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

S2M2_XL	0.24 1	0.24 136	0.39 52	0.34 1	0.24 58	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 25	0.40 77	0.24 9	0.23 15	0.32 1	0.26 24	0.20 276	0.18 373	0.18 170	0.16 213	0.18 179	0.14 114
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 1	0.21 77	0.36 12	0.38 63	0.22 24	0.32 22	0.22 55	0.39 2	0.23 6	0.30 47	0.25 9	0.30 41	0.33 94	0.34 3	0.26 24	0.16 94	0.12 69	0.15 71	0.11 9	0.13 24	0.12 28

uiiii_40	0.25 3	0.18 10	0.35 1	0.35 3	0.25 88	0.32 22	0.18 2	0.45 5	0.26 10	0.29 25	0.25 9	0.33 58	0.36 123	0.54 74	0.26 24	0.12 9	0.11 31	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.11 2

5k_new	0.26 4	0.19 36	0.38 42	0.38 63	0.24 58	0.30 15	0.20 19	0.52 17	0.32 51	0.29 25	0.27 22	0.37 87	0.26 36	0.52 65	0.28 78	0.14 48	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 28

weee2	0.26 4	0.19 36	0.37 20	0.37 29	0.24 58	0.34 33	0.20 19	0.49 11	0.31 41	0.29 25	0.26 15	0.40 105	0.26 36	0.45 20	0.27 49	0.13 29	0.12 69	0.13 1	0.11 9	0.13 24	0.12 28

4.5w_L	0.26 4	0.17 1	0.35 1	0.36 8	0.26 103	0.33 27	0.21 38	0.46 8	0.25 7	0.30 47	0.26 15	0.31 44	0.35 113	0.66 130	0.27 49	0.13 29	0.11 31	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.11 2

iked130	0.26 4	0.18 10	0.36 12	0.37 29	0.23 33	0.35 38	0.22 55	0.57 51	0.28 16	0.29 25	0.27 22	0.34 62	0.27 46	0.42 11	0.26 24	0.15 69	0.13 149	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.12 28

ITERv14	0.26 4	0.19 36	0.37 20	0.37 29	0.23 33	0.35 38	0.21 38	0.61 77	0.30 28	0.29 25	0.29 33	0.34 62	0.22 10	0.45 20	0.26 24	0.14 48	0.13 149	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 28

v134_o9	0.26 4	0.18 10	0.37 20	0.37 29	0.26 103	0.35 38	0.21 38	0.59 61	0.30 28	0.29 25	0.31 46	0.31 44	0.26 36	0.46 29	0.25 12	0.14 48	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 28

ITERv12	0.26 4	0.19 36	0.36 12	0.37 29	0.26 103	0.32 22	0.20 19	0.54 28	0.28 16	0.28 14	0.31 46	0.38 96	0.27 46	0.45 20	0.26 24	0.13 29	0.11 31	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.12 28

vnu138km	0.26 4	0.18 10	0.37 20	0.37 29	0.24 58	0.36 49	0.21 38	0.55 35	0.31 41	0.29 25	0.26 15	0.37 87	0.25 24	0.48 47	0.27 49	0.14 48	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.11 2

ITERv10	0.26 4	0.18 10	0.37 20	0.37 29	0.25 88	0.33 27	0.20 19	0.56 41	0.30 28	0.29 25	0.28 28	0.36 76	0.30 71	0.49 53	0.27 49	0.14 48	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 28

99wein	0.26 4	0.18 10	0.37 20	0.36 8	0.23 33	0.32 22	0.19 8	0.56 41	0.33 59	0.30 47	0.31 46	0.36 76	0.25 24	0.48 47	0.28 78	0.14 48	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 28

ITERv7	0.26 4	0.19 36	0.37 20	0.36 8	0.23 33	0.36 49	0.20 19	0.56 41	0.29 21	0.29 25	0.31 46	0.35 68	0.27 46	0.46 29	0.27 49	0.14 48	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 28

s6wercc	0.26 4	0.19 36	0.37 20	0.36 8	0.23 33	0.36 49	0.20 19	0.54 28	0.29 21	0.29 25	0.29 33	0.35 68	0.27 46	0.44 18	0.26 24	0.14 48	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 28

a5sdf	0.26 4	0.19 36	0.37 20	0.36 8	0.24 58	0.36 49	0.20 19	0.54 28	0.29 21	0.29 25	0.29 33	0.35 68	0.26 36	0.46 29	0.27 49	0.14 48	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 28

MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 58	0.36 12	0.37 29	0.22 24	0.35 38	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 6	0.23 6	0.34 62	0.20 1	0.77 165	0.23 2	0.16 94	0.11 31	0.15 71	0.11 9	0.13 24	0.11 2

mfccc	0.27 18	0.19 36	0.39 52	0.37 29	0.24 58	0.39 70	0.19 8	0.56 41	0.30 28	0.30 47	0.24 7	0.40 105	0.29 65	0.49 53	0.28 78	0.15 69	0.13 149	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 28

ss10	0.27 18	0.18 10	0.37 20	0.37 29	0.22 24	0.29 12	0.20 19	0.57 51	0.35 71	0.31 55	0.33 58	0.33 58	0.23 15	0.50 58	0.29 88	0.16 94	0.14 209	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.11 2

SX	0.27 18	0.19 36	0.39 52	0.38 63	0.23 33	0.33 27	0.20 19	0.52 17	0.31 41	0.30 47	0.21 2	0.43 114	0.25 24	0.54 74	0.28 78	0.16 94	0.12 69	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 28

USM	0.27 18	0.17 1	0.37 20	0.39 73	0.20 4	0.37 59	0.21 38	0.53 22	0.37 80	0.29 25	0.31 46	0.38 96	0.21 3	0.47 40	0.27 49	0.16 94	0.13 149	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.11 2

ACM	0.27 18	0.19 36	0.37 20	0.37 29	0.26 103	0.37 59	0.19 8	0.54 28	0.31 41	0.30 47	0.32 56	0.36 76	0.24 18	0.48 47	0.28 78	0.14 48	0.13 149	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 28

StePilot	0.27 18	0.17 1	0.35 1	0.36 8	0.25 88	0.33 27	0.19 8	0.45 5	0.28 16	0.31 55	0.28 28	0.29 34	0.36 123	0.76 161	0.27 49	0.13 29	0.11 31	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.11 2

tim_s	0.27 18	0.17 1	0.37 20	0.40 83	0.34 291	0.35 38	0.23 69	0.51 15	0.32 51	0.28 14	0.30 42	0.45 125	0.22 10	0.48 47	0.26 24	0.12 9	0.13 149	0.14 10	0.11 9	0.14 61	0.11 2

qyd29nn	0.27 18	0.19 36	0.38 42	0.36 8	0.21 11	0.31 19	0.20 19	0.52 17	0.26 10	0.27 11	0.29 33	0.34 62	0.28 59	0.67 134	0.26 24	0.18 191	0.19 394	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.12 28

yuret106	0.27 18	0.18 10	0.39 52	0.37 29	0.24 58	0.32 22	0.19 8	0.58 55	0.27 15	0.26 6	0.27 22	0.39 101	0.30 71	0.48 47	0.27 49	0.17 145	0.17 348	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 28

uio108cc	0.27 18	0.18 10	0.36 12	0.37 29	0.22 24	0.43 100	0.25 82	0.59 61	0.31 41	0.28 14	0.29 33	0.37 87	0.29 65	0.44 18	0.25 12	0.17 145	0.17 348	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.12 28

oiu110	0.27 18	0.19 36	0.37 20	0.37 29	0.25 88	0.36 49	0.21 38	0.58 55	0.32 51	0.28 14	0.27 22	0.38 96	0.33 94	0.46 29	0.26 24	0.17 145	0.18 373	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.13 81

ITERv24	0.27 18	0.18 10	0.35 1	0.36 8	0.24 58	0.42 90	0.21 38	0.58 55	0.28 16	0.30 47	0.35 64	0.35 68	0.31 82	0.45 20	0.27 49	0.16 94	0.18 373	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.13 81

dd23bbn	0.27 18	0.18 10	0.35 1	0.37 29	0.22 24	0.43 100	0.22 55	0.59 61	0.29 21	0.29 25	0.37 68	0.32 48	0.27 46	0.50 58	0.27 49	0.13 29	0.14 209	0.13 1	0.11 9	0.13 24	0.11 2

hj116sk	0.27 18	0.18 10	0.37 20	0.36 8	0.26 103	0.37 59	0.19 8	0.59 61	0.36 74	0.26 6	0.27 22	0.42 110	0.25 24	0.53 70	0.26 24	0.16 94	0.14 209	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 28

v20iiwwt	0.27 18	0.19 36	0.36 12	0.37 29	0.24 58	0.44 108	0.23 69	0.57 51	0.30 28	0.32 64	0.30 42	0.38 96	0.27 46	0.45 20	0.29 88	0.14 48	0.13 149	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.12 28

ITERv19	0.27 18	0.18 10	0.35 1	0.37 29	0.25 88	0.40 74	0.21 38	0.59 61	0.30 28	0.29 25	0.31 46	0.40 105	0.24 18	0.45 20	0.28 78	0.17 145	0.18 373	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.12 28

ITER124	0.27 18	0.18 10	0.35 1	0.37 29	0.24 58	0.45 113	0.21 38	0.52 17	0.30 28	0.34 73	0.25 9	0.37 87	0.26 36	0.48 47	0.27 49	0.15 69	0.15 275	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.12 28

dddd17k	0.27 18	0.19 36	0.36 12	0.38 63	0.24 58	0.35 38	0.21 38	0.55 35	0.31 41	0.31 55	0.30 42	0.35 68	0.28 59	0.47 40	0.26 24	0.16 94	0.14 209	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.12 28

zxcv128	0.27 18	0.18 10	0.37 20	0.36 8	0.26 103	0.34 33	0.20 19	0.58 55	0.26 10	0.29 25	0.30 42	0.36 76	0.30 71	0.46 29	0.27 49	0.17 145	0.16 317	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.11 2

ITERv8	0.27 18	0.18 10	0.37 20	0.37 29	0.24 58	0.36 49	0.20 19	0.56 41	0.30 28	0.30 47	0.33 58	0.34 62	0.26 36	0.49 53	0.27 49	0.14 48	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 28

252Zero-FE	0.27 18	0.22 98	0.40 64	0.41 97	0.24 58	0.29 12	0.19 8	0.59 61	0.46 113	0.31 55	0.33 58	0.22 2	0.25 24	0.40 8	0.29 88	0.16 94	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.13 81

Wavelet-MonSter	0.27 18	0.20 58	0.41 71	0.39 73	0.26 103	0.26 4	0.25 82	0.49 11	0.29 21	0.36 82	0.47 107	0.28 31	0.32 90	0.49 53	0.26 24	0.11 1	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.12 28

MLG-Stereo_test1	0.27 18	0.19 36	0.38 42	0.40 83	0.24 58	0.38 66	0.20 19	0.59 61	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 58	0.27 46	0.90 215	0.25 12	0.14 48	0.11 31	0.16 103	0.11 9	0.13 24	0.12 28

LGtest1	0.27 18	0.21 77	0.44 92	0.41 97	0.21 11	0.42 90	0.19 8	0.56 41	0.26 10	0.29 25	0.24 7	0.29 34	0.29 65	0.55 82	0.25 12	0.18 191	0.12 69	0.16 103	0.12 88	0.14 61	0.13 81

dual_stereo	0.27 18	0.19 36	0.35 1	0.39 73	0.21 11	0.25 3	0.22 55	0.48 9	0.31 41	0.32 64	0.26 15	0.37 87	0.24 18	0.83 188	0.29 88	0.16 94	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.14 61	0.11 2

SteFusion	0.28 43	0.17 1	0.38 42	0.37 29	0.29 178	0.40 74	0.25 82	0.54 28	0.37 80	0.29 25	0.47 107	0.29 34	0.22 10	0.58 94	0.27 49	0.11 1	0.11 31	0.14 10	0.12 88	0.14 61	0.11 2

PyraSte	0.28 43	0.17 1	0.38 42	0.40 83	0.31 228	0.38 66	0.20 19	0.53 22	0.33 59	0.29 25	0.39 74	0.48 143	0.26 36	0.57 90	0.26 24	0.12 9	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.14 61	0.11 2

xxxad45	0.28 43	0.17 1	0.35 1	0.40 83	0.33 272	0.36 49	0.27 102	0.50 13	0.35 71	0.27 11	0.26 15	0.49 152	0.27 46	0.45 20	0.26 24	0.12 9	0.14 209	0.14 10	0.11 9	0.15 89	0.11 2

ACW_4w	0.28 43	0.17 1	0.36 12	0.39 73	0.34 291	0.33 27	0.28 109	0.51 15	0.32 51	0.28 14	0.32 56	0.47 137	0.24 18	0.59 97	0.26 24	0.12 9	0.14 209	0.15 71	0.12 88	0.15 89	0.11 2

5w_v4	0.28 43	0.17 1	0.35 1	0.40 83	0.37 324	0.35 38	0.28 109	0.50 13	0.34 66	0.29 25	0.31 46	0.55 183	0.27 46	0.43 13	0.26 24	0.12 9	0.14 209	0.14 10	0.11 9	0.14 61	0.11 2

ITERv28	0.28 43	0.18 10	0.39 52	0.37 29	0.26 103	0.40 74	0.22 55	0.53 22	0.32 51	0.28 14	0.31 46	0.36 76	0.27 46	0.58 94	0.27 49	0.16 94	0.17 348	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.13 81

ITERv21	0.28 43	0.19 36	0.37 20	0.36 8	0.27 135	0.36 49	0.21 38	0.55 35	0.32 51	0.27 11	0.25 9	0.39 101	0.26 36	0.62 116	0.29 88	0.18 191	0.15 275	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 28

MonStereo	0.28 43	0.18 10	0.39 52	0.36 8	0.21 11	0.55 207	0.31 133	0.55 35	0.43 99	0.28 14	0.28 28	0.23 4	0.21 3	0.57 90	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.14 61	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 43	0.18 10	0.39 52	0.36 8	0.21 11	0.55 207	0.31 133	0.55 35	0.43 99	0.28 14	0.28 28	0.23 4	0.21 3	0.56 85	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.14 61	0.11 2

IGEV	0.28 43	0.18 10	0.39 52	0.37 29	0.31 228	0.45 113	0.21 38	0.59 61	0.40 90	0.31 55	0.43 92	0.26 17	0.21 3	0.43 13	0.25 12	0.13 29	0.12 69	0.16 103	0.13 122	0.12 1	0.12 28

MLG-Stereo_test3	0.28 43	0.18 10	0.42 81	0.40 83	0.23 33	0.47 127	0.19 8	0.61 77	0.29 21	0.35 77	0.21 2	0.35 68	0.21 3	0.60 110	0.25 12	0.15 69	0.11 31	0.16 103	0.11 9	0.13 24	0.13 81

MonSter	0.28 43	0.18 10	0.39 52	0.36 8	0.21 11	0.55 207	0.31 133	0.55 35	0.43 99	0.28 14	0.29 33	0.23 4	0.21 3	0.56 85	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.14 61	0.11 2

ITERv30	0.29 55	0.19 36	0.40 64	0.35 3	0.24 58	0.30 15	0.21 38	0.54 28	0.30 28	0.25 3	0.29 33	0.41 109	0.30 71	0.87 205	0.27 49	0.17 145	0.19 394	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.13 81

OmniDepth	0.29 55	0.19 36	0.37 20	0.40 83	0.17 1	0.58 223	0.32 142	0.60 75	0.29 21	0.26 6	0.26 15	0.39 101	0.43 160	0.47 40	0.26 24	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 88	0.15 89	0.12 28

4.5_new	0.29 55	0.25 164	0.41 71	0.36 8	0.23 33	0.52 181	0.36 187	0.56 41	0.34 66	0.45 132	0.42 82	0.27 22	0.25 24	0.40 8	0.24 5	0.13 29	0.10 9	0.15 71	0.13 122	0.16 113	0.12 28

4.5w-stereo	0.29 55	0.25 164	0.41 71	0.36 8	0.23 33	0.52 181	0.36 187	0.56 41	0.34 66	0.45 132	0.42 82	0.27 22	0.25 24	0.40 8	0.24 5	0.13 29	0.10 9	0.15 71	0.13 122	0.16 113	0.12 28

LG-Stereo_L2	0.29 55	0.20 58	0.45 105	0.37 29	0.25 88	0.26 4	0.20 19	0.78 133	0.28 16	0.28 14	0.26 15	0.24 9	0.26 36	0.91 216	0.23 2	0.15 69	0.11 31	0.15 71	0.12 88	0.14 61	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 55	0.19 36	0.38 42	0.41 97	0.20 4	0.42 90	0.20 19	0.66 97	0.21 2	0.25 3	0.22 5	0.33 58	0.28 59	1.09 271	0.25 12	0.14 48	0.11 31	0.16 103	0.11 9	0.13 24	0.12 28

zaero_v3	0.30 61	0.18 10	0.41 71	0.37 29	0.23 33	0.57 219	0.20 19	0.62 81	0.36 74	0.41 106	0.42 82	0.32 48	0.24 18	0.68 137	0.26 24	0.13 29	0.11 31	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.11 2

ITERv2	0.30 61	0.18 10	0.43 87	0.36 8	0.23 33	0.50 159	0.19 8	0.62 81	0.36 74	0.39 103	0.39 74	0.36 76	0.25 24	0.74 159	0.27 49	0.13 29	0.11 31	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.11 2

Monster-pub-mixall	0.30 61	0.19 36	0.39 52	0.36 8	0.21 11	0.28 10	0.18 2	0.58 55	0.34 66	0.36 82	0.34 61	0.26 17	0.20 1	1.40 359	0.24 5	0.15 69	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 81

AdaDepth	0.30 61	0.22 98	0.49 127	0.44 137	0.27 135	0.44 108	0.24 77	0.52 17	0.30 28	0.31 55	0.37 68	0.26 17	0.32 90	0.79 174	0.25 12	0.12 9	0.12 69	0.16 103	0.13 122	0.16 113	0.15 152

asda	0.30 61	0.24 136	0.42 81	0.38 63	0.23 33	0.43 100	0.34 163	0.58 55	0.37 80	0.38 95	0.42 82	0.27 22	0.34 105	0.52 65	0.30 103	0.11 1	0.09 1	0.14 10	0.11 9	0.14 61	0.12 28

asd	0.30 61	0.21 77	0.41 71	0.39 73	0.24 58	0.47 127	0.30 126	0.69 105	0.30 28	0.41 106	0.39 74	0.28 31	0.33 94	0.62 116	0.27 49	0.13 29	0.09 1	0.14 10	0.12 88	0.14 61	0.12 28

4.25_new	0.30 61	0.26 187	0.44 92	0.38 63	0.26 103	0.49 145	0.40 239	0.59 61	0.31 41	0.38 95	0.42 82	0.27 22	0.34 105	0.46 29	0.31 121	0.12 9	0.09 1	0.15 71	0.11 9	0.14 61	0.12 28

4.5w_new	0.30 61	0.26 187	0.44 92	0.38 63	0.26 103	0.49 145	0.40 239	0.59 61	0.31 41	0.38 95	0.42 82	0.27 22	0.34 105	0.46 29	0.31 121	0.12 9	0.09 1	0.15 71	0.11 9	0.14 61	0.12 28

4.25w-stereo	0.30 61	0.26 187	0.44 92	0.38 63	0.26 103	0.49 145	0.40 239	0.59 61	0.32 51	0.38 95	0.42 82	0.27 22	0.34 105	0.46 29	0.31 121	0.12 9	0.09 1	0.15 71	0.11 9	0.14 61	0.12 28

4w-stereo	0.30 61	0.24 136	0.44 92	0.37 29	0.23 33	0.46 120	0.27 102	0.63 86	0.31 41	0.41 106	0.44 96	0.27 22	0.36 123	0.59 97	0.30 103	0.11 1	0.09 1	0.15 71	0.12 88	0.13 24	0.12 28

LG-Stereo_L1	0.30 61	0.20 58	0.44 92	0.37 29	0.26 103	0.29 12	0.21 38	0.66 97	0.26 10	0.25 3	0.25 9	0.24 9	0.22 10	1.24 310	0.23 2	0.15 69	0.11 31	0.15 71	0.12 88	0.14 61	0.11 2

IGEV-Stereo++	0.30 61	0.20 58	0.40 64	0.46 161	0.30 202	0.33 27	0.22 55	0.75 123	0.45 106	0.32 64	0.41 80	0.32 48	0.48 204	0.38 4	0.27 49	0.15 69	0.11 31	0.15 71	0.12 88	0.15 89	0.13 81

ITERv4	0.31 73	0.19 36	0.39 52	0.35 3	0.23 33	0.34 33	0.20 19	0.62 81	0.38 84	0.46 137	0.58 151	0.28 31	0.47 190	0.52 65	0.34 160	0.13 29	0.12 69	0.14 10	0.12 88	0.14 61	0.14 114

GEAStereo	0.31 73	0.21 77	0.43 87	0.43 112	0.31 228	0.46 120	0.36 187	0.74 120	0.33 59	0.34 73	0.38 70	0.32 48	0.33 94	0.43 13	0.26 24	0.21 310	0.12 69	0.17 132	0.12 88	0.17 144	0.14 114

2.5w	0.31 73	0.23 115	0.46 113	0.39 73	0.24 58	0.42 90	0.39 231	0.61 77	0.30 28	0.37 87	0.53 132	0.24 9	0.25 24	0.77 165	0.28 78	0.12 9	0.10 9	0.14 10	0.12 88	0.14 61	0.12 28

2.75w_new	0.31 73	0.23 115	0.43 87	0.35 3	0.23 33	0.42 90	0.42 259	0.54 28	0.35 71	0.47 143	0.43 92	0.24 9	0.30 71	0.66 130	0.33 143	0.12 9	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.12 28

LG-G_1	0.31 73	0.20 58	0.44 92	0.42 105	0.20 4	0.64 260	0.18 2	0.70 109	0.25 7	0.29 25	0.29 33	0.36 76	0.35 113	0.87 205	0.24 5	0.16 94	0.12 69	0.16 103	0.11 9	0.13 24	0.13 81

LG-G	0.31 73	0.20 58	0.44 92	0.42 105	0.20 4	0.64 260	0.18 2	0.70 109	0.25 7	0.29 25	0.29 33	0.36 76	0.35 113	0.87 205	0.24 5	0.16 94	0.12 69	0.16 103	0.11 9	0.13 24	0.13 81

ITER	0.32 79	0.18 10	0.39 52	0.36 8	0.21 11	0.37 59	0.20 19	0.56 41	0.30 28	0.41 106	0.48 112	0.35 68	0.25 24	1.31 325	0.29 88	0.14 48	0.11 31	0.13 1	0.11 9	0.13 24	0.12 28

qwe	0.32 79	0.21 77	0.40 64	0.37 29	0.26 103	0.49 145	0.29 116	0.64 88	0.39 86	0.49 157	0.48 112	0.26 17	0.27 46	0.80 177	0.34 160	0.12 9	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.15 89	0.12 28

2.25w	0.32 79	0.24 136	0.48 120	0.37 29	0.24 58	0.45 113	0.25 82	0.62 81	0.40 90	0.45 132	0.58 151	0.27 22	0.32 90	0.74 159	0.35 171	0.12 9	0.10 9	0.14 10	0.12 88	0.13 24	0.14 114

3.25w_new	0.32 79	0.21 77	0.45 105	0.38 63	0.23 33	0.52 181	0.34 163	0.65 92	0.39 86	0.47 143	0.45 101	0.32 48	0.35 113	0.61 114	0.27 49	0.12 9	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 28

3.25w	0.32 79	0.21 77	0.45 105	0.37 29	0.23 33	0.52 181	0.34 163	0.65 92	0.39 86	0.47 143	0.45 101	0.32 48	0.35 113	0.61 114	0.27 49	0.12 9	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.12 1	0.12 28

3.75w	0.32 79	0.23 115	0.44 92	0.37 29	0.29 178	0.62 253	0.36 187	0.59 61	0.32 51	0.41 106	0.47 107	0.25 15	0.34 105	0.64 121	0.26 24	0.12 9	0.09 1	0.14 10	0.12 88	0.13 24	0.12 28

2w_stereo	0.32 79	0.24 136	0.45 105	0.39 73	0.22 24	0.46 120	0.47 325	0.69 105	0.42 97	0.43 120	0.50 124	0.24 9	0.45 173	0.47 40	0.29 88	0.12 9	0.10 9	0.15 71	0.12 88	0.15 89	0.13 81

SGD-Stereo	0.32 79	0.20 58	0.40 64	0.38 63	0.19 2	0.43 100	0.22 55	0.64 88	0.33 59	0.42 114	0.34 61	0.27 22	0.35 113	1.15 286	0.30 103	0.20 276	0.10 9	0.15 71	0.13 122	0.17 144	0.13 81

GREAT-IGEV	0.32 79	0.20 58	0.42 81	0.37 29	0.29 178	0.36 49	0.28 109	0.56 41	0.58 156	0.28 14	0.50 124	0.29 34	0.29 65	0.84 193	0.27 49	0.14 48	0.11 31	0.15 71	0.11 9	0.17 144	0.14 114

GSStereo	0.33 88	0.21 77	0.43 87	0.45 151	0.31 228	0.46 120	0.36 187	0.92 187	0.47 117	0.37 87	0.38 70	0.32 48	0.33 94	0.43 13	0.26 24	0.19 237	0.11 31	0.16 103	0.12 88	0.17 144	0.15 152

3.5w_stereo	0.33 88	0.25 164	0.45 105	0.37 29	0.24 58	0.54 198	0.35 171	0.66 97	0.36 74	0.43 120	0.44 96	0.29 34	0.34 105	0.77 165	0.39 213	0.11 1	0.09 1	0.15 71	0.11 9	0.14 61	0.13 81

3w_stereo	0.33 88	0.25 164	0.52 152	0.40 83	0.21 11	0.53 190	0.54 380	0.65 92	0.46 113	0.44 124	0.48 112	0.23 4	0.45 173	0.46 29	0.29 88	0.12 9	0.10 9	0.15 71	0.12 88	0.15 89	0.15 152

