Low-res two-view results

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

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

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

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

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

PyraSte	0.71 57	0.39 9	0.94 19	0.53 4	0.62 227	3.05 216	0.37 64	2.47 169	1.07 91	0.47 1	0.64 52	0.71 122	0.56 70	0.89 53	0.43 16	0.17 16	0.15 23	0.21 52	0.16 41	0.22 77	0.18 5

MLG-Stereo	0.77 86	0.39 9	1.04 38	0.64 54	0.41 79	3.01 213	0.31 42	1.89 88	2.92 532	0.47 1	0.29 2	0.66 105	0.47 26	1.35 166	0.39 4	0.20 59	0.18 103	0.24 105	0.16 41	0.19 5	0.20 52

DDF-Stereo	0.90 130	0.53 133	1.16 91	0.88 189	1.31 470	1.59 67	0.86 322	2.26 135	0.79 28	0.48 3	0.63 51	0.54 51	0.73 125	2.97 353	1.03 268	0.39 405	0.17 66	0.24 105	0.18 93	1.06 557	0.29 218

GREAT-IGEV	0.74 69	0.54 145	1.86 176	1.10 337	0.44 102	2.44 150	0.34 53	1.37 20	1.51 198	0.48 3	0.86 89	0.51 41	0.60 86	1.07 91	0.45 31	0.22 80	0.17 66	0.21 52	0.17 69	0.23 90	0.25 148

xxxad45	0.72 60	0.38 5	0.89 7	0.53 4	0.62 227	3.26 254	0.44 94	2.51 174	1.08 95	0.49 5	0.51 35	0.75 137	0.52 57	0.88 47	0.40 6	0.16 6	0.17 66	0.20 30	0.16 41	0.22 77	0.18 5

MLG-Stereo_test3	0.60 21	0.37 3	1.12 80	0.59 20	0.57 199	2.19 131	0.31 42	1.68 61	0.56 2	0.49 5	0.51 35	0.56 63	0.33 1	0.96 71	0.54 89	0.21 69	0.17 66	0.23 74	0.16 41	0.20 31	0.21 91

tim_s	0.72 60	0.37 3	0.94 19	0.52 3	0.63 232	3.06 222	0.42 84	2.56 189	1.07 91	0.50 7	0.64 52	0.67 106	0.48 35	0.95 66	0.43 16	0.16 6	0.16 46	0.20 30	0.16 41	0.21 61	0.17 1

zero-FE	0.95 146	0.52 121	2.63 261	0.86 178	1.27 464	1.41 51	0.86 322	2.27 137	0.73 15	0.50 7	0.64 52	0.54 51	0.78 150	2.70 342	1.02 266	0.35 356	0.17 66	0.24 105	0.18 93	1.03 554	0.29 218

MLG-Stereo_test1	0.80 96	0.39 9	1.02 37	0.65 61	1.20 447	3.14 230	0.29 35	1.59 45	3.05 546	0.50 7	0.24 1	0.67 106	0.43 17	1.33 162	0.40 6	0.21 69	0.18 103	0.23 74	0.15 8	0.19 5	0.20 52

dual_stereo	0.68 48	0.40 19	1.05 40	0.64 54	0.37 42	0.84 8	0.34 53	3.40 305	1.03 87	0.50 7	0.46 21	0.58 73	0.40 8	1.85 268	0.49 66	0.23 93	0.17 66	0.21 52	0.16 41	0.20 31	0.19 16

ACW_4w	0.71 57	0.38 5	0.96 24	0.55 9	0.59 212	2.99 210	0.34 53	2.52 175	1.07 91	0.51 11	0.56 44	0.70 114	0.48 35	0.98 75	0.44 24	0.16 6	0.17 66	0.21 52	0.16 41	0.22 77	0.18 5

5w_v4	0.73 64	0.38 5	0.92 15	0.53 4	0.68 265	3.32 269	0.34 53	2.53 176	1.10 98	0.51 11	0.55 40	0.82 151	0.50 50	0.88 47	0.40 6	0.16 6	0.17 66	0.20 30	0.16 41	0.22 77	0.18 5

StereoAnything_RVC	0.94 139	2.66 573	2.20 217	0.76 116	0.34 12	1.18 21	0.39 67	2.31 145	0.69 11	0.51 11	0.34 4	0.32 1	0.89 189	1.57 210	0.35 1	0.32 307	0.16 46	0.23 74	0.15 8	3.31 597	0.18 5

qyd29nn	0.52 3	0.42 49	0.97 30	0.58 15	0.33 9	1.61 69	0.24 7	1.09 5	0.67 7	0.53 14	0.50 32	0.54 51	0.42 14	0.86 41	0.49 66	0.22 80	0.22 250	0.19 12	0.15 8	0.20 31	0.18 5

S2M2_XL	0.46 1	0.41 35	1.09 64	0.65 61	0.34 12	0.29 1	0.23 4	0.67 1	0.50 1	0.53 14	0.92 103	0.65 100	0.53 61	0.54 1	0.50 74	0.28 197	0.24 314	0.25 131	0.21 154	0.23 90	0.22 110
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.55 7	0.41 35	1.14 88	0.70 82	0.40 70	0.99 11	0.26 17	1.32 18	0.93 75	0.53 14	0.60 46	0.44 31	0.49 43	1.02 82	0.45 31	0.27 160	0.19 139	0.23 74	0.16 41	0.21 61	0.23 121

SteFusion	0.72 60	0.36 1	0.96 24	0.49 1	0.64 235	3.19 239	0.32 46	2.41 152	1.13 100	0.54 17	0.77 71	0.58 73	0.44 21	0.97 72	0.47 49	0.14 1	0.15 23	0.21 52	0.16 41	0.22 77	0.19 16

AIO_test	0.76 78	0.47 86	1.31 119	0.81 128	0.70 276	1.36 46	0.88 346	1.40 24	1.45 155	0.55 18	0.95 111	1.81 321	0.58 76	1.16 116	0.46 37	0.27 160	0.17 66	0.24 105	0.19 118	0.24 95	0.21 91

uiiii_40	0.57 13	0.41 35	1.06 44	0.51 2	0.35 17	1.71 75	0.24 7	1.99 103	0.63 4	0.56 19	0.54 39	0.62 88	0.51 54	0.79 27	0.42 11	0.17 16	0.15 23	0.20 30	0.15 8	0.19 5	0.18 5

ITERv30	0.57 13	0.44 58	0.97 30	0.66 70	0.39 62	1.88 92	0.25 12	1.23 14	0.77 18	0.56 19	0.49 31	0.65 100	0.46 25	1.11 97	0.47 49	0.20 59	0.22 250	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.21 91

ITERv12	0.55 7	0.41 35	0.89 7	0.62 39	0.41 79	1.93 98	0.26 17	1.47 30	0.87 60	0.56 19	0.44 12	0.55 56	0.48 35	0.67 2	0.47 49	0.17 16	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.20 31	0.19 16

vnu138km	0.53 4	0.40 19	0.90 9	0.59 20	0.36 22	1.78 82	0.26 17	1.26 16	0.87 60	0.56 19	0.42 9	0.56 63	0.48 35	0.68 3	0.47 49	0.17 16	0.15 23	0.19 12	0.14 2	0.20 31	0.19 16

OmniDepth	0.54 5	0.42 49	1.05 40	0.58 15	0.25 1	1.30 41	0.36 61	1.53 36	0.86 59	0.56 19	0.37 5	0.57 70	0.65 100	0.87 43	0.40 6	0.20 59	0.15 23	0.19 12	0.16 41	0.22 77	0.17 1

4w-stereo	0.67 44	0.49 105	1.07 47	0.63 49	0.75 293	1.63 73	0.44 94	2.23 132	0.77 18	0.56 19	0.92 103	0.40 16	0.82 167	1.08 92	0.53 83	0.18 39	0.13 1	0.25 131	0.18 93	0.19 5	0.20 52

LG-Stereo_L2	0.63 33	0.46 71	1.15 90	0.70 82	0.43 94	2.32 140	0.28 27	1.86 84	0.68 8	0.56 19	0.42 9	0.37 8	0.45 22	1.36 168	0.40 6	0.23 93	0.18 103	0.22 60	0.18 93	0.21 61	0.20 52

LG-Stereo_L1	0.61 24	0.47 86	1.10 70	0.73 99	0.49 149	1.72 76	0.33 49	1.95 100	0.65 6	0.56 19	0.40 7	0.40 16	0.43 17	1.40 174	0.42 11	0.23 93	0.19 139	0.23 74	0.18 93	0.21 61	0.19 16

4.25_new	0.73 64	0.46 71	1.08 56	0.71 88	0.97 376	2.52 158	0.58 152	2.28 140	0.93 75	0.57 27	0.94 108	0.40 16	0.65 100	0.87 43	0.50 74	0.17 16	0.13 1	0.25 131	0.17 69	0.19 5	0.20 52

4.5w_new	0.73 64	0.46 71	1.08 56	0.71 88	0.97 376	2.52 158	0.58 152	2.28 140	0.93 75	0.57 27	0.94 108	0.40 16	0.65 100	0.87 43	0.50 74	0.17 16	0.13 1	0.25 131	0.17 69	0.19 5	0.20 52

4.25w-stereo	0.73 64	0.46 71	1.08 56	0.71 88	0.97 376	2.52 158	0.58 152	2.28 140	0.93 75	0.57 27	0.94 108	0.40 16	0.65 100	0.87 43	0.50 74	0.17 16	0.13 1	0.25 131	0.17 69	0.19 5	0.20 52

