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

VIP-Stereo	0.07 4	0.07 163	0.07 8	0.15 82	0.06 15	0.12 233	0.10 29	0.11 35	0.11 71	0.06 13	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.10 76	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.03 1	0.02 1

NLSM3	0.09 101	0.06 72	0.08 38	0.19 380	0.08 142	0.11 191	0.16 313	0.18 220	0.16 210	0.06 13	0.08 84	0.07 76	0.08 161	0.09 37	0.11 211	0.04 11	0.04 24	0.06 121	0.07 301	0.03 1	0.03 2

BridgeDepth	0.07 4	0.07 163	0.08 38	0.18 319	0.06 15	0.07 32	0.11 51	0.09 11	0.06 4	0.04 1	0.07 45	0.10 180	0.09 194	0.08 17	0.08 17	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 4	0.06 72	0.05 1	0.15 82	0.05 1	0.08 57	0.10 29	0.15 124	0.15 181	0.05 2	0.06 14	0.05 1	0.06 42	0.07 4	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 4	0.05 23	0.07 8	0.16 160	0.06 15	0.07 32	0.11 51	0.10 20	0.08 15	0.06 13	0.06 14	0.07 76	0.07 122	0.09 37	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 53	0.07 163	0.07 8	0.19 380	0.08 142	0.09 93	0.12 71	0.13 72	0.12 101	0.08 79	0.10 138	0.10 180	0.08 161	0.09 37	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.05 115	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 4	0.06 72	0.05 1	0.15 82	0.05 1	0.08 57	0.10 29	0.15 124	0.15 181	0.05 2	0.06 14	0.05 1	0.06 42	0.07 4	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GGEV	0.08 53	0.07 163	0.07 8	0.19 380	0.08 142	0.09 93	0.12 71	0.13 72	0.12 101	0.08 79	0.10 138	0.10 180	0.08 161	0.09 37	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.05 115	0.03 2

asda	0.07 4	0.08 264	0.08 38	0.16 160	0.06 15	0.06 10	0.10 29	0.16 153	0.10 43	0.06 13	0.06 14	0.05 1	0.05 11	0.10 76	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

asd	0.07 4	0.08 264	0.07 8	0.16 160	0.07 82	0.08 57	0.08 7	0.11 35	0.08 15	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.10 76	0.09 61	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.04 21	0.03 2

qwe	0.07 4	0.08 264	0.07 8	0.15 82	0.06 15	0.07 32	0.10 29	0.18 220	0.11 71	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.10 76	0.09 61	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.04 21	0.03 2

depthmonostereo	0.09 101	0.06 72	0.09 85	0.15 82	0.06 15	0.10 145	0.13 118	0.14 93	0.14 161	0.10 153	0.10 138	0.09 146	0.11 255	0.08 17	0.09 61	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.04 45	0.04 21	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 101	0.05 23	0.08 38	0.15 82	0.06 15	0.11 191	0.12 71	0.14 93	0.16 210	0.11 186	0.11 176	0.09 146	0.09 194	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.03 1	0.03 2

4.25_new	0.07 4	0.08 264	0.09 85	0.15 82	0.06 15	0.09 93	0.08 7	0.14 93	0.08 15	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.12 218	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4.5w_new	0.07 4	0.08 264	0.09 85	0.15 82	0.06 15	0.09 93	0.08 7	0.14 93	0.08 15	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.12 218	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4.5_new	0.07 4	0.09 340	0.08 38	0.15 82	0.07 82	0.06 10	0.10 29	0.14 93	0.11 71	0.06 13	0.08 84	0.06 21	0.06 42	0.08 17	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.04 21	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 340	0.08 38	0.15 82	0.07 82	0.06 10	0.10 29	0.14 93	0.11 71	0.06 13	0.08 84	0.06 21	0.06 42	0.08 17	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.04 21	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 264	0.09 85	0.15 82	0.06 15	0.09 93	0.08 7	0.14 93	0.08 15	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.12 218	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

4w-stereo	0.07 4	0.08 264	0.08 38	0.16 160	0.06 15	0.07 32	0.08 7	0.12 55	0.08 15	0.07 43	0.07 45	0.05 1	0.06 42	0.09 37	0.10 139	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.04 21	0.03 2

2.5w	0.07 4	0.07 163	0.07 8	0.16 160	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.10 20	0.10 43	0.07 43	0.06 14	0.09 146	0.06 42	0.08 17	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.03 1	0.03 2

3.25w_new	0.07 4	0.06 72	0.07 8	0.15 82	0.06 15	0.10 145	0.07 3	0.12 55	0.11 71	0.08 79	0.06 14	0.07 76	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 4	0.06 72	0.07 8	0.15 82	0.06 15	0.10 145	0.07 3	0.12 55	0.11 71	0.08 79	0.06 14	0.07 76	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 4	0.07 163	0.08 38	0.16 160	0.07 82	0.07 32	0.09 18	0.16 153	0.09 28	0.07 43	0.06 14	0.05 1	0.06 42	0.09 37	0.10 139	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 163	0.07 8	0.15 82	0.07 82	0.09 93	0.06 1	0.13 72	0.11 71	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.07 122	0.10 76	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 53	0.09 340	0.10 129	0.17 236	0.07 82	0.08 57	0.10 29	0.20 256	0.13 136	0.06 13	0.07 45	0.05 1	0.06 42	0.08 17	0.09 61	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.03 2

2w_stereo	0.08 53	0.08 264	0.09 85	0.16 160	0.06 15	0.08 57	0.10 29	0.20 256	0.15 181	0.08 79	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.06 1	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 4	0.06 72	0.06 4	0.16 160	0.06 15	0.08 57	0.10 29	0.16 153	0.11 71	0.07 43	0.08 84	0.06 21	0.07 122	0.08 17	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 4	0.06 72	0.06 4	0.15 82	0.06 15	0.08 57	0.09 18	0.12 55	0.08 15	0.09 118	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.08 17	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.04 1	0.04 45	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 23	0.10 129	0.14 40	0.06 15	0.07 32	0.12 71	0.09 11	0.09 28	0.06 13	0.04 1	0.05 1	0.05 11	0.08 17	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 21	0.03 2

SGD-Stereo	0.08 53	0.05 23	0.10 129	0.14 40	0.05 1	0.12 233	0.12 71	0.11 35	0.12 101	0.07 43	0.09 107	0.09 146	0.09 194	0.08 17	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.03 2

MM-Stereo_test2	0.09 101	0.06 72	0.09 85	0.19 380	0.08 142	0.12 233	0.18 396	0.15 124	0.14 161	0.07 43	0.10 138	0.07 76	0.06 42	0.12 218	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.03 2

AIO_rvc	0.07 4	0.06 72	0.08 38	0.15 82	0.06 15	0.08 57	0.14 173	0.09 11	0.08 15	0.07 43	0.08 84	0.07 76	0.04 1	0.10 76	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.03 2

AIO_test	0.07 4	0.05 23	0.07 8	0.15 82	0.07 82	0.06 10	0.14 173	0.10 20	0.10 43	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.08 17	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.03 2

castereo++	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.15 82	0.05 1	0.14 309	0.12 71	0.11 35	0.15 181	0.07 43	0.07 45	0.07 76	0.06 42	0.08 17	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.03 2

castereo	0.09 101	0.06 72	0.11 175	0.15 82	0.06 15	0.11 191	0.15 245	0.14 93	0.18 258	0.08 79	0.10 138	0.11 206	0.08 161	0.09 37	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.03 2

MonSter	0.07 4	0.06 72	0.05 1	0.15 82	0.05 1	0.07 32	0.10 29	0.15 124	0.15 181	0.05 2	0.06 14	0.05 1	0.06 42	0.07 4	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

mms	0.09 101	0.07 163	0.08 38	0.16 160	0.08 142	0.10 145	0.16 313	0.12 55	0.11 71	0.08 79	0.09 107	0.08 121	0.06 42	0.11 126	0.12 265	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.05 129	0.04 21	0.03 2

ours_stereo	0.09 101	0.07 163	0.09 85	0.17 236	0.08 142	0.11 191	0.16 313	0.11 35	0.12 101	0.08 79	0.10 138	0.08 121	0.06 42	0.12 218	0.12 265	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.03 2

WCG-NET	0.08 53	0.05 23	0.09 85	0.15 82	0.06 15	0.11 191	0.14 173	0.13 72	0.13 136	0.06 13	0.09 107	0.07 76	0.06 42	0.13 264	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.03 2

RSM++	0.08 53	0.06 72	0.09 85	0.17 236	0.07 82	0.09 93	0.12 71	0.11 35	0.11 71	0.08 79	0.06 14	0.07 76	0.05 11	0.10 76	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.03 2

RSM	0.08 53	0.06 72	0.09 85	0.17 236	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.12 55	0.10 43	0.08 79	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.11 126	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.03 2

CASnet	0.09 101	0.09 340	0.09 85	0.19 380	0.06 15	0.07 32	0.11 51	0.18 220	0.14 161	0.11 186	0.10 138	0.09 146	0.07 122	0.10 76	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.10 440	0.08 367	0.05 115	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.08 53	0.05 23	0.07 8	0.15 82	0.07 82	0.08 57	0.15 245	0.11 35	0.10 43	0.08 79	0.09 107	0.06 21	0.09 194	0.10 76	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 21	0.03 2

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 72	0.08 38	0.17 236	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.13 72	0.07 10	0.08 79	0.07 45	0.06 21	0.04 1	0.10 76	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.03 2

test_4	0.10 168	0.10 401	0.08 38	0.19 380	0.09 263	0.08 57	0.22 484	0.15 124	0.17 231	0.12 224	0.18 296	0.12 225	0.09 194	0.08 17	0.11 211	0.04 11	0.04 24	0.08 308	0.08 367	0.04 21	0.03 2

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 101	0.06 72	0.10 129	0.17 236	0.06 15	0.10 145	0.16 313	0.17 189	0.14 161	0.09 118	0.10 138	0.08 121	0.09 194	0.11 126	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.06 210	0.04 21	0.03 2

AFF-stereo	0.09 101	0.06 72	0.10 129	0.17 236	0.07 82	0.10 145	0.16 313	0.17 189	0.09 28	0.10 153	0.12 190	0.09 146	0.09 194	0.12 218	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.07 301	0.04 21	0.03 2

NLMM1	0.10 168	0.06 72	0.11 175	0.18 319	0.07 82	0.12 233	0.13 118	0.20 256	0.21 313	0.09 118	0.09 107	0.09 146	0.08 161	0.13 264	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.05 129	0.05 115	0.04 48

NLMM	0.09 101	0.06 72	0.08 38	0.18 319	0.08 142	0.11 191	0.16 313	0.17 189	0.19 274	0.08 79	0.07 45	0.07 76	0.08 161	0.11 126	0.12 265	0.04 11	0.04 24	0.06 121	0.06 210	0.04 21	0.04 48

NLSM1	0.09 101	0.06 72	0.09 85	0.17 236	0.07 82	0.14 309	0.16 313	0.19 243	0.14 161	0.08 79	0.10 138	0.07 76	0.09 194	0.13 264	0.11 211	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.05 129	0.05 115	0.04 48

MS-F	0.08 53	0.04 1	0.10 129	0.13 13	0.06 15	0.09 93	0.12 71	0.13 72	0.08 15	0.06 13	0.07 45	0.06 21	0.08 161	0.10 76	0.11 211	0.06 127	0.05 208	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 48

HiDET	0.08 53	0.04 1	0.10 129	0.13 13	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.12 55	0.11 71	0.06 13	0.07 45	0.07 76	0.07 122	0.11 126	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 48

LCMNet	0.08 53	0.05 23	0.10 129	0.13 13	0.07 82	0.09 93	0.12 71	0.10 20	0.11 71	0.06 13	0.08 84	0.06 21	0.07 122	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.05 208	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 48

CSFM-Stereo	0.07 4	0.05 23	0.07 8	0.14 40	0.06 15	0.09 93	0.13 118	0.15 124	0.06 4	0.07 43	0.08 84	0.06 21	0.08 161	0.09 37	0.09 61	0.06 127	0.05 208	0.04 1	0.03 1	0.04 21	0.04 48

NLCSM	0.09 101	0.05 23	0.09 85	0.18 319	0.08 142	0.11 191	0.13 118	0.19 243	0.17 231	0.08 79	0.08 84	0.07 76	0.09 194	0.11 126	0.11 211	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.04 48

DLNR-FE	10.43 619	1.83 610	19.53 630	120.75 634	13.06 622	0.06 10	0.13 118	0.23 323	0.10 43	0.07 43	0.10 138	0.09 146	0.06 42	0.10 76	0.09 61	0.13 509	0.04 24	0.06 121	0.04 45	52.01 635	0.04 48

Zero-FE251	0.07 4	0.05 23	0.09 85	0.13 13	0.06 15	0.12 233	0.12 71	0.11 35	0.10 43	0.07 43	0.08 84	0.06 21	0.06 42	0.09 37	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.04 48

Replicate-Monster	0.07 4	0.05 23	0.09 85	0.14 40	0.06 15	0.08 57	0.09 18	0.13 72	0.13 136	0.05 2	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.08 17	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 21	0.04 48

AdaDepth	0.07 4	0.06 72	0.07 8	0.18 319	0.06 15	0.11 191	0.12 71	0.09 11	0.07 10	0.06 13	0.05 7	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.10 139	0.04 11	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.04 48

water-stereo	0.09 101	0.06 72	0.08 38	0.16 160	0.07 82	0.09 93	0.13 118	0.15 124	0.13 136	0.11 186	0.12 190	0.08 121	0.09 194	0.07 4	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.05 33	0.05 129	0.04 21	0.04 48

2.25w	0.07 4	0.06 72	0.07 8	0.14 40	0.06 15	0.08 57	0.08 7	0.10 20	0.15 181	0.08 79	0.10 138	0.07 76	0.06 42	0.08 17	0.10 139	0.05 33	0.03 1	0.04 1	0.04 45	0.03 1	0.04 48

2.75w_new	0.07 4	0.07 163	0.07 8	0.13 13	0.06 15	0.08 57	0.08 7	0.18 220	0.12 101	0.07 43	0.08 84	0.06 21	0.06 42	0.09 37	0.11 211	0.04 11	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

1w_stereo	0.07 4	0.06 72	0.07 8	0.16 160	0.06 15	0.07 32	0.10 29	0.14 93	0.14 161	0.07 43	0.08 84	0.05 1	0.06 42	0.09 37	0.09 61	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 38	0.13 13	0.06 15	0.09 93	0.12 71	0.14 93	0.10 43	0.06 13	0.09 107	0.07 76	0.05 11	0.09 37	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.04 48

xyz-stereo	0.13 304	0.07 163	0.20 453	0.15 82	0.05 1	0.20 444	0.15 245	0.17 189	0.31 437	0.15 300	0.29 450	0.26 448	0.16 395	0.13 264	0.12 265	0.05 33	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.04 48

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 23	0.11 175	0.14 40	0.06 15	0.07 32	0.13 118	0.09 11	0.07 10	0.05 2	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 17	0.07 1	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 21	0.04 48

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 23	0.08 38	0.17 236	0.05 1	0.06 10	0.11 51	0.08 4	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 21	0.05 11	0.09 37	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 21	0.04 48

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 23	0.08 38	0.17 236	0.05 1	0.07 32	0.11 51	0.08 4	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 21	0.05 11	0.10 76	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 21	0.04 48

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 72	0.10 129	0.16 160	0.07 82	0.04 1	0.13 118	0.10 20	0.10 43	0.05 2	0.11 176	0.07 76	0.05 11	0.07 4	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.04 48

LG-Stereo	0.08 53	0.07 163	0.10 129	0.18 319	0.07 82	0.10 145	0.17 351	0.11 35	0.08 15	0.05 2	0.07 45	0.05 1	0.07 122	0.09 37	0.09 61	0.04 11	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.04 21	0.04 48

MM-Stereo_test3	0.10 168	0.07 163	0.07 8	0.18 319	0.07 82	0.12 233	0.19 436	0.24 346	0.19 274	0.06 13	0.10 138	0.08 121	0.06 42	0.11 126	0.08 17	0.06 127	0.06 337	0.07 223	0.05 129	0.05 115	0.04 48

MM-Stereo_test1	0.10 168	0.07 163	0.08 38	0.18 319	0.07 82	0.12 233	0.18 396	0.21 280	0.20 298	0.09 118	0.11 176	0.08 121	0.06 42	0.10 76	0.10 139	0.06 127	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.04 48

HART	0.08 53	0.07 163	0.09 85	0.17 236	0.07 82	0.10 145	0.16 313	0.13 72	0.11 71	0.08 79	0.10 138	0.07 76	0.05 11	0.10 76	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.05 115	0.04 48

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 72	0.08 38	0.13 13	0.07 82	0.07 32	0.14 173	0.09 11	0.09 28	0.06 13	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.10 76	0.07 1	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.04 48

SCV	0.08 53	0.09 340	0.08 38	0.15 82	0.08 142	0.10 145	0.13 118	0.10 20	0.12 101	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.04 1	0.09 37	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.06 218	0.04 48

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 53	0.06 72	0.09 85	0.22 485	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.10 20	0.10 43	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.11 126	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.06 218	0.04 48

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 38	0.12 4	0.05 1	0.09 93	0.13 118	0.06 1	0.09 28	0.05 2	0.05 7	0.06 21	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.05 115	0.04 48

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 496	0.17 407	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 51	0.08 4	0.08 15	0.06 13	0.06 14	0.05 1	0.05 11	0.09 37	0.08 17	0.08 332	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.05 115	0.04 48

HUF	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.14 40	0.06 15	0.09 93	0.13 118	0.13 72	0.13 136	0.07 43	0.07 45	0.08 121	0.06 42	0.10 76	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.04 48

GIP-stereo	0.08 53	0.06 72	0.11 175	0.14 40	0.06 15	0.09 93	0.13 118	0.14 93	0.11 71	0.07 43	0.08 84	0.05 1	0.04 1	0.10 76	0.07 1	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.04 48

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 23	0.07 8	0.14 40	0.06 15	0.10 145	0.13 118	0.07 2	0.13 136	0.06 13	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.10 76	0.09 61	0.04 11	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 21	0.04 48

SMoEStereo_RVC	0.08 53	0.06 72	0.12 211	0.16 160	0.07 82	0.09 93	0.14 173	0.11 35	0.13 136	0.09 118	0.07 45	0.07 76	0.07 122	0.12 218	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.04 48

tg	0.10 168	0.06 72	0.10 129	0.18 319	0.08 142	0.11 191	0.16 313	0.20 256	0.12 101	0.08 79	0.11 176	0.11 206	0.07 122	0.11 126	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.08 308	0.08 367	0.04 21	0.04 48

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 38	0.15 82	0.05 1	0.05 4	0.13 118	0.12 55	0.08 15	0.07 43	0.06 14	0.05 1	0.05 11	0.07 4	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.04 21	0.04 48

GCAP-BAT	0.09 101	0.07 163	0.14 293	0.15 82	0.08 142	0.10 145	0.13 118	0.14 93	0.10 43	0.11 186	0.10 138	0.08 121	0.07 122	0.12 218	0.10 139	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.04 45	0.04 21	0.04 48

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 72	0.08 38	0.18 319	0.06 15	0.04 1	0.10 29	0.11 35	0.11 71	0.06 13	0.07 45	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.04 48

RAStereo	0.10 168	0.09 340	0.08 38	0.20 439	0.08 142	0.13 277	0.18 396	0.15 124	0.17 231	0.10 153	0.12 190	0.05 1	0.06 42	0.09 37	0.08 17	0.07 268	0.05 208	0.07 223	0.05 129	0.05 115	0.04 48

AIO-Stereo	0.08 53	0.06 72	0.09 85	0.18 319	0.06 15	0.08 57	0.12 71	0.15 124	0.09 28	0.08 79	0.08 84	0.07 76	0.05 11	0.11 126	0.08 17	0.05 33	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.04 48

WCG-NET（raft）	0.08 53	0.05 23	0.10 129	0.15 82	0.06 15	0.11 191	0.13 118	0.15 124	0.12 101	0.08 79	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.13 264	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.04 48

RAFT-Stereo-weight	0.09 101	0.06 72	0.10 129	0.16 160	0.07 82	0.09 93	0.14 173	0.19 243	0.16 210	0.11 186	0.10 138	0.08 121	0.06 42	0.10 76	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.04 21	0.04 48

gcap-zeroshot	0.09 101	0.05 23	0.10 129	0.16 160	0.07 82	0.13 277	0.13 118	0.11 35	0.12 101	0.13 251	0.12 190	0.09 146	0.08 161	0.09 37	0.09 61	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.04 48

test_for_model	0.09 101	0.12 445	0.14 293	0.23 506	0.11 418	0.08 57	0.13 118	0.12 55	0.12 101	0.10 153	0.07 45	0.07 76	0.06 42	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.05 208	0.05 33	0.03 1	0.07 288	0.04 48

MoCha-V2	0.08 53	0.05 23	0.10 129	0.20 439	0.07 82	0.09 93	0.14 173	0.11 35	0.08 15	0.07 43	0.08 84	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.04 48

IGEV++	0.08 53	0.06 72	0.08 38	0.18 319	0.07 82	0.09 93	0.13 118	0.10 20	0.09 28	0.08 79	0.08 84	0.06 21	0.06 42	0.13 264	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.04 48

AE-Stereo	0.10 168	0.08 264	0.10 129	0.18 319	0.09 263	0.10 145	0.15 245	0.14 93	0.19 274	0.09 118	0.14 218	0.12 225	0.08 161	0.11 126	0.10 139	0.05 33	0.06 337	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.04 48

MaDis-Stereo	0.09 101	0.09 340	0.08 38	0.17 236	0.09 263	0.13 277	0.10 29	0.16 153	0.16 210	0.09 118	0.11 176	0.06 21	0.06 42	0.09 37	0.13 307	0.07 268	0.06 337	0.07 223	0.05 129	0.05 115	0.04 48

MSKI-zero shot	0.09 101	0.05 23	0.09 85	0.15 82	0.07 82	0.10 145	0.13 118	0.14 93	0.13 136	0.09 118	0.09 107	0.09 146	0.06 42	0.12 218	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.04 48

DLNR_Zeroshot_test	10.40 618	1.82 609	19.49 629	120.77 635	13.11 623	0.06 10	0.13 118	0.23 323	0.10 43	0.07 43	0.10 138	0.09 146	0.06 42	0.10 76	0.09 61	0.13 509	0.04 24	0.06 121	0.04 45	51.54 634	0.04 48

testlalala	0.08 53	0.07 163	0.17 407	0.16 160	0.08 142	0.09 93	0.12 71	0.15 124	0.10 43	0.07 43	0.09 107	0.06 21	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.04 21	0.04 48

AEACV	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.14 40	0.13 474	0.14 309	0.13 118	0.14 93	0.09 28	0.07 43	0.09 107	0.07 76	0.08 161	0.10 76	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.04 48