DEFOM-Stereo	0.33 88	0.20 58	0.40 64	0.42 105	0.28 161	0.80 362	0.23 69	0.48 9	0.37 80	0.37 87	0.31 46	0.23 4	0.24 18	1.20 300	0.27 49	0.16 94	0.12 69	0.14 10	0.11 9	0.14 61	0.14 114

gasm-f	0.34 92	0.22 98	0.42 81	0.43 112	0.31 228	0.39 70	0.44 291	0.74 120	0.33 59	0.34 73	0.64 165	0.32 48	0.46 180	0.55 82	0.28 78	0.21 310	0.12 69	0.17 132	0.12 88	0.18 179	0.14 114

Zero-FE251	0.34 92	0.23 115	0.51 143	0.45 151	0.29 178	0.58 223	0.24 77	0.82 156	0.34 66	0.49 157	0.38 70	0.52 170	0.42 152	0.47 40	0.27 49	0.18 191	0.14 209	0.17 132	0.12 88	0.14 61	0.13 81

1w_stereo	0.34 92	0.20 58	0.42 81	0.43 112	0.26 103	0.47 127	0.54 380	0.59 61	0.50 127	0.41 106	0.66 170	0.25 15	0.44 169	0.62 116	0.33 143	0.12 9	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.14 61	0.12 28

monsterstereo	0.34 92	0.20 58	0.44 92	0.45 151	0.35 297	0.27 9	0.29 116	0.53 22	0.51 136	0.44 124	0.61 157	0.26 17	0.25 24	1.19 298	0.27 49	0.13 29	0.11 31	0.15 71	0.12 88	0.15 89	0.10 1

monsters	0.34 92	0.20 58	0.41 71	0.39 73	0.36 308	0.34 33	0.27 102	0.66 97	0.43 99	0.47 143	0.40 77	0.22 2	0.23 15	1.33 333	0.25 12	0.13 29	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.13 81

111111	0.34 92	0.20 58	0.41 71	0.45 151	0.42 376	0.37 59	0.22 55	0.95 208	0.38 84	0.31 55	0.31 46	0.40 105	0.27 46	0.96 231	0.26 24	0.17 145	0.12 69	0.15 71	0.11 9	0.15 89	0.13 81

LG-Stereo	0.34 92	0.25 164	0.78 342	0.47 172	0.26 103	0.37 59	0.30 126	0.71 113	0.52 143	0.36 82	0.57 148	0.29 34	0.21 3	0.50 58	0.36 181	0.13 29	0.13 149	0.20 233	0.18 252	0.18 179	0.12 28

S2M2_L	0.34 92	0.28 239	0.45 105	0.40 83	0.30 202	0.31 19	0.16 1	0.60 75	0.64 176	0.31 55	0.48 112	0.47 137	0.34 105	0.38 4	0.32 126	0.25 409	0.22 454	0.20 233	0.22 381	0.25 376	0.22 347
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 92	0.23 115	0.45 105	0.50 229	0.36 308	0.38 66	0.23 69	0.78 133	0.52 143	0.34 73	0.51 127	0.46 130	0.38 137	0.51 62	0.27 49	0.20 276	0.12 69	0.16 103	0.12 88	0.16 113	0.14 114

RAStereo	0.34 92	0.21 77	0.66 239	0.47 172	0.27 135	0.26 4	0.29 116	0.69 105	0.63 171	0.32 64	0.42 82	0.45 125	0.31 82	0.45 20	0.34 160	0.17 145	0.15 275	0.19 195	0.15 171	0.18 179	0.13 81

VIP-Stereo	0.35 102	0.22 98	0.49 127	0.40 83	0.43 387	0.82 373	0.22 55	0.59 61	0.45 106	0.31 55	0.53 132	0.37 87	0.31 82	0.83 188	0.27 49	0.17 145	0.11 31	0.15 71	0.11 9	0.15 89	0.12 28

AIO_test	0.35 102	0.22 98	0.44 92	0.43 112	0.27 135	0.57 219	0.44 291	0.79 138	0.41 94	0.32 64	0.47 107	0.46 130	0.30 71	0.69 138	0.30 103	0.16 94	0.11 31	0.16 103	0.13 122	0.15 89	0.12 28

zero-FE	0.36 104	0.22 98	0.47 116	0.45 151	0.43 387	0.30 15	0.24 77	0.61 77	0.33 59	0.33 70	0.41 80	0.37 87	0.50 219	0.64 121	0.32 126	0.22 339	0.11 31	0.18 170	0.12 88	0.83 584	0.16 185

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 104	0.23 115	0.54 164	0.50 229	0.28 161	0.36 49	0.22 55	1.02 233	0.39 86	0.42 114	0.64 165	0.36 76	0.51 223	0.39 6	0.29 88	0.18 191	0.12 69	0.17 132	0.13 122	0.18 179	0.18 239

AIO_rvc	0.36 104	0.23 115	0.49 127	0.43 112	0.27 135	0.59 230	0.38 216	0.94 203	0.45 106	0.33 70	0.46 105	0.49 152	0.22 10	0.84 193	0.30 103	0.16 94	0.11 31	0.16 103	0.12 88	0.15 89	0.13 81

HUF	0.36 104	0.23 115	0.52 152	0.40 83	0.22 24	0.54 198	0.47 325	0.82 156	0.43 99	0.36 82	0.43 92	0.50 159	0.42 152	0.64 121	0.29 88	0.17 145	0.12 69	0.16 103	0.12 88	0.15 89	0.14 114

MaDis-Stereo	0.36 104	0.25 164	0.58 194	0.44 137	0.34 291	0.30 15	0.30 126	0.72 114	0.50 127	0.37 87	0.36 65	0.58 200	0.49 213	0.52 65	0.36 181	0.19 237	0.16 317	0.19 195	0.15 171	0.18 179	0.14 114

UniTT-Stereo	0.36 104	0.23 115	0.59 201	0.48 199	0.36 308	0.40 74	0.32 142	0.53 22	0.49 122	0.54 177	0.55 142	0.36 76	0.31 82	0.58 94	0.51 315	0.20 276	0.15 275	0.17 132	0.15 171	0.19 223	0.15 152

DDF-Stereo	0.37 110	0.22 98	0.47 116	0.48 199	0.42 376	0.31 19	0.24 77	0.53 22	0.33 59	0.33 70	0.40 77	0.37 87	0.48 204	0.91 216	0.32 126	0.23 366	0.11 31	0.18 170	0.12 88	0.86 586	0.16 185

IGEV-RUCA	0.37 110	0.23 115	0.48 120	0.49 217	0.36 308	0.60 238	0.23 69	0.64 88	0.49 122	0.39 103	0.49 121	0.44 117	0.31 82	0.85 198	0.30 103	0.24 382	0.13 149	0.16 103	0.12 88	0.20 259	0.19 279

Pointernet	0.37 110	0.20 58	0.57 188	0.43 112	0.28 161	0.51 177	0.27 102	0.93 196	0.61 166	0.47 143	0.63 162	0.49 152	0.38 137	0.49 53	0.33 143	0.17 145	0.13 149	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.12 28

AIO-Stereo	0.37 110	0.25 164	0.51 143	0.47 172	0.23 33	0.45 113	0.39 231	1.07 267	0.52 143	0.41 106	0.48 112	0.52 170	0.25 24	0.72 149	0.30 103	0.16 94	0.12 69	0.17 132	0.13 122	0.16 113	0.13 81

AEACV	0.37 110	0.24 136	0.52 152	0.47 172	0.51 445	0.37 59	0.38 216	0.65 92	0.53 147	0.42 114	0.56 145	0.46 130	0.60 273	0.53 70	0.30 103	0.16 94	0.13 149	0.18 170	0.15 171	0.17 144	0.14 114

EGLCR-Stereo	0.37 110	0.22 98	0.51 143	0.43 112	0.26 103	0.44 108	0.22 55	0.99 222	0.48 120	0.42 114	0.42 82	0.67 234	0.29 65	0.86 202	0.33 143	0.17 145	0.12 69	0.19 195	0.17 234	0.17 144	0.15 152

MSCF	0.38 116	0.25 164	0.52 152	0.47 172	0.25 88	0.62 253	0.37 209	0.81 151	0.47 117	0.50 166	0.71 188	0.32 48	0.65 302	0.54 74	0.28 78	0.19 237	0.12 69	0.17 132	0.14 152	0.17 144	0.14 114

castereo++	0.38 116	0.23 115	0.41 71	0.43 112	0.31 228	0.97 427	0.22 55	0.86 167	0.58 156	0.32 64	0.44 96	0.51 163	0.39 139	0.93 225	0.24 5	0.17 145	0.11 31	0.17 132	0.12 88	0.14 61	0.14 114

fffft	0.38 116	0.23 115	0.51 143	0.44 137	0.32 251	0.43 100	0.48 336	0.76 126	0.36 74	0.44 124	0.34 61	0.38 96	0.31 82	1.31 325	0.32 126	0.14 48	0.11 31	0.19 195	0.15 171	0.16 113	0.16 185
1: 1. 1
RSM++	0.38 116	0.24 136	0.51 143	0.47 172	0.26 103	0.50 159	0.41 255	0.79 138	0.45 106	0.37 87	0.45 101	0.60 209	0.35 113	1.02 252	0.30 103	0.15 69	0.13 149	0.17 132	0.14 152	0.18 179	0.13 81

FlowAnything_test	0.39 120	0.26 187	0.61 209	0.59 389	0.33 272	0.62 253	0.36 187	0.62 81	0.40 90	0.45 132	0.36 65	0.45 125	0.37 130	0.53 70	0.48 296	0.24 382	0.18 373	0.28 447	0.33 528	0.21 300	0.19 279

water-stereo	0.39 120	0.20 58	0.48 120	0.44 137	0.27 135	0.50 159	0.26 95	0.92 187	0.51 136	0.53 174	0.78 206	0.55 183	0.49 213	0.42 11	0.42 243	0.16 94	0.15 275	0.17 132	0.15 171	0.16 113	0.15 152

SMoEStereo_RVC	0.39 120	0.25 164	0.50 136	0.45 151	0.30 202	0.61 244	0.36 187	0.72 114	0.45 106	0.46 137	0.43 92	0.42 110	0.35 113	1.39 353	0.29 88	0.15 69	0.12 69	0.20 233	0.15 171	0.16 113	0.15 152

ours_stereo	0.39 120	0.28 239	0.51 143	0.46 161	0.30 202	0.40 74	0.44 291	0.73 116	0.56 153	0.35 77	0.56 145	0.46 130	0.33 94	1.11 277	0.32 126	0.16 94	0.13 149	0.19 195	0.15 171	0.19 223	0.14 114

RSM	0.39 120	0.24 136	0.49 127	0.46 161	0.26 103	0.47 127	0.40 239	0.92 187	0.44 104	0.41 106	0.42 82	0.65 227	0.33 94	1.07 266	0.29 88	0.15 69	0.12 69	0.17 132	0.13 122	0.17 144	0.13 81

trnet	0.39 120	0.21 77	0.37 20	0.36 8	0.20 4	0.53 190	0.29 116	0.78 133	1.12 367	0.59 191	0.71 188	0.53 176	0.42 152	0.54 74	0.34 160	0.18 191	0.13 149	0.15 71	0.10 2	0.14 61	0.13 81

Selective-IGEV	0.39 120	0.24 136	0.50 136	0.44 137	0.25 88	0.46 120	0.33 151	1.25 330	0.40 90	0.35 77	0.45 101	0.52 170	0.30 71	1.07 266	0.30 103	0.14 48	0.12 69	0.17 132	0.13 122	0.16 113	0.13 81

GLC_STEREO	0.39 120	0.25 164	0.41 71	0.54 315	0.23 33	0.48 133	0.30 126	0.73 116	0.58 156	0.52 173	0.73 194	0.51 163	0.31 82	0.64 121	0.42 243	0.17 145	0.20 414	0.23 337	0.19 275	0.21 300	0.17 213

CREStereo	0.39 120	0.21 77	0.38 42	0.34 1	0.22 24	0.53 190	0.29 116	0.77 129	1.11 363	0.58 183	0.71 188	0.51 163	0.41 146	0.54 74	0.34 160	0.18 191	0.13 149	0.15 71	0.10 2	0.14 61	0.14 114
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
GASTEREO	0.40 129	0.25 164	0.51 143	0.48 199	0.25 88	0.65 276	0.36 187	0.81 151	0.49 122	0.51 171	0.82 219	0.30 41	0.66 305	0.62 116	0.28 78	0.19 237	0.12 69	0.16 103	0.14 152	0.16 113	0.14 114

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 129	0.67 545	0.42 81	0.64 445	0.29 178	0.48 133	0.25 82	0.85 165	0.44 104	0.38 95	0.36 65	0.30 41	0.70 315	1.15 286	0.29 88	0.16 94	0.11 31	0.16 103	0.11 9	0.18 179	0.12 28

mms	0.40 129	0.27 217	0.52 152	0.46 161	0.32 251	0.43 100	0.46 318	0.70 109	0.46 113	0.35 77	0.58 151	0.44 117	0.30 71	1.36 343	0.33 143	0.16 94	0.13 149	0.18 170	0.15 171	0.19 223	0.15 152

MoCha-V2	0.40 129	0.20 58	0.49 127	0.50 229	0.21 11	0.44 108	0.33 151	0.93 196	0.53 147	0.53 174	0.53 132	0.42 110	0.58 269	1.09 271	0.27 49	0.14 48	0.12 69	0.15 71	0.12 88	0.17 144	0.15 152

IGEV++	0.40 129	0.22 98	0.51 143	0.52 282	0.29 178	0.45 113	0.25 82	1.65 429	0.46 113	0.37 87	0.57 148	0.46 130	0.45 173	0.50 58	0.38 204	0.19 237	0.12 69	0.16 103	0.13 122	0.16 113	0.15 152

GCAP-Stereo	0.40 129	0.28 239	0.68 248	0.47 172	0.25 88	0.53 190	0.32 142	0.82 156	0.58 156	0.65 201	0.69 181	0.58 200	0.42 152	0.47 40	0.29 88	0.17 145	0.14 209	0.17 132	0.13 122	0.17 144	0.14 114

LoS	0.40 129	0.21 77	0.44 92	0.37 29	0.22 24	0.50 159	0.40 239	1.00 226	0.94 281	0.48 151	0.66 170	0.48 143	0.40 143	0.60 110	0.37 193	0.18 191	0.14 209	0.16 103	0.11 9	0.14 61	0.14 114
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 129	0.31 329	0.73 297	0.58 376	0.27 135	0.26 4	0.33 151	0.95 208	0.81 239	0.42 114	0.47 107	0.65 227	0.47 190	0.39 6	0.34 160	0.18 191	0.15 275	0.16 103	0.14 152	0.19 223	0.16 185
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
Replicate-Monster	0.41 137	0.26 187	2.03 566	0.36 8	0.21 11	0.46 120	0.23 69	0.67 103	0.48 120	0.42 114	0.27 22	0.31 44	0.30 71	0.98 240	0.24 5	0.14 48	0.10 9	0.14 10	0.11 9	0.13 24	0.28 439

depthmonostereo	0.41 137	0.23 115	0.53 158	0.47 172	0.23 33	0.61 244	0.35 171	1.00 226	0.76 224	0.48 151	0.65 169	0.47 137	0.49 213	0.67 134	0.37 193	0.16 94	0.15 275	0.16 103	0.14 152	0.16 113	0.15 152

castereo	0.41 137	0.22 98	0.46 113	0.44 137	0.30 202	0.61 244	0.56 406	0.97 216	0.80 236	0.38 95	0.69 181	0.45 125	0.69 310	0.51 62	0.30 103	0.16 94	0.11 31	0.16 103	0.13 122	0.16 113	0.12 28

CASnet	0.41 137	0.25 164	0.48 120	0.50 229	0.20 4	0.50 159	0.36 187	0.81 151	0.80 236	0.83 242	0.68 177	0.48 143	0.31 82	0.54 74	0.32 126	0.18 191	0.12 69	0.27 432	0.22 381	0.23 349	0.14 114
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fffy	0.42 141	0.27 217	0.57 188	0.46 161	0.29 178	0.48 133	0.35 171	0.91 184	0.55 151	0.40 105	0.58 151	0.55 183	0.41 146	1.26 314	0.36 181	0.15 69	0.13 149	0.19 195	0.16 213	0.18 179	0.14 114

WCG-NET	0.42 141	0.21 77	0.54 164	0.40 83	0.25 88	0.47 127	0.32 142	0.73 116	1.15 394	0.76 219	0.73 194	0.58 200	0.45 173	0.60 110	0.34 160	0.15 69	0.11 31	0.16 103	0.14 152	0.15 89	0.13 81

Occ-G	0.42 141	0.21 77	0.48 120	0.41 97	0.26 103	0.42 90	0.62 439	0.77 129	0.49 122	0.43 120	0.66 170	1.02 369	0.46 180	0.78 170	0.41 232	0.16 94	0.13 149	0.18 170	0.13 122	0.16 113	0.16 185

MGS-Stereo	0.42 141	0.26 187	0.58 194	0.44 137	0.28 161	0.50 159	0.34 163	0.57 51	0.83 245	0.46 137	1.31 407	0.52 170	0.33 94	0.65 128	0.36 181	0.19 237	0.16 317	0.18 170	0.15 171	0.17 144	0.16 185

LoS_RVC	0.42 141	0.26 187	0.40 64	0.44 137	0.82 562	0.51 177	0.44 291	0.64 88	0.41 94	0.44 124	0.78 206	0.44 117	0.47 190	0.56 85	0.36 181	0.13 29	0.12 69	0.14 10	0.10 2	0.13 24	0.84 591

test_xeample3	0.42 141	0.28 239	0.69 261	0.43 112	0.33 272	0.56 214	0.38 216	0.79 138	0.45 106	0.53 174	0.46 105	0.44 117	0.44 169	1.38 348	0.31 121	0.18 191	0.14 209	0.19 195	0.15 171	0.17 144	0.16 185

DA	0.43 147	0.23 115	0.49 127	0.50 229	0.25 88	1.08 450	0.44 291	1.18 301	0.58 156	0.46 137	0.64 165	0.54 178	0.47 190	0.46 29	0.32 126	0.19 237	0.13 149	0.19 195	0.13 122	0.18 179	0.14 114

GGEV	0.43 147	0.23 115	0.49 127	0.50 229	0.25 88	1.08 450	0.44 291	1.18 301	0.58 156	0.46 137	0.64 165	0.54 178	0.47 190	0.46 29	0.32 126	0.19 237	0.13 149	0.19 195	0.13 122	0.18 179	0.14 114

DilatedVolume-Stereo	0.43 147	0.21 77	0.55 174	0.43 112	0.32 251	0.72 316	0.29 116	0.80 146	0.51 136	0.77 224	0.73 194	0.48 143	0.40 143	1.13 283	0.39 213	0.15 69	0.14 209	0.15 71	0.14 152	0.16 113	0.14 114

MM-Stereo_test2	0.43 147	0.24 136	0.67 244	0.51 261	0.32 251	0.55 207	0.45 311	0.97 216	0.77 228	0.59 191	0.51 127	0.49 152	0.42 152	0.80 177	0.30 103	0.15 69	0.13 149	0.18 170	0.14 152	0.19 223	0.14 114

SCV_C0	0.43 147	0.26 187	0.65 232	0.43 112	0.29 178	0.47 127	0.31 133	1.34 344	0.73 214	0.38 95	0.49 121	0.54 178	0.29 65	1.24 310	0.30 103	0.17 145	0.13 149	0.16 103	0.13 122	0.20 259	0.15 152

ff7	0.43 147	0.27 217	0.56 178	0.44 137	0.33 272	0.50 159	0.42 259	0.87 168	0.50 127	0.49 157	0.53 132	0.44 117	0.48 204	1.38 348	0.33 143	0.17 145	0.12 69	0.21 268	0.15 171	0.18 179	0.18 239

ffff	0.43 147	0.27 217	0.56 178	0.44 137	0.33 272	0.50 159	0.42 259	0.87 168	0.50 127	0.49 157	0.53 132	0.44 117	0.48 204	1.38 348	0.33 143	0.17 145	0.12 69	0.21 268	0.15 171	0.18 179	0.18 239

11t	0.43 147	0.27 217	0.56 178	0.44 137	0.33 272	0.50 159	0.42 259	0.87 168	0.50 127	0.49 157	0.53 132	0.44 117	0.48 204	1.38 348	0.33 143	0.17 145	0.12 69	0.21 268	0.15 171	0.18 179	0.18 239

anonymousdsp	0.43 147	0.27 217	0.53 158	0.44 137	0.32 251	0.50 159	0.42 259	0.89 177	0.51 136	0.49 157	0.53 132	0.47 137	0.47 190	1.33 333	0.33 143	0.17 145	0.12 69	0.21 268	0.15 171	0.18 179	0.18 239

ProNet	0.43 147	0.28 239	0.58 194	0.43 112	0.30 202	0.56 214	0.52 366	1.00 226	0.58 156	0.44 124	0.49 121	0.43 114	0.43 160	1.28 319	0.36 181	0.15 69	0.13 149	0.19 195	0.16 213	0.17 144	0.16 185

MC-Stereo	0.43 147	0.23 115	0.48 120	0.51 261	0.28 161	0.39 70	0.32 142	0.88 176	0.68 198	0.60 193	0.84 222	0.56 192	0.61 282	1.03 253	0.31 121	0.17 145	0.11 31	0.17 132	0.15 171	0.16 113	0.13 81

ccc-4	0.43 147	0.27 217	0.56 178	0.44 137	0.33 272	0.50 159	0.42 259	0.87 168	0.50 127	0.49 157	0.53 132	0.44 117	0.48 204	1.38 348	0.33 143	0.17 145	0.12 69	0.21 268	0.15 171	0.18 179	0.18 239

IGEV-Stereo	0.43 147	0.27 217	0.54 164	0.45 151	0.32 251	0.50 159	0.42 259	0.90 183	0.51 136	0.49 157	0.53 132	0.47 137	0.47 190	1.32 330	0.33 143	0.17 145	0.12 69	0.21 268	0.15 171	0.18 179	0.18 239
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Reg-Stereo(zero)	0.44 160	0.22 98	0.45 105	0.43 112	0.23 33	0.38 66	0.25 82	0.76 126	1.08 346	0.90 257	0.78 206	0.90 317	0.47 190	0.70 142	0.36 181	0.15 69	0.12 69	0.15 71	0.12 88	0.15 89	0.15 152

rvit_stereo_0081_aga	0.44 160	0.34 391	0.73 297	0.51 261	0.41 371	0.50 159	0.40 239	0.81 151	0.57 155	0.58 183	0.56 145	0.53 176	0.43 160	0.66 130	0.40 221	0.26 432	0.21 436	0.22 299	0.20 307	0.26 388	0.18 239

rvit_stereo_0081	0.44 160	0.33 367	0.64 225	0.54 315	0.35 297	0.41 82	0.44 291	0.66 97	0.95 283	0.48 151	0.52 129	0.50 159	0.46 180	0.82 186	0.44 256	0.25 409	0.20 414	0.22 299	0.19 275	0.25 376	0.17 213

rvit_stereo_0082	0.44 160	0.33 367	0.64 225	0.54 315	0.35 297	0.41 82	0.44 291	0.66 97	0.95 283	0.48 151	0.52 129	0.50 159	0.46 180	0.82 186	0.44 256	0.25 409	0.20 414	0.22 299	0.19 275	0.25 376	0.17 213

rvit_stereo_0080	0.44 160	0.32 345	0.71 279	0.47 172	0.36 308	0.42 90	0.55 398	0.82 156	0.68 198	0.50 166	0.60 155	0.55 183	0.47 190	0.59 97	0.44 256	0.26 432	0.21 436	0.20 233	0.20 307	0.31 452	0.19 279

whm_eth	0.44 160	0.32 345	0.71 279	0.47 172	0.36 308	0.42 90	0.55 398	0.82 156	0.68 198	0.50 166	0.60 155	0.55 183	0.47 190	0.59 97	0.44 256	0.26 432	0.21 436	0.20 233	0.20 307	0.31 452	0.19 279

CroCo-Stereo Lap2	0.44 160	0.34 391	0.77 334	0.61 415	0.79 553	0.28 10	0.35 171	0.75 123	0.71 209	0.38 95	0.50 124	0.72 249	0.55 246	0.57 90	0.47 291	0.17 145	0.18 373	0.19 195	0.16 213	0.21 300	0.20 312

TANstereo	0.44 160	0.21 77	0.44 92	0.41 97	0.21 11	0.65 276	0.26 95	0.79 138	0.83 245	0.93 265	0.98 259	0.51 163	0.46 180	0.54 74	0.35 171	0.18 191	0.24 475	0.16 103	0.13 122	0.16 113	0.26 417

HART	0.45 168	0.22 98	0.54 164	0.50 229	0.26 103	0.41 82	0.29 116	1.03 238	0.50 127	0.58 183	1.45 457	0.61 213	0.35 113	1.08 270	0.30 103	0.15 69	0.13 149	0.19 195	0.14 152	0.19 223	0.14 114

StereoAnything_RVC	0.45 168	1.43 603	0.48 120	0.35 3	0.20 4	0.26 4	0.21 38	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 123	1.27 317	0.22 1	0.21 310	0.11 31	0.14 10	0.10 2	2.37 610	0.11 2

tt45	0.45 168	0.23 115	0.46 113	0.45 151	0.33 272	0.79 354	0.32 142	0.78 133	0.41 94	0.51 171	0.44 96	0.49 152	0.37 130	2.14 466	0.34 160	0.16 94	0.13 149	0.19 195	0.16 213	0.17 144	0.18 239

IGEV-Stereo+	0.45 168	0.21 77	0.43 87	0.41 97	0.39 352	0.15 1	0.19 8	0.44 4	0.36 74	0.26 6	0.25 9	0.31 44	0.41 146	1.43 362	0.30 103	0.17 145	0.12 69	0.15 71	0.11 9	1.16 599	1.70 614

WCG-NET（raft）	0.45 168	0.21 77	0.55 174	0.40 83	0.24 58	0.50 159	0.36 187	0.73 116	1.09 354	0.71 211	0.76 202	0.92 329	0.51 223	0.84 193	0.34 160	0.16 94	0.12 69	0.15 71	0.14 152	0.14 61	0.14 114

MIF-Stereo (partial)	0.45 168	0.25 164	0.70 267	0.50 229	0.52 457	0.35 38	0.26 95	0.91 184	0.59 164	0.45 132	0.71 188	0.51 163	0.51 223	1.11 277	0.45 270	0.20 276	0.16 317	0.23 337	0.20 307	0.24 364	0.18 239

testlalala	0.45 168	0.28 239	0.59 201	0.42 105	0.39 352	0.71 313	0.39 231	1.08 273	0.45 106	1.24 412	0.80 217	0.61 213	0.36 123	0.54 74	0.33 143	0.20 276	0.13 149	0.18 170	0.12 88	0.15 89	0.15 152