AIO_rvc	0.78 91	0.55 151	1.25 108	0.75 102	0.65 246	1.46 55	0.99 406	2.13 116	1.52 207	0.57 27	1.15 146	1.09 203	0.55 67	1.15 114	0.53 83	0.24 107	0.17 66	0.24 105	0.17 69	0.25 109	0.21 91

v134_o9	0.57 13	0.40 19	0.90 9	0.62 39	0.45 110	1.95 100	0.27 25	1.61 47	0.84 50	0.58 31	0.45 18	0.58 73	0.52 57	0.73 17	0.46 37	0.16 6	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.20 31	0.19 16

MonStereo	0.62 30	0.43 54	1.07 47	0.66 70	0.82 322	1.13 16	0.39 67	2.57 192	0.92 71	0.58 31	0.64 52	0.36 4	0.36 4	0.90 55	0.43 16	0.15 2	0.15 23	0.20 30	0.17 69	0.21 61	0.19 16

Wavelet-MonSter	0.57 13	0.47 86	1.13 85	0.66 70	0.78 304	1.60 68	0.30 38	1.17 10	0.68 8	0.58 31	0.69 60	0.39 14	0.48 35	0.99 79	0.46 37	0.15 2	0.16 46	0.20 30	0.16 41	0.20 31	0.19 16

Monster-pub-eth3d	0.62 30	0.43 54	1.07 47	0.66 70	0.82 322	1.13 16	0.39 67	2.57 192	0.92 71	0.58 31	0.64 52	0.36 4	0.36 4	0.88 47	0.43 16	0.15 2	0.15 23	0.20 30	0.17 69	0.21 61	0.19 16

MonSter	0.62 30	0.43 54	1.07 47	0.66 70	0.82 322	1.13 16	0.39 67	2.57 192	0.92 71	0.58 31	0.64 52	0.36 4	0.35 3	0.95 66	0.43 16	0.15 2	0.15 23	0.20 30	0.17 69	0.21 61	0.19 16

hj116sk	0.65 40	0.39 9	0.91 13	0.58 15	0.38 55	3.19 239	0.30 38	1.77 75	0.97 82	0.59 36	0.47 27	0.59 79	0.55 67	0.71 8	0.46 37	0.19 49	0.17 66	0.18 2	0.15 8	0.19 5	0.19 16

iked130	0.57 13	0.41 35	1.01 36	0.62 39	0.36 22	2.10 124	0.31 42	1.46 28	0.82 39	0.59 36	0.42 9	0.55 56	0.47 26	0.74 22	0.45 31	0.18 39	0.16 46	0.18 2	0.15 8	0.20 31	0.20 52

LG-G_1	0.70 52	0.40 19	1.12 80	0.71 88	0.30 3	2.80 177	0.40 73	2.21 128	0.78 22	0.59 36	0.55 40	0.51 41	0.58 76	1.24 137	0.49 66	0.24 107	0.18 103	0.23 74	0.15 8	0.21 61	0.21 91

LG-G	0.70 52	0.40 19	1.12 80	0.71 88	0.30 3	2.80 177	0.40 73	2.21 128	0.78 22	0.59 36	0.55 40	0.51 41	0.58 76	1.24 137	0.49 66	0.24 107	0.18 103	0.23 74	0.15 8	0.21 61	0.21 91

LG-Stereo	0.85 115	0.60 205	2.71 266	0.59 20	0.45 110	2.85 183	0.55 136	2.41 152	1.34 129	0.59 36	1.19 152	0.43 26	0.40 8	0.76 25	0.75 167	0.20 59	0.17 66	0.31 288	0.24 228	0.29 176	0.19 16

S2M2_L	0.64 37	0.55 151	1.07 47	0.89 196	0.54 175	1.08 13	0.20 1	1.16 9	1.37 135	0.59 36	0.81 83	0.86 164	0.47 26	0.70 5	0.65 119	0.31 286	0.33 422	0.27 191	0.27 286	0.36 313	0.31 257
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
U	12.82 624	0.38 5	1.99 190	0.66 70	58.94 646	63.38 652	0.34 53	1.91 93	0.94 79	0.59 36	0.80 79	0.46 35	0.57 73	0.83 36	0.44 24	0.29 220	0.17 66	63.35 652	59.81 651	0.29 176	0.20 52

4.5w_L	0.60 21	0.39 9	0.99 33	0.55 9	0.40 70	1.97 103	0.30 38	2.15 120	0.63 4	0.60 43	0.61 48	0.61 83	0.49 43	0.86 41	0.43 16	0.17 16	0.15 23	0.20 30	0.15 8	0.19 5	0.18 5

ITERv28	0.61 24	0.40 19	0.96 24	0.55 9	0.42 87	2.96 206	0.29 35	1.24 15	0.83 44	0.60 43	0.50 32	0.53 46	0.41 11	0.85 38	0.46 37	0.19 49	0.21 217	0.18 2	0.15 8	0.20 31	0.20 52

ITERv10	0.57 13	0.39 9	0.96 24	0.62 39	0.39 62	1.77 80	0.26 17	1.81 81	0.88 62	0.60 43	0.48 29	0.56 63	0.50 50	0.72 13	0.48 60	0.17 16	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.19 16

ITERv8	0.56 10	0.40 19	0.90 9	0.61 30	0.38 55	1.75 79	0.26 17	1.73 67	0.84 50	0.60 43	0.46 21	0.55 56	0.48 35	0.71 8	0.46 37	0.17 16	0.16 46	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.20 52

yuret106	0.60 21	0.41 35	0.94 19	0.57 13	0.37 42	2.58 167	0.24 7	1.69 62	0.84 50	0.61 47	0.48 29	0.53 46	0.52 57	0.71 8	0.46 37	0.20 59	0.20 181	0.20 30	0.15 8	0.20 31	0.19 16

ITERv21	0.63 33	0.39 9	0.96 24	0.53 4	0.45 110	3.23 245	0.28 27	1.36 19	0.85 55	0.61 47	0.46 21	0.56 63	0.51 54	0.89 53	0.47 49	0.21 69	0.19 139	0.19 12	0.14 2	0.20 31	0.19 16

dddd17k	0.64 37	0.41 35	0.77 1	0.61 30	0.38 55	3.14 230	0.26 17	1.80 79	0.92 71	0.61 47	0.44 12	0.60 82	0.51 54	0.74 22	0.49 66	0.18 39	0.17 66	0.19 12	0.15 8	0.21 61	0.19 16

ITERv14	0.61 24	0.41 35	0.96 24	0.60 26	0.36 22	2.85 183	0.28 27	1.72 66	0.79 28	0.61 47	0.44 12	0.53 46	0.49 43	0.73 17	0.45 31	0.16 6	0.16 46	0.20 30	0.14 2	0.19 5	0.19 16

99wein	0.55 7	0.40 19	0.92 15	0.61 30	0.34 12	1.77 80	0.25 12	1.53 36	0.85 55	0.61 47	0.46 21	0.56 63	0.42 14	0.70 5	0.47 49	0.17 16	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.19 16

ITERv7	0.56 10	0.40 19	0.93 18	0.63 49	0.35 17	1.84 88	0.25 12	1.71 64	0.82 39	0.61 47	0.46 21	0.56 63	0.45 22	0.73 17	0.46 37	0.17 16	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.20 52

s6wercc	0.56 10	0.40 19	0.94 19	0.62 39	0.35 17	2.00 106	0.26 17	1.53 36	0.85 55	0.61 47	0.45 18	0.55 56	0.47 26	0.72 13	0.46 37	0.17 16	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.20 52

a5sdf	0.57 13	0.40 19	0.92 15	0.62 39	0.36 22	2.04 115	0.25 12	1.58 43	0.84 50	0.61 47	0.44 12	0.55 56	0.49 43	0.72 13	0.46 37	0.17 16	0.15 23	0.20 30	0.15 8	0.19 5	0.20 52

SCV	0.95 146	0.63 241	1.38 130	1.70 539	0.41 79	1.23 24	0.89 351	3.53 323	1.57 243	0.61 47	1.54 253	0.93 183	0.77 142	1.66 233	0.66 124	0.36 368	0.20 181	0.25 131	0.19 118	0.29 176	0.25 148

IGEV-Stereo+	0.94 139	0.47 86	1.19 97	0.86 178	2.02 580	1.40 50	0.39 67	1.17 10	0.88 62	0.61 47	0.44 12	0.47 37	0.79 154	2.14 294	0.42 11	0.27 160	0.19 139	0.22 60	0.17 69	2.26 592	2.41 597

uio108cc	0.54 5	0.39 9	0.88 5	0.59 20	0.34 12	1.82 87	0.30 38	1.26 16	0.78 22	0.62 57	0.44 12	0.57 70	0.40 8	0.79 27	0.47 49	0.21 69	0.20 181	0.19 12	0.16 41	0.20 31	0.18 5

v20iiwwt	0.61 24	0.41 35	0.88 5	0.60 26	0.37 42	3.27 257	0.34 53	1.22 13	0.79 28	0.62 57	0.46 21	0.54 51	0.47 26	0.70 5	0.47 49	0.17 16	0.17 66	0.18 2	0.15 8	0.20 31	0.19 16

zxcv128	0.63 33	0.40 19	0.91 13	0.61 30	0.39 62	2.91 193	0.25 12	1.74 69	0.85 55	0.62 57	0.45 18	0.58 73	0.50 50	0.71 8	0.45 31	0.20 59	0.19 139	0.18 2	0.15 8	0.20 31	0.19 16

3.75w	0.75 70	0.47 86	1.09 64	0.63 49	1.10 419	2.61 170	0.53 128	2.46 165	0.97 82	0.62 57	0.80 79	0.40 16	0.66 107	1.11 97	0.48 60	0.19 49	0.13 1	0.23 74	0.18 93	0.20 31	0.21 91

