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

111111	0.21 21	0.14 14	0.27 29	0.37 144	0.22 130	0.21 15	0.19 18	0.43 86	0.27 35	0.20 9	0.20 13	0.29 74	0.14 1	0.41 91	0.22 35	0.14 114	0.10 63	0.12 31	0.09 10	0.12 58	0.12 128

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 12	0.31 22	0.16 10	0.24 37	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 34	0.14 1	0.32 24	0.19 5	0.13 73	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.11 21	0.09 4

dual_stereo	0.19 7	0.14 14	0.24 6	0.31 22	0.16 10	0.16 3	0.20 29	0.29 9	0.20 11	0.23 27	0.20 13	0.22 34	0.14 1	0.52 180	0.24 76	0.13 73	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MonStereo	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.39 75	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.39 75	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

IGEV	0.20 12	0.12 1	0.23 1	0.31 22	0.20 84	0.23 25	0.19 18	0.40 62	0.29 50	0.22 23	0.34 93	0.20 24	0.15 4	0.31 19	0.19 5	0.11 26	0.10 63	0.12 31	0.10 61	0.10 6	0.10 36

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.17 21	0.24 37	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 44	0.15 4	0.31 19	0.20 13	0.12 38	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 29	0.34 72	0.15 2	0.27 71	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 44	0.15 4	0.32 24	0.20 13	0.11 26	0.09 26	0.13 64	0.09 10	0.10 6	0.09 4

AIO_rvc	0.23 49	0.16 53	0.32 87	0.34 72	0.19 57	0.26 57	0.33 234	0.40 62	0.22 15	0.26 44	0.24 33	0.34 107	0.15 4	0.51 173	0.24 76	0.12 38	0.09 26	0.13 64	0.10 61	0.12 58	0.10 36

MonSter	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.38 69	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

HiDET	0.20 12	0.13 2	0.26 20	0.30 9	0.19 57	0.23 25	0.18 11	0.36 37	0.26 33	0.20 9	0.23 26	0.27 65	0.16 11	0.30 15	0.23 62	0.12 38	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 12	0.31 22	0.16 10	0.19 6	0.17 3	0.42 73	0.24 24	0.23 27	0.21 16	0.17 4	0.16 11	0.45 122	0.19 5	0.13 73	0.09 26	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 80

LG-Stereo	0.24 58	0.18 111	0.40 197	0.39 208	0.20 84	0.22 18	0.27 130	0.32 18	0.36 106	0.26 44	0.44 128	0.22 34	0.16 11	0.37 61	0.27 143	0.11 26	0.12 217	0.16 171	0.15 222	0.13 97	0.09 4

LCMNet	0.21 21	0.14 14	0.25 12	0.30 9	0.20 84	0.26 57	0.19 18	0.38 49	0.43 156	0.21 15	0.21 16	0.27 65	0.17 14	0.36 52	0.23 62	0.12 38	0.11 159	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

S2M2_XL	0.19 7	0.18 111	0.27 29	0.27 1	0.20 84	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 15	0.26 42	0.17 4	0.17 14	0.24 1	0.21 21	0.17 276	0.16 385	0.15 140	0.13 164	0.15 192	0.12 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4.5_new	0.21 21	0.20 187	0.29 47	0.30 9	0.17 21	0.24 37	0.26 113	0.32 18	0.28 41	0.32 95	0.28 59	0.19 18	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 31	0.10 61	0.13 97	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 21	0.20 187	0.29 47	0.30 9	0.17 21	0.24 37	0.26 113	0.32 18	0.28 41	0.32 95	0.28 59	0.19 18	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 31	0.10 61	0.13 97	0.09 4

2.5w	0.21 21	0.18 111	0.31 74	0.32 42	0.18 37	0.31 131	0.25 99	0.31 14	0.23 19	0.28 61	0.35 99	0.18 13	0.17 14	0.39 75	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 21	0.09 4

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 40	0.30 9	0.20 84	0.20 9	0.19 18	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 14	0.33 37	0.19 5	0.13 73	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.11 21	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 12	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.17 21	0.38 208	0.18 11	0.30 11	0.19 8	0.24 34	0.15 3	0.26 58	0.17 14	0.32 24	0.21 21	0.13 73	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.11 21	0.10 36

AIO-Stereo	0.25 68	0.18 111	0.34 121	0.37 144	0.18 37	0.28 89	0.30 177	0.48 106	0.27 35	0.29 69	0.30 71	0.32 91	0.17 14	0.52 180	0.23 62	0.12 38	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.10 36

252Zero-FE	0.20 12	0.15 34	0.26 20	0.33 55	0.19 57	0.23 25	0.18 11	0.41 68	0.34 84	0.22 23	0.21 16	0.19 18	0.18 22	0.28 7	0.22 35	0.14 114	0.10 63	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.10 36

2w_stereo	0.22 35	0.18 111	0.30 60	0.32 42	0.16 10	0.28 89	0.38 330	0.38 49	0.35 98	0.32 95	0.33 84	0.17 4	0.18 22	0.29 9	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.12 58	0.10 36

monsterstereo	0.22 35	0.14 14	0.26 20	0.34 72	0.18 37	0.21 15	0.20 29	0.37 40	0.35 98	0.33 101	0.40 117	0.19 18	0.18 22	0.45 122	0.21 21	0.11 26	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.13 97	0.08 1

monsters	0.22 35	0.14 14	0.26 20	0.31 22	0.19 57	0.23 25	0.19 18	0.44 93	0.33 79	0.36 115	0.30 71	0.16 2	0.18 22	0.43 107	0.19 5	0.11 26	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 36

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 40	0.30 9	0.19 57	0.20 9	0.18 11	0.30 11	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 22	0.33 37	0.19 5	0.13 73	0.09 26	0.13 64	0.09 10	0.10 6	0.08 1

DEFOM-Stereo	0.22 35	0.15 34	0.26 20	0.33 55	0.20 84	0.61 357	0.21 49	0.30 11	0.31 60	0.23 27	0.19 11	0.18 13	0.18 22	0.41 91	0.22 35	0.12 38	0.10 63	0.12 31	0.09 10	0.11 21	0.11 80

IGEV-Stereo++	0.21 21	0.15 34	0.27 29	0.37 144	0.19 57	0.22 18	0.18 11	0.42 73	0.35 98	0.22 23	0.28 59	0.24 51	0.18 22	0.27 5	0.22 35	0.12 38	0.09 26	0.12 31	0.10 61	0.12 58	0.10 36

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 422	3.08 606	2.43 578	0.31 22	0.18 37	0.29 101	0.20 29	0.37 40	0.32 73	0.28 61	0.24 33	0.18 13	0.18 22	0.31 19	0.22 35	1.09 582	0.08 2	0.17 212	0.16 255	0.14 142	0.97 585

EGLCR-Stereo	0.25 68	0.16 53	0.33 104	0.34 72	0.20 84	0.35 178	0.20 29	0.52 128	0.36 106	0.28 61	0.27 49	0.41 160	0.18 22	0.45 122	0.26 125	0.14 114	0.10 63	0.16 171	0.14 195	0.13 97	0.11 80

MS-F	0.19 7	0.14 14	0.24 6	0.30 9	0.19 57	0.27 71	0.19 18	0.31 14	0.24 24	0.21 15	0.20 13	0.29 74	0.19 31	0.29 9	0.21 21	0.12 38	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

VIP-Stereo	0.24 58	0.17 83	0.29 47	0.32 42	0.21 109	0.64 381	0.19 18	0.31 14	0.37 122	0.23 27	0.30 71	0.27 65	0.19 31	0.47 144	0.22 35	0.12 38	0.09 26	0.13 64	0.09 10	0.12 58	0.09 4

LG-G_1	0.21 21	0.13 2	0.30 60	0.34 72	0.16 10	0.52 291	0.17 3	0.34 30	0.18 6	0.21 15	0.21 16	0.26 58	0.19 31	0.37 61	0.20 13	0.14 114	0.10 63	0.13 64	0.09 10	0.11 21	0.10 36

LG-G	0.21 21	0.13 2	0.30 60	0.34 72	0.16 10	0.52 291	0.17 3	0.34 30	0.18 6	0.21 15	0.21 16	0.26 58	0.19 31	0.37 61	0.20 13	0.14 114	0.10 63	0.13 64	0.09 10	0.11 21	0.10 36

FoundationStereo	0.17 1	0.14 14	0.25 12	0.30 9	0.16 10	0.23 25	0.20 29	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 24	0.19 31	0.26 2	0.21 21	0.13 73	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.09 4

RAStereo	0.24 58	0.17 83	0.29 47	0.40 246	0.21 109	0.23 25	0.26 113	0.42 73	0.45 172	0.23 27	0.34 93	0.30 80	0.19 31	0.34 42	0.25 96	0.15 178	0.12 217	0.16 171	0.13 164	0.14 142	0.11 80

CAS	0.34 160	0.13 2	0.25 12	1.28 577	0.30 378	0.46 267	0.38 330	0.48 106	0.47 181	0.34 104	0.52 170	0.24 51	0.19 31	0.29 9	0.27 143	0.69 568	0.08 2	0.12 31	0.08 1	0.12 58	0.15 241

Selective-IGEV	0.24 58	0.18 111	0.35 131	0.35 107	0.19 57	0.27 71	0.25 99	0.55 142	0.23 19	0.27 57	0.25 38	0.34 107	0.19 31	0.58 244	0.22 35	0.12 38	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.12 58	0.10 36

CSFM-Stereo	0.20 12	0.14 14	0.23 1	0.30 9	0.17 21	0.29 101	0.20 29	0.39 54	0.22 15	0.22 23	0.21 16	0.26 58	0.20 39	0.30 15	0.20 13	0.13 73	0.12 217	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

AdaDepth	0.22 35	0.17 83	0.32 87	0.37 144	0.18 37	0.34 168	0.22 59	0.33 28	0.23 19	0.21 15	0.21 16	0.20 24	0.20 39	0.56 211	0.21 21	0.10 13	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.11 21	0.12 128

qwe	0.22 35	0.18 111	0.28 40	0.31 22	0.18 37	0.29 101	0.21 49	0.38 49	0.32 73	0.35 111	0.30 71	0.20 24	0.20 39	0.43 107	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 58	0.09 4

LGtest1	0.19 7	0.14 14	0.29 47	0.34 72	0.16 10	0.26 57	0.17 3	0.32 18	0.20 11	0.21 15	0.15 3	0.23 44	0.20 39	0.32 24	0.20 13	0.15 178	0.10 63	0.13 64	0.09 10	0.12 58	0.11 80

SCV_C0	0.26 79	0.18 111	0.34 121	0.35 107	0.24 199	0.23 25	0.28 151	0.51 119	0.36 106	0.31 82	0.36 104	0.37 129	0.20 39	0.57 224	0.22 35	0.13 73	0.10 63	0.13 64	0.11 95	0.16 236	0.12 128

GIP-stereo	0.24 58	0.18 111	0.30 60	0.37 144	0.24 199	0.26 57	0.20 29	0.46 99	0.36 106	0.24 34	0.39 114	0.35 116	0.20 39	0.31 19	0.21 21	0.15 178	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.12 58	0.11 80

mms	0.26 79	0.21 224	0.33 104	0.37 144	0.25 234	0.30 114	0.33 234	0.40 62	0.32 73	0.28 61	0.34 93	0.34 107	0.20 39	0.45 122	0.26 125	0.12 38	0.11 159	0.16 171	0.12 126	0.14 142	0.11 80

RAFT-Stereo-weight	0.32 143	0.18 111	0.33 104	0.39 208	0.22 130	0.26 57	0.29 161	0.67 226	0.80 332	0.53 196	0.51 161	0.58 252	0.20 39	0.47 144	0.27 143	0.13 73	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.11 80

MSKI-zero shot	0.32 143	0.17 83	0.34 121	0.39 208	0.21 109	0.32 149	0.22 59	0.61 178	0.43 156	0.52 193	0.64 207	0.61 278	0.20 39	0.74 378	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.10 61	0.12 58	0.12 128

GEAStereo	0.23 49	0.16 53	0.30 60	0.33 55	0.25 234	0.36 188	0.30 177	0.42 73	0.28 41	0.26 44	0.28 59	0.24 51	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.18 310	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.14 142	0.12 128

GSStereo	0.23 49	0.16 53	0.30 60	0.33 55	0.25 234	0.36 188	0.30 177	0.42 73	0.27 35	0.30 78	0.28 59	0.23 44	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.16 231	0.09 26	0.12 31	0.10 61	0.14 142	0.12 128

GS-Stereo							0.30 177	0.42 73	0.27 35	0.30 78	0.28 59	0.23 44	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.16 231	0.09 26	0.12 31	0.10 61	0.14 142	0.12 128

DLNR-FE	20.05 615	36.38 623	38.08 619	170.06 634	60.08 627	0.23 25	0.20 29	14.13 616	0.36 106	0.44 160	0.66 217	0.43 180	0.21 48	0.63 293	0.28 165	5.38 612	0.10 63	0.15 140	0.11 95	73.09 632	0.11 80

Replicate-Monster	0.26 79	0.15 34	1.07 516	0.30 9	0.17 21	0.38 208	0.19 18	0.43 86	0.39 139	0.23 27	0.21 16	0.23 44	0.21 48	0.45 122	0.19 5	0.11 26	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.09 1	0.14 216

asda	0.21 21	0.19 150	0.29 47	0.31 22	0.17 21	0.25 51	0.23 76	0.36 37	0.28 41	0.27 57	0.24 33	0.18 13	0.21 48	0.40 82	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.10 36

asd	0.21 21	0.18 111	0.29 47	0.32 42	0.18 37	0.27 71	0.22 59	0.35 33	0.22 15	0.31 82	0.22 24	0.19 18	0.21 48	0.44 118	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 21	0.09 4

IGEV-RUCA	0.25 68	0.16 53	0.34 121	0.39 208	0.27 310	0.33 157	0.20 29	0.38 49	0.36 106	0.26 44	0.31 81	0.25 57	0.21 48	0.48 155	0.24 76	0.20 365	0.11 159	0.13 64	0.10 61	0.17 274	0.15 241

RSM++	0.25 68	0.18 111	0.34 121	0.36 127	0.20 84	0.28 89	0.30 177	0.51 119	0.32 73	0.25 39	0.22 24	0.37 129	0.21 48	0.50 166	0.24 76	0.12 38	0.10 63	0.14 97	0.12 126	0.14 142	0.10 36

RSM	0.25 68	0.18 111	0.33 104	0.36 127	0.20 84	0.27 71	0.34 247	0.51 119	0.27 35	0.26 44	0.23 26	0.39 142	0.21 48	0.56 211	0.22 35	0.12 38	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.14 142	0.10 36

CAS++	0.32 143	0.24 321	0.36 138	0.37 144	0.26 279	0.28 89	0.23 76	0.87 343	0.50 191	0.47 174	0.45 131	0.26 58	0.21 48	0.49 159	0.24 76	0.23 425	0.19 436	0.22 390	0.17 306	0.21 372	0.16 287
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DLNR_Zeroshot_test	20.09 616	36.28 622	38.04 618	169.85 633	61.80 628	0.23 25	0.20 29	13.88 615	0.37 122	0.44 160	0.66 217	0.43 180	0.21 48	0.62 282	0.28 165	5.46 613	0.10 63	0.15 140	0.11 95	72.60 631	0.11 80

2.25w	0.22 35	0.18 111	0.31 74	0.31 22	0.18 37	0.31 131	0.18 11	0.32 18	0.31 60	0.31 82	0.37 109	0.20 24	0.22 60	0.45 122	0.24 76	0.10 13	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 36

2.75w_new	0.21 21	0.18 111	0.28 40	0.29 5	0.17 21	0.23 25	0.34 247	0.36 37	0.28 41	0.34 104	0.26 42	0.17 4	0.22 60	0.36 52	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

3.75w	0.22 35	0.17 83	0.30 60	0.31 22	0.19 57	0.43 245	0.24 91	0.35 33	0.24 24	0.31 82	0.27 49	0.17 4	0.22 60	0.37 61	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

HART	0.29 114	0.16 53	0.32 87	0.40 246	0.21 109	0.32 149	0.26 113	0.62 184	0.31 60	0.33 101	0.65 210	0.41 160	0.22 60	0.55 201	0.25 96	0.12 38	0.10 63	0.15 140	0.11 95	0.15 192	0.11 80

GREAT-IGEV	0.22 35	0.15 34	0.31 74	0.29 5	0.22 130	0.21 15	0.26 113	0.33 28	0.31 60	0.20 9	0.30 71	0.22 34	0.22 60	0.47 144	0.22 35	0.11 26	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.13 97	0.10 36

StereoAnything_RVC	0.21 21	0.68 545	0.39 185	0.28 3	0.15 2	0.23 25	0.18 11	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 60	0.30 15	0.18 1	0.16 231	0.09 26	0.12 31	0.08 1	0.16 236	0.09 4

AIO_test	0.23 49	0.16 53	0.28 40	0.34 72	0.20 84	0.30 114	0.39 353	0.38 49	0.25 31	0.25 39	0.28 59	0.32 91	0.22 60	0.38 69	0.25 96	0.12 38	0.09 26	0.13 64	0.10 61	0.12 58	0.09 4

fffft	0.25 68	0.17 83	0.37 154	0.36 127	0.22 130	0.28 89	0.36 293	0.42 73	0.24 24	0.36 115	0.23 26	0.27 65	0.22 60	0.52 180	0.27 143	0.12 38	0.09 26	0.16 171	0.12 126	0.12 58	0.12 128
1: 1. 1
U	0.45 301	0.16 53	0.32 87	0.40 246	0.71 558	3.55 592	0.20 29	0.41 68	0.38 129	0.26 44	0.23 26	0.24 51	0.22 60	0.26 2	0.22 35	0.15 178	0.09 26	0.88 571	0.13 164	0.13 97	0.11 80

IGEV-Stereo+	0.23 49	0.14 14	0.26 20	0.32 42	0.19 57	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 50	0.21 15	0.15 3	0.22 34	0.22 60	0.40 82	0.22 35	0.14 114	0.10 63	0.12 31	0.09 10	0.15 192	0.86 576

IGEV++	0.24 58	0.17 83	0.31 74	0.38 175	0.22 130	0.24 37	0.22 59	0.50 117	0.23 19	0.28 61	0.35 99	0.30 80	0.22 60	0.31 19	0.28 165	0.14 114	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.13 97	0.13 172

CES	0.28 102	0.14 14	0.23 1	0.30 9	0.70 557	0.37 195	0.27 130	0.48 106	0.46 176	0.34 104	0.48 144	0.27 65	0.22 60	0.39 75	0.23 62	0.13 73	0.11 159	0.12 31	0.08 1	0.13 97	0.17 309

4.25_new	0.22 35	0.21 224	0.32 87	0.32 42	0.18 37	0.31 131	0.27 130	0.32 18	0.24 24	0.29 69	0.27 49	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.5w_new	0.22 35	0.21 224	0.32 87	0.32 42	0.18 37	0.31 131	0.27 130	0.32 18	0.24 24	0.29 69	0.27 49	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 35	0.21 224	0.32 87	0.32 42	0.18 37	0.31 131	0.27 130	0.32 18	0.24 24	0.29 69	0.27 49	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

SCV	0.26 79	0.19 150	0.33 104	0.35 107	0.21 109	0.27 71	0.34 247	0.56 145	0.28 41	0.24 34	0.28 59	0.37 129	0.23 72	0.49 159	0.22 35	0.18 310	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.15 192	0.11 80

999	0.27 93	0.16 53	0.35 131	0.36 127	0.24 199	0.31 131	0.27 130	0.49 109	0.38 129	0.26 44	0.30 71	0.39 142	0.23 72	0.63 293	0.25 96	0.13 73	0.10 63	0.14 97	0.12 126	0.12 58	0.14 216

ours_stereo	0.26 79	0.21 224	0.33 104	0.38 175	0.23 170	0.30 114	0.33 234	0.42 73	0.38 129	0.26 44	0.34 93	0.35 116	0.23 72	0.47 144	0.27 143	0.13 73	0.11 159	0.16 171	0.12 126	0.14 142	0.10 36

GCAP-BAT	0.30 131	0.21 224	0.42 228	0.33 55	0.27 310	0.26 57	0.27 130	0.45 97	0.30 55	0.60 216	0.64 207	0.45 189	0.23 72	0.56 211	0.26 125	0.15 178	0.12 217	0.15 140	0.10 61	0.12 58	0.11 80

4D-IteraStereo	0.33 154	0.18 111	0.40 197	0.40 246	0.24 199	0.32 149	0.27 130	0.58 157	0.72 279	0.65 254	0.54 176	0.42 172	0.23 72	0.45 122	0.28 165	0.14 114	0.09 26	0.19 300	0.16 255	0.16 236	0.11 80

GLC_STEREO	0.29 114	0.19 150	0.27 29	0.44 360	0.19 57	0.31 131	0.26 113	0.47 102	0.43 156	0.37 122	0.47 142	0.41 160	0.23 72	0.50 166	0.34 236	0.14 114	0.18 422	0.19 300	0.16 255	0.16 236	0.13 172

iRaftStereo_RVC	0.32 143	0.19 150	0.37 154	0.39 208	0.22 130	0.31 131	0.29 161	0.68 236	0.51 193	0.49 179	0.66 217	0.37 129	0.23 72	0.45 122	0.33 221	0.14 114	0.10 63	0.18 260	0.17 306	0.15 192	0.12 128

NLMM1	0.28 102	0.15 34	0.32 87	0.38 175	0.24 199	0.35 178	0.23 76	0.65 206	0.58 219	0.30 78	0.37 109	0.27 65	0.24 82	0.59 259	0.28 165	0.12 38	0.08 2	0.14 97	0.12 126	0.12 58	0.11 80

NLSM3	0.26 79	0.16 53	0.30 60	0.38 175	0.21 109	0.34 168	0.27 130	0.57 150	0.47 181	0.28 61	0.35 99	0.29 74	0.24 82	0.42 99	0.27 143	0.12 38	0.10 63	0.16 171	0.15 222	0.12 58	0.10 36

Zero-FE251	0.23 49	0.16 53	0.30 60	0.33 55	0.20 84	0.44 253	0.19 18	0.37 40	0.25 31	0.27 57	0.29 69	0.38 137	0.24 82	0.32 24	0.22 35	0.14 114	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.11 21	0.10 36

Wavelet-MonSter	0.20 12	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.18 37	0.17 4	0.21 49	0.32 18	0.23 19	0.25 39	0.34 93	0.22 34	0.24 82	0.27 5	0.21 21	0.09 1	0.09 26	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

4w-stereo	0.21 21	0.19 150	0.31 74	0.31 22	0.17 21	0.29 101	0.19 18	0.31 14	0.21 13	0.31 82	0.24 33	0.20 24	0.24 82	0.41 91	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 21	0.09 4

1w_stereo	0.24 58	0.15 34	0.29 47	0.34 72	0.18 37	0.31 131	0.41 379	0.40 62	0.43 156	0.31 82	0.38 112	0.17 4	0.24 82	0.45 122	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

SMoEStereo_RVC	0.26 79	0.19 150	0.35 131	0.35 107	0.22 130	0.36 188	0.32 224	0.39 54	0.34 84	0.37 122	0.30 71	0.33 103	0.24 82	0.53 189	0.24 76	0.12 38	0.10 63	0.16 171	0.12 126	0.12 58	0.11 80

tg	0.33 154	0.18 111	0.37 154	0.39 208	0.22 130	0.38 208	0.26 113	0.70 259	0.56 215	0.47 174	0.65 210	0.42 172	0.24 82	0.55 201	0.33 221	0.14 114	0.10 63	0.18 260	0.17 306	0.14 142	0.11 80

testlalala2	0.36 194	0.18 111	0.45 263	0.89 562	0.53 533	0.44 253	0.26 113	0.61 178	0.49 186	0.68 276	0.56 185	0.44 187	0.24 82	0.34 42	0.31 199	0.15 178	0.12 217	0.14 97	0.10 61	0.13 97	0.13 172

MGS-Stereo	0.28 102	0.19 150	0.40 197	0.36 127	0.23 170	0.37 195	0.30 177	0.39 54	0.44 163	0.31 82	0.51 161	0.40 154	0.24 82	0.43 107	0.26 125	0.15 178	0.12 217	0.15 140	0.13 164	0.14 142	0.13 172

