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

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 122	0.13 24	0.05 2	0.08 83	0.11 65	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.08 184	0.05 14	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 169	0.04 73

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 122	0.12 6	0.05 2	0.06 14	0.11 65	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.09 103	0.07 338	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 169	0.04 73

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 122	0.13 24	0.04 1	0.06 14	0.12 98	0.06 1	0.05 4	0.06 25	0.05 7	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.04 48	0.04 73

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 186	0.15 122	0.05 2	0.07 43	0.11 65	0.09 20	0.04 2	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.05 169	0.05 204

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 41	0.08 57	0.17 305	0.05 2	0.06 14	0.11 65	0.08 11	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.04 48	0.04 73

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 57	0.12 6	0.05 2	0.09 137	0.13 177	0.06 1	0.09 51	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.05 169	0.04 73

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 41	0.07 11	0.16 218	0.05 2	0.08 83	0.12 98	0.09 20	0.07 15	0.06 25	0.10 193	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.14 68	0.06 28	0.05 4	0.12 98	0.12 84	0.09 51	0.05 2	0.07 64	0.07 124	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 204

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.13 24	0.06 28	0.06 14	0.12 98	0.13 113	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 204

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.13 24	0.06 28	0.06 14	0.12 98	0.06 1	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 204

qqai	0.07 7	0.05 41	0.10 186	0.14 68	0.06 28	0.05 4	0.12 98	0.08 11	0.09 51	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.05 49	0.03 1	0.04 48	0.05 204

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.13 24	0.06 28	0.08 83	0.09 20	0.12 84	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.05 169	0.05 204

CAR	0.07 7	0.05 41	0.08 57	0.14 68	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 84	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.04 73

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.13 24	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 84	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.04 73

monster-pro	0.07 7	0.06 117	0.05 1	0.15 122	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 186	0.15 249	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.15 122	0.07 133	0.08 83	0.14 245	0.11 57	0.08 25	0.05 2	0.07 64	0.08 184	0.08 228	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.03 1	0.04 73

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 235	0.08 57	0.18 396	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.09 20	0.14 221	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 117	0.09 122	0.17 305	0.06 28	0.08 83	0.12 98	0.11 57	0.10 75	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 235	0.09 122	0.19 465	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.11 57	0.13 188	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.09 59	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 354	0.07 11	0.17 305	0.07 133	0.08 83	0.13 177	0.10 34	0.10 75	0.07 75	0.08 122	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.16 218	0.06 28	0.08 83	0.12 98	0.10 34	0.08 25	0.06 25	0.09 157	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 235	0.07 11	0.17 305	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.09 20	0.11 107	0.09 181	0.09 157	0.06 42	0.07 179	0.09 59	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 41	0.11 245	0.15 122	0.06 28	0.07 43	0.13 177	0.09 20	0.11 107	0.07 75	0.08 122	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.05 49	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.15 122	0.06 28	0.10 200	0.15 328	0.12 84	0.11 107	0.06 25	0.11 244	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 122	0.13 24	0.05 2	0.08 83	0.11 65	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.08 184	0.05 14	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 169	0.04 73

LACA3	0.07 7	0.08 354	0.08 57	0.13 24	0.05 2	0.09 137	0.11 65	0.08 11	0.08 25	0.08 129	0.05 7	0.07 124	0.07 179	0.07 4	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 117	0.08 57	0.17 305	0.06 28	0.08 83	0.12 98	0.13 113	0.07 15	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 41	0.06 5	0.15 122	0.06 28	0.09 137	0.11 65	0.11 57	0.10 75	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.08 228	0.09 59	0.07 1	0.07 338	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.04 73

LACA1	0.07 7	0.07 235	0.07 11	0.14 68	0.05 2	0.09 137	0.11 65	0.10 34	0.07 15	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.07 179	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.04 73

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 24	0.06 28	0.08 83	0.11 65	0.15 186	0.12 146	0.06 25	0.05 7	0.04 1	0.05 14	0.08 25	0.10 207	0.07 338	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.04 73

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 122	0.07 133	0.06 14	0.14 245	0.07 7	0.10 75	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 49	0.05 194	0.04 48	0.04 73

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 41	0.08 57	0.15 122	0.07 133	0.08 83	0.12 98	0.07 7	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.04 48	0.04 73

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.14 68	0.06 28	0.05 4	0.12 98	0.12 84	0.09 51	0.07 75	0.06 23	0.04 1	0.04 1	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.05 49	0.03 1	0.04 48	0.04 73
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 122	0.11 1	0.05 2	0.10 200	0.10 35	0.14 144	0.09 51	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.07 179	0.07 4	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 41	0.07 11	0.14 68	0.06 28	0.09 137	0.13 177	0.15 186	0.06 6	0.07 75	0.08 122	0.06 42	0.08 228	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 235	0.07 11	0.15 122	0.06 28	0.12 306	0.10 35	0.11 57	0.11 107	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.03 1	0.02 1

BridgeDepth	0.07 7	0.07 235	0.08 57	0.18 396	0.06 28	0.07 43	0.11 65	0.09 20	0.06 6	0.04 1	0.07 64	0.10 255	0.09 266	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	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
Zero-FE251	0.07 7	0.05 41	0.09 122	0.13 24	0.06 28	0.12 306	0.12 98	0.11 57	0.10 75	0.07 75	0.08 122	0.06 42	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.04 73

MonStereo	0.07 7	0.06 117	0.05 1	0.15 122	0.05 2	0.08 83	0.10 35	0.15 186	0.15 249	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 41	0.07 11	0.16 218	0.06 28	0.07 43	0.11 65	0.10 34	0.08 25	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 117	0.05 1	0.15 122	0.05 2	0.08 83	0.10 35	0.15 186	0.15 249	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 122	0.13 24	0.06 28	0.05 4	0.09 20	0.11 57	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 169	0.05 204

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 41	0.09 122	0.14 68	0.06 28	0.08 83	0.09 20	0.13 113	0.13 188	0.05 2	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.04 48	0.04 73

AdaDepth	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.18 396	0.06 28	0.11 253	0.12 98	0.09 20	0.07 15	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.04 11	0.05 275	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.04 73

asda	0.07 7	0.08 354	0.08 57	0.16 218	0.06 28	0.06 14	0.10 35	0.16 224	0.10 75	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 122	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 354	0.07 11	0.16 218	0.07 133	0.08 83	0.08 7	0.11 57	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 354	0.07 11	0.15 122	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.18 297	0.11 107	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.14 68	0.06 28	0.08 83	0.08 7	0.10 34	0.15 249	0.08 129	0.10 193	0.07 124	0.06 65	0.08 25	0.10 207	0.05 51	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.04 73

4.25_new	0.07 7	0.08 354	0.09 122	0.15 122	0.06 28	0.09 137	0.08 7	0.14 144	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.12 291	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 354	0.09 122	0.15 122	0.06 28	0.09 137	0.08 7	0.14 144	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.12 291	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 434	0.08 57	0.15 122	0.07 133	0.06 14	0.10 35	0.14 144	0.11 107	0.06 25	0.08 122	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 434	0.08 57	0.15 122	0.07 133	0.06 14	0.10 35	0.14 144	0.11 107	0.06 25	0.08 122	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 354	0.09 122	0.15 122	0.06 28	0.09 137	0.08 7	0.14 144	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.12 291	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 354	0.08 57	0.16 218	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 84	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 235	0.07 11	0.16 218	0.06 28	0.08 83	0.12 98	0.10 34	0.10 75	0.07 75	0.06 23	0.09 220	0.06 65	0.08 25	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 235	0.07 11	0.13 24	0.06 28	0.08 83	0.08 7	0.18 297	0.12 146	0.07 75	0.08 122	0.06 42	0.06 65	0.09 59	0.11 288	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 73

3.25w_new	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.15 122	0.06 28	0.10 200	0.07 3	0.12 84	0.11 107	0.08 129	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.15 122	0.06 28	0.10 200	0.07 3	0.12 84	0.11 107	0.08 129	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 235	0.08 57	0.16 218	0.07 133	0.07 43	0.09 20	0.16 224	0.09 51	0.07 75	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 235	0.07 11	0.15 122	0.07 133	0.09 137	0.06 1	0.13 113	0.11 107	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.07 179	0.10 122	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.16 218	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.14 144	0.14 221	0.07 75	0.08 122	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 73

monsterstereo	0.07 7	0.06 117	0.06 5	0.16 218	0.06 28	0.08 83	0.10 35	0.16 224	0.11 107	0.07 75	0.08 122	0.06 42	0.07 179	0.08 25	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 117	0.06 5	0.15 122	0.06 28	0.08 83	0.09 20	0.12 84	0.08 25	0.09 181	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.13 24	0.06 28	0.09 137	0.12 98	0.14 144	0.10 75	0.06 25	0.09 157	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.04 73

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 122	0.17 305	0.06 28	0.05 4	0.10 35	0.11 57	0.09 51	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.07 371	0.06 305

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 41	0.10 186	0.14 68	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.09 20	0.09 51	0.06 25	0.04 1	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.04 48	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 41	0.11 245	0.14 68	0.06 28	0.07 43	0.13 177	0.09 20	0.07 15	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 25	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.04 48	0.04 73

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 41	0.10 186	0.14 68	0.06 28	0.07 43	0.11 65	0.08 11	0.06 6	0.06 25	0.04 1	0.06 42	0.06 65	0.07 4	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.06 305

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 41	0.08 57	0.17 305	0.05 2	0.07 43	0.11 65	0.08 11	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.04 48	0.04 73

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 245	0.15 122	0.06 28	0.09 137	0.08 7	0.08 11	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.07 179	0.11 197	0.08 25	0.07 338	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.05 204

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 245	0.15 122	0.06 28	0.09 137	0.08 7	0.08 11	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.07 179	0.11 197	0.08 25	0.07 338	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.05 204

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.15 122	0.06 28	0.07 43	0.09 20	0.08 11	0.06 6	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.07 338	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.06 290	0.06 305

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 117	0.10 186	0.16 218	0.07 133	0.04 1	0.13 177	0.10 34	0.10 75	0.05 2	0.11 244	0.07 124	0.05 14	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.04 73

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 117	0.08 57	0.13 24	0.07 133	0.07 43	0.14 245	0.09 20	0.09 51	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.04 73
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 590	0.17 500	0.11 1	0.05 2	0.05 4	0.11 65	0.08 11	0.08 25	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.08 421	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.05 169	0.04 73

AIO_rvc	0.07 7	0.06 117	0.08 57	0.15 122	0.06 28	0.08 83	0.14 245	0.09 20	0.08 25	0.07 75	0.08 122	0.07 124	0.04 1	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.03 2

AIO_test	0.07 7	0.05 41	0.07 11	0.15 122	0.07 133	0.06 14	0.14 245	0.10 34	0.10 75	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.03 2

MonSter	0.07 7	0.06 117	0.05 1	0.15 122	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 186	0.15 249	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 41	0.07 11	0.14 68	0.06 28	0.10 200	0.13 177	0.07 7	0.13 188	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.04 48	0.04 73

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 122	0.05 2	0.05 4	0.13 177	0.12 84	0.08 25	0.07 75	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.04 48	0.04 73

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 117	0.08 57	0.18 396	0.06 28	0.04 1	0.10 35	0.11 57	0.11 107	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.04 73

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 122	0.06 28	0.04 1	0.09 20	0.10 34	0.09 51	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.06 1	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.06 290	0.06 305

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 41	0.11 245	0.15 122	0.06 28	0.07 43	0.13 177	0.09 20	0.11 107	0.07 75	0.08 122	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.05 49	0.04 60	0.03 1	0.04 73

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 117	0.08 57	0.17 305	0.06 28	0.08 83	0.12 98	0.13 113	0.07 15	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.03 2

quiztm	0.08 85	0.07 235	0.08 57	0.18 396	0.07 133	0.09 137	0.14 245	0.14 144	0.12 146	0.07 75	0.07 64	0.05 5	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.04 60	0.04 48	0.03 2

TS12	0.08 85	0.06 117	0.09 122	0.21 563	0.07 133	0.11 253	0.13 177	0.11 57	0.09 51	0.10 226	0.10 193	0.08 184	0.10 310	0.09 59	0.12 349	0.04 11	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.03 1	0.04 73

DF	0.08 85	0.05 41	0.09 122	0.15 122	0.06 28	0.11 253	0.13 177	0.10 34	0.12 146	0.09 181	0.10 193	0.10 255	0.08 228	0.11 197	0.09 103	0.07 338	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.04 73

LiteMatch*	0.08 85	0.04 1	0.11 245	0.13 24	0.08 217	0.08 83	0.13 177	0.14 144	0.09 51	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 266	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.05 204

aanet-new-90k	0.08 85	0.07 235	0.08 57	0.19 465	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.12 84	0.13 188	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 85	0.06 117	0.09 122	0.17 305	0.06 28	0.09 137	0.13 177	0.11 57	0.13 188	0.08 129	0.08 122	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 85	0.06 117	0.09 122	0.17 305	0.05 2	0.07 43	0.13 177	0.12 84	0.12 146	0.09 181	0.08 122	0.07 124	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 85	0.07 235	0.08 57	0.18 396	0.06 28	0.08 83	0.12 98	0.11 57	0.12 146	0.07 75	0.08 122	0.05 5	0.07 179	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.06 290	0.04 73

aanet-new-32k	0.08 85	0.07 235	0.09 122	0.18 396	0.06 28	0.11 253	0.11 65	0.10 34	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 85	0.07 235	0.09 122	0.18 396	0.06 28	0.11 253	0.11 65	0.10 34	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 85	0.07 235	0.09 122	0.18 396	0.06 28	0.08 83	0.12 98	0.10 34	0.09 51	0.09 181	0.08 122	0.08 184	0.06 65	0.12 291	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.04 73

aanet-new-22k	0.08 85	0.06 117	0.09 122	0.17 305	0.06 28	0.08 83	0.11 65	0.14 144	0.12 146	0.09 181	0.09 157	0.08 184	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 85	0.08 354	0.08 57	0.18 396	0.06 28	0.07 43	0.09 20	0.13 113	0.12 146	0.08 129	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 85	0.08 354	0.08 57	0.19 465	0.07 133	0.08 83	0.12 98	0.14 144	0.11 107	0.07 75	0.08 122	0.07 124	0.07 179	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.04 73

aanet-new-12k	0.08 85	0.09 434	0.07 11	0.20 531	0.08 217	0.08 83	0.13 177	0.12 84	0.13 188	0.08 129	0.08 122	0.05 5	0.07 179	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.06 290	0.04 73

aanet-new-14k	0.08 85	0.09 434	0.08 57	0.19 465	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.14 144	0.15 249	0.06 25	0.08 122	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.04 73

aanet-new-8k	0.08 85	0.07 235	0.08 57	0.19 465	0.07 133	0.09 137	0.12 98	0.16 224	0.15 249	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.04 73

aanet-new	0.08 85	0.09 434	0.10 186	0.18 396	0.08 217	0.10 200	0.12 98	0.15 186	0.12 146	0.08 129	0.08 122	0.05 5	0.07 179	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.06 290	0.04 73

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 85	0.07 235	0.08 57	0.18 396	0.07 133	0.11 253	0.14 245	0.12 84	0.11 107	0.07 75	0.11 244	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 85	0.05 41	0.07 11	0.15 122	0.06 28	0.10 200	0.14 245	0.13 113	0.12 146	0.07 75	0.09 157	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 85	0.06 117	0.15 434	0.14 68	0.06 28	0.08 83	0.13 177	0.13 113	0.11 107	0.07 75	0.08 122	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.05 275	0.05 49	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 85	0.06 117	0.07 11	0.17 305	0.06 28	0.07 43	0.14 245	0.13 113	0.16 288	0.05 2	0.10 193	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 85	0.06 117	0.10 186	0.16 218	0.07 133	0.11 253	0.12 98	0.15 186	0.15 249	0.08 129	0.12 265	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 85	0.06 117	0.10 186	0.16 218	0.07 133	0.11 253	0.13 177	0.14 144	0.14 221	0.08 129	0.13 284	0.05 5	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 85	0.07 235	0.10 186	0.16 218	0.07 133	0.09 137	0.12 98	0.15 186	0.14 221	0.08 129	0.11 244	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 85	0.06 117	0.17 500	0.15 122	0.06 28	0.06 14	0.13 177	0.13 113	0.13 188	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 85	0.06 117	0.07 11	0.16 218	0.06 28	0.06 14	0.14 245	0.14 144	0.14 221	0.07 75	0.10 193	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 85	0.05 41	0.12 289	0.15 122	0.06 28	0.10 200	0.14 245	0.12 84	0.12 146	0.07 75	0.09 157	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.04 73

PSi22	0.08 85	0.06 117	0.11 245	0.16 218	0.07 133	0.08 83	0.10 35	0.14 144	0.08 25	0.08 129	0.06 23	0.10 255	0.06 65	0.12 291	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

Foundation-i1c-attn	0.08 85	0.05 41	0.07 11	0.14 68	0.05 2	0.09 137	0.12 98	0.12 84	0.10 75	0.09 181	0.10 193	0.10 255	0.07 179	0.07 4	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 85	0.05 41	0.07 11	0.14 68	0.05 2	0.09 137	0.12 98	0.13 113	0.10 75	0.09 181	0.10 193	0.09 220	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 85	0.05 41	0.07 11	0.13 24	0.05 2	0.13 362	0.13 177	0.12 84	0.09 51	0.11 261	0.11 244	0.11 285	0.06 65	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.04 48	0.04 73

DepthFocus	0.08 85	0.04 1	0.15 434	0.12 6	0.09 348	0.07 43	0.12 98	0.10 34	0.05 4	0.09 181	0.05 7	0.07 124	0.04 1	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.07 308	0.07 388	0.05 169	0.04 73

GeoVLM	0.08 85	0.04 1	0.10 186	0.13 24	0.06 28	0.10 200	0.12 98	0.13 113	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 204

gcap_with_dpt	0.08 85	0.06 117	0.09 122	0.16 218	0.07 133	0.09 137	0.12 98	0.13 113	0.13 188	0.08 129	0.12 265	0.04 1	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.03 1	0.04 73

DispViT+	0.08 85	0.05 41	0.09 122	0.13 24	0.06 28	0.05 4	0.11 65	0.18 297	0.16 288	0.09 181	0.08 122	0.07 124	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

WQFJA1++	0.08 85	0.04 1	0.11 245	0.14 68	0.07 133	0.11 253	0.11 65	0.11 57	0.07 15	0.07 75	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.06 290	0.06 305

BStereo	0.08 85	0.06 117	0.16 470	0.15 122	0.08 217	0.07 43	0.09 20	0.15 186	0.16 288	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.11 288	0.04 11	0.05 275	0.05 49	0.07 388	0.04 48	0.04 73

MonSter++	0.08 85	0.04 1	0.10 186	0.13 24	0.06 28	0.09 137	0.12 98	0.13 113	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

HiDET	0.08 85	0.04 1	0.10 186	0.13 24	0.06 28	0.08 83	0.12 98	0.12 84	0.11 107	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.07 179	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

LCMNet	0.08 85	0.05 41	0.10 186	0.13 24	0.07 133	0.09 137	0.12 98	0.10 34	0.11 107	0.06 25	0.08 122	0.06 42	0.07 179	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

GEAStereo	0.08 85	0.05 41	0.08 57	0.13 24	0.08 217	0.08 83	0.14 245	0.10 34	0.09 51	0.08 129	0.10 193	0.06 42	0.05 14	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.05 204

GSStereo	0.08 85	0.05 41	0.08 57	0.13 24	0.08 217	0.08 83	0.14 245	0.11 57	0.12 146	0.08 129	0.10 193	0.05 5	0.05 14	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.05 204

gasm-f	0.08 85	0.05 41	0.07 11	0.13 24	0.08 217	0.08 83	0.14 245	0.10 34	0.09 51	0.08 129	0.10 193	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.06 290	0.05 204

DDF-Stereo	0.08 85	0.04 1	0.09 122	0.15 122	0.10 461	0.06 14	0.13 177	0.09 20	0.14 221	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.04 60	0.08 441	0.05 204

252Zero-FE	0.08 85	0.04 1	0.09 122	0.13 24	0.07 133	0.12 306	0.11 65	0.13 113	0.14 221	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 169	0.06 305

DA	0.08 85	0.07 235	0.07 11	0.19 465	0.08 217	0.09 137	0.12 98	0.13 113	0.12 146	0.08 129	0.10 193	0.10 255	0.08 228	0.09 59	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.04 60	0.05 169	0.03 2

zero-FE	0.08 85	0.04 1	0.09 122	0.15 122	0.10 461	0.05 4	0.14 245	0.09 20	0.14 221	0.07 75	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.04 60	0.08 441	0.05 204

GGEV	0.08 85	0.07 235	0.07 11	0.19 465	0.08 217	0.09 137	0.12 98	0.13 113	0.12 146	0.08 129	0.10 193	0.10 255	0.08 228	0.09 59	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.04 60	0.05 169	0.03 2

GASTEREO	0.08 85	0.05 41	0.09 122	0.19 465	0.07 133	0.07 43	0.12 98	0.14 144	0.11 107	0.10 226	0.09 157	0.07 124	0.04 1	0.12 291	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.05 204

MSCF	0.08 85	0.05 41	0.08 57	0.19 465	0.08 217	0.06 14	0.12 98	0.14 144	0.11 107	0.10 226	0.09 157	0.07 124	0.04 1	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.05 204

S2M2_XL	0.08 85	0.06 117	0.12 289	0.12 6	0.08 217	0.09 137	0.09 20	0.07 7	0.07 15	0.08 129	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.09 103	0.08 421	0.06 426	0.07 308	0.05 194	0.08 441	0.06 305
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3w_stereo	0.08 85	0.09 434	0.10 186	0.17 305	0.07 133	0.08 83	0.10 35	0.20 338	0.13 188	0.06 25	0.07 64	0.05 5	0.06 65	0.08 25	0.09 103	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

2w_stereo	0.08 85	0.08 354	0.09 122	0.16 218	0.06 28	0.08 83	0.10 35	0.20 338	0.15 249	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.06 1	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo	0.08 85	0.07 235	0.10 186	0.18 396	0.07 133	0.10 200	0.17 440	0.11 57	0.08 25	0.05 2	0.07 64	0.05 5	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.04 11	0.05 275	0.07 308	0.07 388	0.04 48	0.04 73

SGD-Stereo	0.08 85	0.05 41	0.10 186	0.14 68	0.05 2	0.12 306	0.12 98	0.11 57	0.12 146	0.07 75	0.09 157	0.09 220	0.09 266	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.03 2

HART	0.08 85	0.07 235	0.09 122	0.17 305	0.07 133	0.10 200	0.16 398	0.13 113	0.11 107	0.08 129	0.10 193	0.07 124	0.05 14	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.04 60	0.05 169	0.04 73

Reg-Stereo(zero)	0.08 85	0.05 41	0.08 57	0.16 218	0.06 28	0.12 306	0.11 65	0.15 186	0.10 75	0.12 303	0.09 157	0.10 255	0.08 228	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.05 204

SCV_C0	0.08 85	0.07 235	0.07 11	0.16 218	0.09 348	0.08 83	0.15 328	0.11 57	0.12 146	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.11 197	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.05 49	0.04 60	0.06 290	0.05 204

SCV	0.08 85	0.09 434	0.08 57	0.15 122	0.08 217	0.10 200	0.13 177	0.10 34	0.12 146	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.04 60	0.06 290	0.04 73

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 85	0.06 117	0.09 122	0.22 580	0.06 28	0.08 83	0.12 98	0.10 34	0.10 75	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.06 290	0.04 73

HUF	0.08 85	0.05 41	0.08 57	0.14 68	0.06 28	0.09 137	0.13 177	0.13 113	0.13 188	0.07 75	0.07 64	0.08 184	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.04 73

castereo++	0.08 85	0.05 41	0.08 57	0.15 122	0.05 2	0.14 396	0.12 98	0.11 57	0.15 249	0.07 75	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 85	0.06 117	0.11 245	0.14 68	0.09 348	0.10 200	0.12 98	0.10 34	0.12 146	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.06 305

GIP-stereo	0.08 85	0.06 117	0.11 245	0.14 68	0.06 28	0.09 137	0.13 177	0.14 144	0.11 107	0.07 75	0.08 122	0.05 5	0.04 1	0.10 122	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.04 73

SMoEStereo_RVC	0.08 85	0.06 117	0.12 289	0.16 218	0.07 133	0.09 137	0.14 245	0.11 57	0.13 188	0.09 181	0.07 64	0.07 124	0.07 179	0.12 291	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.04 48	0.04 73

WCG-NET	0.08 85	0.05 41	0.09 122	0.15 122	0.06 28	0.11 253	0.14 245	0.13 113	0.13 188	0.06 25	0.09 157	0.07 124	0.06 65	0.13 344	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.03 2

Occ-G	0.08 85	0.05 41	0.06 5	0.14 68	0.07 133	0.08 83	0.14 245	0.13 113	0.15 249	0.07 75	0.11 244	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.05 204

U	0.08 85	0.07 235	0.09 122	0.19 465	0.10 461	0.10 200	0.13 177	0.12 84	0.17 317	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.07 4	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.04 60	0.06 290	0.05 204