MLG-Stereo_test2	0.76 78	0.40 19	1.07 47	0.64 54	0.82 322	3.49 302	0.23 4	1.69 62	2.14 387	0.62 57	0.32 3	0.67 106	0.33 1	1.14 109	0.37 3	0.23 93	0.19 139	0.23 74	0.16 41	0.19 5	0.20 52

FoundationStereo	0.50 2	0.39 9	1.11 77	0.79 125	0.42 87	0.70 4	0.36 61	0.76 2	0.80 34	0.62 57	0.38 6	0.73 129	0.77 142	0.69 4	0.36 2	0.26 143	0.17 66	0.23 74	0.16 41	0.18 1	0.20 52

StePilot	0.61 24	0.39 9	1.00 34	0.54 8	0.39 62	2.07 120	0.28 27	2.16 121	0.61 3	0.63 63	0.64 52	0.61 83	0.48 35	0.91 58	0.44 24	0.16 6	0.15 23	0.20 30	0.15 8	0.19 5	0.18 5

oiu110	0.66 43	0.41 35	0.94 19	0.61 30	0.38 55	3.30 267	0.27 25	1.92 94	0.83 44	0.63 63	0.52 37	0.57 70	0.54 64	0.73 17	0.43 16	0.20 59	0.21 217	0.18 2	0.14 2	0.19 5	0.20 52

ITER124	0.58 20	0.40 19	0.80 4	0.60 26	0.36 22	2.87 187	0.28 27	1.12 7	0.79 28	0.63 63	0.41 8	0.62 88	0.43 17	0.73 17	0.48 60	0.18 39	0.18 103	0.18 2	0.15 8	0.20 31	0.20 52

AdaDepth	0.76 78	0.45 64	1.41 134	0.70 82	1.27 464	3.12 228	0.43 90	1.02 4	0.94 79	0.63 63	0.91 101	0.43 26	0.58 76	1.41 179	0.48 60	0.18 39	0.21 217	0.23 74	0.19 118	0.25 109	0.26 172

asda	0.77 86	0.46 71	1.10 70	0.64 54	0.82 322	3.33 270	0.49 112	2.40 151	0.81 38	0.63 63	0.80 79	0.44 31	0.85 174	0.88 47	0.60 100	0.17 16	0.13 1	0.24 105	0.17 69	0.20 31	0.20 52

2.5w	0.75 70	0.44 58	1.06 44	0.66 70	0.69 272	2.39 146	0.56 140	2.77 222	0.82 39	0.63 63	0.88 91	0.37 8	0.75 133	1.36 168	0.50 74	0.18 39	0.14 11	0.22 60	0.17 69	0.19 5	0.21 91

3.25w_new	0.69 49	0.46 71	1.10 70	0.61 30	0.61 221	2.23 134	0.51 118	2.45 162	0.90 65	0.63 63	0.78 75	0.47 37	0.71 117	0.78 26	0.50 74	0.17 16	0.14 11	0.20 30	0.17 69	0.20 31	0.20 52

3.25w	0.69 49	0.46 71	1.10 70	0.61 30	0.61 221	2.23 134	0.51 118	2.45 162	0.90 65	0.63 63	0.78 75	0.47 37	0.71 117	0.79 27	0.50 74	0.17 16	0.14 11	0.20 30	0.17 69	0.20 31	0.20 52

HUF	1.15 192	0.64 253	8.62 368	0.90 205	0.35 17	1.35 45	0.78 266	1.97 101	1.50 191	0.63 63	1.52 244	0.83 154	0.66 107	1.28 149	0.63 109	0.29 220	0.23 279	0.26 160	0.17 69	0.23 90	0.25 148

GIP-stereo	0.88 123	0.50 109	1.34 124	1.32 443	0.94 368	2.90 190	0.42 84	3.41 306	1.06 90	0.63 63	0.76 68	0.90 175	0.76 140	0.91 58	0.52 82	0.27 160	0.18 103	0.25 131	0.16 41	0.25 109	0.19 16

fffft	0.76 78	0.47 86	1.28 116	0.82 138	0.54 175	1.51 60	0.80 283	2.09 114	1.18 105	0.63 63	0.84 85	0.59 79	0.55 67	1.80 256	0.85 202	0.19 49	0.18 103	0.27 191	0.20 138	0.26 128	0.24 138
1: 1. 1
IGEVStereo-DCA	0.86 117	0.65 263	2.05 197	0.90 205	0.46 123	1.57 64	0.86 322	1.62 49	1.24 111	0.65 74	0.77 71	0.74 134	0.72 120	2.59 334	0.86 209	0.28 197	0.21 217	0.28 224	0.21 154	0.29 176	0.27 189

rrr	2.27 386	0.65 263	23.82 626	0.90 205	0.46 123	1.57 64	0.96 396	7.98 616	1.19 106	0.65 74	0.77 71	0.74 134	0.72 120	2.59 334	0.86 209	0.28 197	0.21 217	0.28 224	0.21 154	0.29 176	0.25 148

ITERv19	0.63 33	0.41 35	0.77 1	0.60 26	0.40 70	3.34 272	0.29 35	1.59 45	0.83 44	0.66 76	0.47 27	0.54 51	0.47 26	0.71 8	0.44 24	0.20 59	0.21 217	0.18 2	0.15 8	0.20 31	0.19 16

monsters	0.82 108	0.58 185	1.16 91	0.76 116	1.52 518	2.92 197	0.40 73	2.66 207	0.72 14	0.66 76	0.84 85	0.38 12	0.41 11	1.84 262	0.48 60	0.20 59	0.16 46	0.20 30	0.16 41	0.19 5	0.19 16

Pointernet	0.88 123	0.44 58	2.26 226	0.84 159	0.37 42	2.29 138	0.38 65	3.06 259	1.46 163	0.66 76	1.39 213	0.91 177	0.73 125	1.01 81	0.72 155	0.23 93	0.19 139	0.20 30	0.18 93	0.19 5	0.20 52

ProNet	0.82 108	0.71 318	1.50 143	0.86 178	0.45 110	1.78 82	0.83 302	1.75 71	1.28 122	0.66 76	1.13 144	0.78 141	0.76 140	1.66 233	0.71 150	0.24 107	0.20 181	0.25 131	0.23 202	0.29 176	0.25 148

3w_stereo	0.71 57	0.47 86	1.14 88	0.65 61	0.39 62	1.73 78	0.68 202	2.79 230	0.79 28	0.67 80	0.84 85	0.37 8	1.02 222	1.03 83	0.56 91	0.18 39	0.14 11	0.23 74	0.18 93	0.20 31	0.22 110

MaDis-Stereo	0.82 108	0.66 274	1.53 146	0.65 61	1.87 570	1.24 28	0.36 61	2.13 116	1.27 120	0.67 80	0.75 67	0.88 169	0.70 115	1.15 114	1.07 275	0.29 220	0.23 279	0.26 160	0.20 138	0.31 218	0.22 110

ITERv24	0.69 49	0.40 19	0.90 9	0.62 39	0.36 22	3.40 280	0.26 17	2.29 144	0.89 64	0.68 82	0.50 32	0.61 83	0.59 81	0.75 24	0.47 49	0.19 49	0.21 217	0.18 2	0.15 8	0.19 5	0.20 52

asd	0.70 52	0.45 64	1.10 70	0.67 78	0.90 358	2.88 188	0.43 90	1.64 56	0.79 28	0.68 82	0.88 91	0.43 26	0.74 130	0.85 38	0.49 66	0.19 49	0.13 1	0.24 105	0.17 69	0.22 77	0.20 52

castereo++	0.93 136	0.56 162	1.26 109	0.92 219	0.73 286	2.48 153	1.00 407	2.99 248	1.03 87	0.68 82	1.41 218	1.92 336	0.59 81	1.26 144	0.44 24	0.25 128	0.19 139	0.28 224	0.19 118	0.23 90	0.23 121

dd23bbn	0.65 40	0.41 35	0.79 3	0.58 15	0.33 9	3.18 235	0.28 27	2.03 107	0.78 22	0.69 85	0.55 40	0.56 63	0.50 50	0.85 38	0.44 24	0.16 6	0.17 66	0.18 2	0.15 8	0.20 31	0.19 16

sCroCo_RVC	1.06 176	0.82 388	5.05 328	1.02 295	1.05 404	0.98 10	0.61 163	2.06 110	1.29 123	0.69 85	1.26 174	0.82 151	1.10 253	1.20 131	0.90 226	0.42 439	0.40 479	0.33 343	0.30 362	0.46 424	0.38 348

monsterstereo	0.82 108	0.50 109	1.26 109	0.77 121	1.41 503	2.54 164	0.40 73	3.14 265	0.71 13	0.70 87	1.11 140	0.41 23	0.39 7	1.50 198	0.50 74	0.19 49	0.16 46	0.22 60	0.16 41	0.21 61	0.17 1

SMoEStereo_RVC	0.80 96	0.53 133	1.12 80	0.92 219	0.44 102	2.41 148	0.79 273	1.49 32	1.16 102	0.70 87	1.12 142	0.64 95	0.64 97	1.69 239	0.87 215	0.22 80	0.16 46	0.31 288	0.22 187	0.26 128	0.25 148

tt45	0.96 151	0.48 96	1.19 97	0.89 196	0.66 253	3.91 395	0.76 249	1.90 91	1.26 119	0.70 87	1.30 187	0.71 122	0.63 94	2.59 334	0.74 164	0.22 80	0.17 66	0.28 224	0.23 202	0.27 141	0.27 189

