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.

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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

monsterstereo	2.41 38	0.98 55	4.33 55	4.12 110	4.48 346	1.80 4	0.08 3	5.78 16	5.21 73	3.36 58	7.40 95	0.25 8	0.37 3	8.92 109	1.00 33	0.01 89	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.01 1

monsters	2.21 28	1.25 109	4.09 47	3.59 83	4.35 342	2.20 7	0.18 15	8.31 66	2.84 28	4.11 78	2.86 20	0.20 1	0.76 13	8.41 86	0.95 22	0.01 89	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.01 1

CREStereo++_RVC	4.61 119	0.99 59	3.70 20	4.08 107	2.01 218	3.94 44	0.10 5	9.10 78	16.94 241	8.65 138	16.77 197	4.46 81	2.18 54	5.72 33	3.12 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 519	0.02 3	0.01 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	5.87 174	0.88 37	4.11 49	3.01 45	0.51 43	18.49 405	0.98 63	18.89 251	17.60 252	12.52 180	12.46 158	7.87 150	5.01 153	11.05 179	3.13 167	0.73 403	0.01 23	0.04 204	0.00 1	0.07 54	0.01 1

TestStereo	6.02 185	2.55 354	7.33 181	5.57 226	1.68 186	6.05 178	1.78 132	13.73 159	16.40 238	10.87 162	23.79 290	9.00 168	5.63 170	11.26 196	3.96 205	0.09 228	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.69 345	0.01 1

XX-TBD	4.45 114	10.67 476	3.01 6	10.28 433	0.57 52	5.84 163	0.07 2	7.57 50	12.24 180	11.43 166	14.74 176	4.07 72	1.66 37	4.51 18	2.05 89	0.01 89	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.26 171	0.01 1

CREStereo	3.58 85	1.05 68	3.35 11	2.17 2	0.59 55	5.61 139	0.40 24	10.50 103	13.34 201	6.93 119	10.44 135	5.29 106	3.47 93	5.82 36	2.62 132	0.01 89	0.01 23	0.02 167	0.01 124	0.04 27	0.01 1
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	5.36 142	0.97 54	3.42 12	1.97 1	1.30 146	8.96 239	0.69 43	12.33 124	12.16 179	8.50 134	11.35 146	6.09 115	4.50 131	9.34 123	2.70 137	22.71 527	0.01 23	0.04 204	0.02 156	0.06 39	0.01 1

depthmonostereo	4.02 107	1.64 229	5.29 90	4.40 132	1.19 137	8.04 230	1.16 72	15.24 182	12.52 182	4.62 91	7.49 96	4.11 73	4.80 149	6.61 46	2.71 138	0.04 178	0.21 329	0.11 290	0.07 245	0.07 54	0.02 9

2.25w	2.37 36	0.87 35	4.69 66	2.52 23	1.76 193	3.53 35	0.41 25	6.10 22	2.56 17	3.93 76	6.70 85	0.35 17	2.47 69	8.53 90	2.97 153	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

1w_stereo	2.90 54	0.72 11	3.59 16	3.30 58	2.15 224	4.37 59	6.74 349	6.40 31	5.23 74	2.83 46	7.30 91	0.25 8	4.36 119	8.30 83	2.44 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

IGEV	1.86 13	0.58 1	3.90 32	2.40 17	3.49 298	4.20 52	0.97 61	7.16 45	3.22 33	2.00 27	4.16 37	0.26 10	0.62 9	3.40 10	0.65 7	0.03 165	0.09 220	0.00 1	0.00 1	0.03 20	0.02 9

LG-Stereo_L2	1.59 8	0.87 35	4.31 54	2.54 27	0.69 70	2.76 14	0.44 28	6.85 40	1.57 7	1.59 13	0.39 7	0.39 18	0.52 4	7.85 72	0.82 15	0.04 178	0.12 262	0.00 1	0.00 1	0.03 20	0.02 9

LG-Stereo_L1	1.59 8	0.89 41	4.07 45	2.55 28	0.95 111	2.93 17	0.50 32	6.75 38	1.54 4	1.32 9	0.24 6	0.50 21	0.59 7	7.91 73	0.85 17	0.04 178	0.12 262	0.01 150	0.00 1	0.03 20	0.02 9

MLG-Stereo_test1	1.51 4	0.65 7	3.00 5	2.47 22	2.46 243	2.84 16	0.16 11	5.64 11	1.77 9	0.98 4	0.09 3	1.53 38	0.52 4	7.44 64	0.56 2	0.02 140	0.09 220	0.00 1	0.03 175	0.03 20	0.02 9

MLG-Stereo	1.48 2	0.65 7	3.04 7	2.52 23	0.79 92	3.11 21	0.16 11	6.26 26	1.80 10	0.84 1	0.10 5	1.51 37	0.65 11	7.44 64	0.53 1	0.02 140	0.09 220	0.00 1	0.03 175	0.03 20	0.02 9

castereo++	3.52 83	1.28 114	3.96 35	3.76 99	2.61 251	16.87 387	1.95 155	7.57 50	8.51 142	2.26 33	4.54 46	5.10 97	2.04 50	8.75 102	0.74 13	0.00 1	0.15 294	0.00 1	0.35 393	0.05 34	0.02 9

MonSter	1.74 10	0.74 13	3.64 18	2.27 8	1.62 180	6.01 175	0.13 9	6.02 20	2.88 29	1.35 10	2.11 16	0.30 13	0.36 2	6.50 43	0.83 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.02 3	0.02 9

DEFOM-Stereo	2.21 28	0.88 37	3.63 17	3.42 66	0.89 105	13.14 312	0.83 51	4.68 4	1.96 13	2.72 44	1.66 15	0.59 24	0.54 6	8.53 90	0.68 8	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

Pointernet	3.22 68	0.84 31	5.79 111	3.22 56	0.35 18	5.27 122	0.37 23	16.46 209	5.96 88	4.11 78	6.81 87	4.84 93	2.73 74	4.78 20	2.52 127	0.00 1	0.15 294	0.00 1	0.22 331	0.04 27	0.02 9

U	3.65 89	0.64 2	5.91 114	3.91 103	11.89 497	11.50 282	0.20 16	7.66 52	5.38 77	1.79 18	2.55 18	0.76 30	1.61 33	2.34 1	0.70 10	0.00 1	0.04 103	10.60 512	5.47 500	0.04 27	0.02 9

trnet	3.62 88	0.95 50	3.30 9	2.21 5	0.56 50	5.67 152	0.42 26	10.62 109	13.30 199	6.89 117	10.45 136	5.78 112	3.69 102	5.80 35	2.61 130	0.00 1	0.02 66	0.03 184	0.01 124	0.04 27	0.02 9

CASnet	3.91 98	1.03 66	4.68 64	4.98 171	0.27 9	4.99 103	2.95 215	11.02 114	11.02 166	10.61 158	11.76 151	4.15 75	1.65 36	5.85 37	1.91 72	0.50 369	0.00 1	0.59 400	0.12 283	0.13 93	0.02 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
2w_stereo	2.37 36	0.83 28	4.12 50	2.73 33	1.22 140	4.67 73	3.90 251	6.98 42	3.62 41	3.48 61	5.01 64	0.24 7	4.36 119	4.43 17	1.70 61	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.03 24

MLG-Stereo_test2	1.52 5	0.64 2	2.81 2	2.52 23	1.79 198	2.76 14	0.16 11	4.70 5	1.80 10	1.75 15	0.08 2	3.21 58	0.17 1	7.28 58	0.64 6	0.02 140	0.11 252	0.00 1	0.00 1	0.04 27	0.03 24

LG-G_1	2.14 24	0.64 2	4.04 41	3.18 51	0.37 19	11.00 276	0.60 36	6.27 28	1.55 5	1.28 7	1.15 12	1.34 35	2.14 52	8.08 78	0.99 26	0.04 178	0.12 262	0.00 1	0.00 1	0.06 39	0.03 24

LG-G	2.14 24	0.64 2	4.04 41	3.18 51	0.37 19	11.00 276	0.60 36	6.27 28	1.55 5	1.28 7	1.15 12	1.34 35	2.14 52	8.08 78	0.99 26	0.04 178	0.12 262	0.00 1	0.00 1	0.06 39	0.03 24

S2M2	2.06 20	1.28 114	4.05 44	3.20 53	1.14 134	2.31 8	0.06 1	6.26 26	6.67 103	1.75 15	4.48 45	4.47 82	0.81 15	2.36 2	1.52 47	0.25 307	0.10 236	0.03 184	0.00 1	0.49 290	0.03 24

SGD-Stereo	1.88 14	0.76 15	3.80 25	2.37 16	0.33 17	3.48 30	0.93 58	6.52 33	2.22 14	3.84 72	1.08 11	1.78 39	1.34 25	8.32 84	0.70 10	0.09 228	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.06 39	0.03 24

DEFOM-Stereo_RVC	3.18 64	6.90 454	3.85 28	10.48 436	1.59 178	4.71 76	0.47 30	8.39 68	2.76 23	2.34 35	3.12 22	0.74 29	7.20 216	9.02 116	1.62 55	0.00 1	0.14 289	0.00 1	0.19 322	0.02 3	0.03 24

FoundationStereo	1.26 1	0.73 12	2.84 3	2.65 30	0.58 53	2.31 8	0.61 38	3.40 1	1.57 7	1.89 21	0.09 3	2.61 51	2.90 79	2.37 3	0.60 5	0.04 178	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.03 24

StereoAnything_RVC	2.31 33	11.20 483	4.65 63	2.23 6	0.14 1	1.49 3	0.17 14	4.50 3	1.24 1	1.03 6	0.06 1	0.20 1	3.60 100	8.05 76	0.59 3	0.02 140	0.11 252	0.00 1	0.00 1	6.97 482	0.03 24

AIO_test	2.59 44	0.89 41	4.07 45	3.70 93	2.35 237	5.35 124	2.39 188	8.10 60	4.33 50	1.35 10	4.60 49	4.27 78	1.35 26	7.29 59	0.71 12	0.76 406	0.07 190	0.00 1	0.09 262	0.06 39	0.03 24

castereo	3.96 102	1.45 158	4.33 55	3.73 95	1.04 116	6.35 188	7.23 365	9.95 91	15.86 233	3.01 50	7.69 98	3.59 64	7.43 219	5.17 23	1.88 70	0.03 165	0.13 274	0.00 1	0.26 359	0.07 54	0.03 24

dual_stereo	1.57 6	0.64 2	2.56 1	2.33 12	0.47 37	2.62 11	0.08 3	4.85 6	1.95 12	1.01 5	0.69 9	1.90 42	0.61 8	10.34 148	0.96 23	0.01 89	0.20 322	0.00 1	0.18 309	0.01 1	0.03 24

Selective-RAFT	5.78 172	0.83 28	10.24 321	6.70 312	0.72 82	15.49 359	1.13 71	13.82 164	15.41 222	6.97 124	6.97 89	11.63 200	8.27 236	12.32 249	4.73 228	0.10 233	0.01 23	0.00 1	0.26 359	0.07 54	0.03 24

RAFT-345	6.79 218	1.29 118	6.80 154	5.06 178	0.91 108	5.61 139	3.32 231	13.36 151	10.17 159	13.73 212	43.66 487	9.12 171	5.38 161	12.29 248	4.44 222	0.32 321	0.05 134	0.09 257	0.06 235	0.06 39	0.03 24

xyz-stereo-finetune2	5.60 164	1.64 229	5.87 113	2.44 18	0.32 12	15.39 354	1.90 149	10.59 108	5.28 75	10.58 157	17.82 203	7.37 146	8.93 248	14.86 327	8.46 317	0.01 89	0.02 66	0.08 246	0.14 294	0.23 151	0.04 38

xyz-stereo-finetune	5.39 144	1.47 161	5.53 101	2.65 30	0.30 11	11.94 289	3.28 224	12.96 139	21.28 294	8.14 128	12.32 157	6.19 117	3.62 101	11.80 225	5.98 264	0.01 89	0.02 66	0.00 1	0.02 156	0.16 113	0.04 38

111111	2.45 40	1.01 61	3.89 31	3.60 84	4.13 324	3.49 33	0.23 18	8.63 71	3.25 34	2.15 31	4.26 40	2.29 49	2.03 48	8.86 108	0.94 20	0.01 89	0.02 66	0.08 246	0.00 1	0.14 98	0.04 38

MLG-Stereo_test3	1.57 6	0.69 10	3.82 27	2.19 4	1.34 156	3.92 43	0.25 19	5.89 18	1.27 2	0.91 2	1.07 10	1.99 45	0.64 10	6.09 39	1.10 36	0.03 165	0.09 220	0.00 1	0.00 1	0.05 34	0.04 38

LGtest1	1.48 2	0.75 14	4.03 40	2.33 12	0.65 64	3.02 19	0.11 7	6.12 23	1.51 3	1.41 12	1.48 14	0.65 28	0.93 19	5.60 30	0.81 14	0.03 165	0.12 262	0.00 1	0.00 1	0.10 82	0.04 38

GIP-stereo	2.66 45	1.00 60	4.00 38	4.99 173	3.41 290	3.38 27	0.77 49	8.73 73	5.69 85	2.08 28	5.38 68	4.13 74	3.21 83	5.21 24	1.05 35	0.01 89	0.06 167	0.00 1	0.00 1	0.07 54	0.04 38

MGS-Stereo	3.26 70	1.29 118	6.73 145	3.30 58	0.47 37	4.89 94	1.55 97	6.15 24	8.88 147	4.31 82	10.15 128	5.48 109	1.27 24	8.09 80	1.97 79	0.04 178	0.01 23	0.02 167	0.00 1	0.57 319	0.04 38

MoCha-V2	3.20 65	0.92 46	4.82 70	5.09 180	0.40 23	4.63 71	1.37 86	9.81 88	5.41 78	5.58 106	5.26 67	2.63 52	6.48 199	9.90 137	1.15 39	0.02 140	0.24 356	0.00 1	0.25 355	0.07 54	0.04 38

testlalala	3.91 98	1.52 181	6.96 162	3.43 67	3.47 296	8.07 231	1.75 127	8.59 70	4.60 54	12.85 194	9.85 120	7.14 139	1.93 46	5.51 27	1.93 74	0.01 89	0.10 236	0.00 1	0.31 382	0.04 27	0.04 38

GCAP-Stereo	3.72 92	1.60 212	7.39 182	4.24 120	0.37 19	5.78 158	1.12 69	12.28 123	6.53 100	8.35 131	9.69 118	6.62 127	3.57 96	4.58 19	1.91 72	0.00 1	0.07 190	0.05 211	0.00 1	0.25 161	0.04 38

LoS	3.59 86	1.07 73	3.81 26	2.80 35	0.52 46	4.98 101	1.18 73	10.35 101	12.97 191	4.54 89	10.75 141	3.89 69	3.27 86	8.78 103	2.63 134	0.03 165	0.03 92	0.09 257	0.00 1	0.12 88	0.04 38
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	5.47 145	0.98 55	5.56 102	6.55 301	0.62 61	5.53 132	1.88 145	11.68 116	6.00 89	12.60 189	30.86 376	7.48 147	3.87 104	12.25 247	2.97 153	0.00 1	0.07 190	0.03 184	0.14 294	0.34 229	0.04 38

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 148	1.66 235	7.56 187	3.49 72	0.40 23	2.75 13	0.67 41	16.07 204	14.76 213	12.27 173	18.67 219	11.95 209	8.08 233	7.84 71	2.89 146	0.01 89	0.06 167	0.00 1	0.00 1	0.37 241	0.04 38

3.75w	2.32 34	0.89 41	3.85 28	2.45 19	3.23 284	8.15 233	1.42 88	5.77 15	2.79 27	2.60 40	4.64 52	0.31 14	2.77 76	6.56 45	0.94 20	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.06 39	0.05 51

HI	8.30 272	2.00 302	6.75 148	4.58 146	5.15 378	4.16 47	0.50 32	17.99 236	9.24 150	25.03 420	28.22 337	20.23 342	12.47 326	17.93 385	11.49 363	0.00 1	0.10 236	0.00 1	0.05 219	0.08 66	0.05 51

CoSv	8.30 272	2.00 302	6.75 148	4.58 146	5.15 378	4.16 47	0.50 32	17.99 236	9.24 150	25.03 420	28.22 337	20.23 342	12.47 326	17.93 385	11.49 363	0.00 1	0.10 236	0.00 1	0.05 219	0.08 66	0.05 51

IGEV-Stereo++	2.20 27	0.79 19	3.67 19	3.72 94	3.17 279	3.39 28	0.10 5	8.37 67	3.77 42	2.11 30	4.25 39	2.01 46	4.78 148	2.96 5	0.59 3	0.01 89	0.02 66	0.08 246	0.00 1	0.06 39	0.05 51

RAFT_CTSACE	8.24 271	1.97 298	8.39 227	6.89 324	5.11 375	5.86 167	2.63 201	14.62 171	16.88 240	23.52 406	34.77 430	16.02 280	7.37 218	17.91 384	2.23 109	0.00 1	0.12 262	0.00 1	0.03 175	0.39 250	0.05 51

NF-Stereo	6.72 212	1.59 208	8.93 253	6.60 305	0.73 87	6.27 184	3.38 232	20.21 273	18.01 258	13.22 208	19.46 230	11.82 204	6.16 184	12.39 253	4.74 229	0.33 323	0.06 167	0.20 338	0.23 340	0.08 66	0.05 51

OCTAStereo	6.74 215	1.59 208	8.96 260	6.60 305	0.72 82	6.25 182	3.50 233	20.20 267	18.03 259	13.21 205	19.45 228	12.07 215	6.16 184	12.36 252	4.78 230	0.35 330	0.06 167	0.20 338	0.23 340	0.09 71	0.05 51

SST-Stereo	6.60 205	1.46 159	8.37 226	6.68 310	0.77 89	6.01 175	1.93 153	14.68 172	9.24 150	19.09 338	20.43 244	16.86 291	8.59 239	13.49 298	3.80 195	0.22 287	0.05 134	0.13 305	0.00 1	0.08 66	0.05 51

RAFT_R40	6.91 224	1.53 184	8.45 234	6.79 318	0.77 89	5.86 167	3.82 249	14.85 175	14.53 212	18.05 315	20.03 237	17.06 293	8.69 241	13.40 295	3.84 199	0.14 248	0.02 66	0.14 309	0.00 1	0.09 71	0.05 51

RE-Stereo	6.73 213	1.58 206	8.94 255	6.59 302	0.71 73	6.27 184	3.51 235	20.20 267	17.99 256	13.21 205	19.46 230	11.94 207	6.20 186	12.34 250	4.79 233	0.34 327	0.05 134	0.20 338	0.23 340	0.09 71	0.05 51

TVStereo	6.73 213	1.58 206	8.94 255	6.59 302	0.71 73	6.27 184	3.51 235	20.20 267	17.99 256	13.21 205	19.46 230	11.94 207	6.20 186	12.34 250	4.79 233	0.34 327	0.05 134	0.20 338	0.23 340	0.09 71	0.05 51

DilatedVolume-Stereo	4.23 111	1.38 140	5.58 105	3.85 101	1.58 176	10.80 269	1.02 65	11.59 115	5.65 83	11.75 167	9.98 121	4.54 88	3.29 88	9.83 135	3.01 156	0.05 197	0.18 311	0.08 246	0.23 340	0.08 66	0.06 62

2.5w	2.10 22	0.78 16	4.30 53	2.96 43	1.85 202	3.22 22	2.25 175	6.05 21	2.69 22	1.80 19	5.44 73	0.23 3	2.01 47	7.36 61	1.01 34	0.01 89	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.06 62

2.75w_new	2.10 22	0.82 26	3.93 34	2.18 3	1.44 163	3.52 34	2.30 179	5.52 7	2.91 31	4.14 80	3.93 35	0.27 11	2.38 60	6.17 40	2.32 112	0.01 89	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.06 62

3.25w_new	2.24 30	0.88 37	3.97 36	2.28 9	1.34 156	6.00 172	1.19 74	6.56 34	3.26 35	3.90 74	3.77 31	0.62 25	2.46 67	7.46 67	0.99 26	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.06 39	0.06 62

3.25w	2.24 30	0.88 37	3.97 36	2.28 9	1.34 156	6.01 175	1.19 74	6.56 34	3.26 35	3.90 74	3.77 31	0.62 25	2.46 67	7.44 64	0.99 26	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.06 39	0.06 62

3.5w_stereo	2.46 41	1.21 99	4.40 59	2.23 6	1.53 174	6.00 172	1.12 69	6.82 39	2.60 18	3.48 61	4.35 42	0.33 15	2.08 51	9.99 141	3.03 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 62

xyz-stereo	13.23 409	0.83 28	38.70 493	2.53 26	0.83 99	41.19 513	4.82 281	13.68 156	26.28 356	22.98 399	37.78 448	29.35 421	18.53 428	18.11 388	7.85 302	0.22 287	0.03 92	0.64 405	0.01 124	0.13 93	0.06 62

GLC_STEREO	3.40 76	1.06 69	3.44 13	6.52 297	0.20 3	4.76 85	1.66 106	8.97 74	6.59 101	5.39 105	9.04 109	5.23 102	2.03 48	9.76 133	2.77 142	0.01 89	0.03 92	0.21 343	0.00 1	0.23 151	0.06 62

PSM-softLoss	6.61 206	1.60 212	9.42 287	6.48 293	0.88 103	5.65 142	2.04 161	22.64 299	8.77 143	13.95 216	22.11 277	13.01 226	5.22 157	12.73 270	6.05 265	0.49 367	0.06 167	0.27 358	0.56 426	0.16 113	0.06 62

KMStereo	6.61 206	1.60 212	9.42 287	6.48 293	0.88 103	5.65 142	2.04 161	22.64 299	8.77 143	13.95 216	22.11 277	13.01 226	5.22 157	12.73 270	6.05 265	0.49 367	0.06 167	0.27 358	0.56 426	0.16 113	0.06 62

water-stereo	3.66 90	0.84 31	4.79 69	3.60 84	0.79 92	5.03 110	0.89 56	12.93 138	5.45 81	5.82 108	14.74 176	6.51 126	4.76 147	3.37 9	3.26 174	0.03 165	0.13 274	0.09 257	0.04 196	0.06 39	0.07 72

asda	1.95 18	0.81 22	4.14 52	2.66 32	1.93 212	3.30 26	0.86 54	5.92 19	3.10 32	2.41 36	3.10 21	0.63 27	2.99 81	5.57 29	1.48 44	0.02 140	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.07 54	0.07 72

4.25_new	1.94 15	0.81 22	3.74 21	2.82 36	2.69 256	4.37 59	2.37 184	5.76 12	2.78 24	1.99 24	3.60 27	0.23 3	2.40 63	4.13 12	0.99 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 72

4.5w_new	1.94 15	0.81 22	3.74 21	2.82 36	2.69 256	4.37 59	2.37 184	5.76 12	2.78 24	1.99 24	3.60 27	0.23 3	2.40 63	4.13 12	0.99 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 72

4.25w-stereo	1.94 15	0.81 22	3.74 21	2.82 36	2.69 256	4.37 59	2.37 184	5.76 12	2.78 24	1.99 24	3.60 27	0.23 3	2.40 63	4.13 12	0.99 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 72

