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

asda	0.30 54	0.24 129	0.42 74	0.38 59	0.23 31	0.43 93	0.34 156	0.58 48	0.37 74	0.38 88	0.42 75	0.27 22	0.34 98	0.52 60	0.30 96	0.11 1	0.09 1	0.14 6	0.11 9	0.14 54	0.12 26

asd	0.30 54	0.21 70	0.41 64	0.39 67	0.24 55	0.47 120	0.30 119	0.69 98	0.30 28	0.41 99	0.39 67	0.28 31	0.33 87	0.62 109	0.27 49	0.13 29	0.09 1	0.14 6	0.12 81	0.14 54	0.12 26

4.25_new	0.30 54	0.26 180	0.44 85	0.38 59	0.26 97	0.49 138	0.40 232	0.59 54	0.31 40	0.38 88	0.42 75	0.27 22	0.34 98	0.46 28	0.31 114	0.12 9	0.09 1	0.15 64	0.11 9	0.14 54	0.12 26

4.5w_new	0.30 54	0.26 180	0.44 85	0.38 59	0.26 97	0.49 138	0.40 232	0.59 54	0.31 40	0.38 88	0.42 75	0.27 22	0.34 98	0.46 28	0.31 114	0.12 9	0.09 1	0.15 64	0.11 9	0.14 54	0.12 26

4.25w-stereo	0.30 54	0.26 180	0.44 85	0.38 59	0.26 97	0.49 138	0.40 232	0.59 54	0.32 47	0.38 88	0.42 75	0.27 22	0.34 98	0.46 28	0.31 114	0.12 9	0.09 1	0.15 64	0.11 9	0.14 54	0.12 26

4w-stereo	0.30 54	0.24 129	0.44 85	0.37 29	0.23 31	0.46 113	0.27 95	0.63 79	0.31 40	0.41 99	0.44 89	0.27 22	0.36 116	0.59 90	0.30 96	0.11 1	0.09 1	0.15 64	0.12 81	0.13 20	0.12 26

3.75w	0.32 72	0.23 108	0.44 85	0.37 29	0.29 171	0.62 246	0.36 180	0.59 54	0.32 47	0.41 99	0.47 100	0.25 15	0.34 98	0.64 114	0.26 24	0.12 9	0.09 1	0.14 6	0.12 81	0.13 20	0.12 26

3.5w_stereo	0.33 81	0.25 157	0.45 98	0.37 29	0.24 55	0.54 191	0.35 164	0.66 90	0.36 68	0.43 113	0.44 89	0.29 34	0.34 98	0.77 158	0.39 206	0.11 1	0.09 1	0.15 64	0.11 9	0.14 54	0.13 74

OmniDepth	0.29 48	0.19 34	0.37 20	0.40 76	0.17 1	0.58 216	0.32 135	0.60 68	0.29 21	0.26 6	0.26 13	0.39 97	0.43 153	0.47 39	0.26 24	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 81	0.15 82	0.12 26

MonStereo	0.28 36	0.18 9	0.39 47	0.36 8	0.21 10	0.55 200	0.31 126	0.55 30	0.43 92	0.28 14	0.28 24	0.23 4	0.21 3	0.57 83	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.14 54	0.11 2

Wavelet-MonSter	0.27 16	0.20 51	0.41 64	0.39 67	0.26 97	0.26 4	0.25 75	0.49 11	0.29 21	0.36 75	0.47 100	0.28 31	0.32 83	0.49 50	0.26 24	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

Monster-pub-eth3d	0.28 36	0.18 9	0.39 47	0.36 8	0.21 10	0.55 200	0.31 126	0.55 30	0.43 92	0.28 14	0.28 24	0.23 4	0.21 3	0.56 78	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.14 54	0.11 2

Replicate-Monster	0.41 130	0.26 180	2.03 559	0.36 8	0.21 10	0.46 113	0.23 62	0.67 96	0.48 113	0.42 107	0.27 19	0.31 44	0.30 64	0.98 233	0.24 5	0.14 47	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.28 432

qwe	0.32 72	0.21 70	0.40 57	0.37 29	0.26 97	0.49 138	0.29 109	0.64 81	0.39 79	0.49 150	0.48 105	0.26 17	0.27 40	0.80 170	0.34 153	0.12 9	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.15 82	0.12 26

2.25w	0.32 72	0.24 129	0.48 113	0.37 29	0.24 55	0.45 106	0.25 75	0.62 74	0.40 83	0.45 125	0.58 144	0.27 22	0.32 83	0.74 152	0.35 164	0.12 9	0.10 9	0.14 6	0.12 81	0.13 20	0.14 107

4.5_new	0.29 48	0.25 157	0.41 64	0.36 8	0.23 31	0.52 174	0.36 180	0.56 36	0.34 61	0.45 125	0.42 75	0.27 22	0.25 21	0.40 8	0.24 5	0.13 29	0.10 9	0.15 64	0.13 115	0.16 106	0.12 26

4.5w-stereo	0.29 48	0.25 157	0.41 64	0.36 8	0.23 31	0.52 174	0.36 180	0.56 36	0.34 61	0.45 125	0.42 75	0.27 22	0.25 21	0.40 8	0.24 5	0.13 29	0.10 9	0.15 64	0.13 115	0.16 106	0.12 26

2.5w	0.31 66	0.23 108	0.46 106	0.39 67	0.24 55	0.42 83	0.39 224	0.61 70	0.30 28	0.37 80	0.53 125	0.24 9	0.25 21	0.77 158	0.28 76	0.12 9	0.10 9	0.14 6	0.12 81	0.14 54	0.12 26

2.75w_new	0.31 66	0.23 108	0.43 80	0.35 3	0.23 31	0.42 83	0.42 252	0.54 24	0.35 66	0.47 136	0.43 85	0.24 9	0.30 64	0.66 123	0.33 136	0.12 9	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

3.25w_new	0.32 72	0.21 70	0.45 98	0.38 59	0.23 31	0.52 174	0.34 156	0.65 85	0.39 79	0.47 136	0.45 94	0.32 48	0.35 106	0.61 107	0.27 49	0.12 9	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

3.25w	0.32 72	0.21 70	0.45 98	0.37 29	0.23 31	0.52 174	0.34 156	0.65 85	0.39 79	0.47 136	0.45 94	0.32 48	0.35 106	0.61 107	0.27 49	0.12 9	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

3w_stereo	0.33 81	0.25 157	0.52 145	0.40 76	0.21 10	0.53 183	0.54 373	0.65 85	0.46 106	0.44 117	0.48 105	0.23 4	0.45 166	0.46 28	0.29 82	0.12 9	0.10 9	0.15 64	0.12 81	0.15 82	0.15 145

2w_stereo	0.32 72	0.24 129	0.45 98	0.39 67	0.22 23	0.46 113	0.47 318	0.69 98	0.42 90	0.43 113	0.50 117	0.24 9	0.45 166	0.47 39	0.29 82	0.12 9	0.10 9	0.15 64	0.12 81	0.15 82	0.13 74

1w_stereo	0.34 85	0.20 51	0.42 74	0.43 105	0.26 97	0.47 120	0.54 373	0.59 54	0.50 120	0.41 99	0.66 163	0.25 15	0.44 162	0.62 109	0.33 136	0.12 9	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.14 54	0.12 26

monsters	0.34 85	0.20 51	0.41 64	0.39 67	0.36 301	0.34 30	0.27 95	0.66 90	0.43 92	0.47 136	0.40 70	0.22 2	0.23 14	1.33 326	0.25 12	0.13 29	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.13 74

SGD-Stereo	0.32 72	0.20 51	0.40 57	0.38 59	0.19 2	0.43 93	0.22 48	0.64 81	0.33 54	0.42 107	0.34 54	0.27 22	0.35 106	1.15 279	0.30 96	0.20 269	0.10 9	0.15 64	0.13 115	0.17 137	0.13 74

MonSter	0.28 36	0.18 9	0.39 47	0.36 8	0.21 10	0.55 200	0.31 126	0.55 30	0.43 92	0.28 14	0.29 29	0.23 4	0.21 3	0.56 78	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 9	0.14 54	0.11 2

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 330	3.18 626	2.55 579	0.39 67	0.23 31	0.44 101	0.23 62	0.63 79	0.42 90	0.44 117	0.44 89	0.34 61	0.28 53	0.56 78	0.29 82	1.35 601	0.10 9	0.22 292	0.19 268	0.46 528	1.31 600

CAS	0.63 284	0.18 9	0.37 20	2.27 604	0.84 557	0.57 212	0.54 373	0.79 131	0.62 161	0.48 144	0.70 178	0.36 75	0.26 32	0.45 20	0.35 164	2.24 607	0.10 9	0.14 6	0.09 1	0.15 82	1.06 596

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 221	0.25 157	0.68 241	0.43 105	0.24 55	0.40 67	0.34 156	1.04 237	1.09 347	1.32 448	1.60 491	0.80 264	0.68 300	0.67 127	0.39 206	0.13 29	0.10 9	0.18 163	0.17 227	0.17 137	0.13 74

uiiii_40	0.25 3	0.18 9	0.35 1	0.35 3	0.25 82	0.32 20	0.18 2	0.45 5	0.26 10	0.29 25	0.25 7	0.33 58	0.36 116	0.54 68	0.26 24	0.12 9	0.11 31	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.11 2

4.5w_L	0.26 4	0.17 1	0.35 1	0.36 8	0.26 97	0.33 25	0.21 32	0.46 8	0.25 7	0.30 44	0.26 13	0.31 44	0.35 106	0.66 123	0.27 49	0.13 29	0.11 31	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.11 2

StePilot	0.27 16	0.17 1	0.35 1	0.36 8	0.25 82	0.33 25	0.19 8	0.45 5	0.28 16	0.31 49	0.28 24	0.29 34	0.36 116	0.76 154	0.27 49	0.13 29	0.11 31	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.11 2

SteFusion	0.28 36	0.17 1	0.38 38	0.37 29	0.29 171	0.40 67	0.25 75	0.54 24	0.37 74	0.29 25	0.47 100	0.29 34	0.22 9	0.58 87	0.27 49	0.11 1	0.11 31	0.14 6	0.12 81	0.14 54	0.11 2

ITERv12	0.26 4	0.19 34	0.36 12	0.37 29	0.26 97	0.32 20	0.20 17	0.54 24	0.28 16	0.28 14	0.31 42	0.38 93	0.27 40	0.45 20	0.26 24	0.13 29	0.11 31	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

VIP-Stereo	0.35 95	0.22 91	0.49 120	0.40 76	0.43 380	0.82 366	0.22 48	0.59 54	0.45 99	0.31 49	0.53 125	0.37 85	0.31 75	0.83 181	0.27 49	0.17 138	0.11 31	0.15 64	0.11 9	0.15 82	0.12 26

zaero_v3	0.30 54	0.18 9	0.41 64	0.37 29	0.23 31	0.57 212	0.20 17	0.62 74	0.36 68	0.41 99	0.42 75	0.32 48	0.24 16	0.68 130	0.26 24	0.13 29	0.11 31	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.11 2

ITERv2	0.30 54	0.18 9	0.43 80	0.36 8	0.23 31	0.50 152	0.19 8	0.62 74	0.36 68	0.39 96	0.39 67	0.36 75	0.25 21	0.74 152	0.27 49	0.13 29	0.11 31	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.11 2

ITER	0.32 72	0.18 9	0.39 47	0.36 8	0.21 10	0.37 55	0.20 17	0.56 36	0.30 28	0.41 99	0.48 105	0.35 67	0.25 21	1.31 318	0.29 82	0.14 47	0.11 31	0.13 1	0.11 9	0.13 20	0.12 26

GSStereo	0.33 81	0.21 70	0.43 80	0.45 144	0.31 221	0.46 113	0.36 180	0.92 180	0.47 110	0.37 80	0.38 63	0.32 48	0.33 87	0.43 13	0.26 24	0.19 230	0.11 31	0.16 96	0.12 81	0.17 137	0.15 145

GS-Stereo							0.36 180	0.92 180	0.47 110	0.37 80	0.38 63	0.32 48	0.33 87	0.43 13	0.26 24	0.19 230	0.11 31	0.16 96	0.12 81	0.17 137	0.15 145

DDF-Stereo	0.37 103	0.22 91	0.47 109	0.48 192	0.42 369	0.31 17	0.24 70	0.53 19	0.33 54	0.33 63	0.40 70	0.37 85	0.48 197	0.91 209	0.32 119	0.23 359	0.11 31	0.18 163	0.12 81	0.86 579	0.16 178

Monster-pub-mixall	0.30 54	0.19 34	0.39 47	0.36 8	0.21 10	0.28 10	0.18 2	0.58 48	0.34 61	0.36 75	0.34 54	0.26 17	0.20 1	1.40 352	0.24 5	0.15 66	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 74

zero-FE	0.36 97	0.22 91	0.47 109	0.45 144	0.43 380	0.30 14	0.24 70	0.61 70	0.33 54	0.33 63	0.41 73	0.37 85	0.50 212	0.64 114	0.32 119	0.22 332	0.11 31	0.18 163	0.12 81	0.83 577	0.16 178

monsterstereo	0.34 85	0.20 51	0.44 85	0.45 144	0.35 290	0.27 9	0.29 109	0.53 19	0.51 129	0.44 117	0.61 150	0.26 17	0.25 21	1.19 291	0.27 49	0.13 29	0.11 31	0.15 64	0.12 81	0.15 82	0.10 1

LG-Stereo_L2	0.29 48	0.20 51	0.45 98	0.37 29	0.25 82	0.26 4	0.20 17	0.78 126	0.28 16	0.28 14	0.26 13	0.24 9	0.26 32	0.91 209	0.23 2	0.15 66	0.11 31	0.15 64	0.12 81	0.14 54	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 54	0.20 51	0.44 85	0.37 29	0.26 97	0.29 12	0.21 32	0.66 90	0.26 10	0.25 3	0.25 7	0.24 9	0.22 9	1.24 303	0.23 2	0.15 66	0.11 31	0.15 64	0.12 81	0.14 54	0.11 2

MLG-Stereo_test3	0.28 36	0.18 9	0.42 74	0.40 76	0.23 31	0.47 120	0.19 8	0.61 70	0.29 21	0.35 70	0.21 2	0.35 67	0.21 3	0.60 103	0.25 12	0.15 66	0.11 31	0.16 96	0.11 9	0.13 20	0.13 74

MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 51	0.36 12	0.37 29	0.22 23	0.35 34	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 6	0.23 5	0.34 61	0.20 1	0.77 158	0.23 2	0.16 90	0.11 31	0.15 64	0.11 9	0.13 20	0.11 2

MLG-Stereo_test1	0.27 16	0.19 34	0.38 38	0.40 76	0.24 55	0.38 60	0.20 17	0.59 54	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 58	0.27 40	0.90 208	0.25 12	0.14 47	0.11 31	0.16 96	0.11 9	0.13 20	0.12 26

MLG-Stereo	0.29 48	0.19 34	0.38 38	0.41 90	0.20 4	0.42 83	0.20 17	0.66 90	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 58	0.28 53	1.09 264	0.25 12	0.14 47	0.11 31	0.16 96	0.11 9	0.13 20	0.12 26

GREAT-IGEV	0.32 72	0.20 51	0.42 74	0.37 29	0.29 171	0.36 45	0.28 102	0.56 36	0.58 149	0.28 14	0.50 117	0.29 34	0.29 59	0.84 186	0.27 49	0.14 47	0.11 31	0.15 64	0.11 9	0.17 137	0.14 107

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 122	0.67 538	0.42 74	0.64 438	0.29 171	0.48 126	0.25 75	0.85 158	0.44 97	0.38 88	0.36 58	0.30 41	0.70 308	1.15 279	0.29 82	0.16 90	0.11 31	0.16 96	0.11 9	0.18 172	0.12 26

StereoAnything_RVC	0.45 161	1.43 596	0.48 113	0.35 3	0.20 4	0.26 4	0.21 32	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 116	1.27 310	0.22 1	0.21 303	0.11 31	0.14 6	0.10 2	2.37 603	0.11 2

AIO_rvc	0.36 97	0.23 108	0.49 120	0.43 105	0.27 128	0.59 223	0.38 209	0.94 196	0.45 99	0.33 63	0.46 98	0.49 145	0.22 9	0.84 186	0.30 96	0.16 90	0.11 31	0.16 96	0.12 81	0.15 82	0.13 74

AIO_test	0.35 95	0.22 91	0.44 85	0.43 105	0.27 128	0.57 212	0.44 284	0.79 131	0.41 87	0.32 57	0.47 100	0.46 123	0.30 64	0.69 131	0.30 96	0.16 90	0.11 31	0.16 96	0.13 115	0.15 82	0.12 26

castereo++	0.38 109	0.23 108	0.41 64	0.43 105	0.31 221	0.97 420	0.22 48	0.86 160	0.58 149	0.32 57	0.44 89	0.51 156	0.39 132	0.93 218	0.24 5	0.17 138	0.11 31	0.17 125	0.12 81	0.14 54	0.14 107

castereo	0.41 130	0.22 91	0.46 106	0.44 130	0.30 195	0.61 237	0.56 399	0.97 209	0.80 229	0.38 88	0.69 174	0.45 118	0.69 303	0.51 57	0.30 96	0.16 90	0.11 31	0.16 96	0.13 115	0.16 106	0.12 26

fffft	0.38 109	0.23 108	0.51 136	0.44 130	0.32 244	0.43 93	0.48 329	0.76 119	0.36 68	0.44 117	0.34 54	0.38 93	0.31 75	1.31 318	0.32 119	0.14 47	0.11 31	0.19 188	0.15 164	0.16 106	0.16 178
1: 1. 1
WCG-NET	0.42 134	0.21 70	0.54 157	0.40 76	0.25 82	0.47 120	0.32 135	0.73 109	1.15 387	0.76 212	0.73 187	0.58 193	0.45 166	0.60 103	0.34 153	0.15 66	0.11 31	0.16 96	0.14 145	0.15 82	0.13 74

IGEV-Stereo++	0.30 54	0.20 51	0.40 57	0.46 154	0.30 195	0.33 25	0.22 48	0.75 116	0.45 99	0.32 57	0.41 73	0.32 48	0.48 197	0.38 4	0.27 49	0.15 66	0.11 31	0.15 64	0.12 81	0.15 82	0.13 74

U	9.45 627	0.21 70	0.58 187	0.47 165	53.11 649	61.27 655	0.24 70	0.70 102	0.52 136	0.36 75	0.28 24	0.29 34	0.35 106	0.33 2	0.26 24	0.19 230	0.11 31	60.50 653	8.88 638	0.17 137	0.13 74

4D-IteraStereo	0.48 181	0.24 129	0.76 320	0.50 222	0.44 389	0.66 278	0.31 126	0.87 161	1.02 311	1.03 295	0.72 185	0.78 258	0.32 83	0.64 114	0.37 186	0.17 138	0.11 31	0.23 330	0.19 268	0.19 216	0.13 74

MC-Stereo	0.43 140	0.23 108	0.48 113	0.51 254	0.28 154	0.39 64	0.32 135	0.88 169	0.68 191	0.60 186	0.84 215	0.56 185	0.61 275	1.03 246	0.31 114	0.17 138	0.11 31	0.17 125	0.15 164	0.16 106	0.13 74

test-3	0.54 221	0.22 91	0.68 241	0.47 165	0.27 128	0.58 216	0.35 164	0.92 180	1.00 305	1.32 448	0.69 174	0.87 297	0.45 166	1.68 407	0.37 186	0.16 90	0.11 31	0.20 226	0.16 206	0.17 137	0.13 74

test_1	0.54 221	0.22 91	0.68 241	0.47 165	0.27 128	0.58 216	0.35 164	0.92 180	1.00 305	1.28 420	0.68 170	0.87 297	0.45 166	1.67 402	0.37 186	0.16 90	0.11 31	0.20 226	0.16 206	0.17 137	0.13 74

CREStereo++_RVC	0.47 175	0.21 70	0.38 38	0.45 144	0.38 335	0.45 106	0.25 75	0.75 116	1.29 463	0.80 225	1.21 362	0.47 130	0.37 123	0.53 64	0.44 249	0.16 90	0.11 31	0.15 64	0.80 595	0.18 172	0.11 2
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
AFF-stereo	0.58 258	0.25 157	0.64 218	0.46 154	0.29 171	0.34 30	0.38 209	1.15 285	1.14 375	1.17 369	1.60 491	1.10 389	0.71 313	0.97 232	0.43 246	0.13 29	0.11 31	0.19 188	0.19 268	0.17 137	0.14 107

PyraSte	0.28 36	0.17 1	0.38 38	0.40 76	0.31 221	0.38 60	0.20 17	0.53 19	0.33 54	0.29 25	0.39 67	0.48 136	0.26 32	0.57 83	0.26 24	0.12 9	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.14 54	0.11 2

v134_o9	0.26 4	0.18 9	0.37 20	0.37 29	0.26 97	0.35 34	0.21 32	0.59 54	0.30 28	0.29 25	0.31 42	0.31 44	0.26 32	0.46 28	0.25 12	0.14 47	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

vnu138km	0.26 4	0.18 9	0.37 20	0.37 29	0.24 55	0.36 45	0.21 32	0.55 30	0.31 40	0.29 25	0.26 13	0.37 85	0.25 21	0.48 45	0.27 49	0.14 47	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.11 2

ITERv10	0.26 4	0.18 9	0.37 20	0.37 29	0.25 82	0.33 25	0.20 17	0.56 36	0.30 28	0.29 25	0.28 24	0.36 75	0.30 64	0.49 50	0.27 49	0.14 47	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

99wein	0.26 4	0.18 9	0.37 20	0.36 8	0.23 31	0.32 20	0.19 8	0.56 36	0.33 54	0.30 44	0.31 42	0.36 75	0.25 21	0.48 45	0.28 76	0.14 47	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

ITERv8	0.27 16	0.18 9	0.37 20	0.37 29	0.24 55	0.36 45	0.20 17	0.56 36	0.30 28	0.30 44	0.33 52	0.34 61	0.26 32	0.49 50	0.27 49	0.14 47	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

ITERv7	0.26 4	0.19 34	0.37 20	0.36 8	0.23 31	0.36 45	0.20 17	0.56 36	0.29 21	0.29 25	0.31 42	0.35 67	0.27 40	0.46 28	0.27 49	0.14 47	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

s6wercc	0.26 4	0.19 34	0.37 20	0.36 8	0.23 31	0.36 45	0.20 17	0.54 24	0.29 21	0.29 25	0.29 29	0.35 67	0.27 40	0.44 18	0.26 24	0.14 47	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

a5sdf	0.26 4	0.19 34	0.37 20	0.36 8	0.24 55	0.36 45	0.20 17	0.54 24	0.29 21	0.29 25	0.29 29	0.35 67	0.26 32	0.46 28	0.27 49	0.14 47	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

ITERv4	0.31 66	0.19 34	0.39 47	0.35 3	0.23 31	0.34 30	0.20 17	0.62 74	0.38 77	0.46 130	0.58 144	0.28 31	0.47 183	0.52 60	0.34 153	0.13 29	0.12 69	0.14 6	0.12 81	0.14 54	0.14 107

GEAStereo	0.31 66	0.21 70	0.43 80	0.43 105	0.31 221	0.46 113	0.36 180	0.74 113	0.33 54	0.34 66	0.38 63	0.32 48	0.33 87	0.43 13	0.26 24	0.21 303	0.12 69	0.17 125	0.12 81	0.17 137	0.14 107

gasm-f	0.34 85	0.22 91	0.42 74	0.43 105	0.31 221	0.39 64	0.44 284	0.74 113	0.33 54	0.34 66	0.64 158	0.32 48	0.46 173	0.55 75	0.28 76	0.21 303	0.12 69	0.17 125	0.12 81	0.18 172	0.14 107

FE-Mocha	0.49 187	0.30 287	0.87 371	0.48 192	0.36 301	0.45 106	0.22 48	1.58 404	0.49 115	1.00 282	1.09 303	0.74 244	0.41 139	0.55 75	0.30 96	0.18 184	0.12 69	0.21 261	0.20 300	0.17 137	0.15 145

DLNR-FE	23.17 639	48.55 656	42.94 643	176.85 655	78.48 651	0.35 34	0.21 32	23.51 641	0.75 210	0.66 197	0.86 218	0.59 200	0.30 64	1.55 380	0.44 249	9.85 641	0.12 69	0.18 163	0.14 145	76.92 655	0.16 178

IGEV-FE	0.53 205	0.30 287	0.99 418	0.56 346	0.35 290	0.41 75	0.32 135	1.37 343	0.63 164	1.00 282	1.09 303	0.94 327	0.41 139	0.83 181	0.39 206	0.18 184	0.12 69	0.19 188	0.18 245	0.19 216	0.17 206

252Zero-FE	0.27 16	0.22 91	0.40 57	0.41 90	0.24 55	0.29 12	0.19 8	0.59 54	0.46 106	0.31 49	0.33 52	0.22 2	0.25 21	0.40 8	0.29 82	0.16 90	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.13 74

AdaDepth	0.30 54	0.22 91	0.49 120	0.44 130	0.27 128	0.44 101	0.24 70	0.52 16	0.30 28	0.31 49	0.37 61	0.26 17	0.32 83	0.79 167	0.25 12	0.12 9	0.12 69	0.16 96	0.13 115	0.16 106	0.15 145

GASTEREO	0.40 122	0.25 157	0.51 136	0.48 192	0.25 82	0.65 269	0.36 180	0.81 144	0.49 115	0.51 164	0.82 212	0.30 41	0.66 298	0.62 109	0.28 76	0.19 230	0.12 69	0.16 96	0.14 145	0.16 106	0.14 107

MSCF	0.38 109	0.25 157	0.52 145	0.47 165	0.25 82	0.62 246	0.37 202	0.81 144	0.47 110	0.50 159	0.71 181	0.32 48	0.65 295	0.54 68	0.28 76	0.19 230	0.12 69	0.17 125	0.14 145	0.17 137	0.14 107