SCV	0.46 175	0.26 187	0.55 174	0.47 172	0.25 88	0.39 70	0.38 216	1.98 528	0.60 165	0.35 77	0.48 112	0.55 183	0.36 123	1.28 319	0.32 126	0.24 382	0.12 69	0.17 132	0.13 122	0.18 179	0.14 114

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 175	0.36 422	0.71 279	0.47 172	0.36 308	0.67 289	0.35 171	0.78 133	1.12 367	0.61 194	0.62 160	0.39 101	0.39 139	0.71 146	0.39 213	0.20 276	0.17 348	0.22 299	0.18 252	0.23 349	0.19 279

IGEVStereo-DCA	0.46 175	0.28 239	0.56 178	0.43 112	0.33 272	0.49 145	0.42 259	0.87 168	0.50 127	0.47 143	0.48 112	0.48 143	0.46 180	2.03 456	0.30 103	0.19 237	0.14 209	0.19 195	0.15 171	0.16 113	0.18 239

rrr	0.46 175	0.28 239	0.73 297	0.43 112	0.33 272	0.49 145	0.38 216	0.76 126	0.50 127	0.47 143	0.48 112	0.48 143	0.46 180	2.03 456	0.30 103	0.19 237	0.14 209	0.19 195	0.15 171	0.16 113	0.16 185

plain	0.46 175	0.27 217	1.01 435	0.50 229	0.40 363	0.35 38	0.37 209	0.87 168	0.56 153	0.43 120	0.76 202	0.42 110	0.40 143	1.13 283	0.45 270	0.21 310	0.15 275	0.24 357	0.19 275	0.24 364	0.16 185

XX-TBD	0.46 175	0.70 552	0.35 1	0.79 537	0.25 88	0.58 223	0.26 95	0.69 105	1.27 461	0.76 219	1.00 265	0.45 125	0.33 94	0.47 40	0.37 193	0.19 237	0.15 275	0.15 71	0.11 9	0.17 144	0.14 114

PMTNet	0.46 175	0.21 77	0.38 42	0.37 29	0.23 33	0.71 313	0.27 102	0.74 120	1.04 327	0.64 199	0.70 185	0.55 183	0.47 190	0.86 202	0.35 171	1.00 597	0.13 149	0.15 71	0.10 2	0.15 89	0.13 81

rvit_stereo_0083	0.47 182	0.33 367	0.81 351	0.56 353	0.36 308	0.50 159	0.44 291	0.68 104	0.95 283	0.49 157	0.57 148	0.55 183	0.49 213	0.88 208	0.46 284	0.25 409	0.25 484	0.24 357	0.20 307	0.24 364	0.17 213

rvit_stereo_ft	0.47 182	0.35 412	0.87 378	0.67 478	0.42 376	0.40 74	0.59 430	0.81 151	0.74 216	0.46 137	0.55 142	0.57 195	0.49 213	0.65 128	0.50 310	0.25 409	0.17 348	0.22 299	0.22 381	0.24 364	0.17 213

RAFT-Stereo-weight	0.47 182	0.24 136	0.53 158	0.48 199	0.27 135	0.60 238	0.35 171	1.02 233	1.07 340	0.99 284	0.78 206	0.76 258	0.28 59	0.76 161	0.36 181	0.16 94	0.12 69	0.17 132	0.15 171	0.16 113	0.15 152

CAS++	0.47 182	0.31 329	0.56 178	0.47 172	0.32 251	0.42 90	0.28 109	1.76 461	0.72 210	0.71 211	0.72 192	0.37 87	0.28 59	0.69 138	0.33 143	0.27 448	0.22 454	0.26 415	0.21 352	0.29 432	0.19 279
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 182	0.26 187	0.64 225	0.50 229	0.29 178	0.53 190	0.33 151	1.05 252	0.77 228	0.84 245	1.00 265	0.55 183	0.37 130	0.81 183	0.40 221	0.17 145	0.12 69	0.22 299	0.20 307	0.19 223	0.15 152

CREStereo++_RVC	0.47 182	0.21 77	0.38 42	0.45 151	0.38 342	0.45 113	0.25 82	0.75 123	1.29 470	0.80 232	1.21 369	0.47 137	0.37 130	0.53 70	0.44 256	0.16 94	0.11 31	0.15 71	0.80 602	0.18 179	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
xyz-stereo-finetune	0.48 188	0.25 164	0.54 164	0.42 105	0.23 33	0.80 362	0.42 259	0.80 146	0.80 236	0.61 194	0.62 160	0.54 178	0.43 160	1.70 416	0.58 348	0.15 69	0.15 275	0.19 195	0.15 171	0.16 113	0.15 152

999	0.48 188	0.22 98	0.49 127	0.48 199	0.34 291	0.75 329	0.31 133	0.85 165	0.55 151	0.37 87	0.48 112	0.50 159	0.36 123	2.45 493	0.39 213	0.16 94	0.13 149	0.18 170	0.15 171	0.16 113	0.19 279

model_zeroshot	0.48 188	0.29 274	0.86 367	0.51 261	0.36 308	0.69 301	0.37 209	1.12 286	0.62 168	0.85 250	0.84 222	0.66 231	0.37 130	0.73 153	0.34 160	0.20 276	0.16 317	0.19 195	0.16 213	0.17 144	0.16 185

MyStereo07	0.48 188	0.29 274	0.50 136	0.55 339	0.45 403	0.59 230	0.79 490	1.05 252	0.51 136	0.48 151	0.53 132	0.43 114	0.55 246	1.30 324	0.34 160	0.17 145	0.16 317	0.24 357	0.20 307	0.23 349	0.20 312

4D-IteraStereo	0.48 188	0.24 136	0.76 327	0.50 229	0.44 396	0.66 285	0.31 133	0.87 168	1.02 318	1.03 302	0.72 192	0.78 265	0.32 90	0.64 121	0.37 193	0.17 145	0.11 31	0.23 337	0.19 275	0.19 223	0.13 81

CES	0.48 188	0.20 58	0.37 20	0.39 73	1.39 604	0.55 207	0.35 171	0.98 220	0.66 193	0.44 124	0.66 170	0.35 68	0.27 46	0.56 85	0.33 143	0.15 69	0.13 149	0.15 71	0.10 2	0.19 223	1.46 609

FE-Mocha	0.49 194	0.30 294	0.87 378	0.48 199	0.36 308	0.45 113	0.22 55	1.58 411	0.49 122	1.00 289	1.09 310	0.74 251	0.41 146	0.55 82	0.30 103	0.18 191	0.12 69	0.21 268	0.20 307	0.17 144	0.15 152

MM-Stereo_test1	0.49 194	0.24 136	0.56 178	0.51 261	0.30 202	0.50 159	0.54 380	0.91 184	1.03 322	0.84 245	0.69 181	0.54 178	0.60 273	1.16 290	0.33 143	0.18 191	0.16 317	0.20 233	0.17 234	0.19 223	0.15 152

GCAP-BAT	0.49 194	0.31 329	0.64 225	0.41 97	0.46 415	0.70 308	0.35 171	0.77 129	0.64 176	0.86 252	1.00 265	0.77 261	0.37 130	1.18 296	0.36 181	0.18 191	0.14 209	0.18 170	0.13 122	0.17 144	0.15 152

AE-Stereo	0.49 194	0.27 217	0.67 244	0.60 401	0.39 352	0.67 289	0.46 318	1.18 301	1.09 354	0.47 143	0.75 200	0.69 241	0.47 190	0.59 97	0.40 221	0.16 94	0.15 275	0.21 268	0.20 307	0.19 223	0.15 152

sCroCo_RVC	0.49 194	0.40 448	1.02 442	0.65 459	0.60 496	0.52 181	0.40 239	0.83 161	0.61 166	0.44 124	0.74 198	0.49 152	0.50 219	0.63 120	0.48 296	0.26 432	0.27 499	0.23 337	0.22 381	0.29 432	0.25 393

MM-Stereo_test3	0.50 199	0.24 136	0.54 164	0.54 315	0.74 537	0.49 145	0.53 374	1.09 275	1.05 331	0.62 197	0.95 246	0.61 213	0.42 152	0.77 165	0.38 204	0.20 276	0.17 348	0.20 233	0.16 213	0.18 179	0.18 239

RCA-Stereo	0.50 199	0.23 115	0.58 194	0.48 199	0.33 272	0.55 207	0.45 311	0.97 216	1.38 513	0.68 206	1.05 294	0.63 221	0.80 358	0.59 97	0.32 126	0.17 145	0.12 69	0.17 132	0.14 152	0.16 113	0.14 114

knoymous	0.51 201	0.29 274	0.47 116	0.43 112	0.30 202	0.55 207	0.55 398	1.02 233	0.77 228	0.98 281	0.85 224	0.94 334	0.56 251	0.85 198	0.45 270	0.20 276	0.14 209	0.26 415	0.14 152	0.23 349	0.23 367

tg	0.52 202	0.24 136	0.61 209	0.49 217	0.30 202	0.90 397	0.29 116	1.07 267	0.83 245	0.83 242	1.02 279	0.62 218	0.43 160	1.35 338	0.41 232	0.17 145	0.12 69	0.22 299	0.20 307	0.17 144	0.15 152

11t1	0.52 202	0.28 239	0.68 248	0.51 261	0.28 161	0.83 379	0.39 231	1.22 322	0.63 171	0.84 245	0.74 198	0.68 236	0.68 307	0.91 216	0.57 345	0.21 310	0.18 373	0.19 195	0.16 213	0.20 259	0.21 329

LL-Strereo2	0.52 202	0.33 367	0.69 261	0.52 282	0.37 324	0.70 308	0.30 126	1.13 289	0.67 194	0.94 270	0.78 206	0.91 320	0.42 152	1.05 261	0.42 243	0.17 145	0.16 317	0.29 458	0.25 432	0.21 300	0.16 185

Selective-RAFT	0.52 202	0.28 239	0.79 345	0.55 339	0.27 135	0.91 401	0.33 151	0.80 146	0.88 259	0.58 183	0.63 162	0.81 275	0.77 341	1.29 323	0.48 296	0.19 237	0.14 209	0.17 132	0.15 171	0.19 223	0.17 213

HUI-Stereo	0.52 202	0.30 294	0.73 297	0.50 229	0.27 135	0.65 276	0.30 126	1.04 244	0.64 176	1.12 333	0.96 249	0.83 287	0.60 273	0.79 174	0.45 270	0.22 339	0.14 209	0.24 357	0.20 307	0.26 388	0.18 239

test-1	0.52 202	0.26 187	1.04 450	0.56 353	0.32 251	0.61 244	0.38 216	1.10 278	0.91 271	0.78 227	1.01 271	0.77 261	0.52 228	0.60 110	0.42 243	0.17 145	0.14 209	0.20 233	0.17 234	0.20 259	0.23 367

rafts_anoy	0.52 202	0.29 274	0.59 201	0.59 389	0.50 433	0.53 190	0.40 239	1.11 284	1.03 322	0.84 245	0.83 220	0.68 236	0.54 239	0.72 149	0.51 315	0.19 237	0.14 209	0.24 357	0.26 450	0.21 300	0.18 239

s12784h	0.52 202	0.20 58	0.38 42	0.41 97	0.19 2	0.96 423	0.34 163	1.17 296	1.25 450	0.81 236	0.90 235	0.63 221	0.50 219	1.45 366	0.42 243	0.14 48	0.12 69	0.17 132	0.11 9	0.18 179	0.11 2

raftrobust	0.52 202	0.25 164	0.56 178	0.65 459	0.52 457	0.49 145	0.34 163	0.98 220	0.91 271	1.30 441	0.87 229	0.63 221	0.81 362	0.78 170	0.41 232	0.19 237	0.15 275	0.16 103	0.14 152	0.15 89	0.16 185

Gwc-CoAtRS	0.52 202	0.24 136	0.68 248	0.48 199	0.29 178	0.64 260	0.25 82	1.16 294	1.08 346	1.01 294	1.00 265	1.12 401	0.56 251	0.69 138	0.37 193	0.16 94	0.13 149	0.17 132	0.15 171	0.15 89	0.15 152

IGEV-FE	0.53 212	0.30 294	0.99 425	0.56 353	0.35 297	0.41 82	0.32 142	1.37 350	0.63 171	1.00 289	1.09 310	0.94 334	0.41 146	0.83 188	0.39 213	0.18 191	0.12 69	0.19 195	0.18 252	0.19 223	0.17 213

rvit_0105_6	0.53 212	0.37 429	0.98 424	0.65 459	0.38 342	0.51 177	0.51 355	0.77 129	1.20 426	0.54 177	0.55 142	0.65 227	0.53 234	0.94 228	0.44 256	0.32 493	0.32 535	0.28 447	0.24 417	0.28 421	0.21 329

gcap-zeroshot	0.53 212	0.28 239	0.89 392	0.49 217	0.28 161	0.76 335	0.37 209	1.34 344	0.73 214	0.89 255	0.67 174	1.35 457	0.51 223	0.79 174	0.33 143	0.18 191	0.15 275	0.18 170	0.15 171	0.17 144	0.16 185

IGEV_Zeroshot_test	0.53 212	0.30 294	0.99 425	0.56 353	0.35 297	0.41 82	0.32 142	1.37 350	0.63 171	1.00 289	1.09 310	0.95 343	0.41 146	0.83 188	0.39 213	0.18 191	0.12 69	0.19 195	0.18 252	0.19 223	0.17 213

EKT-Stereo	0.53 212	0.30 294	0.73 297	0.58 376	0.60 496	0.51 177	0.48 336	0.94 203	0.90 266	0.71 211	0.88 231	0.77 261	0.43 160	1.07 266	0.40 221	0.22 339	0.16 317	0.21 268	0.18 252	0.20 259	0.22 347

Any-RAFT	0.53 212	0.24 136	0.47 116	0.47 172	0.27 135	1.00 435	0.25 82	1.58 411	1.05 331	0.85 250	0.99 261	1.06 378	0.47 190	0.70 142	0.32 126	0.18 191	0.13 149	0.16 103	0.13 122	0.16 113	0.16 185

anonymousdsp2	0.53 212	0.27 217	0.74 313	0.48 199	0.29 178	0.76 335	0.47 325	1.61 420	0.82 244	0.77 224	0.77 204	0.75 254	0.47 190	1.03 253	0.40 221	0.18 191	0.13 149	0.18 170	0.13 122	0.19 223	0.18 239

fff	0.53 212	0.24 136	0.70 267	0.43 112	0.24 58	0.48 133	0.36 187	1.07 267	1.25 450	1.10 325	1.02 279	0.57 195	1.06 477	0.73 153	0.52 322	0.16 94	0.13 149	0.17 132	0.13 122	0.15 89	0.19 279

test_4	0.53 212	0.22 98	0.56 178	0.54 315	0.32 251	0.64 260	0.39 231	0.80 146	0.62 168	0.92 264	1.87 542	0.68 236	0.42 152	1.16 290	0.37 193	0.15 69	0.13 149	0.20 233	0.22 381	0.20 259	0.15 152

GMOStereo	0.53 212	0.26 187	0.65 232	0.50 229	0.29 178	0.52 181	0.43 278	0.89 177	0.96 288	1.41 489	1.14 338	0.85 296	0.56 251	0.59 97	0.38 204	0.16 94	0.14 209	0.24 357	0.21 352	0.20 259	0.15 152

error version	0.53 212	0.26 187	0.65 232	0.50 229	0.29 178	0.52 181	0.43 278	0.89 177	0.96 288	1.41 489	1.14 338	0.85 296	0.56 251	0.59 97	0.38 204	0.16 94	0.14 209	0.24 357	0.21 352	0.20 259	0.15 152

test-v	0.53 212	0.26 187	0.65 232	0.50 229	0.29 178	0.52 181	0.43 278	0.89 177	0.96 288	1.41 489	1.14 338	0.85 296	0.56 251	0.59 97	0.38 204	0.16 94	0.14 209	0.24 357	0.21 352	0.20 259	0.15 152

test-2	0.53 212	0.26 187	0.65 232	0.50 229	0.29 178	0.52 181	0.43 278	0.89 177	0.96 288	1.41 489	1.14 338	0.85 296	0.56 251	0.59 97	0.38 204	0.16 94	0.14 209	0.24 357	0.21 352	0.20 259	0.15 152

raft+_RVC	0.53 212	0.26 187	0.54 164	0.60 401	0.47 421	0.54 198	0.54 380	1.27 332	0.99 307	0.76 219	1.03 289	0.70 245	0.56 251	0.93 225	0.47 291	0.18 191	0.14 209	0.19 195	0.18 252	0.18 179	0.15 152

csc	0.53 212	0.24 136	0.70 267	0.43 112	0.24 58	0.48 133	0.36 187	1.07 267	1.25 450	1.10 325	1.02 279	0.57 195	1.06 477	0.73 153	0.52 322	0.16 94	0.13 149	0.17 132	0.13 122	0.15 89	0.19 279

cscssc	0.53 212	0.24 136	0.70 267	0.43 112	0.24 58	0.48 133	0.36 187	1.07 267	1.25 450	1.10 325	1.02 279	0.57 195	1.06 477	0.73 153	0.52 322	0.16 94	0.13 149	0.17 132	0.13 122	0.15 89	0.19 279

1test111	0.54 228	0.31 329	0.50 136	0.54 315	0.26 103	1.18 472	0.51 355	1.42 363	0.78 231	0.58 183	0.79 212	0.48 143	0.88 400	0.88 208	0.59 351	0.20 276	0.12 69	0.25 396	0.15 171	0.22 324	0.21 329

RAFT-Test	0.54 228	0.25 164	0.64 225	0.47 172	0.30 202	0.97 427	0.27 102	1.24 328	0.81 239	0.96 274	1.12 329	1.28 442	0.48 204	0.71 146	0.36 181	0.17 145	0.13 149	0.17 132	0.14 152	0.16 113	0.16 185

DCANet-4	0.54 228	0.26 187	1.07 460	0.42 105	0.24 58	0.48 133	0.36 187	0.99 222	1.30 476	1.10 325	1.02 279	0.56 192	0.75 329	0.73 153	0.52 322	0.16 94	0.13 149	0.17 132	0.13 122	0.15 89	0.19 279

x	0.54 228	0.31 329	0.61 209	0.47 172	0.30 202	0.67 289	0.47 325	1.53 399	0.79 235	0.81 236	0.83 220	0.78 265	0.70 315	0.70 142	0.62 364	0.21 310	0.19 394	0.22 299	0.19 275	0.21 300	0.20 312

test-3	0.54 228	0.22 98	0.68 248	0.47 172	0.27 135	0.58 223	0.35 171	0.92 187	1.00 312	1.32 455	0.69 181	0.87 304	0.45 173	1.68 414	0.37 193	0.16 94	0.11 31	0.20 233	0.16 213	0.17 144	0.13 81

test_1	0.54 228	0.22 98	0.68 248	0.47 172	0.27 135	0.58 223	0.35 171	0.92 187	1.00 312	1.28 427	0.68 177	0.87 304	0.45 173	1.67 409	0.37 193	0.16 94	0.11 31	0.20 233	0.16 213	0.17 144	0.13 81

PSM-adaLoss	0.54 228	0.30 294	0.73 297	0.50 229	0.27 135	0.65 276	0.41 255	1.04 244	0.64 176	1.12 333	0.96 249	0.82 280	0.61 282	1.06 262	0.45 270	0.22 339	0.14 209	0.24 357	0.20 307	0.26 388	0.18 239

ROB_FTStereo_v2	0.54 228	0.30 294	0.73 297	0.50 229	0.27 135	0.64 260	0.42 259	1.05 252	0.64 176	1.12 333	0.96 249	0.83 287	0.60 273	1.12 281	0.46 284	0.22 339	0.14 209	0.24 357	0.20 307	0.26 388	0.18 239

ROB_FTStereo	0.54 228	0.30 294	0.73 297	0.50 229	0.27 135	0.64 260	0.25 82	1.05 252	0.64 176	1.12 333	0.95 246	0.82 280	0.61 282	1.15 286	0.45 270	0.22 339	0.14 209	0.24 357	0.20 307	0.26 388	0.18 239

cross-raft	0.54 228	0.25 164	0.61 209	0.52 282	0.29 178	0.68 296	0.37 209	1.46 374	0.76 224	1.01 294	1.06 296	1.28 442	0.46 180	0.71 146	0.35 171	0.15 69	0.12 69	0.18 170	0.16 213	0.19 223	0.14 114

RAFT-IKP	0.54 228	0.30 294	0.73 297	0.50 229	0.27 135	0.59 230	0.36 187	1.04 244	0.64 176	1.12 333	0.96 249	0.83 287	0.61 282	1.22 303	0.45 270	0.22 339	0.14 209	0.24 357	0.20 307	0.26 388	0.18 239

RALCasStereoNet	0.54 228	0.30 294	0.66 239	0.59 389	0.51 445	0.61 244	0.52 366	0.94 203	0.93 278	0.70 209	1.01 271	0.78 265	0.44 169	1.33 333	0.47 291	0.20 276	0.16 317	0.18 170	0.16 213	0.20 259	0.19 279

DCANet	0.54 228	0.24 136	0.70 267	0.43 112	0.24 58	0.49 145	0.36 187	1.05 252	1.30 476	1.12 333	1.03 289	0.58 200	0.92 413	0.81 183	0.52 322	0.16 94	0.13 149	0.17 132	0.13 122	0.18 179	0.19 279

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 228	0.25 164	0.68 248	0.43 112	0.24 58	0.40 74	0.34 163	1.04 244	1.09 354	1.32 455	1.60 498	0.80 271	0.68 307	0.67 134	0.39 213	0.13 29	0.10 9	0.18 170	0.17 234	0.17 144	0.13 81

CFNet-RSSM	0.54 228	0.24 136	0.70 267	0.48 199	0.28 161	0.60 238	0.27 102	1.49 380	1.14 382	1.06 307	0.93 242	1.08 384	0.54 239	0.70 142	0.35 171	0.16 94	0.12 69	0.17 132	0.15 171	0.16 113	0.14 114

MSKI-zero shot	0.55 243	0.26 187	0.57 188	0.51 261	0.26 103	0.69 301	0.28 109	1.18 301	0.64 176	0.91 262	1.32 414	0.82 280	0.33 94	1.92 444	0.32 126	0.17 145	0.12 69	0.17 132	0.13 122	0.16 113	0.16 185

test_3	0.55 243	0.23 115	0.71 279	0.53 300	0.28 161	0.61 244	0.40 239	0.92 187	1.05 331	1.19 385	0.68 177	0.93 331	0.44 169	1.67 409	0.39 213	0.15 69	0.12 69	0.22 299	0.19 275	0.21 300	0.14 114

Patchmatch Stereo++	0.55 243	0.30 294	0.73 297	0.50 229	0.27 135	0.65 276	0.29 116	1.05 252	0.64 176	1.12 333	0.96 249	0.83 287	0.60 273	1.37 344	0.45 270	0.22 339	0.14 209	0.24 357	0.20 307	0.26 388	0.18 239
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
DeepStereo_RVC	0.55 243	0.29 274	0.72 285	0.51 261	0.30 202	0.59 230	0.33 151	1.03 238	0.70 204	1.16 367	0.93 242	0.83 287	0.94 427	0.96 231	0.54 335	0.21 310	0.14 209	0.21 268	0.19 275	0.24 364	0.24 381

iRAFT	0.55 243	0.30 294	0.73 297	0.50 229	0.27 135	0.65 276	0.29 116	1.05 252	0.64 176	1.12 333	0.96 249	0.83 287	0.60 273	1.37 344	0.45 270	0.22 339	0.14 209	0.24 357	0.20 307	0.26 388	0.18 239

CRE-IMP	0.55 243	0.30 294	0.74 313	0.52 282	0.29 178	0.79 354	0.25 82	1.04 244	0.72 210	1.09 317	0.95 246	0.81 275	0.57 260	1.10 274	0.50 310	0.21 310	0.14 209	0.23 337	0.19 275	0.28 421	0.22 347

sAnonymous2	0.55 243	0.56 515	1.46 528	0.60 401	0.51 445	0.48 133	0.52 366	0.79 138	0.68 198	0.50 166	0.67 174	0.46 130	0.62 287	0.59 97	0.40 221	0.22 339	0.17 348	0.22 299	0.21 352	0.86 586	0.56 561

CroCo_RVC	0.55 243	0.56 515	1.46 528	0.60 401	0.51 445	0.48 133	0.52 366	0.79 138	0.68 198	0.50 166	0.67 174	0.46 130	0.62 287	0.59 97	0.40 221	0.22 339	0.17 348	0.22 299	0.21 352	0.86 586	0.56 561

GMStereo	0.55 243	0.45 473	0.94 409	0.50 229	0.32 251	0.64 260	0.43 278	1.00 226	1.40 523	0.82 240	0.73 194	0.51 163	0.45 173	0.85 198	0.55 339	0.24 382	0.15 275	0.20 233	0.21 352	0.31 452	0.24 381
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AIO-test1	0.56 252	0.25 164	0.55 174	0.64 445	0.78 550	0.80 362	0.36 187	1.18 301	1.34 491	0.57 181	0.88 231	0.61 213	0.50 219	1.12 281	0.35 171	0.17 145	0.17 348	0.22 299	0.24 417	0.18 179	0.23 367

rvit_0105_4	0.56 252	0.38 436	1.06 455	0.66 466	0.38 342	0.53 190	0.53 374	0.84 164	1.17 406	0.56 180	0.61 157	0.72 249	0.59 270	0.98 240	0.45 270	0.32 493	0.33 540	0.29 458	0.25 432	0.29 432	0.23 367

H2IRNET	0.56 252	0.26 187	0.66 239	0.47 172	0.35 297	0.41 82	0.26 95	0.92 187	1.17 406	0.61 194	1.28 397	1.08 384	0.86 390	0.99 244	0.63 368	0.19 237	0.16 317	0.22 299	0.25 432	0.21 300	0.18 239