3w_stereo	2.49 42	0.84 31	5.43 93	2.46 21	0.46 36	5.44 128	6.54 340	7.07 43	3.41 40	3.30 56	4.77 57	0.28 12	4.24 117	4.24 16	1.30 41	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 72

MM-Stereo_test1	5.04 125	1.17 94	6.08 123	5.38 218	0.80 95	4.99 103	7.07 358	13.43 152	12.00 177	12.94 197	10.20 129	5.92 114	6.69 204	11.26 196	2.19 105	0.01 89	0.11 252	0.00 1	0.00 1	0.42 261	0.07 72

RAStereo	2.32 34	1.08 76	6.36 135	3.73 95	1.39 162	1.81 6	0.12 8	7.70 53	7.44 125	2.27 34	3.94 36	3.43 59	0.81 15	3.55 11	2.47 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 188	0.07 72

Occ-G	3.68 91	1.07 73	4.68 64	3.11 47	1.26 144	3.63 37	6.75 350	7.88 57	4.90 59	4.37 86	8.36 101	9.68 178	4.39 122	9.65 130	3.23 173	0.00 1	0.11 252	0.00 1	0.19 322	0.19 128	0.07 72

RSM	3.10 62	0.98 55	4.86 71	4.17 113	1.08 123	4.76 85	1.83 139	10.14 94	4.21 47	3.38 60	4.34 41	7.82 148	1.75 41	10.69 162	1.64 58	0.00 1	0.03 92	0.00 1	0.18 309	0.13 93	0.07 72

testlalala2	5.91 176	1.62 223	8.59 242	15.36 486	10.36 485	7.93 228	3.62 246	12.89 137	9.73 154	15.55 254	12.18 156	8.57 163	2.50 70	5.35 26	2.62 132	0.01 89	0.26 366	0.00 1	0.50 419	0.49 290	0.07 72

RAFT-Test	5.75 171	1.32 127	6.77 152	4.07 106	1.71 187	9.95 251	1.56 99	15.78 198	8.34 141	12.73 193	23.83 291	11.80 203	4.69 138	8.99 112	2.57 129	0.01 89	0.29 374	0.00 1	0.38 402	0.16 113	0.07 72

RCA-Stereo	5.32 139	1.08 76	5.91 114	4.29 130	0.51 43	5.65 142	4.12 256	16.97 216	18.67 267	8.27 130	14.16 170	8.86 165	8.90 247	6.45 42	2.18 104	0.00 1	0.07 190	0.10 276	0.00 1	0.10 82	0.07 72

CFNet-RSSM	5.55 158	1.08 76	8.60 243	4.30 131	1.21 139	6.42 191	1.25 78	16.12 205	17.84 255	13.12 202	11.14 144	11.84 205	5.52 163	9.14 118	2.35 115	0.01 89	0.20 322	0.00 1	0.36 396	0.34 229	0.07 72

Gwc-CoAtRS	5.54 155	1.22 100	8.40 229	4.28 128	1.36 160	6.93 209	1.31 82	15.48 188	15.03 215	12.62 190	13.32 166	12.74 221	5.71 173	8.61 93	2.98 155	0.01 89	0.22 339	0.00 1	0.29 371	0.28 181	0.07 72

4w-stereo	2.03 19	0.98 55	4.12 50	2.31 11	1.96 213	3.70 39	0.61 38	6.37 30	2.37 16	2.10 29	4.19 38	0.33 15	3.33 89	7.03 55	1.12 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 20	0.08 87

MM-Stereo_test2	4.03 108	1.20 97	7.42 183	5.18 198	0.76 88	7.24 214	2.26 176	14.57 169	8.19 135	6.89 117	5.13 66	4.85 94	3.80 103	10.49 154	1.96 77	0.00 1	0.12 262	0.00 1	0.09 262	0.33 223	0.08 87

WCG-NET	3.86 97	0.96 53	5.80 112	2.92 41	0.28 10	4.48 65	1.80 136	7.23 46	15.03 215	8.77 139	9.58 117	6.94 136	4.20 115	6.92 54	2.05 89	0.00 1	0.08 210	0.00 1	0.00 1	0.14 98	0.08 87

Any-RAFT	6.04 187	1.16 91	4.52 62	4.47 138	1.20 138	10.46 258	1.97 156	21.84 290	15.52 225	11.21 165	19.37 226	13.34 237	4.72 144	8.65 98	2.03 88	0.01 89	0.19 317	0.00 1	0.00 1	0.04 27	0.08 87

AFF-stereo	6.17 191	1.61 217	7.02 164	4.08 107	0.64 62	3.53 35	0.76 47	16.00 203	13.14 193	12.86 195	25.42 306	15.67 273	7.86 227	11.12 184	3.21 172	0.02 140	0.06 167	0.00 1	0.00 1	0.40 255	0.08 87

rvit_stereo_ft	4.73 123	2.68 361	9.30 281	11.34 454	2.74 261	4.18 51	8.45 381	9.77 87	9.90 157	4.04 77	6.26 83	6.73 128	4.72 144	8.99 112	5.03 241	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 181	0.09 92

BUS	9.20 297	1.48 166	7.93 206	6.74 315	3.96 314	17.62 399	2.79 208	33.06 431	21.58 298	17.99 312	21.34 261	14.49 253	9.40 260	14.18 312	10.57 349	0.19 268	0.13 274	0.14 309	0.04 196	0.30 194	0.09 92

BSDual-CNN	9.70 320	1.48 166	7.93 206	6.74 315	3.96 314	16.10 371	7.13 361	33.06 431	21.58 298	17.99 312	21.34 261	22.28 361	11.53 305	14.18 312	7.81 299	0.19 268	0.13 274	0.14 309	0.04 196	0.30 194	0.09 92

hknet	10.13 341	1.56 200	10.27 322	6.74 315	3.72 302	16.10 371	7.13 361	33.06 431	21.12 291	17.99 312	21.34 261	23.11 369	14.95 377	16.43 367	8.34 315	0.14 248	0.13 274	0.14 309	0.04 196	0.30 194	0.09 92

AAGNet	7.94 262	1.48 166	9.34 284	7.13 336	0.70 72	5.85 165	5.16 284	15.40 187	14.01 204	20.13 358	24.03 294	15.28 270	11.52 304	12.05 233	15.47 397	0.63 392	0.06 167	0.32 375	0.01 124	0.12 88	0.09 92

RAFT-RH_RVC	7.73 255	1.25 109	6.99 163	4.83 160	0.90 107	11.76 284	1.53 95	13.00 142	14.43 211	17.51 302	46.41 498	11.02 192	6.30 194	12.68 266	4.93 239	0.51 372	0.04 103	0.12 294	0.13 288	0.09 71	0.09 92

DN-CSS_ROB	8.17 270	2.59 358	14.14 389	6.11 274	3.22 283	6.31 187	3.53 238	22.92 305	20.59 283	16.66 281	30.05 364	9.31 172	7.95 230	13.49 298	4.78 230	0.72 400	0.00 1	0.45 388	0.00 1	0.54 308	0.09 92

LG-Stereo	2.43 39	1.44 156	7.64 192	3.73 95	0.82 97	3.64 38	1.24 77	6.41 32	5.30 76	1.97 22	7.31 92	0.84 32	0.74 12	4.85 21	2.21 107	0.05 197	0.04 103	0.01 150	0.03 175	0.33 223	0.10 99

fffft	2.58 43	0.86 34	5.15 84	3.15 50	1.32 152	4.44 64	4.17 258	8.04 59	3.29 37	3.03 51	2.20 17	1.88 41	1.45 30	10.41 151	1.80 66	0.00 1	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.31 206	0.10 99
1: 1. 1
tt45	3.20 65	0.95 50	4.36 57	3.73 95	1.86 203	8.19 234	2.05 163	9.12 79	3.36 39	5.60 107	4.42 44	4.61 89	2.39 62	11.00 176	1.96 77	0.00 1	0.04 103	0.00 1	0.01 124	0.32 216	0.10 99

999	3.44 77	0.92 46	4.78 68	4.69 151	2.34 236	7.58 224	2.20 167	9.81 88	6.11 92	2.96 48	4.79 58	5.07 96	2.27 58	12.10 239	2.76 141	0.03 165	0.09 220	0.00 1	0.00 1	0.29 188	0.10 99

rvit_stereo_0081	3.93 100	1.78 271	8.60 243	6.26 282	1.73 189	3.48 30	2.36 181	7.71 54	15.81 230	4.41 87	5.39 69	5.14 99	3.94 106	7.95 74	3.57 180	0.01 89	0.01 23	0.00 1	0.01 124	0.39 250	0.10 99

rvit_stereo_0082	3.93 100	1.78 271	8.60 243	6.26 282	1.73 189	3.48 30	2.36 181	7.71 54	15.81 230	4.41 87	5.39 69	5.14 99	3.94 106	7.95 74	3.57 180	0.01 89	0.01 23	0.00 1	0.01 124	0.39 250	0.10 99

RSM++	3.08 61	1.04 67	5.27 87	4.25 125	0.50 42	5.04 111	2.63 201	10.11 93	4.34 51	3.16 53	4.66 53	6.73 128	1.87 45	9.96 139	1.69 59	0.00 1	0.00 1	0.01 150	0.18 309	0.14 98	0.10 99

GMOStereo	5.97 180	1.55 191	7.18 168	5.17 193	0.71 73	5.54 133	2.21 168	10.54 104	12.86 186	18.29 321	22.01 270	17.06 293	6.27 190	6.62 47	2.43 118	0.00 1	0.23 345	0.12 294	0.00 1	0.46 272	0.10 99

error version	5.97 180	1.55 191	7.18 168	5.17 193	0.71 73	5.54 133	2.21 168	10.54 104	12.86 186	18.29 321	22.01 270	17.06 293	6.27 190	6.62 47	2.43 118	0.00 1	0.23 345	0.12 294	0.00 1	0.46 272	0.10 99

test-v	5.97 180	1.55 191	7.18 168	5.17 193	0.71 73	5.54 133	2.21 168	10.54 104	12.86 186	18.29 321	22.01 270	17.06 293	6.27 190	6.62 47	2.43 118	0.00 1	0.23 345	0.12 294	0.00 1	0.46 272	0.10 99

test-2	5.97 180	1.55 191	7.18 168	5.17 193	0.71 73	5.54 133	2.21 168	10.54 104	12.86 186	18.29 321	22.01 270	17.06 293	6.27 190	6.62 47	2.43 118	0.00 1	0.23 345	0.12 294	0.00 1	0.46 272	0.10 99

cross-raft	5.37 143	1.23 103	6.66 143	5.91 255	1.25 143	6.00 172	1.48 90	15.82 199	7.70 127	12.95 198	20.80 253	11.63 200	4.42 123	8.59 92	2.23 109	0.01 89	0.21 329	0.00 1	0.22 331	0.21 136	0.10 99

HITNet	7.83 258	2.93 372	8.39 227	4.76 157	1.48 168	12.75 306	4.64 273	20.97 278	14.37 210	15.14 245	22.15 279	14.57 256	10.62 280	14.38 318	8.14 310	0.04 178	0.01 23	0.48 391	0.02 156	0.57 319	0.10 99
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
asd	2.06 20	0.78 16	3.85 28	2.45 19	2.18 225	3.99 45	0.35 22	6.94 41	2.60 18	2.99 49	2.79 19	0.52 22	2.27 58	8.33 85	0.93 19	0.02 140	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.07 54	0.11 112

SCV_C0	3.23 69	1.31 124	6.44 138	3.20 53	0.82 97	4.84 91	1.61 102	10.34 100	6.85 108	2.74 45	4.91 61	6.26 118	1.81 43	11.06 180	1.50 45	0.11 237	0.06 167	0.00 1	0.23 340	0.33 223	0.11 112

CAS++	4.07 109	1.67 236	6.02 121	4.17 113	1.02 114	4.26 56	1.68 107	19.10 255	10.01 158	9.18 142	9.17 112	1.98 44	1.41 29	9.54 127	1.73 62	0.02 140	0.05 134	0.00 1	0.00 1	0.32 216	0.11 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	2.89 53	0.90 44	6.74 147	4.08 107	2.42 240	2.63 12	0.42 26	5.57 8	4.88 58	5.36 104	7.63 97	1.09 34	1.47 32	8.80 105	5.11 243	0.03 165	0.07 190	0.00 1	0.01 124	0.48 281	0.11 112

anonymousa	9.03 292	1.62 223	8.03 215	4.19 116	5.53 397	15.37 353	3.81 248	18.55 245	21.20 293	18.28 320	30.99 379	20.79 345	13.42 341	10.58 155	7.57 293	0.00 1	0.05 134	0.29 369	0.18 309	0.10 82	0.11 112

CroCo-Stereo	3.27 72	1.90 283	7.18 168	8.50 383	1.11 124	0.96 1	0.97 61	10.18 95	8.20 136	3.59 65	4.69 54	8.02 155	4.53 133	2.75 4	2.34 114	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 206	0.11 112
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
raftrobust	5.56 160	1.42 147	6.00 119	7.04 329	5.11 375	4.90 96	1.88 145	17.13 219	13.72 203	11.87 168	11.58 150	7.82 148	9.21 253	10.28 146	2.92 150	0.02 140	0.05 134	0.00 1	0.00 1	0.22 139	0.11 112

AIO_rvc	2.81 50	1.10 81	4.88 72	3.63 87	2.59 250	5.36 125	1.85 142	8.21 64	4.37 52	1.60 14	4.74 55	4.74 90	1.16 22	10.10 143	1.13 38	0.47 364	0.04 103	0.00 1	0.04 196	0.15 106	0.12 119

rvit_stereo_0080	3.98 103	2.11 323	7.62 190	3.68 90	1.90 210	4.16 47	7.60 371	9.69 84	8.13 133	5.08 102	7.39 93	6.27 119	4.44 126	6.73 51	3.92 202	0.20 276	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.55 312	0.12 119

WCG-NET（raft）	4.57 117	1.16 91	6.01 120	2.95 42	0.19 2	5.09 115	2.01 158	10.28 98	15.34 221	8.64 137	11.43 148	9.63 177	5.06 154	10.96 175	2.19 105	0.00 1	0.13 274	0.00 1	0.01 124	0.14 98	0.12 119

RAFT-Stereo-weight	5.07 127	0.93 49	5.57 103	4.24 120	0.72 82	6.05 178	1.63 104	17.77 228	17.16 242	10.99 163	10.22 131	12.06 214	1.67 38	9.25 121	2.69 136	0.06 213	0.11 252	0.00 1	0.00 1	0.15 106	0.12 119

whm_eth	3.98 103	2.11 323	7.62 190	3.68 90	1.90 210	4.16 47	7.60 371	9.69 84	8.13 133	5.08 102	7.39 93	6.27 119	4.44 126	6.73 51	3.92 202	0.20 276	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.55 312	0.12 119

MaDis-Stereo	2.73 46	1.56 200	6.21 133	2.96 43	2.45 242	1.80 4	0.28 20	7.43 49	5.07 65	2.57 38	3.43 26	7.13 138	4.71 143	5.74 34	2.91 149	0.00 1	0.05 134	0.00 1	0.00 1	0.15 106	0.12 119

MIF-Stereo (partial)	4.33 112	1.23 103	7.27 174	5.04 175	5.31 389	3.47 29	0.95 60	9.06 77	7.41 124	4.15 81	15.76 185	5.38 107	5.22 157	11.56 209	4.21 215	0.04 178	0.02 66	0.05 211	0.03 175	0.34 229	0.12 119

AEACV	3.17 63	1.11 83	5.39 92	4.55 142	5.35 390	4.29 57	1.60 101	6.21 25	5.43 79	3.08 52	7.85 100	4.23 76	6.55 202	5.51 27	1.56 48	0.00 1	0.09 220	0.03 184	0.32 386	0.20 132	0.12 119

IGEV-Stereo	3.52 83	1.75 258	5.67 108	3.49 72	1.12 126	5.04 111	1.73 123	13.70 158	5.07 65	4.83 98	5.42 71	4.27 78	4.43 125	11.15 190	1.98 80	0.00 1	0.04 103	0.00 1	0.18 309	0.31 206	0.12 119
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IRAFT_RVC	8.76 286	1.47 161	9.55 292	7.31 340	1.77 195	6.49 194	10.43 419	25.94 337	27.33 362	17.50 301	19.85 235	17.93 316	10.21 276	12.88 275	5.44 256	0.17 261	0.30 376	0.19 335	0.05 219	0.22 139	0.12 119

R-Stereo Train	7.04 231	1.34 130	7.89 204	6.23 280	2.30 232	7.51 219	5.54 299	23.96 311	6.94 109	16.26 271	33.57 421	12.04 212	5.61 166	7.67 69	3.74 190	0.01 89	0.05 134	0.01 150	0.00 1	0.10 82	0.12 119

RAFT-Stereo	7.04 231	1.34 130	7.89 204	6.23 280	2.30 232	7.51 219	5.54 299	23.96 311	6.94 109	16.26 271	33.57 421	12.04 212	5.61 166	7.67 69	3.74 190	0.01 89	0.05 134	0.01 150	0.00 1	0.10 82	0.12 119
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet_ROB	11.71 376	1.96 297	10.77 333	6.01 264	3.68 301	15.13 350	2.34 180	31.72 410	37.58 448	26.16 435	32.77 407	25.88 402	15.34 388	16.35 366	7.94 305	0.19 268	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.31 206	0.12 119

cc1	5.34 140	2.00 302	4.99 75	5.89 250	0.26 4	10.85 271	5.38 291	17.85 232	15.48 223	6.95 120	10.01 122	4.49 83	9.78 268	10.79 167	1.59 50	0.00 1	0.05 134	0.00 1	0.04 196	0.30 194	0.13 132

anonymousdsp	3.51 82	1.75 258	5.66 107	3.49 72	1.13 128	5.04 111	1.74 124	13.69 157	5.07 65	4.83 98	5.42 71	4.25 77	4.44 126	11.14 185	1.98 80	0.00 1	0.04 103	0.00 1	0.18 309	0.31 206	0.13 132

Selective-IGEV	3.06 60	1.11 83	4.98 74	3.56 78	1.66 182	4.73 77	2.14 165	10.73 111	4.56 53	2.93 47	4.60 49	5.54 110	1.77 42	10.82 172	1.69 59	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.14 294	0.06 39	0.13 132

XX-Stereo	6.14 190	1.47 161	9.11 273	11.87 460	6.76 432	3.27 23	0.93 58	15.13 179	5.43 79	8.79 141	28.46 341	13.71 246	2.22 55	11.51 206	2.07 92	0.20 276	0.24 356	0.08 246	0.29 371	1.04 380	0.13 132

RASNet	11.59 374	1.71 245	10.36 324	6.30 284	5.66 403	15.48 358	6.12 322	34.50 449	20.86 286	16.61 280	32.51 405	22.04 358	23.00 449	19.44 404	16.15 403	0.71 398	0.03 92	0.05 211	0.01 124	0.15 106	0.13 132

qwe	2.30 32	0.82 26	3.76 24	2.60 29	2.75 262	4.59 69	0.28 20	6.62 36	2.90 30	4.62 91	4.62 51	0.55 23	0.89 17	8.78 103	2.09 95	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.07 54	0.14 137

rvit_0105_6	5.74 170	2.76 362	14.29 394	9.83 418	1.73 189	5.18 117	5.24 286	10.21 97	20.31 280	6.26 110	6.78 86	10.10 182	6.43 198	11.20 194	3.33 176	0.18 264	0.29 374	0.00 1	0.00 1	0.51 300	0.14 137

ff7	3.48 78	1.76 262	6.20 128	3.45 68	1.13 128	5.02 105	1.70 110	13.26 146	5.04 60	4.66 93	5.47 74	3.49 60	4.70 139	11.14 185	2.01 84	0.00 1	0.04 103	0.00 1	0.18 309	0.30 194	0.14 137

IGEVStereo-DCA	3.31 74	1.57 204	6.20 128	3.36 62	0.60 58	4.93 97	1.70 110	13.26 146	5.04 60	3.79 70	4.58 47	4.53 86	4.00 109	10.13 144	2.09 95	0.00 1	0.06 167	0.00 1	0.18 309	0.12 88	0.14 137

ffff	3.48 78	1.76 262	6.20 128	3.45 68	1.13 128	5.02 105	1.70 110	13.26 146	5.04 60	4.66 93	5.47 74	3.49 60	4.70 139	11.14 185	2.01 84	0.00 1	0.04 103	0.00 1	0.18 309	0.30 194	0.14 137

ffm	8.12 268	1.43 150	9.67 299	5.70 235	3.44 291	11.96 290	6.35 328	18.45 242	16.31 235	15.83 260	31.44 389	17.22 302	10.87 286	10.82 172	1.61 53	0.00 1	0.05 134	0.80 418	0.08 249	0.26 171	0.14 137

ff1	9.41 310	1.43 150	9.67 299	5.70 235	3.44 291	11.96 290	6.35 328	18.45 242	16.31 235	15.83 260	31.44 389	17.22 302	10.87 286	16.19 361	21.98 443	0.00 1	0.05 134	0.80 418	0.08 249	0.26 171	0.14 137

11t	3.48 78	1.76 262	6.20 128	3.45 68	1.13 128	5.02 105	1.70 110	13.26 146	5.04 60	4.66 93	5.47 74	3.49 60	4.70 139	11.14 185	2.01 84	0.00 1	0.04 103	0.00 1	0.18 309	0.30 194	0.14 137

tt1	5.27 136	1.99 301	5.11 81	6.02 267	0.26 4	10.59 264	4.22 262	18.45 242	16.31 235	6.75 114	8.95 108	4.75 91	9.15 252	10.82 172	1.61 53	0.00 1	0.05 134	0.00 1	0.04 196	0.26 171	0.14 137

plain	4.15 110	1.67 236	9.97 314	4.86 165	2.97 276	3.27 23	1.41 87	8.20 63	5.51 82	3.37 59	16.69 195	3.03 54	2.71 73	14.44 319	3.91 201	0.14 248	0.00 1	0.03 184	0.01 124	0.69 345	0.14 137

MSKI-zero shot	4.76 124	1.56 200	5.98 118	5.14 191	1.13 128	6.55 198	1.55 97	12.76 136	8.06 131	10.44 156	11.50 149	13.47 243	2.38 60	12.07 237	1.90 71	0.01 89	0.20 322	0.02 167	0.29 371	0.14 98	0.14 137

ProNet	3.61 87	1.91 286	6.17 127	3.31 60	0.67 65	5.51 130	6.46 336	12.60 134	6.23 93	3.18 54	4.80 59	3.64 65	3.57 96	11.15 190	2.11 99	0.02 140	0.21 329	0.01 150	0.01 124	0.41 258	0.14 137

MC-Stereo	3.99 105	0.95 50	4.70 67	5.09 180	0.44 35	3.77 41	1.79 134	9.86 90	7.05 120	6.34 111	13.35 167	6.83 131	6.34 196	10.80 170	1.75 64	0.00 1	0.11 252	0.06 225	0.24 349	0.12 88	0.14 137

ccc-4	3.48 78	1.76 262	6.20 128	3.45 68	1.13 128	5.02 105	1.70 110	13.26 146	5.04 60	4.66 93	5.47 74	3.49 60	4.70 139	11.14 185	2.01 84	0.00 1	0.04 103	0.00 1	0.18 309	0.30 194	0.14 137