IGEV	0.28 36	0.18 9	0.39 47	0.37 29	0.31 221	0.45 106	0.21 32	0.59 54	0.40 83	0.31 49	0.43 85	0.26 17	0.21 3	0.43 13	0.25 12	0.13 29	0.12 69	0.16 96	0.13 115	0.12 1	0.12 26

xyz-stereo	7.16 623	0.22 91	69.90 652	0.42 98	0.21 10	32.92 646	0.49 339	0.87 161	0.76 217	1.38 473	27.04 642	1.19 408	1.16 490	4.69 547	0.97 456	0.16 90	0.12 69	0.20 226	0.14 145	0.16 106	0.12 26

111111	0.34 85	0.20 51	0.41 64	0.45 144	0.42 369	0.37 55	0.22 48	0.95 201	0.38 77	0.31 49	0.31 42	0.40 101	0.27 40	0.96 224	0.26 24	0.17 138	0.12 69	0.15 64	0.11 9	0.15 82	0.13 74

LG-G_1	0.31 66	0.20 51	0.44 85	0.42 98	0.20 4	0.64 253	0.18 2	0.70 102	0.25 7	0.29 25	0.29 29	0.36 75	0.35 106	0.87 198	0.24 5	0.16 90	0.12 69	0.16 96	0.11 9	0.13 20	0.13 74

LG-G	0.31 66	0.20 51	0.44 85	0.42 98	0.20 4	0.64 253	0.18 2	0.70 102	0.25 7	0.29 25	0.29 29	0.36 75	0.35 106	0.87 198	0.24 5	0.16 90	0.12 69	0.16 96	0.11 9	0.13 20	0.13 74

LGtest1	0.27 16	0.21 70	0.44 85	0.41 90	0.21 10	0.42 83	0.19 8	0.56 36	0.26 10	0.29 25	0.24 6	0.29 34	0.29 59	0.55 75	0.25 12	0.18 184	0.12 69	0.16 96	0.12 81	0.14 54	0.13 74

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 97	0.23 108	0.54 157	0.50 222	0.28 154	0.36 45	0.22 48	1.02 226	0.39 79	0.42 107	0.64 158	0.36 75	0.51 216	0.39 6	0.29 82	0.18 184	0.12 69	0.17 125	0.13 115	0.18 172	0.18 232

Reg-Stereo(zero)	0.44 153	0.22 91	0.45 98	0.43 105	0.23 31	0.38 60	0.25 75	0.76 119	1.08 339	0.90 250	0.78 199	0.90 310	0.47 183	0.70 135	0.36 174	0.15 66	0.12 69	0.15 64	0.12 81	0.15 82	0.15 145

HI	0.64 296	0.32 338	0.68 241	0.47 165	0.51 438	0.41 75	0.36 180	1.04 237	0.75 210	1.31 444	1.43 443	1.62 498	1.12 483	0.94 221	0.88 437	0.15 66	0.12 69	0.20 226	0.20 300	0.20 252	0.18 232

CoSv	0.64 296	0.32 338	0.68 241	0.47 165	0.51 438	0.41 75	0.36 180	1.04 237	0.75 210	1.31 444	1.43 443	1.62 498	1.12 483	0.94 221	0.88 437	0.15 66	0.12 69	0.20 226	0.20 300	0.20 252	0.18 232

SCV	0.46 168	0.26 180	0.55 167	0.47 165	0.25 82	0.39 64	0.38 209	1.98 521	0.60 158	0.35 70	0.48 105	0.55 176	0.36 116	1.28 312	0.32 119	0.24 375	0.12 69	0.17 125	0.13 115	0.18 172	0.14 107

FoundationStereo	0.24 1	0.21 70	0.36 12	0.38 59	0.22 23	0.32 20	0.22 48	0.39 2	0.23 6	0.30 44	0.25 7	0.30 41	0.33 87	0.34 3	0.26 24	0.16 90	0.12 69	0.15 64	0.11 9	0.13 20	0.12 26

HUF	0.36 97	0.23 108	0.52 145	0.40 76	0.22 23	0.54 191	0.47 318	0.82 149	0.43 92	0.36 75	0.43 85	0.50 152	0.42 145	0.64 114	0.29 82	0.17 138	0.12 69	0.16 96	0.12 81	0.15 82	0.14 107

GIP-stereo	0.34 85	0.23 108	0.45 98	0.50 222	0.36 301	0.38 60	0.23 62	0.78 126	0.52 136	0.34 66	0.51 120	0.46 123	0.38 130	0.51 57	0.27 49	0.20 269	0.12 69	0.16 96	0.12 81	0.16 106	0.14 107

DEFOM-Stereo	0.33 81	0.20 51	0.40 57	0.42 98	0.28 154	0.80 355	0.23 62	0.48 9	0.37 74	0.37 80	0.31 42	0.23 4	0.24 16	1.20 293	0.27 49	0.16 90	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.14 54	0.14 107

SMoEStereo_RVC	0.39 113	0.25 157	0.50 129	0.45 144	0.30 195	0.61 237	0.36 180	0.72 107	0.45 99	0.46 130	0.43 85	0.42 104	0.35 106	1.39 346	0.29 82	0.15 66	0.12 69	0.20 226	0.15 164	0.16 106	0.15 145

tg	0.52 195	0.24 129	0.61 202	0.49 210	0.30 195	0.90 390	0.29 109	1.07 260	0.83 238	0.83 235	1.02 272	0.62 211	0.43 153	1.35 331	0.41 225	0.17 138	0.12 69	0.22 292	0.20 300	0.17 137	0.15 145

PAM	0.76 377	0.29 267	1.08 457	0.52 275	0.33 265	1.38 498	0.39 224	2.01 528	0.67 187	1.06 300	0.96 242	2.89 587	1.43 530	0.86 195	0.35 164	0.19 230	0.12 69	0.19 188	0.17 227	0.19 216	0.20 305

dual_stereo	0.27 16	0.19 34	0.35 1	0.39 67	0.21 10	0.25 3	0.22 48	0.48 9	0.31 40	0.32 57	0.26 13	0.37 85	0.24 16	0.83 181	0.29 82	0.16 90	0.12 69	0.14 6	0.11 9	0.14 54	0.11 2

IGEV-Stereo+	0.45 161	0.21 70	0.43 80	0.41 90	0.39 345	0.15 1	0.19 8	0.44 4	0.36 68	0.26 6	0.25 7	0.31 44	0.41 139	1.43 355	0.30 96	0.17 138	0.12 69	0.15 64	0.11 9	1.16 592	1.70 607

AIO-Stereo	0.37 103	0.25 157	0.51 136	0.47 165	0.23 31	0.45 106	0.39 224	1.07 260	0.52 136	0.41 99	0.48 105	0.52 163	0.25 21	0.72 142	0.30 96	0.16 90	0.12 69	0.17 125	0.13 115	0.16 106	0.13 74

WCG-NET（raft）	0.45 161	0.21 70	0.55 167	0.40 76	0.24 55	0.50 152	0.36 180	0.73 109	1.09 347	0.71 204	0.76 195	0.92 322	0.51 216	0.84 186	0.34 153	0.16 90	0.12 69	0.15 64	0.14 145	0.14 54	0.14 107

RSM	0.39 113	0.24 129	0.49 120	0.46 154	0.26 97	0.47 120	0.40 232	0.92 180	0.44 97	0.41 99	0.42 75	0.65 220	0.33 87	1.07 259	0.29 82	0.15 66	0.12 69	0.17 125	0.13 115	0.17 137	0.13 74

RAFT-Stereo-weight	0.47 175	0.24 129	0.53 151	0.48 192	0.27 128	0.60 231	0.35 164	1.02 226	1.07 333	0.99 277	0.78 199	0.76 251	0.28 53	0.76 154	0.36 174	0.16 90	0.12 69	0.17 125	0.15 164	0.16 106	0.15 145

MoCha-V2	0.40 122	0.20 51	0.49 120	0.50 222	0.21 10	0.44 101	0.33 144	0.93 189	0.53 140	0.53 167	0.53 125	0.42 104	0.58 262	1.09 264	0.27 49	0.14 47	0.12 69	0.15 64	0.12 81	0.17 137	0.15 145

IGEV++	0.40 122	0.22 91	0.51 136	0.52 275	0.29 171	0.45 106	0.25 75	1.65 422	0.46 106	0.37 80	0.57 141	0.46 123	0.45 166	0.50 54	0.38 197	0.19 230	0.12 69	0.16 96	0.13 115	0.16 106	0.15 145

ACVNet-DCA	0.56 245	0.31 322	0.50 129	0.54 308	0.26 97	1.18 465	0.51 348	1.42 356	0.78 224	0.58 176	0.79 205	0.48 136	0.88 393	1.46 361	0.32 119	0.20 269	0.12 69	0.25 389	0.15 164	0.22 317	0.21 322

xx1	0.67 320	0.31 322	0.50 129	0.54 308	0.26 97	1.18 465	0.51 348	0.93 189	3.05 602	0.58 176	0.79 205	0.95 336	0.77 334	1.46 361	0.32 119	0.20 269	0.12 69	0.24 350	0.23 397	0.22 317	0.21 322

1test111	0.54 221	0.31 322	0.50 129	0.54 308	0.26 97	1.18 465	0.51 348	1.42 356	0.78 224	0.58 176	0.79 205	0.48 136	0.88 393	0.88 201	0.59 344	0.20 269	0.12 69	0.25 389	0.15 164	0.22 317	0.21 322

cc1	0.64 296	0.31 322	0.50 129	0.54 308	0.26 97	1.18 465	0.51 348	0.93 189	3.05 602	0.58 176	0.79 205	0.48 136	0.88 393	1.46 361	0.32 119	0.20 269	0.12 69	0.25 389	0.15 164	0.19 216	0.19 272

ff7	0.43 140	0.27 210	0.56 171	0.44 130	0.33 265	0.50 152	0.42 252	0.87 161	0.50 120	0.49 150	0.53 125	0.44 110	0.48 197	1.38 341	0.33 136	0.17 138	0.12 69	0.21 261	0.15 164	0.18 172	0.18 232

ffff	0.43 140	0.27 210	0.56 171	0.44 130	0.33 265	0.50 152	0.42 252	0.87 161	0.50 120	0.49 150	0.53 125	0.44 110	0.48 197	1.38 341	0.33 136	0.17 138	0.12 69	0.21 261	0.15 164	0.18 172	0.18 232

ffm	0.72 339	0.33 360	0.85 354	0.53 293	0.37 317	0.74 317	0.56 399	0.95 201	2.47 589	1.15 350	1.45 450	1.06 371	0.82 360	1.55 380	0.32 119	0.20 269	0.12 69	0.31 470	0.27 454	0.19 216	0.20 305

ff1	1.37 528	0.33 360	0.85 354	0.53 293	0.37 317	0.74 317	0.56 399	0.95 201	2.47 589	1.15 350	1.45 450	1.06 371	0.82 360	7.22 601	7.61 610	0.20 269	0.12 69	0.31 470	0.27 454	0.19 216	0.20 305

11t	0.43 140	0.27 210	0.56 171	0.44 130	0.33 265	0.50 152	0.42 252	0.87 161	0.50 120	0.49 150	0.53 125	0.44 110	0.48 197	1.38 341	0.33 136	0.17 138	0.12 69	0.21 261	0.15 164	0.18 172	0.18 232

tt1	0.62 277	0.32 338	0.51 136	0.54 308	0.26 97	1.16 462	0.48 329	0.95 201	2.47 589	0.57 174	0.77 197	0.49 145	0.81 355	1.55 380	0.32 119	0.20 269	0.12 69	0.24 350	0.15 164	0.19 216	0.20 305

IGEV_Zeroshot_test	0.53 205	0.30 287	0.99 418	0.56 346	0.35 290	0.41 75	0.32 135	1.37 343	0.63 164	1.00 282	1.09 303	0.95 336	0.41 139	0.83 181	0.39 206	0.18 184	0.12 69	0.19 188	0.18 245	0.19 216	0.17 206

MSKI-zero shot	0.55 236	0.26 180	0.57 181	0.51 254	0.26 97	0.69 294	0.28 102	1.18 294	0.64 169	0.91 255	1.32 407	0.82 273	0.33 87	1.92 437	0.32 119	0.17 138	0.12 69	0.17 125	0.13 115	0.16 106	0.16 178

DLNR_Zeroshot_test	23.17 639	48.52 655	43.29 644	176.68 654	78.69 652	0.35 34	0.21 32	23.41 640	0.75 210	0.66 197	0.86 218	0.59 200	0.30 64	1.56 383	0.44 249	9.57 639	0.12 69	0.18 163	0.14 145	76.92 655	0.16 178

CASnet	0.41 130	0.25 157	0.48 113	0.50 222	0.20 4	0.50 152	0.36 180	0.81 144	0.80 229	0.83 235	0.68 170	0.48 136	0.31 75	0.54 68	0.32 119	0.18 184	0.12 69	0.27 425	0.22 374	0.23 342	0.14 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.42 134	0.26 180	0.40 57	0.44 130	0.82 555	0.51 170	0.44 284	0.64 81	0.41 87	0.44 117	0.78 199	0.44 110	0.47 183	0.56 78	0.36 174	0.13 29	0.12 69	0.14 6	0.10 2	0.13 20	0.84 584

anonymousdsp	0.43 140	0.27 210	0.53 151	0.44 130	0.32 244	0.50 152	0.42 252	0.89 170	0.51 129	0.49 150	0.53 125	0.47 130	0.47 183	1.33 326	0.33 136	0.17 138	0.12 69	0.21 261	0.15 164	0.18 172	0.18 232

Selective-IGEV	0.39 113	0.24 129	0.50 129	0.44 130	0.25 82	0.46 113	0.33 144	1.25 323	0.40 83	0.35 70	0.45 94	0.52 163	0.30 64	1.07 259	0.30 96	0.14 47	0.12 69	0.17 125	0.13 115	0.16 106	0.13 74

EGLCR-Stereo	0.37 103	0.22 91	0.51 136	0.43 105	0.26 97	0.44 101	0.22 48	0.99 215	0.48 113	0.42 107	0.42 75	0.67 227	0.29 59	0.86 195	0.33 136	0.17 138	0.12 69	0.19 188	0.17 227	0.17 137	0.15 145

RCA-Stereo	0.50 192	0.23 108	0.58 187	0.48 192	0.33 265	0.55 200	0.45 304	0.97 209	1.38 506	0.68 199	1.05 287	0.63 214	0.80 351	0.59 90	0.32 119	0.17 138	0.12 69	0.17 125	0.14 145	0.16 106	0.14 107

ccc-4	0.43 140	0.27 210	0.56 171	0.44 130	0.33 265	0.50 152	0.42 252	0.87 161	0.50 120	0.49 150	0.53 125	0.44 110	0.48 197	1.38 341	0.33 136	0.17 138	0.12 69	0.21 261	0.15 164	0.18 172	0.18 232

IGEV-Stereo	0.43 140	0.27 210	0.54 157	0.45 144	0.32 244	0.50 152	0.42 252	0.90 176	0.51 129	0.49 150	0.53 125	0.47 130	0.47 183	1.32 323	0.33 136	0.17 138	0.12 69	0.21 261	0.15 164	0.18 172	0.18 232
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_3	0.55 236	0.23 108	0.71 272	0.53 293	0.28 154	0.61 237	0.40 232	0.92 180	1.05 324	1.19 378	0.68 170	0.93 324	0.44 162	1.67 402	0.39 206	0.15 66	0.12 69	0.22 292	0.19 268	0.21 293	0.14 107

TransformOpticalFlow	0.96 449	0.28 232	0.89 385	0.52 275	0.31 221	0.66 278	0.54 373	1.75 448	1.12 360	1.09 310	1.44 448	1.37 455	1.01 454	6.70 595	0.42 236	0.19 230	0.12 69	0.20 226	0.19 268	0.18 172	0.19 272

PFNet	0.91 438	0.26 180	1.10 463	0.63 429	0.32 244	0.64 253	0.56 399	1.17 289	0.99 300	1.47 495	1.08 298	0.98 346	0.69 303	6.62 590	0.54 328	0.20 269	0.12 69	0.24 350	0.19 268	0.20 252	0.17 206

IRAFT_RVC	0.88 430	0.28 232	0.76 320	0.63 429	0.31 221	0.65 269	1.02 539	1.22 315	0.94 274	1.22 391	1.04 285	1.01 360	0.98 442	5.82 577	0.53 322	0.22 332	0.12 69	0.25 389	0.20 300	0.20 252	0.19 272

cross-raft	0.54 221	0.25 157	0.61 202	0.52 275	0.29 171	0.68 289	0.37 202	1.46 367	0.76 217	1.01 287	1.06 289	1.28 435	0.46 173	0.71 139	0.35 164	0.15 66	0.12 69	0.18 163	0.16 206	0.19 216	0.14 107

GMM-Stereo	0.74 362	0.25 157	0.59 194	0.54 308	0.34 284	0.72 309	0.99 534	1.01 225	0.87 248	1.36 465	1.78 523	1.12 394	0.81 355	2.09 455	0.46 277	0.18 184	0.12 69	0.25 389	0.25 425	0.20 252	0.85 585

iRaftStereo_RVC	0.47 175	0.26 180	0.64 218	0.50 222	0.29 171	0.53 183	0.33 144	1.05 245	0.77 221	0.84 238	1.00 258	0.55 176	0.37 123	0.81 176	0.40 214	0.17 138	0.12 69	0.22 292	0.20 300	0.19 216	0.15 145

s12784h	0.52 195	0.20 51	0.38 38	0.41 90	0.19 2	0.96 416	0.34 156	1.17 289	1.25 443	0.81 229	0.90 228	0.63 214	0.50 212	1.45 359	0.42 236	0.14 47	0.12 69	0.17 125	0.11 9	0.18 172	0.11 2

CFNet-RSSM	0.54 221	0.24 129	0.70 260	0.48 192	0.28 154	0.60 231	0.27 95	1.49 373	1.14 375	1.06 300	0.93 235	1.08 377	0.54 232	0.70 135	0.35 164	0.16 90	0.12 69	0.17 125	0.15 164	0.16 106	0.14 107

HITNet	0.65 304	0.40 441	0.77 327	0.48 192	0.24 55	1.05 437	0.49 339	1.76 454	1.02 311	1.18 374	1.18 349	0.89 309	0.80 351	0.85 191	0.79 414	0.17 138	0.12 69	0.21 261	0.17 227	0.29 425	0.15 145
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
MLCV	0.72 339	0.34 384	1.10 463	0.51 254	0.23 31	0.91 394	0.39 224	1.33 332	1.23 434	1.46 494	1.55 478	1.01 360	0.64 289	1.95 442	0.80 418	0.18 184	0.12 69	0.18 163	0.14 145	0.19 216	0.17 206

tim_s	0.27 16	0.17 1	0.37 20	0.40 76	0.34 284	0.35 34	0.23 62	0.51 14	0.32 47	0.28 14	0.30 38	0.45 118	0.22 9	0.48 45	0.26 24	0.12 9	0.13 146	0.14 6	0.11 9	0.14 54	0.11 2

v20iiwwt	0.27 16	0.19 34	0.36 12	0.37 29	0.24 55	0.44 101	0.23 62	0.57 45	0.30 28	0.32 57	0.30 38	0.38 93	0.27 40	0.45 20	0.29 82	0.14 47	0.13 146	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

iked130	0.26 4	0.18 9	0.36 12	0.37 29	0.23 31	0.35 34	0.22 48	0.57 45	0.28 16	0.29 25	0.27 19	0.34 61	0.27 40	0.42 11	0.26 24	0.15 66	0.13 146	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

ITERv14	0.26 4	0.19 34	0.37 20	0.37 29	0.23 31	0.35 34	0.21 32	0.61 70	0.30 28	0.29 25	0.29 29	0.34 61	0.22 9	0.45 20	0.26 24	0.14 47	0.13 146	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

DA	0.43 140	0.23 108	0.49 120	0.50 222	0.25 82	1.08 443	0.44 284	1.18 294	0.58 149	0.46 130	0.64 158	0.54 171	0.47 183	0.46 28	0.32 119	0.19 230	0.13 146	0.19 188	0.13 115	0.18 172	0.14 107

GGEV	0.43 140	0.23 108	0.49 120	0.50 222	0.25 82	1.08 443	0.44 284	1.18 294	0.58 149	0.46 130	0.64 158	0.54 171	0.47 183	0.46 28	0.32 119	0.19 230	0.13 146	0.19 188	0.13 115	0.18 172	0.14 107

LG-Stereo	0.34 85	0.25 157	0.78 335	0.47 165	0.26 97	0.37 55	0.30 119	0.71 106	0.52 136	0.36 75	0.57 141	0.29 34	0.21 3	0.50 54	0.36 174	0.13 29	0.13 146	0.20 226	0.18 245	0.18 172	0.12 26

MM-Stereo_test2	0.43 140	0.24 129	0.67 237	0.51 254	0.32 244	0.55 200	0.45 304	0.97 209	0.77 221	0.59 184	0.51 120	0.49 145	0.42 145	0.80 170	0.30 96	0.15 66	0.13 146	0.18 163	0.14 145	0.19 216	0.14 107

HART	0.45 161	0.22 91	0.54 157	0.50 222	0.26 97	0.41 75	0.29 109	1.03 231	0.50 120	0.58 176	1.45 450	0.61 206	0.35 106	1.08 263	0.30 96	0.15 66	0.13 146	0.19 188	0.14 145	0.19 216	0.14 107

SCV_C0	0.43 140	0.26 180	0.65 225	0.43 105	0.29 171	0.47 120	0.31 126	1.34 337	0.73 207	0.38 88	0.49 114	0.54 171	0.29 59	1.24 303	0.30 96	0.17 138	0.13 146	0.16 96	0.13 115	0.20 252	0.15 145

IGEV-RUCA	0.37 103	0.23 108	0.48 113	0.49 210	0.36 301	0.60 231	0.23 62	0.64 81	0.49 115	0.39 96	0.49 114	0.44 110	0.31 75	0.85 191	0.30 96	0.24 375	0.13 146	0.16 96	0.12 81	0.20 252	0.19 272

tt45	0.45 161	0.23 108	0.46 106	0.45 144	0.33 265	0.79 347	0.32 135	0.78 126	0.41 87	0.51 164	0.44 89	0.49 145	0.37 123	2.14 459	0.34 153	0.16 90	0.13 146	0.19 188	0.16 206	0.17 137	0.18 232

999	0.48 181	0.22 91	0.49 120	0.48 192	0.34 284	0.75 322	0.31 126	0.85 158	0.55 144	0.37 80	0.48 105	0.50 152	0.36 116	2.45 486	0.39 206	0.16 90	0.13 146	0.18 163	0.15 164	0.16 106	0.19 272

mms	0.40 122	0.27 210	0.52 145	0.46 154	0.32 244	0.43 93	0.46 311	0.70 102	0.46 106	0.35 70	0.58 144	0.44 110	0.30 64	1.36 336	0.33 136	0.16 90	0.13 146	0.18 163	0.15 164	0.19 216	0.15 145

ours_stereo	0.39 113	0.28 232	0.51 136	0.46 154	0.30 195	0.40 67	0.44 284	0.73 109	0.56 146	0.35 70	0.56 138	0.46 123	0.33 87	1.11 270	0.32 119	0.16 90	0.13 146	0.19 188	0.15 164	0.19 216	0.14 107

fffy	0.42 134	0.27 210	0.57 181	0.46 154	0.29 171	0.48 126	0.35 164	0.91 177	0.55 144	0.40 98	0.58 144	0.55 176	0.41 139	1.26 307	0.36 174	0.15 66	0.13 146	0.19 188	0.16 206	0.18 172	0.14 107

PAM_32	0.77 379	0.28 232	1.03 439	0.52 275	0.30 195	1.32 488	0.35 164	1.97 519	0.65 184	1.02 291	1.06 289	3.05 588	1.49 540	0.96 224	0.36 174	0.19 230	0.13 146	0.20 226	0.18 245	0.19 216	0.19 272

Occ-G	0.42 134	0.21 70	0.48 113	0.41 90	0.26 97	0.42 83	0.62 432	0.77 122	0.49 115	0.43 113	0.66 163	1.02 362	0.46 173	0.78 163	0.41 225	0.16 90	0.13 146	0.18 163	0.13 115	0.16 106	0.16 178

Pointernet	0.37 103	0.20 51	0.57 181	0.43 105	0.28 154	0.51 170	0.27 95	0.93 189	0.61 159	0.47 136	0.63 155	0.49 145	0.38 130	0.49 50	0.33 136	0.17 138	0.13 146	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 459	0.39 434	3.21 588	0.50 222	0.63 499	0.64 253	0.39 224	2.36 581	0.75 210	0.95 265	4.63 602	1.81 527	0.56 244	0.96 224	0.41 225	0.18 184	0.13 146	0.21 261	0.26 443	0.32 454	0.35 485

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 339	0.35 405	1.70 540	0.49 210	0.56 466	0.63 250	0.38 209	2.41 586	0.65 184	0.77 217	1.07 293	1.82 530	0.95 425	0.93 218	0.43 246	0.20 269	0.13 146	0.21 261	0.25 425	0.28 414	0.26 410

RSM++	0.38 109	0.24 129	0.51 136	0.47 165	0.26 97	0.50 152	0.41 248	0.79 131	0.45 99	0.37 80	0.45 94	0.60 202	0.35 106	1.02 245	0.30 96	0.15 66	0.13 146	0.17 125	0.14 145	0.18 172	0.13 74

trnet	0.39 113	0.21 70	0.37 20	0.36 8	0.20 4	0.53 183	0.29 109	0.78 126	1.12 360	0.59 184	0.71 181	0.53 169	0.42 145	0.54 68	0.34 153	0.18 184	0.13 146	0.15 64	0.10 2	0.14 54	0.13 74

testlalala	0.45 161	0.28 232	0.59 194	0.42 98	0.39 345	0.71 306	0.39 224	1.08 266	0.45 99	1.24 405	0.80 210	0.61 206	0.36 116	0.54 68	0.33 136	0.20 269	0.13 146	0.18 163	0.12 81	0.15 82	0.15 145

AEACV	0.37 103	0.24 129	0.52 145	0.47 165	0.51 438	0.37 55	0.38 209	0.65 85	0.53 140	0.42 107	0.56 138	0.46 123	0.60 266	0.53 64	0.30 96	0.16 90	0.13 146	0.18 163	0.15 164	0.17 137	0.14 107

