Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

Pro-Stereo	0.24 6	0.30 34	0.81 3	0.22 25	0.15 47	0.49 206	0.15 44	0.23 2	0.39 93	0.16 7	0.14 11	0.15 20	0.09 1	0.49 183	0.21 37	0.08 42	0.06 2	0.10 211	0.37 561	0.08 31	0.22 116

MGA	0.40 119	0.36 109	1.31 91	0.22 25	0.18 106	0.39 94	0.13 10	0.30 7	0.27 3	0.62 445	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.96 380	0.29 155	0.08 42	1.60 603	0.07 1	0.06 11	0.09 52	0.68 413

CAR	0.43 143	0.37 124	1.28 83	0.22 25	0.16 61	0.38 85	0.13 10	0.33 16	0.27 3	0.75 532	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.64 259	0.30 166	0.08 42	1.51 594	0.07 1	0.83 656	0.10 80	0.73 433

MSE-Stereo	0.44 162	0.36 109	1.28 83	0.22 25	0.16 61	0.38 85	0.13 10	0.33 16	0.27 3	0.62 445	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.96 380	0.29 155	0.08 42	1.60 603	0.07 1	0.83 656	0.10 80	0.73 433

BLMT-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 25	0.13 20	0.15 1	0.16 62	0.22 1	0.41 107	0.12 1	0.17 29	0.13 1	0.10 2	0.20 1	0.22 56	0.07 8	0.06 2	0.08 58	0.08 98	0.08 31	0.33 197

MLG-Stereo_test2	0.46 179	0.49 231	1.77 159	0.79 562	0.70 539	0.63 424	0.12 4	0.37 31	0.48 159	0.39 213	0.15 18	0.24 147	0.10 2	0.46 150	0.20 25	0.16 486	1.21 548	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.66 401

monster-pro	0.47 187	0.29 16	1.08 44	0.22 25	0.18 106	0.50 225	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.88 358	0.47 319	0.06 1	2.11 643	0.07 1	0.81 651	0.07 2	1.01 522

MonStereo	0.47 187	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 235	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.17 29	0.15 20	0.11 7	0.88 358	0.48 329	0.06 1	2.11 643	0.07 1	0.80 648	0.07 2	1.01 522

Monster-pub-eth3d	0.47 187	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 235	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.87 349	0.47 319	0.06 1	2.11 643	0.07 1	0.81 651	0.07 2	1.01 522

MonSter	0.47 187	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 235	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.26 122	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.88 358	0.47 319	0.06 1	2.11 643	0.07 1	0.81 651	0.07 2	1.01 522

252Zero-FE	1.02 580	0.31 46	1.72 154	0.26 100	0.27 275	0.31 28	0.12 4	0.42 63	0.57 242	7.97 687	0.25 114	0.13 1	0.12 11	0.75 314	0.51 347	0.09 94	5.04 692	0.07 1	0.83 656	0.09 52	0.66 401

Monster-pub-mixall	0.50 225	0.35 101	0.98 18	0.22 25	0.13 20	0.34 47	0.12 4	0.38 40	0.28 6	0.39 213	0.19 44	0.16 44	0.12 11	1.05 397	0.41 275	0.08 42	3.28 681	0.07 1	0.73 645	0.08 31	0.55 353

IGEV	0.36 77	0.34 89	1.03 31	0.21 13	0.24 232	0.42 129	0.16 62	0.38 40	0.41 107	0.37 201	0.22 76	0.14 10	0.12 11	0.63 252	0.40 266	0.08 42	0.73 490	0.08 58	0.53 614	0.09 52	0.52 330

LG-Stereo_L2	0.29 19	0.42 167	0.97 15	0.36 339	0.25 243	0.31 28	0.22 208	0.40 51	0.28 6	0.19 30	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.44 142	0.23 75	0.08 42	0.49 437	0.08 58	0.06 11	0.08 31	0.58 368

LG-Stereo_L1	0.30 23	0.42 167	0.97 15	0.35 320	0.28 291	0.28 16	0.21 170	0.39 44	0.30 11	0.19 30	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.45 145	0.22 56	0.08 42	0.71 487	0.08 58	0.06 11	0.08 31	0.51 322

MLG-Stereo_test3	0.31 27	0.44 199	1.03 31	0.48 455	0.40 429	0.36 63	0.13 10	0.39 44	0.46 145	0.28 150	0.19 44	0.17 62	0.12 11	0.25 17	0.18 6	0.09 94	0.53 448	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.45 291

MLG-Stereo_test1	0.36 77	0.45 208	1.50 125	0.24 61	0.35 382	0.45 158	0.13 10	0.36 28	0.51 184	0.20 40	0.10 1	0.18 76	0.12 11	0.33 64	0.18 6	0.08 42	1.36 571	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.47 299

PointNet	0.29 19	0.30 34	1.14 61	0.22 25	0.14 33	0.36 63	0.17 75	0.35 23	0.34 26	0.17 14	0.16 25	0.19 93	0.13 18	0.26 22	0.38 254	0.11 284	0.52 445	0.08 58	0.07 63	0.07 2	0.68 413

DepthFocus	0.22 3	0.33 74	1.23 71	0.20 4	0.15 47	0.20 7	0.15 44	0.31 12	0.20 2	0.16 7	0.17 29	0.15 20	0.13 18	0.24 11	0.18 6	0.09 94	0.08 72	0.11 291	0.10 184	0.09 52	0.08 5

Test_v1	0.24 6	0.32 60	1.04 33	0.21 13	0.14 33	0.27 15	0.15 44	0.39 44	0.29 9	0.18 23	0.19 44	0.15 20	0.13 18	0.28 33	0.20 25	0.10 183	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.08 31	0.49 312

monsterstereo	0.40 119	0.43 184	1.07 38	0.26 100	0.27 275	0.39 94	0.14 23	0.55 198	0.37 55	0.28 150	0.27 142	0.14 10	0.13 18	0.67 273	0.44 300	0.07 8	1.12 539	0.07 1	0.81 651	0.08 31	0.53 336

MLG-Stereo	0.38 96	0.43 184	1.46 117	0.24 61	0.42 450	0.44 150	0.13 10	0.42 63	0.51 184	0.27 135	0.14 11	0.17 62	0.13 18	0.35 87	0.18 6	0.08 42	1.45 587	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.47 299

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.31 27	0.42 167	1.17 63	0.24 61	0.33 353	0.48 194	0.20 127	0.51 156	0.38 73	0.27 135	0.30 172	0.25 157	0.14 23	0.24 11	0.29 155	0.09 94	0.07 24	0.10 211	0.09 135	0.12 128	0.57 361

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.33 44	0.40 152	1.30 87	0.24 61	0.31 329	0.47 184	0.20 127	0.49 122	0.36 48	0.28 150	0.32 203	0.27 188	0.14 23	0.25 17	0.41 275	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.66 401

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.32 33	0.42 167	1.19 66	0.23 46	0.32 345	0.48 194	0.20 127	0.50 146	0.38 73	0.27 135	0.31 186	0.26 174	0.14 23	0.24 11	0.41 275	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.58 368

PipStereo	0.60 325	0.30 34	0.84 5	1.25 611	1.76 645	0.16 2	0.15 44	0.37 31	0.43 121	0.13 3	0.11 3	0.22 122	0.14 23	0.50 190	0.21 37	0.08 42	1.80 620	0.07 1	0.06 11	0.12 128	3.38 670

PSi22b	0.61 335	0.30 34	0.87 8	1.18 607	1.89 649	0.16 2	0.15 44	0.37 31	0.43 121	0.13 3	0.11 3	0.24 147	0.14 23	0.52 197	0.20 25	0.08 42	1.79 617	0.07 1	0.06 11	0.12 128	3.35 669

LACA3	0.21 2	0.43 184	0.86 6	0.19 2	0.12 8	0.34 47	0.17 75	0.28 5	0.35 32	0.17 14	0.14 11	0.15 20	0.14 23	0.29 37	0.14 1	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.07 1

Foundation-i32	0.71 444	0.33 74	0.99 19	1.38 621	1.80 646	0.49 206	0.15 44	0.34 20	0.60 268	0.14 5	0.13 9	0.28 197	0.14 23	0.99 384	0.52 351	0.09 94	2.49 667	0.07 1	0.06 11	0.11 104	3.05 663

LACA2	0.32 33	1.15 507	2.00 217	0.20 4	0.10 1	0.39 94	0.17 75	0.35 23	0.40 103	0.16 7	0.15 18	0.18 76	0.14 23	0.31 45	0.21 37	0.09 94	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.13 163	0.07 1

BStereo	0.34 51	0.38 135	1.38 101	0.24 61	0.29 300	0.50 225	0.21 170	0.49 122	0.38 73	0.22 66	0.18 35	0.20 105	0.14 23	0.35 87	0.47 319	0.07 8	0.42 420	0.16 504	0.21 441	0.12 128	0.42 259

Wave_Phase_stereo	0.37 88	0.38 135	1.38 101	0.24 61	0.29 300	1.09 607	0.21 170	0.52 162	0.38 73	0.22 66	0.18 35	0.20 105	0.14 23	0.35 87	0.47 319	0.07 8	0.42 420	0.16 504	0.21 441	0.12 128	0.42 259

S2M2_XL	0.22 3	0.36 109	1.33 93	0.20 4	0.13 20	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 7	0.20 51	0.15 20	0.14 23	0.21 2	0.22 56	0.11 284	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.10 80	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4.5_new	0.39 104	0.29 16	1.25 76	0.22 25	0.16 61	0.40 104	0.17 75	0.43 71	0.37 55	0.27 135	0.22 76	0.15 20	0.14 23	1.04 394	0.23 75	0.09 94	1.49 589	0.07 1	0.14 320	0.09 52	0.62 385

4.5w-stereo	0.39 104	0.29 16	1.25 76	0.22 25	0.16 61	0.40 104	0.17 75	0.43 71	0.37 55	0.27 135	0.22 76	0.15 20	0.14 23	1.04 394	0.23 75	0.09 94	1.49 589	0.07 1	0.14 320	0.09 52	0.62 385

LGtest1	0.26 12	0.43 184	0.82 4	0.23 46	0.21 173	0.31 28	0.11 2	0.36 28	0.43 121	0.24 93	0.18 35	0.16 44	0.14 23	0.30 41	0.28 144	0.10 183	0.16 296	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.42 259

DEFOM-Stereo	0.26 12	0.61 295	1.22 70	0.24 61	0.14 33	0.49 206	0.18 93	0.31 12	0.31 14	0.20 40	0.18 35	0.15 20	0.14 23	0.42 133	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.16 66

dual_stereo	0.94 559	0.31 46	1.80 165	0.90 574	2.52 670	0.54 276	0.15 44	0.69 283	1.02 588	0.25 101	0.18 35	0.18 76	0.14 23	0.63 252	0.35 230	0.09 94	3.76 683	0.07 1	0.47 596	0.07 2	4.59 689

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 169	1.36 569	1.30 87	0.24 61	0.12 8	0.33 42	0.20 127	0.41 56	0.37 55	0.32 176	0.21 62	0.16 44	0.14 23	0.29 37	0.62 407	0.55 630	1.42 582	0.11 291	0.13 297	0.25 417	0.56 355

gcap-zeroshot	0.32 33	0.41 160	1.34 95	0.23 46	0.33 353	0.49 206	0.20 127	0.52 162	0.37 55	0.27 135	0.29 161	0.25 157	0.14 23	0.23 3	0.32 195	0.09 94	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.59 375

test_for_model	0.31 27	0.42 167	1.17 63	0.24 61	0.33 353	0.48 194	0.20 127	0.51 156	0.38 73	0.27 135	0.30 172	0.25 157	0.14 23	0.24 11	0.29 155	0.09 94	0.07 24	0.10 211	0.09 135	0.12 128	0.57 361

testlalala	0.32 33	0.41 160	1.34 95	0.23 46	0.33 353	0.49 206	0.20 127	0.52 162	0.37 55	0.27 135	0.29 161	0.25 157	0.14 23	0.23 3	0.32 195	0.09 94	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.59 375

LiteMatch*	0.32 33	0.28 10	1.12 49	0.20 4	0.14 33	0.28 16	0.15 44	0.30 7	0.31 14	0.17 14	0.14 11	0.16 44	0.15 43	0.49 183	0.37 245	0.09 94	0.77 492	0.08 58	0.38 566	0.08 31	0.81 467

GeoVLM	0.34 51	0.27 3	0.99 19	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.15 43	0.61 242	0.39 261	0.11 284	0.81 501	0.07 1	0.56 620	0.07 2	0.84 473

LACA1	0.24 6	0.74 368	1.01 28	0.20 4	0.10 1	0.42 129	0.14 23	0.33 16	0.38 73	0.16 7	0.11 3	0.14 10	0.15 43	0.27 27	0.16 2	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.10 80	0.08 5

gcap_with_dpt	0.32 33	0.38 135	1.30 87	0.24 61	0.30 316	0.48 194	0.21 170	0.52 162	0.36 48	0.28 150	0.31 186	0.23 135	0.15 43	0.23 3	0.27 129	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.66 401

DispViT+	0.25 10	0.29 16	1.12 49	0.20 4	0.44 456	0.22 10	0.14 23	0.43 71	0.40 103	0.20 40	0.17 29	0.18 76	0.15 43	0.39 105	0.19 14	0.11 284	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.09 10

MatchStereo	0.27 15	0.41 160	1.77 159	0.21 13	0.10 1	0.21 9	0.14 23	0.43 71	0.43 121	0.15 6	0.26 128	0.15 20	0.15 43	0.27 27	0.20 25	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 5
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.34 51	0.27 3	1.00 23	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.15 43	0.61 242	0.40 266	0.11 284	0.82 504	0.07 1	0.56 620	0.07 2	0.84 473

HiDET	0.34 51	0.27 3	1.12 49	0.21 13	0.13 20	0.36 63	0.14 23	0.37 31	0.35 32	0.17 14	0.15 18	0.17 62	0.15 43	0.59 230	0.59 389	0.09 94	0.58 460	0.07 1	0.44 584	0.07 2	0.73 433

LCMNet	0.37 88	0.28 10	1.12 49	0.20 4	0.13 20	0.39 94	0.14 23	0.37 31	0.37 55	0.18 23	0.16 25	0.17 62	0.15 43	0.69 283	0.60 394	0.09 94	0.80 497	0.07 1	0.55 617	0.07 2	0.93 503

VIP-Stereo	0.39 104	0.81 402	1.51 126	0.24 61	0.34 369	0.52 255	0.17 75	0.46 98	0.49 165	0.21 53	0.25 114	0.25 157	0.15 43	0.41 124	0.41 275	0.09 94	0.62 470	0.08 58	0.06 11	0.15 211	0.68 413

Replicate-Monster	0.58 294	0.53 260	1.55 130	0.22 25	0.34 369	0.37 73	0.13 10	0.43 71	0.39 93	0.35 194	0.16 25	0.16 44	0.15 43	1.46 478	0.21 37	0.11 284	2.71 673	0.07 1	0.35 549	0.08 31	1.81 606

qwe	0.41 127	0.29 16	1.29 86	0.22 25	0.22 188	0.41 115	0.15 44	0.49 122	0.38 73	0.28 150	0.23 95	0.14 10	0.15 43	0.94 373	0.24 87	0.08 42	1.47 588	0.07 1	0.25 471	0.08 31	0.76 443

monsters	0.39 104	0.39 144	1.04 33	0.24 61	0.32 345	0.42 129	0.13 10	0.49 122	0.35 32	0.27 135	0.21 62	0.14 10	0.15 43	0.60 237	0.43 294	0.09 94	1.09 535	0.07 1	0.70 638	0.07 2	0.65 399

LG-G_1	0.41 127	0.43 184	1.62 140	0.50 475	0.35 382	0.50 225	0.12 4	0.47 108	0.44 133	0.33 181	0.20 51	0.19 93	0.15 43	0.94 373	0.21 37	0.09 94	0.61 465	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.87 487

LG-G	0.41 127	0.43 184	1.62 140	0.50 475	0.35 382	0.50 225	0.12 4	0.47 108	0.44 133	0.33 181	0.20 51	0.19 93	0.15 43	0.94 373	0.21 37	0.09 94	0.61 465	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.87 487

U	3.41 675	0.37 124	1.27 79	0.27 126	13.75 698	19.65 703	0.15 44	0.43 71	0.33 22	0.18 23	0.19 44	0.27 188	0.15 43	0.23 3	0.19 14	0.10 183	0.06 2	17.75 708	12.73 701	0.11 104	0.10 15

AIO-Stereo	0.64 383	0.60 289	1.63 142	1.31 613	1.45 625	0.38 85	0.20 127	0.55 198	0.83 511	0.31 171	0.31 186	0.23 135	0.15 43	0.39 105	0.63 414	0.10 183	1.25 553	0.09 144	0.41 578	0.21 350	1.73 600

CSFM-Stereo	0.35 64	0.30 34	0.95 14	0.21 13	0.12 8	0.39 94	0.15 44	0.37 31	0.31 14	0.18 23	0.16 25	0.17 62	0.16 60	0.64 259	0.53 359	0.12 344	0.85 508	0.07 1	0.50 606	0.07 2	0.79 456

Wavelet-MonSter	0.42 136	0.34 89	1.38 101	0.23 46	0.17 85	0.43 136	0.14 23	0.28 5	0.35 32	0.23 80	0.21 62	0.15 20	0.16 60	0.92 371	0.66 424	0.06 1	1.21 548	0.07 1	0.45 586	0.06 1	0.95 510

HART	0.75 472	0.75 375	2.22 283	0.94 580	1.59 636	0.30 23	0.19 102	0.72 304	0.85 526	0.30 168	0.52 340	0.39 271	0.16 60	0.81 338	0.43 294	0.08 42	2.61 671	0.10 211	0.07 63	0.36 544	1.61 593

fffft	0.36 77	0.70 340	1.51 126	0.25 80	0.15 47	0.42 129	0.24 277	0.46 98	0.42 114	0.22 66	0.19 44	0.20 105	0.16 60	0.47 155	0.69 434	0.07 8	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.30 486	0.45 291
1: 1. 1
RAStereo	0.33 44	0.81 402	2.22 283	0.27 126	0.18 106	0.25 13	0.20 127	0.45 88	0.38 73	0.21 53	0.26 128	0.20 105	0.16 60	0.26 22	0.26 120	0.10 183	0.08 72	0.10 211	0.08 98	0.13 163	0.09 10

CAS++	0.34 51	0.39 144	1.90 193	0.25 80	0.18 106	0.32 36	0.20 127	0.78 332	0.44 133	0.31 171	0.31 186	0.21 116	0.16 60	0.34 72	0.20 25	0.15 466	0.13 247	0.13 417	0.10 184	0.15 211	0.14 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DF	0.70 439	0.34 89	1.60 137	2.29 664	1.43 623	0.40 104	0.20 127	0.73 308	0.37 55	0.25 101	0.39 248	0.34 245	0.17 66	0.83 342	0.90 488	0.10 183	2.62 672	0.08 58	0.29 495	0.09 52	0.58 368

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.40 119	0.68 327	1.47 121	0.26 100	0.31 329	0.41 115	0.20 127	0.50 146	0.39 93	0.22 66	0.22 76	0.20 105	0.17 66	0.27 27	0.19 14	0.08 42	0.10 172	0.08 58	0.45 586	0.10 80	1.76 603

WQFJA1++	2.66 660	0.28 10	6.84 675	1.32 615	1.50 631	0.52 255	0.13 10	0.41 56	0.52 196	14.18 697	0.19 44	3.31 666	0.17 66	0.88 358	0.45 306	0.18 519	1.54 599	0.08 58	0.81 651	17.77 707	2.17 626

DLNR-FE	13.74 697	20.13 701	23.90 703	121.61 719	34.09 712	0.46 170	0.15 44	8.04 693	0.47 154	0.29 163	0.37 234	0.26 174	0.17 66	0.78 326	0.36 234	7.40 698	2.94 678	0.09 144	0.38 566	51.06 719	1.95 611

FlowAnything_test	0.25 10	0.41 160	0.71 1	0.28 152	0.17 85	0.37 73	0.20 127	0.39 44	0.28 6	0.25 101	0.20 51	0.21 116	0.17 66	0.28 33	0.26 120	0.13 393	0.10 172	0.14 454	0.16 367	0.17 257	0.16 66

2.5w	0.40 119	0.31 46	1.07 38	0.23 46	0.16 61	0.39 94	0.19 102	0.50 146	0.39 93	0.23 80	0.23 95	0.13 1	0.17 66	0.73 308	0.24 87	0.07 8	1.53 597	0.07 1	0.46 593	0.07 2	0.92 501

111111	0.39 104	0.28 10	0.93 13	0.33 267	0.42 450	0.43 136	0.13 10	0.48 117	0.39 93	0.24 93	0.31 186	0.18 76	0.17 66	0.43 136	0.23 75	0.09 94	1.32 568	0.08 58	0.06 11	0.25 417	1.00 521

LG-Stereo	0.36 77	0.61 295	1.37 100	0.26 100	0.37 403	0.43 136	0.20 127	0.55 198	0.44 133	0.25 101	0.30 172	0.50 354	0.17 66	0.30 41	0.37 245	0.10 183	0.18 322	0.11 291	0.10 184	0.24 392	0.43 270

S2M2_L	0.27 15	0.32 60	1.41 111	0.24 61	0.17 85	0.24 12	0.09 1	0.36 28	0.50 177	0.17 14	0.25 114	0.22 122	0.17 66	0.27 27	0.29 155	0.16 486	0.12 227	0.11 291	0.12 275	0.15 211	0.12 26
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.23 5	0.31 46	0.87 8	0.23 46	0.11 5	0.40 104	0.16 62	0.33 16	0.40 103	0.20 40	0.19 44	0.18 76	0.17 66	0.38 101	0.17 3	0.11 284	0.06 2	0.08 58	0.07 63	0.10 80	0.09 10

FoundationStereo	0.61 335	0.37 124	0.91 11	1.96 657	2.40 668	0.20 7	0.16 62	0.26 3	0.86 533	0.16 7	0.12 6	0.19 93	0.17 66	0.58 229	0.32 195	0.10 183	2.98 680	0.08 58	0.06 11	0.07 2	0.20 100

AIO_test	1.11 597	0.77 382	2.51 397	3.32 680	2.81 674	0.35 55	0.25 305	1.29 619	0.68 361	1.28 628	0.27 142	0.32 233	0.17 66	2.86 655	0.27 129	0.12 344	1.72 614	0.08 58	0.21 441	0.15 211	2.81 655

castereo++	0.39 104	0.83 409	1.38 101	0.29 175	0.18 106	0.53 266	0.20 127	0.57 214	0.58 250	0.20 40	0.27 142	0.32 233	0.17 66	0.34 72	0.22 56	0.09 94	0.54 451	0.09 144	0.29 495	0.15 211	0.52 330

mms	0.39 104	0.63 304	1.31 91	0.34 294	0.65 530	0.32 36	0.22 208	0.39 44	0.39 93	0.27 135	0.31 186	0.23 135	0.17 66	0.57 221	0.22 56	0.08 42	0.21 352	0.10 211	0.08 98	0.24 392	1.16 542

ours_stereo	0.37 88	0.67 317	1.63 142	0.30 196	0.50 474	0.35 55	0.22 208	0.41 56	0.38 73	0.21 53	0.32 203	0.23 135	0.17 66	0.47 155	0.22 56	0.08 42	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.24 392	0.77 447

GCAP-BAT	1.28 613	0.35 101	9.74 682	3.41 681	5.90 685	0.39 94	0.20 127	0.68 278	0.46 145	0.27 135	0.26 128	0.25 157	0.17 66	0.69 283	0.21 37	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.13 163	2.25 637

RSM++	0.48 201	0.52 253	1.27 79	1.62 635	1.27 614	0.39 94	0.20 127	0.49 122	0.56 235	0.22 66	0.25 114	0.24 147	0.17 66	0.39 105	0.23 75	0.09 94	0.11 204	0.09 144	0.35 549	0.29 477	0.80 460

RSM	0.47 187	0.51 248	1.36 97	1.37 619	1.04 590	0.37 73	0.21 170	0.52 162	0.55 226	0.23 80	0.28 151	0.28 197	0.17 66	0.40 115	0.22 56	0.09 94	0.24 366	0.09 144	0.35 549	0.24 392	0.80 460

RAFT-Stereo-weight	0.46 179	0.37 124	1.60 137	0.29 175	0.51 477	0.57 322	0.22 208	0.84 384	0.67 334	0.48 270	0.38 242	0.36 253	0.17 66	0.39 105	0.27 129	0.09 94	1.28 560	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.41 254

MSKI-zero shot	0.70 439	0.44 199	2.62 445	1.47 627	0.75 545	0.56 299	0.20 127	0.80 346	0.45 140	0.60 420	0.52 340	0.44 310	0.17 66	0.70 290	0.26 120	0.09 94	2.87 677	0.09 144	0.32 524	0.14 195	0.50 315

DLNR_Zeroshot_test	13.74 697	20.06 700	23.92 704	121.50 718	35.20 713	0.46 170	0.15 44	7.96 692	0.47 154	0.29 163	0.37 234	0.26 174	0.17 66	0.79 330	0.36 234	7.16 697	2.95 679	0.09 144	0.38 566	50.40 718	1.95 611

CASnet	0.32 33	0.40 152	1.80 165	0.28 152	0.11 5	0.47 184	0.19 102	0.45 88	0.47 154	0.39 213	0.31 186	0.23 135	0.17 66	0.31 45	0.21 37	0.11 284	0.06 2	0.15 483	0.12 275	0.16 233	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	1.24 609	0.35 101	9.01 679	3.41 681	5.81 684	0.39 94	0.20 127	0.68 278	0.46 145	0.27 135	0.26 128	0.25 157	0.17 66	0.69 283	0.21 37	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.13 163	2.25 637

CAS	0.39 104	0.31 46	1.79 163	0.81 566	0.34 369	0.51 235	0.23 248	0.49 122	0.42 114	0.23 80	0.31 186	0.20 105	0.17 66	0.30 41	0.25 105	0.77 645	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.41 254

EGLCR-Stereo	0.90 543	0.31 46	1.90 193	1.60 634	0.95 575	1.14 611	0.42 500	0.85 397	0.43 121	1.74 651	0.21 62	0.27 188	0.17 66	1.56 494	0.30 166	0.10 183	2.60 669	0.10 211	0.09 135	0.10 80	3.10 664

DN	0.97 569	0.30 34	4.03 637	3.02 678	0.78 553	0.72 497	0.21 170	0.61 240	0.44 133	0.36 195	0.54 368	0.36 253	0.18 91	1.20 434	0.91 490	0.72 642	1.86 623	0.11 291	0.34 544	0.12 128	2.60 650

aanet-new-60k	0.42 136	0.80 397	2.50 395	0.26 100	0.34 369	0.39 94	0.19 102	0.47 108	0.37 55	0.22 66	0.20 51	0.18 76	0.18 91	0.33 64	0.19 14	0.07 8	0.29 389	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.08 535

GCAP-Stereo-DPT26K	0.58 294	0.71 345	1.95 203	0.55 498	0.53 488	0.35 55	0.21 170	0.45 88	0.69 373	0.36 195	0.22 76	0.17 62	0.18 91	0.45 145	0.51 347	0.08 42	0.32 396	0.08 58	0.28 490	0.12 128	3.41 671

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.41 127	0.63 304	1.64 145	0.32 243	0.33 353	0.35 55	0.19 102	0.49 122	0.37 55	0.19 30	0.20 51	0.19 93	0.18 91	0.24 11	0.20 25	0.08 42	0.40 416	0.08 58	0.46 593	0.10 80	1.56 585

PSi22a	0.63 372	0.32 60	0.91 11	0.96 584	1.42 621	0.16 2	0.14 23	0.34 20	0.45 140	0.12 1	0.10 1	0.25 157	0.18 91	0.72 306	0.39 261	0.09 94	1.75 616	0.07 1	0.42 583	0.13 163	3.64 679