HSM-Net_RVC	10.88 364	1.23 103	5.46 95	5.57 226	2.63 254	20.12 416	6.06 321	27.67 358	28.35 372	20.63 367	25.51 307	34.01 456	14.38 367	16.18 360	9.29 331	0.11 237	0.07 190	0.01 150	0.00 1	0.13 93	0.14 137
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AIO-Stereo	2.91 55	1.19 96	5.14 82	4.15 112	0.79 92	4.67 73	1.76 131	9.59 82	5.19 71	2.66 43	4.76 56	5.40 108	0.78 14	10.30 147	1.23 40	0.00 1	0.06 167	0.00 1	0.36 396	0.09 71	0.15 152

4D-IteraStereo	5.15 130	1.47 161	7.98 209	4.89 168	4.69 354	6.25 182	1.85 142	13.23 145	16.30 234	14.18 219	11.26 145	8.33 158	1.61 33	8.07 77	2.42 117	0.00 1	0.05 134	0.08 246	0.01 124	0.19 128	0.15 152

RALAANet	6.49 201	2.49 352	9.69 303	7.09 331	4.98 365	6.23 181	1.68 107	19.90 264	14.26 208	15.04 238	14.56 172	12.69 220	4.38 121	12.91 278	3.07 163	0.02 140	0.07 190	0.00 1	0.10 271	0.51 300	0.15 152

ACVNet	10.36 346	1.68 242	5.49 97	6.01 264	2.75 262	12.78 307	3.56 240	21.89 291	34.81 431	14.96 234	30.78 373	24.72 390	13.88 355	15.81 347	17.20 410	0.13 246	0.01 23	0.06 225	0.06 235	0.51 300	0.15 152

acv_ft	12.16 386	1.68 242	11.97 354	7.70 359	6.20 417	19.61 412	5.52 298	25.78 333	34.81 431	25.62 430	30.78 373	24.72 390	13.20 340	15.81 347	18.80 421	0.13 246	0.01 23	0.06 225	0.06 235	0.63 334	0.15 152

4.5_new	1.82 11	0.79 19	3.44 13	2.35 14	1.84 199	5.69 154	1.28 79	5.59 9	2.60 18	3.74 68	3.37 24	0.43 19	0.97 20	3.16 7	0.98 24	0.01 89	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.07 54	0.16 157

4.5w-stereo	1.83 12	0.79 19	3.45 15	2.35 14	1.84 199	5.69 154	1.29 81	5.59 9	2.60 18	3.75 69	3.37 24	0.43 19	0.97 20	3.16 7	0.98 24	0.01 89	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.07 54	0.16 157

rvit_stereo_0083	4.53 115	1.94 294	9.94 312	7.12 335	1.67 183	4.98 101	2.80 210	8.25 65	18.22 262	4.76 97	7.78 99	6.41 123	4.87 150	7.54 68	3.74 190	0.11 237	0.04 103	0.00 1	0.01 124	0.24 157	0.16 157

H2IRNET	5.89 175	1.14 88	6.65 142	4.13 111	2.24 228	4.15 46	0.73 46	12.10 121	13.21 195	7.09 125	20.45 245	15.74 274	10.74 282	10.36 149	7.84 301	0.06 213	0.00 1	0.07 236	0.53 424	0.37 241	0.16 157

EGLCR-Stereo	2.92 57	1.06 69	5.28 88	3.38 64	0.55 48	4.59 69	0.66 40	10.43 102	4.81 57	3.30 56	3.23 23	7.93 151	1.71 39	9.22 119	1.62 55	0.05 197	0.12 262	0.00 1	0.00 1	0.23 151	0.16 157

Pruner-Stereo	6.59 202	1.51 179	8.71 247	6.34 286	0.85 100	5.66 147	4.15 257	13.74 160	11.02 166	18.11 316	22.09 275	15.86 276	5.80 177	11.75 223	5.15 245	0.60 385	0.02 66	0.18 327	0.10 271	0.07 54	0.16 157

test_xeample3	3.34 75	1.54 188	7.67 193	3.33 61	0.68 66	5.74 156	1.63 104	12.05 120	3.88 46	6.71 112	3.81 34	3.17 57	3.34 90	10.59 157	2.07 92	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.27 364	0.13 93	0.16 157

AdaStereo	10.22 342	3.63 392	9.14 278	9.15 394	3.24 285	15.79 364	5.39 296	31.94 412	25.42 345	18.39 327	26.47 319	19.44 337	9.50 262	16.60 371	8.59 319	0.44 357	0.05 134	0.40 386	0.00 1	0.57 319	0.16 157
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.
MM-Stereo_test3	5.71 167	1.22 100	5.59 106	5.84 248	5.43 393	4.74 82	6.54 340	19.30 257	23.72 326	8.53 135	11.36 147	7.15 140	2.84 77	8.62 94	2.51 126	0.05 197	0.07 190	0.00 1	0.00 1	0.45 268	0.17 165

Reg-Stereo(zero)	4.54 116	0.68 9	4.39 58	3.20 53	1.30 146	3.29 25	0.89 56	16.64 212	12.89 190	10.01 150	10.70 140	10.29 183	4.51 132	8.83 106	2.63 134	0.01 89	0.14 289	0.00 1	0.13 288	0.03 20	0.17 165

SMoEStereo_RVC	2.81 50	1.07 73	5.08 80	3.86 102	0.60 58	6.39 190	1.91 150	7.82 56	3.79 43	3.87 73	3.69 30	2.78 53	2.25 57	10.60 158	1.99 82	0.00 1	0.02 66	0.03 184	0.00 1	0.25 161	0.17 165

test_sample1	7.66 252	1.26 111	8.87 251	5.04 175	2.61 251	14.61 341	4.58 271	20.08 266	9.81 156	13.83 214	21.62 267	18.21 324	12.26 320	11.71 220	8.01 306	0.11 237	0.11 252	0.02 167	0.02 156	0.20 132	0.17 165

AE-Stereo	5.15 130	1.56 200	7.99 211	8.70 384	2.18 225	9.12 244	3.02 218	11.78 117	13.30 199	4.34 84	12.84 162	10.83 189	4.53 133	8.71 100	2.82 144	0.04 178	0.44 408	0.05 211	0.33 390	0.20 132	0.17 165

SA	7.93 261	1.54 188	9.13 276	7.98 369	0.64 62	5.85 165	2.29 178	22.27 296	24.54 340	13.17 204	31.07 381	8.87 166	10.32 278	16.49 369	3.12 165	0.04 178	0.12 262	0.17 322	0.30 378	0.45 268	0.17 165

rafts_anoy	6.02 185	1.67 236	6.27 134	6.53 298	4.98 365	5.30 123	2.53 195	13.77 162	21.01 288	12.70 192	16.23 191	8.56 162	5.65 171	9.09 117	5.22 247	0.04 178	0.31 379	0.09 257	0.03 175	0.25 161	0.17 165

DIP-Stereo	6.74 215	1.93 293	10.02 319	4.28 128	1.64 181	13.54 318	1.52 94	15.16 180	6.63 102	14.30 224	26.81 324	10.90 190	5.19 155	14.78 326	7.56 292	0.00 1	0.06 167	0.05 211	0.00 1	0.17 121	0.17 165
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++	2.98 58	1.27 112	5.17 85	5.41 221	0.47 37	4.63 71	1.71 122	9.97 92	4.75 55	2.58 39	6.27 84	4.35 80	4.44 126	4.98 22	3.05 162	0.00 1	0.07 190	0.00 1	0.08 249	0.24 157	0.18 173

tta	10.45 348	1.37 136	13.37 373	4.41 133	1.30 146	14.39 333	3.29 226	30.25 390	29.81 380	19.55 343	29.37 348	18.06 319	14.40 368	15.42 336	12.69 369	0.38 336	0.21 329	0.28 365	0.03 175	0.29 188	0.18 173

qqq1	9.96 333	1.37 136	13.37 373	4.41 133	1.30 146	14.40 336	3.29 226	30.25 390	29.81 380	19.55 343	29.37 348	18.06 319	14.40 368	15.42 336	3.18 169	0.38 336	0.21 329	0.00 1	0.01 124	0.29 188	0.18 173

fff1	9.96 333	1.37 136	13.37 373	4.41 133	1.30 146	14.40 336	3.29 226	30.25 390	29.81 380	19.55 343	29.37 348	18.06 319	14.40 368	15.42 336	3.18 169	0.38 336	0.21 329	0.00 1	0.01 124	0.29 188	0.18 173

mmm	7.72 254	1.50 175	8.56 240	5.29 210	1.89 208	14.14 329	5.70 304	18.42 241	11.02 166	16.04 265	23.78 289	17.00 292	10.03 273	12.03 230	7.54 291	0.12 242	0.07 190	0.50 393	0.20 326	0.31 206	0.18 173

rrr	3.26 70	1.57 204	7.72 196	3.36 62	0.60 58	4.93 97	1.59 100	10.72 110	5.11 69	3.79 70	4.58 47	4.53 86	4.00 109	10.13 144	2.09 95	0.00 1	0.06 167	0.00 1	0.22 331	0.12 88	0.18 173

anonymousdsp2	5.93 177	1.54 188	8.34 224	4.43 137	0.38 22	9.24 246	4.11 254	21.92 294	17.36 247	12.28 175	10.08 127	10.05 180	4.42 123	11.04 178	2.54 128	0.01 89	0.02 66	0.30 373	0.18 309	0.21 136	0.18 173

test-3	5.21 134	1.06 69	7.71 195	4.19 116	0.59 55	6.72 203	3.01 217	12.96 139	17.49 250	12.53 186	8.65 102	13.20 234	4.14 114	9.00 114	2.11 99	0.00 1	0.05 134	0.00 1	0.32 386	0.25 161	0.18 173

test_1	5.20 132	1.06 69	7.72 196	4.21 118	0.59 55	6.69 200	3.03 219	12.98 141	17.51 251	12.35 176	8.66 104	13.20 234	4.12 112	9.00 114	2.11 99	0.00 1	0.05 134	0.00 1	0.32 386	0.25 161	0.18 173

test_3	5.55 158	1.02 63	8.07 216	6.18 277	0.54 47	9.00 240	3.28 224	13.55 154	18.66 266	11.97 170	8.89 107	13.98 248	4.05 111	8.96 111	2.10 98	0.00 1	0.05 134	0.00 1	0.31 382	0.26 171	0.18 173

LMCR-Stereo	10.75 359	4.13 408	10.67 330	13.11 467	3.99 319	16.68 386	5.91 308	25.30 326	22.69 313	22.04 389	21.80 269	14.67 257	14.24 364	20.55 430	15.86 399	1.90 455	0.04 103	0.00 1	0.02 156	1.29 394	0.18 173

LG-Stereo_Zeroshot	2.77 48	0.90 44	5.49 97	4.91 169	1.75 192	3.75 40	0.85 53	7.14 44	3.33 38	3.51 64	10.67 138	2.03 47	5.26 160	3.11 6	1.80 66	0.00 1	0.06 167	0.00 1	0.19 322	0.43 263	0.19 184

test_sample2	7.86 259	1.27 112	7.98 209	5.00 174	2.29 231	13.33 316	6.88 353	20.42 275	15.24 218	13.95 216	21.58 265	18.96 328	12.12 319	12.07 237	5.36 255	0.12 242	0.10 236	0.07 236	0.03 175	0.28 181	0.19 184

GMStereo_Zeroshot	10.83 363	7.81 458	19.95 449	9.55 407	2.47 244	11.83 285	1.31 82	20.84 277	20.52 281	22.73 396	35.93 436	24.76 392	5.94 180	19.68 407	7.04 279	0.45 358	0.02 66	0.25 354	0.01 124	5.38 474	0.19 184

LL-Strereo2	5.54 155	2.17 330	9.12 274	5.65 230	2.54 248	6.48 192	2.27 177	15.08 177	7.79 129	10.99 163	10.26 132	15.94 277	3.50 95	13.25 292	3.63 184	0.00 1	0.13 274	1.34 449	0.10 271	0.30 194	0.19 184

Sa-1000	8.38 276	1.50 175	8.13 218	7.56 355	0.89 105	14.39 333	2.47 192	24.31 318	23.74 327	15.18 248	28.35 340	11.42 198	8.85 246	16.20 364	3.28 175	0.17 261	0.23 345	0.15 315	0.23 340	0.46 272	0.19 184

ACVNet-DCA	5.28 137	2.00 302	4.99 75	5.89 250	0.26 4	10.85 271	5.38 291	20.20 267	11.88 174	6.95 120	10.01 122	4.49 83	9.78 268	10.79 167	1.59 50	0.00 1	0.05 134	0.00 1	0.04 196	0.25 161	0.20 189

xx1	5.99 184	2.00 302	4.99 75	5.89 250	0.26 4	10.85 271	5.38 291	17.84 230	15.48 223	6.95 120	10.01 122	16.02 280	11.15 293	10.79 167	1.59 50	0.00 1	0.05 134	0.02 167	0.05 219	0.25 161	0.20 189

1test111	5.59 163	2.00 302	4.99 75	5.89 250	0.26 4	10.85 271	5.38 291	20.20 267	11.88 174	6.95 120	10.01 122	4.49 83	9.78 268	11.09 181	7.45 288	0.00 1	0.05 134	0.00 1	0.04 196	0.25 161	0.20 189

IGEV_Zeroshot_test	5.28 137	2.03 315	14.26 393	6.09 271	1.33 154	4.32 58	1.03 68	14.46 166	6.50 99	13.33 210	11.89 152	11.01 191	3.45 91	10.71 164	3.64 185	0.03 165	0.22 339	0.15 315	0.26 359	0.80 364	0.20 189

qqq	6.96 228	1.40 142	8.15 220	4.50 139	1.03 115	8.55 237	6.93 356	20.20 267	11.88 174	12.00 171	18.19 213	16.02 280	11.15 293	11.09 181	7.45 288	0.06 213	0.13 274	0.02 167	0.05 219	0.25 161	0.20 189

DAS	10.80 362	2.03 315	13.96 385	9.01 390	6.23 420	14.67 342	7.38 366	21.59 286	32.58 414	18.67 332	28.13 335	19.20 334	17.08 409	16.54 370	7.31 284	0.58 380	0.01 23	0.29 369	0.01 124	0.47 279	0.20 189

SepStereo	11.34 369	2.03 315	13.96 385	9.01 390	6.23 420	14.67 342	7.38 366	21.59 286	32.58 414	18.67 332	28.13 335	19.20 334	17.08 409	27.36 465	7.31 284	0.58 380	0.01 23	0.29 369	0.01 124	0.47 279	0.20 189

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 121	2.56 355	8.72 248	4.26 126	3.52 299	9.22 245	1.48 90	13.54 153	18.88 269	7.47 127	7.08 90	2.04 48	2.24 56	9.66 131	2.27 111	0.05 197	0.02 66	0.07 236	0.00 1	0.53 306	0.21 196

mmx	10.71 356	1.43 150	9.67 299	5.70 235	3.44 291	11.96 290	6.35 328	32.18 416	28.03 368	15.83 260	31.44 389	17.22 302	10.87 286	16.19 361	21.98 443	0.22 287	0.06 167	0.80 418	0.08 249	0.48 281	0.21 196

xxx	10.71 356	1.43 150	9.67 299	5.70 235	3.44 291	11.96 290	6.35 328	32.18 416	28.03 368	15.83 260	31.44 389	17.22 302	10.87 286	16.19 361	21.98 443	0.22 287	0.06 167	0.80 418	0.08 249	0.48 281	0.21 196

psmg	9.80 326	1.48 166	7.93 206	5.18 198	3.96 314	15.85 365	7.93 375	29.11 375	21.58 298	20.93 371	25.06 301	22.28 361	11.53 305	14.18 312	7.81 299	0.19 268	0.13 274	0.17 322	0.04 196	0.36 234	0.21 196

iGMRVC	5.54 155	1.74 249	9.01 265	5.09 180	0.42 30	5.66 147	1.81 138	12.61 135	7.02 118	12.52 180	18.11 210	13.02 228	6.64 203	11.57 210	4.16 214	0.82 415	0.09 220	0.09 257	0.00 1	0.22 139	0.21 196

AnonymousM	6.33 194	11.42 484	3.06 8	3.93 104	1.49 170	4.54 66	3.29 226	11.00 113	7.70 127	16.52 278	9.38 115	9.07 169	3.97 108	7.10 57	3.01 156	0.43 355	0.07 190	22.69 521	7.67 510	0.06 39	0.21 196

CRE-IMP	5.53 152	1.63 228	9.62 294	5.65 230	0.48 41	7.02 211	1.70 110	11.84 118	8.33 139	12.99 200	16.02 188	11.08 193	6.23 188	12.06 235	5.06 242	0.28 314	0.07 190	0.09 257	0.00 1	0.24 157	0.21 196

rvit_stereo_0081_aga	3.72 92	2.39 345	8.60 243	5.27 209	2.99 277	5.02 105	1.94 154	8.12 62	6.24 94	6.74 113	6.85 88	5.85 113	3.28 87	7.31 60	3.04 160	0.02 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 325	0.22 203

x	6.80 219	1.36 134	6.94 160	4.58 146	1.88 207	10.78 268	4.55 269	19.79 263	10.62 162	12.69 191	19.54 233	14.87 262	10.11 274	9.52 126	8.03 308	0.07 223	0.15 294	0.04 204	0.04 196	0.24 157	0.22 203

Patchmatch Stereo++	5.56 160	1.74 249	9.01 265	5.09 180	0.41 25	5.66 147	2.40 189	12.52 128	7.00 112	12.52 180	18.08 206	13.02 228	6.74 207	11.59 213	4.01 210	0.78 408	0.09 220	0.09 257	0.00 1	0.22 139	0.22 203
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	5.50 151	1.74 249	9.03 269	5.09 180	0.42 30	5.66 147	1.98 157	12.50 126	7.01 117	12.52 180	18.13 211	12.96 224	6.77 211	11.11 183	3.83 197	0.72 400	0.09 220	0.09 257	0.00 1	0.22 139	0.22 203

ROB_FTStereo	5.49 150	1.74 249	8.96 260	5.09 180	0.42 30	5.65 142	1.68 107	12.53 131	7.00 112	12.53 186	18.00 205	13.02 228	6.74 207	11.51 206	3.81 196	0.60 385	0.09 220	0.09 257	0.00 1	0.22 139	0.22 203

DeepStereo_RVC	5.65 166	1.65 231	9.06 271	5.21 204	0.56 50	5.55 137	1.84 141	12.16 122	7.22 121	13.94 215	14.96 178	12.58 217	10.27 277	11.25 195	5.81 262	0.39 346	0.10 236	0.11 290	0.00 1	0.18 124	0.22 203

iRAFT	5.56 160	1.74 249	9.01 265	5.09 180	0.41 25	5.66 147	2.40 189	12.52 128	7.00 112	12.52 180	18.08 206	13.02 228	6.74 207	11.59 213	4.01 210	0.78 408	0.09 220	0.09 257	0.00 1	0.22 139	0.22 203

RAFT-IKP	5.53 152	1.74 249	8.95 257	5.09 180	0.41 25	5.45 129	2.08 164	12.52 128	7.00 112	12.52 180	18.13 211	12.93 223	6.79 212	11.59 213	3.99 208	0.80 413	0.09 220	0.09 257	0.00 1	0.22 139	0.22 203

11t1	5.86 173	1.10 81	7.74 198	5.18 198	1.44 163	13.82 322	2.36 181	14.92 176	7.26 122	12.98 199	11.10 143	11.24 197	9.30 255	11.59 213	6.54 273	0.10 233	0.16 303	0.00 1	0.01 124	0.18 124	0.23 211

IER	9.78 324	1.55 191	9.97 314	4.51 140	5.23 380	13.78 320	5.11 283	26.66 346	22.79 315	19.69 348	29.45 354	16.42 285	18.52 427	13.64 305	7.57 293	0.06 213	0.03 92	0.18 327	0.09 262	0.18 124	0.23 211

NINENet	10.74 358	2.29 341	10.44 326	8.03 370	5.09 372	17.62 399	2.79 208	38.69 483	33.24 419	18.35 325	26.31 317	14.49 253	9.40 260	15.88 350	10.57 349	0.41 350	0.21 329	0.29 369	0.00 1	0.42 261	0.23 211

ROB_FTStereo_v2	5.53 152	1.74 249	8.97 262	5.09 180	0.42 30	5.64 141	2.02 159	12.50 126	7.00 112	12.51 179	18.10 208	12.99 225	6.72 206	11.50 205	4.04 213	0.70 396	0.09 220	0.09 257	0.00 1	0.22 139	0.23 211

HUI-Stereo	5.48 148	1.74 249	9.01 265	5.08 179	0.42 30	5.65 142	2.77 207	12.55 132	7.03 119	12.54 188	18.10 208	13.07 232	6.71 205	9.92 138	3.74 190	0.61 388	0.08 210	0.09 257	0.00 1	0.22 139	0.23 211

CFNet	10.67 354	2.33 343	8.90 252	6.66 309	4.09 323	16.05 367	4.26 263	30.44 396	31.01 394	18.53 329	26.48 320	23.69 378	13.68 347	15.27 330	10.59 351	0.05 197	0.02 66	0.44 387	0.05 219	0.73 355	0.23 211

1111x	11.32 367	1.34 130	8.95 257	5.20 202	1.96 213	14.46 339	7.75 374	35.65 460	28.23 371	15.66 257	26.66 323	26.65 404	14.76 376	15.88 350	22.27 447	0.24 301	0.13 274	0.04 204	0.06 235	0.30 194	0.24 217

DLNR_Zeroshot_test	27.62 509	51.32 534	91.46 560	98.51 570	98.03 569	3.10 20	0.50 32	30.95 401	7.65 126	8.16 129	15.68 184	7.31 144	1.63 35	11.87 226	4.21 215	40.37 535	0.87 454	0.06 225	0.34 392	80.23 558	0.24 217

DCRE	6.07 189	1.75 258	8.41 230	7.20 338	3.82 308	6.48 192	4.18 261	15.52 190	10.42 160	9.24 143	22.47 280	11.71 202	5.46 162	10.62 159	3.02 158	0.02 140	0.26 366	0.05 211	0.30 378	0.15 106	0.24 217

test_xeample	11.49 372	1.24 108	7.50 185	5.22 206	2.18 225	17.40 392	6.49 338	31.14 403	22.77 314	17.90 310	33.09 413	18.48 326	14.61 373	13.51 300	37.38 509	0.16 258	0.13 274	0.01 150	0.03 175	0.23 151	0.24 217

PSMNet-RSSM	9.71 322	1.73 246	6.09 124	7.47 351	4.27 331	10.06 253	6.00 315	29.14 376	21.74 302	15.76 259	32.88 410	22.63 364	13.18 338	12.94 280	9.12 330	0.09 228	0.02 66	0.07 236	0.10 271	0.70 348	0.24 217

ARAFT	8.50 278	3.19 383	16.58 419	5.52 225	0.91 108	12.13 295	11.20 430	17.19 221	18.28 263	18.40 328	16.33 192	17.10 299	8.58 238	18.56 391	5.00 240	0.11 237	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.55 312	0.25 222