Any-RAFT	0.53 205	0.24 129	0.47 109	0.47 165	0.27 128	1.00 428	0.25 75	1.58 404	1.05 324	0.85 243	0.99 254	1.06 371	0.47 183	0.70 135	0.32 119	0.18 184	0.13 146	0.16 96	0.13 115	0.16 106	0.16 178

RAFT-Test	0.54 221	0.25 157	0.64 218	0.47 165	0.30 195	0.97 420	0.27 95	1.24 321	0.81 232	0.96 267	1.12 322	1.28 435	0.48 197	0.71 139	0.36 174	0.17 138	0.13 146	0.17 125	0.14 145	0.16 106	0.16 178

HH	0.63 284	0.30 287	0.77 327	0.50 222	0.32 244	0.49 138	0.46 311	1.65 422	0.64 169	0.69 200	1.09 303	1.63 503	0.85 375	1.90 435	0.37 186	0.18 184	0.13 146	0.19 188	0.17 227	0.19 216	0.16 178

HanStereo	0.63 284	0.30 287	0.77 327	0.50 222	0.32 244	0.49 138	0.46 311	1.65 422	0.64 169	0.69 200	1.09 303	1.63 503	0.85 375	1.90 435	0.37 186	0.18 184	0.13 146	0.19 188	0.17 227	0.19 216	0.16 178

anonymousdsp2	0.53 205	0.27 210	0.74 306	0.48 192	0.29 171	0.76 328	0.47 318	1.61 413	0.82 237	0.77 217	0.77 197	0.75 247	0.47 183	1.03 246	0.40 214	0.18 184	0.13 146	0.18 163	0.13 115	0.19 216	0.18 232

CES	0.48 181	0.20 51	0.37 20	0.39 67	1.39 597	0.55 200	0.35 164	0.98 213	0.66 186	0.44 117	0.66 163	0.35 67	0.27 40	0.56 78	0.33 136	0.15 66	0.13 146	0.15 64	0.10 2	0.19 216	1.46 602

ProNet	0.43 140	0.28 232	0.58 187	0.43 105	0.30 195	0.56 207	0.52 359	1.00 219	0.58 149	0.44 117	0.49 114	0.43 108	0.43 153	1.28 312	0.36 174	0.15 66	0.13 146	0.19 188	0.16 206	0.17 137	0.16 178

DCANet-4	0.54 221	0.26 180	1.07 453	0.42 98	0.24 55	0.48 126	0.36 180	0.99 215	1.30 469	1.10 318	1.02 272	0.56 185	0.75 322	0.73 146	0.52 315	0.16 90	0.13 146	0.17 125	0.13 115	0.15 82	0.19 272

fff	0.53 205	0.24 129	0.70 260	0.43 105	0.24 55	0.48 126	0.36 180	1.07 260	1.25 443	1.10 318	1.02 272	0.57 188	1.06 470	0.73 146	0.52 315	0.16 90	0.13 146	0.17 125	0.13 115	0.15 82	0.19 272

ADStereo(finetuned)	0.57 252	0.24 129	1.06 448	0.43 105	0.24 55	0.49 138	0.35 164	1.05 245	1.30 469	1.12 326	1.03 282	0.58 193	1.20 501	0.84 186	0.51 308	0.16 90	0.13 146	0.17 125	0.13 115	0.18 172	0.19 272

RAFT+CT+SA	0.58 258	0.29 267	0.60 199	0.66 459	0.37 317	0.42 83	0.55 391	1.27 325	1.03 315	0.70 202	1.22 364	0.60 202	0.70 308	1.64 396	0.41 225	0.18 184	0.13 146	0.22 292	0.22 374	0.21 293	0.18 232

test_5	0.65 304	0.30 287	0.75 310	0.67 471	0.50 426	0.92 401	0.52 359	1.39 350	1.12 360	0.76 212	1.11 315	1.00 353	0.90 400	1.53 376	0.45 263	0.18 184	0.13 146	0.23 330	0.22 374	0.21 293	0.19 272

test_4	0.53 205	0.22 91	0.56 171	0.54 308	0.32 244	0.64 253	0.39 224	0.80 139	0.62 161	0.92 257	1.87 535	0.68 229	0.42 145	1.16 283	0.37 186	0.15 66	0.13 146	0.20 226	0.22 374	0.20 252	0.15 145

iRaft-Stereo_20w	0.65 304	0.31 322	1.00 424	0.47 165	0.34 284	0.73 313	0.30 119	2.96 599	0.70 197	1.15 350	1.14 331	0.76 251	0.65 295	1.11 270	0.38 197	0.17 138	0.13 146	0.18 163	0.16 206	0.19 216	0.18 232

LCNet	0.72 339	0.28 232	0.52 145	0.55 332	0.31 221	0.69 294	0.54 373	1.00 219	0.88 252	1.19 378	1.34 416	0.97 344	1.34 523	2.56 494	0.45 263	0.18 184	0.13 146	0.21 261	0.25 425	0.27 395	0.73 579

HHNet	0.62 277	0.26 180	0.63 211	0.43 105	0.45 396	0.50 152	0.58 414	1.07 260	1.01 308	1.25 411	2.23 559	0.70 238	0.61 275	1.07 259	0.47 284	0.20 269	0.13 146	0.23 330	0.19 268	0.19 216	0.30 452

AAGNet	1.83 564	0.28 232	0.72 278	0.61 408	0.32 244	0.67 282	0.51 348	0.96 208	0.98 293	1.47 495	1.20 360	1.00 353	1.18 495	2.83 504	22.77 641	0.22 332	0.13 146	0.22 292	0.19 268	0.23 342	0.15 145

STrans-v2	1.04 481	0.28 232	0.96 412	0.49 210	0.32 244	0.68 289	0.79 483	2.47 590	1.12 360	1.12 326	1.46 456	1.40 457	1.46 535	6.70 595	0.43 246	0.18 184	0.13 146	0.20 226	0.18 245	0.18 172	0.18 232

KYRaft	0.75 371	0.28 232	0.62 208	0.56 346	0.29 171	0.67 282	0.86 503	0.94 196	0.84 242	1.62 530	2.21 558	1.16 403	1.02 459	1.57 384	0.40 214	0.20 269	0.13 146	0.22 292	0.28 475	0.20 252	1.02 591

SST-Stereo	0.83 411	0.28 232	0.72 278	0.59 382	0.31 221	0.72 309	0.26 88	1.09 268	0.86 244	1.47 495	1.10 309	1.00 353	0.87 388	5.73 575	0.45 263	0.22 332	0.13 146	0.23 330	0.19 268	0.23 342	0.18 232

RAFT_R40	0.83 411	0.28 232	0.73 290	0.59 382	0.31 221	0.69 294	0.44 284	1.10 271	0.95 276	1.47 495	1.10 309	1.00 353	0.85 375	5.53 569	0.46 277	0.22 332	0.13 146	0.23 330	0.20 300	0.23 342	0.18 232

RAFT-RH_RVC	1.03 478	0.24 129	0.67 237	0.49 210	0.28 154	0.81 364	0.33 144	0.83 154	1.08 339	2.05 568	4.65 604	1.04 369	0.57 253	5.98 582	0.50 303	0.18 184	0.13 146	0.26 408	0.20 300	0.16 106	0.17 206

RAFT-345	0.84 416	0.25 157	0.66 232	0.50 222	0.27 128	0.54 191	0.42 252	0.83 154	1.11 356	1.32 448	2.34 564	0.86 293	0.54 232	5.72 574	0.47 284	0.18 184	0.13 146	0.22 292	0.17 227	0.17 137	0.16 178

Prome-Stereo	0.75 371	0.27 210	0.53 151	0.55 332	0.32 244	0.59 223	0.97 529	0.89 170	0.88 252	1.45 492	2.46 571	0.91 313	1.41 528	1.58 386	0.44 249	0.18 184	0.13 146	0.19 188	0.17 227	0.20 252	0.92 587

DCANet	0.54 221	0.24 129	0.70 260	0.43 105	0.24 55	0.49 138	0.36 180	1.05 245	1.30 469	1.12 326	1.03 282	0.58 193	0.92 406	0.81 176	0.52 315	0.16 90	0.13 146	0.17 125	0.13 115	0.18 172	0.19 272

csc	0.53 205	0.24 129	0.70 260	0.43 105	0.24 55	0.48 126	0.36 180	1.07 260	1.25 443	1.10 318	1.02 272	0.57 188	1.06 470	0.73 146	0.52 315	0.16 90	0.13 146	0.17 125	0.13 115	0.15 82	0.19 272

cscssc	0.53 205	0.24 129	0.70 260	0.43 105	0.24 55	0.48 126	0.36 180	1.07 260	1.25 443	1.10 318	1.02 272	0.57 188	1.06 470	0.73 146	0.52 315	0.16 90	0.13 146	0.17 125	0.13 115	0.15 82	0.19 272

111	0.60 267	0.23 108	0.70 260	0.43 105	0.24 55	0.72 309	0.42 252	1.18 294	1.41 521	0.80 225	1.38 430	1.10 389	0.79 345	0.96 224	0.58 341	0.18 184	0.13 146	0.17 125	0.15 164	0.17 137	0.19 272

EAI-Stereo	0.65 304	0.28 232	0.69 254	0.53 293	0.27 128	0.60 231	0.40 232	2.28 575	0.64 169	0.71 204	3.18 586	0.57 188	0.43 153	1.06 255	0.41 225	0.18 184	0.13 146	0.17 125	0.17 227	0.17 137	0.17 206

Gwc-CoAtRS	0.52 195	0.24 129	0.68 241	0.48 192	0.29 171	0.64 253	0.25 75	1.16 287	1.08 339	1.01 287	1.00 258	1.12 394	0.56 244	0.69 131	0.37 186	0.16 90	0.13 146	0.17 125	0.15 164	0.15 82	0.15 145

CREStereo	0.39 113	0.21 70	0.38 38	0.34 1	0.22 23	0.53 183	0.29 109	0.77 122	1.11 356	0.58 176	0.71 181	0.51 156	0.41 139	0.54 68	0.34 153	0.18 184	0.13 146	0.15 64	0.10 2	0.14 54	0.14 107
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.46 168	0.21 70	0.38 38	0.37 29	0.23 31	0.71 306	0.27 95	0.74 113	1.04 320	0.64 192	0.70 178	0.55 176	0.47 183	0.86 195	0.35 164	1.00 590	0.13 146	0.15 64	0.10 2	0.15 82	0.13 74

xxxad45	0.28 36	0.17 1	0.35 1	0.40 76	0.33 265	0.36 45	0.27 95	0.50 12	0.35 66	0.27 11	0.26 13	0.49 145	0.27 40	0.45 20	0.26 24	0.12 9	0.14 203	0.14 6	0.11 9	0.15 82	0.11 2

ACW_4w	0.28 36	0.17 1	0.36 12	0.39 67	0.34 284	0.33 25	0.28 102	0.51 14	0.32 47	0.28 14	0.32 51	0.47 130	0.24 16	0.59 90	0.26 24	0.12 9	0.14 203	0.15 64	0.12 81	0.15 82	0.11 2

5w_v4	0.28 36	0.17 1	0.35 1	0.40 76	0.37 317	0.35 34	0.28 102	0.50 12	0.34 61	0.29 25	0.31 42	0.55 176	0.27 40	0.43 13	0.26 24	0.12 9	0.14 203	0.14 6	0.11 9	0.14 54	0.11 2

dd23bbn	0.27 16	0.18 9	0.35 1	0.37 29	0.22 23	0.43 93	0.22 48	0.59 54	0.29 21	0.29 25	0.37 61	0.32 48	0.27 40	0.50 54	0.27 49	0.13 29	0.14 203	0.13 1	0.11 9	0.13 20	0.11 2

hj116sk	0.27 16	0.18 9	0.37 20	0.36 8	0.26 97	0.37 55	0.19 8	0.59 54	0.36 68	0.26 6	0.27 19	0.42 104	0.25 21	0.53 64	0.26 24	0.16 90	0.14 203	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 26

dddd17k	0.27 16	0.19 34	0.36 12	0.38 59	0.24 55	0.35 34	0.21 32	0.55 30	0.31 40	0.31 49	0.30 38	0.35 67	0.28 53	0.47 39	0.26 24	0.16 90	0.14 203	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

Zero-FE251	0.34 85	0.23 108	0.51 136	0.45 144	0.29 171	0.58 216	0.24 70	0.82 149	0.34 61	0.49 150	0.38 63	0.52 163	0.42 145	0.47 39	0.27 49	0.18 184	0.14 203	0.17 125	0.12 81	0.14 54	0.13 74

z-ln-s-r	1.02 475	0.55 504	2.09 562	0.52 275	0.55 463	0.78 341	0.87 505	1.47 369	1.34 484	1.12 326	1.62 498	1.37 455	1.06 470	2.62 498	3.32 586	0.19 230	0.14 203	0.21 261	0.17 227	0.27 395	0.21 322

DilatedVolume-Stereo	0.43 140	0.21 70	0.55 167	0.43 105	0.32 244	0.72 309	0.29 109	0.80 139	0.51 129	0.77 217	0.73 187	0.48 136	0.40 136	1.13 276	0.39 206	0.15 66	0.14 203	0.15 64	0.14 145	0.16 106	0.14 107

G2L-ROB	0.73 357	0.25 157	0.76 320	0.54 308	0.39 345	0.95 410	0.66 446	1.66 427	1.09 347	1.24 405	1.02 272	1.64 506	0.71 313	1.63 394	1.02 463	0.20 269	0.14 203	0.17 125	0.15 164	0.20 252	0.22 340

G2L-Stereo_test	0.73 357	0.27 210	0.74 306	0.49 210	0.40 356	0.90 390	0.81 492	1.53 392	1.14 375	1.28 420	1.27 384	1.52 484	0.72 316	1.62 392	0.94 447	0.19 230	0.14 203	0.16 96	0.15 164	0.18 172	0.19 272

UGAM-zero	1.00 466	0.30 287	0.93 398	0.47 165	0.30 195	0.57 212	0.25 75	2.25 572	0.63 164	1.01 287	1.10 309	2.73 583	1.85 570	6.26 583	0.40 214	0.17 138	0.14 203	0.19 188	0.15 164	0.16 106	0.17 206

GCAP-BAT	0.49 187	0.31 322	0.64 218	0.41 90	0.46 408	0.70 301	0.35 164	0.77 122	0.64 169	0.86 245	1.00 258	0.77 254	0.37 123	1.18 289	0.36 174	0.18 184	0.14 203	0.18 163	0.13 115	0.17 137	0.15 145

MyStereo8	0.65 304	0.29 267	1.00 424	0.58 369	0.49 419	0.91 394	0.35 164	1.18 294	1.31 473	1.16 360	1.27 384	0.90 310	0.64 289	0.72 142	0.95 451	0.18 184	0.14 203	0.20 226	0.18 245	0.22 317	0.26 410

IGEVStereo-DCA	0.46 168	0.28 232	0.56 171	0.43 105	0.33 265	0.49 138	0.42 252	0.87 161	0.50 120	0.47 136	0.48 105	0.48 136	0.46 173	2.03 449	0.30 96	0.19 230	0.14 203	0.19 188	0.15 164	0.16 106	0.18 232

rrr	0.46 168	0.28 232	0.73 290	0.43 105	0.33 265	0.49 138	0.38 209	0.76 119	0.50 120	0.47 136	0.48 105	0.48 136	0.46 173	2.03 449	0.30 96	0.19 230	0.14 203	0.19 188	0.15 164	0.16 106	0.16 178

testlalala_base	0.77 379	0.40 441	0.70 260	0.65 452	0.50 426	0.79 347	0.28 102	1.50 377	0.51 129	0.73 210	0.90 228	0.69 234	0.54 232	0.66 123	0.40 214	2.82 613	0.14 203	0.17 125	0.12 81	2.68 608	0.19 272

GCAP-Stereo	0.40 122	0.28 232	0.68 241	0.47 165	0.25 82	0.53 183	0.32 135	0.82 149	0.58 149	0.65 194	0.69 174	0.58 193	0.42 145	0.47 39	0.29 82	0.17 138	0.14 203	0.17 125	0.13 115	0.17 137	0.14 107

LoS	0.40 122	0.21 70	0.44 85	0.37 29	0.22 23	0.50 152	0.40 232	1.00 219	0.94 274	0.48 144	0.66 163	0.48 136	0.40 136	0.60 103	0.37 186	0.18 184	0.14 203	0.16 96	0.11 9	0.14 54	0.14 107
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.51 194	0.29 267	0.47 109	0.43 105	0.30 195	0.55 200	0.55 391	1.02 226	0.77 221	0.98 274	0.85 217	0.94 327	0.56 244	0.85 191	0.45 263	0.20 269	0.14 203	0.26 408	0.14 145	0.23 342	0.23 360

riskmin	0.56 245	0.27 210	0.60 199	0.43 105	0.31 221	0.83 372	0.42 252	1.14 283	1.04 320	0.73 210	0.75 193	1.11 393	1.01 454	0.81 176	0.51 308	0.20 269	0.14 203	0.24 350	0.15 164	0.24 357	0.25 386

Selective-RAFT	0.52 195	0.28 232	0.79 338	0.55 332	0.27 128	0.91 394	0.33 144	0.80 139	0.88 252	0.58 176	0.63 155	0.81 268	0.77 334	1.29 316	0.48 289	0.19 230	0.14 203	0.17 125	0.15 164	0.19 216	0.17 206

DisPM	0.66 311	0.28 232	0.72 278	0.61 408	0.35 290	0.62 246	0.45 304	1.02 226	0.99 300	1.56 518	1.10 309	0.80 264	0.59 263	2.37 481	0.41 225	0.23 359	0.14 203	0.23 330	0.21 345	0.20 252	0.25 386

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 461	0.40 441	1.82 551	0.66 459	0.62 498	2.05 563	0.78 480	1.91 503	1.29 463	1.54 514	1.42 439	1.51 482	1.23 506	1.99 445	1.33 505	0.23 359	0.14 203	0.20 226	0.15 164	0.27 395	0.26 410

raft_robust	0.68 324	0.30 287	0.64 218	0.52 275	0.26 97	0.54 191	0.35 164	1.33 332	1.24 440	1.16 360	1.07 293	0.60 202	0.54 232	3.58 530	0.37 186	0.18 184	0.14 203	0.20 226	0.22 374	0.20 252	0.16 178

Sa-1000	0.72 339	0.29 267	0.76 320	0.59 382	0.30 195	0.73 313	0.37 202	1.62 417	1.33 481	1.28 420	2.04 550	0.86 293	0.75 322	1.84 428	0.38 197	0.19 230	0.14 203	0.25 389	0.23 397	0.20 252	0.16 178

iRaft-Stereo_5w	0.85 420	0.29 267	0.91 392	0.53 293	0.43 380	0.49 138	0.68 454	0.99 215	0.87 248	0.79 223	1.34 416	1.46 471	0.91 403	5.11 556	1.11 479	0.17 138	0.14 203	0.22 292	0.18 245	0.20 252	0.20 305

IPLG	0.69 326	0.27 210	0.97 414	0.51 254	0.43 380	0.79 347	0.33 144	1.21 307	1.06 328	1.30 434	1.10 309	0.52 163	0.55 239	3.16 518	0.63 361	0.16 90	0.14 203	0.19 188	0.16 206	0.18 172	0.17 206

MIPNet	0.56 245	0.28 232	0.94 402	0.49 210	0.33 265	0.66 278	0.38 209	1.35 340	1.08 339	1.06 300	0.92 232	0.60 202	0.79 345	0.73 146	0.52 315	0.17 138	0.14 203	0.19 188	0.16 206	0.18 172	0.17 206

GMOStereo	0.53 205	0.26 180	0.65 225	0.50 222	0.29 171	0.52 174	0.43 271	0.89 170	0.96 281	1.41 482	1.14 331	0.85 289	0.56 244	0.59 90	0.38 197	0.16 90	0.14 203	0.24 350	0.21 345	0.20 252	0.15 145

error version	0.53 205	0.26 180	0.65 225	0.50 222	0.29 171	0.52 174	0.43 271	0.89 170	0.96 281	1.41 482	1.14 331	0.85 289	0.56 244	0.59 90	0.38 197	0.16 90	0.14 203	0.24 350	0.21 345	0.20 252	0.15 145

test-v	0.53 205	0.26 180	0.65 225	0.50 222	0.29 171	0.52 174	0.43 271	0.89 170	0.96 281	1.41 482	1.14 331	0.85 289	0.56 244	0.59 90	0.38 197	0.16 90	0.14 203	0.24 350	0.21 345	0.20 252	0.15 145

Patchmatch Stereo++	0.55 236	0.30 287	0.73 290	0.50 222	0.27 128	0.65 269	0.29 109	1.05 245	0.64 169	1.12 326	0.96 242	0.83 280	0.60 266	1.37 337	0.45 263	0.22 332	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.26 381	0.18 232
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
OMP-Stereo	0.94 445	0.33 360	0.72 278	0.90 567	0.31 221	0.49 138	0.36 180	1.16 287	1.06 328	1.58 524	1.12 322	1.46 471	0.69 303	6.94 598	0.49 297	0.19 230	0.14 203	0.24 350	0.18 245	0.20 252	0.14 107

IIG-Stereo	0.96 449	0.31 322	0.72 278	0.88 563	0.33 265	0.61 237	0.26 88	1.19 304	1.03 315	1.69 538	1.37 425	1.46 471	0.75 322	6.96 599	0.51 308	0.19 230	0.14 203	0.23 330	0.18 245	0.20 252	0.14 107

NF-Stereo	0.80 394	0.30 287	0.75 310	0.60 394	0.31 221	0.64 253	0.44 284	1.21 307	0.90 259	1.29 426	1.02 272	0.82 273	0.57 253	5.40 567	0.48 289	0.23 359	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.20 252	0.30 452

OCTAStereo	0.80 394	0.30 287	0.75 310	0.60 394	0.31 221	0.64 253	0.44 284	1.21 307	0.90 259	1.29 426	1.01 264	0.82 273	0.57 253	5.35 561	0.48 289	0.24 375	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.20 252	0.30 452

NRIStereo	0.60 267	0.29 267	0.69 254	0.53 293	0.28 154	0.63 250	0.33 144	1.08 266	0.87 248	1.14 344	0.87 222	0.91 313	0.59 263	2.24 470	0.49 297	0.20 269	0.14 203	0.21 261	0.19 268	0.21 293	0.17 206

PSM-adaLoss	0.54 221	0.30 287	0.73 290	0.50 222	0.27 128	0.65 269	0.41 248	1.04 237	0.64 169	1.12 326	0.96 242	0.82 273	0.61 275	1.06 255	0.45 263	0.22 332	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.26 381	0.18 232

PSM-AAD	0.79 391	0.27 210	0.53 151	0.55 332	0.28 154	0.77 336	1.24 562	0.99 215	0.91 264	1.66 535	1.57 486	0.81 268	2.19 588	1.65 397	0.44 249	0.19 230	0.14 203	0.38 526	0.32 511	0.21 293	0.70 576

ROB_FTStereo_v2	0.54 221	0.30 287	0.73 290	0.50 222	0.27 128	0.64 253	0.42 252	1.05 245	0.64 169	1.12 326	0.96 242	0.83 280	0.60 266	1.12 274	0.46 277	0.22 332	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.26 381	0.18 232

ROB_FTStereo	0.54 221	0.30 287	0.73 290	0.50 222	0.27 128	0.64 253	0.25 75	1.05 245	0.64 169	1.12 326	0.95 239	0.82 273	0.61 275	1.15 279	0.45 263	0.22 332	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.26 381	0.18 232

HUI-Stereo	0.52 195	0.30 287	0.73 290	0.50 222	0.27 128	0.65 269	0.30 119	1.04 237	0.64 169	1.12 326	0.96 242	0.83 280	0.60 266	0.79 167	0.45 263	0.22 332	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.26 381	0.18 232

THIR-Stereo	1.02 475	0.27 210	0.69 254	0.49 210	0.28 154	0.95 410	1.34 570	1.03 231	0.97 288	1.34 460	1.90 538	1.17 404	1.58 546	6.44 587	0.78 408	0.19 230	0.14 203	0.21 261	0.22 374	0.19 216	0.20 305

DRaft	0.80 394	0.24 129	0.70 260	0.45 144	0.30 195	0.97 420	0.53 367	1.05 245	0.97 288	1.78 545	2.02 549	0.80 264	1.74 560	2.73 502	0.72 388	0.17 138	0.14 203	0.20 226	0.20 300	0.18 172	0.21 322

GrayStereo	0.82 405	0.26 180	0.58 187	0.63 429	0.37 317	0.76 328	1.86 596	1.11 277	0.87 248	1.99 564	1.89 537	1.08 377	1.82 569	1.39 346	0.48 289	0.19 230	0.14 203	0.19 188	0.21 345	0.18 172	0.39 505

RE-Stereo	0.80 394	0.30 287	0.75 310	0.60 394	0.31 221	0.64 253	0.44 284	1.21 307	0.90 259	1.29 426	1.01 264	0.81 268	0.57 253	5.37 564	0.48 289	0.24 375	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.20 252	0.30 452

Pruner-Stereo	0.62 277	0.29 267	0.70 260	0.61 408	0.31 221	0.63 250	0.43 271	1.17 289	0.99 300	1.53 508	1.08 298	0.95 336	0.55 239	1.35 331	0.51 308	0.23 359	0.14 203	0.24 350	0.21 345	0.21 293	0.23 360

TVStereo	0.80 394	0.30 287	0.75 310	0.60 394	0.31 221	0.64 253	0.44 284	1.21 307	0.90 259	1.29 426	1.01 264	0.81 268	0.57 253	5.37 564	0.48 289	0.24 375	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.20 252	0.30 452