HH	0.09 101	0.06 72	0.13 258	0.17 236	0.08 142	0.10 145	0.16 313	0.14 93	0.10 43	0.08 79	0.09 107	0.08 121	0.07 122	0.10 76	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.04 48

HanStereo	0.09 101	0.06 72	0.13 258	0.17 236	0.08 142	0.10 145	0.16 313	0.14 93	0.10 43	0.08 79	0.09 107	0.08 121	0.07 122	0.10 76	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.04 48

CAS	0.08 53	0.04 1	0.07 8	0.17 236	0.08 142	0.10 145	0.13 118	0.12 55	0.09 28	0.09 118	0.10 138	0.08 121	0.06 42	0.09 37	0.08 17	0.08 332	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.05 115	0.04 48

EGLCR-Stereo	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.14 40	0.06 15	0.10 145	0.12 71	0.11 35	0.16 210	0.06 13	0.05 7	0.07 76	0.05 11	0.10 76	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.04 48

DCRE	0.11 212	0.07 163	0.13 258	0.16 160	0.11 418	0.11 191	0.17 351	0.18 220	0.17 231	0.11 186	0.18 296	0.10 180	0.10 230	0.15 314	0.11 211	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.06 210	0.05 115	0.04 48

MC-Stereo	0.08 53	0.06 72	0.09 85	0.17 236	0.06 15	0.10 145	0.14 173	0.12 55	0.10 43	0.09 118	0.12 190	0.09 146	0.06 42	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.04 48

RCA-Stereo	0.09 101	0.06 72	0.09 85	0.16 160	0.06 15	0.09 93	0.13 118	0.18 220	0.14 161	0.09 118	0.10 138	0.08 121	0.07 122	0.12 218	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.04 48

ADStereo(finetuned)	0.10 168	0.06 72	0.12 211	0.16 160	0.06 15	0.09 93	0.17 351	0.15 124	0.19 274	0.13 251	0.17 271	0.10 180	0.12 288	0.11 126	0.12 265	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.04 48

raft_robust	0.13 304	0.10 401	0.07 8	0.18 319	0.08 142	0.13 277	0.24 507	0.28 423	0.33 451	0.20 413	0.19 305	0.14 270	0.10 230	0.11 126	0.12 265	0.05 33	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.05 115	0.04 48

RAFT_CTSACE	0.12 279	0.09 340	0.10 129	0.22 485	0.08 142	0.12 233	0.24 507	0.18 220	0.16 210	0.20 413	0.27 424	0.13 250	0.07 122	0.13 264	0.09 61	0.05 33	0.06 337	0.08 308	0.07 301	0.04 21	0.04 48

SA	0.12 279	0.09 340	0.08 38	0.18 319	0.08 142	0.12 233	0.24 507	0.23 323	0.18 258	0.17 344	0.27 424	0.14 270	0.11 255	0.11 126	0.11 211	0.05 33	0.05 208	0.09 392	0.08 367	0.05 115	0.04 48

IPLG	0.10 168	0.07 163	0.15 345	0.17 236	0.08 142	0.11 191	0.14 173	0.20 256	0.15 181	0.12 224	0.17 271	0.07 76	0.07 122	0.14 292	0.13 307	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.04 48

MIPNet	0.11 212	0.08 264	0.14 293	0.17 236	0.09 263	0.12 233	0.14 173	0.20 256	0.24 354	0.11 186	0.10 138	0.09 146	0.07 122	0.13 264	0.12 265	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.04 48

IPLGR	0.11 212	0.09 340	0.16 379	0.18 319	0.08 142	0.12 233	0.17 351	0.21 280	0.24 354	0.11 186	0.12 190	0.11 206	0.08 161	0.12 218	0.12 265	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.06 210	0.04 21	0.04 48

GMOStereo	0.11 212	0.09 340	0.07 8	0.19 380	0.08 142	0.12 233	0.28 545	0.13 72	0.17 231	0.11 186	0.17 271	0.14 270	0.12 288	0.07 4	0.07 1	0.05 33	0.05 208	0.09 392	0.07 301	0.04 21	0.04 48

error version	0.11 212	0.09 340	0.07 8	0.19 380	0.08 142	0.12 233	0.28 545	0.13 72	0.17 231	0.11 186	0.17 271	0.14 270	0.12 288	0.07 4	0.07 1	0.05 33	0.05 208	0.09 392	0.07 301	0.04 21	0.04 48

test-v	0.11 212	0.09 340	0.07 8	0.19 380	0.08 142	0.12 233	0.28 545	0.13 72	0.17 231	0.11 186	0.17 271	0.14 270	0.12 288	0.07 4	0.07 1	0.05 33	0.05 208	0.09 392	0.07 301	0.04 21	0.04 48

test-3	0.08 53	0.06 72	0.09 85	0.17 236	0.07 82	0.07 32	0.14 173	0.12 55	0.15 181	0.09 118	0.08 84	0.07 76	0.08 161	0.11 126	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.05 129	0.04 21	0.04 48

test_1	0.08 53	0.06 72	0.09 85	0.17 236	0.07 82	0.07 32	0.14 173	0.12 55	0.15 181	0.09 118	0.08 84	0.07 76	0.08 161	0.11 126	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.05 129	0.04 21	0.04 48

test_3	0.10 168	0.09 340	0.10 129	0.20 439	0.08 142	0.13 277	0.26 532	0.14 93	0.21 313	0.10 153	0.10 138	0.09 146	0.09 194	0.08 17	0.11 211	0.05 33	0.04 24	0.08 308	0.07 301	0.04 21	0.04 48

TRStereo	0.09 101	0.05 23	0.12 211	0.15 82	0.12 451	0.10 145	0.13 118	0.18 220	0.18 258	0.09 118	0.09 107	0.09 146	0.06 42	0.10 76	0.08 17	0.07 268	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.04 21	0.04 48

STrans-v2	0.10 168	0.07 163	0.12 211	0.18 319	0.07 82	0.10 145	0.14 173	0.21 280	0.11 71	0.11 186	0.15 235	0.12 225	0.10 230	0.11 126	0.12 265	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.06 210	0.04 21	0.04 48

OMP-Stereo	0.11 212	0.06 72	0.14 293	0.18 319	0.08 142	0.09 93	0.12 71	0.21 280	0.21 313	0.13 251	0.14 218	0.11 206	0.12 288	0.11 126	0.13 307	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.04 48

IIG-Stereo	0.11 212	0.06 72	0.13 258	0.17 236	0.08 142	0.11 191	0.12 71	0.22 303	0.17 231	0.14 273	0.17 271	0.11 206	0.12 288	0.12 218	0.12 265	0.06 127	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.04 48

CroCo-Stereo	0.09 101	0.08 264	0.08 38	0.22 485	0.09 263	0.09 93	0.19 436	0.15 124	0.12 101	0.07 43	0.07 45	0.08 121	0.06 42	0.08 17	0.07 1	0.07 268	0.05 208	0.06 121	0.04 45	0.05 115	0.04 48
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
test-2	0.11 212	0.09 340	0.07 8	0.19 380	0.08 142	0.12 233	0.28 545	0.13 72	0.17 231	0.11 186	0.17 271	0.14 270	0.12 288	0.07 4	0.07 1	0.05 33	0.05 208	0.09 392	0.07 301	0.04 21	0.04 48

cross-raft	0.10 168	0.09 340	0.09 85	0.19 380	0.07 82	0.11 191	0.25 523	0.13 72	0.15 181	0.08 79	0.11 176	0.12 225	0.10 230	0.09 37	0.11 211	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.04 48

test-1	0.10 168	0.07 163	0.16 379	0.19 380	0.08 142	0.11 191	0.24 507	0.14 93	0.18 258	0.09 118	0.07 45	0.09 146	0.08 161	0.07 4	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.04 48

iRaftStereo_RVC	0.10 168	0.07 163	0.09 85	0.17 236	0.09 263	0.11 191	0.17 351	0.18 220	0.12 101	0.09 118	0.12 190	0.10 180	0.07 122	0.11 126	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.08 308	0.08 367	0.04 21	0.04 48

CREStereo++_RVC	0.08 53	0.04 1	0.06 4	0.13 13	0.07 82	0.09 93	0.12 71	0.14 93	0.14 161	0.10 153	0.14 218	0.08 121	0.07 122	0.09 37	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.05 129	0.04 21	0.04 48
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
s12784h	0.09 101	0.06 72	0.07 8	0.15 82	0.05 1	0.16 366	0.18 396	0.15 124	0.15 181	0.10 153	0.11 176	0.11 206	0.11 255	0.10 76	0.12 265	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.04 48

RALAANet	0.11 212	0.08 264	0.10 129	0.17 236	0.09 263	0.14 309	0.10 29	0.20 256	0.15 181	0.14 273	0.13 204	0.16 313	0.09 194	0.12 218	0.11 211	0.06 127	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.04 48

XX-Stereo	0.09 101	0.05 23	0.08 38	0.17 236	0.09 263	0.15 336	0.12 71	0.20 256	0.10 43	0.10 153	0.14 218	0.07 76	0.06 42	0.12 218	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.06 210	0.04 21	0.04 48

DCANet	0.10 168	0.06 72	0.12 211	0.16 160	0.06 15	0.09 93	0.17 351	0.15 124	0.19 274	0.13 251	0.17 271	0.10 180	0.11 255	0.11 126	0.12 265	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.04 48

ARAFT	0.12 279	0.08 264	0.17 407	0.19 380	0.09 263	0.14 309	0.18 396	0.20 256	0.12 101	0.12 224	0.13 204	0.14 270	0.11 255	0.15 314	0.12 265	0.06 127	0.05 208	0.10 440	0.09 416	0.05 115	0.04 48

EAI-Stereo	0.09 101	0.07 163	0.11 175	0.15 82	0.06 15	0.10 145	0.15 245	0.16 153	0.09 28	0.08 79	0.09 107	0.08 121	0.07 122	0.09 37	0.11 211	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.05 129	0.05 115	0.04 48

CFNet-RSSM	0.09 101	0.07 163	0.09 85	0.16 160	0.07 82	0.09 93	0.15 245	0.16 153	0.17 231	0.08 79	0.12 190	0.10 180	0.09 194	0.11 126	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.04 21	0.04 48

Gwc-CoAtRS	0.09 101	0.06 72	0.10 129	0.16 160	0.07 82	0.10 145	0.14 173	0.17 189	0.17 231	0.08 79	0.10 138	0.12 225	0.09 194	0.12 218	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.04 21	0.04 48

MLCV	0.12 279	0.07 163	0.16 379	0.18 319	0.06 15	0.15 336	0.17 351	0.19 243	0.21 313	0.18 374	0.25 398	0.17 333	0.13 326	0.14 292	0.13 307	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.04 48

WQFJX	0.14 340	0.09 340	0.12 211	0.25 527	0.11 418	0.11 191	0.16 313	0.38 534	0.43 517	0.13 251	0.16 249	0.10 180	0.09 194	0.17 380	0.14 346	0.06 127	0.06 337	0.08 308	0.06 210	0.04 21	0.05 140

GEAStereo	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.13 13	0.08 142	0.08 57	0.14 173	0.10 20	0.09 28	0.08 79	0.10 138	0.06 21	0.05 11	0.11 126	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.05 140

GSStereo	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.13 13	0.08 142	0.08 57	0.14 173	0.11 35	0.12 101	0.08 79	0.10 138	0.05 1	0.05 11	0.11 126	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.05 140

GS-Stereo							0.14 173	0.11 35	0.12 101	0.08 79	0.10 138	0.05 1	0.05 11	0.11 126	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.05 140

gasm-f	0.08 53	0.05 23	0.07 8	0.13 13	0.08 142	0.08 57	0.14 173	0.10 20	0.09 28	0.08 79	0.10 138	0.06 21	0.05 11	0.10 76	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.06 218	0.05 140

FE-Mocha	0.09 101	0.06 72	0.14 293	0.16 160	0.09 263	0.10 145	0.15 245	0.18 220	0.16 210	0.10 153	0.09 107	0.07 76	0.07 122	0.09 37	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.06 210	0.05 115	0.05 140

IGEV-FE	0.09 101	0.05 23	0.12 211	0.13 13	0.08 142	0.12 233	0.13 118	0.17 189	0.11 71	0.10 153	0.06 14	0.09 146	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.06 210	0.05 115	0.05 140

DDF-Stereo	0.08 53	0.04 1	0.09 85	0.15 82	0.10 366	0.06 10	0.13 118	0.09 11	0.14 161	0.06 13	0.06 14	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.08 351	0.05 140

Monster-pub-mixall	0.07 4	0.04 1	0.09 85	0.13 13	0.06 15	0.05 4	0.09 18	0.11 35	0.07 10	0.06 13	0.06 14	0.05 1	0.06 42	0.09 37	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 115	0.05 140

zero-FE	0.08 53	0.04 1	0.09 85	0.15 82	0.10 366	0.05 4	0.14 173	0.09 11	0.14 161	0.07 43	0.06 14	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.08 351	0.05 140

GASTEREO	0.08 53	0.05 23	0.09 85	0.19 380	0.07 82	0.07 32	0.12 71	0.14 93	0.11 71	0.10 153	0.09 107	0.07 76	0.04 1	0.12 218	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.05 140

MSCF	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.19 380	0.08 142	0.06 10	0.12 71	0.14 93	0.11 71	0.10 153	0.09 107	0.07 76	0.04 1	0.11 126	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.05 140

z-ln-s-r	0.17 428	0.10 401	0.40 539	0.19 380	0.08 142	0.17 387	0.18 396	0.22 303	0.33 451	0.18 374	0.40 518	0.22 400	0.17 418	0.20 442	0.23 484	0.07 268	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.07 288	0.05 140

xyz-stereo-finetune	0.11 212	0.08 264	0.13 258	0.14 40	0.06 15	0.10 145	0.19 436	0.17 189	0.19 274	0.12 224	0.14 218	0.15 299	0.10 230	0.13 264	0.11 211	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.05 129	0.04 21	0.05 140

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 129	0.15 82	0.05 1	0.07 32	0.11 51	0.09 11	0.04 2	0.06 13	0.05 7	0.06 21	0.04 1	0.08 17	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.05 115	0.05 140

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 175	0.15 82	0.06 15	0.09 93	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 13	0.05 7	0.07 76	0.07 122	0.11 126	0.08 17	0.07 268	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.05 140

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 175	0.15 82	0.06 15	0.09 93	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 13	0.05 7	0.07 76	0.07 122	0.11 126	0.08 17	0.07 268	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.05 140

DFGA-Net	0.13 304	0.11 427	0.18 430	0.17 236	0.10 366	0.12 233	0.13 118	0.22 303	0.25 375	0.16 328	0.16 249	0.13 250	0.12 288	0.16 348	0.14 346	0.07 268	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.05 115	0.05 140

Reg-Stereo(zero)	0.08 53	0.05 23	0.08 38	0.16 160	0.06 15	0.12 233	0.11 51	0.15 124	0.10 43	0.12 224	0.09 107	0.10 180	0.08 161	0.11 126	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.05 140

SCV_C0	0.08 53	0.07 163	0.07 8	0.16 160	0.09 263	0.08 57	0.15 245	0.11 35	0.12 101	0.08 79	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.11 126	0.07 1	0.05 33	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.06 218	0.05 140

AIO-test2	0.10 168	0.08 264	0.10 129	0.23 506	0.08 142	0.11 191	0.10 29	0.23 323	0.23 338	0.08 79	0.09 107	0.08 121	0.05 11	0.10 76	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.08 308	0.09 416	0.05 115	0.05 140

fffft	0.09 101	0.06 72	0.12 211	0.16 160	0.07 82	0.09 93	0.17 351	0.12 55	0.11 71	0.08 79	0.07 45	0.09 146	0.06 42	0.11 126	0.12 265	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.05 140
1: 1. 1
999	0.09 101	0.05 23	0.13 258	0.15 82	0.08 142	0.10 145	0.14 173	0.15 124	0.11 71	0.10 153	0.08 84	0.08 121	0.08 161	0.16 348	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.05 140

fffy	0.09 101	0.08 264	0.09 85	0.16 160	0.07 82	0.13 277	0.17 351	0.13 72	0.12 101	0.08 79	0.09 107	0.08 121	0.09 194	0.13 264	0.11 211	0.05 33	0.05 208	0.07 223	0.05 129	0.04 21	0.05 140

UGAM	0.13 304	0.10 401	0.09 85	0.22 485	0.08 142	0.12 233	0.20 457	0.17 189	0.23 338	0.21 427	0.16 249	0.13 250	0.13 326	0.19 417	0.12 265	0.07 268	0.05 208	0.13 505	0.11 487	0.07 288	0.05 140

rvit_stereo_0083	0.12 279	0.08 264	0.17 407	0.16 160	0.09 263	0.11 191	0.15 245	0.14 93	0.26 389	0.11 186	0.14 218	0.13 250	0.10 230	0.12 218	0.12 265	0.10 432	0.08 438	0.09 392	0.07 301	0.07 288	0.05 140

rvit_stereo_0081	0.11 212	0.08 264	0.15 345	0.16 160	0.09 263	0.10 145	0.14 173	0.14 93	0.24 354	0.11 186	0.13 204	0.13 250	0.09 194	0.11 126	0.12 265	0.10 432	0.07 412	0.08 308	0.07 301	0.07 288	0.05 140

rvit_stereo_0082	0.11 212	0.08 264	0.15 345	0.16 160	0.09 263	0.10 145	0.14 173	0.14 93	0.24 354	0.11 186	0.13 204	0.13 250	0.09 194	0.11 126	0.12 265	0.10 432	0.07 412	0.08 308	0.07 301	0.07 288	0.05 140

Occ-G	0.08 53	0.05 23	0.06 4	0.14 40	0.07 82	0.08 57	0.14 173	0.13 72	0.15 181	0.07 43	0.11 176	0.07 76	0.05 11	0.09 37	0.10 139	0.06 127	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.05 140

Pointernet	0.09 101	0.04 1	0.09 85	0.16 160	0.08 142	0.13 277	0.10 29	0.15 124	0.17 231	0.09 118	0.07 45	0.06 21	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.08 332	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.06 218	0.05 140

U	0.08 53	0.07 163	0.09 85	0.19 380	0.10 366	0.10 145	0.13 118	0.12 55	0.17 231	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.06 218	0.05 140

rvit_stereo_0080	0.10 168	0.08 264	0.14 293	0.15 82	0.09 263	0.07 32	0.15 245	0.16 153	0.16 210	0.11 186	0.10 138	0.14 270	0.08 161	0.12 218	0.10 139	0.09 391	0.07 412	0.07 223	0.06 210	0.07 288	0.05 140

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 101	0.10 401	0.31 515	0.15 82	0.06 15	0.08 57	0.14 173	0.10 20	0.10 43	0.07 43	0.07 45	0.06 21	0.04 1	0.11 126	0.07 1	0.12 486	0.04 24	0.07 223	0.05 129	0.05 115	0.05 140

rvit_stereo_ft	0.12 279	0.07 163	0.13 258	0.19 380	0.10 366	0.12 233	0.17 351	0.16 153	0.16 210	0.12 224	0.13 204	0.15 299	0.10 230	0.14 292	0.13 307	0.09 391	0.06 337	0.08 308	0.07 301	0.07 288	0.05 140

trnet	0.08 53	0.05 23	0.07 8	0.12 4	0.05 1	0.12 233	0.11 51	0.13 72	0.10 43	0.08 79	0.13 204	0.09 146	0.08 161	0.11 126	0.10 139	0.08 332	0.05 208	0.05 33	0.03 1	0.06 218	0.05 140

testlalala2	0.10 168	0.06 72	0.11 175	0.20 439	0.10 366	0.10 145	0.12 71	0.17 189	0.12 101	0.12 224	0.13 204	0.09 146	0.07 122	0.11 126	0.13 307	0.06 127	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.05 140

H2IRNET	0.10 168	0.09 340	0.09 85	0.18 319	0.09 263	0.12 233	0.15 245	0.14 93	0.21 313	0.10 153	0.10 138	0.10 180	0.10 230	0.10 76	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.08 308	0.08 367	0.06 218	0.05 140

MGS-Stereo	0.09 101	0.07 163	0.12 211	0.15 82	0.08 142	0.09 93	0.15 245	0.12 55	0.12 101	0.07 43	0.10 138	0.08 121	0.06 42	0.10 76	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.06 218	0.05 140

CoDeX	0.12 279	0.07 163	0.12 211	0.17 236	0.08 142	0.12 233	0.15 245	0.23 323	0.27 399	0.13 251	0.17 271	0.16 313	0.11 255	0.14 292	0.11 211	0.07 268	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.05 140

whm_eth	0.10 168	0.08 264	0.14 293	0.15 82	0.09 263	0.07 32	0.15 245	0.16 153	0.16 210	0.11 186	0.10 138	0.14 270	0.08 161	0.12 218	0.10 139	0.09 391	0.07 412	0.07 223	0.06 210	0.07 288	0.05 140

IGEV_Zeroshot_test	0.09 101	0.05 23	0.12 211	0.13 13	0.08 142	0.12 233	0.13 118	0.17 189	0.11 71	0.10 153	0.06 14	0.09 146	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.06 210	0.05 115	0.05 140

StereoVision	0.13 304	0.12 445	0.09 85	0.24 515	0.10 366	0.15 336	0.21 474	0.21 280	0.20 298	0.12 224	0.24 369	0.10 180	0.10 230	0.16 348	0.10 139	0.09 391	0.11 500	0.12 490	0.12 506	0.06 218	0.05 140

UniTT-Stereo	0.09 101	0.07 163	0.08 38	0.18 319	0.08 142	0.13 277	0.11 51	0.12 55	0.11 71	0.10 153	0.12 190	0.05 1	0.07 122	0.09 37	0.09 61	0.07 268	0.05 208	0.05 33	0.05 129	0.05 115	0.05 140

MIM_Stereo	0.09 101	0.07 163	0.11 175	0.15 82	0.07 82	0.06 10	0.12 71	0.20 256	0.14 161	0.13 251	0.13 204	0.09 146	0.05 11	0.12 218	0.08 17	0.05 33	0.06 337	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.05 140

testlalala_base	0.10 168	0.09 340	0.14 293	0.21 470	0.08 142	0.10 145	0.14 173	0.13 72	0.10 43	0.07 43	0.15 235	0.07 76	0.08 161	0.10 76	0.12 265	0.08 332	0.05 208	0.05 33	0.03 1	0.06 218	0.05 140

GCAP-Stereo	0.09 101	0.07 163	0.13 258	0.18 319	0.06 15	0.11 191	0.07 3	0.13 72	0.12 101	0.09 118	0.10 138	0.07 76	0.09 194	0.13 264	0.10 139	0.06 127	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.05 140

Any-RAFT	0.10 168	0.05 23	0.09 85	0.14 40	0.07 82	0.13 277	0.14 173	0.21 280	0.15 181	0.11 186	0.12 190	0.12 225	0.09 194	0.12 218	0.09 61	0.07 268	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.06 218	0.05 140