AIO-Stereo	0.76 78	0.54 145	1.07 47	0.73 99	0.40 70	1.28 38	0.82 297	2.26 135	1.49 185	0.70 87	1.58 264	0.89 171	0.45 22	1.03 83	0.55 90	0.24 107	0.18 103	0.25 131	0.20 138	0.26 128	0.21 91

qwe	0.75 70	0.45 64	1.10 70	0.67 78	1.06 407	2.49 154	0.45 99	2.57 192	0.90 65	0.71 91	0.83 84	0.43 26	0.48 35	1.10 95	0.64 112	0.17 16	0.14 11	0.24 105	0.16 41	0.21 61	0.20 52

999	0.97 153	0.48 96	1.24 107	1.03 302	0.64 235	3.25 252	0.92 377	1.40 24	1.39 139	0.71 91	1.68 295	0.70 114	0.66 107	3.03 355	0.89 222	0.23 93	0.19 139	0.25 131	0.21 154	0.25 109	0.29 218

FSD					0.60 216	0.77 5	0.67 195	1.57 42	0.68 8	0.72 93	0.62 50	1.02 195	0.72 120	0.81 31	0.73 158	0.59 524	0.54 537	0.57 530	0.54 533	0.57 467

ours_stereo	0.76 78	0.64 253	1.40 133	0.86 178	0.61 221	1.12 15	0.57 143	1.63 54	1.20 107	0.72 93	1.43 222	0.70 114	0.62 91	1.56 207	0.58 97	0.25 128	0.18 103	0.26 160	0.21 154	0.29 176	0.31 257

2.25w	0.75 70	0.47 86	1.09 64	0.69 81	0.65 246	2.28 137	0.40 73	2.42 156	0.80 34	0.73 95	1.03 119	0.40 16	0.81 165	1.24 137	0.80 184	0.16 6	0.15 23	0.21 52	0.17 69	0.19 5	0.21 91

4.5_new	0.67 44	0.46 71	1.11 77	0.63 49	0.78 304	1.97 103	0.51 118	2.18 122	0.78 22	0.73 95	0.90 98	0.42 24	0.49 43	0.81 31	0.49 66	0.21 69	0.14 11	0.26 160	0.19 118	0.22 77	0.20 52

4.5w-stereo	0.67 44	0.46 71	1.11 77	0.63 49	0.78 304	1.97 103	0.51 118	2.18 122	0.77 18	0.73 95	0.90 98	0.42 24	0.49 43	0.81 31	0.49 66	0.21 69	0.14 11	0.26 160	0.19 118	0.22 77	0.20 52

IGEV	0.70 52	0.36 1	1.07 47	0.71 88	1.31 470	2.82 179	0.41 80	1.76 72	0.98 84	0.73 95	0.71 61	0.35 3	0.42 14	0.90 55	0.42 11	0.18 39	0.18 103	0.22 60	0.18 93	0.18 1	0.20 52

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 105	1.13 469	1.23 105	0.97 256	0.57 199	0.81 7	0.43 90	3.49 312	0.84 50	0.73 95	0.95 111	0.44 31	1.17 275	1.45 188	0.60 100	0.26 143	0.18 103	0.24 105	0.17 69	0.30 199	0.19 16

1w_stereo	0.86 117	0.42 49	1.07 47	0.72 96	0.81 313	3.00 211	0.67 195	3.28 283	0.75 17	0.74 100	1.32 193	0.37 8	1.37 311	0.92 61	0.68 132	0.16 6	0.14 11	0.20 30	0.16 41	0.19 5	0.22 110

111111	0.87 121	0.50 109	1.13 85	0.66 70	1.08 413	3.37 275	0.33 49	2.33 148	1.47 168	0.74 100	1.50 241	0.61 83	0.59 81	1.40 174	0.48 60	0.24 107	0.19 139	0.22 60	0.16 41	0.24 95	0.19 16

GEAStereo	0.84 114	0.48 96	1.09 64	0.85 171	0.45 110	4.54 542	0.83 302	1.88 85	0.91 68	0.75 102	0.89 94	0.53 46	0.80 161	0.92 61	0.53 83	0.30 263	0.19 139	0.27 191	0.19 118	0.28 158	0.19 16

GSStereo	0.96 151	0.48 96	1.09 64	0.97 256	0.45 110	4.54 542	0.83 302	3.32 292	1.37 135	0.75 102	0.89 94	0.76 138	0.80 161	0.92 61	0.53 83	0.26 143	0.18 103	0.26 160	0.20 138	0.28 158	0.21 91

GS-Stereo							0.83 302	3.32 292	1.37 135	0.75 102	0.89 94	0.76 138	0.80 161	0.92 61	0.53 83	0.26 143	0.18 103	0.26 160	0.20 138	0.28 158	0.21 91

gasm-f	0.89 126	0.49 105	1.30 118	0.85 171	0.44 102	4.42 520	0.95 389	1.88 85	0.91 68	0.75 102	1.46 227	0.53 46	0.88 183	0.88 47	0.57 94	0.30 263	0.19 139	0.27 191	0.19 118	0.28 158	0.19 16

fffy	0.80 96	0.59 193	1.56 152	1.00 278	0.47 133	1.27 32	0.76 249	1.90 91	1.02 86	0.75 102	1.35 203	0.83 154	0.72 120	1.70 241	0.62 106	0.23 93	0.19 139	0.27 191	0.21 154	0.28 158	0.32 268

IGEV-Stereo++	0.93 136	0.44 58	1.08 56	0.70 82	1.20 447	3.87 390	0.33 49	3.36 300	1.43 152	0.75 102	1.17 149	0.68 109	1.04 227	0.95 66	0.42 11	0.22 80	0.16 46	0.23 74	0.17 69	0.24 95	0.20 52

RAStereo	0.75 70	0.52 121	2.86 275	0.58 15	0.62 227	1.19 22	0.32 46	1.81 81	0.99 85	0.75 102	1.05 130	0.64 95	0.47 26	0.80 30	0.94 249	0.22 80	0.20 181	0.27 191	0.21 154	0.34 282	0.22 110

MyStereo07	1.01 168	0.80 377	1.26 109	1.00 278	1.04 402	3.95 412	0.95 389	2.07 112	1.42 148	0.75 102	1.22 160	0.68 109	0.91 194	1.63 228	0.67 129	0.24 107	0.24 314	0.34 361	0.26 260	0.41 368	0.37 333

ff7	0.98 155	0.69 295	2.05 197	0.84 159	0.52 165	4.55 547	0.86 322	1.62 49	1.24 111	0.75 102	1.03 119	0.70 114	0.77 142	1.84 262	0.68 132	0.27 160	0.17 66	0.29 245	0.21 154	0.31 218	0.27 189

ffff	0.98 155	0.69 295	2.05 197	0.84 159	0.52 165	4.55 547	0.86 322	1.62 49	1.24 111	0.75 102	1.03 119	0.70 114	0.77 142	1.84 262	0.68 132	0.27 160	0.17 66	0.29 245	0.21 154	0.31 218	0.27 189

11t	0.98 155	0.69 295	2.05 197	0.84 159	0.52 165	4.55 547	0.86 322	1.62 49	1.24 111	0.75 102	1.03 119	0.70 114	0.77 142	1.84 262	0.68 132	0.27 160	0.17 66	0.29 245	0.21 154	0.31 218	0.27 189

ccc-4	0.98 155	0.69 295	2.05 197	0.84 159	0.52 165	4.55 547	0.86 322	1.62 49	1.24 111	0.75 102	1.03 119	0.70 114	0.77 142	1.84 262	0.68 132	0.27 160	0.17 66	0.29 245	0.21 154	0.31 218	0.27 189

IGEV-Stereo	0.95 146	0.69 295	1.27 114	0.84 159	0.52 165	4.54 542	0.84 308	1.76 72	1.24 111	0.75 102	1.06 132	0.79 145	0.77 142	1.68 238	0.69 141	0.27 160	0.17 66	0.29 245	0.21 154	0.31 218	0.26 172
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	2.12 363	0.63 241	21.55 607	0.91 213	0.47 133	1.85 90	0.94 385	7.96 615	1.23 109	0.75 102	0.76 68	0.64 95	0.70 115	1.77 250	0.83 196	0.30 263	0.21 217	0.27 191	0.21 154	0.27 141	0.24 138

3.5w_stereo	0.77 86	0.53 133	1.09 64	0.65 61	0.72 281	2.52 158	0.51 118	2.43 159	0.80 34	0.76 116	1.20 154	0.43 26	0.66 107	1.23 136	0.73 158	0.17 16	0.13 1	0.23 74	0.17 69	0.20 31	0.21 91

rvit_0105_6	1.00 165	0.93 424	2.21 219	0.92 219	0.55 183	1.52 62	0.79 273	2.41 152	2.96 536	0.76 116	0.72 63	1.02 195	0.75 133	1.42 181	0.81 190	0.40 413	0.43 497	0.34 361	0.31 378	0.43 397	0.34 299

AEACV	0.79 94	0.54 145	1.35 128	0.97 256	0.63 232	1.13 16	0.92 377	2.02 106	0.91 68	0.76 116	0.79 78	0.80 147	1.61 381	1.28 149	0.61 102	0.22 80	0.18 103	0.26 160	0.23 202	0.27 141	0.23 121

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CES	1.01 168	0.55 151	1.74 167	0.92 219	2.15 584	2.15 126	0.50 114	2.01 105	1.45 155	0.76 116	1.02 116	0.61 83	0.47 26	1.29 154	0.79 183	0.22 80	0.17 66	0.24 105	0.14 2	0.63 487	2.29 594