DeepStereo_RVC	0.55 236	0.29 267	0.72 278	0.51 254	0.30 195	0.59 223	0.33 144	1.03 231	0.70 197	1.16 360	0.93 235	0.83 280	0.94 420	0.96 224	0.54 328	0.21 303	0.14 203	0.21 261	0.19 268	0.24 357	0.24 374

iGMRVC	0.56 245	0.30 287	0.73 290	0.50 222	0.27 128	0.65 269	0.38 209	1.05 245	0.64 169	1.12 326	0.96 242	0.83 280	0.60 266	1.52 372	0.46 277	0.22 332	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.26 381	0.18 232

iRAFT	0.55 236	0.30 287	0.73 290	0.50 222	0.27 128	0.65 269	0.29 109	1.05 245	0.64 169	1.12 326	0.96 242	0.83 280	0.60 266	1.37 337	0.45 263	0.22 332	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.26 381	0.18 232

CRE-IMP	0.55 236	0.30 287	0.74 306	0.52 275	0.29 171	0.79 347	0.25 75	1.04 237	0.72 203	1.09 310	0.95 239	0.81 268	0.57 253	1.10 267	0.50 303	0.21 303	0.14 203	0.23 330	0.19 268	0.28 414	0.22 340

test-2	0.53 205	0.26 180	0.65 225	0.50 222	0.29 171	0.52 174	0.43 271	0.89 170	0.96 281	1.41 482	1.14 331	0.85 289	0.56 244	0.59 90	0.38 197	0.16 90	0.14 203	0.24 350	0.21 345	0.20 252	0.15 145

test-1	0.52 195	0.26 180	1.04 443	0.56 346	0.32 244	0.61 237	0.38 209	1.10 271	0.91 264	0.78 220	1.01 264	0.77 254	0.52 221	0.60 103	0.42 236	0.17 138	0.14 203	0.20 226	0.17 227	0.20 252	0.23 360

RAFT-IKP	0.54 221	0.30 287	0.73 290	0.50 222	0.27 128	0.59 223	0.36 180	1.04 237	0.64 169	1.12 326	0.96 242	0.83 280	0.61 275	1.22 296	0.45 263	0.22 332	0.14 203	0.24 350	0.20 300	0.26 381	0.18 232

rafts_anoy	0.52 195	0.29 267	0.59 194	0.59 382	0.50 426	0.53 183	0.40 232	1.11 277	1.03 315	0.84 238	0.83 213	0.68 229	0.54 232	0.72 142	0.51 308	0.19 230	0.14 203	0.24 350	0.26 443	0.21 293	0.18 232

raft+_RVC	0.53 205	0.26 180	0.54 157	0.60 394	0.47 414	0.54 191	0.54 373	1.27 325	0.99 300	0.76 212	1.03 282	0.70 238	0.56 244	0.93 218	0.47 284	0.18 184	0.14 203	0.19 188	0.18 245	0.18 172	0.15 145

XX-Stereo	0.63 284	0.26 180	1.90 555	0.81 536	0.67 511	0.43 93	0.23 62	1.03 231	0.58 149	0.65 194	1.56 482	1.41 459	0.39 132	1.28 312	0.35 164	0.20 269	0.14 203	0.20 226	0.19 268	0.18 172	0.14 107

test_xeample3	0.42 134	0.28 232	0.69 254	0.43 105	0.33 265	0.56 207	0.38 209	0.79 131	0.45 99	0.53 167	0.46 98	0.44 110	0.44 162	1.38 341	0.31 114	0.18 184	0.14 203	0.19 188	0.15 164	0.17 137	0.16 178

ARAFT	0.77 379	0.36 415	1.49 528	0.51 254	0.31 221	0.90 390	0.82 494	1.90 499	1.06 328	1.62 530	1.24 370	1.02 362	0.64 289	1.84 428	0.50 303	0.18 184	0.14 203	0.28 440	0.27 454	0.17 137	0.16 178

BEATNet_4x	0.73 357	0.49 480	1.17 477	0.53 293	0.26 97	1.03 434	0.55 391	1.82 475	1.06 328	1.21 386	1.22 364	0.96 342	0.91 403	1.01 242	1.06 467	0.21 303	0.14 203	0.24 350	0.19 268	0.37 481	0.21 322

iResNet	0.75 371	0.40 441	1.36 505	0.67 471	0.29 171	0.92 401	0.59 423	1.52 386	1.25 443	1.28 420	1.48 462	0.94 327	0.76 330	1.62 392	0.78 408	0.18 184	0.14 203	0.18 163	0.15 164	0.22 317	0.23 360

iResNet_ROB	0.77 379	0.30 287	0.99 418	0.57 363	0.36 301	0.83 372	0.36 180	2.33 578	1.58 544	1.27 418	1.30 394	1.25 424	0.84 372	1.65 397	0.79 414	0.20 269	0.14 203	0.17 125	0.12 81	0.18 172	0.27 420

DN-CSS_ROB	0.64 296	0.32 338	1.05 444	0.55 332	0.40 356	0.54 191	0.45 304	1.21 307	0.93 271	1.03 295	1.47 457	0.69 234	0.63 285	1.76 421	0.49 297	0.18 184	0.14 203	0.25 389	0.22 374	0.22 317	0.20 305

ITERv21	0.28 36	0.19 34	0.37 20	0.36 8	0.27 128	0.36 45	0.21 32	0.55 30	0.32 47	0.27 11	0.25 7	0.39 97	0.26 32	0.62 109	0.29 82	0.18 184	0.15 268	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

ITER124	0.27 16	0.18 9	0.35 1	0.37 29	0.24 55	0.45 106	0.21 32	0.52 16	0.30 28	0.34 66	0.25 7	0.37 85	0.26 32	0.48 45	0.27 49	0.15 66	0.15 268	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

MultiAttention	4.51 612	0.33 360	0.82 347	0.73 512	0.45 396	30.98 644	4.50 629	2.18 564	1.40 516	1.61 526	2.41 568	2.43 573	0.70 308	38.42 647	1.36 511	0.22 332	0.15 268	0.29 451	0.30 496	0.47 529	0.43 522

water-stereo	0.39 113	0.20 51	0.48 113	0.44 130	0.27 128	0.50 152	0.26 88	0.92 180	0.51 129	0.53 167	0.78 199	0.55 176	0.49 206	0.42 11	0.42 236	0.16 90	0.15 268	0.17 125	0.15 164	0.16 106	0.15 145

depthmonostereo	0.41 130	0.23 108	0.53 151	0.47 165	0.23 31	0.61 237	0.35 164	1.00 219	0.76 217	0.48 144	0.65 162	0.47 130	0.49 206	0.67 127	0.37 186	0.16 90	0.15 268	0.16 96	0.14 145	0.16 106	0.15 145

xyz-stereo-finetune2	0.58 258	0.27 210	0.57 181	0.40 76	0.24 55	1.09 448	0.32 135	0.79 131	0.53 140	0.65 194	1.07 293	0.58 193	0.80 351	2.47 491	0.80 418	0.16 90	0.15 268	0.21 261	0.17 227	0.16 106	0.17 206

xyz-stereo-finetune	0.48 181	0.25 157	0.54 157	0.42 98	0.23 31	0.80 355	0.42 252	0.80 139	0.80 229	0.61 187	0.62 153	0.54 171	0.43 153	1.70 409	0.58 341	0.15 66	0.15 268	0.19 188	0.15 164	0.16 106	0.15 145

RAStereo	0.34 85	0.21 70	0.66 232	0.47 165	0.27 128	0.26 4	0.29 109	0.69 98	0.63 164	0.32 57	0.42 75	0.45 118	0.31 75	0.45 20	0.34 153	0.17 138	0.15 268	0.19 188	0.15 164	0.18 172	0.13 74

gcap-zeroshot	0.53 205	0.28 232	0.89 385	0.49 210	0.28 154	0.76 328	0.37 202	1.34 337	0.73 207	0.89 248	0.67 167	1.35 450	0.51 216	0.79 167	0.33 136	0.18 184	0.15 268	0.18 163	0.15 164	0.17 137	0.16 178

test_for_model	1.30 519	3.71 629	0.58 187	3.22 619	2.84 620	0.59 223	0.33 144	1.40 352	0.83 238	1.42 488	0.61 150	0.52 163	0.37 123	0.51 57	0.33 136	2.46 609	0.15 268	0.16 96	0.11 9	4.39 631	1.50 603

testlalala2	0.58 258	0.27 210	0.68 241	1.72 598	1.27 595	0.68 289	0.42 252	0.93 189	0.70 197	0.90 250	0.93 235	0.76 251	0.34 98	0.52 60	0.40 214	0.18 184	0.15 268	0.17 125	0.13 115	0.17 137	0.17 206

AE-Stereo	0.49 187	0.27 210	0.67 237	0.60 394	0.39 345	0.67 282	0.46 311	1.18 294	1.09 347	0.47 136	0.75 193	0.69 234	0.47 183	0.59 90	0.40 214	0.16 90	0.15 268	0.21 261	0.20 300	0.19 216	0.15 145

plain	0.46 168	0.27 210	1.01 428	0.50 222	0.40 356	0.35 34	0.37 202	0.87 161	0.56 146	0.43 113	0.76 195	0.42 104	0.40 136	1.13 276	0.45 263	0.21 303	0.15 268	0.24 350	0.19 268	0.24 357	0.16 178

UniTT-Stereo	0.36 97	0.23 108	0.59 194	0.48 192	0.36 301	0.40 67	0.32 135	0.53 19	0.49 115	0.54 170	0.55 135	0.36 75	0.31 75	0.58 87	0.51 308	0.20 269	0.15 268	0.17 125	0.15 164	0.19 216	0.15 145

TestStereo1	0.63 284	0.28 232	0.75 310	0.76 523	0.31 221	0.48 126	0.43 271	1.30 330	1.21 425	0.97 270	1.31 400	0.64 217	0.77 334	1.75 416	0.42 236	0.20 269	0.15 268	0.22 292	0.18 245	0.21 293	0.17 206

RAFT_CTSACE	0.63 284	0.26 180	0.88 379	0.55 332	0.51 438	0.71 306	0.44 284	0.80 139	0.97 288	0.97 270	1.84 530	1.18 407	0.68 300	1.47 365	0.36 174	0.16 90	0.15 268	0.21 261	0.20 300	0.20 252	0.14 107

SA-5K	0.63 284	0.28 232	0.75 310	0.76 523	0.31 221	0.48 126	0.43 271	1.30 330	1.21 425	0.97 270	1.31 400	0.64 217	0.77 334	1.75 416	0.42 236	0.20 269	0.15 268	0.22 292	0.18 245	0.21 293	0.17 206

SA	0.66 311	0.30 287	0.82 347	0.61 408	0.30 195	0.58 216	0.38 209	1.44 363	1.30 469	0.96 267	1.36 423	0.66 224	0.95 425	1.85 431	0.42 236	0.19 230	0.15 268	0.25 389	0.23 397	0.21 293	0.17 206

CIPLG	0.62 277	0.33 360	0.96 412	0.58 369	0.50 426	0.75 322	0.48 329	1.05 245	0.96 281	1.40 480	1.57 486	0.64 217	0.48 197	0.89 206	0.70 380	0.23 359	0.15 268	0.19 188	0.16 206	0.19 216	0.21 322

IPLGR_C	0.62 277	0.33 360	0.99 418	0.58 369	0.49 419	0.76 328	0.48 329	1.10 271	0.96 281	1.40 480	1.56 482	0.62 211	0.48 197	0.80 170	0.71 385	0.23 359	0.15 268	0.19 188	0.16 206	0.19 216	0.21 322

IPLGR	0.58 258	0.27 210	1.14 473	0.48 192	0.28 154	0.65 269	0.33 144	1.22 315	1.13 372	1.18 374	1.05 287	0.69 234	0.66 298	0.96 224	0.52 315	0.17 138	0.15 268	0.20 226	0.17 227	0.20 252	0.18 232

ACRE	0.61 273	0.33 360	1.01 428	0.58 369	0.49 419	0.75 322	0.47 318	1.06 258	0.95 276	1.37 468	1.55 478	0.62 211	0.46 173	0.83 181	0.70 380	0.23 359	0.15 268	0.19 188	0.16 206	0.18 172	0.21 322

CrosDoStereo	1.58 545	0.24 129	0.72 278	0.48 192	0.29 171	0.67 282	12.49 634	1.10 271	0.98 293	1.34 460	1.75 520	1.00 353	1.89 572	6.65 591	0.81 420	0.19 230	0.15 268	0.20 226	0.22 374	0.18 172	0.19 272

TRStereo	0.60 267	0.60 526	0.97 414	0.74 516	0.67 511	0.46 113	0.38 209	1.85 484	0.89 255	0.79 223	0.80 210	0.88 301	0.39 132	1.10 267	0.41 225	0.23 359	0.15 268	0.23 330	0.24 410	0.17 137	0.15 145

PSM-softLoss	0.78 387	0.31 322	0.77 327	0.58 369	0.32 244	0.56 207	0.40 232	1.18 294	0.70 197	1.24 405	1.07 293	0.83 280	0.52 221	5.36 562	0.53 322	0.24 375	0.15 268	0.25 389	0.22 374	0.20 252	0.25 386

KMStereo	0.78 387	0.31 322	0.77 327	0.58 369	0.32 244	0.56 207	0.40 232	1.18 294	0.70 197	1.24 405	1.07 293	0.83 280	0.52 221	5.36 562	0.53 322	0.24 375	0.15 268	0.25 389	0.22 374	0.20 252	0.25 386

DeepStereo_LL	1.58 545	0.24 129	0.72 278	0.48 192	0.29 171	0.67 282	12.49 634	1.10 271	0.98 293	1.34 460	1.75 520	1.00 353	1.89 572	6.65 591	0.81 420	0.19 230	0.15 268	0.20 226	0.22 374	0.18 172	0.19 272

DEmStereo	0.97 455	0.23 108	0.79 338	0.47 165	0.32 244	1.04 436	0.56 399	0.93 189	0.89 255	1.39 479	2.14 556	1.02 362	2.07 583	5.64 573	0.77 406	0.17 138	0.15 268	0.20 226	0.20 300	0.18 172	0.20 305

AnonymousM	0.59 264	1.11 581	0.41 64	0.44 130	0.32 244	0.43 93	0.47 318	1.05 245	0.64 169	0.98 274	0.63 155	0.67 227	0.43 153	0.59 90	0.41 225	0.20 269	0.15 268	1.84 606	0.84 597	0.14 54	0.13 74

CroCo-Stereo	0.40 122	0.31 322	0.73 290	0.58 369	0.27 128	0.26 4	0.33 144	0.95 201	0.81 232	0.42 107	0.47 100	0.65 220	0.47 183	0.39 6	0.34 153	0.18 184	0.15 268	0.16 96	0.14 145	0.19 216	0.16 178
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
TestStereo	0.64 296	0.39 434	0.71 272	0.51 254	0.27 128	0.56 207	0.42 252	1.03 231	0.91 264	0.80 225	1.00 258	0.68 229	0.52 221	3.25 520	0.45 263	0.22 332	0.15 268	0.24 350	0.18 245	0.27 395	0.16 178

XX-TBD	0.46 168	0.70 545	0.35 1	0.79 530	0.25 82	0.58 216	0.26 88	0.69 98	1.27 454	0.76 212	1.00 258	0.45 118	0.33 87	0.47 39	0.37 186	0.19 230	0.15 268	0.15 64	0.11 9	0.17 137	0.14 107

raftrobust	0.52 195	0.25 157	0.56 171	0.65 452	0.52 450	0.49 138	0.34 156	0.98 213	0.91 264	1.30 434	0.87 222	0.63 214	0.81 355	0.78 163	0.41 225	0.19 230	0.15 268	0.16 96	0.14 145	0.15 82	0.16 178

RALAANet	0.60 267	0.33 360	0.87 371	0.62 420	0.50 426	0.69 294	0.31 126	1.21 307	1.06 328	1.09 310	1.16 344	0.88 301	0.46 173	1.22 296	0.42 236	0.19 230	0.15 268	0.21 261	0.17 227	0.27 395	0.17 206

GMStereo	0.55 236	0.45 466	0.94 402	0.50 222	0.32 244	0.64 253	0.43 271	1.00 219	1.40 516	0.82 233	0.73 187	0.51 156	0.45 166	0.85 191	0.55 332	0.24 375	0.15 268	0.20 226	0.21 345	0.31 445	0.24 374
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.60 267	0.28 232	0.63 211	0.54 308	0.33 265	0.83 372	0.38 209	1.27 325	1.07 333	1.00 282	0.86 218	0.99 352	0.85 375	0.96 224	0.68 376	0.22 332	0.15 268	0.23 330	0.20 300	0.22 317	0.23 360

DIP-Stereo	0.62 277	0.30 287	0.83 352	0.48 192	0.36 301	0.95 410	0.33 144	2.37 583	0.67 187	1.25 411	1.00 258	0.68 229	0.51 216	0.91 209	0.61 354	0.18 184	0.15 268	0.21 261	0.17 227	0.19 216	0.19 272
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.57 252	0.26 180	0.63 211	0.54 308	0.36 301	0.69 294	0.54 373	1.22 315	0.72 203	1.61 526	1.50 467	0.75 247	0.53 227	0.64 114	0.44 249	0.18 184	0.15 268	0.17 125	0.15 164	0.17 137	0.17 206

RAFT-Stereo	0.57 252	0.26 180	0.63 211	0.54 308	0.36 301	0.69 294	0.54 373	1.22 315	0.72 203	1.61 526	1.50 467	0.75 247	0.53 227	0.64 114	0.44 249	0.18 184	0.15 268	0.17 125	0.15 164	0.17 137	0.17 206
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.70 330	0.43 456	0.75 310	0.73 512	0.37 317	0.92 401	0.53 367	1.85 484	1.18 406	1.12 326	1.23 368	1.07 376	0.65 295	0.96 224	0.63 361	0.31 479	0.15 268	0.32 485	0.21 345	0.29 425	0.22 340
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.
iResNetv2_ROB	0.80 394	0.37 422	1.71 542	0.56 346	0.37 317	0.94 406	0.64 439	1.73 441	1.34 484	1.23 397	1.42 439	1.26 428	0.92 406	1.85 431	0.56 335	0.23 359	0.15 268	0.19 188	0.14 145	0.24 357	0.19 272

pmcnn	2.37 587	0.42 453	2.71 584	0.63 429	0.43 380	1.54 518	1.19 559	2.01 528	1.53 539	2.64 590	7.60 619	18.07 637	1.45 534	3.44 527	2.78 574	0.18 184	0.15 268	0.15 64	0.12 81	0.20 252	0.18 232

zxcv128	0.27 16	0.18 9	0.37 20	0.36 8	0.26 97	0.34 30	0.20 17	0.58 48	0.26 10	0.29 25	0.30 38	0.36 75	0.30 64	0.46 28	0.27 49	0.17 138	0.16 310	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.11 2

Select-FE	0.74 362	0.39 434	1.56 531	0.55 332	0.46 408	0.40 67	0.22 48	1.86 487	0.68 191	1.05 299	1.31 400	1.82 530	1.74 560	1.11 270	0.38 197	0.21 303	0.16 310	0.21 261	0.25 425	0.19 216	0.31 462

DFGA-Net	0.72 339	0.40 441	1.40 507	0.52 275	0.45 396	0.83 372	0.44 284	1.28 329	1.08 339	0.99 277	1.19 356	0.70 238	0.55 239	2.14 459	1.16 485	0.18 184	0.16 310	0.24 350	0.23 397	0.27 395	0.25 386

MM-Stereo_test1	0.49 187	0.24 129	0.56 171	0.51 254	0.30 195	0.50 152	0.54 373	0.91 177	1.03 315	0.84 238	0.69 174	0.54 171	0.60 266	1.16 283	0.33 136	0.18 184	0.16 310	0.20 226	0.17 227	0.19 216	0.15 145

model_zeroshot	0.48 181	0.29 267	0.86 360	0.51 254	0.36 301	0.69 294	0.37 202	1.12 279	0.62 161	0.85 243	0.84 215	0.66 224	0.37 123	0.73 146	0.34 153	0.20 269	0.16 310	0.19 188	0.16 206	0.17 137	0.16 178

H2IRNET	0.56 245	0.26 180	0.66 232	0.47 165	0.35 290	0.41 75	0.26 88	0.92 180	1.17 399	0.61 187	1.28 390	1.08 377	0.86 383	0.99 237	0.63 361	0.19 230	0.16 310	0.22 292	0.25 425	0.21 293	0.18 232

MGS-Stereo	0.42 134	0.26 180	0.58 187	0.44 130	0.28 154	0.50 152	0.34 156	0.57 45	0.83 238	0.46 130	1.31 400	0.52 163	0.33 87	0.65 121	0.36 174	0.19 230	0.16 310	0.18 163	0.15 164	0.17 137	0.16 178

MyStereo07	0.48 181	0.29 267	0.50 129	0.55 332	0.45 396	0.59 223	0.79 483	1.05 245	0.51 129	0.48 144	0.53 125	0.43 108	0.55 239	1.30 317	0.34 153	0.17 138	0.16 310	0.24 350	0.20 300	0.23 342	0.20 305

MyStereo06	0.61 273	0.28 232	0.95 406	0.56 346	0.46 408	0.61 237	0.73 467	1.78 462	0.67 187	1.03 295	1.12 322	1.13 399	0.56 244	0.78 163	0.41 225	0.17 138	0.16 310	0.23 330	0.20 300	0.22 317	0.20 305

MyStereo05	0.66 311	0.28 232	1.07 453	0.56 346	0.46 408	0.61 237	0.73 467	1.34 337	1.41 521	1.15 350	0.91 230	0.77 254	0.80 351	1.41 354	0.63 361	0.17 138	0.16 310	0.23 330	0.20 300	0.22 317	0.20 305

MyStereo04	0.67 320	0.29 267	1.07 453	0.55 332	0.45 396	0.59 223	0.79 483	1.50 377	1.40 516	0.91 255	0.91 230	0.74 244	0.86 383	1.52 372	0.62 357	0.17 138	0.16 310	0.24 350	0.20 300	0.23 342	0.20 305

CoDeX	0.73 357	0.29 267	0.93 398	0.54 308	0.36 301	1.14 454	0.61 429	2.34 580	1.17 399	1.16 360	1.25 374	0.91 313	0.87 388	1.33 326	0.64 365	0.20 269	0.16 310	0.21 261	0.18 245	0.20 252	0.18 232

MaDis-Stereo	0.36 97	0.25 157	0.58 187	0.44 130	0.34 284	0.30 14	0.30 119	0.72 107	0.50 120	0.37 80	0.36 58	0.58 193	0.49 206	0.52 60	0.36 174	0.19 230	0.16 310	0.19 188	0.15 164	0.18 172	0.14 107

MIF-Stereo (partial)	0.45 161	0.25 157	0.70 260	0.50 222	0.52 450	0.35 34	0.26 88	0.91 177	0.59 157	0.45 125	0.71 181	0.51 156	0.51 216	1.11 270	0.45 263	0.20 269	0.16 310	0.23 330	0.20 300	0.24 357	0.18 232

EKT-Stereo	0.53 205	0.30 287	0.73 290	0.58 369	0.60 489	0.51 170	0.48 329	0.94 196	0.90 259	0.71 204	0.88 224	0.77 254	0.43 153	1.07 259	0.40 214	0.22 332	0.16 310	0.21 261	0.18 245	0.20 252	0.22 340

MIM_Stereo	0.57 252	0.24 129	0.92 396	0.46 154	0.30 195	0.54 191	0.28 102	1.27 325	0.75 210	1.00 282	1.16 344	0.93 324	0.53 227	1.45 359	0.61 354	0.16 90	0.16 310	0.20 226	0.19 268	0.17 137	0.14 107

PCWNet_CMD	0.66 311	0.32 338	0.88 379	0.49 210	0.37 317	0.78 341	0.40 232	1.42 356	1.31 473	1.16 360	1.31 400	1.25 424	0.62 280	0.89 206	0.57 338	0.20 269	0.16 310	0.27 425	0.19 268	0.40 498	0.25 386

LL-Strereo2	0.52 195	0.33 360	0.69 254	0.52 275	0.37 317	0.70 301	0.30 119	1.13 282	0.67 187	0.94 263	0.78 199	0.91 313	0.42 145	1.05 254	0.42 236	0.17 138	0.16 310	0.29 451	0.25 425	0.21 293	0.16 178

DCRE	0.82 405	0.26 180	0.70 260	0.58 369	0.44 389	0.54 191	0.48 329	0.95 201	0.78 224	0.78 220	7.33 618	0.86 293	0.52 221	0.76 154	0.41 225	0.16 90	0.16 310	0.19 188	0.17 227	0.18 172	0.17 206

anonymousa	0.72 339	0.27 210	0.75 310	0.47 165	0.63 499	1.43 508	0.45 304	1.24 321	0.89 255	1.28 420	1.75 520	1.62 498	1.13 487	0.69 131	0.59 344	0.19 230	0.16 310	0.23 330	0.25 425	0.20 252	0.18 232

IER	0.70 330	0.31 322	1.02 435	0.48 192	0.52 450	1.34 492	0.51 348	1.17 289	0.99 300	1.23 397	1.34 416	1.12 394	1.11 480	0.99 237	0.71 385	0.20 269	0.16 310	0.21 261	0.21 345	0.20 252	0.19 272

DAS	0.84 416	0.34 384	1.03 439	0.64 438	0.69 519	0.77 336	0.63 437	1.54 395	1.20 419	1.79 548	1.55 478	0.95 336	1.04 463	2.83 504	0.60 352	0.21 303	0.16 310	0.25 389	0.18 245	0.27 395	0.22 340

SepStereo	0.82 405	0.34 384	1.03 439	0.64 438	0.69 519	0.77 336	0.63 437	1.54 395	1.20 419	1.79 548	1.55 478	0.95 336	1.04 463	2.30 476	0.60 352	0.21 303	0.16 310	0.25 389	0.18 245	0.27 395	0.22 340

FTStereo	0.91 438	0.26 180	0.56 171	0.54 308	0.33 265	0.66 278	1.87 597	1.00 219	0.75 210	1.75 542	4.15 597	1.04 369	1.65 553	1.57 384	0.46 277	0.19 230	0.16 310	0.23 330	0.21 345	0.18 172	0.63 567