ACVNet-DCA	0.56 252	0.31 329	0.50 136	0.54 315	0.26 103	1.18 472	0.51 355	1.42 363	0.78 231	0.58 183	0.79 212	0.48 143	0.88 400	1.46 368	0.32 126	0.20 276	0.12 69	0.25 396	0.15 171	0.22 324	0.21 329

riskmin	0.56 252	0.27 217	0.60 206	0.43 112	0.31 228	0.83 379	0.42 259	1.14 290	1.04 327	0.73 217	0.75 200	1.11 400	1.01 461	0.81 183	0.51 315	0.20 276	0.14 209	0.24 357	0.15 171	0.24 364	0.25 393

MIPNet	0.56 252	0.28 239	0.94 409	0.49 217	0.33 272	0.66 285	0.38 216	1.35 347	1.08 346	1.06 307	0.92 239	0.60 209	0.79 352	0.73 153	0.52 322	0.17 145	0.14 209	0.19 195	0.16 213	0.18 179	0.17 213

iGMRVC	0.56 252	0.30 294	0.73 297	0.50 229	0.27 135	0.65 276	0.38 216	1.05 252	0.64 176	1.12 333	0.96 249	0.83 287	0.60 273	1.52 379	0.46 284	0.22 339	0.14 209	0.24 357	0.20 307	0.26 388	0.18 239

AIO-test2	0.57 259	0.28 239	0.63 218	0.61 415	0.58 485	0.79 354	0.51 355	1.18 301	1.40 523	0.63 198	1.15 346	0.51 163	0.43 160	1.09 271	0.35 171	0.21 310	0.17 348	0.26 415	0.30 503	0.20 259	0.19 279

MIM_Stereo	0.57 259	0.24 136	0.92 403	0.46 161	0.30 202	0.54 198	0.28 109	1.27 332	0.75 217	1.00 289	1.16 351	0.93 331	0.53 234	1.45 366	0.61 361	0.16 94	0.16 317	0.20 233	0.19 275	0.17 144	0.14 114

qqq	0.57 259	0.34 391	0.71 279	0.47 172	0.27 135	0.64 260	0.62 439	1.42 363	0.78 231	0.80 232	0.92 239	0.95 343	0.77 341	0.88 208	0.59 351	0.21 310	0.20 414	0.24 357	0.23 404	0.22 324	0.21 329

ADStereo(finetuned)	0.57 259	0.24 136	1.06 455	0.43 112	0.24 58	0.49 145	0.35 171	1.05 252	1.30 476	1.12 333	1.03 289	0.58 200	1.20 508	0.84 193	0.51 315	0.16 94	0.13 149	0.17 132	0.13 122	0.18 179	0.19 279

R-Stereo Train	0.57 259	0.26 187	0.63 218	0.54 315	0.36 308	0.69 301	0.54 380	1.22 322	0.72 210	1.61 533	1.50 474	0.75 254	0.53 234	0.64 121	0.44 256	0.18 191	0.15 275	0.17 132	0.15 171	0.17 144	0.17 213

RAFT-Stereo	0.57 259	0.26 187	0.63 218	0.54 315	0.36 308	0.69 301	0.54 380	1.22 322	0.72 210	1.61 533	1.50 474	0.75 254	0.53 234	0.64 121	0.44 256	0.18 191	0.15 275	0.17 132	0.15 171	0.17 144	0.17 213
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 265	0.27 217	0.57 188	0.40 83	0.24 58	1.09 455	0.32 142	0.79 138	0.53 147	0.65 201	1.07 300	0.58 200	0.80 358	2.47 498	0.80 425	0.16 94	0.15 275	0.21 268	0.17 234	0.16 113	0.17 213

rvit_0105_5	0.58 265	0.39 441	1.05 451	0.66 466	0.37 324	0.58 223	0.56 406	0.94 203	1.18 413	0.64 199	0.68 177	0.75 254	0.63 292	0.88 208	0.50 310	0.32 493	0.32 535	0.30 471	0.27 461	0.28 421	0.25 393

testlalala2	0.58 265	0.27 217	0.68 248	1.72 605	1.27 602	0.68 296	0.42 259	0.93 196	0.70 204	0.90 257	0.93 242	0.76 258	0.34 105	0.52 65	0.40 221	0.18 191	0.15 275	0.17 132	0.13 122	0.17 144	0.17 213

RAFT+CT+SA	0.58 265	0.29 274	0.60 206	0.66 466	0.37 324	0.42 90	0.55 398	1.27 332	1.03 322	0.70 209	1.22 371	0.60 209	0.70 315	1.64 403	0.41 232	0.18 191	0.13 149	0.22 299	0.22 381	0.21 300	0.18 239

IPLGR	0.58 265	0.27 217	1.14 480	0.48 199	0.28 161	0.65 276	0.33 151	1.22 322	1.13 379	1.18 381	1.05 294	0.69 241	0.66 305	0.96 231	0.52 322	0.17 145	0.15 275	0.20 233	0.17 234	0.20 259	0.18 239

AFF-stereo	0.58 265	0.25 164	0.64 225	0.46 161	0.29 178	0.34 33	0.38 216	1.15 292	1.14 382	1.17 376	1.60 498	1.10 396	0.71 320	0.97 239	0.43 253	0.13 29	0.11 31	0.19 195	0.19 275	0.17 144	0.14 114

dd	0.59 271	0.48 484	0.97 421	0.55 339	0.32 251	0.64 260	0.47 325	1.02 233	1.34 491	0.78 227	0.86 225	0.58 200	0.54 239	1.01 249	0.86 442	0.28 462	0.18 373	0.26 415	0.19 275	0.32 461	0.24 381

PFNet+	0.59 271	0.28 239	0.77 334	0.53 300	0.30 202	0.59 230	0.31 133	0.92 187	1.14 382	1.33 463	1.10 316	0.79 269	0.57 260	1.31 325	0.49 304	0.25 409	0.17 348	0.28 447	0.26 450	0.21 300	0.25 393

AnonymousM	0.59 271	1.11 588	0.41 71	0.44 137	0.32 251	0.43 100	0.47 325	1.05 252	0.64 176	0.98 281	0.63 162	0.67 234	0.43 160	0.59 97	0.41 232	0.20 276	0.15 275	1.84 613	0.84 604	0.14 61	0.13 81

GANet-ADL	0.60 274	0.35 412	0.72 285	0.64 445	0.40 363	0.68 296	0.51 355	1.49 380	1.12 367	0.95 272	1.08 305	0.91 320	0.57 260	0.76 161	0.55 339	0.26 432	0.18 373	0.18 170	0.16 213	0.23 349	0.25 393

TRStereo	0.60 274	0.60 533	0.97 421	0.74 523	0.67 518	0.46 120	0.38 216	1.85 491	0.89 262	0.79 230	0.80 217	0.88 308	0.39 139	1.10 274	0.41 232	0.23 366	0.15 275	0.23 337	0.24 417	0.17 144	0.15 152

NRIStereo	0.60 274	0.29 274	0.69 261	0.53 300	0.28 161	0.63 257	0.33 151	1.08 273	0.87 255	1.14 351	0.87 229	0.91 320	0.59 270	2.24 477	0.49 304	0.20 276	0.14 209	0.21 268	0.19 275	0.21 300	0.17 213

RALAANet	0.60 274	0.33 367	0.87 378	0.62 427	0.50 433	0.69 301	0.31 133	1.21 314	1.06 335	1.09 317	1.16 351	0.88 308	0.46 180	1.22 303	0.42 243	0.19 237	0.15 275	0.21 268	0.17 234	0.27 402	0.17 213

111	0.60 274	0.23 115	0.70 267	0.43 112	0.24 58	0.72 316	0.42 259	1.18 301	1.41 528	0.80 232	1.38 437	1.10 396	0.79 352	0.96 231	0.58 348	0.18 191	0.13 149	0.17 132	0.15 171	0.17 144	0.19 279

FENet	0.60 274	0.28 239	0.63 218	0.54 315	0.33 272	0.83 379	0.38 216	1.27 332	1.07 340	1.00 289	0.86 225	0.99 359	0.85 382	0.96 231	0.68 383	0.22 339	0.15 275	0.23 337	0.20 307	0.22 324	0.23 367

test_sample1	0.61 280	0.29 274	0.75 317	0.50 229	0.31 228	0.76 335	0.48 336	1.59 413	0.84 249	0.90 257	0.94 245	0.88 308	0.95 432	1.16 290	0.67 379	0.22 339	0.18 373	0.20 233	0.19 275	0.21 300	0.21 329

MyStereo06	0.61 280	0.28 239	0.95 413	0.56 353	0.46 415	0.61 244	0.73 474	1.78 469	0.67 194	1.03 302	1.12 329	1.13 406	0.56 251	0.78 170	0.41 232	0.17 145	0.16 317	0.23 337	0.20 307	0.22 324	0.20 312

ACRE	0.61 280	0.33 367	1.01 435	0.58 376	0.49 426	0.75 329	0.47 325	1.06 265	0.95 283	1.37 475	1.55 485	0.62 218	0.46 180	0.83 188	0.70 387	0.23 366	0.15 275	0.19 195	0.16 213	0.18 179	0.21 329

Anonymous3	0.61 280	0.44 466	1.11 472	0.59 389	0.49 426	0.93 412	0.65 448	0.93 196	0.81 239	0.72 216	0.88 231	0.65 227	0.69 310	1.06 262	0.53 329	0.35 519	0.30 521	0.26 415	0.26 450	0.31 452	0.27 427

test_sample2	0.62 284	0.29 274	0.74 313	0.50 229	0.28 161	0.80 362	0.61 436	1.61 420	1.00 312	0.88 254	0.99 261	0.94 334	0.83 375	1.16 290	0.51 315	0.23 366	0.18 373	0.22 299	0.21 352	0.23 349	0.22 347

tt1	0.62 284	0.32 345	0.51 143	0.54 315	0.26 103	1.16 469	0.48 336	0.95 208	2.47 596	0.57 181	0.77 204	0.49 152	0.81 362	1.55 387	0.32 126	0.20 276	0.12 69	0.24 357	0.15 171	0.19 223	0.20 312

CIPLG	0.62 284	0.33 367	0.96 419	0.58 376	0.50 433	0.75 329	0.48 336	1.05 252	0.96 288	1.40 487	1.57 493	0.64 224	0.48 204	0.89 213	0.70 387	0.23 366	0.15 275	0.19 195	0.16 213	0.19 223	0.21 329

IPLGR_C	0.62 284	0.33 367	0.99 425	0.58 376	0.49 426	0.76 335	0.48 336	1.10 278	0.96 288	1.40 487	1.56 489	0.62 218	0.48 204	0.80 177	0.71 392	0.23 366	0.15 275	0.19 195	0.16 213	0.19 223	0.21 329

HHNet	0.62 284	0.26 187	0.63 218	0.43 112	0.45 403	0.50 159	0.58 421	1.07 267	1.01 315	1.25 418	2.23 566	0.70 245	0.61 282	1.07 266	0.47 291	0.20 276	0.13 149	0.23 337	0.19 275	0.19 223	0.30 459

Pruner-Stereo	0.62 284	0.29 274	0.70 267	0.61 415	0.31 228	0.63 257	0.43 278	1.17 296	0.99 307	1.53 515	1.08 305	0.95 343	0.55 246	1.35 338	0.51 315	0.23 366	0.14 209	0.24 357	0.21 352	0.21 300	0.23 367

DIP-Stereo	0.62 284	0.30 294	0.83 359	0.48 199	0.36 308	0.95 417	0.33 151	2.37 590	0.67 194	1.25 418	1.00 265	0.68 236	0.51 223	0.91 216	0.61 361	0.18 191	0.15 275	0.21 268	0.17 234	0.19 223	0.19 279
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.63 291	0.34 391	0.82 354	0.62 427	0.65 511	0.81 371	0.41 255	1.44 370	1.07 340	0.86 252	1.14 338	0.61 213	0.69 310	0.80 177	0.53 329	0.28 462	0.19 394	0.47 561	0.21 352	0.35 477	0.25 393

rvit_0105_3	0.63 291	0.44 466	1.08 464	0.72 511	0.40 363	0.64 260	0.71 470	1.03 238	1.17 406	0.82 240	0.70 185	0.80 271	0.70 315	0.91 216	0.56 342	0.35 519	0.34 541	0.34 511	0.32 518	0.27 402	0.28 439

mmm	0.63 291	0.35 412	0.72 285	0.51 261	0.30 202	0.86 391	0.54 380	1.59 413	0.86 251	1.07 310	1.38 437	0.79 269	0.75 329	0.91 216	0.58 348	0.22 339	0.18 373	0.29 458	0.25 432	0.25 376	0.23 367

HH	0.63 291	0.30 294	0.77 334	0.50 229	0.32 251	0.49 145	0.46 318	1.65 429	0.64 176	0.69 207	1.09 310	1.63 510	0.85 382	1.90 442	0.37 193	0.18 191	0.13 149	0.19 195	0.17 234	0.19 223	0.16 185

HanStereo	0.63 291	0.30 294	0.77 334	0.50 229	0.32 251	0.49 145	0.46 318	1.65 429	0.64 176	0.69 207	1.09 310	1.63 510	0.85 382	1.90 442	0.37 193	0.18 191	0.13 149	0.19 195	0.17 234	0.19 223	0.16 185

CAS	0.63 291	0.18 10	0.37 20	2.27 611	0.84 564	0.57 219	0.54 380	0.79 138	0.62 168	0.48 151	0.70 185	0.36 76	0.26 36	0.45 20	0.35 171	2.24 614	0.10 9	0.14 10	0.09 1	0.15 89	1.06 603

TestStereo1	0.63 291	0.28 239	0.75 317	0.76 530	0.31 228	0.48 133	0.43 278	1.30 337	1.21 432	0.97 277	1.31 407	0.64 224	0.77 341	1.75 423	0.42 243	0.20 276	0.15 275	0.22 299	0.18 252	0.21 300	0.17 213

RAFT_CTSACE	0.63 291	0.26 187	0.88 386	0.55 339	0.51 445	0.71 313	0.44 291	0.80 146	0.97 295	0.97 277	1.84 537	1.18 414	0.68 307	1.47 372	0.36 181	0.16 94	0.15 275	0.21 268	0.20 307	0.20 259	0.14 114

SA-5K	0.63 291	0.28 239	0.75 317	0.76 530	0.31 228	0.48 133	0.43 278	1.30 337	1.21 432	0.97 277	1.31 407	0.64 224	0.77 341	1.75 423	0.42 243	0.20 276	0.15 275	0.22 299	0.18 252	0.21 300	0.17 213

ICVP	0.63 291	0.33 367	0.57 188	0.61 415	0.40 363	0.80 362	0.58 421	1.61 420	0.89 262	0.90 257	1.24 377	0.88 308	0.73 325	0.72 149	0.88 444	0.29 473	0.21 436	0.22 299	0.21 352	0.24 364	0.27 427
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 291	0.26 187	1.90 562	0.81 543	0.67 518	0.43 100	0.23 69	1.03 238	0.58 156	0.65 201	1.56 489	1.41 466	0.39 139	1.28 319	0.35 171	0.20 276	0.14 209	0.20 233	0.19 275	0.18 179	0.14 114

ACVNet	0.63 291	0.31 329	0.54 164	0.54 315	0.36 308	0.80 362	0.46 318	1.37 350	1.07 340	0.93 265	1.30 401	1.08 384	0.85 382	0.80 177	0.94 454	0.21 310	0.19 394	0.21 268	0.18 252	0.22 324	0.18 239

HI	0.64 303	0.32 345	0.68 248	0.47 172	0.51 445	0.41 82	0.36 187	1.04 244	0.75 217	1.31 451	1.43 450	1.62 505	1.12 490	0.94 228	0.88 444	0.15 69	0.12 69	0.20 233	0.20 307	0.20 259	0.18 239

CoSv	0.64 303	0.32 345	0.68 248	0.47 172	0.51 445	0.41 82	0.36 187	1.04 244	0.75 217	1.31 451	1.43 450	1.62 505	1.12 490	0.94 228	0.88 444	0.15 69	0.12 69	0.20 233	0.20 307	0.20 259	0.18 239

rvit_stereo_0075_2	0.64 303	0.46 475	1.05 451	0.66 466	0.66 514	0.53 190	0.48 336	1.20 313	1.12 367	0.76 219	0.92 239	0.78 265	0.53 234	1.03 253	0.59 351	0.37 527	0.28 506	0.40 544	0.31 510	0.37 488	0.32 476

cc1	0.64 303	0.31 329	0.50 136	0.54 315	0.26 103	1.18 472	0.51 355	0.93 196	3.05 609	0.58 183	0.79 212	0.48 143	0.88 400	1.46 368	0.32 126	0.20 276	0.12 69	0.25 396	0.15 171	0.19 223	0.19 279

GwcNet-ADL	0.64 303	0.31 329	0.79 345	0.56 353	0.41 371	0.60 238	0.58 421	1.41 361	1.26 455	1.08 311	1.13 334	0.91 320	0.60 273	1.04 259	0.78 415	0.27 448	0.18 373	0.18 170	0.18 252	0.25 376	0.29 445

RAFT	0.64 303	0.30 294	0.73 297	0.59 389	0.33 272	0.68 296	0.58 421	1.04 244	0.76 224	1.08 311	1.19 363	1.65 516	0.93 422	1.06 262	0.56 342	0.21 310	0.18 373	0.27 432	0.24 417	0.22 324	0.17 213

TestStereo	0.64 303	0.39 441	0.71 279	0.51 261	0.27 135	0.56 214	0.42 259	1.03 238	0.91 271	0.80 232	1.00 265	0.68 236	0.52 228	3.25 527	0.45 270	0.22 339	0.15 275	0.24 357	0.18 252	0.27 402	0.16 185

DN-CSS_ROB	0.64 303	0.32 345	1.05 451	0.55 339	0.40 363	0.54 198	0.45 311	1.21 314	0.93 278	1.03 302	1.47 464	0.69 241	0.63 292	1.76 428	0.49 304	0.18 191	0.14 209	0.25 396	0.22 381	0.22 324	0.20 312

MyStereo8	0.65 311	0.29 274	1.00 431	0.58 376	0.49 426	0.91 401	0.35 171	1.18 301	1.31 480	1.16 367	1.27 391	0.90 317	0.64 296	0.72 149	0.95 458	0.18 191	0.14 209	0.20 233	0.18 252	0.22 324	0.26 417

StereoVision	0.65 311	0.34 391	0.86 367	0.59 389	0.40 363	0.50 159	0.41 255	1.09 275	0.93 278	0.71 211	2.50 580	0.82 280	0.57 260	1.03 253	0.49 304	0.25 409	0.28 506	0.29 458	0.28 482	0.36 484	0.20 312

CASS	0.65 311	0.34 391	0.72 285	0.56 353	0.27 135	0.78 348	0.42 259	1.59 413	0.86 251	1.30 441	1.25 381	0.87 304	0.84 379	0.84 193	0.54 335	0.35 519	0.19 394	0.26 415	0.21 352	0.28 421	0.42 522
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 311	0.30 294	0.75 317	0.67 478	0.50 433	0.92 408	0.52 366	1.39 357	1.12 367	0.76 219	1.11 322	1.00 360	0.90 407	1.53 383	0.45 270	0.18 191	0.13 149	0.23 337	0.22 381	0.21 300	0.19 279

iRaft-Stereo_20w	0.65 311	0.31 329	1.00 431	0.47 172	0.34 291	0.73 320	0.30 126	2.96 606	0.70 204	1.15 357	1.14 338	0.76 258	0.65 302	1.11 277	0.38 204	0.17 145	0.13 149	0.18 170	0.16 213	0.19 223	0.18 239

EAI-Stereo	0.65 311	0.28 239	0.69 261	0.53 300	0.27 135	0.60 238	0.40 239	2.28 582	0.64 176	0.71 211	3.18 593	0.57 195	0.43 160	1.06 262	0.41 232	0.18 191	0.13 149	0.17 132	0.17 234	0.17 144	0.17 213

HITNet	0.65 311	0.40 448	0.77 334	0.48 199	0.24 58	1.05 444	0.49 346	1.76 461	1.02 318	1.18 381	1.18 356	0.89 316	0.80 358	0.85 198	0.79 421	0.17 145	0.12 69	0.21 268	0.17 234	0.29 432	0.15 152
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
MyStereo05	0.66 318	0.28 239	1.07 460	0.56 353	0.46 415	0.61 244	0.73 474	1.34 344	1.41 528	1.15 357	0.91 237	0.77 261	0.80 358	1.41 361	0.63 368	0.17 145	0.16 317	0.23 337	0.20 307	0.22 324	0.20 312

PCWNet_CMD	0.66 318	0.32 345	0.88 386	0.49 217	0.37 324	0.78 348	0.40 239	1.42 363	1.31 480	1.16 367	1.31 407	1.25 431	0.62 287	0.89 213	0.57 345	0.20 276	0.16 317	0.27 432	0.19 275	0.40 505	0.25 393

ToySt	0.66 318	0.33 367	1.23 490	0.51 261	0.33 272	0.86 391	0.68 461	1.10 278	0.97 295	0.84 245	1.08 305	1.25 431	0.94 427	1.01 249	0.74 399	0.19 237	0.19 394	0.24 357	0.24 417	0.27 402	0.23 367

DisPM	0.66 318	0.28 239	0.72 285	0.61 415	0.35 297	0.62 253	0.45 311	1.02 233	0.99 307	1.56 525	1.10 316	0.80 271	0.59 270	2.37 488	0.41 232	0.23 366	0.14 209	0.23 337	0.21 352	0.20 259	0.25 393

SA	0.66 318	0.30 294	0.82 354	0.61 415	0.30 202	0.58 223	0.38 216	1.44 370	1.30 476	0.96 274	1.36 430	0.66 231	0.95 432	1.85 438	0.42 243	0.19 237	0.15 275	0.25 396	0.23 404	0.21 300	0.17 213

CFNet_pseudo	0.66 318	0.32 345	0.86 367	0.48 199	0.39 352	0.70 308	0.40 239	1.33 339	1.22 438	1.16 367	1.34 423	1.24 427	0.64 296	0.98 240	0.59 351	0.21 310	0.16 317	0.33 501	0.19 275	0.36 484	0.25 393

GES	0.66 318	0.34 391	0.90 396	0.59 389	0.38 342	0.94 413	0.57 417	2.11 552	0.86 251	1.02 298	1.11 322	0.66 231	0.79 352	0.99 244	0.61 361	0.27 448	0.19 394	0.20 233	0.20 307	0.21 300	0.30 459

MSMDNet	0.66 318	0.32 345	0.87 378	0.49 217	0.37 324	0.79 354	0.40 239	1.43 369	1.31 480	1.15 357	1.31 407	1.24 427	0.63 292	0.88 208	0.57 345	0.21 310	0.16 317	0.26 415	0.19 275	0.39 501	0.24 381

ccs_rob	0.66 318	0.33 367	0.86 367	0.48 199	0.39 352	0.70 308	0.40 239	1.33 339	1.22 438	1.16 367	1.34 423	1.23 425	0.64 296	0.98 240	0.59 351	0.21 310	0.16 317	0.35 519	0.20 307	0.37 488	0.25 393

MyStereo04	0.67 327	0.29 274	1.07 460	0.55 339	0.45 403	0.59 230	0.79 490	1.50 384	1.40 523	0.91 262	0.91 237	0.74 251	0.86 390	1.52 379	0.62 364	0.17 145	0.16 317	0.24 357	0.20 307	0.23 349	0.20 312

xx1	0.67 327	0.31 329	0.50 136	0.54 315	0.26 103	1.18 472	0.51 355	0.93 196	3.05 609	0.58 183	0.79 212	0.95 343	0.77 341	1.46 368	0.32 126	0.20 276	0.12 69	0.24 357	0.23 404	0.22 324	0.21 329

GMStereo_Zeroshot	0.67 327	0.61 535	1.01 435	0.64 445	0.37 324	0.84 387	0.35 171	1.05 252	1.12 367	1.12 333	1.06 296	1.27 439	0.54 239	1.19 298	0.59 351	0.32 493	0.17 348	0.31 477	0.18 252	0.52 552	0.22 347

DMCA	0.67 327	0.34 391	0.90 396	0.51 261	0.44 396	0.86 391	0.47 325	1.42 363	1.02 318	1.17 376	1.12 329	1.23 425	0.75 329	0.78 170	0.95 458	0.25 409	0.19 394	0.27 432	0.19 275	0.24 364	0.27 427

test_sample3	0.68 331	0.32 345	0.88 386	0.52 282	0.30 202	0.97 427	0.52 366	1.86 494	1.15 394	1.08 311	1.11 322	0.88 308	0.71 320	1.17 294	0.68 383	0.25 409	0.20 414	0.25 396	0.25 432	0.25 376	0.25 393

raft_robust	0.68 331	0.30 294	0.64 225	0.52 282	0.26 103	0.54 198	0.35 171	1.33 339	1.24 447	1.16 367	1.07 300	0.60 209	0.54 239	3.58 537	0.37 193	0.18 191	0.14 209	0.20 233	0.22 381	0.20 259	0.16 185

test_sample5	0.69 333	0.34 391	0.87 378	0.52 282	0.30 202	0.84 387	0.54 380	1.83 487	1.14 382	1.11 331	1.25 381	0.88 308	0.78 348	1.23 305	0.65 373	0.26 432	0.20 414	0.27 432	0.27 461	0.27 402	0.26 417

test_sample4	0.69 333	0.33 367	0.91 399	0.51 261	0.30 202	0.92 408	0.52 366	1.87 497	1.15 394	1.14 351	1.18 356	0.87 304	0.75 329	1.18 296	0.68 383	0.25 409	0.20 414	0.26 415	0.26 450	0.26 388	0.25 393

IPLG	0.69 333	0.27 217	0.97 421	0.51 261	0.43 387	0.79 354	0.33 151	1.21 314	1.06 335	1.30 441	1.10 316	0.52 170	0.55 246	3.16 525	0.63 368	0.16 94	0.14 209	0.19 195	0.16 213	0.18 179	0.17 213

UCFNet_RVC	0.69 333	0.35 412	0.49 127	0.64 445	0.39 352	0.85 390	0.58 421	1.75 455	1.14 382	0.97 277	1.19 363	1.17 411	0.93 422	0.99 244	0.62 364	0.28 462	0.20 414	0.34 511	0.31 510	0.32 461	0.27 427

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 337	3.18 633	2.55 586	0.39 73	0.23 33	0.44 108	0.23 69	0.63 86	0.42 97	0.44 124	0.44 96	0.34 62	0.28 59	0.56 85	0.29 88	1.35 608	0.10 9	0.22 299	0.19 275	0.46 535	1.31 607