AIO-Stereo	0.08 85	0.06 117	0.09 122	0.18 396	0.06 28	0.08 83	0.12 98	0.15 186	0.09 51	0.08 129	0.08 122	0.07 124	0.05 14	0.11 197	0.08 25	0.05 51	0.05 275	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.04 73

WCG-NET（raft）	0.08 85	0.05 41	0.10 186	0.15 122	0.06 28	0.11 253	0.13 177	0.15 186	0.12 146	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.13 344	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.04 73

RSM++	0.08 85	0.06 117	0.09 122	0.17 305	0.07 133	0.09 137	0.12 98	0.11 57	0.11 107	0.08 129	0.06 23	0.07 124	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.03 2

RSM	0.08 85	0.06 117	0.09 122	0.17 305	0.06 28	0.08 83	0.12 98	0.12 84	0.10 75	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.11 197	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.03 2

gcap-zeroshot	0.08 85	0.06 117	0.10 186	0.15 122	0.07 133	0.11 253	0.12 98	0.15 186	0.15 249	0.08 129	0.12 265	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.03 1	0.04 73

test_for_model	0.08 85	0.06 117	0.10 186	0.16 218	0.07 133	0.11 253	0.12 98	0.15 186	0.15 249	0.08 129	0.12 265	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.03 1	0.04 73

trnet	0.08 85	0.05 41	0.07 11	0.12 6	0.05 2	0.12 306	0.11 65	0.13 113	0.10 75	0.08 129	0.13 284	0.09 220	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.08 421	0.05 275	0.05 49	0.03 1	0.06 290	0.05 204

MoCha-V2	0.08 85	0.05 41	0.10 186	0.20 531	0.07 133	0.09 137	0.14 245	0.11 57	0.08 25	0.07 75	0.08 122	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.04 73

IGEV++	0.08 85	0.06 117	0.08 57	0.18 396	0.07 133	0.09 137	0.13 177	0.10 34	0.09 51	0.08 129	0.08 122	0.06 42	0.06 65	0.13 344	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.04 73

testlalala	0.08 85	0.06 117	0.10 186	0.15 122	0.07 133	0.11 253	0.12 98	0.15 186	0.15 249	0.08 129	0.12 265	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.03 1	0.04 73

AEACV	0.08 85	0.05 41	0.08 57	0.14 68	0.13 568	0.14 396	0.13 177	0.14 144	0.09 51	0.07 75	0.09 157	0.07 124	0.08 228	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.04 73

LoS_RVC	0.08 85	0.05 41	0.07 11	0.15 122	0.07 133	0.08 83	0.15 328	0.11 57	0.10 75	0.08 129	0.09 157	0.06 42	0.09 266	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.04 48	0.03 2

CAS	0.08 85	0.04 1	0.07 11	0.17 305	0.08 217	0.10 200	0.13 177	0.12 84	0.09 51	0.09 181	0.10 193	0.08 184	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.08 421	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.05 169	0.04 73

CES	0.08 85	0.04 1	0.08 57	0.14 68	0.07 133	0.09 137	0.14 245	0.11 57	0.09 51	0.08 129	0.09 157	0.11 285	0.06 65	0.12 291	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.05 169	0.05 204

EGLCR-Stereo	0.08 85	0.05 41	0.08 57	0.14 68	0.06 28	0.10 200	0.12 98	0.11 57	0.16 288	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.05 14	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.04 48	0.04 73

MC-Stereo	0.08 85	0.06 117	0.09 122	0.17 305	0.06 28	0.10 200	0.14 245	0.12 84	0.10 75	0.09 181	0.12 265	0.09 220	0.06 65	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.04 48	0.04 73

test-3	0.08 85	0.06 117	0.09 122	0.17 305	0.07 133	0.07 43	0.14 245	0.12 84	0.15 249	0.09 181	0.08 122	0.07 124	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.07 308	0.05 194	0.04 48	0.04 73

test_1	0.08 85	0.06 117	0.09 122	0.17 305	0.07 133	0.07 43	0.14 245	0.12 84	0.15 249	0.09 181	0.08 122	0.07 124	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.07 308	0.05 194	0.04 48	0.04 73

CREStereo++_RVC	0.08 85	0.04 1	0.06 5	0.13 24	0.07 133	0.09 137	0.12 98	0.14 144	0.14 221	0.10 226	0.14 298	0.08 184	0.07 179	0.09 59	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.05 194	0.04 48	0.04 73
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
DNS	0.09 173	0.05 41	0.11 245	0.15 122	0.08 217	0.10 200	0.16 398	0.17 263	0.09 51	0.08 129	0.12 265	0.08 184	0.07 179	0.09 59	0.08 25	0.07 338	0.04 25	0.05 49	0.05 194	0.06 290	0.05 204

RT-Monster	0.09 173	0.05 41	0.09 122	0.14 68	0.08 217	0.11 253	0.10 35	0.17 263	0.18 348	0.13 336	0.10 193	0.09 220	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.07 338	0.05 275	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.06 305

LiteMatch	0.09 173	0.06 117	0.10 186	0.16 218	0.07 133	0.09 137	0.15 328	0.13 113	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.15 460	0.10 122	0.14 437	0.07 338	0.04 25	0.06 198	0.06 291	0.06 290	0.06 305

Foundation-i1	0.09 173	0.04 1	0.10 186	0.14 68	0.06 28	0.10 200	0.13 177	0.16 224	0.14 221	0.10 226	0.10 193	0.11 285	0.07 179	0.07 4	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.05 194	0.05 169	0.05 204

VMStereo-Base	0.09 173	0.05 41	0.10 186	0.13 24	0.07 133	0.10 200	0.10 35	0.16 224	0.13 188	0.10 226	0.15 319	0.10 255	0.09 266	0.11 197	0.10 207	0.07 338	0.05 275	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.06 305

Wave_Phase_stereo	0.09 173	0.06 117	0.16 470	0.15 122	0.08 217	0.11 253	0.09 20	0.18 297	0.16 288	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.11 288	0.04 11	0.05 275	0.05 49	0.07 388	0.04 48	0.04 73

NLSM3	0.09 173	0.06 117	0.08 57	0.19 465	0.08 217	0.11 253	0.16 398	0.18 297	0.16 288	0.06 25	0.08 122	0.07 124	0.08 228	0.09 59	0.11 288	0.04 11	0.04 25	0.06 198	0.07 388	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 173	0.06 117	0.14 384	0.16 218	0.09 348	0.10 200	0.15 328	0.18 297	0.16 288	0.10 226	0.09 157	0.07 124	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.06 291	0.05 169	0.05 204

IGEV-FE	0.09 173	0.05 41	0.12 289	0.13 24	0.08 217	0.12 306	0.13 177	0.17 263	0.11 107	0.10 226	0.06 23	0.09 220	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.06 291	0.05 169	0.05 204

water-stereo	0.09 173	0.06 117	0.08 57	0.16 218	0.07 133	0.09 137	0.13 177	0.15 186	0.13 188	0.11 261	0.12 265	0.08 184	0.09 266	0.07 4	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.05 49	0.05 194	0.04 48	0.04 73

depthmonostereo	0.09 173	0.06 117	0.09 122	0.15 122	0.06 28	0.10 200	0.13 177	0.14 144	0.14 221	0.10 226	0.10 193	0.09 220	0.11 346	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.06 198	0.04 60	0.04 48	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 173	0.05 41	0.08 57	0.15 122	0.06 28	0.11 253	0.12 98	0.14 144	0.16 288	0.11 261	0.11 244	0.09 220	0.09 266	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.05 49	0.04 60	0.03 1	0.03 2

S2M2_L	0.09 173	0.08 354	0.11 245	0.13 24	0.10 461	0.08 83	0.06 1	0.10 34	0.10 75	0.10 226	0.09 157	0.10 255	0.09 266	0.11 197	0.11 288	0.13 606	0.07 498	0.08 402	0.09 508	0.10 540	0.08 464
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.09 173	0.06 117	0.09 122	0.19 465	0.08 217	0.12 306	0.18 489	0.15 186	0.14 221	0.07 75	0.10 193	0.07 124	0.06 65	0.12 291	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.03 2

castereo	0.09 173	0.06 117	0.11 245	0.15 122	0.06 28	0.11 253	0.15 328	0.14 144	0.18 348	0.08 129	0.10 193	0.11 285	0.08 228	0.09 59	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.03 2

fffft	0.09 173	0.06 117	0.12 289	0.16 218	0.07 133	0.09 137	0.17 440	0.12 84	0.11 107	0.08 129	0.07 64	0.09 220	0.06 65	0.11 197	0.12 349	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.04 48	0.05 204
1: 1. 1
tt45	0.09 173	0.06 117	0.11 245	0.15 122	0.07 133	0.11 253	0.16 398	0.13 113	0.11 107	0.09 181	0.06 23	0.08 184	0.06 65	0.13 344	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.06 305

999	0.09 173	0.05 41	0.13 345	0.15 122	0.08 217	0.10 200	0.14 245	0.15 186	0.11 107	0.10 226	0.08 122	0.08 184	0.08 228	0.16 440	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.04 48	0.05 204

mms	0.09 173	0.07 235	0.08 57	0.16 218	0.08 217	0.10 200	0.16 398	0.12 84	0.11 107	0.08 129	0.09 157	0.08 184	0.06 65	0.11 197	0.12 349	0.05 51	0.04 25	0.07 308	0.05 194	0.04 48	0.03 2

ours_stereo	0.09 173	0.07 235	0.09 122	0.17 305	0.08 217	0.11 253	0.16 398	0.11 57	0.12 146	0.08 129	0.10 193	0.08 184	0.06 65	0.12 291	0.12 349	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.04 48	0.03 2

fffy	0.09 173	0.08 354	0.09 122	0.16 218	0.07 133	0.13 362	0.17 440	0.13 113	0.12 146	0.08 129	0.09 157	0.08 184	0.09 266	0.13 344	0.11 288	0.05 51	0.05 275	0.07 308	0.05 194	0.04 48	0.05 204

PAM_32	0.09 173	0.05 41	0.17 500	0.15 122	0.08 217	0.10 200	0.15 328	0.14 144	0.15 249	0.09 181	0.08 122	0.09 220	0.07 179	0.14 378	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 198	0.06 291	0.05 169	0.06 305

UGAM-zero	0.09 173	0.05 41	0.15 434	0.15 122	0.08 217	0.09 137	0.13 177	0.19 327	0.15 249	0.11 261	0.15 319	0.07 124	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.06 305

GCAP-BAT	0.09 173	0.05 41	0.11 245	0.13 24	0.07 133	0.11 253	0.14 245	0.14 144	0.16 288	0.07 75	0.10 193	0.08 184	0.06 65	0.13 344	0.08 25	0.07 338	0.05 275	0.05 49	0.05 194	0.04 48	0.04 73

Pointernet	0.09 173	0.04 1	0.09 122	0.16 218	0.08 217	0.13 362	0.10 35	0.15 186	0.17 317	0.09 181	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.08 421	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.06 290	0.05 204

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 173	0.10 496	0.31 609	0.15 122	0.06 28	0.08 83	0.14 245	0.10 34	0.10 75	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.11 197	0.07 1	0.12 580	0.04 25	0.07 308	0.05 194	0.05 169	0.05 204

RAFT-Stereo-weight	0.09 173	0.06 117	0.10 186	0.16 218	0.07 133	0.09 137	0.14 245	0.19 327	0.16 288	0.11 261	0.10 193	0.08 184	0.06 65	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.04 60	0.04 48	0.04 73

MGS-Stereo	0.09 173	0.07 235	0.12 289	0.15 122	0.08 217	0.09 137	0.15 328	0.12 84	0.12 146	0.07 75	0.10 193	0.08 184	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.06 290	0.05 204

ff7	0.09 173	0.07 235	0.11 245	0.16 218	0.09 348	0.11 253	0.15 328	0.16 224	0.12 146	0.10 226	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.06 305

IGEVStereo-DCA	0.09 173	0.06 117	0.11 245	0.15 122	0.10 461	0.11 253	0.15 328	0.16 224	0.12 146	0.10 226	0.06 23	0.08 184	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.06 305

ffff	0.09 173	0.07 235	0.11 245	0.16 218	0.09 348	0.11 253	0.15 328	0.16 224	0.12 146	0.10 226	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.06 305

rrr	0.09 173	0.06 117	0.12 289	0.15 122	0.10 461	0.11 253	0.16 398	0.16 224	0.15 249	0.10 226	0.06 23	0.08 184	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.06 305

11t	0.09 173	0.07 235	0.11 245	0.16 218	0.09 348	0.11 253	0.15 328	0.16 224	0.12 146	0.10 226	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.06 305

MaDis-Stereo	0.09 173	0.09 434	0.08 57	0.17 305	0.09 348	0.13 362	0.10 35	0.16 224	0.16 288	0.09 181	0.11 244	0.06 42	0.06 65	0.09 59	0.13 393	0.07 338	0.06 426	0.07 308	0.05 194	0.05 169	0.04 73

IGEV_Zeroshot_test	0.09 173	0.05 41	0.12 289	0.13 24	0.08 217	0.12 306	0.13 177	0.17 263	0.11 107	0.10 226	0.06 23	0.09 220	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.06 291	0.05 169	0.05 204

MSKI-zero shot	0.09 173	0.05 41	0.09 122	0.15 122	0.07 133	0.10 200	0.13 177	0.14 144	0.13 188	0.09 181	0.09 157	0.09 220	0.06 65	0.12 291	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.04 73

UniTT-Stereo	0.09 173	0.07 235	0.08 57	0.18 396	0.08 217	0.13 362	0.11 65	0.12 84	0.11 107	0.10 226	0.12 265	0.05 5	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.07 338	0.05 275	0.05 49	0.05 194	0.05 169	0.05 204

MIM_Stereo	0.09 173	0.07 235	0.11 245	0.15 122	0.07 133	0.06 14	0.12 98	0.20 338	0.14 221	0.13 336	0.13 284	0.09 220	0.05 14	0.12 291	0.08 25	0.05 51	0.06 426	0.07 308	0.06 291	0.06 290	0.05 204

CASnet	0.09 173	0.09 434	0.09 122	0.19 465	0.06 28	0.07 43	0.11 65	0.18 297	0.14 221	0.11 261	0.10 193	0.09 220	0.07 179	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.10 534	0.08 461	0.05 169	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 173	0.05 41	0.11 245	0.13 24	0.07 133	0.11 253	0.14 245	0.14 144	0.16 288	0.07 75	0.10 193	0.08 184	0.06 65	0.13 344	0.08 25	0.07 338	0.05 275	0.05 49	0.05 194	0.04 48	0.04 73

GCAP-Stereo	0.09 173	0.07 235	0.13 345	0.18 396	0.06 28	0.11 253	0.07 3	0.13 113	0.12 146	0.09 181	0.10 193	0.07 124	0.09 266	0.13 344	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.05 204

RAFT-Test	0.09 173	0.06 117	0.10 186	0.15 122	0.07 133	0.11 253	0.15 328	0.16 224	0.13 188	0.09 181	0.10 193	0.10 255	0.09 266	0.12 291	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.05 204

HH	0.09 173	0.06 117	0.13 345	0.17 305	0.08 217	0.10 200	0.16 398	0.14 144	0.10 75	0.08 129	0.09 157	0.08 184	0.07 179	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.04 73

HanStereo	0.09 173	0.06 117	0.13 345	0.17 305	0.08 217	0.10 200	0.16 398	0.14 144	0.10 75	0.08 129	0.09 157	0.08 184	0.07 179	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.04 73

4D-IteraStereo	0.09 173	0.07 235	0.10 186	0.18 396	0.07 133	0.09 137	0.15 328	0.17 263	0.15 249	0.10 226	0.11 244	0.10 255	0.07 179	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.03 1	0.08 402	0.07 388	0.06 290	0.05 204

anonymousdsp	0.09 173	0.07 235	0.11 245	0.16 218	0.09 348	0.11 253	0.15 328	0.16 224	0.12 146	0.09 181	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.06 305

LoS	0.09 173	0.05 41	0.11 245	0.13 24	0.07 133	0.14 396	0.11 65	0.15 186	0.15 249	0.09 181	0.09 157	0.12 309	0.09 266	0.15 405	0.10 207	0.07 338	0.05 275	0.05 49	0.03 1	0.05 169	0.05 204
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 173	0.07 235	0.10 186	0.17 305	0.08 217	0.10 200	0.15 328	0.15 186	0.12 146	0.09 181	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.04 48	0.06 305

RCA-Stereo	0.09 173	0.06 117	0.09 122	0.16 218	0.06 28	0.09 137	0.13 177	0.18 297	0.14 221	0.09 181	0.10 193	0.08 184	0.07 179	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.04 73

CroCo-Stereo Lap2	0.09 173	0.09 434	0.08 57	0.22 580	0.09 348	0.09 137	0.19 529	0.16 224	0.12 146	0.09 181	0.10 193	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.06 426	0.07 308	0.05 194	0.05 169	0.05 204

ccc-4	0.09 173	0.07 235	0.11 245	0.16 218	0.09 348	0.11 253	0.15 328	0.16 224	0.12 146	0.10 226	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.06 305

IGEV-Stereo	0.09 173	0.07 235	0.11 245	0.16 218	0.09 348	0.11 253	0.15 328	0.16 224	0.12 146	0.09 181	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.06 305
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 173	0.05 41	0.13 345	0.14 68	0.08 217	0.12 306	0.15 328	0.18 297	0.10 75	0.11 261	0.08 122	0.08 184	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.06 290	0.05 204

TRStereo	0.09 173	0.05 41	0.12 289	0.15 122	0.12 545	0.10 200	0.13 177	0.18 297	0.18 348	0.09 181	0.09 157	0.09 220	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.07 338	0.05 275	0.07 308	0.07 388	0.04 48	0.04 73

AnonymousM	0.09 173	0.05 41	0.10 186	0.14 68	0.06 28	0.09 137	0.13 177	0.19 327	0.14 221	0.13 336	0.11 244	0.09 220	0.08 228	0.13 344	0.10 207	0.08 421	0.05 275	0.08 402	0.05 194	0.05 169	0.05 204

CroCo-Stereo	0.09 173	0.08 354	0.08 57	0.22 580	0.09 348	0.09 137	0.19 529	0.15 186	0.12 146	0.07 75	0.07 64	0.08 184	0.06 65	0.08 25	0.07 1	0.07 338	0.05 275	0.06 198	0.04 60	0.05 169	0.04 73
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
s12784h	0.09 173	0.06 117	0.07 11	0.15 122	0.05 2	0.16 454	0.18 489	0.15 186	0.15 249	0.10 226	0.11 244	0.11 285	0.11 346	0.10 122	0.12 349	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.04 73

TANstereo	0.09 173	0.04 1	0.08 57	0.13 24	0.06 28	0.11 253	0.14 245	0.15 186	0.19 366	0.11 261	0.15 319	0.10 255	0.06 65	0.12 291	0.09 103	0.07 338	0.05 275	0.05 49	0.04 60	0.06 290	0.05 204

XX-TBD	0.09 173	0.06 117	0.07 11	0.14 68	0.07 133	0.12 306	0.16 398	0.14 144	0.13 188	0.11 261	0.12 265	0.09 220	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.06 290	0.05 204

raftrobust	0.09 173	0.06 117	0.10 186	0.17 305	0.08 217	0.09 137	0.10 35	0.18 297	0.16 288	0.10 226	0.09 157	0.12 309	0.07 179	0.12 291	0.10 207	0.08 421	0.05 275	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.05 204

XX-Stereo	0.09 173	0.05 41	0.08 57	0.17 305	0.09 348	0.15 423	0.12 98	0.20 338	0.10 75	0.10 226	0.14 298	0.07 124	0.06 65	0.12 291	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 198	0.06 291	0.04 48	0.04 73

test_xeample3	0.09 173	0.06 117	0.12 289	0.16 218	0.09 348	0.11 253	0.15 328	0.16 224	0.13 188	0.10 226	0.06 23	0.08 184	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.06 305

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 173	0.06 117	0.10 186	0.17 305	0.06 28	0.10 200	0.16 398	0.17 263	0.14 221	0.09 181	0.10 193	0.08 184	0.09 266	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.06 291	0.04 48	0.03 2

AFF-stereo	0.09 173	0.06 117	0.10 186	0.17 305	0.07 133	0.10 200	0.16 398	0.17 263	0.09 51	0.10 226	0.12 265	0.09 220	0.09 266	0.12 291	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.07 308	0.07 388	0.04 48	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 173	0.07 235	0.11 245	0.15 122	0.06 28	0.10 200	0.15 328	0.16 224	0.09 51	0.08 129	0.09 157	0.08 184	0.07 179	0.09 59	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.05 194	0.05 169	0.04 73

CFNet-RSSM	0.09 173	0.07 235	0.09 122	0.16 218	0.07 133	0.09 137	0.15 328	0.16 224	0.17 317	0.08 129	0.12 265	0.10 255	0.09 266	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.04 60	0.04 48	0.04 73

Gwc-CoAtRS	0.09 173	0.06 117	0.10 186	0.16 218	0.07 133	0.10 200	0.14 245	0.17 263	0.17 317	0.08 129	0.10 193	0.12 309	0.09 266	0.12 291	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.04 60	0.04 48	0.04 73

CREStereo	0.09 173	0.04 1	0.08 57	0.11 1	0.06 28	0.13 362	0.14 245	0.14 144	0.10 75	0.08 129	0.13 284	0.09 220	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.08 421	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.06 290	0.06 305
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
PMTNet	0.09 173	0.05 41	0.09 122	0.12 6	0.06 28	0.12 306	0.14 245	0.15 186	0.11 107	0.09 181	0.13 284	0.10 255	0.07 179	0.13 344	0.10 207	0.15 624	0.04 25	0.05 49	0.03 1	0.07 371	0.06 305

ManiGeoR	0.10 242	0.05 41	0.12 289	0.12 6	0.08 217	0.12 306	0.12 98	0.24 436	0.14 221	0.12 303	0.14 298	0.12 309	0.09 266	0.13 344	0.13 393	0.07 338	0.04 25	0.05 49	0.05 194	0.07 371	0.07 393

HLf10	0.10 242	0.05 41	0.12 289	0.12 6	0.08 217	0.12 306	0.12 98	0.24 436	0.14 221	0.12 303	0.14 298	0.12 309	0.09 266	0.13 344	0.13 393	0.07 338	0.04 25	0.05 49	0.05 194	0.07 371	0.07 393

TestStereo_HLe17	0.10 242	0.05 41	0.12 289	0.13 24	0.07 133	0.11 253	0.15 328	0.21 361	0.15 249	0.11 261	0.14 298	0.11 285	0.09 266	0.13 344	0.12 349	0.07 338	0.04 25	0.05 49	0.05 194	0.07 371	0.06 305

TestStereo_HL1	0.10 242	0.05 41	0.12 289	0.12 6	0.07 133	0.12 306	0.13 177	0.22 387	0.11 107	0.14 360	0.14 298	0.11 285	0.09 266	0.13 344	0.13 393	0.07 338	0.04 25	0.05 49	0.05 194	0.07 371	0.07 393

DN	0.10 242	0.05 41	0.09 122	0.14 68	0.09 348	0.12 306	0.18 489	0.17 263	0.16 288	0.08 129	0.09 157	0.08 184	0.06 65	0.08 25	0.09 103	0.11 555	0.05 275	0.07 308	0.06 291	0.07 371	0.09 510

Hybrid-DGEV-03	0.10 242	0.06 117	0.09 122	0.18 396	0.08 217	0.16 454	0.14 245	0.15 186	0.14 221	0.13 336	0.16 332	0.12 309	0.09 266	0.13 344	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.08 402	0.06 291	0.05 169	0.04 73

WQFJA1	0.10 242	0.07 235	0.08 57	0.20 531	0.09 348	0.12 306	0.17 440	0.17 263	0.17 317	0.09 181	0.10 193	0.08 184	0.10 310	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.07 498	0.07 308	0.06 291	0.06 290	0.05 204

WQFJX1	0.10 242	0.07 235	0.08 57	0.22 580	0.09 348	0.12 306	0.17 440	0.18 297	0.17 317	0.10 226	0.09 157	0.07 124	0.10 310	0.11 197	0.09 103	0.07 338	0.08 528	0.07 308	0.06 291	0.05 169	0.04 73

WQFJX	0.10 242	0.07 235	0.09 122	0.21 563	0.09 348	0.12 306	0.16 398	0.18 297	0.17 317	0.12 303	0.10 193	0.07 124	0.09 266	0.12 291	0.10 207	0.06 167	0.07 498	0.06 198	0.05 194	0.06 290	0.05 204

NLMM	0.10 242	0.07 235	0.08 57	0.20 531	0.09 348	0.12 306	0.17 440	0.17 263	0.17 317	0.09 181	0.10 193	0.08 184	0.10 310	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.07 498	0.07 308	0.06 291	0.06 290	0.05 204

NLSM1	0.10 242	0.07 235	0.07 11	0.19 465	0.08 217	0.13 362	0.16 398	0.21 361	0.15 249	0.11 261	0.10 193	0.06 42	0.10 310	0.10 122	0.11 288	0.07 338	0.08 528	0.08 402	0.07 388	0.05 169	0.05 204