RAFT-Test	0.09 101	0.06 72	0.10 129	0.15 82	0.07 82	0.11 191	0.15 245	0.16 153	0.13 136	0.09 118	0.10 138	0.10 180	0.09 194	0.12 218	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.05 140

LL-Strereo2	0.10 168	0.10 401	0.15 345	0.18 319	0.08 142	0.15 336	0.09 18	0.17 189	0.14 161	0.14 273	0.10 138	0.09 146	0.07 122	0.16 348	0.10 139	0.05 33	0.05 208	0.10 440	0.07 301	0.06 218	0.05 140

LL-Strereo	0.13 304	0.09 340	0.11 175	0.20 439	0.10 366	0.11 191	0.18 396	0.32 469	0.24 354	0.15 300	0.15 235	0.14 270	0.13 326	0.19 417	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.09 392	0.08 367	0.04 21	0.05 140

4D-IteraStereo	0.09 101	0.07 163	0.10 129	0.18 319	0.07 82	0.09 93	0.15 245	0.17 189	0.15 181	0.10 153	0.11 176	0.10 180	0.07 122	0.11 126	0.09 61	0.05 33	0.03 1	0.08 308	0.07 301	0.06 218	0.05 140

anonymousdsp2	0.11 212	0.07 163	0.10 129	0.16 160	0.09 263	0.13 277	0.14 173	0.18 220	0.22 328	0.13 251	0.14 218	0.12 225	0.09 194	0.14 292	0.11 211	0.05 33	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.06 218	0.05 140

LoS	0.09 101	0.05 23	0.11 175	0.13 13	0.07 82	0.14 309	0.11 51	0.15 124	0.15 181	0.09 118	0.09 107	0.12 225	0.09 194	0.15 314	0.10 139	0.07 268	0.05 208	0.05 33	0.03 1	0.05 115	0.05 140
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 53	0.04 1	0.08 38	0.14 40	0.07 82	0.09 93	0.14 173	0.11 35	0.09 28	0.08 79	0.09 107	0.11 206	0.06 42	0.12 218	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.05 115	0.05 140

Selective-RAFT	0.11 212	0.10 401	0.11 175	0.21 470	0.08 142	0.16 366	0.13 118	0.20 256	0.22 328	0.10 153	0.10 138	0.11 206	0.10 230	0.15 314	0.11 211	0.05 33	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.06 218	0.05 140

CroCo-Stereo Lap2	0.09 101	0.09 340	0.08 38	0.22 485	0.09 263	0.09 93	0.19 436	0.16 153	0.12 101	0.09 118	0.10 138	0.05 1	0.05 11	0.08 17	0.08 17	0.06 127	0.06 337	0.07 223	0.05 129	0.05 115	0.05 140

TestStereo1	0.13 304	0.08 264	0.08 38	0.19 380	0.08 142	0.18 406	0.29 554	0.23 323	0.16 210	0.17 344	0.20 317	0.16 313	0.10 230	0.12 218	0.13 307	0.06 127	0.06 337	0.08 308	0.06 210	0.05 115	0.05 140

DCANet-4	0.10 168	0.06 72	0.12 211	0.16 160	0.06 15	0.09 93	0.17 351	0.18 220	0.19 274	0.13 251	0.16 249	0.09 146	0.14 351	0.11 126	0.12 265	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.05 140

fff	0.10 168	0.06 72	0.12 211	0.15 82	0.07 82	0.09 93	0.17 351	0.16 153	0.20 298	0.13 251	0.16 249	0.10 180	0.11 255	0.11 126	0.12 265	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.05 140

SA-5K	0.13 304	0.08 264	0.08 38	0.19 380	0.08 142	0.18 406	0.29 554	0.23 323	0.16 210	0.17 344	0.20 317	0.16 313	0.10 230	0.12 218	0.13 307	0.06 127	0.06 337	0.08 308	0.06 210	0.05 115	0.05 140

Sa-1000	0.12 279	0.08 264	0.08 38	0.18 319	0.08 142	0.14 309	0.22 484	0.22 303	0.18 258	0.15 300	0.20 317	0.17 333	0.11 255	0.10 76	0.10 139	0.06 127	0.05 208	0.09 392	0.09 416	0.05 115	0.05 140

iRaft-Stereo_20w	0.09 101	0.05 23	0.13 258	0.14 40	0.08 142	0.12 233	0.15 245	0.18 220	0.10 43	0.11 186	0.08 84	0.08 121	0.05 11	0.10 76	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.06 218	0.05 140

GLC_STEREO	0.11 212	0.07 163	0.11 175	0.17 236	0.07 82	0.09 93	0.13 118	0.15 124	0.24 354	0.12 224	0.13 204	0.12 225	0.08 161	0.18 402	0.11 211	0.06 127	0.08 438	0.08 308	0.06 210	0.05 115	0.05 140

CrosDoStereo	0.12 279	0.06 72	0.12 211	0.14 40	0.08 142	0.12 233	0.15 245	0.17 189	0.22 328	0.19 390	0.24 369	0.15 299	0.11 255	0.11 126	0.12 265	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.07 301	0.05 115	0.05 140

AAGNet	0.11 212	0.07 163	0.16 379	0.19 380	0.09 263	0.08 57	0.13 118	0.18 220	0.13 136	0.16 328	0.21 338	0.13 250	0.14 351	0.11 126	0.14 346	0.06 127	0.04 24	0.09 392	0.06 210	0.06 218	0.05 140

TransformOpticalFlow	0.10 168	0.08 264	0.13 258	0.18 319	0.07 82	0.09 93	0.15 245	0.19 243	0.15 181	0.12 224	0.17 271	0.11 206	0.11 255	0.11 126	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.06 210	0.05 115	0.05 140

DeepStereo_LL	0.12 279	0.06 72	0.12 211	0.14 40	0.08 142	0.12 233	0.15 245	0.17 189	0.22 328	0.19 390	0.24 369	0.15 299	0.11 255	0.11 126	0.12 265	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.07 301	0.05 115	0.05 140

DEmStereo	0.12 279	0.06 72	0.14 293	0.14 40	0.10 366	0.16 366	0.15 245	0.16 153	0.24 354	0.17 344	0.24 369	0.13 250	0.14 351	0.12 218	0.13 307	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.05 140

SST-Stereo	0.10 168	0.07 163	0.15 345	0.18 319	0.09 263	0.06 10	0.12 71	0.17 189	0.11 71	0.15 300	0.17 271	0.13 250	0.12 288	0.10 76	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.09 392	0.06 210	0.06 218	0.05 140

THIR-Stereo	0.12 279	0.07 163	0.11 175	0.15 82	0.08 142	0.14 309	0.16 313	0.17 189	0.25 375	0.16 328	0.24 369	0.14 270	0.12 288	0.12 218	0.14 346	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.07 301	0.05 115	0.05 140

RAFT_R40	0.11 212	0.07 163	0.14 293	0.18 319	0.09 263	0.06 10	0.13 118	0.17 189	0.16 210	0.14 273	0.18 296	0.15 299	0.12 288	0.10 76	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.09 392	0.06 210	0.06 218	0.05 140

DRaft	0.12 279	0.06 72	0.11 175	0.14 40	0.09 263	0.14 309	0.17 351	0.21 280	0.30 430	0.17 344	0.28 438	0.10 180	0.15 369	0.10 76	0.12 265	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.05 140

PFNet	0.12 279	0.06 72	0.17 407	0.17 236	0.08 142	0.09 93	0.15 245	0.26 380	0.20 298	0.16 328	0.16 249	0.14 270	0.11 255	0.12 218	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.05 140

RAFT-345	0.11 212	0.07 163	0.15 345	0.16 160	0.08 142	0.08 57	0.12 71	0.15 124	0.10 43	0.11 186	0.36 492	0.09 146	0.09 194	0.11 126	0.12 265	0.05 33	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.04 21	0.05 140

AnonymousM	0.09 101	0.05 23	0.10 129	0.14 40	0.06 15	0.09 93	0.13 118	0.19 243	0.14 161	0.13 251	0.11 176	0.09 146	0.08 161	0.13 264	0.10 139	0.08 332	0.05 208	0.08 308	0.05 129	0.05 115	0.05 140

RAFT	0.13 304	0.09 340	0.11 175	0.18 319	0.08 142	0.15 336	0.24 507	0.20 256	0.19 274	0.21 427	0.21 338	0.17 333	0.12 288	0.16 348	0.09 61	0.06 127	0.07 412	0.10 440	0.09 416	0.05 115	0.05 140

TestStereo	0.13 304	0.14 486	0.11 175	0.23 506	0.08 142	0.15 336	0.21 474	0.20 256	0.23 338	0.14 273	0.24 369	0.16 313	0.12 288	0.16 348	0.14 346	0.05 33	0.06 337	0.08 308	0.06 210	0.09 414	0.05 140

raft+_RVC	0.11 212	0.07 163	0.09 85	0.16 160	0.07 82	0.10 145	0.11 51	0.24 346	0.20 298	0.12 224	0.15 235	0.12 225	0.08 161	0.12 218	0.13 307	0.07 268	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.05 140

TANstereo	0.09 101	0.04 1	0.08 38	0.13 13	0.06 15	0.11 191	0.14 173	0.15 124	0.19 274	0.11 186	0.15 235	0.10 180	0.06 42	0.12 218	0.09 61	0.07 268	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.06 218	0.05 140

XX-TBD	0.09 101	0.06 72	0.07 8	0.14 40	0.07 82	0.12 233	0.16 313	0.14 93	0.13 136	0.11 186	0.12 190	0.09 146	0.08 161	0.10 76	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.06 218	0.05 140

raftrobust	0.09 101	0.06 72	0.10 129	0.17 236	0.08 142	0.09 93	0.10 29	0.18 220	0.16 210	0.10 153	0.09 107	0.12 225	0.07 122	0.12 218	0.10 139	0.08 332	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.05 140

csc	0.10 168	0.06 72	0.12 211	0.15 82	0.07 82	0.09 93	0.17 351	0.16 153	0.20 298	0.13 251	0.16 249	0.10 180	0.11 255	0.11 126	0.12 265	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.05 140

cscssc	0.10 168	0.06 72	0.12 211	0.15 82	0.07 82	0.09 93	0.17 351	0.16 153	0.20 298	0.13 251	0.16 249	0.10 180	0.11 255	0.11 126	0.12 265	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.04 21	0.05 140

111	0.10 168	0.06 72	0.12 211	0.15 82	0.07 82	0.10 145	0.14 173	0.21 280	0.23 338	0.11 186	0.12 190	0.14 270	0.11 255	0.13 264	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.04 45	0.05 115	0.05 140

R-Stereo Train	0.10 168	0.06 72	0.10 129	0.17 236	0.08 142	0.11 191	0.14 173	0.23 323	0.11 71	0.12 224	0.19 305	0.11 206	0.08 161	0.09 37	0.11 211	0.07 268	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.05 140

RAFT-Stereo	0.10 168	0.06 72	0.10 129	0.17 236	0.08 142	0.11 191	0.14 173	0.23 323	0.11 71	0.12 224	0.19 305	0.11 206	0.08 161	0.09 37	0.11 211	0.07 268	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.05 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 168	0.06 72	0.12 211	0.14 40	0.06 15	0.11 191	0.10 29	0.18 220	0.18 258	0.13 251	0.16 249	0.14 270	0.11 255	0.15 314	0.13 307	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.04 45	0.06 218	0.05 140
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.13 304	0.10 401	0.18 430	0.19 380	0.08 142	0.13 277	0.18 396	0.20 256	0.26 389	0.15 300	0.23 357	0.15 299	0.13 326	0.14 292	0.14 346	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.06 218	0.05 140

WQFJA1	0.13 304	0.09 340	0.10 129	0.20 439	0.10 366	0.11 191	0.15 245	0.26 380	0.39 494	0.10 153	0.15 235	0.11 206	0.11 255	0.11 126	0.13 307	0.07 268	0.06 337	0.08 308	0.08 367	0.06 218	0.06 228

WQFJX1	0.13 304	0.09 340	0.10 129	0.20 439	0.10 366	0.11 191	0.15 245	0.26 380	0.39 494	0.10 153	0.15 235	0.11 206	0.11 255	0.11 126	0.13 307	0.07 268	0.06 337	0.08 308	0.08 367	0.06 218	0.06 228

252Zero-FE	0.08 53	0.04 1	0.09 85	0.13 13	0.07 82	0.12 233	0.11 51	0.13 72	0.14 161	0.06 13	0.05 7	0.06 21	0.05 11	0.09 37	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 115	0.06 228

S2M2_XL	0.08 53	0.06 72	0.12 211	0.12 4	0.08 142	0.09 93	0.09 18	0.07 2	0.07 10	0.08 79	0.07 45	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.09 61	0.08 332	0.06 337	0.07 223	0.05 129	0.08 351	0.06 228
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.11 212	0.07 163	0.13 258	0.13 13	0.07 82	0.11 191	0.19 436	0.17 189	0.12 101	0.15 300	0.15 235	0.17 333	0.12 288	0.13 264	0.11 211	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.05 129	0.04 21	0.06 228

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 85	0.17 236	0.06 15	0.05 4	0.10 29	0.11 35	0.09 28	0.06 13	0.06 14	0.07 76	0.05 11	0.09 37	0.09 61	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.07 288	0.06 228

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 23	0.10 129	0.14 40	0.06 15	0.07 32	0.11 51	0.08 4	0.06 4	0.06 13	0.04 1	0.06 21	0.06 42	0.07 4	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.06 228

G2L-Stereo_test	0.14 340	0.07 163	0.11 175	0.13 13	0.08 142	0.12 233	0.16 313	0.30 448	0.28 413	0.20 413	0.23 357	0.20 373	0.16 395	0.17 380	0.18 424	0.07 268	0.05 208	0.05 33	0.05 129	0.07 288	0.06 228

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 129	0.15 82	0.06 15	0.07 32	0.09 18	0.08 4	0.06 4	0.05 2	0.04 1	0.06 21	0.06 42	0.10 76	0.09 61	0.07 268	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.06 218	0.06 228

HI	0.11 212	0.06 72	0.11 175	0.13 13	0.09 263	0.09 93	0.14 173	0.21 280	0.10 43	0.19 390	0.17 271	0.14 270	0.09 194	0.16 348	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.08 367	0.07 288	0.06 228

CoSv	0.11 212	0.06 72	0.11 175	0.13 13	0.09 263	0.09 93	0.14 173	0.21 280	0.10 43	0.19 390	0.17 271	0.14 270	0.09 194	0.16 348	0.08 17	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.08 367	0.07 288	0.06 228

AIO-test1	0.10 168	0.07 163	0.10 129	0.23 506	0.07 82	0.09 93	0.13 118	0.21 280	0.14 161	0.11 186	0.12 190	0.09 146	0.07 122	0.11 126	0.09 61	0.06 127	0.05 208	0.09 392	0.10 455	0.03 1	0.06 228

IGEV-RUCA	0.08 53	0.06 72	0.11 175	0.14 40	0.09 263	0.10 145	0.12 71	0.10 20	0.12 101	0.06 13	0.07 45	0.07 76	0.06 42	0.09 37	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.05 115	0.06 228

tt45	0.09 101	0.06 72	0.11 175	0.15 82	0.07 82	0.11 191	0.16 313	0.13 72	0.11 71	0.09 118	0.06 14	0.08 121	0.06 42	0.13 264	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

PAM_32	0.09 101	0.05 23	0.17 407	0.15 82	0.08 142	0.10 145	0.15 245	0.14 93	0.15 181	0.09 118	0.08 84	0.09 146	0.07 122	0.14 292	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.06 210	0.05 115	0.06 228

PAM	0.10 168	0.05 23	0.16 379	0.15 82	0.08 142	0.09 93	0.16 313	0.15 124	0.16 210	0.12 224	0.09 107	0.09 146	0.07 122	0.13 264	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.06 210	0.05 115	0.06 228

rvit_0105_6	0.14 340	0.09 340	0.18 430	0.17 236	0.10 366	0.10 145	0.16 313	0.19 243	0.26 389	0.12 224	0.18 296	0.17 333	0.12 288	0.18 402	0.12 265	0.15 527	0.11 500	0.12 490	0.10 455	0.09 414	0.06 228

rvit_0105_5	0.14 340	0.09 340	0.13 258	0.17 236	0.09 263	0.14 309	0.23 495	0.24 346	0.27 399	0.14 273	0.15 235	0.18 347	0.12 288	0.17 380	0.14 346	0.14 523	0.11 500	0.10 440	0.10 455	0.08 351	0.06 228

rvit_0105_4	0.14 340	0.09 340	0.17 407	0.17 236	0.10 366	0.12 233	0.19 436	0.23 323	0.27 399	0.14 273	0.20 317	0.17 333	0.13 326	0.17 380	0.13 307	0.15 527	0.11 500	0.11 471	0.10 455	0.09 414	0.06 228

rvit_0105_3	0.15 385	0.09 340	0.14 293	0.19 380	0.12 451	0.15 336	0.25 523	0.25 362	0.29 420	0.15 300	0.17 271	0.20 373	0.13 326	0.17 380	0.14 346	0.13 509	0.11 500	0.12 490	0.14 519	0.07 288	0.06 228

UGAM-zero	0.09 101	0.05 23	0.15 345	0.15 82	0.08 142	0.09 93	0.13 118	0.19 243	0.15 181	0.11 186	0.15 235	0.07 76	0.07 122	0.09 37	0.09 61	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

rvit_stereo_0081_aga	0.11 212	0.09 340	0.14 293	0.18 319	0.09 263	0.13 277	0.14 173	0.14 93	0.19 274	0.10 153	0.18 296	0.16 313	0.09 194	0.12 218	0.09 61	0.10 432	0.06 337	0.08 308	0.07 301	0.07 288	0.06 228

model_zeroshot	0.10 168	0.04 1	0.11 175	0.15 82	0.09 263	0.12 233	0.14 173	0.20 256	0.13 136	0.11 186	0.10 138	0.12 225	0.07 122	0.12 218	0.10 139	0.07 268	0.06 337	0.06 121	0.05 129	0.06 218	0.06 228

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 38	0.15 82	0.06 15	0.04 1	0.09 18	0.10 20	0.09 28	0.06 13	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.06 1	0.08 17	0.06 127	0.04 24	0.05 33	0.04 45	0.06 218	0.06 228

DispNO	0.14 340	0.08 264	0.17 407	0.19 380	0.12 451	0.11 191	0.21 474	0.23 323	0.29 420	0.17 344	0.23 357	0.18 347	0.17 418	0.15 314	0.15 375	0.07 268	0.05 208	0.08 308	0.08 367	0.07 288	0.06 228

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 168	0.08 264	0.12 211	0.16 160	0.08 142	0.15 336	0.16 313	0.18 220	0.18 258	0.10 153	0.09 107	0.09 146	0.08 161	0.11 126	0.12 265	0.07 268	0.05 208	0.08 308	0.06 210	0.07 288	0.06 228

SMFormer	0.14 340	0.07 163	0.17 407	0.14 40	0.08 142	0.16 366	0.17 351	0.26 380	0.27 399	0.19 390	0.20 317	0.18 347	0.15 369	0.15 314	0.17 406	0.08 332	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.07 288	0.06 228

tta	0.14 340	0.07 163	0.17 407	0.14 40	0.08 142	0.16 366	0.17 351	0.26 380	0.27 399	0.19 390	0.20 317	0.18 347	0.15 369	0.15 314	0.17 406	0.08 332	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.06 228

qqq1	0.13 304	0.07 163	0.17 407	0.14 40	0.08 142	0.16 366	0.17 351	0.26 380	0.27 399	0.19 390	0.20 317	0.18 347	0.15 369	0.15 314	0.11 211	0.08 332	0.05 208	0.05 33	0.05 129	0.06 218	0.06 228

fff1	0.13 304	0.07 163	0.17 407	0.14 40	0.08 142	0.16 366	0.17 351	0.26 380	0.27 399	0.19 390	0.20 317	0.18 347	0.15 369	0.15 314	0.11 211	0.08 332	0.05 208	0.05 33	0.05 129	0.06 218	0.06 228

MyStereo07	0.10 168	0.07 163	0.10 129	0.17 236	0.09 263	0.14 309	0.18 396	0.15 124	0.15 181	0.09 118	0.06 14	0.06 21	0.07 122	0.12 218	0.09 61	0.06 127	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.06 218	0.06 228

MyStereo06	0.10 168	0.07 163	0.12 211	0.17 236	0.09 263	0.13 277	0.18 396	0.19 243	0.12 101	0.12 224	0.08 84	0.07 76	0.07 122	0.11 126	0.09 61	0.06 127	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.06 218	0.06 228

MyStereo05	0.13 304	0.07 163	0.10 129	0.17 236	0.09 263	0.13 277	0.18 396	0.27 403	0.35 472	0.17 344	0.14 218	0.15 299	0.11 255	0.15 314	0.13 307	0.06 127	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.06 218	0.06 228

MyStereo04	0.13 304	0.07 163	0.10 129	0.17 236	0.09 263	0.14 309	0.18 396	0.29 434	0.38 491	0.17 344	0.14 218	0.16 313	0.10 230	0.15 314	0.13 307	0.06 127	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.06 218	0.06 228

cc1	0.10 168	0.08 264	0.12 211	0.17 236	0.09 263	0.13 277	0.15 245	0.16 153	0.18 258	0.09 118	0.09 107	0.06 21	0.06 42	0.10 76	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.06 218	0.06 228

ff7	0.09 101	0.07 163	0.11 175	0.16 160	0.09 263	0.11 191	0.15 245	0.16 153	0.12 101	0.10 153	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

IGEVStereo-DCA	0.09 101	0.06 72	0.11 175	0.15 82	0.10 366	0.11 191	0.15 245	0.16 153	0.12 101	0.10 153	0.06 14	0.08 121	0.06 42	0.10 76	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

ffff	0.09 101	0.07 163	0.11 175	0.16 160	0.09 263	0.11 191	0.15 245	0.16 153	0.12 101	0.10 153	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

rrr	0.09 101	0.06 72	0.12 211	0.15 82	0.10 366	0.11 191	0.16 313	0.16 153	0.15 181	0.10 153	0.06 14	0.08 121	0.06 42	0.10 76	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

ffm	0.12 279	0.09 340	0.14 293	0.16 160	0.08 142	0.17 387	0.17 351	0.15 124	0.19 274	0.15 300	0.25 398	0.19 361	0.13 326	0.10 76	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.09 392	0.08 367	0.06 218	0.06 228

ff1	0.13 304	0.09 340	0.14 293	0.16 160	0.08 142	0.17 387	0.17 351	0.15 124	0.19 274	0.15 300	0.25 398	0.19 361	0.13 326	0.14 292	0.20 443	0.06 127	0.04 24	0.09 392	0.08 367	0.06 218	0.06 228