CASnet	0.30 131	0.20 187	0.33 104	0.41 280	0.16 10	0.26 57	0.24 91	0.52 128	0.53 199	0.52 193	0.54 176	0.39 142	0.24 82	0.40 82	0.26 125	0.14 114	0.10 63	0.22 390	0.18 333	0.18 298	0.11 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
NLMM	0.26 79	0.16 53	0.30 60	0.38 175	0.24 199	0.25 51	0.27 130	0.52 128	0.49 186	0.29 69	0.36 104	0.26 58	0.25 93	0.42 99	0.28 165	0.11 26	0.10 63	0.15 140	0.12 126	0.10 6	0.10 36

FE-Mocha	0.32 143	0.19 150	0.50 339	0.38 175	0.27 310	0.30 114	0.20 29	0.71 267	0.36 106	0.65 254	0.56 185	0.54 231	0.25 93	0.38 69	0.22 35	0.15 178	0.10 63	0.17 212	0.16 255	0.13 97	0.12 128

IGEV-FE	0.34 160	0.18 111	0.67 432	0.39 208	0.28 334	0.30 114	0.25 99	0.74 285	0.31 60	0.62 226	0.57 189	0.54 231	0.25 93	0.53 189	0.27 143	0.14 114	0.10 63	0.15 140	0.14 195	0.14 142	0.12 128

3.25w_new	0.23 49	0.17 83	0.32 87	0.31 22	0.17 21	0.43 245	0.20 29	0.37 40	0.30 55	0.37 122	0.28 59	0.22 34	0.25 93	0.42 99	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 36

3.25w	0.23 49	0.17 83	0.32 87	0.31 22	0.17 21	0.43 245	0.20 29	0.37 40	0.30 55	0.37 122	0.28 59	0.22 34	0.25 93	0.42 99	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 36

S2M2_L	0.26 79	0.22 263	0.33 104	0.31 22	0.25 234	0.24 37	0.13 1	0.35 33	0.41 146	0.25 39	0.36 104	0.30 80	0.25 93	0.30 15	0.26 125	0.22 408	0.19 436	0.17 212	0.19 365	0.21 372	0.18 327
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tt45	0.27 93	0.17 83	0.34 121	0.35 107	0.23 170	0.38 208	0.28 151	0.46 99	0.28 41	0.40 145	0.27 49	0.38 137	0.25 93	0.57 224	0.26 125	0.13 73	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.12 58	0.14 216

WCG-NET	0.28 102	0.15 34	0.33 104	0.33 55	0.19 57	0.33 157	0.27 130	0.39 54	0.80 332	0.46 169	0.49 148	0.39 142	0.25 93	0.40 82	0.25 96	0.12 38	0.09 26	0.13 64	0.11 95	0.12 58	0.10 36

model_zeroshot	0.33 154	0.18 111	0.48 314	0.39 208	0.28 334	0.45 262	0.25 99	0.63 192	0.45 172	0.61 224	0.50 152	0.51 219	0.25 93	0.45 122	0.26 125	0.16 231	0.13 286	0.15 140	0.14 195	0.13 97	0.13 172

Occ-G	0.26 79	0.14 14	0.28 40	0.34 72	0.20 84	0.27 71	0.34 247	0.41 68	0.31 60	0.29 69	0.43 127	0.49 212	0.25 93	0.47 144	0.28 165	0.13 73	0.11 159	0.14 97	0.11 95	0.12 58	0.12 128

Pointernet	0.27 93	0.14 14	0.33 104	0.35 107	0.23 170	0.35 178	0.21 49	0.72 272	0.38 129	0.39 139	0.36 104	0.34 107	0.25 93	0.36 52	0.25 96	0.15 178	0.10 63	0.12 31	0.08 1	0.11 21	0.10 36

IGEV_Zeroshot_test	0.34 160	0.18 111	0.67 432	0.39 208	0.28 334	0.30 114	0.25 99	0.74 285	0.31 60	0.62 226	0.57 189	0.54 231	0.25 93	0.53 189	0.27 143	0.14 114	0.10 63	0.15 140	0.14 195	0.14 142	0.12 128

UniTT-Stereo	0.27 93	0.17 83	0.37 154	0.40 246	0.27 310	0.30 114	0.28 151	0.39 54	0.31 60	0.29 69	0.46 136	0.27 65	0.25 93	0.47 144	0.34 236	0.17 276	0.13 286	0.13 64	0.12 126	0.14 142	0.12 128

testlalala	0.28 102	0.19 150	0.43 239	0.34 72	0.23 170	0.45 262	0.30 177	0.43 86	0.29 50	0.68 276	0.49 148	0.35 116	0.25 93	0.32 24	0.25 96	0.14 114	0.11 159	0.14 97	0.09 10	0.11 21	0.11 80

LL-Strereo2	0.35 176	0.24 321	0.48 314	0.41 280	0.26 279	0.35 178	0.24 91	0.67 226	0.44 163	0.54 200	0.51 161	0.66 311	0.25 93	0.66 322	0.30 192	0.14 114	0.12 217	0.23 412	0.20 390	0.18 298	0.13 172

test_4	0.36 194	0.18 111	0.31 74	0.44 360	0.25 234	0.20 9	0.34 247	0.56 145	0.41 146	0.59 212	1.45 517	0.43 180	0.25 93	0.63 293	0.28 165	0.12 38	0.10 63	0.17 212	0.19 365	0.15 192	0.11 80

test_3	0.36 194	0.19 150	0.44 251	0.44 360	0.23 170	0.48 275	0.36 293	0.66 216	0.82 345	0.64 245	0.45 131	0.68 319	0.25 93	0.41 91	0.31 199	0.12 38	0.10 63	0.18 260	0.16 255	0.15 192	0.11 80

XX-TBD	0.32 143	0.53 525	0.26 20	0.51 467	0.20 84	0.37 195	0.24 91	0.40 62	0.73 286	0.54 200	0.69 225	0.31 88	0.25 93	0.32 24	0.27 143	0.16 231	0.10 63	0.12 31	0.09 10	0.13 97	0.11 80

FlowAnything_test	0.29 114	0.19 150	0.39 185	0.47 413	0.26 279	0.46 267	0.25 99	0.43 86	0.31 60	0.29 69	0.26 42	0.35 116	0.26 111	0.40 82	0.37 285	0.21 382	0.15 351	0.22 390	0.26 486	0.16 236	0.16 287

3.5w_stereo	0.22 35	0.18 111	0.29 47	0.30 9	0.18 37	0.27 71	0.23 76	0.37 40	0.28 41	0.31 82	0.26 42	0.22 34	0.26 111	0.50 166	0.24 76	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

3w_stereo	0.24 58	0.20 187	0.37 154	0.33 55	0.16 10	0.32 149	0.42 389	0.41 68	0.38 129	0.31 82	0.27 49	0.16 2	0.26 111	0.34 42	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 58	0.11 80

MM-Stereo_test2	0.30 131	0.18 111	0.39 185	0.40 246	0.24 199	0.42 242	0.42 389	0.63 192	0.41 146	0.37 122	0.35 99	0.32 91	0.26 111	0.53 189	0.25 96	0.12 38	0.10 63	0.15 140	0.12 126	0.15 192	0.10 36

trnet	0.27 93	0.14 14	0.23 1	0.28 3	0.15 2	0.37 195	0.23 76	0.52 128	0.72 279	0.42 154	0.51 161	0.34 107	0.26 111	0.39 75	0.25 96	0.15 178	0.11 159	0.12 31	0.08 1	0.11 21	0.10 36

TRStereo	0.37 211	0.27 382	0.59 390	0.47 413	0.41 484	0.29 101	0.30 177	0.84 329	0.59 221	0.52 193	0.41 120	0.52 223	0.26 111	0.73 371	0.27 143	0.17 276	0.12 217	0.19 300	0.19 365	0.13 97	0.11 80

CroCo-Stereo	0.26 79	0.22 263	0.36 138	0.48 420	0.22 130	0.20 9	0.29 161	0.51 119	0.44 163	0.28 61	0.23 26	0.42 172	0.26 111	0.29 9	0.26 125	0.15 178	0.13 286	0.13 64	0.11 95	0.16 236	0.12 128
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
CREStereo++_RVC	0.32 143	0.15 34	0.23 1	0.31 22	0.24 199	0.27 71	0.22 59	0.46 99	0.88 382	0.46 169	0.80 282	0.30 80	0.26 111	0.36 52	0.33 221	0.13 73	0.09 26	0.13 64	0.51 566	0.13 97	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.30 131	0.15 34	0.31 74	0.30 9	0.17 21	0.55 310	0.23 76	0.44 93	0.55 208	0.59 212	0.68 224	0.37 129	0.26 111	0.35 50	0.27 143	0.15 178	0.16 385	0.12 31	0.10 61	0.13 97	0.14 216

XX-Stereo	0.37 211	0.17 83	0.45 263	0.55 504	0.36 450	0.38 208	0.20 29	0.60 172	0.30 55	0.46 169	1.30 488	0.73 351	0.26 111	0.56 211	0.26 125	0.16 231	0.11 159	0.17 212	0.16 255	0.14 142	0.10 36

CREStereo	0.28 102	0.15 34	0.24 6	0.27 1	0.17 21	0.37 195	0.25 99	0.51 119	0.72 279	0.42 154	0.51 161	0.32 91	0.26 111	0.38 69	0.25 96	0.16 231	0.11 159	0.12 31	0.08 1	0.12 58	0.11 80
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
NLSM1	0.27 93	0.17 83	0.29 47	0.37 144	0.24 199	0.31 131	0.26 113	0.52 128	0.40 141	0.32 95	0.41 120	0.26 58	0.27 122	0.49 159	0.29 185	0.11 26	0.09 26	0.15 140	0.12 126	0.12 58	0.12 128

SGD-Stereo	0.22 35	0.15 34	0.27 29	0.31 22	0.15 2	0.29 101	0.20 29	0.37 40	0.29 50	0.24 34	0.29 69	0.21 33	0.27 122	0.36 52	0.25 96	0.16 231	0.09 26	0.13 64	0.10 61	0.13 97	0.10 36

fffy	0.28 102	0.21 224	0.34 121	0.37 144	0.23 170	0.33 157	0.29 161	0.51 119	0.41 146	0.32 95	0.37 109	0.39 142	0.27 122	0.50 166	0.27 143	0.12 38	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.14 142	0.11 80

WCG-NET（raft）	0.31 137	0.15 34	0.36 138	0.32 42	0.19 57	0.35 178	0.27 130	0.51 119	0.78 321	0.45 163	0.55 182	0.48 206	0.27 122	0.54 196	0.26 125	0.13 73	0.10 63	0.12 31	0.11 95	0.12 58	0.11 80

test_for_model	0.82 495	3.60 607	0.39 185	2.35 595	2.07 595	0.39 216	0.28 151	0.42 73	0.45 172	0.71 298	0.31 81	0.30 80	0.27 122	0.34 42	0.25 96	0.34 520	0.11 159	0.13 64	0.09 10	3.49 607	0.18 327

MyStereo06	0.38 226	0.21 224	0.61 397	0.41 280	0.28 334	0.41 235	0.50 440	0.95 376	0.35 98	0.62 226	0.54 176	0.76 365	0.27 122	0.50 166	0.29 185	0.14 114	0.13 286	0.18 260	0.17 306	0.17 274	0.15 241

AE-Stereo	0.34 160	0.21 224	0.42 228	0.48 420	0.31 400	0.48 275	0.35 271	0.61 178	0.62 225	0.32 95	0.55 182	0.52 223	0.27 122	0.47 144	0.29 185	0.13 73	0.13 286	0.18 260	0.16 255	0.15 192	0.12 128

IGEVStereo-DCA	0.29 114	0.22 263	0.38 166	0.35 107	0.27 310	0.37 195	0.35 271	0.62 184	0.34 84	0.38 131	0.30 71	0.35 116	0.27 122	0.51 173	0.22 35	0.15 178	0.12 217	0.16 171	0.12 126	0.13 97	0.15 241

rrr	0.29 114	0.22 263	0.41 207	0.35 107	0.27 310	0.37 195	0.32 224	0.52 128	0.42 154	0.38 131	0.30 71	0.35 116	0.27 122	0.51 173	0.22 35	0.15 178	0.12 217	0.16 171	0.13 164	0.13 97	0.14 216

EKT-Stereo	0.35 176	0.23 284	0.39 185	0.43 341	0.29 361	0.38 208	0.31 203	0.69 244	0.64 243	0.45 163	0.63 204	0.49 212	0.27 122	0.56 211	0.33 221	0.18 310	0.14 320	0.18 260	0.15 222	0.16 236	0.16 287

GCAP-Stereo	0.28 102	0.19 150	0.40 197	0.38 175	0.19 57	0.38 208	0.23 76	0.57 150	0.41 146	0.45 163	0.49 148	0.39 142	0.27 122	0.33 37	0.23 62	0.14 114	0.12 217	0.14 97	0.11 95	0.12 58	0.11 80

test-3	0.34 160	0.16 53	0.43 239	0.39 208	0.21 109	0.43 245	0.22 59	0.63 192	0.78 321	0.71 298	0.45 131	0.64 293	0.27 122	0.43 107	0.31 199	0.12 38	0.09 26	0.17 212	0.13 164	0.12 58	0.10 36

test_1	0.34 160	0.16 53	0.43 239	0.39 208	0.21 109	0.43 245	0.23 76	0.63 192	0.78 321	0.68 276	0.45 131	0.64 293	0.27 122	0.43 107	0.31 199	0.12 38	0.09 26	0.17 212	0.13 164	0.12 58	0.10 36

AnonymousM	0.41 265	0.81 555	0.29 47	0.34 72	0.22 130	0.28 89	0.38 330	0.53 140	0.41 146	0.70 291	0.49 148	0.47 201	0.27 122	0.41 91	0.31 199	0.15 178	0.12 217	1.51 580	0.26 486	0.12 58	0.10 36

cross-raft	0.34 160	0.20 187	0.37 154	0.44 360	0.23 170	0.32 149	0.35 271	0.74 285	0.40 141	0.60 216	0.77 258	0.57 244	0.27 122	0.43 107	0.28 165	0.12 38	0.10 63	0.15 140	0.13 164	0.15 192	0.11 80

HUF	0.24 58	0.16 53	0.33 104	0.32 42	0.18 37	0.25 51	0.40 364	0.42 73	0.34 84	0.25 39	0.23 26	0.32 91	0.28 137	0.34 42	0.24 76	0.13 73	0.10 63	0.13 64	0.09 10	0.12 58	0.10 36

castereo++	0.26 79	0.16 53	0.26 20	0.33 55	0.19 57	0.75 425	0.20 29	0.37 40	0.47 181	0.23 27	0.23 26	0.35 116	0.28 137	0.39 75	0.19 5	0.14 114	0.09 26	0.14 97	0.09 10	0.11 21	0.10 36

rvit_stereo_0080	0.31 137	0.25 346	0.40 197	0.39 208	0.28 334	0.27 71	0.46 412	0.49 109	0.44 163	0.35 111	0.42 124	0.40 154	0.28 137	0.41 91	0.33 221	0.22 408	0.17 405	0.17 212	0.16 255	0.22 394	0.15 241

whm_eth	0.31 137	0.25 346	0.40 197	0.39 208	0.28 334	0.27 71	0.46 412	0.49 109	0.44 163	0.35 111	0.42 124	0.40 154	0.28 137	0.41 91	0.33 221	0.22 408	0.17 405	0.17 212	0.16 255	0.22 394	0.15 241

MaDis-Stereo	0.26 79	0.18 111	0.36 138	0.36 127	0.26 279	0.27 71	0.27 130	0.43 86	0.35 98	0.27 57	0.26 42	0.41 160	0.28 137	0.40 82	0.28 165	0.16 231	0.14 320	0.16 171	0.13 164	0.14 142	0.12 128

Any-RAFT	0.35 176	0.16 53	0.30 60	0.34 72	0.21 109	0.52 291	0.22 59	0.88 348	0.73 286	0.53 196	0.73 237	0.64 293	0.28 137	0.46 137	0.24 76	0.15 178	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.13 97	0.12 128

RAFT-Test	0.34 160	0.18 111	0.37 154	0.38 175	0.23 170	0.50 283	0.23 76	0.69 244	0.40 141	0.60 216	0.85 314	0.61 278	0.28 137	0.46 137	0.27 143	0.14 114	0.11 159	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.12 128

anonymousdsp	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.37 144	0.25 234	0.30 114	0.35 271	0.63 192	0.35 98	0.39 139	0.33 84	0.33 103	0.28 137	0.59 259	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.12 126	0.14 142	0.15 241

LoS	0.29 114	0.15 34	0.30 60	0.29 5	0.18 37	0.33 157	0.29 161	0.51 119	0.72 279	0.34 104	0.52 170	0.41 160	0.28 137	0.47 144	0.28 165	0.15 178	0.11 159	0.13 64	0.09 10	0.11 21	0.11 80
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.35 107	0.24 199	0.32 149	0.43 396	0.57 150	0.37 122	0.33 101	0.30 71	0.32 91	0.28 137	0.57 224	0.26 125	0.13 73	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.13 97	0.13 172

IGEV-Stereo	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.37 144	0.25 234	0.30 114	0.35 271	0.63 192	0.35 98	0.39 139	0.33 84	0.33 103	0.28 137	0.59 259	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.12 126	0.14 142	0.15 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.29 114	0.21 224	0.41 207	0.35 107	0.26 279	0.35 178	0.32 224	0.56 145	0.36 106	0.43 157	0.32 83	0.34 107	0.28 137	0.54 196	0.23 62	0.14 114	0.11 159	0.16 171	0.12 126	0.14 142	0.13 172

EAI-Stereo	0.34 160	0.19 150	0.44 251	0.39 208	0.21 109	0.31 131	0.30 177	1.15 462	0.30 55	0.49 179	0.75 248	0.36 127	0.28 137	0.62 282	0.27 143	0.14 114	0.11 159	0.14 97	0.13 164	0.13 97	0.12 128

CFNet-RSSM	0.34 160	0.17 83	0.45 263	0.39 208	0.22 130	0.35 178	0.23 76	0.73 283	0.84 355	0.65 254	0.54 176	0.57 244	0.28 137	0.46 137	0.26 125	0.13 73	0.10 63	0.14 97	0.12 126	0.13 97	0.11 80

BridgeDepth	0.21 21	0.14 14	0.26 20	0.34 72	0.14 1	0.40 220	0.27 130	0.28 7	0.22 15	0.18 4	0.19 11	0.28 72	0.29 151	0.32 24	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 21	0.10 36
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DDF-Stereo	0.26 79	0.15 34	0.30 60	0.36 127	0.29 361	0.19 6	0.20 29	0.32 18	0.31 60	0.26 44	0.26 42	0.29 74	0.29 151	0.38 69	0.24 76	0.17 276	0.10 63	0.14 97	0.10 61	0.70 564	0.12 128

zero-FE	0.25 68	0.15 34	0.30 60	0.35 107	0.29 361	0.19 6	0.20 29	0.35 33	0.31 60	0.26 44	0.27 49	0.29 74	0.29 151	0.33 37	0.24 76	0.17 276	0.10 63	0.14 97	0.10 61	0.64 561	0.12 128

DilatedVolume-Stereo	0.30 131	0.15 34	0.34 121	0.33 55	0.20 84	0.53 299	0.25 99	0.56 145	0.43 156	0.56 205	0.50 152	0.35 116	0.29 151	0.49 159	0.28 165	0.13 73	0.11 159	0.12 31	0.11 95	0.11 21	0.10 36

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 49	0.16 53	0.32 87	0.39 208	0.21 109	0.18 5	0.21 49	0.34 30	0.26 33	0.28 61	0.51 161	0.28 72	0.29 151	0.26 2	0.24 76	0.14 114	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.14 142	0.12 128

MM-Stereo_test3	0.34 160	0.19 150	0.31 74	0.41 280	0.25 234	0.35 178	0.44 405	0.72 272	0.92 412	0.46 169	0.52 170	0.41 160	0.29 151	0.44 118	0.28 165	0.16 231	0.15 351	0.17 212	0.13 164	0.14 142	0.13 172

AIO-test1	0.38 226	0.18 111	0.38 166	0.50 451	0.24 199	0.46 267	0.30 177	0.70 259	1.19 508	0.40 145	0.71 230	0.45 189	0.29 151	0.53 189	0.27 143	0.15 178	0.13 286	0.19 300	0.21 413	0.13 97	0.17 309

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 160	0.27 382	0.45 263	0.36 127	0.25 234	0.48 275	0.30 177	0.58 157	0.90 398	0.42 154	0.36 104	0.30 80	0.29 151	0.49 159	0.30 192	0.16 231	0.14 320	0.18 260	0.15 222	0.18 298	0.15 241

ff7	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.36 127	0.26 279	0.31 131	0.35 271	0.62 184	0.34 84	0.38 131	0.33 84	0.32 91	0.29 151	0.58 244	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.12 126	0.14 142	0.15 241

ffff	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.36 127	0.26 279	0.31 131	0.35 271	0.62 184	0.34 84	0.38 131	0.33 84	0.32 91	0.29 151	0.58 244	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.12 126	0.14 142	0.15 241

11t	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.36 127	0.26 279	0.31 131	0.35 271	0.62 184	0.34 84	0.38 131	0.33 84	0.32 91	0.29 151	0.58 244	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.12 126	0.14 142	0.15 241

MIM_Stereo	0.38 226	0.17 83	0.53 365	0.37 144	0.24 199	0.27 71	0.24 91	0.70 259	0.54 203	0.72 311	1.00 387	0.63 286	0.29 151	0.64 307	0.38 294	0.13 73	0.14 320	0.17 212	0.16 255	0.14 142	0.11 80

ccc-4	0.29 114	0.21 224	0.38 166	0.36 127	0.26 279	0.31 131	0.35 271	0.62 184	0.34 84	0.38 131	0.33 84	0.32 91	0.29 151	0.58 244	0.25 96	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.12 126	0.14 142	0.15 241

Pruner-Stereo	0.38 226	0.20 187	0.45 263	0.40 246	0.25 234	0.22 18	0.24 91	0.67 226	0.55 208	0.89 422	0.76 254	0.68 319	0.29 151	0.62 282	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.17 306	0.17 274	0.18 327

raft+_RVC	0.38 226	0.19 150	0.35 131	0.37 144	0.25 234	0.45 262	0.37 308	0.78 310	0.89 395	0.51 185	0.78 269	0.50 215	0.29 151	0.53 189	0.40 309	0.15 178	0.12 217	0.17 212	0.15 222	0.14 142	0.12 128

RALCasStereoNet	0.36 194	0.21 224	0.37 154	0.42 320	0.26 279	0.35 178	0.38 330	0.63 192	0.64 243	0.50 182	0.72 233	0.51 219	0.29 151	0.59 259	0.36 269	0.16 231	0.14 320	0.15 140	0.13 164	0.17 274	0.16 287

RALAANet	0.38 226	0.23 284	0.48 314	0.42 320	0.29 361	0.35 178	0.25 99	0.86 336	0.64 243	0.67 270	0.65 210	0.60 273	0.29 151	0.60 266	0.34 236	0.15 178	0.12 217	0.17 212	0.15 222	0.21 372	0.13 172

Gwc-CoAtRS	0.34 160	0.17 83	0.44 251	0.39 208	0.23 170	0.34 168	0.22 59	0.70 259	0.75 296	0.60 216	0.59 195	0.58 252	0.29 151	0.45 122	0.26 125	0.14 114	0.11 159	0.14 97	0.12 126	0.12 58	0.12 128

NLCSM	0.27 93	0.18 111	0.32 87	0.38 175	0.25 234	0.32 149	0.25 99	0.55 142	0.55 208	0.29 69	0.26 42	0.30 80	0.30 169	0.40 82	0.28 165	0.12 38	0.09 26	0.15 140	0.12 126	0.11 21	0.10 36

gasm-f	0.24 58	0.16 53	0.27 29	0.33 55	0.25 234	0.25 51	0.36 293	0.42 73	0.28 41	0.26 44	0.35 99	0.24 51	0.30 169	0.36 52	0.23 62	0.18 310	0.10 63	0.13 64	0.10 61	0.15 192	0.12 128

Reg-Stereo(zero)	0.30 131	0.16 53	0.28 40	0.34 72	0.18 37	0.32 149	0.20 29	0.63 192	0.68 259	0.50 182	0.52 170	0.51 219	0.30 169	0.45 122	0.25 96	0.13 73	0.10 63	0.12 31	0.10 61	0.12 58	0.11 80

AIO-test2	0.39 242	0.21 224	0.41 207	0.47 413	0.25 234	0.45 262	0.35 271	0.77 304	1.27 527	0.36 115	0.87 325	0.37 129	0.30 169	0.47 144	0.27 143	0.15 178	0.13 286	0.21 373	0.23 447	0.15 192	0.13 172

testlalala_base	0.46 311	0.25 346	0.41 207	0.46 404	0.33 429	0.58 336	0.25 99	0.57 150	0.34 84	0.51 185	0.56 185	0.46 197	0.30 169	0.43 107	0.31 199	1.47 591	0.11 159	0.14 97	0.09 10	1.59 580	0.13 172