MM-Stereo_test3	0.10 242	0.07 235	0.07 11	0.18 396	0.07 133	0.12 306	0.19 529	0.24 436	0.19 366	0.06 25	0.10 193	0.08 184	0.06 65	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.06 426	0.07 308	0.05 194	0.05 169	0.04 73

MM-Stereo_test1	0.10 242	0.07 235	0.08 57	0.18 396	0.07 133	0.12 306	0.18 489	0.21 361	0.20 389	0.09 181	0.11 244	0.08 184	0.06 65	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.07 308	0.06 291	0.05 169	0.04 73

AIO-test2	0.10 242	0.08 354	0.10 186	0.23 604	0.08 217	0.11 253	0.10 35	0.23 411	0.23 431	0.08 129	0.09 157	0.08 184	0.05 14	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.08 402	0.09 508	0.05 169	0.05 204

AIO-test1	0.10 242	0.07 235	0.10 186	0.23 604	0.07 133	0.09 137	0.13 177	0.21 361	0.14 221	0.11 261	0.12 265	0.09 220	0.07 179	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.09 485	0.10 549	0.03 1	0.06 305

tg	0.10 242	0.06 117	0.10 186	0.18 396	0.08 217	0.11 253	0.16 398	0.20 338	0.12 146	0.08 129	0.11 244	0.11 285	0.07 179	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 402	0.08 461	0.04 48	0.04 73

PAM	0.10 242	0.05 41	0.16 470	0.15 122	0.08 217	0.09 137	0.16 398	0.15 186	0.16 288	0.12 303	0.09 157	0.09 220	0.07 179	0.13 344	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 198	0.06 291	0.05 169	0.06 305

model_zeroshot	0.10 242	0.04 1	0.11 245	0.15 122	0.09 348	0.12 306	0.14 245	0.20 338	0.13 188	0.11 261	0.10 193	0.12 309	0.07 179	0.12 291	0.10 207	0.07 338	0.06 426	0.06 198	0.05 194	0.06 290	0.06 305

RAStereo	0.10 242	0.09 434	0.08 57	0.20 531	0.08 217	0.13 362	0.18 489	0.15 186	0.17 317	0.10 226	0.12 265	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.07 338	0.05 275	0.07 308	0.05 194	0.05 169	0.04 73

rvit_stereo_0080	0.10 242	0.08 354	0.14 384	0.15 122	0.09 348	0.07 43	0.15 328	0.16 224	0.16 288	0.11 261	0.10 193	0.14 360	0.08 228	0.12 291	0.10 207	0.09 482	0.07 498	0.07 308	0.06 291	0.07 371	0.05 204

H2IRNET	0.10 242	0.09 434	0.09 122	0.18 396	0.09 348	0.12 306	0.15 328	0.14 144	0.21 405	0.10 226	0.10 193	0.10 255	0.10 310	0.10 122	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 402	0.08 461	0.06 290	0.05 204

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 242	0.08 354	0.12 289	0.16 218	0.08 217	0.15 423	0.16 398	0.18 297	0.18 348	0.10 226	0.09 157	0.09 220	0.08 228	0.11 197	0.12 349	0.07 338	0.05 275	0.08 402	0.06 291	0.07 371	0.06 305

MyStereo07	0.10 242	0.07 235	0.10 186	0.17 305	0.09 348	0.14 396	0.18 489	0.15 186	0.15 249	0.09 181	0.06 23	0.06 42	0.07 179	0.12 291	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.08 402	0.07 388	0.06 290	0.06 305

MyStereo06	0.10 242	0.07 235	0.12 289	0.17 305	0.09 348	0.13 362	0.18 489	0.19 327	0.12 146	0.12 303	0.08 122	0.07 124	0.07 179	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.07 308	0.07 388	0.06 290	0.06 305

AE-Stereo	0.10 242	0.08 354	0.10 186	0.18 396	0.09 348	0.10 200	0.15 328	0.14 144	0.19 366	0.09 181	0.14 298	0.12 309	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.06 426	0.07 308	0.06 291	0.05 169	0.04 73

ACVNet-DCA	0.10 242	0.08 354	0.12 289	0.17 305	0.09 348	0.13 362	0.15 328	0.23 411	0.16 288	0.09 181	0.09 157	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.07 371	0.07 393

cc1	0.10 242	0.08 354	0.12 289	0.17 305	0.09 348	0.13 362	0.15 328	0.16 224	0.18 348	0.09 181	0.09 157	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.06 290	0.06 305

tt1	0.10 242	0.08 354	0.12 289	0.17 305	0.09 348	0.12 306	0.16 398	0.15 186	0.19 366	0.09 181	0.08 122	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.06 290	0.06 305

whm_eth	0.10 242	0.08 354	0.14 384	0.15 122	0.09 348	0.07 43	0.15 328	0.16 224	0.16 288	0.11 261	0.10 193	0.14 360	0.08 228	0.12 291	0.10 207	0.09 482	0.07 498	0.07 308	0.06 291	0.07 371	0.05 204

plain	0.10 242	0.08 354	0.10 186	0.19 465	0.09 348	0.10 200	0.15 328	0.14 144	0.13 188	0.13 336	0.15 319	0.09 220	0.12 378	0.13 344	0.12 349	0.07 338	0.05 275	0.09 485	0.06 291	0.06 290	0.06 305

Any-RAFT	0.10 242	0.05 41	0.09 122	0.14 68	0.07 133	0.13 362	0.14 245	0.21 361	0.15 249	0.11 261	0.12 265	0.12 309	0.09 266	0.12 291	0.09 103	0.07 338	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.06 290	0.05 204

LL-Strereo2	0.10 242	0.10 496	0.15 434	0.18 396	0.08 217	0.15 423	0.09 20	0.17 263	0.14 221	0.14 360	0.10 193	0.09 220	0.07 179	0.16 440	0.10 207	0.05 51	0.05 275	0.10 534	0.07 388	0.06 290	0.05 204

DCANet-4	0.10 242	0.06 117	0.12 289	0.16 218	0.06 28	0.09 137	0.17 440	0.18 297	0.19 366	0.13 336	0.16 332	0.09 220	0.14 442	0.11 197	0.12 349	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.05 204

fff	0.10 242	0.06 117	0.12 289	0.15 122	0.07 133	0.09 137	0.17 440	0.16 224	0.20 389	0.13 336	0.16 332	0.10 255	0.11 346	0.11 197	0.12 349	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.05 204

ADStereo(finetuned)	0.10 242	0.06 117	0.12 289	0.16 218	0.06 28	0.09 137	0.17 440	0.15 186	0.19 366	0.13 336	0.17 355	0.10 255	0.12 378	0.11 197	0.12 349	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.04 73

test_4	0.10 242	0.10 496	0.08 57	0.19 465	0.09 348	0.08 83	0.22 582	0.15 186	0.17 317	0.12 303	0.18 383	0.12 309	0.09 266	0.08 25	0.11 288	0.04 11	0.04 25	0.08 402	0.08 461	0.04 48	0.03 2

IPLG	0.10 242	0.07 235	0.15 434	0.17 305	0.08 217	0.11 253	0.14 245	0.20 338	0.15 249	0.12 303	0.17 355	0.07 124	0.07 179	0.14 378	0.13 393	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.04 48	0.04 73

test_3	0.10 242	0.09 434	0.10 186	0.20 531	0.08 217	0.13 362	0.26 630	0.14 144	0.21 405	0.10 226	0.10 193	0.09 220	0.09 266	0.08 25	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.08 402	0.07 388	0.04 48	0.04 73

STrans-v2	0.10 242	0.07 235	0.12 289	0.18 396	0.07 133	0.10 200	0.14 245	0.21 361	0.11 107	0.11 261	0.15 319	0.12 309	0.10 310	0.11 197	0.12 349	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.06 291	0.04 48	0.04 73

TransformOpticalFlow	0.10 242	0.08 354	0.13 345	0.18 396	0.07 133	0.09 137	0.15 328	0.19 327	0.15 249	0.12 303	0.17 355	0.11 285	0.11 346	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.06 291	0.05 169	0.05 204

SST-Stereo	0.10 242	0.07 235	0.15 434	0.18 396	0.09 348	0.06 14	0.12 98	0.17 263	0.11 107	0.15 389	0.17 355	0.13 340	0.12 378	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.09 485	0.06 291	0.06 290	0.05 204

cross-raft	0.10 242	0.09 434	0.09 122	0.19 465	0.07 133	0.11 253	0.25 621	0.13 113	0.15 249	0.08 129	0.11 244	0.12 309	0.10 310	0.09 59	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.04 48	0.04 73

test-1	0.10 242	0.07 235	0.16 470	0.19 465	0.08 217	0.11 253	0.24 606	0.14 144	0.18 348	0.09 181	0.07 64	0.09 220	0.08 228	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.04 48	0.04 73

iRaftStereo_RVC	0.10 242	0.07 235	0.09 122	0.17 305	0.09 348	0.11 253	0.17 440	0.18 297	0.12 146	0.09 181	0.12 265	0.10 255	0.07 179	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 402	0.08 461	0.04 48	0.04 73

RALCasStereoNet	0.10 242	0.06 117	0.09 122	0.16 218	0.08 217	0.12 306	0.14 245	0.17 263	0.11 107	0.12 303	0.17 355	0.14 360	0.10 310	0.12 291	0.11 288	0.07 338	0.06 426	0.06 198	0.05 194	0.08 441	0.07 393

DCANet	0.10 242	0.06 117	0.12 289	0.16 218	0.06 28	0.09 137	0.17 440	0.15 186	0.19 366	0.13 336	0.17 355	0.10 255	0.11 346	0.11 197	0.12 349	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.04 73

csc	0.10 242	0.06 117	0.12 289	0.15 122	0.07 133	0.09 137	0.17 440	0.16 224	0.20 389	0.13 336	0.16 332	0.10 255	0.11 346	0.11 197	0.12 349	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.05 204

cscssc	0.10 242	0.06 117	0.12 289	0.15 122	0.07 133	0.09 137	0.17 440	0.16 224	0.20 389	0.13 336	0.16 332	0.10 255	0.11 346	0.11 197	0.12 349	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.04 48	0.05 204

111	0.10 242	0.06 117	0.12 289	0.15 122	0.07 133	0.10 200	0.14 245	0.21 361	0.23 431	0.11 261	0.12 265	0.14 360	0.11 346	0.13 344	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.04 60	0.05 169	0.05 204

R-Stereo Train	0.10 242	0.06 117	0.10 186	0.17 305	0.08 217	0.11 253	0.14 245	0.23 411	0.11 107	0.12 303	0.19 394	0.11 285	0.08 228	0.09 59	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.05 204

RAFT-Stereo	0.10 242	0.06 117	0.10 186	0.17 305	0.08 217	0.11 253	0.14 245	0.23 411	0.11 107	0.12 303	0.19 394	0.11 285	0.08 228	0.09 59	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.05 204
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 242	0.06 117	0.12 289	0.14 68	0.06 28	0.11 253	0.10 35	0.18 297	0.18 348	0.13 336	0.16 332	0.14 360	0.11 346	0.15 405	0.13 393	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.06 290	0.05 204
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
HLF11	0.11 294	0.05 41	0.13 345	0.12 6	0.08 217	0.14 396	0.11 65	0.22 387	0.10 75	0.12 303	0.23 449	0.11 285	0.11 346	0.14 378	0.13 393	0.08 421	0.05 275	0.05 49	0.04 60	0.08 441	0.08 464

HLf8	0.11 294	0.05 41	0.13 345	0.11 1	0.08 217	0.15 423	0.12 98	0.22 387	0.15 249	0.13 336	0.17 355	0.12 309	0.10 310	0.14 378	0.12 349	0.09 482	0.05 275	0.05 49	0.05 194	0.08 441	0.08 464

TestStereo_HL3	0.11 294	0.05 41	0.14 384	0.12 6	0.07 133	0.12 306	0.12 98	0.21 361	0.11 107	0.14 360	0.25 491	0.11 285	0.10 310	0.14 378	0.13 393	0.07 338	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.07 371	0.07 393

TestStereo_HL2	0.11 294	0.05 41	0.12 289	0.12 6	0.07 133	0.10 200	0.10 35	0.24 436	0.14 221	0.13 336	0.23 449	0.12 309	0.10 310	0.13 344	0.13 393	0.07 338	0.05 275	0.05 49	0.04 60	0.07 371	0.07 393

TestStereo-Hl	0.11 294	0.05 41	0.12 289	0.12 6	0.08 217	0.12 306	0.13 177	0.23 411	0.13 188	0.15 389	0.16 332	0.12 309	0.09 266	0.12 291	0.13 393	0.07 338	0.04 25	0.05 49	0.05 194	0.08 441	0.07 393

Lsterematch	0.11 294	0.06 117	0.11 245	0.16 218	0.07 133	0.13 362	0.15 328	0.14 144	0.17 317	0.16 418	0.18 383	0.15 389	0.15 460	0.12 291	0.14 437	0.07 338	0.04 25	0.06 198	0.06 291	0.06 290	0.06 305

Hybrid-DGEV-2	0.11 294	0.06 117	0.12 289	0.18 396	0.09 348	0.09 137	0.13 177	0.28 514	0.29 516	0.11 261	0.11 244	0.09 220	0.12 378	0.12 291	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.07 308	0.07 388	0.05 169	0.05 204

NLMM1	0.11 294	0.09 434	0.07 11	0.22 580	0.10 461	0.12 306	0.20 552	0.18 297	0.20 389	0.12 303	0.11 244	0.07 124	0.09 266	0.11 197	0.11 288	0.08 421	0.08 528	0.07 308	0.06 291	0.04 48	0.04 73

NLCSM	0.11 294	0.09 434	0.09 122	0.23 604	0.11 511	0.12 306	0.19 529	0.18 297	0.18 348	0.12 303	0.11 244	0.07 124	0.09 266	0.11 197	0.10 207	0.07 338	0.08 528	0.07 308	0.07 388	0.06 290	0.05 204

Select-FE	0.11 294	0.06 117	0.20 548	0.15 122	0.11 511	0.11 253	0.13 177	0.21 361	0.18 348	0.09 181	0.11 244	0.10 255	0.06 65	0.12 291	0.09 103	0.07 338	0.05 275	0.07 308	0.08 461	0.06 290	0.08 464

FlowAnything_test	0.11 294	0.08 354	0.14 384	0.15 122	0.09 348	0.07 43	0.14 245	0.20 338	0.11 107	0.09 181	0.09 157	0.12 309	0.12 378	0.13 344	0.11 288	0.09 482	0.06 426	0.09 485	0.09 508	0.06 290	0.09 510

xyz-stereo-finetune2	0.11 294	0.07 235	0.13 345	0.13 24	0.07 133	0.11 253	0.19 529	0.17 263	0.12 146	0.15 389	0.15 319	0.17 426	0.12 378	0.13 344	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.07 308	0.05 194	0.04 48	0.06 305

xyz-stereo-finetune	0.11 294	0.08 354	0.13 345	0.14 68	0.06 28	0.10 200	0.19 529	0.17 263	0.19 366	0.12 303	0.14 298	0.15 389	0.10 310	0.13 344	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.07 308	0.05 194	0.04 48	0.05 204

fast-iter	0.11 294	0.06 117	0.11 245	0.13 24	0.09 348	0.09 137	0.14 245	0.21 361	0.10 75	0.19 484	0.17 355	0.14 360	0.09 266	0.16 440	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 308	0.08 461	0.07 371	0.06 305

CoSv	0.11 294	0.06 117	0.11 245	0.13 24	0.09 348	0.09 137	0.14 245	0.21 361	0.10 75	0.19 484	0.17 355	0.14 360	0.09 266	0.16 440	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 308	0.08 461	0.07 371	0.06 305

rvit_stereo_0081_aga	0.11 294	0.09 434	0.14 384	0.18 396	0.09 348	0.13 362	0.14 245	0.14 144	0.19 366	0.10 226	0.18 383	0.16 404	0.09 266	0.12 291	0.09 103	0.10 524	0.06 426	0.08 402	0.07 388	0.07 371	0.06 305

rvit_stereo_0081	0.11 294	0.08 354	0.15 434	0.16 218	0.09 348	0.10 200	0.14 245	0.14 144	0.24 448	0.11 261	0.13 284	0.13 340	0.09 266	0.11 197	0.12 349	0.10 524	0.07 498	0.08 402	0.07 388	0.07 371	0.05 204

rvit_stereo_0082	0.11 294	0.08 354	0.15 434	0.16 218	0.09 348	0.10 200	0.14 245	0.14 144	0.24 448	0.11 261	0.13 284	0.13 340	0.09 266	0.11 197	0.12 349	0.10 524	0.07 498	0.08 402	0.07 388	0.07 371	0.05 204

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 294	0.05 41	0.14 384	0.15 122	0.20 649	0.09 137	0.17 440	0.21 361	0.15 249	0.11 261	0.14 298	0.10 255	0.07 179	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.07 308	0.07 388	0.07 371	0.09 510

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 294	0.05 41	0.11 245	0.15 122	0.13 568	0.13 362	0.16 398	0.23 411	0.17 317	0.10 226	0.12 265	0.10 255	0.07 179	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.06 198	0.06 291	0.07 371	0.08 464

CAS++	0.11 294	0.07 235	0.11 245	0.14 68	0.09 348	0.12 306	0.14 245	0.24 436	0.14 221	0.11 261	0.09 157	0.11 285	0.07 179	0.14 378	0.09 103	0.11 555	0.09 561	0.09 485	0.07 388	0.07 371	0.08 464
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
xx1	0.11 294	0.08 354	0.12 289	0.17 305	0.09 348	0.13 362	0.15 328	0.16 224	0.18 348	0.09 181	0.09 157	0.16 404	0.16 488	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.08 402	0.08 461	0.07 371	0.07 393

1test111	0.11 294	0.08 354	0.12 289	0.17 305	0.09 348	0.13 362	0.15 328	0.23 411	0.16 288	0.09 181	0.09 157	0.06 42	0.06 65	0.15 405	0.16 485	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.07 371	0.07 393

MIF-Stereo (partial)	0.11 294	0.06 117	0.10 186	0.19 465	0.10 461	0.10 200	0.11 65	0.17 263	0.18 348	0.14 360	0.16 332	0.09 220	0.11 346	0.12 291	0.12 349	0.08 421	0.05 275	0.08 402	0.07 388	0.06 290	0.07 393

EKT-Stereo	0.11 294	0.07 235	0.14 384	0.15 122	0.10 461	0.13 362	0.14 245	0.18 297	0.21 405	0.11 261	0.08 122	0.12 309	0.09 266	0.11 197	0.12 349	0.08 421	0.06 426	0.07 308	0.06 291	0.08 441	0.07 393

anonymousdsp2	0.11 294	0.07 235	0.10 186	0.16 218	0.09 348	0.13 362	0.14 245	0.18 297	0.22 419	0.13 336	0.14 298	0.12 309	0.09 266	0.14 378	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.06 290	0.05 204

DCRE	0.11 294	0.07 235	0.13 345	0.16 218	0.11 511	0.11 253	0.17 440	0.18 297	0.17 317	0.11 261	0.18 383	0.10 255	0.10 310	0.15 405	0.11 288	0.06 167	0.05 275	0.06 198	0.06 291	0.05 169	0.04 73

knoymous	0.11 294	0.05 41	0.12 289	0.13 24	0.07 133	0.15 423	0.14 245	0.19 327	0.13 188	0.11 261	0.17 355	0.13 340	0.09 266	0.13 344	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.06 198	0.05 194	0.08 441	0.07 393

riskmin	0.11 294	0.06 117	0.13 345	0.14 68	0.08 217	0.14 396	0.14 245	0.18 297	0.14 221	0.11 261	0.14 298	0.16 404	0.11 346	0.14 378	0.12 349	0.09 482	0.05 275	0.07 308	0.05 194	0.08 441	0.08 464

Selective-RAFT	0.11 294	0.10 496	0.11 245	0.21 563	0.08 217	0.16 454	0.13 177	0.20 338	0.22 419	0.10 226	0.10 193	0.11 285	0.10 310	0.15 405	0.11 288	0.05 51	0.05 275	0.06 198	0.05 194	0.06 290	0.05 204

DisPM	0.11 294	0.07 235	0.12 289	0.16 218	0.09 348	0.06 14	0.13 177	0.17 263	0.17 317	0.14 360	0.20 406	0.12 309	0.10 310	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.07 308	0.06 291	0.06 290	0.11 567

CIPLG	0.11 294	0.08 354	0.14 384	0.17 305	0.08 217	0.12 306	0.15 328	0.17 263	0.15 249	0.14 360	0.11 244	0.16 404	0.09 266	0.16 440	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.06 305

GLC_STEREO	0.11 294	0.07 235	0.11 245	0.17 305	0.07 133	0.09 137	0.13 177	0.15 186	0.24 448	0.12 303	0.13 284	0.12 309	0.08 228	0.18 496	0.11 288	0.06 167	0.08 528	0.08 402	0.06 291	0.05 169	0.05 204

IPLGR_C	0.11 294	0.08 354	0.14 384	0.17 305	0.08 217	0.12 306	0.15 328	0.17 263	0.15 249	0.14 360	0.10 193	0.16 404	0.09 266	0.16 440	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.06 305

MIPNet	0.11 294	0.08 354	0.14 384	0.17 305	0.09 348	0.12 306	0.14 245	0.20 338	0.24 448	0.11 261	0.10 193	0.09 220	0.07 179	0.13 344	0.12 349	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.04 48	0.04 73

IPLGR	0.11 294	0.09 434	0.16 470	0.18 396	0.08 217	0.12 306	0.17 440	0.21 361	0.24 448	0.11 261	0.12 265	0.11 285	0.08 228	0.12 291	0.12 349	0.06 167	0.05 275	0.06 198	0.06 291	0.04 48	0.04 73

GMOStereo	0.11 294	0.09 434	0.07 11	0.19 465	0.08 217	0.12 306	0.28 643	0.13 113	0.17 317	0.11 261	0.17 355	0.14 360	0.12 378	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.09 485	0.07 388	0.04 48	0.04 73

error version	0.11 294	0.09 434	0.07 11	0.19 465	0.08 217	0.12 306	0.28 643	0.13 113	0.17 317	0.11 261	0.17 355	0.14 360	0.12 378	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.09 485	0.07 388	0.04 48	0.04 73

test-v	0.11 294	0.09 434	0.07 11	0.19 465	0.08 217	0.12 306	0.28 643	0.13 113	0.17 317	0.11 261	0.17 355	0.14 360	0.12 378	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.09 485	0.07 388	0.04 48	0.04 73

ACRE	0.11 294	0.08 354	0.14 384	0.17 305	0.08 217	0.12 306	0.15 328	0.17 263	0.14 221	0.14 360	0.10 193	0.16 404	0.09 266	0.16 440	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.06 305

PFNet+	0.11 294	0.06 117	0.13 345	0.16 218	0.09 348	0.05 4	0.12 98	0.17 263	0.21 405	0.16 418	0.19 394	0.14 360	0.10 310	0.11 197	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.09 485	0.08 461	0.06 290	0.11 567

LCNet	0.11 294	0.07 235	0.09 122	0.19 465	0.09 348	0.08 83	0.15 328	0.21 361	0.15 249	0.11 261	0.15 319	0.16 404	0.11 346	0.12 291	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.08 402	0.07 388	0.06 290	0.15 626

HHNet	0.11 294	0.06 117	0.16 470	0.15 122	0.14 589	0.07 43	0.13 177	0.20 338	0.17 317	0.14 360	0.25 491	0.11 285	0.08 228	0.13 344	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 402	0.06 291	0.05 169	0.09 510

Patchmatch Stereo++	0.11 294	0.09 434	0.16 470	0.18 396	0.08 217	0.06 14	0.11 65	0.16 224	0.13 188	0.15 389	0.16 332	0.14 360	0.12 378	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 402	0.06 291	0.08 441	0.07 393
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
AAGNet	0.11 294	0.07 235	0.16 470	0.19 465	0.09 348	0.08 83	0.13 177	0.18 297	0.13 188	0.16 418	0.21 429	0.13 340	0.14 442	0.11 197	0.14 437	0.06 167	0.04 25	0.09 485	0.06 291	0.06 290	0.05 204

OMP-Stereo	0.11 294	0.06 117	0.14 384	0.18 396	0.08 217	0.09 137	0.12 98	0.21 361	0.21 405	0.13 336	0.14 298	0.11 285	0.12 378	0.11 197	0.13 393	0.06 167	0.04 25	0.07 308	0.06 291	0.05 169	0.04 73

IIG-Stereo	0.11 294	0.06 117	0.13 345	0.17 305	0.08 217	0.11 253	0.12 98	0.22 387	0.17 317	0.14 360	0.17 355	0.11 285	0.12 378	0.12 291	0.12 349	0.06 167	0.05 275	0.07 308	0.06 291	0.05 169	0.04 73

NF-Stereo	0.11 294	0.07 235	0.13 345	0.17 305	0.09 348	0.10 200	0.14 245	0.23 411	0.19 366	0.12 303	0.17 355	0.12 309	0.11 346	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 308	0.06 291	0.06 290	0.12 580

OCTAStereo	0.11 294	0.07 235	0.13 345	0.17 305	0.09 348	0.10 200	0.14 245	0.23 411	0.19 366	0.12 303	0.17 355	0.12 309	0.11 346	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 308	0.06 291	0.06 290	0.12 580