11t	0.09 101	0.07 163	0.11 175	0.16 160	0.09 263	0.11 191	0.15 245	0.16 153	0.12 101	0.10 153	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

tt1	0.10 168	0.08 264	0.12 211	0.17 236	0.09 263	0.12 233	0.16 313	0.15 124	0.19 274	0.09 118	0.08 84	0.06 21	0.06 42	0.10 76	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.06 218	0.06 228

1111x	0.15 385	0.08 264	0.12 211	0.18 319	0.07 82	0.18 406	0.25 523	0.31 458	0.24 354	0.17 344	0.24 369	0.26 448	0.15 369	0.13 264	0.23 484	0.07 268	0.07 412	0.08 308	0.09 416	0.07 288	0.06 228

plain	0.10 168	0.08 264	0.10 129	0.19 380	0.09 263	0.10 145	0.15 245	0.14 93	0.13 136	0.13 251	0.15 235	0.09 146	0.12 288	0.13 264	0.12 265	0.07 268	0.05 208	0.09 392	0.06 210	0.06 218	0.06 228

anonymousdsp	0.09 101	0.07 163	0.11 175	0.16 160	0.09 263	0.11 191	0.15 245	0.16 153	0.12 101	0.09 118	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

anonymousa	0.13 304	0.07 163	0.13 258	0.18 319	0.09 263	0.13 277	0.17 351	0.19 243	0.29 420	0.15 300	0.24 369	0.15 299	0.14 351	0.14 292	0.14 346	0.07 268	0.05 208	0.07 223	0.09 416	0.05 115	0.06 228

ProNet	0.09 101	0.07 163	0.10 129	0.17 236	0.08 142	0.10 145	0.15 245	0.15 124	0.12 101	0.09 118	0.06 14	0.07 76	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.06 228

ccc-4	0.09 101	0.07 163	0.11 175	0.16 160	0.09 263	0.11 191	0.15 245	0.16 153	0.12 101	0.10 153	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

RAFT+CT+SA	0.13 304	0.11 427	0.09 85	0.19 380	0.09 263	0.15 336	0.28 545	0.22 303	0.22 328	0.15 300	0.26 415	0.10 180	0.10 230	0.11 126	0.12 265	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.08 367	0.07 288	0.06 228

IGEV-Stereo	0.09 101	0.07 163	0.11 175	0.16 160	0.09 263	0.11 191	0.15 245	0.16 153	0.12 101	0.09 118	0.06 14	0.06 21	0.06 42	0.11 126	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.12 279	0.09 340	0.12 211	0.19 380	0.08 142	0.09 93	0.12 71	0.21 280	0.21 313	0.19 390	0.14 218	0.11 206	0.09 194	0.20 442	0.16 391	0.05 33	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.06 228

psmg	0.14 340	0.09 340	0.14 293	0.17 236	0.10 366	0.15 336	0.17 351	0.29 434	0.19 274	0.17 344	0.21 338	0.25 438	0.16 395	0.15 314	0.14 346	0.08 332	0.06 337	0.08 308	0.08 367	0.07 288	0.06 228

CIPLG	0.11 212	0.08 264	0.14 293	0.17 236	0.08 142	0.12 233	0.15 245	0.17 189	0.15 181	0.14 273	0.11 176	0.16 313	0.09 194	0.16 348	0.11 211	0.07 268	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

dd	0.15 385	0.16 504	0.16 379	0.19 380	0.09 263	0.15 336	0.18 396	0.21 280	0.25 375	0.23 455	0.20 317	0.21 382	0.09 194	0.21 459	0.16 391	0.10 432	0.06 337	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.06 228

IPLGR_C	0.11 212	0.08 264	0.14 293	0.17 236	0.08 142	0.12 233	0.15 245	0.17 189	0.15 181	0.14 273	0.10 138	0.16 313	0.09 194	0.16 348	0.11 211	0.07 268	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

ACRE	0.11 212	0.08 264	0.14 293	0.17 236	0.08 142	0.12 233	0.15 245	0.17 189	0.14 161	0.14 273	0.10 138	0.16 313	0.09 194	0.16 348	0.11 211	0.07 268	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

GwcNet-ADL	0.13 304	0.08 264	0.14 293	0.20 439	0.09 263	0.11 191	0.20 457	0.30 448	0.24 354	0.13 251	0.14 218	0.18 347	0.14 351	0.13 264	0.14 346	0.07 268	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.07 288	0.06 228

RAFT-RH_RVC	0.11 212	0.06 72	0.14 293	0.16 160	0.09 263	0.12 233	0.12 71	0.17 189	0.12 101	0.13 251	0.41 529	0.11 206	0.10 230	0.13 264	0.12 265	0.05 33	0.04 24	0.08 308	0.05 129	0.04 21	0.06 228

IRAFT_RVC	0.12 279	0.08 264	0.16 379	0.19 380	0.08 142	0.07 32	0.15 245	0.24 346	0.23 338	0.14 273	0.14 218	0.15 299	0.12 288	0.12 218	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.09 392	0.06 210	0.06 218	0.06 228

rafts_anoy	0.11 212	0.06 72	0.10 129	0.17 236	0.08 142	0.10 145	0.14 173	0.17 189	0.14 161	0.13 251	0.13 204	0.12 225	0.10 230	0.11 126	0.12 265	0.07 268	0.04 24	0.09 392	0.11 487	0.07 288	0.06 228

test_xeample3	0.09 101	0.06 72	0.12 211	0.16 160	0.09 263	0.11 191	0.15 245	0.16 153	0.13 136	0.10 153	0.06 14	0.08 121	0.06 42	0.10 76	0.09 61	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228

GMStereo	0.13 304	0.14 486	0.14 293	0.18 319	0.09 263	0.15 336	0.16 313	0.20 256	0.24 354	0.16 328	0.17 271	0.10 180	0.10 230	0.16 348	0.13 307	0.07 268	0.06 337	0.06 121	0.06 210	0.07 288	0.06 228
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 304	0.07 163	0.14 293	0.17 236	0.09 263	0.15 336	0.16 313	0.28 423	0.27 399	0.14 273	0.17 271	0.12 225	0.13 326	0.14 292	0.11 211	0.08 332	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.07 288	0.06 228

delet	0.17 428	0.08 264	0.17 407	0.19 380	0.11 418	0.20 444	0.21 474	0.30 448	0.37 484	0.17 344	0.26 415	0.19 361	0.19 448	0.19 417	0.21 463	0.08 332	0.08 438	0.09 392	0.11 487	0.06 218	0.06 228

UNet	0.17 428	0.09 340	0.18 430	0.19 380	0.12 451	0.27 518	0.19 436	0.33 488	0.29 420	0.21 427	0.24 369	0.23 418	0.19 448	0.19 417	0.18 424	0.07 268	0.06 337	0.08 308	0.07 301	0.08 351	0.06 228

UPFNet	0.16 408	0.08 264	0.12 211	0.20 439	0.12 451	0.20 444	0.23 495	0.28 423	0.26 389	0.17 344	0.24 369	0.22 400	0.19 448	0.19 417	0.21 463	0.09 391	0.07 412	0.08 308	0.09 416	0.08 351	0.06 228

CREStereo	0.09 101	0.04 1	0.08 38	0.11 1	0.06 15	0.13 277	0.14 173	0.14 93	0.10 43	0.08 79	0.13 204	0.09 146	0.08 161	0.11 126	0.10 139	0.08 332	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.06 218	0.06 228
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
ac_64	0.16 408	0.08 264	0.15 345	0.18 319	0.10 366	0.22 469	0.18 396	0.24 346	0.21 313	0.18 374	0.24 369	0.29 474	0.18 432	0.19 417	0.22 472	0.09 391	0.07 412	0.08 308	0.09 416	0.07 288	0.06 228

ACVNet	0.15 385	0.09 340	0.15 345	0.13 13	0.12 451	0.14 309	0.20 457	0.22 303	0.33 451	0.17 344	0.26 415	0.21 382	0.16 395	0.17 380	0.21 463	0.07 268	0.06 337	0.06 121	0.06 210	0.08 351	0.06 228

acv_ft	0.15 385	0.09 340	0.15 345	0.19 380	0.10 366	0.16 366	0.17 351	0.25 362	0.33 451	0.19 390	0.26 415	0.21 382	0.17 418	0.17 380	0.18 424	0.07 268	0.06 337	0.06 121	0.06 210	0.08 351	0.06 228

cf-r	0.13 304	0.07 163	0.12 211	0.16 160	0.08 142	0.14 309	0.19 436	0.20 256	0.25 375	0.17 344	0.25 398	0.21 382	0.16 395	0.14 292	0.14 346	0.10 432	0.05 208	0.06 121	0.08 367	0.06 218	0.06 228

PMTNet	0.09 101	0.05 23	0.09 85	0.12 4	0.06 15	0.12 233	0.14 173	0.15 124	0.11 71	0.09 118	0.13 204	0.10 180	0.07 122	0.13 264	0.10 139	0.15 527	0.04 24	0.05 33	0.03 1	0.07 288	0.06 228

DIP-Stereo	0.11 212	0.07 163	0.14 293	0.17 236	0.09 263	0.13 277	0.09 18	0.16 153	0.16 210	0.11 186	0.16 249	0.14 270	0.12 288	0.15 314	0.13 307	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.05 115	0.06 228
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 279	0.08 264	0.14 293	0.18 319	0.07 82	0.15 336	0.07 3	0.22 303	0.18 258	0.16 328	0.19 305	0.18 347	0.14 351	0.16 348	0.15 375	0.07 268	0.05 208	0.05 33	0.05 129	0.06 218	0.06 228

RASNet	0.14 340	0.07 163	0.14 293	0.16 160	0.08 142	0.18 406	0.14 173	0.29 434	0.20 298	0.17 344	0.25 398	0.21 382	0.18 432	0.20 442	0.19 437	0.07 268	0.06 337	0.06 121	0.08 367	0.06 218	0.06 228

HSM-Net_RVC	0.14 340	0.08 264	0.11 175	0.15 82	0.08 142	0.15 336	0.15 245	0.27 403	0.29 420	0.19 390	0.21 338	0.29 474	0.14 351	0.17 380	0.13 307	0.06 127	0.06 337	0.06 121	0.06 210	0.07 288	0.06 228
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 385	0.10 401	0.17 407	0.17 236	0.08 142	0.18 406	0.09 18	0.28 423	0.25 375	0.19 390	0.24 369	0.24 424	0.17 418	0.17 380	0.14 346	0.08 332	0.06 337	0.09 392	0.10 455	0.07 288	0.06 228

AANet_RVC	0.16 408	0.10 401	0.10 129	0.18 319	0.09 263	0.18 406	0.19 436	0.26 380	0.31 437	0.22 443	0.35 489	0.21 382	0.21 464	0.22 472	0.16 391	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.06 210	0.07 288	0.06 228

HSM	0.15 385	0.08 264	0.14 293	0.16 160	0.09 263	0.16 366	0.14 173	0.28 423	0.25 375	0.19 390	0.23 357	0.37 526	0.16 395	0.20 442	0.15 375	0.07 268	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.07 288	0.06 228

LE_ROB	0.50 575	0.07 163	0.14 293	0.15 82	0.08 142	0.24 487	0.16 313	0.22 303	1.81 609	4.63 613	0.67 572	0.47 560	0.44 568	0.20 442	0.29 537	0.07 268	0.06 337	0.06 121	0.06 210	0.08 351	0.06 228

DN-CSS_ROB	0.13 304	0.13 474	0.16 379	0.18 319	0.10 366	0.16 366	0.08 7	0.22 303	0.18 258	0.17 344	0.22 348	0.13 250	0.13 326	0.12 218	0.13 307	0.05 33	0.05 208	0.10 440	0.10 455	0.08 351	0.06 228

pmcnn	0.15 385	0.07 163	0.19 441	0.15 82	0.07 82	0.20 444	0.15 245	0.24 346	0.26 389	0.21 427	0.34 484	0.28 466	0.18 432	0.18 402	0.17 406	0.07 268	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.07 288	0.06 228

G2L-Stereo	0.14 340	0.07 163	0.13 258	0.17 236	0.09 263	0.13 277	0.12 71	0.27 403	0.22 328	0.16 328	0.27 424	0.21 382	0.13 326	0.17 380	0.18 424	0.09 391	0.08 438	0.08 308	0.07 301	0.07 288	0.07 311

rvit_105_1	0.19 454	0.11 427	0.25 486	0.21 470	0.16 522	0.21 461	0.27 539	0.31 458	0.41 505	0.19 390	0.20 317	0.22 400	0.17 418	0.19 417	0.17 406	0.12 486	0.12 514	0.13 505	0.15 535	0.08 351	0.07 311

ACV-stereo	0.15 385	0.10 401	0.28 502	0.18 319	0.12 451	0.14 309	0.12 71	0.23 323	0.21 313	0.19 390	0.23 357	0.22 400	0.15 369	0.23 483	0.17 406	0.07 268	0.06 337	0.07 223	0.07 301	0.07 288	0.07 311

test_sample2	0.12 279	0.07 163	0.12 211	0.14 40	0.08 142	0.16 366	0.18 396	0.21 280	0.16 210	0.14 273	0.20 317	0.19 361	0.15 369	0.15 314	0.12 265	0.08 332	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.08 351	0.07 311

test_sample1	0.13 304	0.07 163	0.14 293	0.13 13	0.08 142	0.19 429	0.16 313	0.20 256	0.15 181	0.14 273	0.22 348	0.18 347	0.16 395	0.17 380	0.14 346	0.07 268	0.06 337	0.06 121	0.06 210	0.08 351	0.07 311

ACVNet-DCA	0.10 168	0.08 264	0.12 211	0.17 236	0.09 263	0.13 277	0.15 245	0.23 323	0.16 210	0.09 118	0.09 107	0.06 21	0.06 42	0.10 76	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.07 288	0.07 311

xx1	0.11 212	0.08 264	0.12 211	0.17 236	0.09 263	0.13 277	0.15 245	0.16 153	0.18 258	0.09 118	0.09 107	0.16 313	0.16 395	0.10 76	0.07 1	0.06 127	0.04 24	0.08 308	0.08 367	0.07 288	0.07 311

1test111	0.11 212	0.08 264	0.12 211	0.17 236	0.09 263	0.13 277	0.15 245	0.23 323	0.16 210	0.09 118	0.09 107	0.06 21	0.06 42	0.15 314	0.16 391	0.06 127	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.07 288	0.07 311

mmm	0.14 340	0.08 264	0.17 407	0.17 236	0.09 263	0.17 387	0.18 396	0.21 280	0.15 181	0.15 300	0.23 357	0.21 382	0.16 395	0.16 348	0.17 406	0.08 332	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.07 288	0.07 311

11t1	0.12 279	0.06 72	0.13 258	0.14 40	0.08 142	0.17 387	0.15 245	0.18 220	0.15 181	0.15 300	0.15 235	0.16 313	0.16 395	0.15 314	0.13 307	0.08 332	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.08 351	0.07 311

MIF-Stereo (partial)	0.11 212	0.06 72	0.10 129	0.19 380	0.10 366	0.10 145	0.11 51	0.17 189	0.18 258	0.14 273	0.16 249	0.09 146	0.11 255	0.12 218	0.12 265	0.08 332	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.06 218	0.07 311

EKT-Stereo	0.11 212	0.07 163	0.14 293	0.15 82	0.10 366	0.13 277	0.14 173	0.18 220	0.21 313	0.11 186	0.08 84	0.12 225	0.09 194	0.11 126	0.12 265	0.08 332	0.06 337	0.07 223	0.06 210	0.08 351	0.07 311

PCWNet_CMD	0.14 340	0.08 264	0.15 345	0.17 236	0.09 263	0.14 309	0.14 173	0.29 434	0.36 477	0.14 273	0.20 317	0.21 382	0.12 288	0.17 380	0.13 307	0.07 268	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.07 288	0.07 311

fast-acv-ft	0.18 442	0.11 427	0.19 441	0.19 380	0.12 451	0.24 487	0.21 474	0.25 362	0.34 463	0.22 443	0.34 484	0.27 456	0.20 460	0.21 459	0.23 484	0.09 391	0.09 467	0.08 308	0.10 455	0.08 351	0.07 311

CBFPSM	0.14 340	0.06 72	0.26 489	0.17 236	0.09 263	0.13 277	0.15 245	0.22 303	0.23 338	0.20 413	0.27 424	0.24 424	0.16 395	0.16 348	0.18 424	0.06 127	0.06 337	0.06 121	0.07 301	0.07 288	0.07 311

GASNet	0.22 487	0.23 544	0.33 521	0.26 533	0.17 537	0.26 508	0.16 313	0.44 560	0.42 512	0.27 489	0.24 369	0.30 483	0.15 369	0.27 502	0.18 424	0.12 486	0.08 438	0.12 490	0.11 487	0.16 537	0.07 311

gwcnet-sp	0.14 340	0.07 163	0.12 211	0.18 319	0.09 263	0.16 366	0.17 351	0.24 346	0.24 354	0.18 374	0.24 369	0.15 299	0.16 395	0.15 314	0.15 375	0.08 332	0.06 337	0.07 223	0.08 367	0.08 351	0.07 311

scenet	0.14 340	0.07 163	0.12 211	0.18 319	0.09 263	0.16 366	0.17 351	0.24 346	0.24 354	0.18 374	0.24 369	0.15 299	0.16 395	0.15 314	0.15 375	0.08 332	0.06 337	0.07 223	0.08 367	0.08 351	0.07 311

CASS	0.13 304	0.12 445	0.11 175	0.23 506	0.09 263	0.15 336	0.17 351	0.18 220	0.19 274	0.17 344	0.18 296	0.15 299	0.15 369	0.14 292	0.14 346	0.09 391	0.06 337	0.10 440	0.08 367	0.09 414	0.07 311
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 212	0.05 23	0.12 211	0.13 13	0.07 82	0.15 336	0.14 173	0.19 243	0.13 136	0.11 186	0.17 271	0.13 250	0.09 194	0.13 264	0.11 211	0.08 332	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.08 351	0.07 311

ssnet	0.14 340	0.07 163	0.12 211	0.18 319	0.09 263	0.16 366	0.17 351	0.24 346	0.24 354	0.18 374	0.24 369	0.15 299	0.16 395	0.15 314	0.15 375	0.08 332	0.06 337	0.07 223	0.08 367	0.08 351	0.07 311

qqq	0.13 304	0.09 340	0.15 345	0.16 160	0.08 142	0.13 277	0.15 245	0.23 323	0.16 210	0.15 300	0.19 305	0.16 313	0.16 395	0.15 314	0.16 391	0.07 268	0.06 337	0.08 308	0.08 367	0.07 288	0.07 311

x	0.13 304	0.07 163	0.14 293	0.14 40	0.08 142	0.18 406	0.14 173	0.22 303	0.20 298	0.15 300	0.19 305	0.19 361	0.17 418	0.18 402	0.18 424	0.07 268	0.05 208	0.06 121	0.06 210	0.07 288	0.07 311

BUS	0.14 340	0.09 340	0.14 293	0.22 485	0.10 366	0.19 429	0.14 173	0.34 497	0.19 274	0.17 344	0.22 348	0.16 313	0.13 326	0.15 314	0.13 307	0.08 332	0.06 337	0.10 440	0.09 416	0.07 288	0.07 311

IER	0.14 340	0.07 163	0.13 258	0.17 236	0.09 263	0.14 309	0.16 313	0.25 362	0.26 389	0.18 374	0.25 398	0.17 333	0.20 460	0.16 348	0.14 346	0.08 332	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.08 351	0.07 311

test_5	0.14 340	0.12 445	0.08 38	0.20 439	0.10 366	0.14 309	0.29 554	0.21 280	0.24 354	0.18 374	0.28 438	0.11 206	0.15 369	0.12 218	0.13 307	0.06 127	0.05 208	0.07 223	0.08 367	0.08 351	0.07 311

BSDual-CNN	0.15 385	0.09 340	0.14 293	0.22 485	0.10 366	0.14 309	0.15 245	0.34 497	0.19 274	0.17 344	0.22 348	0.25 438	0.16 395	0.15 314	0.14 346	0.08 332	0.06 337	0.10 440	0.09 416	0.07 288	0.07 311

hknet	0.15 385	0.11 427	0.13 258	0.22 485	0.11 418	0.14 309	0.15 245	0.34 497	0.25 375	0.17 344	0.22 348	0.22 400	0.18 432	0.17 380	0.12 265	0.07 268	0.06 337	0.10 440	0.09 416	0.07 288	0.07 311

CSP-Net	0.16 408	0.09 340	0.14 293	0.16 160	0.09 263	0.19 429	0.17 351	0.25 362	0.32 444	0.25 477	0.30 456	0.24 424	0.15 369	0.21 459	0.18 424	0.09 391	0.06 337	0.07 223	0.07 301	0.08 351	0.07 311

UDGNet	0.14 340	0.13 474	0.16 379	0.17 236	0.10 366	0.12 233	0.16 313	0.21 280	0.27 399	0.20 413	0.20 317	0.16 313	0.13 326	0.16 348	0.13 307	0.10 432	0.06 337	0.09 392	0.07 301	0.06 218	0.07 311

dad	0.17 428	0.20 533	0.20 453	0.16 160	0.11 418	0.20 444	0.18 396	0.21 280	0.28 413	0.30 516	0.24 369	0.29 474	0.13 326	0.19 417	0.16 391	0.18 550	0.09 467	0.11 471	0.09 416	0.11 469	0.07 311

DAS	0.15 385	0.08 264	0.18 430	0.19 380	0.10 366	0.19 429	0.17 351	0.27 403	0.29 420	0.18 374	0.25 398	0.21 382	0.15 369	0.16 348	0.12 265	0.08 332	0.06 337	0.06 121	0.06 210	0.07 288	0.07 311

SepStereo	0.15 385	0.08 264	0.18 430	0.19 380	0.10 366	0.19 429	0.17 351	0.27 403	0.29 420	0.18 374	0.25 398	0.21 382	0.15 369	0.25 497	0.12 265	0.08 332	0.06 337	0.06 121	0.06 210	0.07 288	0.07 311

PSMNet-ADL	0.15 385	0.12 445	0.13 258	0.22 485	0.09 263	0.13 277	0.20 457	0.26 380	0.23 338	0.18 374	0.20 317	0.24 424	0.16 395	0.18 402	0.17 406	0.08 332	0.08 438	0.08 308	0.11 487	0.08 351	0.07 311

ADLNet2	0.16 408	0.09 340	0.13 258	0.16 160	0.09 263	0.20 444	0.16 313	0.31 458	0.39 494	0.16 328	0.20 317	0.20 373	0.18 432	0.21 459	0.22 472	0.08 332	0.06 337	0.07 223	0.07 301	0.09 414	0.07 311

Patchmatch Stereo++	0.11 212	0.09 340	0.16 379	0.18 319	0.08 142	0.06 10	0.11 51	0.16 153	0.13 136	0.15 300	0.16 249	0.14 270	0.12 288	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.07 311
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.11 212	0.08 264	0.14 293	0.18 319	0.08 142	0.10 145	0.14 173	0.16 153	0.15 181	0.12 224	0.14 218	0.13 250	0.12 288	0.13 264	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.07 311