NF-Stereo	0.38 226	0.20 187	0.45 263	0.41 280	0.25 234	0.26 57	0.31 203	0.69 244	0.70 267	0.65 254	0.77 258	0.57 244	0.30 169	0.67 333	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.16 236	0.27 458

OCTAStereo	0.38 226	0.20 187	0.46 280	0.41 280	0.25 234	0.26 57	0.31 203	0.69 244	0.70 267	0.65 254	0.77 258	0.58 252	0.30 169	0.67 333	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.16 236	0.27 458

RE-Stereo	0.38 226	0.20 187	0.46 280	0.41 280	0.25 234	0.26 57	0.31 203	0.69 244	0.70 267	0.65 254	0.77 258	0.58 252	0.30 169	0.67 333	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.16 236	0.27 458

TVStereo	0.38 226	0.20 187	0.46 280	0.41 280	0.25 234	0.26 57	0.31 203	0.69 244	0.70 267	0.65 254	0.77 258	0.58 252	0.30 169	0.67 333	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.16 236	0.27 458

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 68	0.31 425	0.24 6	0.51 467	0.19 57	0.29 101	0.22 59	0.40 62	0.37 122	0.26 44	0.24 33	0.24 51	0.31 178	0.44 118	0.22 35	0.14 114	0.09 26	0.12 31	0.09 10	0.14 142	0.10 36

MyStereo07	0.32 143	0.22 263	0.34 121	0.42 320	0.28 334	0.40 220	0.50 440	0.72 272	0.37 122	0.37 122	0.34 93	0.32 91	0.31 178	0.59 259	0.27 143	0.14 114	0.13 286	0.18 260	0.17 306	0.17 274	0.16 287

plain	0.31 137	0.20 187	0.50 339	0.39 208	0.29 361	0.27 71	0.30 177	0.44 93	0.35 98	0.31 82	0.66 217	0.30 80	0.31 178	0.65 314	0.31 199	0.17 276	0.13 286	0.20 331	0.15 222	0.17 274	0.12 128

MC-Stereo	0.28 102	0.17 83	0.32 87	0.38 175	0.20 84	0.26 57	0.26 113	0.49 109	0.37 122	0.37 122	0.61 200	0.41 160	0.31 178	0.55 201	0.25 96	0.13 73	0.09 26	0.14 97	0.12 126	0.12 58	0.11 80

CroCo-Stereo Lap2	0.28 102	0.24 321	0.39 185	0.50 451	0.29 361	0.20 9	0.31 203	0.49 109	0.38 129	0.24 34	0.27 49	0.46 197	0.31 178	0.39 75	0.30 192	0.14 114	0.15 351	0.16 171	0.13 164	0.16 236	0.15 241

DA	0.29 114	0.17 83	0.31 74	0.40 246	0.20 84	0.74 420	0.33 234	0.47 102	0.44 163	0.34 104	0.39 114	0.39 142	0.32 183	0.32 24	0.24 76	0.15 178	0.11 159	0.16 171	0.11 95	0.15 192	0.10 36

GGEV	0.29 114	0.17 83	0.31 74	0.40 246	0.20 84	0.74 420	0.33 234	0.47 102	0.44 163	0.34 104	0.39 114	0.39 142	0.32 183	0.32 24	0.24 76	0.15 178	0.11 159	0.16 171	0.11 95	0.15 192	0.10 36

rvit_stereo_0081_aga	0.31 137	0.28 398	0.44 251	0.42 320	0.29 361	0.34 168	0.31 203	0.44 93	0.40 141	0.39 139	0.44 128	0.40 154	0.32 183	0.42 99	0.29 185	0.23 425	0.17 405	0.19 300	0.16 255	0.20 348	0.15 241

rvit_stereo_ft	0.33 154	0.25 346	0.47 292	0.52 479	0.32 416	0.33 157	0.47 419	0.49 109	0.50 191	0.34 104	0.41 120	0.41 160	0.32 183	0.48 155	0.34 236	0.22 408	0.14 320	0.19 300	0.18 333	0.19 332	0.14 216

LoS_RVC	0.27 93	0.16 53	0.27 29	0.32 42	0.30 378	0.44 253	0.34 247	0.41 68	0.33 79	0.31 82	0.51 161	0.29 74	0.32 183	0.36 52	0.28 165	0.11 26	0.10 63	0.11 1	0.08 1	0.11 21	0.19 360

DisPM	0.39 242	0.19 150	0.44 251	0.41 280	0.27 310	0.24 37	0.31 203	0.65 206	0.57 217	0.87 408	0.87 325	0.60 273	0.32 183	0.76 388	0.32 209	0.18 310	0.12 217	0.19 300	0.17 306	0.15 192	0.20 383

CIPLG	0.41 265	0.21 224	0.63 410	0.45 383	0.33 429	0.52 291	0.33 234	0.65 206	0.60 223	0.82 370	0.96 366	0.46 197	0.32 183	0.55 201	0.44 338	0.16 231	0.12 217	0.15 140	0.14 195	0.13 97	0.14 216

IPLG	0.39 242	0.20 187	0.59 390	0.40 246	0.24 199	0.54 305	0.27 130	0.75 292	0.63 236	0.84 389	0.81 289	0.32 91	0.32 183	0.60 266	0.45 347	0.13 73	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.13 97	0.12 128

IPLGR_C	0.40 254	0.21 224	0.64 415	0.45 383	0.33 429	0.52 291	0.34 247	0.66 216	0.62 225	0.82 370	0.92 348	0.45 189	0.32 183	0.52 180	0.46 357	0.17 276	0.12 217	0.15 140	0.14 195	0.13 97	0.14 216

ACRE	0.40 254	0.21 224	0.65 421	0.45 383	0.33 429	0.51 287	0.33 234	0.66 216	0.63 236	0.80 348	0.92 348	0.45 189	0.32 183	0.52 180	0.45 347	0.16 231	0.12 217	0.15 140	0.14 195	0.13 97	0.14 216

HHNet	0.41 265	0.17 83	0.41 207	0.34 72	0.37 457	0.33 157	0.34 247	0.69 244	0.75 296	0.86 400	1.30 488	0.52 223	0.32 183	0.52 180	0.35 253	0.15 178	0.11 159	0.19 300	0.15 222	0.15 192	0.24 434

sCroCo_RVC	0.35 176	0.28 398	0.69 443	0.51 467	0.39 472	0.41 235	0.31 203	0.49 109	0.45 172	0.31 82	0.48 144	0.38 137	0.32 183	0.46 137	0.32 209	0.21 382	0.22 466	0.19 300	0.19 365	0.21 372	0.20 383

xyz-stereo-finetune	0.33 154	0.18 111	0.36 138	0.33 55	0.18 37	0.57 330	0.31 203	0.58 157	0.69 266	0.45 163	0.54 176	0.38 137	0.33 195	0.56 211	0.36 269	0.12 38	0.12 217	0.16 171	0.13 164	0.13 97	0.12 128

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 339	0.21 224	1.26 538	0.39 208	0.51 528	0.28 89	0.30 177	1.25 510	0.44 163	0.68 276	1.11 432	0.86 399	0.33 195	0.67 333	0.27 143	0.15 178	0.11 159	0.17 212	0.20 390	0.22 394	0.24 434

raft_robust	0.41 265	0.23 284	0.36 138	0.42 320	0.21 109	0.40 220	0.33 234	0.79 314	0.98 439	0.79 346	0.87 325	0.39 142	0.33 195	0.84 426	0.29 185	0.13 73	0.12 217	0.16 171	0.17 306	0.15 192	0.12 128

PSM-softLoss	0.38 226	0.20 187	0.48 314	0.41 280	0.26 279	0.30 114	0.35 271	0.69 244	0.46 176	0.62 226	0.82 293	0.59 267	0.33 195	0.70 355	0.39 300	0.19 342	0.12 217	0.20 331	0.18 333	0.16 236	0.22 419

KMStereo	0.38 226	0.20 187	0.48 314	0.41 280	0.26 279	0.30 114	0.35 271	0.69 244	0.46 176	0.62 226	0.82 293	0.59 267	0.33 195	0.70 355	0.39 300	0.19 342	0.12 217	0.20 331	0.18 333	0.16 236	0.22 419

RAFT-345	0.40 254	0.18 111	0.40 197	0.38 175	0.22 130	0.33 157	0.26 113	0.61 178	0.51 193	0.74 323	1.79 541	0.45 189	0.33 195	0.66 322	0.36 269	0.14 114	0.11 159	0.18 260	0.14 195	0.13 97	0.13 172

rafts_anoy	0.37 211	0.21 224	0.36 138	0.41 280	0.26 279	0.30 114	0.33 234	0.67 226	0.90 398	0.58 210	0.66 217	0.45 189	0.33 195	0.47 144	0.39 300	0.16 231	0.11 159	0.21 373	0.23 447	0.17 274	0.14 216

DIP-Stereo	0.39 242	0.21 224	0.50 339	0.41 280	0.28 334	0.62 365	0.27 130	0.77 304	0.40 141	0.64 245	0.86 317	0.52 223	0.33 195	0.66 322	0.42 317	0.15 178	0.13 286	0.17 212	0.14 195	0.15 192	0.15 241
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
gcap-zeroshot	0.34 160	0.18 111	0.52 357	0.38 175	0.22 130	0.49 280	0.27 130	0.52 128	0.34 84	0.64 245	0.50 152	0.83 388	0.34 203	0.48 155	0.24 76	0.13 73	0.11 159	0.15 140	0.12 126	0.13 97	0.12 128

anonymousdsp2	0.35 176	0.20 187	0.43 239	0.37 144	0.24 199	0.48 275	0.31 203	0.86 336	0.65 248	0.55 202	0.50 152	0.50 215	0.34 203	0.56 211	0.31 199	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.10 61	0.16 236	0.14 216

PMTNet	0.32 143	0.16 53	0.24 6	0.29 5	0.18 37	0.45 262	0.22 59	0.56 145	0.63 236	0.46 169	0.54 176	0.39 142	0.34 203	0.48 155	0.24 76	0.75 570	0.10 63	0.12 31	0.08 1	0.12 58	0.11 80

GASTEREO	0.25 68	0.16 53	0.32 87	0.40 246	0.20 84	0.22 18	0.30 177	0.43 86	0.31 60	0.37 122	0.33 84	0.22 34	0.35 206	0.41 91	0.23 62	0.15 178	0.10 63	0.13 64	0.11 95	0.12 58	0.11 80

MSCF	0.25 68	0.16 53	0.33 104	0.39 208	0.20 84	0.20 9	0.31 203	0.43 86	0.31 60	0.36 115	0.33 84	0.23 44	0.35 206	0.36 52	0.23 62	0.15 178	0.10 63	0.13 64	0.11 95	0.13 97	0.11 80

water-stereo	0.28 102	0.14 14	0.29 47	0.35 107	0.19 57	0.36 188	0.23 76	0.62 184	0.38 129	0.39 139	0.62 203	0.41 160	0.35 206	0.28 7	0.27 143	0.14 114	0.13 286	0.13 64	0.12 126	0.12 58	0.10 36

depthmonostereo	0.29 114	0.14 14	0.31 74	0.35 107	0.17 21	0.46 267	0.27 130	0.69 244	0.57 217	0.35 111	0.42 124	0.31 88	0.35 206	0.35 50	0.27 143	0.14 114	0.12 217	0.13 64	0.12 126	0.11 21	0.10 36

rvit_stereo_0083	0.34 160	0.24 321	0.50 339	0.44 360	0.27 310	0.34 168	0.35 271	0.45 97	0.62 225	0.37 122	0.47 142	0.42 172	0.35 206	0.40 82	0.36 269	0.22 408	0.20 448	0.20 331	0.17 306	0.20 348	0.14 216

rvit_stereo_0081	0.32 143	0.24 321	0.47 292	0.43 341	0.26 279	0.30 114	0.37 308	0.42 73	0.55 208	0.36 115	0.40 117	0.39 142	0.35 206	0.43 107	0.33 221	0.22 408	0.16 385	0.19 300	0.16 255	0.19 332	0.13 172

rvit_stereo_0082	0.32 143	0.24 321	0.47 292	0.43 341	0.26 279	0.30 114	0.37 308	0.42 73	0.55 208	0.36 115	0.40 117	0.39 142	0.35 206	0.43 107	0.33 221	0.22 408	0.16 385	0.19 300	0.16 255	0.19 332	0.13 172

GCST	0.83 502	1.22 575	0.74 465	1.58 580	1.01 573	1.06 501	0.23 76	0.78 310	0.78 321	0.97 462	0.65 210	0.78 373	0.35 206	0.92 461	0.34 236	0.96 576	0.65 578	1.20 577	0.81 580	0.91 568	0.70 568

MoCha-V2	0.25 68	0.15 34	0.29 47	0.40 246	0.18 37	0.27 71	0.26 113	0.49 109	0.27 35	0.36 115	0.27 49	0.33 103	0.35 206	0.49 159	0.22 35	0.12 38	0.10 63	0.12 31	0.10 61	0.13 97	0.11 80

MIF-Stereo (partial)	0.31 137	0.18 111	0.37 154	0.41 280	0.31 400	0.28 89	0.23 76	0.47 102	0.42 154	0.31 82	0.63 204	0.36 127	0.35 206	0.57 224	0.31 199	0.17 276	0.13 286	0.19 300	0.17 306	0.18 298	0.14 216

GMOStereo	0.37 211	0.19 150	0.38 166	0.43 341	0.24 199	0.37 195	0.38 330	0.52 128	0.62 225	0.87 408	0.84 304	0.64 293	0.35 206	0.37 61	0.28 165	0.13 73	0.11 159	0.20 331	0.18 333	0.15 192	0.11 80

error version	0.37 211	0.19 150	0.38 166	0.43 341	0.24 199	0.37 195	0.38 330	0.52 128	0.62 225	0.87 408	0.84 304	0.64 293	0.35 206	0.37 61	0.28 165	0.13 73	0.11 159	0.20 331	0.18 333	0.15 192	0.11 80

test-v	0.37 211	0.19 150	0.38 166	0.43 341	0.24 199	0.37 195	0.38 330	0.52 128	0.62 225	0.87 408	0.84 304	0.64 293	0.35 206	0.37 61	0.28 165	0.13 73	0.11 159	0.20 331	0.18 333	0.15 192	0.11 80

PFNet+	0.40 254	0.19 150	0.49 326	0.39 208	0.25 234	0.28 89	0.23 76	0.64 205	0.70 267	0.85 393	0.79 279	0.64 293	0.35 206	0.72 365	0.34 236	0.19 342	0.14 320	0.23 412	0.20 390	0.16 236	0.20 383

test-2	0.37 211	0.19 150	0.38 166	0.43 341	0.24 199	0.37 195	0.38 330	0.52 128	0.62 225	0.87 408	0.84 304	0.64 293	0.35 206	0.37 61	0.28 165	0.13 73	0.11 159	0.20 331	0.18 333	0.15 192	0.11 80

GMStereo	0.39 242	0.37 460	0.54 370	0.40 246	0.26 279	0.42 242	0.36 293	0.59 162	1.04 468	0.55 202	0.51 161	0.37 129	0.35 206	0.54 196	0.41 313	0.19 342	0.13 286	0.16 171	0.17 306	0.24 424	0.18 327
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
R-Stereo Train	0.39 242	0.18 111	0.42 228	0.42 320	0.26 279	0.40 220	0.32 224	0.72 272	0.34 84	0.89 422	1.28 481	0.57 244	0.35 206	0.42 99	0.32 209	0.15 178	0.12 217	0.14 97	0.12 126	0.14 142	0.13 172

RAFT-Stereo	0.39 242	0.18 111	0.42 228	0.42 320	0.26 279	0.40 220	0.32 224	0.72 272	0.34 84	0.89 422	1.28 481	0.57 244	0.35 206	0.42 99	0.32 209	0.15 178	0.12 217	0.14 97	0.12 126	0.14 142	0.13 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WQFJX	0.51 381	0.30 419	0.65 421	0.59 519	0.42 490	0.71 410	0.77 532	1.01 401	0.84 355	0.71 298	0.92 348	0.46 197	0.36 224	0.92 461	0.51 382	0.16 231	0.14 320	0.19 300	0.16 255	0.16 236	0.14 216

castereo	0.28 102	0.16 53	0.32 87	0.35 107	0.21 109	0.40 220	0.42 389	0.50 117	0.66 251	0.26 44	0.41 120	0.37 129	0.36 224	0.33 37	0.24 76	0.13 73	0.09 26	0.13 64	0.10 61	0.11 21	0.10 36

GMStereo_Zeroshot	0.49 358	0.44 495	0.74 465	0.49 437	0.27 310	0.56 325	0.29 161	0.73 283	0.76 304	0.86 400	0.94 353	0.91 421	0.36 224	0.74 378	0.43 322	0.26 458	0.14 320	0.26 461	0.15 222	0.36 504	0.18 327

DCRE	0.37 211	0.18 111	0.46 280	0.45 383	0.32 416	0.42 242	0.37 308	0.63 192	0.51 193	0.47 174	0.94 353	0.56 239	0.36 224	0.52 180	0.32 209	0.14 114	0.13 286	0.15 140	0.14 195	0.14 142	0.13 172

test-1	0.36 194	0.19 150	0.71 452	0.46 404	0.26 279	0.44 253	0.36 293	0.60 172	0.59 221	0.48 177	0.67 222	0.53 227	0.36 224	0.40 82	0.29 185	0.14 114	0.11 159	0.16 171	0.14 195	0.15 192	0.16 287

MM-Stereo_test1	0.33 154	0.19 150	0.36 138	0.41 280	0.23 170	0.36 188	0.45 408	0.58 157	0.54 203	0.60 216	0.50 152	0.38 137	0.37 229	0.60 266	0.26 125	0.15 178	0.13 286	0.17 212	0.14 195	0.15 192	0.12 128

AEACV	0.27 93	0.17 83	0.31 74	0.34 72	0.45 508	0.26 57	0.28 151	0.37 40	0.32 73	0.30 78	0.46 136	0.31 88	0.37 229	0.36 52	0.24 76	0.14 114	0.10 63	0.15 140	0.12 126	0.13 97	0.11 80

NRIStereo	0.36 194	0.20 187	0.45 263	0.41 280	0.23 170	0.34 168	0.26 113	0.65 206	0.55 208	0.64 245	0.63 204	0.56 239	0.37 229	0.65 314	0.37 285	0.15 178	0.11 159	0.18 260	0.15 222	0.17 274	0.14 216

CRE-IMP	0.36 194	0.23 284	0.49 326	0.42 320	0.24 199	0.41 235	0.21 49	0.57 150	0.41 146	0.65 254	0.72 233	0.53 227	0.37 229	0.61 274	0.38 294	0.17 276	0.11 159	0.19 300	0.15 222	0.21 372	0.18 327

RAFT_CTSACE	0.45 301	0.20 187	0.44 251	0.45 383	0.27 310	0.34 168	0.39 353	0.60 172	0.73 286	0.76 332	1.44 514	0.83 388	0.38 233	1.08 498	0.26 125	0.12 38	0.13 286	0.18 260	0.16 255	0.15 192	0.11 80

Patchmatch Stereo++	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.22 59	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.58 252	0.38 233	0.58 244	0.36 269	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.31 203	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.58 252	0.38 233	0.56 211	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

ROB_FTStereo_v2	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.31 203	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.57 244	0.38 233	0.57 224	0.36 269	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

ROB_FTStereo	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.25 51	0.21 49	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.58 252	0.38 233	0.57 224	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

HUI-Stereo	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.22 59	0.60 172	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.58 252	0.38 233	0.50 166	0.35 253	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

iGMRVC	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.30 177	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.58 252	0.38 233	0.58 244	0.36 269	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

RAFT-RH_RVC	0.56 422	0.17 83	0.41 207	0.37 144	0.23 170	0.57 330	0.24 91	0.60 172	0.70 267	1.19 521	3.94 592	0.56 239	0.38 233	0.65 314	0.36 269	0.13 73	0.11 159	0.20 331	0.14 195	0.12 58	0.13 172

iRAFT	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.22 59	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.58 252	0.38 233	0.58 244	0.36 269	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

GMM-Stereo	0.44 291	0.19 150	0.36 138	0.42 320	0.25 234	0.51 287	0.47 419	0.71 267	0.53 199	0.76 332	1.37 498	0.76 365	0.38 233	0.60 266	0.33 221	0.15 178	0.10 63	0.20 331	0.19 365	0.16 236	0.27 458

RAFT-IKP	0.35 176	0.23 284	0.47 292	0.41 280	0.22 130	0.24 37	0.28 151	0.59 162	0.36 106	0.63 235	0.73 237	0.57 244	0.38 233	0.58 244	0.36 269	0.18 310	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.20 348	0.15 241

DFGA-Net	0.45 301	0.29 410	0.80 483	0.42 320	0.32 416	0.53 299	0.35 271	0.78 310	0.89 395	0.66 267	0.75 248	0.48 206	0.39 244	0.74 378	0.60 416	0.15 178	0.13 286	0.19 300	0.18 333	0.20 348	0.17 309

StereoVision	0.42 272	0.28 398	0.45 263	0.49 437	0.28 334	0.38 208	0.38 330	0.72 272	0.62 225	0.44 160	1.14 448	0.54 231	0.39 244	0.56 211	0.34 236	0.21 382	0.24 484	0.25 442	0.24 463	0.26 441	0.16 287

dd	0.43 284	0.38 470	0.55 375	0.44 360	0.25 234	0.47 272	0.38 330	0.70 259	1.05 472	0.59 212	0.65 210	0.42 172	0.39 244	0.66 322	0.50 372	0.24 437	0.15 351	0.21 373	0.15 222	0.22 394	0.18 327

OMP-Stereo	0.42 272	0.22 263	0.46 280	0.52 479	0.24 199	0.36 188	0.25 99	0.71 267	0.78 321	0.77 338	0.64 207	0.89 414	0.39 244	0.91 458	0.35 253	0.15 178	0.12 217	0.20 331	0.15 222	0.15 192	0.12 128

PFNet	0.42 272	0.18 111	0.58 389	0.43 341	0.24 199	0.43 245	0.32 224	0.74 285	0.78 321	1.00 475	0.74 246	0.68 319	0.39 244	0.72 365	0.37 285	0.16 231	0.10 63	0.20 331	0.15 222	0.16 236	0.13 172

AFF-stereo	0.38 226	0.19 150	0.39 185	0.37 144	0.21 109	0.27 71	0.31 203	0.65 206	0.66 251	0.64 245	1.13 443	0.76 365	0.39 244	0.55 201	0.33 221	0.11 26	0.09 26	0.16 171	0.16 255	0.13 97	0.11 80

WQFJA1	0.42 272	0.27 382	0.47 292	0.48 420	0.32 416	0.55 310	0.48 427	0.76 299	0.91 405	0.51 185	0.71 230	0.41 160	0.40 250	0.79 404	0.39 300	0.16 231	0.15 351	0.21 373	0.18 333	0.16 236	0.16 287

WQFJX1	0.42 272	0.27 382	0.47 292	0.48 420	0.32 416	0.55 310	0.48 427	0.76 299	0.91 405	0.51 185	0.71 230	0.41 160	0.40 250	0.79 404	0.39 300	0.16 231	0.15 351	0.21 373	0.18 333	0.16 236	0.16 287

knoymous	0.36 194	0.20 187	0.31 74	0.31 22	0.22 130	0.36 188	0.29 161	0.61 178	0.64 243	0.67 270	0.70 228	0.60 273	0.40 250	0.58 244	0.34 236	0.17 276	0.11 159	0.20 331	0.11 95	0.17 274	0.18 327

Selective-RAFT	0.35 176	0.23 284	0.51 352	0.44 360	0.21 109	0.64 381	0.27 130	0.59 162	0.63 236	0.40 145	0.38 112	0.55 236	0.40 250	0.57 224	0.35 253	0.13 73	0.11 159	0.14 97	0.12 126	0.16 236	0.13 172

RAFT+CT+SA	0.39 242	0.23 284	0.36 138	0.51 467	0.27 310	0.29 101	0.46 412	0.75 292	0.80 332	0.51 185	0.89 337	0.41 160	0.40 250	0.78 399	0.32 209	0.14 114	0.11 159	0.18 260	0.18 333	0.15 192	0.14 216

s12784h	0.36 194	0.15 34	0.24 6	0.34 72	0.15 2	0.77 432	0.29 161	0.80 317	0.83 350	0.56 205	0.57 189	0.43 180	0.40 250	0.57 224	0.33 221	0.12 38	0.10 63	0.14 97	0.09 10	0.14 142	0.09 4