NRIStereo	0.11 294	0.08 354	0.14 384	0.18 396	0.08 217	0.10 200	0.14 245	0.16 224	0.15 249	0.12 303	0.14 298	0.13 340	0.12 378	0.13 344	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.07 308	0.06 291	0.06 290	0.07 393

PSM-adaLoss	0.11 294	0.09 434	0.16 470	0.18 396	0.08 217	0.06 14	0.12 98	0.16 224	0.13 188	0.15 389	0.16 332	0.14 360	0.12 378	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 402	0.06 291	0.08 441	0.07 393

PSM-AAD	0.11 294	0.07 235	0.10 186	0.19 465	0.09 348	0.10 200	0.15 328	0.20 338	0.13 188	0.12 303	0.14 298	0.18 440	0.11 346	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.05 275	0.09 485	0.08 461	0.06 290	0.14 619

ROB_FTStereo_v2	0.11 294	0.09 434	0.16 470	0.19 465	0.08 217	0.06 14	0.12 98	0.16 224	0.13 188	0.15 389	0.16 332	0.14 360	0.12 378	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 402	0.06 291	0.08 441	0.07 393

ROB_FTStereo	0.11 294	0.09 434	0.16 470	0.19 465	0.08 217	0.06 14	0.11 65	0.16 224	0.13 188	0.15 389	0.16 332	0.14 360	0.12 378	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 402	0.06 291	0.08 441	0.07 393

KYRaft	0.11 294	0.07 235	0.10 186	0.19 465	0.09 348	0.08 83	0.15 328	0.22 387	0.12 146	0.13 336	0.16 332	0.20 467	0.10 310	0.12 291	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 402	0.08 461	0.06 290	0.16 637

HUI-Stereo	0.11 294	0.09 434	0.16 470	0.18 396	0.08 217	0.06 14	0.12 98	0.16 224	0.13 188	0.15 389	0.16 332	0.14 360	0.12 378	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 402	0.06 291	0.08 441	0.07 393

ASMatch	0.11 294	0.06 117	0.13 345	0.16 218	0.10 461	0.07 43	0.14 245	0.17 263	0.17 317	0.12 303	0.16 332	0.16 404	0.10 310	0.13 344	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.04 48	0.08 464

RAFT_R40	0.11 294	0.07 235	0.14 384	0.18 396	0.09 348	0.06 14	0.13 177	0.17 263	0.16 288	0.14 360	0.18 383	0.15 389	0.12 378	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.09 485	0.06 291	0.06 290	0.05 204

GrayStereo	0.11 294	0.06 117	0.11 245	0.19 465	0.09 348	0.09 137	0.16 398	0.18 297	0.17 317	0.14 360	0.17 355	0.17 426	0.11 346	0.12 291	0.11 288	0.05 51	0.05 275	0.07 308	0.06 291	0.05 169	0.10 540

RE-Stereo	0.11 294	0.07 235	0.13 345	0.17 305	0.09 348	0.10 200	0.14 245	0.23 411	0.19 366	0.12 303	0.17 355	0.12 309	0.11 346	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 308	0.06 291	0.06 290	0.12 580

Pruner-Stereo	0.11 294	0.07 235	0.12 289	0.17 305	0.09 348	0.06 14	0.12 98	0.17 263	0.17 317	0.13 336	0.19 394	0.13 340	0.09 266	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 308	0.06 291	0.06 290	0.08 464

TVStereo	0.11 294	0.07 235	0.13 345	0.17 305	0.09 348	0.10 200	0.14 245	0.23 411	0.19 366	0.12 303	0.17 355	0.12 309	0.11 346	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 308	0.06 291	0.06 290	0.12 580

DeepStereo_RVC	0.11 294	0.08 354	0.16 470	0.18 396	0.08 217	0.08 83	0.12 98	0.17 263	0.12 146	0.13 336	0.14 298	0.12 309	0.12 378	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 308	0.06 291	0.07 371	0.08 464

iGMRVC	0.11 294	0.09 434	0.16 470	0.19 465	0.08 217	0.06 14	0.12 98	0.16 224	0.13 188	0.15 389	0.16 332	0.14 360	0.12 378	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 402	0.06 291	0.08 441	0.07 393

RAFT-RH_RVC	0.11 294	0.06 117	0.14 384	0.16 218	0.09 348	0.12 306	0.12 98	0.17 263	0.12 146	0.13 336	0.41 624	0.11 285	0.10 310	0.13 344	0.12 349	0.05 51	0.04 25	0.08 402	0.05 194	0.04 48	0.06 305

RAFT-345	0.11 294	0.07 235	0.15 434	0.16 218	0.08 217	0.08 83	0.12 98	0.15 186	0.10 75	0.11 261	0.36 587	0.09 220	0.09 266	0.11 197	0.12 349	0.05 51	0.05 275	0.07 308	0.06 291	0.04 48	0.05 204

iRAFT	0.11 294	0.09 434	0.16 470	0.18 396	0.08 217	0.06 14	0.11 65	0.16 224	0.13 188	0.15 389	0.16 332	0.14 360	0.12 378	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 402	0.06 291	0.08 441	0.07 393

CRE-IMP	0.11 294	0.09 434	0.16 470	0.19 465	0.08 217	0.10 200	0.12 98	0.18 297	0.10 75	0.14 360	0.13 284	0.13 340	0.12 378	0.12 291	0.11 288	0.07 338	0.04 25	0.08 402	0.06 291	0.08 441	0.08 464

test-2	0.11 294	0.09 434	0.07 11	0.19 465	0.08 217	0.12 306	0.28 643	0.13 113	0.17 317	0.11 261	0.17 355	0.14 360	0.12 378	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.09 485	0.07 388	0.04 48	0.04 73

GMM-Stereo	0.11 294	0.07 235	0.10 186	0.18 396	0.09 348	0.08 83	0.15 328	0.23 411	0.16 288	0.11 261	0.15 319	0.13 340	0.11 346	0.11 197	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.08 402	0.07 388	0.06 290	0.09 510

RAFT-IKP	0.11 294	0.09 434	0.16 470	0.19 465	0.08 217	0.06 14	0.12 98	0.16 224	0.13 188	0.15 389	0.16 332	0.14 360	0.12 378	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 402	0.06 291	0.08 441	0.07 393

Prome-Stereo	0.11 294	0.06 117	0.10 186	0.18 396	0.08 217	0.12 306	0.15 328	0.22 387	0.13 188	0.12 303	0.17 355	0.13 340	0.08 228	0.12 291	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.07 308	0.06 291	0.06 290	0.09 510

rafts_anoy	0.11 294	0.06 117	0.10 186	0.17 305	0.08 217	0.10 200	0.14 245	0.17 263	0.14 221	0.13 336	0.13 284	0.12 309	0.10 310	0.11 197	0.12 349	0.07 338	0.04 25	0.09 485	0.11 583	0.07 371	0.06 305

raft+_RVC	0.11 294	0.07 235	0.09 122	0.16 218	0.07 133	0.10 200	0.11 65	0.24 436	0.20 389	0.12 303	0.15 319	0.12 309	0.08 228	0.12 291	0.13 393	0.07 338	0.04 25	0.07 308	0.06 291	0.05 169	0.05 204

RALAANet	0.11 294	0.08 354	0.10 186	0.17 305	0.09 348	0.14 396	0.10 35	0.20 338	0.15 249	0.14 360	0.13 284	0.16 404	0.09 266	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.05 275	0.07 308	0.06 291	0.05 169	0.04 73

DIP-Stereo	0.11 294	0.07 235	0.14 384	0.17 305	0.09 348	0.13 362	0.09 20	0.16 224	0.16 288	0.11 261	0.16 332	0.14 360	0.12 378	0.15 405	0.13 393	0.06 167	0.05 275	0.06 198	0.05 194	0.05 169	0.06 305
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
IGEV_i1	0.12 370	0.07 235	0.12 289	0.16 218	0.08 217	0.19 520	0.14 245	0.18 297	0.22 419	0.18 467	0.18 383	0.16 404	0.12 378	0.16 440	0.14 437	0.06 167	0.05 275	0.06 198	0.05 194	0.06 290	0.06 305

rvit_stereo_0083	0.12 370	0.08 354	0.17 500	0.16 218	0.09 348	0.11 253	0.15 328	0.14 144	0.26 484	0.11 261	0.14 298	0.13 340	0.10 310	0.12 291	0.12 349	0.10 524	0.08 528	0.09 485	0.07 388	0.07 371	0.05 204

rvit_stereo_ft	0.12 370	0.07 235	0.13 345	0.19 465	0.10 461	0.12 306	0.17 440	0.16 224	0.16 288	0.12 303	0.13 284	0.15 389	0.10 310	0.14 378	0.13 393	0.09 482	0.06 426	0.08 402	0.07 388	0.07 371	0.05 204

test_sample2	0.12 370	0.07 235	0.12 289	0.14 68	0.08 217	0.16 454	0.18 489	0.21 361	0.16 288	0.14 360	0.20 406	0.19 455	0.15 460	0.15 405	0.12 349	0.08 421	0.05 275	0.07 308	0.06 291	0.08 441	0.07 393

MyStereo8	0.12 370	0.07 235	0.15 434	0.15 122	0.09 348	0.18 496	0.14 245	0.19 327	0.22 419	0.12 303	0.18 383	0.11 285	0.10 310	0.16 440	0.18 518	0.07 338	0.05 275	0.07 308	0.05 194	0.08 441	0.09 510

CoDeX	0.12 370	0.07 235	0.12 289	0.17 305	0.08 217	0.12 306	0.15 328	0.23 411	0.27 494	0.13 336	0.17 355	0.16 404	0.11 346	0.14 378	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.07 308	0.06 291	0.06 290	0.05 204

11t1	0.12 370	0.06 117	0.13 345	0.14 68	0.08 217	0.17 477	0.15 328	0.18 297	0.15 249	0.15 389	0.15 319	0.16 404	0.16 488	0.15 405	0.13 393	0.08 421	0.05 275	0.06 198	0.05 194	0.08 441	0.07 393

ffm	0.12 370	0.09 434	0.14 384	0.16 218	0.08 217	0.17 477	0.17 440	0.15 186	0.19 366	0.15 389	0.25 491	0.19 455	0.13 418	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.09 485	0.08 461	0.06 290	0.06 305

RAFT_CTSACE	0.12 370	0.09 434	0.10 186	0.22 580	0.08 217	0.12 306	0.24 606	0.18 297	0.16 288	0.20 507	0.27 518	0.13 340	0.07 179	0.13 344	0.09 103	0.05 51	0.06 426	0.08 402	0.07 388	0.04 48	0.04 73

Sa-1000	0.12 370	0.08 354	0.08 57	0.18 396	0.08 217	0.14 396	0.22 582	0.22 387	0.18 348	0.15 389	0.20 406	0.17 426	0.11 346	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.09 485	0.09 508	0.05 169	0.05 204

SA	0.12 370	0.09 434	0.08 57	0.18 396	0.08 217	0.12 306	0.24 606	0.23 411	0.18 348	0.17 437	0.27 518	0.14 360	0.11 346	0.11 197	0.11 288	0.05 51	0.05 275	0.09 485	0.08 461	0.05 169	0.04 73

iRaft-Stereo_5w	0.12 370	0.09 434	0.12 289	0.19 465	0.08 217	0.09 137	0.12 98	0.21 361	0.21 405	0.19 484	0.14 298	0.11 285	0.09 266	0.20 536	0.16 485	0.05 51	0.05 275	0.07 308	0.06 291	0.05 169	0.06 305

CrosDoStereo	0.12 370	0.06 117	0.12 289	0.14 68	0.08 217	0.12 306	0.15 328	0.17 263	0.22 419	0.19 484	0.24 463	0.15 389	0.11 346	0.11 197	0.12 349	0.06 167	0.04 25	0.07 308	0.07 388	0.05 169	0.05 204

PSM-softLoss	0.12 370	0.07 235	0.15 434	0.17 305	0.09 348	0.08 83	0.13 177	0.24 436	0.17 317	0.14 360	0.19 394	0.13 340	0.11 346	0.11 197	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.08 402	0.07 388	0.06 290	0.12 580

KMStereo	0.12 370	0.07 235	0.15 434	0.17 305	0.09 348	0.08 83	0.13 177	0.24 436	0.17 317	0.14 360	0.19 394	0.13 340	0.11 346	0.11 197	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.08 402	0.07 388	0.06 290	0.12 580

FTStereo	0.12 370	0.06 117	0.14 384	0.18 396	0.09 348	0.07 43	0.15 328	0.21 361	0.18 348	0.12 303	0.24 463	0.12 309	0.12 378	0.13 344	0.13 393	0.05 51	0.05 275	0.07 308	0.06 291	0.06 290	0.10 540

DeepStereo_LL	0.12 370	0.06 117	0.12 289	0.14 68	0.08 217	0.12 306	0.15 328	0.17 263	0.22 419	0.19 484	0.24 463	0.15 389	0.11 346	0.11 197	0.12 349	0.06 167	0.04 25	0.07 308	0.07 388	0.05 169	0.05 204

DEmStereo	0.12 370	0.06 117	0.14 384	0.14 68	0.10 461	0.16 454	0.15 328	0.16 224	0.24 448	0.17 437	0.24 463	0.13 340	0.14 442	0.12 291	0.13 393	0.05 51	0.04 25	0.07 308	0.06 291	0.05 169	0.05 204

THIR-Stereo	0.12 370	0.07 235	0.11 245	0.15 122	0.08 217	0.14 396	0.16 398	0.17 263	0.25 470	0.16 418	0.24 463	0.14 360	0.12 378	0.12 291	0.14 437	0.06 167	0.04 25	0.07 308	0.07 388	0.05 169	0.05 204

DRaft	0.12 370	0.06 117	0.11 245	0.14 68	0.09 348	0.14 396	0.17 440	0.21 361	0.30 526	0.17 437	0.28 532	0.10 255	0.15 460	0.10 122	0.12 349	0.05 51	0.04 25	0.07 308	0.06 291	0.05 169	0.05 204

PFNet	0.12 370	0.06 117	0.17 500	0.17 305	0.08 217	0.09 137	0.15 328	0.26 474	0.20 389	0.16 418	0.16 332	0.14 360	0.11 346	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 308	0.06 291	0.05 169	0.05 204

IRAFT_RVC	0.12 370	0.08 354	0.16 470	0.19 465	0.08 217	0.07 43	0.15 328	0.24 436	0.23 431	0.14 360	0.14 298	0.15 389	0.12 378	0.12 291	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.09 485	0.06 291	0.06 290	0.06 305

sCroCo_RVC	0.12 370	0.09 434	0.23 572	0.24 613	0.11 511	0.19 520	0.14 245	0.17 263	0.14 221	0.10 226	0.13 284	0.12 309	0.07 179	0.14 378	0.11 288	0.08 421	0.08 528	0.08 402	0.08 461	0.05 169	0.07 393

ARAFT	0.12 370	0.08 354	0.17 500	0.19 465	0.09 348	0.14 396	0.18 489	0.20 338	0.12 146	0.12 303	0.13 284	0.14 360	0.11 346	0.15 405	0.12 349	0.06 167	0.05 275	0.10 534	0.09 508	0.05 169	0.04 73

BEATNet_4x	0.12 370	0.08 354	0.14 384	0.18 396	0.07 133	0.15 423	0.07 3	0.22 387	0.18 348	0.16 418	0.19 394	0.18 440	0.14 442	0.16 440	0.15 469	0.07 338	0.05 275	0.05 49	0.05 194	0.06 290	0.06 305

MLCV	0.12 370	0.07 235	0.16 470	0.18 396	0.06 28	0.15 423	0.17 440	0.19 327	0.21 405	0.18 467	0.25 491	0.17 426	0.13 418	0.14 378	0.13 393	0.05 51	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.04 73

RT-IGEV	0.13 396	0.06 117	0.13 345	0.15 122	0.09 348	0.15 423	0.17 440	0.24 436	0.27 494	0.16 418	0.17 355	0.17 426	0.10 310	0.14 378	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.07 308	0.05 194	0.07 371	0.07 393

Selective-IGEV-i16pc	0.13 396	0.06 117	0.13 345	0.15 122	0.11 511	0.38 653	0.16 398	0.23 411	0.16 288	0.10 226	0.15 319	0.09 220	0.06 65	0.13 344	0.10 207	0.10 524	0.08 528	0.06 198	0.07 388	0.09 507	0.09 510

Selective-IGEV-i1	0.13 396	0.07 235	0.12 289	0.19 465	0.08 217	0.18 496	0.16 398	0.22 387	0.30 526	0.16 418	0.17 355	0.16 404	0.10 310	0.14 378	0.13 393	0.06 167	0.05 275	0.06 198	0.05 194	0.06 290	0.05 204

G2L-ROB	0.13 396	0.06 117	0.13 345	0.13 24	0.08 217	0.14 396	0.16 398	0.25 456	0.18 348	0.19 484	0.18 383	0.20 467	0.14 442	0.17 473	0.16 485	0.08 421	0.05 275	0.06 198	0.05 194	0.08 441	0.09 510

xyz-stereo	0.13 396	0.07 235	0.20 548	0.15 122	0.05 2	0.20 536	0.15 328	0.17 263	0.31 534	0.15 389	0.29 544	0.26 542	0.16 488	0.13 344	0.12 349	0.05 51	0.05 275	0.06 198	0.05 194	0.04 48	0.04 73

DFGA-Net	0.13 396	0.11 522	0.18 524	0.17 305	0.10 461	0.12 306	0.13 177	0.22 387	0.25 470	0.16 418	0.16 332	0.13 340	0.12 378	0.16 440	0.14 437	0.07 338	0.05 275	0.08 402	0.07 388	0.05 169	0.05 204

FACV-RUCA	0.13 396	0.11 522	0.12 289	0.19 465	0.12 545	0.15 423	0.15 328	0.22 387	0.20 389	0.15 389	0.16 332	0.14 360	0.16 488	0.14 378	0.13 393	0.07 338	0.05 275	0.08 402	0.06 291	0.10 540	0.08 464

UGAM	0.13 396	0.10 496	0.09 122	0.22 580	0.08 217	0.12 306	0.20 552	0.17 263	0.23 431	0.21 521	0.16 332	0.13 340	0.13 418	0.19 511	0.12 349	0.07 338	0.05 275	0.13 600	0.11 583	0.07 371	0.05 204

test_sample1	0.13 396	0.07 235	0.14 384	0.13 24	0.08 217	0.19 520	0.16 398	0.20 338	0.15 249	0.14 360	0.22 440	0.18 440	0.16 488	0.17 473	0.14 437	0.07 338	0.06 426	0.06 198	0.06 291	0.08 441	0.07 393

qqq1	0.13 396	0.07 235	0.17 500	0.14 68	0.08 217	0.16 454	0.17 440	0.26 474	0.27 494	0.19 484	0.20 406	0.18 440	0.15 460	0.15 405	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.05 49	0.05 194	0.06 290	0.06 305

fff1	0.13 396	0.07 235	0.17 500	0.14 68	0.08 217	0.16 454	0.17 440	0.26 474	0.27 494	0.19 484	0.20 406	0.18 440	0.15 460	0.15 405	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.05 49	0.05 194	0.06 290	0.06 305

MyStereo05	0.13 396	0.07 235	0.10 186	0.17 305	0.09 348	0.13 362	0.18 489	0.27 495	0.35 569	0.17 437	0.14 298	0.15 389	0.11 346	0.15 405	0.13 393	0.06 167	0.05 275	0.07 308	0.07 388	0.06 290	0.06 305

MyStereo04	0.13 396	0.07 235	0.10 186	0.17 305	0.09 348	0.14 396	0.18 489	0.29 528	0.38 587	0.17 437	0.14 298	0.16 404	0.10 310	0.15 405	0.13 393	0.06 167	0.05 275	0.08 402	0.07 388	0.06 290	0.06 305

ff1	0.13 396	0.09 434	0.14 384	0.16 218	0.08 217	0.17 477	0.17 440	0.15 186	0.19 366	0.15 389	0.25 491	0.19 455	0.13 418	0.14 378	0.20 537	0.06 167	0.04 25	0.09 485	0.08 461	0.06 290	0.06 305

StereoVision	0.13 396	0.12 540	0.09 122	0.24 613	0.10 461	0.15 423	0.21 572	0.21 361	0.20 389	0.12 303	0.24 463	0.10 255	0.10 310	0.16 440	0.10 207	0.09 482	0.11 594	0.12 585	0.12 603	0.06 290	0.05 204

LL-Strereo	0.13 396	0.09 434	0.11 245	0.20 531	0.10 461	0.11 253	0.18 489	0.32 565	0.24 448	0.15 389	0.15 319	0.14 360	0.13 418	0.19 511	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.09 485	0.08 461	0.04 48	0.05 204

CASS	0.13 396	0.12 540	0.11 245	0.23 604	0.09 348	0.15 423	0.17 440	0.18 297	0.19 366	0.17 437	0.18 383	0.15 389	0.15 460	0.14 378	0.14 437	0.09 482	0.06 426	0.10 534	0.08 461	0.09 507	0.07 393
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 396	0.07 235	0.13 345	0.18 396	0.09 348	0.13 362	0.17 440	0.19 327	0.29 516	0.15 389	0.24 463	0.15 389	0.14 442	0.14 378	0.14 437	0.07 338	0.05 275	0.07 308	0.09 508	0.05 169	0.06 305

TestStereo1	0.13 396	0.08 354	0.08 57	0.19 465	0.08 217	0.18 496	0.29 653	0.23 411	0.16 288	0.17 437	0.20 406	0.16 404	0.10 310	0.12 291	0.13 393	0.06 167	0.06 426	0.08 402	0.06 291	0.05 169	0.05 204

qqq	0.13 396	0.09 434	0.15 434	0.16 218	0.08 217	0.13 362	0.15 328	0.23 411	0.16 288	0.15 389	0.19 394	0.16 404	0.16 488	0.15 405	0.16 485	0.07 338	0.06 426	0.08 402	0.08 461	0.07 371	0.07 393

x	0.13 396	0.07 235	0.14 384	0.14 68	0.08 217	0.18 496	0.14 245	0.22 387	0.20 389	0.15 389	0.19 394	0.19 455	0.17 511	0.18 496	0.18 518	0.07 338	0.05 275	0.06 198	0.06 291	0.07 371	0.07 393

raft_robust	0.13 396	0.10 496	0.07 11	0.18 396	0.08 217	0.13 362	0.24 606	0.28 514	0.33 548	0.20 507	0.19 394	0.14 360	0.10 310	0.11 197	0.12 349	0.05 51	0.05 275	0.07 308	0.07 388	0.05 169	0.04 73

RAFT+CT+SA	0.13 396	0.11 522	0.09 122	0.19 465	0.09 348	0.15 423	0.28 643	0.22 387	0.22 419	0.15 389	0.26 509	0.10 255	0.10 310	0.11 197	0.12 349	0.05 51	0.04 25	0.07 308	0.08 461	0.07 371	0.06 305

SA-5K	0.13 396	0.08 354	0.08 57	0.19 465	0.08 217	0.18 496	0.29 653	0.23 411	0.16 288	0.17 437	0.20 406	0.16 404	0.10 310	0.12 291	0.13 393	0.06 167	0.06 426	0.08 402	0.06 291	0.05 169	0.05 204

GwcNet-ADL	0.13 396	0.08 354	0.14 384	0.20 531	0.09 348	0.11 253	0.20 552	0.30 542	0.24 448	0.13 336	0.14 298	0.18 440	0.14 442	0.13 344	0.14 437	0.07 338	0.05 275	0.06 198	0.05 194	0.07 371	0.06 305

GANet-ADL	0.13 396	0.07 235	0.15 434	0.17 305	0.10 461	0.18 496	0.15 328	0.30 542	0.20 389	0.13 336	0.18 383	0.19 455	0.12 378	0.16 440	0.13 393	0.08 421	0.06 426	0.06 198	0.05 194	0.07 371	0.08 464

RAFT	0.13 396	0.09 434	0.11 245	0.18 396	0.08 217	0.15 423	0.24 606	0.20 338	0.19 366	0.21 521	0.21 429	0.17 426	0.12 378	0.16 440	0.09 103	0.06 167	0.07 498	0.10 534	0.09 508	0.05 169	0.05 204

TestStereo	0.13 396	0.14 580	0.11 245	0.23 604	0.08 217	0.15 423	0.21 572	0.20 338	0.23 431	0.14 360	0.24 463	0.16 404	0.12 378	0.16 440	0.14 437	0.05 51	0.06 426	0.08 402	0.06 291	0.09 507	0.05 204

sAnonymous2	0.13 396	0.12 540	0.24 576	0.20 531	0.12 545	0.17 477	0.13 177	0.26 474	0.21 405	0.11 261	0.11 244	0.13 340	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.09 482	0.05 275	0.08 402	0.06 291	0.15 627	0.10 540

CroCo_RVC	0.13 396	0.12 540	0.24 576	0.20 531	0.12 545	0.17 477	0.13 177	0.26 474	0.21 405	0.11 261	0.11 244	0.13 340	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.09 482	0.05 275	0.08 402	0.06 291	0.15 627	0.10 540