DualNet	0.70 337	0.34 391	0.87 378	0.52 282	0.30 202	0.84 387	0.54 380	1.83 487	1.14 382	1.14 351	1.33 416	0.88 308	0.78 348	1.23 305	0.65 373	0.26 432	0.20 414	0.27 432	0.27 461	0.27 402	0.26 417

CFNet_ucs	0.70 337	0.33 367	0.88 386	0.50 229	0.43 387	0.74 324	0.44 291	1.60 417	1.29 470	1.22 398	1.54 483	1.09 394	0.63 292	0.99 244	0.59 351	0.25 409	0.20 414	0.37 530	0.21 352	0.40 505	0.28 439

IER	0.70 337	0.31 329	1.02 442	0.48 199	0.52 457	1.34 499	0.51 355	1.17 296	0.99 307	1.23 404	1.34 423	1.12 401	1.11 487	0.99 244	0.71 392	0.20 276	0.16 317	0.21 268	0.21 352	0.20 259	0.19 279

HCRNet	0.70 337	0.39 441	0.73 297	0.60 401	0.59 493	0.76 335	0.35 171	1.22 322	1.13 379	1.02 298	0.99 261	1.02 369	0.76 337	2.19 474	0.70 387	0.28 462	0.19 394	0.28 447	0.23 404	0.25 376	0.23 367

SFCPSM	0.70 337	0.28 239	1.02 442	0.51 261	0.38 342	1.37 502	0.66 453	2.00 531	1.03 322	1.17 376	1.21 369	0.82 280	0.78 348	1.03 253	0.53 329	0.21 310	0.17 348	0.22 299	0.24 417	0.21 300	0.19 279

AdaStereo	0.70 337	0.43 463	0.75 317	0.73 519	0.37 324	0.92 408	0.53 374	1.85 491	1.18 413	1.12 333	1.23 375	1.07 383	0.65 302	0.96 231	0.63 368	0.31 486	0.15 275	0.32 492	0.21 352	0.29 432	0.22 347
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.
test_sample6	0.71 344	0.34 391	0.87 378	0.52 282	0.30 202	0.82 373	0.58 421	1.79 475	1.15 394	1.14 351	1.33 416	0.91 320	0.79 352	1.31 325	0.74 399	0.27 448	0.21 436	0.27 432	0.29 494	0.28 421	0.27 427

BSDual-CNN	0.71 344	0.32 345	0.68 248	0.54 315	0.44 396	1.27 487	0.65 448	2.16 562	0.98 300	1.20 389	1.11 322	1.12 401	0.74 327	0.91 216	0.66 376	0.24 382	0.17 348	0.25 396	0.22 381	0.22 324	0.22 347

DFGA-Net	0.72 346	0.40 448	1.40 514	0.52 282	0.45 403	0.83 379	0.44 291	1.28 336	1.08 346	0.99 284	1.19 363	0.70 245	0.55 246	2.14 466	1.16 492	0.18 191	0.16 317	0.24 357	0.23 404	0.27 402	0.25 393

rvit_105_1	0.72 346	0.52 501	1.01 435	0.78 535	0.49 426	0.75 329	0.87 512	1.12 286	1.18 413	0.99 284	0.79 212	0.90 317	0.77 341	1.26 314	0.75 404	0.41 541	0.36 557	0.36 527	0.41 555	0.30 443	0.33 482

DCVSM-stereo	0.72 346	0.35 412	0.76 327	0.55 339	0.42 376	0.73 320	0.38 216	1.21 314	1.02 318	1.79 555	1.04 292	1.62 505	1.03 468	1.04 259	0.79 421	0.24 382	0.27 499	0.29 458	0.24 417	0.30 443	0.36 498

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 346	0.35 412	1.70 547	0.49 217	0.56 473	0.63 257	0.38 216	2.41 593	0.65 191	0.77 224	1.07 300	1.82 537	0.95 432	0.93 225	0.43 253	0.20 276	0.13 149	0.21 268	0.25 432	0.28 421	0.26 417

qqq1	0.72 346	0.30 294	0.86 367	0.46 161	0.26 103	0.82 373	0.43 278	2.05 542	1.39 518	1.23 404	1.47 464	0.98 353	0.95 432	1.71 418	0.44 256	0.24 382	0.20 414	0.18 170	0.15 171	0.18 179	0.18 239

fff1	0.72 346	0.30 294	0.86 367	0.46 161	0.26 103	0.82 373	0.43 278	2.05 542	1.39 518	1.23 404	1.47 464	0.98 353	0.95 432	1.71 418	0.44 256	0.24 382	0.20 414	0.18 170	0.15 171	0.18 179	0.18 239

ffm	0.72 346	0.33 367	0.85 361	0.53 300	0.37 324	0.74 324	0.56 406	0.95 208	2.47 596	1.15 357	1.45 457	1.06 378	0.82 367	1.55 387	0.32 126	0.20 276	0.12 69	0.31 477	0.27 461	0.19 223	0.20 312

anonymousa	0.72 346	0.27 217	0.75 317	0.47 172	0.63 506	1.43 515	0.45 311	1.24 328	0.89 262	1.28 427	1.75 527	1.62 505	1.13 494	0.69 138	0.59 351	0.19 237	0.16 317	0.23 337	0.25 432	0.20 259	0.18 239

Sa-1000	0.72 346	0.29 274	0.76 327	0.59 389	0.30 202	0.73 320	0.37 209	1.62 424	1.33 488	1.28 427	2.04 557	0.86 300	0.75 329	1.84 435	0.38 204	0.19 237	0.14 209	0.25 396	0.23 404	0.20 259	0.16 185

psmg	0.72 346	0.32 345	0.68 248	0.50 229	0.44 396	1.48 519	0.75 479	1.94 519	0.98 300	1.21 393	1.33 416	1.12 401	0.74 327	0.91 216	0.66 376	0.24 382	0.19 394	0.25 396	0.25 432	0.23 349	0.22 347

UDGNet	0.72 346	1.17 593	0.80 350	0.77 533	0.41 371	0.77 343	0.38 216	0.97 216	1.34 491	0.81 236	0.88 231	0.71 248	0.60 273	1.21 302	0.54 335	0.52 570	0.19 394	1.02 604	0.26 450	0.71 581	0.31 469

PSMNet-ADL	0.72 346	0.35 412	0.62 215	0.69 493	0.46 415	1.14 461	0.44 291	1.37 350	1.01 315	0.83 242	1.17 354	1.33 452	0.96 439	1.43 362	0.95 458	0.33 502	0.22 454	0.21 268	0.23 404	0.27 402	0.29 445

LCNet	0.72 346	0.28 239	0.52 152	0.55 339	0.31 228	0.69 301	0.54 380	1.00 226	0.88 259	1.19 385	1.34 423	0.97 351	1.34 530	2.56 501	0.45 270	0.18 191	0.13 149	0.21 268	0.25 432	0.27 402	0.73 586

GANet-RSSM	0.72 346	0.28 239	0.63 218	0.64 445	0.58 485	0.80 362	0.58 421	1.89 503	1.08 346	1.04 305	1.25 381	1.15 409	1.04 470	1.49 374	0.62 364	0.25 409	0.19 394	0.22 299	0.22 381	0.22 324	0.21 329

PSMNet-RSSM	0.72 346	0.30 294	0.61 209	0.63 436	0.42 376	0.73 320	0.56 406	1.92 513	1.10 361	1.09 317	1.37 432	1.22 420	0.98 449	1.28 319	0.72 395	0.27 448	0.19 394	0.27 432	0.29 494	0.24 364	0.24 381

CFNet-ft	0.72 346	0.32 345	0.54 164	0.66 466	0.54 464	0.83 379	0.55 398	1.37 350	1.15 394	0.93 265	1.28 397	1.57 497	0.97 442	1.35 338	0.81 427	0.26 432	0.20 414	0.33 501	0.25 432	0.30 443	0.23 367

CFNet_RVC	0.72 346	0.32 345	0.54 164	0.66 466	0.54 464	0.83 379	0.55 398	1.37 350	1.15 394	0.93 265	1.28 397	1.57 497	0.97 442	1.35 338	0.81 427	0.26 432	0.20 414	0.33 501	0.25 432	0.30 443	0.23 367

MLCV	0.72 346	0.34 391	1.10 470	0.51 261	0.23 33	0.91 401	0.39 231	1.33 339	1.23 441	1.46 501	1.55 485	1.01 367	0.64 296	1.95 449	0.80 425	0.18 191	0.12 69	0.18 170	0.14 152	0.19 223	0.17 213

G2L-ROB	0.73 364	0.25 164	0.76 327	0.54 315	0.39 352	0.95 417	0.66 453	1.66 434	1.09 354	1.24 412	1.02 279	1.64 513	0.71 320	1.63 401	1.02 470	0.20 276	0.14 209	0.17 132	0.15 171	0.20 259	0.22 347

G2L-Stereo_test	0.73 364	0.27 217	0.74 313	0.49 217	0.40 363	0.90 397	0.81 499	1.53 399	1.14 382	1.28 427	1.27 391	1.52 491	0.72 323	1.62 399	0.94 454	0.19 237	0.14 209	0.16 103	0.15 171	0.18 179	0.19 279

CoDeX	0.73 364	0.29 274	0.93 405	0.54 315	0.36 308	1.14 461	0.61 436	2.34 587	1.17 406	1.16 367	1.25 381	0.91 320	0.87 395	1.33 333	0.64 372	0.20 276	0.16 317	0.21 268	0.18 252	0.20 259	0.18 239

cf-r	0.73 364	0.30 294	0.77 334	0.55 339	0.63 506	0.78 348	0.48 336	1.79 475	1.15 394	1.13 348	1.26 388	1.43 468	0.87 395	1.40 359	0.85 440	0.25 409	0.18 373	0.22 299	0.23 404	0.19 223	0.19 279

BEATNet_4x	0.73 364	0.49 487	1.17 484	0.53 300	0.26 103	1.03 441	0.55 398	1.82 482	1.06 335	1.21 393	1.22 371	0.96 349	0.91 410	1.01 249	1.06 474	0.21 310	0.14 209	0.24 357	0.19 275	0.37 488	0.21 329

Select-FE	0.74 369	0.39 441	1.56 538	0.55 339	0.46 415	0.40 74	0.22 55	1.86 494	0.68 198	1.05 306	1.31 407	1.82 537	1.74 567	1.11 277	0.38 204	0.21 310	0.16 317	0.21 268	0.25 432	0.19 223	0.31 469

test_sample7	0.74 369	0.37 429	0.76 327	0.52 282	0.35 297	0.91 401	0.67 457	1.78 469	1.21 432	1.22 398	1.18 356	1.08 384	0.92 413	1.23 305	0.67 379	0.31 486	0.28 506	0.32 492	0.31 510	0.33 470	0.29 445

gwcnet-sp	0.74 369	0.33 367	1.44 521	0.57 370	0.45 403	1.40 509	0.54 380	1.50 384	1.14 382	1.30 441	1.02 279	0.94 334	0.82 367	1.39 353	0.76 407	0.21 310	0.21 436	0.22 299	0.21 352	0.22 324	0.22 347

scenet	0.74 369	0.33 367	1.44 521	0.57 370	0.45 403	1.40 509	0.54 380	1.50 384	1.14 382	1.30 441	1.02 279	0.94 334	0.82 367	1.39 353	0.76 407	0.21 310	0.21 436	0.22 299	0.21 352	0.22 324	0.22 347

ssnet	0.74 369	0.33 367	1.44 521	0.57 370	0.45 403	1.40 509	0.54 380	1.50 384	1.14 382	1.30 441	1.02 279	0.94 334	0.82 367	1.39 353	0.76 407	0.21 310	0.21 436	0.22 299	0.21 352	0.22 324	0.22 347

BUS	0.74 369	0.32 345	0.68 248	0.54 315	0.44 396	2.34 582	0.42 259	2.16 562	0.98 300	1.20 389	1.11 322	1.03 373	0.62 287	0.91 216	0.70 387	0.24 382	0.17 348	0.25 396	0.22 381	0.22 324	0.22 347

GMM-Stereo	0.74 369	0.25 164	0.59 201	0.54 315	0.34 291	0.72 316	0.99 541	1.01 232	0.87 255	1.36 472	1.78 530	1.12 401	0.81 362	2.09 462	0.46 284	0.18 191	0.12 69	0.25 396	0.25 432	0.20 259	0.85 592

DMCA-RVC	0.74 369	0.40 448	1.27 499	0.66 466	0.49 426	0.77 343	0.47 325	1.35 347	1.01 315	1.53 515	1.01 271	1.29 445	0.82 367	1.31 325	0.78 415	0.27 448	0.21 436	0.35 519	0.27 461	0.32 461	0.24 381

DeepPruner_ROB	0.74 369	0.48 484	0.87 378	0.57 370	0.44 396	0.79 354	0.54 380	1.73 448	0.96 288	1.38 480	1.27 391	1.24 427	0.73 325	1.43 362	0.73 398	0.34 512	0.28 506	0.27 432	0.26 450	0.31 452	0.31 469

SMFormer	0.75 378	0.30 294	0.86 367	0.46 161	0.26 103	0.82 373	0.43 278	2.05 542	1.39 518	1.23 404	1.47 464	0.98 353	0.95 432	1.71 418	0.82 432	0.24 382	0.20 414	0.22 299	0.21 352	0.23 349	0.24 381

tta	0.75 378	0.30 294	0.86 367	0.46 161	0.26 103	0.82 373	0.43 278	2.05 542	1.39 518	1.23 404	1.47 464	0.98 353	0.95 432	1.71 418	0.82 432	0.24 382	0.20 414	0.22 299	0.21 352	0.18 179	0.18 239

KYRaft	0.75 378	0.28 239	0.62 215	0.56 353	0.29 178	0.67 289	0.86 510	0.94 203	0.84 249	1.62 537	2.21 565	1.16 410	1.02 466	1.57 391	0.40 221	0.20 276	0.13 149	0.22 299	0.28 482	0.20 259	1.02 598

Prome-Stereo	0.75 378	0.27 217	0.53 158	0.55 339	0.32 251	0.59 230	0.97 536	0.89 177	0.88 259	1.45 499	2.46 578	0.91 320	1.41 535	1.58 393	0.44 256	0.18 191	0.13 149	0.19 195	0.17 234	0.20 259	0.92 594

acv_ft	0.75 378	0.31 329	0.95 413	0.70 499	0.86 569	1.24 483	0.53 374	1.44 370	1.07 340	1.24 412	1.30 401	1.08 384	0.92 413	0.80 177	1.34 514	0.21 310	0.19 394	0.21 268	0.18 252	0.21 300	0.18 239

iResNet	0.75 378	0.40 448	1.36 512	0.67 478	0.29 178	0.92 408	0.59 430	1.52 393	1.25 450	1.28 427	1.48 469	0.94 334	0.76 337	1.62 399	0.78 415	0.18 191	0.14 209	0.18 170	0.15 171	0.22 324	0.23 367

PAM	0.76 384	0.29 274	1.08 464	0.52 282	0.33 272	1.38 505	0.39 231	2.01 535	0.67 194	1.06 307	0.96 249	2.89 594	1.43 537	0.86 202	0.35 171	0.19 237	0.12 69	0.19 195	0.17 234	0.19 223	0.20 312

AASNet	0.76 384	0.35 412	0.91 399	0.79 537	0.81 560	1.14 461	0.56 406	2.02 539	1.08 346	1.22 398	1.24 377	0.93 331	0.76 337	0.77 165	1.16 492	0.27 448	0.23 466	0.24 357	0.20 307	0.28 421	0.24 381

PAM_32	0.77 386	0.28 239	1.03 446	0.52 282	0.30 202	1.32 495	0.35 171	1.97 526	0.65 191	1.02 298	1.06 296	3.05 595	1.49 547	0.96 231	0.36 181	0.19 237	0.13 149	0.20 233	0.18 252	0.19 223	0.19 279

testlalala_base	0.77 386	0.40 448	0.70 267	0.65 459	0.50 433	0.79 354	0.28 109	1.50 384	0.51 136	0.73 217	0.90 235	0.69 241	0.54 239	0.66 130	0.40 221	2.82 620	0.14 209	0.17 132	0.12 88	2.68 615	0.19 279

NINENet	0.77 386	0.37 429	0.78 342	0.62 427	0.51 445	2.34 582	0.42 259	1.83 487	1.04 327	1.14 351	1.23 375	1.03 373	0.62 287	1.24 310	0.70 387	0.28 462	0.23 466	0.31 477	0.21 352	0.26 388	0.25 393

hknet	0.77 386	0.32 345	0.95 413	0.54 315	0.38 342	1.27 487	0.65 448	2.16 562	1.07 340	1.20 389	1.11 322	1.59 501	0.81 362	1.37 344	0.66 376	0.22 339	0.17 348	0.25 396	0.22 381	0.22 324	0.22 347

ARAFT	0.77 386	0.36 422	1.49 535	0.51 261	0.31 228	0.90 397	0.82 501	1.90 506	1.06 335	1.62 537	1.24 377	1.02 369	0.64 296	1.84 435	0.50 310	0.18 191	0.14 209	0.28 447	0.27 461	0.17 144	0.16 185

psm_up	0.77 386	0.34 391	0.70 267	0.66 466	0.58 485	1.05 444	0.92 524	1.52 393	1.12 367	1.26 422	1.16 351	1.31 450	1.23 513	1.20 300	0.81 427	0.25 409	0.29 517	0.31 477	0.27 461	0.27 402	0.25 393

GwcNet-RSSM	0.77 386	0.32 345	1.01 435	0.62 427	0.54 464	0.78 348	0.51 355	1.73 448	1.20 426	1.09 317	1.37 432	1.46 478	0.85 382	1.53 383	1.09 480	0.25 409	0.18 373	0.23 337	0.24 417	0.20 259	0.19 279

iResNet_ROB	0.77 386	0.30 294	0.99 425	0.57 370	0.36 308	0.83 379	0.36 187	2.33 585	1.58 551	1.27 425	1.30 401	1.25 431	0.84 379	1.65 404	0.79 421	0.20 276	0.14 209	0.17 132	0.12 88	0.18 179	0.27 427

DDVS	0.78 394	0.41 456	0.94 409	0.60 401	0.43 387	1.30 492	0.43 278	1.40 359	0.91 271	1.20 389	1.15 346	1.43 468	0.64 296	2.18 472	0.89 447	0.28 462	0.22 454	0.26 415	0.23 404	0.31 452	0.33 482

PSM-softLoss	0.78 394	0.31 329	0.77 334	0.58 376	0.32 251	0.56 214	0.40 239	1.18 301	0.70 204	1.24 412	1.07 300	0.83 287	0.52 228	5.36 569	0.53 329	0.24 382	0.15 275	0.25 396	0.22 381	0.20 259	0.25 393

KMStereo	0.78 394	0.31 329	0.77 334	0.58 376	0.32 251	0.56 214	0.40 239	1.18 301	0.70 204	1.24 412	1.07 300	0.83 287	0.52 228	5.36 569	0.53 329	0.24 382	0.15 275	0.25 396	0.22 381	0.20 259	0.25 393

STTStereo	0.78 394	0.50 494	1.22 489	0.64 445	0.54 464	0.89 394	0.54 380	1.44 370	1.11 363	1.38 480	1.09 310	1.27 439	0.85 382	1.43 362	0.83 434	0.29 473	0.27 499	0.33 501	0.39 550	0.32 461	0.30 459

PSM-AAD	0.79 398	0.27 217	0.53 158	0.55 339	0.28 161	0.77 343	1.24 569	0.99 222	0.91 271	1.66 542	1.57 493	0.81 275	2.19 595	1.65 404	0.44 256	0.19 237	0.14 209	0.38 533	0.32 518	0.21 300	0.70 583

hitnet-ft	0.79 398	0.35 412	0.57 188	0.58 376	0.42 376	0.96 423	0.46 318	1.47 376	1.33 488	1.19 385	1.22 371	1.81 534	0.98 449	1.66 408	0.94 454	0.33 502	0.28 506	0.34 511	0.27 461	0.35 477	0.31 469

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 398	0.43 463	1.05 451	0.64 445	0.58 485	0.95 417	0.53 374	1.53 399	1.18 413	1.37 475	1.15 346	1.43 468	0.88 400	1.61 398	0.84 437	0.25 409	0.22 454	0.27 432	0.27 461	0.29 432	0.29 445
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.80 401	0.28 239	0.73 297	0.70 499	0.51 445	0.95 417	0.60 434	1.78 469	1.23 441	1.36 472	1.37 432	1.82 537	0.81 362	1.32 330	1.13 489	0.26 432	0.17 348	0.19 195	0.20 307	0.24 364	0.25 393

G2L-Stereo	0.80 401	0.32 345	0.95 413	0.60 401	0.42 376	0.78 348	0.69 465	1.50 384	1.09 354	1.33 463	1.14 338	1.45 475	0.72 323	2.45 493	1.10 483	0.25 409	0.20 414	0.26 415	0.21 352	0.20 259	0.26 417

ISRNet	0.80 401	0.33 367	1.07 460	0.81 543	0.66 514	0.60 238	0.34 163	1.19 311	1.13 379	1.59 532	1.53 478	1.35 457	0.77 341	1.27 317	0.94 454	0.39 534	0.34 541	0.43 551	0.38 548	0.34 474	0.49 548

NF-Stereo	0.80 401	0.30 294	0.75 317	0.60 401	0.31 228	0.64 260	0.44 291	1.21 314	0.90 266	1.29 433	1.02 279	0.82 280	0.57 260	5.40 574	0.48 296	0.23 366	0.14 209	0.24 357	0.20 307	0.20 259	0.30 459

OCTAStereo	0.80 401	0.30 294	0.75 317	0.60 401	0.31 228	0.64 260	0.44 291	1.21 314	0.90 266	1.29 433	1.01 271	0.82 280	0.57 260	5.35 568	0.48 296	0.24 382	0.14 209	0.24 357	0.20 307	0.20 259	0.30 459

DRaft	0.80 401	0.24 136	0.70 267	0.45 151	0.30 202	0.97 427	0.53 374	1.05 252	0.97 295	1.78 552	2.02 556	0.80 271	1.74 567	2.73 509	0.72 395	0.17 145	0.14 209	0.20 233	0.20 307	0.18 179	0.21 329

RE-Stereo	0.80 401	0.30 294	0.75 317	0.60 401	0.31 228	0.64 260	0.44 291	1.21 314	0.90 266	1.29 433	1.01 271	0.81 275	0.57 260	5.37 571	0.48 296	0.24 382	0.14 209	0.24 357	0.20 307	0.20 259	0.30 459

TVStereo	0.80 401	0.30 294	0.75 317	0.60 401	0.31 228	0.64 260	0.44 291	1.21 314	0.90 266	1.29 433	1.01 271	0.81 275	0.57 260	5.37 571	0.48 296	0.24 382	0.14 209	0.24 357	0.20 307	0.20 259	0.30 459

UPFNet	0.80 401	0.32 345	0.90 396	0.59 389	0.74 537	1.26 486	0.80 496	1.52 393	1.10 361	1.30 441	1.12 329	1.30 446	0.84 379	1.67 409	1.09 480	0.24 382	0.24 475	0.24 357	0.23 404	0.25 376	0.18 239

iResNetv2_ROB	0.80 401	0.37 429	1.71 549	0.56 353	0.37 324	0.94 413	0.64 446	1.73 448	1.34 491	1.23 404	1.42 446	1.26 435	0.92 413	1.85 438	0.56 342	0.23 366	0.15 275	0.19 195	0.14 152	0.24 364	0.19 279

StereoDRNet-Refined	0.80 401	0.41 456	0.88 386	0.62 427	0.42 376	1.33 497	0.48 336	1.52 393	1.17 406	1.45 499	1.44 455	1.44 473	0.90 407	1.26 314	1.24 501	0.20 276	0.16 317	0.27 432	0.24 417	0.25 376	0.28 439
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 412	0.36 422	0.82 354	0.54 315	0.31 228	0.80 362	0.47 325	2.17 568	1.67 557	1.13 348	1.13 334	0.94 334	0.86 390	2.46 496	1.00 468	0.26 432	0.23 466	0.28 447	0.27 461	0.28 421	0.36 498

DCRE	0.82 412	0.26 187	0.70 267	0.58 376	0.44 396	0.54 198	0.48 336	0.95 208	0.78 231	0.78 227	7.33 625	0.86 300	0.52 228	0.76 161	0.41 232	0.16 94	0.16 317	0.19 195	0.17 234	0.18 179	0.17 213

SepStereo	0.82 412	0.34 391	1.03 446	0.64 445	0.69 526	0.77 343	0.63 444	1.54 402	1.20 426	1.79 555	1.55 485	0.95 343	1.04 470	2.30 483	0.60 359	0.21 310	0.16 317	0.25 396	0.18 252	0.27 402	0.22 347

GrayStereo	0.82 412	0.26 187	0.58 194	0.63 436	0.37 324	0.76 335	1.86 603	1.11 284	0.87 255	1.99 571	1.89 544	1.08 384	1.82 576	1.39 353	0.48 296	0.19 237	0.14 209	0.19 195	0.21 352	0.18 179	0.39 512

LMCR-Stereo	0.82 412	0.46 475	0.88 386	0.75 527	0.43 387	1.33 497	0.56 406	2.43 595	0.98 300	1.53 515	1.49 471	0.74 251	1.00 459	1.63 401	0.89 447	0.28 462	0.17 348	0.22 299	0.17 234	0.29 432	0.20 312

ac_64	0.82 412	0.29 274	0.81 351	0.71 507	0.60 496	1.05 444	0.54 380	1.99 530	0.92 276	1.18 381	1.06 296	1.99 557	1.08 482	1.94 448	0.97 463	0.27 448	0.22 454	0.24 357	0.23 404	0.22 324	0.19 279

DualNet (step1)	0.83 418	0.49 487	1.13 476	0.56 353	0.39 352	1.02 438	0.73 474	1.78 469	1.21 432	1.22 398	1.18 356	1.08 384	0.92 413	1.23 305	0.67 379	0.57 579	0.28 506	0.62 588	0.67 595	0.45 529	0.42 522

SST-Stereo	0.83 418	0.28 239	0.72 285	0.59 389	0.31 228	0.72 316	0.26 95	1.09 275	0.86 251	1.47 502	1.10 316	1.00 360	0.87 395	5.73 582	0.45 270	0.22 339	0.13 149	0.23 337	0.19 275	0.23 349	0.18 239