TestStereo	0.38 226	0.31 425	0.40 197	0.45 383	0.20 84	0.40 220	0.37 308	0.66 216	0.65 248	0.53 196	0.78 269	0.47 201	0.40 250	0.55 201	0.37 285	0.18 310	0.13 286	0.20 331	0.15 222	0.22 394	0.13 172

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 194	0.17 83	0.41 207	0.35 107	0.19 57	0.33 157	0.29 161	0.65 206	0.73 286	0.68 276	1.01 390	0.56 239	0.40 250	0.42 99	0.30 192	0.11 26	0.09 26	0.15 140	0.14 195	0.13 97	0.10 36

rvit_0105_6	0.38 226	0.28 398	0.64 415	0.50 451	0.30 378	0.39 216	0.38 330	0.51 119	0.67 254	0.40 145	0.45 131	0.50 215	0.41 258	0.54 196	0.36 269	0.27 468	0.26 499	0.24 429	0.21 413	0.22 394	0.16 287

KYRaft	0.48 339	0.20 187	0.38 166	0.44 360	0.23 170	0.44 253	0.37 308	0.66 216	0.41 146	0.94 449	1.73 537	0.79 375	0.41 258	0.63 293	0.31 199	0.16 231	0.11 159	0.18 260	0.22 431	0.16 236	0.78 571

iRaft-Stereo_20w	0.39 242	0.19 150	0.57 385	0.37 144	0.27 310	0.31 131	0.24 91	1.44 545	0.29 50	0.69 285	0.53 174	0.60 273	0.42 260	0.83 421	0.27 143	0.14 114	0.11 159	0.14 97	0.13 164	0.15 192	0.13 172

IPLGR	0.39 242	0.21 224	0.63 410	0.39 208	0.22 130	0.49 280	0.29 161	0.76 299	0.74 293	0.78 342	0.77 258	0.44 187	0.42 260	0.47 144	0.38 294	0.13 73	0.12 217	0.16 171	0.14 195	0.15 192	0.13 172

GwcNet-ADL	0.44 291	0.22 263	0.48 314	0.45 383	0.30 378	0.40 220	0.37 308	0.92 362	0.97 435	0.71 298	0.78 269	0.61 278	0.42 260	0.62 282	0.50 372	0.19 342	0.14 320	0.15 140	0.14 195	0.18 298	0.18 327

GANet-ADL	0.42 272	0.25 346	0.45 263	0.43 341	0.29 361	0.54 305	0.35 271	0.89 350	0.86 369	0.63 235	0.72 233	0.68 319	0.42 260	0.52 180	0.41 313	0.21 382	0.14 320	0.15 140	0.13 164	0.18 298	0.19 360

sAnonymous2	0.40 254	0.39 477	0.85 487	0.48 420	0.37 457	0.40 220	0.46 412	0.57 150	0.52 196	0.38 131	0.46 136	0.35 116	0.42 260	0.43 107	0.30 192	0.19 342	0.14 320	0.18 260	0.17 306	0.57 554	0.44 540

CroCo_RVC	0.40 254	0.39 477	0.85 487	0.48 420	0.37 457	0.40 220	0.46 412	0.57 150	0.52 196	0.38 131	0.46 136	0.35 116	0.42 260	0.43 107	0.30 192	0.19 342	0.14 320	0.18 260	0.17 306	0.57 554	0.44 540

MultiAttention	3.58 593	0.24 321	0.62 400	0.54 496	0.34 438	22.90 615	2.72 605	1.60 562	1.13 497	0.80 348	1.81 542	1.14 492	0.43 266	35.29 625	0.61 420	0.17 276	0.12 217	0.23 412	0.23 447	0.34 494	0.29 472

rvit_stereo_0075_2	0.47 327	0.37 460	0.70 447	0.53 489	0.46 515	0.43 245	0.36 293	0.81 321	0.67 254	0.55 202	0.74 246	0.59 267	0.43 266	0.63 293	0.43 322	0.32 506	0.23 476	0.35 514	0.25 472	0.30 469	0.25 442

MyStereo8	0.40 254	0.20 187	0.54 370	0.41 280	0.29 361	0.53 299	0.29 161	0.65 206	0.49 186	0.71 298	0.98 380	0.58 252	0.43 266	0.50 166	0.51 382	0.15 178	0.12 217	0.16 171	0.14 195	0.19 332	0.19 360

RCA-Stereo	0.35 176	0.17 83	0.34 121	0.38 175	0.22 130	0.31 131	0.34 247	0.68 236	1.24 517	0.45 163	0.65 210	0.47 201	0.43 266	0.38 69	0.27 143	0.13 73	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.11 21	0.11 80

UDGNet	0.48 339	0.77 552	0.50 339	0.48 420	0.31 400	0.41 235	0.34 247	0.70 259	0.92 412	0.65 254	0.60 197	0.58 252	0.43 266	0.63 293	0.41 313	0.32 506	0.15 351	0.66 565	0.19 365	0.36 504	0.21 401

IIG-Stereo	0.43 284	0.21 224	0.44 251	0.50 451	0.25 234	0.44 253	0.21 49	0.71 267	0.76 304	0.83 382	0.95 362	0.83 388	0.43 266	0.90 451	0.35 253	0.15 178	0.12 217	0.19 300	0.14 195	0.15 192	0.11 80

SST-Stereo	0.40 254	0.19 150	0.45 263	0.42 320	0.25 234	0.25 51	0.21 49	0.66 216	0.47 181	1.08 505	0.79 279	0.72 340	0.43 266	0.77 395	0.35 253	0.16 231	0.11 159	0.20 331	0.16 255	0.19 332	0.15 241

RAFT_R40	0.40 254	0.19 150	0.44 251	0.43 341	0.25 234	0.23 25	0.26 113	0.67 226	0.67 254	0.98 467	0.78 269	0.72 340	0.43 266	0.76 388	0.35 253	0.16 231	0.11 159	0.20 331	0.16 255	0.18 298	0.14 216

MLCV	0.47 327	0.24 321	0.61 397	0.37 144	0.17 21	0.61 357	0.33 234	0.80 317	0.87 378	0.94 449	1.13 443	0.72 340	0.43 266	0.89 449	0.51 382	0.13 73	0.10 63	0.13 64	0.11 95	0.14 142	0.12 128

DN-CSS_ROB	0.43 284	0.26 365	0.62 400	0.40 246	0.29 361	0.44 253	0.27 130	0.77 304	0.75 296	0.72 311	1.09 429	0.48 206	0.43 266	0.69 349	0.37 285	0.15 178	0.12 217	0.21 373	0.19 365	0.18 298	0.16 287

rvit_0105_4	0.41 265	0.29 410	0.71 452	0.50 451	0.29 361	0.41 235	0.41 379	0.55 142	0.73 286	0.45 163	0.48 144	0.55 236	0.44 276	0.57 224	0.36 269	0.28 478	0.26 499	0.25 442	0.22 431	0.23 411	0.18 327

PCWNet_CMD	0.48 339	0.24 321	0.52 357	0.39 208	0.27 310	0.63 374	0.30 177	0.95 376	0.96 432	0.86 400	1.07 422	0.79 375	0.44 276	0.57 224	0.43 322	0.17 276	0.12 217	0.21 373	0.16 255	0.24 424	0.19 360

HH	0.35 176	0.20 187	0.47 292	0.40 246	0.25 234	0.33 157	0.31 203	0.76 299	0.38 129	0.43 157	0.57 189	0.79 375	0.44 276	0.71 360	0.25 96	0.15 178	0.11 159	0.15 140	0.14 195	0.14 142	0.12 128

HanStereo	0.35 176	0.20 187	0.47 292	0.40 246	0.25 234	0.33 157	0.31 203	0.76 299	0.38 129	0.43 157	0.57 189	0.79 375	0.44 276	0.71 360	0.25 96	0.15 178	0.11 159	0.15 140	0.14 195	0.14 142	0.12 128

MSMDNet	0.48 339	0.24 321	0.52 357	0.39 208	0.27 310	0.63 374	0.30 177	0.96 380	0.96 432	0.86 400	1.07 422	0.79 375	0.44 276	0.57 224	0.43 322	0.17 276	0.12 217	0.20 331	0.16 255	0.23 411	0.19 360

xyz-stereo-finetune2	0.36 194	0.19 150	0.38 166	0.32 42	0.19 57	0.82 455	0.29 161	0.52 128	0.32 73	0.51 185	0.78 269	0.43 180	0.45 281	0.69 349	0.44 338	0.13 73	0.12 217	0.17 212	0.13 164	0.12 58	0.13 172

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 272	0.20 187	0.74 465	0.38 175	0.43 497	0.39 216	0.26 113	0.94 369	0.49 186	0.53 196	0.77 258	0.93 428	0.45 281	0.63 293	0.24 76	0.16 231	0.10 63	0.17 212	0.18 333	0.20 348	0.20 383

tt1	0.36 194	0.24 321	0.32 87	0.41 280	0.22 130	0.54 305	0.38 330	0.68 236	1.04 468	0.41 149	0.46 136	0.35 116	0.45 281	0.57 224	0.25 96	0.16 231	0.10 63	0.19 300	0.13 164	0.16 236	0.16 287

Sa-1000	0.48 339	0.24 321	0.41 207	0.45 383	0.25 234	0.59 349	0.34 247	0.81 321	0.93 418	0.82 370	1.50 521	0.53 227	0.45 281	0.92 461	0.30 192	0.15 178	0.12 217	0.21 373	0.19 365	0.15 192	0.13 172

Anonymous3	0.46 311	0.34 442	0.86 492	0.50 451	0.37 457	0.81 447	0.50 440	0.72 272	0.65 248	0.51 185	0.65 210	0.45 189	0.45 281	0.64 307	0.38 294	0.24 437	0.24 484	0.22 390	0.21 413	0.23 411	0.23 426

DDVS	0.52 391	0.30 419	0.56 381	0.41 280	0.31 400	0.71 410	0.34 247	0.91 360	0.67 254	0.85 393	0.89 337	1.12 483	0.46 286	0.86 438	0.60 416	0.22 408	0.16 385	0.22 390	0.18 333	0.25 434	0.26 448

TestStereo1	0.43 284	0.23 284	0.41 207	0.51 467	0.24 199	0.34 168	0.40 364	0.77 304	0.90 398	0.68 276	0.96 366	0.48 206	0.46 286	0.91 458	0.32 209	0.16 231	0.13 286	0.18 260	0.15 222	0.14 142	0.13 172

SA-5K	0.43 284	0.23 284	0.41 207	0.51 467	0.24 199	0.34 168	0.40 364	0.77 304	0.90 398	0.68 276	0.96 366	0.48 206	0.46 286	0.91 458	0.32 209	0.16 231	0.13 286	0.18 260	0.15 222	0.14 142	0.13 172

raftrobust	0.34 160	0.19 150	0.36 138	0.41 280	0.27 310	0.30 114	0.25 99	0.71 267	0.63 236	0.58 210	0.55 182	0.45 189	0.46 286	0.51 173	0.29 185	0.16 231	0.12 217	0.14 97	0.12 126	0.12 58	0.13 172

rvit_0105_5	0.42 272	0.31 425	0.73 460	0.50 451	0.29 361	0.44 253	0.42 389	0.61 178	0.74 293	0.51 185	0.51 161	0.60 273	0.47 290	0.57 224	0.38 294	0.27 468	0.25 492	0.25 442	0.23 447	0.22 394	0.18 327

DCANet-4	0.36 194	0.20 187	0.48 314	0.34 72	0.19 57	0.29 101	0.30 177	0.66 216	0.92 412	0.69 285	0.78 269	0.40 154	0.47 290	0.45 122	0.34 236	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.11 21	0.13 172

CFNet_pseudo	0.46 311	0.24 321	0.52 357	0.37 144	0.27 310	0.58 336	0.30 177	0.86 336	0.88 382	0.82 370	1.03 403	0.75 359	0.47 290	0.58 244	0.44 338	0.17 276	0.12 217	0.24 429	0.16 255	0.24 424	0.19 360

ARAFT	0.47 327	0.24 321	0.79 481	0.42 320	0.25 234	0.55 310	0.55 471	0.75 292	0.81 340	0.89 422	0.75 248	0.73 351	0.47 290	0.88 443	0.37 285	0.15 178	0.12 217	0.23 412	0.22 431	0.14 142	0.13 172

ccs_rob	0.46 311	0.24 321	0.52 357	0.37 144	0.27 310	0.58 336	0.31 203	0.86 336	0.88 382	0.82 370	1.02 399	0.75 359	0.47 290	0.58 244	0.44 338	0.17 276	0.12 217	0.24 429	0.16 255	0.24 424	0.19 360

FSD	0.48 339	0.47 502	0.53 365	0.54 496	0.46 515	0.48 275	0.52 458	0.53 140	0.48 185	0.48 177	0.48 144	0.49 212	0.48 295	0.51 173	0.49 370	0.45 545	0.42 559	0.47 546	0.46 551	0.46 534	0.45 544

11t1	0.36 194	0.21 224	0.42 228	0.35 107	0.22 130	0.62 365	0.29 161	0.69 244	0.43 156	0.60 216	0.53 174	0.53 227	0.48 295	0.56 211	0.40 309	0.18 310	0.14 320	0.16 171	0.13 164	0.17 274	0.17 309

GES	0.44 291	0.23 284	0.57 385	0.40 246	0.30 378	0.59 349	0.36 293	0.96 380	0.68 259	0.74 323	0.83 299	0.47 201	0.48 295	0.67 333	0.43 322	0.22 408	0.16 385	0.17 212	0.16 255	0.18 298	0.23 426

111	0.40 254	0.17 83	0.41 207	0.34 72	0.19 57	0.52 291	0.28 151	0.74 285	1.16 502	0.50 182	0.91 344	0.63 286	0.48 295	0.61 274	0.35 253	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.12 126	0.13 97	0.13 172

test_sample3	0.46 311	0.25 346	0.50 339	0.35 107	0.23 170	0.69 400	0.37 308	1.15 462	0.81 340	0.75 325	0.79 279	0.66 311	0.49 299	0.63 293	0.46 357	0.21 382	0.15 351	0.20 331	0.19 365	0.21 372	0.19 360

ACVNet-DCA	0.35 176	0.23 284	0.33 104	0.41 280	0.22 130	0.55 310	0.38 330	0.85 332	0.54 203	0.41 149	0.50 152	0.34 107	0.49 299	0.57 224	0.25 96	0.16 231	0.10 63	0.19 300	0.13 164	0.18 298	0.17 309

1test111	0.36 194	0.23 284	0.33 104	0.41 280	0.22 130	0.55 310	0.38 330	0.85 332	0.54 203	0.41 149	0.50 152	0.34 107	0.49 299	0.55 201	0.45 347	0.16 231	0.10 63	0.19 300	0.13 164	0.18 298	0.17 309

cc1	0.37 211	0.23 284	0.33 104	0.41 280	0.22 130	0.55 310	0.38 330	0.67 226	1.06 479	0.41 149	0.50 152	0.34 107	0.49 299	0.57 224	0.25 96	0.16 231	0.10 63	0.19 300	0.13 164	0.16 236	0.15 241

ttt	0.51 381	0.25 346	0.43 239	0.38 175	0.24 199	0.65 389	0.38 330	1.18 477	1.05 472	0.72 311	1.08 425	0.63 286	0.49 299	0.84 426	0.59 413	0.24 437	0.21 458	0.22 390	0.20 390	0.24 424	0.24 434

CFNet_ucs	0.50 374	0.24 321	0.55 375	0.38 175	0.31 400	0.58 336	0.33 234	0.98 386	0.93 418	0.88 418	1.19 467	0.80 383	0.49 299	0.63 293	0.43 322	0.21 382	0.15 351	0.26 461	0.18 333	0.26 441	0.22 419

BUS	0.45 301	0.25 346	0.43 239	0.45 383	0.28 334	0.70 405	0.34 247	0.94 369	0.76 304	0.75 325	0.80 282	0.65 306	0.49 299	0.64 307	0.51 382	0.20 365	0.14 320	0.22 390	0.19 365	0.18 298	0.18 327

NINENet	0.50 374	0.29 410	0.51 352	0.45 383	0.32 416	0.70 405	0.34 247	1.10 435	0.88 382	0.80 348	0.94 353	0.65 306	0.49 299	0.73 371	0.51 382	0.22 408	0.20 448	0.25 442	0.18 333	0.22 394	0.21 401

MIPNet	0.37 211	0.21 224	0.59 390	0.39 208	0.25 234	0.50 283	0.28 151	0.77 304	0.70 267	0.65 254	0.60 197	0.40 154	0.49 299	0.44 118	0.37 285	0.14 114	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.14 142	0.13 172

SFCPSM	0.47 327	0.21 224	0.55 375	0.40 246	0.27 310	0.87 466	0.37 308	1.33 525	0.77 311	0.80 348	0.84 304	0.54 231	0.49 299	0.57 224	0.37 285	0.18 310	0.13 286	0.18 260	0.20 390	0.16 236	0.15 241

AdaStereo	0.50 374	0.32 429	0.47 292	0.48 420	0.25 234	0.67 396	0.32 224	1.17 474	0.88 382	0.75 325	0.99 385	0.75 359	0.49 299	0.67 333	0.46 357	0.27 468	0.12 217	0.28 482	0.18 333	0.23 411	0.18 327
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.
FACV-RUCA	0.43 284	0.28 398	0.47 292	0.45 383	0.33 429	0.58 336	0.34 247	0.82 323	0.73 286	0.57 208	0.84 304	0.47 201	0.50 310	0.54 196	0.39 300	0.22 408	0.15 351	0.35 514	0.16 255	0.28 456	0.21 401

rvit_0105_3	0.47 327	0.34 442	0.77 479	0.54 496	0.31 400	0.49 280	0.47 419	0.63 192	0.79 330	0.65 254	0.59 195	0.64 293	0.50 310	0.65 314	0.39 300	0.29 485	0.27 508	0.29 490	0.28 499	0.21 372	0.20 383

mmm	0.44 291	0.27 382	0.46 280	0.38 175	0.24 199	0.61 357	0.35 271	0.94 369	0.53 199	0.72 311	1.05 413	0.63 286	0.50 310	0.57 224	0.45 347	0.18 310	0.15 351	0.23 412	0.20 390	0.20 348	0.18 327

x	0.39 242	0.24 321	0.41 207	0.34 72	0.23 170	0.52 291	0.32 224	0.86 336	0.52 196	0.57 208	0.70 228	0.59 267	0.50 310	0.49 159	0.46 357	0.17 276	0.15 351	0.17 212	0.15 222	0.17 274	0.16 287

HCRNet	0.44 291	0.34 442	0.41 207	0.53 489	0.26 279	0.53 299	0.29 161	0.83 326	0.63 236	0.71 298	0.81 289	0.77 371	0.50 310	0.66 322	0.36 269	0.24 437	0.16 385	0.24 429	0.20 390	0.21 372	0.18 327

DeepStereo_RVC	0.36 194	0.21 224	0.47 292	0.40 246	0.24 199	0.26 57	0.22 59	0.60 172	0.38 129	0.69 285	0.67 222	0.57 244	0.51 315	0.56 211	0.39 300	0.16 231	0.12 217	0.18 260	0.15 222	0.19 332	0.18 327

IRAFT_RVC	0.42 272	0.20 187	0.48 314	0.44 360	0.24 199	0.27 71	0.54 467	0.74 285	0.77 311	0.76 332	0.80 282	0.73 351	0.51 315	0.70 355	0.36 269	0.17 276	0.10 63	0.21 373	0.16 255	0.16 236	0.14 216

G2L-Stereo	0.49 358	0.23 284	0.48 314	0.43 341	0.26 279	0.47 272	0.42 389	0.93 364	0.78 321	0.84 389	0.86 317	0.91 421	0.52 317	0.78 399	0.70 444	0.20 365	0.17 405	0.22 390	0.18 333	0.17 274	0.21 401

SA	0.44 291	0.25 346	0.46 280	0.46 404	0.24 199	0.43 245	0.36 293	0.75 292	0.96 432	0.59 212	1.03 403	0.48 206	0.52 317	0.94 475	0.32 209	0.16 231	0.12 217	0.21 373	0.19 365	0.15 192	0.13 172

ASMatch	0.48 339	0.19 150	0.45 263	0.39 208	0.28 334	0.37 195	0.26 113	0.74 285	0.68 259	0.76 332	2.34 559	0.61 278	0.52 317	0.62 282	0.37 285	0.14 114	0.12 217	0.17 212	0.15 222	0.14 142	0.21 401

HITNet	0.41 265	0.26 365	0.45 263	0.33 55	0.17 21	0.63 374	0.30 177	0.93 364	0.64 243	0.71 298	0.82 293	0.64 293	0.52 317	0.59 259	0.43 322	0.14 114	0.10 63	0.15 140	0.13 164	0.19 332	0.12 128
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
G2L-ROB	0.47 327	0.19 150	0.42 228	0.35 107	0.22 130	0.57 330	0.42 389	1.14 458	0.71 278	0.84 389	0.75 248	1.09 475	0.53 321	0.74 378	0.53 393	0.17 276	0.12 217	0.14 97	0.12 126	0.17 274	0.19 360

test_sample4	0.47 327	0.26 365	0.50 339	0.35 107	0.22 130	0.69 400	0.38 330	1.15 462	0.81 340	0.78 342	0.82 293	0.62 284	0.53 321	0.63 293	0.44 338	0.21 382	0.15 351	0.21 373	0.19 365	0.21 372	0.19 360

xx1	0.39 242	0.23 284	0.33 104	0.41 280	0.22 130	0.55 310	0.38 330	0.67 226	1.06 479	0.41 149	0.50 152	0.65 306	0.53 321	0.57 224	0.25 96	0.16 231	0.10 63	0.20 331	0.19 365	0.18 298	0.17 309

ffm	0.44 291	0.26 365	0.49 326	0.37 144	0.25 234	0.55 310	0.37 308	0.68 236	1.04 468	0.73 318	0.96 366	0.71 331	0.53 321	0.57 224	0.25 96	0.16 231	0.10 63	0.25 442	0.21 413	0.16 236	0.16 287

ff1	0.49 358	0.26 365	0.49 326	0.37 144	0.25 234	0.55 310	0.37 308	0.68 236	1.04 468	0.73 318	0.96 366	0.71 331	0.53 321	1.01 482	0.88 487	0.16 231	0.10 63	0.25 442	0.21 413	0.16 236	0.16 287

mmx	0.53 397	0.26 365	0.49 326	0.37 144	0.25 234	0.55 310	0.37 308	1.16 469	1.03 462	0.73 318	0.96 366	0.71 331	0.53 321	1.01 482	0.88 487	0.20 365	0.15 351	0.25 442	0.21 413	0.22 394	0.20 383

xxx	0.53 397	0.26 365	0.49 326	0.37 144	0.25 234	0.55 310	0.37 308	1.16 469	1.03 462	0.73 318	0.96 366	0.71 331	0.53 321	1.01 482	0.88 487	0.20 365	0.15 351	0.25 442	0.21 413	0.22 394	0.20 383

qqq	0.40 254	0.26 365	0.44 251	0.36 127	0.22 130	0.46 267	0.36 293	0.85 332	0.54 203	0.56 205	0.69 225	0.65 306	0.53 321	0.55 201	0.45 347	0.17 276	0.16 385	0.20 331	0.19 365	0.18 298	0.17 309

dad	0.58 436	0.50 511	0.64 415	0.43 341	0.30 378	0.59 349	0.36 293	0.78 310	1.25 523	1.01 480	1.17 461	1.15 493	0.53 321	0.68 343	0.50 372	0.35 525	0.23 476	0.37 524	0.21 413	0.29 460	0.20 383

DMCA	0.45 301	0.26 365	0.50 339	0.38 175	0.28 334	0.51 287	0.34 247	0.93 364	0.68 259	0.75 325	0.83 299	0.79 375	0.53 321	0.51 173	0.54 398	0.21 382	0.16 385	0.21 373	0.16 255	0.19 332	0.21 401

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 461	0.81 555	0.73 460	0.53 489	0.37 457	1.40 539	0.53 463	1.04 412	0.79 330	0.88 418	0.94 353	0.95 432	0.53 321	0.93 468	0.58 408	0.39 535	0.30 521	0.57 561	0.31 514	0.53 548	0.30 481

iResNet	0.49 358	0.29 410	0.79 481	0.42 320	0.21 109	0.61 357	0.40 364	0.82 323	0.99 444	0.87 408	1.12 436	0.69 323	0.53 321	0.78 399	0.51 382	0.15 178	0.11 159	0.14 97	0.12 126	0.17 274	0.15 241

