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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.11 26	0.08 18	0.23 100	0.16 11	0.07 1	0.09 1	0.12 27	0.20 36	0.17 57	0.10 16	0.15 89	0.08 4	0.08 10	0.14 12	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.14 96	0.07 3	0.17 45	0.17 26	0.09 34	0.15 33	0.11 17	0.21 49	0.19 85	0.77 572	0.11 28	0.08 4	0.08 10	0.13 6	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

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

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

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

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

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

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

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

dual_stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.17 26	0.08 12	0.09 1	0.13 53	0.24 95	0.13 17	0.10 16	0.09 11	0.09 23	0.08 10	0.18 84	0.12 58	0.07 81	0.06 174	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 3	0.09 58	0.21 83	0.14 2	0.10 80	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 1	0.10 16	0.11 28	0.09 23	0.09 23	0.12 3	0.11 15	0.09 317	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.06 90
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.11 26	0.10 101	0.14 6	0.17 26	0.10 80	0.15 33	0.12 27	0.25 105	0.17 57	0.14 93	0.13 56	0.09 23	0.09 23	0.18 84	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.12 52	0.09 58	0.25 123	0.16 11	0.11 127	0.14 21	0.16 143	0.17 13	0.17 57	0.10 16	0.15 89	0.09 23	0.09 23	0.18 84	0.10 1	0.06 32	0.07 301	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.10 374
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.14 96	0.11 173	0.25 123	0.19 109	0.12 186	0.15 33	0.16 143	0.30 182	0.22 141	0.13 67	0.15 89	0.13 86	0.09 23	0.24 191	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.09 277	0.06 90

FoundationStereo	0.09 1	0.07 3	0.16 34	0.16 11	0.08 12	0.12 10	0.13 53	0.11 2	0.12 10	0.09 7	0.07 3	0.10 40	0.09 23	0.11 1	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

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

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

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

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

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

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

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

test_for_model	0.18 186	0.08 18	0.69 487	0.32 533	0.26 539	0.17 85	0.15 106	0.32 205	0.29 249	0.14 93	0.21 171	0.13 86	0.09 23	0.28 273	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.05 26

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

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

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

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

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

CSFM-Stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.16 11	0.08 12	0.16 60	0.13 53	0.21 49	0.11 4	0.11 32	0.11 28	0.10 40	0.10 55	0.14 12	0.11 15	0.07 81	0.06 174	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.13 68	0.09 58	0.24 110	0.19 109	0.10 80	0.17 85	0.19 274	0.22 61	0.16 40	0.14 93	0.11 28	0.13 86	0.10 55	0.24 191	0.18 250	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.07 131	0.06 90
1: 1. 1
tt45	0.14 96	0.09 58	0.22 93	0.19 109	0.11 127	0.23 250	0.18 228	0.22 61	0.17 57	0.15 112	0.13 56	0.14 113	0.10 55	0.30 307	0.14 143	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.07 184

ours_stereo	0.13 68	0.11 173	0.23 100	0.20 171	0.11 127	0.17 85	0.18 228	0.20 36	0.19 85	0.13 67	0.18 134	0.14 113	0.10 55	0.23 176	0.14 143	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.06 58	0.05 26

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

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

CAS++	0.16 142	0.12 215	0.27 140	0.18 62	0.12 186	0.17 85	0.15 106	0.42 336	0.24 176	0.19 176	0.18 134	0.13 86	0.10 55	0.21 149	0.12 58	0.12 443	0.10 453	0.11 404	0.08 246	0.10 344	0.09 318
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 96	0.11 173	0.32 189	0.19 109	0.11 127	0.18 108	0.17 184	0.20 36	0.22 141	0.14 93	0.24 204	0.15 132	0.10 55	0.18 84	0.12 58	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.10 344	0.06 90

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.15 129	0.08 18	0.26 131	0.17 26	0.11 127	0.18 108	0.13 53	0.22 61	0.30 263	0.21 191	0.30 261	0.13 86	0.11 85	0.16 44	0.15 170	0.07 81	0.04 2	0.06 32	0.15 510	0.06 58	0.05 26
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
VMBase	0.13 68	0.08 18	0.22 93	0.15 5	0.09 34	0.18 108	0.13 53	0.24 95	0.25 190	0.14 93	0.22 183	0.17 164	0.12 112	0.19 107	0.13 107	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.07 184

