.23 172	0.15 165	0.07 85	0.06 172	0.06 32	0.06 105	0.05 5	0.05 26

MM-Stereo_test1	0.17 164	0.10 97	0.39 287	0.23 328	0.11 126	0.20 169	0.22 376	0.33 216	0.29 248	0.22 190	0.21 166	0.15 131	0.14 166	0.23 172	0.13 102	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.09 270	0.06 93

rvit_stereo_0081	0.16 145	0.11 166	0.24 105	0.21 218	0.12 185	0.16 59	0.17 182	0.22 60	0.33 295	0.16 132	0.18 129	0.18 168	0.14 166	0.20 128	0.16 193	0.11 396	0.08 384	0.09 266	0.08 241	0.09 270	0.07 178

rvit_stereo_0082	0.16 145	0.11 166	0.24 105	0.21 218	0.12 185	0.16 59	0.17 182	0.22 60	0.33 295	0.16 132	0.18 129	0.18 168	0.14 166	0.20 128	0.16 193	0.11 396	0.08 384	0.09 266	0.08 241	0.09 270	0.07 178

gcap-zeroshot	0.17 164	0.11 166	0.36 241	0.20 169	0.12 185	0.26 306	0.16 138	0.30 177	0.22 142	0.26 231	0.20 154	0.30 331	0.14 166	0.20 128	0.13 102	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.07 165	0.06 60	0.06 93

MoCha-V2	0.13 67	0.08 17	0.26 126	0.23 328	0.09 36	0.16 59	0.15 104	0.26 111	0.16 39	0.15 110	0.15 88	0.13 87	0.14 166	0.20 128	0.11 15	0.06 33	0.07 298	0.06 32	0.06 105	0.06 60	0.05 26

testlalala_base	0.20 242	0.13 272	0.35 221	0.25 418	0.15 361	0.25 286	0.16 138	0.34 225	0.17 56	0.19 167	0.26 214	0.17 158	0.14 166	0.18 86	0.16 193	0.39 576	0.09 420	0.07 99	0.05 53	0.45 571	0.08 247

RAFT-Test	0.17 164	0.10 97	0.38 272	0.19 106	0.12 185	0.25 286	0.17 182	0.33 216	0.23 163	0.23 196	0.29 240	0.27 288	0.14 166	0.20 128	0.14 139	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.07 165	0.06 60	0.06 93

AnonymousM	0.17 164	0.19 425	0.24 105	0.18 61	0.10 80	0.18 103	0.17 182	0.30 177	0.23 163	0.26 231	0.20 154	0.18 168	0.14 166	0.19 109	0.14 139	0.09 308	0.06 172	0.38 570	0.15 505	0.06 60	0.05 26

test-1	0.17 164	0.11 166	0.40 295	0.23 328	0.13 264	0.22 225	0.23 401	0.34 225	0.26 201	0.20 173	0.24 195	0.22 218	0.14 166	0.16 45	0.20 297	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.06 60	0.08 247

sCroCo_RVC	0.18 188	0.14 315	0.49 392	0.27 480	0.18 438	0.22 225	0.17 182	0.27 125	0.23 163	0.14 96	0.22 176	0.17 158	0.14 166	0.21 147	0.15 165	0.10 357	0.11 469	0.09 266	0.09 333	0.09 270	0.09 311

PMTNet	0.15 131	0.08 17	0.23 96	0.15 5	0.09 36	0.23 247	0.16 138	0.25 102	0.23 163	0.17 145	0.21 166	0.16 148	0.14 166	0.22 163	0.13 102	0.29 564	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.07 131	0.06 93

R-Stereo Train	0.18 188	0.09 52	0.32 185	0.22 280	0.12 185	0.22 225	0.19 270	0.42 335	0.19 85	0.31 329	0.45 437	0.20 193	0.14 166	0.18 86	0.15 165	0.08 223	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.06 60	0.06 93

RAFT-Stereo	0.18 188	0.09 52	0.32 185	0.22 280	0.12 185	0.22 225	0.19 270	0.42 335	0.19 85	0.31 329	0.45 437	0.20 193	0.14 166	0.18 86	0.15 165	0.08 223	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.06 60	0.06 93
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
water-stereo	0.13 67	0.08 17	0.20 70	0.19 106	0.10 80	0.17 82	0.14 77	0.25 102	0.19 85	0.17 145	0.23 181	0.15 131	0.15 186	0.12 2	0.13 102	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.06 60	0.05 26

xyz-stereo-finetune	0.16 145	0.12 209	0.23 96	0.16 12	0.08 14	0.23 247	0.20 317	0.29 158	0.31 274	0.19 167	0.22 176	0.19 184	0.15 186	0.29 286	0.20 297	0.06 33	0.06 172	0.08 185	0.06 105	0.06 60	0.06 93

EKT-Stereo	0.38 494	0.12 209	0.38 272	0.42 559	3.88 611	0.21 197	0.17 182	0.35 251	0.28 228	0.20 173	0.20 154	0.23 238	0.15 186	0.28 269	0.16 193	0.09 308	0.07 298	0.09 266	0.07 165	0.09 270	0.09 311

LoS_RVC	0.13 67	0.10 97	0.19 59	0.18 61	0.16 393	0.20 169	0.18 225	0.20 36	0.17 56	0.13 68	0.19 137	0.12 73	0.15 186	0.17 64	0.13 102	0.06 33	0.05 37	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.12 425

anonymousdsp2	0.17 164	0.10 97	0.28 146	0.20 169	0.11 126	0.25 286	0.17 182	0.41 321	0.31 274	0.23 196	0.23 181	0.22 218	0.15 186	0.25 218	0.15 165	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.08 197	0.07 178

CIPLG	0.21 264	0.21 452	0.55 431	0.23 328	0.15 361	0.25 286	0.20 317	0.35 251	0.29 248	0.31 329	0.33 299	0.22 218	0.15 186	0.26 234	0.20 297	0.08 223	0.07 298	0.07 99	0.07 165	0.08 197	0.08 247

IPLGR_C	0.21 264	0.22 465	0.60 451	0.23 328	0.15 361	0.24 269	0.20 317	0.35 251	0.29 248	0.31 329	0.32 276	0.22 218	0.15 186	0.25 218	0.20 297	0.08 223	0.07 298	0.07 99	0.07 165	0.08 197	0.08 247

ACRE	0.21 264	0.20 438	0.62 462	0.23 328	0.15 361	0.24 269	0.20 317	0.35 251	0.28 228	0.31 329	0.32 276	0.22 218	0.15 186	0.25 218	0.20 297	0.08 223	0.07 298	0.07 99	0.07 165	0.08 197	0.08 247

Pruner-Stereo	0.19 227	0.11 166	0.34 211	0.29 504	0.12 185	0.19 132	0.17 182	0.31 191	0.29 248	0.33 364	0.32 276	0.25 258	0.15 186	0.24 187	0.21 320	0.09 308	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.09 311

cross-raft	0.17 164	0.12 209	0.41 318	0.23 328	0.10 80	0.20 169	0.24 423	0.33 216	0.23 163	0.23 196	0.28 227	0.29 315	0.15 186	0.17 64	0.15 165	0.06 33	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.06 60	0.05 26

raft+_RVC	0.18 188	0.14 315	0.32 185	0.21 218	0.15 361	0.21 197	0.16 138	0.38 286	0.34 305	0.21 184	0.28 227	0.20 193	0.15 186	0.24 187	0.19 278	0.08 223	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.07 131	0.08 247

RALCasStereoNet	0.18 188	0.15 349	0.33 201	0.21 218	0.14 310	0.21 197	0.18 225	0.31 191	0.25 192	0.21 184	0.29 240	0.22 218	0.15 186	0.27 255	0.17 226	0.08 223	0.10 445	0.07 99	0.06 105	0.09 270	0.09 311

RALAANet	0.19 227	0.18 409	0.37 253	0.23 328	0.14 310	0.23 247	0.13 53	0.37 280	0.29 248	0.28 252	0.26 214	0.25 258	0.15 186	0.26 234	0.18 248	0.08 223	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.09 270	0.06 93

GMStereo	0.19 227	0.25 483	0.40 295	0.21 218	0.12 185	0.22 225	0.19 270	0.29 158	0.40 385	0.25 219	0.23 181	0.16 148	0.15 186	0.25 218	0.19 278	0.09 308	0.06 172	0.08 185	0.08 241	0.10 336	0.08 247
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 164	0.10 97	0.40 295	0.20 169	0.11 126	0.20 169	0.15 104	0.36 270	0.30 262	0.23 196	0.21 166	0.26 279	0.15 186	0.20 128	0.13 102	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.06 60	0.05 26

Gwc-CoAtRS	0.17 164	0.10 97	0.37 253	0.20 169	0.12 185	0.19 132	0.15 104	0.32 202	0.28 228	0.23 196	0.23 181	0.27 288	0.15 186	0.20 128	0.13 102	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.06 60	0.06 93

castereo	0.14 95	0.10 97	0.19 59	0.18 61	0.10 80	0.20 169	0.19 270	0.30 177	0.27 213	0.13 68	0.18 129	0.16 148	0.16 202	0.15 27	0.13 102	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.06 105	0.06 60	0.05 26

rvit_stereo_0083	0.16 145	0.12 209	0.26 126	0.21 218	0.13 264	0.17 82	0.17 182	0.22 60	0.34 305	0.16 132	0.21 166	0.19 184	0.16 202	0.21 147	0.16 193	0.11 396	0.10 445	0.10 340	0.08 241	0.09 270	0.07 178

rvit_stereo_ft	0.17 164	0.14 315	0.30 163	0.25 418	0.14 310	0.17 82	0.21 350	0.28 144	0.26 201	0.16 132	0.19 137	0.20 193	0.16 202	0.22 163	0.17 226	0.11 396	0.07 298	0.09 266	0.09 333	0.09 270	0.07 178

tt1	0.18 188	0.14 315	0.35 221	0.23 328	0.11 126	0.30 377	0.19 270	0.35 251	0.44 424	0.17 145	0.19 137	0.13 87	0.16 202	0.27 255	0.11 15	0.08 223	0.05 37	0.08 185	0.06 105	0.08 197	0.08 247

plain	0.17 164	0.13 272	0.43 342	0.21 218	0.13 264	0.16 59	0.17 182	0.27 125	0.22 142	0.16 132	0.26 214	0.13 87	0.16 202	0.27 255	0.16 193	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.07 165	0.10 336	0.07 178

StereoVision	0.22 294	0.18 409	0.37 253	0.27 480	0.17 417	0.23 247	0.22 376	0.38 286	0.31 274	0.20 173	0.51 470	0.22 218	0.16 202	0.28 269	0.18 248	0.11 396	0.12 486	0.13 458	0.13 482	0.10 336	0.07 178

MIF-Stereo (partial)	0.16 145	0.10 97	0.34 211	0.21 218	0.15 361	0.15 33	0.13 53	0.28 144	0.25 192	0.17 145	0.26 214	0.15 131	0.16 202	0.25 218	0.17 226	0.09 308	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.09 270	0.08 247

AEACV	0.13 67	0.09 52	0.23 96	0.18 61	0.19 460	0.19 132	0.16 138	0.23 79	0.14 24	0.13 68	0.17 117	0.13 87	0.16 202	0.16 45	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.08 241	0.07 131	0.06 93

Any-RAFT	0.17 164	0.08 17	0.31 177	0.19 106	0.10 80	0.29 358	0.16 138	0.42 335	0.30 262	0.24 210	0.27 221	0.27 288	0.16 202	0.21 147	0.12 55	0.08 223	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.07 131	0.06 93

DCRE	0.20 242	0.13 272	0.40 295	0.21 218	0.15 361	0.20 169	0.19 270	0.30 177	0.27 213	0.22 190	0.80 550	0.23 238	0.16 202	0.23 172	0.15 165	0.07 85	0.07 298	0.07 99	0.08 241	0.07 131	0.06 93

knoymous	0.17 164	0.09 52	0.32 185	0.17 27	0.11 126	0.21 197	0.17 182	0.32 202	0.23 163	0.23 196	0.28 227	0.27 288	0.16 202	0.23 172	0.16 193	0.09 308	0.06 172	0.09 266	0.06 105	0.09 270	0.09 311

DisPM	0.19 227	0.10 97	0.35 221	0.23 328	0.13 264	0.18 103	0.20 317	0.29 158	0.29 248	0.33 364	0.34 309	0.23 238	0.16 202	0.33 322	0.16 193	0.09 308	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.07 131	0.11 402

RAFT+CT+SA	0.21 264	0.18 409	0.33 201	0.25 418	0.18 438	0.23 247	0.29 481	0.40 309	0.36 334	0.24 210	0.38 354	0.18 168	0.16 202	0.32 315	0.16 193	0.07 85	0.05 37	0.09 266	0.12 455	0.09 270	0.09 311

dd	0.22 294	0.26 494	0.40 295	0.22 280	0.12 185	0.25 286	0.21 350	0.32 202	0.44 424	0.29 281	0.28 227	0.25 258	0.16 202	0.30 301	0.25 381	0.12 434	0.07 298	0.10 340	0.08 241	0.11 384	0.09 311

PFNet+	0.20 242	0.10 97	0.37 253	0.21 218	0.12 185	0.17 82	0.19 270	0.29 158	0.34 305	0.33 364	0.32 276	0.24 250	0.16 202	0.32 315	0.17 226	0.10 357	0.07 298	0.11 399	0.10 377	0.08 197	0.12 425

NF-Stereo	0.20 242	0.10 97	0.35 221	0.24 379	0.12 185	0.21 197	0.18 225	0.38 286	0.32 283	0.28 252	0.30 253	0.22 218	0.16 202	0.51 396	0.20 297	0.08 223	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.13 442

OCTAStereo	0.20 242	0.10 97	0.35 221	0.24 379	0.12 185	0.21 197	0.18 225	0.38 286	0.32 283	0.28 252	0.30 253	0.22 218	0.16 202	0.51 396	0.20 297	0.08 223	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.13 442

PSM-softLoss	0.21 264	0.10 97	0.39 287	0.24 379	0.12 185	0.20 169	0.18 225	0.38 286	0.26 201	0.29 281	0.32 276	0.24 250	0.16 202	0.52 402	0.20 297	0.09 308	0.06 172	0.10 340	0.09 333	0.08 197	0.12 425

KMStereo	0.21 264	0.10 97	0.39 287	0.24 379	0.12 185	0.20 169	0.18 225	0.38 286	0.26 201	0.29 281	0.32 276	0.24 250	0.16 202	0.52 402	0.20 297	0.09 308	0.06 172	0.10 340	0.09 333	0.08 197	0.12 425

RE-Stereo	0.20 242	0.10 97	0.35 221	0.24 379	0.12 185	0.21 197	0.18 225	0.38 286	0.32 283	0.28 252	0.30 253	0.22 218	0.16 202	0.51 396	0.20 297	0.08 223	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.13 442

TVStereo	0.20 242	0.10 97	0.35 221	0.24 379	0.12 185	0.21 197	0.18 225	0.38 286	0.32 283	0.28 252	0.30 253	0.22 218	0.16 202	0.51 396	0.20 297	0.08 223	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.13 442

RAFT-345	0.21 264	0.10 97	0.46 370	0.22 280	0.11 126	0.20 169	0.16 138	0.26 111	0.25 192	0.27 242	0.66 529	0.21 205	0.16 202	0.55 417	0.21 320	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.06 60	0.06 93

rafts_anoy	0.18 188	0.15 349	0.35 221	0.22 280	0.14 310	0.19 132	0.17 182	0.32 202	0.30 262	0.23 196	0.25 204	0.20 193	0.16 202	0.22 163	0.19 278	0.08 223	0.07 298	0.10 340	0.12 455	0.09 270	0.08 247

sAnonymous2	0.20 242	0.21 452	0.58 443	0.24 379	0.17 417	0.22 225	0.19 270	0.34 225	0.28 228	0.17 145	0.19 137	0.17 158	0.16 202	0.17 64	0.14 139	0.10 357	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.23 536	0.17 496

CroCo_RVC	0.20 242	0.21 452	0.58 443	0.24 379	0.17 417	0.22 225	0.19 270	0.34 225	0.28 228	0.17 145	0.19 137	0.17 158	0.16 202	0.17 64	0.14 139	0.10 357	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.23 536	0.17 496

EAI-Stereo	0.21 264	0.10 97	0.33 201	0.21 218	0.12 185	0.30 377	0.46 556	0.46 377	0.20 111	0.25 219	0.50 464	0.17 158	0.16 202	0.24 187	0.23 359	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.10 377	0.06 60	0.07 178

WQFJA1	0.20 242	0.17 393	0.31 177	0.24 379	0.16 393	0.24 269	0.20 317	0.42 335	0.49 476	0.19 167	0.32 276	0.18 168	0.17 228	0.26 234	0.19 278	0.08 223	0.08 384	0.10 340	0.09 333	0.08 197	0.08 247

WQFJX1	0.20 242	0.17 393	0.31 177	0.24 379	0.16 393	0.24 269	0.20 317	0.42 335	0.49 476	0.19 167	0.32 276	0.18 168	0.17 228	0.26 234	0.19 278	0.08 223	0.08 384	0.10 340	0.09 333	0.08 197	0.08 247

depthmonostereo	0.14 95	0.09 52	0.19 59	0.19 106	0.08 14	0.20 169	0.15 104	0.27 125	0.23 163	0.16 132	0.18 129	0.14 114	0.17 228	0.19 109	0.13 102	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.05 53	0.05 5	0.05 26

DFGA-Net	0.23 311	0.24 478	0.49 392	0.22 280	0.15 361	0.25 286	0.17 182	0.39 298	0.39 369	0.29 281	0.31 267	0.21 205	0.17 228	0.59 445	0.28 404	0.08 223	0.06 172	0.09 266	0.09 333	0.10 336	0.08 247

rvit_0105_6	0.19 227	0.14 315	0.34 211	0.23 328	0.14 310	0.18 103	0.20 317	0.29 158	0.37 345	0.18 162	0.22 176	0.23 238	0.17 228	0.26 234	0.17 226	0.15 492	0.13 498	0.13 458	0.11 416	0.11 384	0.08 247

GCST	0.47 527	0.60 573	0.57 438	1.04 596	0.48 571	0.38 460	0.11 19	0.40 309	0.32 283	0.41 473	0.34 309	0.29 315	0.17 228	0.46 376	0.19 278	0.69 589	0.42 584	0.79 593	0.62 595	0.62 580	0.46 580

