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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.5_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.41 130	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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.
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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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.
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
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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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