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

BridgeDepth_RVC	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.13 1	0.07 1	0.16 60	0.10 8	0.20 36	0.14 24	0.09 7	0.10 19	0.09 23	0.12 112	0.13 6	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 50	0.06 58	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DDF-Stereo	0.13 68	0.08 18	0.19 63	0.19 109	0.16 392	0.12 10	0.15 106	0.18 19	0.18 68	0.11 32	0.10 19	0.13 86	0.12 112	0.23 176	0.19 283	0.08 226	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.21 533	0.06 90

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

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

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

S2M2_L	0.13 68	0.11 173	0.20 74	0.16 11	0.12 186	0.12 10	0.07 1	0.18 19	0.20 111	0.12 50	0.15 89	0.14 113	0.12 112	0.15 26	0.14 143	0.13 462	0.09 423	0.09 271	0.10 383	0.11 392	0.09 318
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.11 26	0.08 18	0.17 45	0.17 26	0.07 1	0.17 85	0.13 53	0.18 19	0.16 40	0.11 32	0.13 56	0.11 61	0.12 112	0.18 84	0.11 15	0.08 226	0.04 2	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.28 149	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.07 184
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.16 142	0.09 58	0.31 182	0.21 217	0.11 127	0.18 108	0.16 143	0.30 182	0.27 214	0.26 236	0.16 103	0.22 221	0.12 112	0.26 239	0.18 250	0.06 32	0.04 2	0.08 186	0.08 246	0.06 58	0.06 90

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

CroCo-Stereo	0.14 96	0.13 280	0.24 110	0.25 423	0.11 127	0.11 6	0.18 228	0.32 205	0.23 162	0.12 50	0.12 43	0.18 175	0.12 112	0.14 12	0.13 107	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.07 131	0.06 90
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.16 142	0.12 215	0.26 131	0.21 217	0.11 127	0.20 172	0.17 184	0.32 205	0.23 162	0.20 180	0.25 214	0.18 175	0.12 112	0.20 125	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.09 341	0.08 203	0.07 184

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

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

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

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

BridgeDepth	0.10 3	0.09 58	0.14 6	0.19 109	0.07 1	0.16 60	0.12 27	0.16 7	0.12 10	0.08 2	0.09 11	0.14 113	0.13 146	0.14 12	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-FE	0.18 186	0.10 101	0.65 475	0.20 171	0.12 186	0.19 137	0.15 106	0.34 229	0.19 85	0.28 257	0.22 183	0.27 295	0.13 146	0.23 176	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.06 90

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

MSCF	0.13 68	0.12 215	0.21 83	0.22 279	0.10 80	0.16 60	0.15 106	0.26 114	0.18 68	0.17 151	0.16 103	0.11 61	0.13 146	0.18 84	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.07 166	0.06 58	0.06 90

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.14 96	0.08 18	0.27 140	0.16 11	0.09 34	0.22 228	0.14 79	0.26 114	0.26 203	0.15 112	0.18 134	0.18 175	0.13 146	0.22 166	0.14 143	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MC-Stereo	0.14 96	0.09 58	0.25 123	0.21 217	0.09 34	0.18 108	0.16 143	0.23 80	0.19 85	0.18 170	0.23 190	0.16 154	0.13 146	0.22 166	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.05 26

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

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

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

CREStereo	0.13 68	0.08 18	0.21 83	0.14 2	0.08 12	0.22 228	0.15 106	0.25 105	0.24 176	0.16 136	0.21 171	0.14 113	0.13 146	0.18 84	0.13 107	0.09 317	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 131	0.06 90
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
NLMM1	0.19 230	0.12 215	0.16 34	0.23 331	0.18 437	0.24 270	0.20 325	0.59 523	0.65 542	0.18 170	0.17 116	0.13 86	0.14 169	0.25 222	0.18 250	0.08 226	0.09 423	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

R-Stereo Train	0.18 186	0.09 58	0.32 189	0.22 279	0.12 186	0.22 228	0.19 274	0.42 336	0.19 85	0.31 334	0.45 442	0.20 198	0.14 169	0.18 84	0.15 170	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