GMStereo_Zeroshot	0.24 342	0.21 452	0.45 362	0.26 452	0.13 264	0.28 337	0.15 104	0.39 298	0.35 321	0.37 424	0.43 414	0.40 425	0.17 228	0.34 328	0.20 297	0.12 434	0.07 298	0.13 458	0.07 165	0.16 476	0.09 311

RCA-Stereo	0.16 145	0.09 52	0.25 118	0.20 169	0.10 80	0.19 132	0.17 182	0.36 270	0.35 321	0.20 173	0.25 204	0.17 158	0.17 228	0.18 86	0.14 139	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.06 60	0.05 26

RAFT_CTSACE	0.21 264	0.16 374	0.41 318	0.25 418	0.15 361	0.22 225	0.24 423	0.32 202	0.28 228	0.33 364	0.51 470	0.29 315	0.17 228	0.32 315	0.13 102	0.06 33	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.06 93

IPLG	0.21 264	0.15 349	0.53 422	0.21 218	0.12 185	0.28 337	0.17 182	0.42 335	0.30 262	0.33 364	0.32 276	0.15 131	0.17 228	0.50 391	0.21 320	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.07 131	0.06 93

GMOStereo	0.18 188	0.14 315	0.30 163	0.22 280	0.12 185	0.20 169	0.27 459	0.26 111	0.28 228	0.31 329	0.32 276	0.26 279	0.17 228	0.15 27	0.12 55	0.07 85	0.07 298	0.10 340	0.08 241	0.08 197	0.05 26

error version	0.18 188	0.14 315	0.30 163	0.22 280	0.12 185	0.20 169	0.27 459	0.26 111	0.28 228	0.31 329	0.32 276	0.26 279	0.17 228	0.15 27	0.12 55	0.07 85	0.07 298	0.10 340	0.08 241	0.08 197	0.05 26

test-v	0.18 188	0.14 315	0.30 163	0.22 280	0.12 185	0.20 169	0.27 459	0.26 111	0.28 228	0.31 329	0.32 276	0.26 279	0.17 228	0.15 27	0.12 55	0.07 85	0.07 298	0.10 340	0.08 241	0.08 197	0.05 26

Patchmatch Stereo++	0.18 188	0.12 209	0.37 253	0.22 280	0.10 80	0.18 103	0.14 77	0.29 158	0.22 142	0.28 252	0.29 240	0.25 258	0.17 228	0.26 234	0.16 193	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.10 336	0.08 247
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
ROB_FTStereo_v2	0.18 188	0.12 209	0.37 253	0.22 280	0.10 80	0.18 103	0.16 138	0.29 158	0.22 142	0.28 252	0.29 240	0.25 258	0.17 228	0.24 187	0.16 193	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.10 336	0.08 247

ROB_FTStereo	0.18 188	0.12 209	0.37 253	0.22 280	0.10 80	0.18 103	0.14 77	0.29 158	0.22 142	0.28 252	0.28 227	0.25 258	0.17 228	0.24 187	0.16 193	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.10 336	0.08 247

HUI-Stereo	0.18 188	0.12 209	0.37 253	0.22 280	0.10 80	0.18 103	0.14 77	0.29 158	0.22 142	0.28 252	0.28 227	0.25 258	0.17 228	0.22 163	0.16 193	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.10 336	0.08 247

iGMRVC	0.18 188	0.12 209	0.37 253	0.22 280	0.10 80	0.18 103	0.15 104	0.29 158	0.22 142	0.28 252	0.29 240	0.25 258	0.17 228	0.27 255	0.17 226	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.10 336	0.08 247

RAFT-RH_RVC	0.25 370	0.11 166	0.45 362	0.21 218	0.12 185	0.25 286	0.14 77	0.27 125	0.27 213	0.38 439	1.15 574	0.23 238	0.17 228	0.57 432	0.24 370	0.07 85	0.05 37	0.10 340	0.07 165	0.06 60	0.07 178

iRAFT	0.18 188	0.12 209	0.37 253	0.22 280	0.10 80	0.18 103	0.14 77	0.29 158	0.22 142	0.28 252	0.29 240	0.25 258	0.17 228	0.26 234	0.16 193	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.10 336	0.08 247

CRE-IMP	0.18 188	0.12 209	0.37 253	0.22 280	0.11 126	0.24 269	0.17 182	0.29 158	0.21 128	0.27 242	0.26 214	0.24 250	0.17 228	0.23 172	0.18 248	0.08 223	0.05 37	0.10 340	0.07 165	0.10 336	0.10 367

test-2	0.18 188	0.14 315	0.30 163	0.22 280	0.12 185	0.20 169	0.27 459	0.26 111	0.28 228	0.31 329	0.32 276	0.26 279	0.17 228	0.15 27	0.12 55	0.07 85	0.07 298	0.10 340	0.08 241	0.08 197	0.05 26

s12784h	0.17 164	0.09 52	0.26 126	0.18 61	0.07 1	0.32 402	0.19 270	0.37 280	0.32 283	0.23 196	0.25 204	0.18 168	0.17 228	0.25 218	0.16 193	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.06 60	0.05 26

raftrobust	0.16 145	0.13 272	0.29 156	0.22 280	0.15 361	0.19 132	0.13 53	0.32 202	0.26 201	0.26 231	0.20 154	0.19 184	0.17 228	0.21 147	0.15 165	0.08 223	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.06 60	0.07 178

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 164	0.14 315	0.32 185	0.20 169	0.09 36	0.19 132	0.17 182	0.32 202	0.30 262	0.25 219	0.33 299	0.20 193	0.17 228	0.19 109	0.15 165	0.06 33	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.07 131	0.05 26

AFF-stereo	0.18 188	0.15 349	0.32 185	0.21 218	0.10 80	0.18 103	0.18 225	0.33 216	0.27 213	0.25 219	0.37 340	0.25 258	0.17 228	0.24 187	0.15 165	0.06 33	0.05 37	0.08 185	0.08 241	0.07 131	0.05 26

DIP-Stereo	0.18 188	0.12 209	0.33 201	0.20 169	0.13 264	0.28 337	0.12 27	0.42 335	0.25 192	0.27 242	0.32 276	0.21 205	0.17 228	0.25 218	0.20 297	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.06 105	0.07 131	0.08 247
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Reg-Stereo(zero)	0.16 145	0.07 2	0.36 241	0.19 106	0.10 80	0.19 132	0.14 77	0.28 144	0.24 178	0.22 190	0.20 154	0.24 250	0.18 255	0.21 147	0.18 248	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.06 105	0.06 60	0.06 93

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 370	0.14 315	0.95 544	0.21 218	0.27 538	0.20 169	0.19 270	0.48 397	0.25 192	0.26 231	0.55 492	0.34 365	0.18 255	0.25 218	0.17 226	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.12 455	0.12 421	0.12 425

MyStereo8	0.22 294	0.15 349	0.63 465	0.21 218	0.17 417	0.31 393	0.16 138	0.36 270	0.32 283	0.28 252	0.36 331	0.25 258	0.18 255	0.25 218	0.28 404	0.08 223	0.07 298	0.08 185	0.07 165	0.10 336	0.12 425

MyStereo06	0.20 242	0.12 209	0.57 438	0.21 218	0.14 310	0.25 286	0.23 401	0.40 309	0.21 128	0.30 312	0.24 195	0.31 342	0.18 255	0.22 163	0.18 248	0.07 85	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.08 247

ACVNet-DCA	0.18 188	0.14 315	0.38 272	0.23 328	0.11 126	0.31 393	0.19 270	0.41 321	0.27 213	0.17 145	0.19 137	0.13 87	0.18 255	0.28 269	0.11 15	0.08 223	0.05 37	0.08 185	0.06 105	0.09 270	0.09 311

1test111	0.19 227	0.14 315	0.38 272	0.23 328	0.11 126	0.31 393	0.19 270	0.41 321	0.27 213	0.17 145	0.19 137	0.13 87	0.18 255	0.34 328	0.22 340	0.08 223	0.05 37	0.08 185	0.06 105	0.09 270	0.09 311

cc1	0.18 188	0.14 315	0.38 272	0.23 328	0.11 126	0.31 393	0.19 270	0.35 251	0.47 457	0.17 145	0.19 137	0.13 87	0.18 255	0.28 269	0.11 15	0.08 223	0.05 37	0.08 185	0.06 105	0.08 197	0.08 247

HH	0.18 188	0.12 209	0.55 431	0.22 280	0.12 185	0.18 103	0.18 225	0.34 225	0.19 85	0.20 173	0.24 195	0.34 365	0.18 255	0.29 286	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.07 131	0.06 93

HanStereo	0.18 188	0.12 209	0.55 431	0.22 280	0.12 185	0.18 103	0.18 225	0.34 225	0.19 85	0.20 173	0.24 195	0.34 365	0.18 255	0.29 286	0.12 55	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.07 165	0.07 131	0.06 93

Selective-RAFT	0.17 164	0.12 209	0.30 163	0.24 379	0.10 80	0.29 358	0.15 104	0.32 202	0.31 274	0.17 145	0.17 117	0.21 205	0.18 255	0.28 269	0.17 226	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.07 165	0.08 197	0.06 93

NRIStereo	0.18 188	0.11 166	0.35 221	0.23 328	0.11 126	0.24 269	0.20 317	0.29 158	0.26 201	0.26 231	0.25 204	0.25 258	0.18 255	0.34 328	0.18 248	0.07 85	0.06 172	0.09 266	0.07 165	0.09 270	0.08 247

PSM-adaLoss	0.18 188	0.12 209	0.37 253	0.22 280	0.10 80	0.18 103	0.16 138	0.29 158	0.22 142	0.28 252	0.29 240	0.25 258	0.18 255	0.24 187	0.16 193	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.10 336	0.08 247

RAFT-IKP	0.18 188	0.12 209	0.37 253	0.22 280	0.10 80	0.18 103	0.15 104	0.29 158	0.22 142	0.28 252	0.29 240	0.25 258	0.18 255	0.25 218	0.16 193	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.10 336	0.08 247

Anonymous3	0.23 311	0.18 409	0.63 465	0.27 480	0.18 438	0.41 477	0.23 401	0.43 349	0.35 321	0.23 196	0.27 221	0.20 193	0.18 255	0.27 255	0.18 248	0.12 434	0.11 469	0.10 340	0.10 377	0.11 384	0.12 425

TestStereo	0.21 264	0.19 425	0.40 295	0.25 418	0.10 80	0.22 225	0.21 350	0.31 191	0.31 274	0.23 196	0.34 309	0.22 218	0.18 255	0.62 463	0.18 248	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.07 165	0.11 384	0.06 93

rvit_0105_5	0.21 264	0.15 349	0.38 272	0.23 328	0.13 264	0.22 225	0.24 423	0.36 270	0.39 369	0.21 184	0.23 181	0.26 279	0.19 270	0.26 234	0.19 278	0.15 492	0.13 498	0.12 437	0.12 455	0.10 336	0.09 311

rvit_0105_4	0.20 242	0.15 349	0.38 272	0.23 328	0.14 310	0.20 169	0.22 376	0.33 216	0.39 369	0.19 167	0.24 195	0.25 258	0.19 270	0.27 255	0.17 226	0.16 507	0.13 498	0.13 458	0.11 416	0.11 384	0.08 247

Sa-1000	0.22 294	0.15 349	0.35 221	0.23 328	0.13 264	0.28 337	0.23 401	0.47 385	0.39 369	0.30 312	0.50 464	0.26 279	0.19 270	0.33 322	0.16 193	0.07 85	0.06 172	0.10 340	0.11 416	0.08 197	0.06 93

UDGNet	0.23 311	0.31 525	0.38 272	0.24 379	0.14 310	0.24 269	0.18 225	0.32 202	0.43 409	0.29 281	0.28 227	0.24 250	0.19 270	0.29 286	0.20 297	0.15 492	0.07 298	0.21 538	0.11 416	0.14 454	0.10 367

IPLGR	0.21 264	0.13 272	0.61 454	0.21 218	0.11 126	0.25 286	0.18 225	0.41 321	0.37 345	0.28 252	0.27 221	0.21 205	0.19 270	0.37 345	0.18 248	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.07 131	0.06 93

GANet-ADL	0.21 264	0.12 209	0.45 362	0.23 328	0.14 310	0.29 358	0.19 270	0.46 377	0.35 321	0.25 219	0.32 276	0.32 351	0.19 270	0.24 187	0.20 297	0.10 357	0.07 298	0.07 99	0.06 105	0.09 270	0.10 367

OMP-Stereo	0.23 311	0.14 315	0.35 221	0.29 504	0.13 264	0.21 197	0.16 138	0.37 280	0.33 295	0.34 384	0.30 253	0.34 365	0.19 270	0.70 492	0.24 370	0.07 85	0.06 172	0.09 266	0.07 165	0.07 131	0.06 93

PFNet	0.23 311	0.10 97	0.57 438	0.24 379	0.14 310	0.22 225	0.19 270	0.39 298	0.33 295	0.35 401	0.32 276	0.27 288	0.19 270	0.64 471	0.22 340	0.09 308	0.05 37	0.09 266	0.07 165	0.08 197	0.07 178

ARAFT	0.24 342	0.21 452	0.78 502	0.22 280	0.12 185	0.29 358	0.24 423	0.43 349	0.32 283	0.33 364	0.28 227	0.28 304	0.19 270	0.49 387	0.18 248	0.07 85	0.06 172	0.12 437	0.11 416	0.09 270	0.06 93

WQFJX	0.25 370	0.19 425	0.41 318	0.30 513	0.19 460	0.27 316	0.26 452	0.55 477	0.49 476	0.26 231	0.35 320	0.21 205	0.20 279	0.61 454	0.24 370	0.07 85	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.07 178

rvit_stereo_0075_2	0.24 342	0.17 393	0.50 403	0.26 452	0.22 502	0.22 225	0.15 104	0.40 309	0.35 321	0.27 242	0.37 340	0.29 315	0.20 279	0.28 269	0.19 278	0.17 518	0.12 486	0.19 532	0.12 455	0.13 436	0.13 442

H2IRNET	0.18 188	0.13 272	0.35 221	0.21 218	0.12 185	0.20 169	0.15 104	0.27 125	0.30 262	0.17 145	0.31 267	0.25 258	0.20 279	0.24 187	0.18 248	0.07 85	0.06 172	0.09 266	0.10 377	0.09 270	0.06 93

BUS	0.23 311	0.12 209	0.28 146	0.25 418	0.14 310	0.43 492	0.17 182	0.56 493	0.34 305	0.34 384	0.35 320	0.32 351	0.20 279	0.26 234	0.21 320	0.10 357	0.07 298	0.11 399	0.10 377	0.09 270	0.09 311

NINENet	0.25 370	0.15 349	0.37 253	0.23 328	0.16 393	0.43 492	0.17 182	0.60 525	0.46 452	0.32 352	0.37 340	0.32 351	0.20 279	0.42 364	0.21 320	0.10 357	0.10 445	0.12 437	0.08 241	0.11 384	0.10 367

iRaft-Stereo_20w	0.19 227	0.10 97	0.46 370	0.19 106	0.13 264	0.25 286	0.19 270	0.52 449	0.19 85	0.29 281	0.21 166	0.22 218	0.20 279	0.28 269	0.18 248	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.08 241	0.08 197	0.08 247

GwcNet-ADL	0.22 294	0.14 315	0.58 443	0.24 379	0.13 264	0.22 225	0.23 401	0.49 405	0.40 385	0.27 242	0.29 240	0.30 331	0.20 279	0.26 234	0.23 359	0.09 308	0.07 298	0.07 99	0.07 165	0.09 270	0.09 311

DN-CSS_ROB	0.22 294	0.25 483	0.47 378	0.24 379	0.14 310	0.25 286	0.12 27	0.40 309	0.33 295	0.29 281	0.42 401	0.22 218	0.20 279	0.33 322	0.19 278	0.07 85	0.06 172	0.11 399	0.11 416	0.11 384	0.07 178

DDVS	0.25 370	0.15 349	0.39 287	0.24 379	0.17 417	0.34 426	0.21 350	0.41 321	0.30 262	0.33 364	0.41 385	0.48 476	0.21 287	0.52 402	0.27 400	0.11 396	0.09 420	0.11 399	0.09 333	0.13 436	0.14 463

rvit_0105_3	0.23 311	0.17 393	0.40 295	0.25 418	0.15 361	0.24 269	0.28 475	0.38 286	0.41 395	0.25 219	0.25 204	0.28 304	0.21 287	0.28 269	0.20 297	0.15 492	0.13 498	0.14 484	0.15 505	0.10 336	0.09 311

TestStereo1	0.21 264	0.16 374	0.32 185	0.26 452	0.13 264	0.26 306	0.27 459	0.40 309	0.36 334	0.29 281	0.39 367	0.22 218	0.21 287	0.33 322	0.17 226	0.07 85	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.07 178

SA-5K	0.21 264	0.16 374	0.32 185	0.26 452	0.13 264	0.26 306	0.27 459	0.40 309	0.36 334	0.29 281	0.39 367	0.22 218	0.21 287	0.33 322	0.17 226	0.07 85	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.07 178

dad	0.28 415	0.31 525	0.44 351	0.21 218	0.14 310	0.30 377	0.20 317	0.33 216	0.49 476	0.44 496	0.44 425	0.45 460	0.21 287	0.41 361	0.26 394	0.20 538	0.11 469	0.20 536	0.11 416	0.14 454	0.10 367

HHNet	0.22 294	0.12 209	0.52 418	0.18 61	0.18 438	0.20 169	0.20 317	0.34 225	0.31 274	0.32 352	0.59 506	0.20 193	0.21 287	0.24 187	0.31 431	0.08 223	0.05 37	0.09 266	0.07 165	0.08 197	0.11 402

IIG-Stereo	0.23 311	0.13 272	0.35 221	0.29 504	0.12 185	0.23 247	0.14 77	0.38 286	0.31 274	0.34 384	0.37 340	0.33 358	0.21 287	0.70 492	0.26 394	0.08 223	0.06 172	0.09 266	0.07 165	0.07 131	0.06 93

GMM-Stereo	0.21 264	0.10 97	0.43 342	0.23 328	0.13 264	0.24 269	0.25 440	0.37 280	0.27 213	0.30 312	0.45 437	0.27 288	0.21 287	0.31 308	0.17 226	0.07 85	0.05 37	0.10 340	0.09 333	0.08 197	0.19 517