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 126	0.47 86	2.08 209	0.76 116	0.73 286	3.91 395	0.41 80	2.07 112	1.07 91	0.77 121	0.89 94	0.64 95	0.86 177	0.95 66	0.77 176	0.26 143	0.18 103	0.26 160	0.19 118	0.32 245	0.32 268

mms	0.77 86	0.68 292	1.17 93	0.83 149	0.71 279	1.41 51	0.67 195	1.61 47	1.12 99	0.77 121	1.37 208	0.63 93	0.54 64	1.75 248	0.63 109	0.24 107	0.19 139	0.26 160	0.21 154	0.31 218	0.34 299

plain	1.55 263	0.69 295	13.59 427	0.65 61	0.73 286	1.66 74	0.57 143	3.17 270	1.94 342	0.77 121	1.24 165	0.80 147	0.86 177	1.60 218	0.96 255	0.33 324	0.21 217	0.32 308	0.25 240	0.42 387	0.28 208

VIP-Stereo	0.85 115	0.83 392	1.59 156	0.76 116	0.87 346	3.18 235	0.80 283	1.94 99	0.83 44	0.78 124	1.04 124	0.64 95	0.59 81	1.24 137	0.61 102	0.28 197	0.18 103	0.23 74	0.17 69	0.22 77	0.19 16

2.75w_new	0.75 70	0.45 64	1.10 70	0.65 61	0.62 227	2.45 152	0.56 140	2.75 219	0.74 16	0.78 124	0.73 64	0.38 12	0.92 197	1.04 88	0.66 124	0.17 16	0.14 11	0.22 60	0.17 69	0.18 1	0.19 16

rvit_stereo_ft	1.00 165	0.87 407	3.55 302	0.97 256	0.66 253	1.06 12	0.80 283	2.78 225	1.67 283	0.78 124	0.96 113	0.95 188	1.14 266	1.06 90	0.90 226	0.32 307	0.24 314	0.27 191	0.28 315	0.39 338	0.27 189

rvit_stereo_0083	0.86 117	0.67 284	1.42 135	0.87 184	0.65 246	1.23 24	0.64 181	1.67 59	2.28 416	0.79 127	0.93 106	0.93 183	1.07 242	1.46 192	0.75 167	0.32 307	0.36 446	0.30 265	0.26 260	0.33 264	0.28 208

MIF-Stereo (partial)	0.98 155	0.55 151	2.83 272	0.71 88	1.03 399	1.08 13	0.49 112	2.55 187	1.66 281	0.79 127	1.20 154	0.80 147	0.90 192	1.61 223	1.56 384	0.36 368	0.24 314	0.33 343	0.25 240	0.40 343	0.28 208

rvit_0105_4	1.07 180	0.99 441	2.39 241	0.93 235	0.54 175	1.62 72	0.84 308	2.77 222	2.91 530	0.80 129	0.91 101	1.09 203	0.86 177	1.63 228	0.85 202	0.40 413	0.45 507	0.35 380	0.31 378	0.43 397	0.40 375

RSM++	0.77 86	0.51 115	1.08 56	0.95 243	0.42 87	1.52 62	0.71 216	2.11 115	1.40 143	0.80 129	1.23 164	0.90 175	0.59 81	1.14 109	0.69 141	0.24 107	0.19 139	0.25 131	0.21 154	0.28 158	0.20 52

LoS_RVC	0.94 139	1.30 502	1.31 119	0.84 159	1.63 539	2.02 108	0.59 156	1.51 33	1.36 134	0.81 131	1.33 195	0.84 156	0.88 183	1.36 168	0.73 158	0.21 69	0.17 66	0.20 30	0.14 2	0.20 31	1.45 576

CroCo-Stereo	0.98 155	0.87 407	3.44 298	0.87 184	0.53 174	0.49 2	0.50 114	3.99 430	1.49 185	0.81 131	1.25 173	1.00 193	0.75 133	1.10 95	1.09 280	0.24 107	0.21 217	0.24 105	0.19 118	0.35 300	0.27 189
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
DA	0.98 155	0.46 71	1.34 124	0.92 219	0.43 94	4.34 504	0.85 317	2.79 230	1.35 132	0.82 133	1.30 187	0.89 171	1.08 245	1.11 97	0.56 91	0.30 263	0.18 103	0.24 105	0.18 93	0.25 109	0.23 121

GGEV	0.98 155	0.46 71	1.34 124	0.92 219	0.43 94	4.34 504	0.85 317	2.79 230	1.35 132	0.82 133	1.30 187	0.89 171	1.08 245	1.11 97	0.56 91	0.30 263	0.18 103	0.24 105	0.18 93	0.25 109	0.23 121

SCV_C0	0.89 126	0.59 193	1.96 189	0.83 149	0.44 102	1.24 28	0.64 181	3.33 298	1.66 281	0.82 133	1.20 154	0.73 129	0.66 107	1.62 224	0.66 124	0.32 307	0.21 217	0.24 105	0.20 138	0.28 158	0.23 121

rvit_stereo_0081	0.80 96	0.63 241	1.19 97	0.91 213	0.64 235	1.27 32	0.61 163	2.05 108	1.71 295	0.82 133	0.73 64	0.85 160	0.75 133	1.30 158	0.80 184	0.31 286	0.26 351	0.27 191	0.25 240	0.38 328	0.27 189

rvit_stereo_0082	0.80 96	0.63 241	1.19 97	0.91 213	0.64 235	1.27 32	0.61 163	2.05 108	1.71 295	0.82 133	0.73 64	0.85 160	0.75 133	1.30 158	0.80 184	0.31 286	0.26 351	0.27 191	0.25 240	0.38 328	0.27 189

RSM	0.80 96	0.50 109	1.08 56	0.83 149	0.51 156	1.31 42	0.77 262	2.28 140	1.43 152	0.82 133	1.44 224	1.22 228	0.62 91	1.17 124	0.63 109	0.22 80	0.18 103	0.24 105	0.19 118	0.27 141	0.20 52

IGEV++	0.90 130	0.58 185	1.32 122	0.94 239	0.45 110	1.27 32	1.00 407	3.32 292	1.55 231	0.82 133	1.34 200	0.86 164	1.09 247	1.16 116	0.89 222	0.33 324	0.18 103	0.23 74	0.19 118	0.29 176	0.22 110

Selective-IGEV	0.80 96	0.52 121	1.05 40	0.75 102	0.61 221	1.31 42	0.82 297	2.60 200	1.41 146	0.82 133	1.64 283	0.71 122	0.62 91	1.22 134	0.64 112	0.22 80	0.19 139	0.24 105	0.18 93	0.25 109	0.20 52

castereo	0.82 108	0.70 306	1.04 38	0.85 171	0.50 153	1.29 40	0.91 364	3.22 275	1.20 107	0.83 141	1.24 165	0.72 125	0.91 194	1.00 80	0.67 129	0.26 143	0.16 46	0.25 131	0.20 138	0.24 95	0.21 91

CAS	1.26 228	0.40 19	1.46 138	2.97 598	1.61 536	4.13 456	0.73 224	1.78 77	1.49 185	0.83 141	1.10 139	0.59 79	0.53 61	1.26 144	0.80 184	2.99 603	0.13 1	0.21 52	0.13 1	0.31 218	1.72 583

SGD-Stereo	0.65 40	0.41 35	1.06 44	0.85 171	0.31 5	2.44 150	0.46 103	1.09 5	0.69 11	0.84 143	0.52 37	0.55 56	0.53 61	1.49 197	0.46 37	0.31 286	0.14 11	0.25 131	0.18 93	0.23 90	0.20 52

sAnonymous2	1.37 248	1.22 491	9.79 382	0.92 219	0.88 350	1.23 24	0.61 163	2.56 189	1.69 291	0.85 144	1.02 116	0.73 129	1.23 287	0.98 75	0.78 177	0.29 220	0.25 338	0.31 288	0.30 362	1.06 557	0.71 510

CroCo_RVC	1.37 248	1.22 491	9.79 382	0.92 219	0.88 350	1.23 24	0.61 163	2.56 189	1.69 291	0.85 144	1.02 116	0.73 129	1.23 287	0.98 75	0.78 177	0.29 220	0.25 338	0.31 288	0.30 362	1.06 557	0.71 510

AIO-test1	2.18 372	0.66 274	18.95 517	0.89 196	1.48 512	3.40 280	0.97 399	4.19 485	1.68 285	0.86 146	1.35 203	0.99 190	0.75 133	4.47 387	1.27 323	0.23 93	0.23 279	0.28 224	0.33 398	0.31 218	0.35 313

DEFOM-Stereo	0.70 52	0.46 71	1.13 85	0.72 96	0.48 141	3.40 280	0.44 94	0.90 3	0.77 18	0.86 146	0.58 45	0.45 34	0.43 17	1.76 249	0.43 16	0.24 107	0.18 103	0.22 60	0.16 41	0.21 61	0.20 52

rvit_stereo_0081_aga	0.81 105	0.75 354	1.84 175	0.72 96	0.73 286	1.21 23	0.63 178	1.92 94	1.39 139	0.87 148	0.80 79	0.79 145	0.69 113	1.27 148	0.69 141	0.35 356	0.29 384	0.26 160	0.25 240	0.40 343	0.27 189

Monster-pub-mixall	0.64 37	0.42 49	1.00 34	0.83 149	0.48 141	1.39 49	0.32 46	1.45 26	0.82 39	0.88 149	0.85 88	0.39 14	0.36 4	1.99 278	0.47 49	0.20 59	0.16 46	0.17 1	0.15 8	0.18 1	0.21 91

water-stereo	0.78 91	0.45 64	1.94 184	0.79 125	0.48 141	2.36 143	0.47 109	1.53 36	1.09 97	0.88 149	1.04 124	0.82 151	0.75 133	0.72 13	0.78 177	0.22 80	0.23 279	0.25 131	0.23 202	0.24 95	0.29 218

xyz-stereo-finetune2	1.16 196	0.63 241	1.50 143	0.57 13	0.36 22	3.47 296	0.65 190	2.70 212	1.23 109	0.88 149	1.75 317	0.91 177	1.76 422	3.54 364	1.74 419	0.24 107	0.22 250	0.30 265	0.27 286	0.31 218	0.26 172

zaero_v3	0.67 44	0.44 58	1.17 93	0.59 20	0.64 235	2.08 121	0.23 4	1.65 58	1.14 101	0.89 152	0.78 75	0.51 41	0.56 70	1.16 116	0.47 49	0.17 16	0.15 23	0.19 12	0.16 41	0.20 31	0.19 16