GMStereo	5.94 178	3.84 402	10.86 337	5.13 190	0.71 73	7.27 215	2.66 203	12.38 125	25.14 342	12.01 172	10.66 137	5.12 98	3.46 92	11.39 201	6.16 270	0.45 358	0.02 66	0.05 211	0.31 382	0.86 369	0.25 222
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
iResNetv2_ROB	12.00 383	2.91 371	13.46 377	5.82 244	3.73 303	13.15 313	6.45 335	34.15 442	36.02 440	25.25 424	33.81 424	29.79 424	14.24 364	13.61 304	6.10 269	0.21 281	0.02 66	0.12 294	0.00 1	0.82 365	0.25 222

HART	3.80 95	1.52 181	5.45 94	4.85 164	0.51 43	4.41 63	0.76 47	12.59 133	5.08 68	5.95 109	12.76 161	6.87 132	1.72 40	10.71 164	1.84 69	0.00 1	0.13 274	0.10 276	0.00 1	0.45 268	0.26 225

AIO-test1	6.38 195	1.41 146	5.70 110	9.77 414	5.61 399	9.09 242	1.79 134	21.63 288	20.69 284	6.75 114	17.68 201	8.19 156	4.99 152	10.38 150	3.16 168	0.01 89	0.01 23	0.00 1	0.13 288	0.28 181	0.26 225

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 427	3.68 395	27.36 469	7.11 334	5.83 411	24.88 448	12.12 444	30.19 389	36.12 442	27.08 442	45.98 493	29.10 417	13.65 346	20.45 428	20.26 433	0.67 395	0.00 1	0.10 276	0.00 1	0.32 216	0.26 225

222	12.33 390	1.29 118	8.09 217	6.06 269	2.14 223	19.51 411	2.53 195	33.63 437	23.55 320	21.72 386	30.51 368	20.11 341	16.77 403	13.22 291	46.51 530	0.15 256	0.14 289	0.01 150	0.03 175	0.26 171	0.26 225

UGAM-zero	6.91 224	1.47 161	13.65 382	4.24 120	1.67 183	5.51 130	0.72 45	17.44 222	6.74 104	14.56 225	15.84 186	24.16 381	14.20 362	12.79 273	3.96 205	0.00 1	0.22 339	0.02 167	0.58 428	0.14 98	0.27 229

NRIStereo	5.73 168	1.67 236	8.42 231	5.72 240	0.41 25	6.71 202	2.60 199	14.73 173	10.71 165	12.39 177	15.07 179	11.58 199	6.23 188	12.06 235	4.78 230	0.61 388	0.17 305	0.11 290	0.00 1	0.28 181	0.27 229

raft+_RVC	6.69 210	1.61 217	5.57 103	6.37 287	4.62 351	6.51 195	6.18 324	20.39 274	23.38 318	10.62 160	17.82 203	9.89 179	5.65 171	10.70 163	3.67 188	0.00 1	0.14 289	0.00 1	0.00 1	0.34 229	0.27 229

xxxx	11.74 379	1.16 91	7.88 203	5.61 228	1.99 216	20.46 418	3.12 222	33.99 440	23.76 329	15.53 253	30.67 369	26.88 409	14.50 372	12.98 283	35.48 501	0.19 268	0.18 311	0.01 150	0.02 156	0.22 139	0.27 229

GCAP-BAT	4.57 117	2.24 338	7.50 185	3.14 48	4.24 328	5.93 170	1.88 145	9.03 76	5.80 86	13.03 201	12.47 159	8.46 161	2.89 78	11.02 177	2.94 151	0.00 1	0.12 262	0.01 150	0.28 367	0.05 34	0.28 233

ttt	9.98 335	1.49 171	7.30 180	6.43 291	3.95 313	14.02 325	5.06 282	33.03 430	29.84 384	14.90 232	30.95 377	14.81 260	9.66 265	15.36 334	11.38 362	0.38 336	0.19 317	0.10 276	0.03 175	0.37 241	0.28 233

MIM_Stereo	7.02 230	1.55 191	10.78 334	4.17 113	0.58 53	5.25 120	1.32 84	19.03 252	12.59 185	16.74 285	28.83 344	13.20 234	5.53 164	12.89 276	7.11 281	0.00 1	0.23 345	0.00 1	0.01 124	0.38 247	0.28 233

TestStereo1	7.62 250	1.62 223	7.60 188	10.47 434	1.86 203	4.76 85	2.48 193	19.73 261	22.33 308	16.79 286	26.02 312	9.33 173	9.30 255	15.92 353	3.37 177	0.01 89	0.02 66	0.02 167	0.05 219	0.55 312	0.28 233

SA-5K	7.62 250	1.62 223	7.60 188	10.47 434	1.86 203	4.76 85	2.48 193	19.73 261	22.33 308	16.79 286	26.02 312	9.33 173	9.30 255	15.92 353	3.37 177	0.01 89	0.02 66	0.02 167	0.05 219	0.55 312	0.28 233

GANet-ADL	8.36 275	2.31 342	8.44 233	7.39 346	2.65 255	12.58 303	5.24 286	29.55 384	25.24 343	14.19 221	16.70 196	17.07 298	6.91 213	10.65 161	6.26 271	0.38 336	0.39 394	0.10 276	0.12 283	0.75 361	0.28 233

MyStereo06	6.40 196	1.76 262	13.15 370	6.19 278	4.40 343	7.09 212	9.95 405	16.68 213	6.98 111	12.91 196	10.76 142	17.84 314	5.71 173	9.97 140	3.39 179	0.06 213	0.10 236	0.02 167	0.04 196	0.73 355	0.29 239

MyStereo05	9.29 304	1.76 262	8.95 257	6.19 278	4.40 343	7.09 212	9.95 405	31.21 404	40.82 462	17.31 296	12.93 165	10.33 184	12.52 329	13.93 308	7.05 280	0.06 213	0.10 236	0.02 167	0.04 196	0.73 355	0.29 239

MLCV	9.32 305	2.22 335	12.55 361	5.22 206	1.32 152	13.79 321	1.35 85	21.14 282	23.65 323	21.91 387	31.37 385	17.14 300	7.57 220	16.00 358	10.18 343	0.22 287	0.01 23	0.03 184	0.02 156	0.40 255	0.29 239

SCV	3.20 65	1.40 142	5.96 117	4.71 152	0.71 73	4.21 53	1.70 110	10.94 112	6.06 90	1.85 20	4.80 59	6.16 116	2.74 75	9.82 134	1.74 63	0.05 197	0.09 220	0.00 1	0.24 349	0.50 296	0.30 242

test_sample4	9.10 295	1.65 231	9.91 311	5.19 201	2.57 249	16.59 385	5.38 291	27.37 354	19.80 276	17.80 306	27.52 331	15.01 263	11.21 295	12.69 269	8.15 312	0.21 281	0.07 190	0.06 225	0.03 175	0.43 263	0.30 242

test_sample3	8.76 286	1.62 223	9.99 316	5.21 204	2.61 251	17.43 393	5.37 289	26.91 350	19.77 275	17.13 292	20.82 254	16.55 288	9.70 267	12.52 264	8.59 319	0.21 281	0.07 190	0.05 211	0.04 196	0.39 250	0.30 242

MyStereo07	4.38 113	1.92 290	5.06 79	6.09 271	4.31 337	6.54 196	9.96 407	15.35 186	5.15 70	4.34 84	5.65 79	3.15 56	5.77 176	11.33 198	1.81 68	0.06 213	0.10 236	0.03 184	0.04 196	0.63 334	0.30 242

MyStereo04	9.24 299	1.92 290	8.78 249	6.09 271	4.31 337	6.54 196	9.96 407	32.24 421	41.99 469	14.26 223	11.98 153	12.00 211	12.01 317	13.93 308	7.53 290	0.06 213	0.10 236	0.03 184	0.04 196	0.63 334	0.30 242

StereoVision	7.21 240	2.17 330	9.29 280	9.43 401	3.91 312	5.09 115	1.91 150	20.04 265	17.37 248	8.57 136	29.59 356	11.08 193	6.76 210	12.44 255	4.71 227	0.54 376	0.05 134	0.16 320	0.03 175	0.82 365	0.30 242

CroCo-Stereo Lap2	4.01 106	2.03 315	8.14 219	9.82 416	6.03 413	1.11 2	0.79 50	9.71 86	7.98 130	3.26 55	4.99 63	9.08 170	5.80 177	6.08 38	4.39 221	0.00 1	0.05 134	0.00 1	0.00 1	0.71 350	0.30 242

IIG-Stereo	7.41 245	2.13 328	8.55 239	10.02 424	1.76 193	6.82 207	1.53 95	17.17 220	15.84 232	18.74 334	20.30 243	18.01 318	8.39 237	12.89 276	5.22 247	0.27 313	0.03 92	0.03 184	0.00 1	0.16 113	0.30 242

SMFormer	10.46 350	1.37 136	13.37 373	4.41 133	1.30 146	14.40 336	3.29 226	30.25 390	29.81 380	19.55 343	29.37 348	18.06 319	14.40 368	15.42 336	12.70 370	0.38 336	0.21 329	0.28 365	0.03 175	0.33 223	0.31 250

RALCasStereoNet	5.95 179	2.02 312	7.09 167	7.06 330	5.10 374	6.36 189	5.44 297	13.97 165	13.25 197	9.93 149	17.45 199	10.37 185	3.89 105	11.64 218	4.24 217	0.02 140	0.46 414	0.10 276	0.00 1	0.20 132	0.31 250

DMCA	8.51 279	1.90 283	9.96 313	5.16 192	4.14 325	10.29 256	4.46 268	25.52 328	19.55 272	16.33 273	20.69 248	17.59 309	11.26 296	10.42 152	11.36 361	0.50 369	0.08 210	0.35 378	0.05 219	0.36 234	0.31 250

pmcnn	14.59 422	3.68 395	19.78 447	6.83 321	4.51 348	21.27 424	14.67 461	27.37 354	30.54 389	27.09 443	40.19 465	38.71 477	18.53 428	17.70 381	19.27 423	0.84 418	0.09 220	0.00 1	0.00 1	0.48 281	0.31 250

G2L-ROB	9.43 311	1.49 171	8.01 213	5.66 232	4.08 321	11.74 283	7.70 373	29.33 380	18.14 261	19.72 349	21.64 268	22.32 363	11.02 291	16.47 368	10.74 353	0.02 140	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.19 128	0.33 254

AIO-test2	7.01 229	2.23 337	6.87 156	8.42 381	5.28 387	9.03 241	5.32 288	25.92 336	23.54 319	6.78 116	20.55 246	5.25 103	3.58 99	9.56 128	2.50 125	3.96 481	0.04 103	0.03 184	0.47 415	0.56 318	0.33 254

fffy	3.28 73	1.20 97	5.94 116	3.67 88	0.85 100	4.84 91	1.75 127	10.18 95	6.44 98	2.60 40	6.15 82	6.33 121	3.16 82	10.08 142	1.62 55	0.00 1	0.12 262	0.00 1	0.00 1	0.30 194	0.33 254

iRaft-Stereo_5w	8.70 285	1.81 276	9.33 283	5.83 246	3.78 304	4.87 93	11.12 429	15.86 202	14.80 214	15.23 249	26.36 318	21.49 353	12.91 336	15.94 355	12.73 371	0.58 380	0.05 134	0.08 246	0.09 262	0.85 368	0.33 254

ours_stereo	2.91 55	1.34 130	5.14 82	3.67 88	1.49 170	3.87 42	2.80 210	8.10 60	6.28 95	2.15 31	5.66 80	3.98 70	1.84 44	9.38 124	1.77 65	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.32 216	0.34 258

model_zeroshot	5.12 129	1.53 184	9.70 304	5.33 214	1.54 175	8.71 238	2.23 173	15.60 193	8.29 138	13.74 213	10.02 126	10.57 186	2.97 80	8.47 88	2.61 130	0.02 140	0.18 311	0.14 309	0.25 355	0.06 39	0.34 258

test_sample5	9.36 307	1.61 217	9.63 295	5.30 211	2.52 245	15.42 356	6.00 315	27.25 352	19.96 277	18.36 326	31.81 395	15.99 278	11.29 297	13.21 289	7.66 296	0.23 296	0.08 210	0.07 236	0.04 196	0.48 281	0.34 258

DualNet	9.49 314	1.61 217	9.63 295	5.30 211	2.52 245	15.42 356	6.00 315	27.25 352	19.96 277	19.40 341	33.22 414	15.99 278	11.29 297	13.21 289	7.66 296	0.23 296	0.08 210	0.07 236	0.04 196	0.48 281	0.34 258

HSM	11.33 368	1.80 275	7.04 166	6.13 275	3.99 319	16.16 375	6.92 355	29.69 385	19.39 271	22.95 398	26.05 315	41.08 491	15.79 393	20.25 421	8.89 327	0.02 140	0.03 92	0.01 150	0.00 1	0.15 106	0.34 258

IGEV-RUCA	3.00 59	1.12 86	4.51 61	4.78 158	2.30 232	6.18 180	1.80 136	7.24 47	4.79 56	2.63 42	4.91 61	4.06 71	2.44 66	9.70 132	1.50 45	0.14 248	0.26 366	0.21 343	0.29 371	0.74 360	0.35 263

knoymous	6.19 192	1.49 171	4.49 60	3.81 100	1.87 206	5.84 163	5.76 305	14.51 167	14.18 207	13.31 209	21.59 266	12.64 218	6.49 200	12.41 254	4.03 212	0.12 242	0.13 274	0.12 294	0.00 1	0.71 350	0.35 263

test_5	8.51 279	1.50 175	8.19 223	11.06 449	5.00 368	6.91 208	5.67 303	17.50 223	22.09 305	16.07 266	29.63 357	15.28 270	10.78 283	15.94 355	3.65 187	0.00 1	0.00 1	0.26 357	0.08 249	0.31 206	0.35 263

tg	5.09 128	1.48 166	6.73 145	4.83 160	1.23 142	7.57 223	0.49 31	18.35 240	11.87 173	9.28 144	14.61 173	7.15 140	4.12 112	10.58 155	2.74 139	0.00 1	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.45 268	0.36 266

G2L-Stereo_test	10.39 347	1.61 217	7.86 202	4.75 156	4.34 341	11.83 285	11.94 442	32.49 422	22.58 312	23.08 401	24.40 295	21.48 352	11.95 316	15.64 341	13.00 372	0.04 178	0.06 167	0.01 150	0.02 156	0.32 216	0.37 267

coex_refinement	11.56 373	1.53 184	7.45 184	8.18 374	5.09 372	17.10 389	7.07 358	31.05 402	32.20 410	18.57 330	30.81 375	25.84 401	12.31 322	13.41 296	19.47 425	0.23 296	0.04 103	0.02 167	0.10 271	0.44 266	0.37 267

rvit_0105_4	6.69 210	2.81 364	15.46 406	10.22 430	1.58 176	5.99 171	5.81 306	13.77 162	23.65 323	7.16 126	9.46 116	12.64 218	7.78 225	12.03 230	3.83 197	0.19 268	0.47 416	0.00 1	0.01 124	0.60 326	0.37 267

IPLGR	7.14 235	1.31 124	13.14 369	4.24 120	1.15 135	9.78 249	0.98 63	23.98 313	21.70 301	16.22 270	18.43 214	8.45 160	7.66 221	9.26 122	5.45 257	0.21 281	0.05 134	0.04 204	0.06 235	0.32 216	0.38 270

TRStereo	6.22 193	6.09 440	11.30 342	9.19 397	7.41 449	4.75 84	1.74 124	19.70 260	11.74 172	10.61 158	8.65 102	10.67 187	3.22 84	13.81 307	3.60 183	0.31 320	0.23 345	0.12 294	0.36 396	0.48 281	0.38 270

HCRNet	8.80 288	1.43 150	7.74 198	14.41 479	5.25 381	10.85 271	2.56 198	26.07 339	18.04 260	15.48 251	25.03 300	18.63 327	9.93 271	13.01 285	6.76 276	0.04 178	0.04 103	0.10 276	0.01 124	0.18 124	0.38 270

iinet-f	13.51 416	4.29 409	45.90 507	6.01 264	3.96 314	21.00 421	13.40 452	27.40 356	21.12 291	21.11 378	30.72 371	21.49 353	16.96 406	15.33 332	19.50 426	0.12 242	0.42 402	0.09 257	0.05 219	0.89 372	0.39 273

raft_robust	7.97 265	2.26 340	6.75 148	5.83 246	0.72 82	5.57 138	0.84 52	33.59 436	34.21 427	18.17 317	19.88 236	6.50 125	5.62 169	15.33 332	2.83 145	0.03 165	0.23 345	0.00 1	0.37 400	0.32 216	0.39 273

OMP-Stereo	6.93 226	2.57 356	9.03 269	10.63 438	1.72 188	4.89 94	1.91 150	17.84 230	15.56 226	16.69 283	14.16 170	17.70 311	7.33 217	12.93 279	4.83 236	0.24 301	0.03 92	0.06 225	0.02 156	0.19 128	0.39 273

UNet	12.64 398	2.02 312	13.36 372	6.85 323	7.76 457	25.31 455	4.74 275	34.10 441	28.19 370	20.03 355	31.07 381	27.02 412	17.36 412	20.18 418	13.87 382	0.06 213	0.05 134	0.27 358	0.01 124	0.23 151	0.39 273

cf-r	10.06 338	1.60 212	7.99 211	5.82 244	5.70 406	12.92 309	4.78 276	24.18 317	27.47 365	16.91 288	31.02 380	25.12 394	14.05 358	11.63 217	11.01 359	0.03 165	0.03 92	0.05 211	0.03 175	0.43 263	0.39 273

GANet-RSSM	9.48 312	1.32 127	6.45 139	6.72 314	5.51 396	12.78 307	6.03 319	26.55 344	18.96 270	14.92 233	27.95 334	25.41 398	14.69 374	13.52 301	7.60 295	0.10 233	0.10 236	0.16 320	0.01 124	0.51 300	0.39 273

GwcNet-RSSM	10.65 353	1.94 294	8.57 241	6.89 324	5.26 384	12.26 299	5.21 285	25.80 335	31.50 398	16.67 282	33.52 420	23.70 379	13.88 355	12.84 274	13.67 380	0.05 197	0.10 236	0.14 309	0.02 156	0.65 340	0.39 273

test_sample6	9.79 325	1.61 217	9.84 308	5.35 217	2.35 237	15.59 360	6.60 345	28.40 365	20.96 287	19.40 341	33.22 414	17.17 301	11.58 309	13.43 297	8.82 323	0.26 311	0.10 236	0.10 276	0.06 235	0.50 296	0.41 280

HHNet	7.39 243	1.75 258	7.24 173	3.26 57	3.18 280	5.04 111	6.40 333	19.04 253	15.70 228	20.71 369	32.13 400	10.69 188	5.91 179	10.45 153	4.60 225	0.40 348	0.07 190	0.21 343	0.13 288	0.54 308	0.41 280

iRaftStereo_RVC	4.68 120	1.51 179	6.89 158	4.91 169	0.72 82	5.26 121	0.46 29	17.60 224	10.47 161	9.53 146	15.13 180	5.75 111	3.24 85	8.93 110	2.22 108	0.00 1	0.09 220	0.00 1	0.00 1	0.46 272	0.41 280

G2L-Stereo	10.09 340	1.97 298	9.53 290	7.09 331	4.21 327	9.10 243	8.53 384	29.05 374	22.51 310	19.28 340	25.57 308	22.70 366	10.67 281	15.44 340	14.88 393	0.25 307	0.04 103	0.08 246	0.01 124	0.36 234	0.42 283

DisPM	6.43 199	1.31 124	8.36 225	6.61 307	1.06 120	5.83 161	3.82 249	13.04 144	11.63 171	16.38 274	23.88 293	12.80 222	6.50 201	13.03 288	3.04 160	0.51 372	0.01 23	0.08 246	0.15 301	0.10 82	0.42 283

sCroCo_RVC	5.06 126	3.29 384	16.45 418	10.72 440	6.64 428	5.83 161	2.74 205	9.67 83	8.06 131	3.66 66	9.20 113	4.81 92	4.95 151	8.12 81	4.64 226	0.64 394	0.50 422	0.06 225	0.03 175	0.70 348	0.42 283

UGAM	10.01 336	1.28 114	9.19 279	6.53 298	4.31 337	6.72 203	10.45 421	15.31 183	25.98 352	20.56 365	27.42 330	22.70 366	11.49 303	26.30 460	10.64 352	0.00 1	0.00 1	0.46 389	0.03 175	0.39 250	0.43 286

gcap-zeroshot	5.34 140	1.50 175	10.42 325	4.65 149	1.22 140	9.78 249	1.70 110	10.29 99	6.36 97	15.08 239	9.84 119	17.96 317	5.21 156	9.43 125	1.99 82	0.10 233	0.36 391	0.06 225	0.29 371	0.05 34	0.43 286

CFNet-ft	9.87 330	2.18 333	5.49 97	7.45 349	5.25 381	15.76 362	5.98 313	21.89 291	21.87 303	14.96 234	30.02 362	25.68 399	13.68 347	12.46 258	10.94 356	0.08 226	0.06 167	1.83 455	0.22 331	1.09 381	0.43 286

CFNet_RVC	9.87 330	2.18 333	5.49 97	7.45 349	5.25 381	15.76 362	5.98 313	21.89 291	21.87 303	14.96 234	30.02 362	25.68 399	13.68 347	12.46 258	10.94 356	0.08 226	0.06 167	1.83 455	0.22 331	1.09 381	0.43 286

HUF	2.75 47	1.32 127	5.28 88	2.83 39	0.55 48	5.23 119	2.19 166	8.97 74	4.23 48	1.97 22	4.39 43	5.03 95	2.64 72	6.86 53	1.44 43	0.73 403	0.63 437	0.09 257	0.00 1	0.17 121	0.44 290

mms	2.86 52	1.38 140	5.26 86	3.68 90	1.84 199	4.23 54	4.01 252	8.01 58	4.29 49	2.43 37	5.53 78	3.05 55	1.35 26	9.22 119	2.06 91	0.00 1	0.06 167	0.00 1	0.00 1	0.36 234	0.44 290

DEmStereo	8.85 289	1.36 134	9.99 316	4.24 120	1.05 119	11.49 281	5.91 308	13.76 161	26.68 359	22.03 388	32.92 411	11.86 206	15.27 386	11.48 203	8.08 309	0.16 258	0.15 294	0.02 167	0.09 262	0.09 71	0.44 290

LE_ROB	22.93 492	3.07 378	14.02 387	7.70 359	2.86 266	31.99 486	17.35 485	28.10 362	67.19 540	70.51 543	55.61 522	49.07 515	47.62 523	24.76 454	36.49 503	0.35 330	0.20 322	0.27 358	0.55 425	0.48 281	0.44 290

DRaft	9.27 303	1.23 103	9.08 272	3.62 86	0.78 91	13.27 315	5.89 307	16.97 216	29.57 376	21.15 380	38.46 455	10.09 181	13.98 357	11.58 211	7.91 304	0.43 355	0.30 376	0.06 225	0.26 359	0.26 171	0.45 294

RAFT	8.51 279	2.16 329	8.93 253	8.14 373	0.81 96	12.63 304	8.49 383	16.34 206	15.56 226	22.31 390	18.99 223	19.29 336	11.39 302	17.57 380	6.05 265	0.01 89	0.19 317	0.27 358	0.02 156	0.64 338	0.45 294