RAFT + AFF	0.13 396	0.07 235	0.20 548	0.20 531	0.10 461	0.14 396	0.24 606	0.26 474	0.20 389	0.11 261	0.10 193	0.12 309	0.10 310	0.15 405	0.12 349	0.07 338	0.06 426	0.09 485	0.08 461	0.06 290	0.08 464

GMStereo	0.13 396	0.14 580	0.14 384	0.18 396	0.09 348	0.15 423	0.16 398	0.20 338	0.24 448	0.16 418	0.17 355	0.10 255	0.10 310	0.16 440	0.13 393	0.07 338	0.06 426	0.06 198	0.06 291	0.07 371	0.06 305
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 396	0.07 235	0.14 384	0.17 305	0.09 348	0.15 423	0.16 398	0.28 514	0.27 494	0.14 360	0.17 355	0.12 309	0.13 418	0.14 378	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.07 308	0.07 388	0.07 371	0.06 305

FENet	0.13 396	0.08 354	0.12 289	0.16 218	0.08 217	0.14 396	0.15 328	0.22 387	0.23 431	0.17 437	0.23 449	0.16 404	0.12 378	0.14 378	0.15 469	0.08 421	0.05 275	0.08 402	0.08 461	0.07 371	0.07 393

cf-r	0.13 396	0.07 235	0.12 289	0.16 218	0.08 217	0.14 396	0.19 529	0.20 338	0.25 470	0.17 437	0.25 491	0.21 476	0.16 488	0.14 378	0.14 437	0.10 524	0.05 275	0.06 198	0.08 461	0.06 290	0.06 305

iResNet	0.13 396	0.10 496	0.18 524	0.19 465	0.08 217	0.13 362	0.18 489	0.20 338	0.26 484	0.15 389	0.23 449	0.15 389	0.13 418	0.14 378	0.14 437	0.06 167	0.04 25	0.06 198	0.05 194	0.06 290	0.05 204

DN-CSS_ROB	0.13 396	0.13 568	0.16 470	0.18 396	0.10 461	0.16 454	0.08 7	0.22 387	0.18 348	0.17 437	0.22 440	0.13 340	0.13 418	0.12 291	0.13 393	0.05 51	0.05 275	0.10 534	0.10 549	0.08 441	0.06 305

Selective-IGEV-i16pb	0.14 433	0.08 354	0.17 500	0.15 122	0.11 511	0.41 658	0.16 398	0.28 514	0.23 431	0.11 261	0.20 406	0.10 255	0.07 179	0.17 473	0.12 349	0.10 524	0.07 498	0.06 198	0.08 461	0.09 507	0.10 540

G2L-Stereo_test	0.14 433	0.07 235	0.11 245	0.13 24	0.08 217	0.12 306	0.16 398	0.30 542	0.28 509	0.20 507	0.23 449	0.20 467	0.16 488	0.17 473	0.18 518	0.07 338	0.05 275	0.05 49	0.05 194	0.07 371	0.06 305

coex_refinement	0.14 433	0.07 235	0.12 289	0.17 305	0.10 461	0.15 423	0.15 328	0.26 474	0.29 516	0.18 467	0.20 406	0.22 494	0.17 511	0.16 440	0.18 518	0.08 421	0.05 275	0.06 198	0.06 291	0.09 507	0.08 464

G2L-Stereo	0.14 433	0.07 235	0.13 345	0.17 305	0.09 348	0.13 362	0.12 98	0.27 495	0.22 419	0.16 418	0.27 518	0.21 476	0.13 418	0.17 473	0.18 518	0.09 482	0.08 528	0.08 402	0.07 388	0.07 371	0.07 393

rvit_0105_6	0.14 433	0.09 434	0.18 524	0.17 305	0.10 461	0.10 200	0.16 398	0.19 327	0.26 484	0.12 303	0.18 383	0.17 426	0.12 378	0.18 496	0.12 349	0.15 624	0.11 594	0.12 585	0.10 549	0.09 507	0.06 305

rvit_0105_5	0.14 433	0.09 434	0.13 345	0.17 305	0.09 348	0.14 396	0.23 593	0.24 436	0.27 494	0.14 360	0.15 319	0.18 440	0.12 378	0.17 473	0.14 437	0.14 620	0.11 594	0.10 534	0.10 549	0.08 441	0.06 305

rvit_0105_4	0.14 433	0.09 434	0.17 500	0.17 305	0.10 461	0.12 306	0.19 529	0.23 411	0.27 494	0.14 360	0.20 406	0.17 426	0.13 418	0.17 473	0.13 393	0.15 624	0.11 594	0.11 565	0.10 549	0.09 507	0.06 305

DCVSM-stereo	0.14 433	0.09 434	0.16 470	0.16 218	0.10 461	0.15 423	0.09 20	0.19 327	0.23 431	0.20 507	0.23 449	0.26 542	0.15 460	0.18 496	0.14 437	0.09 482	0.07 498	0.09 485	0.08 461	0.10 540	0.12 580

test_sample6	0.14 433	0.08 354	0.13 345	0.16 218	0.08 217	0.17 477	0.19 529	0.25 456	0.17 317	0.17 437	0.27 518	0.19 455	0.14 442	0.15 405	0.13 393	0.08 421	0.05 275	0.08 402	0.07 388	0.08 441	0.08 464

test_sample5	0.14 433	0.08 354	0.14 384	0.16 218	0.08 217	0.18 496	0.18 489	0.25 456	0.17 317	0.17 437	0.27 518	0.18 440	0.14 442	0.16 440	0.13 393	0.08 421	0.05 275	0.08 402	0.07 388	0.08 441	0.08 464

test_sample4	0.14 433	0.08 354	0.14 384	0.15 122	0.08 217	0.19 520	0.18 489	0.26 474	0.17 317	0.16 418	0.25 491	0.18 440	0.14 442	0.16 440	0.13 393	0.08 421	0.06 426	0.08 402	0.06 291	0.08 441	0.08 464

test_sample3	0.14 433	0.08 354	0.15 434	0.14 68	0.09 348	0.19 520	0.17 440	0.26 474	0.18 348	0.16 418	0.22 440	0.19 455	0.15 460	0.17 473	0.13 393	0.08 421	0.06 426	0.07 308	0.06 291	0.09 507	0.08 464

DispNO	0.14 433	0.08 354	0.17 500	0.19 465	0.12 545	0.11 253	0.21 572	0.23 411	0.29 516	0.17 437	0.23 449	0.18 440	0.17 511	0.15 405	0.15 469	0.07 338	0.05 275	0.08 402	0.08 461	0.07 371	0.06 305

SMFormer	0.14 433	0.07 235	0.17 500	0.14 68	0.08 217	0.16 454	0.17 440	0.26 474	0.27 494	0.19 484	0.20 406	0.18 440	0.15 460	0.15 405	0.17 500	0.08 421	0.05 275	0.07 308	0.06 291	0.07 371	0.06 305

tta	0.14 433	0.07 235	0.17 500	0.14 68	0.08 217	0.16 454	0.17 440	0.26 474	0.27 494	0.19 484	0.20 406	0.18 440	0.15 460	0.15 405	0.17 500	0.08 421	0.05 275	0.07 308	0.06 291	0.06 290	0.06 305

mmm	0.14 433	0.08 354	0.17 500	0.17 305	0.09 348	0.17 477	0.18 489	0.21 361	0.15 249	0.15 389	0.23 449	0.21 476	0.16 488	0.16 440	0.17 500	0.08 421	0.05 275	0.08 402	0.07 388	0.07 371	0.07 393

DualNet	0.14 433	0.08 354	0.14 384	0.16 218	0.08 217	0.18 496	0.18 489	0.25 456	0.17 317	0.17 437	0.27 518	0.18 440	0.14 442	0.16 440	0.13 393	0.08 421	0.05 275	0.08 402	0.07 388	0.08 441	0.08 464

mmx	0.14 433	0.09 434	0.14 384	0.16 218	0.08 217	0.17 477	0.17 440	0.27 495	0.25 470	0.15 389	0.25 491	0.19 455	0.13 418	0.14 378	0.20 537	0.08 421	0.06 426	0.09 485	0.08 461	0.08 441	0.08 464

xxx	0.14 433	0.09 434	0.14 384	0.16 218	0.08 217	0.17 477	0.17 440	0.27 495	0.25 470	0.15 389	0.25 491	0.19 455	0.13 418	0.14 378	0.20 537	0.08 421	0.06 426	0.09 485	0.08 461	0.08 441	0.08 464

PCWNet_CMD	0.14 433	0.08 354	0.15 434	0.17 305	0.09 348	0.14 396	0.14 245	0.29 528	0.36 573	0.14 360	0.20 406	0.21 476	0.12 378	0.17 473	0.13 393	0.07 338	0.05 275	0.07 308	0.07 388	0.07 371	0.07 393

CBFPSM	0.14 433	0.06 117	0.26 584	0.17 305	0.09 348	0.13 362	0.15 328	0.22 387	0.23 431	0.20 507	0.27 518	0.24 518	0.16 488	0.16 440	0.18 518	0.06 167	0.06 426	0.06 198	0.07 388	0.07 371	0.07 393

gwcnet-sp	0.14 433	0.07 235	0.12 289	0.18 396	0.09 348	0.16 454	0.17 440	0.24 436	0.24 448	0.18 467	0.24 463	0.15 389	0.16 488	0.15 405	0.15 469	0.08 421	0.06 426	0.07 308	0.08 461	0.08 441	0.07 393

scenet	0.14 433	0.07 235	0.12 289	0.18 396	0.09 348	0.16 454	0.17 440	0.24 436	0.24 448	0.18 467	0.24 463	0.15 389	0.16 488	0.15 405	0.15 469	0.08 421	0.06 426	0.07 308	0.08 461	0.08 441	0.07 393

ssnet	0.14 433	0.07 235	0.12 289	0.18 396	0.09 348	0.16 454	0.17 440	0.24 436	0.24 448	0.18 467	0.24 463	0.15 389	0.16 488	0.15 405	0.15 469	0.08 421	0.06 426	0.07 308	0.08 461	0.08 441	0.07 393

BUS	0.14 433	0.09 434	0.14 384	0.22 580	0.10 461	0.19 520	0.14 245	0.34 594	0.19 366	0.17 437	0.22 440	0.16 404	0.13 418	0.15 405	0.13 393	0.08 421	0.06 426	0.10 534	0.09 508	0.07 371	0.07 393

IER	0.14 433	0.07 235	0.13 345	0.17 305	0.09 348	0.14 396	0.16 398	0.25 456	0.26 484	0.18 467	0.25 491	0.17 426	0.20 554	0.16 440	0.14 437	0.08 421	0.05 275	0.07 308	0.06 291	0.08 441	0.07 393

test_5	0.14 433	0.12 540	0.08 57	0.20 531	0.10 461	0.14 396	0.29 653	0.21 361	0.24 448	0.18 467	0.28 532	0.11 285	0.15 460	0.12 291	0.13 393	0.06 167	0.05 275	0.07 308	0.08 461	0.08 441	0.07 393

psmg	0.14 433	0.09 434	0.14 384	0.17 305	0.10 461	0.15 423	0.17 440	0.29 528	0.19 366	0.17 437	0.21 429	0.25 532	0.16 488	0.15 405	0.14 437	0.08 421	0.06 426	0.08 402	0.08 461	0.07 371	0.06 305

UDGNet	0.14 433	0.13 568	0.16 470	0.17 305	0.10 461	0.12 306	0.16 398	0.21 361	0.27 494	0.20 507	0.20 406	0.16 404	0.13 418	0.16 440	0.13 393	0.10 524	0.06 426	0.09 485	0.07 388	0.06 290	0.07 393

CFNet_pseudo	0.14 433	0.08 354	0.15 434	0.16 218	0.09 348	0.13 362	0.14 245	0.27 495	0.34 560	0.14 360	0.21 429	0.22 494	0.13 418	0.18 496	0.14 437	0.07 338	0.05 275	0.08 402	0.06 291	0.07 371	0.07 393

GES	0.14 433	0.08 354	0.16 470	0.15 122	0.10 461	0.13 362	0.13 177	0.28 514	0.25 470	0.16 418	0.23 449	0.18 440	0.13 418	0.16 440	0.13 393	0.08 421	0.07 498	0.07 308	0.06 291	0.08 441	0.09 510

GANet-RSSM	0.14 433	0.07 235	0.13 345	0.13 24	0.08 217	0.14 396	0.17 440	0.22 387	0.21 405	0.17 437	0.24 463	0.23 512	0.15 460	0.16 440	0.15 469	0.10 524	0.06 426	0.07 308	0.08 461	0.08 441	0.07 393

PSMNet-RSSM	0.14 433	0.07 235	0.13 345	0.15 122	0.08 217	0.13 362	0.16 398	0.24 436	0.24 448	0.16 418	0.28 532	0.22 494	0.14 442	0.15 405	0.13 393	0.11 555	0.06 426	0.09 485	0.12 603	0.08 441	0.07 393

GwcNet-RSSM	0.14 433	0.07 235	0.12 289	0.15 122	0.08 217	0.15 423	0.20 552	0.21 361	0.27 494	0.18 467	0.27 518	0.22 494	0.16 488	0.14 378	0.15 469	0.10 524	0.05 275	0.07 308	0.09 508	0.07 371	0.07 393

CFNet-ft	0.14 433	0.07 235	0.15 434	0.12 6	0.09 348	0.16 454	0.18 489	0.22 387	0.24 448	0.17 437	0.26 509	0.24 518	0.14 442	0.16 440	0.14 437	0.11 555	0.06 426	0.08 402	0.09 508	0.09 507	0.08 464

CCAANet	0.14 433	0.06 117	0.14 384	0.17 305	0.09 348	0.16 454	0.13 177	0.30 542	0.24 448	0.16 418	0.32 563	0.18 440	0.17 511	0.17 473	0.14 437	0.06 167	0.05 275	0.09 485	0.09 508	0.06 290	0.09 510

DMCA	0.14 433	0.09 434	0.16 470	0.19 465	0.09 348	0.15 423	0.17 440	0.23 411	0.27 494	0.14 360	0.19 394	0.17 426	0.18 526	0.15 405	0.17 500	0.10 524	0.06 426	0.08 402	0.06 291	0.09 507	0.10 540

RASNet	0.14 433	0.07 235	0.14 384	0.16 218	0.08 217	0.18 496	0.14 245	0.29 528	0.20 389	0.17 437	0.25 491	0.21 476	0.18 526	0.20 536	0.19 531	0.07 338	0.06 426	0.06 198	0.08 461	0.06 290	0.06 305

MSMDNet	0.14 433	0.08 354	0.15 434	0.17 305	0.09 348	0.14 396	0.14 245	0.29 528	0.36 573	0.14 360	0.21 429	0.21 476	0.12 378	0.17 473	0.14 437	0.07 338	0.05 275	0.07 308	0.07 388	0.07 371	0.07 393

HSM-Net_RVC	0.14 433	0.08 354	0.11 245	0.15 122	0.08 217	0.15 423	0.15 328	0.27 495	0.29 516	0.19 484	0.21 429	0.29 568	0.14 442	0.17 473	0.13 393	0.06 167	0.06 426	0.06 198	0.06 291	0.07 371	0.06 305
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 433	0.07 235	0.15 434	0.12 6	0.09 348	0.16 454	0.18 489	0.22 387	0.24 448	0.17 437	0.26 509	0.24 518	0.14 442	0.16 440	0.14 437	0.11 555	0.06 426	0.08 402	0.09 508	0.09 507	0.08 464

ccs_rob	0.14 433	0.08 354	0.15 434	0.16 218	0.09 348	0.12 306	0.14 245	0.27 495	0.34 560	0.14 360	0.21 429	0.22 494	0.13 418	0.18 496	0.14 437	0.07 338	0.05 275	0.08 402	0.07 388	0.07 371	0.07 393

UCFNet_RVC	0.14 433	0.08 354	0.13 345	0.11 1	0.10 461	0.20 536	0.10 35	0.24 436	0.22 419	0.17 437	0.20 406	0.23 512	0.15 460	0.17 473	0.15 469	0.12 580	0.07 498	0.10 534	0.13 614	0.11 563	0.10 540

iResNetv2_ROB	0.14 433	0.08 354	0.15 434	0.16 218	0.08 217	0.16 454	0.12 98	0.25 456	0.35 569	0.21 521	0.29 544	0.24 518	0.13 418	0.14 378	0.14 437	0.06 167	0.05 275	0.06 198	0.04 60	0.09 507	0.08 464

iResNet_ROB	0.14 433	0.07 235	0.13 345	0.14 68	0.07 133	0.18 496	0.14 245	0.26 474	0.31 534	0.22 537	0.25 491	0.23 512	0.15 460	0.15 405	0.13 393	0.07 338	0.05 275	0.05 49	0.04 60	0.08 441	0.08 464

DDVS	0.15 478	0.10 496	0.21 557	0.16 218	0.12 545	0.15 423	0.14 245	0.25 456	0.19 366	0.18 467	0.29 544	0.27 550	0.12 378	0.19 511	0.15 469	0.09 482	0.06 426	0.09 485	0.07 388	0.11 563	0.11 567

rvit_0105_3	0.15 478	0.09 434	0.14 384	0.19 465	0.12 545	0.15 423	0.25 621	0.25 456	0.29 516	0.15 389	0.17 355	0.20 467	0.13 418	0.17 473	0.14 437	0.13 606	0.11 594	0.12 585	0.14 618	0.07 371	0.06 305

ACV-stereo	0.15 478	0.10 496	0.28 596	0.18 396	0.12 545	0.14 396	0.12 98	0.23 411	0.21 405	0.19 484	0.23 449	0.22 494	0.15 460	0.23 577	0.17 500	0.07 338	0.06 426	0.07 308	0.07 388	0.07 371	0.07 393

ITSA-stereo	0.15 478	0.10 496	0.14 384	0.19 465	0.08 217	0.12 306	0.14 245	0.30 542	0.49 633	0.17 437	0.19 394	0.22 494	0.15 460	0.17 473	0.16 485	0.10 524	0.06 426	0.08 402	0.08 461	0.08 441	0.08 464

test_sample7	0.15 478	0.10 496	0.16 470	0.14 68	0.11 511	0.16 454	0.16 398	0.27 495	0.23 431	0.20 507	0.20 406	0.24 518	0.19 542	0.16 440	0.16 485	0.12 580	0.06 426	0.10 534	0.09 508	0.10 540	0.10 540

1111x	0.15 478	0.08 354	0.12 289	0.18 396	0.07 133	0.18 496	0.25 621	0.31 554	0.24 448	0.17 437	0.24 463	0.26 542	0.15 460	0.13 344	0.23 578	0.07 338	0.07 498	0.08 402	0.09 508	0.07 371	0.06 305

CFNet_ucs	0.15 478	0.08 354	0.16 470	0.16 218	0.11 511	0.14 396	0.14 245	0.30 542	0.34 560	0.16 418	0.24 463	0.23 512	0.14 442	0.18 496	0.15 469	0.09 482	0.06 426	0.08 402	0.07 388	0.09 507	0.09 510

BSDual-CNN	0.15 478	0.09 434	0.14 384	0.22 580	0.10 461	0.14 396	0.15 328	0.34 594	0.19 366	0.17 437	0.22 440	0.25 532	0.16 488	0.15 405	0.14 437	0.08 421	0.06 426	0.10 534	0.09 508	0.07 371	0.07 393

hknet	0.15 478	0.11 522	0.13 345	0.22 580	0.11 511	0.14 396	0.15 328	0.34 594	0.25 470	0.17 437	0.22 440	0.22 494	0.18 526	0.17 473	0.12 349	0.07 338	0.06 426	0.10 534	0.09 508	0.07 371	0.07 393

dd	0.15 478	0.16 598	0.16 470	0.19 465	0.09 348	0.15 423	0.18 489	0.21 361	0.25 470	0.23 550	0.20 406	0.21 476	0.09 266	0.21 553	0.16 485	0.10 524	0.06 426	0.08 402	0.06 291	0.08 441	0.06 305

DAS	0.15 478	0.08 354	0.18 524	0.19 465	0.10 461	0.19 520	0.17 440	0.27 495	0.29 516	0.18 467	0.25 491	0.21 476	0.15 460	0.16 440	0.12 349	0.08 421	0.06 426	0.06 198	0.06 291	0.07 371	0.07 393

SepStereo	0.15 478	0.08 354	0.18 524	0.19 465	0.10 461	0.19 520	0.17 440	0.27 495	0.29 516	0.18 467	0.25 491	0.21 476	0.15 460	0.25 592	0.12 349	0.08 421	0.06 426	0.06 198	0.06 291	0.07 371	0.07 393

PSMNet-ADL	0.15 478	0.12 540	0.13 345	0.22 580	0.09 348	0.13 362	0.20 552	0.26 474	0.23 431	0.18 467	0.20 406	0.24 518	0.16 488	0.18 496	0.17 500	0.08 421	0.08 528	0.08 402	0.11 583	0.08 441	0.07 393

LMCR-Stereo	0.15 478	0.08 354	0.13 345	0.21 563	0.09 348	0.17 477	0.20 552	0.27 495	0.19 366	0.24 559	0.24 463	0.23 512	0.17 511	0.20 536	0.17 500	0.07 338	0.06 426	0.08 402	0.06 291	0.10 540	0.08 464

ICVP	0.15 478	0.09 434	0.12 289	0.22 580	0.09 348	0.17 477	0.21 572	0.25 456	0.23 431	0.18 467	0.30 551	0.26 542	0.18 526	0.17 473	0.14 437	0.09 482	0.07 498	0.08 402	0.07 388	0.07 371	0.07 393
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	0.15 478	0.07 235	0.14 384	0.14 68	0.08 217	0.23 578	0.18 489	0.31 554	0.19 366	0.14 360	0.28 532	0.22 494	0.14 442	0.15 405	0.26 612	0.09 482	0.05 275	0.07 308	0.07 388	0.08 441	0.07 393

test_xeample	0.15 478	0.06 117	0.13 345	0.14 68	0.08 217	0.21 553	0.20 552	0.28 514	0.20 389	0.16 418	0.29 544	0.19 455	0.16 488	0.15 405	0.26 612	0.09 482	0.05 275	0.07 308	0.07 388	0.07 371	0.07 393

ACVNet	0.15 478	0.09 434	0.15 434	0.13 24	0.12 545	0.14 396	0.20 552	0.22 387	0.33 548	0.17 437	0.26 509	0.21 476	0.16 488	0.17 473	0.21 557	0.07 338	0.06 426	0.06 198	0.06 291	0.08 441	0.06 305

acv_ft	0.15 478	0.09 434	0.15 434	0.19 465	0.10 461	0.16 454	0.17 440	0.25 456	0.33 548	0.19 484	0.26 509	0.21 476	0.17 511	0.17 473	0.18 518	0.07 338	0.06 426	0.06 198	0.06 291	0.08 441	0.06 305

CFNet	0.15 478	0.10 496	0.17 500	0.17 305	0.08 217	0.18 496	0.09 20	0.28 514	0.25 470	0.19 484	0.24 463	0.24 518	0.17 511	0.17 473	0.14 437	0.08 421	0.06 426	0.09 485	0.10 549	0.07 371	0.06 305

AdaStereo	0.15 478	0.11 522	0.15 434	0.18 396	0.09 348	0.20 536	0.11 65	0.32 565	0.28 509	0.20 507	0.23 449	0.20 467	0.13 418	0.19 511	0.14 437	0.12 580	0.05 275	0.10 534	0.07 388	0.09 507	0.07 393
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.
HSM	0.15 478	0.08 354	0.14 384	0.16 218	0.09 348	0.16 454	0.14 245	0.28 514	0.25 470	0.19 484	0.23 449	0.37 622	0.16 488	0.20 536	0.15 469	0.07 338	0.05 275	0.07 308	0.06 291	0.07 371	0.06 305

pmcnn	0.15 478	0.07 235	0.19 536	0.15 122	0.07 133	0.20 536	0.15 328	0.24 436	0.26 484	0.21 521	0.34 580	0.28 560	0.18 526	0.18 496	0.17 500	0.07 338	0.05 275	0.05 49	0.04 60	0.07 371	0.06 305

DStereoRT	0.16 501	0.06 117	0.11 245	0.19 465	0.09 348	0.12 306	0.12 98	0.28 514	0.22 419	0.12 303	0.20 406	0.11 285	0.10 310	0.15 405	0.14 437	0.06 167	0.05 275	0.96 701	0.09 508	0.05 169	0.04 73

DualNet (step1)	0.16 501	0.12 540	0.20 548	0.12 6	0.14 589	0.17 477	0.13 177	0.27 495	0.23 431	0.20 507	0.20 406	0.24 518	0.19 542	0.16 440	0.16 485	0.15 624	0.06 426	0.14 613	0.14 618	0.14 611	0.12 580

GMStereo_Zeroshot	0.16 501	0.13 568	0.24 576	0.20 531	0.10 461	0.17 477	0.13 177	0.29 528	0.25 470	0.23 550	0.32 563	0.25 532	0.11 346	0.19 511	0.14 437	0.09 482	0.06 426	0.11 565	0.06 291	0.12 578	0.08 464

iinet-f	0.16 501	0.06 117	0.45 641	0.14 68	0.10 461	0.21 553	0.14 245	0.27 495	0.23 431	0.21 521	0.24 463	0.21 476	0.15 460	0.18 496	0.21 557	0.09 482	0.07 498	0.07 308	0.06 291	0.09 507	0.10 540