111	0.20 242	0.17 393	0.40 295	0.18 61	0.09 36	0.24 269	0.17 182	0.41 321	0.45 435	0.23 196	0.29 240	0.29 315	0.21 287	0.24 187	0.18 248	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.07 131	0.08 247

SFCPSM	0.22 294	0.10 97	0.51 414	0.21 218	0.14 310	0.34 426	0.22 376	0.55 477	0.39 369	0.29 281	0.32 276	0.23 238	0.21 287	0.27 255	0.19 278	0.09 308	0.07 298	0.09 266	0.09 333	0.09 270	0.08 247

HITNet	0.20 242	0.17 393	0.43 342	0.19 106	0.08 14	0.27 316	0.14 77	0.42 335	0.30 262	0.29 281	0.32 276	0.27 288	0.21 287	0.28 269	0.25 381	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.09 270	0.06 93
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaStereo	0.24 342	0.16 374	0.37 253	0.24 379	0.12 185	0.32 402	0.17 182	0.54 467	0.42 402	0.33 364	0.38 354	0.35 379	0.21 287	0.30 301	0.22 340	0.14 479	0.06 172	0.13 458	0.08 241	0.11 384	0.08 247
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.
MLCV	0.22 294	0.16 374	0.44 351	0.21 218	0.08 14	0.29 358	0.19 270	0.38 286	0.37 345	0.38 439	0.44 425	0.31 342	0.21 287	0.41 361	0.24 370	0.07 85	0.05 37	0.06 32	0.05 53	0.07 131	0.06 93

MultiAttention	1.02 584	0.13 272	0.43 342	0.35 543	0.43 567	5.36 610	1.71 610	0.69 561	0.53 502	0.36 417	0.63 524	0.55 509	0.22 300	7.60 618	0.43 488	0.09 308	0.06 172	0.14 484	0.24 552	0.26 548	0.30 562

G2L-ROB	0.23 311	0.15 349	0.41 318	0.19 106	0.12 185	0.27 316	0.21 350	0.47 385	0.33 295	0.34 384	0.31 267	0.41 432	0.22 300	0.49 387	0.26 394	0.09 308	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.09 270	0.10 367

xyz-stereo-finetune2	0.17 164	0.11 166	0.26 126	0.16 12	0.09 36	0.27 316	0.19 270	0.27 125	0.20 111	0.22 190	0.28 227	0.21 205	0.22 300	0.37 345	0.22 340	0.06 33	0.05 37	0.08 185	0.06 105	0.06 60	0.07 178

G2L-Stereo	0.25 370	0.16 374	0.47 378	0.22 280	0.14 310	0.25 286	0.18 225	0.46 377	0.35 321	0.33 364	0.37 340	0.40 425	0.22 300	0.60 447	0.30 424	0.10 357	0.09 420	0.10 340	0.08 241	0.09 270	0.09 311

UGAM	0.26 387	0.14 315	0.45 362	0.25 418	0.12 185	0.23 247	0.25 440	0.32 202	0.41 395	0.31 329	0.42 401	0.41 432	0.22 300	0.92 552	0.22 340	0.08 223	0.06 172	0.14 484	0.12 455	0.10 336	0.07 178

test_sample3	0.23 311	0.12 209	0.43 342	0.19 106	0.12 185	0.32 402	0.20 317	0.50 415	0.34 305	0.31 329	0.33 299	0.29 315	0.22 300	0.53 409	0.22 340	0.10 357	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.10 336	0.10 367

MyStereo05	0.23 311	0.12 209	0.57 438	0.21 218	0.14 310	0.25 286	0.23 401	0.48 397	0.52 498	0.31 329	0.23 181	0.25 258	0.22 300	0.30 301	0.21 320	0.07 85	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.08 247

CoDeX	0.23 311	0.12 209	0.46 370	0.21 218	0.14 310	0.29 358	0.21 350	0.53 460	0.41 395	0.29 281	0.35 320	0.29 315	0.22 300	0.48 382	0.19 278	0.09 308	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.08 197	0.07 178

ttt	0.29 426	0.12 209	0.34 211	0.21 218	0.13 264	0.29 358	0.20 317	0.56 493	0.47 457	0.31 329	0.44 425	0.30 331	0.22 300	0.65 477	0.85 557	0.13 453	0.10 445	0.10 340	0.10 377	0.11 384	0.11 402

CFNet_ucs	0.24 342	0.13 272	0.50 403	0.20 169	0.15 361	0.28 337	0.17 182	0.49 405	0.45 435	0.32 352	0.42 401	0.39 410	0.22 300	0.31 308	0.21 320	0.11 396	0.08 384	0.12 437	0.09 333	0.12 421	0.11 402

DCANet-4	0.19 227	0.10 97	0.52 418	0.19 106	0.09 36	0.19 132	0.18 225	0.36 270	0.39 369	0.29 281	0.30 253	0.17 158	0.22 300	0.20 128	0.18 248	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.05 5	0.07 178

test_5	0.23 311	0.19 425	0.38 272	0.26 452	0.18 438	0.25 286	0.29 481	0.40 309	0.37 345	0.29 281	0.40 377	0.25 258	0.22 300	0.34 328	0.18 248	0.07 85	0.05 37	0.09 266	0.09 333	0.10 336	0.10 367

RAFT	0.21 264	0.17 393	0.32 185	0.24 379	0.12 185	0.25 286	0.27 459	0.35 251	0.28 228	0.33 364	0.33 299	0.38 398	0.22 300	0.29 286	0.17 226	0.08 223	0.08 384	0.11 399	0.10 377	0.10 336	0.06 93

HCRNet	0.24 342	0.25 483	0.33 201	0.34 534	0.16 393	0.27 316	0.18 225	0.43 349	0.35 321	0.30 312	0.35 320	0.32 351	0.22 300	0.44 370	0.20 297	0.13 453	0.08 384	0.13 458	0.11 416	0.10 336	0.09 311

iResNet	0.24 342	0.18 409	0.61 454	0.25 418	0.11 126	0.29 358	0.21 350	0.42 335	0.43 409	0.33 364	0.43 414	0.27 288	0.22 300	0.34 328	0.26 394	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.06 105	0.08 197	0.07 178

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 311	0.13 272	0.83 521	0.20 169	0.21 486	0.23 247	0.17 182	0.48 397	0.27 213	0.23 196	0.29 240	0.39 410	0.23 315	0.25 218	0.15 165	0.08 223	0.06 172	0.08 185	0.11 416	0.11 384	0.10 367

test_sample5	0.24 342	0.13 272	0.42 329	0.21 218	0.12 185	0.30 377	0.21 350	0.50 415	0.34 305	0.32 352	0.41 385	0.29 315	0.23 315	0.55 417	0.21 320	0.10 357	0.07 298	0.10 340	0.09 333	0.11 384	0.10 367

test_sample4	0.24 342	0.13 272	0.43 342	0.20 169	0.12 185	0.32 402	0.21 350	0.51 432	0.34 305	0.31 329	0.37 340	0.28 304	0.23 315	0.53 409	0.21 320	0.10 357	0.07 298	0.10 340	0.09 333	0.11 384	0.10 367

MyStereo04	0.23 311	0.12 209	0.55 431	0.22 280	0.14 310	0.25 286	0.23 401	0.49 405	0.52 498	0.28 252	0.23 181	0.27 288	0.23 315	0.30 301	0.22 340	0.07 85	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.08 197	0.08 247

11t1	0.18 188	0.10 97	0.30 163	0.20 169	0.11 126	0.27 316	0.17 182	0.35 251	0.23 163	0.25 219	0.23 181	0.23 238	0.23 315	0.25 218	0.18 248	0.09 308	0.07 298	0.07 99	0.06 105	0.09 270	0.09 311

DualNet	0.24 342	0.13 272	0.42 329	0.21 218	0.12 185	0.30 377	0.21 350	0.50 415	0.34 305	0.33 364	0.43 414	0.29 315	0.23 315	0.55 417	0.21 320	0.10 357	0.07 298	0.10 340	0.09 333	0.11 384	0.10 367

ffm	0.22 294	0.12 209	0.42 329	0.20 169	0.13 264	0.28 337	0.20 317	0.35 251	0.44 424	0.30 312	0.42 401	0.34 365	0.23 315	0.27 255	0.11 15	0.08 223	0.05 37	0.11 399	0.10 377	0.08 197	0.08 247

ff1	0.29 426	0.12 209	0.42 329	0.20 169	0.13 264	0.28 337	0.20 317	0.35 251	0.44 424	0.30 312	0.42 401	0.34 365	0.23 315	0.81 533	1.08 571	0.08 223	0.05 37	0.11 399	0.10 377	0.08 197	0.08 247

mmx	0.31 442	0.12 209	0.42 329	0.20 169	0.13 264	0.28 337	0.20 317	0.55 477	0.45 435	0.30 312	0.42 401	0.34 365	0.23 315	0.81 533	1.08 571	0.10 357	0.07 298	0.11 399	0.10 377	0.11 384	0.10 367

xxx	0.31 442	0.12 209	0.42 329	0.20 169	0.13 264	0.28 337	0.20 317	0.55 477	0.45 435	0.30 312	0.42 401	0.34 365	0.23 315	0.81 533	1.08 571	0.10 357	0.07 298	0.11 399	0.10 377	0.11 384	0.10 367

raft_robust	0.22 294	0.17 393	0.30 163	0.22 280	0.12 185	0.23 247	0.22 376	0.49 405	0.48 467	0.32 352	0.32 276	0.26 279	0.23 315	0.53 409	0.15 165	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.10 377	0.08 197	0.06 93

SA	0.22 294	0.16 374	0.36 241	0.23 328	0.13 264	0.24 269	0.23 401	0.45 366	0.40 385	0.27 242	0.44 425	0.23 238	0.23 315	0.33 322	0.17 226	0.07 85	0.06 172	0.10 340	0.11 416	0.08 197	0.06 93

iRaft-Stereo_5w	0.23 311	0.18 409	0.44 351	0.22 280	0.13 264	0.19 132	0.19 270	0.37 280	0.32 283	0.28 252	0.37 340	0.34 365	0.23 315	0.65 477	0.27 400	0.06 33	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.09 270	0.08 247

CFNet_pseudo	0.23 311	0.13 272	0.47 378	0.19 106	0.13 264	0.26 306	0.16 138	0.44 356	0.44 424	0.29 281	0.37 340	0.38 398	0.23 315	0.29 286	0.21 320	0.09 308	0.06 172	0.11 399	0.08 241	0.11 384	0.09 311

GES	0.22 294	0.12 209	0.42 329	0.20 169	0.14 310	0.27 316	0.19 270	0.49 405	0.33 295	0.30 312	0.36 331	0.25 258	0.23 315	0.29 286	0.22 340	0.10 357	0.08 384	0.08 185	0.07 165	0.10 336	0.11 402

DCANet	0.18 188	0.13 272	0.40 295	0.19 106	0.09 36	0.19 132	0.18 225	0.34 225	0.39 369	0.29 281	0.31 267	0.18 168	0.23 315	0.20 128	0.19 278	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.06 60	0.07 178

FENet	0.21 264	0.11 166	0.45 362	0.21 218	0.12 185	0.26 306	0.17 182	0.41 321	0.35 321	0.30 312	0.31 267	0.29 315	0.23 315	0.26 234	0.23 359	0.09 308	0.06 172	0.09 266	0.09 333	0.09 270	0.09 311

ccs_rob	0.23 311	0.13 272	0.47 378	0.20 169	0.13 264	0.26 306	0.17 182	0.44 356	0.44 424	0.29 281	0.37 340	0.38 398	0.23 315	0.29 286	0.21 320	0.09 308	0.06 172	0.11 399	0.08 241	0.11 384	0.09 311

G2L-Stereo_test	0.24 342	0.16 374	0.38 272	0.19 106	0.13 264	0.27 316	0.24 423	0.49 405	0.38 359	0.37 424	0.37 340	0.40 425	0.24 333	0.52 402	0.28 404	0.08 223	0.06 172	0.06 32	0.06 105	0.09 270	0.08 247

HI	0.20 242	0.13 272	0.33 201	0.18 61	0.15 361	0.17 82	0.16 138	0.34 225	0.21 128	0.37 424	0.39 367	0.36 384	0.24 333	0.29 286	0.21 320	0.06 33	0.05 37	0.08 185	0.09 333	0.09 270	0.07 178

CoSv	0.20 242	0.13 272	0.33 201	0.18 61	0.15 361	0.17 82	0.16 138	0.34 225	0.21 128	0.37 424	0.39 367	0.36 384	0.24 333	0.29 286	0.21 320	0.06 33	0.05 37	0.08 185	0.09 333	0.09 270	0.07 178

FACV-RUCA	0.21 264	0.15 349	0.32 185	0.23 328	0.23 515	0.26 306	0.19 270	0.39 298	0.34 305	0.25 219	0.32 276	0.21 205	0.24 333	0.24 187	0.19 278	0.10 357	0.07 298	0.15 499	0.08 241	0.16 476	0.13 442

test_sample6	0.25 370	0.13 272	0.41 318	0.21 218	0.11 126	0.30 377	0.22 376	0.51 432	0.35 321	0.33 364	0.43 414	0.30 331	0.24 333	0.57 432	0.22 340	0.10 357	0.07 298	0.10 340	0.10 377	0.11 384	0.10 367

test_sample2	0.21 264	0.10 97	0.28 146	0.19 106	0.11 126	0.27 316	0.21 350	0.43 349	0.29 248	0.26 231	0.31 267	0.30 331	0.24 333	0.45 373	0.18 248	0.09 308	0.07 298	0.08 185	0.07 165	0.09 270	0.09 311

xx1	0.20 242	0.14 315	0.38 272	0.23 328	0.11 126	0.31 393	0.19 270	0.35 251	0.47 457	0.17 145	0.19 137	0.28 304	0.24 333	0.28 269	0.11 15	0.08 223	0.05 37	0.10 340	0.09 333	0.09 270	0.09 311

mmm	0.21 264	0.12 209	0.31 177	0.22 280	0.12 185	0.28 337	0.21 350	0.41 321	0.27 213	0.29 281	0.38 354	0.29 315	0.24 333	0.29 286	0.22 340	0.09 308	0.07 298	0.11 399	0.09 333	0.10 336	0.09 311

PCWNet_CMD	0.23 311	0.13 272	0.48 387	0.20 169	0.13 264	0.28 337	0.16 138	0.46 377	0.46 452	0.29 281	0.36 331	0.37 390	0.24 333	0.28 269	0.20 297	0.09 308	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.11 384	0.09 311

CASS	0.21 264	0.15 349	0.32 185	0.26 452	0.11 126	0.28 337	0.19 270	0.39 298	0.30 262	0.32 352	0.34 309	0.25 258	0.24 333	0.25 218	0.20 297	0.13 453	0.08 384	0.11 399	0.09 333	0.11 384	0.11 402
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.18 188	0.09 52	0.34 211	0.18 61	0.12 185	0.24 269	0.16 138	0.34 225	0.28 228	0.21 184	0.23 181	0.33 358	0.24 333	0.23 172	0.17 226	0.09 308	0.06 172	0.09 266	0.06 105	0.10 336	0.10 367

qqq	0.20 242	0.12 209	0.31 177	0.20 169	0.11 126	0.23 247	0.19 270	0.41 321	0.27 213	0.24 210	0.28 227	0.28 304	0.24 333	0.34 328	0.22 340	0.08 223	0.07 298	0.10 340	0.09 333	0.09 270	0.09 311

x	0.19 227	0.11 166	0.29 156	0.20 169	0.11 126	0.26 306	0.18 225	0.41 321	0.29 248	0.25 219	0.29 240	0.28 304	0.24 333	0.26 234	0.23 359	0.09 308	0.07 298	0.08 185	0.07 165	0.09 270	0.08 247

BSDual-CNN	0.23 311	0.12 209	0.28 146	0.25 418	0.14 310	0.35 441	0.21 350	0.56 493	0.34 305	0.34 384	0.35 320	0.38 398	0.24 333	0.26 234	0.21 320	0.10 357	0.07 298	0.11 399	0.10 377	0.09 270	0.09 311

psmg	0.23 311	0.12 209	0.28 146	0.21 218	0.14 310	0.35 441	0.23 401	0.51 432	0.34 305	0.35 401	0.38 354	0.38 398	0.24 333	0.26 234	0.21 320	0.10 357	0.08 384	0.10 340	0.10 377	0.09 270	0.08 247

MIPNet	0.21 264	0.15 349	0.52 418	0.21 218	0.12 185	0.27 316	0.20 317	0.45 366	0.37 345	0.30 312	0.23 181	0.19 184	0.24 333	0.27 255	0.19 278	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.07 131	0.06 93

RAFT_R40	0.21 264	0.10 97	0.37 253	0.24 379	0.13 264	0.18 103	0.18 225	0.31 191	0.29 248	0.33 364	0.33 299	0.30 331	0.24 333	0.55 417	0.18 248	0.08 223	0.05 37	0.10 340	0.08 241	0.08 197	0.07 178

IRAFT_RVC	0.22 294	0.12 209	0.39 287	0.26 452	0.11 126	0.18 103	0.24 423	0.40 309	0.37 345	0.31 329	0.30 253	0.29 315	0.24 333	0.55 417	0.22 340	0.08 223	0.06 172	0.10 340	0.08 241	0.08 197	0.07 178

xxxx	0.34 468	0.10 97	0.29 156	0.19 106	0.11 126	0.37 452	0.20 317	0.58 512	0.38 359	0.29 281	0.42 401	0.38 398	0.24 333	0.46 376	2.20 603	0.11 396	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.09 270	0.09 311

DMCA	0.22 294	0.14 315	0.36 241	0.22 280	0.14 310	0.27 316	0.20 317	0.43 349	0.38 359	0.31 329	0.32 276	0.33 358	0.24 333	0.24 187	0.28 404	0.11 396	0.08 384	0.10 340	0.08 241	0.10 336	0.11 402

MSMDNet	0.23 311	0.13 272	0.48 387	0.20 169	0.13 264	0.28 337	0.16 138	0.46 377	0.46 452	0.29 281	0.36 331	0.37 390	0.24 333	0.28 269	0.20 297	0.09 308	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.11 384	0.09 311