GREAT-IGEV	2.18 26	1.15 90	4.04 41	2.89 40	0.69 70	2.95 18	0.20 16	5.82 17	5.88 87	0.92 3	5.07 65	1.08 33	1.46 31	9.60 129	0.86 18	0.00 1	0.13 274	0.00 1	0.24 349	0.14 98	0.46 296

test_sample7	10.45 348	2.24 338	9.90 310	5.32 213	2.01 218	14.98 346	7.44 368	28.75 368	23.91 330	24.38 414	21.03 257	24.64 386	17.82 419	13.58 302	9.82 334	0.59 384	0.87 454	0.39 385	0.12 283	0.66 344	0.47 297

RAFT+CT+SA	7.44 246	1.46 159	6.46 140	10.73 441	3.34 289	4.70 75	7.45 369	16.45 208	25.89 350	10.18 152	27.15 328	7.27 142	8.00 232	15.11 329	3.19 171	0.02 140	0.00 1	0.18 327	0.46 414	0.30 194	0.47 297

test-1	5.62 165	1.53 184	14.78 402	7.44 348	1.11 124	7.99 229	1.19 74	13.03 143	12.04 178	9.39 145	15.23 182	11.15 196	5.56 165	7.06 56	3.57 180	0.07 223	0.50 422	0.00 1	0.10 271	0.16 113	0.47 297

DSFCA	11.85 381	2.01 310	12.93 366	5.40 220	6.87 436	15.36 352	10.45 421	30.68 398	31.84 400	25.99 432	23.52 287	22.03 357	14.05 358	20.28 424	12.46 367	0.57 379	0.41 398	0.28 365	0.38 402	1.02 378	0.47 297

HH	5.47 145	2.08 320	9.00 263	4.88 166	1.07 121	4.93 97	3.60 244	16.68 213	6.83 106	8.39 132	12.14 154	15.05 264	9.06 250	12.68 266	1.93 74	0.02 140	0.17 305	0.18 327	0.00 1	0.28 181	0.48 301

HanStereo	5.47 145	2.08 320	9.00 263	4.88 166	1.07 121	4.93 97	3.60 244	16.68 213	6.83 106	8.39 132	12.14 154	15.05 264	9.06 250	12.68 266	1.93 74	0.02 140	0.17 305	0.18 327	0.00 1	0.28 181	0.48 301

Anonymous3	9.60 316	3.45 389	29.83 476	9.58 409	4.75 355	24.51 443	10.20 416	24.04 315	18.77 268	10.42 155	14.64 174	7.97 152	8.75 245	14.05 311	5.80 261	2.44 466	1.39 468	0.08 246	0.06 235	0.73 355	0.48 301

CFNet_pseudo	9.58 315	1.91 286	10.73 332	4.53 141	2.91 271	14.26 330	2.75 206	26.73 348	32.14 408	17.10 291	23.02 284	22.14 360	8.74 244	12.17 243	7.43 286	0.20 276	0.45 412	1.24 448	0.24 349	2.49 431	0.49 304

IPLG	7.20 239	1.43 150	12.55 361	5.17 193	4.32 340	11.11 278	1.48 90	21.79 289	15.10 217	19.16 339	20.23 238	5.26 104	5.61 166	11.68 219	8.14 310	0.05 197	0.06 167	0.03 184	0.07 245	0.33 223	0.50 305

gwcnet-sp	9.81 327	2.82 365	13.47 378	5.99 261	4.27 331	16.20 377	5.91 308	25.55 329	24.34 336	21.01 373	20.69 248	15.22 266	14.96 378	14.50 321	9.97 338	0.05 197	0.15 294	0.02 167	0.08 249	0.49 290	0.51 306

scenet	9.81 327	2.82 365	13.47 378	5.99 261	4.27 331	16.20 377	5.91 308	25.55 329	24.34 336	21.01 373	20.69 248	15.22 266	14.96 378	14.50 321	9.97 338	0.05 197	0.15 294	0.02 167	0.08 249	0.49 290	0.51 306

ssnet	9.81 327	2.82 365	13.47 378	5.99 261	4.27 331	16.20 377	5.91 308	25.55 329	24.34 336	21.01 373	20.69 248	15.22 266	14.96 378	14.50 321	9.97 338	0.05 197	0.15 294	0.02 167	0.08 249	0.49 290	0.51 306

CrosDoStereo	9.24 299	1.29 118	8.16 221	4.56 144	1.04 116	7.52 221	15.00 465	15.85 200	24.31 333	24.27 409	33.44 418	13.37 238	13.82 351	12.23 245	8.86 325	0.01 89	0.11 252	0.09 257	0.04 196	0.36 234	0.53 309

DeepStereo_LL	9.24 299	1.29 118	8.16 221	4.56 144	1.04 116	7.52 221	15.00 465	15.85 200	24.31 333	24.27 409	33.44 418	13.37 238	13.82 351	12.23 245	8.86 325	0.01 89	0.11 252	0.09 257	0.04 196	0.36 234	0.53 309

DISCO	16.36 435	1.88 282	16.15 411	7.78 363	4.19 326	26.92 465	10.21 417	30.31 394	44.26 481	21.35 383	33.91 426	35.80 467	22.40 448	35.65 500	33.87 496	0.18 264	0.08 210	0.04 204	0.04 196	1.71 410	0.54 311

FACV-RUCA	7.66 252	1.94 294	9.40 286	7.72 362	6.03 413	12.99 310	3.10 221	19.47 258	18.51 264	12.27 173	18.43 214	8.28 157	10.16 275	11.38 200	5.62 259	0.36 332	0.62 436	4.36 484	0.30 378	1.72 411	0.55 312

MIPNet	6.75 217	1.67 236	12.34 357	4.67 150	1.47 165	10.01 252	2.24 174	26.43 343	17.22 243	14.72 228	12.75 160	7.02 137	9.68 266	8.44 87	5.26 249	0.01 89	0.04 103	0.05 211	0.09 262	0.35 233	0.55 312

psm_up	13.18 408	1.91 286	8.81 250	9.59 410	5.84 412	15.17 351	11.37 434	38.74 484	30.81 393	20.66 368	30.32 366	30.00 426	23.12 450	19.19 401	16.02 400	0.58 380	0.10 236	0.17 322	0.01 124	0.65 340	0.55 312

CBMV_ROB	11.77 380	2.89 369	6.92 159	5.20 202	2.88 267	14.12 327	4.79 278	26.69 347	29.84 384	26.17 436	31.92 396	23.61 377	20.74 442	20.20 420	10.18 343	1.78 452	1.80 476	2.17 463	1.26 460	1.61 404	0.55 312

UPFNet	11.72 377	1.52 181	10.33 323	7.38 344	7.14 443	20.05 415	9.62 400	28.90 373	25.94 351	20.02 354	29.73 358	20.91 346	16.34 398	18.61 393	16.17 404	0.26 311	0.17 305	0.25 354	0.03 175	0.55 312	0.56 316

ADLNet2	12.44 393	2.17 330	12.84 365	9.17 395	5.82 410	20.00 414	10.13 414	32.53 424	36.22 443	18.62 331	19.39 227	21.96 356	17.07 408	21.43 435	19.42 424	0.24 301	0.15 294	0.06 225	0.08 249	0.86 369	0.57 317

ccs_rob	9.61 317	1.92 290	10.72 331	4.55 142	2.89 268	14.33 332	2.86 213	26.85 349	32.36 411	17.05 289	22.91 283	22.12 359	8.70 242	12.10 239	7.44 287	0.19 268	0.44 408	1.38 450	0.25 355	2.68 434	0.57 317

THIR-Stereo	9.38 309	1.78 271	8.50 238	4.74 153	0.71 73	15.92 366	11.93 441	16.39 207	21.56 297	24.27 409	32.07 398	14.40 251	14.14 361	11.49 204	8.39 316	0.05 197	0.25 364	0.10 276	0.05 219	0.33 223	0.58 319

SFCPSM	8.85 289	1.40 142	11.34 343	5.23 208	3.47 296	16.55 384	7.18 364	30.71 399	25.24 343	16.45 275	19.45 228	11.10 195	9.61 264	11.88 227	5.52 258	0.22 287	0.17 305	0.36 381	0.22 331	0.29 188	0.58 319

MMNet	12.97 404	2.08 320	12.74 363	6.98 326	6.27 424	26.39 463	4.73 274	23.10 306	41.79 467	25.48 428	32.29 403	21.09 350	17.79 417	19.52 406	17.90 417	0.19 268	0.07 190	0.10 276	0.00 1	0.37 241	0.59 321

LL-Strereo	10.79 361	3.52 390	12.54 360	8.77 385	5.44 394	7.49 218	9.26 394	35.15 455	28.70 373	16.47 276	15.85 187	21.06 349	17.42 414	21.62 436	9.72 333	0.21 281	0.22 339	0.74 412	0.08 249	0.98 376	0.60 322

MSMDNet	9.64 318	1.77 268	10.63 329	4.83 160	2.90 269	16.35 382	2.37 184	29.33 380	34.29 428	17.43 299	22.10 276	19.05 331	7.79 226	12.11 241	6.87 278	0.23 296	0.46 414	0.67 407	0.21 328	2.77 436	0.60 322

PFNet	7.91 260	1.44 156	11.60 348	7.03 327	2.42 240	7.60 225	6.03 319	23.36 308	17.24 245	20.29 361	17.67 200	15.44 272	7.71 223	13.02 287	5.71 260	0.24 301	0.20 322	0.12 294	0.19 322	0.31 206	0.61 324

FENet	7.94 262	1.01 61	6.72 144	5.87 249	2.07 221	11.11 278	2.03 160	21.39 283	20.81 285	17.14 293	22.65 281	14.43 252	11.54 307	12.97 282	7.89 303	0.15 256	0.24 356	0.03 184	0.02 156	0.14 98	0.62 325

DCANet-4	6.41 197	1.02 63	9.66 298	3.41 65	0.68 66	4.73 77	1.70 110	17.70 226	24.33 335	15.10 240	20.25 239	6.45 124	8.65 240	8.47 88	5.31 251	0.01 89	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.09 71	0.63 326

fff	6.83 221	1.55 191	7.28 175	3.56 78	0.32 12	4.73 77	1.70 110	15.75 195	31.87 401	15.11 241	20.25 239	6.90 133	12.80 333	8.63 95	5.33 252	0.01 89	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.09 71	0.63 326

TANstereo	4.70 122	1.08 76	4.01 39	3.53 77	0.47 37	14.26 330	0.15 10	8.67 72	12.54 183	12.50 178	18.43 214	5.20 101	4.54 135	5.68 32	2.07 92	0.00 1	0.13 274	0.00 1	0.01 124	0.02 3	0.63 326

csc	6.83 221	1.55 191	7.28 175	3.56 78	0.32 12	4.73 77	1.70 110	15.75 195	31.87 401	15.11 241	20.25 239	6.90 133	12.80 333	8.63 95	5.33 252	0.01 89	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.09 71	0.63 326

cscssc	6.83 221	1.55 191	7.28 175	3.56 78	0.32 12	4.73 77	1.70 110	15.75 195	31.87 401	15.11 241	20.25 239	6.90 133	12.80 333	8.63 95	5.33 252	0.01 89	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.09 71	0.63 326

ac_64	11.10 366	1.49 171	9.88 309	8.24 377	5.45 395	19.12 408	6.46 336	24.10 316	14.34 209	22.80 397	23.87 292	33.28 451	15.54 390	18.87 395	17.26 412	0.28 314	0.12 262	0.02 167	0.02 156	0.26 171	0.63 326

DispNO	9.33 306	1.78 271	15.84 409	5.73 241	5.74 407	12.24 297	4.81 280	25.06 323	21.10 290	16.70 284	20.86 255	17.78 312	11.76 312	16.74 373	8.85 324	0.22 287	0.15 294	0.03 184	0.12 283	0.41 258	0.64 332

MDST_ROB	17.92 455	1.60 212	13.68 383	13.88 475	6.44 426	43.05 515	14.86 463	42.74 504	41.66 465	43.25 509	42.85 483	28.43 414	17.28 411	29.35 476	16.06 401	0.88 422	0.11 252	0.63 403	0.47 415	0.50 296	0.64 332

EAI-Stereo	5.21 134	1.74 249	8.46 235	5.69 234	1.37 161	5.67 152	3.52 237	18.77 249	5.65 83	9.75 147	16.08 189	6.36 122	3.57 96	11.73 221	3.64 185	0.01 89	0.33 386	0.03 184	1.06 453	0.21 136	0.65 334

BEATNet_4x	9.37 308	4.85 419	12.05 356	5.48 223	1.35 159	13.15 313	6.15 323	25.06 323	16.74 239	16.18 268	24.65 298	17.29 306	12.51 328	16.91 375	10.92 354	0.38 336	0.18 311	0.81 423	0.05 219	1.95 418	0.65 334

ToySt	10.51 351	2.00 302	15.67 407	5.33 214	0.95 111	14.97 345	9.51 398	24.02 314	27.37 363	14.61 227	24.67 299	24.56 384	14.70 375	16.86 374	13.35 376	0.06 213	0.23 345	0.03 184	0.09 262	0.62 331	0.67 336

CoDeX	9.24 299	1.77 268	9.54 291	6.08 270	3.79 306	16.45 383	6.76 351	26.15 340	25.03 341	17.18 294	25.12 303	14.69 258	11.68 311	12.22 244	6.71 275	0.30 317	0.20 322	0.15 315	0.02 156	0.23 151	0.68 337

CRFU-Net	12.56 397	2.89 369	11.77 350	8.18 374	5.80 409	24.84 446	10.46 425	24.56 319	13.12 192	30.06 462	29.37 348	29.09 416	19.64 435	19.96 412	18.53 419	0.82 415	0.48 418	0.27 358	0.15 301	0.53 306	0.68 337

PCWNet_CMD	9.64 318	1.77 268	10.59 328	4.80 159	2.90 269	16.25 381	2.42 191	29.37 382	34.10 424	17.41 297	22.04 274	19.10 332	7.70 222	12.05 233	6.86 277	0.22 287	0.45 412	0.80 418	0.22 331	3.11 445	0.69 339

riskmin	6.42 198	1.29 118	6.76 151	3.95 105	2.25 229	10.49 259	2.53 195	15.11 178	17.60 252	9.77 148	12.91 164	15.25 269	12.04 318	11.58 211	5.11 243	0.14 248	0.24 356	0.13 305	0.03 175	0.61 328	0.69 339

DMCA-RVC	11.41 370	3.32 385	11.68 349	10.12 426	4.81 356	11.92 288	4.11 254	24.67 321	23.66 325	20.06 356	28.51 342	26.71 405	24.96 463	15.95 357	14.82 390	0.41 350	0.34 389	0.56 398	0.16 304	0.72 354	0.69 339

UCFNet_RVC	9.48 312	2.12 326	4.89 73	7.03 327	3.78 304	16.05 367	6.37 332	28.25 364	20.00 279	15.93 264	23.07 285	25.21 395	12.79 332	12.57 265	8.01 306	0.07 223	0.04 103	1.17 439	0.23 340	1.31 397	0.69 339

HGLStereo	12.72 400	2.66 360	12.34 357	9.93 420	7.55 451	16.16 375	7.45 369	31.48 409	27.01 361	20.01 353	35.31 433	26.98 411	18.90 431	17.87 383	18.90 422	0.33 323	0.16 303	0.07 236	0.05 219	0.48 281	0.70 343

rvit_0105_5	7.60 248	3.13 382	16.37 417	9.97 423	1.59 178	7.41 217	6.27 326	17.78 229	25.62 347	10.30 154	10.39 134	14.79 259	8.95 249	12.51 262	4.87 237	0.17 261	0.42 402	0.00 1	0.11 281	0.62 331	0.71 344

iRaft-Stereo_20w	6.06 188	1.84 278	12.04 355	4.23 119	1.67 183	6.77 206	2.22 172	18.73 248	6.08 91	14.72 228	10.33 133	13.42 242	8.14 234	15.88 350	3.08 164	0.01 89	0.24 356	0.13 305	0.39 404	0.61 328	0.71 344

CIPLG	7.15 236	2.44 347	12.82 364	7.38 344	4.93 360	10.51 260	4.56 270	15.17 181	13.25 197	17.45 300	19.75 234	8.42 159	4.60 137	11.41 202	8.31 313	0.33 323	0.32 382	0.03 184	0.14 294	0.37 241	0.72 346

AACVNet	10.58 352	2.86 368	9.78 307	8.95 389	3.30 286	10.80 269	4.78 276	22.37 297	12.55 184	27.50 445	29.84 359	30.06 428	15.99 395	19.10 400	11.60 365	0.40 348	0.18 311	0.22 347	0.03 175	0.62 331	0.73 347

GES	8.51 279	1.98 300	11.82 351	6.39 289	1.77 195	12.36 300	6.22 325	21.55 285	21.34 295	19.02 337	26.02 312	8.79 164	9.34 258	13.94 310	7.24 283	0.38 336	0.10 236	0.30 373	0.14 294	0.69 345	0.73 347

iResNet	10.26 344	3.10 380	15.72 408	7.35 342	2.13 222	13.86 324	7.07 358	22.80 303	28.01 367	20.10 357	30.40 367	16.79 290	11.06 292	14.46 320	10.29 348	0.39 346	0.05 134	0.00 1	0.07 245	0.73 355	0.73 347

delet	12.65 399	1.85 280	11.36 344	7.71 361	6.22 419	22.52 432	10.22 418	28.14 363	37.67 449	19.66 347	29.24 347	21.00 348	15.99 395	21.97 437	17.77 415	0.03 165	0.07 190	0.19 335	0.04 196	0.60 326	0.75 350

fast-acv-ft	14.25 421	4.00 405	16.20 412	7.51 352	5.14 377	26.38 462	9.77 402	24.62 320	34.84 433	25.30 426	37.27 444	32.09 441	20.38 440	18.32 389	19.50 426	0.36 332	0.32 382	0.63 403	0.47 415	1.18 387	0.76 351

IPLGR_C	7.16 237	2.48 350	12.98 367	7.52 353	4.91 359	10.56 261	4.59 272	15.63 194	14.12 206	17.42 298	18.87 221	8.00 153	4.59 136	10.76 166	8.81 322	0.32 321	0.32 382	0.03 184	0.13 288	0.36 234	0.76 351

AASNet	12.49 395	2.46 349	10.49 327	9.82 416	6.86 435	17.33 391	6.73 348	41.09 496	37.86 451	22.53 394	29.11 345	16.68 289	13.48 345	14.54 324	17.87 416	0.20 276	0.02 66	0.78 414	0.05 219	1.18 387	0.76 351

ACRE	7.07 233	2.38 344	13.26 371	7.36 343	4.86 357	10.28 255	4.40 264	15.51 189	13.69 202	17.22 295	19.23 225	8.00 153	4.20 115	10.64 160	8.50 318	0.33 323	0.32 382	0.03 184	0.14 294	0.37 241	0.77 354

dd	7.96 264	4.08 406	11.49 347	6.53 298	0.93 110	8.28 236	4.03 253	16.53 210	33.82 420	15.17 247	16.50 193	6.79 130	5.96 181	14.30 315	9.90 336	1.13 437	0.42 402	0.17 322	0.44 411	2.01 422	0.79 355

MyStereo8	7.13 234	2.48 350	10.86 337	6.81 320	4.98 365	10.73 265	1.42 88	14.58 170	9.73 154	15.75 258	23.16 286	12.17 216	7.96 231	9.85 136	10.21 345	0.04 178	0.19 317	0.08 246	0.21 328	0.58 323	0.82 356

DFGA-Net	9.06 294	3.56 391	17.96 435	5.71 239	3.89 309	10.76 266	3.08 220	25.17 325	29.50 374	16.21 269	18.47 217	9.49 175	6.31 195	15.80 346	12.54 368	0.05 197	0.00 1	0.06 225	0.09 262	1.76 412	0.83 357

STrans-v2	7.98 266	1.84 278	9.42 287	4.84 163	1.48 168	12.23 296	10.05 410	19.06 254	12.32 181	13.63 211	26.06 316	18.13 323	12.35 323	12.99 284	3.99 208	0.01 89	0.01 23	0.18 327	0.01 124	0.22 139	0.83 357

Wz-Net-MNSev	18.98 464	6.53 447	33.16 485	10.15 427	7.26 447	38.37 505	16.45 478	34.19 444	43.20 475	30.65 464	40.76 467	40.51 488	19.24 433	27.56 466	28.06 490	0.81 414	0.26 366	0.05 211	0.10 271	1.45 402	0.84 359

GwcNet-ADL	8.48 277	1.70 244	9.38 285	7.10 333	2.78 264	6.74 205	6.57 343	30.15 388	26.01 354	15.15 246	17.77 202	13.93 247	6.96 214	12.96 281	9.91 337	0.48 366	0.72 443	0.01 150	0.01 124	0.51 300	0.84 359

TransformOpticalFlow	7.76 256	1.90 283	9.31 282	5.50 224	1.18 136	6.97 210	8.27 377	17.86 234	13.21 195	14.58 226	29.13 346	19.01 329	10.85 284	12.51 262	3.69 189	0.01 89	0.04 103	0.20 338	0.04 196	0.17 121	0.84 359

DLCB_ROB	13.35 413	3.00 376	9.12 274	9.43 401	5.68 404	21.80 427	10.12 413	29.19 378	29.92 386	27.71 446	31.45 393	32.37 442	19.50 434	19.02 397	16.73 407	0.22 287	0.04 103	0.38 384	0.06 235	0.49 290	0.85 362

hitnet-ft	12.04 384	2.11 323	6.14 126	7.27 339	3.90 310	25.98 458	3.56 240	22.56 298	23.74 327	20.55 363	33.81 424	31.59 437	18.67 430	19.47 405	17.20 410	0.42 354	1.36 467	0.35 378	0.07 245	1.11 384	0.86 363

FADNet-RVC	13.27 412	11.57 485	39.71 495	7.94 367	4.50 347	15.41 355	6.95 357	27.96 359	22.98 316	20.37 362	30.73 372	26.86 408	11.31 300	20.50 429	14.28 386	0.14 248	0.14 289	0.13 305	0.18 309	2.83 437	0.86 363

EKT-Stereo	5.73 168	1.42 147	7.85 201	7.16 337	5.35 390	5.22 118	4.41 266	18.13 239	14.05 205	8.77 139	12.85 163	9.55 176	4.26 118	11.19 192	2.45 123	0.45 358	0.23 345	0.07 236	0.10 271	0.16 113	0.87 365

PAM_32	6.82 220	1.73 246	14.16 390	5.34 216	1.47 165	13.84 323	0.88 55	14.75 174	6.34 96	14.22 222	9.14 111	24.94 393	11.87 314	12.50 261	2.79 143	0.14 248	0.27 371	0.09 257	0.42 408	0.54 308	0.89 366

FINET	15.49 429	6.08 437	24.99 462	8.12 372	7.69 455	21.80 427	22.35 502	33.76 439	48.27 492	25.99 432	32.27 402	19.48 338	16.83 404	19.07 398	16.38 405	1.37 444	0.70 442	0.95 431	0.27 364	2.61 433	0.90 367