GEAStereo	0.95 562	0.48 224	1.85 179	2.15 659	3.19 676	0.55 291	0.21 170	0.66 268	0.45 140	0.43 236	0.22 76	0.16 44	0.18 91	1.06 398	0.97 499	0.13 393	2.28 659	0.09 144	0.06 11	0.33 511	3.58 675

GSStereo	1.06 588	0.48 224	1.85 179	2.42 668	3.19 676	0.55 291	0.21 170	1.59 643	0.54 215	0.29 163	0.22 76	0.17 62	0.18 91	1.06 398	0.97 499	0.13 393	2.82 675	0.08 58	0.17 386	0.33 511	3.99 683

GS-Stereo							0.21 170	1.59 643	0.54 215	0.29 163	0.22 76	0.17 62	0.18 91	1.06 398	0.97 499	0.13 393	2.82 675	0.08 58	0.17 386	0.33 511	3.99 683

AdaDepth	0.36 77	0.43 184	1.65 146	0.26 100	0.22 188	0.46 170	0.16 62	0.31 12	0.53 209	0.21 53	0.20 51	0.14 10	0.18 91	0.37 97	0.21 37	0.07 8	0.67 476	0.08 58	0.24 463	0.10 80	0.74 439

4.25_new	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 398	0.30 166	0.10 183	1.44 583	0.07 1	0.32 524	0.07 2	0.93 503

4.5w_new	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 398	0.30 166	0.10 183	1.44 583	0.07 1	0.32 524	0.07 2	0.93 503

4.25w-stereo	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 398	0.30 166	0.10 183	1.44 583	0.07 1	0.32 524	0.07 2	0.93 503

3.75w	0.33 44	0.27 3	1.02 29	0.22 25	0.21 173	0.44 150	0.16 62	0.47 108	0.33 22	0.25 101	0.21 62	0.13 1	0.18 91	0.54 212	0.24 87	0.08 42	1.14 541	0.07 1	0.08 98	0.07 2	0.56 355

GREAT-IGEV	0.92 550	0.56 276	2.08 238	0.98 587	2.29 666	0.47 184	0.18 93	0.35 23	0.78 468	0.74 529	0.33 209	0.15 20	0.18 91	1.00 386	0.55 371	0.09 94	3.79 684	0.07 1	0.26 479	0.22 367	3.26 668
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.95 562	1.02 470	2.57 422	2.80 677	1.91 652	0.37 73	0.24 277	0.52 162	0.60 268	0.98 581	0.29 161	0.25 157	0.18 91	2.16 600	0.29 155	0.11 284	1.39 578	0.08 58	0.11 237	0.26 438	2.87 656

GIP-stereo	0.61 335	0.68 327	1.05 35	0.95 583	1.46 628	0.42 129	0.17 75	0.69 283	0.49 165	0.19 30	0.24 101	0.23 135	0.18 91	0.95 379	0.59 389	0.10 183	1.33 569	0.08 58	0.06 11	0.18 282	2.21 631

SMoEStereo_RVC	0.36 77	0.83 409	1.48 123	0.26 100	0.15 47	0.46 170	0.22 208	0.40 51	0.43 121	0.23 80	0.24 101	0.21 116	0.18 91	0.47 155	0.59 389	0.07 8	0.07 24	0.10 211	0.08 98	0.24 392	0.42 259

tt45	0.35 64	0.80 397	1.46 117	0.26 100	0.17 85	0.55 291	0.22 208	0.44 82	0.39 93	0.24 93	0.26 128	0.25 157	0.18 91	0.64 259	0.36 234	0.09 94	0.08 72	0.10 211	0.08 98	0.24 392	0.29 168

999	0.35 64	0.74 368	1.38 101	0.27 126	0.18 106	0.50 225	0.23 248	0.40 51	0.41 107	0.21 53	0.33 209	0.23 135	0.18 91	0.74 312	0.37 245	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.26 438	0.26 148

MGS-Stereo	0.35 64	0.48 224	1.99 216	0.26 100	0.14 33	0.41 115	0.22 208	0.41 56	0.48 159	0.24 93	0.51 330	0.25 157	0.18 91	0.33 64	0.22 56	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.47 606	0.10 15

UniTT-Stereo	0.36 77	0.66 316	2.43 341	0.28 152	0.24 232	0.30 23	0.18 93	0.35 23	0.36 48	0.26 122	0.37 234	0.18 76	0.18 91	0.33 64	0.30 166	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.25 417	0.09 10

Selective-IGEV-i32	0.57 285	0.42 167	1.87 187	1.67 639	1.33 615	0.36 63	0.20 127	0.61 240	0.70 385	0.22 66	0.31 186	0.22 122	0.19 112	0.52 197	0.36 234	0.09 94	0.97 516	0.09 144	0.15 344	0.20 335	0.86 483

BridgeDepth	0.26 12	0.63 304	1.36 97	0.23 46	0.10 1	0.38 85	0.15 44	0.35 23	0.37 55	0.17 14	0.13 9	0.23 135	0.19 112	0.32 56	0.23 75	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 11	0.10 80	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.76 477	0.35 101	2.10 249	0.30 196	0.25 243	0.44 150	0.16 62	0.45 88	0.36 48	5.93 685	0.20 51	0.22 122	0.19 112	0.52 197	1.06 524	0.10 183	0.71 487	0.08 58	0.06 11	0.09 52	1.56 585

asd	0.36 77	0.28 10	1.21 67	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.14 23	0.37 31	0.34 26	0.26 122	0.21 62	0.15 20	0.19 112	0.91 366	0.20 25	0.10 183	1.14 541	0.07 1	0.08 98	0.08 31	0.71 427

2.25w	0.42 136	0.30 34	1.12 49	0.22 25	0.15 47	0.36 63	0.13 10	0.45 88	0.37 55	0.26 122	0.27 142	0.14 10	0.19 112	0.91 366	0.36 234	0.07 8	1.38 574	0.07 1	0.67 637	0.07 2	0.91 496

3.25w_new	0.39 104	0.30 34	1.27 79	0.21 13	0.22 188	0.37 73	0.14 23	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.21 62	0.16 44	0.19 112	0.71 298	0.23 75	0.07 8	1.41 579	0.07 1	0.35 549	0.07 2	0.80 460

3.25w	0.39 104	0.30 34	1.27 79	0.21 13	0.22 188	0.37 73	0.14 23	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.21 62	0.16 44	0.19 112	0.71 298	0.23 75	0.07 8	1.41 579	0.07 1	0.35 549	0.07 2	0.80 460

3.5w_stereo	0.34 51	0.33 74	1.17 63	0.21 13	0.15 47	0.40 104	0.14 23	0.46 98	0.36 48	0.23 80	0.25 114	0.15 20	0.19 112	0.80 334	0.24 87	0.07 8	1.02 528	0.07 1	0.07 63	0.07 2	0.52 330

StereoAnything_RVC	1.22 606	1.71 625	3.17 571	2.52 671	2.63 672	0.26 14	0.15 44	0.47 108	0.54 215	0.49 286	0.71 519	0.52 366	0.19 112	1.60 510	0.57 378	0.11 284	4.13 687	0.08 58	0.05 1	0.76 637	3.79 681

HUF	1.33 620	0.96 459	4.06 638	2.73 675	2.17 662	0.35 55	0.24 277	1.87 656	0.75 441	1.28 628	0.29 161	1.35 631	0.19 112	1.97 577	0.43 294	0.15 466	3.91 685	0.08 58	0.06 11	0.31 495	3.41 671

IGEV-Stereo+	0.48 201	0.32 60	1.43 113	0.26 100	0.46 468	0.30 23	0.13 10	0.32 15	0.57 242	0.80 550	0.24 101	0.19 93	0.19 112	0.57 221	0.46 313	0.10 183	1.36 571	0.08 58	0.22 455	0.46 602	1.04 529

4D-IteraStereo	0.62 357	1.29 548	3.04 558	0.27 126	0.30 316	0.46 170	0.26 324	0.54 186	0.51 184	0.41 222	0.31 186	0.39 271	0.19 112	0.53 207	0.65 421	0.09 94	0.47 432	0.12 354	0.11 237	0.21 350	2.14 623

CES	0.33 44	0.32 60	1.46 117	0.25 80	0.50 474	0.40 104	0.20 127	0.48 117	0.48 159	0.22 66	0.29 161	0.26 174	0.19 112	0.35 87	0.22 56	0.09 94	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.16 233	0.54 343

Selective-IGEV	0.57 285	0.42 167	1.87 187	1.67 639	1.33 615	0.36 63	0.20 127	0.61 240	0.71 400	0.22 66	0.31 186	0.22 122	0.19 112	0.52 197	0.36 234	0.09 94	0.97 516	0.09 144	0.15 344	0.20 335	0.85 479

GLC_STEREO	0.31 27	0.30 34	1.80 165	0.29 175	0.12 8	0.41 115	0.20 127	0.39 44	0.42 114	0.26 122	0.31 186	0.25 157	0.19 112	0.36 93	0.26 120	0.09 94	0.11 204	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.15 53

CREStereo++_RVC	0.38 96	0.37 124	2.47 379	0.25 80	0.16 61	0.54 276	0.15 44	0.42 63	0.57 242	0.37 201	0.52 340	0.24 147	0.19 112	0.31 45	0.27 129	0.09 94	0.06 2	0.08 58	0.30 505	0.09 52	0.22 116
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
XX-TBD	0.40 119	1.04 477	2.49 390	0.35 320	0.13 20	0.51 235	0.17 75	0.44 82	0.52 196	0.38 208	0.51 330	0.23 135	0.19 112	0.31 45	0.25 105	0.10 183	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.18 83

XX-Stereo	0.98 572	0.57 278	4.45 654	1.64 637	5.33 683	0.55 291	0.16 62	0.96 489	0.43 121	0.45 250	0.65 471	0.85 545	0.19 112	0.79 330	0.26 120	0.11 284	0.80 497	0.10 211	0.32 524	0.17 257	0.78 453

TS12	0.27 15	0.34 89	1.13 55	0.26 100	0.12 8	0.47 184	0.16 62	0.49 122	0.48 159	0.21 53	0.31 186	0.18 76	0.20 130	0.32 56	0.24 87	0.07 8	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.10 15

aanet-new-40k	0.46 179	0.74 368	2.02 225	0.34 294	0.44 456	0.38 85	0.20 127	0.43 71	0.29 9	0.19 30	0.24 101	0.16 44	0.20 130	0.25 17	0.21 37	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.06 11	0.11 104	2.66 652

aanet-new-24k	0.34 51	0.65 314	1.61 139	0.25 80	0.56 496	0.40 104	0.21 170	0.42 63	0.31 14	0.20 40	0.28 151	0.18 76	0.20 130	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.10 172	0.08 58	0.32 524	0.12 128	0.32 192

aanet-new-22k	0.48 201	0.82 404	2.10 249	0.49 468	0.51 477	0.33 42	0.22 208	0.41 56	0.35 32	0.19 30	0.25 114	0.19 93	0.20 130	0.43 136	0.21 37	0.07 8	0.31 393	0.08 58	0.07 63	0.11 104	2.29 642

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.38 96	0.46 211	1.24 74	0.27 126	0.30 316	0.45 158	0.19 102	0.48 117	0.34 26	0.19 30	0.21 62	0.22 122	0.20 130	0.57 221	0.21 37	0.08 42	0.08 72	0.08 58	0.07 63	0.08 31	1.79 605

BridgeDepth_RVC	0.24 6	0.51 248	0.97 15	0.18 1	0.12 8	0.31 28	0.12 4	0.34 20	0.60 268	0.16 7	0.15 18	0.16 44	0.20 130	0.33 64	0.27 129	0.11 284	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.41 127	0.31 46	1.23 71	0.22 25	0.17 85	0.43 136	0.16 62	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.20 51	0.15 20	0.20 130	0.99 384	0.23 75	0.10 183	1.49 589	0.07 1	0.23 459	0.08 31	0.88 489

4w-stereo	0.50 225	0.26 1	1.86 185	0.22 25	0.30 316	0.38 85	0.14 23	0.41 56	0.35 32	0.25 101	0.21 62	0.14 10	0.20 130	1.18 429	0.33 210	0.09 94	1.56 600	0.07 1	0.72 643	0.07 2	1.23 556

2.75w_new	0.46 179	0.32 60	1.39 106	0.21 13	0.19 141	0.40 104	0.18 93	0.51 156	0.39 93	0.27 135	0.21 62	0.13 1	0.20 130	1.10 410	0.44 300	0.07 8	1.58 601	0.07 1	0.61 633	0.07 2	0.82 471

SCV_C0	0.73 457	0.68 327	2.05 233	1.50 631	0.92 571	0.45 158	0.20 127	0.96 489	0.71 400	0.65 485	0.33 209	0.31 227	0.20 130	1.25 445	0.52 351	0.09 94	1.68 613	0.08 58	0.30 505	0.27 453	1.52 580

SCV	0.69 432	0.68 327	1.95 203	0.90 574	1.04 590	0.49 206	0.24 277	0.98 505	0.73 414	0.54 342	0.31 186	0.24 147	0.20 130	1.32 455	0.26 120	0.11 284	1.59 602	0.09 144	0.32 524	0.34 521	1.58 590

fffy	0.39 104	0.67 317	1.57 131	0.45 443	0.52 481	0.37 73	0.22 208	0.45 88	0.35 32	0.21 53	0.30 172	0.26 174	0.20 130	0.45 145	0.24 87	0.08 42	0.29 389	0.10 211	0.08 98	0.25 417	0.77 447

model_zeroshot	0.75 472	0.94 456	2.48 384	1.88 652	0.68 535	0.72 497	0.22 208	1.01 534	0.51 184	1.10 598	0.35 225	0.63 425	0.20 130	0.78 326	0.32 195	0.12 344	1.97 634	0.10 211	0.23 459	0.12 128	0.56 355

Pointernet	0.37 88	0.31 46	1.91 196	0.25 80	0.37 403	0.47 184	0.15 44	0.67 273	0.52 196	0.23 80	0.30 172	0.28 197	0.20 130	0.32 56	0.23 75	0.10 183	0.24 366	0.07 1	0.13 297	0.10 80	0.51 322

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 240	0.51 248	1.12 49	0.26 100	0.22 188	0.46 170	0.20 127	1.10 588	1.33 624	3.13 678	0.33 209	0.22 122	0.20 130	0.34 72	0.26 120	0.11 284	0.09 137	0.11 291	0.09 135	0.17 257	0.21 108

ProNet	0.46 179	0.60 289	1.85 179	0.35 320	0.67 532	0.49 206	0.25 305	0.53 174	0.57 242	0.21 53	0.24 101	0.22 122	0.20 130	0.52 197	0.22 56	0.09 94	0.47 432	0.10 211	0.09 135	0.23 385	1.33 564

aanet-new-90k	0.48 201	0.75 375	2.24 288	0.27 126	0.41 436	0.43 136	0.19 102	0.51 156	0.36 48	0.20 40	0.18 35	0.16 44	0.21 146	0.39 105	0.19 14	0.07 8	0.16 296	0.08 58	0.07 63	0.11 104	2.65 651

aanet-new-70k	0.39 104	0.75 375	1.98 212	0.26 100	0.47 470	0.40 104	0.19 102	0.49 122	0.37 55	0.18 23	0.21 62	0.16 44	0.21 146	0.39 105	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.12 128	1.04 529

aanet-new-36k	0.43 143	1.08 485	2.21 279	0.51 481	0.37 403	0.43 136	0.19 102	0.50 146	0.38 73	0.24 93	0.25 114	0.17 62	0.21 146	0.34 72	0.21 37	0.07 8	0.17 310	0.08 58	0.06 11	0.11 104	0.95 510

aanet-new-28k	0.49 217	0.88 429	3.07 563	0.26 100	0.39 419	0.38 85	0.21 170	0.40 51	0.33 22	0.19 30	0.25 114	0.18 76	0.21 146	0.42 133	0.25 105	0.08 42	0.31 393	0.08 58	0.31 516	0.12 128	1.52 580

aanet-new-16k	0.36 77	0.73 356	1.88 189	0.27 126	0.30 316	0.36 63	0.18 93	0.43 71	0.38 73	0.19 30	0.21 62	0.19 93	0.21 146	0.27 27	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.08 535

aanet-new-12k	0.32 33	0.42 167	1.47 121	0.28 152	0.20 158	0.44 150	0.20 127	0.55 198	0.38 73	0.20 40	0.17 29	0.16 44	0.21 146	0.28 33	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.12 128	0.90 495

GCAP-Stereo-cres-4k	0.30 23	0.43 184	1.28 83	0.31 221	0.39 419	0.45 158	0.22 208	0.45 88	0.34 26	0.21 53	0.28 151	0.19 93	0.21 146	0.26 22	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.13 163	0.42 259

RT-Monster	0.32 33	0.34 89	1.13 55	0.25 80	0.28 291	0.45 158	0.16 62	0.56 205	0.59 260	0.39 213	0.37 234	0.28 197	0.21 146	0.34 72	0.23 75	0.09 94	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.15 211	0.43 270

VMStereo-Base	0.30 23	0.40 152	1.72 154	0.20 4	0.12 8	0.42 129	0.17 75	0.38 40	0.42 114	0.22 66	0.32 203	0.29 208	0.21 146	0.33 64	0.21 37	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.20 100

rvit_stereo_0081_aga	0.34 51	0.67 317	1.79 163	0.27 126	0.20 158	0.34 47	0.21 170	0.43 71	0.48 159	0.26 122	0.28 151	0.27 188	0.21 146	0.33 64	0.25 105	0.14 435	0.11 204	0.11 291	0.10 184	0.14 195	0.18 83

trnet	0.31 27	0.31 46	1.65 146	0.20 4	0.12 8	0.55 291	0.15 44	0.50 146	0.51 184	0.28 150	0.34 218	0.24 147	0.21 146	0.34 72	0.24 87	0.11 284	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.09 52	0.12 26

MaDis-Stereo	0.35 64	0.89 435	2.15 262	0.25 80	0.29 300	0.29 20	0.17 75	0.47 108	0.41 107	0.21 53	0.22 76	0.28 197	0.21 146	0.32 56	0.31 185	0.10 183	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.11 104	0.12 26

LL-Strereo2	0.62 357	1.36 569	2.47 379	1.37 619	0.96 576	0.54 276	0.28 357	0.61 240	0.49 165	0.42 229	0.34 218	0.44 310	0.21 146	0.57 221	0.53 359	0.11 284	0.26 379	0.16 504	0.14 320	0.18 282	0.98 519

CREStereo	0.31 27	0.35 101	1.66 148	0.19 2	0.13 20	0.55 291	0.17 75	0.50 146	0.50 177	0.28 150	0.34 218	0.24 147	0.21 146	0.34 72	0.23 75	0.11 284	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.10 80	0.12 26
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
aanet-new-34k	0.40 119	0.92 450	1.96 208	0.25 80	0.31 329	0.34 47	0.20 127	0.39 44	0.33 22	0.20 40	0.28 151	0.17 62	0.22 160	0.23 3	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.10 80	1.57 589

aanet-new-32k	0.38 96	0.79 393	2.21 279	0.26 100	0.36 394	0.40 104	0.20 127	0.37 31	0.30 11	0.20 40	0.22 76	0.21 116	0.22 160	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 310	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.89 493

aanet-new-30k	0.38 96	0.79 393	2.22 283	0.26 100	0.36 394	0.40 104	0.20 127	0.37 31	0.30 11	0.20 40	0.22 76	0.21 116	0.22 160	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 310	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.89 493

aanet-new-10k	0.37 88	0.77 382	1.75 157	0.34 294	0.39 419	0.49 206	0.21 170	0.51 156	0.34 26	0.23 80	0.20 51	0.19 93	0.22 160	0.29 37	0.22 56	0.08 42	0.10 172	0.08 58	0.07 63	0.14 195	0.75 442

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.39 104	0.47 215	1.13 55	0.34 294	0.34 369	0.37 73	0.20 127	0.38 40	0.36 48	0.23 80	0.27 142	0.18 76	0.22 160	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.17 310	0.08 58	0.51 610	0.08 31	2.00 613

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.34 51	0.47 215	1.07 38	0.30 196	0.27 275	0.35 55	0.20 127	0.47 108	0.32 18	0.22 66	0.23 95	0.14 10	0.22 160	0.24 11	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.47 596	0.09 52	1.29 562

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.42 136	0.52 253	1.33 93	0.29 175	0.25 243	0.35 55	0.22 208	0.47 108	0.37 55	0.25 101	0.26 128	0.16 44	0.22 160	0.33 64	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.45 586	0.08 31	2.53 648

PSi22	0.56 276	1.11 494	2.34 312	0.29 175	0.13 20	0.44 150	0.14 23	0.70 293	0.55 226	0.23 80	0.29 161	0.36 253	0.22 160	0.69 283	0.54 365	0.08 42	1.62 605	0.07 1	0.06 11	0.32 505	0.91 496

gasm-f	0.93 557	0.71 345	2.09 242	2.15 659	2.42 669	0.54 276	0.26 324	0.66 268	0.45 140	0.43 236	0.33 209	0.16 44	0.22 160	0.70 290	0.93 493	0.13 393	2.28 659	0.09 144	0.06 11	0.39 569	3.58 675

zero-FE	1.27 611	0.33 74	9.38 680	1.30 612	2.25 664	0.33 42	0.20 127	0.51 156	1.26 617	0.32 176	0.22 76	0.77 507	0.22 160	0.69 283	0.96 497	0.21 559	2.25 657	0.09 144	0.61 633	0.32 505	3.25 667

3w_stereo	0.44 162	0.29 16	1.53 129	0.23 46	0.20 158	0.37 73	0.22 208	0.53 174	0.41 107	0.25 101	0.21 62	0.13 1	0.22 160	0.90 364	0.24 87	0.06 1	1.52 595	0.07 1	0.44 584	0.08 31	0.83 472

AIO-test2	0.60 325	1.55 603	2.73 498	0.63 528	0.42 450	0.50 225	0.23 248	0.84 384	0.73 414	0.34 188	0.53 347	0.37 261	0.22 160	0.70 290	0.32 195	0.75 643	0.16 296	0.13 417	0.17 386	0.21 350	0.47 299

AIO-test1	0.58 294	1.37 574	2.77 508	0.66 539	1.08 596	0.50 225	0.23 248	0.86 408	0.69 373	0.31 171	0.42 261	0.29 208	0.22 160	0.77 320	0.34 222	0.13 393	0.15 281	0.12 354	0.16 367	0.31 495	0.30 177

rvit_stereo_0081	0.29 19	0.46 211	1.13 55	0.28 152	0.17 85	0.32 36	0.22 208	0.45 88	0.58 250	0.25 101	0.26 128	0.26 174	0.22 160	0.36 93	0.25 105	0.14 435	0.10 172	0.11 291	0.10 184	0.13 163	0.11 23

rvit_stereo_0082	0.29 19	0.46 211	1.13 55	0.28 152	0.17 85	0.32 36	0.22 208	0.45 88	0.58 250	0.25 101	0.26 128	0.26 174	0.22 160	0.36 93	0.25 105	0.14 435	0.10 172	0.11 291	0.10 184	0.13 163	0.11 23

IGEV-Stereo++	0.58 294	0.29 16	1.66 148	0.37 352	0.53 488	0.47 184	0.13 10	0.54 186	0.37 55	1.02 589	0.25 114	0.17 62	0.22 160	1.04 394	0.27 129	0.08 42	1.98 636	0.08 58	0.06 11	0.17 257	1.92 609

Occ-G	0.68 425	0.54 263	2.08 238	0.99 591	0.74 543	0.38 85	0.25 305	0.46 98	0.78 468	0.40 219	0.36 229	0.46 331	0.22 160	0.90 364	0.70 436	0.09 94	1.53 597	0.09 144	0.16 367	0.31 495	2.06 618

rvit_stereo_0080	0.33 44	0.77 382	1.43 113	0.24 61	0.18 106	0.34 47	0.27 343	0.58 218	0.51 184	0.25 101	0.27 142	0.27 188	0.22 160	0.32 56	0.27 129	0.14 435	0.10 172	0.10 211	0.10 184	0.15 211	0.17 74

whm_eth	0.33 44	0.77 382	1.43 113	0.24 61	0.18 106	0.34 47	0.27 343	0.58 218	0.51 184	0.25 101	0.27 142	0.27 188	0.22 160	0.32 56	0.27 129	0.14 435	0.10 172	0.10 211	0.10 184	0.15 211	0.17 74

GCAP-Stereo	0.59 313	1.35 564	2.44 349	0.49 468	1.02 587	0.52 255	0.14 23	0.53 174	0.54 215	0.44 245	0.50 326	0.30 217	0.22 160	0.68 279	0.41 275	0.09 94	1.30 565	0.09 144	0.07 63	0.23 385	0.54 343

test_4	0.47 187	0.80 397	2.15 262	0.36 339	0.29 300	0.59 354	0.28 357	0.50 146	0.42 114	0.43 236	0.76 539	0.39 271	0.22 160	0.73 308	0.49 340	0.08 42	0.18 322	0.11 291	0.15 344	0.29 477	0.27 155

test-3	0.58 294	0.43 184	2.44 349	0.52 484	0.59 506	0.46 170	0.23 248	0.77 325	0.49 165	0.52 327	0.29 161	0.44 310	0.22 160	0.59 230	0.97 499	0.08 42	1.27 558	0.10 211	0.35 549	0.29 477	0.62 385

test_1	0.58 294	0.43 184	2.44 349	0.52 484	0.59 506	0.46 170	0.23 248	0.77 325	0.49 165	0.51 317	0.29 161	0.44 310	0.22 160	0.59 230	0.97 499	0.08 42	1.27 558	0.10 211	0.35 549	0.29 477	0.63 391

test_3	0.59 313	0.44 199	2.44 349	0.53 488	0.59 506	0.48 194	0.30 401	0.79 340	0.52 196	0.51 317	0.30 172	0.45 323	0.22 160	0.59 230	0.97 499	0.08 42	1.25 553	0.11 291	0.35 549	0.30 486	0.62 385

CroCo-Stereo	0.35 64	0.71 345	1.67 150	0.32 243	0.17 85	0.19 6	0.21 170	0.79 340	0.54 215	0.22 66	0.25 114	0.55 387	0.22 160	0.28 33	0.28 144	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.07 63	0.12 128	0.10 15
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
TANstereo	0.39 104	0.70 340	2.48 384	0.23 46	0.12 8	0.54 276	0.16 62	0.41 56	0.47 154	0.45 250	0.51 330	0.26 174	0.22 160	0.34 72	0.21 37	0.10 183	0.10 172	0.08 58	0.07 63	0.09 52	0.18 83

aanet-32k-new	0.45 169	1.04 477	2.25 293	0.28 152	0.24 232	0.46 170	0.21 170	0.46 98	0.37 55	0.18 23	0.25 114	0.18 76	0.23 186	0.32 56	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.90 607

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.33 44	0.33 74	1.16 62	0.32 243	0.33 353	0.47 184	0.21 170	0.54 186	0.37 55	0.21 53	0.25 114	0.22 122	0.23 186	0.23 3	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.07 63	0.11 104	1.08 535

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.35 64	0.47 215	1.26 78	0.30 196	0.23 218	0.36 63	0.19 102	0.42 63	0.35 32	0.22 66	0.24 101	0.19 93	0.23 186	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 227	0.08 58	0.30 505	0.13 163	1.52 580

Foundation-i1b	0.56 276	0.29 16	1.10 45	0.41 413	0.33 353	0.29 20	0.21 170	0.54 186	1.83 652	0.46 263	0.23 95	0.39 271	0.23 186	0.67 273	0.48 329	0.09 94	1.97 634	0.07 1	0.07 63	0.09 52	1.53 583