CRFU-Net	0.16 501	0.08 354	0.14 384	0.17 305	0.09 348	0.19 520	0.14 245	0.26 474	0.20 389	0.28 599	0.27 518	0.29 568	0.17 511	0.19 511	0.17 500	0.09 482	0.09 561	0.07 308	0.07 388	0.08 441	0.08 464

NINENet	0.16 501	0.10 496	0.15 434	0.17 305	0.11 511	0.19 520	0.14 245	0.40 638	0.36 573	0.18 467	0.21 429	0.16 404	0.13 418	0.15 405	0.13 393	0.08 421	0.08 528	0.10 534	0.07 388	0.10 540	0.09 510

CSP-Net	0.16 501	0.09 434	0.14 384	0.16 218	0.09 348	0.19 520	0.17 440	0.25 456	0.32 541	0.25 572	0.30 551	0.24 518	0.15 460	0.21 553	0.18 518	0.09 482	0.06 426	0.07 308	0.07 388	0.08 441	0.07 393

AASNet	0.16 501	0.08 354	0.12 289	0.19 465	0.09 348	0.18 496	0.15 328	0.37 622	0.37 580	0.19 484	0.23 449	0.20 467	0.16 488	0.17 473	0.20 537	0.10 524	0.08 528	0.08 402	0.07 388	0.09 507	0.09 510

AACVNet	0.16 501	0.08 354	0.14 384	0.15 122	0.10 461	0.18 496	0.15 328	0.23 411	0.24 448	0.27 584	0.27 518	0.28 560	0.17 511	0.19 511	0.16 485	0.09 482	0.07 498	0.09 485	0.07 388	0.10 540	0.09 510

ADLNet2	0.16 501	0.09 434	0.13 345	0.16 218	0.09 348	0.20 536	0.16 398	0.31 554	0.39 590	0.16 418	0.20 406	0.20 467	0.18 526	0.21 553	0.22 566	0.08 421	0.06 426	0.07 308	0.07 388	0.09 507	0.07 393

Anonymous3	0.16 501	0.13 568	0.33 616	0.26 629	0.14 589	0.27 614	0.17 440	0.28 514	0.28 509	0.15 389	0.17 355	0.14 360	0.10 310	0.15 405	0.12 349	0.08 421	0.08 528	0.08 402	0.08 461	0.08 441	0.11 567

ADLNet	0.16 501	0.08 354	0.15 434	0.16 218	0.10 461	0.16 454	0.17 440	0.32 565	0.27 494	0.22 537	0.27 518	0.24 518	0.16 488	0.18 496	0.21 557	0.10 524	0.06 426	0.10 534	0.10 549	0.08 441	0.09 510

HCRNet	0.16 501	0.24 645	0.12 289	0.35 663	0.11 511	0.15 423	0.17 440	0.26 474	0.22 419	0.19 484	0.24 463	0.21 476	0.14 442	0.15 405	0.13 393	0.11 555	0.07 498	0.11 565	0.10 549	0.09 507	0.07 393

222	0.16 501	0.07 235	0.14 384	0.14 68	0.08 217	0.24 583	0.18 489	0.30 542	0.20 389	0.17 437	0.28 532	0.17 426	0.16 488	0.15 405	0.40 667	0.10 524	0.05 275	0.07 308	0.06 291	0.07 371	0.08 464

UPFNet	0.16 501	0.08 354	0.12 289	0.20 531	0.12 545	0.20 536	0.23 593	0.28 514	0.26 484	0.17 437	0.24 463	0.22 494	0.19 542	0.19 511	0.21 557	0.09 482	0.07 498	0.08 402	0.09 508	0.08 441	0.06 305

ac_64	0.16 501	0.08 354	0.15 434	0.18 396	0.10 461	0.22 562	0.18 489	0.24 436	0.21 405	0.18 467	0.24 463	0.29 568	0.18 526	0.19 511	0.22 566	0.09 482	0.07 498	0.08 402	0.09 508	0.07 371	0.06 305

DSFCA	0.16 501	0.09 434	0.14 384	0.16 218	0.10 461	0.20 536	0.19 529	0.28 514	0.31 534	0.23 550	0.24 463	0.22 494	0.15 460	0.19 511	0.20 537	0.10 524	0.07 498	0.09 485	0.09 508	0.08 441	0.08 464

FADNet-RVC-Resample	0.16 501	0.11 522	0.31 609	0.22 580	0.11 511	0.19 520	0.14 245	0.25 456	0.24 448	0.24 559	0.27 518	0.20 467	0.15 460	0.16 440	0.15 469	0.07 338	0.08 528	0.12 585	0.10 549	0.09 507	0.10 540

FADNet_RVC	0.16 501	0.14 580	0.40 634	0.20 531	0.11 511	0.13 362	0.13 177	0.26 474	0.22 419	0.21 521	0.23 449	0.20 467	0.17 511	0.14 378	0.16 485	0.08 421	0.08 528	0.12 585	0.09 508	0.11 563	0.10 540

AANet_RVC	0.16 501	0.10 496	0.10 186	0.18 396	0.09 348	0.18 496	0.19 529	0.26 474	0.31 534	0.22 537	0.35 584	0.21 476	0.21 558	0.22 566	0.16 485	0.06 167	0.05 275	0.06 198	0.06 291	0.07 371	0.06 305

DeepPruner_ROB	0.16 501	0.11 522	0.15 434	0.17 305	0.10 461	0.17 477	0.15 328	0.32 565	0.21 405	0.19 484	0.21 429	0.22 494	0.18 526	0.20 536	0.15 469	0.13 606	0.09 561	0.09 485	0.09 508	0.11 563	0.10 540

z-ln-s-r	0.17 522	0.10 496	0.40 634	0.19 465	0.08 217	0.17 477	0.18 489	0.22 387	0.33 548	0.18 467	0.40 613	0.22 494	0.17 511	0.20 536	0.23 578	0.07 338	0.05 275	0.07 308	0.07 388	0.07 371	0.05 204

rvit_stereo_0075_2	0.17 522	0.12 540	0.25 581	0.23 604	0.16 620	0.13 362	0.10 35	0.30 542	0.27 494	0.20 507	0.28 532	0.22 494	0.15 460	0.18 496	0.13 393	0.16 640	0.10 582	0.17 635	0.10 549	0.10 540	0.09 510

ToySt	0.17 522	0.11 522	0.18 524	0.17 305	0.11 511	0.16 454	0.25 621	0.24 436	0.33 548	0.19 484	0.24 463	0.26 542	0.24 581	0.19 511	0.20 537	0.07 338	0.08 528	0.09 485	0.10 549	0.09 507	0.08 464

ssnet_v2	0.17 522	0.10 496	0.17 500	0.17 305	0.11 511	0.21 553	0.21 572	0.33 585	0.25 470	0.22 537	0.22 440	0.27 550	0.18 526	0.22 566	0.20 537	0.11 555	0.09 561	0.09 485	0.09 508	0.08 441	0.08 464

dad	0.17 522	0.20 630	0.20 548	0.16 218	0.11 511	0.20 536	0.18 489	0.21 361	0.28 509	0.30 613	0.24 463	0.29 568	0.13 418	0.19 511	0.16 485	0.18 646	0.09 561	0.11 565	0.09 508	0.11 563	0.07 393

GEStereo_RVC	0.17 522	0.12 540	0.15 434	0.22 580	0.11 511	0.19 520	0.17 440	0.32 565	0.48 626	0.20 507	0.25 491	0.17 426	0.13 418	0.21 553	0.16 485	0.10 524	0.06 426	0.08 402	0.07 388	0.09 507	0.08 464

MMNet	0.17 522	0.09 434	0.16 470	0.20 531	0.11 511	0.27 614	0.20 552	0.25 456	0.41 599	0.22 537	0.30 551	0.21 476	0.20 554	0.17 473	0.20 537	0.06 167	0.06 426	0.07 308	0.07 388	0.08 441	0.07 393

delet	0.17 522	0.08 354	0.17 500	0.19 465	0.11 511	0.20 536	0.21 572	0.30 542	0.37 580	0.17 437	0.26 509	0.19 455	0.19 542	0.19 511	0.21 557	0.08 421	0.08 528	0.09 485	0.11 583	0.06 290	0.06 305

UNet	0.17 522	0.09 434	0.18 524	0.19 465	0.12 545	0.27 614	0.19 529	0.33 585	0.29 516	0.21 521	0.24 463	0.23 512	0.19 542	0.19 511	0.18 518	0.07 338	0.06 426	0.08 402	0.07 388	0.08 441	0.06 305

HGLStereo	0.17 522	0.08 354	0.19 536	0.17 305	0.12 545	0.18 496	0.18 489	0.31 554	0.32 541	0.21 521	0.32 563	0.25 532	0.18 526	0.19 511	0.20 537	0.09 482	0.09 561	0.07 308	0.07 388	0.09 507	0.10 540

DMCA-RVC	0.17 522	0.10 496	0.15 434	0.24 613	0.11 511	0.18 496	0.18 489	0.25 456	0.24 448	0.21 521	0.26 509	0.25 532	0.27 604	0.18 496	0.20 537	0.12 580	0.08 528	0.13 600	0.10 549	0.10 540	0.08 464

TDLM	0.17 522	0.12 540	0.13 345	0.24 613	0.10 461	0.18 496	0.18 489	0.36 616	0.30 526	0.21 521	0.28 532	0.28 560	0.18 526	0.23 577	0.18 518	0.11 555	0.07 498	0.10 534	0.10 549	0.08 441	0.08 464

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 522	0.10 496	0.22 563	0.20 531	0.10 461	0.15 423	0.18 489	0.31 554	0.25 470	0.21 521	0.30 551	0.25 532	0.17 511	0.21 553	0.20 537	0.09 482	0.06 426	0.08 402	0.08 461	0.07 371	0.08 464
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 522	0.12 540	0.15 434	0.20 531	0.09 348	0.18 496	0.18 489	0.26 474	0.23 431	0.26 578	0.40 613	0.22 494	0.17 511	0.21 553	0.20 537	0.08 421	0.05 275	0.09 485	0.10 549	0.07 371	0.07 393
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.18 536	0.08 354	0.19 536	0.19 465	0.13 568	0.15 423	0.12 98	0.30 542	0.32 541	0.21 521	0.25 491	0.27 550	0.17 511	0.17 473	0.20 537	0.20 654	0.08 528	0.14 613	0.14 618	0.14 611	0.17 646

test_sample9	0.18 536	0.12 540	0.20 548	0.12 6	0.14 589	0.17 477	0.13 177	0.27 495	0.23 431	0.20 507	0.20 406	0.24 518	0.19 542	0.19 511	0.17 500	0.15 624	0.30 676	0.14 613	0.14 618	0.14 611	0.12 580

fast-acv-ft	0.18 536	0.11 522	0.19 536	0.19 465	0.12 545	0.24 583	0.21 572	0.25 456	0.34 560	0.22 537	0.34 580	0.27 550	0.20 554	0.21 553	0.23 578	0.09 482	0.09 561	0.08 402	0.10 549	0.08 441	0.07 393

HBP-ISP	0.18 536	0.13 568	0.16 470	0.15 122	0.11 511	0.08 83	0.13 177	0.28 514	0.29 516	0.22 537	0.33 576	0.21 476	0.25 590	0.23 577	0.17 500	0.14 620	0.16 644	0.21 649	0.17 645	0.10 540	0.08 464

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 536	0.09 434	0.29 604	0.15 122	0.10 461	0.22 562	0.20 552	0.26 474	0.39 590	0.25 572	0.42 630	0.24 518	0.15 460	0.20 536	0.19 531	0.07 338	0.05 275	0.06 198	0.05 194	0.10 540	0.09 510

SACVNet	0.18 536	0.12 540	0.14 384	0.17 305	0.13 568	0.22 562	0.18 489	0.31 554	0.30 526	0.23 550	0.31 559	0.30 578	0.22 567	0.22 566	0.17 500	0.11 555	0.08 528	0.10 534	0.10 549	0.12 578	0.14 619

psm_up	0.18 536	0.10 496	0.18 524	0.20 531	0.11 511	0.17 477	0.19 529	0.37 622	0.34 560	0.21 521	0.28 532	0.29 568	0.24 581	0.20 536	0.22 566	0.09 482	0.10 582	0.11 565	0.11 583	0.08 441	0.08 464

hitnet-ft	0.18 536	0.09 434	0.17 500	0.14 68	0.09 348	0.26 604	0.20 552	0.25 456	0.26 484	0.24 559	0.32 563	0.31 591	0.22 567	0.24 587	0.21 557	0.12 580	0.07 498	0.10 534	0.08 461	0.12 578	0.11 567

STTStereo	0.18 536	0.12 540	0.27 591	0.20 531	0.11 511	0.16 454	0.21 572	0.29 528	0.23 431	0.21 521	0.30 551	0.29 568	0.18 526	0.20 536	0.19 531	0.12 580	0.11 594	0.11 565	0.14 618	0.09 507	0.08 464

CVANet_RVC	0.18 536	0.10 496	0.14 384	0.21 563	0.10 461	0.18 496	0.17 440	0.34 594	0.33 548	0.22 537	0.31 559	0.28 560	0.18 526	0.23 577	0.17 500	0.12 580	0.08 528	0.12 585	0.11 583	0.09 507	0.07 393

StereoDRNet	0.18 536	0.11 522	0.17 500	0.22 580	0.11 511	0.21 553	0.22 582	0.37 622	0.33 548	0.24 559	0.28 532	0.30 578	0.19 542	0.20 536	0.20 537	0.09 482	0.08 528	0.11 565	0.09 508	0.09 507	0.07 393

DLCB_ROB	0.18 536	0.10 496	0.15 434	0.23 604	0.11 511	0.24 583	0.18 489	0.29 528	0.28 509	0.27 584	0.28 532	0.28 560	0.24 581	0.19 511	0.20 537	0.08 421	0.08 528	0.09 485	0.09 508	0.07 371	0.07 393

TCMNet	0.19 548	0.12 540	0.19 536	0.20 531	0.18 642	0.20 536	0.24 606	0.27 495	0.36 573	0.23 550	0.26 509	0.25 532	0.19 542	0.19 511	0.23 578	0.13 606	0.11 594	0.11 565	0.12 603	0.13 597	0.12 580

rvit_105_1	0.19 548	0.11 522	0.25 581	0.21 563	0.16 620	0.21 553	0.27 637	0.31 554	0.41 599	0.19 484	0.20 406	0.22 494	0.17 511	0.19 511	0.17 500	0.12 580	0.12 610	0.13 600	0.15 634	0.08 441	0.07 393

test_sample8	0.19 548	0.12 540	0.20 548	0.12 6	0.14 589	0.17 477	0.13 177	0.31 554	0.21 405	0.27 584	0.22 440	0.36 617	0.25 590	0.19 511	0.17 500	0.15 624	0.30 676	0.14 613	0.14 618	0.14 611	0.12 580

SDNR	0.19 548	0.08 354	0.19 536	0.16 218	0.12 545	0.77 689	0.14 245	0.25 456	0.32 541	0.19 484	0.24 463	0.19 455	0.13 418	0.19 511	0.15 469	0.16 640	0.18 651	0.14 613	0.11 583	0.08 441	0.11 567

pcwnet_v2	0.19 548	0.10 496	0.26 584	0.17 305	0.14 589	0.18 496	0.15 328	0.37 622	0.46 624	0.19 484	0.24 463	0.21 476	0.19 542	0.20 536	0.19 531	0.13 606	0.10 582	0.10 534	0.10 549	0.11 563	0.13 602

ADCRef	0.19 548	0.12 540	0.41 637	0.20 531	0.12 545	0.22 562	0.18 489	0.32 565	0.36 573	0.26 578	0.32 563	0.17 426	0.23 575	0.24 587	0.24 591	0.07 338	0.06 426	0.09 485	0.09 508	0.08 441	0.08 464

NVstereo2D	0.19 548	0.10 496	0.15 434	0.17 305	0.15 609	0.28 621	0.23 593	0.44 655	0.42 607	0.15 389	0.27 518	0.25 532	0.19 542	0.22 566	0.17 500	0.09 482	0.06 426	0.10 534	0.08 461	0.15 627	0.09 510

DRN-Test	0.19 548	0.11 522	0.20 548	0.22 580	0.10 461	0.22 562	0.22 582	0.39 634	0.37 580	0.24 559	0.32 563	0.26 542	0.21 558	0.22 566	0.24 591	0.11 555	0.07 498	0.11 565	0.10 549	0.09 507	0.07 393

DISCO	0.19 548	0.09 434	0.22 563	0.17 305	0.10 461	0.25 594	0.18 489	0.27 495	0.44 617	0.22 537	0.31 559	0.33 604	0.26 596	0.28 609	0.28 628	0.08 421	0.06 426	0.07 308	0.07 388	0.09 507	0.09 510

CBMV_ROB	0.19 548	0.13 568	0.17 500	0.16 218	0.11 511	0.15 423	0.13 177	0.26 474	0.28 509	0.27 584	0.30 551	0.27 550	0.24 581	0.23 577	0.16 485	0.15 624	0.17 649	0.22 653	0.20 651	0.10 540	0.11 567

NOSS_ROB	0.19 548	0.12 540	0.18 524	0.16 218	0.12 545	0.15 423	0.12 98	0.30 542	0.32 541	0.20 507	0.22 440	0.27 550	0.23 575	0.21 553	0.16 485	0.16 640	0.18 651	0.23 654	0.21 653	0.12 578	0.13 602

CBMV	0.19 548	0.14 580	0.17 500	0.18 396	0.10 461	0.20 536	0.11 65	0.29 528	0.30 526	0.29 608	0.30 551	0.30 578	0.23 575	0.27 597	0.19 531	0.13 606	0.15 640	0.17 635	0.16 638	0.10 540	0.10 540
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven-2	0.20 560	0.14 580	0.37 629	0.22 580	0.12 545	0.20 536	0.21 572	0.28 514	0.37 580	0.25 572	0.37 593	0.27 550	0.22 567	0.21 553	0.23 578	0.08 421	0.08 528	0.09 485	0.09 508	0.10 540	0.09 510

YMNet	0.20 560	0.12 540	0.19 536	0.20 531	0.14 589	0.26 604	0.23 593	0.32 565	0.34 560	0.27 584	0.34 580	0.30 578	0.18 526	0.18 496	0.22 566	0.10 524	0.13 625	0.10 534	0.10 549	0.08 441	0.09 510

YMNet_1	0.20 560	0.12 540	0.19 536	0.20 531	0.14 589	0.26 604	0.23 593	0.32 565	0.34 560	0.27 584	0.34 580	0.30 578	0.18 526	0.18 496	0.22 566	0.10 524	0.13 625	0.10 534	0.10 549	0.08 441	0.09 510

GwcNet	0.20 560	0.13 568	0.19 536	0.18 396	0.12 545	0.24 583	0.19 529	0.35 609	0.43 612	0.20 507	0.32 563	0.33 604	0.20 554	0.22 566	0.24 591	0.11 555	0.09 561	0.09 485	0.09 508	0.09 507	0.10 540

FAT-Stereo	0.20 560	0.12 540	0.22 563	0.21 563	0.12 545	0.17 477	0.18 489	0.34 594	0.39 590	0.27 584	0.37 593	0.34 611	0.32 635	0.21 553	0.20 537	0.09 482	0.11 594	0.10 534	0.09 508	0.11 563	0.14 619

FADNet-RVC	0.20 560	0.20 630	0.38 631	0.21 563	0.16 620	0.20 536	0.15 328	0.26 474	0.26 484	0.26 578	0.32 563	0.26 542	0.21 558	0.22 566	0.19 531	0.12 580	0.13 625	0.12 585	0.14 618	0.13 597	0.18 649

S-Stereo	0.20 560	0.12 540	0.25 581	0.21 563	0.13 568	0.20 536	0.18 489	0.32 565	0.43 612	0.23 550	0.36 587	0.28 560	0.30 627	0.19 511	0.22 566	0.09 482	0.12 610	0.10 534	0.10 549	0.13 597	0.13 602

SuperB	0.20 560	0.10 496	0.56 657	0.16 218	0.09 348	0.18 496	0.18 489	0.24 436	0.50 636	0.26 578	0.39 607	0.17 426	0.21 558	0.22 566	0.21 557	0.08 421	0.06 426	0.06 198	0.06 291	0.12 578	0.10 540

ADCP+	0.20 560	0.10 496	0.33 616	0.20 531	0.12 545	0.22 562	0.26 630	0.31 554	0.34 560	0.26 578	0.37 593	0.22 494	0.22 567	0.27 597	0.27 620	0.09 482	0.06 426	0.08 402	0.08 461	0.09 507	0.10 540

PS-NSSS	0.20 560	0.21 636	0.23 572	0.20 531	0.10 461	0.19 520	0.17 440	0.36 616	0.25 470	0.27 584	0.33 576	0.27 550	0.24 581	0.20 536	0.20 537	0.15 624	0.12 610	0.17 635	0.14 618	0.10 540	0.08 464

PWCDC_ROB	0.20 560	0.13 568	0.22 563	0.24 613	0.11 511	0.19 520	0.15 328	0.33 585	0.54 646	0.29 608	0.50 646	0.21 476	0.15 460	0.27 597	0.20 537	0.11 555	0.09 561	0.10 534	0.08 461	0.11 563	0.09 510

SGM-Forest	0.20 560	0.14 580	0.18 524	0.19 465	0.13 568	0.20 536	0.22 582	0.33 585	0.30 526	0.24 559	0.29 544	0.28 560	0.19 542	0.23 577	0.17 500	0.15 624	0.16 644	0.15 625	0.14 618	0.12 578	0.12 580
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
UDG	0.21 572	0.17 609	0.19 536	0.23 604	0.15 609	0.30 628	0.20 552	0.33 585	0.35 569	0.23 550	0.28 532	0.31 591	0.27 604	0.20 536	0.22 566	0.15 624	0.12 610	0.13 600	0.09 508	0.14 611	0.14 619

FINET	0.21 572	0.18 620	0.26 584	0.18 396	0.16 620	0.23 578	0.23 593	0.32 565	0.48 626	0.25 572	0.32 563	0.22 494	0.22 567	0.22 566	0.17 500	0.18 646	0.16 644	0.11 565	0.10 549	0.15 627	0.13 602

Syn2CoEx	0.21 572	0.16 598	0.27 591	0.29 654	0.14 589	0.26 604	0.20 552	0.33 585	0.31 534	0.28 599	0.36 587	0.27 550	0.25 590	0.19 511	0.24 591	0.16 640	0.12 610	0.14 613	0.11 583	0.09 507	0.08 464

FADNet	0.21 572	0.22 640	0.36 625	0.18 396	0.17 635	0.24 583	0.13 177	0.31 554	0.31 534	0.23 550	0.25 491	0.27 550	0.21 558	0.19 511	0.15 469	0.13 606	0.15 640	0.12 585	0.15 634	0.16 636	0.18 649

RP	0.21 572	0.13 568	0.21 557	0.23 604	0.11 511	0.21 553	0.20 552	0.25 456	0.44 617	0.21 521	0.38 599	0.36 617	0.24 581	0.27 597	0.25 601	0.11 555	0.12 610	0.13 600	0.12 603	0.12 578	0.14 619

DANet	0.21 572	0.15 590	0.28 596	0.25 624	0.13 568	0.22 562	0.19 529	0.27 495	0.27 494	0.28 599	0.32 563	0.35 615	0.31 631	0.31 619	0.23 578	0.11 555	0.09 561	0.11 565	0.10 549	0.13 597	0.11 567
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.21 572	0.12 540	0.21 557	0.24 613	0.13 568	0.22 562	0.22 582	0.41 644	0.26 484	0.31 619	0.42 630	0.37 622	0.28 615	0.23 577	0.22 566	0.10 524	0.12 610	0.10 534	0.09 508	0.10 540	0.08 464

PWC_ROB	0.21 572	0.16 598	0.26 584	0.18 396	0.11 511	0.22 562	0.13 177	0.32 565	0.49 633	0.30 613	0.40 613	0.32 600	0.24 581	0.31 619	0.22 566	0.10 524	0.07 498	0.11 565	0.08 461	0.11 563	0.10 540

PSMNet_ROB	0.21 572	0.11 522	0.15 434	0.27 642	0.15 609	0.24 583	0.35 670	0.43 653	0.37 580	0.27 584	0.32 563	0.32 600	0.22 567	0.21 553	0.26 612	0.12 580	0.08 528	0.13 600	0.11 583	0.09 507	0.09 510

MSAF-DinoV2	0.22 581	0.11 522	0.23 572	0.17 305	0.10 461	0.27 614	0.16 398	0.37 622	0.55 647	0.21 521	0.27 518	0.47 656	0.27 604	0.35 638	0.39 664	0.09 482	0.06 426	0.07 308	0.09 508	0.12 578	0.10 540

GASNet	0.22 581	0.23 642	0.33 616	0.26 629	0.17 635	0.26 604	0.16 398	0.44 655	0.42 607	0.27 584	0.24 463	0.30 578	0.15 460	0.27 597	0.18 518	0.12 580	0.08 528	0.12 585	0.11 583	0.16 636	0.07 393