SGM_RVC	19.52 467	2.12 326	6.79 153	6.59 302	1.33 154	38.20 504	15.74 473	38.13 479	34.07 423	45.71 514	41.91 478	51.41 521	38.10 506	38.77 513	27.80 484	0.61 388	0.36 391	0.51 394	0.33 390	1.03 379	0.90 367
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PFNet+	6.68 208	1.40 142	9.60 293	5.64 229	0.85 100	5.79 160	1.74 124	13.63 155	15.30 220	17.88 309	21.38 264	14.52 255	6.07 183	12.74 272	4.89 238	0.63 392	0.20 322	0.11 290	0.30 378	0.05 34	0.91 369

CFNet_ucs	10.25 343	1.91 286	11.88 352	4.98 171	4.08 321	15.11 348	3.57 242	28.02 361	31.98 407	18.21 319	25.20 304	23.27 372	9.38 259	13.38 294	7.22 282	0.23 296	0.81 450	1.65 454	0.22 331	3.01 441	0.93 370

Wz-Net-LNSev	18.19 458	10.57 475	41.33 499	10.19 428	7.94 461	24.29 442	15.28 469	34.15 442	43.38 477	32.90 479	43.72 488	31.94 439	22.21 447	20.81 432	22.26 446	0.47 364	0.22 339	0.00 1	0.02 156	1.22 390	0.94 371

PSMNet_ROB	16.90 442	5.45 431	14.16 390	13.77 471	7.25 445	27.65 467	32.74 527	43.21 508	37.88 452	24.00 408	32.97 412	34.55 461	16.69 401	17.41 378	23.96 459	0.38 336	0.22 339	0.93 430	2.05 474	1.83 414	0.96 372

ASMatch	7.40 244	1.42 147	8.49 237	5.09 180	2.00 217	4.74 82	2.62 200	16.54 211	13.17 194	17.08 290	34.75 429	13.13 233	10.33 279	12.04 232	4.82 235	0.05 197	0.24 356	0.21 343	0.17 308	0.16 113	0.97 373

GANet	16.92 443	4.32 411	12.46 359	10.84 444	4.24 328	23.04 436	15.36 471	39.91 490	34.47 429	32.42 476	45.10 492	40.04 486	27.54 472	23.61 447	20.20 432	1.02 432	0.08 210	0.67 407	0.22 331	1.87 416	0.97 373

SGM-Forest	12.92 403	1.87 281	6.61 141	5.68 233	2.05 220	23.19 438	11.30 432	34.24 445	30.77 392	26.54 438	31.99 397	29.98 425	15.74 392	21.17 434	13.36 377	1.05 433	0.33 386	0.84 425	0.01 124	0.71 350	0.97 373
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CSP-Net	12.85 402	2.95 373	9.64 297	5.94 257	3.96 314	25.85 456	9.93 404	28.81 372	26.00 353	29.31 458	32.44 404	30.00 426	15.16 384	20.25 421	14.30 387	0.55 378	0.19 317	0.03 184	0.00 1	0.65 340	0.98 376

PAM	6.94 227	1.65 231	14.88 403	5.38 218	1.98 215	14.76 344	1.28 79	14.54 168	6.77 105	15.52 252	9.10 110	24.15 380	11.60 310	12.46 258	2.33 113	0.04 178	0.28 373	0.07 236	0.42 408	0.57 319	0.99 377

GEStereo_RVC	12.81 401	2.49 352	13.64 381	9.68 412	4.97 363	18.16 401	11.30 432	31.26 405	47.47 490	19.84 350	26.97 325	19.03 330	13.19 339	20.14 417	14.86 392	0.83 417	0.51 425	0.10 276	0.13 288	0.54 308	0.99 377

TDLM	12.98 406	3.78 398	9.77 306	10.75 442	4.94 361	16.10 371	14.08 457	35.05 453	31.87 401	22.36 391	26.51 322	26.09 403	14.97 381	24.73 453	13.11 373	1.05 433	0.05 134	1.21 443	0.27 364	1.83 414	1.00 379

rvit_0105_3	9.23 298	3.67 394	17.68 431	11.75 456	1.89 208	9.37 248	8.48 382	18.68 246	30.64 391	15.02 237	14.72 175	17.87 315	9.94 272	15.66 342	6.54 273	0.36 332	0.43 406	0.01 150	0.41 406	0.50 296	1.01 380

CVANet_RVC	13.24 411	3.39 386	8.43 232	8.42 381	5.04 369	18.52 406	11.72 439	32.03 414	33.85 421	23.17 402	32.77 407	29.78 423	16.51 400	23.20 443	11.28 360	0.94 424	0.04 103	1.19 442	0.47 415	3.13 446	1.01 380

ADStereo(finetuned)	6.68 208	1.59 208	9.70 304	3.49 72	0.68 66	4.79 90	1.75 127	15.33 184	23.64 322	15.56 256	20.68 247	7.30 143	13.85 353	8.71 100	5.17 246	0.00 1	0.05 134	0.00 1	0.00 1	0.25 161	1.05 382

ssnet_v2	13.23 409	2.43 346	11.25 341	7.34 341	2.92 272	23.05 437	12.95 448	35.93 462	32.92 418	21.23 381	25.38 305	28.81 415	15.22 385	22.57 441	19.81 428	0.18 264	0.08 210	0.19 335	0.05 219	1.24 392	1.06 383

ICVP	10.07 339	1.73 246	6.11 125	9.08 392	3.31 287	12.25 298	6.56 342	26.30 342	22.52 311	16.49 277	31.80 394	26.94 410	12.42 324	11.35 199	10.92 354	1.17 440	0.57 432	0.17 322	0.10 271	0.58 323	1.07 384
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DCANet	6.46 200	1.59 208	7.28 175	3.51 76	0.68 66	4.77 89	1.75 127	15.33 184	23.62 321	15.55 254	20.73 252	7.31 144	11.56 308	8.83 106	5.26 249	0.00 1	0.05 134	0.00 1	0.00 1	0.26 171	1.11 385

STTStereo	12.97 404	4.88 423	26.57 467	7.54 354	5.41 392	13.43 317	6.49 338	30.53 397	26.35 358	25.14 423	31.43 388	32.00 440	14.12 360	16.01 359	14.83 391	0.29 316	0.31 379	0.67 407	1.08 454	1.21 389	1.11 385

SGM-ForestM	23.72 494	2.44 347	9.13 276	7.43 347	2.25 229	44.80 516	19.11 492	44.90 514	49.97 502	50.74 521	51.18 509	62.06 534	45.83 521	44.96 521	33.88 497	1.00 429	0.84 452	0.78 414	0.62 430	1.29 394	1.11 385

CBMV	13.69 418	3.63 392	8.02 214	5.93 256	2.69 256	22.57 433	12.44 445	29.81 386	31.57 399	31.20 467	33.79 423	31.04 432	17.41 413	25.28 456	14.11 385	0.71 398	0.60 434	0.60 401	0.11 281	1.11 384	1.13 388
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	9.10 295	3.87 403	19.26 442	11.81 458	8.82 474	5.75 157	4.40 264	22.77 302	17.68 254	11.90 169	28.34 339	16.05 283	6.35 197	14.30 315	7.67 298	0.52 374	0.34 389	0.51 394	0.08 249	0.38 247	1.14 389

111	7.26 241	1.65 231	7.28 175	3.56 78	0.32 12	10.76 266	3.53 238	20.55 276	27.51 366	10.07 151	16.62 194	14.30 250	9.53 263	12.02 229	5.87 263	0.14 248	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.31 206	1.14 389

dad	12.24 387	10.20 470	13.68 383	6.64 308	1.47 165	13.55 319	3.58 243	17.62 225	35.33 436	27.15 444	32.65 406	30.85 431	10.86 285	14.33 317	10.04 341	2.95 471	0.55 430	7.92 505	0.91 444	3.35 453	1.17 391

DeepPruner_ROB	10.77 360	4.56 414	13.13 368	6.37 287	4.28 336	10.14 254	6.86 352	36.42 466	19.59 273	17.87 308	27.37 329	23.19 371	12.26 320	19.09 399	10.23 346	1.05 433	0.48 418	0.23 350	0.15 301	0.89 372	1.17 391

YMNet	15.91 431	5.68 435	21.74 455	10.94 445	8.77 471	25.22 453	9.21 391	32.22 419	31.35 395	33.81 484	38.84 456	34.00 454	17.83 422	19.95 410	21.57 437	0.87 420	1.30 463	1.22 445	0.91 444	1.64 406	1.18 393

YMNet_1	15.91 431	5.68 435	21.74 455	10.94 445	8.77 471	25.22 453	9.21 391	32.22 419	31.35 395	33.81 484	38.84 456	34.00 454	17.83 422	19.95 410	21.57 437	0.87 420	1.30 463	1.22 445	0.91 444	1.64 406	1.18 393

PSMNet-ADL	9.88 332	2.01 310	6.80 154	9.18 396	4.26 330	15.11 348	3.50 233	27.12 351	24.42 339	14.72 228	18.96 222	25.32 397	13.43 342	15.76 345	14.04 383	0.79 412	0.78 449	0.00 1	0.02 156	0.26 171	1.18 393

XPNet_ROB	17.33 449	4.84 418	15.44 405	11.15 450	6.64 428	20.88 420	16.10 475	36.26 465	39.54 456	31.80 473	41.32 471	41.30 493	23.91 453	24.67 451	27.40 479	1.07 436	0.74 445	0.79 416	0.25 355	1.10 383	1.31 396

FADNet	14.18 420	10.92 479	37.56 490	7.79 364	6.64 428	17.48 394	6.91 354	34.73 450	34.03 422	18.85 336	27.02 326	28.26 413	14.24 364	17.77 382	10.09 342	0.41 350	0.67 441	0.37 382	0.37 400	8.13 490	1.34 397

DRN-Test	15.88 430	3.83 401	14.70 400	9.96 422	8.02 463	28.93 473	14.65 460	42.34 501	38.25 454	28.18 450	34.31 428	29.22 419	18.35 425	20.01 413	22.68 451	0.37 335	0.41 398	0.46 389	0.28 367	1.28 393	1.34 397

GASNet	17.30 447	19.38 507	30.46 480	20.66 502	9.36 479	16.06 369	9.06 389	43.89 512	40.04 459	25.35 427	23.73 288	32.90 449	15.37 389	28.91 474	17.05 408	3.04 473	0.27 371	1.88 457	0.45 413	6.73 479	1.37 399

pcwnet_v2	12.32 389	2.00 302	17.53 426	7.79 364	5.69 405	17.06 388	3.69 247	36.52 467	46.17 488	20.55 363	29.39 353	16.50 286	13.00 337	15.70 343	9.32 332	0.50 369	1.00 459	0.34 377	0.24 349	2.00 421	1.38 400

AF-Net	18.38 460	5.60 434	14.21 392	15.95 488	10.78 487	22.26 429	10.45 421	35.39 457	50.22 504	24.71 418	37.77 447	41.55 494	29.24 483	29.11 475	26.67 475	4.35 486	0.06 167	4.56 485	0.90 441	2.42 428	1.38 400

StereoDRNet	15.30 428	4.47 413	14.35 396	10.71 439	8.69 469	25.02 451	11.03 427	39.66 488	35.62 438	29.17 455	28.81 343	34.05 457	17.80 418	18.80 394	23.77 457	0.41 350	0.30 376	0.15 315	0.14 294	1.64 406	1.42 402

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 237	3.12 381	14.04 388	4.74 153	6.89 438	6.58 199	0.68 42	21.97 295	9.36 153	10.84 161	17.38 198	17.36 307	9.24 254	12.45 257	4.44 222	0.04 178	0.24 356	0.10 276	1.00 451	1.36 399	1.43 403

APVNet	17.75 453	5.46 432	20.35 452	12.31 462	8.40 465	30.16 477	24.10 510	41.14 497	30.12 387	25.08 422	41.09 469	31.24 433	23.12 450	27.07 464	27.86 485	0.34 327	0.56 431	3.02 476	0.52 422	1.68 409	1.45 404

LALA_ROB	19.19 465	7.15 456	15.93 410	12.96 465	5.30 388	28.30 469	23.21 509	42.51 502	36.69 445	33.45 481	40.81 468	50.96 520	24.53 457	27.92 468	25.66 472	0.60 385	0.44 408	2.04 459	1.22 459	2.54 432	1.47 405

Nwc_Net	17.98 456	4.67 416	17.79 433	14.26 477	11.65 496	25.14 452	14.88 464	40.85 494	39.83 458	21.07 377	43.24 485	34.50 460	27.64 473	26.44 463	25.03 466	3.22 475	0.18 311	2.52 470	3.18 483	1.98 419	1.51 406

NOSS_ROB	10.99 365	3.81 400	6.88 157	6.69 311	2.30 232	16.06 369	10.94 426	30.06 387	32.41 412	16.10 267	18.72 220	22.78 368	14.21 363	17.52 379	8.62 321	2.35 461	1.84 477	3.32 481	1.57 466	2.06 425	1.52 407

ADCRef	17.30 447	6.73 450	42.01 502	10.11 425	8.78 473	26.61 464	10.45 421	31.29 407	32.75 417	31.19 466	41.62 476	18.47 325	19.78 437	24.29 450	34.06 498	0.76 406	0.42 402	2.16 462	1.79 468	1.23 391	1.56 408

AANet_RVC	13.16 407	5.34 430	10.83 336	8.20 376	4.44 345	14.13 328	9.46 397	28.78 371	37.67 449	23.44 405	37.47 446	23.48 375	15.83 394	22.39 440	16.63 406	1.67 449	0.86 453	0.24 353	0.02 156	0.63 334	1.60 409

Wz-Net-SNSev	22.67 489	16.94 500	45.69 506	13.85 474	8.52 467	28.89 472	27.06 518	39.39 487	55.04 515	31.77 472	53.23 513	39.18 480	23.41 452	26.40 461	36.25 502	0.78 408	0.21 329	1.21 443	0.90 441	3.03 442	1.62 410

rvit_105_1	13.56 417	5.57 433	19.88 448	13.22 468	4.58 350	15.04 347	28.61 522	26.56 345	42.75 472	18.83 335	24.53 296	20.93 347	13.85 353	18.02 387	11.90 366	1.74 450	0.60 434	0.25 354	2.10 476	0.61 328	1.64 411

StereoDRNet-Refined	13.36 414	2.80 363	10.82 335	7.94 367	3.10 278	18.95 407	4.45 267	28.47 366	29.65 378	29.11 454	41.47 473	24.44 383	17.64 415	23.34 444	21.66 439	0.16 258	0.07 190	0.53 396	0.32 386	0.77 363	1.64 411
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC-Resample	11.72 377	4.35 412	30.33 479	9.46 405	3.90 310	14.11 326	7.17 363	25.78 333	23.31 317	23.27 403	29.52 355	19.50 339	15.00 382	15.38 335	8.33 314	0.53 375	0.50 422	0.49 392	0.50 419	1.38 401	1.67 413

RTSC	19.64 468	9.36 463	31.06 481	10.99 447	6.24 422	28.10 468	10.14 415	37.50 476	58.34 524	31.74 471	36.70 441	32.50 445	21.03 445	36.00 503	37.24 508	1.23 442	0.44 408	0.12 294	0.31 382	1.98 419	1.69 414

UDGNet	10.05 337	13.89 493	10.00 318	9.36 400	2.69 256	7.82 226	1.88 145	18.86 250	34.64 430	17.52 303	13.70 169	13.40 240	7.18 215	13.01 285	6.30 272	5.30 490	0.08 210	12.57 515	2.80 482	8.19 492	1.71 415

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 385	3.43 388	16.25 414	7.62 357	5.58 398	14.57 340	6.00 315	32.98 429	27.41 364	21.69 385	31.40 387	25.21 395	13.47 343	14.96 328	15.60 398	0.84 418	0.33 386	0.35 378	0.35 393	1.29 394	1.78 416
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SuperB	17.60 451	6.22 444	56.40 521	7.91 366	5.07 371	19.70 413	9.03 387	24.87 322	50.15 503	26.25 437	39.13 458	17.61 310	20.84 443	22.28 439	25.31 469	0.70 396	0.31 379	1.10 437	0.71 433	16.58 518	1.86 417

ADCP+	18.16 457	4.61 415	32.94 483	9.31 399	10.23 483	28.87 471	11.69 438	33.43 435	36.49 444	29.28 457	40.49 466	24.18 382	24.61 459	33.89 489	35.33 500	0.25 307	0.40 397	2.00 458	1.17 457	2.16 426	1.87 418

DCVSM-stereo	9.70 320	1.83 277	11.36 344	5.81 243	3.59 300	10.57 262	3.00 216	18.71 247	22.11 306	23.79 407	19.02 224	29.73 422	17.68 416	13.33 293	9.11 329	0.21 281	1.14 462	0.27 358	0.06 235	0.75 361	1.89 419

testlalala_base	7.28 242	3.39 386	7.80 200	8.27 379	5.04 369	12.56 301	1.83 139	11.93 119	5.19 71	10.18 152	13.62 168	8.87 166	5.72 175	8.22 82	2.75 140	15.38 521	2.41 488	0.00 1	0.35 393	20.24 523	1.89 419

GrayStereo	8.86 291	1.17 94	6.94 160	8.09 371	2.82 265	10.58 263	11.40 435	17.93 235	15.74 229	22.43 393	30.95 377	17.80 313	12.44 325	11.19 192	4.57 224	0.02 140	0.02 66	0.18 327	0.79 438	0.31 206	1.90 421

RAFT + AFF	10.27 345	3.77 397	17.13 421	10.24 431	4.97 363	13.08 311	11.52 436	25.69 332	25.80 348	14.72 228	16.12 190	19.16 333	11.35 301	16.24 365	9.04 328	0.30 317	1.46 470	0.66 406	0.20 326	2.03 424	1.94 422

NaN_ROB	16.51 437	6.51 446	16.22 413	10.53 437	4.64 353	31.76 484	17.78 487	37.00 472	43.37 476	29.68 460	31.29 384	32.67 448	20.32 439	28.00 471	16.06 401	0.38 336	0.41 398	0.32 375	0.41 406	0.87 371	1.94 422

PWCDC_ROB	17.80 454	9.62 467	18.38 436	17.95 495	7.74 456	24.61 445	5.56 301	34.41 448	52.79 507	29.66 459	50.20 508	20.63 344	19.69 436	29.85 479	20.87 434	6.18 494	0.26 366	0.10 276	0.05 219	5.36 473	2.00 424

SANet	20.96 476	6.60 448	29.81 475	8.83 386	3.19 281	31.27 483	20.56 496	41.86 500	56.09 520	39.30 499	43.62 486	44.95 503	31.93 494	27.83 467	23.67 456	0.94 424	0.52 426	0.99 433	0.42 408	4.72 466	2.03 425

DDVS	10.70 355	3.00 376	11.95 353	6.84 322	3.80 307	15.73 361	2.83 212	23.57 310	17.37 248	20.98 372	29.89 360	31.40 436	8.70 242	19.22 403	13.19 374	0.74 405	1.53 472	0.07 236	0.21 328	0.84 367	2.11 426

ACV-stereo	11.65 375	5.15 426	28.84 470	6.80 319	3.33 288	20.38 417	6.59 344	21.03 279	20.57 282	17.67 305	20.95 256	26.81 407	16.69 401	20.19 419	13.26 375	0.72 400	1.11 461	0.15 315	0.09 262	0.65 340	2.13 427

ADCL	21.64 483	6.20 441	47.32 509	9.93 420	6.91 439	38.69 508	19.97 494	31.26 405	54.04 509	27.89 448	47.97 501	31.35 435	30.66 489	33.18 487	36.62 504	0.99 428	0.92 458	2.63 471	1.82 470	2.45 429	2.13 427

ETE_ROB	17.67 452	9.48 466	17.66 429	13.60 469	4.57 349	23.03 435	21.09 497	32.49 422	35.24 435	30.49 463	38.06 451	46.18 510	24.49 456	26.40 461	24.21 462	0.46 363	0.24 356	1.14 438	0.84 439	1.52 403	2.13 427

CSAN	21.34 481	9.45 465	23.34 458	20.99 505	4.95 362	32.57 488	34.26 528	38.83 485	49.95 501	36.97 493	39.72 462	44.97 504	31.73 493	26.05 458	23.94 458	1.52 447	0.47 416	0.85 426	1.43 463	2.73 435	2.14 430

AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 256	3.78 398	19.59 443	5.04 175	10.79 488	5.87 169	1.85 142	19.52 259	7.33 123	14.18 219	21.16 260	16.50 286	5.97 182	13.73 306	3.79 194	0.04 178	0.17 305	0.04 204	1.30 461	2.45 429	2.15 431

ADLNet	12.34 391	2.22 335	10.14 320	8.38 380	6.78 434	17.56 395	9.05 388	33.21 434	26.28 356	27.06 441	26.01 311	26.80 406	13.76 350	16.99 376	18.74 420	0.24 301	0.39 394	0.23 350	0.10 271	0.64 338	2.16 432

Syn2CoEx	17.03 444	10.40 473	25.65 465	20.35 500	8.02 463	26.28 460	11.27 431	37.16 473	32.69 416	28.89 452	40.17 464	29.27 420	26.63 467	19.19 401	17.63 414	0.98 427	0.54 428	1.23 447	0.23 340	1.82 413	2.24 433

HBP-ISP	12.52 396	7.82 459	8.47 236	7.57 356	4.27 331	12.56 301	6.42 334	28.68 367	29.56 375	21.11 378	35.69 434	15.85 275	18.42 426	20.44 427	11.00 358	3.03 472	2.63 492	7.09 503	3.97 491	3.58 456	2.27 434

TCMNet	15.19 426	6.68 449	19.70 445	13.83 473	12.53 500	26.35 461	13.66 453	29.47 383	35.21 434	24.71 418	31.20 383	23.44 374	15.13 383	18.97 396	22.59 450	1.13 437	0.65 438	2.04 459	0.97 449	3.18 447	2.31 435

CBFPSM	12.42 392	2.59 358	28.96 473	4.74 153	3.20 282	22.33 430	16.31 477	21.13 281	21.03 289	21.04 376	27.81 332	30.24 429	15.99 395	14.59 325	14.80 389	0.04 178	0.49 421	0.10 276	0.16 304	0.51 300	2.34 436

NCCL2	17.23 446	6.37 445	14.30 395	23.45 511	7.18 444	24.16 441	17.05 483	34.39 447	25.88 349	31.55 469	38.01 450	42.09 496	26.81 468	20.94 433	22.69 452	0.45 358	0.23 345	2.63 471	1.80 469	2.02 423	2.57 437

MeshStereo	22.27 487	6.87 452	11.15 340	7.69 358	4.87 358	37.70 502	13.06 449	41.64 499	36.95 446	50.92 522	53.41 515	58.12 526	41.93 516	37.73 509	27.62 483	2.52 467	2.37 487	2.99 475	2.07 475	3.09 444	2.60 438
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
GwcNet	16.48 436	5.23 428	20.03 450	10.24 431	8.48 466	28.79 470	10.09 411	38.60 482	44.51 482	23.29 404	36.95 442	31.29 434	19.79 438	20.42 426	25.70 473	0.54 376	0.72 443	0.57 399	0.39 404	1.37 400	2.64 439

DeepPrunerF	19.92 473	11.02 482	44.29 503	20.74 503	17.75 512	19.19 409	22.57 503	36.86 471	49.93 499	25.48 428	36.62 440	24.69 389	23.97 454	23.44 445	21.79 440	2.68 469	1.63 474	5.70 488	3.95 490	3.38 454	2.67 440