Foundation-i1	0.60 325	0.35 101	1.13 55	0.89 571	0.41 436	0.33 42	0.22 208	0.64 261	1.48 634	0.34 188	0.31 186	0.59 406	0.23 186	0.87 349	0.57 378	0.09 94	2.03 637	0.08 58	0.07 63	0.10 80	1.17 543

DDF-Stereo	0.65 392	0.33 74	1.69 153	0.67 542	0.82 559	0.37 73	0.20 127	0.50 146	0.52 196	0.34 188	0.17 29	0.78 512	0.23 186	0.68 279	1.03 517	0.20 548	1.66 611	0.09 144	0.34 544	0.34 521	2.03 616

2w_stereo	0.35 64	0.30 34	0.99 19	0.23 46	0.13 20	0.41 115	0.20 127	0.54 186	0.37 55	0.28 150	0.23 95	0.13 1	0.23 186	0.69 283	0.24 87	0.06 1	1.07 532	0.07 1	0.19 417	0.07 2	0.64 396

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 253	0.39 144	1.30 87	0.45 443	0.21 173	0.74 510	0.17 75	0.71 300	0.44 133	1.17 609	0.38 242	0.89 560	0.23 186	0.86 347	0.94 496	0.11 284	0.49 437	0.09 144	0.40 573	0.13 163	0.50 315

MM-Stereo_test3	0.59 313	0.85 419	2.28 298	0.53 488	0.31 329	0.45 158	0.30 401	0.78 332	0.76 450	0.33 181	0.43 265	0.32 233	0.23 186	0.61 242	0.54 365	0.10 183	1.65 610	0.10 211	0.08 98	0.42 586	0.68 413

MM-Stereo_test2	0.65 392	0.43 184	2.54 406	0.62 525	0.18 106	0.50 225	0.25 305	0.49 122	0.47 154	0.36 195	0.26 128	0.24 147	0.23 186	0.40 115	0.38 254	0.08 42	2.33 661	0.09 144	0.10 184	0.38 560	2.66 652

GCAPDPT-zeroshot4090	0.35 64	0.47 215	1.24 74	0.30 196	0.23 218	0.36 63	0.19 102	0.42 63	0.35 32	0.22 66	0.24 101	0.19 93	0.23 186	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 227	0.08 58	0.30 505	0.13 163	1.53 583

CroCo-Stereo Lap2	0.38 96	0.91 445	2.02 225	0.33 267	0.38 413	0.23 11	0.21 170	0.63 254	0.51 184	0.23 80	0.28 151	0.29 208	0.23 186	0.34 72	0.28 144	0.10 183	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.22 367	0.15 53

iRaftStereo_RVC	0.47 187	0.84 414	1.91 196	0.29 175	0.15 47	0.53 266	0.20 127	0.58 218	0.50 177	0.37 201	0.43 265	0.42 294	0.23 186	0.38 101	0.28 144	0.09 94	0.70 484	0.12 354	0.11 237	0.43 591	0.77 447

DilatedVolume-Stereo	0.35 64	0.38 135	1.21 67	0.26 100	0.20 158	0.41 115	0.18 93	0.43 71	0.38 73	0.37 201	0.35 225	0.29 208	0.24 199	0.64 259	0.55 371	0.09 94	0.19 328	0.08 58	0.11 237	0.12 128	0.50 315

xyz-stereo-finetune	0.37 88	0.90 441	1.23 71	0.22 25	0.12 8	0.53 266	0.26 324	0.57 214	0.58 250	0.30 168	0.33 209	0.29 208	0.24 199	0.60 237	0.62 407	0.09 94	0.08 72	0.10 211	0.08 98	0.13 163	0.14 43

tg	0.45 169	0.83 409	1.85 179	0.29 175	0.16 61	0.57 322	0.18 93	0.60 234	0.56 235	0.37 201	0.44 277	0.38 267	0.24 199	0.48 169	0.28 144	0.09 94	0.30 391	0.11 291	0.11 237	0.44 595	0.77 447

WCG-NET	0.41 127	0.80 397	1.77 159	0.25 80	0.13 20	0.43 136	0.24 277	0.42 63	0.59 260	0.38 208	0.41 258	0.26 174	0.24 199	0.37 97	0.24 87	0.08 42	0.81 501	0.08 58	0.07 63	0.26 438	0.31 186

AE-Stereo	0.71 444	0.32 60	2.44 349	0.44 436	0.50 474	0.58 332	0.23 248	1.08 583	0.67 334	0.67 494	0.51 330	0.47 340	0.24 199	0.63 252	0.32 195	0.09 94	2.15 652	0.11 291	0.45 586	0.22 367	2.01 614

ff7	0.65 392	0.58 280	2.09 242	0.39 389	0.60 512	0.56 299	0.23 248	0.49 122	0.62 286	1.00 584	0.24 101	0.20 105	0.24 199	0.71 298	0.24 87	0.09 94	2.09 639	0.10 211	0.18 399	0.24 392	2.22 632

ffff	0.65 392	0.58 280	2.09 242	0.39 389	0.60 512	0.56 299	0.23 248	0.49 122	0.62 286	1.00 584	0.24 101	0.20 105	0.24 199	0.71 298	0.24 87	0.09 94	2.09 639	0.10 211	0.18 399	0.24 392	2.22 632

11t	0.65 392	0.58 280	2.09 242	0.39 389	0.60 512	0.56 299	0.23 248	0.49 122	0.62 286	1.00 584	0.24 101	0.20 105	0.24 199	0.71 298	0.24 87	0.09 94	2.09 639	0.10 211	0.18 399	0.24 392	2.22 632

RAFT-Test	0.56 276	0.41 160	2.01 220	0.90 574	1.07 595	0.65 453	0.37 469	0.83 375	0.65 313	0.49 286	0.49 314	0.93 569	0.24 199	0.52 197	0.30 166	0.10 183	0.38 409	0.09 144	0.38 566	0.11 104	0.19 89

anonymousdsp	0.86 519	0.59 288	2.65 456	1.33 616	1.25 611	0.56 299	0.23 248	0.54 186	0.71 400	1.13 603	0.25 114	0.22 122	0.24 199	1.24 441	0.24 87	0.09 94	2.34 662	0.10 211	0.18 399	0.25 417	3.12 665

LoS	0.34 51	0.35 101	1.88 189	0.25 80	0.13 20	0.53 266	0.20 127	0.50 146	0.53 209	0.26 122	0.28 151	0.37 261	0.24 199	0.40 115	0.25 105	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.15 211	0.10 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.65 392	0.58 280	2.09 242	0.39 389	0.60 512	0.56 299	0.23 248	0.49 122	0.62 286	1.00 584	0.24 101	0.20 105	0.24 199	0.71 298	0.24 87	0.09 94	2.09 639	0.10 211	0.18 399	0.24 392	2.22 632

IGEV-Stereo	0.86 519	0.60 289	2.65 456	1.35 618	1.25 611	0.56 299	0.23 248	0.54 186	0.71 400	1.14 605	0.25 114	0.22 122	0.24 199	1.24 441	0.24 87	0.09 94	2.34 662	0.10 211	0.18 399	0.25 417	3.13 666
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-1	0.61 335	0.54 263	2.09 242	0.31 221	1.37 618	0.51 235	0.28 357	0.83 375	0.50 177	0.42 229	0.55 379	0.54 378	0.24 199	0.38 101	1.25 556	0.10 183	1.08 533	0.10 211	0.17 386	0.11 104	0.77 447

sCroCo_RVC	0.37 88	0.39 144	2.38 319	0.35 320	0.27 275	0.31 28	0.22 208	0.49 122	0.48 159	0.23 80	0.34 218	0.25 157	0.24 199	0.35 87	0.25 105	0.15 466	0.17 310	0.12 354	0.11 237	0.15 211	0.15 53

PMTNet	0.35 64	0.38 135	1.75 157	0.21 13	0.14 33	0.57 322	0.24 277	0.48 117	0.44 133	0.28 150	0.32 203	0.26 174	0.24 199	0.41 124	0.24 87	0.42 619	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.18 282	0.15 53

R-Stereo Train	0.42 136	0.31 46	2.51 397	0.30 196	0.18 106	0.56 299	0.25 305	0.82 364	0.41 107	0.57 383	0.67 483	0.33 240	0.24 199	0.34 72	0.33 210	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.18 83

RAFT-Stereo	0.42 136	0.31 46	2.51 397	0.30 196	0.18 106	0.56 299	0.25 305	0.82 364	0.41 107	0.57 383	0.67 483	0.33 240	0.24 199	0.34 72	0.33 210	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.18 83
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-78k	0.62 357	0.73 356	3.88 632	0.27 126	0.43 454	0.43 136	0.19 102	0.49 122	0.35 32	0.20 40	0.22 76	0.16 44	0.25 217	0.36 93	0.45 306	0.07 8	1.52 595	0.08 58	0.06 11	0.12 128	2.06 618

aanet-new-8k	0.35 64	0.64 309	1.63 142	0.26 100	0.26 261	0.45 158	0.21 170	0.56 205	0.38 73	0.18 23	0.22 76	0.18 76	0.25 217	0.32 56	0.21 37	0.07 8	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.11 104	0.85 479

Foundation-i1c-attn	0.59 313	0.29 16	1.10 45	0.53 488	0.59 506	0.30 23	0.20 127	0.52 162	1.73 646	0.45 250	0.26 128	0.34 245	0.25 217	0.83 342	0.54 365	0.09 94	1.87 624	0.08 58	0.06 11	0.07 2	1.75 601

Foundation-i1a	0.59 313	0.27 3	1.10 45	0.55 498	0.63 522	0.31 28	0.21 170	0.53 174	1.91 654	0.40 219	0.24 101	0.36 253	0.25 217	0.87 349	0.47 319	0.09 94	1.74 615	0.07 1	0.06 11	0.09 52	1.65 596

NLMM1	0.53 253	0.51 248	1.05 35	0.28 152	0.38 413	0.49 206	0.24 277	2.08 665	2.47 666	0.29 163	0.28 151	0.27 188	0.25 217	0.48 169	0.35 230	0.10 183	0.11 204	0.10 211	0.09 135	0.24 392	0.57 361

NLSM3	0.34 51	0.67 317	1.42 112	0.26 100	0.24 232	0.43 136	0.19 102	0.63 254	0.49 165	0.21 53	0.27 142	0.21 116	0.25 217	0.30 41	0.27 129	0.07 8	0.06 2	0.10 211	0.09 135	0.10 80	0.51 322

water-stereo	0.36 77	0.61 295	1.58 132	0.25 80	0.14 33	0.38 85	0.18 93	0.44 82	0.35 32	0.31 171	0.35 225	0.28 197	0.25 217	0.45 145	0.38 254	0.12 344	0.09 137	0.09 144	0.08 98	0.11 104	0.74 439

MM-Stereo_test1	0.63 372	0.64 309	2.51 397	0.54 496	0.37 403	0.44 150	0.28 357	0.68 278	0.59 260	0.43 236	0.33 209	0.26 174	0.25 217	0.89 363	0.52 351	0.10 183	1.84 622	0.10 211	0.09 135	0.41 583	1.40 573

WCG-NET（raft）	0.44 162	0.97 461	1.78 162	0.24 61	0.17 85	0.43 136	0.24 277	0.42 63	0.52 196	0.38 208	0.35 225	0.46 331	0.25 217	0.41 124	0.26 120	0.08 42	1.08 533	0.08 58	0.08 98	0.27 453	0.40 246

plain	0.43 143	0.73 356	2.80 513	0.28 152	0.19 141	0.33 42	0.21 170	0.63 254	0.50 177	0.24 93	0.38 242	0.24 147	0.25 217	0.48 169	0.32 195	0.12 344	0.08 72	0.13 417	0.09 135	0.43 591	0.13 31

knoymous	0.37 88	0.34 89	1.83 170	0.25 80	0.18 106	0.45 158	0.24 277	0.60 234	0.40 103	0.42 229	0.39 248	0.54 378	0.25 217	0.41 124	0.29 155	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.07 63	0.13 163	0.20 100

PSM-softLoss	0.52 240	0.34 89	2.47 379	0.55 498	0.17 85	0.61 388	0.39 486	0.64 261	0.67 334	0.52 327	0.48 299	0.39 271	0.25 217	1.46 478	0.77 462	0.13 393	0.08 72	0.13 417	0.12 275	0.12 128	0.15 53

KMStereo	0.52 240	0.34 89	2.47 379	0.55 498	0.17 85	0.61 388	0.39 486	0.64 261	0.67 334	0.52 327	0.48 299	0.39 271	0.25 217	1.46 478	0.77 462	0.13 393	0.08 72	0.13 417	0.12 275	0.12 128	0.15 53

Pruner-Stereo	0.55 268	0.38 135	2.49 390	1.78 646	0.19 141	0.63 424	0.45 520	0.59 227	0.67 334	0.61 430	0.48 299	0.41 289	0.25 217	0.49 183	0.99 510	0.13 393	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.14 43

AnonymousM	0.45 169	0.49 231	1.83 170	0.29 175	0.15 47	0.53 266	0.22 208	0.64 261	0.66 321	0.47 267	0.33 209	0.30 217	0.25 217	0.49 183	0.29 155	0.12 344	0.27 386	0.71 647	0.37 561	0.12 128	0.41 254

cross-raft	0.47 187	0.34 89	2.17 265	0.70 550	0.84 562	0.50 225	0.35 457	0.74 311	0.43 121	0.44 245	0.45 280	0.63 425	0.25 217	0.37 97	0.27 129	0.08 42	0.14 263	0.10 211	0.23 459	0.11 104	0.27 155

GMStereo	0.44 162	1.32 552	2.65 456	0.28 152	0.16 61	0.42 129	0.22 208	0.48 117	0.63 298	0.41 222	0.36 229	0.26 174	0.25 217	0.41 124	0.30 166	0.14 435	0.08 72	0.10 211	0.12 275	0.17 257	0.13 31
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLSM1	0.45 169	0.54 263	1.05 35	0.27 126	0.40 429	0.49 206	0.21 170	1.54 639	1.71 644	0.26 122	0.33 209	0.26 174	0.26 234	0.41 124	0.36 234	0.10 183	0.11 204	0.11 291	0.10 184	0.22 367	0.23 126

1w_stereo	0.35 64	0.28 10	0.86 6	0.24 61	0.17 85	0.44 150	0.22 208	0.60 234	0.43 121	0.27 135	0.30 172	0.14 10	0.26 234	0.61 242	0.25 105	0.07 8	0.79 494	0.07 1	0.06 11	0.08 31	0.79 456

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 33	0.40 152	1.21 67	0.35 320	0.16 61	0.29 20	0.16 62	0.59 227	0.56 235	0.20 40	0.20 51	0.17 62	0.26 234	0.40 115	0.38 254	0.09 94	0.08 72	0.08 58	0.25 471	0.12 128	0.43 270

rvit_0105_6	0.36 77	0.55 272	1.48 123	0.31 221	0.18 106	0.35 55	0.26 324	0.56 205	0.66 321	0.26 122	0.29 161	0.33 240	0.26 234	0.41 124	0.27 129	0.18 519	0.16 296	0.15 483	0.13 297	0.15 211	0.25 140

StereoVision	0.52 240	1.12 497	2.70 490	0.34 294	0.32 345	0.47 184	0.26 324	0.73 308	0.61 275	0.33 181	0.89 573	0.45 323	0.26 234	0.52 197	0.39 261	0.14 435	0.15 281	0.16 504	0.15 344	0.22 367	0.14 43

MIF-Stereo (partial)	0.41 127	0.71 345	2.67 469	0.27 126	0.24 232	0.32 36	0.17 75	0.56 205	0.46 145	0.26 122	0.37 234	0.25 157	0.26 234	0.46 150	0.35 230	0.11 284	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.21 350	0.15 53

anonymousdsp2	0.88 529	0.31 46	1.96 208	1.06 594	1.56 633	0.57 322	0.22 208	0.84 384	0.98 582	1.20 616	0.37 234	0.65 438	0.26 234	1.19 432	0.46 313	0.10 183	2.40 666	0.10 211	0.13 297	0.19 312	2.96 658

DisPM	0.48 201	0.41 160	2.54 406	0.61 523	0.18 106	0.59 354	0.62 580	0.54 186	0.67 334	0.61 430	0.53 347	0.38 267	0.26 234	0.76 318	0.31 185	0.13 393	0.07 24	0.12 354	0.11 237	0.12 128	0.15 53

PFNet+	0.50 225	0.43 184	2.54 406	0.49 468	0.18 106	0.58 332	0.76 608	0.54 186	0.72 409	0.56 367	0.48 299	0.39 271	0.26 234	0.94 373	0.33 210	0.14 435	0.09 137	0.14 454	0.13 297	0.12 128	0.16 66

NF-Stereo	0.53 253	0.33 74	2.55 414	0.55 498	0.16 61	0.61 388	0.43 507	0.70 293	0.70 385	0.50 305	0.47 291	0.37 261	0.26 234	1.44 476	0.78 466	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.17 74

OCTAStereo	0.53 253	0.33 74	2.54 406	0.56 509	0.16 61	0.61 388	0.42 500	0.70 293	0.70 385	0.50 305	0.47 291	0.37 261	0.26 234	1.43 471	0.79 469	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.17 74

RE-Stereo	0.53 253	0.33 74	2.54 406	0.56 509	0.16 61	0.61 388	0.43 507	0.70 293	0.70 385	0.50 305	0.47 291	0.37 261	0.26 234	1.43 471	0.77 462	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.17 74

TVStereo	0.53 253	0.33 74	2.54 406	0.56 509	0.16 61	0.61 388	0.43 507	0.70 293	0.70 385	0.50 305	0.47 291	0.37 261	0.26 234	1.43 471	0.77 462	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.17 74

CRE-IMP	0.46 179	0.31 46	2.40 328	0.53 488	0.17 85	0.79 537	0.68 598	0.54 186	0.66 321	0.47 267	0.43 265	0.44 310	0.26 234	0.43 136	0.33 210	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.09 135	0.17 257	0.23 126

CFNet-RSSM	0.44 162	0.36 109	2.38 319	0.28 152	0.43 454	0.53 266	0.20 127	0.86 408	0.52 196	0.44 245	0.36 229	0.53 369	0.26 234	0.40 115	0.27 129	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.38 566	0.10 80	0.22 116

Gwc-CoAtRS	0.41 127	0.37 124	2.06 235	0.28 152	0.41 436	0.48 194	0.19 102	0.64 261	0.49 165	0.45 250	0.39 248	0.57 398	0.26 234	0.37 97	0.28 144	0.09 94	0.19 328	0.09 144	0.31 516	0.11 104	0.25 140

WQFJA1	0.49 217	0.48 224	1.00 23	0.27 126	0.38 413	0.48 194	0.23 248	1.81 652	2.16 659	0.26 122	0.26 128	0.29 208	0.27 250	0.34 72	0.36 234	0.10 183	0.11 204	0.10 211	0.09 135	0.20 335	0.54 343

NLMM	0.49 217	0.47 215	1.00 23	0.27 126	0.38 413	0.48 194	0.23 248	1.81 652	2.16 659	0.26 122	0.26 128	0.29 208	0.27 250	0.34 72	0.36 234	0.10 183	0.11 204	0.10 211	0.09 135	0.20 335	0.54 343

DA	0.89 537	0.42 167	2.01 220	1.10 598	1.65 639	0.88 568	0.22 208	0.63 254	0.92 556	0.41 222	0.70 504	0.29 208	0.27 250	1.52 488	0.40 266	0.10 183	2.35 664	0.09 144	0.07 63	0.11 104	3.60 677

GGEV	0.89 537	0.42 167	2.01 220	1.10 598	1.65 639	0.88 568	0.22 208	0.63 254	0.92 556	0.41 222	0.70 504	0.29 208	0.27 250	1.52 488	0.40 266	0.10 183	2.35 664	0.09 144	0.07 63	0.11 104	3.60 677

rvit_stereo_0083	0.28 18	0.37 124	0.88 10	0.28 152	0.18 106	0.28 16	0.22 208	0.40 51	0.58 250	0.25 101	0.30 172	0.27 188	0.27 250	0.38 101	0.25 105	0.14 435	0.12 227	0.13 417	0.10 184	0.13 163	0.14 43

rvit_stereo_ft	0.38 96	1.01 468	1.86 185	0.33 267	0.21 173	0.28 16	0.27 343	0.59 227	0.55 226	0.24 93	0.28 151	0.28 197	0.27 250	0.35 87	0.28 144	0.14 435	0.09 137	0.11 291	0.11 237	0.14 195	0.31 186

MoCha-V2	0.74 461	0.78 389	2.18 269	1.01 592	1.55 632	0.36 63	0.19 102	0.61 240	0.49 165	0.33 181	0.34 218	0.30 217	0.27 250	1.56 494	0.47 319	0.09 94	1.94 631	0.08 58	0.37 561	0.18 282	1.62 594

IGEV++	0.74 461	0.70 340	2.05 233	1.11 601	1.09 598	0.32 36	0.21 170	0.75 315	0.43 121	0.30 168	0.30 172	0.22 122	0.27 250	0.98 383	0.31 185	0.10 183	2.50 668	0.08 58	0.15 344	0.27 453	2.70 654

MyStereo07	0.56 276	0.68 327	2.42 336	0.30 196	0.41 436	0.61 388	0.31 412	0.58 218	0.72 409	1.17 609	0.26 128	0.20 105	0.27 250	1.28 451	0.28 144	0.09 94	0.59 462	0.12 354	0.21 441	0.16 233	0.48 306

EKT-Stereo	1.56 639	0.55 272	2.60 435	2.54 672	19.66 700	0.55 291	0.22 208	0.76 318	0.51 184	0.40 219	0.36 229	0.43 295	0.27 250	0.74 312	0.42 285	0.13 393	0.17 310	0.11 291	0.16 367	0.20 335	0.50 315

MIM_Stereo	0.55 268	0.92 450	2.65 456	0.32 243	1.09 598	0.51 235	0.19 102	0.67 273	0.52 196	0.48 270	0.54 368	0.43 295	0.27 250	0.57 221	0.30 166	0.08 42	0.17 310	0.11 291	0.10 184	0.28 466	0.80 460

DCRE	0.76 477	0.80 397	2.31 306	1.05 593	1.18 607	0.63 424	0.26 324	1.03 550	0.59 260	0.52 327	2.12 646	0.44 310	0.27 250	0.41 124	0.53 359	0.09 94	1.02 528	0.10 211	0.32 524	0.16 233	1.47 578

MC-Stereo	0.58 294	0.37 124	2.00 217	0.88 570	0.64 527	0.54 276	0.19 102	0.46 98	0.39 93	0.58 390	0.39 248	0.27 188	0.27 250	0.71 298	0.32 195	0.09 94	1.20 545	0.09 144	0.16 367	0.22 367	1.92 609

GMOStereo	0.58 294	0.89 435	2.46 374	0.29 175	0.99 580	0.51 235	0.32 423	0.58 218	0.46 145	0.58 390	0.48 299	0.54 378	0.27 250	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 606	0.13 417	0.11 237	0.34 521	0.42 259

error version	0.58 294	0.89 435	2.46 374	0.29 175	0.99 580	0.51 235	0.32 423	0.58 218	0.46 145	0.58 390	0.48 299	0.54 378	0.27 250	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 606	0.13 417	0.11 237	0.34 521	0.42 259

test-v	0.58 294	0.89 435	2.46 374	0.29 175	0.99 580	0.51 235	0.32 423	0.58 218	0.46 145	0.58 390	0.48 299	0.54 378	0.27 250	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 606	0.13 417	0.11 237	0.34 521	0.42 259

test-2	0.58 294	0.89 435	2.46 374	0.29 175	0.99 580	0.51 235	0.32 423	0.58 218	0.46 145	0.58 390	0.48 299	0.54 378	0.27 250	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 606	0.13 417	0.11 237	0.34 521	0.42 259

s12784h	0.41 127	0.34 89	2.17 265	0.24 61	0.11 5	0.64 437	0.24 277	0.85 397	0.70 385	0.45 250	0.54 368	0.28 197	0.27 250	0.51 192	0.27 129	0.11 284	0.06 2	0.09 144	0.06 11	0.16 233	0.14 43

Hybrid-DGEV-03	0.53 253	1.31 551	2.33 310	0.30 196	0.17 85	0.58 332	0.24 277	0.71 300	0.51 184	0.61 430	1.00 593	0.39 271	0.28 268	0.44 142	0.41 275	0.10 183	0.23 362	0.12 354	0.09 135	0.35 536	0.53 336

WQFJX1	0.51 237	0.58 280	1.00 23	0.27 126	0.35 382	0.48 194	0.25 305	2.07 664	2.18 661	0.27 135	0.26 128	0.30 217	0.28 268	0.51 192	0.33 210	0.10 183	0.11 204	0.10 211	0.08 98	0.24 392	0.45 291

WQFJX	0.49 217	0.47 215	1.02 29	0.27 126	0.39 419	0.47 184	0.23 248	1.85 654	1.92 655	0.28 150	0.27 142	0.28 197	0.28 268	0.43 136	0.36 234	0.10 183	0.12 227	0.10 211	0.08 98	0.24 392	0.54 343

DFGA-Net	0.61 335	1.55 603	2.59 427	0.32 243	0.26 261	0.54 276	0.22 208	0.67 273	0.63 298	0.50 305	0.52 340	0.35 251	0.28 268	1.84 553	0.99 510	0.10 183	0.08 72	0.12 354	0.12 275	0.38 560	0.18 83

rvit_0105_4	0.40 119	0.64 309	1.98 212	0.31 221	0.18 106	0.37 73	0.29 385	0.64 261	0.67 334	0.28 150	0.32 203	0.36 253	0.28 268	0.45 145	0.27 129	0.18 519	0.16 296	0.15 483	0.14 320	0.15 211	0.25 140

IGEVStereo-DCA	0.74 461	0.74 368	2.09 242	0.76 555	0.77 550	0.45 158	0.23 248	0.49 122	0.62 286	0.71 517	0.22 76	0.30 217	0.28 268	1.29 452	1.53 580	0.10 183	1.50 592	0.10 211	0.18 399	0.24 392	2.22 632

rrr	0.84 507	0.74 368	3.40 597	0.76 555	0.77 550	0.45 158	0.28 357	1.23 615	0.84 523	0.71 517	0.22 76	0.30 217	0.28 268	1.29 452	1.53 580	0.10 183	1.50 592	0.10 211	0.29 495	0.24 392	1.75 601

LoS_RVC	0.34 51	0.38 135	1.96 208	0.27 126	0.35 382	0.43 136	0.22 208	0.43 71	0.34 26	0.24 93	0.34 218	0.23 135	0.28 268	0.34 72	0.22 56	0.08 42	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.35 213

dd	0.48 201	1.32 552	2.41 332	0.31 221	0.17 85	0.58 332	0.26 324	0.50 146	0.71 400	0.42 229	0.41 258	0.34 245	0.28 268	0.47 155	0.41 275	0.18 519	0.10 172	0.13 417	0.12 275	0.22 367	0.16 66

Patchmatch Stereo++	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.17 85	0.61 388	0.26 324	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.56 217	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.18 106	0.61 388	0.28 357	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.49 183	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

ROB_FTStereo_v2	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.49 468	0.17 85	0.61 388	0.28 357	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.44 310	0.28 268	0.48 169	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

ROB_FTStereo	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.18 106	0.61 388	0.26 324	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.51 192	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

HUI-Stereo	0.43 143	0.36 109	2.45 366	0.48 455	0.18 106	0.61 388	0.27 343	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.44 310	0.28 268	0.47 155	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

iGMRVC	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.18 106	0.61 388	0.27 343	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.57 221	0.31 185	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

RAFT-345	0.56 276	0.37 124	2.68 476	0.40 402	0.34 369	0.58 332	0.41 493	0.49 122	0.70 385	0.51 317	0.99 592	0.43 295	0.28 268	1.56 494	0.81 475	0.10 183	0.07 24	0.11 291	0.09 135	0.11 104	0.09 10

iRAFT	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.17 85	0.61 388	0.26 324	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.56 217	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