AASNet	0.27 395	0.19 425	0.49 392	0.26 452	0.17 417	0.34 426	0.20 317	0.62 537	0.48 467	0.35 401	0.40 377	0.32 351	0.25 354	0.28 269	0.34 448	0.11 396	0.09 420	0.10 340	0.08 241	0.13 436	0.11 402

SST-Stereo	0.21 264	0.10 97	0.37 253	0.24 379	0.13 264	0.19 132	0.17 182	0.31 191	0.24 178	0.34 384	0.33 299	0.29 315	0.25 354	0.56 428	0.17 226	0.08 223	0.05 37	0.10 340	0.08 241	0.09 270	0.07 178

ICVP	0.23 311	0.13 272	0.44 351	0.26 452	0.14 310	0.29 358	0.25 440	0.45 366	0.33 295	0.29 281	0.43 414	0.35 379	0.25 354	0.26 234	0.23 359	0.12 434	0.09 420	0.09 266	0.08 241	0.09 270	0.10 367
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 395	0.20 438	0.44 351	0.27 480	0.16 393	0.33 413	0.25 440	0.56 493	0.54 506	0.34 384	0.38 354	0.34 365	0.25 354	0.51 396	0.28 404	0.12 434	0.08 384	0.09 266	0.08 241	0.11 384	0.11 402

CFNet-ft	0.24 342	0.15 349	0.35 221	0.18 61	0.15 361	0.30 377	0.21 350	0.39 298	0.36 334	0.28 252	0.40 377	0.43 445	0.25 354	0.47 380	0.24 370	0.12 434	0.07 298	0.12 437	0.11 416	0.12 421	0.09 311

BEATNet_4x	0.22 294	0.18 409	0.47 378	0.22 280	0.10 80	0.28 337	0.14 77	0.46 377	0.32 283	0.31 329	0.34 309	0.31 342	0.25 354	0.31 308	0.29 416	0.08 223	0.06 172	0.08 185	0.06 105	0.10 336	0.08 247

CFNet_RVC	0.24 342	0.15 349	0.35 221	0.18 61	0.15 361	0.30 377	0.21 350	0.39 298	0.36 334	0.28 252	0.40 377	0.43 445	0.25 354	0.47 380	0.24 370	0.12 434	0.07 298	0.12 437	0.11 416	0.12 421	0.09 311

UCFNet_RVC	0.24 342	0.16 374	0.34 211	0.18 61	0.15 361	0.33 413	0.16 138	0.46 377	0.35 321	0.29 281	0.35 320	0.39 410	0.25 354	0.34 328	0.22 340	0.13 453	0.08 384	0.13 458	0.14 496	0.13 436	0.12 425

iResNetv2_ROB	0.27 395	0.26 494	0.72 495	0.23 328	0.13 264	0.29 358	0.18 225	0.52 449	0.49 476	0.37 424	0.45 437	0.39 410	0.25 354	0.34 328	0.20 297	0.08 223	0.06 172	0.07 99	0.05 53	0.12 421	0.09 311

PAM	0.23 311	0.10 97	0.63 465	0.22 280	0.15 361	0.34 426	0.21 350	0.37 280	0.22 142	0.31 329	0.27 221	0.55 509	0.26 363	0.26 234	0.17 226	0.08 223	0.06 172	0.07 99	0.09 333	0.07 131	0.09 311

rvit_105_1	0.27 395	0.19 425	0.46 370	0.27 480	0.19 460	0.30 377	0.35 519	0.44 356	0.51 491	0.31 329	0.31 267	0.31 342	0.26 363	0.35 337	0.25 381	0.15 492	0.14 508	0.15 499	0.17 526	0.11 384	0.10 367

test_sample1	0.20 242	0.10 97	0.28 146	0.19 106	0.12 185	0.28 337	0.19 270	0.41 321	0.25 192	0.26 231	0.31 267	0.29 315	0.26 363	0.44 370	0.21 320	0.09 308	0.07 298	0.08 185	0.07 165	0.09 270	0.09 311

SMFormer	0.25 370	0.12 209	0.40 295	0.19 106	0.10 80	0.27 316	0.19 270	0.51 432	0.45 435	0.34 384	0.41 385	0.31 342	0.26 363	0.58 439	0.28 404	0.10 357	0.07 298	0.08 185	0.08 241	0.09 270	0.09 311

tta	0.24 342	0.12 209	0.40 295	0.19 106	0.10 80	0.27 316	0.19 270	0.51 432	0.45 435	0.34 384	0.41 385	0.31 342	0.26 363	0.58 439	0.28 404	0.10 357	0.07 298	0.08 185	0.08 241	0.08 197	0.07 178

qqq1	0.24 342	0.12 209	0.40 295	0.19 106	0.10 80	0.27 316	0.19 270	0.51 432	0.45 435	0.34 384	0.41 385	0.31 342	0.26 363	0.58 439	0.16 193	0.10 357	0.07 298	0.07 99	0.06 105	0.08 197	0.07 178

fff1	0.24 342	0.12 209	0.40 295	0.19 106	0.10 80	0.27 316	0.19 270	0.51 432	0.45 435	0.34 384	0.41 385	0.31 342	0.26 363	0.58 439	0.16 193	0.10 357	0.07 298	0.07 99	0.06 105	0.08 197	0.07 178

anonymousa	0.23 311	0.11 166	0.50 403	0.21 218	0.16 393	0.31 393	0.20 317	0.36 270	0.35 321	0.32 352	0.50 464	0.39 410	0.26 363	0.22 163	0.20 297	0.08 223	0.06 172	0.09 266	0.11 416	0.07 131	0.08 247

CSP-Net	0.27 395	0.15 349	0.30 163	0.21 218	0.14 310	0.44 494	0.24 423	0.50 415	0.40 385	0.41 473	0.43 414	0.42 441	0.26 363	0.66 482	0.28 404	0.12 434	0.08 384	0.08 185	0.08 241	0.10 336	0.09 311

KYRaft	0.22 294	0.10 97	0.30 163	0.23 328	0.12 185	0.23 247	0.23 401	0.35 251	0.24 178	0.35 401	0.54 488	0.34 365	0.26 363	0.29 286	0.15 165	0.07 85	0.05 37	0.09 266	0.10 377	0.08 197	0.31 565

ASMatch	0.23 311	0.11 166	0.51 414	0.24 379	0.14 310	0.19 132	0.17 182	0.31 191	0.28 228	0.28 252	0.68 533	0.27 288	0.26 363	0.50 391	0.22 340	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.06 60	0.11 402

test_xeample	0.34 468	0.10 97	0.29 156	0.19 106	0.11 126	0.33 413	0.23 401	0.55 477	0.38 359	0.32 352	0.45 437	0.29 315	0.26 363	0.57 432	2.24 605	0.10 357	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.09 270	0.09 311

ACVNet	0.23 311	0.13 272	0.35 221	0.18 61	0.15 361	0.27 316	0.23 401	0.39 298	0.44 424	0.28 252	0.41 385	0.38 398	0.26 363	0.27 255	0.32 436	0.08 223	0.07 298	0.08 185	0.07 165	0.10 336	0.07 178

cf-r	0.24 342	0.15 349	0.44 351	0.21 218	0.14 310	0.27 316	0.22 376	0.42 335	0.40 385	0.30 312	0.42 401	0.42 441	0.26 363	0.43 366	0.25 381	0.11 396	0.06 172	0.08 185	0.10 377	0.08 197	0.08 247

PSMNet-RSSM	0.24 342	0.15 349	0.36 241	0.21 218	0.14 310	0.25 286	0.20 317	0.48 397	0.37 345	0.30 312	0.44 425	0.38 398	0.26 363	0.52 402	0.22 340	0.12 434	0.07 298	0.11 399	0.13 482	0.10 336	0.09 311

GwcNet-RSSM	0.26 387	0.17 393	0.46 370	0.21 218	0.13 264	0.28 337	0.23 401	0.44 356	0.42 402	0.31 329	0.45 437	0.40 425	0.26 363	0.55 417	0.28 404	0.11 396	0.07 298	0.09 266	0.10 377	0.09 270	0.08 247

HSM-Net_RVC	0.27 395	0.11 166	0.42 329	0.19 106	0.11 126	0.34 426	0.20 317	0.62 537	0.43 409	0.40 464	0.43 414	0.50 488	0.26 363	0.76 516	0.22 340	0.08 223	0.07 298	0.07 99	0.07 165	0.08 197	0.08 247
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.26 387	0.19 425	0.44 351	0.21 218	0.16 393	0.30 377	0.21 350	0.52 449	0.32 283	0.35 401	0.38 354	0.39 410	0.26 363	0.42 364	0.24 370	0.15 492	0.11 469	0.11 399	0.11 416	0.14 454	0.13 442

iResNet_ROB	0.25 370	0.19 425	0.40 295	0.20 169	0.12 185	0.30 377	0.16 138	0.55 477	0.53 502	0.38 439	0.43 414	0.37 390	0.26 363	0.38 350	0.22 340	0.08 223	0.06 172	0.06 32	0.04 1	0.09 270	0.09 311

FSD					0.24 523	0.27 316	0.27 459	0.31 191	0.29 248	0.26 231	0.27 221	0.28 304	0.27 382	0.28 269	0.26 394	0.23 543	0.22 558	0.27 550	0.26 561	0.25 541

coex_refinement	0.26 387	0.16 374	0.36 241	0.23 328	0.15 361	0.31 393	0.20 317	0.49 405	0.42 402	0.35 401	0.42 401	0.45 460	0.27 382	0.55 417	0.33 443	0.10 357	0.06 172	0.07 99	0.07 165	0.10 336	0.10 367

ISRNet	0.27 395	0.13 272	0.45 362	0.26 452	0.19 460	0.24 269	0.14 77	0.45 366	0.43 409	0.39 454	0.48 460	0.42 441	0.27 382	0.32 315	0.29 416	0.20 538	0.12 486	0.17 516	0.16 517	0.16 476	0.20 527

DispNO	0.27 395	0.18 409	0.62 462	0.23 328	0.17 417	0.25 286	0.22 376	0.45 366	0.41 395	0.32 352	0.39 367	0.38 398	0.27 382	0.77 522	0.27 400	0.09 308	0.07 298	0.10 340	0.10 377	0.08 197	0.08 247

SDNR	0.42 510	0.21 452	0.82 518	0.21 218	0.18 438	1.27 589	0.17 182	0.50 415	0.49 476	0.42 483	0.81 551	0.38 398	0.27 382	1.19 576	0.38 461	0.23 543	0.24 565	0.17 516	0.13 482	0.17 493	0.20 527

gwcnet-sp	0.24 342	0.13 272	0.63 465	0.22 280	0.14 310	0.34 426	0.22 376	0.44 356	0.39 369	0.35 401	0.34 309	0.27 288	0.27 382	0.35 337	0.25 381	0.09 308	0.08 384	0.09 266	0.09 333	0.09 270	0.09 311

scenet	0.24 342	0.13 272	0.63 465	0.22 280	0.14 310	0.34 426	0.22 376	0.44 356	0.39 369	0.35 401	0.34 309	0.27 288	0.27 382	0.35 337	0.25 381	0.09 308	0.08 384	0.09 266	0.09 333	0.09 270	0.09 311

ssnet	0.24 342	0.13 272	0.63 465	0.22 280	0.14 310	0.34 426	0.22 376	0.44 356	0.39 369	0.35 401	0.34 309	0.27 288	0.27 382	0.35 337	0.25 381	0.09 308	0.08 384	0.09 266	0.09 333	0.09 270	0.09 311

hknet	0.25 370	0.14 315	0.40 295	0.25 418	0.15 361	0.35 441	0.21 350	0.56 493	0.37 345	0.34 384	0.35 320	0.43 445	0.27 382	0.37 345	0.21 320	0.09 308	0.07 298	0.11 399	0.10 377	0.09 270	0.09 311

ADLNet	0.28 415	0.15 349	0.42 329	0.23 328	0.19 460	0.34 426	0.23 401	0.53 460	0.43 409	0.42 483	0.41 385	0.44 456	0.27 382	0.55 417	0.35 452	0.11 396	0.08 384	0.11 399	0.11 416	0.11 384	0.12 425

222	0.41 507	0.10 97	0.29 156	0.19 106	0.11 126	0.36 446	0.20 317	0.57 503	0.39 369	0.35 401	0.44 425	0.30 331	0.27 382	0.55 417	3.56 610	0.11 396	0.07 298	0.08 185	0.08 241	0.09 270	0.09 311

acv_ft	0.25 370	0.13 272	0.40 295	0.23 328	0.19 460	0.34 426	0.21 350	0.45 366	0.44 424	0.38 439	0.41 385	0.38 398	0.27 382	0.27 255	0.35 452	0.08 223	0.07 298	0.08 185	0.07 165	0.11 384	0.07 178

FADNet-RVC-Resample	0.29 426	0.25 483	0.93 541	0.26 452	0.16 393	0.32 402	0.21 350	0.47 385	0.39 369	0.35 401	0.38 354	0.33 358	0.27 382	0.53 409	0.24 370	0.10 357	0.10 445	0.14 484	0.13 482	0.13 436	0.16 484

FADNet_RVC	0.30 435	0.28 504	0.83 521	0.23 328	0.15 361	0.30 377	0.17 182	0.49 405	0.37 345	0.30 312	0.38 354	0.30 331	0.27 382	0.52 402	0.31 431	0.14 479	0.14 508	0.14 484	0.16 517	0.21 526	0.23 547

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 477	0.36 537	0.53 422	0.34 534	0.19 460	0.51 523	0.24 423	0.55 477	0.38 359	0.41 473	0.47 454	0.47 470	0.27 382	0.73 502	0.30 424	0.36 572	0.19 547	0.27 550	0.17 526	0.26 548	0.23 547

CFNet	0.27 395	0.20 438	0.44 351	0.22 280	0.14 310	0.33 413	0.14 77	0.51 432	0.45 435	0.30 312	0.40 377	0.38 398	0.27 382	0.76 516	0.25 381	0.09 308	0.07 298	0.11 399	0.11 416	0.11 384	0.08 247

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 395	0.21 452	0.59 449	0.25 418	0.18 438	0.29 358	0.22 376	0.50 415	0.40 385	0.38 439	0.41 385	0.43 445	0.27 382	0.43 366	0.29 416	0.11 396	0.08 384	0.10 340	0.10 377	0.10 336	0.11 402
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PAM_32	0.23 311	0.10 97	0.63 465	0.21 218	0.14 310	0.33 413	0.19 270	0.36 270	0.23 163	0.29 281	0.28 227	0.56 513	0.28 399	0.27 255	0.18 248	0.08 223	0.06 172	0.08 185	0.09 333	0.07 131	0.09 311

ITSA-stereo	0.25 370	0.15 349	0.33 201	0.23 328	0.11 126	0.27 316	0.18 225	0.56 493	0.59 521	0.31 329	0.32 276	0.33 358	0.28 399	0.49 387	0.30 424	0.11 396	0.08 384	0.11 399	0.10 377	0.11 384	0.13 442

1111x	0.32 451	0.11 166	0.40 295	0.22 280	0.11 126	0.32 402	0.26 452	0.59 517	0.43 409	0.31 329	0.41 385	0.39 410	0.28 399	0.76 516	1.37 587	0.09 308	0.08 384	0.09 266	0.10 377	0.09 270	0.08 247

fff	0.19 227	0.13 272	0.40 295	0.18 61	0.09 36	0.19 132	0.18 225	0.35 251	0.43 409	0.29 281	0.30 253	0.18 168	0.28 399	0.20 128	0.18 248	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.05 5	0.07 178

AACVNet	0.26 387	0.16 374	0.37 253	0.22 280	0.14 310	0.29 358	0.19 270	0.41 321	0.31 274	0.38 439	0.42 401	0.43 445	0.28 399	0.73 502	0.25 381	0.11 396	0.08 384	0.11 399	0.09 333	0.13 436	0.11 402

PSMNet-ADL	0.25 370	0.15 349	0.32 185	0.26 452	0.14 310	0.31 393	0.22 376	0.44 356	0.36 334	0.27 242	0.33 299	0.41 432	0.28 399	0.61 454	0.29 416	0.11 396	0.09 420	0.09 266	0.11 416	0.10 336	0.10 367

DeepStereo_RVC	0.18 188	0.11 166	0.40 295	0.21 218	0.11 126	0.19 132	0.16 138	0.28 144	0.22 142	0.27 242	0.27 221	0.23 238	0.28 399	0.24 187	0.18 248	0.08 223	0.06 172	0.09 266	0.07 165	0.09 270	0.10 367

Prome-Stereo	0.21 264	0.10 97	0.30 163	0.24 379	0.12 185	0.23 247	0.23 401	0.36 270	0.25 192	0.33 364	0.59 506	0.24 250	0.28 399	0.29 286	0.16 193	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.08 197	0.20 527

csc	0.19 227	0.13 272	0.40 295	0.18 61	0.09 36	0.19 132	0.18 225	0.35 251	0.43 409	0.29 281	0.30 253	0.18 168	0.28 399	0.20 128	0.18 248	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.05 5	0.07 178

cscssc	0.19 227	0.13 272	0.40 295	0.18 61	0.09 36	0.19 132	0.18 225	0.35 251	0.43 409	0.29 281	0.30 253	0.18 168	0.28 399	0.20 128	0.18 248	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.05 5	0.07 178

UPFNet	0.25 370	0.12 209	0.38 272	0.24 379	0.19 460	0.37 452	0.28 475	0.48 397	0.38 359	0.34 384	0.37 340	0.37 390	0.28 399	0.39 352	0.33 443	0.10 357	0.09 420	0.10 340	0.10 377	0.10 336	0.08 247

GANet-RSSM	0.24 342	0.14 315	0.36 241	0.21 218	0.14 310	0.27 316	0.21 350	0.45 366	0.33 295	0.29 281	0.39 367	0.39 410	0.28 399	0.58 439	0.23 359	0.11 396	0.07 298	0.09 266	0.09 333	0.10 336	0.09 311

STTStereo	0.28 415	0.20 438	0.61 454	0.25 418	0.17 417	0.29 358	0.24 423	0.47 385	0.39 369	0.39 454	0.41 385	0.44 456	0.28 399	0.40 359	0.28 404	0.13 453	0.12 486	0.13 458	0.16 517	0.12 421	0.11 402