ITSA-stereo	11.44 371	2.03 315	10.92 339	5.90 254	1.78 197	12.05 294	4.17 258	36.77 468	49.15 496	18.17 317	18.53 218	21.79 355	12.59 330	15.74 344	14.05 384	0.45 358	0.39 394	0.28 365	0.29 371	0.98 376	2.81 441

FADNet_RVC	11.94 382	5.17 427	39.74 496	6.44 292	3.46 295	11.42 280	4.17 258	29.16 377	26.89 360	17.97 311	25.96 309	13.41 241	15.67 391	15.84 349	13.54 379	0.90 423	0.75 447	0.55 397	1.20 458	3.65 458	2.85 442

RP	17.58 450	4.92 424	15.27 404	15.44 487	11.95 498	21.05 422	11.75 440	27.64 357	45.09 486	22.99 400	42.05 479	39.39 482	27.74 474	25.54 457	22.33 448	5.45 491	0.59 433	4.33 483	1.62 467	3.53 455	2.86 443

NCC-stereo	19.75 469	6.08 437	23.96 459	15.05 482	16.17 508	18.42 402	21.45 498	43.31 510	41.00 463	24.30 412	38.12 452	34.98 463	26.92 469	35.46 497	25.65 470	4.29 484	2.07 481	3.24 479	8.90 515	2.86 438	2.86 443

Abc-Net	19.75 469	6.08 437	23.96 459	15.05 482	16.17 508	18.42 402	21.45 498	43.31 510	41.00 463	24.30 412	38.12 452	34.98 463	26.92 469	35.46 497	25.65 470	4.29 484	2.07 481	3.24 479	8.90 515	2.86 438	2.86 443
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SACVNet	13.38 415	4.08 406	11.41 346	11.67 455	5.79 408	17.28 390	9.39 395	32.77 426	22.29 307	28.11 449	33.35 416	32.48 443	21.86 446	19.75 408	10.28 347	1.00 429	0.48 418	0.85 426	0.29 371	1.31 397	3.08 446

PS-NSSS	13.70 419	7.41 457	14.68 399	6.70 312	5.63 401	18.43 404	12.59 446	38.89 486	25.56 346	20.27 360	35.71 435	21.11 351	16.35 399	17.16 377	17.56 413	2.28 459	0.53 427	5.37 487	0.36 396	4.28 464	3.09 447

DualNet (step1)	12.44 393	4.86 420	17.49 423	5.97 258	2.94 273	17.57 396	8.30 378	28.75 368	23.91 330	24.38 414	21.03 257	24.64 386	17.82 419	13.58 302	9.82 334	6.44 497	0.87 454	6.62 494	7.44 506	3.20 449	3.11 448

test_sample9	15.04 424	4.86 420	17.49 423	5.97 258	2.94 273	17.57 396	8.30 378	28.75 368	23.91 330	24.38 414	21.03 257	24.64 386	17.82 419	20.07 415	20.17 430	6.44 497	36.07 536	6.62 494	7.44 506	3.20 449	3.11 448

test_sample8	17.19 445	4.86 420	17.49 423	5.97 258	2.94 273	17.57 396	8.30 378	31.87 411	18.55 265	33.54 482	26.00 310	40.64 489	32.90 496	20.07 415	20.17 430	6.44 497	36.07 536	6.62 494	7.44 506	3.20 449	3.11 448

WCMA_ROB	20.02 474	4.30 410	19.72 446	9.47 406	7.00 440	32.71 490	13.99 456	31.97 413	32.48 413	41.51 503	52.00 511	44.09 501	36.14 502	32.43 485	24.29 463	6.19 495	2.79 496	1.09 436	1.10 455	3.95 459	3.13 451

CASS	8.15 269	1.67 236	7.68 194	8.25 378	1.52 173	14.39 333	2.72 204	22.65 301	17.23 244	15.42 250	22.68 282	13.47 243	11.87 314	12.44 255	6.07 268	0.96 426	0.05 134	0.12 294	0.01 124	0.71 350	3.14 452
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PWC_ROB	18.37 459	10.55 474	25.19 463	10.21 429	6.29 425	23.75 439	4.79 278	35.93 462	48.75 495	32.56 477	44.46 491	34.68 462	24.78 461	30.99 481	25.72 474	1.38 446	0.08 210	1.57 452	0.26 359	2.18 427	3.17 453

stereogan	18.62 461	3.07 378	16.31 416	13.04 466	9.99 481	35.74 497	9.09 390	38.17 480	45.27 487	24.39 417	41.24 470	39.93 484	25.46 464	31.29 483	24.33 464	1.80 453	0.91 457	2.71 473	0.75 436	5.15 472	3.70 454

edge stereo	18.75 462	5.12 425	17.66 429	10.77 443	7.84 459	22.41 431	11.03 427	35.23 456	42.07 470	34.62 486	42.74 481	41.28 492	35.50 500	25.14 455	24.17 461	2.42 465	2.42 490	6.35 492	1.45 464	2.89 440	3.80 455

ADCMid	22.76 490	10.75 477	41.73 500	11.23 452	7.97 462	27.26 466	19.18 493	35.44 459	38.02 453	40.23 500	46.38 496	36.56 469	42.70 517	38.20 511	40.75 516	1.77 451	1.43 469	3.05 477	3.81 489	4.96 468	3.82 456

ADCPNet	21.93 484	9.38 464	57.92 522	11.76 457	6.88 437	36.03 498	18.44 489	32.80 427	35.93 439	32.91 480	43.80 489	39.21 481	26.99 471	31.14 482	36.94 506	2.05 457	2.67 494	2.30 466	3.45 486	4.22 463	3.82 456

WZ-Net	25.17 505	12.95 488	63.02 527	15.13 484	10.42 486	38.51 506	27.42 520	40.46 492	54.17 510	28.32 451	52.95 512	40.81 490	28.36 479	37.07 505	41.35 521	1.21 441	0.21 329	0.73 411	0.94 447	5.42 475	3.87 458

RGC	19.90 472	13.26 489	20.24 451	18.19 496	14.06 505	21.21 423	14.33 458	34.97 452	43.60 479	27.73 447	41.49 474	39.76 483	27.98 475	34.52 492	21.37 435	3.66 479	0.54 428	8.67 506	4.16 492	4.19 462	4.02 459

FBW_ROB	21.00 477	10.23 471	22.72 457	13.71 470	6.77 433	30.49 481	16.46 479	44.58 513	43.57 478	44.25 512	39.59 461	43.27 499	26.12 466	33.96 490	21.80 441	2.58 468	1.84 477	7.14 504	2.78 481	4.00 460	4.06 460

DANet	16.85 439	8.00 460	26.04 466	14.56 481	7.25 445	20.59 419	5.37 289	26.22 341	26.02 355	32.17 475	36.00 437	37.20 471	29.77 485	30.75 480	24.62 465	1.14 439	1.34 465	2.21 464	0.51 421	3.18 447	4.07 461
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
aanetorigin	19.21 466	12.59 487	53.50 514	9.67 411	7.83 458	11.85 287	13.87 455	17.05 218	34.15 425	49.18 519	48.89 504	34.05 457	30.22 487	22.86 442	28.00 489	1.01 431	0.75 447	0.67 407	0.89 440	3.07 443	4.14 462

ISRNet	12.26 388	2.02 312	17.38 422	12.71 464	6.24 422	7.39 216	1.62 103	29.23 379	31.94 406	22.65 395	35.28 432	24.62 385	15.27 386	15.28 331	13.76 381	0.78 408	1.00 459	2.30 466	0.52 422	0.92 375	4.29 463

RTS	30.15 515	23.12 514	96.33 563	16.71 489	11.63 494	58.66 535	24.28 511	36.80 469	62.63 532	43.79 510	46.10 494	32.56 446	43.90 518	51.29 528	40.92 517	2.38 463	0.66 439	1.06 434	0.74 434	5.11 470	4.34 464

RTSA	30.15 515	23.12 514	96.33 563	16.71 489	11.63 494	58.66 535	24.28 511	36.80 469	62.63 532	43.79 510	46.10 494	32.56 446	43.90 518	51.29 528	40.92 517	2.38 463	0.66 439	1.06 434	0.74 434	5.11 470	4.34 464

DPSNet	24.40 500	6.97 455	33.14 484	11.16 451	6.54 427	53.33 526	43.32 536	51.28 525	59.37 526	30.89 465	39.36 459	40.35 487	34.30 499	32.57 486	25.09 467	4.65 489	1.62 473	0.37 382	0.66 431	8.51 494	4.44 466

PA-Net	16.29 434	6.88 453	27.34 468	9.88 419	11.12 490	21.77 426	28.15 521	32.06 415	39.49 455	19.99 352	27.91 333	23.50 376	20.59 441	20.25 421	24.04 460	0.24 301	2.26 486	0.22 347	4.59 494	1.13 386	4.48 467
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	22.04 485	22.91 513	28.86 471	14.05 476	8.73 470	33.79 492	15.26 468	46.84 517	36.06 441	33.72 483	32.10 399	35.47 465	24.02 455	23.57 446	27.88 486	8.95 505	2.95 499	24.94 524	3.68 487	12.41 509	4.62 468

SHD	21.32 480	10.03 469	30.16 478	14.30 478	8.68 468	24.15 440	8.93 385	40.82 493	61.17 528	35.79 490	44.15 490	38.73 478	30.20 486	33.88 488	31.09 495	2.00 456	0.81 450	1.17 439	1.55 465	4.08 461	4.78 469

Anonymous_2	14.95 423	6.75 451	17.63 428	5.45 222	7.10 442	26.19 459	11.58 437	18.06 238	17.30 246	17.61 304	15.47 183	23.33 373	20.95 444	20.55 430	14.63 388	11.05 515	12.86 525	11.27 513	25.12 529	11.32 507	4.82 470

coex-ft	30.77 518	38.58 530	93.29 562	9.44 404	5.62 400	34.95 495	25.30 514	30.83 400	59.36 525	73.23 547	58.53 524	45.92 507	47.29 522	29.44 477	45.30 528	1.37 444	1.65 475	0.95 431	0.96 448	8.35 493	4.96 471

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 495	13.60 491	30.09 477	25.46 514	10.02 482	38.51 506	20.40 495	35.77 461	43.76 480	42.15 504	47.10 500	39.99 485	28.20 478	35.96 501	27.06 477	3.64 478	3.85 510	6.66 497	16.30 526	4.97 469	4.98 472

MSMD_ROB	22.90 491	9.64 468	14.76 401	17.46 494	9.88 480	34.94 494	18.83 490	33.67 438	37.47 447	40.97 502	59.80 526	45.93 508	38.34 508	31.74 484	23.24 455	6.22 496	3.58 506	8.78 507	11.03 520	6.76 481	5.06 473

STTRV1_RVC	22.05 486	18.29 502	39.19 494	16.73 491	23.82 524	29.51 475	15.66 472	34.87 451	34.16 426	35.00 487	34.89 431	31.89 438	28.80 481	28.81 473	23.08 453	11.86 519	3.26 501	6.50 493	4.65 495	14.38 515	5.69 474

FTStereo	8.67 284	1.13 87	6.04 122	6.04 268	2.39 239	7.86 227	12.05 443	17.72 227	8.33 139	20.16 359	41.41 472	16.10 284	12.64 331	10.80 170	4.37 220	0.18 264	0.01 23	0.09 257	0.16 304	0.15 106	5.71 475

FAT-Stereo	16.81 438	2.97 374	17.56 427	9.80 415	6.21 418	16.12 374	13.23 451	38.18 481	39.67 457	27.00 440	39.73 463	37.55 473	31.30 492	20.39 425	21.52 436	3.44 476	2.05 479	0.81 423	1.10 455	1.89 417	5.72 476

FC-DCNN v2	24.44 501	10.97 480	18.53 437	18.49 498	9.18 477	37.41 501	23.03 506	40.91 495	43.02 473	46.46 517	54.06 518	50.67 518	38.26 507	35.41 495	27.52 481	6.85 500	3.38 503	6.03 490	4.89 498	7.82 487	5.94 477

FC-DCNN	24.37 499	10.99 481	19.02 439	18.44 497	9.16 476	36.98 499	23.07 507	40.44 491	43.05 474	46.25 516	53.58 517	50.44 517	37.86 505	35.45 496	27.57 482	6.87 501	3.37 502	6.01 489	4.88 497	7.86 488	6.05 478

LoS_RVC	3.72 92	2.57 356	3.90 32	4.27 127	7.61 454	5.39 127	2.90 214	7.29 48	3.84 44	3.67 67	10.20 129	3.66 66	4.48 130	6.19 41	2.14 102	0.01 89	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.06 39	6.15 479

GMM-Stereo	8.34 274	1.09 80	6.42 137	6.14 276	2.52 245	10.30 257	9.64 401	23.44 309	10.64 164	17.84 307	29.89 360	17.37 308	7.75 224	11.55 208	4.36 219	0.05 197	0.01 23	0.23 350	0.90 441	0.46 272	6.26 480

AnyNet_C32	23.37 493	13.28 490	40.29 497	12.36 463	11.44 493	30.39 478	29.15 523	31.36 408	44.90 485	35.36 488	48.86 502	33.61 453	34.20 498	43.15 520	41.62 522	1.27 443	1.35 466	1.18 441	2.58 479	4.77 467	6.27 481

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 441	16.27 498	17.93 434	11.24 453	6.69 431	28.95 474	10.44 420	41.23 498	21.49 296	29.68 460	34.27 427	32.48 443	11.00 290	20.05 414	15.09 394	8.22 502	2.59 491	12.23 514	0.75 436	10.40 500	6.34 482

RYNet	18.92 463	4.69 417	16.88 420	10.99 447	15.84 507	46.72 517	16.57 480	37.84 477	48.03 491	26.92 439	26.48 320	37.84 476	24.92 462	19.80 409	31.04 494	0.25 307	0.25 364	0.62 402	0.03 175	6.34 478	6.39 483

psmorigin	20.95 475	10.24 472	35.84 487	9.75 413	7.05 441	24.59 444	10.11 412	32.85 428	32.17 409	43.09 507	54.57 519	42.79 497	36.62 503	35.99 502	27.41 480	1.58 448	2.72 495	0.79 416	1.05 452	3.26 452	6.50 484

ADCS	26.20 508	13.71 492	46.90 508	14.51 480	10.34 484	30.46 480	22.72 505	42.81 506	57.61 523	42.58 505	49.37 506	41.91 495	40.43 513	41.90 519	44.58 527	2.37 462	2.19 485	2.37 468	3.29 485	7.32 483	6.52 485

LCNet	7.52 247	1.23 103	5.35 91	6.42 290	1.29 145	9.27 247	5.64 302	17.85 232	10.63 163	16.54 279	24.54 297	14.85 261	11.29 297	11.74 222	3.88 200	0.02 140	0.02 66	0.22 347	2.04 473	0.90 374	6.76 486

Wz-Net-TNSev	25.12 503	20.16 510	57.98 523	9.56 408	7.42 450	42.73 514	22.27 501	35.14 454	53.46 508	35.97 491	42.74 481	45.83 506	39.87 512	36.56 504	34.73 499	1.82 454	1.51 471	0.76 413	1.34 462	5.84 477	6.80 487

CAS	5.20 132	0.78 16	3.30 9	17.06 493	7.59 453	8.07 231	6.31 327	9.46 80	9.09 148	4.57 90	10.67 138	1.91 43	1.22 23	4.18 15	2.16 103	10.33 510	0.02 66	0.00 1	0.02 156	0.44 266	6.83 488

PDISCO_ROB	24.45 502	9.24 462	29.28 474	28.68 520	19.96 516	37.14 500	15.33 470	45.04 515	54.69 512	29.24 456	42.67 480	46.07 509	28.17 477	35.35 494	30.30 493	9.92 509	2.13 483	6.90 498	3.20 484	8.74 495	6.87 489

G-Net	21.25 479	8.24 461	37.97 492	15.14 485	9.26 478	50.87 523	16.80 482	27.96 359	30.54 389	38.92 496	42.93 484	33.27 450	32.17 495	27.99 470	25.25 468	4.40 487	3.83 509	3.60 482	0.97 449	7.91 489	6.95 490

Prome-Stereo	8.10 267	1.28 114	5.48 96	6.50 295	1.51 172	6.70 201	9.42 396	21.08 280	9.13 149	20.88 370	32.84 409	11.95 209	11.86 313	11.75 223	3.97 207	0.01 89	0.02 66	0.18 327	0.12 283	0.41 258	7.01 491

EDNetEfficient	25.16 504	22.23 512	77.22 547	9.09 393	7.38 448	19.38 410	16.78 481	21.41 284	55.74 519	61.52 534	53.51 516	36.22 468	40.65 515	24.22 448	38.27 510	0.62 391	0.74 445	0.86 428	2.60 480	7.70 485	7.09 492

sAnonymous2	6.59 202	6.21 442	19.05 440	8.91 387	5.27 385	4.58 67	6.69 346	15.56 191	11.12 169	4.86 100	8.71 105	3.81 67	7.93 228	7.38 62	2.89 146	0.09 228	0.07 190	0.05 211	0.28 367	11.25 505	7.10 493

CroCo_RVC	6.59 202	6.21 442	19.05 440	8.91 387	5.27 385	4.58 67	6.69 346	15.56 191	11.12 169	4.86 100	8.71 105	3.81 67	7.93 228	7.38 62	2.89 146	0.09 228	0.07 190	0.05 211	0.28 367	11.25 505	7.10 493

ccnet	24.02 496	16.16 497	21.70 454	11.83 459	17.75 512	37.87 503	16.18 476	45.46 516	31.93 405	36.99 494	46.46 499	38.76 479	29.52 484	37.55 508	40.93 519	9.20 506	6.29 517	9.63 509	7.71 511	11.19 504	7.21 495

PSM-AAD	8.62 283	1.22 100	5.69 109	6.31 285	1.12 126	12.74 305	10.01 409	19.29 256	15.25 219	21.54 384	25.11 302	14.24 249	13.47 343	12.15 242	3.93 204	0.01 89	0.06 167	2.48 469	0.16 304	0.38 247	7.28 496

MFN_U_SF_RVC	28.16 510	14.14 494	53.23 513	21.11 506	7.91 460	39.97 510	13.13 450	51.65 527	46.34 489	47.41 518	53.38 514	55.32 524	40.53 514	38.47 512	39.74 514	5.67 492	4.46 512	6.98 500	8.73 514	7.47 484	7.44 497

NVstereo2D	15.15 425	2.97 374	16.28 415	9.23 398	7.56 452	30.03 476	9.53 399	42.80 505	42.72 471	15.11 241	27.03 327	23.16 370	16.93 405	24.28 449	15.45 396	3.07 474	0.43 406	1.44 451	0.61 429	6.74 480	7.60 498

MANE	31.97 519	10.75 477	17.71 432	20.94 504	13.77 503	47.80 519	26.85 517	53.00 530	55.20 517	59.29 526	64.30 533	64.93 537	56.31 536	51.83 531	38.69 512	9.61 508	4.72 513	6.91 499	19.93 527	9.20 496	7.64 499

CES	3.85 96	1.14 88	2.91 4	3.05 46	11.37 492	5.37 126	1.02 65	9.52 81	8.82 145	3.50 63	9.21 114	1.78 39	0.90 18	6.53 44	2.37 116	0.02 140	0.04 103	0.01 150	0.00 1	1.62 405	7.74 500

AnyNet_C01	29.76 513	25.78 517	75.37 545	17.03 492	11.34 491	49.00 521	27.12 519	37.99 478	40.05 460	40.73 501	65.13 536	46.98 513	38.86 510	46.63 522	48.19 532	2.14 458	2.13 483	2.13 461	2.56 478	8.14 491	7.98 501

test_for_model	9.76 323	30.79 521	6.40 136	27.43 517	18.83 515	5.78 158	1.78 132	8.51 69	8.82 145	13.12 202	5.92 81	5.28 105	2.60 71	5.21 24	1.43 42	9.57 507	2.41 488	0.00 1	0.06 235	33.29 532	8.04 502

GANetREF_RVC	25.41 506	29.28 520	24.63 461	25.18 513	6.04 415	30.44 479	35.39 531	47.84 519	50.60 505	36.88 492	36.04 438	34.11 459	31.23 491	37.46 507	27.96 488	8.58 503	2.66 493	16.29 517	4.95 499	14.37 514	8.32 503
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
XQC	24.10 498	16.76 499	50.68 511	21.37 509	11.01 489	35.24 496	18.84 491	37.28 475	55.11 516	31.64 470	30.06 365	37.71 475	30.31 488	37.17 506	39.66 513	4.20 483	0.41 398	2.76 474	1.89 472	11.46 508	8.42 504

PSMNet-RUCA	24.03 497	26.83 518	40.96 498	35.46 524	34.27 529	16.24 380	9.79 403	39.82 489	31.45 397	31.49 468	41.54 475	36.82 470	26.02 465	27.92 468	15.09 394	11.51 517	2.06 480	20.58 520	8.10 513	15.83 517	8.74 505

SDNR	16.15 433	5.23 428	28.92 472	5.73 241	6.05 416	56.85 532	3.26 223	23.18 307	29.73 379	20.62 366	36.48 439	13.59 245	16.97 407	18.43 390	13.44 378	10.56 511	13.84 526	3.10 478	0.44 411	7.80 486	8.81 506

BEATNet-Init1	35.08 526	20.64 511	54.70 518	27.43 517	12.00 499	58.29 534	31.01 525	52.58 529	57.49 522	60.36 528	62.98 529	69.98 540	55.54 534	53.00 532	44.40 525	4.61 488	2.84 497	7.05 502	6.89 503	10.97 503	8.94 507

S-Stereo	16.85 439	3.95 404	20.67 453	12.08 461	8.91 475	21.68 425	12.61 447	32.20 418	44.61 483	22.37 392	38.42 454	29.15 418	28.02 476	18.58 392	22.36 449	2.88 470	3.11 500	0.87 429	1.82 470	3.58 456	9.08 508

MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 528	34.69 524	53.68 515	37.47 526	12.55 501	56.80 531	22.63 504	52.02 528	63.29 534	66.20 539	63.82 531	58.12 526	53.73 531	51.21 527	46.48 529	8.79 504	5.31 514	14.69 516	15.22 525	17.27 521	9.21 509

SAMSARA	34.43 524	18.53 503	31.91 482	55.34 536	35.34 530	75.99 554	94.71 564	47.97 520	50.84 506	37.47 495	36.99 443	53.12 523	38.55 509	39.56 514	38.65 511	3.59 477	5.40 515	2.22 465	3.72 488	9.43 497	9.29 510

EDNetEfficientorigin	28.98 512	35.45 527	99.82 573	9.43 401	5.65 402	24.97 449	14.79 462	26.06 338	54.82 513	60.87 530	57.59 523	45.42 505	50.27 526	26.11 459	43.62 524	0.30 317	0.37 393	1.61 453	2.35 477	10.17 498	9.99 511