RAFT-Stereo	0.18 186	0.09 58	0.32 189	0.22 279	0.12 186	0.22 228	0.19 274	0.42 336	0.19 85	0.31 334	0.45 442	0.20 198	0.14 169	0.18 84	0.15 170	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Hybrid-DGEV-03	0.20 247	0.14 323	0.31 182	0.22 279	0.12 186	0.26 311	0.16 143	0.31 193	0.27 214	0.32 356	0.58 510	0.23 241	0.15 187	0.23 176	0.17 226	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.07 166	0.08 203	0.06 90

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

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

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

xyz-stereo-finetune	0.16 142	0.12 215	0.23 100	0.16 11	0.08 12	0.23 250	0.20 325	0.29 163	0.31 275	0.19 176	0.22 183	0.19 189	0.15 187	0.29 292	0.20 302	0.06 32	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.06 58	0.06 90

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.19 230	0.25 490	0.40 296	0.21 217	0.12 186	0.22 228	0.19 274	0.29 163	0.40 387	0.25 225	0.23 190	0.16 154	0.15 187	0.25 222	0.19 283	0.09 317	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.10 344	0.08 257
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 161	0.10 101	0.40 296	0.20 171	0.11 127	0.20 172	0.15 106	0.36 271	0.30 263	0.23 203	0.21 171	0.26 286	0.15 187	0.20 125	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.05 26

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT_CTSACE	0.21 270	0.16 384	0.41 319	0.25 423	0.15 361	0.22 228	0.24 430	0.32 205	0.28 230	0.33 369	0.51 476	0.29 322	0.17 236	0.32 321	0.13 107	0.06 32	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.06 90

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.14 79	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.17 236	0.26 239	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo_v2	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.16 143	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.17 236	0.24 191	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AFF-stereo	0.18 186	0.15 358	0.32 189	0.21 217	0.10 80	0.18 108	0.18 228	0.33 221	0.27 214	0.25 225	0.37 345	0.25 264	0.17 236	0.24 191	0.15 170	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.05 26

DIP-Stereo	0.18 186	0.12 215	0.33 205	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.12 27	0.42 336	0.25 190	0.27 246	0.32 284	0.21 210	0.17 236	0.25 222	0.20 302	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.08 257
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Reg-Stereo(zero)	0.16 142	0.07 3	0.36 243	0.19 109	0.10 80	0.19 137	0.14 79	0.28 149	0.24 176	0.22 197	0.20 159	0.24 255	0.18 261	0.21 149	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.06 58	0.06 90

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSM-adaLoss	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.16 143	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.18 261	0.24 191	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

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

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

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

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

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

Sa-1000	0.22 301	0.15 358	0.35 224	0.23 331	0.13 265	0.28 342	0.23 408	0.47 385	0.39 370	0.30 316	0.50 470	0.26 286	0.19 276	0.33 328	0.16 196	0.07 81	0.06 174	0.10 348	0.11 421	0.08 203	0.06 90

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

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

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

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

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

ARAFT	0.24 349	0.21 459	0.78 505	0.22 279	0.12 186	0.29 364	0.24 430	0.43 349	0.32 284	0.33 369	0.28 235	0.28 311	0.19 276	0.49 394	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.12 442	0.11 421	0.09 277	0.06 90

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

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

BUS	0.23 318	0.12 215	0.28 151	0.25 423	0.14 310	0.43 499	0.17 184	0.56 499	0.34 306	0.34 389	0.35 326	0.32 357	0.20 285	0.26 239	0.21 327	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.09 277	0.09 318

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.20 247	0.17 403	0.43 342	0.19 109	0.08 12	0.27 322	0.14 79	0.42 336	0.30 263	0.29 285	0.32 284	0.27 295	0.21 292	0.28 273	0.25 387	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.06 90
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaStereo	0.24 349	0.16 384	0.37 254	0.24 384	0.12 186	0.32 407	0.17 184	0.54 473	0.42 406	0.33 369	0.38 359	0.35 385	0.21 292	0.30 307	0.22 347	0.14 487	0.06 174	0.13 463	0.08 246	0.11 392	0.08 257
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MLCV	0.22 301	0.16 384	0.44 351	0.21 217	0.08 12	0.29 364	0.19 274	0.38 287	0.37 346	0.38 444	0.44 431	0.31 348	0.21 292	0.41 367	0.24 377	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.06 90