ASMatch	0.88 430	0.26 180	0.69 254	0.51 254	0.35 290	0.48 126	0.37 202	1.12 279	0.92 269	1.10 318	3.28 587	0.96 342	0.98 442	4.90 553	0.49 297	0.19 230	0.16 310	0.22 292	0.19 268	0.19 216	0.27 420

CFNet_pseudo	0.66 311	0.32 338	0.86 360	0.48 192	0.39 345	0.70 301	0.40 232	1.33 332	1.22 431	1.16 360	1.34 416	1.24 420	0.64 289	0.98 233	0.59 344	0.21 303	0.16 310	0.33 494	0.19 268	0.36 477	0.25 386

RALCasStereoNet	0.54 221	0.30 287	0.66 232	0.59 382	0.51 438	0.61 237	0.52 359	0.94 196	0.93 271	0.70 202	1.01 264	0.78 258	0.44 162	1.33 326	0.47 284	0.20 269	0.16 310	0.18 163	0.16 206	0.20 252	0.19 272

MSMDNet	0.66 311	0.32 338	0.87 371	0.49 210	0.37 317	0.79 347	0.40 232	1.43 362	1.31 473	1.15 350	1.31 400	1.24 420	0.63 285	0.88 201	0.57 338	0.21 303	0.16 310	0.26 408	0.19 268	0.39 494	0.24 374

ccs_rob	0.66 311	0.33 360	0.86 360	0.48 192	0.39 345	0.70 301	0.40 232	1.33 332	1.22 431	1.16 360	1.34 416	1.23 418	0.64 289	0.98 233	0.59 344	0.21 303	0.16 310	0.35 512	0.20 300	0.37 481	0.25 386

HSM	1.19 511	0.32 338	0.65 225	0.57 363	0.38 335	1.23 475	0.59 423	2.25 572	1.19 414	1.30 434	1.25 374	1.94 544	1.03 461	9.32 622	0.71 385	0.22 332	0.16 310	0.20 226	0.16 206	0.21 293	0.21 322

StereoDRNet-Refined	0.80 394	0.41 449	0.88 379	0.62 420	0.42 369	1.33 490	0.48 329	1.52 386	1.17 399	1.45 492	1.44 448	1.44 466	0.90 400	1.26 307	1.24 494	0.20 269	0.16 310	0.27 425	0.24 410	0.25 369	0.28 432
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITERv28	0.28 36	0.18 9	0.39 47	0.37 29	0.26 97	0.40 67	0.22 48	0.53 19	0.32 47	0.28 14	0.31 42	0.36 75	0.27 40	0.58 87	0.27 49	0.16 90	0.17 341	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.13 74

yuret106	0.27 16	0.18 9	0.39 47	0.37 29	0.24 55	0.32 20	0.19 8	0.58 48	0.27 15	0.26 6	0.27 19	0.39 97	0.30 64	0.48 45	0.27 49	0.17 138	0.17 341	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.12 26

uio108cc	0.27 16	0.18 9	0.36 12	0.37 29	0.22 23	0.43 93	0.25 75	0.59 54	0.31 40	0.28 14	0.29 29	0.37 85	0.29 59	0.44 18	0.25 12	0.17 138	0.17 341	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

MSAF-DinoV2	1.97 574	0.80 558	10.38 619	0.86 555	0.48 415	1.39 500	0.97 529	2.55 593	1.72 556	1.53 508	1.65 505	3.59 596	2.20 589	5.39 566	3.94 593	0.27 441	0.17 341	0.26 408	0.28 475	0.47 529	0.46 530

coex_refinement	0.80 394	0.28 232	0.73 290	0.70 492	0.51 438	0.95 410	0.60 427	1.78 462	1.23 434	1.36 465	1.37 425	1.82 530	0.81 355	1.32 323	1.13 482	0.26 425	0.17 341	0.19 188	0.20 300	0.24 357	0.25 386

MM-Stereo_test3	0.50 192	0.24 129	0.54 157	0.54 308	0.74 530	0.49 138	0.53 367	1.09 268	1.05 324	0.62 190	0.95 239	0.61 206	0.42 145	0.77 158	0.38 197	0.20 269	0.17 341	0.20 226	0.16 206	0.18 172	0.18 232

AIO-test2	0.57 252	0.28 232	0.63 211	0.61 408	0.58 478	0.79 347	0.51 348	1.18 294	1.40 516	0.63 191	1.15 339	0.51 156	0.43 153	1.09 264	0.35 164	0.21 303	0.17 341	0.26 408	0.30 496	0.20 252	0.19 272

AIO-test1	0.56 245	0.25 157	0.55 167	0.64 438	0.78 543	0.80 355	0.36 180	1.18 294	1.34 484	0.57 174	0.88 224	0.61 206	0.50 212	1.12 274	0.35 164	0.17 138	0.17 341	0.22 292	0.24 410	0.18 172	0.23 360

rvit_stereo_ft	0.47 175	0.35 405	0.87 371	0.67 471	0.42 369	0.40 67	0.59 423	0.81 144	0.74 209	0.46 130	0.55 135	0.57 188	0.49 206	0.65 121	0.50 303	0.25 402	0.17 341	0.22 292	0.22 374	0.24 357	0.17 206

DispNO	0.93 443	0.30 287	1.34 504	0.55 332	0.55 463	0.89 387	0.49 339	1.48 371	1.21 425	1.17 369	1.27 384	1.19 408	0.90 400	5.23 559	0.74 392	0.22 332	0.17 341	0.24 350	0.21 345	0.19 216	0.20 305

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 168	0.36 415	0.71 272	0.47 165	0.36 301	0.67 282	0.35 164	0.78 126	1.12 360	0.61 187	0.62 153	0.39 97	0.39 132	0.71 139	0.39 206	0.20 269	0.17 341	0.22 292	0.18 245	0.23 342	0.19 272

GMStereo_Zeroshot	0.67 320	0.61 528	1.01 428	0.64 438	0.37 317	0.84 380	0.35 164	1.05 245	1.12 360	1.12 326	1.06 289	1.27 432	0.54 232	1.19 291	0.59 344	0.32 486	0.17 341	0.31 470	0.18 245	0.52 545	0.22 340

BUS	0.74 362	0.32 338	0.68 241	0.54 308	0.44 389	2.34 575	0.42 252	2.16 555	0.98 293	1.20 382	1.11 315	1.03 366	0.62 280	0.91 209	0.70 380	0.24 375	0.17 341	0.25 389	0.22 374	0.22 317	0.22 340

BSDual-CNN	0.71 337	0.32 338	0.68 241	0.54 308	0.44 389	1.27 480	0.65 441	2.16 555	0.98 293	1.20 382	1.11 315	1.12 394	0.74 320	0.91 209	0.66 369	0.24 375	0.17 341	0.25 389	0.22 374	0.22 317	0.22 340

hknet	0.77 379	0.32 338	0.95 406	0.54 308	0.38 335	1.27 480	0.65 441	2.16 555	1.07 333	1.20 382	1.11 315	1.59 494	0.81 355	1.37 337	0.66 369	0.22 332	0.17 341	0.25 389	0.22 374	0.22 317	0.22 340

PFNet+	0.59 264	0.28 232	0.77 327	0.53 293	0.30 195	0.59 223	0.31 126	0.92 180	1.14 375	1.33 456	1.10 309	0.79 262	0.57 253	1.31 318	0.49 297	0.25 402	0.17 341	0.28 440	0.26 443	0.21 293	0.25 386

LMCR-Stereo	0.82 405	0.46 468	0.88 379	0.75 520	0.43 380	1.33 490	0.56 399	2.43 588	0.98 293	1.53 508	1.49 464	0.74 244	1.00 452	1.63 394	0.89 440	0.28 455	0.17 341	0.22 292	0.17 227	0.29 425	0.20 305

sAnonymous2	0.55 236	0.56 508	1.46 521	0.60 394	0.51 438	0.48 126	0.52 359	0.79 131	0.68 191	0.50 159	0.67 167	0.46 123	0.62 280	0.59 90	0.40 214	0.22 332	0.17 341	0.22 292	0.21 345	0.86 579	0.56 554

CroCo_RVC	0.55 236	0.56 508	1.46 521	0.60 394	0.51 438	0.48 126	0.52 359	0.79 131	0.68 191	0.50 159	0.67 167	0.46 123	0.62 280	0.59 90	0.40 214	0.22 332	0.17 341	0.22 292	0.21 345	0.86 579	0.56 554

SFCPSM	0.70 330	0.28 232	1.02 435	0.51 254	0.38 335	1.37 495	0.66 446	2.00 524	1.03 315	1.17 369	1.21 362	0.82 273	0.78 341	1.03 246	0.53 322	0.21 303	0.17 341	0.22 292	0.24 410	0.21 293	0.19 272

UNet	0.83 411	0.34 384	1.31 496	0.58 369	0.74 530	1.58 521	0.49 339	1.41 354	1.04 320	1.21 386	1.08 298	1.54 486	1.12 483	1.65 397	1.09 473	0.23 359	0.17 341	0.25 389	0.20 300	0.25 369	0.22 340

RASNet	1.12 497	0.30 287	0.91 392	0.66 459	0.77 541	0.97 420	0.57 410	1.37 343	1.35 494	1.02 291	1.34 416	2.11 559	1.43 530	7.09 600	1.39 516	0.19 230	0.17 341	0.17 125	0.19 268	0.18 172	0.16 178

HSM-Net_RVC	0.87 429	0.29 267	0.53 151	0.53 293	0.30 195	1.15 460	0.55 391	3.57 608	1.28 459	1.53 508	1.74 517	1.68 512	0.93 415	1.49 367	0.77 406	0.22 332	0.17 341	0.19 188	0.18 245	0.20 252	0.19 272
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.96 449	0.36 415	1.01 428	0.62 420	0.42 369	0.99 426	0.47 318	1.90 499	1.32 477	0.99 277	1.39 434	1.10 389	0.86 383	5.58 572	0.79 414	0.23 359	0.17 341	0.28 440	0.27 454	0.26 381	0.21 322

AANet_RVC	1.16 508	0.52 494	1.49 528	0.65 452	0.45 396	0.75 322	0.69 458	1.42 356	1.55 542	1.34 460	1.87 535	1.53 485	0.78 341	7.43 606	1.38 513	0.25 402	0.17 341	0.19 188	0.16 206	0.22 317	0.26 410

oiu110	0.27 16	0.19 34	0.37 20	0.37 29	0.25 82	0.36 45	0.21 32	0.58 48	0.32 47	0.28 14	0.27 19	0.38 93	0.33 87	0.46 28	0.26 24	0.17 138	0.18 366	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.13 74

ITERv24	0.27 16	0.18 9	0.35 1	0.36 8	0.24 55	0.42 83	0.21 32	0.58 48	0.28 16	0.30 44	0.35 57	0.35 67	0.31 75	0.45 20	0.27 49	0.16 90	0.18 366	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.13 74

ITERv19	0.27 16	0.18 9	0.35 1	0.37 29	0.25 82	0.40 67	0.21 32	0.59 54	0.30 28	0.29 25	0.31 42	0.40 101	0.24 16	0.45 20	0.28 76	0.17 138	0.18 366	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

FlowAnything_test	0.39 113	0.26 180	0.61 202	0.59 382	0.33 265	0.62 246	0.36 180	0.62 74	0.40 83	0.45 125	0.36 58	0.45 118	0.37 123	0.53 64	0.48 289	0.24 375	0.18 366	0.28 440	0.33 521	0.21 293	0.19 272

S2M2_XL	0.24 1	0.24 129	0.39 47	0.34 1	0.24 55	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 25	0.40 70	0.24 9	0.23 14	0.32 1	0.26 24	0.20 269	0.18 366	0.18 163	0.16 206	0.18 172	0.14 107
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UGAM	1.14 502	0.27 210	0.95 406	0.53 293	0.42 369	0.70 301	0.72 466	0.95 201	1.32 477	0.98 274	1.48 462	1.78 526	0.87 388	9.65 627	0.87 436	0.21 303	0.18 366	0.30 464	0.24 410	0.19 216	0.16 178

test_sample2	0.62 277	0.29 267	0.74 306	0.50 222	0.28 154	0.80 355	0.61 429	1.61 413	1.00 305	0.88 247	0.99 254	0.94 327	0.83 368	1.16 283	0.51 308	0.23 359	0.18 366	0.22 292	0.21 345	0.23 342	0.22 340

test_sample1	0.61 273	0.29 267	0.75 310	0.50 222	0.31 221	0.76 328	0.48 329	1.59 406	0.84 242	0.90 250	0.94 238	0.88 301	0.95 425	1.16 283	0.67 372	0.22 332	0.18 366	0.20 226	0.19 268	0.21 293	0.21 322

mmm	0.63 284	0.35 405	0.72 278	0.51 254	0.30 195	0.86 384	0.54 373	1.59 406	0.86 244	1.07 303	1.38 430	0.79 262	0.75 322	0.91 209	0.58 341	0.22 332	0.18 366	0.29 451	0.25 425	0.25 369	0.23 360

11t1	0.52 195	0.28 232	0.68 241	0.51 254	0.28 154	0.83 372	0.39 224	1.22 315	0.63 164	0.84 238	0.74 191	0.68 229	0.68 300	0.91 209	0.57 338	0.21 303	0.18 366	0.19 188	0.16 206	0.20 252	0.21 322

LL-Strereo	1.33 524	0.39 434	1.38 506	0.61 408	0.61 492	0.75 322	0.66 446	1.63 419	1.17 399	1.56 518	1.60 491	2.03 555	2.12 585	9.72 628	0.97 456	0.21 303	0.18 366	0.27 425	0.23 397	0.22 317	0.25 386

CBFPSM	0.92 440	0.33 360	1.86 554	0.49 210	0.38 335	1.75 535	0.84 496	1.39 350	1.12 360	1.09 310	0.99 254	2.37 569	1.66 557	1.32 323	1.42 525	0.19 230	0.18 366	0.20 226	0.20 300	0.21 293	0.33 475

CroCo-Stereo Lap2	0.44 153	0.34 384	0.77 327	0.61 408	0.79 546	0.28 10	0.35 164	0.75 116	0.71 202	0.38 88	0.50 117	0.72 242	0.55 239	0.57 83	0.47 284	0.17 138	0.18 366	0.19 188	0.16 206	0.21 293	0.20 305

dd	0.59 264	0.48 477	0.97 414	0.55 332	0.32 244	0.64 253	0.47 318	1.02 226	1.34 484	0.78 220	0.86 218	0.58 193	0.54 232	1.01 242	0.86 435	0.28 455	0.18 366	0.26 408	0.19 268	0.32 454	0.24 374

GwcNet-ADL	0.64 296	0.31 322	0.79 338	0.56 346	0.41 364	0.60 231	0.58 414	1.41 354	1.26 448	1.08 304	1.13 327	0.91 313	0.60 266	1.04 252	0.78 408	0.27 441	0.18 366	0.18 163	0.18 245	0.25 369	0.29 438

GANet-ADL	0.60 267	0.35 405	0.72 278	0.64 438	0.40 356	0.68 289	0.51 348	1.49 373	1.12 360	0.95 265	1.08 298	0.91 313	0.57 253	0.76 154	0.55 332	0.26 425	0.18 366	0.18 163	0.16 206	0.23 342	0.25 386

RAFT	0.64 296	0.30 287	0.73 290	0.59 382	0.33 265	0.68 289	0.58 414	1.04 237	0.76 217	1.08 304	1.19 356	1.65 509	0.93 415	1.06 255	0.56 335	0.21 303	0.18 366	0.27 425	0.24 410	0.22 317	0.17 206

MMNet	0.84 416	0.32 338	1.09 460	0.60 394	0.59 486	1.85 549	0.49 339	1.51 384	1.27 454	1.37 468	1.15 339	1.26 428	1.18 495	1.67 402	1.22 492	0.19 230	0.18 366	0.23 330	0.22 374	0.25 369	0.21 322

cf-r	0.73 357	0.30 287	0.77 327	0.55 332	0.63 499	0.78 341	0.48 329	1.79 468	1.15 387	1.13 341	1.26 381	1.43 461	0.87 388	1.40 352	0.85 433	0.25 402	0.18 366	0.22 292	0.23 397	0.19 216	0.19 272

GwcNet-RSSM	0.77 379	0.32 338	1.01 428	0.62 420	0.54 457	0.78 341	0.51 348	1.73 441	1.20 419	1.09 310	1.37 425	1.46 471	0.85 375	1.53 376	1.09 473	0.25 402	0.18 366	0.23 330	0.24 410	0.20 252	0.19 272

DISCO	1.03 478	0.34 384	1.11 465	0.69 486	0.45 396	2.07 564	0.84 496	2.13 546	1.50 534	1.15 350	1.33 409	2.40 571	1.07 474	2.60 496	1.51 537	0.23 359	0.18 366	0.22 292	0.20 300	0.31 445	0.27 420

ITERv30	0.29 48	0.19 34	0.40 57	0.35 3	0.24 55	0.30 14	0.21 32	0.54 24	0.30 28	0.25 3	0.29 29	0.41 103	0.30 64	0.87 198	0.27 49	0.17 138	0.19 387	0.14 6	0.11 9	0.12 1	0.13 74

qyd29nn	0.27 16	0.19 34	0.38 38	0.36 8	0.21 10	0.31 17	0.20 17	0.52 16	0.26 10	0.27 11	0.29 29	0.34 61	0.28 53	0.67 127	0.26 24	0.18 184	0.19 387	0.14 6	0.11 9	0.13 20	0.12 26

FACV-RUCA	0.63 284	0.34 384	0.82 347	0.62 420	0.65 504	0.81 364	0.41 248	1.44 363	1.07 333	0.86 245	1.14 331	0.61 206	0.69 303	0.80 170	0.53 322	0.28 455	0.19 387	0.47 554	0.21 345	0.35 470	0.25 386

mmx	1.39 531	0.33 360	0.85 354	0.53 293	0.37 317	0.74 317	0.56 399	2.13 546	1.37 502	1.15 350	1.45 450	1.06 371	0.82 360	7.22 601	7.61 610	0.24 375	0.19 387	0.31 470	0.27 454	0.30 436	0.25 386

xxx	1.39 531	0.33 360	0.85 354	0.53 293	0.37 317	0.74 317	0.56 399	2.13 546	1.37 502	1.15 350	1.45 450	1.06 371	0.82 360	7.22 601	7.61 610	0.24 375	0.19 387	0.31 470	0.27 454	0.30 436	0.25 386

CASS	0.65 304	0.34 384	0.72 278	0.56 346	0.27 128	0.78 341	0.42 252	1.59 406	0.86 244	1.30 434	1.25 374	0.87 297	0.84 372	0.84 186	0.54 328	0.35 512	0.19 387	0.26 408	0.21 345	0.28 414	0.42 515
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.66 311	0.33 360	1.23 483	0.51 254	0.33 265	0.86 384	0.68 454	1.10 271	0.97 288	0.84 238	1.08 298	1.25 424	0.94 420	1.01 242	0.74 392	0.19 230	0.19 387	0.24 350	0.24 410	0.27 395	0.23 360

x	0.54 221	0.31 322	0.61 202	0.47 165	0.30 195	0.67 282	0.47 318	1.53 392	0.79 228	0.81 229	0.83 213	0.78 258	0.70 308	0.70 135	0.62 357	0.21 303	0.19 387	0.22 292	0.19 268	0.21 293	0.20 305

psmg	0.72 339	0.32 338	0.68 241	0.50 222	0.44 389	1.48 512	0.75 472	1.94 512	0.98 293	1.21 386	1.33 409	1.12 394	0.74 320	0.91 209	0.66 369	0.24 375	0.19 387	0.25 389	0.25 425	0.23 342	0.22 340

UDGNet	0.72 339	1.17 586	0.80 343	0.77 526	0.41 364	0.77 336	0.38 209	0.97 209	1.34 484	0.81 229	0.88 224	0.71 241	0.60 266	1.21 295	0.54 328	0.52 563	0.19 387	1.02 597	0.26 443	0.71 574	0.31 462

GEStereo_RVC	0.90 435	0.37 422	0.99 418	0.64 438	0.50 426	0.95 410	0.79 483	2.42 587	1.17 399	1.16 360	1.11 315	1.26 428	0.92 406	3.24 519	0.90 443	0.29 466	0.19 387	0.23 330	0.20 300	0.27 395	0.29 438

GES	0.66 311	0.34 384	0.90 389	0.59 382	0.38 335	0.94 406	0.57 410	2.11 545	0.86 244	1.02 291	1.11 315	0.66 224	0.79 345	0.99 237	0.61 354	0.27 441	0.19 387	0.20 226	0.20 300	0.21 293	0.30 452

HCRNet	0.70 330	0.39 434	0.73 290	0.60 394	0.59 486	0.76 328	0.35 164	1.22 315	1.13 372	1.02 291	0.99 254	1.02 362	0.76 330	2.19 467	0.70 380	0.28 455	0.19 387	0.28 440	0.23 397	0.25 369	0.23 360

ACVNet	0.63 284	0.31 322	0.54 157	0.54 308	0.36 301	0.80 355	0.46 311	1.37 343	1.07 333	0.93 258	1.30 394	1.08 377	0.85 375	0.80 170	0.94 447	0.21 303	0.19 387	0.21 261	0.18 245	0.22 317	0.18 232

acv_ft	0.75 371	0.31 322	0.95 406	0.70 492	0.86 562	1.24 476	0.53 367	1.44 363	1.07 333	1.24 405	1.30 394	1.08 377	0.92 406	0.80 170	1.34 507	0.21 303	0.19 387	0.21 261	0.18 245	0.21 293	0.18 232

GANet-RSSM	0.72 339	0.28 232	0.63 211	0.64 438	0.58 478	0.80 355	0.58 414	1.89 496	1.08 339	1.04 298	1.25 374	1.15 402	1.04 463	1.49 367	0.62 357	0.25 402	0.19 387	0.22 292	0.22 374	0.22 317	0.21 322

PSMNet-RSSM	0.72 339	0.30 287	0.61 202	0.63 429	0.42 369	0.73 313	0.56 399	1.92 506	1.10 354	1.09 310	1.37 425	1.22 413	0.98 442	1.28 312	0.72 388	0.27 441	0.19 387	0.27 425	0.29 487	0.24 357	0.24 374

DMCA	0.67 320	0.34 384	0.90 389	0.51 254	0.44 389	0.86 384	0.47 318	1.42 356	1.02 311	1.17 369	1.12 322	1.23 418	0.75 322	0.78 163	0.95 451	0.25 402	0.19 387	0.27 425	0.19 268	0.24 357	0.27 420

SuperB	2.53 593	0.59 518	18.45 627	0.69 486	0.50 426	1.87 551	0.88 508	1.67 429	2.39 586	1.50 504	1.42 439	1.14 401	1.15 489	4.28 540	5.07 599	0.24 375	0.19 387	0.22 292	0.19 268	7.86 636	0.34 480

LE_ROB	8.05 624	0.37 422	23.53 632	0.74 516	0.33 265	2.77 590	2.87 623	3.71 610	27.24 644	25.39 644	8.87 627	8.46 624	26.71 644	6.65 591	21.99 637	0.21 303	0.19 387	0.20 226	0.21 345	0.25 369	0.22 340

G2L-Stereo	0.80 394	0.32 338	0.95 406	0.60 394	0.42 369	0.78 341	0.69 458	1.50 377	1.09 347	1.33 456	1.14 331	1.45 468	0.72 316	2.45 486	1.10 476	0.25 402	0.20 407	0.26 408	0.21 345	0.20 252	0.26 410

rvit_stereo_0081	0.44 153	0.33 360	0.64 218	0.54 308	0.35 290	0.41 75	0.44 284	0.66 90	0.95 276	0.48 144	0.52 122	0.50 152	0.46 173	0.82 179	0.44 249	0.25 402	0.20 407	0.22 292	0.19 268	0.25 369	0.17 206

rvit_stereo_0082	0.44 153	0.33 360	0.64 218	0.54 308	0.35 290	0.41 75	0.44 284	0.66 90	0.95 276	0.48 144	0.52 122	0.50 152	0.46 173	0.82 179	0.44 249	0.25 402	0.20 407	0.22 292	0.19 268	0.25 369	0.17 206

test_sample5	0.69 326	0.34 384	0.87 371	0.52 275	0.30 195	0.84 380	0.54 373	1.83 480	1.14 375	1.11 324	1.25 374	0.88 301	0.78 341	1.23 298	0.65 366	0.26 425	0.20 407	0.27 425	0.27 454	0.27 395	0.26 410

test_sample4	0.69 326	0.33 360	0.91 392	0.51 254	0.30 195	0.92 401	0.52 359	1.87 490	1.15 387	1.14 344	1.18 349	0.87 297	0.75 322	1.18 289	0.68 376	0.25 402	0.20 407	0.26 408	0.26 443	0.26 381	0.25 386

test_sample3	0.68 324	0.32 338	0.88 379	0.52 275	0.30 195	0.97 420	0.52 359	1.86 487	1.15 387	1.08 304	1.11 315	0.88 301	0.71 313	1.17 287	0.68 376	0.25 402	0.20 407	0.25 389	0.25 425	0.25 369	0.25 386

SMFormer	0.75 371	0.30 287	0.86 360	0.46 154	0.26 97	0.82 366	0.43 271	2.05 535	1.39 511	1.23 397	1.47 457	0.98 346	0.95 425	1.71 411	0.82 425	0.24 375	0.20 407	0.22 292	0.21 345	0.23 342	0.24 374

tta	0.75 371	0.30 287	0.86 360	0.46 154	0.26 97	0.82 366	0.43 271	2.05 535	1.39 511	1.23 397	1.47 457	0.98 346	0.95 425	1.71 411	0.82 425	0.24 375	0.20 407	0.22 292	0.21 345	0.18 172	0.18 232

qqq1	0.72 339	0.30 287	0.86 360	0.46 154	0.26 97	0.82 366	0.43 271	2.05 535	1.39 511	1.23 397	1.47 457	0.98 346	0.95 425	1.71 411	0.44 249	0.24 375	0.20 407	0.18 163	0.15 164	0.18 172	0.18 232

fff1	0.72 339	0.30 287	0.86 360	0.46 154	0.26 97	0.82 366	0.43 271	2.05 535	1.39 511	1.23 397	1.47 457	0.98 346	0.95 425	1.71 411	0.44 249	0.24 375	0.20 407	0.18 163	0.15 164	0.18 172	0.18 232