StereoDRNet-Refined	0.27 395	0.17 393	0.35 221	0.25 418	0.14 310	0.37 452	0.21 350	0.47 385	0.41 395	0.44 496	0.51 470	0.41 432	0.28 399	0.45 373	0.37 459	0.09 308	0.06 172	0.11 399	0.11 416	0.10 336	0.10 367
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.31 442	0.20 438	0.35 221	0.24 379	0.16 393	0.32 402	0.19 270	0.52 449	0.48 467	0.33 364	0.36 331	0.42 441	0.28 399	0.93 554	0.24 370	0.19 535	0.20 552	0.24 547	0.22 548	0.17 493	0.17 496

Select-FE	0.23 311	0.14 315	0.78 502	0.22 280	0.18 438	0.22 225	0.13 53	0.43 349	0.26 201	0.28 252	0.33 299	0.39 410	0.29 414	0.27 255	0.19 278	0.08 223	0.07 298	0.08 185	0.13 482	0.08 197	0.12 425

z-ln-s-r	0.32 451	0.21 452	0.82 518	0.23 328	0.14 310	0.30 377	0.26 452	0.43 349	0.50 487	0.32 352	0.60 511	0.39 410	0.29 414	0.73 502	0.66 540	0.08 223	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.10 336	0.08 247

xyz-stereo	1.40 591	0.10 97	17.09 623	0.18 61	0.07 1	4.78 609	0.18 225	0.29 158	0.34 305	0.36 417	2.81 608	0.40 425	0.29 414	0.56 428	0.24 370	0.07 85	0.05 37	0.09 266	0.06 105	0.06 60	0.05 26

TCMNet	0.33 460	0.23 474	0.72 495	0.29 504	0.30 551	0.40 473	0.28 475	0.50 415	0.47 457	0.37 424	0.45 437	0.40 425	0.29 414	0.60 447	0.39 469	0.14 479	0.13 498	0.15 499	0.14 496	0.17 493	0.15 475

DCVSM-stereo	0.24 342	0.13 272	0.52 418	0.20 169	0.14 310	0.26 306	0.13 53	0.34 225	0.34 305	0.41 473	0.33 299	0.47 470	0.29 414	0.30 301	0.22 340	0.10 357	0.10 445	0.11 399	0.10 377	0.12 421	0.15 475

ssnet_v2	0.28 415	0.16 374	0.44 351	0.22 280	0.15 361	0.40 473	0.30 492	0.57 503	0.46 452	0.38 439	0.36 331	0.47 470	0.29 414	0.38 350	0.39 469	0.13 453	0.11 469	0.11 399	0.11 416	0.11 384	0.11 402

DAS	0.27 395	0.12 209	0.42 329	0.24 379	0.18 438	0.29 358	0.24 423	0.45 366	0.45 435	0.41 473	0.44 425	0.34 365	0.29 414	0.75 511	0.21 320	0.09 308	0.07 298	0.09 266	0.07 165	0.09 270	0.09 311

SepStereo	0.26 387	0.12 209	0.42 329	0.24 379	0.18 438	0.29 358	0.24 423	0.45 366	0.45 435	0.41 473	0.44 425	0.34 365	0.29 414	0.64 471	0.21 320	0.09 308	0.07 298	0.09 266	0.07 165	0.09 270	0.09 311

LMCR-Stereo	0.26 387	0.18 409	0.49 392	0.28 501	0.14 310	0.36 446	0.23 401	0.54 467	0.34 305	0.39 454	0.40 377	0.29 315	0.29 414	0.37 345	0.27 400	0.11 396	0.07 298	0.09 266	0.07 165	0.13 436	0.09 311

pcwnet_v2	0.32 451	0.15 349	1.26 572	0.23 328	0.18 438	0.32 402	0.18 225	0.59 517	0.60 525	0.36 417	0.45 437	0.35 379	0.29 414	0.36 342	0.25 381	0.14 479	0.11 469	0.12 437	0.11 416	0.14 454	0.15 475

DSFCA	0.27 395	0.13 272	0.36 241	0.20 169	0.17 417	0.38 460	0.31 497	0.47 385	0.43 409	0.43 489	0.37 340	0.39 410	0.29 414	0.52 402	0.32 436	0.12 434	0.10 445	0.10 340	0.11 416	0.11 384	0.10 367

FADNet-RVC	0.31 442	0.35 534	0.78 502	0.25 418	0.20 478	0.33 413	0.20 317	0.49 405	0.40 385	0.34 384	0.39 367	0.41 432	0.29 414	0.63 469	0.31 431	0.13 453	0.14 508	0.14 484	0.15 505	0.19 514	0.19 517

TDLM	0.30 435	0.21 452	0.38 272	0.28 501	0.15 361	0.33 413	0.32 503	0.52 449	0.47 457	0.38 439	0.43 414	0.39 410	0.29 414	0.91 551	0.28 404	0.14 479	0.08 384	0.13 458	0.11 416	0.12 421	0.10 367

AANet_RVC	0.31 442	0.22 465	0.50 403	0.23 328	0.14 310	0.30 377	0.24 423	0.47 385	0.54 506	0.38 439	0.60 511	0.43 445	0.29 414	0.87 542	0.40 476	0.11 396	0.07 298	0.07 99	0.07 165	0.09 270	0.09 311

YMNet	0.32 451	0.22 465	0.58 443	0.27 480	0.23 515	0.48 514	0.27 459	0.51 432	0.45 435	0.48 514	0.56 499	0.51 492	0.30 428	0.39 352	0.40 476	0.13 453	0.16 530	0.13 458	0.12 455	0.13 436	0.12 425

YMNet_1	0.32 451	0.22 465	0.58 443	0.27 480	0.23 515	0.48 514	0.27 459	0.51 432	0.45 435	0.48 514	0.56 499	0.51 492	0.30 428	0.39 352	0.40 476	0.13 453	0.16 530	0.13 458	0.12 455	0.13 436	0.12 425

DualNet (step1)	0.28 415	0.19 425	0.50 403	0.18 61	0.16 393	0.34 426	0.20 317	0.51 432	0.38 359	0.37 424	0.34 309	0.37 390	0.30 428	0.39 352	0.23 359	0.23 543	0.09 420	0.28 557	0.24 552	0.18 507	0.16 484

test_sample9	0.42 510	0.19 425	0.50 403	0.18 61	0.16 393	0.34 426	0.20 317	0.51 432	0.38 359	0.37 424	0.34 309	0.37 390	0.30 428	0.66 482	0.91 561	0.23 543	1.82 611	0.28 557	0.24 552	0.18 507	0.16 484

test_sample7	0.25 370	0.15 349	0.35 221	0.20 169	0.14 310	0.28 337	0.21 350	0.51 432	0.38 359	0.37 424	0.34 309	0.37 390	0.30 428	0.39 352	0.23 359	0.14 479	0.09 420	0.13 458	0.12 455	0.13 436	0.12 425

GASNet	0.36 477	0.46 555	0.88 533	0.34 534	0.23 515	0.35 441	0.22 376	0.60 525	0.53 502	0.40 464	0.37 340	0.45 460	0.30 428	0.79 526	0.35 452	0.15 492	0.10 445	0.14 484	0.14 496	0.22 533	0.12 425

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 435	0.20 438	0.70 491	0.21 218	0.17 417	0.46 502	0.27 459	0.50 415	0.49 476	0.42 483	0.55 492	0.43 445	0.30 428	0.46 376	0.38 461	0.09 308	0.06 172	0.07 99	0.06 105	0.11 384	0.10 367

ADLNet2	0.30 435	0.17 393	0.72 495	0.23 328	0.17 417	0.36 446	0.24 423	0.52 449	0.51 491	0.32 352	0.38 354	0.45 460	0.30 428	0.69 489	0.35 452	0.10 357	0.08 384	0.09 266	0.09 333	0.12 421	0.10 367

LCNet	0.21 264	0.11 166	0.29 156	0.25 418	0.12 185	0.23 247	0.19 270	0.34 225	0.26 201	0.28 252	0.35 320	0.26 279	0.30 428	0.35 337	0.17 226	0.07 85	0.05 37	0.09 266	0.10 377	0.13 436	0.22 540

AAGNet	0.33 460	0.11 166	0.37 253	0.25 418	0.16 393	0.20 169	0.19 270	0.30 177	0.27 213	0.35 401	0.35 320	0.27 288	0.30 428	0.44 370	2.66 607	0.08 223	0.05 37	0.10 340	0.07 165	0.08 197	0.06 93

FINET	0.34 468	0.27 501	0.80 512	0.24 379	0.24 523	0.36 446	0.34 515	0.54 467	0.72 550	0.39 454	0.47 454	0.32 351	0.30 428	0.51 396	0.32 436	0.19 535	0.17 537	0.13 458	0.12 455	0.18 507	0.16 484

delet	0.27 395	0.14 315	0.40 295	0.23 328	0.19 460	0.41 477	0.29 481	0.49 405	0.48 467	0.33 364	0.41 385	0.37 390	0.30 428	0.48 382	0.34 448	0.09 308	0.09 420	0.11 399	0.12 455	0.08 197	0.08 247

ac_64	0.27 395	0.13 272	0.41 318	0.24 379	0.17 417	0.36 446	0.22 376	0.46 377	0.33 295	0.35 401	0.36 331	0.52 498	0.30 428	0.62 463	0.32 436	0.11 396	0.09 420	0.10 340	0.10 377	0.09 270	0.08 247

NVstereo2D	0.31 442	0.16 374	0.54 425	0.24 379	0.22 502	0.42 484	0.28 475	0.58 512	0.56 515	0.28 252	0.38 354	0.40 425	0.30 428	0.71 495	0.28 404	0.13 453	0.08 384	0.13 458	0.10 377	0.19 514	0.16 484

PS-NSSS	0.32 451	0.30 518	0.46 370	0.23 328	0.17 417	0.33 413	0.24 423	0.57 503	0.41 395	0.37 424	0.52 478	0.35 379	0.30 428	0.80 530	0.30 424	0.17 518	0.14 508	0.21 538	0.15 505	0.15 468	0.13 442

StereoDRNet	0.32 451	0.22 465	0.61 454	0.27 480	0.21 486	0.42 484	0.30 492	0.61 529	0.48 467	0.46 504	0.39 367	0.48 476	0.30 428	0.57 432	0.40 476	0.11 396	0.09 420	0.12 437	0.11 416	0.12 421	0.10 367

ToySt	0.24 342	0.16 374	0.48 387	0.21 218	0.13 264	0.29 358	0.29 481	0.39 298	0.39 369	0.27 242	0.35 320	0.39 410	0.31 444	0.31 308	0.29 416	0.08 223	0.09 420	0.10 340	0.11 416	0.11 384	0.10 367

ADStereo(finetuned)	0.19 227	0.13 272	0.49 392	0.19 106	0.09 36	0.19 132	0.18 225	0.34 225	0.39 369	0.29 281	0.31 267	0.18 168	0.31 444	0.21 147	0.19 278	0.07 85	0.05 37	0.07 99	0.05 53	0.06 60	0.07 178

TransformOpticalFlow	0.24 342	0.13 272	0.56 435	0.23 328	0.11 126	0.21 197	0.19 270	0.40 309	0.32 283	0.30 312	0.43 414	0.36 384	0.31 444	0.61 454	0.20 297	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.06 60	0.07 178

RAFT + AFF	0.27 395	0.23 474	0.50 403	0.25 418	0.17 417	0.30 377	0.33 513	0.52 449	0.40 385	0.28 252	0.30 253	0.30 331	0.31 444	0.62 463	0.24 370	0.09 308	0.10 445	0.11 399	0.10 377	0.11 384	0.11 402

CVANet_RVC	0.30 435	0.19 425	0.41 318	0.26 452	0.16 393	0.33 413	0.26 452	0.52 449	0.47 457	0.40 464	0.46 447	0.43 445	0.31 444	0.89 547	0.26 394	0.14 479	0.09 420	0.14 484	0.13 482	0.14 454	0.10 367

HSM	0.28 415	0.16 374	0.35 221	0.20 169	0.15 361	0.33 413	0.19 270	0.53 460	0.37 345	0.36 417	0.38 354	0.67 548	0.31 444	0.89 547	0.23 359	0.08 223	0.06 172	0.08 185	0.07 165	0.08 197	0.08 247

PSMNet_ROB	0.33 460	0.24 478	0.54 425	0.31 520	0.21 486	0.42 484	0.43 550	0.59 517	0.47 457	0.37 424	0.44 425	0.49 481	0.31 444	0.64 471	0.43 488	0.14 479	0.10 445	0.15 499	0.14 496	0.13 436	0.11 402

SACVNet	0.30 435	0.20 438	0.41 318	0.25 418	0.18 438	0.34 426	0.25 440	0.52 449	0.40 385	0.41 473	0.44 425	0.46 468	0.32 451	0.71 495	0.25 381	0.13 453	0.10 445	0.12 437	0.12 455	0.16 476	0.17 496

GwcNet	0.35 473	0.23 474	0.88 533	0.25 418	0.24 523	0.48 514	0.27 459	0.55 477	0.57 518	0.38 439	0.52 478	0.51 492	0.32 451	0.60 447	0.41 484	0.13 453	0.11 469	0.12 437	0.11 416	0.13 436	0.14 463

FADNet	0.32 451	0.36 537	0.74 500	0.23 328	0.22 502	0.37 452	0.19 270	0.53 460	0.48 467	0.32 352	0.36 331	0.43 445	0.32 451	0.64 471	0.25 381	0.16 507	0.16 530	0.14 484	0.16 517	0.24 539	0.19 517

PSMNet-RUCA	0.37 487	0.41 551	0.66 478	0.46 565	0.41 564	0.34 426	0.25 440	0.57 503	0.45 435	0.39 454	0.52 478	0.43 445	0.33 454	0.41 361	0.29 416	0.25 553	0.14 508	0.33 567	0.21 540	0.31 561	0.22 540

UGAM-zero	0.23 311	0.10 97	0.54 425	0.19 106	0.13 264	0.21 197	0.14 77	0.44 356	0.22 142	0.28 252	0.28 227	0.51 492	0.33 454	0.65 477	0.14 139	0.07 85	0.06 172	0.07 99	0.08 241	0.06 60	0.07 178

SQANet	0.40 505	0.48 559	0.67 479	0.48 567	0.39 561	0.48 514	0.22 376	0.51 432	0.43 409	0.40 464	0.47 454	0.47 470	0.33 454	0.54 415	0.32 436	0.36 572	0.15 523	0.40 572	0.21 540	0.45 571	0.31 565

IER	0.23 311	0.12 209	0.39 287	0.20 169	0.14 310	0.31 393	0.19 270	0.42 335	0.36 334	0.33 364	0.40 377	0.32 351	0.33 454	0.29 286	0.22 340	0.09 308	0.07 298	0.08 185	0.08 241	0.09 270	0.08 247

DGSMNet	0.61 556	0.29 511	0.91 537	0.51 571	0.70 586	0.62 548	1.38 609	0.59 517	0.55 512	0.37 424	0.61 518	0.52 498	0.33 454	0.65 477	0.43 488	0.53 579	0.60 599	0.67 585	0.61 594	0.63 581	0.61 593

MMNet	0.27 395	0.14 315	0.49 392	0.24 379	0.17 417	0.47 508	0.22 376	0.45 366	0.51 491	0.39 454	0.41 385	0.36 384	0.33 454	0.39 352	0.34 448	0.08 223	0.07 298	0.09 266	0.09 333	0.10 336	0.08 247

UNet	0.28 415	0.14 315	0.69 485	0.23 328	0.20 478	0.44 494	0.22 376	0.50 415	0.40 385	0.34 384	0.39 367	0.43 445	0.33 454	0.40 359	0.31 431	0.09 308	0.07 298	0.10 340	0.08 241	0.10 336	0.08 247

HGLStereo	0.27 395	0.14 315	0.46 370	0.24 379	0.21 486	0.33 413	0.23 401	0.50 415	0.42 402	0.35 401	0.48 460	0.41 432	0.33 454	0.45 373	0.33 443	0.11 396	0.10 445	0.09 266	0.09 333	0.10 336	0.12 425

DLCB_ROB	0.28 415	0.16 374	0.34 211	0.27 480	0.16 393	0.38 460	0.25 440	0.48 397	0.43 409	0.46 504	0.46 447	0.51 492	0.33 454	0.53 409	0.33 443	0.10 357	0.10 445	0.11 399	0.11 416	0.10 336	0.09 311

iinet-f	0.30 435	0.18 409	1.03 555	0.20 169	0.15 361	0.44 494	0.22 376	0.45 366	0.37 345	0.35 401	0.44 425	0.41 432	0.34 463	0.34 328	0.40 476	0.10 357	0.09 420	0.08 185	0.08 241	0.13 436	0.11 402

hitnet-ft	0.29 426	0.17 393	0.40 295	0.19 106	0.14 310	0.39 468	0.23 401	0.44 356	0.41 395	0.36 417	0.46 447	0.53 503	0.34 463	0.76 516	0.32 436	0.14 479	0.10 445	0.13 458	0.10 377	0.15 468	0.13 442

DRN-Test	0.33 460	0.17 393	0.61 454	0.27 480	0.19 460	0.46 502	0.29 481	0.65 546	0.51 491	0.47 511	0.46 447	0.44 456	0.34 463	0.62 463	0.41 484	0.12 434	0.08 384	0.13 458	0.12 455	0.12 421	0.10 367

PWCDC_ROB	0.38 494	0.30 518	0.60 451	0.33 532	0.20 478	0.42 484	0.19 270	0.58 512	0.89 571	0.42 483	1.26 578	0.36 384	0.34 463	0.50 391	0.38 461	0.18 529	0.11 469	0.11 399	0.09 333	0.19 514	0.13 442

fast-acv-ft	0.31 442	0.20 438	0.81 514	0.24 379	0.18 438	0.46 502	0.27 459	0.41 321	0.49 476	0.39 454	0.55 492	0.49 481	0.35 467	0.37 345	0.38 461	0.11 396	0.11 469	0.11 399	0.12 455	0.12 421	0.09 311

Wz-Net-LNSev	0.34 468	0.29 511	0.91 537	0.26 452	0.21 486	0.47 508	0.31 497	0.54 467	0.54 506	0.44 496	0.52 478	0.50 488	0.35 467	0.39 352	0.39 469	0.11 396	0.11 469	0.10 340	0.09 333	0.14 454	0.13 442

STrans-v2	0.24 342	0.13 272	0.54 425	0.21 218	0.12 185	0.23 247	0.21 350	0.47 385	0.28 228	0.31 329	0.42 401	0.36 384	0.35 467	0.62 463	0.23 359	0.07 85	0.05 37	0.08 185	0.07 165	0.06 60	0.06 93