RAFT_R40	0.83 418	0.28 239	0.73 297	0.59 389	0.31 228	0.69 301	0.44 291	1.10 278	0.95 283	1.47 502	1.10 316	1.00 360	0.85 382	5.53 576	0.46 284	0.22 339	0.13 149	0.23 337	0.20 307	0.23 349	0.18 239

UNet	0.83 418	0.34 391	1.31 503	0.58 376	0.74 537	1.58 528	0.49 346	1.41 361	1.04 327	1.21 393	1.08 305	1.54 493	1.12 490	1.65 404	1.09 480	0.23 366	0.17 348	0.25 396	0.20 307	0.25 376	0.22 347

FADNet_RVC	0.83 418	0.51 497	1.83 560	0.54 315	0.42 376	1.19 476	0.46 318	1.51 391	1.09 354	0.89 255	1.24 377	0.91 320	0.87 395	2.11 464	1.11 486	0.27 448	0.22 454	0.31 477	0.28 482	0.43 519	0.38 509

DAS	0.84 423	0.34 391	1.03 446	0.64 445	0.69 526	0.77 343	0.63 444	1.54 402	1.20 426	1.79 555	1.55 485	0.95 343	1.04 470	2.83 511	0.60 359	0.21 310	0.16 317	0.25 396	0.18 252	0.27 402	0.22 347

RAFT-345	0.84 423	0.25 164	0.66 239	0.50 229	0.27 135	0.54 198	0.42 259	0.83 161	1.11 363	1.32 455	2.34 571	0.86 300	0.54 239	5.72 581	0.47 291	0.18 191	0.13 149	0.22 299	0.17 234	0.17 144	0.16 185

MMNet	0.84 423	0.32 345	1.09 467	0.60 401	0.59 493	1.85 556	0.49 346	1.51 391	1.27 461	1.37 475	1.15 346	1.26 435	1.18 502	1.67 409	1.22 499	0.19 237	0.18 373	0.23 337	0.22 381	0.25 376	0.21 329

FADNet-RVC-Resample	0.84 423	0.47 480	2.10 570	0.61 415	0.45 403	1.07 449	0.61 436	1.59 413	1.20 426	1.08 311	0.98 259	1.03 373	0.98 449	2.17 469	0.72 395	0.23 366	0.22 454	0.30 471	0.32 518	0.35 477	0.34 487

iRaft-Stereo_5w	0.85 427	0.29 274	0.91 399	0.53 300	0.43 387	0.49 145	0.68 461	0.99 222	0.87 255	0.79 230	1.34 423	1.46 478	0.91 410	5.11 563	1.11 486	0.17 145	0.14 209	0.22 299	0.18 252	0.20 259	0.20 312

SACVNet	0.85 427	0.46 475	0.85 361	0.81 543	0.56 473	0.80 362	0.79 490	1.68 437	1.12 367	1.34 467	1.33 416	1.25 431	0.94 427	2.39 490	0.76 407	0.34 512	0.26 490	0.31 477	0.29 494	0.35 477	0.44 532

ADLNet	0.85 427	0.36 422	0.89 392	0.85 560	0.72 531	1.24 483	0.76 482	1.82 482	1.36 505	1.52 514	1.35 429	1.27 439	0.99 457	1.23 305	1.15 491	0.27 448	0.20 414	0.26 415	0.25 432	0.28 421	0.30 459

delet	0.85 427	0.32 345	0.95 413	0.65 459	0.66 514	1.64 534	0.84 503	1.75 455	1.35 501	1.32 455	1.30 401	1.30 446	0.88 400	1.68 414	1.10 483	0.21 310	0.21 436	0.24 357	0.24 417	0.21 300	0.21 329

HGLStereo	0.85 427	0.38 436	0.94 409	0.80 540	1.03 582	1.17 471	0.58 421	1.52 393	1.20 426	1.19 385	1.62 505	1.13 406	1.20 508	1.80 432	1.06 474	0.24 382	0.24 475	0.24 357	0.21 352	0.23 349	0.27 427

CRFU-Net	0.86 432	0.39 441	1.00 431	0.65 459	0.57 476	1.78 549	0.86 510	2.15 559	0.81 239	1.38 480	1.18 356	1.64 513	1.19 505	1.35 338	0.90 450	0.26 432	0.22 454	0.21 268	0.19 275	0.23 349	0.24 381

dad	0.86 432	0.66 544	1.06 455	0.56 353	0.37 324	0.76 335	0.44 291	1.17 296	1.50 541	1.44 497	1.27 391	1.34 456	0.75 329	2.52 500	0.84 437	0.42 545	0.27 499	0.83 596	0.26 450	0.41 508	0.29 445

AACVNet	0.86 432	0.35 412	0.79 345	0.82 551	0.39 352	0.76 335	0.49 346	1.61 420	0.81 239	1.08 311	1.33 416	1.30 446	0.93 422	4.34 548	0.74 399	0.25 409	0.21 436	0.28 447	0.22 381	0.29 432	0.25 393

DLCB_ROB	0.86 432	0.40 448	0.78 342	0.68 489	0.54 464	1.11 456	0.84 503	1.49 380	1.23 441	1.64 541	1.65 512	1.70 522	0.91 410	1.70 416	1.05 472	0.25 409	0.24 475	0.26 415	0.27 461	0.27 402	0.24 381

HSM-Net_RVC	0.87 436	0.29 274	0.53 158	0.53 300	0.30 202	1.15 467	0.55 398	3.57 615	1.28 466	1.53 515	1.74 524	1.68 519	0.93 422	1.49 374	0.77 413	0.22 339	0.17 348	0.19 195	0.18 252	0.20 259	0.19 279
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 437	0.36 422	1.02 442	0.62 427	0.38 342	1.32 495	0.97 536	2.07 548	1.34 491	1.37 475	1.18 356	1.54 493	0.92 413	1.10 274	1.65 549	0.30 478	0.27 499	0.30 471	0.28 482	0.27 402	0.26 417

ADLNet2	0.88 437	0.34 391	1.17 484	0.77 533	0.64 509	1.12 459	0.76 482	1.74 453	1.24 447	1.21 393	1.65 512	1.71 523	1.05 474	1.67 409	1.17 495	0.24 382	0.21 436	0.21 268	0.22 381	0.26 388	0.29 445

ASMatch	0.88 437	0.26 187	0.69 261	0.51 261	0.35 297	0.48 133	0.37 209	1.12 286	0.92 276	1.10 325	3.28 594	0.96 349	0.98 449	4.90 560	0.49 304	0.19 237	0.16 317	0.22 299	0.19 275	0.19 223	0.27 427

IRAFT_RVC	0.88 437	0.28 239	0.76 327	0.63 436	0.31 228	0.65 276	1.02 546	1.22 322	0.94 281	1.22 398	1.04 292	1.01 367	0.98 449	5.82 584	0.53 329	0.22 339	0.12 69	0.25 396	0.20 307	0.20 259	0.19 279

FADNet-RVC	0.88 437	0.67 545	1.93 564	0.60 401	0.48 422	0.91 401	0.60 434	1.71 446	1.18 413	0.90 257	0.96 249	1.36 459	0.92 413	2.25 479	1.17 495	0.30 478	0.29 517	0.32 492	0.32 518	0.41 508	0.35 492

GEStereo_RVC	0.90 442	0.37 429	0.99 425	0.64 445	0.50 433	0.95 417	0.79 490	2.42 594	1.17 406	1.16 367	1.11 322	1.26 435	0.92 413	3.24 526	0.90 450	0.29 473	0.19 394	0.23 337	0.20 307	0.27 402	0.29 445

CBMV_ROB	0.90 442	0.44 466	0.63 218	0.51 261	0.37 324	1.25 485	0.49 346	1.77 465	1.27 461	1.41 489	2.00 553	1.33 452	1.08 482	2.17 469	0.76 407	0.43 550	0.42 574	0.47 561	0.44 562	0.41 508	0.36 498

PSMNet_ROB	0.90 442	0.52 501	1.17 484	0.72 511	0.61 499	1.27 487	1.12 558	1.76 461	1.12 367	1.09 317	1.28 397	1.45 475	0.89 406	1.65 404	1.42 532	0.33 502	0.25 484	0.37 530	0.39 550	0.35 477	0.29 445

FTStereo	0.91 445	0.26 187	0.56 178	0.54 315	0.33 272	0.66 285	1.87 604	1.00 226	0.75 217	1.75 549	4.15 604	1.04 376	1.65 560	1.57 391	0.46 284	0.19 237	0.16 317	0.23 337	0.21 352	0.18 179	0.63 574

PFNet	0.91 445	0.26 187	1.10 470	0.63 436	0.32 251	0.64 260	0.56 406	1.17 296	0.99 307	1.47 502	1.08 305	0.98 353	0.69 310	6.62 597	0.54 335	0.20 276	0.12 69	0.24 357	0.19 275	0.20 259	0.17 213

CBFPSM	0.92 447	0.33 367	1.86 561	0.49 217	0.38 342	1.75 542	0.84 503	1.39 357	1.12 367	1.09 317	0.99 261	2.37 576	1.66 564	1.32 330	1.42 532	0.19 237	0.18 373	0.20 233	0.20 307	0.21 300	0.33 482

FADNet	0.92 447	0.61 535	1.81 556	0.62 427	0.55 470	0.96 423	0.57 417	1.78 469	1.33 488	0.93 265	1.01 271	1.36 459	1.01 461	2.71 508	0.75 404	0.33 502	0.34 541	0.31 477	0.34 534	0.59 565	0.40 513

NVstereo2D	0.92 447	0.41 456	1.48 533	0.72 511	0.72 531	1.20 478	0.87 512	1.75 455	1.38 513	0.99 284	1.13 334	1.26 435	0.98 449	2.21 476	0.89 447	0.43 550	0.20 414	0.38 533	0.24 417	0.57 561	0.63 574

DispNO	0.93 450	0.30 294	1.34 511	0.55 339	0.55 470	0.89 394	0.49 346	1.48 378	1.21 432	1.17 376	1.27 391	1.19 415	0.90 407	5.23 566	0.74 399	0.22 339	0.17 348	0.24 357	0.21 352	0.19 223	0.20 312

DSFCA	0.93 450	0.34 391	1.06 455	0.52 282	0.65 511	1.55 526	0.93 528	1.49 380	1.19 421	1.56 525	1.15 346	1.50 487	0.96 439	3.07 520	1.02 470	0.30 478	0.26 490	0.25 396	0.25 432	0.28 421	0.24 381

ttt	0.94 452	0.34 391	0.59 201	0.61 415	0.37 324	0.94 413	0.50 354	2.17 568	1.34 491	1.23 404	1.61 502	0.91 320	0.76 337	1.85 438	3.97 602	0.30 478	0.26 490	0.26 415	0.24 417	0.29 432	0.29 445

fast-acv-ft	0.94 452	0.44 466	1.40 514	0.58 376	0.51 445	1.77 547	0.69 465	1.36 349	1.42 531	1.29 433	1.86 540	1.74 527	1.25 517	1.52 379	1.38 520	0.26 432	0.28 506	0.28 447	0.28 482	0.27 402	0.26 417

OMP-Stereo	0.94 452	0.33 367	0.72 285	0.90 574	0.31 228	0.49 145	0.36 187	1.16 294	1.06 335	1.58 531	1.12 329	1.46 478	0.69 310	6.94 605	0.49 304	0.19 237	0.14 209	0.24 357	0.18 252	0.20 259	0.14 114

CBMV	0.95 455	0.44 466	0.66 239	0.53 300	0.35 297	1.53 524	1.63 594	1.69 439	1.42 531	2.00 574	1.60 498	1.43 468	1.17 498	1.59 395	0.99 467	0.34 512	0.34 541	0.39 539	0.33 528	0.33 470	0.32 476
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 456	0.58 522	0.72 285	0.61 415	0.46 415	1.64 534	0.76 482	1.86 494	1.28 466	1.30 441	1.53 478	0.86 300	0.94 427	3.27 528	0.69 386	0.45 556	0.44 578	0.54 576	0.48 571	0.47 536	0.40 513

TransformOpticalFlow	0.96 456	0.28 239	0.89 392	0.52 282	0.31 228	0.66 285	0.54 380	1.75 455	1.12 367	1.09 317	1.44 455	1.37 462	1.01 461	6.70 602	0.42 243	0.19 237	0.12 69	0.20 233	0.19 275	0.18 179	0.19 279

IIG-Stereo	0.96 456	0.31 329	0.72 285	0.88 570	0.33 272	0.61 244	0.26 95	1.19 311	1.03 322	1.69 545	1.37 432	1.46 478	0.75 329	6.96 606	0.51 315	0.19 237	0.14 209	0.23 337	0.18 252	0.20 259	0.14 114

CFNet	0.96 456	0.36 422	1.01 435	0.62 427	0.42 376	0.99 433	0.47 325	1.90 506	1.32 484	0.99 284	1.39 441	1.10 396	0.86 390	5.58 579	0.79 421	0.23 366	0.17 348	0.28 447	0.27 461	0.26 388	0.21 329

XPNet_ROB	0.96 456	0.49 487	1.09 467	0.72 511	0.57 476	1.11 456	1.14 560	1.66 434	1.23 441	1.85 562	1.39 441	1.64 513	1.11 487	1.80 432	1.42 532	0.38 531	0.30 521	0.33 501	0.29 494	0.37 488	0.34 487

ETE_ROB	0.96 456	0.64 542	1.16 482	0.69 493	0.48 422	1.14 461	1.13 559	1.77 465	1.19 421	1.91 568	1.45 457	1.73 525	1.05 474	1.60 396	1.14 490	0.32 493	0.26 490	0.38 533	0.34 534	0.39 501	0.41 518

CSP-Net	0.97 462	0.38 436	0.83 359	0.53 300	0.41 371	1.63 532	0.77 485	2.00 531	1.05 331	1.25 418	1.20 367	1.33 452	0.83 375	4.93 562	0.85 440	0.32 493	0.22 454	0.20 233	0.20 307	0.23 349	0.25 393

DEmStereo	0.97 462	0.23 115	0.79 345	0.47 172	0.32 251	1.04 443	0.56 406	0.93 196	0.89 262	1.39 486	2.14 563	1.02 369	2.07 590	5.64 580	0.77 413	0.17 145	0.15 275	0.20 233	0.20 307	0.18 179	0.20 312

pcwnet_v2	0.97 462	0.37 429	4.33 603	0.62 427	0.54 464	0.79 354	0.45 311	2.02 539	1.58 551	1.42 495	1.64 510	1.09 394	0.79 352	1.24 310	0.67 379	0.32 493	0.25 484	0.29 458	0.27 461	0.37 488	0.35 492

FINET	0.97 462	0.54 506	1.60 542	0.63 436	0.79 553	1.08 450	1.07 553	1.56 409	2.20 590	1.15 357	1.49 471	0.94 334	0.88 400	2.32 484	1.05 472	0.42 545	0.35 552	0.32 492	0.28 482	0.43 519	0.38 509

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 466	0.39 441	3.21 595	0.50 229	0.63 506	0.64 260	0.39 231	2.36 588	0.75 217	0.95 272	4.63 609	1.81 534	0.56 251	0.96 231	0.41 232	0.18 191	0.13 149	0.21 268	0.26 450	0.32 461	0.35 492

StereoDRNet	0.98 466	0.47 480	1.70 547	0.76 530	0.94 577	1.51 522	0.91 522	1.92 513	1.32 484	1.61 533	1.13 334	1.47 483	0.97 442	1.75 423	1.46 539	0.28 462	0.23 466	0.29 458	0.27 461	0.35 477	0.27 427

ACV-stereo	0.99 468	0.51 497	1.41 519	0.56 353	0.41 371	2.43 586	0.57 417	1.15 292	1.18 413	0.81 236	1.01 271	3.39 601	2.14 593	1.60 396	1.07 477	0.27 448	0.22 454	0.22 299	0.22 381	0.28 421	0.32 476

iinet-f	0.99 468	0.45 473	3.71 600	0.55 339	0.43 387	1.81 551	0.68 461	1.14 290	1.14 382	1.18 381	1.42 446	1.58 500	1.44 539	1.34 337	1.59 548	0.24 382	0.23 466	0.20 233	0.19 275	0.26 388	0.25 393

GASNet	0.99 468	0.97 576	1.72 550	0.98 583	0.68 524	0.83 379	0.67 457	1.60 417	1.28 466	1.31 451	1.22 371	1.22 420	1.21 511	2.41 491	1.41 528	0.43 550	0.26 490	0.36 527	0.34 534	0.55 558	0.31 469

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 468	0.40 448	1.82 558	0.66 466	0.62 505	2.05 570	0.78 487	1.91 510	1.29 470	1.54 521	1.42 446	1.51 489	1.23 513	1.99 452	1.33 512	0.23 366	0.14 209	0.20 233	0.15 171	0.27 402	0.26 417

PS-NSSS	0.99 468	0.58 522	0.93 405	0.58 376	0.57 476	0.91 401	0.80 496	1.81 481	1.14 382	1.14 351	1.67 517	1.00 360	0.83 375	4.62 553	0.78 415	0.37 527	0.31 527	0.52 570	0.32 518	0.45 529	0.38 509

YMNet	1.00 473	0.54 506	1.40 514	0.81 543	0.85 567	1.87 558	0.62 439	1.55 406	1.18 413	1.63 539	1.99 551	1.77 531	0.97 442	1.50 376	1.45 536	0.33 502	0.37 559	0.31 477	0.32 518	0.32 461	0.29 445

YMNet_1	1.00 473	0.54 506	1.40 514	0.81 543	0.85 567	1.87 558	0.62 439	1.55 406	1.18 413	1.63 539	1.99 551	1.77 531	0.97 442	1.50 376	1.45 536	0.33 502	0.37 559	0.31 477	0.32 518	0.32 461	0.29 445

UGAM-zero	1.00 473	0.30 294	0.93 405	0.47 172	0.30 202	0.57 219	0.25 82	2.25 579	0.63 171	1.01 294	1.10 316	2.73 590	1.85 577	6.26 590	0.40 221	0.17 145	0.14 209	0.19 195	0.15 171	0.16 113	0.17 213

RAFT + AFF	1.00 473	0.42 460	1.09 467	0.67 478	0.50 433	1.22 481	1.24 569	2.24 578	1.19 421	1.30 441	1.56 489	1.17 411	1.49 547	3.44 534	0.83 434	0.21 310	0.25 484	0.30 471	0.26 450	0.27 402	0.27 427

DRN-Test	1.00 473	0.44 466	1.13 476	0.70 499	0.81 560	1.62 531	0.79 490	2.14 557	1.44 534	1.78 552	1.33 416	1.43 468	1.05 474	2.18 472	1.53 545	0.27 448	0.21 436	0.31 477	0.30 503	0.32 461	0.28 439

NCCL2	1.00 473	0.56 515	1.06 455	0.75 527	0.57 476	1.31 494	1.72 595	1.77 465	1.36 505	1.50 511	1.17 354	1.91 546	1.17 498	1.54 385	1.29 509	0.35 519	0.31 527	0.45 556	0.44 562	0.40 505	0.40 513

TCMNet	1.01 479	0.60 533	2.10 570	0.86 562	1.33 603	1.14 461	0.67 457	1.69 439	1.23 441	1.11 331	1.57 493	1.30 446	0.97 442	2.01 454	1.50 543	0.31 486	0.31 527	0.38 533	0.34 534	0.42 513	0.36 498

PA-Net	1.01 479	0.57 519	1.29 501	0.64 445	0.74 537	1.19 476	0.84 503	1.69 439	1.43 533	1.16 367	1.19 363	1.32 451	1.19 505	3.42 532	1.25 502	0.29 473	0.45 582	0.33 501	0.49 574	0.32 461	0.47 541
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 479	0.59 525	1.16 482	0.67 478	0.51 445	1.63 532	1.26 573	1.69 439	1.38 513	1.81 559	1.37 432	1.94 551	1.02 466	1.58 393	1.38 520	0.37 527	0.27 499	0.43 551	0.37 546	0.43 519	0.37 503

z-ln-s-r	1.02 482	0.55 511	2.09 569	0.52 282	0.55 470	0.78 348	0.87 512	1.47 376	1.34 491	1.12 333	1.62 505	1.37 462	1.06 477	2.62 505	3.32 593	0.19 237	0.14 209	0.21 268	0.17 234	0.27 402	0.21 329

PSMNet-RUCA	1.02 482	0.97 576	1.44 521	1.23 597	1.10 586	1.40 509	0.62 439	1.69 439	1.38 513	0.94 270	1.53 478	0.97 351	0.83 375	1.17 294	0.93 452	0.69 591	0.34 541	0.99 602	0.60 591	0.97 591	0.64 578

THIR-Stereo	1.02 482	0.27 217	0.69 261	0.49 217	0.28 161	0.95 417	1.34 577	1.03 238	0.97 295	1.34 467	1.90 545	1.17 411	1.58 553	6.44 594	0.78 415	0.19 237	0.14 209	0.21 268	0.22 381	0.19 223	0.20 312

Wz-Net-LNSev	1.03 485	0.67 545	2.71 591	0.64 445	0.84 564	1.75 542	1.00 543	1.80 478	1.32 484	1.28 427	1.25 381	1.65 516	1.22 512	1.39 353	1.40 524	0.28 462	0.26 490	0.24 357	0.23 404	0.33 470	0.32 476

RAFT-RH_RVC	1.03 485	0.24 136	0.67 244	0.49 217	0.28 161	0.81 371	0.33 151	0.83 161	1.08 346	2.05 575	4.65 611	1.04 376	0.57 260	5.98 589	0.50 310	0.18 191	0.13 149	0.26 415	0.20 307	0.16 113	0.17 213

DISCO	1.03 485	0.34 391	1.11 472	0.69 493	0.45 403	2.07 571	0.84 503	2.13 553	1.50 541	1.15 357	1.33 416	2.40 578	1.07 481	2.60 503	1.51 544	0.23 366	0.18 373	0.22 299	0.20 307	0.31 452	0.27 427

STrans-v2	1.04 488	0.28 239	0.96 419	0.49 217	0.32 251	0.68 296	0.79 490	2.47 597	1.12 367	1.12 333	1.46 463	1.40 464	1.46 542	6.70 602	0.43 253	0.18 191	0.13 149	0.20 233	0.18 252	0.18 179	0.18 239

APVNet	1.06 489	0.53 505	1.42 520	0.84 555	0.79 553	1.92 561	0.82 501	1.90 506	1.08 346	1.08 311	1.43 450	1.56 496	1.13 494	3.07 520	1.58 546	0.31 486	0.34 541	0.42 549	0.36 543	0.36 484	0.37 503

TDLM	1.06 489	0.44 466	0.79 345	0.63 436	0.50 433	0.89 394	1.44 582	1.48 378	1.26 455	1.12 333	1.40 443	1.08 384	0.98 449	6.65 598	0.78 415	0.33 502	0.21 436	0.33 501	0.26 450	0.37 488	0.24 381

FAT-Stereo	1.07 491	0.41 456	1.32 506	0.72 511	0.58 485	1.08 450	0.89 517	1.96 522	1.65 555	1.75 549	1.98 550	2.03 562	1.48 545	2.02 455	1.18 498	0.42 545	0.35 552	0.34 511	0.29 494	0.35 477	0.53 556

GANetREF_RVC	1.07 491	0.86 570	1.31 503	0.82 551	0.53 460	1.41 514	1.31 575	1.76 461	1.52 544	1.27 425	1.31 407	1.46 478	1.24 516	2.03 456	0.96 462	0.56 578	0.45 582	0.67 591	0.50 577	0.88 589	0.59 568
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
CVANet_RVC	1.07 491	0.43 463	0.76 327	0.60 401	0.50 433	0.90 397	0.97 536	1.52 393	1.26 455	1.33 463	1.38 437	1.24 427	1.18 502	6.75 604	0.75 404	0.34 512	0.23 466	0.34 511	0.29 494	0.42 513	0.27 427

GCST	1.08 494	1.47 605	0.93 405	1.73 606	1.14 593	1.30 492	0.31 133	1.33 339	1.16 403	1.29 433	0.97 258	0.98 353	0.49 213	2.08 461	0.46 284	1.19 607	0.70 609	1.30 608	0.85 606	1.02 595	0.89 593

GwcNet	1.08 494	0.51 497	2.33 580	0.79 537	1.18 596	1.76 544	0.70 468	1.68 437	1.47 537	1.41 489	1.64 510	1.74 527	1.04 470	2.20 475	1.41 528	0.30 478	0.29 517	0.29 458	0.27 461	0.30 443	0.35 492

DANet	1.08 494	0.61 535	1.32 506	0.85 560	0.72 531	1.37 502	0.51 355	1.54 402	1.15 394	1.78 552	1.54 483	2.01 559	1.11 487	2.90 514	2.00 565	0.33 502	0.30 521	0.40 544	0.30 503	0.44 525	0.45 534
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 497	0.50 494	1.12 474	0.90 574	1.04 583	1.11 456	0.84 503	1.80 478	1.62 553	1.55 524	2.00 553	1.90 545	1.78 571	1.84 435	1.25 502	0.52 570	0.36 557	0.48 563	0.36 543	0.45 529	0.43 529

Nwc_Net	1.09 497	0.49 487	1.33 508	0.89 573	0.80 558	1.49 521	0.66 453	2.19 572	1.27 461	1.32 455	2.26 567	1.96 554	1.54 550	1.92 444	1.34 514	0.40 537	0.30 521	0.43 551	0.45 564	0.38 497	0.37 503

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 499	1.02 581	1.00 431	0.82 551	0.67 518	1.93 562	0.93 528	1.62 424	1.11 363	1.15 357	1.25 381	1.50 487	0.79 352	1.96 450	0.76 407	1.89 610	0.34 541	0.79 595	0.36 543	1.25 603	0.83 590

NCC-stereo	1.10 499	0.54 506	1.24 493	0.84 555	0.94 577	1.29 490	0.89 517	2.01 535	1.34 491	1.32 455	1.74 524	1.88 541	1.74 567	2.35 486	1.25 502	0.45 556	0.37 559	0.45 556	0.58 587	0.42 513	0.42 522