G2L-Stereo_test	0.48 339	0.20 187	0.40 197	0.34 72	0.23 170	0.57 330	0.58 481	1.10 435	0.77 311	0.86 400	0.94 353	0.95 432	0.54 333	0.68 343	0.60 416	0.16 231	0.12 217	0.14 97	0.12 126	0.15 192	0.15 241

test_sample5	0.47 327	0.26 365	0.49 326	0.36 127	0.22 130	0.64 381	0.39 353	1.13 449	0.81 340	0.77 338	0.94 353	0.64 293	0.54 333	0.65 314	0.43 322	0.21 382	0.16 385	0.22 390	0.20 390	0.22 394	0.20 383

DispNO	0.47 327	0.23 284	0.71 452	0.39 208	0.31 400	0.60 355	0.38 330	0.89 350	0.77 311	0.75 325	0.84 304	0.72 340	0.54 333	0.73 371	0.46 357	0.19 342	0.14 320	0.20 331	0.18 333	0.16 236	0.17 309

DualNet	0.48 339	0.26 365	0.49 326	0.36 127	0.22 130	0.64 381	0.39 353	1.13 449	0.81 340	0.80 348	1.03 403	0.64 293	0.54 333	0.65 314	0.43 322	0.21 382	0.16 385	0.22 390	0.20 390	0.22 394	0.20 383

BSDual-CNN	0.46 311	0.25 346	0.43 239	0.45 383	0.28 334	0.77 432	0.40 364	0.94 369	0.76 304	0.75 325	0.80 282	0.76 365	0.54 333	0.64 307	0.43 322	0.20 365	0.14 320	0.22 390	0.19 365	0.18 298	0.18 327

psmg	0.49 358	0.25 346	0.43 239	0.41 280	0.28 334	0.85 462	0.43 396	0.99 388	0.76 304	0.91 434	0.94 353	0.76 365	0.54 333	0.64 307	0.43 322	0.20 365	0.15 351	0.20 331	0.20 390	0.18 298	0.18 327

test_sample6	0.49 358	0.26 365	0.50 339	0.37 144	0.22 130	0.63 374	0.40 364	1.12 447	0.83 350	0.80 348	1.03 403	0.66 311	0.55 339	0.67 333	0.46 357	0.22 408	0.16 385	0.22 390	0.22 431	0.23 411	0.21 401

H2IRNET	0.37 211	0.20 187	0.33 104	0.38 175	0.25 234	0.27 71	0.23 76	0.59 162	0.72 279	0.39 139	0.90 341	0.74 357	0.55 339	0.52 180	0.43 322	0.15 178	0.13 286	0.18 260	0.20 390	0.16 236	0.13 172

CASS	0.45 301	0.27 382	0.42 228	0.48 420	0.22 130	0.61 357	0.34 247	0.97 383	0.62 225	0.71 298	0.85 314	0.61 278	0.55 339	0.57 224	0.41 313	0.29 485	0.16 385	0.22 390	0.18 333	0.22 394	0.28 465
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.43 284	0.24 321	0.43 239	0.52 479	0.28 334	0.28 89	0.42 389	0.72 272	0.82 345	0.62 226	0.91 344	0.72 340	0.55 339	0.79 404	0.35 253	0.14 114	0.11 159	0.18 260	0.18 333	0.18 298	0.16 287

ICVP	0.46 311	0.25 346	0.38 166	0.48 420	0.28 334	0.58 336	0.43 396	1.00 392	0.70 267	0.67 270	0.95 362	0.75 359	0.55 339	0.53 189	0.54 398	0.23 425	0.17 405	0.19 300	0.17 306	0.19 332	0.20 383
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.60 446	0.53 525	1.14 523	0.46 404	0.39 472	0.61 357	0.39 353	1.12 447	0.87 378	0.70 291	0.84 304	1.04 458	0.55 339	0.94 475	0.69 441	0.26 458	0.25 492	0.28 482	0.28 499	0.31 475	0.31 489

DeepPruner_ROB	0.53 397	0.34 442	0.59 390	0.41 280	0.30 378	0.50 283	0.43 396	1.19 479	0.70 267	0.85 393	1.05 413	0.86 399	0.55 339	0.84 426	0.51 382	0.29 485	0.23 476	0.22 390	0.22 431	0.26 441	0.25 442

coex_refinement	0.53 397	0.21 224	0.39 185	0.44 360	0.30 378	0.76 431	0.39 353	1.09 433	0.90 398	0.85 393	1.12 436	1.00 445	0.56 346	0.63 293	0.81 467	0.21 382	0.13 286	0.16 171	0.16 255	0.20 348	0.21 401

TransformOpticalFlow	0.44 291	0.20 187	0.47 292	0.41 280	0.23 170	0.37 195	0.47 419	0.94 369	0.76 304	0.65 254	1.14 448	0.73 351	0.56 346	0.76 388	0.32 209	0.15 178	0.10 63	0.17 212	0.15 222	0.14 142	0.13 172

UGAM	0.52 391	0.22 263	0.46 280	0.45 383	0.25 234	0.41 235	0.52 458	0.62 184	1.16 502	0.76 332	1.13 443	1.32 514	0.57 348	1.00 481	0.53 393	0.17 276	0.14 320	0.25 442	0.21 413	0.15 192	0.13 172

test_sample2	0.42 272	0.22 263	0.43 239	0.33 55	0.21 109	0.58 336	0.39 353	0.95 376	0.67 254	0.63 235	0.77 258	0.69 323	0.57 348	0.61 274	0.38 294	0.19 342	0.14 320	0.18 260	0.16 255	0.19 332	0.18 327

MyStereo05	0.44 291	0.21 224	0.45 263	0.41 280	0.28 334	0.41 235	0.50 440	0.93 364	1.09 490	0.76 332	0.61 200	0.51 219	0.57 348	0.73 371	0.42 317	0.14 114	0.13 286	0.18 260	0.17 306	0.17 274	0.15 241

MyStereo04	0.44 291	0.22 263	0.44 251	0.42 320	0.28 334	0.40 220	0.50 440	1.00 392	1.08 488	0.62 226	0.58 194	0.55 236	0.57 348	0.71 360	0.44 338	0.14 114	0.13 286	0.18 260	0.17 306	0.17 274	0.16 287

CoDeX	0.47 327	0.20 187	0.49 326	0.42 320	0.25 234	0.75 425	0.36 293	1.27 514	0.80 332	0.82 370	0.96 366	0.62 284	0.57 348	0.60 266	0.36 269	0.17 276	0.12 217	0.17 212	0.15 222	0.16 236	0.14 216

RAFT	0.45 301	0.22 263	0.45 263	0.47 413	0.26 279	0.54 305	0.47 419	0.66 216	0.58 219	0.80 348	0.82 293	0.94 430	0.57 348	0.75 384	0.34 236	0.17 276	0.15 351	0.22 390	0.20 390	0.16 236	0.12 128

DCANet	0.36 194	0.16 53	0.41 207	0.34 72	0.19 57	0.30 114	0.30 177	0.68 236	0.91 405	0.70 291	0.77 258	0.43 180	0.57 348	0.45 122	0.34 236	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.12 128

FENet	0.42 272	0.22 263	0.38 166	0.39 208	0.24 199	0.55 310	0.32 224	0.79 314	0.70 267	0.71 298	0.72 233	0.63 286	0.57 348	0.62 282	0.44 338	0.19 342	0.13 286	0.19 300	0.17 306	0.18 298	0.19 360

NOSS_ROB	0.57 429	0.39 477	0.39 185	0.44 360	0.30 378	0.73 419	0.54 467	1.03 409	1.08 488	0.67 270	0.87 325	0.76 365	0.57 348	0.77 395	0.47 364	0.38 533	0.38 550	0.44 541	0.42 549	0.37 509	0.34 505

rvit_105_1	0.54 409	0.40 482	0.76 474	0.58 515	0.37 457	0.59 349	0.68 508	0.70 259	0.94 425	0.82 370	0.69 225	0.73 351	0.58 357	0.78 399	0.54 398	0.32 506	0.29 517	0.31 499	0.34 525	0.23 411	0.20 383

ITSA-stereo	0.53 397	0.28 398	0.52 357	0.40 246	0.23 170	0.56 325	0.34 247	1.24 506	1.24 517	0.80 348	0.81 289	0.72 340	0.58 357	0.82 413	0.65 431	0.21 382	0.17 405	0.23 412	0.21 413	0.22 394	0.26 448

riskmin	0.38 226	0.20 187	0.39 185	0.32 42	0.23 170	0.53 299	0.30 177	0.63 192	0.80 332	0.49 179	0.56 185	0.73 351	0.58 357	0.55 201	0.36 269	0.17 276	0.11 159	0.19 300	0.13 164	0.19 332	0.20 383

pcwnet_v2	0.58 436	0.28 398	0.84 486	0.45 383	0.35 445	0.61 357	0.35 271	1.27 514	1.21 512	0.99 470	1.27 479	0.72 340	0.58 357	0.67 333	0.48 368	0.27 468	0.21 458	0.24 429	0.23 447	0.29 460	0.29 472

RAFT + AFF	0.53 397	0.29 410	0.75 469	0.51 467	0.32 416	0.63 374	0.60 486	1.00 392	0.91 405	0.78 342	0.87 325	0.83 388	0.58 357	0.80 407	0.47 364	0.17 276	0.20 448	0.23 412	0.22 431	0.18 298	0.18 327

STTStereo	0.55 411	0.37 460	0.76 474	0.44 360	0.31 400	0.60 355	0.44 405	0.96 380	0.86 369	0.99 470	0.90 341	0.96 435	0.58 357	0.71 360	0.61 420	0.25 448	0.23 476	0.26 461	0.32 520	0.24 424	0.23 426

AANet_RVC	0.57 429	0.32 429	0.54 370	0.45 383	0.27 310	0.57 330	0.48 427	1.00 392	1.28 529	0.86 400	1.33 492	0.87 405	0.58 357	1.07 495	0.75 456	0.18 310	0.12 217	0.15 140	0.13 164	0.18 298	0.18 327

AASNet	0.53 397	0.25 346	0.52 357	0.49 437	0.32 416	0.74 420	0.40 364	1.50 551	0.86 369	0.86 400	0.92 348	0.64 293	0.59 364	0.59 259	0.79 462	0.23 425	0.19 436	0.20 331	0.16 255	0.21 372	0.19 360

acv_ft	0.51 381	0.23 284	0.56 381	0.44 360	0.28 334	0.86 465	0.39 353	0.91 360	0.80 332	0.97 462	0.96 366	0.79 375	0.59 364	0.63 293	0.87 483	0.17 276	0.15 351	0.16 171	0.15 222	0.17 274	0.15 241

BEATNet_4x	0.46 311	0.32 429	0.56 381	0.37 144	0.19 57	0.63 374	0.35 271	1.01 401	0.72 279	0.77 338	0.83 299	0.70 327	0.59 364	0.68 343	0.53 393	0.16 231	0.12 217	0.16 171	0.14 195	0.24 424	0.16 287

UCFNet_RVC	0.49 358	0.26 365	0.35 131	0.39 208	0.26 279	0.64 381	0.36 293	1.15 462	0.84 355	0.67 270	0.88 333	0.88 410	0.59 364	0.58 244	0.45 347	0.24 437	0.17 405	0.27 474	0.27 493	0.25 434	0.23 426

ISRNet	0.56 422	0.24 321	0.66 428	0.56 507	0.36 450	0.44 253	0.25 99	0.82 323	0.84 355	1.07 501	1.25 476	0.91 421	0.60 368	0.66 322	0.58 408	0.35 525	0.26 499	0.36 519	0.33 523	0.30 469	0.42 533

LCNet	0.41 265	0.20 187	0.32 87	0.44 360	0.24 199	0.47 272	0.29 161	0.67 226	0.53 199	0.72 311	1.03 403	0.66 311	0.60 368	0.58 244	0.34 236	0.14 114	0.10 63	0.19 300	0.19 365	0.21 372	0.36 512

ACVNet	0.46 311	0.23 284	0.36 138	0.39 208	0.28 334	0.58 336	0.40 364	0.87 343	0.80 332	0.64 245	0.96 366	0.79 375	0.60 368	0.63 293	0.67 437	0.17 276	0.15 351	0.16 171	0.15 222	0.18 298	0.15 241

GwcNet-RSSM	0.49 358	0.24 321	0.42 228	0.40 246	0.23 170	0.55 310	0.38 330	0.93 364	0.93 418	0.71 298	1.16 459	0.86 399	0.60 368	0.62 282	0.66 434	0.21 382	0.14 320	0.19 300	0.20 390	0.16 236	0.15 241

CFNet	0.51 381	0.29 410	0.46 280	0.41 280	0.27 310	0.70 405	0.32 224	1.13 449	1.00 450	0.72 311	1.07 422	0.85 394	0.60 368	0.76 388	0.52 390	0.19 342	0.14 320	0.23 412	0.23 447	0.21 372	0.16 287

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 397	0.32 429	0.64 415	0.44 360	0.30 378	0.66 392	0.44 405	1.04 412	0.88 382	0.91 434	0.91 344	0.99 442	0.60 368	0.68 343	0.60 416	0.21 382	0.17 405	0.22 390	0.22 431	0.21 372	0.21 401
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_sample1	0.42 272	0.22 263	0.46 280	0.34 72	0.23 170	0.58 336	0.35 271	0.99 388	0.49 186	0.62 226	0.75 248	0.69 323	0.61 374	0.58 244	0.44 338	0.18 310	0.14 320	0.17 212	0.15 222	0.17 274	0.17 309

gwcnet-sp	0.48 339	0.23 284	0.70 447	0.40 246	0.26 279	0.81 447	0.41 379	0.89 350	0.84 355	0.91 434	0.76 254	0.66 311	0.61 374	0.66 322	0.50 372	0.18 310	0.17 405	0.18 260	0.18 333	0.18 298	0.18 327

scenet	0.48 339	0.23 284	0.70 447	0.40 246	0.26 279	0.81 447	0.41 379	0.89 350	0.84 355	0.91 434	0.76 254	0.66 311	0.61 374	0.66 322	0.50 372	0.18 310	0.17 405	0.18 260	0.18 333	0.18 298	0.18 327

ssnet	0.48 339	0.23 284	0.70 447	0.40 246	0.26 279	0.81 447	0.41 379	0.89 350	0.84 355	0.91 434	0.76 254	0.66 311	0.61 374	0.66 322	0.50 372	0.18 310	0.17 405	0.18 260	0.18 333	0.18 298	0.18 327

hknet	0.49 358	0.25 346	0.51 352	0.45 383	0.29 361	0.77 432	0.40 364	0.94 369	0.83 350	0.75 325	0.80 282	0.97 437	0.61 374	0.73 371	0.45 347	0.18 310	0.14 320	0.22 390	0.19 365	0.18 298	0.18 327

test_xeample	1.01 524	0.21 224	0.42 228	0.35 107	0.21 109	0.71 410	0.39 353	1.23 499	0.86 369	0.81 361	1.04 409	0.69 323	0.61 374	0.69 349	10.93 606	0.19 342	0.15 351	0.18 260	0.17 306	0.18 298	0.17 309

CSP-Net	0.56 422	0.27 382	0.49 326	0.41 280	0.28 334	1.22 528	0.50 440	1.23 499	0.72 279	0.95 456	0.95 362	0.89 414	0.62 380	0.83 421	0.62 423	0.26 458	0.17 405	0.17 212	0.17 306	0.18 298	0.17 309

PSMNet-ADL	0.48 339	0.27 382	0.40 197	0.48 420	0.30 378	0.68 398	0.37 308	0.90 355	0.80 332	0.61 224	0.80 282	0.92 426	0.62 380	0.72 365	0.63 426	0.23 425	0.18 422	0.18 260	0.20 390	0.22 394	0.20 383

AAGNet	1.43 561	0.20 187	0.48 314	0.44 360	0.25 234	0.29 101	0.31 203	0.65 206	0.68 259	0.97 462	0.86 317	0.67 318	0.62 380	0.64 307	20.63 614	0.16 231	0.11 159	0.19 300	0.15 222	0.19 332	0.12 128

LMCR-Stereo	0.53 397	0.30 419	0.53 365	0.58 515	0.30 378	0.83 458	0.36 293	1.19 479	0.76 304	0.88 418	1.04 409	0.56 239	0.62 380	0.82 413	0.67 437	0.19 342	0.15 351	0.19 300	0.14 195	0.23 411	0.17 309

cf-r	0.47 327	0.23 284	0.41 207	0.39 208	0.23 170	0.59 349	0.37 308	0.88 348	0.85 364	0.72 311	1.05 413	0.94 430	0.62 380	0.56 211	0.54 398	0.21 382	0.14 320	0.17 212	0.19 365	0.15 192	0.15 241

iResNet_ROB	0.52 391	0.21 224	0.53 365	0.37 144	0.21 109	0.61 357	0.29 161	1.51 554	1.32 533	0.90 429	1.02 399	0.80 383	0.62 380	0.76 388	0.43 322	0.16 231	0.12 217	0.13 64	0.09 10	0.15 192	0.18 327

PAM	0.46 311	0.19 150	0.70 447	0.40 246	0.26 279	0.75 425	0.33 234	0.85 332	0.34 84	0.70 291	0.46 136	1.83 553	0.63 386	0.61 274	0.26 125	0.15 178	0.10 63	0.16 171	0.14 195	0.14 142	0.13 172

fff	0.37 211	0.16 53	0.41 207	0.34 72	0.19 57	0.29 101	0.30 177	0.69 244	1.06 479	0.69 285	0.78 269	0.42 172	0.63 386	0.46 137	0.34 236	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.11 21	0.13 172

GEStereo_RVC	0.55 411	0.29 410	0.63 410	0.49 437	0.31 400	0.70 405	0.54 467	1.22 494	0.92 412	0.82 370	0.85 314	0.85 394	0.63 386	0.90 451	0.65 431	0.24 437	0.16 385	0.19 300	0.16 255	0.21 372	0.22 419

ADLNet	0.55 411	0.27 382	0.51 352	0.44 360	0.35 445	0.78 436	0.46 412	1.08 429	0.86 369	0.99 470	0.98 380	0.92 426	0.63 386	0.69 349	0.81 467	0.22 408	0.16 385	0.22 390	0.22 431	0.21 372	0.21 401

csc	0.37 211	0.16 53	0.41 207	0.34 72	0.19 57	0.29 101	0.30 177	0.69 244	1.06 479	0.69 285	0.78 269	0.42 172	0.63 386	0.46 137	0.34 236	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.11 21	0.13 172

cscssc	0.37 211	0.16 53	0.41 207	0.34 72	0.19 57	0.29 101	0.30 177	0.69 244	1.06 479	0.69 285	0.78 269	0.42 172	0.63 386	0.46 137	0.34 236	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.11 21	0.13 172

xxxx	1.01 524	0.22 263	0.43 239	0.36 127	0.21 109	0.82 455	0.36 293	1.32 523	0.88 382	0.71 298	0.94 353	0.97 437	0.63 386	0.64 307	10.58 605	0.20 365	0.16 385	0.18 260	0.17 306	0.19 332	0.19 360

delet	0.55 411	0.24 321	0.55 375	0.44 360	0.33 429	1.07 502	0.50 440	1.00 392	0.86 369	0.85 393	0.96 366	0.90 419	0.63 386	0.83 421	0.74 455	0.18 310	0.18 422	0.20 331	0.21 413	0.16 236	0.15 241

DSFCA	0.55 411	0.25 346	0.62 400	0.40 246	0.36 450	0.74 420	0.52 458	1.04 412	0.82 345	1.06 498	0.84 304	0.89 414	0.63 386	0.99 478	0.58 408	0.25 448	0.21 458	0.21 373	0.21 413	0.21 372	0.19 360

HSM-Net_RVC	0.53 397	0.22 263	0.35 131	0.37 144	0.21 109	0.85 462	0.37 308	1.23 499	0.93 418	0.90 429	1.15 454	1.26 501	0.63 386	0.72 365	0.48 368	0.17 276	0.13 286	0.16 171	0.15 222	0.17 274	0.15 241
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PSMNet_ROB	0.64 452	0.37 460	0.65 421	0.56 507	0.42 490	0.97 483	0.83 540	1.21 486	0.92 412	0.79 346	1.02 399	1.08 471	0.63 386	0.82 413	0.91 501	0.29 485	0.20 448	0.31 499	0.31 514	0.26 441	0.23 426

ssnet_v2	0.58 436	0.28 398	0.56 381	0.43 341	0.29 361	0.95 478	0.59 484	1.13 449	0.99 444	0.93 446	0.80 282	0.99 442	0.64 397	0.82 413	0.94 503	0.25 448	0.22 466	0.23 412	0.24 463	0.20 348	0.19 360

UPFNet	0.53 397	0.24 321	0.51 352	0.45 383	0.38 466	0.84 461	0.49 435	0.99 388	0.75 296	0.87 408	0.88 333	0.86 399	0.64 397	0.80 407	0.71 449	0.20 365	0.20 448	0.20 331	0.20 390	0.19 332	0.15 241

PSMNet-RSSM	0.48 339	0.22 263	0.38 166	0.42 320	0.25 234	0.50 283	0.37 308	1.10 435	0.77 311	0.70 291	1.06 419	0.84 392	0.64 397	0.62 282	0.47 364	0.23 425	0.15 351	0.23 412	0.25 472	0.20 348	0.19 360

CFNet-ft	0.48 339	0.23 284	0.36 138	0.40 246	0.26 279	0.64 381	0.37 308	0.87 343	0.85 364	0.64 245	1.00 387	1.01 449	0.64 397	0.61 274	0.53 393	0.23 425	0.15 351	0.24 429	0.21 413	0.23 411	0.18 327

CFNet_RVC	0.48 339	0.23 284	0.36 138	0.40 246	0.26 279	0.64 381	0.37 308	0.87 343	0.85 364	0.64 245	1.00 387	1.01 449	0.64 397	0.61 274	0.53 393	0.23 425	0.15 351	0.24 429	0.21 413	0.23 411	0.18 327

PS-NSSS	0.58 436	0.44 495	0.62 400	0.42 320	0.33 429	0.66 392	0.58 481	1.02 405	0.86 369	0.77 338	1.28 481	0.72 340	0.64 397	0.82 413	0.59 413	0.31 495	0.26 499	0.40 532	0.27 493	0.33 488	0.26 448

TCMNet	0.66 456	0.39 477	0.98 506	0.59 519	0.61 549	0.96 481	0.55 471	1.05 417	0.90 398	0.84 389	1.14 448	0.89 414	0.65 403	0.85 433	1.01 517	0.26 458	0.26 499	0.31 499	0.28 499	0.32 481	0.29 472

PAM_32	0.46 311	0.19 150	0.67 432	0.39 208	0.24 199	0.75 425	0.27 130	0.95 376	0.34 84	0.68 276	0.44 128	1.91 558	0.65 403	0.62 282	0.26 125	0.15 178	0.10 63	0.16 171	0.15 222	0.14 142	0.13 172

SMFormer	0.51 381	0.23 284	0.62 400	0.34 72	0.20 84	0.62 365	0.34 247	1.21 486	1.02 457	0.81 361	1.01 390	0.71 331	0.65 403	0.84 426	0.55 403	0.19 342	0.15 351	0.18 260	0.16 255	0.18 298	0.18 327

tta	0.51 381	0.23 284	0.62 400	0.34 72	0.20 84	0.62 365	0.34 247	1.21 486	1.02 457	0.81 361	1.01 390	0.71 331	0.65 403	0.84 426	0.55 403	0.19 342	0.15 351	0.18 260	0.16 255	0.15 192	0.14 216

qqq1	0.49 358	0.23 284	0.62 400	0.34 72	0.20 84	0.62 365	0.34 247	1.21 486	1.02 457	0.81 361	1.01 390	0.71 331	0.65 403	0.84 426	0.34 236	0.19 342	0.15 351	0.14 97	0.12 126	0.15 192	0.14 216

fff1	0.49 358	0.23 284	0.62 400	0.34 72	0.20 84	0.62 365	0.34 247	1.21 486	1.02 457	0.81 361	1.01 390	0.71 331	0.65 403	0.84 426	0.34 236	0.19 342	0.15 351	0.14 97	0.12 126	0.15 192	0.14 216