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.21 270	0.15 358	0.32 189	0.26 457	0.11 127	0.28 342	0.19 274	0.39 299	0.30 263	0.32 356	0.34 315	0.25 264	0.24 337	0.25 222	0.20 302	0.13 462	0.08 388	0.11 404	0.09 341	0.11 392	0.11 409
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.18 186	0.09 58	0.34 215	0.18 62	0.12 186	0.24 270	0.16 143	0.34 229	0.28 230	0.21 191	0.23 190	0.33 364	0.24 337	0.23 176	0.17 226	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.06 106	0.10 344	0.10 374

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Hybrid-DGEV-2	0.21 270	0.15 358	0.34 215	0.24 384	0.13 265	0.28 342	0.14 79	0.48 398	0.44 428	0.27 246	0.24 204	0.25 264	0.25 358	0.28 273	0.19 283	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.07 131	0.07 184

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

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

ICVP	0.23 318	0.13 280	0.44 351	0.26 457	0.14 310	0.29 364	0.25 447	0.45 366	0.33 296	0.29 285	0.43 420	0.35 385	0.25 358	0.26 239	0.23 366	0.12 443	0.09 423	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.10 374
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 401	0.20 445	0.44 351	0.27 485	0.16 392	0.33 418	0.25 447	0.56 499	0.54 511	0.34 389	0.38 359	0.34 371	0.25 358	0.51 403	0.28 410	0.12 443	0.08 388	0.09 271	0.08 246	0.11 392	0.11 409

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

BEATNet_4x	0.22 301	0.18 417	0.47 378	0.22 279	0.10 80	0.28 342	0.14 79	0.46 377	0.32 284	0.31 334	0.34 315	0.31 348	0.25 358	0.31 314	0.29 422	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.10 344	0.08 257

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

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

iResNetv2_ROB	0.27 401	0.26 501	0.72 498	0.23 331	0.13 265	0.29 364	0.18 228	0.52 454	0.49 481	0.37 429	0.45 442	0.39 416	0.25 358	0.34 334	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.12 428	0.09 318

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.27 401	0.11 173	0.42 329	0.19 109	0.11 127	0.34 431	0.20 325	0.62 544	0.43 413	0.40 469	0.43 420	0.50 496	0.26 368	0.76 523	0.22 347	0.08 226	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.08 203	0.08 257
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.26 393	0.19 433	0.44 351	0.21 217	0.16 392	0.30 382	0.21 356	0.52 454	0.32 284	0.35 406	0.38 359	0.39 416	0.26 368	0.42 370	0.24 377	0.15 500	0.11 475	0.11 404	0.11 421	0.14 461	0.13 449

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 401	0.21 459	0.59 450	0.25 423	0.18 437	0.29 364	0.22 383	0.50 418	0.40 387	0.38 444	0.41 391	0.43 451	0.27 387	0.43 372	0.29 422	0.11 405	0.08 388	0.10 348	0.10 383	0.10 344	0.11 409
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PAM_32	0.23 318	0.10 101	0.63 466	0.21 217	0.14 310	0.33 418	0.19 274	0.36 271	0.23 162	0.29 285	0.28 235	0.56 521	0.28 404	0.27 259	0.18 250	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.09 341	0.07 131	0.09 318

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.27 401	0.17 403	0.35 224	0.25 423	0.14 310	0.37 457	0.21 356	0.47 385	0.41 399	0.44 501	0.51 476	0.41 438	0.28 404	0.45 379	0.37 466	0.09 317	0.06 174	0.11 404	0.11 421	0.10 344	0.10 374
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.31 446	0.20 445	0.35 224	0.24 384	0.16 392	0.32 407	0.19 274	0.52 454	0.48 472	0.33 369	0.36 336	0.42 447	0.28 404	0.93 561	0.24 377	0.19 543	0.20 559	0.24 552	0.22 554	0.17 500	0.17 503