Anonymous_2	0.22 581	0.17 609	0.28 596	0.15 122	0.16 620	0.32 630	0.22 582	0.22 387	0.17 317	0.23 550	0.24 463	0.26 542	0.27 604	0.27 597	0.23 578	0.22 663	0.25 672	0.17 635	0.17 645	0.17 644	0.17 646

Wz-Net-LNSev	0.22 581	0.16 598	0.38 631	0.21 563	0.13 568	0.25 594	0.23 593	0.32 565	0.43 612	0.30 613	0.41 624	0.31 591	0.18 526	0.22 566	0.25 601	0.10 524	0.09 561	0.08 402	0.08 461	0.12 578	0.11 567

Wz-Net-MNSev	0.22 581	0.13 568	0.31 609	0.20 531	0.14 589	0.36 649	0.24 606	0.33 585	0.44 617	0.28 599	0.40 613	0.38 626	0.19 542	0.24 587	0.25 601	0.09 482	0.07 498	0.09 485	0.09 508	0.12 578	0.10 540

DDUNet	0.22 581	0.17 609	0.21 557	0.22 580	0.15 609	0.25 594	0.24 606	0.29 528	0.30 526	0.31 619	0.36 587	0.33 604	0.25 590	0.24 587	0.20 537	0.18 646	0.13 625	0.17 635	0.11 583	0.16 636	0.16 637

APVNet	0.22 581	0.12 540	0.19 536	0.18 396	0.14 589	0.32 630	0.31 666	0.39 634	0.32 541	0.27 584	0.40 613	0.30 578	0.29 623	0.26 594	0.25 601	0.11 555	0.12 610	0.11 565	0.14 618	0.12 578	0.12 580

aanetorigin	0.22 581	0.17 609	0.56 657	0.17 305	0.10 461	0.15 423	0.19 529	0.20 338	0.33 548	0.49 661	0.48 641	0.29 568	0.27 604	0.20 536	0.23 578	0.08 421	0.07 498	0.08 402	0.07 388	0.10 540	0.09 510

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 581	0.21 636	0.24 576	0.26 629	0.11 511	0.23 578	0.14 245	0.39 634	0.24 448	0.32 625	0.36 587	0.30 578	0.21 558	0.19 511	0.21 557	0.17 645	0.14 634	0.21 649	0.16 638	0.12 578	0.12 580

AF-Net	0.22 581	0.17 609	0.17 500	0.26 629	0.13 568	0.25 594	0.24 606	0.32 565	0.50 636	0.25 572	0.33 576	0.38 626	0.26 596	0.28 609	0.25 601	0.11 555	0.10 582	0.16 632	0.11 583	0.11 563	0.10 540

stereogan	0.22 581	0.11 522	0.21 557	0.20 531	0.12 545	0.31 629	0.19 529	0.35 609	0.44 617	0.22 537	0.39 607	0.35 615	0.27 604	0.33 629	0.22 566	0.10 524	0.12 610	0.10 534	0.10 549	0.14 611	0.13 602

edge stereo	0.22 581	0.13 568	0.20 548	0.21 563	0.13 568	0.23 578	0.16 398	0.32 565	0.42 607	0.32 625	0.40 613	0.38 626	0.35 645	0.25 592	0.24 591	0.13 606	0.11 594	0.14 613	0.11 583	0.12 578	0.13 602

RYNet	0.22 581	0.12 540	0.22 563	0.19 465	0.17 635	0.46 660	0.26 630	0.38 630	0.48 626	0.24 559	0.28 532	0.34 611	0.23 575	0.20 536	0.30 639	0.10 524	0.06 426	0.09 485	0.09 508	0.13 597	0.15 626

NaN_ROB	0.22 581	0.19 624	0.24 576	0.25 624	0.13 568	0.29 625	0.26 630	0.33 585	0.41 599	0.31 619	0.31 559	0.32 600	0.23 575	0.30 618	0.21 557	0.11 555	0.17 649	0.10 534	0.10 549	0.08 441	0.09 510

MDST_ROB	0.22 581	0.10 496	0.17 500	0.18 396	0.11 511	0.37 650	0.19 529	0.43 653	0.41 599	0.39 642	0.39 607	0.29 568	0.21 558	0.26 594	0.18 518	0.11 555	0.10 582	0.14 613	0.11 583	0.10 540	0.08 464

XPNet_ROB	0.22 581	0.11 522	0.19 536	0.22 580	0.13 568	0.22 562	0.19 529	0.34 594	0.40 596	0.30 613	0.39 607	0.39 634	0.26 596	0.26 594	0.28 628	0.15 624	0.10 582	0.10 534	0.10 549	0.13 597	0.12 580

SQANet	0.23 597	0.23 642	0.30 607	0.30 656	0.19 646	0.27 614	0.13 177	0.29 528	0.33 548	0.24 559	0.37 593	0.31 591	0.22 567	0.27 597	0.23 578	0.15 624	0.10 582	0.21 649	0.16 638	0.21 652	0.15 626

Nwc_Net	0.23 597	0.16 598	0.21 557	0.25 624	0.14 589	0.24 583	0.26 630	0.37 622	0.38 587	0.22 537	0.41 624	0.30 578	0.28 615	0.28 609	0.25 601	0.11 555	0.10 582	0.17 635	0.20 651	0.10 540	0.10 540

RTSC	0.23 597	0.12 540	0.28 596	0.21 563	0.13 568	0.28 621	0.16 398	0.35 609	0.66 672	0.27 584	0.33 576	0.30 578	0.21 558	0.31 619	0.29 632	0.10 524	0.08 528	0.09 485	0.10 549	0.13 597	0.13 602

PA-Net	0.23 597	0.18 620	0.33 616	0.28 645	0.22 655	0.21 553	0.38 675	0.29 528	0.39 590	0.22 537	0.32 563	0.25 532	0.26 596	0.20 536	0.25 601	0.09 482	0.23 669	0.15 625	0.22 656	0.09 507	0.13 602
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.23 597	0.15 590	0.17 500	0.34 661	0.18 642	0.24 583	0.23 593	0.34 594	0.28 509	0.31 619	0.38 599	0.38 626	0.28 615	0.23 577	0.24 591	0.15 624	0.12 610	0.18 644	0.21 653	0.13 597	0.13 602

ETE_ROB	0.23 597	0.17 609	0.22 563	0.25 624	0.13 568	0.26 604	0.29 653	0.31 554	0.36 573	0.28 599	0.36 587	0.45 648	0.26 596	0.27 597	0.26 612	0.11 555	0.08 528	0.12 585	0.09 508	0.14 611	0.13 602

SGM_RVC	0.23 597	0.12 540	0.15 434	0.15 122	0.09 348	0.33 637	0.18 489	0.34 594	0.31 534	0.44 656	0.37 593	0.53 664	0.35 645	0.35 638	0.24 591	0.13 606	0.13 625	0.13 600	0.13 614	0.10 540	0.11 567
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.24 604	0.18 620	0.18 524	0.20 531	0.14 589	0.21 553	0.19 529	0.32 565	0.41 599	0.29 608	0.21 429	0.32 600	0.27 604	0.41 663	0.27 620	0.46 684	0.12 610	0.31 672	0.11 583	0.15 627	0.12 580

z-mn7	0.24 604	0.14 580	0.45 641	0.19 465	0.13 568	0.28 621	0.25 621	0.34 594	0.62 663	0.27 584	0.56 658	0.29 568	0.24 581	0.32 626	0.25 601	0.08 421	0.08 528	0.08 402	0.08 461	0.10 540	0.10 540

w-ln-seven	0.24 604	0.14 580	0.55 654	0.19 465	0.14 589	0.26 604	0.22 582	0.35 609	0.60 660	0.29 608	0.39 607	0.30 578	0.22 567	0.21 553	0.26 612	0.09 482	0.09 561	0.11 565	0.10 549	0.11 563	0.10 540

DGSMNet	0.24 604	0.19 624	0.33 616	0.21 563	0.24 660	0.24 583	0.20 552	0.35 609	0.41 599	0.24 559	0.32 563	0.38 626	0.21 558	0.29 615	0.23 578	0.12 580	0.11 594	0.14 613	0.16 638	0.23 656	0.23 660

G-Net	0.24 604	0.16 598	0.36 625	0.22 580	0.16 620	0.51 666	0.23 593	0.29 528	0.34 560	0.36 635	0.38 599	0.31 591	0.29 623	0.27 597	0.26 612	0.11 555	0.09 561	0.12 585	0.09 508	0.16 636	0.13 602

NCC-stereo	0.24 604	0.15 590	0.31 609	0.26 629	0.16 620	0.20 536	0.30 660	0.40 638	0.40 596	0.24 559	0.38 599	0.33 604	0.28 615	0.36 644	0.27 620	0.12 580	0.11 594	0.15 625	0.22 656	0.13 597	0.13 602

Abc-Net	0.24 604	0.15 590	0.31 609	0.26 629	0.16 620	0.20 536	0.30 660	0.40 638	0.40 596	0.24 559	0.38 599	0.33 604	0.28 615	0.36 644	0.27 620	0.12 580	0.11 594	0.15 625	0.22 656	0.13 597	0.13 602
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.24 604	0.11 522	0.47 646	0.22 580	0.12 545	0.34 640	0.29 653	0.29 528	0.56 650	0.24 559	0.46 638	0.30 578	0.30 627	0.29 615	0.29 632	0.08 421	0.07 498	0.09 485	0.09 508	0.10 540	0.10 540

DeepPrunerF	0.24 604	0.17 609	0.42 639	0.26 629	0.16 620	0.22 562	0.28 643	0.37 622	0.50 636	0.26 578	0.29 544	0.24 518	0.28 615	0.21 553	0.22 566	0.15 624	0.11 594	0.20 648	0.18 649	0.12 578	0.13 602

FBW_ROB	0.24 604	0.17 609	0.22 563	0.26 629	0.14 589	0.25 594	0.22 582	0.41 644	0.41 599	0.41 649	0.41 624	0.42 641	0.27 604	0.31 619	0.23 578	0.09 482	0.14 634	0.14 613	0.12 603	0.11 563	0.09 510

SANet	0.24 604	0.14 580	0.28 596	0.21 563	0.11 511	0.27 614	0.24 606	0.38 630	0.64 668	0.36 635	0.40 613	0.43 644	0.26 596	0.27 597	0.24 591	0.12 580	0.09 561	0.10 534	0.09 508	0.13 597	0.11 567

WCMA_ROB	0.24 604	0.11 522	0.22 563	0.17 305	0.14 589	0.32 630	0.15 328	0.32 565	0.32 541	0.38 640	0.53 649	0.40 638	0.34 642	0.34 632	0.25 601	0.11 555	0.12 610	0.12 585	0.10 549	0.14 611	0.14 619

DStereoSA	0.25 616	0.19 624	0.37 629	0.26 629	0.17 635	0.22 562	0.20 552	0.49 665	0.59 656	0.22 537	0.29 544	0.29 568	0.33 637	0.39 655	0.28 628	0.12 580	0.11 594	0.16 632	0.14 618	0.14 611	0.12 580

zh-sn7	0.25 616	0.17 609	0.50 648	0.24 613	0.13 568	0.25 594	0.24 606	0.34 594	0.48 626	0.28 599	0.54 651	0.28 560	0.31 631	0.36 644	0.32 647	0.10 524	0.10 582	0.11 565	0.10 549	0.12 578	0.12 580

zh-mn7	0.25 616	0.14 580	0.56 657	0.19 465	0.14 589	0.24 583	0.22 582	0.34 594	0.62 663	0.35 632	0.65 667	0.31 591	0.25 590	0.31 619	0.25 601	0.09 482	0.08 528	0.09 485	0.09 508	0.09 507	0.11 567

Wz-Net-SNSev	0.25 616	0.17 609	0.44 640	0.25 624	0.14 589	0.26 604	0.23 593	0.38 630	0.56 650	0.30 613	0.55 653	0.39 634	0.26 596	0.23 577	0.30 639	0.10 524	0.09 561	0.09 485	0.10 549	0.11 563	0.11 567

psmorigin	0.25 616	0.15 590	0.34 624	0.17 305	0.13 568	0.23 578	0.14 245	0.34 594	0.33 548	0.41 649	0.55 653	0.41 640	0.37 649	0.34 632	0.27 620	0.11 555	0.15 640	0.11 565	0.11 583	0.12 578	0.16 637

RGC	0.25 616	0.20 630	0.29 604	0.28 645	0.16 620	0.22 562	0.23 593	0.32 565	0.44 617	0.27 584	0.40 613	0.38 626	0.27 604	0.36 644	0.22 566	0.11 555	0.13 625	0.17 635	0.17 645	0.14 611	0.16 637

ADCMid	0.25 616	0.15 590	0.40 634	0.20 531	0.14 589	0.25 594	0.26 630	0.34 594	0.38 587	0.36 635	0.44 635	0.34 611	0.40 656	0.35 638	0.33 652	0.10 524	0.09 561	0.11 565	0.11 583	0.13 597	0.12 580

ADCPNet	0.25 616	0.16 598	0.61 664	0.21 563	0.15 609	0.35 648	0.25 621	0.32 565	0.35 569	0.30 613	0.40 613	0.36 617	0.28 615	0.28 609	0.32 647	0.12 580	0.10 582	0.11 565	0.12 603	0.14 611	0.13 602

LALA_ROB	0.25 616	0.16 598	0.22 563	0.26 629	0.17 635	0.27 614	0.27 637	0.42 649	0.37 580	0.33 629	0.38 599	0.51 660	0.26 596	0.28 609	0.27 620	0.16 640	0.09 561	0.12 585	0.11 583	0.13 597	0.12 580

SHD	0.26 625	0.15 590	0.30 607	0.24 613	0.18 642	0.22 562	0.15 328	0.38 630	0.71 676	0.32 625	0.41 624	0.36 617	0.28 615	0.32 626	0.29 632	0.12 580	0.11 594	0.14 613	0.13 614	0.16 636	0.20 655

AnyNet_C32	0.26 625	0.16 598	0.36 625	0.20 531	0.16 620	0.25 594	0.30 660	0.32 565	0.44 617	0.31 619	0.49 642	0.30 578	0.33 637	0.40 660	0.33 652	0.12 580	0.12 610	0.12 585	0.14 618	0.14 611	0.15 626

DStereoFS	0.27 627	0.22 640	0.31 609	0.22 580	0.15 609	0.22 562	0.20 552	0.50 669	0.48 626	0.28 599	0.44 635	0.33 604	0.34 642	0.52 673	0.29 632	0.12 580	0.11 594	0.15 625	0.13 614	0.16 636	0.16 637

PSMNet-RUCA	0.27 627	0.33 665	0.41 637	0.36 665	0.32 673	0.18 496	0.19 529	0.42 649	0.30 526	0.33 629	0.41 624	0.39 634	0.25 590	0.31 619	0.20 537	0.18 646	0.10 582	0.25 656	0.15 634	0.21 652	0.16 637

PDISCO_ROB	0.27 627	0.16 598	0.26 584	0.28 645	0.20 649	0.32 630	0.26 630	0.44 655	0.57 652	0.28 599	0.40 613	0.45 648	0.29 623	0.33 629	0.34 654	0.12 580	0.09 561	0.17 635	0.16 638	0.17 644	0.13 602

DispFullNet	0.27 627	0.21 636	0.65 667	0.28 645	0.16 620	0.26 604	0.17 440	0.33 585	0.58 655	0.27 584	0.38 599	0.43 644	0.23 575	0.38 651	0.23 578	0.12 580	0.06 426	0.19 646	0.11 583	0.21 652	0.15 626

MeshStereo	0.27 627	0.13 568	0.18 524	0.15 122	0.11 511	0.32 630	0.24 606	0.40 638	0.36 573	0.52 663	0.57 661	0.67 675	0.40 656	0.35 638	0.26 612	0.14 620	0.13 625	0.13 600	0.11 583	0.11 563	0.10 540
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
WZ-Net	0.28 632	0.17 609	0.78 684	0.22 580	0.16 620	0.34 640	0.29 653	0.39 634	0.57 652	0.24 559	0.55 653	0.37 622	0.24 581	0.33 629	0.35 655	0.09 482	0.08 528	0.09 485	0.10 549	0.14 611	0.16 637

XQC	0.28 632	0.23 642	0.51 649	0.28 645	0.19 646	0.34 640	0.27 637	0.36 616	0.57 652	0.31 619	0.30 551	0.37 622	0.30 627	0.38 651	0.38 662	0.13 606	0.09 561	0.15 625	0.12 603	0.17 644	0.18 649

CC-Net-ROB	0.28 632	0.31 663	0.36 625	0.29 654	0.15 609	0.25 594	0.19 529	0.45 658	0.33 548	0.39 642	0.37 593	0.39 634	0.31 631	0.27 597	0.26 612	0.24 669	0.19 654	0.30 671	0.23 660	0.18 647	0.15 626

DPSNet	0.28 632	0.16 598	0.31 609	0.18 396	0.13 568	0.54 668	0.42 679	0.51 671	0.67 673	0.29 608	0.38 599	0.38 626	0.29 623	0.31 619	0.23 578	0.11 555	0.10 582	0.11 565	0.08 461	0.20 651	0.16 637

MultiAttention	0.29 636	0.08 354	0.14 384	0.19 465	0.12 545	1.45 704	1.33 708	0.36 616	0.37 580	0.19 484	0.21 429	0.24 518	0.11 346	0.38 651	0.18 518	0.06 167	0.05 275	0.08 402	0.08 461	0.10 540	0.09 510

Wz-Net-TNSev	0.29 636	0.20 630	0.65 667	0.19 465	0.15 609	0.38 653	0.27 637	0.35 609	0.55 647	0.34 631	0.42 630	0.45 648	0.38 650	0.32 626	0.30 639	0.12 580	0.13 625	0.10 534	0.12 603	0.15 627	0.14 619

ccnet	0.29 636	0.28 658	0.23 572	0.20 531	0.28 667	0.41 658	0.21 572	0.45 658	0.33 548	0.36 635	0.46 638	0.36 617	0.30 627	0.39 655	0.42 671	0.23 667	0.14 634	0.21 649	0.17 645	0.23 656	0.18 649

EDNetEfficient	0.29 636	0.24 645	1.13 695	0.18 396	0.10 461	0.19 520	0.20 552	0.20 338	0.60 660	0.74 683	0.56 658	0.31 591	0.39 653	0.22 566	0.30 639	0.09 482	0.07 498	0.08 402	0.07 388	0.11 563	0.09 510

ADCS	0.29 636	0.18 620	0.45 641	0.21 563	0.17 635	0.28 621	0.23 593	0.41 644	0.63 667	0.40 645	0.49 642	0.40 638	0.36 647	0.39 655	0.40 667	0.13 606	0.12 610	0.13 600	0.14 618	0.16 636	0.16 637

CSAN	0.29 636	0.24 645	0.27 591	0.34 661	0.19 646	0.33 637	0.42 679	0.37 622	0.50 636	0.38 640	0.40 613	0.44 646	0.33 637	0.28 609	0.30 639	0.20 654	0.16 644	0.19 646	0.19 650	0.14 611	0.15 626

AANet	0.30 642	0.19 624	1.03 693	0.16 218	0.13 568	0.22 562	0.16 398	0.30 542	0.62 663	0.60 670	0.52 648	0.46 652	0.38 650	0.23 577	0.32 647	0.12 580	0.09 561	0.11 565	0.10 549	0.13 597	0.12 580

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 642	0.24 645	0.29 604	0.36 665	0.16 620	0.34 640	0.30 660	0.32 565	0.42 607	0.40 645	0.46 638	0.38 626	0.31 631	0.34 632	0.28 628	0.19 652	0.20 657	0.26 657	0.29 670	0.18 647	0.19 654

GANetREF_RVC	0.31 644	0.34 666	0.27 591	0.35 663	0.16 620	0.32 630	0.41 676	0.48 663	0.51 643	0.35 632	0.35 584	0.34 611	0.33 637	0.39 655	0.32 647	0.27 671	0.20 657	0.29 669	0.15 634	0.18 647	0.17 646
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
MSMD_ROB	0.31 644	0.26 651	0.26 584	0.24 613	0.21 653	0.34 640	0.25 621	0.34 594	0.39 590	0.40 645	0.69 671	0.45 648	0.40 656	0.34 632	0.27 620	0.20 654	0.19 654	0.26 657	0.25 662	0.23 656	0.22 659

MFN_U_SF_RVC	0.32 646	0.21 636	0.55 654	0.30 656	0.15 609	0.34 640	0.17 440	0.52 672	0.46 624	0.46 660	0.55 653	0.59 667	0.39 653	0.35 638	0.37 660	0.15 624	0.14 634	0.18 644	0.21 653	0.16 636	0.15 626

PASM	0.32 646	0.24 645	0.48 647	0.28 645	0.27 666	0.29 625	0.30 660	0.34 594	0.49 633	0.35 632	0.39 607	0.46 652	0.34 642	0.34 632	0.35 655	0.23 667	0.25 672	0.26 657	0.28 669	0.23 656	0.21 657

SGM-ForestM	0.32 646	0.12 540	0.16 470	0.16 218	0.11 511	0.39 655	0.19 529	0.41 644	0.50 636	0.52 663	0.54 651	1.32 696	0.42 664	0.40 660	0.27 620	0.14 620	0.16 644	0.16 632	0.16 638	0.12 578	0.12 580

FC-DCNN v2	0.33 649	0.27 654	0.28 596	0.26 629	0.23 658	0.37 650	0.28 643	0.40 638	0.43 612	0.45 657	0.56 658	0.51 660	0.40 656	0.37 649	0.29 632	0.21 658	0.20 657	0.27 660	0.26 663	0.25 663	0.24 661

FCDSN-DC	0.33 649	0.28 658	0.28 596	0.30 656	0.24 660	0.39 655	0.28 643	0.42 649	0.42 607	0.43 655	0.53 649	0.51 660	0.41 661	0.36 644	0.30 639	0.21 658	0.20 657	0.27 660	0.26 663	0.25 663	0.24 661
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 649	0.27 654	0.28 596	0.26 629	0.23 658	0.37 650	0.28 643	0.40 638	0.43 612	0.45 657	0.55 653	0.51 660	0.40 656	0.37 649	0.30 639	0.21 658	0.20 657	0.27 660	0.26 663	0.25 663	0.24 661

LSM	0.33 649	0.20 630	0.58 660	0.26 629	0.60 691	0.34 640	0.25 621	0.42 649	0.48 626	0.45 657	0.58 663	0.42 641	0.36 647	0.35 638	0.25 601	0.12 580	0.20 657	0.14 613	0.16 638	0.19 650	0.33 675

AnyNet_C01	0.36 653	0.25 650	1.37 698	0.22 580	0.17 635	0.48 664	0.27 637	0.35 609	0.39 590	0.39 642	0.74 677	0.46 652	0.38 650	0.45 665	0.47 676	0.13 606	0.13 625	0.13 600	0.14 618	0.14 611	0.15 626

GCST	0.37 654	0.42 673	0.26 584	1.02 699	0.39 674	0.18 496	0.08 7	0.20 338	0.17 317	0.28 599	0.25 491	0.15 389	0.12 378	0.16 440	0.14 437	0.64 695	0.43 684	0.75 691	0.65 695	0.63 688	0.46 686

otaku	0.39 655	0.37 669	0.52 650	0.44 672	0.28 667	0.58 670	0.24 606	0.41 644	0.62 663	0.40 645	0.49 642	0.46 652	0.33 637	0.40 660	0.32 647	0.30 672	0.30 676	0.39 676	0.33 675	0.29 670	0.28 669

ACVNet-4b	0.39 655	0.53 676	0.55 654	0.45 673	0.24 660	0.47 662	0.18 489	0.49 665	0.64 668	0.42 652	0.45 637	0.60 668	0.27 604	0.34 632	0.24 591	0.33 675	0.14 634	0.48 679	0.42 681	0.30 671	0.26 668

PVD	0.39 655	0.20 630	0.39 633	0.31 660	0.22 655	0.29 625	0.43 681	0.52 672	0.96 690	0.55 667	0.79 681	0.53 664	0.59 680	0.52 673	0.38 662	0.19 652	0.14 634	0.17 635	0.14 618	0.24 662	0.31 673

Ntro	0.40 658	0.40 671	0.53 651	0.46 676	0.30 671	0.65 676	0.24 606	0.46 660	0.68 674	0.41 649	0.49 642	0.48 658	0.42 664	0.39 655	0.31 646	0.32 673	0.28 674	0.37 675	0.30 672	0.32 675	0.29 670

SAMSARA	0.40 658	0.28 658	0.33 616	0.55 679	0.39 674	0.82 690	1.23 707	0.47 662	0.51 643	0.36 635	0.35 584	0.55 666	0.39 653	0.38 651	0.39 664	0.15 624	0.20 657	0.15 625	0.14 618	0.23 656	0.20 655