RAFT-IKP	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.16 61	0.60 369	0.28 357	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.51 192	0.31 185	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

TestStereo	0.49 217	0.88 429	2.38 319	0.30 196	0.16 61	0.43 136	0.25 305	0.55 198	0.46 145	0.38 208	0.46 285	0.34 245	0.28 268	1.96 576	0.28 144	0.11 284	0.08 72	0.12 354	0.09 135	0.15 211	0.13 31

raft+_RVC	0.62 357	1.18 519	2.43 341	0.36 339	2.08 659	0.52 255	0.25 305	0.66 268	0.54 215	0.36 195	0.46 285	0.32 233	0.28 268	0.49 183	0.43 294	0.10 183	0.91 512	0.10 211	0.09 135	0.22 367	0.70 424

RALCasStereoNet	0.65 392	1.34 560	2.56 418	0.43 431	0.96 576	0.50 225	0.26 324	0.62 246	0.56 235	0.43 236	0.49 314	0.36 253	0.28 268	0.72 306	0.53 359	0.10 183	1.18 543	0.09 144	0.08 98	0.27 453	1.27 558

aanet-new-14k	0.32 33	0.52 253	1.51 126	0.28 152	0.15 47	0.37 73	0.21 170	0.49 122	0.39 93	0.21 53	0.28 151	0.16 44	0.29 289	0.27 27	0.20 25	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.06 11	0.12 128	0.70 424

Selective-IGEV-i16pc	0.76 477	0.44 199	5.34 664	0.32 243	0.19 141	1.17 614	0.61 577	0.94 471	0.80 489	0.37 201	0.51 330	0.53 369	0.29 289	2.08 590	0.38 254	0.23 574	0.23 362	0.12 354	0.16 367	0.22 367	0.21 108

Selective-IGEV-i1	0.99 574	0.36 109	1.98 212	1.72 643	2.18 663	0.62 409	0.33 437	0.91 451	1.13 605	0.60 420	0.53 347	1.36 633	0.29 289	0.71 298	1.00 513	0.11 284	1.94 631	0.13 417	0.30 505	0.14 195	3.51 674

depthmonostereo	0.38 96	0.68 327	1.59 136	0.48 455	0.14 33	0.41 115	0.19 102	0.52 162	0.42 114	0.26 122	0.29 161	0.31 227	0.29 289	0.64 259	0.33 210	0.09 94	0.10 172	0.09 144	0.08 98	0.10 80	0.50 315

rvit_stereo_0075_2	0.45 169	0.45 208	2.60 435	0.34 294	0.32 345	0.41 115	0.21 170	0.60 234	0.54 215	0.39 213	0.51 330	0.40 282	0.29 289	0.46 150	0.31 185	0.21 559	0.15 281	0.22 571	0.15 344	0.18 282	0.33 197

GMStereo_Zeroshot	0.44 162	0.44 199	1.84 173	0.44 436	0.20 158	0.52 255	0.19 102	0.60 234	0.54 215	0.58 390	0.59 417	0.63 425	0.29 289	0.59 230	0.34 222	0.16 486	0.09 137	0.16 504	0.09 135	0.26 438	0.26 148

RAFT+CT+SA	0.60 325	1.25 540	2.49 390	0.38 372	0.75 545	0.55 291	0.34 447	0.83 375	0.68 361	0.39 213	0.55 379	0.44 310	0.29 289	0.75 314	0.28 144	0.09 94	0.24 366	0.11 291	0.51 610	0.30 486	0.74 439

UDGNet	0.50 225	1.36 569	2.44 349	0.37 352	0.19 141	0.58 332	0.23 248	0.49 122	0.69 373	0.42 229	0.39 248	0.34 245	0.29 289	0.55 214	0.32 195	0.25 589	0.10 172	0.37 618	0.19 417	0.30 486	0.17 74

NRIStereo	0.50 225	0.34 89	2.44 349	0.52 484	0.16 61	0.94 584	0.73 606	0.52 162	0.65 313	0.48 270	0.40 257	0.59 406	0.29 289	0.78 326	0.33 210	0.11 284	0.13 247	0.11 291	0.09 135	0.22 367	0.25 140

RAFT-RH_RVC	0.65 392	0.73 356	2.78 510	0.39 389	0.29 300	0.60 369	0.18 93	0.45 88	0.63 298	0.75 532	1.89 641	0.47 340	0.29 289	1.59 507	1.21 549	0.15 466	0.07 24	0.13 417	0.13 297	0.11 104	0.10 15

Anonymous3	0.47 187	0.49 231	2.61 440	0.33 267	0.25 243	0.72 497	0.32 423	0.80 346	0.60 268	0.36 195	0.41 258	0.33 240	0.29 289	0.46 150	0.30 166	0.19 537	0.18 322	0.13 417	0.13 297	0.18 282	0.22 116

sAnonymous2	0.45 169	0.88 429	2.97 544	0.31 221	0.25 243	0.34 47	0.28 357	0.56 205	0.49 165	0.25 101	0.30 172	0.23 135	0.29 289	0.31 45	0.22 56	0.12 344	0.09 137	0.12 354	0.13 297	0.38 560	0.43 270

CroCo_RVC	0.45 169	0.88 429	2.97 544	0.31 221	0.25 243	0.34 47	0.28 357	0.56 205	0.49 165	0.25 101	0.30 172	0.23 135	0.29 289	0.31 45	0.22 56	0.12 344	0.09 137	0.12 354	0.13 297	0.38 560	0.43 270

test_xeample3	0.86 519	0.75 375	3.36 586	0.65 535	0.76 548	0.49 206	0.33 437	1.21 614	0.80 489	0.61 430	0.23 95	0.30 217	0.29 289	1.17 427	1.57 583	0.10 183	1.79 617	0.10 211	0.40 573	0.25 417	2.09 620

aanet-new	0.39 104	0.50 240	2.59 427	0.26 100	0.31 329	0.43 136	0.21 170	0.47 108	0.35 32	0.19 30	0.24 101	0.17 62	0.30 303	0.34 72	0.21 37	0.09 94	0.07 24	0.09 144	0.06 11	0.11 104	0.86 483

MSCF	0.88 529	0.84 414	1.67 150	2.15 659	1.87 648	0.51 235	0.21 170	0.63 254	0.61 275	0.32 176	0.29 161	0.17 62	0.30 303	1.06 398	0.67 428	0.11 284	1.92 626	0.08 58	0.31 516	0.19 312	3.72 680

rvit_0105_5	0.43 143	0.73 356	2.10 249	0.31 221	0.18 106	0.41 115	0.31 412	0.69 283	0.67 334	0.32 176	0.34 218	0.38 267	0.30 303	0.42 133	0.30 166	0.18 519	0.16 296	0.15 483	0.15 344	0.15 211	0.30 177

Any-RAFT	0.42 136	0.33 74	1.89 192	0.28 152	0.21 173	0.69 484	0.21 170	0.83 375	0.60 268	0.45 250	0.43 265	0.62 421	0.30 303	0.48 169	0.24 87	0.11 284	0.40 416	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.16 66

ACRE	0.63 372	1.55 603	3.41 599	0.76 555	0.28 291	0.60 369	0.56 560	0.82 364	0.68 361	0.57 383	0.62 441	0.43 295	0.30 303	0.47 155	0.42 285	0.12 344	0.19 328	0.13 417	0.14 320	0.36 544	0.20 100

rafts_anoy	0.60 325	1.33 557	2.59 427	0.53 488	1.09 598	0.49 206	0.25 305	0.67 273	0.53 209	0.41 222	0.38 242	0.33 240	0.30 303	0.68 279	0.41 275	0.10 183	1.13 540	0.13 417	0.15 344	0.20 335	0.29 168

DIP-Stereo	0.43 143	0.50 240	2.21 279	0.27 126	0.18 106	0.63 424	0.17 75	0.94 471	0.58 250	0.49 286	0.48 299	0.30 217	0.30 303	0.40 115	0.31 185	0.10 183	0.08 72	0.10 211	0.08 98	0.15 211	0.33 197
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCSM	0.53 253	0.70 340	1.11 48	0.30 196	0.36 394	0.49 206	0.28 357	1.39 628	1.68 641	0.31 171	0.30 172	0.30 217	0.31 310	1.43 471	0.39 261	0.11 284	0.12 227	0.11 291	0.10 184	0.35 536	0.53 336

GASTEREO	0.89 537	0.83 409	1.67 150	2.15 659	1.89 649	0.52 255	0.21 170	0.62 246	0.62 286	0.33 181	0.31 186	0.16 44	0.31 310	1.11 415	0.68 431	0.11 284	1.92 626	0.08 58	0.29 495	0.19 312	3.79 681

castereo	0.34 51	0.48 224	1.00 23	0.25 80	0.29 300	0.41 115	0.27 343	0.76 318	0.49 165	0.23 80	0.30 172	0.24 147	0.31 310	0.29 37	0.29 155	0.09 94	0.20 343	0.09 144	0.31 516	0.12 128	0.44 286

GCST	0.84 507	1.48 596	3.02 554	1.12 604	1.09 598	0.62 409	0.19 102	0.79 340	0.56 235	0.60 420	0.65 471	0.50 354	0.31 310	1.24 441	0.74 455	0.76 644	0.46 428	0.84 650	0.64 635	0.71 631	0.57 361

CIPLG	0.63 372	1.59 611	3.16 570	0.79 562	0.31 329	0.62 409	0.57 563	0.82 364	0.68 361	0.58 390	0.63 449	0.43 295	0.31 310	0.48 169	0.42 285	0.12 344	0.20 343	0.13 417	0.13 297	0.36 544	0.21 108

IPLGR_C	0.64 383	1.66 622	3.36 586	0.80 564	0.31 329	0.60 369	0.60 572	0.82 364	0.69 373	0.58 390	0.62 441	0.44 310	0.31 310	0.47 155	0.43 294	0.12 344	0.22 355	0.13 417	0.15 344	0.35 536	0.21 108

GANet-ADL	0.48 201	0.56 276	2.51 397	0.34 294	0.20 158	0.58 332	0.25 305	0.80 346	0.57 242	0.43 236	0.61 434	0.56 393	0.31 310	0.44 142	0.44 300	0.14 435	0.11 204	0.10 211	0.09 135	0.22 367	0.38 231

RALAANet	0.52 240	1.37 574	2.63 446	0.33 267	0.23 218	0.48 194	0.19 102	0.69 283	0.55 226	0.49 286	0.46 285	0.39 271	0.31 310	0.53 207	0.53 359	0.10 183	0.33 401	0.11 291	0.17 386	0.29 477	0.13 31

ARAFT	0.65 392	1.69 624	3.34 585	0.29 175	0.16 61	0.65 453	0.36 466	0.96 489	0.73 414	0.63 458	0.49 314	0.56 393	0.31 310	1.23 439	0.35 230	0.11 284	0.08 72	0.14 454	0.13 297	0.38 560	0.50 315

FSD					1.93 653	0.63 424	0.33 437	0.46 98	0.53 209	0.32 176	0.32 203	0.40 282	0.32 319	1.14 421	0.60 394	0.28 600	2.77 674	0.31 605	0.30 505	0.31 495

BUS	0.45 169	0.32 60	1.58 132	0.31 221	0.22 188	0.91 576	0.23 248	1.05 564	0.67 334	0.64 469	0.53 347	0.65 438	0.32 319	0.48 169	0.34 222	0.13 393	0.10 172	0.14 454	0.12 275	0.13 163	0.15 53

NINENet	0.54 264	0.40 152	2.19 272	0.55 498	0.26 261	0.91 576	0.23 248	1.05 564	0.77 463	0.54 342	0.57 404	0.65 438	0.32 319	1.22 436	0.34 222	0.16 486	0.13 247	0.16 504	0.11 237	0.16 233	0.14 43

OMP-Stereo	0.64 383	0.87 425	2.38 319	0.56 509	0.37 403	0.60 369	0.26 324	0.75 315	0.71 400	0.65 485	0.60 426	0.68 465	0.32 319	2.07 587	1.18 543	0.11 284	0.08 72	0.12 354	0.09 135	0.17 257	0.28 161

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 294	1.48 596	2.53 402	0.29 175	0.78 553	0.52 255	0.20 127	0.68 278	0.66 321	0.51 317	0.61 434	0.40 282	0.32 319	0.40 115	0.43 294	0.08 42	0.63 472	0.09 144	0.09 135	0.37 552	0.58 368

DN-CSS_ROB	0.56 276	1.64 619	2.75 503	0.42 418	0.22 188	0.57 322	0.19 102	0.79 340	0.66 321	0.46 263	0.62 441	0.41 289	0.32 319	0.73 308	0.49 340	0.12 344	0.08 72	0.14 454	0.13 297	0.38 560	0.17 74

rvit_0105_3	0.46 179	0.86 424	2.24 288	0.33 267	0.19 141	0.44 150	0.35 457	0.74 311	0.70 385	0.38 208	0.38 242	0.41 289	0.33 325	0.46 150	0.32 195	0.19 537	0.17 310	0.17 523	0.18 399	0.15 211	0.22 116

MyStereo8	0.73 457	1.16 511	2.89 533	0.53 488	0.34 369	0.71 491	0.20 127	1.87 656	0.59 260	0.53 336	0.66 478	0.50 354	0.33 325	1.27 450	0.62 407	0.10 183	1.19 544	0.10 211	0.21 441	0.21 350	0.61 382

Selective-RAFT	0.46 179	0.48 224	1.88 189	0.32 243	0.16 61	0.61 388	0.19 102	0.66 268	0.62 286	0.28 150	0.30 172	0.41 289	0.33 325	0.51 192	0.32 195	0.11 284	1.09 535	0.09 144	0.35 549	0.19 312	0.37 222

Sa-1000	0.61 335	1.07 482	2.71 491	0.32 243	0.61 519	0.61 388	0.31 412	1.00 524	0.76 450	0.53 336	0.83 556	0.43 295	0.33 325	0.69 283	0.30 166	0.10 183	0.52 445	0.13 417	0.28 490	0.29 477	0.29 168

GwcNet-ADL	0.54 264	0.78 389	2.85 527	0.31 221	0.20 158	0.58 332	0.29 385	0.93 465	0.67 334	0.48 270	0.47 291	0.56 393	0.33 325	0.48 169	0.80 471	0.13 393	0.12 227	0.09 144	0.09 135	0.14 195	0.40 246

PFNet	0.62 357	0.42 167	2.69 483	0.43 431	0.55 493	0.62 409	0.27 343	0.64 261	0.72 409	0.61 430	0.56 393	0.45 323	0.33 325	1.86 559	1.12 535	0.28 600	0.09 137	0.12 354	0.16 367	0.26 438	0.27 155

raftrobust	0.52 240	1.14 501	2.15 262	0.33 267	0.99 580	0.53 266	0.21 170	0.59 227	0.50 177	0.53 336	0.36 229	0.31 227	0.33 325	0.47 155	0.42 285	0.10 183	0.55 454	0.09 144	0.08 98	0.22 367	0.46 297

AdaStereo	0.48 201	0.44 199	2.18 269	0.36 339	0.20 158	0.59 354	0.29 385	0.97 497	0.74 435	0.52 327	0.55 379	0.61 416	0.33 325	0.52 197	0.44 300	0.18 519	0.08 72	0.17 523	0.11 237	0.18 282	0.24 136
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.
IGEV_i1	0.90 543	0.33 74	2.58 424	0.83 567	1.60 637	0.58 332	0.27 343	0.89 433	0.96 573	1.13 603	0.48 299	0.98 581	0.34 333	1.19 432	0.60 394	0.11 284	2.17 656	0.13 417	0.19 417	0.17 257	2.38 644

11t1	0.60 325	0.49 231	2.19 272	0.35 320	0.58 505	0.48 194	0.21 170	0.72 304	0.73 414	0.49 286	0.47 291	0.35 251	0.34 333	0.61 242	0.71 442	0.12 344	1.26 557	0.10 211	0.29 495	0.16 233	1.22 552

AFF-stereo	0.57 285	1.51 600	2.59 427	0.33 267	0.23 218	0.51 235	0.21 170	0.69 283	0.68 361	0.49 286	0.63 449	0.49 350	0.34 333	0.50 190	0.37 245	0.08 42	0.54 451	0.10 211	0.10 184	0.40 576	0.60 381

G2L-ROB	0.59 313	1.32 552	2.59 427	0.30 196	0.22 188	0.59 354	0.28 357	0.80 346	0.61 275	0.56 367	0.45 280	0.70 482	0.35 336	1.38 462	0.72 446	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.22 367	0.31 186

H2IRNET	0.48 201	1.04 477	2.57 422	0.31 221	0.19 141	0.54 276	0.19 102	0.55 198	0.53 209	0.28 150	0.56 393	0.47 340	0.35 336	0.47 155	0.40 266	0.11 284	0.08 72	0.12 354	0.14 320	0.37 552	0.26 148

tt1	0.74 461	0.73 356	2.34 312	0.67 542	0.63 522	0.75 513	0.24 277	0.85 397	0.96 573	0.81 553	0.38 242	0.26 174	0.35 336	0.64 259	0.22 56	0.10 183	2.16 653	0.11 291	0.09 135	0.25 417	2.19 627

RCA-Stereo	0.45 169	0.38 135	1.80 165	0.27 126	0.25 243	0.58 332	0.23 248	0.84 384	0.66 321	0.42 229	0.44 277	0.28 197	0.35 336	0.31 45	0.21 37	0.09 94	1.01 523	0.09 144	0.07 63	0.21 350	0.53 336

UGAM	0.69 432	0.84 414	2.66 460	0.40 402	0.20 158	0.53 266	0.34 447	0.63 254	0.74 435	0.45 250	0.74 529	0.95 577	0.36 340	2.57 630	0.42 285	0.11 284	0.45 427	0.17 523	0.19 417	0.43 591	0.57 361

x	0.65 392	0.62 302	2.12 254	0.36 339	0.61 519	0.48 194	0.24 277	0.80 346	0.89 548	0.50 305	0.56 393	0.44 310	0.36 340	0.62 251	0.80 471	0.11 284	1.44 583	0.11 291	0.39 571	0.16 233	1.34 566

dad	0.58 294	1.35 564	2.39 325	0.31 221	0.20 158	0.62 409	0.26 324	0.56 205	0.79 481	0.66 492	0.64 463	0.64 433	0.36 340	0.87 349	0.48 329	0.28 600	0.15 281	0.40 621	0.18 399	0.24 392	0.22 116

ICVP	0.48 201	0.33 74	2.37 317	0.34 294	0.22 188	0.60 369	0.55 556	0.79 340	0.53 209	0.45 250	0.60 426	0.49 350	0.36 340	0.55 214	0.46 313	0.16 486	0.16 296	0.14 454	0.11 237	0.16 233	0.32 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 201	0.39 144	2.30 303	0.28 152	0.27 275	0.70 487	0.32 423	1.00 524	0.69 373	0.50 305	0.52 340	0.43 295	0.36 340	0.53 207	0.44 300	0.12 344	0.09 137	0.12 354	0.16 367	0.18 282	0.23 126

CCAANet	0.43 143	0.52 253	1.84 173	0.27 126	0.21 173	0.54 276	0.25 305	0.71 300	0.45 140	0.36 195	0.63 449	0.56 393	0.36 340	0.86 347	0.46 313	0.13 393	0.08 72	0.10 211	0.10 184	0.13 163	0.14 43

DMCA	0.50 225	0.83 409	1.95 203	0.32 243	0.24 232	0.59 354	0.26 324	0.81 355	0.68 361	0.59 409	0.49 314	0.56 393	0.36 340	0.65 267	0.65 421	0.14 435	0.10 172	0.14 454	0.10 184	0.19 312	0.29 168

G2L-Stereo	0.62 357	1.27 543	2.67 469	0.31 221	0.27 275	0.59 354	0.29 385	0.81 355	0.60 268	0.56 367	0.53 347	0.71 485	0.37 347	1.74 528	0.57 378	0.13 393	0.11 204	0.13 417	0.11 237	0.29 477	0.34 206

DDVS	0.67 418	0.46 211	1.74 156	2.40 667	0.35 382	0.86 559	0.98 630	0.72 304	0.52 196	0.53 336	0.57 404	0.89 560	0.37 347	1.22 436	0.57 378	0.15 466	0.14 263	0.14 454	0.12 275	0.19 312	0.42 259

test_sample3	0.61 335	0.48 224	2.24 288	0.34 294	0.19 141	0.58 332	0.25 305	0.97 497	0.76 450	0.54 342	0.52 340	0.46 331	0.37 347	1.78 539	0.57 378	0.13 393	0.79 494	0.12 354	0.21 441	0.17 257	0.73 433

xx1	0.71 444	0.73 356	2.43 341	0.67 542	0.52 481	0.76 518	0.24 277	0.85 397	1.05 594	0.77 539	0.39 248	0.46 331	0.37 347	0.70 290	0.22 56	0.10 183	2.13 648	0.12 354	0.41 578	0.16 233	1.18 544

DCANet-4	0.43 143	0.32 60	2.31 306	0.26 100	0.14 33	0.51 235	0.22 208	0.84 384	0.78 468	0.55 355	0.48 299	0.28 197	0.37 347	0.40 115	0.37 245	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 270

qqq	0.65 392	0.63 304	2.10 249	0.30 196	0.64 527	0.46 170	0.27 343	0.81 355	0.83 511	0.48 270	0.56 393	0.46 331	0.37 347	1.03 392	0.75 456	0.11 284	1.41 579	0.12 354	0.41 578	0.16 233	1.18 544

RAFT_CTSACE	0.58 294	1.16 511	2.76 506	0.36 339	0.29 300	0.54 276	0.29 385	0.69 283	0.51 184	0.51 317	0.75 536	0.67 451	0.37 347	0.63 252	0.47 319	0.08 42	0.49 437	0.11 291	0.10 184	0.41 583	0.32 192

HCRNet	0.50 225	0.75 375	2.08 238	0.39 389	0.29 300	0.58 332	0.22 208	0.79 340	0.67 334	0.49 286	0.49 314	0.48 348	0.37 347	1.13 419	0.40 266	0.15 466	0.10 172	0.15 483	0.13 297	0.21 350	0.19 89

MLCV	0.59 313	1.41 581	2.41 332	0.31 221	0.15 47	0.60 369	0.23 248	0.77 325	0.63 298	0.67 494	0.66 478	0.55 387	0.37 347	1.16 424	1.09 530	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.21 350	0.29 168

LiteMatch	0.30 23	0.82 404	0.99 19	0.30 196	0.14 33	0.30 23	0.21 170	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.38 356	0.61 242	0.42 285	0.11 284	0.06 2	0.10 211	0.08 98	0.14 195	0.19 89

Lsterematch	0.44 162	0.82 404	2.17 265	0.30 196	0.14 33	0.49 206	0.21 170	0.52 162	0.63 298	0.44 245	0.58 411	0.44 310	0.38 356	0.47 155	0.42 285	0.11 284	0.06 2	0.10 211	0.08 98	0.14 195	0.19 89

rvit_105_1	0.52 240	0.93 455	2.30 303	0.36 339	0.24 232	0.51 235	0.45 520	0.81 355	0.79 481	0.46 263	0.44 277	0.45 323	0.38 356	0.63 252	0.39 261	0.20 548	0.18 322	0.18 542	0.22 455	0.18 282	0.21 108

test_sample5	0.63 372	0.50 240	2.19 272	0.34 294	0.19 141	0.56 299	0.26 324	0.98 505	0.77 463	0.55 355	0.63 449	0.45 323	0.38 356	1.87 563	0.58 385	0.14 435	0.82 504	0.13 417	0.22 455	0.18 282	0.76 443

test_sample4	0.62 357	0.49 231	2.24 288	0.34 294	0.19 141	0.57 322	0.25 305	0.98 505	0.76 450	0.56 367	0.55 379	0.45 323	0.38 356	1.78 539	0.56 375	0.13 393	0.80 497	0.13 417	0.21 441	0.17 257	0.76 443

ACVNet-DCA	0.67 418	0.73 356	2.43 341	0.67 542	0.52 481	0.76 518	0.24 277	0.81 355	0.83 511	0.77 539	0.39 248	0.25 157	0.38 356	0.70 290	0.22 56	0.10 183	2.13 648	0.11 291	0.09 135	0.16 233	1.18 544

1test111	0.72 454	0.73 356	2.43 341	0.67 542	0.52 481	0.76 518	0.24 277	0.81 355	0.83 511	0.77 539	0.39 248	0.25 157	0.38 356	1.03 392	0.75 456	0.10 183	2.13 648	0.11 291	0.09 135	0.16 233	1.18 544

cc1	0.74 461	0.73 356	2.43 341	0.67 542	0.52 481	0.76 518	0.24 277	0.85 397	1.05 594	0.77 539	0.39 248	0.25 157	0.38 356	0.70 290	0.22 56	0.10 183	2.13 648	0.11 291	0.09 135	0.25 417	2.20 630

mmm	0.66 412	0.53 260	1.83 170	0.38 372	0.86 563	0.49 206	0.27 343	0.82 364	0.83 511	0.59 409	0.69 491	0.47 340	0.38 356	0.81 338	0.73 450	0.12 344	1.37 573	0.14 454	0.45 586	0.18 282	1.35 568

DualNet	0.63 372	0.50 240	2.19 272	0.34 294	0.19 141	0.56 299	0.26 324	0.98 505	0.77 463	0.56 367	0.66 478	0.45 323	0.38 356	1.87 563	0.58 385	0.14 435	0.82 504	0.13 417	0.22 455	0.18 282	0.76 443

BSDual-CNN	0.48 201	0.32 60	1.58 132	0.31 221	0.22 188	0.76 518	0.32 423	1.05 564	0.67 334	0.64 469	0.53 347	0.63 425	0.38 356	0.48 169	0.97 499	0.13 393	0.10 172	0.14 454	0.12 275	0.13 163	0.15 53

psmg	0.48 201	0.32 60	1.58 132	0.28 152	0.22 188	0.75 513	0.35 457	0.94 471	0.67 334	0.61 430	0.59 417	0.63 425	0.38 356	0.48 169	0.97 499	0.13 393	0.11 204	0.13 417	0.13 297	0.14 195	0.15 53

IIG-Stereo	0.65 392	0.87 425	2.32 308	0.55 498	0.23 218	0.62 409	0.21 170	0.78 332	0.71 400	0.64 469	0.69 491	0.69 476	0.38 356	2.07 587	1.37 568	0.11 284	0.08 72	0.11 291	0.09 135	0.15 211	0.27 155

111	0.57 285	1.41 581	2.63 446	0.25 80	0.15 47	0.59 354	0.26 324	0.90 444	0.83 511	0.50 305	0.54 368	0.57 398	0.38 356	0.54 212	0.41 275	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.24 392	0.81 467

FENet	0.48 201	0.58 280	2.46 374	0.33 267	0.18 106	0.58 332	0.22 208	0.83 375	0.64 306	0.49 286	0.42 261	0.55 387	0.38 356	0.52 197	0.51 347	0.12 344	0.09 137	0.12 354	0.11 237	0.17 257	0.31 186

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 507	1.41 581	2.80 513	0.94 580	0.35 382	0.89 572	0.41 493	0.89 433	0.66 321	0.57 383	0.63 449	0.75 500	0.38 356	2.37 614	0.55 371	1.16 661	0.31 393	0.36 616	0.21 441	0.59 621	0.63 391

HITNet	0.55 268	1.28 546	2.73 498	0.35 320	0.14 33	0.56 299	0.23 248	0.89 433	0.62 286	0.52 327	0.51 330	0.49 350	0.38 356	0.52 197	0.60 394	0.09 94	0.07 24	0.10 211	0.08 98	0.25 417	0.61 382
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
test_sample6	0.64 383	0.51 248	2.17 265	0.35 320	0.18 106	0.56 299	0.27 343	1.00 524	0.80 489	0.56 367	0.66 478	0.47 340	0.39 373	1.95 574	0.60 394	0.14 435	0.80 497	0.13 417	0.21 441	0.18 282	0.78 453