PSM-adaLoss	0.11 212	0.09 340	0.16 379	0.18 319	0.08 142	0.06 10	0.12 71	0.16 153	0.13 136	0.15 300	0.16 249	0.14 270	0.12 288	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.07 311

ROB_FTStereo_v2	0.11 212	0.09 340	0.16 379	0.19 380	0.08 142	0.06 10	0.12 71	0.16 153	0.13 136	0.15 300	0.16 249	0.14 270	0.12 288	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.07 311

ROB_FTStereo	0.11 212	0.09 340	0.16 379	0.19 380	0.08 142	0.06 10	0.11 51	0.16 153	0.13 136	0.15 300	0.16 249	0.14 270	0.12 288	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.07 311

HUI-Stereo	0.11 212	0.09 340	0.16 379	0.18 319	0.08 142	0.06 10	0.12 71	0.16 153	0.13 136	0.15 300	0.16 249	0.14 270	0.12 288	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.07 311

iGMRVC	0.11 212	0.09 340	0.16 379	0.19 380	0.08 142	0.06 10	0.12 71	0.16 153	0.13 136	0.15 300	0.16 249	0.14 270	0.12 288	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.07 311

iRAFT	0.11 212	0.09 340	0.16 379	0.18 319	0.08 142	0.06 10	0.11 51	0.16 153	0.13 136	0.15 300	0.16 249	0.14 270	0.12 288	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.07 311

RAFT-IKP	0.11 212	0.09 340	0.16 379	0.19 380	0.08 142	0.06 10	0.12 71	0.16 153	0.13 136	0.15 300	0.16 249	0.14 270	0.12 288	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.07 311

ICVP	0.15 385	0.09 340	0.12 211	0.22 485	0.09 263	0.17 387	0.21 474	0.25 362	0.23 338	0.18 374	0.30 456	0.26 448	0.18 432	0.17 380	0.14 346	0.09 391	0.07 412	0.08 308	0.07 301	0.07 288	0.07 311
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.14 340	0.08 264	0.15 345	0.16 160	0.09 263	0.13 277	0.14 173	0.27 403	0.34 463	0.14 273	0.21 338	0.22 400	0.13 326	0.18 402	0.14 346	0.07 268	0.05 208	0.08 308	0.06 210	0.07 288	0.07 311

RALCasStereoNet	0.10 168	0.06 72	0.09 85	0.16 160	0.08 142	0.12 233	0.14 173	0.17 189	0.11 71	0.12 224	0.17 271	0.14 270	0.10 230	0.12 218	0.11 211	0.07 268	0.06 337	0.06 121	0.05 129	0.08 351	0.07 311

sCroCo_RVC	0.12 279	0.09 340	0.23 477	0.24 515	0.11 418	0.19 429	0.14 173	0.17 189	0.14 161	0.10 153	0.13 204	0.12 225	0.07 122	0.14 292	0.11 211	0.08 332	0.08 438	0.08 308	0.08 367	0.05 115	0.07 311

HCRNet	0.16 408	0.24 547	0.12 211	0.35 566	0.11 418	0.15 336	0.17 351	0.26 380	0.22 328	0.19 390	0.24 369	0.21 382	0.14 351	0.15 314	0.13 307	0.11 461	0.07 412	0.11 471	0.10 455	0.09 414	0.07 311

xxxx	0.15 385	0.07 163	0.14 293	0.14 40	0.08 142	0.23 482	0.18 396	0.31 458	0.19 274	0.14 273	0.28 438	0.22 400	0.14 351	0.15 314	0.26 519	0.09 391	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.08 351	0.07 311

test_xeample	0.15 385	0.06 72	0.13 258	0.14 40	0.08 142	0.21 461	0.20 457	0.28 423	0.20 298	0.16 328	0.29 450	0.19 361	0.16 395	0.15 314	0.26 519	0.09 391	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.07 288	0.07 311

MMNet	0.17 428	0.09 340	0.16 379	0.20 439	0.11 418	0.27 518	0.20 457	0.25 362	0.41 505	0.22 443	0.30 456	0.21 382	0.20 460	0.17 380	0.20 443	0.06 127	0.06 337	0.07 223	0.07 301	0.08 351	0.07 311

FENet	0.13 304	0.08 264	0.12 211	0.16 160	0.08 142	0.14 309	0.15 245	0.22 303	0.23 338	0.17 344	0.23 357	0.16 313	0.12 288	0.14 292	0.15 375	0.08 332	0.05 208	0.08 308	0.08 367	0.07 288	0.07 311

GANet-RSSM	0.14 340	0.07 163	0.13 258	0.13 13	0.08 142	0.14 309	0.17 351	0.22 303	0.21 313	0.17 344	0.24 369	0.23 418	0.15 369	0.16 348	0.15 375	0.10 432	0.06 337	0.07 223	0.08 367	0.08 351	0.07 311

PSMNet-RSSM	0.14 340	0.07 163	0.13 258	0.15 82	0.08 142	0.13 277	0.16 313	0.24 346	0.24 354	0.16 328	0.28 438	0.22 400	0.14 351	0.15 314	0.13 307	0.11 461	0.06 337	0.09 392	0.12 506	0.08 351	0.07 311

GwcNet-RSSM	0.14 340	0.07 163	0.12 211	0.15 82	0.08 142	0.15 336	0.20 457	0.21 280	0.27 399	0.18 374	0.27 424	0.22 400	0.16 395	0.14 292	0.15 375	0.10 432	0.05 208	0.07 223	0.09 416	0.07 288	0.07 311

MSMDNet	0.14 340	0.08 264	0.15 345	0.17 236	0.09 263	0.14 309	0.14 173	0.29 434	0.36 477	0.14 273	0.21 338	0.21 382	0.12 288	0.17 380	0.14 346	0.07 268	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.07 288	0.07 311

CVANet_RVC	0.18 442	0.10 401	0.14 293	0.21 470	0.10 366	0.18 406	0.17 351	0.34 497	0.33 451	0.22 443	0.31 464	0.28 466	0.18 432	0.23 483	0.17 406	0.12 486	0.08 438	0.12 490	0.11 487	0.09 414	0.07 311

ccs_rob	0.14 340	0.08 264	0.15 345	0.16 160	0.09 263	0.12 233	0.14 173	0.27 403	0.34 463	0.14 273	0.21 338	0.22 400	0.13 326	0.18 402	0.14 346	0.07 268	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.07 288	0.07 311

AdaStereo	0.15 385	0.11 427	0.15 345	0.18 319	0.09 263	0.20 444	0.11 51	0.32 469	0.28 413	0.20 413	0.23 357	0.20 373	0.13 326	0.19 417	0.14 346	0.12 486	0.05 208	0.10 440	0.07 301	0.09 414	0.07 311
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.
StereoDRNet-Refined	0.17 428	0.12 445	0.15 345	0.20 439	0.09 263	0.18 406	0.18 396	0.26 380	0.23 338	0.26 483	0.40 518	0.22 400	0.17 418	0.21 459	0.20 443	0.08 332	0.05 208	0.09 392	0.10 455	0.07 288	0.07 311
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.19 454	0.11 427	0.20 453	0.22 485	0.10 366	0.22 469	0.22 484	0.39 539	0.37 484	0.24 464	0.32 468	0.26 448	0.21 464	0.22 472	0.24 497	0.11 461	0.07 412	0.11 471	0.10 455	0.09 414	0.07 311

StereoDRNet	0.18 442	0.11 427	0.17 407	0.22 485	0.11 418	0.21 461	0.22 484	0.37 526	0.33 451	0.24 464	0.28 438	0.30 483	0.19 448	0.20 442	0.20 443	0.09 391	0.08 438	0.11 471	0.09 416	0.09 414	0.07 311

DLCB_ROB	0.18 442	0.10 401	0.15 345	0.23 506	0.11 418	0.24 487	0.18 396	0.29 434	0.28 413	0.27 489	0.28 438	0.28 466	0.24 487	0.19 417	0.20 443	0.08 332	0.08 438	0.09 392	0.09 416	0.07 288	0.07 311

Select-FE	0.11 212	0.06 72	0.20 453	0.15 82	0.11 418	0.11 191	0.13 118	0.21 280	0.18 258	0.09 118	0.11 176	0.10 180	0.06 42	0.12 218	0.09 61	0.07 268	0.05 208	0.07 223	0.08 367	0.06 218	0.08 375

coex_refinement	0.14 340	0.07 163	0.12 211	0.17 236	0.10 366	0.15 336	0.15 245	0.26 380	0.29 420	0.18 374	0.20 317	0.22 400	0.17 418	0.16 348	0.18 424	0.08 332	0.05 208	0.06 121	0.06 210	0.09 414	0.08 375

S2M2_L	0.09 101	0.08 264	0.11 175	0.13 13	0.10 366	0.08 57	0.06 1	0.10 20	0.10 43	0.10 153	0.09 107	0.10 180	0.09 194	0.11 126	0.11 211	0.13 509	0.07 412	0.08 308	0.09 416	0.10 446	0.08 375
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.13 304	0.11 427	0.12 211	0.19 380	0.12 451	0.15 336	0.15 245	0.22 303	0.20 298	0.15 300	0.16 249	0.14 270	0.16 395	0.14 292	0.13 307	0.07 268	0.05 208	0.08 308	0.06 210	0.10 446	0.08 375

ITSA-stereo	0.15 385	0.10 401	0.14 293	0.19 380	0.08 142	0.12 233	0.14 173	0.30 448	0.49 538	0.17 344	0.19 305	0.22 400	0.15 369	0.17 380	0.16 391	0.10 432	0.06 337	0.08 308	0.08 367	0.08 351	0.08 375

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 212	0.05 23	0.11 175	0.15 82	0.13 474	0.13 277	0.16 313	0.23 323	0.17 231	0.10 153	0.12 190	0.10 180	0.07 122	0.11 126	0.09 61	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.06 210	0.07 288	0.08 375

test_sample6	0.14 340	0.08 264	0.13 258	0.16 160	0.08 142	0.17 387	0.19 436	0.25 362	0.17 231	0.17 344	0.27 424	0.19 361	0.14 351	0.15 314	0.13 307	0.08 332	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.08 351	0.08 375

test_sample5	0.14 340	0.08 264	0.14 293	0.16 160	0.08 142	0.18 406	0.18 396	0.25 362	0.17 231	0.17 344	0.27 424	0.18 347	0.14 351	0.16 348	0.13 307	0.08 332	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.08 351	0.08 375

test_sample4	0.14 340	0.08 264	0.14 293	0.15 82	0.08 142	0.19 429	0.18 396	0.26 380	0.17 231	0.16 328	0.25 398	0.18 347	0.14 351	0.16 348	0.13 307	0.08 332	0.06 337	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.08 375

test_sample3	0.14 340	0.08 264	0.15 345	0.14 40	0.09 263	0.19 429	0.17 351	0.26 380	0.18 258	0.16 328	0.22 348	0.19 361	0.15 369	0.17 380	0.13 307	0.08 332	0.06 337	0.07 223	0.06 210	0.09 414	0.08 375

CAS++	0.11 212	0.07 163	0.11 175	0.14 40	0.09 263	0.12 233	0.14 173	0.24 346	0.14 161	0.11 186	0.09 107	0.11 206	0.07 122	0.14 292	0.09 61	0.11 461	0.09 467	0.09 392	0.07 301	0.07 288	0.08 375
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.14 340	0.08 264	0.14 293	0.16 160	0.08 142	0.18 406	0.18 396	0.25 362	0.17 231	0.17 344	0.27 424	0.18 347	0.14 351	0.16 348	0.13 307	0.08 332	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.08 351	0.08 375

mmx	0.14 340	0.09 340	0.14 293	0.16 160	0.08 142	0.17 387	0.17 351	0.27 403	0.25 375	0.15 300	0.25 398	0.19 361	0.13 326	0.14 292	0.20 443	0.08 332	0.06 337	0.09 392	0.08 367	0.08 351	0.08 375

ttt	0.14 340	0.08 264	0.14 293	0.15 82	0.08 142	0.15 336	0.18 396	0.27 403	0.29 420	0.16 328	0.24 369	0.17 333	0.13 326	0.13 264	0.14 346	0.11 461	0.08 438	0.09 392	0.08 367	0.09 414	0.08 375

xxx	0.14 340	0.09 340	0.14 293	0.16 160	0.08 142	0.17 387	0.17 351	0.27 403	0.25 375	0.15 300	0.25 398	0.19 361	0.13 326	0.14 292	0.20 443	0.08 332	0.06 337	0.09 392	0.08 367	0.08 351	0.08 375

GMStereo_Zeroshot	0.16 408	0.13 474	0.24 481	0.20 439	0.10 366	0.17 387	0.13 118	0.29 434	0.25 375	0.23 455	0.32 468	0.25 438	0.11 255	0.19 417	0.14 346	0.09 391	0.06 337	0.11 471	0.06 210	0.12 484	0.08 375

ToySt	0.17 428	0.11 427	0.18 430	0.17 236	0.11 418	0.16 366	0.25 523	0.24 346	0.33 451	0.19 390	0.24 369	0.26 448	0.24 487	0.19 417	0.20 443	0.07 268	0.08 438	0.09 392	0.10 455	0.09 414	0.08 375

riskmin	0.11 212	0.06 72	0.13 258	0.14 40	0.08 142	0.14 309	0.14 173	0.18 220	0.14 161	0.11 186	0.14 218	0.16 313	0.11 255	0.14 292	0.12 265	0.09 391	0.05 208	0.07 223	0.05 129	0.08 351	0.08 375

ssnet_v2	0.17 428	0.10 401	0.17 407	0.17 236	0.11 418	0.21 461	0.21 474	0.33 488	0.25 375	0.22 443	0.22 348	0.27 456	0.18 432	0.22 472	0.20 443	0.11 461	0.09 467	0.09 392	0.09 416	0.08 351	0.08 375

HBP-ISP	0.18 442	0.13 474	0.16 379	0.15 82	0.11 418	0.08 57	0.13 118	0.28 423	0.29 420	0.22 443	0.33 480	0.21 382	0.25 496	0.23 483	0.17 406	0.14 523	0.16 545	0.21 552	0.17 546	0.10 446	0.08 375

CRFU-Net	0.16 408	0.08 264	0.14 293	0.17 236	0.09 263	0.19 429	0.14 173	0.26 380	0.20 298	0.28 504	0.27 424	0.29 474	0.17 418	0.19 417	0.17 406	0.09 391	0.09 467	0.07 223	0.07 301	0.08 351	0.08 375

GANet-ADL	0.13 304	0.07 163	0.15 345	0.17 236	0.10 366	0.18 406	0.15 245	0.30 448	0.20 298	0.13 251	0.18 296	0.19 361	0.12 288	0.16 348	0.13 307	0.08 332	0.06 337	0.06 121	0.05 129	0.07 288	0.08 375

ASMatch	0.11 212	0.06 72	0.13 258	0.16 160	0.10 366	0.07 32	0.14 173	0.17 189	0.17 231	0.12 224	0.16 249	0.16 313	0.10 230	0.13 264	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.06 121	0.05 129	0.04 21	0.08 375

Pruner-Stereo	0.11 212	0.07 163	0.12 211	0.17 236	0.09 263	0.06 10	0.12 71	0.17 189	0.17 231	0.13 251	0.19 305	0.13 250	0.09 194	0.11 126	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.08 375

DeepStereo_RVC	0.11 212	0.08 264	0.16 379	0.18 319	0.08 142	0.08 57	0.12 71	0.17 189	0.12 101	0.13 251	0.14 218	0.12 225	0.12 288	0.12 218	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.07 288	0.08 375

CRE-IMP	0.11 212	0.09 340	0.16 379	0.19 380	0.08 142	0.10 145	0.12 71	0.18 220	0.10 43	0.14 273	0.13 204	0.13 250	0.12 288	0.12 218	0.11 211	0.07 268	0.04 24	0.08 308	0.06 210	0.08 351	0.08 375

LMCR-Stereo	0.15 385	0.08 264	0.13 258	0.21 470	0.09 263	0.17 387	0.20 457	0.27 403	0.19 274	0.24 464	0.24 369	0.23 418	0.17 418	0.20 442	0.17 406	0.07 268	0.06 337	0.08 308	0.06 210	0.10 446	0.08 375

GEStereo_RVC	0.17 428	0.12 445	0.15 345	0.22 485	0.11 418	0.19 429	0.17 351	0.32 469	0.48 532	0.20 413	0.25 398	0.17 333	0.13 326	0.21 459	0.16 391	0.10 432	0.06 337	0.08 308	0.07 301	0.09 414	0.08 375

222	0.16 408	0.07 163	0.14 293	0.14 40	0.08 142	0.24 487	0.18 396	0.30 448	0.20 298	0.17 344	0.28 438	0.17 333	0.16 395	0.15 314	0.40 569	0.10 432	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.07 288	0.08 375

RAFT + AFF	0.13 304	0.07 163	0.20 453	0.20 439	0.10 366	0.14 309	0.24 507	0.26 380	0.20 298	0.11 186	0.10 138	0.12 225	0.10 230	0.15 314	0.12 265	0.07 268	0.06 337	0.09 392	0.08 367	0.06 218	0.08 375

Syn2CoEx	0.21 478	0.16 504	0.27 497	0.29 556	0.14 494	0.26 508	0.20 457	0.33 488	0.31 437	0.28 504	0.36 492	0.27 456	0.25 496	0.19 417	0.24 497	0.16 543	0.12 514	0.14 517	0.11 487	0.09 414	0.08 375

psm_up	0.18 442	0.10 401	0.18 430	0.20 439	0.11 418	0.17 387	0.19 436	0.37 526	0.34 463	0.21 427	0.28 438	0.29 474	0.24 487	0.20 442	0.22 472	0.09 391	0.10 487	0.11 471	0.11 487	0.08 351	0.08 375

CFNet-ft	0.14 340	0.07 163	0.15 345	0.12 4	0.09 263	0.16 366	0.18 396	0.22 303	0.24 354	0.17 344	0.26 415	0.24 424	0.14 351	0.16 348	0.14 346	0.11 461	0.06 337	0.08 308	0.09 416	0.09 414	0.08 375

DSFCA	0.16 408	0.09 340	0.14 293	0.16 160	0.10 366	0.20 444	0.19 436	0.28 423	0.31 437	0.23 455	0.24 369	0.22 400	0.15 369	0.19 417	0.20 443	0.10 432	0.07 412	0.09 392	0.09 416	0.08 351	0.08 375

DMCA-RVC	0.17 428	0.10 401	0.15 345	0.24 515	0.11 418	0.18 406	0.18 396	0.25 362	0.24 354	0.21 427	0.26 415	0.25 438	0.27 510	0.18 402	0.20 443	0.12 486	0.08 438	0.13 505	0.10 455	0.10 446	0.08 375

STTStereo	0.18 442	0.12 445	0.27 497	0.20 439	0.11 418	0.16 366	0.21 474	0.29 434	0.23 338	0.21 427	0.30 456	0.29 474	0.18 432	0.20 442	0.19 437	0.12 486	0.11 500	0.11 471	0.14 519	0.09 414	0.08 375

ADCRef	0.19 454	0.12 445	0.41 542	0.20 439	0.12 451	0.22 469	0.18 396	0.32 469	0.36 477	0.26 483	0.32 468	0.17 333	0.23 481	0.24 492	0.24 497	0.07 268	0.06 337	0.09 392	0.09 416	0.08 351	0.08 375

GANet	0.21 478	0.12 445	0.21 462	0.24 515	0.13 474	0.22 469	0.22 484	0.41 549	0.26 389	0.31 522	0.42 536	0.37 526	0.28 520	0.23 483	0.22 472	0.10 432	0.12 514	0.10 440	0.09 416	0.10 446	0.08 375

TDLM	0.17 428	0.12 445	0.13 258	0.24 515	0.10 366	0.18 406	0.18 396	0.36 520	0.30 430	0.21 427	0.28 438	0.28 466	0.18 432	0.23 483	0.18 424	0.11 461	0.07 412	0.10 440	0.10 455	0.08 351	0.08 375

CFNet_RVC	0.14 340	0.07 163	0.15 345	0.12 4	0.09 263	0.16 366	0.18 396	0.22 303	0.24 354	0.17 344	0.26 415	0.24 424	0.14 351	0.16 348	0.14 346	0.11 461	0.06 337	0.08 308	0.09 416	0.09 414	0.08 375

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 428	0.10 401	0.22 468	0.20 439	0.10 366	0.15 336	0.18 396	0.31 458	0.25 375	0.21 427	0.30 456	0.25 438	0.17 418	0.21 459	0.20 443	0.09 391	0.06 337	0.08 308	0.08 367	0.07 288	0.08 375
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 466	0.21 539	0.23 477	0.20 439	0.10 366	0.19 429	0.17 351	0.36 520	0.25 375	0.27 489	0.33 480	0.27 456	0.24 487	0.20 442	0.20 443	0.15 527	0.12 514	0.17 538	0.14 519	0.10 446	0.08 375

iResNetv2_ROB	0.14 340	0.08 264	0.15 345	0.16 160	0.08 142	0.16 366	0.12 71	0.25 362	0.35 472	0.21 427	0.29 450	0.24 424	0.13 326	0.14 292	0.14 346	0.06 127	0.05 208	0.06 121	0.04 45	0.09 414	0.08 375

MDST_ROB	0.22 487	0.10 401	0.17 407	0.18 319	0.11 418	0.37 555	0.19 436	0.43 558	0.41 505	0.39 546	0.39 512	0.29 474	0.21 464	0.26 499	0.18 424	0.11 461	0.10 487	0.14 517	0.11 487	0.10 446	0.08 375

iResNet_ROB	0.14 340	0.07 163	0.13 258	0.14 40	0.07 82	0.18 406	0.14 173	0.26 380	0.31 437	0.22 443	0.25 398	0.23 418	0.15 369	0.15 314	0.13 307	0.07 268	0.05 208	0.05 33	0.04 45	0.08 351	0.08 375

MultiAttention	0.29 541	0.08 264	0.14 293	0.19 380	0.12 451	1.45 607	1.33 609	0.36 520	0.37 484	0.19 390	0.21 338	0.24 424	0.11 255	0.38 557	0.18 424	0.06 127	0.05 208	0.08 308	0.08 367	0.10 446	0.09 420

FlowAnything_test	0.11 212	0.08 264	0.14 293	0.15 82	0.09 263	0.07 32	0.14 173	0.20 256	0.11 71	0.09 118	0.09 107	0.12 225	0.12 288	0.13 264	0.11 211	0.09 391	0.06 337	0.09 392	0.09 416	0.06 218	0.09 420

w-ln-seven-2	0.20 466	0.14 486	0.37 534	0.22 485	0.12 451	0.20 444	0.21 474	0.28 423	0.37 484	0.25 477	0.37 498	0.27 456	0.22 473	0.21 459	0.23 484	0.08 332	0.08 438	0.09 392	0.09 416	0.10 446	0.09 420