DualNet	0.70 330	0.34 384	0.87 371	0.52 275	0.30 195	0.84 380	0.54 373	1.83 480	1.14 375	1.14 344	1.33 409	0.88 301	0.78 341	1.23 298	0.65 366	0.26 425	0.20 407	0.27 425	0.27 454	0.27 395	0.26 410

CFNet_ucs	0.70 330	0.33 360	0.88 379	0.50 222	0.43 380	0.74 317	0.44 284	1.60 410	1.29 463	1.22 391	1.54 476	1.09 387	0.63 285	0.99 237	0.59 344	0.25 402	0.20 407	0.37 523	0.21 345	0.40 498	0.28 432

qqq	0.57 252	0.34 384	0.71 272	0.47 165	0.27 128	0.64 253	0.62 432	1.42 356	0.78 224	0.80 225	0.92 232	0.95 336	0.77 334	0.88 201	0.59 344	0.21 303	0.20 407	0.24 350	0.23 397	0.22 317	0.21 322

GLC_STEREO	0.39 113	0.25 157	0.41 64	0.54 308	0.23 31	0.48 126	0.30 119	0.73 109	0.58 149	0.52 166	0.73 187	0.51 156	0.31 75	0.64 114	0.42 236	0.17 138	0.20 407	0.23 330	0.19 268	0.21 293	0.17 206

ADLNet	0.85 420	0.36 415	0.89 385	0.85 553	0.72 524	1.24 476	0.76 475	1.82 475	1.36 498	1.52 507	1.35 422	1.27 432	0.99 450	1.23 298	1.15 484	0.27 441	0.20 407	0.26 408	0.25 425	0.28 414	0.30 452

222	1.61 549	0.29 267	0.67 237	0.56 346	0.29 171	1.06 440	0.42 252	2.17 561	1.31 473	1.31 444	1.52 470	0.92 322	0.94 420	1.76 421	17.65 634	0.24 375	0.20 407	0.21 261	0.19 268	0.22 317	0.23 360

test_xeample	1.45 536	0.28 232	0.65 225	0.51 254	0.28 154	0.94 406	0.59 423	2.14 550	1.29 463	1.24 405	1.51 469	0.88 301	0.86 383	1.46 361	15.10 630	0.22 332	0.20 407	0.22 292	0.20 300	0.22 317	0.22 340

CFNet-ft	0.72 339	0.32 338	0.54 157	0.66 459	0.54 457	0.83 372	0.55 391	1.37 343	1.15 387	0.93 258	1.28 390	1.57 490	0.97 435	1.35 331	0.81 420	0.26 425	0.20 407	0.33 494	0.25 425	0.30 436	0.23 360

ADCRef	1.35 526	0.55 504	2.37 575	0.72 504	0.77 541	1.94 556	0.78 480	1.91 503	1.27 454	1.57 522	1.59 490	1.36 452	1.41 528	1.54 378	7.53 609	0.23 359	0.20 407	0.32 485	0.30 496	0.29 425	0.29 438

CFNet_RVC	0.72 339	0.32 338	0.54 157	0.66 459	0.54 457	0.83 372	0.55 391	1.37 343	1.15 387	0.93 258	1.28 390	1.57 490	0.97 435	1.35 331	0.81 420	0.26 425	0.20 407	0.33 494	0.25 425	0.30 436	0.23 360

UCFNet_RVC	0.69 326	0.35 405	0.49 120	0.64 438	0.39 345	0.85 383	0.58 414	1.75 448	1.14 375	0.97 270	1.19 356	1.17 404	0.93 415	0.99 237	0.62 357	0.28 455	0.20 407	0.34 504	0.31 503	0.32 454	0.27 420

NVstereo2D	0.92 440	0.41 449	1.48 526	0.72 504	0.72 524	1.20 471	0.87 505	1.75 448	1.38 506	0.99 277	1.13 327	1.26 428	0.98 442	2.21 469	0.89 440	0.43 543	0.20 407	0.38 526	0.24 410	0.57 554	0.63 567

rvit_stereo_0081_aga	0.44 153	0.34 384	0.73 290	0.51 254	0.41 364	0.50 152	0.40 232	0.81 144	0.57 148	0.58 176	0.56 138	0.53 169	0.43 153	0.66 123	0.40 214	0.26 425	0.21 429	0.22 292	0.20 300	0.26 381	0.18 232

rvit_stereo_0080	0.44 153	0.32 338	0.71 272	0.47 165	0.36 301	0.42 83	0.55 391	0.82 149	0.68 191	0.50 159	0.60 148	0.55 176	0.47 183	0.59 90	0.44 249	0.26 425	0.21 429	0.20 226	0.20 300	0.31 445	0.19 272

test_sample6	0.71 337	0.34 384	0.87 371	0.52 275	0.30 195	0.82 366	0.58 414	1.79 468	1.15 387	1.14 344	1.33 409	0.91 313	0.79 345	1.31 318	0.74 392	0.27 441	0.21 429	0.27 425	0.29 487	0.28 414	0.27 420

1111x	1.70 557	0.29 267	0.86 360	0.51 254	0.27 128	1.01 429	0.68 454	2.22 569	1.28 459	1.13 341	1.40 436	1.21 411	1.10 479	5.53 569	15.20 631	0.22 332	0.21 429	0.22 292	0.22 374	0.24 357	0.22 340

whm_eth	0.44 153	0.32 338	0.71 272	0.47 165	0.36 301	0.42 83	0.55 391	0.82 149	0.68 191	0.50 159	0.60 148	0.55 176	0.47 183	0.59 90	0.44 249	0.26 425	0.21 429	0.20 226	0.20 300	0.31 445	0.19 272

gwcnet-sp	0.74 362	0.33 360	1.44 514	0.57 363	0.45 396	1.40 502	0.54 373	1.50 377	1.14 375	1.30 434	1.02 272	0.94 327	0.82 360	1.39 346	0.76 400	0.21 303	0.21 429	0.22 292	0.21 345	0.22 317	0.22 340

scenet	0.74 362	0.33 360	1.44 514	0.57 363	0.45 396	1.40 502	0.54 373	1.50 377	1.14 375	1.30 434	1.02 272	0.94 327	0.82 360	1.39 346	0.76 400	0.21 303	0.21 429	0.22 292	0.21 345	0.22 317	0.22 340

ssnet	0.74 362	0.33 360	1.44 514	0.57 363	0.45 396	1.40 502	0.54 373	1.50 377	1.14 375	1.30 434	1.02 272	0.94 327	0.82 360	1.39 346	0.76 400	0.21 303	0.21 429	0.22 292	0.21 345	0.22 317	0.22 340

AACVNet	0.86 425	0.35 405	0.79 338	0.82 544	0.39 345	0.76 328	0.49 339	1.61 413	0.81 232	1.08 304	1.33 409	1.30 439	0.93 415	4.34 541	0.74 392	0.25 402	0.21 429	0.28 440	0.22 374	0.29 425	0.25 386

ADLNet2	0.88 430	0.34 384	1.17 477	0.77 526	0.64 502	1.12 452	0.76 475	1.74 446	1.24 440	1.21 386	1.65 505	1.71 516	1.05 467	1.67 402	1.17 488	0.24 375	0.21 429	0.21 261	0.22 374	0.26 381	0.29 438

ICVP	0.63 284	0.33 360	0.57 181	0.61 408	0.40 356	0.80 355	0.58 414	1.61 413	0.89 255	0.90 250	1.24 370	0.88 301	0.73 318	0.72 142	0.88 437	0.29 466	0.21 429	0.22 292	0.21 345	0.24 357	0.27 420
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.51 540	0.28 232	0.68 241	0.54 308	0.28 154	1.16 462	0.44 284	2.19 565	1.29 463	1.09 310	1.36 423	1.22 413	0.85 375	1.79 424	15.70 633	0.24 375	0.21 429	0.21 261	0.20 300	0.22 317	0.23 360

delet	0.85 420	0.32 338	0.95 406	0.65 452	0.66 507	1.64 527	0.84 496	1.75 448	1.35 494	1.32 448	1.30 394	1.30 439	0.88 393	1.68 407	1.10 476	0.21 303	0.21 429	0.24 350	0.24 410	0.21 293	0.21 322

DMCA-RVC	0.74 362	0.40 441	1.27 492	0.66 459	0.49 419	0.77 336	0.47 318	1.35 340	1.01 308	1.53 508	1.01 264	1.29 438	0.82 360	1.31 318	0.78 408	0.27 441	0.21 429	0.35 512	0.27 454	0.32 454	0.24 374

ADCP+	1.99 576	0.48 477	7.73 610	0.66 459	0.91 566	2.30 573	1.05 543	1.82 475	1.34 484	1.54 514	1.32 407	1.74 520	1.61 550	2.17 462	13.37 626	0.24 375	0.21 429	0.32 485	0.28 475	0.37 481	0.29 438

RYNet	1.17 509	0.49 480	1.24 486	0.70 492	0.97 574	1.71 531	0.92 517	1.91 503	1.46 529	1.38 473	1.14 331	1.88 534	1.30 519	4.24 537	1.87 550	0.26 425	0.21 429	0.35 512	0.27 454	0.55 551	0.54 550

TDLM	1.06 482	0.44 459	0.79 338	0.63 429	0.50 426	0.89 387	1.44 575	1.48 371	1.26 448	1.12 326	1.40 436	1.08 377	0.98 442	6.65 591	0.78 408	0.33 495	0.21 429	0.33 494	0.26 443	0.37 481	0.24 374

DRN-Test	1.00 466	0.44 459	1.13 469	0.70 492	0.81 553	1.62 524	0.79 483	2.14 550	1.44 527	1.78 545	1.33 409	1.43 461	1.05 467	2.18 465	1.53 538	0.27 441	0.21 429	0.31 470	0.30 496	0.32 454	0.28 432

S2M2_L	0.34 85	0.28 232	0.45 98	0.40 76	0.30 195	0.31 17	0.16 1	0.60 68	0.64 169	0.31 49	0.48 105	0.47 130	0.34 98	0.38 4	0.32 119	0.25 402	0.22 447	0.20 226	0.22 374	0.25 369	0.22 340
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DDVS	0.78 387	0.41 449	0.94 402	0.60 394	0.43 380	1.30 485	0.43 271	1.40 352	0.91 264	1.20 382	1.15 339	1.43 461	0.64 289	2.18 465	0.89 440	0.28 455	0.22 447	0.26 408	0.23 397	0.31 445	0.33 475

ACV-stereo	0.99 461	0.51 490	1.41 512	0.56 346	0.41 364	2.43 579	0.57 410	1.15 285	1.18 406	0.81 229	1.01 264	3.39 594	2.14 586	1.60 389	1.07 470	0.27 441	0.22 447	0.22 292	0.22 374	0.28 414	0.32 469

CAS++	0.47 175	0.31 322	0.56 171	0.47 165	0.32 244	0.42 83	0.28 102	1.76 454	0.72 203	0.71 204	0.72 185	0.37 85	0.28 53	0.69 131	0.33 136	0.27 441	0.22 447	0.26 408	0.21 345	0.29 425	0.19 272
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CRFU-Net	0.86 425	0.39 434	1.00 424	0.65 452	0.57 469	1.78 542	0.86 503	2.15 552	0.81 232	1.38 473	1.18 349	1.64 506	1.19 498	1.35 331	0.90 443	0.26 425	0.22 447	0.21 261	0.19 268	0.23 342	0.24 374

CSP-Net	0.97 455	0.38 429	0.83 352	0.53 293	0.41 364	1.63 525	0.77 478	2.00 524	1.05 324	1.25 411	1.20 360	1.33 445	0.83 368	4.93 555	0.85 433	0.32 486	0.22 447	0.20 226	0.20 300	0.23 342	0.25 386

PSMNet-ADL	0.72 339	0.35 405	0.62 208	0.69 486	0.46 408	1.14 454	0.44 284	1.37 343	1.01 308	0.83 235	1.17 347	1.33 445	0.96 432	1.43 355	0.95 451	0.33 495	0.22 447	0.21 261	0.23 397	0.27 395	0.29 438

ac_64	0.82 405	0.29 267	0.81 344	0.71 500	0.60 489	1.05 437	0.54 373	1.99 523	0.92 269	1.18 374	1.06 289	1.99 550	1.08 475	1.94 441	0.97 456	0.27 441	0.22 447	0.24 350	0.23 397	0.22 317	0.19 272

FADNet-RVC-Resample	0.84 416	0.47 473	2.10 563	0.61 408	0.45 396	1.07 442	0.61 429	1.59 406	1.20 419	1.08 304	0.98 252	1.03 366	0.98 442	2.17 462	0.72 388	0.23 359	0.22 447	0.30 464	0.32 511	0.35 470	0.34 480

FADNet_RVC	0.83 411	0.51 490	1.83 553	0.54 308	0.42 369	1.19 469	0.46 311	1.51 384	1.09 347	0.89 248	1.24 370	0.91 313	0.87 388	2.11 457	1.11 479	0.27 441	0.22 447	0.31 470	0.28 475	0.43 512	0.38 502

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 391	0.43 456	1.05 444	0.64 438	0.58 478	0.95 410	0.53 367	1.53 392	1.18 406	1.37 468	1.15 339	1.43 461	0.88 393	1.61 391	0.84 430	0.25 402	0.22 447	0.27 425	0.27 454	0.29 425	0.29 438
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWC_ROB	1.24 513	0.76 554	2.46 577	0.72 504	0.78 543	1.15 460	0.49 339	1.75 448	1.92 570	2.31 576	3.07 584	1.59 494	1.40 527	2.46 489	2.10 562	0.33 495	0.22 447	0.35 512	0.24 410	0.38 490	0.41 511

ITSA-stereo	0.82 405	0.36 415	0.82 347	0.54 308	0.31 221	0.80 355	0.47 318	2.17 561	1.67 550	1.13 341	1.13 327	0.94 327	0.86 383	2.46 489	1.00 461	0.26 425	0.23 459	0.28 440	0.27 454	0.28 414	0.36 491

iinet-f	0.99 461	0.45 466	3.71 593	0.55 332	0.43 380	1.81 544	0.68 454	1.14 283	1.14 375	1.18 374	1.42 439	1.58 493	1.44 532	1.34 330	1.59 541	0.24 375	0.23 459	0.20 226	0.19 268	0.26 381	0.25 386

Wz-Net-MNSev	1.11 495	0.58 515	2.23 571	0.66 459	0.71 522	1.95 557	1.46 576	1.98 521	1.45 528	1.79 548	1.43 443	1.49 479	1.33 522	1.97 444	1.42 525	0.27 441	0.23 459	0.28 440	0.28 475	0.34 467	0.31 462

NINENet	0.77 379	0.37 422	0.78 335	0.62 420	0.51 438	2.34 575	0.42 252	1.83 480	1.04 320	1.14 344	1.23 368	1.03 366	0.62 280	1.24 303	0.70 380	0.28 455	0.23 459	0.31 470	0.21 345	0.26 381	0.25 386

AASNet	0.76 377	0.35 405	0.91 392	0.79 530	0.81 553	1.14 454	0.56 399	2.02 532	1.08 339	1.22 391	1.24 370	0.93 324	0.76 330	0.77 158	1.16 485	0.27 441	0.23 459	0.24 350	0.20 300	0.28 414	0.24 374

EDNetEfficientorigin	10.57 629	1.47 598	177.42 655	0.67 471	0.53 453	1.58 521	1.16 556	1.90 499	3.37 606	4.71 619	3.38 588	3.10 592	2.69 601	3.13 517	3.58 588	0.25 402	0.23 459	0.33 494	0.27 454	0.83 577	0.81 582

RTSC	1.29 517	0.73 548	2.44 576	0.83 547	0.57 469	1.85 549	0.65 441	1.88 493	2.00 575	2.20 573	1.66 508	1.60 496	1.26 512	2.33 478	3.92 592	0.32 486	0.23 459	0.27 425	0.29 487	0.37 481	0.37 496

CVANet_RVC	1.07 484	0.43 456	0.76 320	0.60 394	0.50 426	0.90 390	0.97 529	1.52 386	1.26 448	1.33 456	1.38 430	1.24 420	1.18 495	6.75 597	0.75 397	0.34 505	0.23 459	0.34 504	0.29 487	0.42 506	0.27 420

StereoDRNet	0.98 459	0.47 473	1.70 540	0.76 523	0.94 570	1.51 515	0.91 515	1.92 506	1.32 477	1.61 526	1.13 327	1.47 476	0.97 435	1.75 416	1.46 532	0.28 455	0.23 459	0.29 451	0.27 454	0.35 470	0.27 420

z-mn7	1.56 544	0.84 559	4.36 598	0.71 500	0.51 438	2.60 584	1.04 541	1.73 441	2.70 598	1.53 508	2.99 583	1.94 544	1.34 523	4.78 550	2.41 568	0.29 466	0.24 468	0.27 425	0.24 410	0.34 467	0.31 462

w-ln-seven-2	1.18 510	0.61 528	4.25 595	0.68 482	0.61 492	1.20 471	0.93 521	1.63 419	1.35 494	1.66 535	1.53 471	1.47 476	1.37 526	3.00 512	1.74 545	0.25 402	0.24 468	0.29 451	0.26 443	0.33 463	0.28 432

TANstereo	0.44 153	0.21 70	0.44 85	0.41 90	0.21 10	0.65 269	0.26 88	0.79 131	0.83 238	0.93 258	0.98 252	0.51 156	0.46 173	0.54 68	0.35 164	0.18 184	0.24 468	0.16 96	0.13 115	0.16 106	0.26 410

UPFNet	0.80 394	0.32 338	0.90 389	0.59 382	0.74 530	1.26 479	0.80 489	1.52 386	1.10 354	1.30 434	1.12 322	1.30 439	0.84 372	1.67 402	1.09 473	0.24 375	0.24 468	0.24 350	0.23 397	0.25 369	0.18 232

aanetorigin	1.23 512	0.79 556	2.78 586	0.70 492	0.79 546	0.99 426	1.06 545	1.06 258	1.37 502	3.52 606	2.61 575	1.72 517	1.63 551	1.99 445	1.78 547	0.25 402	0.24 468	0.26 408	0.25 425	0.38 490	0.45 527

EDNetEfficient	2.37 587	1.10 578	8.08 612	0.74 516	0.71 522	0.98 425	1.56 581	1.46 367	4.06 613	4.90 620	2.82 580	2.25 562	3.48 610	2.95 508	9.97 619	0.26 425	0.24 468	0.26 408	0.30 496	0.68 571	0.61 565

HGLStereo	0.85 420	0.38 429	0.94 402	0.80 533	1.03 575	1.17 464	0.58 414	1.52 386	1.20 419	1.19 378	1.62 498	1.13 399	1.20 501	1.80 425	1.06 467	0.24 375	0.24 468	0.24 350	0.21 345	0.23 342	0.27 420

ADCL	1.72 561	0.57 512	3.66 591	0.67 471	0.61 492	2.61 586	1.85 595	1.96 515	1.67 550	1.90 560	1.83 528	2.06 558	1.90 574	2.13 458	9.15 618	0.26 425	0.24 468	0.34 504	0.32 511	0.38 490	0.35 485

DLCB_ROB	0.86 425	0.40 441	0.78 335	0.68 482	0.54 457	1.11 449	0.84 496	1.49 373	1.23 434	1.64 534	1.65 505	1.70 515	0.91 403	1.70 409	1.05 465	0.25 402	0.24 468	0.26 408	0.27 454	0.27 395	0.24 374

w-ln-seven	1.38 530	0.70 545	3.91 594	0.75 520	0.72 524	2.69 588	0.95 526	2.02 532	1.99 574	1.99 564	1.73 515	1.82 530	1.17 491	2.45 486	2.84 575	0.28 455	0.25 477	0.31 470	0.30 496	0.41 501	0.33 475

rvit_stereo_0083	0.47 175	0.33 360	0.81 344	0.56 346	0.36 301	0.50 152	0.44 284	0.68 97	0.95 276	0.49 150	0.57 141	0.55 176	0.49 206	0.88 201	0.46 277	0.25 402	0.25 477	0.24 350	0.20 300	0.24 357	0.17 206

pcwnet_v2	0.97 455	0.37 422	4.33 596	0.62 420	0.54 457	0.79 347	0.45 304	2.02 532	1.58 544	1.42 488	1.64 503	1.09 387	0.79 345	1.24 303	0.67 372	0.32 486	0.25 477	0.29 451	0.27 454	0.37 481	0.35 485

RAFT + AFF	1.00 466	0.42 453	1.09 460	0.67 471	0.50 426	1.22 474	1.24 562	2.24 571	1.19 414	1.30 434	1.56 482	1.17 404	1.49 540	3.44 527	0.83 427	0.21 303	0.25 477	0.30 464	0.26 443	0.27 395	0.27 420

MDST_ROB	1.67 553	0.34 384	1.58 534	0.92 572	0.58 478	4.26 613	1.11 549	2.83 596	1.41 521	4.49 617	2.55 574	1.45 468	0.97 435	7.79 612	1.17 488	0.31 479	0.25 477	0.37 523	0.33 521	0.31 445	0.30 452

PSMNet_ROB	0.90 435	0.52 494	1.17 477	0.72 504	0.61 492	1.27 480	1.12 551	1.76 454	1.12 360	1.09 310	1.28 390	1.45 468	0.89 399	1.65 397	1.42 525	0.33 495	0.25 477	0.37 523	0.39 543	0.35 470	0.29 438

zh-mn7	1.70 557	1.21 587	8.30 614	0.69 486	0.53 453	1.45 510	0.84 496	1.70 437	2.09 580	2.41 584	2.67 577	1.68 512	1.23 506	4.49 542	2.87 576	0.30 471	0.26 483	0.27 425	0.27 454	0.31 445	0.35 485

ttt	0.94 445	0.34 384	0.59 194	0.61 408	0.37 317	0.94 406	0.50 347	2.17 561	1.34 484	1.23 397	1.61 495	0.91 313	0.76 330	1.85 431	3.97 595	0.30 471	0.26 483	0.26 408	0.24 410	0.29 425	0.29 438

GASNet	0.99 461	0.97 569	1.72 543	0.98 576	0.68 517	0.83 372	0.67 450	1.60 410	1.28 459	1.31 444	1.22 364	1.22 413	1.21 504	2.41 484	1.41 521	0.43 543	0.26 483	0.36 520	0.34 527	0.55 551	0.31 462

Wz-Net-LNSev	1.03 478	0.67 538	2.71 584	0.64 438	0.84 557	1.75 535	1.00 536	1.80 471	1.32 477	1.28 420	1.25 374	1.65 509	1.22 505	1.39 346	1.40 517	0.28 455	0.26 483	0.24 350	0.23 397	0.33 463	0.32 469

WZ-Net	1.95 572	0.95 568	10.10 616	0.86 555	0.78 543	1.69 530	1.60 585	2.20 568	1.98 573	2.08 569	1.93 540	2.30 565	1.97 577	5.30 560	3.17 583	0.34 505	0.26 483	0.29 451	0.31 503	0.51 543	0.47 534

SACVNet	0.85 420	0.46 468	0.85 354	0.81 536	0.56 466	0.80 355	0.79 483	1.68 430	1.12 360	1.34 460	1.33 409	1.25 424	0.94 420	2.39 483	0.76 400	0.34 505	0.26 483	0.31 470	0.29 487	0.35 470	0.44 525

DSFCA	0.93 443	0.34 384	1.06 448	0.52 275	0.65 504	1.55 519	0.93 521	1.49 373	1.19 414	1.56 518	1.15 339	1.50 480	0.96 432	3.07 513	1.02 463	0.30 471	0.26 483	0.25 389	0.25 425	0.28 414	0.24 374

ETE_ROB	0.96 449	0.64 535	1.16 475	0.69 486	0.48 415	1.14 454	1.13 552	1.77 458	1.19 414	1.91 561	1.45 450	1.73 518	1.05 467	1.60 389	1.14 483	0.32 486	0.26 483	0.38 526	0.34 527	0.39 494	0.41 511

PWCDC_ROB	1.29 517	0.75 553	1.33 501	1.05 581	0.88 565	1.73 534	0.52 359	1.89 496	3.28 604	1.29 426	4.88 607	1.22 413	1.46 535	1.77 423	1.45 529	0.60 577	0.26 483	0.29 451	0.25 425	0.52 545	0.37 496

DCVSM-stereo	0.72 339	0.35 405	0.76 320	0.55 332	0.42 369	0.73 313	0.38 209	1.21 307	1.02 311	1.79 548	1.04 285	1.62 498	1.03 461	1.04 252	0.79 414	0.24 375	0.27 492	0.29 451	0.24 410	0.30 436	0.36 491

ssnet_v2	0.88 430	0.36 415	1.02 435	0.62 420	0.38 335	1.32 488	0.97 529	2.07 541	1.34 484	1.37 468	1.18 349	1.54 486	0.92 406	1.10 267	1.65 542	0.30 471	0.27 492	0.30 464	0.28 475	0.27 395	0.26 410

dad	0.86 425	0.66 537	1.06 448	0.56 346	0.37 317	0.76 328	0.44 284	1.17 289	1.50 534	1.44 490	1.27 384	1.34 449	0.75 322	2.52 493	0.84 430	0.42 538	0.27 492	0.83 589	0.26 443	0.41 501	0.29 438

sCroCo_RVC	0.49 187	0.40 441	1.02 435	0.65 452	0.60 489	0.52 174	0.40 232	0.83 154	0.61 159	0.44 117	0.74 191	0.49 145	0.50 212	0.63 113	0.48 289	0.26 425	0.27 492	0.23 330	0.22 374	0.29 425	0.25 386

STTStereo	0.78 387	0.50 487	1.22 482	0.64 438	0.54 457	0.89 387	0.54 373	1.44 363	1.11 356	1.38 473	1.09 303	1.27 432	0.85 375	1.43 355	0.83 427	0.29 466	0.27 492	0.33 494	0.39 543	0.32 454	0.30 452