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GASNet	0.36 482	0.46 564	0.88 537	0.34 542	0.23 519	0.35 446	0.22 383	0.60 532	0.53 507	0.40 469	0.37 345	0.45 466	0.30 433	0.79 533	0.35 459	0.15 500	0.10 453	0.14 489	0.14 501	0.22 540	0.12 432

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TransformOpticalFlow	0.24 349	0.13 280	0.56 436	0.23 331	0.11 127	0.21 199	0.19 274	0.40 310	0.32 284	0.30 316	0.43 420	0.36 390	0.31 449	0.61 462	0.20 302	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.06 58	0.07 184

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DRN-Test	0.33 464	0.17 403	0.61 455	0.27 485	0.19 464	0.46 509	0.29 487	0.65 553	0.51 493	0.47 516	0.46 452	0.44 462	0.34 468	0.62 470	0.41 491	0.12 443	0.08 388	0.13 463	0.12 460	0.12 428	0.10 374

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

fast-acv-ft	0.31 446	0.20 445	0.81 518	0.24 384	0.18 437	0.46 509	0.27 465	0.41 322	0.49 481	0.39 459	0.55 498	0.49 488	0.35 472	0.37 351	0.38 468	0.11 405	0.11 475	0.11 404	0.12 460	0.12 428	0.09 318

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.37 492	0.28 511	0.83 525	0.31 527	0.28 547	0.39 474	0.42 554	0.51 435	0.55 517	0.34 389	0.42 407	0.41 438	0.36 476	0.79 533	0.49 514	0.12 443	0.23 570	0.16 515	0.23 556	0.12 428	0.18 516
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.32 455	0.13 280	0.51 413	0.25 423	0.16 392	0.48 521	0.25 447	0.50 418	0.57 523	0.37 429	0.45 442	0.62 540	0.36 476	0.64 478	0.49 514	0.09 317	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.12 428	0.11 409

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

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

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

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

XPNet_ROB	0.33 464	0.20 445	0.43 342	0.27 485	0.18 437	0.37 457	0.31 503	0.55 483	0.50 489	0.51 528	0.53 491	0.58 529	0.37 485	0.63 476	0.45 503	0.17 526	0.12 492	0.13 463	0.12 460	0.15 475	0.14 470

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.35 477	0.23 481	0.60 452	0.36 553	0.22 506	0.39 474	0.25 447	0.48 398	0.43 413	0.52 534	0.50 470	0.59 531	0.41 504	0.76 523	0.49 514	0.13 462	0.11 475	0.14 489	0.12 460	0.17 500	0.15 482
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.41 512	0.28 511	0.62 463	0.30 521	0.19 464	0.51 530	0.47 567	0.58 517	0.59 526	0.56 545	0.47 459	0.49 488	0.41 504	1.21 587	0.64 544	0.12 443	0.18 549	0.12 442	0.13 487	0.11 392	0.14 470

FBW_ROB	0.43 520	0.26 501	0.54 426	0.31 527	0.20 482	0.51 530	0.32 509	0.70 570	0.60 530	0.59 549	0.55 498	0.65 551	0.41 504	1.40 597	0.51 522	0.13 462	0.17 543	0.21 543	0.16 522	0.17 500	0.18 516

SGM-Forest	0.36 482	0.17 403	0.47 378	0.23 331	0.16 392	0.45 507	0.41 551	0.55 483	0.48 472	0.52 534	0.60 518	0.52 506	0.41 504	0.85 546	0.50 520	0.17 526	0.17 543	0.17 521	0.15 510	0.15 475	0.15 482
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 464	0.21 459	0.54 426	0.23 331	0.13 265	0.42 490	0.33 519	0.53 465	0.48 472	0.52 534	0.49 467	0.50 496	0.41 504	0.56 435	0.31 438	0.15 500	0.16 536	0.18 529	0.16 522	0.13 443	0.13 449
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACV-stereo	0.29 432	0.18 417	0.79 512	0.23 331	0.16 392	0.47 515	0.19 274	0.36 271	0.34 306	0.29 285	0.33 305	0.67 556	0.42 513	0.54 422	0.30 430	0.10 366	0.09 423	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.11 409