MDST_ROB	0.48 530	0.14 315	0.95 544	0.30 513	0.21 486	1.33 592	0.32 503	0.77 570	0.56 515	1.06 582	0.71 538	0.49 481	0.35 467	1.26 582	0.38 461	0.13 453	0.11 469	0.16 510	0.13 482	0.12 421	0.12 425

w-ln-seven	0.42 510	0.30 518	1.18 566	0.26 452	0.22 502	0.58 539	0.31 497	0.62 537	0.81 561	0.58 541	0.61 518	0.53 503	0.36 471	0.57 432	0.65 539	0.11 396	0.10 445	0.13 458	0.12 455	0.15 468	0.13 442

Wz-Net-MNSev	0.36 477	0.26 494	0.79 509	0.26 452	0.21 486	0.59 542	0.38 534	0.55 477	0.56 515	0.48 514	0.54 488	0.53 503	0.36 471	0.60 447	0.44 493	0.11 396	0.09 420	0.11 399	0.11 416	0.15 468	0.13 442

DDUNet	0.41 507	0.50 564	0.48 387	0.44 562	0.39 561	0.46 502	0.32 503	0.50 415	0.43 409	0.45 500	0.52 478	0.57 518	0.36 471	0.48 382	0.33 443	0.33 569	0.21 554	0.55 580	0.25 557	0.37 568	0.32 568

DMCA-RVC	0.27 395	0.21 452	0.61 454	0.28 501	0.17 417	0.29 358	0.21 350	0.42 335	0.35 321	0.40 464	0.37 340	0.39 410	0.36 471	0.43 366	0.30 424	0.13 453	0.10 445	0.15 499	0.11 416	0.13 436	0.10 367

RTSC	0.39 499	0.28 504	0.78 502	0.27 480	0.18 438	0.49 519	0.22 376	0.59 517	0.84 569	0.55 537	0.53 485	0.49 481	0.36 471	0.67 486	0.82 553	0.13 453	0.10 445	0.11 399	0.12 455	0.17 493	0.17 496

PA-Net	0.37 487	0.28 504	0.83 521	0.31 520	0.28 543	0.39 468	0.42 548	0.51 432	0.55 512	0.34 384	0.42 401	0.41 432	0.36 471	0.79 526	0.49 507	0.12 434	0.23 563	0.16 510	0.23 550	0.12 421	0.18 509
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.32 451	0.13 272	0.51 414	0.25 418	0.16 393	0.48 514	0.25 440	0.50 415	0.57 518	0.37 424	0.45 437	0.62 532	0.36 471	0.64 471	0.49 507	0.09 308	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.12 421	0.11 402

ETE_ROB	0.34 468	0.26 494	0.45 362	0.29 504	0.18 438	0.40 473	0.37 528	0.57 503	0.47 457	0.50 517	0.50 464	0.62 532	0.36 471	0.55 417	0.38 461	0.13 453	0.10 445	0.14 484	0.12 455	0.16 476	0.16 484

LALA_ROB	0.36 477	0.25 483	0.46 370	0.30 513	0.21 486	0.47 508	0.39 539	0.61 529	0.51 491	0.52 528	0.51 470	0.69 554	0.36 471	0.50 391	0.43 488	0.17 518	0.11 469	0.16 510	0.14 496	0.17 493	0.15 475

psm_up	0.29 426	0.16 374	0.41 318	0.26 452	0.17 417	0.32 402	0.26 452	0.55 477	0.43 409	0.36 417	0.40 377	0.45 460	0.37 480	0.58 439	0.30 424	0.11 396	0.12 486	0.13 458	0.12 455	0.10 336	0.10 367

RASNet	0.28 415	0.14 315	0.44 351	0.22 280	0.18 438	0.32 402	0.19 270	0.48 397	0.38 359	0.29 281	0.43 414	0.47 470	0.37 480	0.79 526	0.36 458	0.09 308	0.07 298	0.07 99	0.09 333	0.07 131	0.07 178

XPNet_ROB	0.33 460	0.20 438	0.43 342	0.27 480	0.18 438	0.37 452	0.31 497	0.55 477	0.50 487	0.51 522	0.53 485	0.58 521	0.37 480	0.63 469	0.45 496	0.17 518	0.12 486	0.13 458	0.12 455	0.15 468	0.14 463

pmcnn	0.50 536	0.20 438	0.78 502	0.24 379	0.26 536	0.39 468	0.30 492	0.51 432	0.50 487	0.54 536	1.23 577	2.52 603	0.37 480	0.77 522	0.95 564	0.08 223	0.06 172	0.06 32	0.05 53	0.10 336	0.08 247

zh-mn7	0.46 525	0.45 554	1.48 581	0.25 418	0.19 460	0.44 494	0.29 481	0.56 493	0.82 562	0.65 552	0.96 564	0.49 481	0.38 484	0.88 545	0.63 535	0.12 434	0.10 445	0.11 399	0.11 416	0.13 436	0.14 463

CBFPSM	0.27 395	0.16 374	0.67 479	0.20 169	0.14 310	0.38 460	0.25 440	0.40 309	0.36 334	0.33 364	0.36 331	0.56 513	0.38 484	0.32 315	0.38 461	0.08 223	0.08 384	0.07 99	0.08 241	0.09 270	0.11 402

Anonymous_2	0.37 487	0.21 452	0.47 378	0.20 169	0.21 486	0.42 484	0.26 452	0.38 286	0.29 248	0.33 364	0.30 253	0.44 456	0.38 484	0.36 342	0.29 416	0.26 554	0.29 573	0.44 574	1.41 610	0.34 565	0.21 535

HBP-ISP	0.33 460	0.30 518	0.72 495	0.22 280	0.16 393	0.32 402	0.22 376	0.54 467	0.44 424	0.41 473	0.49 462	0.33 358	0.38 484	0.73 502	0.25 381	0.18 529	0.19 547	0.24 547	0.20 537	0.16 476	0.13 442

APVNet	0.36 477	0.20 438	0.70 491	0.26 452	0.22 502	0.52 532	0.35 519	0.61 529	0.44 424	0.38 439	0.52 478	0.48 476	0.38 484	0.84 538	0.46 502	0.13 453	0.14 508	0.15 499	0.16 517	0.16 476	0.15 475

CC-Net-ROB	0.43 515	0.47 557	0.65 473	0.37 551	0.23 515	0.51 523	0.29 481	0.66 552	0.49 476	0.46 504	0.51 470	0.48 476	0.38 484	0.96 560	0.35 452	0.34 570	0.23 563	0.55 580	0.25 557	0.31 561	0.20 527

z-mn7	0.44 521	0.40 547	1.09 559	0.25 418	0.18 438	0.61 546	0.34 515	0.56 493	0.93 577	0.43 489	0.96 564	0.53 503	0.39 490	0.94 556	0.59 526	0.10 357	0.09 420	0.10 340	0.10 377	0.14 454	0.13 442

Wz-Net-SNSev	0.43 515	0.41 551	1.27 573	0.30 513	0.21 486	0.44 494	0.41 545	0.61 529	0.65 536	0.46 504	0.65 527	0.62 532	0.39 490	0.74 510	0.59 526	0.12 434	0.11 469	0.12 437	0.13 482	0.16 476	0.14 463

RYNet	0.37 487	0.18 409	0.59 449	0.25 418	0.28 543	0.61 546	0.32 503	0.59 517	0.59 521	0.41 473	0.38 354	0.57 518	0.39 490	0.87 542	0.53 518	0.11 396	0.08 384	0.12 437	0.11 416	0.18 507	0.18 509

NCCL2	0.35 473	0.26 494	0.49 392	0.36 545	0.22 502	0.41 477	0.41 545	0.53 460	0.42 402	0.47 511	0.46 447	0.61 530	0.39 490	0.55 417	0.37 459	0.16 507	0.13 498	0.21 538	0.21 540	0.16 476	0.16 484

LL-Strereo	0.29 426	0.25 483	0.58 443	0.25 418	0.21 486	0.23 247	0.24 423	0.55 477	0.42 402	0.34 384	0.32 276	0.41 432	0.40 494	0.94 556	0.23 359	0.08 223	0.07 298	0.11 399	0.09 333	0.09 270	0.09 311

GANet	0.36 477	0.22 465	0.49 392	0.29 504	0.17 417	0.41 477	0.38 534	0.57 503	0.45 435	0.46 504	0.75 544	0.55 509	0.40 494	0.94 556	0.41 484	0.13 453	0.13 498	0.13 458	0.11 416	0.14 454	0.11 402

PDISCO_ROB	0.43 515	0.30 518	0.67 479	0.43 560	0.36 560	0.67 553	0.32 503	0.72 566	0.76 555	0.43 489	0.53 485	0.63 540	0.40 494	0.66 482	0.47 504	0.21 540	0.12 486	0.21 538	0.19 536	0.25 541	0.20 527

PWC_ROB	0.38 494	0.29 511	0.69 485	0.25 418	0.20 478	0.38 460	0.19 270	0.58 512	0.67 540	0.57 540	0.85 556	0.51 492	0.40 494	0.71 495	0.52 516	0.13 453	0.09 420	0.14 484	0.10 377	0.17 493	0.14 463

w-ln-seven-2	0.36 477	0.29 511	1.06 557	0.27 480	0.18 438	0.37 452	0.30 492	0.50 415	0.54 506	0.45 500	0.55 492	0.45 460	0.41 498	0.62 463	0.49 507	0.10 357	0.10 445	0.12 437	0.11 416	0.14 454	0.11 402

DRaft	0.24 342	0.10 97	0.34 211	0.18 61	0.12 185	0.28 337	0.23 401	0.33 216	0.39 369	0.38 439	0.61 518	0.21 205	0.41 498	0.48 382	0.42 487	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.08 241	0.07 131	0.08 247

S-Stereo	0.38 494	0.20 438	1.05 556	0.27 480	0.22 502	0.38 460	0.32 503	0.55 477	0.66 537	0.39 454	0.59 506	0.49 481	0.41 498	0.75 511	0.40 476	0.12 434	0.15 523	0.13 458	0.13 482	0.16 476	0.21 535

DeepPrunerF	0.44 521	0.29 511	1.29 575	0.33 532	0.30 551	0.35 441	0.36 524	0.62 537	1.15 589	0.40 464	0.44 425	0.39 410	0.41 498	0.80 530	0.52 516	0.18 529	0.14 508	0.23 545	0.21 540	0.17 493	0.17 496

DANet	0.35 473	0.23 474	0.60 451	0.36 545	0.22 502	0.39 468	0.25 440	0.48 397	0.43 409	0.52 528	0.50 464	0.59 523	0.41 498	0.76 516	0.49 507	0.13 453	0.11 469	0.14 484	0.12 455	0.17 493	0.15 475
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.41 507	0.28 504	0.62 462	0.30 513	0.19 460	0.51 523	0.47 560	0.58 512	0.59 521	0.56 538	0.47 454	0.49 481	0.41 498	1.21 579	0.64 537	0.12 434	0.18 543	0.12 437	0.13 482	0.11 384	0.14 463

FBW_ROB	0.43 515	0.26 494	0.54 425	0.31 520	0.20 478	0.51 523	0.32 503	0.70 563	0.60 525	0.59 542	0.55 492	0.65 543	0.41 498	1.40 588	0.51 515	0.13 453	0.17 537	0.21 538	0.16 517	0.17 493	0.18 509

SGM-Forest	0.36 477	0.17 393	0.47 378	0.23 328	0.16 393	0.45 500	0.41 545	0.55 477	0.48 467	0.52 528	0.60 511	0.52 498	0.41 498	0.85 539	0.50 513	0.17 518	0.17 537	0.17 516	0.15 505	0.15 468	0.15 475
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 460	0.21 452	0.54 425	0.23 328	0.13 264	0.42 484	0.33 513	0.53 460	0.48 467	0.52 528	0.49 462	0.50 488	0.41 498	0.56 428	0.31 431	0.15 492	0.16 530	0.18 524	0.16 517	0.13 436	0.13 442
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACV-stereo	0.29 426	0.18 409	0.79 509	0.23 328	0.16 393	0.47 508	0.19 270	0.36 270	0.34 305	0.29 281	0.33 299	0.67 548	0.42 507	0.54 415	0.30 424	0.10 357	0.09 420	0.09 266	0.09 333	0.10 336	0.11 402

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 540	0.50 564	0.86 530	0.39 555	0.24 523	0.84 569	0.55 571	0.56 493	0.62 530	0.60 543	0.68 533	0.62 532	0.42 507	1.13 574	0.43 488	0.23 543	0.27 569	0.27 550	0.35 572	0.25 541	0.29 561

stereogan	0.37 487	0.17 393	0.65 473	0.27 480	0.22 502	0.62 548	0.26 452	0.59 517	0.63 534	0.43 489	0.60 511	0.67 548	0.42 507	0.68 487	0.35 452	0.13 453	0.14 508	0.14 484	0.12 455	0.19 514	0.17 496

CBMV_ROB	0.33 460	0.18 409	0.53 422	0.21 218	0.14 310	0.33 413	0.20 317	0.51 432	0.45 435	0.51 522	0.55 492	0.45 460	0.42 507	0.71 495	0.32 436	0.18 529	0.19 547	0.23 545	0.21 540	0.14 454	0.15 475

ACVNet-4b	0.72 566	0.81 583	1.33 577	0.72 583	0.50 574	0.80 567	0.31 497	0.71 565	0.80 560	0.50 517	0.72 542	0.95 570	0.43 511	0.96 560	1.20 583	1.13 607	0.21 554	0.76 590	0.45 579	0.65 584	0.46 580

UDG	0.40 505	0.46 555	0.49 392	0.40 557	0.35 559	0.47 508	0.27 459	0.54 467	0.47 457	0.39 454	0.45 437	0.59 523	0.44 512	0.46 376	0.39 469	0.26 554	0.19 547	0.48 576	0.22 548	0.34 565	0.26 556

Syn2CoEx	0.36 477	0.31 525	0.78 502	0.34 534	0.21 486	0.41 477	0.28 475	0.61 529	0.49 476	0.42 483	0.56 499	0.45 460	0.44 512	0.69 489	0.38 461	0.17 518	0.14 508	0.15 499	0.12 455	0.13 436	0.12 425

GANetREF_RVC	0.43 515	0.47 557	0.69 485	0.38 553	0.20 478	0.51 523	0.48 564	0.66 552	0.66 537	0.46 504	0.46 447	0.50 488	0.44 512	0.90 550	0.39 469	0.27 559	0.21 554	0.32 565	0.18 532	0.27 553	0.22 540
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
otaku	0.57 550	0.62 575	0.87 532	0.63 578	0.44 568	0.73 558	0.37 528	0.65 546	0.66 537	0.51 522	0.75 544	0.66 547	0.45 515	0.69 489	0.46 502	0.53 579	0.34 579	0.55 580	0.35 572	0.60 579	0.45 577

ccnet	0.42 510	0.31 525	0.48 387	0.27 480	0.32 555	0.60 545	0.32 503	0.65 546	0.46 452	0.53 534	0.66 529	0.56 513	0.45 515	0.72 500	0.61 530	0.26 554	0.19 547	0.24 547	0.21 540	0.26 548	0.22 540

SuperB	0.49 533	0.28 504	2.23 592	0.23 328	0.15 361	0.41 477	0.32 503	0.47 385	0.82 562	0.43 489	0.50 464	0.33 358	0.45 515	0.68 487	1.08 571	0.10 357	0.07 298	0.09 266	0.08 241	0.98 601	0.14 463

RGC	0.39 499	0.32 530	0.64 472	0.34 534	0.27 538	0.40 473	0.29 481	0.57 503	0.53 502	0.45 500	0.64 526	0.62 532	0.45 515	0.72 500	0.39 469	0.15 492	0.15 523	0.21 538	0.20 537	0.18 507	0.19 517

Nwc_Net	0.37 487	0.25 483	0.68 484	0.31 520	0.24 523	0.44 494	0.30 492	0.65 546	0.50 487	0.37 424	0.69 537	0.58 521	0.45 515	0.60 447	0.40 476	0.15 492	0.12 486	0.19 532	0.21 540	0.14 454	0.13 442

PASM	0.45 523	0.35 534	0.90 536	0.35 543	0.33 556	0.39 468	0.38 534	0.50 415	0.61 528	0.52 528	0.51 470	0.62 532	0.45 515	0.93 554	0.48 505	0.26 554	0.29 573	0.29 561	0.33 570	0.29 559	0.26 556

CRFU-Net	0.28 415	0.14 315	0.45 362	0.25 418	0.15 361	0.45 500	0.23 401	0.50 415	0.30 262	0.43 489	0.41 385	0.48 476	0.46 521	0.43 366	0.29 416	0.11 396	0.10 445	0.09 266	0.08 241	0.10 336	0.10 367

CrosDoStereo	0.31 442	0.10 97	0.49 392	0.18 61	0.12 185	0.22 225	1.11 605	0.34 225	0.37 345	0.38 439	0.61 518	0.28 304	0.46 521	0.61 454	0.57 520	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.08 241	0.07 131	0.07 178

DeepStereo_LL	0.31 442	0.10 97	0.49 392	0.18 61	0.12 185	0.22 225	1.11 605	0.34 225	0.37 345	0.38 439	0.61 518	0.28 304	0.46 521	0.61 454	0.57 520	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.08 241	0.07 131	0.07 178

RP	0.35 473	0.22 465	0.51 414	0.31 520	0.24 523	0.37 452	0.28 475	0.50 415	0.58 520	0.40 464	0.63 524	0.61 530	0.47 524	0.61 454	0.39 469	0.16 507	0.15 523	0.17 516	0.15 505	0.17 493	0.17 496

NCC-stereo	0.39 499	0.25 483	0.69 485	0.32 526	0.28 543	0.46 502	0.36 524	0.65 546	0.52 498	0.40 464	0.57 502	0.56 513	0.47 524	0.73 502	0.45 496	0.17 518	0.14 508	0.18 524	0.25 557	0.16 476	0.16 484

Abc-Net	0.39 499	0.25 483	0.69 485	0.32 526	0.28 543	0.46 502	0.36 524	0.65 546	0.52 498	0.40 464	0.57 502	0.56 513	0.47 524	0.73 502	0.45 496	0.17 518	0.14 508	0.18 524	0.25 557	0.16 476	0.16 484
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.42 510	0.27 501	0.81 514	0.31 520	0.25 531	0.42 484	0.22 376	0.66 552	0.94 579	0.63 548	0.60 511	0.59 523	0.47 524	0.59 445	0.58 525	0.15 492	0.13 498	0.16 510	0.16 517	0.20 523	0.22 540