FADNet_RVC	0.55 411	0.37 460	1.17 529	0.44 360	0.31 400	0.56 325	0.34 247	1.06 421	0.88 382	0.67 270	0.90 341	0.61 278	0.65 403	0.93 468	0.70 444	0.21 382	0.18 422	0.26 461	0.23 447	0.31 475	0.28 465

ToySt	0.49 358	0.27 382	0.75 469	0.40 246	0.27 310	0.64 381	0.49 435	0.84 329	0.77 311	0.60 216	0.83 299	0.88 410	0.66 410	0.70 355	0.56 405	0.16 231	0.17 405	0.21 373	0.20 390	0.21 372	0.19 360

anonymousa	0.49 358	0.20 187	0.42 228	0.38 175	0.23 170	0.91 470	0.35 271	0.75 292	0.62 225	0.85 393	1.54 526	1.06 464	0.66 410	0.51 173	0.43 322	0.16 231	0.13 286	0.19 300	0.21 413	0.16 236	0.14 216

FADNet	0.61 448	0.51 515	1.10 518	0.45 383	0.44 504	0.65 389	0.41 379	1.19 479	1.05 472	0.70 291	0.84 304	0.98 441	0.66 410	0.82 413	0.50 372	0.29 485	0.30 521	0.27 474	0.30 507	0.46 534	0.35 510

Prome-Stereo	0.46 311	0.19 150	0.35 131	0.44 360	0.26 279	0.40 220	0.45 408	0.68 236	0.44 163	0.96 457	1.84 544	0.59 267	0.67 413	0.61 274	0.32 209	0.14 114	0.11 159	0.16 171	0.14 195	0.16 236	0.29 472

GANet-RSSM	0.47 327	0.21 224	0.37 154	0.38 175	0.25 234	0.58 336	0.36 293	1.07 425	0.78 321	0.68 276	1.01 390	0.86 399	0.67 413	0.62 282	0.44 338	0.21 382	0.15 351	0.18 260	0.18 333	0.18 298	0.17 309

FADNet-RVC-Resample	0.56 422	0.33 437	1.16 524	0.49 437	0.34 438	0.71 410	0.43 396	1.01 401	0.93 418	0.82 370	0.87 325	0.74 357	0.67 413	0.73 371	0.45 347	0.18 310	0.18 422	0.26 461	0.27 493	0.26 441	0.27 458

iResNetv2_ROB	0.52 391	0.27 382	0.69 443	0.38 175	0.25 234	0.62 365	0.35 271	1.17 474	1.01 454	0.99 470	1.06 419	0.88 410	0.67 413	0.66 322	0.39 300	0.19 342	0.13 286	0.15 140	0.11 95	0.18 298	0.16 287

StereoDRNet-Refined	0.58 436	0.32 429	0.54 370	0.46 404	0.30 378	0.96 481	0.40 364	1.00 392	0.94 425	1.12 512	1.08 425	0.96 435	0.67 413	0.90 451	0.89 497	0.17 276	0.13 286	0.22 390	0.21 413	0.20 348	0.19 360
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SGM-Forest	0.62 449	0.32 429	0.39 185	0.43 341	0.30 378	1.02 492	0.55 471	1.09 433	1.05 472	1.06 498	1.18 463	1.10 479	0.67 413	0.88 443	0.62 423	0.31 495	0.33 541	0.33 510	0.30 507	0.30 469	0.28 465
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.59 443	0.45 499	0.43 239	0.45 383	0.33 429	0.70 405	0.28 151	1.11 441	1.00 450	0.83 382	1.18 463	0.65 306	0.68 419	0.88 443	0.52 390	0.35 525	0.38 550	0.47 546	0.41 545	0.38 513	0.31 489

FINET	0.67 461	0.42 488	1.00 508	0.46 404	0.43 497	0.83 458	0.89 548	1.08 429	1.50 548	0.87 408	1.14 448	0.71 331	0.68 419	0.92 461	0.70 444	0.36 529	0.30 521	0.26 461	0.24 463	0.35 499	0.33 498

ac_64	0.52 391	0.22 263	0.50 339	0.45 383	0.28 334	0.80 442	0.45 408	1.02 405	0.61 224	0.91 434	0.83 299	1.07 469	0.68 419	0.74 378	0.70 444	0.21 382	0.18 422	0.20 331	0.19 365	0.18 298	0.15 241

DMCA-RVC	0.51 381	0.30 419	0.59 390	0.50 451	0.32 416	0.54 305	0.38 330	0.86 336	0.68 259	0.94 449	0.86 317	0.91 421	0.68 419	0.70 355	0.59 413	0.23 425	0.18 422	0.31 499	0.23 447	0.26 441	0.19 360

DualNet (step1)	0.57 429	0.36 453	0.72 457	0.38 175	0.30 378	0.71 410	0.43 396	1.06 421	0.88 382	0.92 442	0.86 317	0.85 394	0.69 423	0.68 343	0.50 372	0.41 540	0.20 448	0.40 532	0.41 545	0.36 504	0.33 498

test_sample9	1.05 533	0.36 453	0.72 457	0.38 175	0.30 378	0.71 410	0.43 396	1.06 421	0.88 382	0.92 442	0.86 317	0.85 394	0.69 423	1.20 514	1.36 543	0.41 540	8.41 613	0.40 532	0.41 545	0.36 504	0.33 498

test_sample7	0.52 391	0.29 410	0.50 339	0.36 127	0.27 310	0.62 365	0.41 379	1.06 421	0.88 382	0.92 442	0.86 317	0.85 394	0.69 423	0.68 343	0.50 372	0.26 458	0.20 448	0.27 474	0.26 486	0.27 452	0.24 434

1111x	0.55 411	0.22 263	0.46 280	0.38 175	0.20 84	0.66 392	0.43 396	1.23 499	0.99 444	0.71 298	0.99 385	0.95 432	0.69 423	0.90 451	1.08 524	0.18 310	0.17 405	0.18 260	0.19 365	0.20 348	0.18 327

ADStereo(finetuned)	0.37 211	0.16 53	0.49 326	0.34 72	0.19 57	0.30 114	0.30 177	0.68 236	0.91 405	0.70 291	0.77 258	0.43 180	0.69 423	0.45 122	0.33 221	0.14 114	0.10 63	0.14 97	0.11 95	0.13 97	0.12 128

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 451	0.28 398	0.99 507	0.40 246	0.30 378	1.03 495	0.56 477	1.10 435	0.99 444	0.97 462	1.22 469	1.06 464	0.69 423	1.07 495	0.95 506	0.19 342	0.11 159	0.16 171	0.13 164	0.22 394	0.21 401

iRaft-Stereo_5w	0.45 301	0.21 224	0.48 314	0.42 320	0.28 334	0.31 131	0.54 467	0.63 192	0.62 225	0.62 226	0.89 337	1.01 449	0.69 423	0.75 384	0.66 434	0.13 73	0.12 217	0.17 212	0.15 222	0.14 142	0.15 241

ADLNet2	0.55 411	0.25 346	0.65 421	0.47 413	0.30 378	0.83 458	0.50 440	1.05 417	0.95 431	0.80 348	0.98 380	0.99 442	0.69 423	0.77 395	0.73 452	0.20 365	0.16 385	0.17 212	0.18 333	0.21 372	0.21 401

STrans-v2	0.46 311	0.20 187	0.48 314	0.40 246	0.24 199	0.55 310	0.50 440	1.07 425	0.73 286	0.65 254	1.05 413	0.72 340	0.69 423	0.72 365	0.33 221	0.14 114	0.10 63	0.17 212	0.14 195	0.13 97	0.12 128

HSM	0.51 381	0.24 321	0.41 207	0.39 208	0.24 199	0.75 425	0.40 364	1.22 494	0.75 296	0.81 361	0.91 344	1.21 496	0.69 423	0.87 440	0.46 357	0.17 276	0.13 286	0.17 212	0.14 195	0.17 274	0.17 309

DRN-Test	0.66 456	0.32 429	0.66 428	0.50 451	0.39 472	1.15 518	0.61 491	1.49 550	1.01 454	1.12 512	1.08 425	1.06 464	0.69 423	0.77 395	0.94 503	0.23 425	0.17 405	0.26 461	0.25 472	0.25 434	0.21 401

MDST_ROB	0.91 514	0.27 382	0.85 487	0.63 533	0.41 484	2.53 574	0.71 524	1.60 562	1.13 497	2.83 588	1.73 537	0.97 437	0.69 423	1.61 550	0.73 452	0.25 448	0.22 466	0.32 505	0.28 499	0.25 434	0.24 434

DLCB_ROB	0.58 436	0.28 398	0.47 292	0.49 437	0.32 416	0.77 432	0.50 440	0.99 388	0.92 412	1.04 492	1.14 448	1.21 496	0.69 423	0.88 443	0.69 441	0.20 365	0.20 448	0.22 390	0.22 431	0.21 372	0.18 327

AACVNet	0.50 374	0.23 284	0.49 326	0.46 404	0.29 361	0.52 291	0.38 330	0.90 355	0.55 208	0.81 361	1.03 403	1.00 445	0.70 436	0.83 421	0.54 398	0.21 382	0.18 422	0.24 429	0.18 333	0.23 411	0.20 383

hitnet-ft	0.55 411	0.27 382	0.39 185	0.41 280	0.28 334	0.78 436	0.40 364	0.92 362	0.90 398	0.82 370	1.01 390	1.13 489	0.70 436	0.78 399	0.67 437	0.28 478	0.20 448	0.28 482	0.22 431	0.29 460	0.26 448

TDLM	0.57 429	0.33 437	0.49 326	0.51 467	0.30 378	0.66 392	0.73 528	1.03 409	1.01 454	0.82 370	1.10 431	0.84 392	0.70 436	0.86 438	0.58 408	0.28 478	0.17 405	0.25 442	0.22 431	0.26 441	0.19 360

NVstereo2D	0.60 446	0.30 419	0.75 469	0.48 420	0.43 497	0.89 467	0.48 427	1.05 417	1.15 501	0.66 267	0.86 317	0.88 410	0.70 436	0.99 478	0.65 431	0.32 506	0.15 351	0.28 482	0.20 390	0.40 516	0.36 512

SDNR	0.86 505	0.37 460	1.47 558	0.40 246	0.38 466	3.38 591	0.33 234	0.90 355	0.98 439	0.99 470	2.09 555	0.59 267	0.71 440	1.29 528	0.70 444	0.51 556	0.56 574	0.36 519	0.26 486	0.43 526	0.46 546

DGSMNet	0.76 481	0.55 527	1.29 541	0.58 515	0.62 550	0.94 475	0.70 518	1.26 512	1.11 492	0.83 382	1.24 474	1.00 445	0.71 440	1.03 489	0.81 467	0.34 520	0.29 517	0.41 536	0.40 540	0.57 554	0.55 563

222	1.18 547	0.22 263	0.44 251	0.37 144	0.22 130	0.79 439	0.37 308	1.31 522	0.89 395	0.92 442	1.08 425	0.72 340	0.71 440	0.66 322	13.89 609	0.20 365	0.15 351	0.17 212	0.16 255	0.18 298	0.19 360

StereoDRNet	0.64 452	0.33 437	0.68 437	0.51 467	0.43 497	1.03 495	0.53 463	1.47 547	0.99 444	1.10 509	0.87 325	1.07 469	0.71 440	0.82 413	0.88 487	0.23 425	0.19 436	0.25 442	0.23 447	0.27 452	0.19 360

PSMNet-RUCA	0.76 481	0.75 549	1.08 517	1.01 568	0.90 562	0.69 400	0.50 440	1.11 441	1.03 462	0.78 342	1.11 432	0.80 383	0.72 444	0.88 443	0.63 426	0.53 561	0.27 508	0.76 567	0.46 551	0.66 562	0.47 551

DCVSM-stereo	0.49 358	0.27 382	0.53 365	0.39 208	0.29 361	0.51 287	0.26 113	0.75 292	0.75 296	1.11 511	0.75 248	1.05 462	0.72 444	0.60 266	0.47 364	0.20 365	0.19 436	0.24 429	0.20 390	0.25 434	0.30 481

UNet	0.54 409	0.26 365	0.66 428	0.44 360	0.40 477	0.99 488	0.41 379	0.98 386	0.75 296	0.83 382	0.89 337	1.04 458	0.72 444	0.73 371	0.62 423	0.19 342	0.14 320	0.20 331	0.17 306	0.20 348	0.17 309

FTStereo	0.56 422	0.20 187	0.37 154	0.41 280	0.25 234	0.40 220	0.79 537	0.66 216	0.43 156	1.09 507	3.27 580	0.70 327	0.73 447	0.55 201	0.33 221	0.14 114	0.13 286	0.19 300	0.17 306	0.15 192	0.30 481

CVANet_RVC	0.57 429	0.33 437	0.44 251	0.47 413	0.32 416	0.67 396	0.61 491	1.05 417	0.93 418	0.85 393	1.04 409	1.01 449	0.73 447	0.83 421	0.52 390	0.29 485	0.19 436	0.27 474	0.25 472	0.31 475	0.21 401

YMNet	0.66 456	0.38 470	0.90 497	0.52 479	0.46 515	1.08 506	0.49 435	1.00 392	0.77 311	1.18 519	1.29 485	1.12 483	0.74 449	0.85 433	0.86 477	0.27 468	0.31 530	0.25 442	0.25 472	0.24 424	0.23 426

YMNet_1	0.66 456	0.38 470	0.90 497	0.52 479	0.46 515	1.08 506	0.49 435	1.00 392	0.77 311	1.18 519	1.29 485	1.12 483	0.74 449	0.85 433	0.86 477	0.27 468	0.31 530	0.25 442	0.25 472	0.24 424	0.23 426

SQANet	0.82 495	0.74 548	0.67 432	1.13 572	0.98 570	1.11 510	0.47 419	1.07 425	0.83 350	0.91 434	1.05 413	1.03 456	0.74 449	1.01 482	0.64 429	0.61 565	0.24 484	1.03 575	0.35 528	1.18 577	0.58 564

SACVNet	0.58 436	0.34 442	0.55 375	0.55 504	0.36 450	0.63 374	0.48 427	1.13 449	0.77 311	1.02 483	1.06 419	1.02 454	0.74 449	0.90 451	0.51 382	0.27 468	0.21 458	0.25 442	0.24 463	0.29 460	0.36 512

DAS	0.51 381	0.25 346	0.60 395	0.48 420	0.31 400	0.58 336	0.41 379	0.83 326	0.97 435	0.89 422	1.12 436	0.70 327	0.75 453	0.82 413	0.43 322	0.17 276	0.13 286	0.18 260	0.15 222	0.20 348	0.18 327

SepStereo	0.51 381	0.25 346	0.60 395	0.48 420	0.31 400	0.58 336	0.41 379	0.83 326	0.97 435	0.89 422	1.12 436	0.70 327	0.75 453	0.93 468	0.43 322	0.17 276	0.13 286	0.18 260	0.15 222	0.20 348	0.18 327

CBMV	0.64 452	0.35 448	0.41 207	0.42 320	0.25 234	1.01 490	0.77 532	1.13 449	1.09 490	1.17 517	1.22 469	1.04 458	0.75 453	0.88 443	0.63 426	0.28 478	0.30 521	0.34 512	0.30 507	0.26 441	0.26 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 456	0.36 453	1.30 542	0.39 208	0.26 279	0.57 330	0.63 494	0.80 317	1.03 462	0.80 348	1.43 511	0.91 421	0.76 456	1.08 498	1.87 563	0.16 231	0.12 217	0.17 212	0.14 195	0.20 348	0.16 287

HI	0.45 301	0.21 224	0.36 138	0.34 72	0.35 445	0.28 89	0.31 203	0.72 272	0.46 176	0.87 408	1.13 443	1.09 475	0.76 456	0.69 349	0.56 405	0.12 38	0.10 63	0.17 212	0.17 306	0.17 274	0.15 241

CoSv	0.45 301	0.21 224	0.36 138	0.34 72	0.35 445	0.28 89	0.31 203	0.72 272	0.46 176	0.87 408	1.13 443	1.09 475	0.76 456	0.69 349	0.56 405	0.12 38	0.10 63	0.17 212	0.17 306	0.17 274	0.15 241

Anonymous_2	0.82 495	0.44 495	0.63 410	0.40 246	0.43 497	0.80 442	0.52 458	0.72 272	0.77 311	0.71 298	0.60 197	0.87 405	0.76 456	0.75 384	0.58 408	0.52 557	0.54 572	0.54 559	4.82 612	0.56 552	0.40 528

THIR-Stereo	0.50 374	0.18 111	0.45 263	0.38 175	0.23 170	0.75 425	0.67 503	0.66 216	0.87 378	1.02 483	1.40 504	0.72 340	0.76 456	0.62 282	0.42 317	0.15 178	0.11 159	0.17 212	0.18 333	0.14 142	0.15 241

GrayStereo	0.49 358	0.19 150	0.42 228	0.46 404	0.28 334	0.53 299	0.67 503	0.69 244	0.63 236	1.02 483	1.47 520	0.78 373	0.76 456	0.56 211	0.33 221	0.14 114	0.12 217	0.17 212	0.17 306	0.15 192	0.29 472

MMNet	0.55 411	0.25 346	0.61 397	0.43 341	0.34 438	1.07 502	0.39 353	0.87 343	0.91 405	0.91 434	0.93 352	0.86 399	0.76 456	0.81 410	0.76 457	0.15 178	0.14 320	0.18 260	0.19 365	0.20 348	0.16 287

IER	0.46 311	0.23 284	0.50 339	0.38 175	0.28 334	0.69 400	0.35 271	0.80 317	0.66 251	0.83 382	0.94 353	0.75 359	0.77 463	0.60 266	0.42 317	0.17 276	0.14 320	0.17 212	0.17 306	0.17 274	0.15 241

CrosDoStereo	0.50 374	0.18 111	0.45 263	0.38 175	0.24 199	0.40 220	1.18 568	0.67 226	0.86 369	0.94 449	1.37 498	0.63 286	0.77 463	0.65 314	0.45 347	0.15 178	0.12 217	0.17 212	0.18 333	0.14 142	0.14 216

DeepStereo_LL	0.50 374	0.18 111	0.45 263	0.38 175	0.24 199	0.40 220	1.18 568	0.67 226	0.86 369	0.94 449	1.37 498	0.63 286	0.77 463	0.65 314	0.45 347	0.15 178	0.12 217	0.17 212	0.18 333	0.14 142	0.14 216

PA-Net	0.67 461	0.43 490	0.83 485	0.50 451	0.53 533	0.94 475	0.68 508	1.10 435	1.14 500	0.80 348	0.88 333	0.87 405	0.77 463	1.02 487	0.88 487	0.24 437	0.41 557	0.29 490	0.44 550	0.26 441	0.34 505
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.82 495	0.96 566	0.85 487	0.58 515	0.45 508	1.27 533	0.70 518	1.17 474	1.02 457	0.83 382	1.23 473	0.90 419	0.77 463	1.06 492	0.69 441	0.46 547	0.34 543	1.71 583	0.38 533	0.59 558	0.36 512

NaN_ROB	0.69 466	0.44 495	0.69 443	0.51 467	0.33 429	0.97 483	1.06 562	1.22 494	1.19 508	1.24 530	0.96 366	1.08 471	0.78 468	1.20 514	0.67 437	0.24 437	0.30 521	0.23 412	0.24 463	0.23 411	0.25 442

CBMV_ROB	0.59 443	0.37 460	0.38 166	0.39 208	0.28 334	0.74 420	0.28 151	1.00 392	0.98 439	0.94 449	1.25 476	0.81 386	0.78 468	0.87 440	0.50 372	0.36 529	0.37 548	0.43 538	0.40 540	0.33 488	0.30 481

CRFU-Net	0.57 429	0.27 382	0.57 385	0.46 404	0.30 378	1.20 526	0.52 458	1.10 435	0.56 215	1.00 475	0.98 380	1.06 464	0.79 470	0.81 410	0.71 449	0.21 382	0.19 436	0.18 260	0.16 255	0.18 298	0.19 360

GwcNet	0.69 466	0.36 453	1.10 518	0.51 467	0.42 490	1.08 506	0.50 440	1.21 486	1.16 502	1.00 475	1.37 498	1.06 464	0.79 470	0.92 461	0.94 503	0.25 448	0.24 484	0.24 429	0.22 431	0.23 411	0.26 448

PDISCO_ROB	0.91 514	0.48 503	1.06 513	0.99 565	0.97 568	1.67 560	0.63 494	1.64 566	1.59 555	1.06 498	1.18 463	1.31 509	0.79 470	1.55 545	0.97 509	0.49 553	0.22 466	0.45 542	0.40 540	0.45 531	0.37 517

LALA_ROB	0.74 479	0.43 490	0.69 443	0.54 496	0.40 477	1.01 490	0.95 554	1.21 486	1.07 485	1.22 527	1.12 436	1.56 544	0.79 470	1.04 491	0.86 477	0.33 514	0.22 466	0.35 514	0.30 507	0.35 499	0.31 489

Select-FE	0.46 311	0.24 321	0.88 494	0.42 320	0.35 445	0.33 157	0.19 18	0.90 355	0.37 122	0.60 216	1.01 390	0.97 437	0.80 474	0.72 365	0.28 165	0.16 231	0.12 217	0.17 212	0.20 390	0.15 192	0.24 434

Wz-Net-MNSev	0.76 481	0.40 482	1.34 547	0.50 451	0.40 477	1.44 545	0.83 540	1.15 462	1.16 502	1.25 531	1.20 468	1.13 489	0.81 475	1.16 509	1.00 516	0.22 408	0.19 436	0.24 429	0.23 447	0.28 456	0.26 448

APVNet	0.71 472	0.37 460	0.89 496	0.56 507	0.45 508	1.18 524	0.68 508	1.41 541	0.85 364	0.81 361	1.15 454	1.04 458	0.81 475	1.10 502	1.17 532	0.26 458	0.28 512	0.32 505	0.31 514	0.29 460	0.30 481

SuperB	1.04 529	0.37 460	4.81 593	0.43 341	0.31 400	0.99 488	0.46 412	1.02 405	2.09 571	1.09 507	1.09 429	0.75 359	0.81 475	1.06 492	1.76 556	0.19 342	0.15 351	0.17 212	0.15 222	2.82 602	0.26 448

RTSC	0.87 506	0.48 503	1.23 535	0.52 479	0.37 457	1.13 515	0.50 440	1.34 527	1.79 564	1.51 545	1.24 474	1.12 483	0.81 475	1.62 551	2.16 569	0.25 448	0.19 436	0.23 412	0.24 463	0.30 469	0.31 489

xyz-stereo	4.23 598	0.17 83	61.76 631	0.34 72	0.16 10	12.16 608	0.37 308	0.58 157	0.68 259	1.01 480	3.36 585	0.77 371	0.82 479	1.21 518	0.40 309	0.12 38	0.10 63	0.16 171	0.11 95	0.13 97	0.10 36

DDUNet	1.06 534	2.56 603	0.68 437	1.21 574	1.26 579	1.03 495	0.69 513	1.11 441	0.94 425	0.96 457	1.22 469	1.27 503	0.82 479	0.93 468	0.72 451	0.84 573	0.38 550	1.99 587	0.60 571	1.10 576	0.85 575

DRaft	0.49 358	0.17 83	0.47 292	0.37 144	0.25 234	0.58 336	0.40 364	0.65 206	0.85 364	1.02 483	1.75 540	0.50 215	0.82 479	0.63 293	0.40 309	0.13 73	0.11 159	0.16 171	0.16 255	0.14 142	0.15 241

HGLStereo	0.56 422	0.28 398	0.57 385	0.50 451	0.37 457	0.80 442	0.45 408	1.02 405	0.78 321	0.86 400	1.14 448	0.89 414	0.82 479	0.76 388	0.73 452	0.21 382	0.20 448	0.19 300	0.18 333	0.19 332	0.21 401

ETE_ROB	0.70 468	0.49 507	0.73 460	0.56 507	0.36 450	0.79 439	0.87 547	1.14 458	0.93 418	1.19 521	1.18 463	1.39 526	0.82 479	0.99 478	0.80 464	0.26 458	0.21 458	0.31 499	0.26 486	0.33 488	0.34 505

GASNet	0.67 461	0.72 546	0.96 503	0.70 552	0.48 520	0.62 365	0.47 419	1.08 429	1.03 462	0.94 449	0.82 293	0.93 428	0.83 484	1.33 532	0.80 464	0.31 495	0.22 466	0.29 490	0.28 499	0.44 527	0.24 434