ELAS_RVC	0.41 660	0.29 661	0.33 616	0.28 645	0.24 660	0.54 668	0.36 671	0.49 665	0.59 656	0.72 679	0.74 677	0.65 673	0.54 673	0.54 678	0.40 667	0.22 663	0.20 657	0.27 660	0.26 663	0.26 668	0.25 666
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 660	0.29 661	0.33 616	0.27 642	0.24 660	0.60 673	0.36 671	0.50 669	0.50 636	0.71 677	0.79 681	0.67 675	0.54 673	0.51 671	0.42 671	0.22 663	0.20 657	0.27 660	0.26 663	0.26 668	0.25 666
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
light-stereo	0.42 662	0.26 651	0.59 662	0.60 681	0.49 681	0.32 630	0.23 593	0.46 660	0.52 645	0.56 669	0.58 663	0.76 680	0.32 635	0.48 667	0.29 632	0.32 673	0.24 670	0.27 660	0.33 675	0.46 679	0.39 680

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 663	0.39 670	0.54 652	0.40 668	0.20 649	0.64 675	0.32 668	0.53 674	0.72 677	0.71 677	0.72 674	0.61 669	0.54 673	0.51 671	0.46 675	0.20 654	0.19 654	0.29 669	0.30 672	0.23 656	0.18 649

ACVNet_1	0.44 664	0.49 675	0.60 663	0.45 673	0.28 667	0.49 665	0.27 637	0.57 679	0.72 677	0.62 672	0.58 663	0.74 679	0.49 670	0.50 669	0.35 655	0.26 670	0.24 670	0.39 676	0.29 670	0.31 674	0.24 661

Consistency-Raft	0.44 664	0.40 671	0.45 641	0.37 667	0.43 678	0.46 660	0.41 676	0.57 679	0.55 647	0.32 625	0.73 675	0.33 604	0.48 669	0.42 664	0.49 678	0.39 678	0.35 681	0.45 678	0.51 688	0.42 678	0.29 670

RTS	0.45 666	0.19 624	3.26 704	0.24 613	0.15 609	0.74 683	0.20 552	0.36 616	0.76 683	0.42 652	0.43 633	0.31 591	0.41 661	0.53 676	0.35 655	0.10 524	0.08 528	0.13 600	0.12 603	0.15 627	0.15 626

RTSA	0.45 666	0.19 624	3.26 704	0.24 613	0.15 609	0.74 683	0.20 552	0.36 616	0.76 683	0.42 652	0.43 633	0.31 591	0.41 661	0.53 676	0.35 655	0.10 524	0.08 528	0.13 600	0.12 603	0.15 627	0.15 626

MANE	0.45 666	0.27 654	0.27 591	0.27 642	0.24 660	0.47 662	0.31 666	0.55 676	0.59 656	0.72 679	1.13 698	1.15 690	0.61 681	0.52 673	0.37 660	0.21 658	0.20 657	0.27 660	0.31 674	0.25 663	0.24 661

NVStereoNet_ROB	0.46 669	0.36 668	0.46 645	0.41 670	0.28 667	0.34 640	0.34 669	0.48 663	0.60 660	0.72 679	0.93 687	0.70 678	0.66 684	0.47 666	0.60 686	0.22 663	0.33 680	0.34 674	0.34 678	0.30 671	0.30 672
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	0.47 670	0.26 651	0.58 660	0.28 645	0.20 649	0.39 655	0.18 489	0.49 665	0.64 668	0.52 663	0.87 684	1.01 685	0.57 678	0.50 669	0.56 683	0.53 688	0.31 679	0.54 685	0.40 679	0.33 676	0.34 676

LE_ROB	0.50 671	0.07 235	0.14 384	0.15 122	0.08 217	0.24 583	0.16 398	0.22 387	1.81 706	4.63 711	0.67 669	0.47 656	0.44 666	0.20 536	0.29 632	0.07 338	0.06 426	0.06 198	0.06 291	0.08 441	0.06 305

BEATNet-Init1	0.52 672	0.27 654	0.62 665	0.30 656	0.21 653	0.76 687	0.29 653	0.54 675	0.65 671	0.86 688	0.95 689	2.07 705	0.62 683	0.56 680	0.42 671	0.18 646	0.18 651	0.23 654	0.22 656	0.22 655	0.21 657

anonymity	0.53 673	0.58 678	0.65 667	0.41 670	0.61 692	0.53 667	0.41 676	0.56 677	0.41 599	0.55 667	0.50 646	0.49 659	0.55 676	0.58 681	0.50 681	0.58 691	0.50 694	0.51 681	0.51 688	0.51 681	0.57 689

RainbowNet	0.54 674	0.61 680	0.70 682	0.57 680	0.43 678	0.65 676	0.37 674	0.60 681	0.87 687	0.50 662	0.66 668	0.64 671	0.47 668	0.49 668	0.43 674	0.47 685	0.48 690	0.52 683	0.41 680	0.52 682	0.40 683

SGM+DAISY	0.56 675	0.57 677	0.65 667	0.40 668	0.54 684	0.66 678	0.49 684	0.56 677	0.45 623	0.66 673	0.69 671	0.67 675	0.56 677	0.63 683	0.56 683	0.59 692	0.48 690	0.50 680	0.50 687	0.52 682	0.58 690

SPS-STEREO	0.57 676	0.58 678	0.65 667	0.45 673	0.55 686	0.62 674	0.44 683	0.62 682	0.50 636	0.68 675	0.64 666	0.66 674	0.57 678	0.61 682	0.60 686	0.62 694	0.47 689	0.51 681	0.49 685	0.55 686	0.58 690
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.64 677	0.66 684	0.65 667	0.51 677	0.69 696	0.69 679	0.57 690	0.64 683	0.73 681	0.60 670	0.73 675	0.62 670	0.67 685	0.65 684	0.60 686	0.66 696	0.58 703	0.63 686	0.59 691	0.68 693	0.69 699

IMH-64-1	0.65 678	0.61 680	0.68 676	0.71 684	0.51 682	0.59 671	0.49 684	0.91 690	0.85 685	0.74 683	1.02 691	0.81 681	0.78 689	0.79 687	0.49 678	0.42 680	0.46 685	0.71 688	0.47 683	0.52 682	0.39 680

IMH-64	0.65 678	0.61 680	0.68 676	0.71 684	0.51 682	0.59 671	0.49 684	0.91 690	0.85 685	0.74 683	1.02 691	0.81 681	0.78 689	0.79 687	0.49 678	0.42 680	0.46 685	0.71 688	0.47 683	0.52 682	0.39 680

ACVNet_2	0.66 680	0.66 684	0.68 676	0.63 682	0.41 676	0.71 681	0.49 684	0.96 694	1.39 699	0.89 689	1.09 694	1.04 686	0.73 687	0.54 678	0.47 676	0.43 682	0.40 683	0.53 684	0.44 682	0.47 680	0.35 678

JetBlue	0.71 681	0.45 674	1.14 696	0.51 677	0.47 680	2.02 705	0.64 694	0.75 685	0.70 675	0.69 676	0.77 680	1.22 692	0.83 691	1.03 702	1.01 702	0.40 679	0.28 674	0.33 673	0.33 675	0.30 671	0.34 676

IMH	0.71 681	0.64 683	0.68 676	0.76 686	0.54 684	0.69 679	0.54 688	0.98 696	1.10 692	0.82 687	1.09 694	0.89 683	0.88 694	0.87 695	0.52 682	0.44 683	0.50 694	0.75 691	0.51 688	0.56 687	0.41 684

PWCK	0.71 681	0.94 695	0.95 691	0.76 686	0.31 672	0.74 683	0.36 671	0.90 689	0.90 688	0.96 692	0.75 679	0.95 684	0.61 681	0.87 695	0.66 689	0.72 697	0.46 685	0.75 691	0.49 685	0.69 695	0.44 685

MADNet+	0.75 684	0.71 686	3.70 707	0.66 683	0.41 676	0.98 695	0.97 705	0.69 684	0.73 681	0.52 663	0.57 661	0.64 671	0.68 686	0.86 694	1.01 702	0.34 676	0.36 682	0.28 668	0.23 660	0.36 677	0.31 673

TorneroNet-64	0.76 685	0.72 687	0.74 683	0.78 688	0.58 690	0.91 694	0.56 689	0.84 688	1.29 696	0.66 673	0.90 685	1.40 698	0.75 688	0.85 693	0.67 692	0.49 686	0.46 685	0.72 690	0.59 691	0.67 692	0.53 688

WAO-7	0.79 686	0.78 689	0.54 652	0.85 692	0.67 695	0.74 683	0.68 698	1.05 699	1.32 697	0.90 690	1.20 701	1.04 686	0.92 695	0.69 685	0.66 689	0.60 693	0.62 704	0.67 687	0.68 697	0.64 689	0.58 690

WAO-6	0.81 687	0.80 690	0.62 665	0.86 693	0.63 693	0.76 687	0.58 691	0.98 696	1.54 704	0.90 690	0.96 690	1.07 688	1.03 699	0.70 686	0.66 689	0.72 697	0.49 692	0.90 699	0.71 698	0.68 693	0.58 690

TorneroNet	0.82 688	0.74 688	0.81 688	0.84 691	0.63 693	0.99 696	0.63 692	0.96 694	1.16 693	0.80 686	1.11 696	1.36 697	0.86 693	0.93 698	0.80 697	0.56 689	0.49 692	0.78 696	0.66 696	0.73 698	0.63 698

LVE	0.83 689	0.85 693	0.85 689	0.80 689	0.56 687	1.04 700	0.65 695	1.05 699	1.47 702	0.96 692	1.22 702	1.10 689	0.85 692	0.83 690	0.71 694	0.49 686	0.55 700	0.76 694	0.60 693	0.65 690	0.59 695

Dean	0.87 690	0.86 694	0.79 686	0.81 690	0.56 687	0.90 691	0.63 692	1.15 705	1.73 705	1.15 700	1.15 699	1.31 695	0.99 698	0.81 689	0.81 698	0.57 690	0.56 701	0.77 695	0.64 694	0.66 691	0.58 690

WAO-8	0.91 691	0.81 691	0.65 667	0.94 696	0.69 696	0.90 691	0.67 696	1.07 702	1.83 707	1.06 697	1.45 704	1.30 693	1.07 700	0.84 691	0.78 695	0.74 699	0.53 697	0.86 697	0.75 699	0.69 695	0.62 696

Venus	0.91 691	0.81 691	0.65 667	0.94 696	0.69 696	0.90 691	0.67 696	1.07 702	1.83 707	1.06 697	1.45 704	1.30 693	1.07 700	0.84 691	0.78 695	0.74 699	0.53 697	0.86 697	0.75 699	0.69 695	0.62 696

UNDER WATER-64	0.95 693	0.94 695	1.43 700	0.87 694	0.56 687	1.18 703	0.87 702	0.77 686	0.94 689	1.04 695	0.85 683	1.58 703	1.21 705	0.94 699	0.96 700	0.87 703	0.57 702	1.03 703	0.88 704	0.78 699	0.73 700

UNDER WATER	0.97 694	0.97 697	1.42 699	0.99 698	0.70 699	1.12 702	0.84 701	0.80 687	1.08 691	1.01 694	0.90 685	1.55 702	1.22 706	1.03 702	1.00 701	0.78 701	0.53 697	1.02 702	0.87 703	0.80 700	0.74 701

notaker	0.97 694	1.11 698	0.98 692	1.13 701	0.81 700	0.73 682	0.68 698	0.93 692	1.16 693	1.18 702	1.18 700	1.41 699	1.16 704	1.08 704	0.69 693	0.81 702	0.64 705	1.17 704	0.79 701	0.98 702	0.80 703

ktn	1.01 696	1.21 700	0.80 687	1.23 703	0.86 702	1.01 698	0.87 702	0.94 693	1.39 699	1.04 695	1.12 697	1.15 690	1.07 700	0.94 699	0.59 685	1.28 708	0.71 706	1.38 708	0.83 702	1.02 704	0.75 702

KSHMR	1.09 697	1.17 699	0.88 690	1.25 704	1.00 704	0.99 696	0.96 704	1.13 704	1.37 698	1.16 701	1.29 703	1.41 699	0.96 697	1.01 701	0.92 699	1.03 706	1.08 708	1.20 705	1.03 707	1.01 703	0.97 705

DPSimNet_ROB	1.11 698	1.23 701	0.78 684	1.13 701	0.88 703	1.10 701	1.13 706	1.16 706	1.23 695	1.43 704	1.02 691	1.41 699	1.10 703	0.90 697	1.60 704	1.46 709	0.51 696	1.21 706	1.03 707	0.90 701	1.01 707

HanzoNet	1.29 699	1.26 702	1.19 697	1.12 700	0.85 701	1.02 699	0.83 700	1.03 698	1.48 703	1.64 705	1.61 706	2.50 707	1.72 707	1.61 706	1.61 705	1.26 707	0.80 707	1.31 707	1.01 706	1.02 704	0.86 704

JetRed	1.62 700	1.46 703	2.98 702	0.92 695	1.21 705	4.99 708	1.53 710	1.27 707	1.39 699	1.83 706	1.74 707	1.60 704	0.95 696	1.41 705	2.45 710	0.90 705	1.60 709	0.93 700	0.90 705	1.35 706	0.99 706

MADNet++	1.95 701	1.75 704	1.59 701	1.82 705	1.69 707	2.33 706	1.40 709	2.35 708	2.09 709	2.57 708	2.36 709	2.24 706	2.17 709	2.28 707	2.34 708	1.87 710	1.66 710	1.54 709	1.34 709	1.92 707	1.77 709

Selective-IGEV-i1pa	2.80 702	3.51 710	0.67 675	0.28 645	0.14 589	10.22 712	0.43 681	4.36 709	3.63 710	3.53 709	6.92 711	3.47 708	1.97 708	13.41 723	2.26 707	0.36 677	0.15 640	0.13 600	0.10 549	0.15 627	0.35 678

coex-ft	3.30 703	0.34 666	59.09 735	0.18 396	0.13 568	0.26 604	0.22 582	0.27 495	0.72 677	1.90 707	0.70 673	0.44 646	0.45 667	0.29 615	0.41 670	0.09 482	0.09 561	0.12 585	0.09 508	0.14 611	0.13 602

TCMNet-wrong-test	3.67 704	5.48 718	3.89 708	12.18 719	11.75 721	4.65 707	3.88 711	1.06 701	0.72 677	1.09 699	2.15 708	6.30 713	0.53 672	3.43 709	2.36 709	0.89 704	0.20 657	1.87 711	1.69 710	5.57 715	3.62 715

tt	4.67 705	0.06 117	3.55 706	2.02 706	1.55 706	10.25 713	16.71 715	8.91 718	5.03 711	1.31 703	0.94 688	4.71 709	4.76 711	3.33 708	5.87 712	6.06 718	10.30 724	1.88 712	2.11 712	2.75 709	1.21 708

USTest	6.22 706	2.73 707	3.00 703	6.57 713	7.29 713	14.37 715	21.57 716	7.00 717	9.56 716	5.34 714	6.10 710	5.72 712	7.64 714	6.41 713	6.96 714	1.97 711	3.42 716	1.64 710	2.15 713	2.66 708	2.36 710

xxxxx1	7.79 707	5.02 715	7.31 711	3.12 707	3.85 709	16.35 717	22.88 717	5.86 714	8.69 713	7.97 715	8.54 712	9.12 717	8.27 715	10.18 715	10.92 715	2.42 712	2.45 712	3.56 715	12.37 721	3.77 710	3.06 712

tt_ll	7.79 707	5.02 715	7.31 711	3.12 707	3.85 709	16.35 717	22.88 717	5.86 714	8.69 713	7.97 715	8.54 712	9.12 717	8.27 715	10.18 715	10.92 715	2.42 712	2.45 712	3.56 715	12.37 721	3.77 710	3.06 712

ff	7.79 707	5.02 715	7.31 711	3.12 707	3.85 709	16.35 717	22.88 717	5.86 714	8.69 713	7.97 715	8.54 712	9.12 717	8.27 715	10.18 715	10.92 715	2.42 712	2.45 712	3.56 715	12.37 721	3.77 710	3.06 712

EDNetEfficientorigin	7.91 710	0.31 663	153.02 736	0.19 465	0.09 348	0.21 553	0.16 398	0.22 387	0.59 656	0.72 679	0.67 669	0.42 641	0.50 671	0.24 587	0.39 664	0.08 421	0.07 498	0.08 402	0.07 388	0.12 578	0.10 540

DPSMNet_ROB	8.06 711	4.48 711	8.63 719	5.37 712	10.74 716	8.32 710	22.98 721	5.46 711	13.36 721	5.12 712	9.92 717	5.08 710	10.40 718	5.53 712	12.58 718	3.80 716	8.00 717	3.50 713	7.02 718	3.83 713	7.14 719

DGTPSM_ROB	8.06 711	4.48 711	8.63 719	5.35 710	10.72 715	8.32 710	22.97 720	5.46 711	13.35 720	5.12 712	9.92 717	5.08 710	10.40 718	5.52 711	12.58 718	3.79 715	8.00 717	3.50 713	7.02 718	3.83 713	7.14 719

PML	8.91 713	9.34 724	6.13 709	5.35 710	6.41 712	14.99 716	23.38 722	5.27 710	6.83 712	18.04 727	28.19 736	7.67 714	6.83 713	7.85 714	5.75 711	5.35 717	1.83 711	5.95 723	1.93 711	8.64 720	2.52 711

DLNR_Zeroshot_test	10.40 714	1.82 705	19.49 730	120.77 736	13.11 723	0.06 14	0.13 177	0.23 411	0.10 75	0.07 75	0.10 193	0.09 220	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.13 606	0.04 25	0.06 198	0.04 60	51.54 736	0.04 73

DLNR-FE	10.43 715	1.83 706	19.53 731	120.75 735	13.06 722	0.06 14	0.13 177	0.23 411	0.10 75	0.07 75	0.10 193	0.09 220	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.13 606	0.04 25	0.06 198	0.04 60	52.01 737	0.04 73

iinet-test	10.48 716	8.09 720	7.54 715	10.26 714	10.94 717	18.00 721	25.26 723	11.33 722	13.28 718	9.69 719	9.85 715	9.42 720	11.17 720	11.02 719	12.78 721	6.59 720	8.30 719	5.56 718	6.56 714	6.89 716	7.02 717

IINet	10.48 716	8.09 720	7.54 715	10.26 714	10.94 717	18.00 721	25.26 723	11.33 722	13.28 718	9.69 719	9.85 715	9.42 720	11.17 720	11.02 719	12.78 721	6.59 720	8.30 719	5.56 718	6.56 714	6.89 716	7.02 717

LRCNet_RVC	10.62 718	13.42 725	7.30 710	18.92 723	2.07 708	0.33 637	0.30 660	5.59 713	0.48 626	13.03 723	17.94 723	8.87 716	5.65 712	4.79 710	1.89 706	23.51 733	2.73 715	27.55 736	25.71 736	16.07 730	16.33 731

Anonymous_1	10.96 719	7.92 719	7.46 714	10.33 716	10.06 714	18.65 723	26.34 725	11.06 721	13.44 722	9.40 718	10.05 719	9.67 722	11.23 722	10.73 718	12.72 720	6.42 719	8.38 721	5.77 720	10.61 720	12.12 721	6.77 716

DPSM_ROB	11.15 720	8.58 722	8.00 717	10.88 717	11.58 719	19.10 724	26.71 726	12.05 724	14.07 725	10.36 721	10.84 720	10.33 723	11.86 723	11.70 721	13.54 723	6.99 722	8.79 722	5.89 721	6.95 716	7.29 718	7.42 721

DPSM	11.15 720	8.58 722	8.00 717	10.88 717	11.58 719	19.10 724	26.71 726	12.05 724	14.07 725	10.36 721	10.84 720	10.33 723	11.86 723	11.70 721	13.54 723	6.99 722	8.79 722	5.89 721	6.95 716	7.29 718	7.42 721

HaxPig	15.71 722	18.52 734	19.18 729	16.89 722	15.89 724	7.73 709	7.60 712	13.31 726	10.82 717	15.42 724	14.91 722	15.98 725	14.92 725	15.58 724	15.98 725	18.95 732	16.73 725	19.46 732	18.08 732	19.26 731	19.05 734

Selective-IGEV-i16pa	18.58 723	3.30 708	1.09 694	0.21 563	0.18 642	103.68 737	0.28 643	19.87 728	40.73 737	4.16 710	56.45 737	8.07 715	2.59 710	123.95 738	5.89 713	0.18 646	0.12 610	0.09 485	0.12 603	0.12 578	0.51 687

RSGM-EC	20.36 724	4.73 713	0.68 676	16.76 720	16.92 725	21.28 726	27.18 728	10.46 719	14.04 723	18.00 725	21.31 726	22.24 735	21.82 727	22.57 726	17.63 726	62.81 736	33.79 736	20.14 733	18.10 733	20.18 732	16.45 732

acva	20.36 724	4.73 713	0.68 676	16.76 720	16.92 725	21.28 726	27.18 728	10.46 719	14.04 723	18.00 725	21.31 726	22.24 735	21.82 727	22.57 726	17.63 726	62.81 736	33.79 736	20.14 733	18.10 733	20.18 732	16.45 732

MEDIAN_ROB	20.38 726	24.04 735	23.31 732	21.23 724	21.71 727	10.40 714	7.92 713	17.64 727	15.50 727	20.12 728	19.70 724	20.34 726	20.32 726	21.19 725	21.13 728	23.81 734	21.81 734	24.98 735	23.76 735	24.71 734	23.93 735

CasAABBNet	22.42 727	17.33 727	16.01 723	22.01 726	23.28 729	38.32 728	53.80 733	24.14 732	28.41 732	20.60 731	21.77 730	20.89 733	23.91 732	23.43 731	27.36 732	14.07 725	17.69 728	11.83 726	14.01 725	14.67 724	14.95 727

RAFT-FEzeroshot	22.43 728	17.33 727	15.98 721	22.02 727	23.31 731	38.34 729	53.82 735	24.05 730	28.39 730	20.61 732	21.76 728	20.88 730	23.92 734	23.41 729	27.42 734	14.07 725	17.69 728	11.83 726	14.02 726	14.69 725	14.97 728

RAFT-FE	22.43 728	17.33 727	15.98 721	22.02 727	23.31 731	38.34 729	53.82 735	24.05 730	28.39 730	20.61 732	21.76 728	20.88 730	23.92 734	23.41 729	27.42 734	14.07 725	17.69 728	11.83 726	14.02 726	14.69 725	14.97 728

FlowAnything	22.44 730	17.35 730	16.14 725	22.07 730	23.23 728	38.39 733	53.77 731	24.25 734	28.44 733	20.96 736	21.82 732	20.70 728	23.84 730	23.49 733	27.14 730	14.04 724	17.79 733	11.75 724	14.15 730	14.65 722	14.89 724

Hybrid-DGEV	22.47 731	17.40 732	16.14 725	22.00 725	23.29 730	38.36 731	53.80 733	24.43 737	28.63 736	20.59 730	21.81 731	20.88 730	23.91 732	23.45 732	27.42 734	14.08 728	17.69 728	11.83 726	14.06 729	14.65 722	14.93 726

Selective-RAFT-Error	22.47 731	17.37 731	16.09 724	22.06 729	23.34 733	38.39 733	53.83 737	24.29 736	28.47 734	20.74 734	21.83 733	20.81 729	23.90 731	23.54 735	27.53 737	14.08 728	17.69 728	11.82 725	14.00 724	14.69 725	15.00 730

fast-reg	22.85 733	17.43 733	19.15 728	22.22 732	24.34 734	38.36 731	53.78 732	24.23 733	28.52 735	20.55 729	22.05 734	20.54 727	23.77 729	23.21 728	27.31 731	14.18 731	17.47 727	14.33 731	14.96 731	15.81 729	14.81 723

LSM0	22.87 734	17.28 726	18.96 727	22.19 731	29.04 736	38.42 735	53.71 730	24.28 735	28.31 729	20.78 735	21.00 725	21.43 734	24.16 736	23.50 734	27.39 733	14.09 730	17.38 726	11.84 730	14.04 728	14.73 728	14.89 724

AVERAGE_ROB	24.90 735	29.20 736	28.14 733	24.89 733	24.64 735	17.75 720	11.12 714	21.45 729	19.93 728	25.12 737	24.46 735	25.12 737	25.46 737	24.69 736	22.83 729	29.76 735	27.13 735	28.97 737	27.95 737	29.91 735	29.47 736

test_example2	98.32 736	94.13 737	45.89 734	96.35 734	109.85 737	88.61 736	95.45 738	25.75 738	94.37 738	130.00 739	126.06 738	58.17 738	74.63 738	88.51 737	79.96 738	150.23 738	221.02 738	77.62 738	99.10 738	113.75 738	96.94 737

GS-Stereo							0.14 245	0.11 57	0.12 146	0.08 129	0.10 193	0.05 5	0.05 14	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 49	0.04 60	0.05 169	0.05 204

FSD					0.22 655	0.25 594	0.25 621	0.27 495	0.26 484	0.25 572	0.26 509	0.25 532	0.27 604	0.27 597	0.24 591	0.21 658	0.20 657	0.27 660	0.26 663	0.25 663

ccccc		285.66 738		368.85 737	370.60 738	123.16 738		115.05 739		126.68 738		122.83 739		252.94 739		384.56 739	353.86 739	254.69 739	223.00 739	425.87 739

ASD4		3.38 709

Low-res two-view benchmark