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.43 520	0.47 566	0.69 487	0.38 561	0.20 482	0.51 530	0.48 571	0.66 559	0.66 544	0.46 509	0.46 452	0.50 496	0.44 518	0.90 557	0.39 476	0.27 567	0.21 561	0.32 572	0.18 537	0.27 560	0.22 547
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
otaku	0.57 557	0.62 584	0.87 536	0.63 588	0.44 576	0.73 566	0.37 534	0.65 553	0.66 544	0.51 528	0.75 551	0.66 555	0.45 521	0.69 496	0.46 509	0.53 587	0.34 586	0.55 588	0.35 578	0.60 588	0.45 584

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

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

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

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

PASM	0.45 529	0.35 542	0.90 540	0.35 551	0.33 561	0.39 474	0.38 540	0.50 418	0.61 534	0.52 534	0.51 476	0.62 540	0.45 521	0.93 561	0.48 512	0.26 562	0.29 580	0.29 567	0.33 576	0.29 566	0.26 563

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.39 504	0.25 490	0.69 487	0.32 533	0.28 547	0.46 509	0.36 530	0.65 553	0.52 502	0.40 469	0.57 508	0.56 521	0.47 530	0.73 509	0.45 503	0.17 526	0.14 514	0.18 529	0.25 563	0.16 483	0.16 491
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.42 515	0.27 508	0.81 518	0.31 527	0.25 535	0.42 490	0.22 383	0.66 559	0.94 586	0.63 555	0.60 518	0.59 531	0.47 530	0.59 452	0.58 532	0.15 500	0.13 504	0.16 515	0.16 522	0.20 530	0.22 547

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LSM	1.64 608	0.40 556	2.56 607	2.02 617	17.61 631	0.51 530	0.52 575	0.61 536	0.76 562	0.82 574	1.11 579	0.63 548	0.54 545	0.75 518	0.49 514	0.16 515	0.24 572	0.18 529	0.21 546	0.25 548	2.42 622

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

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

ADCPNet	0.48 537	0.29 518	1.60 594	0.27 485	0.23 519	0.70 565	0.38 540	0.53 465	0.51 493	0.51 528	0.59 513	0.67 556	0.56 549	0.60 455	1.14 583	0.15 500	0.18 549	0.14 489	0.23 556	0.19 521	0.19 523

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

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

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

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

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

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

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

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

G-Net	0.46 531	0.25 490	0.86 534	0.34 542	0.28 547	0.90 582	0.35 525	0.47 385	0.45 440	0.68 562	1.22 583	0.64 550	0.60 556	0.61 462	0.57 527	0.16 515	0.14 514	0.17 521	0.13 487	0.22 540	0.19 523

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

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

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

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

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

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

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

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

DPSNet	0.47 534	0.24 485	0.93 546	0.27 485	0.20 482	0.75 569	0.57 580	0.84 588	0.79 566	0.47 516	0.51 476	0.60 534	0.69 569	0.87 549	0.71 551	0.16 515	0.13 504	0.12 442	0.10 383	0.25 548	0.21 542

SPS-STEREO	0.69 570	0.61 583	0.98 553	0.52 582	0.57 587	0.74 567	0.50 574	0.78 579	0.62 536	0.95 584	0.86 564	0.94 576	0.70 570	1.01 573	0.87 565	0.58 593	0.51 598	0.50 585	0.50 593	0.55 585	0.58 595
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SANet	0.53 552	0.28 511	0.96 551	0.26 457	0.15 361	0.69 562	0.44 559	0.67 564	1.34 601	0.67 561	0.98 574	0.94 576	0.71 571	0.89 554	0.76 553	0.14 487	0.12 492	0.12 442	0.11 421	0.17 500	0.16 491

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

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

SGM_RVC	0.50 543	0.19 433	0.50 403	0.25 423	0.15 361	0.69 562	0.39 545	0.68 567	0.82 569	0.95 584	0.84 562	1.13 583	0.76 574	1.16 583	0.60 536	0.16 515	0.16 536	0.16 515	0.16 522	0.16 483	0.17 503
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	0.72 573	0.76 591	0.99 554	0.62 587	0.70 595	0.77 570	0.67 587	0.75 576	0.83 573	0.78 573	0.86 564	0.69 562	0.78 575	0.71 502	0.61 537	0.66 596	0.59 607	0.61 592	0.58 602	0.68 596	0.71 606