XPNet_ROB	0.70 468	0.35 448	0.68 437	0.52 479	0.40 477	0.79 439	0.85 546	1.16 469	0.94 425	1.33 536	1.15 454	1.38 525	0.83 484	1.03 489	0.90 499	0.32 506	0.25 492	0.26 461	0.24 463	0.31 475	0.28 465

iinet-f	0.67 461	0.26 365	2.15 573	0.39 208	0.31 400	1.19 525	0.56 477	0.84 329	0.84 355	0.80 348	1.17 461	1.05 462	0.84 486	0.71 360	1.21 535	0.20 365	0.18 422	0.17 212	0.15 222	0.20 348	0.20 383

fast-acv-ft	0.64 452	0.30 419	0.73 460	0.45 383	0.34 438	1.17 522	0.49 435	0.86 336	0.98 439	1.02 483	1.36 495	1.29 506	0.85 487	0.76 388	0.81 467	0.21 382	0.23 476	0.23 412	0.23 447	0.21 372	0.20 383

DISCO	0.70 468	0.26 365	0.68 437	0.44 360	0.31 400	1.14 516	0.51 455	1.23 499	1.23 515	0.81 361	1.05 413	1.50 538	0.85 487	1.82 562	1.03 518	0.19 342	0.15 351	0.18 260	0.16 255	0.24 424	0.23 426

Wz-Net-SNSev	0.91 514	0.73 547	2.13 572	0.56 507	0.45 508	0.95 478	1.13 567	1.34 527	1.24 517	1.02 483	1.30 488	1.46 532	0.86 489	1.81 561	1.50 548	0.25 448	0.23 476	0.25 442	0.26 486	0.32 481	0.29 472

DeepPrunerF	0.89 510	0.52 522	3.43 585	0.68 549	0.81 559	0.72 418	0.72 526	1.22 494	1.99 570	0.93 446	1.01 390	0.87 405	0.86 489	1.08 498	0.95 506	0.34 520	0.28 512	0.43 538	0.39 537	0.30 469	0.32 493

pmcnn	1.23 550	0.29 410	0.96 503	0.40 246	0.23 170	0.95 478	0.69 513	1.16 469	1.28 529	1.67 557	2.33 558	11.15 611	0.86 489	0.93 468	0.88 487	0.15 178	0.12 217	0.12 31	0.10 61	0.15 192	0.15 241

w-ln-seven	0.96 519	0.48 503	2.41 577	0.54 496	0.50 524	1.41 541	0.70 518	1.67 568	1.81 565	1.49 542	1.50 521	1.26 501	0.87 492	1.15 507	1.80 561	0.23 425	0.21 458	0.25 442	0.25 472	0.31 475	0.26 448

CBFPSM	0.59 443	0.22 263	1.31 543	0.38 175	0.27 310	1.12 514	0.65 499	0.79 314	0.82 345	0.80 348	0.81 289	1.35 523	0.87 492	0.67 333	0.76 457	0.16 231	0.15 351	0.15 140	0.16 255	0.17 274	0.22 419

Wz-Net-LNSev	0.71 472	0.51 515	1.36 552	0.50 451	0.41 484	1.15 518	0.69 513	1.21 486	1.07 485	1.02 483	1.12 436	1.08 471	0.87 492	0.89 449	0.89 497	0.24 437	0.22 466	0.21 373	0.19 365	0.26 441	0.26 448

NCCL2	0.72 476	0.41 486	0.65 421	0.64 534	0.44 504	0.98 487	1.20 570	1.11 441	1.00 450	0.98 467	0.96 366	1.49 537	0.87 492	0.90 451	0.79 462	0.31 495	0.26 499	0.39 529	0.39 537	0.32 481	0.32 493

DANet	0.71 472	0.45 499	0.91 499	0.59 519	0.40 477	0.81 447	0.40 364	0.97 383	0.84 355	1.20 525	1.22 469	1.33 517	0.88 496	1.16 509	1.24 536	0.27 468	0.23 476	0.31 499	0.25 472	0.35 499	0.32 493
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.70 468	0.37 460	0.55 375	0.51 467	0.34 438	0.94 475	0.96 555	1.08 429	0.94 425	1.04 492	1.98 550	1.13 489	0.88 496	1.12 505	0.66 434	0.25 448	0.26 499	0.27 474	0.22 431	0.31 475	0.22 419

GANetREF_RVC	0.80 491	0.75 549	0.86 492	0.66 542	0.42 490	1.15 518	0.98 556	1.14 458	1.19 508	1.01 480	1.02 399	1.10 479	0.90 498	1.15 507	0.76 457	0.48 551	0.39 554	0.57 561	0.38 533	0.63 560	0.46 546
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
zh-mn7	1.08 538	0.65 541	4.00 589	0.52 479	0.38 466	1.16 521	0.62 493	1.15 462	1.77 563	1.74 559	2.31 556	1.17 495	0.91 499	2.10 573	1.77 557	0.24 437	0.21 458	0.22 390	0.22 431	0.25 434	0.28 465

UGAM-zero	0.46 311	0.19 150	0.62 400	0.37 144	0.23 170	0.34 168	0.21 49	1.15 462	0.39 139	0.66 267	0.61 200	1.70 550	0.91 499	0.75 384	0.25 96	0.14 114	0.11 159	0.15 140	0.12 126	0.13 97	0.13 172

otaku	1.04 529	0.93 563	0.88 494	1.33 578	1.05 576	1.66 558	0.70 518	1.40 540	1.18 506	1.08 505	1.32 491	1.33 517	0.91 499	1.23 521	0.76 457	0.72 569	0.46 569	1.24 578	0.50 564	1.40 578	0.75 569

Consistency-Raft	1.01 524	0.81 555	1.24 536	0.84 559	0.97 568	0.81 447	0.84 543	1.30 520	1.59 555	1.05 494	1.68 536	1.12 483	0.91 499	0.92 461	1.11 526	0.65 566	0.74 582	0.79 569	0.90 584	1.06 575	0.79 573

ADCRef	0.80 491	0.43 490	1.32 545	0.50 451	0.45 508	1.07 502	0.51 455	1.07 425	0.98 439	1.17 517	1.42 508	0.87 405	0.91 499	0.85 433	3.19 582	0.18 310	0.16 385	0.23 412	0.23 447	0.22 394	0.21 401

PSM-AAD	0.48 339	0.20 187	0.37 154	0.43 341	0.23 170	0.56 325	0.50 440	0.65 206	0.70 267	1.07 501	1.12 436	0.58 252	0.92 504	0.61 274	0.32 209	0.15 178	0.11 159	0.25 442	0.26 486	0.18 298	0.43 539

ccnet	0.82 495	0.57 530	0.75 469	0.54 496	0.59 547	1.09 509	0.66 501	1.38 536	0.94 425	1.12 512	1.44 514	1.29 506	0.92 504	0.95 477	1.24 536	0.49 553	0.42 559	0.50 556	0.47 557	0.51 543	0.46 546

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 527	0.57 530	1.51 560	0.67 545	0.50 524	2.57 575	1.66 591	1.20 484	1.43 542	1.38 538	1.57 528	1.33 517	0.92 504	1.64 554	0.88 487	0.37 532	0.39 554	0.46 545	0.60 571	0.41 522	0.40 528

RASNet	0.53 397	0.22 263	0.52 357	0.38 175	0.22 130	0.68 398	0.38 330	0.97 383	0.88 382	0.73 318	1.04 409	1.03 456	0.92 504	0.90 451	0.86 477	0.16 231	0.14 320	0.14 97	0.17 306	0.15 192	0.13 172

PWCDC_ROB	0.89 510	0.49 507	0.80 483	0.74 556	0.40 477	1.03 495	0.39 353	1.33 525	2.35 580	1.02 483	3.77 587	0.81 386	0.92 504	1.20 514	0.90 499	0.34 520	0.22 466	0.24 429	0.20 390	0.34 494	0.29 472

RYNet	0.72 476	0.35 448	0.64 415	0.53 489	0.67 553	1.31 535	0.67 503	1.20 484	1.18 506	1.05 494	0.87 325	1.27 503	0.93 509	0.93 468	1.27 540	0.22 408	0.16 385	0.26 461	0.23 447	0.40 516	0.39 525

ACVNet-4b	1.35 557	1.31 578	1.10 518	1.90 588	1.59 582	1.92 566	0.77 532	1.52 557	1.62 559	1.05 494	1.60 530	2.11 563	0.94 510	1.64 554	0.77 461	1.30 587	0.35 545	2.03 591	0.67 574	1.88 589	0.84 574

psm_up	0.55 411	0.26 365	0.47 292	0.49 437	0.32 416	0.65 389	0.56 477	1.04 412	0.82 345	0.82 370	0.88 333	1.01 449	0.94 510	0.74 378	0.61 420	0.21 382	0.25 492	0.26 461	0.23 447	0.21 372	0.20 383

S-Stereo	0.74 479	0.35 448	0.96 503	0.56 507	0.45 508	0.82 455	0.60 486	1.24 506	1.60 558	0.96 457	1.41 506	1.12 483	0.94 510	0.80 407	1.04 521	0.26 458	0.31 530	0.28 482	0.25 472	0.32 481	0.47 551

z-mn7	1.00 523	0.50 511	1.70 564	0.53 489	0.36 450	1.75 563	0.71 524	1.22 494	2.28 576	0.96 457	2.54 565	1.42 529	0.95 513	2.19 578	1.54 549	0.22 408	0.19 436	0.21 373	0.20 390	0.27 452	0.25 442

anonymity	0.97 520	0.89 561	1.05 512	0.92 563	1.03 574	0.97 483	0.81 539	1.29 517	0.91 405	1.07 501	0.98 380	1.00 445	0.95 513	1.02 487	0.92 502	0.96 576	0.95 598	0.90 572	0.91 587	0.92 569	0.94 579

stereogan	0.80 491	0.31 425	0.71 452	0.59 519	0.50 524	1.72 562	0.48 427	1.35 530	1.37 536	1.00 475	1.46 519	1.56 544	0.95 513	1.29 528	0.84 472	0.28 478	0.29 517	0.29 490	0.25 472	0.38 513	0.38 523

STTRV1_RVC	0.82 495	0.59 532	1.16 524	0.67 545	0.81 559	1.11 510	0.63 494	1.30 520	1.11 492	0.98 467	1.33 492	1.08 471	0.95 513	1.26 524	0.87 483	0.55 563	0.25 492	0.43 538	0.39 537	0.58 557	0.40 528

Ntro	1.09 539	0.97 569	0.91 499	1.44 579	1.19 578	1.69 561	0.80 538	1.35 530	1.25 523	1.00 475	1.29 485	1.31 509	0.97 517	1.26 524	0.84 472	0.84 573	0.43 564	1.36 579	0.50 564	1.56 579	0.78 571

PASM	0.90 513	0.64 540	1.69 562	0.69 551	0.69 556	0.78 436	0.84 543	1.03 409	1.26 526	1.19 521	1.15 454	1.31 509	0.98 518	1.24 522	1.03 518	0.52 557	0.56 574	0.59 564	0.66 573	0.56 552	0.54 562

w-ln-seven-2	0.76 481	0.43 490	2.32 575	0.52 479	0.38 466	0.90 469	0.65 499	1.11 441	1.12 496	1.19 521	1.28 481	1.09 475	0.99 519	1.07 495	0.87 483	0.20 365	0.19 436	0.23 412	0.22 431	0.26 441	0.22 419

UDG	0.88 508	0.82 558	0.67 432	1.00 567	0.96 567	1.02 492	0.57 480	1.13 449	0.99 444	0.90 429	0.97 379	1.31 509	0.99 519	0.85 433	0.84 472	0.54 562	0.32 535	1.77 584	0.40 540	0.94 570	0.66 567

Syn2CoEx	0.71 472	0.51 515	0.95 501	0.64 534	0.45 508	0.91 470	0.53 463	1.48 548	1.13 497	0.93 446	1.35 494	1.02 454	0.99 519	0.92 461	0.80 464	0.30 492	0.27 508	0.28 482	0.24 463	0.23 411	0.24 434

FBW_ROB	0.88 508	0.50 511	0.85 487	0.55 504	0.40 477	1.17 522	0.78 535	1.50 551	1.37 536	1.33 536	1.27 479	1.48 536	1.00 522	2.57 586	0.98 512	0.25 448	0.32 535	0.45 542	0.30 507	0.34 494	0.28 465

PWC_ROB	0.87 506	0.52 522	1.28 539	0.50 451	0.32 416	0.91 470	0.37 308	1.36 533	1.46 546	1.61 551	2.59 569	1.16 494	1.01 523	1.34 534	1.40 547	0.25 448	0.18 422	0.28 482	0.20 390	0.29 460	0.28 465

ACV-stereo	0.62 449	0.34 442	1.00 508	0.43 341	0.31 400	1.20 526	0.40 364	0.75 292	0.83 350	0.64 245	0.77 258	2.10 562	1.03 524	0.81 410	0.64 429	0.21 382	0.17 405	0.18 260	0.18 333	0.21 372	0.21 401

RGC	0.79 490	0.59 532	0.71 452	0.65 539	0.65 552	0.92 474	0.58 481	1.29 517	1.05 472	1.07 501	1.45 517	1.47 535	1.03 524	1.21 518	0.88 487	0.32 506	0.30 521	0.48 551	0.40 540	0.37 509	0.37 517

XQC	0.89 510	0.65 541	1.31 543	0.67 545	0.52 532	1.22 528	0.68 508	1.26 512	1.52 549	1.14 515	1.11 432	1.28 505	1.04 526	1.40 542	1.77 557	0.38 533	0.24 484	0.37 524	0.31 514	0.53 548	0.47 551

DEmStereo	0.48 339	0.17 83	0.50 339	0.38 175	0.25 234	0.59 349	0.34 247	0.63 192	0.74 293	0.89 422	1.66 533	0.58 252	1.06 527	0.60 266	0.42 317	0.14 114	0.11 159	0.16 171	0.16 255	0.14 142	0.15 241

psmorigin	0.82 495	0.51 515	2.09 571	0.49 437	0.41 484	0.85 462	0.50 440	1.04 412	0.88 382	1.45 541	1.43 511	1.50 538	1.06 527	1.22 520	0.97 509	0.31 495	0.32 535	0.27 474	0.27 493	0.33 488	0.42 533

ADCP+	1.06 534	0.35 448	1.51 560	0.49 437	0.51 528	1.45 546	0.55 471	1.25 510	1.03 462	1.16 516	1.15 454	1.10 479	1.07 529	1.56 547	6.75 601	0.19 342	0.16 385	0.23 412	0.21 413	0.28 456	0.21 401

Nwc_Net	0.78 487	0.38 470	0.73 460	0.60 526	0.55 538	1.05 500	0.55 471	1.67 568	1.05 472	0.88 418	1.86 546	1.40 528	1.09 530	1.10 502	0.87 483	0.30 492	0.25 492	0.36 519	0.38 533	0.29 460	0.29 472

ADCPNet	1.03 528	0.48 503	2.70 579	0.54 496	0.42 490	1.40 539	0.75 530	1.13 449	1.07 485	1.22 527	1.42 508	1.68 549	1.09 530	1.36 539	3.45 586	0.30 492	0.28 512	0.29 490	0.32 520	0.37 509	0.35 510

edge stereo	0.76 481	0.38 470	0.74 465	0.52 479	0.43 497	0.80 442	0.53 463	1.28 516	1.06 479	1.28 532	1.38 503	1.81 552	1.11 532	1.08 498	0.85 476	0.33 514	0.32 535	0.41 536	0.28 499	0.32 481	0.36 512

RainbowNet	1.35 557	1.49 583	1.19 531	1.88 587	1.45 580	1.48 547	1.07 564	1.61 564	1.55 552	1.20 525	1.59 529	1.54 542	1.13 533	1.34 534	0.97 509	1.36 590	0.70 579	1.82 585	0.79 579	1.71 582	1.07 588

SAMSARA	1.07 536	0.65 541	1.19 531	1.06 571	0.90 562	1.76 564	1.76 595	1.46 546	1.44 544	1.51 545	1.16 459	2.00 561	1.14 534	1.48 543	1.31 542	0.39 535	0.44 566	0.35 514	0.38 533	0.49 540	0.49 557

FAT-Stereo	0.73 478	0.33 437	0.75 469	0.49 437	0.37 457	0.71 410	0.59 484	1.36 533	1.30 531	1.03 491	1.40 504	1.59 547	1.15 535	0.87 440	0.86 477	0.28 478	0.28 512	0.28 482	0.23 447	0.28 456	0.38 523

NCC-stereo	0.78 487	0.40 482	0.76 474	0.61 528	0.67 553	0.81 447	0.69 513	1.54 559	1.11 492	0.90 429	1.36 495	1.33 517	1.16 536	1.19 512	0.88 487	0.31 495	0.30 521	0.37 524	0.48 559	0.33 488	0.33 498

Abc-Net	0.78 487	0.40 482	0.76 474	0.61 528	0.67 553	0.81 447	0.69 513	1.54 559	1.11 492	0.90 429	1.36 495	1.33 517	1.16 536	1.19 512	0.88 487	0.31 495	0.30 521	0.37 524	0.48 559	0.33 488	0.33 498
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LSM	4.74 601	0.77 552	10.16 600	0.70 552	56.56 626	1.02 492	1.00 560	1.24 506	1.62 559	2.04 570	2.34 559	1.33 517	1.17 538	1.38 541	1.09 525	0.33 514	0.49 570	0.39 529	0.46 551	0.51 543	10.09 615

LL-Strereo	0.57 429	0.27 382	0.68 437	0.48 420	0.34 438	0.39 216	0.48 427	0.94 369	0.97 435	0.83 382	0.78 269	1.10 479	1.18 539	1.33 532	0.49 370	0.17 276	0.14 320	0.22 390	0.19 365	0.16 236	0.17 309

aanetorigin	0.83 502	0.56 528	1.87 568	0.49 437	0.38 466	0.56 325	0.66 501	0.70 259	1.00 450	2.42 581	2.02 552	1.31 509	1.18 539	0.93 468	1.13 531	0.20 365	0.18 422	0.20 331	0.19 365	0.27 452	0.30 481

SHD	0.93 517	0.50 511	1.18 530	0.59 519	0.46 515	0.97 483	0.48 427	1.70 570	2.15 572	1.58 548	1.37 498	1.42 529	1.19 541	1.31 530	1.60 551	0.31 495	0.26 499	0.32 505	0.33 523	0.40 516	0.42 533

CSAN	0.83 502	0.49 507	0.77 479	0.60 526	0.41 484	1.14 516	1.06 562	1.19 479	1.46 546	1.32 534	1.43 511	1.37 524	1.19 541	1.27 527	0.86 477	0.39 535	0.31 530	0.36 519	0.37 530	0.35 499	0.34 505

AnyNet_C32	1.16 546	0.62 539	2.40 576	0.57 513	0.55 538	1.41 541	1.34 581	1.18 477	1.24 517	1.49 542	1.42 508	1.39 526	1.20 543	1.55 545	4.82 593	0.29 485	0.28 512	0.29 490	0.34 525	0.38 513	0.42 533

ADCL	1.04 529	0.38 470	1.35 548	0.50 451	0.39 472	1.61 555	0.89 548	1.29 517	1.39 539	1.29 533	1.50 521	1.24 499	1.24 544	1.37 540	4.87 594	0.21 382	0.19 436	0.25 442	0.25 472	0.29 460	0.27 458

RTS	1.98 576	0.96 566	11.36 602	0.65 539	0.57 544	2.77 580	1.40 584	1.39 537	2.26 574	1.89 565	2.56 566	1.32 514	1.25 545	5.20 600	4.05 589	0.31 495	0.22 466	0.29 490	0.29 505	0.40 516	0.37 517

RTSA	1.98 576	0.96 566	11.36 602	0.65 539	0.57 544	2.77 580	1.40 584	1.39 537	2.26 574	1.89 565	2.56 566	1.32 514	1.25 545	5.20 600	4.05 589	0.31 495	0.22 466	0.29 490	0.29 505	0.40 516	0.37 517

AF-Net	0.81 494	0.39 477	0.68 437	0.64 534	0.54 536	0.91 470	0.51 455	1.61 564	1.31 532	0.96 457	2.02 552	1.46 532	1.26 547	1.11 504	0.99 513	0.32 506	0.24 484	0.39 529	0.27 493	0.30 469	0.25 442

WZ-Net	1.19 548	0.59 532	4.07 590	0.62 532	0.51 528	1.34 536	1.31 580	1.32 523	1.74 562	1.53 547	1.65 531	1.74 551	1.28 548	2.25 580	2.01 566	0.27 468	0.21 458	0.23 412	0.25 472	0.40 516	0.39 525

RP	0.76 481	0.36 453	0.63 410	0.66 542	0.58 546	0.80 442	0.55 471	1.14 458	1.22 514	0.97 462	1.65 531	1.43 531	1.32 549	1.01 482	0.84 472	0.33 514	0.30 521	0.36 519	0.30 507	0.34 494	0.34 505

AnyNet_C01	1.56 565	1.05 571	7.45 597	0.64 534	0.54 536	1.99 568	1.38 583	1.43 544	1.36 534	1.63 554	1.92 547	1.84 554	1.33 550	2.40 582	4.03 588	0.33 514	0.32 535	0.32 505	0.34 525	0.44 527	0.45 544

MFN_U_SF_RVC	1.09 539	0.59 532	1.97 570	0.67 545	0.44 504	1.93 567	0.60 486	1.85 573	1.36 534	1.61 551	1.54 526	1.95 560	1.37 551	1.64 554	1.73 554	0.40 539	0.37 548	0.45 542	0.48 559	0.44 527	0.44 540

SPS-STEREO	1.25 552	0.93 563	1.06 513	1.04 570	1.03 574	1.41 541	0.91 552	1.51 554	1.19 508	2.09 572	1.83 543	1.94 559	1.39 552	1.62 551	1.39 546	0.97 578	0.94 597	0.90 572	0.89 583	0.96 572	0.96 582
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 555	0.87 560	1.76 566	0.86 560	0.56 541	4.29 596	1.79 596	1.50 551	1.98 569	1.61 551	1.85 545	1.84 554	1.41 553	1.89 564	1.36 543	0.48 551	0.40 556	0.56 560	0.57 569	0.69 563	0.48 554

ADCS	1.51 564	0.61 536	3.42 584	0.59 519	0.51 528	1.27 533	1.08 565	1.59 561	1.81 565	1.91 568	1.66 533	1.51 541	1.42 554	1.94 568	8.60 603	0.33 514	0.32 535	0.33 510	0.36 529	0.44 527	0.42 533

Wz-Net-TNSev	1.14 542	1.06 572	4.32 592	0.49 437	0.42 490	1.51 549	1.11 566	1.48 548	1.40 541	1.22 527	1.26 478	1.58 546	1.43 555	1.76 559	1.70 553	0.32 506	0.31 530	0.26 461	0.30 507	0.41 522	0.41 532

ADCMid	1.14 542	0.52 522	2.23 574	0.53 489	0.43 497	1.07 502	0.75 530	1.23 499	1.05 472	2.15 574	1.44 514	1.50 538	1.43 555	1.56 547	5.01 595	0.26 458	0.24 484	0.29 490	0.31 514	0.37 509	0.33 498

zh-sn7	1.09 539	0.75 549	3.23 583	0.57 513	0.42 490	1.11 510	0.89 548	1.19 479	1.27 527	1.41 540	1.98 550	1.25 500	1.47 557	1.99 570	2.62 577	0.26 458	0.26 499	0.26 461	0.27 493	0.35 499	0.30 481

MSAF-DinoV2	1.04 529	0.38 470	1.32 545	0.54 496	0.29 361	0.89 467	0.72 526	1.52 557	1.24 517	1.05 494	1.41 506	2.98 576	1.49 558	2.74 587	2.83 580	0.22 408	0.14 320	0.20 331	0.22 431	0.32 481	0.32 493

ACVNet_1	1.46 562	1.33 579	1.12 521	1.91 589	1.62 583	1.83 565	0.98 556	2.00 577	1.85 567	1.39 539	1.53 525	2.32 567	1.53 559	1.34 534	1.11 526	1.30 587	0.50 571	2.06 593	0.58 570	1.93 591	0.95 581

MFMNet_re	1.14 542	0.97 569	1.19 531	0.99 565	0.95 566	1.25 532	1.22 573	1.39 537	1.55 552	1.69 558	1.67 535	1.21 496	1.53 559	1.12 505	0.99 513	0.87 575	0.75 586	0.79 569	0.75 577	0.90 567	0.94 579