G2L-ROB	0.13 304	0.06 72	0.13 258	0.13 13	0.08 142	0.14 309	0.16 313	0.25 362	0.18 258	0.19 390	0.18 296	0.20 373	0.14 351	0.17 380	0.16 391	0.08 332	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.08 351	0.09 420

YMNet	0.20 466	0.12 445	0.19 441	0.20 439	0.14 494	0.26 508	0.23 495	0.32 469	0.34 463	0.27 489	0.34 484	0.30 483	0.18 432	0.18 402	0.22 472	0.10 432	0.13 527	0.10 440	0.10 455	0.08 351	0.09 420

YMNet_1	0.20 466	0.12 445	0.19 441	0.20 439	0.14 494	0.26 508	0.23 495	0.32 469	0.34 463	0.27 489	0.34 484	0.30 483	0.18 432	0.18 402	0.22 472	0.10 432	0.13 527	0.10 440	0.10 455	0.08 351	0.09 420

rvit_stereo_0075_2	0.17 428	0.12 445	0.25 486	0.23 506	0.16 522	0.13 277	0.10 29	0.30 448	0.27 399	0.20 413	0.28 438	0.22 400	0.15 369	0.18 402	0.13 307	0.16 543	0.10 487	0.17 538	0.10 455	0.10 446	0.09 420

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 212	0.05 23	0.14 293	0.15 82	0.20 549	0.09 93	0.17 351	0.21 280	0.15 181	0.11 186	0.14 218	0.10 180	0.07 122	0.10 76	0.08 17	0.06 127	0.05 208	0.07 223	0.07 301	0.07 288	0.09 420

MyStereo8	0.12 279	0.07 163	0.15 345	0.15 82	0.09 263	0.18 406	0.14 173	0.19 243	0.22 328	0.12 224	0.18 296	0.11 206	0.10 230	0.16 348	0.18 424	0.07 268	0.05 208	0.07 223	0.05 129	0.08 351	0.09 420

CFNet_ucs	0.15 385	0.08 264	0.16 379	0.16 160	0.11 418	0.14 309	0.14 173	0.30 448	0.34 463	0.16 328	0.24 369	0.23 418	0.14 351	0.18 402	0.15 375	0.09 391	0.06 337	0.08 308	0.07 301	0.09 414	0.09 420

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 442	0.09 340	0.29 510	0.15 82	0.10 366	0.22 469	0.20 457	0.26 380	0.39 494	0.25 477	0.42 536	0.24 424	0.15 369	0.20 442	0.19 437	0.07 268	0.05 208	0.06 121	0.05 129	0.10 446	0.09 420

NINENet	0.16 408	0.10 401	0.15 345	0.17 236	0.11 418	0.19 429	0.14 173	0.40 543	0.36 477	0.18 374	0.21 338	0.16 313	0.13 326	0.15 314	0.13 307	0.08 332	0.08 438	0.10 440	0.07 301	0.10 446	0.09 420

AASNet	0.16 408	0.08 264	0.12 211	0.19 380	0.09 263	0.18 406	0.15 245	0.37 526	0.37 484	0.19 390	0.23 357	0.20 373	0.16 395	0.17 380	0.20 443	0.10 432	0.08 438	0.08 308	0.07 301	0.09 414	0.09 420

AACVNet	0.16 408	0.08 264	0.14 293	0.15 82	0.10 366	0.18 406	0.15 245	0.23 323	0.24 354	0.27 489	0.27 424	0.28 466	0.17 418	0.19 417	0.16 391	0.09 391	0.07 412	0.09 392	0.07 301	0.10 446	0.09 420

HHNet	0.11 212	0.06 72	0.16 379	0.15 82	0.14 494	0.07 32	0.13 118	0.20 256	0.17 231	0.14 273	0.25 398	0.11 206	0.08 161	0.13 264	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.08 308	0.06 210	0.05 115	0.09 420

GMM-Stereo	0.11 212	0.07 163	0.10 129	0.18 319	0.09 263	0.08 57	0.15 245	0.23 323	0.16 210	0.11 186	0.15 235	0.13 250	0.11 255	0.11 126	0.11 211	0.05 33	0.04 24	0.08 308	0.07 301	0.06 218	0.09 420

Prome-Stereo	0.11 212	0.06 72	0.10 129	0.18 319	0.08 142	0.12 233	0.15 245	0.22 303	0.13 136	0.12 224	0.17 271	0.13 250	0.08 161	0.12 218	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.09 420

ADLNet	0.16 408	0.08 264	0.15 345	0.16 160	0.10 366	0.16 366	0.17 351	0.32 469	0.27 399	0.22 443	0.27 424	0.24 424	0.16 395	0.18 402	0.21 463	0.10 432	0.06 337	0.10 440	0.10 455	0.08 351	0.09 420

GES	0.14 340	0.08 264	0.16 379	0.15 82	0.10 366	0.13 277	0.13 118	0.28 423	0.25 375	0.16 328	0.23 357	0.18 347	0.13 326	0.16 348	0.13 307	0.08 332	0.07 412	0.07 223	0.06 210	0.08 351	0.09 420

aanetorigin	0.22 487	0.17 515	0.56 562	0.17 236	0.10 366	0.15 336	0.19 436	0.20 256	0.33 451	0.49 566	0.48 546	0.29 474	0.27 510	0.20 442	0.23 484	0.08 332	0.07 412	0.08 308	0.07 301	0.10 446	0.09 420

EDNetEfficient	0.29 541	0.24 547	1.13 597	0.18 319	0.10 366	0.19 429	0.20 457	0.20 256	0.60 563	0.74 586	0.56 562	0.31 496	0.39 555	0.22 472	0.30 542	0.09 391	0.07 412	0.08 308	0.07 301	0.11 469	0.09 420

NVstereo2D	0.19 454	0.10 401	0.15 345	0.17 236	0.15 512	0.28 525	0.23 495	0.44 560	0.42 512	0.15 300	0.27 424	0.25 438	0.19 448	0.22 472	0.17 406	0.09 391	0.06 337	0.10 440	0.08 367	0.15 530	0.09 420

DISCO	0.19 454	0.09 340	0.22 468	0.17 236	0.10 366	0.25 498	0.18 396	0.27 403	0.44 523	0.22 443	0.31 464	0.33 509	0.26 502	0.28 514	0.28 534	0.08 332	0.06 337	0.07 223	0.07 301	0.09 414	0.09 420

NaN_ROB	0.22 487	0.19 529	0.24 481	0.25 527	0.13 474	0.29 529	0.26 532	0.33 488	0.41 505	0.31 522	0.31 464	0.32 506	0.23 481	0.30 524	0.21 463	0.11 461	0.17 550	0.10 440	0.10 455	0.08 351	0.09 420

FBW_ROB	0.24 510	0.17 515	0.22 468	0.26 533	0.14 494	0.25 498	0.22 484	0.41 549	0.41 505	0.41 553	0.41 529	0.42 545	0.27 510	0.31 525	0.23 484	0.09 391	0.14 536	0.14 517	0.12 506	0.11 469	0.09 420

PWCDC_ROB	0.20 466	0.13 474	0.22 468	0.24 515	0.11 418	0.19 429	0.15 245	0.33 488	0.54 550	0.29 512	0.50 551	0.21 382	0.15 369	0.27 502	0.20 443	0.11 461	0.09 467	0.10 440	0.08 367	0.11 469	0.09 420

PSMNet_ROB	0.21 478	0.11 427	0.15 345	0.27 545	0.15 512	0.24 487	0.35 572	0.43 558	0.37 484	0.27 489	0.32 468	0.32 506	0.22 473	0.21 459	0.26 519	0.12 486	0.08 438	0.13 505	0.11 487	0.09 414	0.09 420

MSAF-DinoV2	0.22 487	0.11 427	0.23 477	0.17 236	0.10 366	0.27 518	0.16 313	0.37 526	0.55 551	0.21 427	0.27 424	0.47 560	0.27 510	0.35 544	0.39 566	0.09 391	0.06 337	0.07 223	0.09 416	0.12 484	0.10 447

z-mn7	0.24 510	0.14 486	0.45 546	0.19 380	0.13 474	0.28 525	0.25 523	0.34 497	0.62 566	0.27 489	0.56 562	0.29 474	0.24 487	0.32 532	0.25 507	0.08 332	0.08 438	0.08 308	0.08 367	0.10 446	0.10 447

w-ln-seven	0.24 510	0.14 486	0.55 559	0.19 380	0.14 494	0.26 508	0.22 484	0.35 513	0.60 563	0.29 512	0.39 512	0.30 483	0.22 473	0.21 459	0.26 519	0.09 391	0.09 467	0.11 471	0.10 455	0.11 469	0.10 447

test_sample7	0.15 385	0.10 401	0.16 379	0.14 40	0.11 418	0.16 366	0.16 313	0.27 403	0.23 338	0.20 413	0.20 317	0.24 424	0.19 448	0.16 348	0.16 391	0.12 486	0.06 337	0.10 440	0.09 416	0.10 446	0.10 447

iinet-f	0.16 408	0.06 72	0.45 546	0.14 40	0.10 366	0.21 461	0.14 173	0.27 403	0.23 338	0.21 427	0.24 369	0.21 382	0.15 369	0.18 402	0.21 463	0.09 391	0.07 412	0.07 223	0.06 210	0.09 414	0.10 447

Wz-Net-MNSev	0.22 487	0.13 474	0.31 515	0.20 439	0.14 494	0.36 554	0.24 507	0.33 488	0.44 523	0.28 504	0.40 518	0.38 530	0.19 448	0.24 492	0.25 507	0.09 391	0.07 412	0.09 392	0.09 416	0.12 484	0.10 447

FTStereo	0.12 279	0.06 72	0.14 293	0.18 319	0.09 263	0.07 32	0.15 245	0.21 280	0.18 258	0.12 224	0.24 369	0.12 225	0.12 288	0.13 264	0.13 307	0.05 33	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.10 447

GrayStereo	0.11 212	0.06 72	0.11 175	0.19 380	0.09 263	0.09 93	0.16 313	0.18 220	0.17 231	0.14 273	0.17 271	0.17 333	0.11 255	0.12 218	0.11 211	0.05 33	0.05 208	0.07 223	0.06 210	0.05 115	0.10 447

sAnonymous2	0.13 304	0.12 445	0.24 481	0.20 439	0.12 451	0.17 387	0.13 118	0.26 380	0.21 313	0.11 186	0.11 176	0.13 250	0.08 161	0.10 76	0.10 139	0.09 391	0.05 208	0.08 308	0.06 210	0.15 530	0.10 447

CroCo_RVC	0.13 304	0.12 445	0.24 481	0.20 439	0.12 451	0.17 387	0.13 118	0.26 380	0.21 313	0.11 186	0.11 176	0.13 250	0.08 161	0.10 76	0.10 139	0.09 391	0.05 208	0.08 308	0.06 210	0.15 530	0.10 447

EDNetEfficientorigin	7.91 614	0.31 566	153.02 635	0.19 380	0.09 263	0.21 461	0.16 313	0.22 303	0.59 560	0.72 582	0.67 572	0.42 545	0.50 573	0.24 492	0.39 566	0.08 332	0.07 412	0.08 308	0.07 301	0.12 484	0.10 447

GwcNet	0.20 466	0.13 474	0.19 441	0.18 319	0.12 451	0.24 487	0.19 436	0.35 513	0.43 517	0.20 413	0.32 468	0.33 509	0.20 460	0.22 472	0.24 497	0.11 461	0.09 467	0.09 392	0.09 416	0.09 414	0.10 447

HGLStereo	0.17 428	0.08 264	0.19 441	0.17 236	0.12 451	0.18 406	0.18 396	0.31 458	0.32 444	0.21 427	0.32 468	0.25 438	0.18 432	0.19 417	0.20 443	0.09 391	0.09 467	0.07 223	0.07 301	0.09 414	0.10 447

DMCA	0.14 340	0.09 340	0.16 379	0.19 380	0.09 263	0.15 336	0.17 351	0.23 323	0.27 399	0.14 273	0.19 305	0.17 333	0.18 432	0.15 314	0.17 406	0.10 432	0.06 337	0.08 308	0.06 210	0.09 414	0.10 447

FADNet-RVC-Resample	0.16 408	0.11 427	0.31 515	0.22 485	0.11 418	0.19 429	0.14 173	0.25 362	0.24 354	0.24 464	0.27 424	0.20 373	0.15 369	0.16 348	0.15 375	0.07 268	0.08 438	0.12 490	0.10 455	0.09 414	0.10 447

FADNet_RVC	0.16 408	0.14 486	0.40 539	0.20 439	0.11 418	0.13 277	0.13 118	0.26 380	0.22 328	0.21 427	0.23 357	0.20 373	0.17 418	0.14 292	0.16 391	0.08 332	0.08 438	0.12 490	0.09 416	0.11 469	0.10 447

SuperB	0.20 466	0.10 401	0.56 562	0.16 160	0.09 263	0.18 406	0.18 396	0.24 346	0.50 541	0.26 483	0.39 512	0.17 333	0.21 464	0.22 472	0.21 463	0.08 332	0.06 337	0.06 121	0.06 210	0.12 484	0.10 447

AF-Net	0.22 487	0.17 515	0.17 407	0.26 533	0.13 474	0.25 498	0.24 507	0.32 469	0.50 541	0.25 477	0.33 480	0.38 530	0.26 502	0.28 514	0.25 507	0.11 461	0.10 487	0.16 535	0.11 487	0.11 469	0.10 447

Nwc_Net	0.23 503	0.16 504	0.21 462	0.25 527	0.14 494	0.24 487	0.26 532	0.37 526	0.38 491	0.22 443	0.41 529	0.30 483	0.28 520	0.28 514	0.25 507	0.11 461	0.10 487	0.17 538	0.20 552	0.10 446	0.10 447

ADCL	0.24 510	0.11 427	0.47 551	0.22 485	0.12 451	0.34 544	0.29 554	0.29 434	0.56 554	0.24 464	0.46 543	0.30 483	0.30 532	0.29 521	0.29 537	0.08 332	0.07 412	0.09 392	0.09 416	0.10 446	0.10 447

ADCP+	0.20 466	0.10 401	0.33 521	0.20 439	0.12 451	0.22 469	0.26 532	0.31 458	0.34 463	0.26 483	0.37 498	0.22 400	0.22 473	0.27 502	0.27 527	0.09 391	0.06 337	0.08 308	0.08 367	0.09 414	0.10 447

UCFNet_RVC	0.14 340	0.08 264	0.13 258	0.11 1	0.10 366	0.20 444	0.10 29	0.24 346	0.22 328	0.17 344	0.20 317	0.23 418	0.15 369	0.17 380	0.15 375	0.12 486	0.07 412	0.10 440	0.13 516	0.11 469	0.10 447

DeepPruner_ROB	0.16 408	0.11 427	0.15 345	0.17 236	0.10 366	0.17 387	0.15 245	0.32 469	0.21 313	0.19 390	0.21 338	0.22 400	0.18 432	0.20 442	0.15 375	0.13 509	0.09 467	0.09 392	0.09 416	0.11 469	0.10 447

PWC_ROB	0.21 478	0.16 504	0.26 489	0.18 319	0.11 418	0.22 469	0.13 118	0.32 469	0.49 538	0.30 516	0.40 518	0.32 506	0.24 487	0.31 525	0.22 472	0.10 432	0.07 412	0.11 471	0.08 367	0.11 469	0.10 447

CBMV	0.19 454	0.14 486	0.17 407	0.18 319	0.10 366	0.20 444	0.11 51	0.29 434	0.30 430	0.29 512	0.30 456	0.30 483	0.23 481	0.27 502	0.19 437	0.13 509	0.15 542	0.17 538	0.16 539	0.10 446	0.10 447
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	0.27 533	0.13 474	0.18 430	0.15 82	0.11 418	0.32 535	0.24 507	0.40 543	0.36 477	0.52 568	0.57 565	0.67 579	0.40 558	0.35 544	0.26 519	0.14 523	0.13 527	0.13 505	0.11 487	0.11 469	0.10 447
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
zh-mn7	0.25 521	0.14 486	0.56 562	0.19 380	0.14 494	0.24 487	0.22 484	0.34 497	0.62 566	0.35 535	0.65 570	0.31 496	0.25 496	0.31 525	0.25 507	0.09 391	0.08 438	0.09 392	0.09 416	0.09 414	0.11 473

DDVS	0.15 385	0.10 401	0.21 462	0.16 160	0.12 451	0.15 336	0.14 173	0.25 362	0.19 274	0.18 374	0.29 450	0.27 456	0.12 288	0.19 417	0.15 375	0.09 391	0.06 337	0.09 392	0.07 301	0.11 469	0.11 473

SDNR	0.19 454	0.08 264	0.19 441	0.16 160	0.12 451	0.77 592	0.14 173	0.25 362	0.32 444	0.19 390	0.24 369	0.19 361	0.13 326	0.19 417	0.15 375	0.16 543	0.18 552	0.14 517	0.11 487	0.08 351	0.11 473

DisPM	0.11 212	0.07 163	0.12 211	0.16 160	0.09 263	0.06 10	0.13 118	0.17 189	0.17 231	0.14 273	0.20 317	0.12 225	0.10 230	0.11 126	0.10 139	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.11 473

Wz-Net-SNSev	0.25 521	0.17 515	0.44 545	0.25 527	0.14 494	0.26 508	0.23 495	0.38 534	0.56 554	0.30 516	0.55 557	0.39 538	0.26 502	0.23 483	0.30 542	0.10 432	0.09 467	0.09 392	0.10 455	0.11 469	0.11 473

Wz-Net-LNSev	0.22 487	0.16 504	0.38 535	0.21 470	0.13 474	0.25 498	0.23 495	0.32 469	0.43 517	0.30 516	0.41 529	0.31 496	0.18 432	0.22 472	0.25 507	0.10 432	0.09 467	0.08 308	0.08 367	0.12 484	0.11 473

PFNet+	0.11 212	0.06 72	0.13 258	0.16 160	0.09 263	0.05 4	0.12 71	0.17 189	0.21 313	0.16 328	0.19 305	0.14 270	0.10 230	0.11 126	0.11 211	0.08 332	0.05 208	0.09 392	0.08 367	0.06 218	0.11 473

Anonymous3	0.16 408	0.13 474	0.33 521	0.26 533	0.14 494	0.27 518	0.17 351	0.28 423	0.28 413	0.15 300	0.17 271	0.14 270	0.10 230	0.15 314	0.12 265	0.08 332	0.08 438	0.08 308	0.08 367	0.08 351	0.11 473

hitnet-ft	0.18 442	0.09 340	0.17 407	0.14 40	0.09 263	0.26 508	0.20 457	0.25 362	0.26 389	0.24 464	0.32 468	0.31 496	0.22 473	0.24 492	0.21 463	0.12 486	0.07 412	0.10 440	0.08 367	0.12 484	0.11 473

DANet	0.21 478	0.15 496	0.28 502	0.25 527	0.13 474	0.22 469	0.19 436	0.27 403	0.27 399	0.28 504	0.32 468	0.35 519	0.31 536	0.31 525	0.23 484	0.11 461	0.09 467	0.11 471	0.10 455	0.13 502	0.11 473
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	0.19 454	0.13 474	0.17 407	0.16 160	0.11 418	0.15 336	0.13 118	0.26 380	0.28 413	0.27 489	0.30 456	0.27 456	0.24 487	0.23 483	0.16 391	0.15 527	0.17 550	0.22 556	0.20 552	0.10 446	0.11 473

SANet	0.24 510	0.14 486	0.28 502	0.21 470	0.11 418	0.27 518	0.24 507	0.38 534	0.64 570	0.36 538	0.40 518	0.43 549	0.26 502	0.27 502	0.24 497	0.12 486	0.09 467	0.10 440	0.09 416	0.13 502	0.11 473

SGM_RVC	0.23 503	0.12 445	0.15 345	0.15 82	0.09 263	0.33 541	0.18 396	0.34 497	0.31 437	0.44 561	0.37 498	0.53 568	0.35 548	0.35 544	0.24 497	0.13 509	0.13 527	0.13 505	0.13 516	0.10 446	0.11 473
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	0.25 521	0.17 515	0.50 553	0.24 515	0.13 474	0.25 498	0.24 507	0.34 497	0.48 532	0.28 504	0.54 555	0.28 466	0.31 536	0.36 550	0.32 550	0.10 432	0.10 487	0.11 471	0.10 455	0.12 484	0.12 486

TCMNet	0.19 454	0.12 445	0.19 441	0.20 439	0.18 543	0.20 444	0.24 507	0.27 403	0.36 477	0.23 455	0.26 415	0.25 438	0.19 448	0.19 417	0.23 484	0.13 509	0.11 500	0.11 471	0.12 506	0.13 502	0.12 486

DCVSM-stereo	0.14 340	0.09 340	0.16 379	0.16 160	0.10 366	0.15 336	0.09 18	0.19 243	0.23 338	0.20 413	0.23 357	0.26 448	0.15 369	0.18 402	0.14 346	0.09 391	0.07 412	0.09 392	0.08 367	0.10 446	0.12 486

DualNet (step1)	0.16 408	0.12 445	0.20 453	0.12 4	0.14 494	0.17 387	0.13 118	0.27 403	0.23 338	0.20 413	0.20 317	0.24 424	0.19 448	0.16 348	0.16 391	0.15 527	0.06 337	0.14 517	0.14 519	0.14 515	0.12 486

test_sample9	0.18 442	0.12 445	0.20 453	0.12 4	0.14 494	0.17 387	0.13 118	0.27 403	0.23 338	0.20 413	0.20 317	0.24 424	0.19 448	0.19 417	0.17 406	0.15 527	0.30 577	0.14 517	0.14 519	0.14 515	0.12 486

test_sample8	0.19 454	0.12 445	0.20 453	0.12 4	0.14 494	0.17 387	0.13 118	0.31 458	0.21 313	0.27 489	0.22 348	0.36 521	0.25 496	0.19 417	0.17 406	0.15 527	0.30 577	0.14 517	0.14 519	0.14 515	0.12 486

NF-Stereo	0.11 212	0.07 163	0.13 258	0.17 236	0.09 263	0.10 145	0.14 173	0.23 323	0.19 274	0.12 224	0.17 271	0.12 225	0.11 255	0.11 126	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.12 486

OCTAStereo	0.11 212	0.07 163	0.13 258	0.17 236	0.09 263	0.10 145	0.14 173	0.23 323	0.19 274	0.12 224	0.17 271	0.12 225	0.11 255	0.11 126	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.12 486

PSM-softLoss	0.12 279	0.07 163	0.15 345	0.17 236	0.09 263	0.08 57	0.13 118	0.24 346	0.17 231	0.14 273	0.19 305	0.13 250	0.11 255	0.11 126	0.11 211	0.07 268	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.06 218	0.12 486