FCDSN-DC	25.59 507	14.91 496	18.83 438	28.55 519	15.68 506	39.29 509	18.16 488	42.83 507	41.69 466	44.43 513	51.94 510	50.82 519	39.22 511	34.59 493	27.29 478	6.05 493	3.63 507	7.01 501	6.41 502	10.35 499	10.17 512
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
IGEV-Stereo+	2.77 48	0.92 46	4.09 47	3.14 48	4.62 351	2.57 10	0.70 44	4.34 2	2.29 15	1.76 17	0.59 8	0.77 31	3.49 94	8.65 98	0.68 8	0.03 165	0.10 236	0.00 1	0.24 349	5.77 476	10.68 513

SQANet	21.24 478	24.08 516	19.60 444	26.40 516	18.74 514	30.87 482	9.24 393	32.70 425	29.58 377	25.25 424	33.37 417	33.47 452	19.19 432	28.11 472	18.32 418	10.87 512	2.92 498	26.49 526	5.65 501	18.43 522	11.48 514

ELAS_RVC	33.79 523	19.15 506	35.97 488	21.28 507	13.79 504	52.58 524	36.11 532	48.96 522	55.66 518	61.47 533	62.91 528	58.35 528	53.55 530	53.37 533	42.23 523	11.25 516	6.64 520	10.32 511	7.05 504	13.56 511	11.58 515
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	33.68 522	18.95 505	36.71 489	20.64 501	13.61 502	56.43 528	35.14 530	50.03 524	49.90 498	60.58 529	63.83 532	58.64 529	53.36 529	50.73 526	44.44 526	11.03 514	6.58 519	10.02 510	7.43 505	13.58 513	11.94 516
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	28.19 511	17.35 501	48.18 510	22.49 510	22.20 520	25.92 457	25.84 516	34.35 446	49.45 497	35.37 489	39.48 460	46.72 512	33.36 497	34.28 491	36.77 505	11.73 518	14.94 527	17.43 519	22.18 528	13.45 510	12.32 517

UDG	21.45 482	14.84 495	14.44 397	21.30 508	20.08 517	32.05 487	13.76 454	35.98 464	35.52 437	25.93 431	30.69 370	37.26 472	30.66 489	21.97 437	19.89 429	10.88 513	5.55 516	22.78 522	7.65 509	14.83 516	13.05 518

DGSMNet	19.79 471	12.06 486	33.43 486	13.79 472	16.23 510	22.97 434	15.88 474	35.41 458	41.96 468	19.90 351	32.16 401	35.60 466	18.14 424	29.48 478	23.10 454	3.85 480	3.89 511	6.16 491	4.75 496	13.56 511	13.44 519

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 249	27.25 519	41.87 501	2.73 33	0.41 25	4.25 55	1.50 93	6.63 37	3.87 45	4.31 82	3.78 33	2.48 50	1.39 28	5.67 31	1.56 48	25.09 529	0.05 134	0.01 150	0.08 249	4.67 465	14.58 520

otaku	33.18 520	35.99 528	52.93 512	40.01 527	21.41 518	55.08 527	17.25 484	43.30 509	61.58 529	39.25 498	49.16 505	46.61 511	28.49 480	39.77 515	28.76 491	18.56 525	7.00 521	31.82 528	9.61 517	21.53 525	15.48 521

FADE	41.00 530	35.07 525	67.42 536	32.15 522	23.61 523	40.02 511	25.39 515	57.09 535	71.09 544	43.02 506	41.74 477	43.42 500	51.38 527	58.81 535	50.88 537	37.95 534	21.02 529	44.59 533	42.77 535	17.09 519	15.50 522

Ntro	34.97 525	37.63 529	54.53 517	43.26 531	22.45 522	57.73 533	21.97 500	47.14 518	64.21 535	39.12 497	48.86 502	47.93 514	36.94 504	40.66 516	29.83 492	17.16 523	6.51 518	32.70 529	10.17 518	24.06 526	16.48 523

DDUNet	22.66 488	19.69 509	14.64 398	24.11 512	22.38 521	24.84 446	17.71 486	30.36 395	30.32 388	29.02 453	37.31 445	37.63 474	24.66 460	24.67 451	17.08 409	18.42 524	7.92 522	26.43 525	11.81 521	17.23 520	16.95 524

DispFullNet	30.27 517	31.74 522	58.63 524	30.13 521	28.18 527	31.79 485	8.94 386	37.16 473	54.68 511	32.60 478	37.99 449	44.62 502	28.80 481	41.55 518	27.93 487	11.94 520	3.46 504	35.53 530	12.34 522	30.08 530	17.26 525

ACVNet-4b	36.40 527	52.20 535	56.11 520	42.45 530	21.78 519	48.56 520	14.37 459	49.50 523	60.15 527	43.17 508	46.38 496	55.62 525	24.56 458	38.15 510	21.97 442	25.13 530	3.66 508	46.93 534	33.56 533	25.97 527	17.74 526

KYRaft	9.04 293	1.11 83	7.02 164	6.50 295	0.97 113	8.27 235	8.19 376	22.86 304	8.20 136	21.30 382	31.38 386	22.64 365	8.20 235	11.99 228	2.96 152	0.02 140	0.02 66	0.05 211	0.68 432	0.40 255	18.09 527

ACVNet_1	41.30 531	49.46 533	64.91 532	44.67 532	25.07 525	49.43 522	25.23 513	55.33 532	65.87 537	59.72 527	59.33 525	63.43 535	48.79 525	49.63 525	37.09 507	19.05 526	9.82 524	38.29 531	13.97 524	28.67 528	18.23 528

PVD	33.19 521	18.59 504	37.64 491	26.09 515	16.99 511	33.25 491	42.25 535	51.42 526	66.03 538	52.65 524	64.31 534	51.93 522	55.13 532	51.61 530	40.40 515	4.00 482	3.51 505	9.53 508	4.26 493	10.62 501	23.56 529

NVStereoNet_ROB	41.93 533	32.40 523	44.55 504	36.60 525	27.78 526	34.52 493	32.38 526	48.84 521	57.18 521	69.34 542	75.62 548	66.07 539	64.86 540	47.34 523	60.78 544	15.72 522	23.99 531	23.40 523	32.06 532	21.34 524	23.86 530
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	41.82 532	35.10 526	44.56 505	32.85 523	41.39 535	46.76 518	34.76 529	57.01 534	54.94 514	32.10 474	65.22 537	30.82 430	48.46 524	40.81 517	48.77 533	27.39 531	34.28 534	42.92 532	51.66 543	39.28 533	27.28 531

ACVNet_2	57.39 540	61.72 542	72.56 542	66.35 540	38.29 533	61.93 539	48.64 539	71.64 551	81.91 556	79.28 555	88.72 563	76.25 544	72.87 546	54.33 534	46.74 531	37.13 533	23.36 530	54.52 539	37.80 534	46.22 534	27.59 532

MADNet+	53.31 536	68.61 544	98.75 570	67.03 541	37.58 532	79.83 560	81.74 560	60.38 538	61.61 530	51.43 523	54.92 520	61.11 533	59.29 538	69.66 545	76.71 560	23.88 528	24.03 532	17.08 518	12.35 523	32.47 531	27.69 533

LSM	29.98 514	19.52 508	55.11 519	19.06 499	53.75 541	32.57 488	23.17 508	42.61 503	48.57 494	45.97 515	55.04 521	42.93 498	36.02 501	35.63 499	27.03 476	2.33 460	9.19 523	4.87 486	7.71 511	10.65 502	27.91 534

RainbowNet	51.25 534	62.74 543	64.52 531	60.13 537	39.00 534	58.72 537	30.83 524	57.31 536	79.18 553	50.24 520	65.35 538	60.13 531	44.25 520	49.47 524	41.16 520	46.52 539	46.06 542	52.72 538	31.78 531	52.33 539	32.47 535

JetBlue	54.08 537	45.10 532	74.15 543	51.17 534	47.68 536	75.66 553	60.97 545	63.63 539	62.09 531	63.32 537	64.88 535	78.86 547	68.17 541	68.15 543	75.09 559	36.86 532	24.88 533	29.01 527	29.12 530	28.71 529	34.13 536

PWCK	65.90 545	88.63 562	79.40 550	80.32 554	29.96 528	63.85 542	39.45 533	72.07 553	71.26 545	78.74 554	68.99 541	77.82 546	61.77 539	82.81 560	62.64 548	80.17 557	39.88 538	81.90 555	47.37 538	73.54 555	37.51 537

IMH-64-1	59.25 541	58.09 537	67.69 537	66.06 538	50.51 537	56.45 529	49.45 540	68.83 544	67.75 541	67.58 540	80.37 552	70.15 541	74.28 548	72.16 550	48.94 534	42.00 536	42.87 539	65.57 540	47.02 536	51.52 535	37.76 538

IMH-64	59.25 541	58.09 537	67.69 537	66.06 538	50.51 537	56.45 529	49.45 540	68.83 544	67.75 541	67.58 540	80.37 552	70.15 541	74.28 548	72.16 550	48.94 534	42.00 536	42.87 539	65.57 540	47.02 536	51.52 535	37.76 538

IMH	62.95 543	60.33 541	67.78 539	69.51 542	53.65 540	65.09 543	54.21 542	72.00 552	73.28 547	72.49 545	81.93 554	72.96 543	79.81 552	76.65 556	51.41 538	43.57 538	49.82 547	67.81 542	51.14 542	54.83 540	40.67 540

GCST	37.32 529	40.98 531	25.25 464	92.15 565	35.59 531	25.00 450	1.02 65	25.45 327	19.73 274	26.01 434	15.21 181	19.51 340	4.75 146	16.71 372	4.32 218	80.90 558	35.46 535	87.50 564	74.71 553	73.21 554	42.99 541

TorneroNet-64	65.66 544	70.70 546	71.20 541	76.52 546	59.70 547	66.78 544	58.05 543	67.53 543	80.00 554	62.67 536	67.40 539	83.09 552	69.42 543	67.34 540	62.05 547	48.31 541	44.07 541	72.93 544	63.88 545	68.05 545	53.58 542

anonymity	52.32 535	58.23 539	63.91 528	41.12 529	59.25 545	53.27 525	41.04 534	55.69 533	40.20 461	54.85 525	49.49 507	49.13 516	55.48 533	59.07 536	49.65 536	55.86 542	50.03 548	51.00 536	51.08 541	51.71 537	56.36 543

SPS-STEREO	55.62 539	59.14 540	64.16 529	45.05 533	53.84 542	59.88 538	44.00 537	59.53 537	49.94 500	62.33 535	61.09 527	59.80 530	56.82 537	60.06 537	57.85 541	58.41 545	48.34 544	51.07 537	49.21 539	55.41 541	56.48 544
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	54.67 538	56.61 536	62.73 526	40.21 528	53.22 539	61.95 540	48.59 538	55.05 531	44.62 484	61.03 532	63.68 530	60.46 532	55.62 535	60.68 538	55.34 540	56.34 544	48.56 545	50.16 535	49.63 540	52.25 538	56.76 545

WAO-6	70.64 546	73.02 548	66.25 533	79.92 553	61.74 549	68.74 545	59.08 544	75.27 556	87.02 560	74.72 548	79.40 551	79.19 548	84.60 558	67.70 542	60.53 543	67.85 548	48.88 546	81.48 553	73.29 550	65.57 543	58.60 546

LVE	71.50 548	72.46 547	83.91 555	75.21 545	55.29 544	74.81 548	62.76 547	77.22 557	83.77 558	82.09 557	87.11 562	83.38 553	82.41 557	75.93 554	64.49 549	48.28 540	57.24 554	74.61 546	62.53 544	65.49 542	61.01 547

WAO-7	72.21 551	78.21 551	54.04 516	79.33 552	69.31 555	70.20 546	72.09 555	77.85 560	84.90 559	77.35 551	86.03 558	79.37 549	79.88 553	65.32 539	65.33 550	62.33 547	69.70 559	70.51 543	73.21 549	67.23 544	62.02 548

ktn	72.58 552	80.06 558	69.96 540	79.14 551	69.86 556	75.40 552	70.43 554	69.01 546	76.90 550	72.88 546	77.46 549	77.43 545	77.41 551	72.78 553	55.00 539	79.09 554	65.99 556	80.09 551	68.29 546	71.46 552	62.98 549

WAO-8	76.87 558	78.41 552	66.45 534	86.81 559	72.47 557	79.27 558	68.59 551	77.75 558	89.01 562	83.09 559	86.98 559	85.87 558	84.97 560	72.12 548	69.11 552	74.93 552	55.23 551	87.79 565	83.50 559	70.47 549	64.56 550

Venus	76.87 558	78.41 552	66.45 534	86.81 559	72.47 557	79.27 558	68.59 551	77.75 558	89.01 562	83.09 559	86.98 559	85.87 558	84.97 560	72.12 548	69.11 552	74.93 552	55.23 551	87.79 565	83.50 559	70.48 550	64.56 550

notaker	72.18 550	79.78 556	78.84 549	78.75 550	68.52 553	63.26 541	61.68 546	69.22 547	75.95 548	77.58 552	78.85 550	79.69 550	84.79 559	77.39 557	58.43 542	69.68 551	60.79 555	77.46 548	68.48 547	69.62 547	64.92 552

HanzoNet	77.61 560	81.11 559	82.83 551	77.82 549	69.15 554	75.25 551	69.06 553	73.49 554	77.84 552	82.19 558	82.80 555	85.42 557	86.67 563	85.99 563	73.64 556	85.24 565	68.38 558	81.71 554	75.47 554	71.98 553	66.24 553

UNDER WATER-64	73.11 553	74.48 550	87.70 556	74.03 544	55.20 543	78.24 557	75.71 557	65.33 541	67.91 543	75.60 550	69.32 542	84.41 556	76.93 550	68.43 544	72.45 554	81.18 559	56.77 553	82.46 556	80.34 556	68.22 546	67.48 554

TorneroNet	71.21 547	73.44 549	75.82 546	80.82 555	65.65 551	70.53 547	64.39 548	71.42 550	75.97 549	71.47 544	73.68 546	84.17 555	74.00 547	69.85 546	69.09 551	59.37 546	48.19 543	79.67 549	73.51 551	74.93 556	68.26 555

Dean	80.72 562	85.82 561	83.27 552	84.91 558	59.53 546	75.11 549	68.39 550	81.59 562	88.05 561	92.41 565	86.98 559	92.41 564	93.02 565	83.11 561	73.31 555	68.01 549	66.13 557	94.82 568	84.66 562	83.28 560	69.50 556

UNDER WATER	75.92 556	79.25 554	87.75 557	84.39 557	66.43 552	77.08 555	77.22 558	66.90 542	72.16 546	75.32 549	71.56 545	85.89 560	82.15 556	70.11 547	74.99 558	79.34 556	53.61 550	86.40 562	84.53 561	71.29 551	72.11 557

JetRed	79.55 561	79.88 557	91.52 561	71.05 543	75.80 559	91.66 562	80.11 559	79.14 561	80.44 555	84.35 561	84.23 557	83.38 553	72.48 545	79.43 558	85.44 563	69.33 550	81.58 562	73.66 545	72.56 548	82.35 559	72.60 558

LRCNet_RVC	73.59 554	69.80 545	74.41 544	77.63 548	60.56 548	40.33 512	15.08 467	71.04 549	48.36 493	88.07 563	94.62 566	90.11 562	81.83 555	80.58 559	61.26 546	97.12 570	72.30 560	96.65 569	97.58 570	77.13 557	77.30 559

DPSimNet_ROB	74.29 555	83.27 560	59.30 525	77.19 547	65.13 550	75.14 550	74.95 556	73.99 555	76.94 551	81.99 556	75.48 547	80.18 551	71.76 544	67.39 541	84.00 562	81.87 560	51.14 549	79.99 550	76.70 555	70.17 548	79.21 560

ASD4	87.72 563	90.49 563	83.85 554	83.29 556	90.74 564	97.88 566	99.60 571	88.98 564	96.82 568	88.24 564	93.42 564	89.82 561	86.15 562	88.78 564	91.81 564	79.31 555	81.76 563	76.68 547	81.50 557	83.55 561	81.68 561

tt	89.96 565	1.02 63	100.00 576	99.40 572	100.00 574	100.00 574	100.00 575	100.00 576	100.00 575	78.36 553	67.94 540	99.99 577	100.00 575	100.00 577	100.00 578	95.81 568	99.93 573	87.43 563	86.39 563	95.11 570	87.89 562

TCMNet-wrong-test	76.74 557	91.47 565	89.31 558	97.64 568	97.35 568	94.87 563	92.51 563	69.78 548	65.29 536	63.44 538	71.10 543	65.66 538	51.44 528	85.29 562	74.70 557	56.06 543	20.22 528	83.11 560	82.39 558	95.02 569	88.18 563

MFMNet_re	72.05 549	79.64 555	64.23 530	52.73 535	84.71 560	77.93 556	68.35 549	63.96 540	66.93 539	61.00 531	71.29 544	63.84 536	68.91 542	72.42 552	61.11 545	82.03 561	74.22 561	80.34 552	74.44 552	83.62 562	89.34 564

xxxxx1	91.92 566	95.33 568	98.45 567	87.29 561	89.24 561	98.50 567	98.17 568	92.95 565	93.21 565	93.55 566	95.36 567	96.99 566	96.28 566	94.65 566	94.94 565	83.26 562	84.17 564	82.90 557	88.32 565	85.49 564	89.37 565

tt_ll	91.92 566	95.33 568	98.45 567	87.29 561	89.24 561	98.50 567	98.17 568	92.95 565	93.21 565	93.55 566	95.36 567	96.99 566	96.28 566	94.65 566	94.94 565	83.26 562	84.17 564	82.90 557	88.32 565	85.49 564	89.37 565

ff	91.92 566	95.33 568	98.45 567	87.29 561	89.24 561	98.50 567	98.17 568	92.95 565	93.21 565	93.55 566	95.36 567	96.99 566	96.28 566	94.65 566	94.94 565	83.26 562	84.17 564	82.90 557	88.32 565	85.49 564	89.37 565

USTest	93.52 569	90.92 564	77.74 548	87.90 564	92.63 566	100.00 574	100.00 575	99.79 573	99.80 572	99.21 572	99.52 572	98.03 569	99.15 571	89.52 565	99.31 572	90.37 566	98.47 569	84.34 561	87.43 564	84.58 563	91.71 568

KSHMR	88.54 564	93.03 566	83.31 553	95.54 566	91.74 565	82.37 561	83.41 561	84.43 563	81.99 557	87.89 562	84.05 556	91.94 563	81.33 554	76.34 555	81.76 561	96.44 569	96.14 568	96.69 570	97.12 569	92.52 568	92.67 569

PML	99.19 571	100.00 577	98.08 566	99.28 571	99.53 571	100.00 574	99.73 572	98.24 569	99.44 571	100.00 576	99.57 573	98.76 571	99.84 572	100.00 577	98.88 571	100.00 573	99.54 570	100.00 574	99.50 572	99.90 573	93.55 570

MADNet++	94.16 570	94.02 567	90.25 559	96.28 567	96.84 567	97.17 565	90.16 562	94.71 568	91.69 564	97.07 569	93.71 565	94.62 565	92.63 564	96.15 569	95.18 568	95.42 567	95.89 567	92.80 567	92.23 568	92.10 567	94.30 571

Anonymous_1	99.65 574	99.95 573	99.93 574	99.80 573	99.60 572	100.00 574	100.00 575	99.82 575	99.98 573	99.62 574	99.94 574	99.75 574	100.00 575	99.66 572	99.88 573	98.45 571	99.84 572	98.73 571	99.26 571	99.41 571	99.36 572

MEDIAN_ROB	99.19 571	99.84 572	99.62 572	98.49 569	98.51 570	98.58 570	97.81 567	98.80 571	98.56 569	99.36 573	99.49 571	99.56 572	99.06 570	98.35 570	98.31 570	99.99 572	99.63 571	100.00 574	100.00 575	99.81 572	99.95 573

HaxPig	99.40 573	99.99 574	97.38 565	100.00 574	100.00 574	96.91 564	97.35 565	99.59 572	99.99 574	100.00 576	100.00 575	99.99 577	99.99 574	99.04 571	97.77 569	100.00 573	100.00 575	100.00 574	100.00 575	100.00 574	99.99 574

ccccc	99.71 576	98.19 571	100.00 576	100.00 574	100.00 574	99.32 572	99.81 573	99.79 573	99.22 570	99.63 575	98.80 570	99.69 573	99.91 573	99.95 573	99.99 575	100.00 573	100.00 575	99.97 573	99.90 574	100.00 574	100.00 575

Selective-RAFT-Error	100.00 580	100.00 577	100.00 576	100.00 574	100.00 574	100.00 574	100.00 575	100.00 576	100.00 575	100.00 576	100.00 575	100.00 579	100.00 575	100.00 577	100.00 578	100.00 573	100.00 575	100.00 574	100.00 575	100.00 574	100.00 575

CasAABBNet	100.00 580	100.00 577	100.00 576	100.00 574	100.00 574	100.00 574	100.00 575	100.00 576	100.00 575	100.00 576	100.00 575	100.00 579	100.00 575	100.00 577	100.00 578	100.00 573	100.00 575	100.00 574	100.00 575	100.00 574	100.00 575

test_example2	99.68 575	99.99 574	99.99 575	100.00 574	99.99 573	99.86 573	99.99 574	98.29 570	100.00 575	100.00 576	100.00 575	98.15 570	98.39 569	99.98 574	99.98 574	100.00 573	99.99 574	99.40 572	99.53 573	100.00 574	100.00 575

LSM0	100.00 580	100.00 577	100.00 576	100.00 574	100.00 574	100.00 574	100.00 575	100.00 576	100.00 575	100.00 576	100.00 575	100.00 579	100.00 575	100.00 577	100.00 578	100.00 573	100.00 575	100.00 574	100.00 575	100.00 574	100.00 575

DPSMNet_ROB	99.95 578	100.00 577	100.00 576	100.00 574	100.00 574	100.00 574	100.00 575	100.00 576	100.00 575	99.15 571	100.00 575	99.96 575	100.00 575	99.99 575	99.99 575	100.00 573	100.00 575	100.00 574	100.00 575	100.00 574	100.00 575

DGTPSM_ROB	99.95 578	100.00 577	100.00 576	100.00 574	100.00 574	100.00 574	100.00 575	100.00 576	100.00 575	99.14 570	100.00 575	99.96 575	100.00 575	99.99 575	99.99 575	100.00 573	100.00 575	100.00 574	100.00 575	100.00 574	100.00 575

DPSM_ROB	100.00 580	100.00 577	100.00 576	100.00 574	100.00 574	100.00 574	100.00 575	100.00 576	100.00 575	100.00 576	100.00 575	100.00 579	100.00 575	100.00 577	100.00 578	100.00 573	100.00 575	100.00 574	100.00 575	100.00 574	100.00 575

DPSM	100.00 580	100.00 577	100.00 576	100.00 574	100.00 574	100.00 574	100.00 575	100.00 576	100.00 575	100.00 576	100.00 575	100.00 579	100.00 575	100.00 577	100.00 578	100.00 573	100.00 575	100.00 574	100.00 575	100.00 574	100.00 575

AVERAGE_ROB	99.80 577	99.99 574	99.40 571	100.00 574	100.00 574	98.99 571	97.72 566	100.00 576	100.00 575	100.00 576	100.00 575	100.00 579	100.00 575	100.00 577	100.00 578	100.00 573	100.00 575	100.00 574	100.00 575	100.00 574	100.00 575

Low-res two-view benchmark