AEACV	0.89 537	0.29 16	1.84 173	2.50 670	1.68 641	0.53 266	0.21 170	1.01 534	0.42 114	0.68 500	0.31 186	0.22 122	0.39 373	1.63 511	0.25 105	0.09 94	2.60 669	0.09 144	0.54 616	0.23 385	2.27 640

AASNet	0.66 412	1.49 598	2.97 544	0.37 352	0.33 353	0.65 453	0.30 401	1.00 524	0.78 468	0.56 367	0.60 426	0.55 387	0.39 373	0.88 358	0.96 497	0.15 466	0.12 227	0.13 417	0.11 237	0.45 598	0.35 213

xxxx	0.97 569	0.64 309	2.14 261	0.30 196	0.67 532	0.64 437	0.24 277	1.09 585	0.91 554	0.57 383	0.65 471	0.58 402	0.39 373	1.57 499	5.49 680	0.13 393	1.38 574	0.11 291	0.32 524	0.17 257	1.41 574

DeepPruner_ROB	0.58 294	1.06 481	2.68 476	0.30 196	0.26 261	0.63 424	0.31 412	0.83 375	0.51 184	0.62 445	0.56 393	0.65 438	0.39 373	1.06 398	0.56 375	0.19 537	0.14 263	0.14 454	0.14 320	0.24 392	0.33 197

iResNet	0.59 313	1.09 487	2.54 406	0.44 436	0.18 106	0.65 453	0.29 385	0.89 433	0.75 441	0.59 409	0.64 463	0.43 295	0.39 373	0.73 308	1.24 555	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.21 350	0.40 246

NOSS_ROB	0.75 472	1.03 474	2.27 296	0.68 548	0.26 261	0.68 481	0.30 401	0.99 514	0.82 504	0.59 409	0.58 411	0.77 507	0.39 373	2.75 648	0.48 329	0.25 589	0.24 366	0.28 595	0.26 479	0.29 477	1.07 533

G2L-Stereo_test	0.64 383	1.34 560	2.55 414	0.34 294	0.24 232	0.75 513	0.39 486	0.83 375	0.65 313	0.62 445	0.54 368	0.74 495	0.40 380	1.57 499	0.75 456	0.11 284	0.08 72	0.08 58	0.08 98	0.28 466	0.43 270

ISRNet	0.51 237	0.58 280	1.96 208	0.38 372	0.31 329	0.49 206	0.21 170	0.80 346	0.71 400	0.64 469	0.71 519	0.66 447	0.40 380	0.59 230	0.45 306	0.23 574	0.16 296	0.21 566	0.20 430	0.21 350	0.37 222

CoDeX	0.54 264	0.52 253	2.25 293	0.30 196	0.26 261	0.61 388	0.32 423	1.03 550	0.73 414	0.49 286	0.56 393	0.52 366	0.40 380	1.59 507	0.38 254	0.12 344	0.09 137	0.11 291	0.10 184	0.15 211	0.22 116

ffm	0.78 488	0.67 317	3.39 592	0.32 243	0.22 188	0.58 332	0.28 357	0.85 397	0.96 573	0.54 342	0.74 529	0.67 451	0.40 380	0.64 259	0.22 56	0.10 183	2.16 653	0.15 483	0.33 539	0.25 417	2.19 627

ff1	1.07 591	0.67 317	3.39 592	0.32 243	0.22 188	0.58 332	0.28 357	0.85 397	0.96 573	0.54 342	0.74 529	0.67 451	0.40 380	2.75 648	3.86 665	0.10 183	2.16 653	0.15 483	0.33 539	0.25 417	2.19 627

mmx	0.99 574	0.67 317	3.39 592	0.32 243	0.22 188	0.58 332	0.28 357	1.05 564	0.92 556	0.54 342	0.74 529	0.67 451	0.40 380	2.75 648	3.86 665	0.13 393	1.25 553	0.15 483	0.33 539	0.19 312	1.28 560

xxx	0.99 574	0.67 317	3.39 592	0.32 243	0.22 188	0.58 332	0.28 357	1.05 564	0.92 556	0.54 342	0.74 529	0.67 451	0.40 380	2.75 648	3.86 665	0.13 393	1.25 553	0.15 483	0.33 539	0.19 312	1.28 560

test_5	0.61 335	1.25 540	2.76 506	0.39 389	0.64 527	0.58 332	0.35 457	0.85 397	0.66 321	0.49 286	0.56 393	0.55 387	0.40 380	0.79 330	0.32 195	0.10 183	0.19 328	0.12 354	0.12 275	0.33 511	0.85 479

hknet	0.53 253	0.39 144	2.04 230	0.31 221	0.24 232	0.76 518	0.32 423	1.05 564	0.71 400	0.64 469	0.53 347	0.79 515	0.40 380	0.84 344	0.78 466	0.12 344	0.10 172	0.14 454	0.12 275	0.13 163	0.15 53

TRStereo	0.89 537	1.02 470	2.91 536	4.59 686	0.31 329	0.93 581	0.23 248	1.93 660	0.66 321	0.37 201	0.54 368	0.48 348	0.40 380	0.67 273	0.29 155	0.13 393	0.37 405	0.11 291	0.48 600	0.13 163	1.21 550

RAFT	0.62 357	1.35 564	2.26 295	0.62 525	0.53 488	0.47 184	0.35 457	0.70 293	0.58 250	0.50 305	0.50 326	0.79 515	0.40 380	0.49 183	0.36 234	0.11 284	0.79 494	0.14 454	0.13 297	0.52 615	0.72 429

CFNet	0.65 392	1.45 591	2.27 296	0.34 294	0.25 243	0.64 437	0.23 248	0.93 465	0.79 481	0.48 270	0.59 417	0.58 402	0.40 380	2.28 606	0.63 414	0.13 393	0.09 137	0.15 483	0.14 320	0.34 521	0.26 148

xyz-stereo-finetune2	0.40 119	0.89 435	1.40 107	0.22 25	0.12 8	0.58 332	0.23 248	0.55 198	0.50 177	0.33 181	0.47 291	0.30 217	0.41 392	0.81 338	0.60 394	0.09 94	0.07 24	0.11 291	0.09 135	0.12 128	0.12 26

test_sample2	0.59 313	0.42 167	1.84 173	0.33 267	0.18 106	0.52 255	0.28 357	0.86 408	0.70 385	0.47 267	0.53 347	0.46 331	0.41 392	1.51 486	0.66 424	0.12 344	0.93 514	0.11 291	0.24 463	0.16 233	1.01 522

SMFormer	0.64 383	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 170	0.24 277	0.94 471	0.85 526	0.58 390	0.70 504	0.51 359	0.41 392	1.89 566	0.86 484	0.13 393	1.01 523	0.11 291	0.26 479	0.17 257	0.84 473

tta	0.63 372	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 170	0.24 277	0.94 471	0.85 526	0.58 390	0.70 504	0.51 359	0.41 392	1.89 566	0.86 484	0.13 393	1.01 523	0.11 291	0.26 479	0.19 312	0.59 375

qqq1	0.62 357	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 170	0.24 277	0.94 471	0.85 526	0.58 390	0.70 504	0.51 359	0.41 392	1.89 566	0.64 416	0.13 393	1.01 523	0.09 144	0.24 463	0.19 312	0.59 375

fff1	0.62 357	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 170	0.24 277	0.94 471	0.85 526	0.58 390	0.70 504	0.51 359	0.41 392	1.89 566	0.64 416	0.13 393	1.01 523	0.09 144	0.24 463	0.19 312	0.59 375

HH	0.79 491	0.52 253	2.72 493	1.45 624	0.80 556	0.91 576	0.23 248	0.76 318	0.76 450	0.64 469	0.55 379	0.87 553	0.41 392	0.94 373	0.45 306	0.09 94	1.20 545	0.10 211	0.09 135	0.16 233	2.16 624

HanStereo	0.79 491	0.52 253	2.72 493	1.45 624	0.80 556	0.91 576	0.23 248	0.76 318	0.76 450	0.64 469	0.55 379	0.87 553	0.41 392	0.94 373	0.45 306	0.09 94	1.20 545	0.10 211	0.09 135	0.16 233	2.16 624

CASS	0.43 143	0.34 89	2.01 220	0.33 267	0.17 85	0.54 276	0.24 277	0.71 300	0.52 196	0.62 445	0.55 379	0.40 282	0.41 392	0.43 136	0.33 210	0.17 506	0.10 172	0.14 454	0.11 237	0.18 282	0.23 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet	0.49 217	0.91 445	2.63 446	0.26 100	0.14 33	0.51 235	0.22 208	0.84 384	0.78 468	0.56 367	0.49 314	0.32 233	0.41 392	0.39 105	0.41 275	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.14 195	0.45 291

test_xeample	0.98 572	0.65 314	2.12 254	0.29 175	0.67 532	0.60 369	0.28 357	1.08 583	0.85 526	0.62 445	0.70 504	0.44 310	0.41 392	1.95 574	5.45 678	0.12 344	1.33 569	0.11 291	0.31 516	0.18 282	1.42 575

UPFNet	0.51 237	0.67 317	2.04 230	0.34 294	0.33 353	0.65 453	0.37 469	0.88 425	0.65 313	0.60 420	0.53 347	0.61 416	0.41 392	0.77 320	0.55 371	0.13 393	0.13 247	0.13 417	0.13 297	0.20 335	0.16 66

cf-r	0.62 357	1.27 543	2.99 549	0.34 294	0.28 291	0.60 369	0.28 357	0.82 364	0.70 385	0.55 355	0.61 434	0.77 507	0.41 392	1.32 455	0.52 351	0.13 393	0.09 137	0.11 291	0.12 275	0.22 367	0.27 155

IGEV-FE	0.91 547	0.39 144	3.80 624	0.42 418	1.95 654	0.56 299	0.64 584	0.84 384	0.55 226	1.45 640	0.53 347	0.79 515	0.42 405	0.57 221	1.13 536	0.10 183	0.49 437	0.10 211	0.34 544	0.19 312	2.97 660

MyStereo05	0.57 285	0.72 352	2.72 493	0.31 221	0.25 243	0.60 369	0.30 401	0.87 417	0.82 504	0.54 342	0.37 234	0.53 369	0.42 405	0.63 252	0.73 450	0.09 94	0.55 454	0.12 354	0.20 430	0.16 233	0.56 355

MyStereo04	0.57 285	0.68 327	2.66 460	0.30 196	0.41 436	0.61 388	0.31 412	0.88 425	0.80 489	0.48 270	0.37 234	0.54 378	0.42 405	0.61 242	0.71 442	0.09 94	0.59 462	0.12 354	0.21 441	0.16 233	0.48 306

IGEV_Zeroshot_test	0.91 547	0.39 144	3.80 624	0.42 418	1.95 654	0.56 299	0.64 584	0.84 384	0.55 226	1.45 640	0.53 347	0.79 515	0.42 405	0.57 221	1.13 536	0.10 183	0.49 437	0.10 211	0.34 544	0.19 312	2.97 660

TestStereo1	0.59 313	1.21 526	2.63 446	0.40 402	0.60 512	0.56 299	0.34 447	0.82 364	0.73 414	0.45 250	0.63 449	0.36 253	0.42 405	0.66 270	0.42 285	0.10 183	0.32 396	0.12 354	0.10 184	0.34 521	0.52 330

SA-5K	0.59 313	1.21 526	2.63 446	0.40 402	0.60 512	0.56 299	0.34 447	0.82 364	0.73 414	0.45 250	0.63 449	0.36 253	0.42 405	0.66 270	0.42 285	0.10 183	0.32 396	0.12 354	0.10 184	0.34 521	0.52 330

CSP-Net	0.55 268	0.61 295	1.81 169	0.30 196	0.23 218	0.77 528	0.35 457	0.90 444	0.62 286	0.62 445	0.60 426	0.65 438	0.42 405	1.76 533	0.47 319	0.17 506	0.12 227	0.10 211	0.10 184	0.21 350	0.16 66

222	1.02 580	0.60 289	1.95 203	0.29 175	0.51 477	0.62 409	0.24 277	1.09 585	0.86 533	0.64 469	0.67 483	0.47 340	0.42 405	1.86 559	6.73 684	0.13 393	1.21 548	0.11 291	0.32 524	0.17 257	1.44 576

ACVNet	0.54 264	0.87 425	2.45 366	0.28 152	0.22 188	0.59 354	0.36 466	0.69 283	0.73 414	0.49 286	0.59 417	0.69 476	0.42 405	0.47 155	0.70 436	0.11 284	0.10 172	0.10 211	0.09 135	0.36 544	0.39 239

GwcNet-RSSM	0.64 383	1.38 578	2.69 483	0.33 267	0.26 261	0.60 369	0.32 423	0.84 384	0.73 414	0.56 367	0.65 471	0.72 487	0.42 405	1.78 539	0.60 394	0.14 435	0.10 172	0.12 354	0.13 297	0.26 438	0.26 148

UCFNet_RVC	0.55 268	1.16 511	2.48 384	0.31 221	0.27 275	0.65 453	0.28 357	0.76 318	0.58 250	0.51 317	0.53 347	0.67 451	0.42 405	0.91 366	0.45 306	0.16 486	0.11 204	0.17 523	0.17 386	0.20 335	0.23 126

PS-NSSS	0.69 432	1.37 574	2.44 349	0.31 221	0.32 345	0.64 437	0.34 447	1.04 556	0.74 435	0.56 367	0.75 536	0.51 359	0.42 405	2.41 621	0.54 365	0.24 582	0.17 310	0.27 593	0.18 399	0.30 486	0.23 126

iResNet_ROB	0.60 325	1.59 611	2.04 230	0.32 243	0.21 173	0.60 369	0.22 208	0.99 514	0.85 526	0.61 430	0.63 449	0.58 402	0.42 405	1.08 408	0.98 508	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.06 11	0.23 385	0.33 197

Hybrid-DGEV-2	0.61 335	1.16 511	2.80 513	0.33 267	0.17 85	0.73 502	0.19 102	0.89 433	0.73 414	0.61 430	0.42 261	0.53 369	0.43 418	1.00 386	0.91 490	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.10 184	0.25 417	0.61 382

PSMNet-RUCA	0.64 383	1.12 497	2.61 440	0.59 515	0.56 496	0.64 437	0.37 469	0.89 433	0.72 409	0.53 336	0.68 486	0.53 369	0.43 418	0.61 242	0.46 313	0.35 614	0.19 328	0.44 630	0.29 495	0.49 609	0.35 213

gwcnet-sp	0.52 240	0.71 345	2.66 460	0.32 243	0.22 188	0.66 466	0.31 412	0.84 384	0.69 373	0.61 430	0.49 314	0.46 331	0.43 418	0.77 320	0.48 329	0.12 344	0.11 204	0.11 291	0.11 237	0.19 312	0.19 89

scenet	0.52 240	0.71 345	2.66 460	0.32 243	0.22 188	0.66 466	0.31 412	0.84 384	0.69 373	0.61 430	0.49 314	0.46 331	0.43 418	0.77 320	0.48 329	0.12 344	0.11 204	0.11 291	0.11 237	0.19 312	0.19 89

ssnet	0.52 240	0.71 345	2.66 460	0.32 243	0.22 188	0.66 466	0.31 412	0.84 384	0.69 373	0.61 430	0.49 314	0.46 331	0.43 418	0.77 320	0.48 329	0.12 344	0.11 204	0.11 291	0.11 237	0.19 312	0.19 89

GMM-Stereo	0.53 253	0.33 74	2.89 533	0.53 488	0.24 232	0.77 528	0.46 526	0.62 246	0.65 313	0.58 390	0.73 526	0.47 340	0.43 418	0.68 279	0.29 155	0.10 183	0.06 2	0.13 417	0.13 297	0.14 195	0.44 286

GES	0.49 217	0.54 263	2.37 317	0.31 221	0.19 141	0.61 388	0.30 401	0.93 465	0.52 196	0.49 286	0.53 347	0.40 282	0.43 418	0.59 230	0.67 428	0.16 486	0.11 204	0.12 354	0.10 184	0.20 335	0.30 177

STTStereo	0.58 294	0.95 458	2.95 542	0.37 352	0.31 329	0.62 409	0.32 423	0.81 355	0.63 298	0.61 430	0.55 379	0.67 451	0.43 418	0.87 349	0.48 329	0.16 486	0.16 296	0.17 523	0.20 430	0.17 257	0.25 140

BEATNet_4x	0.57 285	1.16 511	2.56 418	0.35 320	0.16 61	0.56 299	0.25 305	0.91 451	0.64 306	0.55 355	0.53 347	0.59 406	0.43 418	0.67 273	0.76 460	0.12 344	0.09 137	0.12 354	0.09 135	0.23 385	0.58 368

AANet_RVC	0.79 491	1.46 593	2.72 493	0.34 294	0.25 243	0.59 354	0.32 423	0.88 425	0.83 511	0.62 445	0.95 584	0.80 523	0.43 418	2.46 623	1.72 589	0.38 616	0.26 379	0.10 211	0.09 135	0.25 417	0.43 270

CFNet_ucs	0.50 225	0.55 272	2.28 298	0.27 126	0.22 188	0.58 332	0.23 248	0.90 444	0.69 373	0.54 342	0.64 463	0.68 465	0.44 428	0.55 214	0.34 222	0.14 435	0.12 227	0.16 504	0.11 237	0.19 312	0.38 231

IPLGR	0.58 294	0.64 309	3.12 566	0.37 352	0.18 106	0.62 409	0.54 552	1.06 577	0.69 373	0.73 522	0.46 285	0.50 354	0.44 428	1.12 418	0.31 185	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.09 135	0.21 350	0.20 100

AACVNet	0.61 335	1.13 500	2.47 379	0.37 352	0.21 173	0.57 322	0.25 305	0.75 315	0.55 226	0.56 367	0.60 426	0.66 447	0.44 428	2.11 595	0.49 340	0.14 435	0.11 204	0.14 454	0.11 237	0.35 536	0.23 126

GEStereo_RVC	0.61 335	1.19 522	2.61 440	0.48 455	0.25 243	0.63 424	0.37 469	1.05 564	0.79 481	0.55 355	0.55 379	0.59 406	0.44 428	1.10 410	0.48 329	0.16 486	0.11 204	0.12 354	0.11 237	0.27 453	0.43 270

CFNet-ft	0.60 325	1.16 511	2.45 366	0.29 175	0.30 316	0.64 437	0.28 357	0.69 283	0.57 242	0.49 286	0.57 404	0.79 515	0.44 428	1.48 482	0.62 407	0.15 466	0.10 172	0.28 595	0.14 320	0.21 350	0.29 168

FADNet-RVC-Resample	0.74 461	1.54 602	3.81 627	0.38 372	0.29 300	0.62 409	0.38 479	0.91 451	0.67 334	0.52 327	0.51 330	0.63 425	0.44 428	1.56 494	0.59 389	0.24 582	0.32 396	0.22 571	0.19 417	0.30 486	0.71 427

FADNet_RVC	0.87 526	1.51 600	2.90 535	0.31 221	0.24 232	0.71 491	0.25 305	1.00 524	0.65 313	0.45 250	0.57 404	0.61 416	0.44 428	1.53 490	0.75 456	0.94 650	0.97 516	0.28 595	1.00 668	0.89 644	1.36 570

CFNet_RVC	0.60 325	1.16 511	2.45 366	0.29 175	0.30 316	0.64 437	0.28 357	0.69 283	0.57 242	0.49 286	0.57 404	0.79 515	0.44 428	1.48 482	0.62 407	0.15 466	0.10 172	0.28 595	0.14 320	0.21 350	0.29 168

FE-Mocha	0.61 335	0.36 109	1.84 173	1.06 594	0.34 369	0.43 136	0.17 75	0.72 304	0.55 226	0.45 250	0.50 326	0.58 402	0.45 436	2.35 612	1.18 543	0.10 183	0.40 416	0.11 291	0.21 441	0.13 163	0.31 186

HI	0.47 187	0.82 404	2.49 390	0.29 175	0.22 188	0.45 158	0.20 127	0.59 227	0.43 121	0.59 409	0.59 417	0.65 438	0.45 436	0.48 169	0.40 266	0.08 42	0.09 137	0.10 211	0.11 237	0.24 392	0.20 100

CoSv	0.47 187	0.82 404	2.49 390	0.29 175	0.22 188	0.45 158	0.20 127	0.59 227	0.43 121	0.59 409	0.59 417	0.65 438	0.45 436	0.48 169	0.40 266	0.08 42	0.09 137	0.10 211	0.11 237	0.24 392	0.20 100

test_sample1	0.61 335	0.45 208	1.84 173	0.33 267	0.29 300	0.49 206	0.24 277	0.83 375	0.73 414	0.51 317	0.53 347	0.52 366	0.45 436	1.40 465	0.72 446	0.11 284	0.96 515	0.10 211	0.24 463	0.15 211	1.25 557

ToySt	0.67 418	0.88 429	2.61 440	0.39 389	0.73 542	0.61 388	0.38 479	0.78 332	0.73 414	0.43 236	0.70 504	0.72 487	0.45 436	0.66 270	0.62 407	0.14 435	0.63 472	0.13 417	0.33 539	0.24 392	1.18 544

riskmin	0.96 566	0.32 60	2.07 236	1.72 643	1.61 638	1.62 637	0.57 563	1.45 633	0.55 226	0.73 522	0.89 573	0.92 564	0.45 436	1.16 424	0.60 394	0.11 284	1.30 565	0.12 354	1.38 676	0.14 195	1.51 579

PSMNet-ADL	0.56 276	0.47 215	2.03 227	0.35 320	0.22 188	0.67 475	0.27 343	0.77 325	0.58 250	0.43 236	0.53 347	0.70 482	0.45 436	1.89 566	0.64 416	0.16 486	0.13 247	0.11 291	0.13 297	0.15 211	0.51 322

acv_ft	0.57 285	0.87 425	2.45 366	0.33 267	0.41 436	0.63 424	0.29 385	0.86 408	0.73 414	0.64 469	0.59 417	0.69 476	0.45 436	0.47 155	0.68 431	0.11 284	0.10 172	0.10 211	0.09 135	0.43 591	0.39 239

HSM-Net_RVC	0.70 439	0.40 152	2.45 366	0.27 126	0.19 141	0.68 481	0.30 401	1.29 619	0.73 414	0.73 522	0.70 504	0.77 507	0.45 436	3.73 673	0.46 313	0.13 393	0.09 137	0.10 211	0.09 135	0.13 163	0.32 192
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.62 357	1.15 507	3.11 565	0.39 389	0.37 403	0.60 369	0.28 357	0.87 417	0.64 306	0.63 458	0.56 393	0.71 485	0.45 436	1.08 408	0.52 351	0.15 466	0.12 227	0.14 454	0.15 344	0.18 282	0.25 140
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.55 268	0.61 295	2.07 236	0.34 294	0.21 173	0.68 481	0.26 324	0.87 417	0.73 414	0.70 508	0.69 491	0.74 495	0.45 436	1.10 410	0.62 407	0.12 344	0.09 137	0.14 454	0.14 320	0.27 453	0.24 136
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Selective-IGEV-i16pb	0.87 526	0.49 231	5.92 669	0.33 267	0.21 173	1.07 604	0.67 595	1.13 599	0.97 580	0.44 245	0.77 543	0.66 447	0.46 447	2.29 607	0.54 365	0.24 582	0.25 375	0.15 483	0.19 417	0.26 438	0.28 161

TCMNet	0.72 454	1.15 507	2.78 510	0.51 481	0.52 481	0.73 502	0.39 486	0.94 471	0.78 468	0.60 420	0.68 486	0.63 425	0.46 447	1.71 524	0.72 446	0.18 519	0.19 328	0.23 579	0.18 399	0.40 576	0.56 355

YMNet	0.66 412	0.98 462	2.12 254	0.42 418	0.41 436	0.86 559	0.43 507	0.92 459	0.76 450	0.75 532	0.81 551	0.83 536	0.46 447	0.87 349	1.07 526	0.19 537	0.22 355	0.20 560	0.17 386	0.42 586	0.39 239

YMNet_1	0.66 412	0.98 462	2.12 254	0.42 418	0.41 436	0.86 559	0.43 507	0.92 459	0.76 450	0.75 532	0.81 551	0.83 536	0.46 447	0.87 349	1.07 526	0.19 537	0.22 355	0.20 560	0.17 386	0.42 586	0.39 239

anonymousa	0.74 461	0.60 289	2.58 424	0.96 584	1.33 615	0.61 388	0.26 324	0.69 283	0.56 235	0.55 355	0.84 558	0.82 531	0.46 447	0.56 217	0.61 404	0.10 183	1.11 538	0.12 354	0.98 667	0.14 195	0.97 517

SA	0.61 335	1.14 501	2.79 512	0.32 243	0.63 522	0.57 322	0.30 401	0.97 497	0.78 468	0.43 236	0.63 449	0.39 271	0.46 447	0.70 290	0.31 185	0.10 183	0.44 426	0.13 417	0.32 524	0.31 495	0.51 322

iRaft-Stereo_5w	0.65 392	1.35 564	2.21 279	0.30 196	0.63 522	0.49 206	0.28 357	0.78 332	0.64 306	0.41 222	0.61 434	0.62 421	0.46 447	1.79 543	0.48 329	0.10 183	0.25 375	0.11 291	0.12 275	0.40 576	0.94 507

ADLNet	0.68 425	1.02 470	2.68 476	0.35 320	0.34 369	0.67 475	0.34 447	0.95 486	0.79 481	0.70 508	0.62 441	0.80 523	0.46 447	1.77 536	0.69 434	0.15 466	0.12 227	0.14 454	0.14 320	0.31 495	0.54 343

PSMNet-RSSM	0.61 335	1.19 522	2.43 341	0.33 267	0.25 243	0.59 354	0.28 357	0.88 425	0.65 313	0.54 342	0.62 441	0.69 476	0.46 447	1.67 518	0.50 344	0.15 466	0.10 172	0.14 454	0.16 367	0.20 335	0.28 161

FADNet-RVC	0.69 432	1.65 620	2.74 501	0.35 320	0.26 261	0.60 369	0.29 385	0.91 451	0.67 334	0.46 263	0.51 330	0.62 421	0.46 447	1.75 530	0.81 475	0.17 506	0.20 343	0.17 523	0.18 399	0.60 622	0.39 239

NVstereo2D	0.63 372	0.57 278	2.29 301	0.37 352	0.35 382	0.69 484	0.49 539	0.96 489	0.88 543	0.49 286	0.54 368	0.72 487	0.46 447	1.98 578	0.50 344	0.19 537	0.20 343	0.18 542	0.16 367	0.28 466	0.34 206

iResNetv2_ROB	0.71 444	1.90 637	3.48 605	0.43 431	0.22 188	0.60 369	0.29 385	0.96 489	0.78 468	0.60 420	0.65 471	0.60 414	0.46 447	0.80 334	1.21 549	0.12 344	0.08 72	0.10 211	0.07 63	0.44 595	0.33 197

DispNO	0.76 477	1.36 569	3.15 569	0.32 243	0.27 275	0.59 354	0.29 385	0.88 425	0.72 409	0.55 355	0.79 550	0.83 536	0.47 459	2.46 623	1.23 553	0.12 344	0.10 172	0.18 542	0.31 516	0.20 335	0.25 140

1111x	1.06 588	0.79 393	3.29 581	0.33 267	0.60 512	0.64 437	0.33 437	1.10 588	0.92 556	0.59 409	0.69 491	0.59 406	0.47 459	2.64 637	4.61 674	0.12 344	1.38 574	0.11 291	0.49 602	0.18 282	1.30 563