PDISCO_ROB	1.32 523	0.65 536	1.44 514	1.36 591	1.46 599	2.55 582	0.92 517	2.45 589	2.07 579	1.37 468	1.49 464	1.65 509	1.00 452	2.82 503	1.35 510	1.01 591	0.27 492	0.54 569	0.47 562	0.71 574	0.73 579

LALA_ROB	1.01 472	0.59 518	1.16 475	0.67 471	0.51 438	1.63 525	1.26 566	1.69 432	1.38 506	1.81 552	1.37 425	1.94 544	1.02 459	1.58 386	1.38 513	0.37 520	0.27 492	0.43 544	0.37 539	0.43 512	0.37 496

rvit_stereo_0075_2	0.64 296	0.46 468	1.05 444	0.66 459	0.66 507	0.53 183	0.48 329	1.20 306	1.12 360	0.76 212	0.92 232	0.78 258	0.53 227	1.03 246	0.59 344	0.37 520	0.28 499	0.40 537	0.31 503	0.37 481	0.32 469

DualNet (step1)	0.83 411	0.49 480	1.13 469	0.56 346	0.39 345	1.02 431	0.73 467	1.78 462	1.21 425	1.22 391	1.18 349	1.08 377	0.92 406	1.23 298	0.67 372	0.57 572	0.28 499	0.62 581	0.67 588	0.45 522	0.42 515

test_sample7	0.74 362	0.37 422	0.76 320	0.52 275	0.35 290	0.91 394	0.67 450	1.78 462	1.21 425	1.22 391	1.18 349	1.08 377	0.92 406	1.23 298	0.67 372	0.31 479	0.28 499	0.32 485	0.31 503	0.33 463	0.29 438

StereoVision	0.65 304	0.34 384	0.86 360	0.59 382	0.40 356	0.50 152	0.41 248	1.09 268	0.93 271	0.71 204	2.50 573	0.82 273	0.57 253	1.03 246	0.49 297	0.25 402	0.28 499	0.29 451	0.28 475	0.36 477	0.20 305

fast-acv-ft	0.94 445	0.44 459	1.40 507	0.58 369	0.51 438	1.77 540	0.69 458	1.36 342	1.42 524	1.29 426	1.86 533	1.74 520	1.25 510	1.52 372	1.38 513	0.26 425	0.28 499	0.28 440	0.28 475	0.27 395	0.26 410

Wz-Net-SNSev	1.49 537	1.23 588	6.27 607	0.68 482	0.67 511	1.37 495	1.41 573	2.00 524	1.39 511	1.48 501	1.61 495	2.29 564	1.32 521	3.93 532	2.14 563	0.31 479	0.28 499	0.31 470	0.33 521	0.42 506	0.36 491

hitnet-ft	0.79 391	0.35 405	0.57 181	0.58 369	0.42 369	0.96 416	0.46 311	1.47 369	1.33 481	1.19 378	1.22 364	1.81 527	0.98 442	1.66 401	0.94 447	0.33 495	0.28 499	0.34 504	0.27 454	0.35 470	0.31 462

AF-Net	1.13 500	0.52 494	1.33 501	0.86 555	0.91 566	1.38 498	0.71 463	2.16 555	1.62 546	1.56 518	2.40 567	1.99 550	1.65 553	1.81 427	1.48 534	0.48 557	0.28 499	0.49 558	0.33 521	0.39 494	0.32 469

RTS	2.67 595	1.38 590	15.28 625	0.99 577	1.26 593	3.78 605	1.96 602	2.15 552	2.62 595	2.61 588	2.85 581	2.60 578	1.59 547	6.27 584	5.71 602	0.40 530	0.28 499	0.35 512	0.35 532	0.50 538	0.48 537

RTSA	2.67 595	1.38 590	15.28 625	0.99 577	1.26 593	3.78 605	1.96 602	2.15 552	2.62 595	2.61 588	2.85 581	2.60 578	1.59 547	6.27 584	5.71 602	0.40 530	0.28 499	0.35 512	0.35 532	0.50 538	0.48 537

DeepPruner_ROB	0.74 362	0.48 477	0.87 371	0.57 363	0.44 389	0.79 347	0.54 373	1.73 441	0.96 281	1.38 473	1.27 384	1.24 420	0.73 318	1.43 355	0.73 391	0.34 505	0.28 499	0.27 425	0.26 443	0.31 445	0.31 462

psm_up	0.77 379	0.34 384	0.70 260	0.66 459	0.58 478	1.05 437	0.92 517	1.52 386	1.12 360	1.26 415	1.16 344	1.31 443	1.23 506	1.20 293	0.81 420	0.25 402	0.29 510	0.31 470	0.27 454	0.27 395	0.25 386

GwcNet	1.08 487	0.51 490	2.33 573	0.79 530	1.18 589	1.76 537	0.70 461	1.68 430	1.47 530	1.41 482	1.64 503	1.74 520	1.04 463	2.20 468	1.41 521	0.30 471	0.29 510	0.29 451	0.27 454	0.30 436	0.35 485

FADNet-RVC	0.88 430	0.67 538	1.93 557	0.60 394	0.48 415	0.91 394	0.60 427	1.71 439	1.18 406	0.90 250	0.96 242	1.36 452	0.92 406	2.25 472	1.17 488	0.30 471	0.29 510	0.32 485	0.32 511	0.41 501	0.35 485

XQC	1.37 528	0.87 564	2.56 580	0.84 548	0.69 519	1.83 547	0.89 510	2.07 541	1.88 566	1.88 557	1.53 471	1.91 539	1.55 545	2.85 506	3.05 578	0.48 557	0.29 510	0.44 548	0.39 543	0.69 572	0.60 564

coex-ft	8.13 625	2.13 617	98.04 654	0.67 471	0.53 453	1.71 531	1.56 581	1.65 422	11.11 628	18.17 643	3.75 593	3.88 600	7.61 630	2.98 511	6.49 605	0.30 471	0.30 514	0.32 485	0.31 503	0.66 569	0.50 543

Anonymous3	0.61 273	0.44 459	1.11 465	0.59 382	0.49 419	0.93 405	0.65 441	0.93 189	0.81 232	0.72 209	0.88 224	0.65 220	0.69 303	1.06 255	0.53 322	0.35 512	0.30 514	0.26 408	0.26 443	0.31 445	0.27 420

Nwc_Net	1.09 490	0.49 480	1.33 501	0.89 566	0.80 551	1.49 514	0.66 446	2.19 565	1.27 454	1.32 448	2.26 560	1.96 547	1.54 543	1.92 437	1.34 507	0.40 530	0.30 514	0.43 544	0.45 557	0.38 490	0.37 496

DANet	1.08 487	0.61 528	1.32 499	0.85 553	0.72 524	1.37 495	0.51 348	1.54 395	1.15 387	1.78 545	1.54 476	2.01 552	1.11 480	2.90 507	2.00 558	0.33 495	0.30 514	0.40 537	0.30 496	0.44 518	0.45 527
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SANet	1.88 568	0.57 512	2.18 570	0.63 429	0.40 356	2.80 592	1.57 583	2.39 585	5.88 623	2.36 581	3.57 591	3.72 599	2.97 604	4.74 548	1.76 546	0.34 505	0.30 514	0.32 485	0.29 487	0.48 534	0.37 496

XPNet_ROB	0.96 449	0.49 480	1.09 460	0.72 504	0.57 469	1.11 449	1.14 553	1.66 427	1.23 434	1.85 555	1.39 434	1.64 506	1.11 480	1.80 425	1.42 525	0.38 524	0.30 514	0.33 494	0.29 487	0.37 481	0.34 480

TCMNet	1.01 472	0.60 526	2.10 563	0.86 555	1.33 596	1.14 454	0.67 450	1.69 432	1.23 434	1.11 324	1.57 486	1.30 439	0.97 435	2.01 447	1.50 536	0.31 479	0.31 520	0.38 526	0.34 527	0.42 506	0.36 491

SHD	1.31 521	0.71 547	2.34 574	0.86 555	0.75 537	1.77 540	0.65 441	2.22 569	2.50 592	2.40 583	1.71 513	1.91 539	1.60 549	1.93 440	2.37 567	0.38 524	0.31 520	0.38 526	0.40 547	0.48 534	0.50 543

ADCMid	1.89 571	0.73 548	5.06 600	0.72 504	0.67 511	2.00 561	1.14 553	1.97 519	1.48 531	2.86 597	1.81 527	2.37 569	2.05 582	2.24 470	10.39 623	0.33 495	0.31 520	0.39 532	0.43 553	0.50 538	0.44 525

GANet	1.36 527	0.47 473	0.86 360	0.67 471	0.45 396	1.34 492	1.73 589	1.64 421	1.24 440	1.49 503	2.38 565	1.55 488	1.20 501	9.30 621	0.93 445	0.30 471	0.31 520	0.33 494	0.28 475	0.39 494	0.30 452

PS-NSSS	0.99 461	0.58 515	0.93 398	0.58 369	0.57 469	0.91 394	0.80 489	1.81 474	1.14 375	1.14 344	1.67 510	1.00 353	0.83 368	4.62 546	0.78 408	0.37 520	0.31 520	0.52 563	0.32 511	0.45 522	0.38 502

DPSNet	1.69 556	0.59 518	4.33 596	0.70 492	0.57 469	2.02 562	1.62 586	3.35 605	1.78 560	1.48 501	1.38 430	2.17 560	2.84 602	4.77 549	3.66 589	0.48 557	0.31 520	0.29 451	0.25 425	0.64 565	0.48 537

NCCL2	1.00 466	0.56 508	1.06 448	0.75 520	0.57 469	1.31 487	1.72 588	1.77 458	1.36 498	1.50 504	1.17 347	1.91 539	1.17 491	1.54 378	1.29 502	0.35 512	0.31 520	0.45 549	0.44 555	0.40 498	0.40 506

SGM_RVC	1.68 555	0.36 415	0.61 202	0.59 382	0.29 171	2.25 571	1.18 558	2.38 584	1.68 552	3.60 607	2.67 577	3.69 598	2.42 595	8.13 615	1.90 553	0.31 479	0.31 520	0.30 464	0.28 475	0.30 436	0.29 438
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	1.76 563	1.38 590	6.58 608	0.74 516	0.72 524	1.78 542	1.31 568	1.88 493	1.56 543	1.86 556	2.47 572	1.81 527	2.08 584	5.12 557	3.80 591	0.32 486	0.32 528	0.32 485	0.32 511	0.44 518	0.40 506

rvit_0105_6	0.53 205	0.37 422	0.98 417	0.65 452	0.38 335	0.51 170	0.51 348	0.77 122	1.20 419	0.54 170	0.55 135	0.65 220	0.53 227	0.94 221	0.44 249	0.32 486	0.32 528	0.28 440	0.24 410	0.28 414	0.21 322

rvit_0105_5	0.58 258	0.39 434	1.05 444	0.66 459	0.37 317	0.58 216	0.56 399	0.94 196	1.18 406	0.64 192	0.68 170	0.75 247	0.63 285	0.88 201	0.50 303	0.32 486	0.32 528	0.30 464	0.27 454	0.28 414	0.25 386

Syn2CoEx	1.14 502	0.69 542	1.66 538	0.80 533	0.67 511	1.40 502	0.88 508	2.06 540	1.54 540	1.25 411	1.58 489	1.42 460	1.50 542	4.09 535	1.40 517	0.36 516	0.32 528	0.34 504	0.29 487	0.29 425	0.34 480

DispFullNet	2.34 586	2.85 624	3.66 591	3.08 618	2.27 609	1.97 558	0.67 450	2.00 524	1.70 553	2.52 586	2.00 546	2.23 561	5.86 622	3.44 527	1.58 539	1.01 591	0.32 528	2.64 621	1.94 626	2.85 615	2.24 613

rvit_0105_4	0.56 245	0.38 429	1.06 448	0.66 459	0.38 335	0.53 183	0.53 367	0.84 157	1.17 399	0.56 173	0.61 150	0.72 242	0.59 263	0.98 233	0.45 263	0.32 486	0.33 533	0.29 451	0.25 425	0.29 425	0.23 360

ISRNet	0.80 394	0.33 360	1.07 453	0.81 536	0.66 507	0.60 231	0.34 156	1.19 304	1.13 372	1.59 525	1.53 471	1.35 450	0.77 334	1.27 310	0.94 447	0.39 527	0.34 534	0.43 544	0.38 541	0.34 467	0.49 541

PSMNet-RUCA	1.02 475	0.97 569	1.44 514	1.23 590	1.10 579	1.40 502	0.62 432	1.69 432	1.38 506	0.94 263	1.53 471	0.97 344	0.83 368	1.17 287	0.93 445	0.69 584	0.34 534	0.99 595	0.60 584	0.97 584	0.64 571

rvit_0105_3	0.63 284	0.44 459	1.08 457	0.72 504	0.40 356	0.64 253	0.71 463	1.03 231	1.17 399	0.82 233	0.70 178	0.80 264	0.70 308	0.91 209	0.56 335	0.35 512	0.34 534	0.34 504	0.32 511	0.27 395	0.28 432

SQANet	1.31 521	0.88 566	1.08 457	1.83 601	1.44 598	1.44 509	0.75 472	1.74 446	1.09 347	1.32 448	1.26 381	1.28 435	1.01 454	1.50 369	0.83 427	2.50 610	0.34 534	1.47 602	0.55 577	2.32 602	1.57 604

APVNet	1.06 482	0.53 498	1.42 513	0.84 548	0.79 546	1.92 554	0.82 494	1.90 499	1.08 339	1.08 304	1.43 443	1.56 489	1.13 487	3.07 513	1.58 539	0.31 479	0.34 534	0.42 542	0.36 536	0.36 477	0.37 496

FADNet	0.92 440	0.61 528	1.81 549	0.62 420	0.55 463	0.96 416	0.57 410	1.78 462	1.33 481	0.93 258	1.01 264	1.36 452	1.01 454	2.71 501	0.75 397	0.33 495	0.34 534	0.31 470	0.34 527	0.59 558	0.40 506

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 492	1.02 574	1.00 424	0.82 544	0.67 511	1.93 555	0.93 521	1.62 417	1.11 356	1.15 350	1.25 374	1.50 480	0.79 345	1.96 443	0.76 400	1.89 603	0.34 534	0.79 588	0.36 536	1.25 596	0.83 583

DeepPrunerF	1.60 547	0.73 548	5.81 605	0.88 563	1.19 590	0.91 394	0.95 526	2.19 565	5.24 621	1.17 369	1.30 394	1.19 408	1.30 519	4.90 553	1.66 544	0.42 538	0.34 534	0.52 563	0.47 562	0.41 501	0.40 506

AnyNet_C32	1.96 573	1.10 578	5.17 601	0.90 567	1.11 581	2.12 567	2.37 616	1.85 484	1.48 531	2.45 585	1.70 512	2.05 557	1.64 552	2.50 492	10.28 622	0.37 520	0.34 534	0.35 512	0.41 548	0.49 537	0.54 550

NaN_ROB	1.13 500	0.55 504	1.15 474	0.64 438	0.48 415	1.61 523	2.03 605	1.72 440	1.48 531	2.09 570	1.27 384	1.40 457	1.08 475	3.94 533	1.30 503	0.28 455	0.34 534	0.28 440	0.28 475	0.30 436	0.33 475

CBMV	0.95 448	0.44 459	0.66 232	0.53 293	0.35 290	1.53 517	1.63 587	1.69 432	1.42 524	2.00 567	1.60 491	1.43 461	1.17 491	1.59 388	0.99 460	0.34 505	0.34 534	0.39 532	0.33 521	0.33 463	0.32 469
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FINET	0.97 455	0.54 499	1.60 535	0.63 429	0.79 546	1.08 443	1.07 546	1.56 402	2.20 583	1.15 350	1.49 464	0.94 327	0.88 393	2.32 477	1.05 465	0.42 538	0.35 545	0.32 485	0.28 475	0.43 512	0.38 502

FAT-Stereo	1.07 484	0.41 449	1.32 499	0.72 504	0.58 478	1.08 443	0.89 510	1.96 515	1.65 548	1.75 542	1.98 543	2.03 555	1.48 538	2.02 448	1.18 491	0.42 538	0.35 545	0.34 504	0.29 487	0.35 470	0.53 549

RGC	1.14 502	0.79 556	1.26 489	0.91 570	0.96 573	1.52 516	0.77 478	1.92 506	1.26 448	1.54 514	1.93 540	2.02 554	1.54 543	2.25 472	1.31 504	0.44 548	0.35 545	0.58 579	0.48 564	0.47 529	0.46 530

stereogan	1.15 506	0.42 453	1.40 507	0.86 555	0.84 557	2.38 577	0.71 463	1.88 493	1.73 557	1.72 540	1.94 542	2.31 566	1.29 515	2.07 453	1.08 471	0.36 516	0.35 545	0.39 532	0.31 503	0.51 543	0.46 530

CSAN	1.41 534	0.59 518	1.26 489	0.70 492	0.50 426	1.76 537	1.78 590	1.77 458	1.90 569	2.35 579	2.32 562	1.92 542	1.94 576	5.56 571	1.49 535	0.43 543	0.35 545	0.40 537	0.41 548	0.43 512	0.41 511

rvit_105_1	0.72 339	0.52 494	1.01 428	0.78 528	0.49 419	0.75 322	0.87 505	1.12 279	1.18 406	0.99 277	0.79 205	0.90 310	0.77 334	1.26 307	0.75 397	0.41 534	0.36 550	0.36 520	0.41 548	0.30 436	0.33 475

RP	1.09 490	0.50 487	1.12 467	0.90 567	1.04 576	1.11 449	0.84 496	1.80 471	1.62 546	1.55 517	2.00 546	1.90 538	1.78 564	1.84 428	1.25 495	0.52 563	0.36 550	0.48 556	0.36 536	0.45 522	0.43 522

YMNet	1.00 466	0.54 499	1.40 507	0.81 536	0.85 560	1.87 551	0.62 432	1.55 399	1.18 406	1.63 532	1.99 544	1.77 524	0.97 435	1.50 369	1.45 529	0.33 495	0.37 552	0.31 470	0.32 511	0.32 454	0.29 438

YMNet_1	1.00 466	0.54 499	1.40 507	0.81 536	0.85 560	1.87 551	0.62 432	1.55 399	1.18 406	1.63 532	1.99 544	1.77 524	0.97 435	1.50 369	1.45 529	0.33 495	0.37 552	0.31 470	0.32 511	0.32 454	0.29 438

Wz-Net-TNSev	1.88 568	2.08 616	7.66 609	0.67 471	0.64 502	2.42 578	1.83 594	2.33 578	1.74 559	1.57 522	1.56 482	2.58 577	1.90 574	4.86 551	3.12 580	0.39 527	0.37 552	0.33 494	0.37 539	0.53 547	0.58 559

NCC-stereo	1.10 492	0.54 499	1.24 486	0.84 548	0.94 570	1.29 483	0.89 510	2.01 528	1.34 484	1.32 448	1.74 517	1.88 534	1.74 560	2.35 479	1.25 495	0.45 549	0.37 552	0.45 549	0.58 580	0.42 506	0.42 515

Abc-Net	1.10 492	0.54 499	1.24 486	0.84 548	0.94 570	1.29 483	0.89 510	2.01 528	1.34 484	1.32 448	1.74 517	1.88 534	1.74 560	2.35 479	1.25 495	0.45 549	0.37 552	0.45 549	0.58 580	0.42 506	0.42 515
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCPNet	1.85 566	0.69 542	8.07 611	0.71 500	0.58 478	2.79 591	1.22 561	1.94 512	1.54 540	1.88 557	1.69 511	2.46 575	2.04 580	2.37 481	6.48 604	0.38 524	0.37 552	0.38 526	0.43 553	0.47 529	0.45 527

SGM-ForestM	6.52 620	0.38 429	1.26 489	0.63 429	0.35 290	13.59 632	5.32 630	6.32 628	6.70 625	11.14 635	9.18 628	22.51 645	13.93 634	16.89 636	20.07 636	0.36 516	0.37 552	0.36 520	0.35 532	0.36 477	0.34 480

FBW_ROB	1.71 560	0.62 532	1.45 519	0.67 471	0.61 492	1.81 544	1.08 547	2.52 591	1.70 553	1.77 544	1.73 515	1.98 549	1.25 510	12.57 634	1.84 549	0.34 505	0.37 552	0.56 576	0.38 541	0.45 522	0.43 522

SGM-Forest	1.24 513	0.38 429	0.60 199	0.52 275	0.37 317	1.56 520	1.30 567	1.65 422	1.36 498	2.11 571	1.79 524	1.63 503	0.93 415	7.48 608	0.95 451	0.36 516	0.37 552	0.39 532	0.34 527	0.37 481	0.32 469
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	2.25 582	0.99 572	5.55 602	0.81 536	0.74 530	2.19 569	1.80 591	2.27 574	2.14 581	2.80 596	2.13 555	2.40 571	2.03 579	2.64 499	13.69 627	0.41 534	0.39 561	0.40 537	0.45 557	0.58 556	0.56 554

AnyNet_C01	2.26 583	1.78 605	10.22 618	0.93 573	0.74 530	2.92 594	2.20 611	2.29 576	1.80 562	2.53 587	2.41 568	2.71 582	1.73 559	3.41 524	6.72 606	0.41 534	0.39 561	0.40 537	0.42 551	0.67 570	0.63 567

psmorigin	1.52 541	0.69 542	10.52 620	0.68 482	0.59 486	1.13 453	0.70 461	1.57 403	1.19 414	1.99 564	1.79 524	2.26 563	1.47 537	2.09 455	1.36 511	0.39 527	0.40 563	0.34 504	0.33 521	0.43 512	0.56 554

S-Stereo	1.15 506	0.46 468	2.17 568	0.81 536	0.80 551	1.21 473	1.19 559	1.93 510	2.02 576	1.47 495	2.11 553	1.57 490	1.17 491	2.05 452	1.41 521	0.40 530	0.40 563	0.35 512	0.31 503	0.44 518	0.70 576

edge stereo	1.11 495	0.50 487	1.30 495	0.71 500	0.65 504	1.14 454	0.75 472	1.93 510	1.37 502	1.71 539	1.83 528	2.54 576	1.44 532	2.43 485	1.23 493	0.42 538	0.41 565	0.54 569	0.35 532	0.42 506	0.46 530

CC-Net-ROB	1.49 537	1.26 589	1.27 492	0.88 563	0.79 546	1.76 537	1.00 536	1.79 468	1.26 448	1.10 318	1.61 495	1.21 411	0.99 450	8.13 615	0.84 430	1.09 597	0.41 565	2.20 608	0.46 560	1.20 595	0.48 537

CBMV_ROB	0.90 435	0.44 459	0.63 211	0.51 254	0.37 317	1.25 478	0.49 339	1.77 458	1.27 454	1.41 482	2.00 546	1.33 445	1.08 475	2.17 462	0.76 400	0.43 543	0.42 567	0.47 554	0.44 555	0.41 501	0.36 491

DGSMNet	1.14 502	0.76 554	2.49 578	0.81 536	0.86 562	1.39 500	1.39 572	2.13 546	1.35 494	1.26 415	1.63 502	1.48 478	0.98 442	1.75 416	1.10 476	0.45 549	0.43 568	0.55 573	0.49 567	0.75 576	0.70 576

NOSS_ROB	1.26 516	0.46 468	0.62 208	0.56 346	0.38 335	1.06 440	0.78 480	1.73 441	1.40 516	1.01 287	1.43 443	1.10 389	0.75 322	10.62 631	0.65 366	0.45 549	0.43 568	0.48 556	0.45 557	0.44 518	0.41 511

MeshStereo	2.26 583	0.56 508	0.92 396	0.61 408	0.49 419	2.60 584	1.02 539	3.18 602	2.05 578	7.40 632	4.98 608	7.58 620	2.98 605	6.37 586	1.96 556	0.43 543	0.43 568	0.45 549	0.39 543	0.43 512	0.42 515
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
HBP-ISP	0.96 449	0.58 515	0.72 278	0.61 408	0.46 408	1.64 527	0.76 475	1.86 487	1.28 459	1.30 434	1.53 471	0.86 293	0.94 420	3.27 521	0.69 379	0.45 549	0.44 571	0.54 569	0.48 564	0.47 529	0.40 506

BEATNet-Init1	26.87 641	13.43 636	70.68 653	0.91 570	0.68 517	57.02 654	21.06 638	32.82 649	32.67 646	52.12 656	53.61 655	66.05 656	49.56 656	48.79 657	34.71 648	0.49 561	0.44 571	0.53 568	0.53 575	0.63 563	0.59 561

G-Net	1.66 552	0.63 533	1.56 531	1.11 586	0.74 530	2.98 596	0.91 515	1.55 399	1.22 431	2.76 594	8.18 625	2.32 567	2.53 599	1.92 437	1.87 550	0.48 557	0.44 571	0.45 549	0.31 503	0.60 562	0.57 558

WCMA_ROB	1.84 565	0.47 473	1.31 496	0.69 486	0.57 469	2.11 566	1.14 553	1.87 490	1.73 557	4.04 611	6.43 613	5.62 614	3.61 611	2.59 495	1.94 555	0.52 563	0.44 571	0.39 532	0.42 551	0.48 534	0.47 534

ACVNet-4b	2.15 579	1.41 594	1.64 536	2.80 611	2.31 611	2.31 574	1.24 562	2.32 577	2.14 581	1.26 415	2.39 566	2.66 580	1.48 538	5.95 581	1.06 467	3.20 620	0.45 575	2.37 612	0.89 600	2.83 614	2.37 616

PVD	1.70 557	0.84 559	2.26 572	0.94 575	0.83 556	2.48 580	0.97 529	2.59 594	3.35 605	3.01 602	2.77 579	2.34 568	2.47 597	2.67 500	3.14 581	0.47 556	0.45 575	0.59 580	0.48 564	0.59 558	0.75 581