Abc-Net	1.10 499	0.54 506	1.24 493	0.84 555	0.94 577	1.29 490	0.89 517	2.01 535	1.34 491	1.32 455	1.74 524	1.88 541	1.74 567	2.35 486	1.25 502	0.45 556	0.37 559	0.45 556	0.58 587	0.42 513	0.42 522
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 502	0.58 522	2.23 578	0.66 466	0.71 529	1.95 564	1.46 583	1.98 528	1.45 535	1.79 555	1.43 450	1.49 486	1.33 529	1.97 451	1.42 532	0.27 448	0.23 466	0.28 447	0.28 482	0.34 474	0.31 469

edge stereo	1.11 502	0.50 494	1.30 502	0.71 507	0.65 511	1.14 461	0.75 479	1.93 517	1.37 509	1.71 546	1.83 535	2.54 583	1.44 539	2.43 492	1.23 500	0.42 545	0.41 572	0.54 576	0.35 539	0.42 513	0.46 537

anonymity	1.12 504	0.97 576	1.21 487	1.07 591	1.12 590	1.08 450	0.89 517	1.95 521	1.16 403	1.29 433	1.26 388	1.22 420	1.09 485	1.15 286	1.01 469	1.02 600	1.00 625	0.97 600	0.97 612	0.98 592	0.99 597

ccnet	1.12 504	0.67 545	1.01 435	0.78 535	0.73 536	1.72 540	0.99 541	1.84 490	1.26 455	1.47 502	1.85 539	1.75 530	1.29 522	1.75 423	1.88 559	0.57 579	0.53 596	0.57 585	0.55 584	0.59 565	0.54 557

RASNet	1.12 504	0.30 294	0.91 399	0.66 466	0.77 548	0.97 427	0.57 417	1.37 350	1.35 501	1.02 298	1.34 423	2.11 566	1.43 537	7.09 607	1.39 523	0.19 237	0.17 348	0.17 132	0.19 275	0.18 179	0.16 185

AF-Net	1.13 507	0.52 501	1.33 508	0.86 562	0.91 573	1.38 505	0.71 470	2.16 562	1.62 553	1.56 525	2.40 574	1.99 557	1.65 560	1.81 434	1.48 541	0.48 564	0.28 506	0.49 565	0.33 528	0.39 501	0.32 476

NaN_ROB	1.13 507	0.55 511	1.15 481	0.64 445	0.48 422	1.61 530	2.03 612	1.72 447	1.48 538	2.09 577	1.27 391	1.40 464	1.08 482	3.94 540	1.30 510	0.28 462	0.34 541	0.28 447	0.28 482	0.30 443	0.33 482

UGAM	1.14 509	0.27 217	0.95 413	0.53 300	0.42 376	0.70 308	0.72 473	0.95 208	1.32 484	0.98 281	1.48 469	1.78 533	0.87 395	9.65 634	0.87 443	0.21 310	0.18 373	0.30 471	0.24 417	0.19 223	0.16 185

DGSMNet	1.14 509	0.76 561	2.49 585	0.81 543	0.86 569	1.39 507	1.39 579	2.13 553	1.35 501	1.26 422	1.63 509	1.48 485	0.98 449	1.75 423	1.10 483	0.45 556	0.43 575	0.55 580	0.49 574	0.75 583	0.70 583

Syn2CoEx	1.14 509	0.69 549	1.66 545	0.80 540	0.67 518	1.40 509	0.88 515	2.06 547	1.54 547	1.25 418	1.58 496	1.42 467	1.50 549	4.09 542	1.40 524	0.36 523	0.32 535	0.34 511	0.29 494	0.29 432	0.34 487

RGC	1.14 509	0.79 563	1.26 496	0.91 577	0.96 580	1.52 523	0.77 485	1.92 513	1.26 455	1.54 521	1.93 547	2.02 561	1.54 550	2.25 479	1.31 511	0.44 555	0.35 552	0.58 586	0.48 571	0.47 536	0.46 537

S-Stereo	1.15 513	0.46 475	2.17 575	0.81 543	0.80 558	1.21 480	1.19 566	1.93 517	2.02 583	1.47 502	2.11 560	1.57 497	1.17 498	2.05 459	1.41 528	0.40 537	0.40 570	0.35 519	0.31 510	0.44 525	0.70 583

stereogan	1.15 513	0.42 460	1.40 514	0.86 562	0.84 564	2.38 584	0.71 470	1.88 500	1.73 564	1.72 547	1.94 549	2.31 573	1.29 522	2.07 460	1.08 478	0.36 523	0.35 552	0.39 539	0.31 510	0.51 550	0.46 537

AANet_RVC	1.16 515	0.52 501	1.49 535	0.65 459	0.45 403	0.75 329	0.69 465	1.42 363	1.55 549	1.34 467	1.87 542	1.53 492	0.78 348	7.43 613	1.38 520	0.25 409	0.17 348	0.19 195	0.16 213	0.22 324	0.26 417

RYNet	1.17 516	0.49 487	1.24 493	0.70 499	0.97 581	1.71 538	0.92 524	1.91 510	1.46 536	1.38 480	1.14 338	1.88 541	1.30 526	4.24 544	1.87 557	0.26 432	0.21 436	0.35 519	0.27 461	0.55 558	0.54 557

w-ln-seven-2	1.18 517	0.61 535	4.25 602	0.68 489	0.61 499	1.20 478	0.93 528	1.63 426	1.35 501	1.66 542	1.53 478	1.47 483	1.37 533	3.00 519	1.74 552	0.25 409	0.24 475	0.29 458	0.26 450	0.33 470	0.28 439

HSM	1.19 518	0.32 345	0.65 232	0.57 370	0.38 342	1.23 482	0.59 430	2.25 579	1.19 421	1.30 441	1.25 381	1.94 551	1.03 468	9.32 629	0.71 392	0.22 339	0.16 317	0.20 233	0.16 213	0.21 300	0.21 329

aanetorigin	1.23 519	0.79 563	2.78 593	0.70 499	0.79 553	0.99 433	1.06 552	1.06 265	1.37 509	3.52 613	2.61 582	1.72 524	1.63 558	1.99 452	1.78 554	0.25 409	0.24 475	0.26 415	0.25 432	0.38 497	0.45 534

PWC_ROB	1.24 520	0.76 561	2.46 584	0.72 511	0.78 550	1.15 467	0.49 346	1.75 455	1.92 577	2.31 583	3.07 591	1.59 501	1.40 534	2.46 496	2.10 569	0.33 502	0.22 454	0.35 519	0.24 417	0.38 497	0.41 518

SGM-Forest	1.24 520	0.38 436	0.60 206	0.52 282	0.37 324	1.56 527	1.30 574	1.65 429	1.36 505	2.11 578	1.79 531	1.63 510	0.93 422	7.48 615	0.95 458	0.36 523	0.37 559	0.39 539	0.34 534	0.37 488	0.32 476
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 522	0.99 579	1.93 564	1.02 587	1.21 598	0.96 423	1.01 545	1.75 455	1.92 577	1.36 472	2.12 561	1.44 473	1.01 461	1.14 285	1.40 524	0.72 592	0.82 612	0.89 598	0.98 614	1.31 604	0.95 595

NOSS_ROB	1.26 523	0.46 475	0.62 215	0.56 353	0.38 342	1.06 447	0.78 487	1.73 448	1.40 523	1.01 294	1.43 450	1.10 396	0.75 329	10.62 638	0.65 373	0.45 556	0.43 575	0.48 563	0.45 564	0.44 525	0.41 518

RTSC	1.29 524	0.73 555	2.44 583	0.83 554	0.57 476	1.85 556	0.65 448	1.88 500	2.00 582	2.20 580	1.66 515	1.60 503	1.26 519	2.33 485	3.92 599	0.32 493	0.23 466	0.27 432	0.29 494	0.37 488	0.37 503

PWCDC_ROB	1.29 524	0.75 560	1.33 508	1.05 588	0.88 572	1.73 541	0.52 366	1.89 503	3.28 611	1.29 433	4.88 614	1.22 420	1.46 542	1.77 430	1.45 536	0.60 584	0.26 490	0.29 458	0.25 432	0.52 552	0.37 503

test_for_model	1.30 526	3.71 636	0.58 194	3.22 626	2.84 627	0.59 230	0.33 151	1.40 359	0.83 245	1.42 495	0.61 157	0.52 170	0.37 130	0.51 62	0.33 143	2.46 616	0.15 275	0.16 103	0.11 9	4.39 638	1.50 610

Anonymous_2	1.30 526	0.55 511	0.82 354	0.52 282	0.58 485	1.01 436	0.64 446	1.25 330	0.97 295	0.96 274	0.78 206	1.33 452	1.29 522	1.03 253	0.74 399	0.62 586	0.64 606	1.06 605	9.63 646	1.16 599	0.49 548

SQANet	1.31 528	0.88 573	1.08 464	1.83 608	1.44 605	1.44 516	0.75 479	1.74 453	1.09 354	1.32 455	1.26 388	1.28 442	1.01 461	1.50 376	0.83 434	2.50 617	0.34 541	1.47 609	0.55 584	2.32 609	1.57 611

SHD	1.31 528	0.71 554	2.34 581	0.86 562	0.75 544	1.77 547	0.65 448	2.22 576	2.50 599	2.40 590	1.71 520	1.91 546	1.60 556	1.93 447	2.37 574	0.38 531	0.31 527	0.38 533	0.40 554	0.48 541	0.50 550

PDISCO_ROB	1.32 530	0.65 543	1.44 521	1.36 598	1.46 606	2.55 589	0.92 524	2.45 596	2.07 586	1.37 475	1.49 471	1.65 516	1.00 459	2.82 510	1.35 517	1.01 598	0.27 499	0.54 576	0.47 569	0.71 581	0.73 586

LL-Strereo	1.33 531	0.39 441	1.38 513	0.61 415	0.61 499	0.75 329	0.66 453	1.63 426	1.17 406	1.56 525	1.60 498	2.03 562	2.12 592	9.72 635	0.97 463	0.21 310	0.18 373	0.27 432	0.23 404	0.22 324	0.25 393

PASM	1.34 532	0.92 574	2.62 589	0.86 562	0.87 571	1.03 441	1.08 554	1.50 384	1.51 543	1.82 560	1.41 445	1.68 519	1.26 519	4.87 559	1.34 514	0.61 585	0.65 608	0.68 592	0.78 601	0.69 579	0.68 582

ADCRef	1.35 533	0.55 511	2.37 582	0.72 511	0.77 548	1.94 563	0.78 487	1.91 510	1.27 461	1.57 529	1.59 497	1.36 459	1.41 535	1.54 385	7.53 616	0.23 366	0.20 414	0.32 492	0.30 503	0.29 432	0.29 445

GANet	1.36 534	0.47 480	0.86 367	0.67 478	0.45 403	1.34 499	1.73 596	1.64 428	1.24 447	1.49 510	2.38 572	1.55 495	1.20 508	9.30 628	0.93 452	0.30 478	0.31 527	0.33 501	0.28 482	0.39 501	0.30 459

ff1	1.37 535	0.33 367	0.85 361	0.53 300	0.37 324	0.74 324	0.56 406	0.95 208	2.47 596	1.15 357	1.45 457	1.06 378	0.82 367	7.22 608	7.61 617	0.20 276	0.12 69	0.31 477	0.27 461	0.19 223	0.20 312

XQC	1.37 535	0.87 571	2.56 587	0.84 555	0.69 526	1.83 554	0.89 517	2.07 548	1.88 573	1.88 564	1.53 478	1.91 546	1.55 552	2.85 513	3.05 585	0.48 564	0.29 517	0.44 555	0.39 550	0.69 579	0.60 571

w-ln-seven	1.38 537	0.70 552	3.91 601	0.75 527	0.72 531	2.69 595	0.95 533	2.02 539	1.99 581	1.99 571	1.73 522	1.82 537	1.17 498	2.45 493	2.84 582	0.28 462	0.25 484	0.31 477	0.30 503	0.41 508	0.33 482

mmx	1.39 538	0.33 367	0.85 361	0.53 300	0.37 324	0.74 324	0.56 406	2.13 553	1.37 509	1.15 357	1.45 457	1.06 378	0.82 367	7.22 608	7.61 617	0.24 382	0.19 394	0.31 477	0.27 461	0.30 443	0.25 393

xxx	1.39 538	0.33 367	0.85 361	0.53 300	0.37 324	0.74 324	0.56 406	2.13 553	1.37 509	1.15 357	1.45 457	1.06 378	0.82 367	7.22 608	7.61 617	0.24 382	0.19 394	0.31 477	0.27 461	0.30 443	0.25 393

MFMNet_re	1.40 540	1.14 590	1.68 546	1.39 600	1.07 584	1.48 519	1.43 581	1.87 497	1.82 571	2.26 581	2.19 564	1.51 489	1.86 578	1.52 379	1.25 502	0.93 596	0.83 613	0.84 597	0.80 602	0.99 594	1.05 602

UDG	1.41 541	2.65 629	0.99 425	1.44 603	1.64 608	1.34 499	0.80 496	1.60 417	1.23 441	1.23 404	1.71 520	2.01 559	1.34 530	1.47 372	1.41 528	0.90 595	0.54 599	2.29 617	0.75 599	1.84 606	1.04 600

CSAN	1.41 541	0.59 525	1.26 496	0.70 499	0.50 433	1.76 544	1.78 597	1.77 465	1.90 576	2.35 586	2.32 569	1.92 549	1.94 583	5.56 578	1.49 542	0.43 550	0.35 552	0.40 544	0.41 555	0.43 519	0.41 518

test_xeample	1.45 543	0.28 239	0.65 232	0.51 261	0.28 161	0.94 413	0.59 430	2.14 557	1.29 470	1.24 412	1.51 476	0.88 308	0.86 390	1.46 368	15.10 637	0.22 339	0.20 414	0.22 299	0.20 307	0.22 324	0.22 347

Wz-Net-SNSev	1.49 544	1.23 595	6.27 614	0.68 489	0.67 518	1.37 502	1.41 580	2.00 531	1.39 518	1.48 508	1.61 502	2.29 571	1.32 528	3.93 539	2.14 570	0.31 486	0.28 506	0.31 477	0.33 528	0.42 513	0.36 498

CC-Net-ROB	1.49 544	1.26 596	1.27 499	0.88 570	0.79 553	1.76 544	1.00 543	1.79 475	1.26 455	1.10 325	1.61 502	1.21 418	0.99 457	8.13 622	0.84 437	1.09 604	0.41 572	2.20 615	0.46 567	1.20 602	0.48 544

DDUNet	1.50 546	2.69 630	1.12 474	1.77 607	1.88 610	1.84 555	0.92 524	1.70 444	1.16 403	1.38 480	1.79 531	1.60 503	1.12 490	1.37 344	1.08 478	1.10 605	0.76 610	2.37 619	0.94 610	2.00 607	1.37 608

xxxx	1.51 547	0.28 239	0.68 248	0.54 315	0.28 161	1.16 469	0.44 291	2.19 572	1.29 470	1.09 317	1.36 430	1.22 420	0.85 382	1.79 431	15.70 640	0.24 382	0.21 436	0.21 268	0.20 307	0.22 324	0.23 367

psmorigin	1.52 548	0.69 549	10.52 627	0.68 489	0.59 493	1.13 460	0.70 468	1.57 410	1.19 421	1.99 571	1.79 531	2.26 570	1.47 544	2.09 462	1.36 518	0.39 534	0.40 570	0.34 511	0.33 528	0.43 519	0.56 561

MFN_U_SF_RVC	1.52 548	0.84 566	3.42 596	0.87 569	0.66 514	2.56 590	0.95 533	2.36 588	1.70 560	1.98 570	1.86 540	2.45 581	1.79 572	2.95 515	2.58 577	0.52 570	0.48 588	0.55 580	0.59 590	0.59 565	0.61 572

SAMSARA	1.55 550	0.84 566	2.61 588	1.22 596	1.07 584	2.50 588	1.93 607	2.05 542	1.89 574	2.75 600	1.66 515	2.81 591	1.69 565	3.08 522	1.97 564	0.46 562	0.51 594	0.42 549	0.46 567	0.58 563	0.59 568

z-mn7	1.56 551	0.84 566	4.36 605	0.71 507	0.51 445	2.60 591	1.04 548	1.73 448	2.70 605	1.53 515	2.99 590	1.94 551	1.34 530	4.78 557	2.41 575	0.29 473	0.24 475	0.27 432	0.24 417	0.34 474	0.31 469

CrosDoStereo	1.58 552	0.24 136	0.72 285	0.48 199	0.29 178	0.67 289	12.49 641	1.10 278	0.98 300	1.34 467	1.75 527	1.00 360	1.89 579	6.65 598	0.81 427	0.19 237	0.15 275	0.20 233	0.22 381	0.18 179	0.19 279

DeepStereo_LL	1.58 552	0.24 136	0.72 285	0.48 199	0.29 178	0.67 289	12.49 641	1.10 278	0.98 300	1.34 467	1.75 527	1.00 360	1.89 579	6.65 598	0.81 427	0.19 237	0.15 275	0.20 233	0.22 381	0.18 179	0.19 279

otaku	1.60 554	1.11 588	1.21 487	2.20 610	1.56 607	1.97 565	1.24 569	2.07 548	1.36 505	1.44 497	1.62 505	1.73 525	1.19 505	1.73 422	0.98 466	2.89 622	0.57 601	1.74 610	0.60 591	2.78 617	1.94 617

DeepPrunerF	1.60 554	0.73 555	5.81 612	0.88 570	1.19 597	0.91 401	0.95 533	2.19 572	5.24 628	1.17 376	1.30 401	1.19 415	1.30 526	4.90 560	1.66 551	0.42 545	0.34 541	0.52 570	0.47 569	0.41 508	0.40 513

222	1.61 556	0.29 274	0.67 244	0.56 353	0.29 178	1.06 447	0.42 259	2.17 568	1.31 480	1.31 451	1.52 477	0.92 329	0.94 427	1.76 428	17.65 641	0.24 382	0.20 414	0.21 268	0.19 275	0.22 324	0.23 367

SDNR	1.62 557	0.51 497	2.17 575	0.53 300	0.56 473	3.80 614	0.45 311	1.54 402	1.29 470	1.33 463	2.41 575	1.08 384	0.96 439	11.18 639	1.16 492	0.66 590	0.63 605	0.43 551	0.32 518	0.64 572	0.67 580

Ntro	1.64 558	1.15 591	1.23 490	2.48 616	1.83 609	2.09 572	1.16 563	1.96 522	1.38 513	1.21 393	1.62 505	1.62 505	1.29 522	1.87 441	1.11 486	3.04 623	0.56 600	1.82 612	0.64 593	2.80 618	2.05 618

G-Net	1.66 559	0.63 540	1.56 538	1.11 593	0.74 537	2.98 603	0.91 522	1.55 406	1.22 438	2.76 601	8.18 632	2.32 574	2.53 606	1.92 444	1.87 557	0.48 564	0.44 578	0.45 556	0.31 510	0.60 569	0.57 565

MDST_ROB	1.67 560	0.34 391	1.58 541	0.92 579	0.58 485	4.26 620	1.11 556	2.83 603	1.41 528	4.49 624	2.55 581	1.45 475	0.97 442	7.79 619	1.17 495	0.31 486	0.25 484	0.37 530	0.33 528	0.31 452	0.30 459

SPS-STEREO	1.67 560	1.04 582	1.23 490	1.21 595	1.13 592	1.82 553	1.11 556	2.16 562	1.52 544	3.07 611	2.32 569	2.82 592	1.80 573	4.11 543	2.04 566	1.03 601	0.99 624	0.97 600	0.94 610	1.03 597	1.02 598
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 562	0.36 422	0.61 209	0.59 389	0.29 178	2.25 578	1.18 565	2.38 591	1.68 559	3.60 614	2.67 584	3.69 605	2.42 602	8.13 622	1.90 560	0.31 486	0.31 527	0.30 471	0.28 482	0.30 443	0.29 445
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 563	0.59 525	4.33 603	0.70 499	0.57 476	2.02 569	1.62 593	3.35 612	1.78 567	1.48 508	1.38 437	2.17 567	2.84 609	4.77 556	3.66 596	0.48 564	0.31 527	0.29 458	0.25 432	0.64 572	0.48 544

zh-mn7	1.70 564	1.21 594	8.30 621	0.69 493	0.53 460	1.45 517	0.84 503	1.70 444	2.09 587	2.41 591	2.67 584	1.68 519	1.23 513	4.49 549	2.87 583	0.30 478	0.26 490	0.27 432	0.27 461	0.31 452	0.35 492

1111x	1.70 564	0.29 274	0.86 367	0.51 261	0.27 135	1.01 436	0.68 461	2.22 576	1.28 466	1.13 348	1.40 443	1.21 418	1.10 486	5.53 576	15.20 638	0.22 339	0.21 436	0.22 299	0.22 381	0.24 364	0.22 347

PVD	1.70 564	0.84 566	2.26 579	0.94 582	0.83 563	2.48 587	0.97 536	2.59 601	3.35 612	3.01 609	2.77 586	2.34 575	2.47 604	2.67 507	3.14 588	0.47 563	0.45 582	0.59 587	0.48 571	0.59 565	0.75 588

FBW_ROB	1.71 567	0.62 539	1.45 526	0.67 478	0.61 499	1.81 551	1.08 554	2.52 598	1.70 560	1.77 551	1.73 522	1.98 556	1.25 517	12.57 641	1.84 556	0.34 512	0.37 559	0.56 583	0.38 548	0.45 529	0.43 529

ADCL	1.72 568	0.57 519	3.66 598	0.67 478	0.61 499	2.61 593	1.85 602	1.96 522	1.67 557	1.90 567	1.83 535	2.06 565	1.90 581	2.13 465	9.15 625	0.26 432	0.24 475	0.34 511	0.32 518	0.38 497	0.35 492

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 569	0.87 571	3.56 597	0.80 540	0.75 544	3.72 611	2.44 625	1.82 482	1.82 571	1.74 548	1.91 546	1.92 549	1.26 519	7.69 618	1.28 508	0.45 556	0.47 586	0.52 570	0.77 600	0.50 545	0.50 550

zh-sn7	1.76 570	1.38 597	6.58 615	0.74 523	0.72 531	1.78 549	1.31 575	1.88 500	1.56 550	1.86 563	2.47 579	1.81 534	2.08 591	5.12 564	3.80 598	0.32 493	0.32 535	0.32 492	0.32 518	0.44 525	0.40 513

AAGNet	1.83 571	0.28 239	0.72 285	0.61 415	0.32 251	0.67 289	0.51 355	0.96 215	0.98 300	1.47 502	1.20 367	1.00 360	1.18 502	2.83 511	22.77 648	0.22 339	0.13 149	0.22 299	0.19 275	0.23 349	0.15 152

WCMA_ROB	1.84 572	0.47 480	1.31 503	0.69 493	0.57 476	2.11 573	1.14 560	1.87 497	1.73 564	4.04 618	6.43 620	5.62 621	3.61 618	2.59 502	1.94 562	0.52 570	0.44 578	0.39 539	0.42 558	0.48 541	0.47 541

ADCPNet	1.85 573	0.69 549	8.07 618	0.71 507	0.58 485	2.79 598	1.22 568	1.94 519	1.54 547	1.88 564	1.69 518	2.46 582	2.04 587	2.37 488	6.48 611	0.38 531	0.37 559	0.38 533	0.43 560	0.47 536	0.45 534

test_sample9	1.86 574	0.49 487	1.13 476	0.56 353	0.39 352	1.02 438	0.73 474	1.78 469	1.21 432	1.22 398	1.18 356	1.08 384	0.92 413	2.27 481	7.92 621	0.57 579	12.61 650	0.62 588	0.67 595	0.45 529	0.42 522

Wz-Net-TNSev	1.88 575	2.08 623	7.66 616	0.67 478	0.64 509	2.42 585	1.83 601	2.33 585	1.74 566	1.57 529	1.56 489	2.58 584	1.90 581	4.86 558	3.12 587	0.39 534	0.37 559	0.33 501	0.37 546	0.53 554	0.58 566

NVStereoNet_ROB	1.88 575	1.07 583	1.45 526	1.07 591	1.17 594	1.47 518	1.48 585	1.89 503	1.93 579	1.94 569	4.67 612	3.08 598	1.80 573	6.51 595	1.65 549	1.06 603	0.86 619	1.08 606	1.32 620	0.93 590	1.26 606
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 575	0.57 519	2.18 577	0.63 436	0.40 363	2.80 599	1.57 590	2.39 592	5.88 630	2.36 588	3.57 598	3.72 606	2.97 611	4.74 555	1.76 553	0.34 512	0.30 521	0.32 492	0.29 494	0.48 541	0.37 503

ADCMid	1.89 578	0.73 555	5.06 607	0.72 511	0.67 518	2.00 568	1.14 560	1.97 526	1.48 538	2.86 604	1.81 534	2.37 576	2.05 589	2.24 477	10.39 630	0.33 502	0.31 527	0.39 539	0.43 560	0.50 545	0.44 532

WZ-Net	1.95 579	0.95 575	10.10 623	0.86 562	0.78 550	1.69 537	1.60 592	2.20 575	1.98 580	2.08 576	1.93 547	2.30 572	1.97 584	5.30 567	3.17 590	0.34 512	0.26 490	0.29 458	0.31 510	0.51 550	0.47 541

AnyNet_C32	1.96 580	1.10 585	5.17 608	0.90 574	1.11 588	2.12 574	2.37 623	1.85 491	1.48 538	2.45 592	1.70 519	2.05 564	1.64 559	2.50 499	10.28 629	0.37 527	0.34 541	0.35 519	0.41 555	0.49 544	0.54 557

MSAF-DinoV2	1.97 581	0.80 565	10.38 626	0.86 562	0.48 422	1.39 507	0.97 536	2.55 600	1.72 563	1.53 515	1.65 512	3.59 603	2.20 596	5.39 573	3.94 600	0.27 448	0.17 348	0.26 415	0.28 482	0.47 536	0.46 537

RainbowNet	1.97 581	1.76 611	1.57 540	2.81 619	2.21 614	1.98 567	1.81 599	2.54 599	1.89 574	1.50 511	1.84 537	1.96 554	1.65 560	2.14 466	1.25 502	3.33 629	0.85 617	2.39 622	0.98 614	2.82 620	2.22 619

ADCP+	1.99 583	0.48 484	7.73 617	0.66 466	0.91 573	2.30 580	1.05 550	1.82 482	1.34 491	1.54 521	1.32 414	1.74 527	1.61 557	2.17 469	13.37 633	0.24 382	0.21 436	0.32 492	0.28 482	0.37 488	0.29 445