SACVNet	0.68 425	1.08 485	2.58 424	0.38 372	0.28 291	0.65 453	0.37 469	0.91 451	0.65 313	0.67 494	0.62 441	0.69 476	0.47 459	2.07 587	0.65 421	0.18 519	0.14 263	0.16 504	0.15 344	0.39 569	0.41 254

CFNet_pseudo	0.47 187	0.50 240	2.19 272	0.26 100	0.20 158	0.56 299	0.22 208	0.80 346	0.62 286	0.50 305	0.56 393	0.68 465	0.47 459	0.53 207	0.33 210	0.11 284	0.10 172	0.15 483	0.10 184	0.18 282	0.33 197

ccs_rob	0.47 187	0.50 240	2.19 272	0.26 100	0.20 158	0.56 299	0.22 208	0.80 346	0.62 286	0.50 305	0.56 393	0.68 465	0.47 459	0.53 207	0.33 210	0.11 284	0.10 172	0.16 504	0.10 184	0.18 282	0.33 197

DLCB_ROB	0.61 335	0.96 459	2.00 217	0.37 352	0.25 243	0.65 453	0.37 469	0.86 408	0.76 450	0.73 522	0.70 504	0.84 539	0.47 459	1.57 499	0.72 446	0.13 393	0.13 247	0.14 454	0.14 320	0.18 282	0.33 197

PSMNet_ROB	0.75 472	1.42 586	2.93 538	0.39 389	0.32 345	0.73 502	0.56 560	0.90 444	0.74 435	0.56 367	0.60 426	0.75 500	0.47 459	2.00 580	1.31 560	0.18 519	0.13 247	0.19 550	0.20 430	0.26 438	0.40 246

z-ln-s-r	0.76 477	1.41 581	2.84 524	0.33 267	0.27 275	0.58 332	0.37 469	0.92 459	0.89 548	0.54 342	0.81 551	0.64 433	0.48 466	2.23 604	1.74 591	0.11 284	0.08 72	0.11 291	0.09 135	0.28 466	0.40 246

coex_refinement	0.67 418	1.33 557	2.48 384	0.38 372	0.26 261	0.64 437	0.34 447	0.88 425	0.68 361	0.61 430	0.63 449	0.80 523	0.48 466	1.84 553	1.09 530	0.13 393	0.10 172	0.10 211	0.10 184	0.18 282	0.38 231

ssnet_v2	0.64 383	0.99 464	2.67 469	0.33 267	0.22 188	0.72 497	0.45 520	1.00 524	0.80 489	0.66 492	0.54 368	0.81 528	0.48 466	0.91 366	1.08 529	0.16 486	0.14 263	0.14 454	0.14 320	0.33 511	0.31 186

ADLNet2	0.73 457	1.22 531	3.28 579	0.34 294	0.36 394	0.65 453	0.37 469	0.94 471	0.87 539	0.57 383	0.65 471	0.92 564	0.48 466	2.05 584	0.60 394	0.13 393	0.11 204	0.11 291	0.11 237	0.37 552	0.38 231

ac_64	0.63 372	0.77 382	2.71 491	0.37 352	0.34 369	0.64 437	0.30 401	0.86 408	0.67 334	0.58 390	0.53 347	0.88 557	0.48 466	1.84 553	0.71 442	0.15 466	0.12 227	0.12 354	0.12 275	0.21 350	0.25 140

StereoDRNet	0.71 444	1.24 537	2.56 418	0.42 418	0.45 461	0.73 502	0.46 526	0.98 505	0.81 498	0.77 539	0.56 393	0.74 495	0.48 466	1.69 523	0.91 490	0.15 466	0.14 263	0.15 483	0.15 344	0.26 438	0.51 322

xyz-stereo	3.06 671	0.44 199	30.74 715	0.24 61	0.12 8	15.34 693	0.24 277	0.56 205	0.49 165	0.62 445	7.90 686	0.64 433	0.49 472	1.44 476	1.05 521	0.09 94	0.07 24	0.34 614	0.08 98	0.13 163	0.19 89

DCVSM-stereo	0.52 240	0.37 124	2.45 366	0.30 196	0.22 188	0.54 276	0.52 546	0.60 234	0.52 196	0.69 504	0.47 291	0.79 515	0.49 472	0.56 217	0.90 488	0.13 393	0.14 263	0.15 483	0.13 297	0.20 335	0.21 108

DualNet (step1)	0.76 477	0.69 337	2.69 483	0.28 152	0.23 218	0.81 545	0.33 437	0.99 514	0.86 533	0.64 469	0.63 449	0.67 451	0.49 472	1.18 429	0.52 351	0.65 635	1.21 548	0.86 651	0.56 620	0.25 417	0.72 429

test_sample9	1.07 591	0.69 337	2.69 483	0.28 152	0.23 218	0.81 545	0.33 437	0.99 514	0.86 533	0.64 469	0.63 449	0.67 451	0.49 472	2.02 581	2.70 641	0.65 635	4.33 689	0.86 651	0.56 620	0.25 417	0.72 429

test_sample7	0.65 392	0.41 160	2.08 238	0.36 339	0.20 158	0.52 255	0.32 423	0.99 514	0.86 533	0.64 469	0.63 449	0.67 451	0.49 472	1.18 429	0.52 351	0.18 519	1.21 548	0.16 504	0.15 344	0.19 312	1.22 552

RAFT_R40	0.55 268	0.31 46	2.44 349	0.57 513	0.42 450	0.62 409	0.52 546	0.58 218	0.66 321	0.56 367	0.54 368	0.54 378	0.50 477	1.56 494	0.53 359	0.11 284	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.16 233	0.10 15

GANet-RSSM	0.63 372	1.14 501	2.67 469	0.38 372	0.26 261	0.59 354	0.29 385	0.81 355	0.56 235	0.50 305	0.57 404	0.67 451	0.50 477	1.91 572	0.50 344	0.14 435	0.10 172	0.24 585	0.12 275	0.36 544	0.28 161

CC-Net-ROB	0.95 562	1.57 607	2.93 538	0.90 574	0.39 419	0.87 566	0.44 516	1.12 595	0.83 511	0.59 409	0.69 491	0.64 433	0.50 477	2.73 646	0.93 493	0.97 653	0.40 416	0.87 654	0.29 495	0.61 625	0.66 401

LALA_ROB	0.68 425	1.14 501	2.50 395	0.37 352	0.29 300	0.78 533	0.55 556	0.99 514	0.84 523	0.82 559	0.68 486	0.93 569	0.50 477	1.01 389	0.89 486	0.21 559	0.15 281	0.21 566	0.18 399	0.26 438	0.30 177

DAS	0.61 335	0.42 167	1.85 179	0.34 294	0.34 369	0.52 255	0.42 500	0.89 433	0.80 489	0.85 565	0.69 491	0.57 398	0.51 481	2.38 617	0.57 378	0.13 393	0.09 137	0.12 354	0.09 135	0.18 282	0.37 222

SepStereo	0.57 285	0.42 167	1.85 179	0.34 294	0.34 369	0.52 255	0.42 500	0.89 433	0.80 489	0.85 565	0.69 491	0.57 398	0.51 481	1.55 492	0.57 378	0.13 393	0.09 137	0.12 354	0.09 135	0.18 282	0.37 222

IRAFT_RVC	0.59 313	0.74 368	2.42 336	0.47 454	0.21 173	0.59 354	0.42 500	0.68 278	0.73 414	0.54 342	0.50 326	0.49 350	0.51 481	1.57 499	1.00 513	0.11 284	0.25 375	0.13 417	0.10 184	0.15 211	0.14 43

delet	0.60 325	0.84 414	2.45 366	0.33 267	0.35 382	0.73 502	0.46 526	0.89 433	0.80 489	0.58 390	0.62 441	0.67 451	0.51 481	1.14 421	0.64 416	0.12 344	0.12 227	0.13 417	0.14 320	0.22 367	0.29 168

GwcNet	0.76 477	1.09 487	3.68 618	0.38 372	0.45 461	0.81 545	0.45 520	0.91 451	0.89 548	0.63 458	0.77 543	0.82 531	0.51 481	1.64 514	0.85 482	0.17 506	0.16 296	0.15 483	0.15 344	0.33 511	0.34 206

TDLM	0.83 505	1.28 546	2.38 319	0.46 448	0.26 261	0.66 466	0.55 556	0.87 417	0.80 489	2.54 668	0.62 441	0.61 416	0.51 481	2.68 641	0.67 428	0.20 548	0.11 204	0.35 615	0.15 344	0.33 511	0.48 306

ETE_ROB	0.68 425	1.09 487	2.32 308	0.38 372	0.26 261	0.69 484	0.51 542	1.49 636	0.75 441	0.81 553	0.71 519	0.85 545	0.51 481	1.39 463	0.70 436	0.17 506	0.14 263	0.19 550	0.16 367	0.24 392	0.35 213

SQANet	0.92 550	1.96 638	3.23 573	0.77 558	0.83 560	0.76 518	0.38 479	0.87 417	0.68 361	0.64 469	0.69 491	0.73 493	0.52 488	1.35 460	1.36 566	0.80 646	0.30 391	0.60 641	0.29 495	0.93 645	0.70 424

LMCR-Stereo	0.61 335	1.00 465	2.60 435	0.42 418	0.22 188	0.74 510	0.31 412	1.06 577	0.70 385	0.62 445	0.64 463	0.40 282	0.52 488	0.84 344	1.27 559	0.20 548	0.09 137	0.12 354	0.09 135	0.26 438	0.16 66

CVANet_RVC	0.82 500	1.18 519	3.98 634	0.40 402	0.28 291	0.63 424	0.43 507	0.90 444	0.78 468	1.14 605	0.69 491	0.68 465	0.52 488	2.62 635	0.48 329	0.20 548	0.13 247	0.22 571	0.37 561	0.37 552	0.48 306

IER	0.49 217	0.73 356	2.12 254	0.27 126	0.25 243	0.65 453	0.27 343	0.76 318	0.59 260	0.56 367	0.59 417	0.60 414	0.53 491	0.64 259	0.44 300	0.12 344	0.09 137	0.11 291	0.11 237	0.18 282	0.15 53

DISCO	0.61 335	0.63 304	1.98 212	0.46 448	0.34 369	0.84 557	0.35 457	0.88 425	0.81 498	0.61 430	0.64 463	1.06 602	0.53 491	1.11 415	0.83 480	0.13 393	0.10 172	0.11 291	0.10 184	0.26 438	0.37 222

DDUNet	0.90 543	1.63 618	2.77 508	0.77 558	0.69 537	0.83 552	0.44 516	0.90 444	0.70 385	0.68 500	0.76 539	0.92 564	0.54 493	1.14 421	1.35 564	0.61 633	0.37 405	0.96 657	0.52 613	0.77 639	0.67 408

pcwnet_v2	0.65 392	0.54 263	4.29 650	0.33 267	0.27 275	0.60 369	0.25 305	1.02 543	0.92 556	0.61 430	0.69 491	0.62 421	0.54 493	0.67 273	0.38 254	0.18 519	0.15 281	0.15 483	0.14 320	0.21 350	0.49 312

PA-Net	0.93 557	1.36 569	4.14 641	0.64 532	0.41 436	0.70 487	0.53 549	0.91 451	0.88 543	0.53 336	0.60 426	0.70 482	0.54 493	2.40 619	2.57 637	0.17 506	0.28 388	0.19 550	0.28 490	0.25 417	0.48 306
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.71 444	1.32 552	2.30 303	0.44 436	0.31 329	0.71 491	0.67 595	0.89 433	0.69 373	0.70 508	0.61 434	0.85 545	0.54 493	1.58 506	0.70 436	0.20 548	0.17 310	0.66 644	0.25 471	0.26 438	0.38 231

XPNet_ROB	0.68 425	1.11 494	2.28 298	0.38 372	0.27 275	0.67 475	0.47 530	0.94 471	0.75 441	0.80 550	0.71 519	0.81 528	0.54 493	1.72 525	0.84 481	0.22 566	0.16 296	0.16 504	0.15 344	0.25 417	0.45 291

GASNet	0.84 507	1.98 640	4.07 639	0.48 455	0.33 353	0.58 332	0.34 447	0.97 497	0.81 498	0.60 420	0.59 417	0.74 495	0.55 498	2.08 590	1.18 543	0.22 566	0.15 281	0.19 550	0.17 386	0.55 618	0.29 168

UNet	0.56 276	0.58 280	2.81 518	0.32 243	0.33 353	0.74 510	0.27 343	0.86 408	0.67 334	0.55 355	0.55 379	0.72 487	0.55 498	0.79 330	0.58 385	0.12 344	0.09 137	0.13 417	0.11 237	0.20 335	0.19 89

PCWNet_CMD	0.48 201	0.50 240	2.23 286	0.27 126	0.20 158	0.56 299	0.22 208	0.78 332	0.67 334	0.49 286	0.55 379	0.68 465	0.56 500	0.48 169	0.32 195	0.11 284	0.10 172	0.14 454	0.10 184	0.19 312	0.43 270

APVNet	0.76 477	1.11 494	3.23 573	0.39 389	0.36 394	0.85 558	0.44 516	0.96 489	0.73 414	0.58 390	0.69 491	0.76 505	0.56 500	2.29 607	0.82 478	0.17 506	0.18 322	0.24 585	0.19 417	0.35 536	0.27 155

MMNet	0.55 268	0.92 450	2.03 227	0.34 294	0.27 275	0.79 537	0.28 357	0.86 408	0.79 481	0.62 445	0.58 411	0.59 406	0.56 500	0.80 334	0.61 404	0.11 284	0.11 204	0.12 354	0.11 237	0.21 350	0.22 116

HGLStereo	0.61 335	1.20 524	2.59 427	0.36 339	0.40 429	0.65 453	0.30 401	0.87 417	0.67 334	0.60 420	0.70 504	0.69 476	0.56 500	1.07 407	0.59 389	0.14 435	0.13 247	0.13 417	0.12 275	0.23 385	0.23 126

MSMDNet	0.48 201	0.50 240	2.23 286	0.27 126	0.20 158	0.56 299	0.22 208	0.78 332	0.67 334	0.49 286	0.55 379	0.68 465	0.56 500	0.48 169	0.32 195	0.11 284	0.10 172	0.13 417	0.10 184	0.18 282	0.43 270

MultiAttention	2.45 658	0.55 272	2.24 288	1.79 647	2.54 671	11.19 689	2.28 674	1.28 617	0.84 523	0.63 458	1.17 610	1.13 614	0.57 505	15.98 700	1.78 597	0.20 548	0.09 137	0.43 628	1.60 681	0.95 647	1.69 599

MyStereo06	0.70 439	0.72 352	3.51 607	0.31 221	0.25 243	0.60 369	0.30 401	0.90 444	0.67 334	1.48 644	0.53 347	0.84 539	0.57 505	0.60 237	1.11 533	0.09 94	0.55 454	0.12 354	0.20 430	0.16 233	0.56 355

psm_up	0.65 392	1.02 470	2.53 402	0.36 339	0.31 329	0.64 437	0.38 479	0.96 489	0.73 414	0.63 458	0.57 404	0.68 465	0.57 505	1.90 571	0.52 351	0.17 506	0.15 281	0.16 504	0.15 344	0.27 453	0.22 116

DSFCA	0.62 357	0.77 382	1.95 203	0.29 175	0.29 300	0.79 537	0.86 618	0.81 355	0.73 414	0.73 522	0.66 478	0.67 451	0.57 505	1.17 427	1.03 517	0.16 486	0.15 281	0.13 417	0.14 320	0.19 312	0.28 161

DMCA-RVC	0.70 439	1.30 549	3.59 614	0.37 352	0.89 567	0.57 322	0.31 412	0.73 308	0.59 260	0.69 504	0.54 368	0.59 406	0.57 505	1.25 445	0.66 424	0.16 486	0.38 409	0.20 560	0.15 344	0.22 367	0.23 126

FADNet	0.71 444	1.60 615	2.53 402	0.33 267	0.30 316	0.67 475	0.29 385	0.92 459	0.75 441	0.45 250	0.49 314	0.66 447	0.57 505	1.85 557	0.85 482	0.46 626	0.20 343	0.17 523	0.20 430	0.60 622	0.37 222

DANet	0.85 516	0.68 327	2.41 332	1.18 607	0.48 472	0.77 528	1.23 654	0.93 465	1.53 636	0.90 571	0.72 524	0.97 580	0.57 505	1.86 559	1.05 521	0.18 519	0.16 296	0.19 550	0.16 367	0.26 438	0.67 408
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.71 444	0.79 393	2.83 522	0.40 402	0.44 456	0.80 541	0.41 493	1.07 581	0.83 511	0.82 559	0.64 463	0.68 465	0.57 505	1.78 539	0.79 469	0.16 486	0.13 247	0.17 523	0.16 367	0.24 392	0.51 322

Anonymous_2	1.36 623	0.49 231	2.03 227	1.71 642	1.58 634	2.49 665	0.58 565	1.59 643	2.31 664	0.77 539	0.88 571	1.03 593	0.58 513	1.20 434	0.66 424	0.32 609	1.38 574	1.42 674	3.87 692	0.78 641	1.56 585

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 392	1.15 507	2.40 328	0.33 267	0.30 316	0.83 552	0.40 491	0.94 471	0.82 504	0.67 494	0.76 539	0.68 465	0.58 513	1.13 419	1.25 556	0.14 435	0.08 72	0.10 211	0.08 98	0.18 282	0.28 161

RTSC	0.84 507	1.40 580	2.67 469	0.50 475	0.40 429	0.83 552	0.33 437	1.11 592	1.14 608	0.93 578	0.82 554	0.84 539	0.58 513	1.34 459	1.82 600	0.18 519	0.49 437	0.14 454	0.30 505	0.46 602	0.42 259

Reg-Stereo(zero)	0.66 412	0.26 1	2.13 260	0.25 80	1.15 606	0.99 589	0.97 629	0.57 214	0.81 498	0.52 327	0.46 285	0.54 378	0.59 516	0.47 155	1.14 538	0.08 42	0.88 510	0.08 58	0.36 559	0.12 128	0.80 460

ITSA-stereo	0.52 240	0.42 167	1.46 117	0.34 294	0.18 106	0.60 369	0.29 385	0.99 514	0.82 504	0.51 317	0.48 299	0.53 369	0.59 516	1.25 445	0.73 450	0.15 466	0.12 227	0.17 523	0.16 367	0.19 312	0.32 192

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 559	0.84 414	3.40 597	1.46 626	0.78 553	1.37 624	0.70 602	1.11 592	0.68 361	0.80 550	1.29 618	1.09 608	0.59 516	1.16 424	1.01 516	0.14 435	0.53 448	0.11 291	0.46 593	0.31 495	0.86 483

Wz-Net-LNSev	0.66 412	1.30 549	2.81 518	0.35 320	0.37 403	0.80 541	0.48 532	0.91 451	0.87 539	0.63 458	0.70 504	0.80 523	0.59 516	0.67 273	0.68 431	0.15 466	0.14 263	0.12 354	0.12 275	0.24 392	0.38 231

SST-Stereo	0.56 276	0.30 34	2.44 349	0.71 552	0.55 493	0.62 409	0.65 588	0.57 214	0.67 334	0.59 409	0.53 347	0.51 359	0.59 516	1.57 499	0.31 185	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.11 23

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 595	2.01 644	2.56 418	0.49 468	0.40 429	1.49 629	0.96 628	1.02 543	0.95 571	0.85 565	0.94 581	1.06 602	0.59 516	2.92 657	1.15 540	0.43 622	0.74 491	0.32 609	0.55 617	0.74 634	1.35 568

S-Stereo	0.82 500	0.73 356	3.79 623	0.40 402	0.37 403	0.70 487	0.69 600	1.00 524	1.03 590	0.63 458	0.92 578	0.82 531	0.59 516	2.35 612	0.71 442	0.18 519	0.22 355	0.17 523	0.18 399	0.30 486	0.67 408

GANetREF_RVC	0.81 496	1.44 590	3.04 558	0.49 468	0.27 275	0.83 552	0.63 582	1.03 550	0.92 556	0.63 458	0.61 434	0.72 487	0.59 516	2.40 619	0.58 385	0.33 611	0.25 375	0.37 618	0.25 471	0.41 583	0.36 221
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
w-ln-seven	0.86 519	1.50 599	3.03 557	0.38 372	0.35 382	1.02 594	0.48 532	1.06 577	1.13 605	0.92 574	0.86 566	0.86 552	0.60 524	1.67 518	1.89 603	0.15 466	0.14 263	0.16 504	0.15 344	0.35 536	0.57 361

fast-acv-ft	0.67 418	1.24 537	3.26 577	0.39 389	0.30 316	0.80 541	0.48 532	0.74 311	0.76 450	0.60 420	0.78 548	0.76 505	0.60 524	0.70 290	0.78 466	0.16 486	0.15 281	0.18 542	0.17 386	0.38 560	0.24 136

HHNet	0.63 372	0.67 317	3.10 564	0.37 352	0.25 243	0.64 437	0.60 572	0.70 293	0.67 334	0.55 355	1.12 608	0.32 233	0.60 524	0.43 136	1.75 593	0.16 486	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.18 282	0.22 116

RYNet	0.77 486	0.91 445	2.36 315	0.37 352	0.41 436	0.88 568	0.44 516	0.99 514	0.88 543	0.65 485	0.54 368	0.92 564	0.61 527	2.70 643	1.23 553	0.15 466	0.14 263	0.17 523	0.14 320	0.27 453	0.55 353

PDISCO_ROB	0.84 507	1.46 593	2.84 524	0.65 535	0.59 506	1.17 614	0.48 532	1.19 610	1.08 599	0.67 494	0.72 524	1.00 588	0.61 527	1.24 441	1.05 521	0.38 616	0.18 322	0.28 595	0.24 463	0.58 620	0.44 286

zh-mn7	0.92 550	2.02 646	3.80 624	0.35 320	0.28 291	0.73 502	0.41 493	1.00 524	1.15 610	1.03 590	1.30 620	0.75 500	0.62 529	1.98 578	1.55 582	0.17 506	0.14 263	0.14 454	0.14 320	0.31 495	0.57 361

z-mn7	0.90 543	2.01 644	3.02 554	0.37 352	0.29 300	1.02 594	0.48 532	0.97 497	1.33 624	0.71 517	1.36 626	0.85 545	0.62 529	2.15 598	1.50 575	0.15 466	0.13 247	0.14 454	0.13 297	0.34 521	0.53 336

Wz-Net-SNSev	0.85 516	1.83 633	3.36 586	0.42 418	0.31 329	0.71 491	0.66 590	1.04 556	0.94 565	0.68 500	0.85 561	0.96 578	0.62 529	1.75 530	1.14 538	0.16 486	0.15 281	0.16 504	0.17 386	0.39 569	0.63 391

DGSMNet	2.93 669	0.77 382	3.44 603	3.58 684	4.25 681	2.53 666	6.86 691	1.03 550	0.88 543	0.58 390	1.85 640	0.79 515	0.62 529	1.63 511	1.46 573	4.62 688	4.98 691	5.15 693	4.71 693	4.52 690	4.37 686

DeepPrunerF	0.92 550	1.33 557	3.41 599	0.46 448	0.51 477	0.64 437	0.49 539	1.16 605	2.62 669	0.65 485	0.61 434	0.65 438	0.62 529	2.23 604	1.31 560	0.23 574	0.19 328	0.30 604	0.28 490	0.39 569	0.34 206

RASNet	0.69 432	1.05 480	2.59 427	0.37 352	0.47 470	0.66 466	0.33 437	0.82 364	0.76 450	0.51 317	0.65 471	0.93 569	0.62 529	2.20 603	0.80 471	0.14 435	0.09 137	0.09 144	0.11 237	0.18 282	0.37 222

FACV-RUCA	0.61 335	0.44 199	2.11 253	0.43 431	1.73 643	0.49 206	0.28 357	0.74 311	0.68 361	0.41 222	0.53 347	0.34 245	0.64 535	0.41 124	0.33 210	0.13 393	0.11 204	0.62 642	0.12 275	0.72 632	1.02 527

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 500	0.78 389	3.67 617	0.35 320	0.81 558	1.25 619	0.88 621	1.13 599	0.58 250	0.84 563	0.52 340	1.24 622	0.64 535	0.77 320	0.70 436	0.10 183	0.53 448	0.11 291	0.45 586	0.29 477	0.81 467

FBW_ROB	0.94 559	1.23 536	2.35 314	0.46 448	0.32 345	0.87 566	0.46 526	1.15 602	0.97 580	0.83 562	0.78 548	1.01 589	0.64 535	3.65 672	1.65 585	0.27 597	0.24 366	0.40 621	0.26 479	0.32 505	0.88 489

w-ln-seven-2	0.81 496	1.56 606	3.14 568	0.38 372	0.28 291	0.66 466	0.43 507	0.93 465	0.93 563	0.73 522	0.77 543	0.72 487	0.65 538	1.82 549	1.75 593	0.14 435	0.15 281	0.15 483	0.14 320	0.36 544	0.58 368

otaku	1.15 601	2.10 652	3.51 607	0.98 587	0.74 543	1.02 594	0.59 568	1.03 550	0.89 548	0.70 508	1.60 634	0.98 581	0.65 538	1.63 511	1.80 599	0.99 654	0.46 428	0.73 648	0.40 573	1.30 663	0.88 489

fff	0.50 225	0.90 441	2.63 446	0.25 80	0.15 47	0.51 235	0.22 208	0.85 397	0.82 504	0.55 355	0.48 299	0.31 227	0.65 538	0.39 105	0.37 245	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 270

ASMatch	0.61 335	0.47 215	2.72 493	0.91 578	0.36 394	0.56 299	0.24 277	0.54 186	0.67 334	0.48 270	1.20 613	0.47 340	0.65 538	1.33 458	0.93 493	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.11 237	0.10 80	0.17 74

csc	0.50 225	0.90 441	2.63 446	0.25 80	0.15 47	0.51 235	0.22 208	0.85 397	0.82 504	0.55 355	0.48 299	0.31 227	0.65 538	0.39 105	0.37 245	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 270

cscssc	0.50 225	0.90 441	2.63 446	0.25 80	0.15 47	0.51 235	0.22 208	0.85 397	0.82 504	0.55 355	0.48 299	0.31 227	0.65 538	0.39 105	0.37 245	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 270

HSM	0.67 418	0.92 450	2.29 301	0.30 196	0.29 300	0.65 453	0.29 385	0.98 505	0.67 334	0.59 409	0.58 411	1.39 635	0.65 538	2.56 629	0.45 306	0.11 284	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.18 282	0.24 136

Wz-Net-MNSev	0.74 461	1.42 586	2.75 503	0.38 372	0.33 353	0.90 575	0.61 577	0.98 505	0.94 565	0.77 539	0.75 536	0.75 500	0.66 545	1.39 463	0.76 460	0.17 506	0.13 247	0.14 454	0.14 320	0.28 466	0.48 306

EAI-Stereo	1.16 602	0.29 16	1.94 202	0.55 498	0.97 579	1.96 651	7.94 693	1.34 624	1.03 590	1.01 588	1.48 630	0.51 359	0.66 545	0.65 267	1.42 571	0.09 94	0.23 362	0.09 144	0.53 614	0.13 163	0.49 312

Ntro	1.11 597	2.10 652	3.52 609	0.97 586	0.87 566	1.06 602	0.54 552	1.02 543	0.93 563	0.63 458	0.76 539	0.93 569	0.67 547	1.76 533	1.71 587	1.03 655	0.46 428	0.76 649	0.41 578	1.29 661	0.86 483

iinet-f	0.62 357	1.18 519	2.55 414	0.33 267	0.25 243	0.82 550	0.34 447	0.87 417	0.69 373	0.56 367	0.64 463	0.73 493	0.67 547	0.80 334	0.81 475	0.14 435	0.13 247	0.11 291	0.10 184	0.44 595	0.26 148