KMStereo	0.12 279	0.07 163	0.15 345	0.17 236	0.09 263	0.08 57	0.13 118	0.24 346	0.17 231	0.14 273	0.19 305	0.13 250	0.11 255	0.11 126	0.11 211	0.07 268	0.05 208	0.08 308	0.07 301	0.06 218	0.12 486

RE-Stereo	0.11 212	0.07 163	0.13 258	0.17 236	0.09 263	0.10 145	0.14 173	0.23 323	0.19 274	0.12 224	0.17 271	0.12 225	0.11 255	0.11 126	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.12 486

TVStereo	0.11 212	0.07 163	0.13 258	0.17 236	0.09 263	0.10 145	0.14 173	0.23 323	0.19 274	0.12 224	0.17 271	0.12 225	0.11 255	0.11 126	0.11 211	0.06 127	0.04 24	0.07 223	0.06 210	0.06 218	0.12 486

APVNet	0.22 487	0.12 445	0.19 441	0.18 319	0.14 494	0.32 535	0.31 568	0.39 539	0.32 444	0.27 489	0.40 518	0.30 483	0.29 528	0.26 499	0.25 507	0.11 461	0.12 514	0.11 471	0.14 519	0.12 484	0.12 486

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 487	0.21 539	0.24 481	0.26 533	0.11 418	0.23 482	0.14 173	0.39 539	0.24 354	0.32 528	0.36 492	0.30 483	0.21 464	0.19 417	0.21 463	0.17 548	0.14 536	0.21 552	0.16 539	0.12 484	0.12 486

ADCMid	0.25 521	0.15 496	0.40 539	0.20 439	0.14 494	0.25 498	0.26 532	0.34 497	0.38 491	0.36 538	0.44 541	0.34 515	0.40 558	0.35 544	0.33 554	0.10 432	0.09 467	0.11 471	0.11 487	0.13 502	0.12 486

STTRV1_RVC	0.25 521	0.26 553	0.39 537	0.19 380	0.26 567	0.30 532	0.24 507	0.34 497	0.35 472	0.36 538	0.34 484	0.31 496	0.31 536	0.28 514	0.25 507	0.17 548	0.10 487	0.16 535	0.14 519	0.17 544	0.12 486

SGM-ForestM	0.32 550	0.12 445	0.16 379	0.16 160	0.11 418	0.39 559	0.19 436	0.41 549	0.50 541	0.52 568	0.54 555	1.32 599	0.42 566	0.40 565	0.27 527	0.14 523	0.16 545	0.16 535	0.16 539	0.12 484	0.12 486

XPNet_ROB	0.22 487	0.11 427	0.19 441	0.22 485	0.13 474	0.22 469	0.19 436	0.34 497	0.40 502	0.30 516	0.39 512	0.39 538	0.26 502	0.26 499	0.28 534	0.15 527	0.10 487	0.10 440	0.10 455	0.13 502	0.12 486

LALA_ROB	0.25 521	0.16 504	0.22 468	0.26 533	0.17 537	0.27 518	0.27 539	0.42 554	0.37 484	0.33 532	0.38 504	0.51 564	0.26 502	0.28 514	0.27 527	0.16 543	0.09 467	0.12 490	0.11 487	0.13 502	0.12 486

SGM-Forest	0.20 466	0.14 486	0.18 430	0.19 380	0.13 474	0.20 444	0.22 484	0.33 488	0.30 430	0.24 464	0.29 450	0.28 466	0.19 448	0.23 483	0.17 406	0.15 527	0.16 545	0.15 529	0.14 519	0.12 484	0.12 486
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex-ft	3.30 606	0.34 570	59.09 634	0.18 319	0.13 474	0.26 508	0.22 484	0.27 403	0.72 579	1.90 610	0.70 576	0.44 551	0.45 569	0.29 521	0.41 572	0.09 391	0.09 467	0.12 490	0.09 416	0.14 515	0.13 506

pcwnet_v2	0.19 454	0.10 401	0.26 489	0.17 236	0.14 494	0.18 406	0.15 245	0.37 526	0.46 530	0.19 390	0.24 369	0.21 382	0.19 448	0.20 442	0.19 437	0.13 509	0.10 487	0.10 440	0.10 455	0.11 469	0.13 506

FINET	0.21 478	0.18 526	0.26 489	0.18 319	0.16 522	0.23 482	0.23 495	0.32 469	0.48 532	0.25 477	0.32 468	0.22 400	0.22 473	0.22 472	0.17 406	0.18 550	0.16 545	0.11 471	0.10 455	0.15 530	0.13 506

S-Stereo	0.20 466	0.12 445	0.25 486	0.21 470	0.13 474	0.20 444	0.18 396	0.32 469	0.43 517	0.23 455	0.36 492	0.28 466	0.30 532	0.19 417	0.22 472	0.09 391	0.12 514	0.10 440	0.10 455	0.13 502	0.13 506

G-Net	0.24 510	0.16 504	0.36 530	0.22 485	0.16 522	0.51 569	0.23 495	0.29 434	0.34 463	0.36 538	0.38 504	0.31 496	0.29 528	0.27 502	0.26 519	0.11 461	0.09 467	0.12 490	0.09 416	0.16 537	0.13 506

NCC-stereo	0.24 510	0.15 496	0.31 515	0.26 533	0.16 522	0.20 444	0.30 562	0.40 543	0.40 502	0.24 464	0.38 504	0.33 509	0.28 520	0.36 550	0.27 527	0.12 486	0.11 500	0.15 529	0.22 557	0.13 502	0.13 506

stereogan	0.22 487	0.11 427	0.21 462	0.20 439	0.12 451	0.31 534	0.19 436	0.35 513	0.44 523	0.22 443	0.39 512	0.35 519	0.27 510	0.33 535	0.22 472	0.10 432	0.12 514	0.10 440	0.10 455	0.14 515	0.13 506

edge stereo	0.22 487	0.13 474	0.20 453	0.21 470	0.13 474	0.23 482	0.16 313	0.32 469	0.42 512	0.32 528	0.40 518	0.38 530	0.35 548	0.25 497	0.24 497	0.13 509	0.11 500	0.14 517	0.11 487	0.12 484	0.13 506

Abc-Net	0.24 510	0.15 496	0.31 515	0.26 533	0.16 522	0.20 444	0.30 562	0.40 543	0.40 502	0.24 464	0.38 504	0.33 509	0.28 520	0.36 550	0.27 527	0.12 486	0.11 500	0.15 529	0.22 557	0.13 502	0.13 506
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.23 503	0.12 445	0.28 502	0.21 470	0.13 474	0.28 525	0.16 313	0.35 513	0.66 574	0.27 489	0.33 480	0.30 483	0.21 464	0.31 525	0.29 537	0.10 432	0.08 438	0.09 392	0.10 455	0.13 502	0.13 506

DeepPrunerF	0.24 510	0.17 515	0.42 544	0.26 533	0.16 522	0.22 469	0.28 545	0.37 526	0.50 541	0.26 483	0.29 450	0.24 424	0.28 520	0.21 459	0.22 472	0.15 527	0.11 500	0.20 551	0.18 550	0.12 484	0.13 506

ADCPNet	0.25 521	0.16 504	0.61 568	0.21 470	0.15 512	0.35 552	0.25 523	0.32 469	0.35 472	0.30 516	0.40 518	0.36 521	0.28 520	0.28 514	0.32 550	0.12 486	0.10 487	0.11 471	0.12 506	0.14 515	0.13 506

PA-Net	0.23 503	0.18 526	0.33 521	0.28 548	0.22 555	0.21 461	0.38 577	0.29 434	0.39 494	0.22 443	0.32 468	0.25 438	0.26 502	0.20 442	0.25 507	0.09 391	0.23 571	0.15 529	0.22 557	0.09 414	0.13 506
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.23 503	0.15 496	0.17 407	0.34 564	0.18 543	0.24 487	0.23 495	0.34 497	0.28 413	0.31 522	0.38 504	0.38 530	0.28 520	0.23 483	0.24 497	0.15 527	0.12 514	0.18 547	0.21 554	0.13 502	0.13 506

NOSS_ROB	0.19 454	0.12 445	0.18 430	0.16 160	0.12 451	0.15 336	0.12 71	0.30 448	0.32 444	0.20 413	0.22 348	0.27 456	0.23 481	0.21 459	0.16 391	0.16 543	0.18 552	0.23 557	0.21 554	0.12 484	0.13 506

ETE_ROB	0.23 503	0.17 515	0.22 468	0.25 527	0.13 474	0.26 508	0.29 554	0.31 458	0.36 477	0.28 504	0.36 492	0.45 553	0.26 502	0.27 502	0.26 519	0.11 461	0.08 438	0.12 490	0.09 416	0.14 515	0.13 506

PDISCO_ROB	0.27 533	0.16 504	0.26 489	0.28 548	0.20 549	0.32 535	0.26 532	0.44 560	0.57 556	0.28 504	0.40 518	0.45 553	0.29 528	0.33 535	0.34 556	0.12 486	0.09 467	0.17 538	0.16 539	0.17 544	0.13 506

Wz-Net-TNSev	0.29 541	0.20 533	0.65 571	0.19 380	0.15 512	0.38 558	0.27 539	0.35 513	0.55 551	0.34 534	0.42 536	0.45 553	0.38 553	0.32 532	0.30 542	0.12 486	0.13 527	0.10 440	0.12 506	0.15 530	0.14 523

UDG	0.21 478	0.17 515	0.19 441	0.23 506	0.15 512	0.30 532	0.20 457	0.33 488	0.35 472	0.23 455	0.28 438	0.31 496	0.27 510	0.20 442	0.22 472	0.15 527	0.12 514	0.13 505	0.09 416	0.14 515	0.14 523

SACVNet	0.18 442	0.12 445	0.14 293	0.17 236	0.13 474	0.22 469	0.18 396	0.31 458	0.30 430	0.23 455	0.31 464	0.30 483	0.22 473	0.22 472	0.17 406	0.11 461	0.08 438	0.10 440	0.10 455	0.12 484	0.14 523

PSM-AAD	0.11 212	0.07 163	0.10 129	0.19 380	0.09 263	0.10 145	0.15 245	0.20 256	0.13 136	0.12 224	0.14 218	0.18 347	0.11 255	0.11 126	0.10 139	0.05 33	0.05 208	0.09 392	0.08 367	0.06 218	0.14 523

FAT-Stereo	0.20 466	0.12 445	0.22 468	0.21 470	0.12 451	0.17 387	0.18 396	0.34 497	0.39 494	0.27 489	0.37 498	0.34 515	0.32 541	0.21 459	0.20 443	0.09 391	0.11 500	0.10 440	0.09 416	0.11 469	0.14 523

RP	0.21 478	0.13 474	0.21 462	0.23 506	0.11 418	0.21 461	0.20 457	0.25 362	0.44 523	0.21 427	0.38 504	0.36 521	0.24 487	0.27 502	0.25 507	0.11 461	0.12 514	0.13 505	0.12 506	0.12 484	0.14 523

WCMA_ROB	0.24 510	0.11 427	0.22 468	0.17 236	0.14 494	0.32 535	0.15 245	0.32 469	0.32 444	0.38 544	0.53 553	0.40 542	0.34 546	0.34 538	0.25 507	0.11 461	0.12 514	0.12 490	0.10 455	0.14 515	0.14 523

SQANet	0.23 503	0.23 544	0.30 513	0.30 558	0.19 546	0.27 518	0.13 118	0.29 434	0.33 451	0.24 464	0.37 498	0.31 496	0.22 473	0.27 502	0.23 484	0.15 527	0.10 487	0.21 552	0.16 539	0.21 553	0.15 530

LCNet	0.11 212	0.07 163	0.09 85	0.19 380	0.09 263	0.08 57	0.15 245	0.21 280	0.15 181	0.11 186	0.15 235	0.16 313	0.11 255	0.12 218	0.11 211	0.05 33	0.04 24	0.08 308	0.07 301	0.06 218	0.15 530

MFN_U_SF_RVC	0.32 550	0.21 539	0.55 559	0.30 558	0.15 512	0.34 544	0.17 351	0.52 574	0.46 530	0.46 565	0.55 557	0.59 571	0.39 555	0.35 544	0.37 562	0.15 527	0.14 536	0.18 547	0.21 554	0.16 537	0.15 530

RTS	0.45 569	0.19 529	3.26 607	0.24 515	0.15 512	0.74 586	0.20 457	0.36 520	0.76 585	0.42 556	0.43 539	0.31 496	0.41 563	0.53 578	0.35 557	0.10 432	0.08 438	0.13 505	0.12 506	0.15 530	0.15 530

RTSA	0.45 569	0.19 529	3.26 607	0.24 515	0.15 512	0.74 586	0.20 457	0.36 520	0.76 585	0.42 556	0.43 539	0.31 496	0.41 563	0.53 578	0.35 557	0.10 432	0.08 438	0.13 505	0.12 506	0.15 530	0.15 530

AnyNet_C01	0.36 557	0.25 552	1.37 600	0.22 485	0.17 537	0.48 567	0.27 539	0.35 513	0.39 494	0.39 546	0.74 580	0.46 557	0.38 553	0.45 569	0.47 578	0.13 509	0.13 527	0.13 505	0.14 519	0.14 515	0.15 530

AnyNet_C32	0.26 531	0.16 504	0.36 530	0.20 439	0.16 522	0.25 498	0.30 562	0.32 469	0.44 523	0.31 522	0.49 547	0.30 483	0.33 542	0.40 565	0.33 554	0.12 486	0.12 514	0.12 490	0.14 519	0.14 515	0.15 530

RYNet	0.22 487	0.12 445	0.22 468	0.19 380	0.17 537	0.46 563	0.26 532	0.38 534	0.48 532	0.24 464	0.28 438	0.34 515	0.23 481	0.20 442	0.30 542	0.10 432	0.06 337	0.09 392	0.09 416	0.13 502	0.15 530

CC-Net-ROB	0.28 537	0.31 566	0.36 530	0.29 556	0.15 512	0.25 498	0.19 436	0.45 563	0.33 451	0.39 546	0.37 498	0.39 538	0.31 536	0.27 502	0.26 519	0.24 572	0.19 555	0.30 573	0.23 561	0.18 548	0.15 530

CSAN	0.29 541	0.24 547	0.27 497	0.34 564	0.19 546	0.33 541	0.42 581	0.37 526	0.50 541	0.38 544	0.40 518	0.44 551	0.33 542	0.28 514	0.30 542	0.20 557	0.16 545	0.19 549	0.19 551	0.14 515	0.15 530

DispFullNet	0.27 533	0.21 539	0.65 571	0.28 548	0.16 522	0.26 508	0.17 351	0.33 488	0.58 559	0.27 489	0.38 504	0.43 549	0.23 481	0.38 557	0.23 484	0.12 486	0.06 337	0.19 549	0.11 487	0.21 553	0.15 530

PSMNet-RUCA	0.27 533	0.33 568	0.41 542	0.36 568	0.32 575	0.18 406	0.19 436	0.42 554	0.30 430	0.33 532	0.41 529	0.39 538	0.25 496	0.31 525	0.20 443	0.18 550	0.10 487	0.25 559	0.15 535	0.21 553	0.16 541

WZ-Net	0.28 537	0.17 515	0.78 587	0.22 485	0.16 522	0.34 544	0.29 554	0.39 539	0.57 556	0.24 464	0.55 557	0.37 526	0.24 487	0.33 535	0.35 557	0.09 391	0.08 438	0.09 392	0.10 455	0.14 515	0.16 541

DDUNet	0.22 487	0.17 515	0.21 462	0.22 485	0.15 512	0.25 498	0.24 507	0.29 434	0.30 430	0.31 522	0.36 492	0.33 509	0.25 496	0.24 492	0.20 443	0.18 550	0.13 527	0.17 538	0.11 487	0.16 537	0.16 541

KYRaft	0.11 212	0.07 163	0.10 129	0.19 380	0.09 263	0.08 57	0.15 245	0.22 303	0.12 101	0.13 251	0.16 249	0.20 373	0.10 230	0.12 218	0.10 139	0.05 33	0.04 24	0.08 308	0.08 367	0.06 218	0.16 541

psmorigin	0.25 521	0.15 496	0.34 529	0.17 236	0.13 474	0.23 482	0.14 173	0.34 497	0.33 451	0.41 553	0.55 557	0.41 544	0.37 552	0.34 538	0.27 527	0.11 461	0.15 542	0.11 471	0.11 487	0.12 484	0.16 541

RGC	0.25 521	0.20 533	0.29 510	0.28 548	0.16 522	0.22 469	0.23 495	0.32 469	0.44 523	0.27 489	0.40 518	0.38 530	0.27 510	0.36 550	0.22 472	0.11 461	0.13 527	0.17 538	0.17 546	0.14 515	0.16 541

ADCS	0.29 541	0.18 526	0.45 546	0.21 470	0.17 537	0.28 525	0.23 495	0.41 549	0.63 569	0.40 549	0.49 547	0.40 542	0.36 550	0.39 561	0.40 569	0.13 509	0.12 514	0.13 505	0.14 519	0.16 537	0.16 541

DPSNet	0.28 537	0.16 504	0.31 515	0.18 319	0.13 474	0.54 571	0.42 581	0.51 573	0.67 575	0.29 512	0.38 504	0.38 530	0.29 528	0.31 525	0.23 484	0.11 461	0.10 487	0.11 471	0.08 367	0.20 552	0.16 541

ISRNet	0.18 442	0.08 264	0.19 441	0.19 380	0.13 474	0.15 336	0.12 71	0.30 448	0.32 444	0.21 427	0.25 398	0.27 456	0.17 418	0.17 380	0.20 443	0.20 557	0.08 438	0.14 517	0.14 519	0.14 515	0.17 549

Anonymous_2	0.22 487	0.17 515	0.28 502	0.15 82	0.16 522	0.32 535	0.22 484	0.22 303	0.17 231	0.23 455	0.24 369	0.26 448	0.27 510	0.27 502	0.23 484	0.22 566	0.25 573	0.17 538	0.17 546	0.17 544	0.17 549

GANetREF_RVC	0.31 548	0.34 570	0.27 497	0.35 566	0.16 522	0.32 535	0.41 578	0.48 567	0.51 548	0.35 535	0.35 489	0.34 515	0.33 542	0.39 561	0.32 550	0.27 574	0.20 558	0.29 571	0.15 535	0.18 548	0.17 549
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
ccnet	0.29 541	0.28 561	0.23 477	0.20 439	0.28 569	0.41 562	0.21 474	0.45 563	0.33 451	0.36 538	0.46 543	0.36 521	0.30 532	0.39 561	0.42 573	0.23 570	0.14 536	0.21 552	0.17 546	0.23 557	0.18 552

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 566	0.39 574	0.54 557	0.40 571	0.20 549	0.64 578	0.32 570	0.53 576	0.72 579	0.71 580	0.72 577	0.61 573	0.54 576	0.51 574	0.46 577	0.20 557	0.19 555	0.29 571	0.30 573	0.23 557	0.18 552

FADNet-RVC	0.20 466	0.20 533	0.38 535	0.21 470	0.16 522	0.20 444	0.15 245	0.26 380	0.26 389	0.26 483	0.32 468	0.26 448	0.21 464	0.22 472	0.19 437	0.12 486	0.13 527	0.12 490	0.14 519	0.13 502	0.18 552

FADNet	0.21 478	0.22 543	0.36 530	0.18 319	0.17 537	0.24 487	0.13 118	0.31 458	0.31 437	0.23 455	0.25 398	0.27 456	0.21 464	0.19 417	0.15 375	0.13 509	0.15 542	0.12 490	0.15 535	0.16 537	0.18 552

XQC	0.28 537	0.23 544	0.51 554	0.28 548	0.19 546	0.34 544	0.27 539	0.36 520	0.57 556	0.31 522	0.30 456	0.37 526	0.30 532	0.38 557	0.38 564	0.13 509	0.09 467	0.15 529	0.12 506	0.17 544	0.18 552

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 547	0.24 547	0.29 510	0.36 568	0.16 522	0.34 544	0.30 562	0.32 469	0.42 512	0.40 549	0.46 543	0.38 530	0.31 536	0.34 538	0.28 534	0.19 555	0.20 558	0.26 560	0.29 571	0.18 548	0.19 557

SHD	0.26 531	0.15 496	0.30 513	0.24 515	0.18 543	0.22 469	0.15 245	0.38 534	0.71 578	0.32 528	0.41 529	0.36 521	0.28 520	0.32 532	0.29 537	0.12 486	0.11 500	0.14 517	0.13 516	0.16 537	0.20 558

SAMSARA	0.40 562	0.28 561	0.33 521	0.55 582	0.39 576	0.82 593	1.23 608	0.47 566	0.51 548	0.36 538	0.35 489	0.55 570	0.39 555	0.38 557	0.39 566	0.15 527	0.20 558	0.15 529	0.14 519	0.23 557	0.20 558

BEATNet-Init1	0.52 576	0.27 556	0.62 569	0.30 558	0.21 553	0.76 590	0.29 554	0.54 577	0.65 573	0.86 591	0.95 592	2.07 609	0.62 586	0.56 582	0.42 573	0.18 550	0.18 552	0.23 557	0.22 557	0.22 556	0.21 560

PASM	0.32 550	0.24 547	0.48 552	0.28 548	0.27 568	0.29 529	0.30 562	0.34 497	0.49 538	0.35 535	0.39 512	0.46 557	0.34 546	0.34 538	0.35 557	0.23 570	0.25 573	0.26 560	0.28 570	0.23 557	0.21 560

MSMD_ROB	0.31 548	0.26 553	0.26 489	0.24 515	0.21 553	0.34 544	0.25 523	0.34 497	0.39 494	0.40 549	0.69 574	0.45 553	0.40 558	0.34 538	0.27 527	0.20 557	0.19 555	0.26 560	0.25 563	0.23 557	0.22 562

FADE	0.45 569	0.33 568	1.03 596	0.33 563	0.25 566	0.35 552	0.29 554	0.64 585	1.07 593	0.43 559	0.41 529	0.42 545	0.53 574	0.70 588	0.51 584	0.30 575	0.21 570	0.41 579	0.38 579	0.23 557	0.22 562

DGSMNet	0.24 510	0.19 529	0.33 521	0.21 470	0.24 560	0.24 487	0.20 457	0.35 513	0.41 505	0.24 464	0.32 468	0.38 530	0.21 464	0.29 521	0.23 484	0.12 486	0.11 500	0.14 517	0.16 539	0.23 557	0.23 564

FSD	0.25 521	0.27 556	0.26 489	0.24 515	0.22 555	0.25 498	0.25 523	0.27 403	0.26 389	0.25 477	0.26 415	0.25 438	0.27 510	0.27 502	0.24 497	0.21 561	0.20 558	0.27 563	0.26 564	0.25 565	0.24 565

FC-DCNN v2	0.33 553	0.27 556	0.28 502	0.26 533	0.23 558	0.37 555	0.28 545	0.40 543	0.43 517	0.45 562	0.56 562	0.51 564	0.40 558	0.37 555	0.29 537	0.21 561	0.20 558	0.27 563	0.26 564	0.25 565	0.24 565