EGLCR-Stereo	1.06 176	0.51 115	1.56 152	1.02 295	0.39 62	4.27 497	0.42 84	4.08 457	1.48 177	0.90 153	0.68 59	1.09 203	0.66 107	1.81 257	0.62 106	0.27 160	0.19 139	0.29 245	0.23 202	0.37 323	0.25 148

ITERv4	0.76 78	0.41 35	1.18 95	0.55 9	0.64 235	2.03 109	0.24 7	2.20 125	0.78 22	0.91 154	1.28 182	0.46 35	1.90 450	0.82 34	0.53 83	0.19 49	0.16 46	0.19 12	0.18 93	0.21 61	0.26 172

rvit_stereo_0080	0.94 139	0.72 322	2.56 251	0.64 54	0.59 212	1.90 94	0.75 246	2.71 213	1.40 143	0.91 154	1.04 124	0.85 160	0.82 167	1.14 109	0.78 177	0.35 356	0.29 384	0.25 131	0.27 286	0.45 413	0.29 218

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 181	3.30 582	2.61 257	0.82 138	0.38 55	1.27 32	0.62 176	1.51 33	1.29 123	0.91 154	0.92 103	0.65 100	0.57 73	1.08 92	0.59 98	1.55 593	0.15 23	0.32 308	0.28 315	1.10 563	1.98 590

whm_eth	0.94 139	0.72 322	2.56 251	0.64 54	0.59 212	1.90 94	0.75 246	2.71 213	1.40 143	0.91 154	1.04 124	0.85 160	0.82 167	1.14 109	0.78 177	0.35 356	0.29 384	0.25 131	0.27 286	0.45 413	0.29 218

MoCha-V2	0.87 121	0.48 96	1.87 177	0.88 189	0.32 8	1.37 47	0.55 136	2.71 213	1.42 148	0.92 158	1.75 317	0.65 100	1.17 275	1.45 188	0.57 94	0.21 69	0.21 217	0.20 30	0.19 118	0.24 95	0.23 121

ITER	0.61 24	0.44 58	1.19 97	0.65 61	0.50 153	0.95 9	0.24 7	1.20 12	0.95 81	0.93 159	0.77 71	0.68 109	0.47 26	1.70 241	0.46 37	0.18 39	0.14 11	0.19 12	0.16 41	0.20 31	0.21 91

2w_stereo	0.75 70	0.46 71	1.08 56	0.68 80	0.56 187	2.00 106	0.61 163	2.87 240	0.83 44	0.93 159	0.93 106	0.36 4	1.13 259	0.90 55	0.61 102	0.17 16	0.13 1	0.23 74	0.17 69	0.20 31	0.21 91

xyz-stereo-finetune	1.05 175	0.62 232	1.46 138	0.59 20	0.36 22	3.48 299	0.81 293	2.69 211	1.74 307	0.94 161	1.21 158	0.91 177	0.78 150	2.53 329	1.28 327	0.24 107	0.24 314	0.26 160	0.23 202	0.30 199	0.23 121

MM-Stereo_test2	1.79 307	0.53 133	20.16 555	1.43 488	0.47 133	2.57 165	0.73 224	1.67 59	1.47 168	0.94 161	0.96 113	0.84 156	0.79 154	1.16 116	0.68 132	0.24 107	0.17 66	0.25 131	0.22 187	0.30 199	0.22 110

trnet	0.91 133	0.48 96	1.46 138	0.62 39	0.31 5	4.40 516	0.41 80	2.20 125	1.53 214	0.94 161	1.14 145	0.88 169	0.89 189	1.09 94	0.71 150	0.27 160	0.19 139	0.22 60	0.15 8	0.21 61	0.19 16

CREStereo	0.92 134	0.53 133	1.45 137	0.61 30	0.34 12	4.42 520	0.40 73	2.21 128	1.54 223	0.94 161	1.12 142	0.87 166	0.87 181	1.12 103	0.72 155	0.28 197	0.19 139	0.22 60	0.15 8	0.22 77	0.19 16
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
depthmonostereo	0.94 139	0.71 318	2.39 241	0.85 171	0.54 175	2.21 133	0.53 128	1.83 83	1.17 104	0.95 165	1.09 136	0.99 190	0.97 208	2.37 312	0.68 132	0.23 93	0.27 362	0.22 60	0.20 138	0.25 109	0.26 172

rvit_0105_5	1.13 186	0.93 424	2.60 254	0.91 213	0.56 187	1.92 97	0.91 364	3.02 253	2.63 491	0.95 165	1.20 154	1.18 218	0.93 200	1.51 201	0.93 247	0.40 413	0.43 497	0.37 408	0.35 423	0.42 387	0.44 400

GLC_STEREO	0.76 78	0.52 121	1.12 80	0.83 149	0.33 9	1.86 91	0.82 297	1.46 28	1.38 138	0.95 165	1.04 124	0.68 109	0.72 120	0.97 72	0.80 184	0.23 93	0.25 338	0.32 308	0.25 240	0.32 245	0.30 247

IGEV-RUCA	0.90 130	0.53 133	1.05 40	0.81 128	0.74 291	3.89 392	0.80 283	1.92 94	1.41 146	0.96 168	0.71 61	0.70 114	0.73 125	1.30 158	0.68 132	0.29 220	0.20 181	0.25 131	0.19 118	0.43 397	0.34 299

LoS	0.94 139	0.52 121	1.88 178	0.86 178	0.36 22	4.15 460	0.51 118	2.18 122	1.45 155	0.97 169	0.88 91	0.62 88	0.79 154	1.59 216	0.86 209	0.26 143	0.19 139	0.24 105	0.16 41	0.21 61	0.20 52
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.99 163	0.48 96	1.73 164	0.62 39	0.56 187	4.20 486	0.43 90	1.88 85	1.58 246	1.00 170	1.05 130	0.78 141	0.98 214	1.50 198	0.85 202	1.21 579	0.20 181	0.23 74	0.15 8	0.22 77	0.19 16

DLNR-FE	28.68 638	56.10 650	49.61 641	183.75 652	105.98 649	3.44 287	0.28 27	29.58 641	1.49 185	1.01 171	1.26 174	0.93 183	0.63 94	3.81 372	1.51 376	33.14 647	0.41 488	0.26 160	0.23 202	99.94 653	0.32 268

MGS-Stereo	0.80 96	0.56 162	1.53 146	0.93 235	0.39 62	1.26 31	0.73 224	1.45 26	1.30 125	1.01 171	2.26 464	0.80 147	0.56 70	1.16 116	0.65 119	0.27 160	0.23 279	0.26 160	0.22 187	0.27 141	0.25 148

ACVNet-DCA	1.85 313	0.74 341	13.77 430	1.78 548	0.36 22	4.48 527	0.74 236	3.98 426	1.53 214	1.01 171	1.81 352	0.72 125	1.62 384	2.13 291	0.64 112	0.29 220	0.17 66	0.32 308	0.21 154	0.33 264	0.32 268

xx1	2.03 349	0.74 341	13.77 430	1.78 548	0.36 22	4.48 527	0.74 236	4.23 499	3.95 590	1.01 171	1.81 352	1.79 313	1.34 305	2.13 291	0.64 112	0.29 220	0.17 66	0.33 343	0.33 398	0.33 264	0.32 268

1test111	1.99 343	0.74 341	13.77 430	1.78 548	0.36 22	4.48 527	0.74 236	3.98 426	1.53 214	1.01 171	1.81 352	0.72 125	1.62 384	4.66 390	0.98 259	0.29 220	0.17 66	0.32 308	0.21 154	0.33 264	0.32 268

cc1	1.98 340	0.74 341	13.77 430	1.78 548	0.36 22	4.48 527	0.74 236	4.23 499	3.95 590	1.01 171	1.81 352	0.72 125	1.62 384	2.13 291	0.64 112	0.29 220	0.17 66	0.32 308	0.21 154	0.31 218	0.29 218

DLNR_Zeroshot_test	28.62 637	55.50 649	49.94 643	183.62 651	115.05 651	3.43 286	0.28 27	29.49 640	1.49 185	1.01 171	1.26 174	0.93 183	0.63 94	3.92 379	1.51 376	29.81 646	0.41 488	0.26 160	0.23 202	93.28 651	0.32 268

Replicate-Monster	0.79 94	1.36 513	2.08 209	0.70 82	0.52 165	2.05 117	0.34 53	1.92 94	0.82 39	1.03 178	0.60 46	0.48 40	0.52 57	1.28 149	0.39 4	0.19 49	0.14 11	0.19 12	0.16 41	0.22 77	0.78 528

FlowAnything_test	0.75 70	0.60 205	1.18 95	0.82 138	0.58 208	2.29 138	0.66 193	1.38 22	0.80 34	1.03 178	0.76 68	0.63 93	0.49 43	0.84 37	0.91 233	0.31 286	0.27 362	0.40 434	0.48 510	0.31 218	0.30 247