PAM	0.91 547	0.43 184	2.67 469	0.77 558	0.89 567	1.81 646	1.22 653	1.13 599	0.78 468	1.16 608	0.91 577	1.39 635	0.68 549	0.76 318	1.06 524	0.10 183	0.98 519	0.10 211	0.50 606	0.14 195	0.66 401

SDNR	2.06 652	2.93 682	2.94 540	1.55 633	5.13 682	1.98 654	0.24 277	1.95 662	2.62 669	0.92 574	2.71 663	5.76 682	0.68 549	3.61 671	3.84 664	0.33 611	0.38 409	0.22 571	0.17 386	1.13 653	2.04 617

UDG	0.86 519	1.57 607	2.80 513	0.68 548	0.59 506	0.78 533	0.38 479	0.97 497	0.74 435	0.63 458	0.70 504	1.01 589	0.68 549	1.02 390	1.22 552	0.45 624	0.34 402	0.89 655	0.51 610	0.73 633	0.58 368

PASM	0.82 500	1.00 465	2.68 476	0.52 484	0.48 472	0.65 453	0.59 568	0.83 375	0.89 548	0.82 559	0.73 526	0.89 560	0.68 549	2.39 618	0.73 450	0.35 614	0.37 405	0.36 616	0.41 578	0.45 598	0.51 322

PWC_ROB	0.81 496	1.41 581	2.60 435	0.41 413	0.40 429	0.63 424	0.31 412	1.04 556	0.99 585	0.92 574	1.29 618	0.78 512	0.68 549	1.65 517	1.50 575	0.19 537	0.12 227	0.18 542	0.13 297	0.51 612	0.54 343

ACVNet-4b	2.00 651	2.19 656	4.85 658	1.09 596	0.86 563	1.15 612	0.53 549	1.11 592	1.15 610	0.65 485	1.09 605	1.97 649	0.69 554	2.31 609	9.78 691	5.73 690	0.42 420	1.03 662	0.55 617	1.89 673	0.92 501

iRaft-Stereo_20w	1.50 633	0.42 167	4.81 657	2.24 663	2.09 660	1.36 622	1.27 655	1.38 627	0.94 565	2.07 654	0.42 261	0.85 545	0.69 554	0.87 349	1.37 568	0.10 183	4.04 686	0.09 144	0.40 573	0.17 257	4.53 688

PWCDC_ROB	0.83 505	1.57 607	2.63 446	0.48 455	0.37 403	0.78 533	0.29 385	1.04 556	1.36 627	0.63 458	2.05 645	0.64 433	0.70 556	1.10 410	1.20 547	0.33 611	0.14 263	0.15 483	0.12 275	0.63 626	0.46 297

Prome-Stereo	0.53 253	0.36 109	2.39 325	0.60 517	0.23 218	0.63 424	0.41 493	0.66 268	0.67 334	0.59 409	1.02 597	0.43 295	0.71 557	0.61 242	0.34 222	0.10 183	0.07 24	0.10 211	0.09 135	0.13 163	0.44 286

AAGNet	0.92 550	0.40 152	2.53 402	0.60 517	1.01 585	0.62 409	0.45 520	0.52 162	0.68 361	0.58 390	0.53 347	0.50 354	0.72 558	1.22 436	7.32 686	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.16 233	0.10 15

KYRaft	0.52 240	0.35 101	2.40 328	0.34 294	0.21 173	0.75 513	0.43 507	0.62 246	0.63 298	0.64 469	0.92 578	0.53 369	0.72 558	0.60 237	0.26 120	0.10 183	0.07 24	0.12 354	0.14 320	0.13 163	0.54 343

MDST_ROB	1.28 613	0.53 260	3.84 630	0.55 498	0.45 461	4.06 676	0.60 572	1.36 625	0.89 548	2.18 659	1.17 610	0.98 581	0.72 558	4.28 676	2.12 615	0.20 548	0.16 296	0.19 550	0.17 386	0.20 335	0.84 473

RGC	0.78 488	1.10 492	2.55 414	0.45 443	0.45 461	0.73 502	0.40 491	1.00 524	0.75 441	0.75 532	1.04 601	1.02 592	0.73 561	1.74 528	1.15 540	0.24 582	0.19 328	0.28 595	0.26 479	0.31 495	0.38 231

stereogan	0.74 461	0.68 327	2.82 520	0.40 402	0.40 429	1.05 599	0.42 500	0.99 514	0.96 573	0.78 547	0.86 566	1.15 618	0.73 561	1.57 499	0.56 375	0.20 548	0.19 328	0.20 560	0.16 367	0.37 552	0.34 206

edge stereo	0.84 507	0.74 368	3.42 602	0.38 372	1.21 609	0.63 424	0.41 493	0.98 505	0.83 511	0.81 553	0.88 571	1.14 616	0.73 561	2.16 600	0.89 486	0.22 566	0.20 343	0.26 592	0.18 399	0.38 560	0.43 270

XQC	0.84 507	1.32 552	2.61 440	0.78 561	0.44 456	0.89 572	0.53 549	1.16 605	1.07 597	0.85 565	0.69 491	0.92 564	0.73 561	1.40 465	1.44 572	0.24 582	0.35 403	0.23 579	0.26 479	0.45 598	0.39 239

raft_robust	0.68 425	1.24 537	2.42 336	0.30 196	0.57 501	0.53 266	0.25 305	0.95 486	0.79 481	0.49 286	0.46 285	1.12 613	0.74 565	1.50 485	0.61 404	0.09 94	0.62 470	0.10 211	0.30 505	0.26 438	0.30 177

Syn2CoEx	0.78 488	1.43 589	3.54 611	0.44 436	0.31 329	0.64 437	0.43 507	1.04 556	0.83 511	0.64 469	0.77 543	0.74 495	0.74 565	1.91 572	0.64 416	0.20 548	0.17 310	0.19 550	0.15 344	0.30 486	0.59 375

Nwc_Net	0.75 472	1.10 492	2.96 543	0.42 418	0.39 419	0.77 528	0.39 486	1.06 577	0.73 414	0.65 485	1.00 593	0.99 585	0.74 565	1.43 471	0.99 510	0.24 582	0.15 281	0.23 579	0.26 479	0.27 453	0.30 177

SHD	0.84 507	1.14 501	2.54 406	0.80 564	0.52 481	0.76 518	0.34 447	1.16 605	1.29 621	1.11 600	0.85 561	0.98 581	0.74 565	1.25 445	1.48 574	0.22 566	0.37 405	0.20 560	0.27 488	0.36 544	0.41 254

Select-FE	0.89 537	0.94 456	2.99 549	0.50 475	1.03 588	1.31 621	0.92 626	1.40 630	0.59 260	1.11 600	0.55 379	1.16 620	0.75 569	0.91 366	1.20 547	0.11 284	0.46 428	0.11 291	0.49 602	0.14 195	1.09 538

ADStereo(finetuned)	0.50 225	0.91 445	2.43 341	0.26 100	0.14 33	0.51 235	0.22 208	0.84 384	0.78 468	0.56 367	0.49 314	0.32 233	0.75 569	0.40 115	0.40 266	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.13 163	0.45 291

LCNet	0.58 294	0.43 184	2.42 336	0.91 578	0.22 188	0.95 586	0.29 385	0.62 246	0.64 306	0.52 327	0.55 379	0.41 289	0.75 569	0.84 344	0.27 129	0.10 183	0.07 24	0.12 354	0.18 399	0.97 650	0.40 246

pmcnn	1.44 628	1.25 540	3.57 612	0.74 553	1.42 621	0.72 497	0.56 560	1.04 556	1.06 596	1.03 590	2.89 667	6.01 683	0.75 569	2.54 628	3.60 660	0.14 435	0.11 204	0.08 58	0.06 11	0.34 521	0.81 467

PAM_32	0.95 562	0.43 184	2.68 476	0.64 532	1.10 602	1.78 645	1.16 648	1.12 595	0.96 573	1.07 596	0.90 576	1.38 634	0.76 573	0.78 326	1.11 533	0.10 183	1.29 562	0.10 211	0.50 606	0.16 233	0.98 519

RT-IGEV	0.87 526	0.33 74	2.66 460	0.59 515	0.55 493	0.93 581	0.81 614	1.19 610	1.10 600	1.05 592	0.93 580	1.11 612	0.78 574	0.75 314	1.67 586	0.12 344	0.47 432	0.11 291	0.49 602	0.28 466	1.56 585

LL-Strereo	0.85 516	1.73 626	3.06 562	0.37 352	0.61 519	0.54 276	0.33 437	1.01 534	0.76 450	0.69 504	0.58 411	0.85 545	0.78 574	2.65 638	0.54 365	0.14 435	0.58 460	0.14 454	0.12 275	0.42 586	1.05 531

psmorigin	1.41 626	0.91 445	13.83 695	0.37 352	0.30 316	0.63 424	0.37 469	0.80 346	0.64 306	0.98 581	0.87 568	1.16 620	0.78 574	3.95 674	1.09 530	0.19 537	0.22 355	0.17 523	0.19 417	0.25 417	0.47 299

FAT-Stereo	0.72 454	0.60 289	2.86 529	0.37 352	0.29 300	0.64 437	0.55 556	1.01 534	0.91 554	0.76 537	0.94 581	0.93 569	0.79 577	1.82 549	0.60 394	0.19 537	0.19 328	0.17 523	0.16 367	0.23 385	0.47 299

UGAM-zero	0.97 569	0.44 199	2.48 384	0.33 267	0.86 563	1.26 620	0.76 608	1.05 564	0.52 196	0.93 578	0.45 280	1.32 629	0.81 578	2.08 590	0.49 340	0.10 183	0.52 445	0.09 144	0.47 596	0.11 104	4.43 687

RAFT + AFF	0.79 491	1.73 626	2.99 549	0.34 294	0.35 382	0.67 475	0.51 542	1.05 564	0.79 481	0.54 342	0.58 411	0.59 406	0.81 578	1.80 544	1.21 549	0.13 393	0.27 386	0.15 483	0.14 320	0.45 598	0.69 421

CBFPSM	0.62 357	1.34 560	2.12 254	0.30 196	0.23 218	0.71 491	0.38 479	0.77 325	0.68 361	0.51 317	0.49 314	1.03 593	0.82 580	0.63 252	1.35 564	0.11 284	0.12 227	0.10 211	0.10 184	0.19 312	0.37 222

RP	0.74 461	1.01 468	2.48 384	0.44 436	0.45 461	0.66 466	0.45 520	0.95 486	0.87 539	0.70 508	0.95 584	0.99 585	0.82 580	1.55 492	0.82 478	0.26 593	0.19 328	0.23 579	0.20 430	0.34 521	0.38 231

RainbowNet	1.27 611	2.22 660	3.58 613	1.14 605	0.92 571	1.08 605	0.76 608	1.19 610	1.15 610	0.77 539	0.97 586	1.08 605	0.83 582	1.64 514	1.72 589	1.20 663	1.30 565	1.01 661	0.58 627	1.23 658	0.97 517

TransformOpticalFlow	0.65 392	0.61 295	2.67 469	0.45 443	0.26 261	0.62 409	0.28 357	0.88 425	0.76 450	0.76 537	0.74 529	0.90 563	0.84 583	1.82 549	0.80 471	0.10 183	0.07 24	0.11 291	0.09 135	0.12 128	0.19 89

NCC-stereo	0.88 529	1.22 531	2.97 544	0.60 517	0.45 461	1.88 649	0.48 532	1.04 556	0.75 441	0.70 508	0.85 561	0.93 569	0.84 583	1.81 546	1.51 578	0.28 600	0.19 328	0.23 579	0.31 516	0.27 453	0.35 213

Abc-Net	0.88 529	1.22 531	2.97 544	0.60 517	0.45 461	1.88 649	0.48 532	1.04 556	0.75 441	0.70 508	0.85 561	0.93 569	0.84 583	1.81 546	1.51 578	0.28 600	0.19 328	0.23 579	0.31 516	0.27 453	0.35 213
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepStereo_RVC	0.47 187	0.37 124	2.19 272	0.55 498	0.18 106	0.60 369	0.58 565	0.52 162	0.62 286	0.49 286	0.45 280	0.39 271	0.85 586	0.47 155	0.34 222	0.12 344	0.08 72	0.11 291	0.09 135	0.15 211	0.19 89

LSM	3.40 674	1.42 586	5.81 668	9.98 692	30.74 711	0.86 559	1.14 644	0.99 514	1.26 617	1.40 637	2.18 649	0.93 569	0.85 586	1.76 533	1.03 517	0.22 566	0.35 403	0.24 585	0.29 495	0.40 576	6.21 692

anonymity	0.86 519	0.68 327	1.44 116	0.64 532	0.83 560	0.67 475	0.52 546	0.98 505	0.73 414	0.96 580	0.70 504	0.81 528	0.86 588	1.10 410	1.34 562	0.64 634	0.72 489	0.58 638	1.44 677	0.60 622	0.91 496

IPLG	0.74 461	1.09 487	2.87 530	0.36 339	0.21 173	1.63 638	0.60 572	1.39 628	0.63 298	1.39 635	0.51 330	0.40 282	0.86 588	1.40 465	0.37 245	0.09 94	0.07 24	0.14 454	0.12 275	0.34 521	0.23 126

AF-Net	0.76 477	1.14 501	2.74 501	0.42 418	0.41 436	0.70 487	0.41 493	1.07 581	0.94 565	0.73 522	1.05 603	1.04 597	0.86 588	1.23 439	1.00 513	0.23 574	0.15 281	0.25 590	0.18 399	0.32 505	0.35 213

RTS	1.29 615	1.59 611	6.48 673	0.63 528	0.57 501	1.59 635	0.90 624	1.15 602	1.44 630	1.20 616	1.31 621	1.10 610	0.87 591	2.67 639	2.27 626	0.21 559	0.38 409	0.19 550	0.20 430	0.46 602	0.68 413

RTSA	1.29 615	1.59 611	6.48 673	0.63 528	0.57 501	1.59 635	0.90 624	1.15 602	1.44 630	1.20 616	1.31 621	1.10 610	0.87 591	2.67 639	2.27 626	0.21 559	0.38 409	0.19 550	0.20 430	0.46 602	0.68 413

ccnet	0.77 486	0.61 295	2.01 220	0.40 402	0.46 468	1.05 599	0.59 568	1.02 543	0.74 435	0.90 571	0.97 586	0.82 531	0.89 593	1.68 522	1.16 542	0.32 609	0.26 379	0.32 609	0.28 490	0.35 536	0.47 299

SAMSARA	1.11 597	1.35 564	2.60 435	1.34 617	0.77 550	1.67 640	1.41 665	1.47 634	0.99 585	1.54 647	0.89 573	1.44 638	0.90 594	1.88 565	1.71 587	0.25 589	0.55 454	0.22 571	0.34 544	0.39 569	0.50 315

Wz-Net-TNSev	1.02 580	2.26 664	3.69 619	0.38 372	0.31 329	1.00 591	0.71 603	1.12 595	1.02 588	0.74 529	0.73 526	1.09 608	0.91 595	2.46 623	2.15 618	0.21 559	0.20 343	0.16 504	0.20 430	0.48 607	0.62 385

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 625	2.04 649	3.02 554	0.58 514	0.41 436	2.15 660	1.00 635	1.31 622	1.29 621	1.05 592	1.10 606	1.29 627	0.91 595	3.07 660	1.34 562	1.65 676	0.84 507	0.68 646	0.88 662	1.55 670	1.91 608

GANet	0.92 550	1.20 524	2.68 476	0.45 443	0.27 275	0.76 518	0.66 590	0.94 471	0.77 463	0.79 548	1.17 610	0.84 539	0.91 595	2.72 644	1.76 595	0.18 519	0.42 420	0.44 630	0.20 430	0.33 511	0.94 507

STrans-v2	0.69 432	0.62 302	2.66 460	0.28 152	0.23 218	0.57 322	0.32 423	1.01 534	0.77 463	0.92 574	0.84 558	0.88 557	0.92 598	1.81 546	1.19 546	0.10 183	0.07 24	0.10 211	0.09 135	0.12 128	0.30 177

ADCS	1.14 600	2.02 646	3.36 586	0.43 431	0.37 403	0.96 588	0.81 614	1.12 595	1.17 613	1.25 625	0.98 589	1.08 605	0.92 598	1.41 469	4.97 676	0.23 574	0.21 352	0.22 571	0.23 459	0.40 576	0.67 408

zh-sn7	0.99 574	2.20 658	3.83 628	0.40 402	0.31 329	0.82 550	0.63 582	1.02 543	0.94 565	0.81 553	1.13 609	0.84 539	0.93 600	2.49 626	1.87 602	0.17 506	0.17 310	0.16 504	0.16 367	0.37 552	0.64 396

AnyNet_C32	1.08 595	1.76 630	3.01 552	0.50 475	0.54 491	1.17 614	1.16 648	0.97 497	0.95 571	1.11 600	0.98 589	0.87 553	0.93 600	1.57 499	4.11 670	0.22 566	0.20 343	0.25 590	0.25 471	0.40 576	0.68 413

hitnet-ft	0.73 457	1.09 487	2.59 427	0.28 152	0.22 188	0.71 491	0.36 466	0.89 433	0.67 334	0.58 390	0.83 556	1.03 593	0.94 602	2.31 609	0.70 436	0.23 574	0.14 263	0.41 623	0.13 297	0.24 392	0.28 161

MFMNet_re	1.01 579	1.73 626	3.04 558	0.85 569	0.76 548	0.93 581	0.81 614	1.02 543	1.10 600	1.05 592	1.06 604	0.84 539	0.96 603	0.93 372	0.97 499	0.68 640	0.61 465	0.63 643	0.60 631	0.77 639	0.80 460

MFN_U_SF_RVC	1.57 640	2.56 679	3.30 582	0.66 539	0.41 436	1.15 612	0.51 542	1.27 616	1.35 626	1.61 649	1.20 613	1.43 637	0.97 604	1.80 544	2.10 613	1.88 679	1.79 617	1.97 683	2.14 685	1.61 671	1.76 603

DRaft	0.65 392	0.47 215	2.38 319	0.25 80	0.17 85	0.64 437	0.65 588	0.56 205	0.57 242	0.67 494	0.98 589	0.38 267	0.99 605	1.42 470	2.06 611	0.11 284	0.14 263	0.10 211	0.14 320	0.18 282	0.21 108

HBP-ISP	0.82 500	1.57 607	3.28 579	0.50 475	0.27 275	0.86 559	0.54 552	1.09 585	0.78 468	0.81 553	0.70 504	0.68 465	1.00 606	2.02 581	0.47 319	0.24 582	0.24 366	0.29 603	0.25 471	0.28 466	0.52 330

G-Net	1.02 580	0.70 340	3.23 573	0.60 517	0.66 531	2.00 655	0.71 603	0.78 332	0.70 385	1.14 605	2.53 657	1.29 627	1.01 607	1.47 481	1.74 591	0.25 589	0.24 366	0.24 585	0.26 479	0.37 552	0.40 246

ADCMid	1.06 588	1.82 632	3.53 610	0.39 389	0.36 394	0.99 589	0.58 565	1.01 534	0.94 565	1.23 622	1.02 597	1.01 589	1.01 607	1.11 415	4.04 668	0.22 566	0.19 328	0.42 625	0.32 524	0.42 586	0.53 336

Consistency-Raft	0.92 550	1.21 526	3.50 606	0.98 587	0.63 522	0.77 528	0.54 552	1.02 543	1.01 587	0.62 445	1.03 599	0.65 438	1.04 609	0.81 338	1.36 566	0.45 624	0.47 432	0.51 636	0.59 629	0.65 628	0.47 299

ACVNet_2	1.54 638	2.20 658	4.42 653	1.10 598	0.93 574	1.37 624	0.87 619	1.53 637	1.71 644	1.22 620	1.72 637	2.12 652	1.06 610	2.58 632	1.93 604	0.94 650	0.54 451	1.00 660	0.56 620	2.11 677	0.96 514

NaN_ROB	1.25 610	1.46 593	3.84 630	0.54 496	0.56 496	1.12 609	0.99 631	1.05 564	1.03 590	1.10 598	0.87 568	0.77 507	1.07 611	5.85 682	2.98 649	0.16 486	0.23 362	0.16 504	0.24 463	0.28 466	0.66 401

aanetorigin	0.81 496	1.03 474	2.64 455	0.44 436	0.44 456	0.59 354	1.00 635	0.59 227	0.70 385	1.54 647	1.22 615	0.82 531	1.08 612	1.06 398	1.07 526	0.18 519	0.15 281	0.17 523	0.21 441	0.53 616	0.65 399

SPS-STEREO	1.22 606	1.65 620	3.41 599	0.66 539	0.69 537	1.01 592	0.68 598	1.10 588	0.96 573	1.40 637	1.25 616	1.46 639	1.08 612	2.05 584	2.24 624	0.66 638	0.61 465	0.58 638	0.57 626	0.66 629	1.65 596
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	1.20 605	1.89 636	4.25 646	0.55 498	0.54 491	1.57 633	1.39 661	1.10 588	1.13 605	1.19 611	1.34 625	1.15 618	1.11 614	1.73 526	2.89 648	0.26 593	0.24 366	0.28 595	0.24 463	0.50 610	0.68 413

MADNet+	1.44 628	2.19 656	6.00 670	0.89 571	0.70 539	1.58 634	1.11 641	1.56 642	1.30 623	0.89 569	1.03 599	1.25 623	1.12 615	3.29 664	2.80 645	0.48 627	0.57 458	0.39 620	0.36 559	0.63 626	0.69 421

DStereoRT	1.00 578	0.72 352	2.87 530	0.36 339	0.38 413	0.92 580	0.35 457	0.92 459	1.17 613	0.57 383	0.64 463	1.04 597	1.13 616	1.75 530	1.04 520	0.15 466	0.59 462	2.18 685	0.80 648	0.16 233	2.28 641

MSAF-DinoV2	3.17 672	2.52 676	10.79 686	3.57 683	0.30 316	3.28 669	0.81 614	2.81 673	1.80 650	0.81 553	0.87 568	1.59 643	1.15 617	26.18 709	2.61 638	0.18 519	0.13 247	0.19 550	1.61 682	0.94 646	1.22 552

PVD	1.05 587	1.21 526	2.36 315	0.84 568	0.91 570	1.04 597	0.64 584	1.32 623	1.68 641	1.43 639	1.41 629	1.14 616	1.15 617	1.49 484	1.77 596	0.27 597	0.65 474	0.28 595	0.35 549	0.40 576	0.73 433

WZ-Net	1.04 586	1.83 633	4.20 644	0.42 418	0.36 394	0.88 568	0.71 603	1.05 564	1.11 603	0.84 563	0.94 581	1.06 602	1.17 619	2.37 614	2.24 624	0.20 548	0.14 263	0.15 483	0.16 367	0.36 544	0.53 336

ADCPNet	1.07 591	1.37 574	4.54 656	0.38 372	0.68 535	1.36 622	0.64 584	0.93 465	0.83 511	0.79 548	0.82 554	1.08 605	1.18 620	1.30 454	2.68 640	0.21 559	0.69 481	0.21 566	0.95 665	0.30 486	0.54 343

AANet	1.18 603	1.16 511	2.94 540	0.35 320	1.41 620	0.66 466	0.38 479	0.82 364	2.26 663	1.34 632	1.54 632	1.27 624	1.21 621	1.32 455	1.26 558	0.59 632	1.95 633	0.18 542	0.39 571	0.34 521	2.25 637

DEmStereo	0.69 432	0.40 152	2.42 336	0.42 418	0.18 106	0.66 466	0.88 621	0.54 186	0.64 306	0.60 420	1.00 593	0.45 323	1.24 622	1.53 490	2.21 622	0.10 183	0.08 72	0.10 211	0.10 184	0.11 104	0.14 43

test_sample8	1.23 608	0.69 337	2.69 483	0.28 152	0.23 218	0.81 545	0.33 437	1.01 534	0.75 441	1.23 622	0.63 449	2.53 658	1.31 623	2.02 581	2.70 641	0.65 635	4.33 689	0.86 651	0.56 620	0.25 417	0.72 429

CRFU-Net	0.58 294	0.42 167	1.90 193	0.49 468	0.27 275	0.83 552	0.35 457	0.94 471	0.54 215	0.65 485	0.60 426	0.78 512	1.34 624	1.00 386	0.51 347	0.17 506	0.14 263	0.17 523	0.10 184	0.19 312	0.20 100

EDNetEfficientorigin	8.19 687	1.27 543	145.54 719	0.51 481	0.96 576	0.75 513	0.49 539	0.86 408	1.57 638	2.12 657	1.49 631	1.28 625	1.35 625	1.84 553	2.15 618	0.14 435	0.13 247	0.17 523	0.18 399	0.39 569	0.64 396

ADCRef	0.88 529	1.45 591	2.68 476	0.38 372	0.35 382	0.95 586	0.51 542	0.92 459	0.81 498	0.89 569	0.84 558	0.61 416	1.35 625	1.26 449	3.38 656	0.14 435	0.12 227	0.17 523	0.19 417	0.28 466	0.34 206

CBMV_ROB	0.88 529	0.75 375	2.73 498	0.36 339	0.22 188	0.76 518	0.47 530	1.05 564	0.81 498	1.06 595	1.04 601	0.88 557	1.36 627	2.17 602	2.03 608	0.23 574	0.24 366	0.27 593	0.25 471	0.27 453	0.73 433

SuperB	1.19 604	1.62 616	5.29 663	0.37 352	0.26 261	0.81 545	0.87 619	0.94 471	1.19 615	0.68 500	0.68 486	0.63 425	1.37 628	1.73 526	3.30 653	0.16 486	0.12 227	0.17 523	0.16 367	2.74 683	0.63 391

PWCK	1.62 643	2.32 669	4.27 647	1.11 601	0.56 496	1.81 646	1.84 669	1.55 640	1.54 637	1.45 640	1.81 638	1.82 647	1.38 629	3.34 665	2.14 617	1.09 659	0.57 458	0.98 659	0.59 629	1.50 669	0.79 456

Dean	1.92 649	2.31 668	5.03 660	1.31 613	1.08 596	1.55 632	0.99 631	1.98 663	2.33 665	1.51 646	4.15 679	4.23 675	1.39 630	2.31 609	2.10 613	1.18 662	0.69 481	1.18 664	0.75 647	1.30 663	1.07 533

ADCL	1.07 591	1.22 531	2.80 513	0.40 402	0.33 353	1.50 630	1.87 671	0.97 497	1.04 593	1.26 626	1.28 617	0.99 585	1.41 631	1.36 461	3.51 659	0.17 506	0.14 263	0.22 571	0.21 441	0.32 505	0.43 270

ACV-stereo	0.71 444	0.85 419	3.01 552	0.33 267	0.25 243	1.01 592	0.59 568	0.62 246	0.54 215	0.42 229	0.45 280	1.54 642	1.44 632	1.40 465	0.73 450	0.14 435	0.13 247	0.12 354	0.11 237	0.20 335	0.35 213

CSAN	1.38 624	1.74 629	4.12 640	0.53 488	0.38 413	1.06 602	1.15 646	1.29 619	1.12 604	1.19 611	1.90 642	1.04 597	1.44 632	5.92 683	2.82 647	0.26 593	0.22 355	0.24 585	0.25 471	0.35 536	0.54 343

LVE	2.10 654	2.61 680	4.30 651	1.79 647	1.81 647	1.68 641	1.04 638	2.35 668	2.78 672	1.27 627	2.87 666	4.21 674	1.46 634	2.83 653	2.02 607	2.87 684	0.92 513	1.19 665	1.47 678	1.29 661	1.18 544

CrosDoStereo	0.96 566	0.49 231	2.66 460	0.27 126	0.33 353	0.54 276	3.69 679	0.77 325	0.66 321	0.70 508	1.39 627	0.53 369	1.47 635	1.77 536	3.02 651	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.11 237	0.22 367	0.30 177