ACVNet_1	0.44 567	0.49 579	0.60 567	0.45 576	0.28 569	0.49 568	0.27 539	0.57 581	0.72 579	0.62 575	0.58 567	0.74 583	0.49 572	0.50 572	0.35 557	0.26 573	0.24 572	0.39 577	0.29 571	0.31 576	0.24 565

FCDSN-DC	0.33 553	0.28 561	0.28 502	0.30 558	0.24 560	0.39 559	0.28 545	0.42 554	0.42 512	0.43 559	0.53 553	0.51 564	0.41 563	0.36 550	0.30 542	0.21 561	0.20 558	0.27 563	0.26 564	0.25 565	0.24 565
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 569	0.27 556	0.27 497	0.27 545	0.24 560	0.47 565	0.31 568	0.55 578	0.59 560	0.72 582	1.13 601	1.15 593	0.61 584	0.52 576	0.37 562	0.21 561	0.20 558	0.27 563	0.31 575	0.25 565	0.24 565

FC-DCNN	0.33 553	0.27 556	0.28 502	0.26 533	0.23 558	0.37 555	0.28 545	0.40 543	0.43 517	0.45 562	0.55 557	0.51 564	0.40 558	0.37 555	0.30 542	0.21 561	0.20 558	0.27 563	0.26 564	0.25 565	0.24 565

ELAS_RVC	0.41 564	0.29 564	0.33 521	0.28 548	0.24 560	0.54 571	0.36 573	0.49 569	0.59 560	0.72 582	0.74 580	0.65 577	0.54 576	0.54 580	0.40 569	0.22 566	0.20 558	0.27 563	0.26 564	0.26 570	0.25 571
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 564	0.29 564	0.33 521	0.27 545	0.24 560	0.60 576	0.36 573	0.50 572	0.50 541	0.71 580	0.79 584	0.67 579	0.54 576	0.51 574	0.42 573	0.22 566	0.20 558	0.27 563	0.26 564	0.26 570	0.25 571
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	0.39 559	0.53 580	0.55 559	0.45 576	0.24 560	0.47 565	0.18 396	0.49 569	0.64 570	0.42 556	0.45 542	0.60 572	0.27 510	0.34 538	0.24 497	0.33 578	0.14 536	0.48 581	0.42 582	0.30 573	0.26 573

otaku	0.39 559	0.37 573	0.52 555	0.44 575	0.28 569	0.58 573	0.24 507	0.41 549	0.62 566	0.40 549	0.49 547	0.46 557	0.33 542	0.40 565	0.32 550	0.30 575	0.30 577	0.39 577	0.33 576	0.29 572	0.28 574

Ntro	0.40 562	0.40 575	0.53 556	0.46 579	0.30 573	0.65 579	0.24 507	0.46 565	0.68 576	0.41 553	0.49 547	0.48 562	0.42 566	0.39 561	0.31 549	0.32 577	0.28 575	0.37 576	0.30 573	0.32 577	0.29 575

Consistency-Raft	0.44 567	0.40 575	0.45 546	0.37 570	0.43 580	0.46 563	0.41 578	0.57 581	0.55 551	0.32 528	0.73 578	0.33 509	0.48 571	0.42 568	0.49 580	0.39 580	0.35 582	0.45 580	0.51 589	0.42 580	0.29 575

NVStereoNet_ROB	0.46 573	0.36 572	0.46 550	0.41 573	0.28 569	0.34 544	0.34 571	0.48 567	0.60 563	0.72 582	0.93 590	0.70 582	0.66 587	0.47 570	0.60 589	0.22 566	0.33 581	0.34 575	0.34 578	0.30 573	0.30 577
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	0.39 559	0.20 533	0.39 537	0.31 562	0.22 555	0.29 529	0.43 583	0.52 574	0.96 592	0.55 572	0.79 584	0.53 568	0.59 583	0.52 576	0.38 564	0.19 555	0.14 536	0.17 538	0.14 519	0.24 564	0.31 578

MADNet+	0.75 588	0.71 590	3.70 610	0.66 585	0.41 578	0.98 598	0.97 606	0.69 587	0.73 583	0.52 568	0.57 565	0.64 575	0.68 589	0.86 597	1.01 605	0.34 579	0.36 583	0.28 570	0.23 561	0.36 579	0.31 578

LSM	0.33 553	0.20 533	0.58 565	0.26 533	0.60 592	0.34 544	0.25 523	0.42 554	0.48 532	0.45 562	0.58 567	0.42 545	0.36 550	0.35 544	0.25 507	0.12 486	0.20 558	0.14 517	0.16 539	0.19 551	0.33 580

MonStereo1	0.47 574	0.26 553	0.58 565	0.28 548	0.20 549	0.39 559	0.18 396	0.49 569	0.64 570	0.52 568	0.87 587	1.01 588	0.57 581	0.50 572	0.56 586	0.53 589	0.31 580	0.54 587	0.40 580	0.33 578	0.34 581

JetBlue	0.71 585	0.45 578	1.14 598	0.51 580	0.47 582	2.02 608	0.64 595	0.75 588	0.70 577	0.69 579	0.77 583	1.22 595	0.83 594	1.03 605	1.01 605	0.40 581	0.28 575	0.33 574	0.33 576	0.30 573	0.34 581

ACVNet_2	0.66 584	0.66 588	0.68 579	0.63 584	0.41 578	0.71 584	0.49 585	0.96 597	1.39 602	0.89 592	1.09 597	1.04 589	0.73 590	0.54 580	0.47 578	0.43 584	0.40 584	0.53 586	0.44 583	0.47 581	0.35 583

IMH-64-1	0.65 582	0.61 584	0.68 579	0.71 586	0.51 583	0.59 574	0.49 585	0.91 593	0.85 587	0.74 586	1.02 594	0.81 584	0.78 592	0.79 590	0.49 580	0.42 582	0.46 586	0.71 590	0.47 584	0.52 583	0.39 584

IMH-64	0.65 582	0.61 584	0.68 579	0.71 586	0.51 583	0.59 574	0.49 585	0.91 593	0.85 587	0.74 586	1.02 594	0.81 584	0.78 592	0.79 590	0.49 580	0.42 582	0.46 586	0.71 590	0.47 584	0.52 583	0.39 584

RainbowNet	0.54 578	0.61 584	0.70 585	0.57 583	0.43 580	0.65 579	0.37 576	0.60 583	0.87 589	0.50 567	0.66 571	0.64 575	0.47 570	0.49 571	0.43 576	0.47 586	0.48 591	0.52 585	0.41 581	0.52 583	0.40 586

IMH	0.71 585	0.64 587	0.68 579	0.76 588	0.54 585	0.69 582	0.54 589	0.98 599	1.10 595	0.82 590	1.09 597	0.89 586	0.88 597	0.87 598	0.52 585	0.44 585	0.50 595	0.75 593	0.51 589	0.56 588	0.41 587

PWCK	0.71 585	0.94 599	0.95 594	0.76 588	0.31 574	0.74 586	0.36 573	0.90 592	0.90 590	0.96 595	0.75 582	0.95 587	0.61 584	0.87 598	0.66 592	0.72 598	0.46 586	0.75 593	0.49 586	0.69 596	0.44 588

GCST	0.37 558	0.42 577	0.26 489	1.02 601	0.39 576	0.18 406	0.08 7	0.20 256	0.17 231	0.28 504	0.25 398	0.15 299	0.12 288	0.16 348	0.14 346	0.64 596	0.43 585	0.75 593	0.65 596	0.63 589	0.46 589

TorneroNet-64	0.76 589	0.72 591	0.74 586	0.78 590	0.58 591	0.91 597	0.56 590	0.84 591	1.29 599	0.66 576	0.90 588	1.40 601	0.75 591	0.85 596	0.67 595	0.49 587	0.46 586	0.72 592	0.59 592	0.67 593	0.53 590

anonymity	0.53 577	0.58 582	0.65 571	0.41 573	0.61 593	0.53 570	0.41 578	0.56 579	0.41 505	0.55 572	0.50 551	0.49 563	0.55 579	0.58 583	0.50 583	0.58 592	0.50 595	0.51 583	0.51 589	0.51 582	0.57 591

WAO-7	0.79 590	0.78 593	0.54 557	0.85 594	0.67 596	0.74 586	0.68 599	1.05 602	1.32 600	0.90 593	1.20 604	1.04 589	0.92 598	0.69 587	0.66 592	0.60 594	0.62 605	0.67 589	0.68 598	0.64 590	0.58 592

WAO-6	0.81 591	0.80 594	0.62 569	0.86 595	0.63 594	0.76 590	0.58 592	0.98 599	1.54 607	0.90 593	0.96 593	1.07 591	1.03 602	0.70 588	0.66 592	0.72 598	0.49 593	0.90 601	0.71 599	0.68 594	0.58 592

Dean	0.87 594	0.86 598	0.79 589	0.81 592	0.56 588	0.90 594	0.63 593	1.15 608	1.73 608	1.15 603	1.15 602	1.31 598	0.99 601	0.81 592	0.81 601	0.57 591	0.56 602	0.77 597	0.64 595	0.66 592	0.58 592

SPS-STEREO	0.57 580	0.58 582	0.65 571	0.45 576	0.55 587	0.62 577	0.44 584	0.62 584	0.50 541	0.68 578	0.64 569	0.66 578	0.57 581	0.61 584	0.60 589	0.62 595	0.47 590	0.51 583	0.49 586	0.55 587	0.58 592
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 579	0.57 581	0.65 571	0.40 571	0.54 585	0.66 581	0.49 585	0.56 579	0.45 529	0.66 576	0.69 574	0.67 579	0.56 580	0.63 585	0.56 586	0.59 593	0.48 591	0.50 582	0.50 588	0.52 583	0.58 592

LVE	0.83 593	0.85 597	0.85 592	0.80 591	0.56 588	1.04 603	0.65 596	1.05 602	1.47 605	0.96 595	1.22 605	1.10 592	0.85 595	0.83 593	0.71 597	0.49 587	0.55 601	0.76 596	0.60 594	0.65 591	0.59 597

WAO-8	0.91 595	0.81 595	0.65 571	0.94 598	0.69 597	0.90 594	0.67 597	1.07 605	1.83 610	1.06 600	1.45 607	1.30 596	1.07 603	0.84 594	0.78 598	0.74 600	0.53 598	0.86 599	0.75 600	0.69 596	0.62 598

Venus	0.91 595	0.81 595	0.65 571	0.94 598	0.69 597	0.90 594	0.67 597	1.07 605	1.83 610	1.06 600	1.45 607	1.30 596	1.07 603	0.84 594	0.78 598	0.74 600	0.53 598	0.86 599	0.75 600	0.69 596	0.62 598

TorneroNet	0.82 592	0.74 592	0.81 591	0.84 593	0.63 594	0.99 599	0.63 593	0.96 597	1.16 596	0.80 589	1.11 599	1.36 600	0.86 596	0.93 601	0.80 600	0.56 590	0.49 593	0.78 598	0.66 597	0.73 599	0.63 600

MFMNet_re	0.64 581	0.66 588	0.65 571	0.51 580	0.69 597	0.69 582	0.57 591	0.64 585	0.73 583	0.60 574	0.73 578	0.62 574	0.67 588	0.65 586	0.60 589	0.66 597	0.58 604	0.63 588	0.59 592	0.68 594	0.69 601

UNDER WATER-64	0.95 597	0.94 599	1.43 602	0.87 596	0.56 588	1.18 606	0.87 603	0.77 589	0.94 591	1.04 598	0.85 586	1.58 606	1.21 608	0.94 602	0.96 603	0.87 604	0.57 603	1.03 604	0.88 605	0.78 600	0.73 602

UNDER WATER	0.97 598	0.97 601	1.42 601	0.99 600	0.70 600	1.12 605	0.84 602	0.80 590	1.08 594	1.01 597	0.90 588	1.55 605	1.22 609	1.03 605	1.00 604	0.78 602	0.53 598	1.02 603	0.87 604	0.80 601	0.74 603

ktn	1.01 600	1.21 604	0.80 590	1.23 605	0.86 603	1.01 601	0.87 603	0.94 596	1.39 602	1.04 598	1.12 600	1.15 593	1.07 603	0.94 602	0.59 588	1.28 610	0.71 607	1.38 610	0.83 603	1.02 605	0.75 604

notaker	0.97 598	1.11 602	0.98 595	1.13 603	0.81 601	0.73 585	0.68 599	0.93 595	1.16 596	1.18 605	1.18 603	1.41 602	1.16 607	1.08 607	0.69 596	0.81 603	0.64 606	1.17 606	0.79 602	0.98 603	0.80 605

HanzoNet	1.29 603	1.26 606	1.19 599	1.12 602	0.85 602	1.02 602	0.83 601	1.03 601	1.48 606	1.64 608	1.61 609	2.50 611	1.72 610	1.61 609	1.61 608	1.26 609	0.80 608	1.31 609	1.01 607	1.02 605	0.86 606

KSHMR	1.09 601	1.17 603	0.88 593	1.25 606	1.00 605	0.99 599	0.96 605	1.13 607	1.37 601	1.16 604	1.29 606	1.41 602	0.96 600	1.01 604	0.92 602	1.03 607	1.08 609	1.20 607	1.03 608	1.01 604	0.97 607

JetRed	1.62 604	1.46 607	2.98 605	0.92 597	1.21 606	4.99 611	1.53 611	1.27 610	1.39 602	1.83 609	1.74 610	1.60 607	0.95 599	1.41 608	2.45 612	0.90 606	1.60 611	0.93 602	0.90 606	1.35 607	0.99 608

DPSimNet_ROB	1.11 602	1.23 605	0.78 587	1.13 603	0.88 604	1.10 604	1.13 607	1.16 609	1.23 598	1.43 607	1.02 594	1.41 602	1.10 606	0.90 600	1.60 607	1.46 611	0.51 597	1.21 608	1.03 608	0.90 602	1.01 609

tt	4.67 609	0.06 72	3.55 609	2.02 609	1.55 607	10.25 616	16.71 616	8.91 621	5.03 613	1.31 606	0.94 591	4.71 612	4.76 613	3.33 612	5.87 615	6.06 620	10.30 624	1.88 614	2.11 614	2.75 611	1.21 610

ASD4	3.54 607	3.38 612	2.05 604	1.72 607	2.51 610	9.03 615	17.71 617	2.25 611	5.51 614	2.46 611	2.81 613	2.03 608	3.36 612	2.73 611	5.06 613	1.22 608	1.34 610	1.13 605	1.33 610	1.68 608	1.49 611

MADNet++	1.95 605	1.75 608	1.59 603	1.82 608	1.69 608	2.33 609	1.40 610	2.35 612	2.09 612	2.57 612	2.36 612	2.24 610	2.17 611	2.28 610	2.34 610	1.87 612	1.66 612	1.54 611	1.34 611	1.92 609	1.77 612

USTest	6.22 610	2.73 611	3.00 606	6.57 616	7.29 615	14.37 618	21.57 618	7.00 620	9.56 619	5.34 616	6.10 614	5.72 615	7.64 616	6.41 617	6.96 616	1.97 613	3.42 618	1.64 612	2.15 615	2.66 610	2.36 613

PML	8.91 617	9.34 624	6.13 612	5.35 613	6.41 614	14.99 619	23.38 624	5.27 613	6.83 615	18.04 627	28.19 635	7.67 617	6.83 615	7.85 618	5.75 614	5.35 619	1.83 613	5.95 623	1.93 613	8.64 620	2.52 614

xxxxx1	7.79 611	5.02 617	7.31 614	3.12 610	3.85 611	16.35 620	22.88 619	5.86 617	8.69 616	7.97 617	8.54 615	9.12 619	8.27 617	10.18 619	10.92 617	2.42 614	2.45 614	3.56 617	12.37 621	3.77 612	3.06 615

tt_ll	7.79 611	5.02 617	7.31 614	3.12 610	3.85 611	16.35 620	22.88 619	5.86 617	8.69 616	7.97 617	8.54 615	9.12 619	8.27 617	10.18 619	10.92 617	2.42 614	2.45 614	3.56 617	12.37 621	3.77 612	3.06 615

ff	7.79 611	5.02 617	7.31 614	3.12 610	3.85 611	16.35 620	22.88 619	5.86 617	8.69 616	7.97 617	8.54 615	9.12 619	8.27 617	10.18 619	10.92 617	2.42 614	2.45 614	3.56 617	12.37 621	3.77 612	3.06 615

TCMNet-wrong-test	3.67 608	5.48 620	3.89 611	12.18 620	11.75 621	4.65 610	3.88 612	1.06 604	0.72 579	1.09 602	2.15 611	6.30 616	0.53 574	3.43 613	2.36 611	0.89 605	0.20 558	1.87 613	1.69 612	5.57 617	3.62 618

Anonymous_1	10.96 621	7.92 621	7.46 617	10.33 617	10.06 616	18.65 624	26.34 625	11.06 624	13.44 623	9.40 620	10.05 620	9.67 622	11.23 622	10.73 622	12.72 622	6.42 621	8.38 621	5.77 620	10.61 620	12.12 621	6.77 619

DPSMNet_ROB	8.06 615	4.48 613	8.63 620	5.37 615	10.74 618	8.32 613	22.98 623	5.46 614	13.36 622	5.12 614	9.92 618	5.08 613	10.40 620	5.53 616	12.58 620	3.80 618	8.00 619	3.50 615	7.02 618	3.83 615	7.14 620

DGTPSM_ROB	8.06 615	4.48 613	8.63 620	5.35 613	10.72 617	8.32 613	22.97 622	5.46 614	13.35 621	5.12 614	9.92 618	5.08 613	10.40 620	5.52 615	12.58 620	3.79 617	8.00 619	3.50 615	7.02 618	3.83 615	7.14 620

DPSM_ROB	11.15 622	8.58 622	8.00 618	10.88 618	11.58 619	19.10 625	26.71 626	12.05 625	14.07 626	10.36 621	10.84 621	10.33 623	11.86 623	11.70 623	13.54 623	6.99 622	8.79 622	5.89 621	6.95 616	7.29 618	7.42 622

DPSM	11.15 622	8.58 622	8.00 618	10.88 618	11.58 619	19.10 625	26.71 626	12.05 625	14.07 626	10.36 621	10.84 621	10.33 623	11.86 623	11.70 623	13.54 623	6.99 622	8.79 622	5.89 621	6.95 616	7.29 618	7.42 622

FlowAnything	22.44 631	17.35 630	16.14 626	22.07 630	23.23 628	38.39 632	53.77 631	24.25 633	28.44 634	20.96 634	21.82 632	20.70 627	23.84 629	23.49 632	27.14 630	14.04 624	17.79 631	11.75 624	14.15 629	14.65 622	14.89 624

LSM0	22.87 633	17.28 626	18.96 627	22.19 631	29.04 634	38.42 634	53.71 630	24.28 634	28.31 630	20.78 633	21.00 626	21.43 632	24.16 634	23.50 633	27.39 632	14.09 629	17.38 626	11.84 629	14.04 628	14.73 627	14.89 624

CasAABBNet	22.42 628	17.33 627	16.01 624	22.01 626	23.28 629	38.32 629	53.80 632	24.14 632	28.41 633	20.60 629	21.77 631	20.89 631	23.91 631	23.43 631	27.36 631	14.07 625	17.69 627	11.83 626	14.01 625	14.67 623	14.95 626

RAFT-FEzeroshot	22.43 629	17.33 627	15.98 622	22.02 627	23.31 630	38.34 630	53.82 633	24.05 630	28.39 631	20.61 630	21.76 629	20.88 629	23.92 632	23.41 629	27.42 633	14.07 625	17.69 627	11.83 626	14.02 626	14.69 624	14.97 627

RAFT-FE	22.43 629	17.33 627	15.98 622	22.02 627	23.31 630	38.34 630	53.82 633	24.05 630	28.39 631	20.61 630	21.76 629	20.88 629	23.92 632	23.41 629	27.42 633	14.07 625	17.69 627	11.83 626	14.02 626	14.69 624	14.97 627

Selective-RAFT-Error	22.47 632	17.37 631	16.09 625	22.06 629	23.34 632	38.39 632	53.83 635	24.29 635	28.47 635	20.74 632	21.83 633	20.81 628	23.90 630	23.54 634	27.53 635	14.08 628	17.69 627	11.82 625	14.00 624	14.69 624	15.00 629

LRCNet_RVC	10.62 620	13.42 625	7.30 613	18.92 624	2.07 609	0.33 541	0.30 562	5.59 616	0.48 532	13.03 623	17.94 624	8.87 618	5.65 614	4.79 614	1.89 609	23.51 631	2.73 617	27.55 634	25.71 634	16.07 628	16.33 630

RSGM-EC	20.36 625	4.73 615	0.68 579	16.76 621	16.92 625	21.28 627	27.18 628	10.46 622	14.04 624	18.00 625	21.31 627	22.24 633	21.82 627	22.57 627	17.63 626	62.81 634	33.79 634	20.14 631	18.10 631	20.18 630	16.45 631

acva	20.36 625	4.73 615	0.68 579	16.76 621	16.92 625	21.28 627	27.18 628	10.46 622	14.04 624	18.00 625	21.31 627	22.24 633	21.82 627	22.57 627	17.63 626	62.81 634	33.79 634	20.14 631	18.10 631	20.18 630	16.45 631

HaxPig	15.71 624	18.52 632	19.18 628	16.89 623	15.89 624	7.73 612	7.60 613	13.31 627	10.82 620	15.42 624	14.91 623	15.98 625	14.92 625	15.58 625	15.98 625	18.95 630	16.73 625	19.46 630	18.08 630	19.26 629	19.05 633

MEDIAN_ROB	20.38 627	24.04 633	23.31 631	21.23 625	21.71 627	10.40 617	7.92 614	17.64 628	15.50 628	20.12 628	19.70 625	20.34 626	20.32 626	21.19 626	21.13 628	23.81 632	21.81 632	24.98 633	23.76 633	24.71 632	23.93 634

AVERAGE_ROB	24.90 634	29.20 634	28.14 632	24.89 632	24.64 633	17.75 623	11.12 615	21.45 629	19.93 629	25.12 635	24.46 634	25.12 635	25.46 635	24.69 635	22.83 629	29.76 633	27.13 633	28.97 635	27.95 635	29.91 633	29.47 635

test_example2	98.32 635	94.13 635	45.89 633	96.35 633	109.85 635	88.61 635	95.45 636	25.75 636	94.37 636	130.00 637	126.06 637	58.17 636	74.63 636	88.51 636	79.96 636	150.23 636	221.02 636	77.62 636	99.10 636	113.75 636	96.94 636

ccccc	245.47 636	285.66 636	306.18 636	368.85 636	370.60 636	123.16 636	145.33 637	115.05 637	110.08 637	126.68 636	110.87 636	122.83 637	165.88 637	252.94 637	276.56 637	384.56 637	353.86 637	254.69 637	223.00 637	425.87 637	386.83 637

Low-res two-view benchmark