XQC	0.43 515	0.37 542	0.96 546	0.34 534	0.25 531	0.53 533	0.34 515	0.60 525	0.73 553	0.51 522	0.46 447	0.57 518	0.47 524	0.70 492	0.72 544	0.17 518	0.12 486	0.18 524	0.15 505	0.25 541	0.23 547

ADCRef	0.38 494	0.24 478	0.88 533	0.26 452	0.21 486	0.49 519	0.27 459	0.52 449	0.48 467	0.50 517	0.58 504	0.35 379	0.47 524	0.48 382	1.29 586	0.09 308	0.08 384	0.12 437	0.12 455	0.11 384	0.11 402

DEmStereo	0.26 387	0.09 52	0.47 378	0.19 106	0.12 185	0.30 377	0.25 440	0.28 144	0.36 334	0.36 417	0.58 504	0.25 258	0.48 530	0.53 409	0.44 493	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.08 241	0.06 60	0.07 178

IGEV-RUCA	0.21 264	0.08 17	0.23 96	0.19 106	0.19 460	0.28 337	0.24 423	0.23 79	0.21 128	0.20 173	0.23 181	0.28 304	0.49 531	0.26 234	0.18 248	0.09 308	0.08 384	0.18 524	0.13 482	0.17 493	0.17 496

AF-Net	0.37 487	0.26 494	0.56 435	0.32 526	0.23 515	0.41 477	0.29 481	0.61 529	0.64 535	0.42 483	0.68 533	0.65 543	0.49 531	0.57 432	0.44 493	0.15 492	0.11 469	0.19 532	0.14 496	0.15 468	0.13 442

THIR-Stereo	0.29 426	0.12 209	0.41 318	0.19 106	0.11 126	0.28 337	0.72 583	0.32 202	0.35 321	0.37 424	0.65 527	0.34 365	0.50 533	0.57 432	0.45 496	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.09 333	0.07 131	0.07 178

FAT-Stereo	0.36 477	0.18 409	0.73 499	0.26 452	0.18 438	0.33 413	0.29 481	0.60 525	0.59 521	0.46 504	0.60 511	0.60 526	0.50 533	0.61 454	0.34 448	0.13 453	0.14 508	0.13 458	0.12 455	0.14 454	0.18 509

edge stereo	0.39 499	0.22 465	0.81 514	0.27 480	0.22 502	0.37 452	0.24 423	0.56 493	0.54 506	0.53 534	0.60 511	0.71 557	0.50 533	0.78 524	0.40 476	0.16 507	0.14 508	0.19 532	0.14 496	0.16 476	0.17 496

Ntro	0.58 551	0.64 576	0.92 539	0.66 579	0.50 574	0.77 562	0.36 524	0.66 552	0.70 547	0.50 517	0.59 506	0.65 543	0.51 536	0.75 511	0.45 496	0.56 583	0.32 577	0.56 583	0.34 571	0.63 581	0.46 580

psmorigin	0.50 536	0.25 483	3.03 601	0.24 379	0.19 460	0.38 460	0.22 376	0.50 415	0.44 424	0.64 550	0.68 533	0.71 557	0.51 536	0.85 539	0.45 496	0.14 479	0.17 537	0.13 458	0.14 496	0.16 476	0.21 535

ADCP+	0.45 523	0.24 478	1.15 565	0.25 418	0.22 502	0.56 535	0.39 539	0.54 467	0.51 491	0.44 496	0.51 470	0.46 468	0.52 538	0.56 428	1.89 599	0.10 357	0.08 384	0.11 399	0.10 377	0.14 454	0.13 442

WZ-Net	0.52 544	0.38 545	1.90 589	0.30 513	0.24 523	0.57 538	0.48 564	0.62 537	0.78 558	0.50 517	0.71 538	0.68 552	0.54 539	0.98 563	0.84 554	0.13 453	0.10 445	0.11 399	0.12 455	0.19 514	0.20 527

aanetorigin	0.39 499	0.29 511	1.09 559	0.24 379	0.19 460	0.28 337	0.37 528	0.33 216	0.47 457	0.94 574	0.82 553	0.52 498	0.54 539	0.49 387	0.50 513	0.11 396	0.09 420	0.10 340	0.10 377	0.16 476	0.15 475

AnyNet_C32	0.51 540	0.40 547	1.10 563	0.29 504	0.28 543	0.59 542	0.58 573	0.54 467	0.60 525	0.62 546	0.66 529	0.54 507	0.54 539	0.78 524	1.74 596	0.15 492	0.14 508	0.15 499	0.17 526	0.20 523	0.20 527

LSM	1.64 599	0.40 547	2.56 598	2.02 608	17.61 622	0.51 523	0.52 568	0.61 529	0.76 555	0.82 567	1.11 572	0.63 540	0.54 539	0.75 511	0.49 507	0.16 507	0.24 565	0.18 524	0.21 540	0.25 541	2.42 613

zh-sn7	0.48 530	0.51 566	1.43 580	0.29 504	0.20 478	0.47 508	0.39 539	0.57 503	0.62 530	0.52 528	0.81 551	0.52 498	0.56 543	1.05 568	0.87 558	0.12 434	0.13 498	0.13 458	0.13 482	0.17 493	0.16 484

FTStereo	0.28 415	0.10 97	0.43 342	0.23 328	0.13 264	0.21 197	0.53 570	0.34 225	0.26 201	0.38 439	0.95 563	0.30 331	0.56 543	0.32 315	0.18 248	0.08 223	0.06 172	0.09 266	0.08 241	0.07 131	0.19 517

ADCPNet	0.48 530	0.29 511	1.60 585	0.27 480	0.23 515	0.70 557	0.38 534	0.53 460	0.51 491	0.51 522	0.59 506	0.67 548	0.56 543	0.60 447	1.14 576	0.15 492	0.18 543	0.14 484	0.23 550	0.19 514	0.19 517

SAMSARA	0.56 547	0.39 546	0.80 512	0.60 576	0.46 569	1.00 578	1.23 608	0.67 557	0.68 543	0.71 558	0.54 488	0.89 567	0.57 546	0.81 533	0.62 532	0.19 535	0.22 558	0.18 524	0.18 532	0.27 553	0.25 554

MSAF-DinoV2	0.76 572	0.44 553	1.98 590	0.49 570	0.16 393	0.58 539	0.31 497	0.81 577	0.83 566	0.41 473	0.52 478	0.98 572	0.58 547	4.97 614	1.03 568	0.11 396	0.07 298	0.10 340	0.24 552	0.27 553	0.26 556

RTS	0.78 573	0.48 559	4.68 604	0.34 534	0.28 543	1.12 582	0.46 556	0.62 537	1.03 581	0.73 559	0.89 561	0.60 526	0.59 548	1.61 591	1.16 579	0.14 479	0.11 469	0.15 499	0.15 505	0.21 526	0.19 517

RTSA	0.78 573	0.48 559	4.68 604	0.34 534	0.28 543	1.12 582	0.46 556	0.62 537	1.03 581	0.73 559	0.89 561	0.60 526	0.59 548	1.61 591	1.16 579	0.14 479	0.11 469	0.15 499	0.15 505	0.21 526	0.19 517

RainbowNet	0.72 566	0.89 588	1.02 553	0.82 586	0.63 584	0.78 565	0.52 568	0.81 577	0.93 577	0.60 543	0.79 549	0.80 562	0.60 550	0.80 530	0.57 520	0.78 594	0.55 595	0.78 591	0.49 583	0.76 590	0.58 588

Wz-Net-TNSev	0.51 540	0.58 571	1.61 587	0.25 418	0.21 486	0.65 550	0.45 554	0.63 544	0.69 545	0.51 522	0.54 488	0.71 557	0.60 550	1.00 564	0.77 548	0.15 492	0.15 523	0.13 458	0.15 505	0.21 526	0.20 527

anonymity	0.56 547	0.54 569	0.70 491	0.47 566	0.61 582	0.56 535	0.43 550	0.69 561	0.49 476	0.63 548	0.55 492	0.54 507	0.60 550	0.61 454	0.57 520	0.55 582	0.53 592	0.50 577	0.54 589	0.51 573	0.56 585

Consistency-Raft	0.55 546	0.48 559	1.02 553	0.45 563	0.49 572	0.49 519	0.47 560	0.72 566	0.72 550	0.45 500	0.82 553	0.47 470	0.60 550	0.50 391	0.63 535	0.39 576	0.39 582	0.44 574	0.51 586	0.52 574	0.37 571

G-Net	0.46 525	0.25 483	0.86 530	0.34 534	0.28 543	0.90 574	0.35 519	0.47 385	0.45 435	0.68 555	1.22 576	0.64 542	0.60 550	0.61 454	0.57 520	0.16 507	0.14 508	0.17 516	0.13 482	0.22 533	0.19 517

ADCL	0.47 527	0.22 465	1.00 550	0.27 480	0.19 460	0.74 559	0.64 578	0.54 467	0.69 545	0.56 538	0.71 538	0.55 509	0.60 550	0.60 447	1.43 588	0.11 396	0.09 420	0.13 458	0.13 482	0.14 454	0.14 463

ADCS	0.58 551	0.40 547	1.35 578	0.29 504	0.24 523	0.55 534	0.45 554	0.67 557	0.83 566	0.76 564	0.71 538	0.68 552	0.60 550	0.76 516	2.23 604	0.16 507	0.16 530	0.16 510	0.17 526	0.22 533	0.22 540

AnyNet_C01	0.65 559	0.58 571	2.60 599	0.32 526	0.26 536	0.88 572	0.61 576	0.63 544	0.62 530	0.68 555	0.96 564	0.76 560	0.60 550	0.96 560	1.43 588	0.16 507	0.16 530	0.17 516	0.17 526	0.23 536	0.23 547

CSAN	0.50 536	0.35 534	0.78 502	0.36 545	0.23 515	0.56 535	0.59 575	0.61 529	0.70 547	0.64 550	0.78 548	0.65 543	0.60 550	1.38 587	0.62 532	0.21 540	0.17 537	0.20 536	0.20 537	0.18 507	0.18 509

MFN_U_SF_RVC	0.56 547	0.51 566	1.19 567	0.38 553	0.22 502	0.69 554	0.27 459	0.80 575	0.67 540	0.73 559	0.74 543	0.87 564	0.61 559	0.81 533	0.76 545	0.29 564	0.27 569	0.32 565	0.37 576	0.32 564	0.31 565

ADCMid	0.49 533	0.34 532	1.13 564	0.26 452	0.21 486	0.51 523	0.37 528	0.57 503	0.54 506	0.75 563	0.66 529	0.62 532	0.64 560	0.64 471	1.68 593	0.13 453	0.12 486	0.17 516	0.17 526	0.20 523	0.17 496

test_sample8	0.49 533	0.19 425	0.50 403	0.18 61	0.16 393	0.34 426	0.20 317	0.55 477	0.34 305	0.62 546	0.38 354	1.15 577	0.67 561	0.66 482	0.91 561	0.23 543	1.82 611	0.28 557	0.24 552	0.18 507	0.16 484

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 562	0.64 576	1.06 557	0.45 563	0.27 538	1.40 596	0.58 573	0.78 571	0.92 575	0.84 568	0.86 557	0.88 566	0.68 562	1.33 586	0.68 542	0.37 574	0.29 573	0.34 568	0.36 575	0.43 569	0.37 571

DPSNet	0.47 527	0.24 478	0.93 541	0.27 480	0.20 478	0.75 561	0.57 572	0.84 580	0.79 559	0.47 511	0.51 470	0.60 526	0.69 563	0.87 542	0.71 543	0.16 507	0.13 498	0.12 437	0.10 377	0.25 541	0.21 535

SPS-STEREO	0.69 563	0.61 574	0.98 548	0.52 573	0.57 579	0.74 559	0.50 567	0.78 571	0.62 530	0.95 576	0.86 557	0.94 568	0.70 564	1.01 565	0.87 558	0.58 585	0.51 589	0.50 577	0.50 585	0.55 576	0.58 588
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SANet	0.53 545	0.28 504	0.96 546	0.26 452	0.15 361	0.69 554	0.44 553	0.67 557	1.34 592	0.67 554	0.98 567	0.94 568	0.71 565	0.89 547	0.76 545	0.14 479	0.12 486	0.12 437	0.11 416	0.17 493	0.16 484

ACVNet_1	0.72 566	0.81 583	1.37 579	0.72 583	0.53 577	0.77 562	0.42 548	0.85 583	0.90 573	0.74 562	0.75 544	1.32 583	0.72 566	1.02 566	0.55 519	0.54 581	0.31 576	0.71 587	0.35 572	0.64 583	0.45 577

SGM_RVC	0.50 536	0.19 425	0.50 403	0.25 418	0.15 361	0.69 554	0.39 539	0.68 560	0.82 562	0.95 576	0.84 555	1.13 574	0.76 567	1.16 575	0.60 529	0.16 507	0.16 530	0.16 510	0.16 517	0.16 476	0.17 496
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	0.72 566	0.76 581	0.99 549	0.62 577	0.70 586	0.77 562	0.67 579	0.75 568	0.83 566	0.78 566	0.86 557	0.69 554	0.78 568	0.71 495	0.61 530	0.66 588	0.59 598	0.61 584	0.58 593	0.68 587	0.71 597

PSM-AAD	0.25 370	0.10 97	0.30 163	0.24 379	0.12 185	0.26 306	0.38 534	0.34 225	0.28 228	0.35 401	0.39 367	0.28 304	0.79 569	0.30 301	0.16 193	0.07 85	0.06 172	0.12 437	0.11 416	0.08 197	0.21 535

GrayStereo	0.25 370	0.09 52	0.32 185	0.26 452	0.13 264	0.23 247	0.47 560	0.34 225	0.30 262	0.39 454	0.47 454	0.30 331	0.79 569	0.29 286	0.16 193	0.07 85	0.06 172	0.08 185	0.09 333	0.07 131	0.13 442

MeshStereo	0.58 551	0.27 501	0.67 479	0.22 280	0.17 417	0.66 552	0.37 528	0.78 571	0.61 528	1.47 603	1.30 579	1.65 589	0.79 569	1.12 573	0.59 526	0.17 518	0.17 537	0.17 516	0.14 496	0.17 493	0.14 463
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
WCMA_ROB	0.51 540	0.21 452	0.65 473	0.25 418	0.21 486	0.58 539	0.32 503	0.54 467	0.55 512	0.95 576	1.40 582	1.28 581	0.81 572	0.73 502	0.62 532	0.18 529	0.15 523	0.15 499	0.15 505	0.19 514	0.19 517

PVD	0.58 551	0.34 532	0.84 526	0.39 555	0.31 554	0.59 542	0.47 560	0.80 575	1.25 590	0.92 572	1.09 570	0.79 561	0.82 573	0.85 539	0.76 545	0.21 540	0.18 543	0.22 544	0.18 532	0.27 553	0.35 570

NVStereoNet_ROB	0.67 561	0.49 563	0.83 521	0.48 567	0.40 563	0.51 523	0.46 556	0.70 563	0.77 557	0.84 568	1.72 594	1.02 573	0.83 574	1.23 580	0.79 551	0.32 568	0.38 581	0.40 572	0.46 580	0.36 567	0.41 575
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_2	0.89 576	0.87 587	1.25 571	0.82 586	0.62 583	0.97 577	0.62 577	1.14 589	1.42 594	1.00 579	1.40 582	1.47 586	0.84 575	1.11 571	0.66 540	0.61 586	0.43 585	0.78 591	0.49 583	0.75 589	0.52 583

EDNetEfficientorigin	7.51 613	0.52 568	140.47 637	0.25 418	0.17 417	0.42 484	0.29 481	0.47 385	1.03 581	1.28 589	1.02 568	0.83 563	0.84 575	0.75 511	0.99 566	0.10 357	0.09 420	0.12 437	0.10 377	0.21 526	0.22 540

MADNet+	1.01 582	1.16 600	4.72 606	0.70 582	0.47 570	1.24 588	0.96 598	0.97 586	0.89 571	0.65 552	0.77 547	0.87 564	0.85 577	2.09 601	1.68 593	0.38 575	0.39 582	0.31 564	0.27 565	0.43 569	0.39 573

PWCK	1.00 580	1.17 601	1.70 588	0.91 589	0.41 564	1.19 586	0.92 596	1.10 587	1.14 588	1.16 587	1.14 573	1.25 580	0.88 578	1.75 597	1.04 570	0.87 598	0.50 587	0.87 594	0.53 588	0.96 600	0.52 583

DispFullNet	0.66 560	0.89 588	1.59 584	0.77 585	1.21 603	0.51 523	0.23 401	0.59 517	0.72 550	0.69 557	0.61 518	0.69 554	0.91 579	0.79 526	0.48 505	0.27 559	0.12 486	0.73 588	0.30 569	0.65 584	0.40 574

EDNetEfficient	0.63 557	0.37 542	2.40 596	0.26 452	0.25 531	0.38 460	0.49 566	0.41 321	1.06 584	1.38 592	0.87 560	0.62 532	0.95 580	0.65 477	1.65 592	0.11 396	0.09 420	0.10 340	0.11 416	0.19 514	0.17 496

IMH-64-1	0.91 577	0.86 585	0.84 526	0.97 591	0.75 588	0.92 575	0.71 581	1.27 590	1.10 586	0.89 570	1.45 584	1.14 575	0.96 581	1.19 576	0.84 554	0.74 591	0.51 589	0.97 596	0.55 590	0.84 592	0.60 590

IMH-64	0.91 577	0.86 585	0.84 526	0.97 591	0.75 588	0.92 575	0.71 581	1.27 590	1.10 586	0.89 570	1.45 584	1.14 575	0.96 581	1.19 576	0.84 554	0.74 591	0.51 589	0.97 596	0.55 590	0.84 592	0.60 590

MSMD_ROB	0.60 555	0.33 531	0.61 454	0.30 513	0.25 531	0.86 571	0.35 519	0.55 477	0.67 540	1.10 584	1.49 587	1.76 592	0.97 583	0.88 545	0.49 507	0.23 543	0.21 554	0.27 550	0.27 565	0.25 541	0.24 552