DeepStereo_LL	0.96 566	0.49 231	2.66 460	0.27 126	0.33 353	0.54 276	3.69 679	0.77 325	0.66 321	0.70 508	1.39 627	0.53 369	1.47 635	1.77 536	3.02 651	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.11 237	0.22 367	0.30 177

ACVNet_1	1.47 632	2.27 665	4.92 659	1.11 601	0.89 567	1.19 617	0.66 590	1.28 617	1.19 615	0.98 581	0.97 586	3.06 664	1.48 637	2.37 614	1.82 600	1.08 657	0.49 437	1.03 662	0.48 600	1.20 657	0.95 510

MeshStereo	1.29 615	1.34 560	3.04 558	0.35 320	0.28 291	1.10 608	0.69 600	1.42 632	1.07 597	2.71 672	2.43 655	2.95 661	1.50 638	2.92 657	2.03 608	0.23 574	0.22 355	0.22 571	0.19 417	0.50 610	0.69 421
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
IMH-64-1	1.50 633	1.98 640	2.69 483	1.39 622	1.12 603	1.39 626	1.19 651	1.80 650	1.47 632	1.19 611	2.20 650	1.53 640	1.51 639	2.12 596	1.98 605	1.34 668	0.68 478	1.28 668	0.70 638	1.37 665	1.12 539

IMH-64	1.50 633	1.98 640	2.69 483	1.39 622	1.12 603	1.39 626	1.19 651	1.80 650	1.47 632	1.19 611	2.20 650	1.53 640	1.51 639	2.12 596	1.98 605	1.34 668	0.68 478	1.28 668	0.70 638	1.37 665	1.12 539

ADCP+	1.03 585	1.68 623	3.83 628	0.35 320	0.39 419	1.05 599	0.79 613	0.94 471	0.86 533	0.69 504	0.68 486	0.85 545	1.53 641	1.02 390	4.56 673	0.13 393	0.12 227	0.16 504	0.15 344	0.28 466	0.44 286

MIPNet	0.88 529	1.07 482	2.85 527	0.61 523	0.18 106	1.46 628	1.37 658	1.65 646	0.78 468	1.93 653	0.85 561	0.75 500	1.66 642	0.87 349	0.34 222	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.32 524	0.27 453	0.26 148

WAO-6	1.69 645	1.87 635	3.21 572	1.15 606	1.01 585	2.29 661	1.06 640	1.85 654	2.84 673	1.30 631	2.59 659	2.19 653	1.67 643	2.62 635	2.52 633	0.96 652	0.68 478	1.19 665	0.84 659	1.13 653	0.95 510

DPSNet	1.02 580	0.72 352	2.84 524	0.60 517	0.39 419	1.08 605	0.75 607	1.41 631	1.14 608	0.74 529	0.69 491	1.05 601	1.67 643	2.09 594	2.22 623	0.27 597	0.61 465	0.20 560	0.50 606	0.48 607	1.03 528

SANet	1.35 622	1.80 631	4.39 652	0.41 413	0.29 300	1.72 642	0.89 623	1.17 608	2.47 666	1.22 620	1.82 639	1.72 646	1.70 645	2.57 630	3.30 653	0.18 519	0.16 296	0.16 504	0.15 344	0.34 521	0.62 385

WAO-7	1.58 641	2.04 649	3.25 576	0.94 580	0.75 545	1.75 643	1.13 643	1.87 656	1.97 658	1.46 643	2.53 657	1.98 650	1.75 646	3.13 661	2.48 632	0.69 641	0.67 476	0.94 656	0.74 646	0.80 642	0.77 447

KSHMR	4.19 678	2.37 671	6.24 671	1.73 645	1.48 629	1.97 653	1.29 656	3.18 677	17.06 703	2.15 658	15.74 697	9.09 689	1.75 646	8.33 687	2.37 629	1.55 674	1.29 562	1.70 680	1.23 674	1.75 672	1.60 592

THIR-Stereo	0.88 529	0.85 419	2.33 310	0.26 100	0.16 61	0.59 354	2.69 675	0.62 246	0.54 215	0.62 445	1.61 635	0.96 578	1.77 648	1.67 518	2.20 621	0.10 183	0.08 72	0.14 454	0.11 237	0.16 233	0.21 108

SGM-Forest	1.84 647	7.91 690	10.36 685	0.42 418	0.33 353	1.04 597	1.29 656	1.01 534	0.88 543	1.19 611	2.30 653	1.03 593	1.79 649	2.60 634	2.81 646	0.22 566	0.21 352	0.21 566	0.19 417	0.25 417	0.79 456
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
IMH	2.14 656	2.46 674	3.60 616	1.70 641	1.13 605	1.65 639	0.93 627	2.13 666	1.93 656	1.37 633	2.64 662	2.19 653	1.82 650	5.77 681	2.18 620	5.70 689	1.05 531	1.31 670	0.72 643	1.39 667	1.13 541

JetBlue	1.89 648	2.09 651	4.16 642	0.74 553	1.23 610	4.52 680	3.86 682	1.68 648	1.26 617	1.28 628	1.54 632	2.36 656	1.86 651	3.35 666	3.37 655	0.54 628	0.49 437	0.48 632	0.49 602	1.39 667	1.21 550

CBMV	0.86 519	1.00 465	2.82 520	0.35 320	0.21 173	0.78 533	0.78 611	1.05 564	0.87 539	0.90 571	0.74 529	0.87 553	1.89 652	1.67 518	1.38 570	0.19 537	0.20 343	0.21 566	0.19 417	0.28 466	0.84 473
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NVStereoNet_ROB	1.45 630	1.62 616	3.59 614	1.09 596	0.70 539	0.86 559	0.67 595	1.19 610	1.51 635	1.20 616	4.05 678	1.61 644	1.94 653	2.97 659	2.07 612	0.67 639	0.69 481	0.55 637	0.70 638	0.57 619	0.67 408
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoO	1.34 621	0.76 381	2.18 269	1.19 609	2.07 658	0.79 537	3.84 681	1.01 534	1.42 628	0.72 520	1.11 607	0.80 523	1.97 654	0.96 380	2.44 630	1.25 666	0.99 521	0.48 632	0.60 631	0.96 649	1.34 566

DispFullNet	1.69 645	2.25 662	5.23 661	1.53 632	8.78 686	0.89 572	0.37 469	1.03 550	0.98 582	1.37 633	1.00 593	1.13 614	1.97 654	1.51 486	0.98 508	0.55 630	0.32 396	1.19 665	0.64 635	1.16 655	0.88 489

WCMA_ROB	1.29 615	1.21 526	3.13 567	0.65 535	0.36 394	1.20 618	0.78 611	1.00 524	0.98 582	1.78 652	2.62 660	3.08 665	2.01 656	1.86 559	2.35 628	0.38 616	0.38 409	0.32 609	0.32 524	0.31 495	1.06 532

light-stereo	9.15 689	2.97 683	11.37 687	14.69 699	10.60 689	21.61 707	1.04 638	6.76 690	3.83 677	15.91 700	23.10 714	24.79 713	2.04 657	17.93 704	7.82 687	3.04 685	7.02 693	0.43 628	1.55 680	4.10 687	2.50 647

MSMD_ROB	1.41 626	1.03 474	2.75 503	0.41 413	0.32 345	2.00 655	0.61 577	0.96 489	1.43 629	2.97 676	2.63 661	4.76 678	2.04 657	2.44 622	1.78 597	0.30 606	0.26 379	0.32 609	0.32 524	0.32 505	0.63 391

FTStereo	0.79 491	0.32 60	2.83 522	0.70 550	0.21 173	0.73 502	1.75 668	0.61 240	0.60 268	1.07 596	1.62 636	1.28 625	2.11 659	0.75 314	0.30 166	0.19 537	0.08 72	0.12 354	0.11 237	0.12 128	0.39 239

FINET	1.92 649	1.96 638	4.49 655	1.62 635	1.39 619	3.51 672	4.39 683	2.89 674	2.58 668	1.39 635	1.98 643	1.35 631	2.12 660	1.64 514	2.12 615	0.84 648	1.03 530	0.18 542	0.29 495	0.54 617	2.12 622

EDNetEfficient	1.29 615	0.78 389	4.27 647	0.65 535	1.03 588	0.94 584	1.38 660	0.87 417	1.75 647	2.33 665	1.32 623	1.04 597	2.21 661	1.59 507	4.07 669	0.16 486	0.19 328	0.15 483	0.27 488	0.38 560	0.40 246

SGM_RVC	2.11 655	1.07 482	2.87 530	0.98 587	0.92 571	2.72 667	1.88 672	1.91 659	12.27 691	2.09 655	1.99 644	2.47 657	2.24 662	2.87 656	2.03 608	0.54 628	0.47 432	0.42 625	0.47 596	0.74 634	1.22 552
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
JetRed	3.37 673	4.96 685	10.08 684	1.48 628	1.73 643	7.63 685	5.47 688	3.47 681	2.20 662	2.42 666	2.40 654	2.98 662	2.35 663	3.52 670	6.60 683	1.33 667	1.90 625	1.38 672	1.23 674	2.30 678	2.02 615

ELAS	1.52 637	0.92 450	2.91 536	0.62 525	0.57 501	3.13 668	2.21 673	1.67 647	1.58 639	2.42 666	2.43 655	1.87 648	2.49 664	1.85 557	2.70 641	0.42 619	0.43 425	0.41 623	0.40 573	0.51 612	0.85 479
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	2.91 667	2.55 677	3.77 621	1.93 655	1.04 590	4.08 677	0.99 631	3.25 679	6.09 683	2.20 660	3.34 672	3.33 667	2.64 665	11.73 690	2.52 633	2.12 680	1.92 626	1.55 676	0.93 663	1.27 659	0.96 514

Venus	2.91 667	2.55 677	3.77 621	1.93 655	1.04 590	4.08 677	0.99 631	3.25 679	6.09 683	2.20 660	3.34 672	3.33 667	2.64 665	11.73 690	2.52 633	2.12 680	1.92 626	1.55 676	0.93 663	1.27 659	0.96 514

PSM-AAD	0.67 418	0.29 16	2.41 332	0.37 352	0.23 218	0.86 559	1.15 646	0.62 246	0.66 321	0.64 469	0.71 519	0.67 451	2.90 667	0.65 267	0.32 195	0.10 183	0.08 72	0.17 523	0.15 344	0.14 195	0.34 206

GrayStereo	0.71 444	0.27 3	2.40 328	0.89 571	0.23 218	0.62 409	1.40 662	0.67 273	0.70 385	0.72 520	0.77 543	0.55 387	3.03 668	0.60 237	0.28 144	0.10 183	0.08 72	0.10 211	0.21 441	0.12 128	0.37 222

ELAS_RVC	1.51 636	0.88 429	3.36 586	0.63 528	0.56 496	1.53 631	2.73 676	1.53 637	1.76 648	2.26 663	2.21 652	2.10 651	3.07 669	2.08 590	2.52 633	0.42 619	0.42 420	0.42 625	0.37 561	0.51 612	0.84 473
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	1.60 642	0.85 419	3.44 603	0.46 448	0.39 419	1.96 651	0.66 590	1.72 649	1.70 643	2.75 674	2.91 668	4.20 672	3.15 670	2.72 644	2.66 639	0.30 606	0.26 379	0.31 605	0.30 505	0.33 511	0.91 496

FC-DCNN v2	1.65 644	0.85 419	3.39 592	0.46 448	0.39 419	2.02 657	0.66 590	1.94 661	1.84 653	2.81 675	2.99 669	4.39 676	3.25 671	2.81 652	2.75 644	0.29 605	0.26 379	0.31 605	0.30 505	0.33 511	0.91 496

MADNet++	2.94 670	2.17 655	3.27 578	2.55 673	2.28 665	3.29 671	3.37 677	2.76 671	2.67 671	3.10 677	3.20 671	2.78 660	3.25 671	4.11 675	4.68 675	2.72 683	2.27 658	3.03 690	2.43 687	2.34 679	2.59 649

FCDSN-DC	1.45 630	1.12 497	3.30 582	0.48 455	0.41 436	1.13 610	0.60 572	1.17 608	1.28 620	2.25 662	2.85 665	3.65 669	3.34 673	2.58 632	2.44 630	0.31 608	0.26 379	0.31 605	0.30 505	0.37 552	0.78 453
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM+DAISY	2.67 662	2.14 654	4.28 649	1.92 654	2.11 661	4.36 679	5.22 687	3.17 676	3.00 674	3.24 679	3.81 676	3.03 663	3.61 674	2.53 627	3.79 663	1.15 660	1.29 562	0.66 644	0.71 642	0.95 647	2.44 646

ktn	4.44 679	2.47 675	3.70 620	1.82 649	1.49 630	2.11 659	1.40 662	2.30 667	12.56 692	11.36 694	16.25 698	11.30 695	3.77 675	4.41 678	3.47 658	1.86 678	0.99 521	1.74 682	1.21 673	3.28 684	1.39 571

TorneroNet-64	2.74 663	2.23 661	4.18 643	1.48 628	1.20 608	3.88 674	1.01 637	3.48 683	6.61 686	2.62 670	4.55 682	4.20 672	3.84 676	3.39 668	3.40 657	1.23 664	0.66 475	1.39 673	0.80 648	3.42 685	1.27 558

UNDER WATER-64	2.59 659	2.28 666	5.63 666	1.85 651	1.45 625	3.28 669	1.60 667	2.62 669	5.57 682	2.09 655	2.12 646	4.10 671	4.21 677	2.74 647	3.64 661	1.49 673	0.86 509	1.58 678	1.09 671	1.91 674	1.62 594

DStereoSA	2.66 660	1.38 578	3.38 591	2.11 658	2.88 675	3.99 675	6.44 690	1.48 635	3.47 675	1.23 622	4.33 681	1.33 630	4.54 678	2.05 584	5.45 678	1.23 664	1.83 621	0.49 634	1.54 679	1.11 652	2.96 658

notaker	2.77 664	2.35 670	4.02 636	2.61 674	1.44 624	1.77 644	1.14 644	2.77 672	1.81 651	2.30 664	11.41 693	3.95 670	4.70 679	3.24 663	3.01 650	1.58 675	0.88 510	1.71 681	1.08 670	2.10 676	1.44 576

tt	4.94 681	0.32 60	4.22 645	2.29 664	1.58 634	10.19 688	16.94 698	9.44 694	5.03 681	1.69 650	1.33 624	4.68 677	5.02 680	3.38 667	5.91 681	6.15 691	9.47 702	2.80 688	3.16 690	3.54 686	1.58 590

DStereoFS	2.88 666	2.40 672	3.33 584	2.36 666	2.63 672	5.25 681	4.98 685	3.05 675	4.10 679	2.71 672	3.88 677	2.77 659	5.31 681	2.69 642	3.64 661	1.35 670	1.67 612	0.58 638	1.10 672	0.88 643	3.02 662

MANE	3.51 676	2.03 648	3.88 632	1.89 653	2.01 657	5.98 682	4.72 684	5.87 687	7.13 687	3.80 681	5.10 684	6.11 684	5.34 682	4.39 677	5.05 677	1.07 656	1.28 560	0.50 635	0.85 660	0.76 637	2.36 643

UNDER WATER	2.84 665	2.25 662	5.25 662	1.84 650	1.45 625	2.36 663	1.44 666	3.23 678	6.51 685	2.61 669	2.73 664	5.69 681	5.64 683	3.14 662	4.18 671	1.48 672	0.81 501	1.60 679	1.07 669	1.91 674	1.67 598

SGM-ForestM	3.67 677	2.70 681	5.34 664	1.65 638	1.72 642	6.02 683	5.08 686	4.10 684	3.47 675	4.59 682	4.21 680	9.81 690	5.79 684	6.44 684	6.97 685	0.88 649	1.09 535	0.33 613	0.45 586	0.68 630	2.10 621

TCMNet-wrong-test	5.56 682	6.73 688	6.40 672	13.05 698	11.91 692	7.29 684	5.47 688	7.17 691	1.58 639	2.68 671	3.15 670	8.30 688	5.87 685	4.80 680	6.10 682	3.08 686	0.98 519	2.37 686	1.99 684	6.69 693	5.63 691

TorneroNet	5.60 683	2.30 667	3.98 634	1.49 630	1.26 613	14.47 691	1.11 641	4.85 685	20.66 708	10.12 690	16.30 699	11.78 696	7.35 686	3.41 669	4.38 672	1.36 671	0.70 484	1.46 675	0.87 661	2.73 682	1.33 564

USTest	8.06 686	7.11 689	8.76 678	9.20 691	9.03 687	15.20 692	23.57 699	10.01 695	9.45 688	5.97 686	6.79 685	7.77 687	7.51 687	8.75 689	11.06 695	2.24 682	3.58 682	2.87 689	3.21 691	4.93 691	4.21 685

IGEV-RUCA	2.30 657	0.38 135	1.36 97	0.41 413	1.90 651	2.03 658	1.86 670	1.37 626	1.78 649	3.73 680	3.72 675	5.06 679	8.09 688	2.15 598	1.63 584	0.26 593	0.77 492	2.71 687	1.91 683	2.43 680	2.42 645

LRCNet_RVC	13.78 699	19.34 699	13.01 693	19.47 701	12.67 695	1.85 648	0.42 500	12.28 696	1.10 600	15.76 699	18.69 703	12.52 699	8.65 689	12.22 693	9.64 689	22.29 709	8.38 701	25.92 712	24.06 712	19.72 709	17.59 708

coex-ft	6.14 684	1.98 640	60.80 717	0.34 294	0.30 316	0.80 541	1.17 650	0.76 318	4.34 680	19.82 704	2.15 648	1.61 644	8.77 690	1.82 549	10.36 692	0.44 623	2.05 638	0.18 542	0.19 417	0.39 569	4.61 690

MonStereo1	2.06 652	1.22 531	2.39 325	1.22 610	1.04 590	3.53 673	0.62 580	1.55 640	1.93 656	1.50 645	3.36 674	2.24 655	10.67 691	2.85 654	1.50 575	1.08 657	0.39 415	0.96 657	0.58 627	1.16 655	1.39 571

LE_ROB	4.55 680	2.43 673	9.94 683	2.79 676	4.03 680	2.40 664	3.54 678	2.72 670	11.04 689	11.64 695	4.69 683	5.25 680	10.74 692	4.52 679	9.73 690	0.82 647	0.70 484	1.34 671	0.97 666	0.74 634	0.94 507

DPSMNet_ROB	9.58 690	5.96 687	13.98 696	8.88 690	11.87 691	8.54 686	24.08 701	6.48 689	13.67 698	5.35 684	11.53 695	6.31 686	11.04 693	7.69 686	14.09 697	7.61 699	8.23 698	5.03 692	7.75 699	5.24 692	8.36 698

DGTPSM_ROB	8.97 688	5.94 686	13.01 693	5.95 688	11.34 690	8.54 686	24.06 700	6.47 688	13.52 695	5.19 683	11.52 694	6.18 685	11.04 693	7.02 685	13.92 696	4.47 687	7.66 694	3.90 691	7.43 698	4.34 689	7.98 697

iinet-test	11.57 692	10.49 691	11.60 688	12.15 693	12.08 693	18.63 696	26.57 702	13.64 697	13.46 693	9.92 688	10.25 688	11.11 692	11.20 695	12.29 694	14.31 699	6.69 693	7.84 695	6.10 696	6.92 694	8.20 695	7.93 695

IINet	11.57 692	10.49 691	11.60 688	12.15 693	12.08 693	18.63 696	26.57 702	13.64 697	13.46 693	9.92 688	10.24 687	11.11 692	11.20 695	12.29 694	14.30 698	6.69 693	7.84 695	6.10 696	6.92 694	8.20 695	7.93 695

Anonymous_1	22.76 701	11.11 693	11.93 690	12.73 695	26.05 710	19.39 701	27.77 707	14.18 699	13.64 697	14.92 698	10.66 690	11.26 694	11.24 697	12.48 696	14.45 700	37.82 717	7.87 697	34.92 715	63.61 717	87.51 720	11.75 701

DPSM_ROB	12.32 694	11.13 694	12.31 691	12.90 696	12.80 696	19.81 704	28.13 708	14.50 700	14.31 700	10.62 691	11.34 691	12.03 697	11.89 698	13.08 697	15.22 701	7.09 695	8.31 699	6.47 699	7.32 696	8.69 697	8.43 699

DPSM	12.32 694	11.13 694	12.31 691	12.90 696	12.80 696	19.81 704	28.13 708	14.50 700	14.31 700	10.62 691	11.34 691	12.03 697	11.89 698	13.08 697	15.22 701	7.09 695	8.31 699	6.47 699	7.32 696	8.69 697	8.43 699

Selective-IGEV-i1pa	9.63 691	12.74 696	9.48 681	4.50 685	1.98 656	17.44 695	7.90 692	14.58 703	11.39 690	10.82 693	15.33 696	15.03 700	12.26 700	18.50 705	10.60 694	7.78 700	4.13 687	5.21 694	2.66 689	2.49 681	7.76 694

HanzoNet	7.85 685	3.30 684	5.75 667	7.47 689	3.97 679	2.34 662	1.37 658	3.47 681	4.02 678	13.30 696	10.49 689	10.86 691	16.67 701	8.50 688	10.51 693	10.80 701	9.84 703	5.83 695	13.69 702	7.24 694	7.51 693

HaxPig	19.88 700	22.39 706	22.30 702	17.98 700	17.98 699	12.06 690	12.06 695	16.25 704	15.97 702	21.05 706	21.41 705	18.85 704	18.35 702	20.07 707	19.64 705	23.57 713	23.19 713	24.07 711	23.71 711	22.95 710	23.72 711

BEATNet-Init1	12.32 694	12.82 697	28.66 713	3.22 679	3.71 678	21.59 706	11.42 694	14.54 702	13.73 699	20.24 705	20.16 704	26.14 714	19.85 703	19.08 706	15.33 703	1.81 677	1.93 630	2.05 684	2.48 688	4.25 688	3.41 671

xxxxx1	29.05 713	20.74 702	14.05 697	50.10 712	40.25 714	19.01 698	26.60 704	21.83 707	20.22 705	16.52 701	17.56 700	18.33 701	21.41 704	16.11 701	20.77 706	23.48 710	26.77 714	66.36 718	78.56 718	30.19 712	32.23 716

tt_ll	29.05 713	20.74 702	14.05 697	50.10 712	40.25 714	19.01 698	26.60 704	21.83 707	20.22 705	16.52 701	17.56 700	18.33 701	21.41 704	16.11 701	20.77 706	23.48 710	26.77 714	66.36 718	78.56 718	30.19 712	32.23 716

ff	29.05 713	20.74 702	14.05 697	50.10 712	40.25 714	19.01 698	26.60 704	21.83 707	20.22 705	16.52 701	17.56 700	18.33 701	21.41 704	16.11 701	20.77 706	23.48 710	26.77 714	66.36 718	78.56 718	30.19 712	32.23 716

MEDIAN_ROB	23.95 703	26.96 714	26.29 712	22.14 702	22.09 701	16.18 694	14.23 696	20.47 705	20.09 704	25.43 716	25.22 715	22.96 705	22.54 707	24.33 708	23.18 709	28.15 715	27.16 717	28.60 713	27.73 715	27.59 711	27.58 712

PML	22.99 702	17.34 698	8.24 677	5.48 687	9.84 688	50.35 718	102.65 720	5.84 686	13.52 695	37.08 720	104.84 720	30.61 717	23.20 708	12.09 692	7.96 688	6.27 692	2.12 647	6.31 698	2.42 686	10.67 699	2.95 657

FlowAnything	24.80 708	22.39 706	24.71 708	26.07 706	25.75 704	39.80 714	56.70 712	29.12 714	28.95 717	21.38 713	22.83 712	24.22 710	23.96 709	26.24 713	30.65 716	14.23 705	16.78 710	13.04 705	14.84 710	17.49 700	16.93 703

LSM0	26.57 711	22.53 712	25.76 711	30.62 711	52.30 719	39.86 717	56.49 711	29.18 715	28.76 712	21.26 711	22.46 706	24.42 712	23.97 710	26.42 716	30.66 717	14.29 708	16.56 705	13.06 707	14.65 704	17.62 706	20.52 709

Hybrid-DGEV	24.81 709	22.45 711	24.99 710	26.07 706	25.76 706	39.85 715	56.77 715	29.26 717	29.07 719	21.18 707	22.77 710	24.12 706	23.98 711	26.30 715	30.57 711	14.23 705	16.70 706	13.03 701	14.77 709	17.49 700	16.92 702

RAFT-FEzeroshot	24.76 705	22.39 706	24.34 705	26.12 709	25.84 708	39.77 711	56.77 715	29.07 711	28.85 713	21.21 708	22.64 707	24.17 707	23.98 711	26.23 710	30.63 714	14.22 702	16.70 706	13.03 701	14.76 707	17.49 700	16.95 704

RAFT-FE	24.76 705	22.39 706	24.34 705	26.12 709	25.84 708	39.77 711	56.77 715	29.07 711	28.85 713	21.21 708	22.64 707	24.17 707	23.98 711	26.23 710	30.63 714	14.22 702	16.70 706	13.03 701	14.76 707	17.49 700	16.95 704

CasAABBNet	24.76 705	22.38 705	24.44 707	26.05 705	25.75 704	39.79 713	56.76 714	29.10 713	28.88 715	21.22 710	22.69 709	24.21 709	23.99 714	26.23 710	30.62 713	14.22 702	16.71 709	13.03 701	14.75 705	17.49 700	16.97 706

Selective-RAFT-Error	24.83 710	22.44 710	24.80 709	26.10 708	25.82 707	39.85 715	56.72 713	29.21 716	29.03 718	21.29 712	22.80 711	24.25 711	24.07 715	26.28 714	30.60 712	14.24 707	16.85 711	13.04 705	14.75 705	17.53 705	17.02 707

AVERAGE_ROB	26.91 712	30.28 715	29.18 714	25.78 703	25.30 703	19.49 702	15.38 697	23.70 710	23.02 711	28.38 718	27.78 716	26.23 715	25.76 716	26.95 717	25.55 710	31.27 716	30.02 718	31.76 714	30.80 716	30.88 715	30.77 715

RSGM-EC	41.37 716	31.41 716	19.61 700	51.58 715	47.86 717	38.12 709	60.59 718	34.20 718	22.62 709	23.48 714	29.36 717	43.51 718	35.09 717	65.96 718	68.73 719	65.97 719	37.56 719	48.34 716	25.52 713	47.85 716	30.14 713

acva	41.37 716	31.41 716	19.61 700	51.58 715	47.86 717	38.12 709	60.59 718	34.20 718	22.62 709	23.48 714	29.36 717	43.51 718	35.09 717	65.96 718	68.73 719	65.97 719	37.56 719	48.34 716	25.52 713	47.85 716	30.14 713

DPSimNet_ROB	24.35 704	23.81 713	31.38 716	25.93 704	22.83 702	31.30 708	34.38 710	20.78 706	28.92 716	27.39 717	22.99 713	28.29 716	35.76 719	15.47 699	17.82 704	24.28 714	17.90 712	22.23 710	14.12 703	19.38 708	22.12 710

test_example2	115.17 719	122.38 719	93.45 718	115.38 717	123.53 720	101.24 719	113.11 721	54.67 720	99.94 721	135.50 721	136.43 721	85.67 721	85.40 720	110.44 720	104.91 721	152.17 721	205.21 721	99.17 721	114.27 721	138.55 721	112.04 720

Selective-IGEV-i16pa	48.64 718	66.79 718	7.52 676	2.47 669	2.37 667	116.47 720	1.40 662	91.24 721	84.66 720	33.04 719	91.67 719	61.93 720	89.44 721	130.51 721	54.29 718	50.76 718	16.25 704	17.95 709	10.05 700	0.98 651	43.03 719

ccccc		297.53 720		372.50 720	377.87 721	200.30 721		217.33 722		202.36 722		213.34 722		312.79 722		409.97 722	354.33 722	255.69 722	227.31 722	431.13 722

Low-res two-view benchmark