NVStereoNet_ROB	1.24 551	0.90 562	1.13 522	0.86 560	0.88 561	1.11 510	0.99 558	1.42 542	1.53 550	1.59 550	2.48 563	2.24 565	1.53 559	1.96 569	1.30 541	0.76 571	0.70 579	0.78 568	1.00 589	0.71 565	0.88 577
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM_RVC	0.97 520	0.28 398	0.41 207	0.39 208	0.22 130	1.55 551	0.73 528	1.51 554	1.25 523	2.25 578	1.92 547	2.58 572	1.56 562	2.02 571	1.19 534	0.27 468	0.27 508	0.27 474	0.25 472	0.25 434	0.25 442
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	1.35 557	0.94 565	1.25 537	0.96 564	1.00 572	1.52 550	1.02 561	1.34 527	1.21 512	2.64 584	2.65 571	2.44 569	1.56 562	1.64 554	1.26 538	0.97 578	0.95 598	0.90 572	0.90 584	0.94 570	0.96 582

test_sample8	1.25 552	0.36 453	0.72 457	0.38 175	0.30 378	0.71 410	0.43 396	1.13 449	0.75 296	1.50 544	0.95 362	3.29 584	1.59 564	1.20 514	1.36 543	0.41 540	8.41 613	0.40 532	0.41 545	0.36 504	0.33 498

IMH-64-1	1.86 572	1.62 588	1.16 524	2.20 592	1.89 592	2.33 572	1.30 577	2.89 586	2.29 577	1.66 555	2.80 574	2.49 570	1.61 565	2.10 573	1.78 559	1.60 592	0.74 582	2.43 597	1.02 590	2.12 592	1.17 592

IMH-64	1.86 572	1.62 588	1.16 524	2.20 592	1.89 592	2.33 572	1.30 577	2.89 586	2.29 577	1.66 555	2.80 574	2.49 570	1.61 565	2.10 573	1.78 559	1.60 592	0.74 582	2.43 597	1.02 590	2.12 592	1.17 592

ACVNet_2	1.65 570	1.27 577	1.41 555	1.75 583	1.62 583	2.22 571	1.20 570	2.30 581	2.62 582	1.78 562	2.56 566	3.03 577	1.61 565	1.54 544	1.12 530	1.06 581	0.58 576	1.82 585	0.70 576	1.82 585	0.96 582

G-Net	0.95 518	0.46 501	1.04 511	0.64 534	0.48 520	2.12 570	0.64 498	1.01 401	0.87 378	1.75 560	2.82 576	1.30 508	1.64 568	1.06 492	0.96 508	0.36 529	0.29 517	0.35 514	0.25 472	0.45 531	0.42 533

SANet	1.07 536	0.41 486	1.06 513	0.48 420	0.30 378	1.41 541	0.94 553	1.42 542	3.36 592	1.58 548	2.43 562	2.33 568	1.70 569	1.34 534	1.07 523	0.28 478	0.24 484	0.26 461	0.23 447	0.34 494	0.30 481

MADNet+	2.23 583	2.43 600	10.85 601	1.22 575	0.91 564	2.76 579	1.40 584	2.12 579	1.67 561	1.32 534	1.74 539	1.86 557	1.74 570	6.25 603	4.41 592	0.65 566	0.64 577	0.58 563	0.54 568	0.80 566	0.76 570

LVE	2.12 582	1.44 581	1.36 552	1.99 590	1.78 589	2.75 578	1.79 596	2.82 585	3.95 598	1.90 567	4.33 597	3.52 588	1.81 571	2.24 579	1.74 555	1.74 596	0.87 591	2.06 593	1.13 595	1.91 590	1.35 598

Dean	1.98 576	1.36 580	1.36 552	2.12 591	1.81 591	2.74 577	1.36 582	3.37 595	3.80 597	2.08 571	3.32 582	3.21 582	1.82 572	1.71 558	1.67 552	1.27 584	0.77 588	1.99 587	0.90 584	1.86 586	1.03 587

PWCK	1.92 575	1.66 591	3.12 582	1.65 581	0.91 564	2.84 582	2.26 601	2.10 578	2.41 581	2.36 580	2.31 556	2.22 564	1.82 572	3.43 591	2.03 567	1.61 594	0.71 581	1.51 580	0.82 581	1.69 581	0.91 578

WCMA_ROB	1.14 542	0.36 453	0.76 474	0.49 437	0.44 504	1.23 530	0.67 503	1.11 441	1.23 515	2.84 589	3.95 593	3.28 583	1.83 574	1.25 523	0.99 513	0.44 544	0.34 543	0.34 512	0.37 530	0.41 522	0.40 528

IMH	2.04 580	1.62 588	1.20 534	2.20 592	1.89 592	2.91 588	1.30 577	3.11 589	3.03 588	1.81 563	3.35 584	3.03 577	1.90 575	2.48 583	1.80 561	1.66 595	0.77 588	2.45 599	1.04 593	2.15 594	1.19 595

KSHMR	2.57 584	1.93 594	1.69 562	2.63 601	2.42 600	2.86 584	2.07 599	3.27 593	6.50 602	2.49 583	3.36 585	3.41 587	1.92 576	2.49 584	1.94 564	2.13 601	1.40 603	2.79 606	1.50 602	2.73 600	1.77 601

MeshStereo	1.34 555	0.43 490	0.54 370	0.44 360	0.34 438	1.66 558	0.60 486	1.94 574	1.37 536	4.47 602	3.25 578	4.71 593	1.94 577	1.92 566	1.17 532	0.35 525	0.35 545	0.37 524	0.31 514	0.32 481	0.32 493
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
PVD	1.28 554	0.67 544	1.28 539	0.74 556	0.62 550	1.50 548	0.84 543	1.99 576	2.96 586	2.18 575	2.36 561	1.85 556	1.95 578	1.92 566	1.94 564	0.39 535	0.36 547	0.49 554	0.37 530	0.51 543	0.64 565

DPSNet	0.99 522	0.42 488	1.88 569	0.53 489	0.41 484	1.59 554	1.26 576	2.21 580	1.43 542	1.10 509	1.11 432	1.46 532	1.95 578	1.34 534	1.26 538	0.34 520	0.25 492	0.25 442	0.21 413	0.46 534	0.37 517

EDNetEfficient	1.46 562	0.80 554	6.12 595	0.47 413	0.39 472	0.69 400	0.83 540	0.90 355	2.77 585	3.50 598	1.96 549	1.66 548	2.03 580	1.26 524	4.18 591	0.21 382	0.18 422	0.21 373	0.20 390	0.41 522	0.39 525

WAO-6	2.04 580	1.50 584	1.16 524	1.70 582	1.67 587	2.69 576	1.44 587	3.06 588	3.63 596	1.98 569	3.27 580	3.54 589	2.07 581	2.36 581	2.22 572	1.31 589	0.91 593	2.04 592	1.22 599	1.73 583	1.27 596

EDNetEfficientorigin	9.93 607	1.15 573	175.16 633	0.48 420	0.36 450	1.04 499	0.68 508	1.24 506	2.69 584	3.17 595	2.50 564	2.30 566	2.07 581	1.76 559	2.21 570	0.20 365	0.18 422	0.24 429	0.19 365	0.51 543	0.50 558

WAO-7	1.90 574	1.20 574	1.35 548	1.27 576	1.06 577	2.84 582	1.56 590	3.23 591	3.06 590	2.23 577	3.33 583	3.17 581	2.28 583	3.12 588	2.21 570	1.02 580	0.91 593	1.06 576	1.03 592	1.04 574	0.97 585

DispFullNet	1.60 567	2.63 604	2.75 580	2.56 599	1.79 590	1.24 531	0.47 419	1.37 535	1.45 545	1.87 564	1.50 521	1.55 543	2.46 584	2.04 572	1.04 521	0.59 564	0.18 422	2.32 596	0.68 575	2.29 595	1.14 589

ktn	2.98 589	2.25 598	1.73 565	2.84 602	2.53 603	3.76 595	2.15 600	3.70 597	5.47 601	2.75 586	5.17 605	5.94 601	2.48 585	3.23 589	2.46 576	2.34 605	1.44 604	2.78 605	2.03 605	2.45 598	2.01 604

MonStereo1	1.98 576	1.48 582	1.43 557	1.81 586	1.69 588	2.88 585	0.78 535	2.47 583	3.47 593	2.20 576	4.36 598	3.39 586	2.50 586	2.18 577	1.58 550	1.19 583	0.54 572	1.65 582	0.87 582	1.78 584	1.29 597

notaker	2.76 585	2.29 599	1.80 567	2.96 603	2.58 604	2.90 587	1.75 594	3.24 592	3.05 589	2.78 587	4.24 596	6.15 603	2.51 587	3.34 590	2.75 579	2.31 603	1.18 601	3.00 607	1.65 603	2.84 603	1.97 602

TorneroNet-64	3.44 590	1.86 592	1.42 556	2.58 600	2.28 598	6.87 601	1.68 592	4.70 604	12.03 607	2.31 579	5.59 606	8.25 606	2.55 588	3.97 597	2.73 578	1.81 597	0.74 582	2.57 601	1.07 594	2.35 596	1.44 599

FCDSN-DC	1.39 560	0.56 528	0.65 421	0.74 556	0.59 547	1.38 538	0.63 494	1.35 530	1.39 539	3.26 596	4.50 599	4.61 591	2.63 589	1.58 549	1.03 518	0.46 547	0.42 559	0.48 551	0.47 557	0.50 542	0.50 558
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
TorneroNet	4.53 600	1.89 593	1.48 559	2.55 598	2.27 597	13.78 611	1.69 593	4.84 606	23.73 624	2.89 592	7.70 609	7.06 605	2.69 590	4.26 599	3.42 585	1.84 598	0.77 588	2.68 603	1.13 595	2.42 597	1.47 600

WAO-8	2.92 587	1.55 586	1.35 548	1.79 584	1.63 585	5.23 598	1.22 573	4.58 602	12.56 610	2.84 589	4.07 595	4.83 594	2.72 591	3.49 592	2.25 573	1.27 584	0.91 593	1.99 587	1.15 597	1.86 586	1.15 590

Venus	2.92 587	1.55 586	1.35 548	1.79 584	1.63 585	5.23 598	1.22 573	4.58 602	12.56 610	2.84 589	4.06 594	4.83 594	2.72 591	3.49 592	2.25 573	1.27 584	0.91 593	1.99 587	1.15 597	1.86 586	1.15 590

ELAS	1.63 569	0.61 536	0.95 501	0.68 549	0.55 538	3.01 589	1.55 589	2.39 582	2.33 579	3.64 599	3.89 591	2.75 574	2.90 593	2.15 576	2.27 575	0.52 557	0.45 567	0.50 556	0.48 559	0.54 550	0.52 560
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSMD_ROB	1.21 549	0.49 507	0.62 400	0.59 519	0.50 524	1.62 557	0.67 503	1.23 499	1.24 517	2.45 582	3.77 587	3.09 580	2.98 594	1.32 531	0.81 467	0.45 545	0.41 557	0.49 554	0.51 566	0.47 537	0.44 540

JetBlue	2.78 586	1.26 576	7.04 596	1.16 573	1.48 581	8.00 604	6.02 608	2.60 584	1.92 568	2.12 573	2.64 570	3.34 585	3.05 595	6.49 604	3.39 584	0.78 572	0.76 587	0.75 566	0.76 578	0.97 573	1.18 594

FC-DCNN v2	1.65 570	0.51 515	0.65 421	0.61 528	0.49 522	1.61 555	0.70 518	1.75 572	1.56 554	4.74 606	4.91 602	6.46 604	3.31 596	1.91 565	1.11 526	0.46 547	0.42 559	0.47 546	0.46 551	0.48 538	0.46 546

coex-ft	6.43 604	1.51 585	87.33 632	0.49 437	0.38 466	1.34 536	1.21 572	1.16 469	8.09 604	12.12 613	2.79 573	2.77 575	3.31 596	1.16 509	3.15 581	0.24 437	0.23 476	0.27 474	0.24 463	0.45 531	0.37 517

FC-DCNN	1.59 566	0.51 515	0.66 428	0.61 528	0.49 522	1.56 552	0.70 518	1.66 567	1.53 550	4.64 603	4.62 600	5.85 600	3.34 598	1.84 563	1.11 526	0.46 547	0.42 559	0.47 546	0.46 551	0.48 538	0.46 546

ELAS_RVC	1.60 567	0.61 536	1.01 510	0.70 552	0.56 541	2.00 569	1.89 598	1.96 575	2.65 583	3.33 597	3.26 579	3.03 577	3.41 599	2.49 584	2.09 568	0.52 557	0.45 567	0.50 556	0.48 559	0.54 550	0.52 560
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER	3.46 591	2.07 597	3.64 587	3.09 604	2.48 601	3.75 594	2.42 603	3.31 594	13.77 612	2.90 593	2.95 577	5.84 599	3.69 600	3.69 594	3.48 587	2.07 600	1.11 600	2.70 604	1.40 600	2.84 603	1.98 603

UNDER WATER-64	3.53 592	2.01 595	3.94 588	3.22 606	2.49 602	5.41 600	2.60 604	3.43 596	12.41 609	3.03 594	2.68 572	6.07 602	4.04 601	3.79 596	3.33 583	2.02 599	1.24 602	2.63 602	1.46 601	2.78 601	2.08 605

JetRed	5.27 602	5.84 608	12.81 605	2.36 596	2.83 605	12.23 609	10.50 611	4.46 601	3.60 594	3.86 600	3.83 589	4.85 596	4.18 602	6.78 605	11.96 607	2.17 602	2.96 609	2.18 595	1.97 604	3.38 606	2.68 608

MADNet++	4.03 595	2.70 605	3.44 586	3.72 608	3.44 607	4.44 597	3.52 606	3.95 600	3.61 595	4.46 601	4.98 603	4.10 590	4.58 603	7.00 606	5.89 597	3.74 607	3.67 610	3.27 609	2.71 608	3.70 608	3.66 610

DPSimNet_ROB	3.58 593	2.45 601	8.57 598	2.53 597	2.37 599	2.88 585	3.77 607	3.14 590	3.23 591	4.71 605	3.86 590	4.68 592	4.87 604	4.07 598	5.62 596	2.33 604	2.33 607	2.47 600	2.52 606	2.51 599	2.64 607

tt	6.20 603	0.20 187	5.89 594	3.55 607	2.07 595	11.26 607	19.21 612	11.74 612	5.46 600	2.69 585	2.04 554	4.87 597	6.25 605	3.70 595	7.09 602	8.32 615	11.17 620	4.93 611	5.41 614	5.74 610	2.37 606

SGM-ForestM	4.04 596	0.32 429	0.46 280	0.43 341	0.27 310	7.50 603	1.45 588	3.84 598	4.24 599	8.19 611	6.76 607	19.00 619	9.08 606	10.74 611	6.62 600	0.31 495	0.33 541	0.32 505	0.32 520	0.29 460	0.29 472

MANE	4.13 597	0.51 515	0.64 415	0.66 542	0.56 541	6.89 602	0.99 558	7.55 607	12.04 608	6.68 609	8.57 610	10.69 610	9.45 607	7.59 608	6.39 599	0.49 553	0.43 564	0.48 551	0.98 588	0.49 540	0.48 554

ASD4	9.96 608	8.86 611	17.78 606	7.17 609	9.80 608	16.08 612	28.92 616	9.77 611	8.20 605	7.02 610	7.08 608	8.47 607	9.57 608	11.17 612	20.26 613	4.12 608	4.14 611	5.57 615	4.74 611	5.53 609	4.90 612

USTest	12.99 611	14.18 613	20.00 607	16.24 613	14.97 610	20.80 614	31.95 619	16.20 617	10.91 606	8.79 612	9.48 611	13.94 612	10.50 609	16.11 614	21.44 615	3.17 606	4.82 612	5.08 612	5.36 613	8.81 613	7.13 613

TCMNet-wrong-test	8.97 606	10.42 612	8.74 599	19.56 614	17.61 613	12.53 610	9.01 610	13.59 614	2.18 573	4.64 603	5.11 604	14.63 613	11.09 610	7.19 607	9.73 604	5.56 614	0.89 592	3.77 610	3.11 609	10.34 614	9.80 614

LRCNet_RVC	21.24 617	31.15 621	21.41 610	28.98 619	23.82 617	3.13 590	0.60 486	20.96 622	1.59 555	25.58 622	28.15 625	21.99 622	14.79 611	21.94 622	16.41 611	28.89 630	14.87 621	33.53 626	31.28 626	29.51 627	26.16 626

DPSMNet_ROB	12.08 610	8.00 609	21.00 609	8.97 612	16.79 612	10.67 605	30.89 618	9.02 610	15.17 615	6.51 608	15.41 619	9.04 608	14.85 612	9.27 610	21.67 616	4.58 611	8.57 615	5.09 614	9.29 616	5.90 611	10.95 616

DGTPSM_ROB	12.07 609	8.00 609	20.99 608	8.93 611	16.78 611	10.67 605	30.87 617	9.01 609	15.16 614	6.50 607	15.41 619	9.04 608	14.85 612	9.25 609	21.67 616	4.57 610	8.57 615	5.08 612	9.28 615	5.90 611	10.95 616

Anonymous_1	33.25 619	18.26 614	23.92 611	20.54 615	21.28 616	25.59 616	35.94 620	22.01 625	15.57 616	13.33 614	13.49 616	18.08 618	15.29 614	20.36 615	24.60 618	16.28 623	8.84 617	66.59 630	118.00 632	155.73 635	11.23 618

DPSM_ROB	17.78 613	18.63 615	24.31 615	20.90 616	19.47 614	25.97 617	36.21 621	21.23 623	16.24 617	13.38 615	14.06 617	19.18 620	16.30 615	20.78 616	25.67 619	9.38 617	9.23 618	9.49 617	9.82 617	13.51 616	11.91 619

DPSM	17.78 613	18.63 615	24.31 615	20.90 616	19.47 614	25.97 617	36.21 621	21.23 623	16.24 617	13.38 615	14.06 617	19.18 620	16.30 615	20.78 616	25.67 619	9.38 617	9.23 618	9.49 617	9.82 617	13.51 616	11.91 619

xxxxx1	36.64 625	19.51 617	24.21 612	61.66 628	64.63 629	27.28 620	40.10 623	20.25 618	18.63 620	14.07 618	12.97 612	17.26 614	17.36 617	21.70 619	27.93 621	13.18 620	18.50 623	111.26 633	133.37 633	29.24 624	39.73 628

tt_ll	36.64 625	19.51 617	24.21 612	61.66 628	64.63 629	27.28 620	40.10 623	20.25 618	18.63 620	14.07 618	12.97 612	17.26 614	17.36 617	21.70 619	27.93 621	13.18 620	18.50 623	111.26 633	133.37 633	29.24 624	39.73 628

ff	36.64 625	19.51 617	24.21 612	61.66 628	64.63 629	27.28 620	40.10 623	20.25 618	18.63 620	14.07 618	12.97 612	17.26 614	17.36 617	21.70 619	27.93 621	13.18 620	18.50 623	111.26 633	133.37 633	29.24 624	39.73 628

LE_ROB	4.42 599	0.24 321	2.75 580	0.42 320	0.23 170	1.57 553	0.90 551	1.71 571	17.88 619	16.56 621	4.88 601	5.17 598	18.85 620	1.63 553	14.62 610	0.17 276	0.14 320	0.16 171	0.16 255	0.19 332	0.17 309

HanzoNet	6.76 605	2.45 601	4.22 591	3.19 605	2.94 606	3.62 593	2.28 602	4.79 605	7.20 603	14.00 617	13.19 615	17.49 617	22.30 621	13.25 613	6.19 598	4.20 609	1.93 606	3.10 608	2.56 607	3.35 605	2.88 609

BEATNet-Init1	15.13 612	0.82 558	50.86 630	0.72 555	0.53 533	38.10 624	7.03 609	11.83 613	14.25 613	29.78 629	30.17 628	48.21 632	22.64 622	26.78 623	18.11 612	0.42 543	0.38 550	0.47 546	0.46 551	0.51 543	0.48 554

PML	40.80 631	29.24 620	11.87 604	7.20 610	14.47 609	92.13 633	213.69 635	7.63 608	23.35 623	74.72 635	190.14 635	50.17 633	26.15 623	21.39 618	12.70 608	8.76 616	2.92 608	8.45 616	3.25 610	13.26 615	4.42 611

HaxPig	31.96 618	37.24 624	34.27 617	24.37 618	24.88 618	18.26 613	19.86 613	20.64 621	28.52 625	35.97 630	38.75 629	25.57 623	28.72 624	33.88 624	34.39 624	35.94 631	38.87 631	37.80 627	40.48 629	39.68 628	41.15 631

RAFT-FEzeroshot	35.73 620	37.45 626	48.67 625	42.23 624	39.22 622	52.25 626	73.13 629	42.62 630	32.59 626	26.71 623	27.70 621	38.57 626	32.57 625	41.68 630	51.67 630	18.75 625	18.58 627	19.15 620	19.78 622	27.21 620	23.98 622

RAFT-FE	35.73 620	37.45 626	48.67 625	42.23 624	39.22 622	52.25 626	73.13 629	42.62 630	32.59 626	26.71 623	27.70 621	38.57 626	32.57 625	41.68 630	51.67 630	18.75 625	18.58 627	19.15 620	19.78 622	27.21 620	23.98 622

CasAABBNet	35.74 622	37.43 625	48.72 627	42.22 623	39.20 621	52.24 625	73.12 628	42.61 629	32.62 629	26.78 626	27.95 623	38.58 628	32.60 627	41.67 629	51.65 629	18.74 624	18.57 626	19.15 620	19.77 621	27.20 619	23.98 622

LSM0	38.95 630	37.60 630	48.58 624	43.57 627	91.06 632	52.57 630	72.57 626	43.17 633	32.63 630	26.97 628	27.97 624	38.65 629	32.94 628	41.86 633	51.78 632	18.89 629	18.41 622	19.13 619	19.63 620	27.29 623	33.77 627

FlowAnything	35.81 623	37.53 629	48.80 628	42.20 622	39.22 622	52.25 626	73.16 631	42.56 628	32.89 631	26.76 625	28.30 626	38.69 630	33.09 629	41.63 628	51.62 628	18.76 627	18.59 630	19.21 624	19.92 625	27.16 618	23.91 621

Selective-RAFT-Error	35.84 624	37.49 628	48.83 629	42.26 626	39.24 625	52.30 629	73.09 627	42.66 632	32.61 628	26.80 627	28.30 626	38.84 631	33.51 630	41.68 630	51.59 627	18.82 628	18.58 627	19.17 623	19.80 624	27.28 622	24.05 625

MEDIAN_ROB	37.38 628	40.85 632	40.60 621	32.31 620	31.85 619	27.20 619	24.55 614	29.10 626	33.19 632	42.09 634	41.76 631	33.35 624	34.39 631	39.78 627	37.07 625	43.64 633	44.10 633	44.12 629	43.40 631	41.51 630	42.76 633

AVERAGE_ROB	37.58 629	40.13 631	40.15 620	34.81 621	33.82 620	28.55 623	25.10 615	32.02 627	34.06 633	41.28 633	40.66 630	34.46 625	34.81 632	39.18 626	37.57 626	42.78 632	43.44 632	43.82 628	43.03 630	40.47 629	41.51 632

RSGM-EC	74.81 632	63.03 633	41.60 622	97.74 631	92.11 633	74.93 631	114.81 632	53.77 634	38.96 634	39.88 631	48.98 632	90.73 634	64.81 633	139.63 634	128.53 633	93.27 634	53.96 634	95.12 631	38.31 627	81.45 633	44.63 634

acva	74.81 632	63.03 633	41.60 622	97.74 631	92.11 633	74.93 631	114.81 632	53.77 634	38.96 634	39.88 631	48.98 632	90.73 634	64.81 633	139.63 634	128.53 633	93.27 634	53.96 634	95.12 631	38.31 627	81.45 633	44.63 634

test_example2	176.61 634	205.14 635	198.86 634	188.60 635	190.98 635	152.67 634	170.61 634	94.86 636	123.55 636	178.88 636	179.48 634	158.94 636	141.34 635	192.61 636	198.96 635	203.76 636	236.37 636	164.13 636	173.55 636	218.58 636	160.41 636

ccccc	429.48 635	429.19 636	527.00 635	507.10 636	501.20 636	356.95 635	342.70 636	380.82 637	297.90 637	334.51 637	389.17 636	372.86 637	449.39 636	499.17 637	553.56 636	561.44 637	431.22 637	334.28 637	290.86 637	540.88 637	489.46 637

FADE		2.05 596		1.03 569	0.99 571			3.91 599	3.00 587	1.76 561		2.73 573		5.95 602		11.57 619	1.70 605	23.09 625	15.86 619	0.62 559	0.65 566

Low-res two-view benchmark