MSMD_ROB	1.99 583	0.59 525	0.89 392	0.70 499	0.61 499	3.95 616	0.94 531	1.80 478	1.79 568	4.41 622	4.43 605	8.17 630	3.66 619	3.40 530	1.33 512	0.52 570	0.48 588	0.54 576	0.58 587	0.53 554	0.50 550

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 585	1.15 591	3.10 594	1.05 588	0.76 547	5.03 625	2.40 624	2.16 562	2.62 602	1.89 566	2.28 568	2.69 588	1.65 560	9.35 630	2.04 566	0.64 589	0.51 594	0.68 592	0.71 598	1.09 598	0.67 580

ACVNet-4b	2.15 586	1.41 601	1.64 543	2.80 618	2.31 618	2.31 581	1.24 569	2.32 584	2.14 588	1.26 422	2.39 573	2.66 587	1.48 545	5.95 588	1.06 474	3.20 627	0.45 582	2.37 619	0.89 607	2.83 621	2.37 623

ACVNet_1	2.18 587	1.45 604	1.72 550	2.85 620	2.33 620	2.28 579	1.46 583	3.08 608	2.22 591	1.82 560	2.05 558	3.56 602	1.98 585	3.09 523	1.40 524	3.17 624	0.60 603	2.40 623	0.92 609	2.91 624	2.37 623

test_sample8	2.19 588	0.49 487	1.13 476	0.56 353	0.39 352	1.02 438	0.73 474	1.82 482	1.15 394	2.26 581	1.30 401	4.94 616	2.52 605	2.27 481	7.92 621	0.57 579	12.61 650	0.62 588	0.67 595	0.45 529	0.42 522

ADCS	2.25 589	0.99 579	5.55 609	0.81 543	0.74 537	2.19 576	1.80 598	2.27 581	2.14 588	2.80 603	2.13 562	2.40 578	2.03 586	2.64 506	13.69 634	0.41 541	0.39 568	0.40 544	0.45 564	0.58 563	0.56 561

AnyNet_C01	2.26 590	1.78 612	10.22 625	0.93 580	0.74 537	2.92 601	2.20 618	2.29 583	1.80 569	2.53 594	2.41 575	2.71 589	1.73 566	3.41 531	6.72 613	0.41 541	0.39 568	0.40 544	0.42 558	0.67 577	0.63 574

MeshStereo	2.26 590	0.56 515	0.92 403	0.61 415	0.49 426	2.60 591	1.02 546	3.18 609	2.05 585	7.40 639	4.98 615	7.58 627	2.98 612	6.37 593	1.96 563	0.43 550	0.43 575	0.45 556	0.39 550	0.43 519	0.42 522
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
FCDSN-DC	2.32 592	0.63 540	0.81 351	0.84 555	0.75 544	2.23 577	0.94 531	2.09 551	1.80 569	5.45 632	7.72 629	7.77 629	6.93 636	3.39 529	1.80 555	0.52 570	0.48 588	0.52 570	0.51 580	0.57 561	0.58 566
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 593	2.85 631	3.66 598	3.08 625	2.27 616	1.97 565	0.67 457	2.00 531	1.70 560	2.52 593	2.00 553	2.23 568	5.86 629	3.44 534	1.58 546	1.01 598	0.32 535	2.64 628	1.94 633	2.85 622	2.24 620

EDNetEfficient	2.37 594	1.10 585	8.08 619	0.74 523	0.71 529	0.98 432	1.56 588	1.46 374	4.06 620	4.90 627	2.82 587	2.25 569	3.48 617	2.95 515	9.97 626	0.26 432	0.24 475	0.26 415	0.30 503	0.68 578	0.61 572

pmcnn	2.37 594	0.42 460	2.71 591	0.63 436	0.43 387	1.54 525	1.19 566	2.01 535	1.53 546	2.64 597	7.60 626	18.07 644	1.45 541	3.44 534	2.78 581	0.18 191	0.15 275	0.15 71	0.12 88	0.20 259	0.18 239

ELAS	2.37 594	0.74 558	1.54 537	0.99 584	0.92 575	4.78 622	2.33 622	3.33 611	3.37 613	5.05 630	4.77 613	3.67 604	4.53 626	3.42 532	4.50 604	0.62 586	0.53 596	0.55 580	0.53 582	0.63 570	0.64 578
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 597	1.07 583	2.14 574	1.18 594	1.10 586	2.14 575	1.36 578	1.96 522	1.66 556	5.46 633	7.07 623	4.95 617	4.32 625	5.50 575	2.26 572	1.04 602	1.02 627	0.99 602	0.97 612	1.02 595	1.04 600

ACVNet_2	2.43 598	1.41 601	2.04 567	2.62 617	2.24 615	2.63 594	1.88 605	3.31 610	3.01 608	2.19 579	3.45 597	4.62 610	2.04 587	4.50 551	1.47 540	2.55 618	0.64 606	2.22 616	0.84 604	2.69 616	2.29 621

ELAS_RVC	2.48 599	0.74 558	1.90 562	1.05 588	0.92 575	2.76 596	4.01 634	2.76 602	4.11 621	4.69 625	4.63 609	4.62 610	5.96 631	3.97 541	3.96 601	0.63 588	0.53 596	0.56 583	0.52 581	0.64 572	0.63 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 600	0.59 525	18.45 634	0.69 493	0.50 433	1.87 558	0.88 515	1.67 436	2.39 593	1.50 511	1.42 446	1.14 408	1.15 496	4.28 547	5.07 606	0.24 382	0.19 394	0.22 299	0.19 275	7.86 643	0.34 487

WAO-7	2.66 601	1.40 600	1.73 552	1.39 600	1.17 594	3.93 615	1.94 608	4.11 620	3.88 619	2.92 605	5.50 616	4.18 608	3.00 613	7.63 617	3.71 597	1.13 606	1.00 625	1.17 607	1.13 619	1.18 601	1.09 604

RTS	2.67 602	1.38 597	15.28 632	0.99 584	1.26 600	3.78 612	1.96 609	2.15 559	2.62 602	2.61 595	2.85 588	2.60 585	1.59 554	6.27 591	5.71 609	0.40 537	0.28 506	0.35 519	0.35 539	0.50 545	0.48 544

RTSA	2.67 602	1.38 597	15.28 632	0.99 584	1.26 600	3.78 612	1.96 609	2.15 559	2.62 602	2.61 595	2.85 588	2.60 585	1.59 554	6.27 591	5.71 609	0.40 537	0.28 506	0.35 519	0.35 539	0.50 545	0.48 544

MADNet+	2.69 604	3.22 634	11.53 628	1.44 603	1.12 590	3.19 605	1.81 599	2.85 604	2.37 592	1.68 544	2.07 559	2.85 593	2.18 594	7.41 612	5.23 607	0.79 593	0.76 610	0.69 594	0.65 594	0.98 592	0.95 595

IMH-64-1	2.70 605	1.79 613	1.46 528	3.26 628	2.66 623	3.23 607	2.10 613	4.08 618	2.75 606	2.34 584	3.81 601	3.06 596	2.22 597	4.25 545	2.59 578	3.75 633	0.84 614	2.75 629	1.35 621	3.15 626	2.60 629

IMH-64	2.70 605	1.79 613	1.46 528	3.26 628	2.66 623	3.23 607	2.10 613	4.08 618	2.75 606	2.34 584	3.81 601	3.06 596	2.22 597	4.25 545	2.59 578	3.75 633	0.84 614	2.75 629	1.35 621	3.15 626	2.60 629

FC-DCNN	2.72 607	0.59 525	0.86 367	0.73 519	0.57 476	2.91 600	1.04 548	3.01 607	2.60 600	6.83 634	7.64 627	9.92 634	6.33 634	5.21 565	3.14 588	0.53 576	0.48 588	0.51 568	0.50 577	0.53 554	0.51 554

FC-DCNN v2	2.81 608	0.59 525	0.85 361	0.73 519	0.57 476	2.97 602	1.05 550	3.39 613	2.61 601	6.98 635	7.67 628	10.38 637	6.31 633	5.75 583	3.37 594	0.53 576	0.48 588	0.51 568	0.50 577	0.53 554	0.51 554

WAO-6	2.81 608	1.60 608	1.46 528	2.36 614	2.28 617	3.55 609	2.29 621	4.21 621	4.56 625	2.36 588	4.51 606	4.88 615	2.66 607	4.60 552	4.07 603	1.72 609	1.15 631	2.31 618	1.46 626	2.31 608	1.85 615

PWCK	2.88 610	2.05 621	5.72 611	2.08 609	1.11 588	3.55 609	3.90 633	2.86 605	3.54 617	3.03 610	3.63 599	3.10 599	2.31 599	8.15 624	3.09 586	2.12 613	0.91 622	1.75 611	0.98 614	2.57 614	1.18 605

Dean	2.91 611	1.53 607	2.07 568	2.96 624	2.51 622	3.15 604	2.14 616	4.75 625	4.41 624	2.76 601	6.10 619	5.53 620	2.37 600	2.97 517	1.92 561	3.18 625	0.85 617	2.51 626	1.04 617	2.88 623	2.47 626

MonStereo1	3.14 612	1.66 609	1.81 556	2.43 615	2.32 619	5.80 628	1.58 591	3.52 614	4.70 626	3.09 612	8.22 633	4.76 614	3.36 615	6.52 596	2.29 573	2.33 615	0.61 604	1.91 614	1.05 618	2.44 611	2.34 622

IMH	3.21 613	1.85 617	1.48 533	3.25 627	2.69 625	4.07 618	2.02 611	4.41 623	3.80 618	2.72 598	7.11 624	4.75 613	2.92 610	5.92 586	2.55 576	3.85 637	0.88 620	2.78 631	1.36 623	3.19 628	2.59 628

LVE	3.31 614	1.67 610	1.64 543	2.85 620	2.42 621	3.20 606	2.26 620	4.78 626	5.05 627	2.35 586	6.91 621	6.02 622	2.37 600	9.15 626	2.17 571	3.19 626	1.08 630	2.38 621	1.47 627	2.81 619	2.40 625

JetBlue	3.97 615	2.01 618	10.19 624	1.38 599	2.84 627	10.53 634	9.54 638	3.60 616	2.41 594	2.73 599	3.39 596	4.54 609	4.31 624	7.85 621	6.84 614	0.88 594	0.93 623	0.89 598	0.91 608	1.74 605	1.91 616

notaker	3.98 616	2.40 628	2.68 590	3.82 635	3.27 633	3.97 617	2.14 616	4.78 626	3.45 615	4.12 621	6.94 622	7.65 628	3.26 614	7.82 620	5.30 608	4.04 638	1.41 633	3.36 638	2.10 635	3.88 632	3.31 635

WAO-8	4.40 617	1.82 615	1.79 554	2.34 612	2.20 612	9.19 631	1.53 586	6.09 632	16.46 641	3.94 616	7.84 630	7.32 624	3.72 621	9.41 632	3.31 591	2.00 611	1.07 628	2.44 624	1.37 624	2.50 612	1.68 612

Venus	4.40 617	1.82 615	1.79 554	2.34 612	2.20 612	9.19 631	1.53 586	6.09 632	16.46 641	3.94 616	7.84 630	7.32 624	3.72 621	9.41 632	3.31 591	2.00 611	1.07 628	2.44 624	1.37 624	2.50 612	1.68 612

MultiAttention	4.51 619	0.33 367	0.82 354	0.73 519	0.45 403	30.98 651	4.50 636	2.18 571	1.40 523	1.61 533	2.41 575	2.43 580	0.70 315	38.42 654	1.36 518	0.22 339	0.15 275	0.29 458	0.30 503	0.47 536	0.43 529

ktn	4.70 620	2.38 627	2.12 573	3.76 633	3.24 631	4.85 623	2.95 631	5.52 628	7.37 633	4.07 620	19.32 646	7.46 626	3.47 616	7.39 611	2.95 584	4.04 638	1.85 636	3.26 637	2.22 636	3.08 625	2.65 631

MADNet++	5.01 621	3.14 632	4.91 606	4.55 639	3.94 637	5.20 626	4.41 635	4.40 622	4.13 622	4.95 628	6.08 618	4.74 612	5.37 627	9.40 631	10.67 631	4.65 640	4.15 641	3.97 640	3.34 639	4.09 634	4.08 640

UNDER WATER	5.08 622	2.33 626	5.55 609	3.94 637	3.51 634	5.20 626	2.72 628	5.61 630	16.52 643	3.84 615	4.60 608	9.21 632	5.89 630	5.90 585	8.66 624	3.75 633	1.34 632	3.18 636	1.88 631	4.33 637	3.61 637

UNDER WATER-64	5.27 623	2.32 625	8.78 622	3.93 636	3.54 635	7.61 629	3.03 632	5.84 631	14.19 637	4.04 618	4.04 603	9.39 633	6.26 632	5.93 587	8.48 623	3.60 632	1.51 634	3.13 634	1.88 631	4.29 636	3.61 637

TorneroNet-64	5.30 624	2.03 619	1.74 553	3.43 630	2.81 626	10.09 633	2.12 615	9.10 639	17.12 646	4.96 629	9.27 636	10.72 639	3.70 620	9.20 627	4.55 605	3.31 628	0.84 614	2.88 632	1.55 628	3.49 629	3.04 632

MANE	6.19 625	0.59 525	1.03 446	0.93 580	1.22 599	13.38 638	2.69 626	12.81 642	17.94 647	8.21 640	10.82 638	14.72 640	11.68 638	11.39 640	11.90 632	0.59 583	0.50 593	0.52 570	1.76 630	0.55 558	0.54 557

LSM	6.33 626	1.10 585	13.19 629	1.41 602	68.17 657	1.64 534	1.90 606	1.92 513	2.46 595	2.99 607	3.11 592	1.88 541	1.80 573	2.61 504	2.06 568	0.41 541	0.58 602	0.50 566	0.57 586	0.64 572	17.66 650

SGM-ForestM	6.52 627	0.38 436	1.26 496	0.63 436	0.35 297	13.59 639	5.32 637	6.32 635	6.70 632	11.14 642	9.18 635	22.51 652	13.93 641	16.89 643	20.07 643	0.36 523	0.37 559	0.36 527	0.35 539	0.36 484	0.34 487

tt	6.58 628	0.26 187	6.10 613	3.77 634	2.16 611	11.55 635	19.63 644	13.33 643	5.74 629	2.96 606	2.65 583	4.97 618	6.33 634	3.81 538	7.24 615	9.15 645	11.32 649	5.89 645	6.24 644	6.03 639	2.55 627

JetRed	6.91 629	8.80 640	25.96 643	2.85 620	3.25 632	13.98 641	11.87 640	6.25 634	4.28 623	4.45 623	4.56 607	6.69 623	5.46 628	7.46 614	14.05 635	2.59 619	3.31 638	2.59 627	2.29 637	4.20 635	3.36 636

xyz-stereo	7.16 630	0.22 98	69.90 659	0.42 105	0.21 11	32.92 653	0.49 346	0.87 168	0.76 224	1.38 480	27.04 649	1.19 415	1.16 497	4.69 554	0.97 463	0.16 94	0.12 69	0.20 233	0.14 152	0.16 113	0.12 28

LE_ROB	8.05 631	0.37 429	23.53 639	0.74 523	0.33 272	2.77 597	2.87 630	3.71 617	27.24 651	25.39 651	8.87 634	8.46 631	26.71 651	6.65 598	21.99 644	0.21 310	0.19 394	0.20 233	0.21 352	0.25 376	0.22 347

coex-ft	8.13 632	2.13 624	98.04 661	0.67 478	0.53 460	1.71 538	1.56 588	1.65 429	11.11 635	18.17 650	3.75 600	3.88 607	7.61 637	2.98 518	6.49 612	0.30 478	0.30 521	0.32 492	0.31 510	0.66 576	0.50 550

KSHMR	8.75 633	2.06 622	2.11 572	3.53 632	3.11 630	4.13 619	2.69 626	5.60 629	61.37 663	3.00 608	55.83 663	4.98 619	2.45 603	4.49 549	2.61 580	3.46 630	1.55 635	3.14 635	1.94 633	3.72 631	3.18 634

U	9.45 634	0.21 77	0.58 194	0.47 172	53.11 656	61.27 662	0.24 77	0.70 109	0.52 143	0.36 82	0.28 28	0.29 34	0.35 113	0.33 2	0.26 24	0.19 237	0.11 31	60.50 660	8.88 645	0.17 144	0.13 81

TCMNet-wrong-test	10.31 635	11.40 642	14.84 631	20.96 644	18.45 642	13.80 640	10.76 639	15.78 644	3.53 616	5.20 631	5.52 617	16.26 642	12.61 639	7.51 616	10.15 627	7.43 643	2.37 637	4.31 641	3.43 640	11.36 645	10.61 644

EDNetEfficientorigin	10.57 636	1.47 605	177.42 662	0.67 478	0.53 460	1.58 528	1.16 563	1.90 506	3.37 613	4.71 626	3.38 595	3.10 599	2.69 608	3.13 524	3.58 595	0.25 409	0.23 466	0.33 501	0.27 461	0.83 584	0.81 589

TorneroNet	10.70 637	2.03 619	1.82 558	3.43 630	3.01 629	43.83 654	2.22 619	8.87 638	67.47 664	7.17 638	27.36 650	10.68 638	3.85 623	8.67 625	7.65 620	3.59 631	0.88 620	3.04 633	1.57 629	3.71 630	3.17 633

HanzoNet	11.04 638	3.62 635	8.10 620	4.08 638	3.55 636	4.90 624	2.73 629	7.19 636	10.10 634	31.86 659	28.92 651	21.96 651	36.36 653	18.08 645	10.17 628	7.94 644	3.32 639	3.47 639	3.31 638	7.06 642	4.04 639

DPSimNet_ROB	11.20 639	4.98 637	35.43 647	2.90 623	4.52 638	7.89 630	17.09 643	4.66 624	6.06 631	14.89 646	10.93 639	17.29 643	36.81 655	13.18 642	15.68 639	2.86 621	6.29 643	5.75 644	5.09 642	3.91 633	7.70 642

DGTPSM_ROB	13.01 640	8.23 638	21.87 636	9.51 641	18.10 640	11.56 636	32.01 649	10.63 640	16.20 639	7.03 636	19.48 647	10.15 635	16.66 643	9.83 636	22.42 645	4.75 641	8.68 644	5.37 642	10.25 647	6.16 640	11.36 645

DPSMNet_ROB	13.02 641	8.23 638	21.91 637	9.53 642	18.11 641	11.56 636	32.02 650	10.64 641	16.23 640	7.05 637	19.49 648	10.16 636	16.66 643	9.85 637	22.43 646	4.77 642	8.68 644	5.38 643	10.26 648	6.17 641	11.36 645

USTest	14.33 642	14.94 644	21.04 635	17.44 643	16.05 639	23.26 642	33.84 651	21.73 645	11.80 636	9.36 641	10.14 637	15.97 641	13.20 640	17.28 644	22.43 646	3.78 636	5.01 642	6.17 646	6.16 643	9.25 644	7.72 643

DPSM_ROB	19.08 643	19.14 646	25.17 641	22.15 646	20.85 644	28.17 644	37.82 653	26.56 649	16.85 644	14.14 643	14.84 641	21.70 646	18.75 646	21.87 647	26.55 650	10.16 649	9.30 647	10.47 648	10.42 649	14.03 646	12.61 648

DPSM	19.08 643	19.14 646	25.17 641	22.15 646	20.85 644	28.17 644	37.82 653	26.56 649	16.85 644	14.14 643	14.84 641	21.70 646	18.75 646	21.87 647	26.55 650	10.16 649	9.30 647	10.47 648	10.42 649	14.03 646	12.61 648

LRCNet_RVC	22.74 645	32.10 651	21.97 638	29.84 648	26.23 646	4.42 621	0.81 499	22.66 646	2.02 583	26.93 652	29.26 652	23.06 653	15.59 642	23.84 649	18.88 642	31.75 657	19.90 658	34.65 656	32.13 657	30.54 655	28.32 656

DLNR-FE	23.17 646	48.55 663	42.94 650	176.85 662	78.48 658	0.35 38	0.21 38	23.51 648	0.75 217	0.66 204	0.86 225	0.59 207	0.30 71	1.55 387	0.44 256	9.85 648	0.12 69	0.18 170	0.14 152	76.92 662	0.16 185

DLNR_Zeroshot_test	23.17 646	48.52 662	43.29 651	176.68 661	78.69 659	0.35 38	0.21 38	23.41 647	0.75 217	0.66 204	0.86 225	0.59 207	0.30 71	1.56 390	0.44 256	9.57 646	0.12 69	0.18 170	0.14 152	76.92 662	0.16 185

BEATNet-Init1	26.87 648	13.43 643	70.68 660	0.91 577	0.68 524	57.02 661	21.06 645	32.82 656	32.67 653	52.12 663	53.61 662	66.05 663	49.56 663	48.79 664	34.71 655	0.49 568	0.44 578	0.53 575	0.53 582	0.63 570	0.59 568

RAFT-FEzeroshot	38.32 649	38.45 654	50.28 653	44.74 653	41.87 651	56.68 656	76.38 661	53.24 660	33.76 655	28.29 654	29.37 653	43.69 660	37.66 657	43.83 658	53.41 661	20.32 652	18.70 653	21.07 650	21.07 652	28.25 651	25.35 653

RAFT-FE	38.32 649	38.45 654	50.28 653	44.74 653	41.87 651	56.68 656	76.38 661	53.24 660	33.76 655	28.29 654	29.37 653	43.69 660	37.66 657	43.83 658	53.41 661	20.32 652	18.70 653	21.07 650	21.07 652	28.25 651	25.35 653

CasAABBNet	38.33 651	38.46 656	50.35 655	44.75 655	41.84 650	56.68 656	76.37 660	53.22 659	33.83 657	28.31 656	29.54 655	43.62 659	37.71 659	43.84 661	53.41 661	20.30 651	18.70 653	21.07 650	21.07 652	28.24 650	25.34 652

FlowAnything	38.37 652	38.41 653	50.38 656	44.76 656	41.94 653	56.64 655	76.34 659	53.28 663	34.23 659	28.25 653	29.72 656	43.60 657	37.79 660	43.83 658	53.38 660	20.39 655	18.71 657	21.07 650	21.14 656	28.23 649	25.29 651

Selective-RAFT-Error	38.39 653	38.47 657	50.44 657	44.73 652	41.97 654	56.68 656	76.38 661	53.24 660	33.92 658	28.34 657	29.85 657	43.60 657	38.20 661	43.75 657	53.34 659	20.38 654	18.70 653	21.09 654	21.05 651	28.30 653	25.43 655

HaxPig	38.92 654	41.40 659	41.64 648	29.95 649	32.27 647	28.90 646	27.60 646	29.73 652	37.71 660	43.82 660	43.87 659	33.17 654	35.56 652	41.53 655	40.37 657	43.94 661	47.51 663	45.82 657	47.08 659	42.38 656	44.15 659

AVERAGE_ROB	40.43 655	42.37 660	42.73 649	36.96 651	35.58 649	30.50 647	27.61 647	36.71 658	38.39 661	44.91 661	44.36 660	37.45 656	36.70 654	41.88 656	40.35 656	45.43 662	46.81 662	47.11 658	46.35 658	42.51 657	43.87 658

MEDIAN_ROB	42.00 656	44.40 661	44.29 652	35.15 650	34.95 648	31.28 652	29.60 648	35.88 657	40.02 662	47.20 662	46.64 661	37.37 655	38.48 662	44.35 663	42.45 658	48.03 663	49.39 664	49.71 659	49.03 660	45.14 658	46.65 660

LSM0	42.82 657	38.75 658	50.81 658	47.07 657	109.38 663	57.00 660	76.02 658	53.74 664	33.71 654	29.02 658	30.41 658	43.87 662	37.22 656	43.91 662	53.54 664	20.52 656	18.62 652	21.10 655	21.11 655	28.41 654	42.22 657

Anonymous_1	43.04 658	18.73 645	24.79 640	21.81 645	46.26 655	27.80 643	37.60 652	28.08 651	16.14 638	14.66 645	14.30 640	20.65 645	17.88 645	21.56 646	25.94 649	117.93 664	8.92 646	100.65 661	126.50 661	158.64 664	12.08 647

PML	51.67 659	36.25 652	13.28 630	7.46 640	20.81 643	108.69 663	232.22 665	8.72 637	27.82 652	87.01 664	269.67 665	69.67 664	61.95 664	24.76 653	14.20 636	9.74 647	3.40 640	9.62 647	4.70 641	18.74 648	4.72 641

xxxxx1	54.10 660	25.67 648	27.13 644	113.43 658	96.96 660	30.69 648	47.44 655	32.38 653	25.60 648	17.75 647	17.27 643	21.81 648	21.02 648	24.43 650	33.82 652	33.37 658	40.54 659	157.71 662	175.86 662	66.16 659	72.93 661

tt_ll	54.10 660	25.67 648	27.13 644	113.43 658	96.96 660	30.69 648	47.44 655	32.38 653	25.60 648	17.75 647	17.27 643	21.81 648	21.02 648	24.43 650	33.82 652	33.37 658	40.54 659	157.71 662	175.86 662	66.16 659	72.93 661

ff	54.10 660	25.67 648	27.13 644	113.43 658	96.96 660	30.69 648	47.44 655	32.38 653	25.60 648	17.75 647	17.27 643	21.81 648	21.02 648	24.43 650	33.82 652	33.37 658	40.54 659	157.71 662	175.86 662	66.16 659	72.93 661

test_example2	192.40 663	210.76 664	206.48 663	199.83 663	204.73 664	172.94 664	183.52 664	133.93 665	133.41 665	191.38 665	196.19 664	187.13 665	178.77 665	205.33 665	208.00 665	222.09 665	238.72 665	186.54 665	190.54 665	227.34 665	170.31 664

GS-Stereo							0.36 187	0.92 187	0.47 117	0.37 87	0.38 70	0.32 48	0.33 94	0.43 13	0.26 24	0.19 237	0.11 31	0.16 103	0.12 88	0.17 144	0.15 152

FSD					0.50 433	0.54 198	0.58 421	0.65 92	0.53 147	0.54 177	0.52 129	0.56 192	0.52 228	0.57 90	0.55 339	0.51 569	0.47 586	0.50 566	0.49 574	0.50 545

ccccc		492.34 665		530.87 664	530.37 665	478.08 665		491.76 666		448.18 666		476.12 666		541.64 666		663.49 666	459.54 666	353.94 666	309.79 666	586.66 666

ASD4		10.99 641

Low-res two-view benchmark