PA-Net	1.01 472	0.57 512	1.29 494	0.64 438	0.74 530	1.19 469	0.84 496	1.69 432	1.43 526	1.16 360	1.19 356	1.32 444	1.19 498	3.42 525	1.25 495	0.29 466	0.45 575	0.33 494	0.49 567	0.32 454	0.47 534
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	1.07 484	0.86 563	1.31 496	0.82 544	0.53 453	1.41 507	1.31 568	1.76 454	1.52 537	1.27 418	1.31 400	1.46 471	1.24 509	2.03 449	0.96 455	0.56 571	0.45 575	0.67 584	0.50 570	0.88 582	0.59 561
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
FSD					0.50 426	0.54 191	0.58 414	0.65 85	0.53 140	0.54 170	0.52 122	0.56 185	0.52 221	0.57 83	0.55 332	0.51 562	0.47 579	0.50 559	0.49 567	0.50 538

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 562	0.87 564	3.56 590	0.80 533	0.75 537	3.72 604	2.44 618	1.82 475	1.82 564	1.74 541	1.91 539	1.92 542	1.26 512	7.69 611	1.28 501	0.45 549	0.47 579	0.52 563	0.77 593	0.50 538	0.50 543

FC-DCNN v2	2.81 601	0.59 518	0.85 354	0.73 512	0.57 469	2.97 595	1.05 543	3.39 606	2.61 594	6.98 628	7.67 621	10.38 630	6.31 626	5.75 576	3.37 587	0.53 569	0.48 581	0.51 561	0.50 570	0.53 547	0.51 547

FCDSN-DC	2.32 585	0.63 533	0.81 344	0.84 548	0.75 537	2.23 570	0.94 524	2.09 544	1.80 562	5.45 625	7.72 622	7.77 622	6.93 629	3.39 522	1.80 548	0.52 563	0.48 581	0.52 563	0.51 573	0.57 554	0.58 559
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.52 541	0.84 559	3.42 589	0.87 562	0.66 507	2.56 583	0.95 526	2.36 581	1.70 553	1.98 563	1.86 533	2.45 574	1.79 565	2.95 508	2.58 570	0.52 563	0.48 581	0.55 573	0.59 583	0.59 558	0.61 565

FC-DCNN	2.72 600	0.59 518	0.86 360	0.73 512	0.57 469	2.91 593	1.04 541	3.01 600	2.60 593	6.83 627	7.64 620	9.92 627	6.33 627	5.21 558	3.14 581	0.53 569	0.48 581	0.51 561	0.50 570	0.53 547	0.51 547

MSMD_ROB	1.99 576	0.59 518	0.89 385	0.70 492	0.61 492	3.95 609	0.94 524	1.80 471	1.79 561	4.41 615	4.43 598	8.17 623	3.66 612	3.40 523	1.33 505	0.52 563	0.48 581	0.54 569	0.58 580	0.53 547	0.50 543

MANE	6.19 618	0.59 518	1.03 439	0.93 573	1.22 592	13.38 631	2.69 619	12.81 635	17.94 640	8.21 633	10.82 631	14.72 633	11.68 631	11.39 633	11.90 625	0.59 576	0.50 586	0.52 563	1.76 623	0.55 551	0.54 550

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 578	1.15 584	3.10 587	1.05 581	0.76 540	5.03 618	2.40 617	2.16 555	2.62 595	1.89 559	2.28 561	2.69 581	1.65 553	9.35 623	2.04 559	0.64 582	0.51 587	0.68 585	0.71 591	1.09 591	0.67 573

SAMSARA	1.55 543	0.84 559	2.61 581	1.22 589	1.07 577	2.50 581	1.93 600	2.05 535	1.89 567	2.75 593	1.66 508	2.81 584	1.69 558	3.08 515	1.97 557	0.46 555	0.51 587	0.42 542	0.46 560	0.58 556	0.59 561

ccnet	1.12 497	0.67 538	1.01 428	0.78 528	0.73 529	1.72 533	0.99 534	1.84 483	1.26 448	1.47 495	1.85 532	1.75 523	1.29 515	1.75 416	1.88 552	0.57 572	0.53 589	0.57 578	0.55 577	0.59 558	0.54 550

ELAS_RVC	2.48 592	0.74 551	1.90 555	1.05 581	0.92 568	2.76 589	4.01 627	2.76 595	4.11 614	4.69 618	4.63 602	4.62 603	5.96 624	3.97 534	3.96 594	0.63 581	0.53 589	0.56 576	0.52 574	0.64 565	0.63 567
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 587	0.74 551	1.54 530	0.99 577	0.92 568	4.78 615	2.33 615	3.33 604	3.37 606	5.05 623	4.77 606	3.67 597	4.53 619	3.42 525	4.50 597	0.62 579	0.53 589	0.55 573	0.53 575	0.63 563	0.64 571
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.41 534	2.65 622	0.99 418	1.44 596	1.64 601	1.34 492	0.80 489	1.60 410	1.23 434	1.23 397	1.71 513	2.01 552	1.34 523	1.47 365	1.41 521	0.90 588	0.54 592	2.29 610	0.75 592	1.84 599	1.04 593

Ntro	1.64 551	1.15 584	1.23 483	2.48 609	1.83 602	2.09 565	1.16 556	1.96 515	1.38 506	1.21 386	1.62 498	1.62 498	1.29 515	1.87 434	1.11 479	3.04 616	0.56 593	1.82 605	0.64 586	2.80 611	2.05 611

otaku	1.60 547	1.11 581	1.21 480	2.20 603	1.56 600	1.97 558	1.24 562	2.07 541	1.36 498	1.44 490	1.62 498	1.73 518	1.19 498	1.73 415	0.98 459	2.89 615	0.57 594	1.74 603	0.60 584	2.78 610	1.94 610

LSM	6.33 619	1.10 578	13.19 622	1.41 595	68.17 650	1.64 527	1.90 599	1.92 506	2.46 588	2.99 600	3.11 585	1.88 534	1.80 566	2.61 497	2.06 561	0.41 534	0.58 595	0.50 559	0.57 579	0.64 565	17.66 643

ACVNet_1	2.18 580	1.45 597	1.72 543	2.85 613	2.33 613	2.28 572	1.46 576	3.08 601	2.22 584	1.82 553	2.05 551	3.56 595	1.98 578	3.09 516	1.40 517	3.17 617	0.60 596	2.40 616	0.92 602	2.91 617	2.37 616

MonStereo1	3.14 605	1.66 602	1.81 549	2.43 608	2.32 612	5.80 621	1.58 584	3.52 607	4.70 619	3.09 605	8.22 626	4.76 607	3.36 608	6.52 589	2.29 566	2.33 608	0.61 597	1.91 607	1.05 611	2.44 604	2.34 615

SDNR	1.62 550	0.51 490	2.17 568	0.53 293	0.56 466	3.80 607	0.45 304	1.54 395	1.29 463	1.33 456	2.41 568	1.08 377	0.96 432	11.18 632	1.16 485	0.66 583	0.63 598	0.43 544	0.32 511	0.64 565	0.67 573

ACVNet_2	2.43 591	1.41 594	2.04 560	2.62 610	2.24 608	2.63 587	1.88 598	3.31 603	3.01 601	2.19 572	3.45 590	4.62 603	2.04 580	4.50 544	1.47 533	2.55 611	0.64 599	2.22 609	0.84 597	2.69 609	2.29 614

Anonymous_2	1.30 519	0.55 504	0.82 347	0.52 275	0.58 478	1.01 429	0.64 439	1.25 323	0.97 288	0.96 267	0.78 199	1.33 445	1.29 515	1.03 246	0.74 392	0.62 579	0.64 599	1.06 598	9.63 639	1.16 592	0.49 541

PASM	1.34 525	0.92 567	2.62 582	0.86 555	0.87 564	1.03 434	1.08 547	1.50 377	1.51 536	1.82 553	1.41 438	1.68 512	1.26 512	4.87 552	1.34 507	0.61 578	0.65 601	0.68 585	0.78 594	0.69 572	0.68 575

GCST	1.08 487	1.47 598	0.93 398	1.73 599	1.14 586	1.30 485	0.31 126	1.33 332	1.16 396	1.29 426	0.97 251	0.98 346	0.49 206	2.08 454	0.46 277	1.19 600	0.70 602	1.30 601	0.85 599	1.02 588	0.89 586

DDUNet	1.50 539	2.69 623	1.12 467	1.77 600	1.88 603	1.84 548	0.92 517	1.70 437	1.16 396	1.38 473	1.79 524	1.60 496	1.12 483	1.37 337	1.08 471	1.10 598	0.76 603	2.37 612	0.94 603	2.00 600	1.37 601

MADNet+	2.69 597	3.22 627	11.53 621	1.44 596	1.12 583	3.19 598	1.81 592	2.85 597	2.37 585	1.68 537	2.07 552	2.85 586	2.18 587	7.41 605	5.23 600	0.79 586	0.76 603	0.69 587	0.65 587	0.98 585	0.95 588

Consistency-Raft	1.25 515	0.99 572	1.93 557	1.02 580	1.21 591	0.96 416	1.01 538	1.75 448	1.92 570	1.36 465	2.12 554	1.44 466	1.01 454	1.14 278	1.40 517	0.72 585	0.82 605	0.89 591	0.98 607	1.31 597	0.95 588

MFMNet_re	1.40 533	1.14 583	1.68 539	1.39 593	1.07 577	1.48 512	1.43 574	1.87 490	1.82 564	2.26 574	2.19 557	1.51 482	1.86 571	1.52 372	1.25 495	0.93 589	0.83 606	0.84 590	0.80 595	0.99 587	1.05 595

IMH-64-1	2.70 598	1.79 606	1.46 521	3.26 621	2.66 616	3.23 600	2.10 606	4.08 611	2.75 599	2.34 577	3.81 594	3.06 589	2.22 590	4.25 538	2.59 571	3.75 626	0.84 607	2.75 622	1.35 614	3.15 619	2.60 622

IMH-64	2.70 598	1.79 606	1.46 521	3.26 621	2.66 616	3.23 600	2.10 606	4.08 611	2.75 599	2.34 577	3.81 594	3.06 589	2.22 590	4.25 538	2.59 571	3.75 626	0.84 607	2.75 622	1.35 614	3.15 619	2.60 622

TorneroNet-64	5.30 617	2.03 612	1.74 546	3.43 623	2.81 619	10.09 626	2.12 608	9.10 632	17.12 639	4.96 622	9.27 629	10.72 632	3.70 613	9.20 620	4.55 598	3.31 621	0.84 607	2.88 625	1.55 621	3.49 622	3.04 625

RainbowNet	1.97 574	1.76 604	1.57 533	2.81 612	2.21 607	1.98 560	1.81 592	2.54 592	1.89 567	1.50 504	1.84 530	1.96 547	1.65 553	2.14 459	1.25 495	3.33 622	0.85 610	2.39 615	0.98 607	2.82 613	2.22 612

Dean	2.91 604	1.53 600	2.07 561	2.96 617	2.51 615	3.15 597	2.14 609	4.75 618	4.41 617	2.76 594	6.10 612	5.53 613	2.37 593	2.97 510	1.92 554	3.18 618	0.85 610	2.51 619	1.04 610	2.88 616	2.47 619

NVStereoNet_ROB	1.88 568	1.07 576	1.45 519	1.07 584	1.17 587	1.47 511	1.48 578	1.89 496	1.93 572	1.94 562	4.67 605	3.08 591	1.80 566	6.51 588	1.65 542	1.06 596	0.86 612	1.08 599	1.32 613	0.93 583	1.26 599
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TorneroNet	10.70 630	2.03 612	1.82 551	3.43 623	3.01 622	43.83 647	2.22 612	8.87 631	67.47 657	7.17 631	27.36 643	10.68 631	3.85 616	8.67 618	7.65 613	3.59 624	0.88 613	3.04 626	1.57 622	3.71 623	3.17 626

IMH	3.21 606	1.85 610	1.48 526	3.25 620	2.69 618	4.07 611	2.02 604	4.41 616	3.80 611	2.72 591	7.11 617	4.75 606	2.92 603	5.92 579	2.55 569	3.85 630	0.88 613	2.78 624	1.36 616	3.19 621	2.59 621

PWCK	2.88 603	2.05 614	5.72 604	2.08 602	1.11 581	3.55 602	3.90 626	2.86 598	3.54 610	3.03 603	3.63 592	3.10 592	2.31 592	8.15 617	3.09 579	2.12 606	0.91 615	1.75 604	0.98 607	2.57 607	1.18 598

JetBlue	3.97 608	2.01 611	10.19 617	1.38 592	2.84 620	10.53 627	9.54 631	3.60 609	2.41 587	2.73 592	3.39 589	4.54 602	4.31 617	7.85 614	6.84 607	0.88 587	0.93 616	0.89 591	0.91 601	1.74 598	1.91 609

SPS-STEREO	1.67 553	1.04 575	1.23 483	1.21 588	1.13 585	1.82 546	1.11 549	2.16 555	1.52 537	3.07 604	2.32 562	2.82 585	1.80 566	4.11 536	2.04 559	1.03 594	0.99 617	0.97 593	0.94 603	1.03 590	1.02 591
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	2.66 594	1.40 593	1.73 545	1.39 593	1.17 587	3.93 608	1.94 601	4.11 613	3.88 612	2.92 598	5.50 609	4.18 601	3.00 606	7.63 610	3.71 590	1.13 599	1.00 618	1.17 600	1.13 612	1.18 594	1.09 597

anonymity	1.12 497	0.97 569	1.21 480	1.07 584	1.12 583	1.08 443	0.89 510	1.95 514	1.16 396	1.29 426	1.26 381	1.22 413	1.09 478	1.15 279	1.01 462	1.02 593	1.00 618	0.97 593	0.97 605	0.98 585	0.99 590

SGM+DAISY	2.41 590	1.07 576	2.14 567	1.18 587	1.10 579	2.14 568	1.36 571	1.96 515	1.66 549	5.46 626	7.07 616	4.95 610	4.32 618	5.50 568	2.26 565	1.04 595	1.02 620	0.99 595	0.97 605	1.02 588	1.04 593

WAO-8	4.40 610	1.82 608	1.79 547	2.34 605	2.20 605	9.19 624	1.53 579	6.09 625	16.46 634	3.94 609	7.84 623	7.32 617	3.72 614	9.41 625	3.31 584	2.00 604	1.07 621	2.44 617	1.37 617	2.50 605	1.68 605

Venus	4.40 610	1.82 608	1.79 547	2.34 605	2.20 605	9.19 624	1.53 579	6.09 625	16.46 634	3.94 609	7.84 623	7.32 617	3.72 614	9.41 625	3.31 584	2.00 604	1.07 621	2.44 617	1.37 617	2.50 605	1.68 605

LVE	3.31 607	1.67 603	1.64 536	2.85 613	2.42 614	3.20 599	2.26 613	4.78 619	5.05 620	2.35 579	6.91 614	6.02 615	2.37 593	9.15 619	2.17 564	3.19 619	1.08 623	2.38 614	1.47 620	2.81 612	2.40 618

WAO-6	2.81 601	1.60 601	1.46 521	2.36 607	2.28 610	3.55 602	2.29 614	4.21 614	4.56 618	2.36 581	4.51 599	4.88 608	2.66 600	4.60 545	4.07 596	1.72 602	1.15 624	2.31 611	1.46 619	2.31 601	1.85 608

UNDER WATER	5.08 615	2.33 619	5.55 602	3.94 630	3.51 627	5.20 619	2.72 621	5.61 623	16.52 636	3.84 608	4.60 601	9.21 625	5.89 623	5.90 578	8.66 617	3.75 626	1.34 625	3.18 629	1.88 624	4.33 630	3.61 630

notaker	3.98 609	2.40 621	2.68 583	3.82 628	3.27 626	3.97 610	2.14 609	4.78 619	3.45 608	4.12 614	6.94 615	7.65 621	3.26 607	7.82 613	5.30 601	4.04 631	1.41 626	3.36 631	2.10 628	3.88 625	3.31 628

UNDER WATER-64	5.27 616	2.32 618	8.78 615	3.93 629	3.54 628	7.61 622	3.03 625	5.84 624	14.19 630	4.04 611	4.04 596	9.39 626	6.26 625	5.93 580	8.48 616	3.60 625	1.51 627	3.13 627	1.88 624	4.29 629	3.61 630

KSHMR	8.75 626	2.06 615	2.11 565	3.53 625	3.11 623	4.13 612	2.69 619	5.60 622	61.37 656	3.00 601	55.83 656	4.98 612	2.45 596	4.49 542	2.61 573	3.46 623	1.55 628	3.14 628	1.94 626	3.72 624	3.18 627

ktn	4.70 613	2.38 620	2.12 566	3.76 626	3.24 624	4.85 616	2.95 624	5.52 621	7.37 626	4.07 613	19.32 639	7.46 619	3.47 609	7.39 604	2.95 577	4.04 631	1.85 629	3.26 630	2.22 629	3.08 618	2.65 624

TCMNet-wrong-test	10.31 628	11.40 635	14.84 624	20.96 637	18.45 635	13.80 633	10.76 632	15.78 637	3.53 609	5.20 624	5.52 610	16.26 635	12.61 632	7.51 609	10.15 620	7.43 636	2.37 630	4.31 634	3.43 633	11.36 638	10.61 637

JetRed	6.91 622	8.80 633	25.96 636	2.85 613	3.25 625	13.98 634	11.87 633	6.25 627	4.28 616	4.45 616	4.56 600	6.69 616	5.46 621	7.46 607	14.05 628	2.59 612	3.31 631	2.59 620	2.29 630	4.20 628	3.36 629

HanzoNet	11.04 631	3.62 628	8.10 613	4.08 631	3.55 629	4.90 617	2.73 622	7.19 629	10.10 627	31.86 652	28.92 644	21.96 644	36.36 646	18.08 638	10.17 621	7.94 637	3.32 632	3.47 632	3.31 631	7.06 635	4.04 632

PML	51.67 652	36.25 645	13.28 623	7.46 633	20.81 636	108.69 656	232.22 658	8.72 630	27.82 645	87.01 657	269.67 658	69.67 657	61.95 657	24.76 646	14.20 629	9.74 640	3.40 633	9.62 640	4.70 634	18.74 641	4.72 634

MADNet++	5.01 614	3.14 625	4.91 599	4.55 632	3.94 630	5.20 619	4.41 628	4.40 615	4.13 615	4.95 621	6.08 611	4.74 605	5.37 620	9.40 624	10.67 624	4.65 633	4.15 634	3.97 633	3.34 632	4.09 627	4.08 633

USTest	14.33 635	14.94 637	21.04 628	17.44 636	16.05 632	23.26 635	33.84 644	21.73 638	11.80 629	9.36 634	10.14 630	15.97 634	13.20 633	17.28 637	22.43 639	3.78 629	5.01 635	6.17 639	6.16 636	9.25 637	7.72 636

DPSimNet_ROB	11.20 632	4.98 630	35.43 640	2.90 616	4.52 631	7.89 623	17.09 636	4.66 617	6.06 624	14.89 639	10.93 632	17.29 636	36.81 648	13.18 635	15.68 632	2.86 614	6.29 636	5.75 637	5.09 635	3.91 626	7.70 635

DPSMNet_ROB	13.02 634	8.23 631	21.91 630	9.53 635	18.11 634	11.56 629	32.02 643	10.64 634	16.23 633	7.05 630	19.49 641	10.16 629	16.66 636	9.85 630	22.43 639	4.77 635	8.68 637	5.38 636	10.26 641	6.17 634	11.36 638

DGTPSM_ROB	13.01 633	8.23 631	21.87 629	9.51 634	18.10 633	11.56 629	32.01 642	10.63 633	16.20 632	7.03 629	19.48 640	10.15 628	16.66 636	9.83 629	22.42 638	4.75 634	8.68 637	5.37 635	10.25 640	6.16 633	11.36 638

Anonymous_1	43.04 651	18.73 638	24.79 633	21.81 638	46.26 648	27.80 636	37.60 645	28.08 644	16.14 631	14.66 638	14.30 633	20.65 638	17.88 638	21.56 639	25.94 642	117.93 657	8.92 639	100.65 654	126.50 654	158.64 657	12.08 640

DPSM_ROB	19.08 636	19.14 639	25.17 634	22.15 639	20.85 637	28.17 637	37.82 646	26.56 642	16.85 637	14.14 636	14.84 634	21.70 639	18.75 639	21.87 640	26.55 643	10.16 642	9.30 640	10.47 641	10.42 642	14.03 639	12.61 641

DPSM	19.08 636	19.14 639	25.17 634	22.15 639	20.85 637	28.17 637	37.82 646	26.56 642	16.85 637	14.14 636	14.84 634	21.70 639	18.75 639	21.87 640	26.55 643	10.16 642	9.30 640	10.47 641	10.42 642	14.03 639	12.61 641

tt	6.58 621	0.26 180	6.10 606	3.77 627	2.16 604	11.55 628	19.63 637	13.33 636	5.74 622	2.96 599	2.65 576	4.97 611	6.33 627	3.81 531	7.24 608	9.15 638	11.32 642	5.89 638	6.24 637	6.03 632	2.55 620

test_sample9	1.86 567	0.49 480	1.13 469	0.56 346	0.39 345	1.02 431	0.73 467	1.78 462	1.21 425	1.22 391	1.18 349	1.08 377	0.92 406	2.27 474	7.92 614	0.57 572	12.61 643	0.62 581	0.67 588	0.45 522	0.42 515

test_sample8	2.19 581	0.49 480	1.13 469	0.56 346	0.39 345	1.02 431	0.73 467	1.82 475	1.15 387	2.26 574	1.30 394	4.94 609	2.52 598	2.27 474	7.92 614	0.57 572	12.61 643	0.62 581	0.67 588	0.45 522	0.42 515

LSM0	42.82 650	38.75 651	50.81 651	47.07 650	109.38 656	57.00 653	76.02 651	53.74 657	33.71 647	29.02 651	30.41 651	43.87 655	37.22 649	43.91 655	53.54 657	20.52 649	18.62 645	21.10 648	21.11 648	28.41 647	42.22 650

RAFT-FEzeroshot	38.32 642	38.45 647	50.28 646	44.74 646	41.87 644	56.68 649	76.38 654	53.24 653	33.76 648	28.29 647	29.37 646	43.69 653	37.66 650	43.83 651	53.41 654	20.32 645	18.70 646	21.07 643	21.07 645	28.25 644	25.35 646

RAFT-FE	38.32 642	38.45 647	50.28 646	44.74 646	41.87 644	56.68 649	76.38 654	53.24 653	33.76 648	28.29 647	29.37 646	43.69 653	37.66 650	43.83 651	53.41 654	20.32 645	18.70 646	21.07 643	21.07 645	28.25 644	25.35 646

Selective-RAFT-Error	38.39 646	38.47 650	50.44 650	44.73 645	41.97 647	56.68 649	76.38 654	53.24 653	33.92 651	28.34 650	29.85 650	43.60 650	38.20 654	43.75 650	53.34 652	20.38 647	18.70 646	21.09 647	21.05 644	28.30 646	25.43 648

CasAABBNet	38.33 644	38.46 649	50.35 648	44.75 648	41.84 643	56.68 649	76.37 653	53.22 652	33.83 650	28.31 649	29.54 648	43.62 652	37.71 652	43.84 654	53.41 654	20.30 644	18.70 646	21.07 643	21.07 645	28.24 643	25.34 645

FlowAnything	38.37 645	38.41 646	50.38 649	44.76 649	41.94 646	56.64 648	76.34 652	53.28 656	34.23 652	28.25 646	29.72 649	43.60 650	37.79 653	43.83 651	53.38 653	20.39 648	18.71 650	21.07 643	21.14 649	28.23 642	25.29 644

LRCNet_RVC	22.74 638	32.10 644	21.97 631	29.84 641	26.23 639	4.42 614	0.81 492	22.66 639	2.02 576	26.93 645	29.26 645	23.06 646	15.59 635	23.84 642	18.88 635	31.75 650	19.90 651	34.65 649	32.13 650	30.54 648	28.32 649

xxxxx1	54.10 653	25.67 641	27.13 637	113.43 651	96.96 653	30.69 641	47.44 648	32.38 646	25.60 641	17.75 640	17.27 636	21.81 641	21.02 641	24.43 643	33.82 645	33.37 651	40.54 652	157.71 655	175.86 655	66.16 652	72.93 654

tt_ll	54.10 653	25.67 641	27.13 637	113.43 651	96.96 653	30.69 641	47.44 648	32.38 646	25.60 641	17.75 640	17.27 636	21.81 641	21.02 641	24.43 643	33.82 645	33.37 651	40.54 652	157.71 655	175.86 655	66.16 652	72.93 654

ff	54.10 653	25.67 641	27.13 637	113.43 651	96.96 653	30.69 641	47.44 648	32.38 646	25.60 641	17.75 640	17.27 636	21.81 641	21.02 641	24.43 643	33.82 645	33.37 651	40.54 652	157.71 655	175.86 655	66.16 652	72.93 654

AVERAGE_ROB	40.43 648	42.37 653	42.73 642	36.96 644	35.58 642	30.50 640	27.61 640	36.71 651	38.39 654	44.91 654	44.36 653	37.45 649	36.70 647	41.88 649	40.35 649	45.43 655	46.81 655	47.11 651	46.35 651	42.51 650	43.87 651

HaxPig	38.92 647	41.40 652	41.64 641	29.95 642	32.27 640	28.90 639	27.60 639	29.73 645	37.71 653	43.82 653	43.87 652	33.17 647	35.56 645	41.53 648	40.37 650	43.94 654	47.51 656	45.82 650	47.08 652	42.38 649	44.15 652

MEDIAN_ROB	42.00 649	44.40 654	44.29 645	35.15 643	34.95 641	31.28 645	29.60 641	35.88 650	40.02 655	47.20 655	46.64 654	37.37 648	38.48 655	44.35 656	42.45 651	48.03 656	49.39 657	49.71 652	49.03 653	45.14 651	46.65 653

test_example2	192.40 656	210.76 657	206.48 656	199.83 656	204.73 657	172.94 657	183.52 657	133.93 658	133.41 658	191.38 658	196.19 657	187.13 658	178.77 658	205.33 658	208.00 658	222.09 658	238.72 658	186.54 658	190.54 658	227.34 658	170.31 657

ccccc		492.34 658		530.87 657	530.37 658	478.08 658		491.76 659		448.18 659		476.12 659		541.64 659		663.49 659	459.54 659	353.94 659	309.79 659	586.66 659

ASD4		10.99 634

Low-res two-view benchmark