LVE	1.13 587	1.02 594	1.28 574	1.01 593	0.80 594	1.29 591	0.81 592	1.47 597	1.96 599	1.07 583	1.90 597	1.90 593	1.01 584	1.48 589	0.91 561	0.93 601	0.61 601	0.94 595	0.69 598	0.87 595	0.75 601

KSHMR	1.89 602	1.36 605	1.60 585	1.47 606	1.22 604	1.38 595	1.06 602	1.79 602	5.97 615	1.42 597	5.65 615	2.98 607	1.14 585	2.23 604	1.20 583	1.27 608	1.12 609	1.46 610	1.10 609	1.32 607	1.15 608

IMH	1.05 585	0.95 593	1.00 550	1.01 593	0.78 591	1.11 581	0.68 580	1.38 593	1.43 595	1.00 579	1.72 594	1.43 584	1.14 585	1.73 596	0.89 560	1.09 604	0.55 595	0.99 598	0.57 592	0.87 595	0.62 595

Dean	1.17 589	1.04 596	1.49 583	1.03 595	0.78 591	1.20 587	0.77 588	1.48 598	1.96 599	1.28 589	1.99 600	2.15 597	1.14 585	1.25 581	1.00 567	0.81 596	0.60 599	1.01 599	0.69 598	0.92 599	0.74 600

ELAS	0.74 570	0.36 537	0.85 529	0.36 545	0.33 556	1.36 593	0.77 588	0.93 584	0.92 575	1.41 595	1.53 589	1.16 578	1.17 588	0.95 559	1.03 568	0.26 554	0.25 567	0.28 557	0.28 568	0.31 561	0.30 562
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.01 582	0.89 588	0.93 541	0.83 588	0.66 585	1.18 584	0.81 592	1.40 594	1.57 597	1.11 585	1.76 596	1.45 585	1.19 589	1.50 590	1.14 576	0.61 586	0.62 602	0.70 586	0.68 597	0.66 586	0.60 590

WAO-6	1.07 586	0.93 592	0.92 539	0.96 590	0.78 591	1.28 590	0.75 585	1.34 592	2.00 601	1.02 581	1.54 590	1.59 588	1.22 590	1.31 585	1.14 576	0.78 594	0.55 595	1.02 600	0.75 601	0.83 591	0.69 596

SGM+DAISY	0.87 575	0.66 578	1.30 576	0.51 571	0.60 581	1.03 579	0.84 594	0.76 569	0.73 553	1.39 593	1.51 588	1.31 582	1.22 590	1.11 571	1.08 571	0.57 584	0.53 592	0.51 579	0.51 586	0.54 575	0.61 593

FCDSN-DC	0.63 557	0.31 525	0.61 454	0.36 545	0.30 551	0.65 550	0.37 528	0.66 552	0.68 543	1.14 586	1.54 590	1.71 591	1.26 592	0.92 552	0.64 537	0.24 550	0.22 558	0.27 550	0.26 561	0.27 553	0.27 560
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 564	0.30 518	0.69 485	0.32 526	0.27 538	0.81 568	0.39 539	0.79 574	0.82 562	1.41 595	1.58 592	1.98 594	1.26 592	1.02 566	0.77 548	0.24 550	0.22 558	0.27 550	0.26 561	0.26 548	0.26 556

FC-DCNN v2	0.71 565	0.30 518	0.67 479	0.32 526	0.27 538	0.84 569	0.39 539	0.84 580	0.85 570	1.44 599	1.64 593	2.09 596	1.28 594	1.06 569	0.80 552	0.24 550	0.22 558	0.27 550	0.26 561	0.26 548	0.25 554

JetBlue	1.14 588	0.76 581	2.36 594	0.59 575	0.75 588	3.04 607	1.78 611	1.11 588	0.90 573	0.94 574	1.10 571	1.66 590	1.28 594	2.09 601	1.72 595	0.43 578	0.36 580	0.38 570	0.38 578	0.58 578	0.56 585

ELAS_RVC	0.74 570	0.36 537	1.00 550	0.37 551	0.33 556	0.88 572	0.93 597	0.83 579	1.08 585	1.35 591	1.33 581	1.24 579	1.33 596	1.06 569	0.95 564	0.27 559	0.25 567	0.29 561	0.27 565	0.30 560	0.30 562
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	1.43 593	1.03 595	1.20 568	1.10 597	0.86 597	2.26 604	0.73 584	1.84 603	3.84 611	1.25 588	2.25 605	2.69 605	1.42 597	1.76 598	1.43 588	0.76 593	0.50 587	1.09 601	0.66 596	1.23 604	0.76 602

WAO-8	1.46 595	1.10 598	1.09 559	1.10 597	0.84 595	2.06 600	0.75 585	1.84 603	3.83 609	1.44 599	2.21 603	2.15 597	1.43 598	3.17 607	1.19 581	0.91 599	0.65 604	1.09 601	0.79 602	0.90 597	0.71 597

Venus	1.46 595	1.10 598	1.09 559	1.10 597	0.84 595	2.06 600	0.75 585	1.84 603	3.83 609	1.44 599	2.21 603	2.15 597	1.43 598	3.17 607	1.19 581	0.91 599	0.65 604	1.09 601	0.79 602	0.90 597	0.71 597

ktn	1.77 601	1.36 605	1.22 569	1.43 605	1.14 602	1.52 597	1.08 603	1.51 600	3.96 612	2.77 611	4.69 612	3.35 608	1.46 600	1.69 595	1.25 585	1.43 609	0.77 608	1.45 609	0.99 607	1.32 607	0.96 604

JetRed	2.30 605	2.64 610	6.12 608	1.12 600	1.38 606	5.85 613	3.29 613	1.99 606	1.67 598	1.98 606	1.95 599	2.16 600	1.60 601	2.48 605	4.10 612	1.05 602	1.60 610	1.09 601	1.01 608	1.67 609	1.28 609

notaker	1.45 594	1.34 604	1.48 581	1.40 604	1.07 601	1.18 584	0.85 595	1.48 598	1.40 593	1.51 604	3.46 610	2.40 602	1.81 602	1.76 598	1.45 591	1.11 605	0.69 607	1.38 608	0.87 604	1.31 606	0.97 605

TorneroNet	2.22 603	1.08 597	1.24 570	1.14 601	0.90 598	5.58 611	0.80 590	2.12 608	8.69 617	2.58 609	5.42 614	3.88 610	1.97 603	1.78 600	1.87 598	0.86 597	0.54 594	1.15 605	0.74 600	1.23 604	0.85 603

UNDER WATER-64	1.55 597	1.19 602	2.52 597	1.31 602	0.95 599	2.12 602	1.21 607	1.45 596	3.19 605	1.43 598	1.32 580	2.64 604	2.04 604	1.63 593	1.83 597	1.11 605	0.67 606	1.28 606	0.92 605	1.19 602	1.02 606

MonStereo1	0.93 579	0.56 570	0.82 518	0.69 580	0.58 580	1.37 594	0.35 519	0.94 585	1.25 590	0.93 573	1.90 597	1.52 587	2.10 605	1.27 583	0.77 548	0.69 589	0.33 578	0.75 589	0.47 582	0.70 588	0.57 587

coex-ft	3.44 607	0.73 580	48.55 635	0.24 379	0.19 460	0.50 522	0.43 550	0.47 385	2.40 603	7.03 617	1.20 575	0.97 571	2.23 606	0.73 502	1.92 600	0.12 434	0.15 523	0.14 484	0.12 455	0.21 526	0.43 576

UNDER WATER	1.59 598	1.22 603	2.36 594	1.38 603	1.03 600	1.67 599	1.10 604	1.54 601	3.63 607	1.44 599	1.47 586	2.85 606	2.25 607	1.67 594	1.94 601	1.06 603	0.62 602	1.31 607	0.93 606	1.21 603	1.02 606

MADNet++	2.26 604	1.80 608	2.06 591	2.13 610	1.97 608	2.61 606	1.79 612	2.38 609	2.16 602	2.75 610	2.65 607	2.38 601	2.43 608	3.17 607	3.21 608	2.17 612	1.95 613	1.94 612	1.63 611	2.06 610	2.01 612

SGM-ForestM	1.36 590	0.28 504	0.79 509	0.26 452	0.16 393	2.26 604	1.00 600	1.42 595	1.46 596	2.38 608	2.05 601	5.95 616	2.66 609	2.95 606	2.46 606	0.17 518	0.18 543	0.18 524	0.18 532	0.15 468	0.18 509

MANE	1.41 592	0.36 537	0.74 500	0.43 560	0.41 564	2.16 603	0.80 590	2.39 610	3.38 606	2.22 607	3.06 609	3.54 609	2.73 610	2.15 603	1.94 601	0.28 562	0.27 569	0.30 563	0.46 580	0.28 558	0.34 569

TCMNet-wrong-test	4.29 608	5.57 615	4.65 603	11.33 619	10.39 617	5.73 612	4.48 615	4.13 614	1.02 580	1.91 605	2.39 606	6.16 617	3.62 611	3.84 612	4.50 614	1.99 611	0.47 586	1.97 613	1.69 612	5.69 617	4.31 617

LE_ROB	1.76 600	0.20 438	2.68 600	0.48 567	0.52 576	0.78 565	0.96 598	0.84 580	6.61 616	7.40 618	2.08 602	2.08 595	4.83 612	1.27 583	3.79 611	0.10 357	0.08 384	0.12 437	0.11 416	0.11 384	0.10 367

tt	4.71 610	0.10 97	3.94 602	2.06 609	1.53 607	10.14 619	16.88 620	9.27 621	4.98 613	1.39 593	1.02 568	4.68 611	4.90 613	3.35 610	5.86 616	5.76 619	9.15 624	2.24 615	2.53 614	3.10 612	1.32 610

LRCNet_RVC	10.90 618	14.34 626	9.35 611	15.35 620	8.04 614	1.08 580	0.34 515	8.78 620	0.70 547	12.63 626	16.05 626	9.85 619	6.54 614	8.57 620	6.34 617	20.27 633	5.40 618	23.70 631	21.88 632	14.87 624	13.83 626

USTest	6.88 612	5.23 614	5.63 607	7.22 615	7.29 612	14.34 621	22.76 621	8.48 619	9.32 618	5.42 614	6.39 616	6.29 618	6.64 615	6.92 617	8.62 619	1.94 610	3.29 617	2.16 614	2.55 615	3.85 614	3.29 615

DPSimNet_ROB	4.34 609	4.23 611	6.89 610	3.67 611	3.68 609	4.75 608	5.21 616	2.67 611	3.68 608	5.82 616	3.95 611	5.57 612	6.72 616	3.46 611	4.48 613	4.05 618	2.88 616	4.68 618	3.12 618	3.69 613	3.62 616

HanzoNet	2.97 606	1.69 607	2.29 593	1.74 607	1.33 605	1.53 598	1.03 601	1.99 606	2.64 604	5.51 615	5.16 613	5.90 615	6.82 617	4.32 613	3.29 609	3.16 615	2.02 615	1.92 611	2.87 616	2.24 611	1.89 611

BEATNet-Init1	4.73 611	2.61 609	13.29 622	0.58 574	0.53 577	10.12 618	3.33 614	4.83 615	5.01 614	8.75 619	8.51 617	14.08 626	7.60 618	7.70 619	5.34 615	0.28 562	0.28 572	0.34 568	0.37 576	0.57 577	0.45 577

DPSMNet_ROB	8.40 615	5.11 613	10.49 621	5.58 614	10.25 616	8.34 616	23.62 626	6.07 618	13.45 625	4.93 613	10.88 623	5.66 614	10.44 619	6.24 616	12.64 621	3.98 617	7.61 620	3.76 617	7.30 622	4.20 616	7.51 619

DGTPSM_ROB	8.34 614	5.10 612	10.37 620	5.31 613	10.18 615	8.33 615	23.60 625	6.06 617	13.41 624	4.90 612	10.87 622	5.65 613	10.44 619	6.17 615	12.59 620	3.74 616	7.55 619	3.69 616	7.26 621	4.14 615	7.46 618

Anonymous_1	16.62 625	9.35 617	9.84 612	10.66 616	14.64 620	18.66 626	27.12 627	12.64 625	13.51 626	10.76 625	10.30 621	10.13 620	10.60 621	11.06 625	12.74 622	15.87 632	7.74 621	16.92 629	43.48 635	58.66 638	7.68 620

xxxxx1	15.27 621	9.54 618	10.31 615	20.13 623	18.88 623	17.08 622	23.03 622	10.36 622	10.99 620	9.21 620	9.62 618	10.74 621	10.61 622	10.72 622	13.89 625	7.97 623	9.20 625	31.85 634	44.72 636	12.84 621	13.69 623

tt_ll	15.27 621	9.54 618	10.31 615	20.13 623	18.88 623	17.08 622	23.03 622	10.36 622	10.99 620	9.21 620	9.62 618	10.74 621	10.61 622	10.72 622	13.89 625	7.97 623	9.20 625	31.85 634	44.72 636	12.84 621	13.69 623

ff	15.27 621	9.54 618	10.31 615	20.13 623	18.88 623	17.08 622	23.03 622	10.36 622	10.99 620	9.21 620	9.62 618	10.74 621	10.61 622	10.72 622	13.89 625	7.97 623	9.20 625	31.85 634	44.72 636	12.84 621	13.69 623

DPSM_ROB	11.49 619	9.87 621	10.35 618	11.13 617	11.31 618	19.11 627	27.51 628	13.37 626	14.21 627	10.31 623	11.06 624	10.96 624	11.27 625	11.96 626	13.59 623	6.78 621	8.19 622	6.03 620	7.09 619	7.93 618	7.73 621

DPSM	11.49 619	9.87 621	10.35 618	11.13 617	11.31 618	19.11 627	27.51 628	13.37 626	14.21 627	10.31 623	11.06 624	10.96 624	11.27 625	11.96 626	13.59 623	6.78 621	8.19 622	6.03 620	7.09 619	7.93 618	7.73 621

PML	16.10 624	12.82 625	6.78 609	5.23 612	7.76 613	33.92 631	66.56 638	5.30 616	10.28 619	26.12 637	68.59 638	20.51 628	13.49 627	10.06 621	6.78 618	5.96 620	2.00 614	6.04 622	2.18 613	8.96 620	2.60 614

HaxPig	17.72 626	20.22 635	19.73 624	16.53 621	16.51 621	9.27 617	9.33 617	14.34 628	13.27 623	18.65 627	18.70 627	17.35 627	16.77 628	17.04 628	16.45 628	22.05 634	20.89 634	22.27 630	21.53 631	21.29 631	22.13 635

MEDIAN_ROB	21.21 627	24.62 636	23.47 633	19.58 622	19.65 626	13.22 620	10.96 618	17.88 629	17.00 629	22.14 636	22.02 629	20.86 629	20.36 629	21.06 629	19.71 629	25.63 635	24.13 635	26.21 632	25.20 633	25.17 632	25.38 636

FlowAnything	23.14 631	19.87 630	20.79 630	22.50 629	22.74 628	38.39 634	55.46 633	26.89 635	28.72 637	20.77 635	22.29 634	22.07 632	22.72 630	23.99 630	27.41 636	13.60 629	16.55 633	12.15 626	14.36 628	15.97 628	15.52 627

RAFT-FEzeroshot	23.10 628	19.88 631	20.56 627	22.49 627	22.75 629	38.38 632	55.50 635	26.84 633	28.66 634	20.60 631	22.10 630	22.05 630	22.74 631	24.00 632	27.37 634	13.59 626	16.48 629	12.14 623	14.28 625	15.96 626	15.54 629

RAFT-FE	23.10 628	19.88 631	20.56 627	22.49 627	22.75 629	38.38 632	55.50 635	26.84 633	28.66 634	20.60 631	22.10 630	22.05 630	22.74 631	24.00 632	27.37 634	13.59 626	16.48 629	12.14 623	14.28 625	15.96 626	15.54 629

CasAABBNet	23.10 628	19.86 629	20.64 629	22.47 626	22.73 627	38.41 635	55.50 635	26.89 635	28.70 636	20.61 633	22.15 632	22.08 633	22.75 633	23.99 630	27.36 632	13.59 626	16.48 629	12.14 623	14.27 624	15.95 625	15.53 628

LSM0	24.24 633	19.98 634	22.32 632	24.22 631	40.14 637	38.48 636	55.20 632	26.95 637	28.57 633	20.49 630	21.83 628	22.26 635	22.75 633	24.22 635	27.30 631	13.66 631	16.32 628	12.19 628	14.15 623	16.10 630	17.66 632

Selective-RAFT-Error	23.16 632	19.93 633	20.87 631	22.54 630	22.81 631	38.52 637	55.47 634	27.01 638	28.83 638	20.66 634	22.25 633	22.09 634	22.80 635	24.09 634	27.36 632	13.61 630	16.48 629	12.15 626	14.28 625	15.99 629	15.57 631

RSGM-EC	29.65 635	17.75 627	10.04 613	35.31 633	33.15 635	26.42 629	46.65 630	19.89 630	17.74 630	18.92 628	23.36 635	30.14 637	23.59 636	41.87 637	45.99 637	59.56 637	34.38 637	33.25 637	20.37 629	34.97 634	19.60 633

acva	29.65 635	17.75 627	10.04 613	35.31 633	33.15 635	26.42 629	46.65 630	19.89 630	17.74 630	18.92 628	23.36 635	30.14 637	23.59 636	41.87 637	45.99 637	59.56 637	34.38 637	33.25 637	20.37 629	34.97 634	19.60 633

AVERAGE_ROB	25.43 634	29.06 637	27.24 634	24.63 632	24.20 634	17.73 625	12.61 619	22.29 632	21.39 632	26.79 638	26.16 637	25.20 636	24.64 638	25.07 636	23.53 630	29.96 636	28.40 636	30.60 633	29.58 634	29.72 633	29.84 637

test_example2	101.33 637	108.28 638	68.15 636	98.43 635	106.93 638	89.75 638	102.43 639	36.80 639	97.65 639	129.04 639	130.15 639	65.26 639	66.62 639	92.11 639	80.24 639	144.10 639	199.48 639	81.81 639	103.01 639	125.01 639	101.27 638

ccccc		256.29 639		354.40 638	364.36 639	149.10 639		152.89 640		153.93 640		164.00 640		268.02 640		390.55 640	349.22 640	244.59 640	219.82 640	412.30 640

ASD4		6.65 616

Low-res two-view benchmark