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

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

MeshStereo	0.58 558	0.27 508	0.67 481	0.22 279	0.17 415	0.66 559	0.37 534	0.78 579	0.61 534	1.47 611	1.30 586	1.65 598	0.79 576	1.12 581	0.59 533	0.17 526	0.17 543	0.17 521	0.14 501	0.17 500	0.14 470
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
WCMA_ROB	0.51 547	0.21 459	0.65 475	0.25 423	0.21 490	0.58 546	0.32 509	0.54 473	0.55 517	0.95 584	1.40 590	1.28 590	0.81 579	0.73 509	0.62 539	0.18 537	0.15 529	0.15 504	0.15 510	0.19 521	0.19 523

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

NVStereoNet_ROB	0.67 568	0.49 572	0.83 525	0.48 575	0.40 568	0.51 530	0.46 563	0.70 570	0.77 564	0.84 575	1.72 603	1.02 581	0.83 581	1.23 588	0.79 559	0.32 577	0.38 589	0.40 580	0.46 588	0.36 575	0.41 582
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_2	0.89 585	0.87 597	1.25 580	0.82 595	0.62 591	0.97 585	0.62 585	1.14 598	1.42 603	1.00 587	1.40 590	1.47 595	0.84 582	1.11 579	0.66 547	0.61 594	0.43 593	0.78 599	0.49 591	0.75 598	0.52 590

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS	0.74 577	0.36 545	0.85 533	0.36 553	0.33 561	1.36 602	0.77 596	0.93 592	0.92 582	1.41 603	1.53 597	1.16 587	1.17 595	0.95 566	1.03 575	0.26 562	0.25 574	0.28 563	0.28 574	0.31 568	0.30 569
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.01 591	0.89 598	0.93 546	0.83 597	0.66 594	1.18 592	0.81 600	1.40 603	1.57 606	1.11 593	1.76 605	1.45 594	1.19 596	1.50 599	1.14 583	0.61 594	0.62 611	0.70 594	0.68 606	0.66 595	0.60 598

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

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

FCDSN-DC	0.63 564	0.31 532	0.61 455	0.36 553	0.30 556	0.65 557	0.37 534	0.66 559	0.68 550	1.14 594	1.54 598	1.71 600	1.26 599	0.92 559	0.64 544	0.24 558	0.22 565	0.27 555	0.26 567	0.27 560	0.27 567
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 571	0.30 525	0.69 487	0.32 533	0.27 542	0.81 576	0.39 545	0.79 582	0.82 569	1.41 603	1.58 600	1.98 603	1.26 599	1.02 574	0.77 556	0.24 558	0.22 565	0.27 555	0.26 567	0.26 555	0.26 563

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

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

ELAS_RVC	0.74 577	0.36 545	1.00 555	0.37 559	0.33 561	0.88 580	0.93 605	0.83 587	1.08 593	1.35 599	1.33 589	1.24 588	1.33 603	1.06 577	0.95 571	0.27 567	0.25 574	0.29 567	0.27 571	0.30 567	0.30 569
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	1.43 602	1.03 604	1.20 577	1.10 606	0.86 606	2.26 613	0.73 592	1.84 612	3.84 620	1.25 596	2.25 614	2.69 614	1.42 604	1.76 607	1.43 596	0.76 601	0.50 596	1.09 609	0.66 605	1.23 612	0.76 611

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

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

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

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

DStereoSA	0.81 582	0.37 550	1.08 564	0.51 579	0.65 593	0.67 560	1.44 618	0.74 575	1.06 591	0.54 542	1.67 602	0.49 488	1.78 609	0.96 567	1.69 603	0.28 570	0.43 593	0.27 555	0.51 594	0.40 577	0.58 595

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

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

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

MonStereo1	0.93 588	0.56 579	0.82 522	0.69 590	0.58 588	1.37 603	0.35 525	0.94 593	1.25 598	0.93 581	1.90 606	1.52 596	2.10 613	1.27 591	0.77 556	0.69 597	0.33 585	0.75 597	0.47 590	0.70 597	0.57 594

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		6.65 625

Low-res two-view benchmark