H2IRNET	1.90 322	0.53 133	14.29 446	1.14 356	0.60 216	4.48 527	0.44 94	2.65 205	1.81 318	1.05 180	2.30 477	1.67 285	1.40 319	2.17 298	1.50 370	0.36 368	0.21 217	0.33 343	0.37 445	0.34 282	0.29 218

CroCo-Stereo Lap2	0.99 163	0.89 411	2.55 250	0.99 270	1.80 567	0.54 3	0.46 103	3.10 261	1.24 111	1.07 181	1.21 158	1.05 202	0.78 150	1.26 144	1.08 277	0.27 160	0.23 279	0.27 191	0.21 154	0.43 397	0.34 299

HART	1.03 173	0.85 401	3.13 285	0.84 159	0.38 55	1.17 20	0.42 84	3.54 324	1.47 168	1.08 182	2.17 449	1.48 262	0.57 73	1.37 173	0.74 164	0.23 93	0.18 103	0.28 224	0.21 154	0.32 245	0.24 138

tt1	1.79 307	0.73 333	10.41 393	1.75 545	0.36 22	4.55 547	0.79 273	4.22 495	3.37 574	1.08 182	1.80 340	0.74 134	1.48 346	2.21 304	0.65 119	0.29 220	0.16 46	0.31 288	0.22 187	0.30 199	0.29 218

AE-Stereo	1.18 197	0.60 205	2.05 197	1.10 337	0.60 216	4.39 512	0.72 219	3.74 360	1.62 271	1.10 184	1.90 391	1.01 194	0.92 197	1.45 188	0.82 193	0.28 197	0.22 250	0.28 224	0.28 315	0.26 128	0.22 110

HH	2.23 377	0.86 404	21.59 608	0.98 264	0.51 156	1.49 58	0.82 297	2.74 217	1.54 223	1.10 184	1.69 300	4.62 568	1.86 444	2.55 330	0.69 141	0.26 143	0.22 250	0.29 245	0.23 202	0.34 282	0.27 189

HanStereo	2.23 377	0.86 404	21.59 608	0.98 264	0.51 156	1.49 58	0.82 297	2.74 217	1.54 223	1.10 184	1.69 300	4.62 568	1.86 444	2.55 330	0.69 141	0.26 143	0.22 250	0.29 245	0.23 202	0.34 282	0.27 189

GCAP-Stereo	0.93 136	0.68 292	1.35 128	0.85 171	0.41 79	3.61 334	0.52 127	2.20 125	1.50 191	1.11 187	1.04 124	1.17 214	0.84 172	1.11 97	0.71 150	0.25 128	0.20 181	0.27 191	0.18 93	0.28 158	0.23 121

Selective-RAFT	1.15 192	0.46 71	1.64 159	0.99 270	0.45 110	4.17 474	0.51 118	3.21 273	1.69 291	1.12 188	1.34 200	1.45 259	1.40 319	2.08 286	0.94 249	0.41 428	0.20 181	0.24 105	0.23 202	0.27 141	0.25 148

CAS++	0.89 126	0.64 253	1.46 138	0.81 128	0.51 156	1.24 28	0.86 322	3.44 307	1.46 163	1.14 189	1.29 185	0.62 88	0.58 76	1.13 106	0.59 98	0.34 336	0.30 397	0.34 361	0.26 260	0.41 368	0.29 218
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 134	0.73 333	1.42 135	0.92 219	1.08 413	2.97 208	0.53 128	1.77 75	1.39 139	1.16 190	1.54 253	0.58 73	0.65 100	1.03 83	0.84 199	0.25 128	0.23 279	0.30 265	0.24 228	0.43 397	0.29 218

rvit_0105_3	1.24 217	0.93 424	2.84 273	0.97 256	0.58 208	2.38 144	1.08 430	3.26 282	2.53 476	1.18 191	1.40 216	1.24 230	1.04 227	1.73 245	0.97 256	0.44 452	0.44 502	0.40 434	0.42 490	0.42 387	0.50 440

UniTT-Stereo	0.82 108	0.47 86	2.63 261	0.96 249	1.19 441	0.78 6	0.39 67	1.12 7	1.54 223	1.19 192	1.26 174	0.51 41	0.64 97	1.13 106	1.03 268	0.30 263	0.20 181	0.24 105	0.21 154	0.40 343	0.25 148

testlalala_base	1.62 280	0.74 341	1.63 157	1.19 386	1.40 496	2.63 172	0.84 308	4.09 459	1.31 126	1.22 193	1.42 220	1.21 227	0.85 174	1.16 116	0.73 158	3.92 617	2.10 607	0.27 191	0.18 93	4.49 615	1.11 560

ITERv2	0.73 64	0.43 54	1.19 97	0.61 30	0.58 208	2.98 209	0.22 2	1.37 20	1.27 120	1.23 194	0.90 98	0.62 88	0.54 64	1.13 106	0.44 24	0.18 39	0.15 23	0.20 30	0.16 41	0.20 31	0.20 52

MM-Stereo_test3	1.09 181	0.59 193	1.55 150	1.73 543	1.18 434	1.91 96	0.86 322	3.52 319	1.76 311	1.25 195	1.86 376	1.10 206	0.69 113	1.32 161	0.86 209	0.27 160	0.23 279	0.27 191	0.22 187	0.34 282	0.30 247

StereoVision	1.65 286	0.75 354	7.47 354	1.01 284	1.80 567	2.61 170	0.61 163	3.06 259	1.96 343	1.25 195	3.46 563	1.85 331	0.88 183	2.07 284	1.93 442	0.43 445	0.36 446	0.37 408	0.36 433	0.48 431	0.33 286

DilatedVolume-Stereo	0.81 105	0.60 205	1.51 145	1.01 284	0.59 212	1.34 44	0.51 118	1.56 41	1.08 95	1.26 197	1.24 165	0.77 140	0.87 181	1.79 255	0.72 155	0.23 93	0.24 314	0.22 60	0.21 154	0.25 109	0.23 121

ToySt	1.35 246	0.72 322	3.65 310	1.01 284	0.50 153	3.31 268	1.01 410	3.46 308	1.73 301	1.30 198	1.55 257	2.07 365	1.47 344	1.88 270	1.40 345	0.27 160	0.27 362	0.30 265	0.32 390	0.42 387	0.39 355

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 414	0.99 441	19.62 533	1.09 328	0.96 372	1.51 60	0.44 94	4.05 447	1.64 275	1.31 199	1.67 292	4.93 575	2.45 495	2.52 327	1.40 345	0.30 263	0.20 181	0.31 288	0.50 520	0.57 467	0.60 483

MSCF	0.97 153	0.82 388	1.26 109	0.88 189	0.40 70	3.17 233	0.88 346	2.79 230	1.39 139	1.32 200	1.19 152	0.58 73	1.33 303	1.28 149	0.64 112	0.25 128	0.19 139	0.25 131	0.25 240	0.28 158	0.32 268

raft+_RVC	1.21 207	0.83 392	2.61 257	1.35 460	0.97 376	3.60 330	0.76 249	3.23 277	1.51 198	1.33 201	1.67 292	1.03 198	1.10 253	1.87 269	0.92 238	0.24 107	0.22 250	0.25 131	0.24 228	0.26 128	0.25 148

UDGNet	1.40 251	1.52 530	2.22 222	1.38 478	0.62 227	4.39 512	0.68 202	1.80 79	2.18 395	1.34 202	1.18 150	0.99 190	1.00 217	2.16 296	1.19 299	1.09 573	0.34 434	1.30 590	0.98 579	1.10 563	0.58 478

Anonymous3	1.72 295	0.76 360	11.61 407	0.83 149	0.84 335	4.46 525	0.84 308	3.57 328	1.16 102	1.34 202	1.37 208	1.11 208	1.03 223	1.58 211	1.13 288	0.70 549	0.58 550	0.33 343	0.35 423	0.47 428	0.42 385

RALCasStereoNet	1.19 199	1.02 446	2.06 206	1.12 348	1.14 425	3.08 224	0.70 214	2.99 248	1.73 301	1.34 202	1.68 295	1.18 218	0.91 194	2.16 296	1.00 264	0.30 263	0.26 351	0.24 105	0.21 154	0.29 176	0.30 247

PSMNet-RUCA	1.64 285	1.50 529	2.57 253	1.50 506	1.38 492	3.05 216	1.36 479	3.31 287	2.24 404	1.36 205	2.07 430	1.40 254	1.09 247	1.83 260	1.55 382	1.15 577	0.69 570	1.26 589	0.96 577	1.64 585	0.94 548

FACV-RUCA	1.26 228	0.65 263	2.21 219	1.06 311	1.50 515	2.69 174	1.15 446	3.05 256	1.87 329	1.36 205	1.99 410	1.03 198	1.15 274	1.36 168	1.10 281	0.41 428	0.41 488	0.73 567	0.41 483	0.61 481	0.41 381

UGAM	2.58 458	0.56 162	18.55 511	0.89 196	0.71 279	3.23 245	1.03 416	2.75 219	1.75 309	1.36 205	2.77 529	2.69 429	1.28 293	10.75 536	1.40 345	0.28 197	0.24 314	0.40 434	0.31 378	0.35 300	0.30 247

anonymousdsp2	1.26 228	0.60 205	3.74 312	1.02 295	0.41 79	3.60 330	0.72 219	3.68 346	1.47 168	1.37 208	1.56 261	1.83 325	1.01 219	2.00 279	0.66 124	0.29 220	0.20 181	0.28 224	0.20 138	0.32 245	0.29 218

rafts_anoy	1.24 217	0.80 377	3.61 308	1.17 377	1.20 447	3.00 211	0.61 163	3.17 270	1.58 246	1.37 208	1.26 174	1.19 222	1.12 257	1.78 251	1.25 317	0.32 307	0.23 279	0.32 308	0.32 390	0.31 218	0.30 247

rvit_105_1	1.43 254	0.90 413	3.27 291	1.08 322	0.68 265	2.79 176	1.27 468	3.52 319	2.35 432	1.38 210	1.54 253	1.28 234	1.14 266	2.91 348	1.40 345	0.54 515	0.47 520	0.45 469	0.59 543	0.44 405	0.58 478

GASTEREO	1.00 165	0.98 440	1.23 105	0.90 205	0.40 70	3.40 280	0.88 346	2.77 222	1.44 154	1.39 211	1.30 187	0.55 56	1.35 308	1.33 162	0.64 112	0.25 128	0.19 139	0.25 131	0.25 240	0.25 109	0.31 257

FADNet-RVC	2.51 443	2.27 563	14.03 439	1.09 328	0.81 313	3.54 317	1.10 436	4.13 470	2.48 466	1.39 211	1.22 160	1.85 331	1.77 424	9.78 501	2.06 459	0.38 393	0.37 459	0.40 434	0.40 476	0.67 505	0.48 426

rvit_stereo_0075_2	1.18 197	0.74 341	2.66 264	0.90 205	1.27 464	2.51 156	0.69 208	2.25 134	2.06 366	1.40 213	1.86 376	1.46 261	0.84 172	1.42 181	0.94 249	0.46 468	0.40 479	0.48 486	0.38 458	0.46 424	0.51 448

FADNet	2.49 440	1.76 545	13.17 419	1.17 377	0.95 371	3.27 257	0.88 346	3.94 415	2.27 412	1.40 213	1.29 185	2.51 413	2.06 462	9.93 508	1.94 444	0.43 445	0.45 507	0.40 434	0.43 493	1.06 557	0.53 455

4D-IteraStereo	1.97 338	0.84 397	20.43 572	0.78 123	1.56 528	2.09 123	1.05 422	2.43 159	1.56 237	1.41 215	1.00 115	1.94 338	0.61 89	1.22 134	1.06 272	0.27 160	0.18 103	0.31 288	0.26 260	0.27 141	0.23 121

TestStereo	2.00 344	1.02 446	12.25 411	0.70 82	0.61 221	1.88 92	0.55 136	2.31 145	1.52 207	1.41 215	1.33 195	1.27 233	0.90 192	11.62 576	0.81 190	0.34 336	0.19 139	0.33 343	0.24 228	0.44 405	0.24 138

testlalala2	2.31 398	0.63 241	20.54 575	2.56 591	2.87 597	3.79 366	0.76 249	4.20 486	1.48 177	1.42 217	1.43 222	2.45 406	0.80 161	1.03 83	0.68 132	0.27 160	0.25 338	0.24 105	0.21 154	0.33 264	0.28 208

dd	1.26 228	1.15 474	2.47 247	0.92 219	0.49 149	4.35 507	0.75 246	1.92 94	2.11 382	1.44 218	1.24 165	1.19 222	1.05 232	1.78 251	1.70 411	0.57 521	0.34 434	0.35 380	0.33 398	0.60 476	0.46 416

ACV-stereo	2.92 492	0.92 420	20.27 563	1.33 448	1.05 404	4.68 568	1.10 436	2.66 207	1.64 275	1.46 219	1.32 193	5.41 590	4.24 564	7.83 459	1.90 439	0.44 452	0.52 534	0.32 308	0.29 343	0.45 413	0.63 493

FADNet_RVC	2.65 463	2.28 565	16.51 475	0.98 264	0.92 361	4.09 444	0.83 302	4.26 516	1.73 301	1.46 219	1.78 334	1.60 277	1.50 353	8.88 475	2.39 486	0.47 477	0.38 465	0.44 462	0.58 541	0.89 543	0.97 550

Reg-Stereo(zero)	1.60 276	0.42 49	10.69 396	0.89 196	0.68 265	3.27 257	0.47 109	2.27 137	1.54 223	1.48 221	1.24 165	2.55 416	2.68 508	1.48 195	1.10 281	0.19 49	0.19 139	0.22 60	0.18 93	0.24 95	0.26 172

knoymous	1.30 239	0.60 205	5.57 337	0.88 189	0.75 293	3.04 214	0.90 356	2.68 209	1.33 128	1.48 221	1.07 134	2.78 445	0.88 183	1.29 154	0.85 202	0.31 286	0.22 250	0.35 380	0.20 138	0.45 413	0.37 333

AnonymousM	1.22 211	1.32 508	0.97 30	0.88 189	0.56 187	4.03 432	0.69 208	2.41 152	1.68 285	1.48 221	1.31 192	1.15 212	1.00 217	1.18 129	0.73 158	0.32 307	0.40 479	2.07 598	1.70 601	0.24 95	0.22 110

qqq	1.30 239	0.57 172	1.67 160	1.15 369	0.51 156	2.18 128	0.91 364	3.98 426	1.53 214	1.50 224	1.24 165	1.79 313	1.34 305	4.66 390	0.98 259	0.28 197	0.31 407	0.33 343	0.33 398	0.33 264	0.32 268

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 471	1.26 498	22.01 615	1.08 322	0.99 386	1.61 69	0.86 322	3.69 351	1.64 275	1.52 225	5.62 585	3.35 492	3.44 547	2.20 302	1.33 338	0.26 143	0.21 217	0.30 265	0.62 549	0.93 547	0.67 501

test_4	1.30 239	0.50 109	6.16 341	0.84 159	0.45 110	1.61 69	1.12 440	2.14 118	1.42 148	1.52 225	2.31 484	1.84 328	0.79 154	2.52 327	1.19 299	0.27 160	0.17 66	0.29 245	0.29 343	0.29 176	0.25 148

GMStereo	1.01 168	1.00 444	2.86 275	0.83 149	0.45 110	1.47 56	0.57 143	1.89 88	2.11 382	1.52 225	1.24 165	0.87 166	0.74 130	1.58 211	0.94 249	0.40 413	0.21 217	0.30 265	0.30 362	0.47 428	0.36 319
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
riskmin	1.25 221	0.56 162	2.05 197	1.05 305	0.93 366	2.86 186	0.55 136	3.23 277	1.34 129	1.55 228	1.07 134	3.56 518	2.03 458	1.29 154	1.00 264	0.28 197	0.27 362	0.34 361	0.21 154	0.41 368	0.43 394

TRStereo	2.31 398	1.87 549	19.74 537	1.53 511	1.16 432	4.26 492	1.08 430	4.73 591	1.45 155	1.55 228	1.28 182	1.75 300	0.85 174	1.81 257	1.20 302	0.36 368	0.26 351	0.32 308	0.36 433	0.34 282	0.33 286

Occ-G	0.86 117	0.52 121	1.39 131	0.82 138	0.66 253	1.37 47	0.79 273	1.58 43	1.31 126	1.56 230	0.87 90	2.18 372	0.89 189	0.97 72	0.88 219	0.26 143	0.19 139	0.26 160	0.19 118	0.25 109	0.24 138

iRaft-Stereo_5w	2.10 359	0.83 392	8.57 365	0.81 128	0.76 297	3.21 241	0.84 308	3.71 357	1.65 279	1.56 230	2.50 502	2.20 373	2.23 479	9.13 483	2.01 454	0.38 393	0.19 139	0.35 380	0.27 286	0.45 413	0.39 355

XX-TBD	1.03 173	0.95 432	1.94 184	1.30 437	0.43 94	3.97 422	0.33 49	1.74 69	1.73 301	1.59 232	2.02 414	0.69 113	0.60 86	1.16 116	0.66 124	0.30 263	0.25 338	0.23 74	0.15 8	0.31 218	0.22 110

11t1	1.11 184	0.53 133	1.80 172	1.55 518	0.65 246	2.20 132	0.60 159	3.66 343	1.49 185	1.60 233	1.26 174	1.03 198	1.35 308	1.72 244	0.97 256	0.28 197	0.31 407	0.29 245	0.23 202	0.30 199	0.34 299

MIM_Stereo	1.20 204	0.78 369	3.30 293	1.05 305	0.43 94	3.04 214	0.60 159	2.46 165	1.51 198	1.60 233	1.58 264	1.82 322	1.29 296	2.00 279	1.07 275	0.24 107	0.24 314	0.28 224	0.25 240	0.27 141	0.27 189

TestStereo1	1.56 267	0.81 381	2.32 233	1.61 528	0.64 235	4.13 456	1.36 479	3.79 369	3.20 562	1.60 233	2.57 512	1.39 249	2.15 470	2.51 322	1.30 331	0.29 220	0.20 181	0.34 361	0.25 240	0.40 343	0.36 319

SA-5K	1.56 267	0.81 381	2.32 233	1.61 528	0.64 235	4.13 456	1.36 479	3.79 369	3.20 562	1.60 233	2.57 512	1.39 249	2.15 470	2.51 322	1.30 331	0.29 220	0.20 181	0.34 361	0.25 240	0.40 343	0.36 319

RAFT	1.23 212	0.84 397	2.05 197	0.96 249	0.47 133	1.80 85	0.94 385	3.18 272	1.46 163	1.60 233	1.71 306	3.04 465	1.59 374	1.64 230	1.32 334	0.38 393	0.24 314	0.40 434	0.32 390	0.40 343	0.35 313

x	1.15 192	0.57 172	1.53 146	1.44 491	0.67 260	1.94 99	0.97 399	3.87 389	1.57 243	1.61 238	1.28 182	1.58 274	1.22 284	1.93 273	1.04 270	0.28 197	0.30 397	0.34 361	0.29 343	0.32 245	0.31 257

RAFT+CT+SA	1.62 280	0.72 322	7.42 352	0.97 256	1.42 505	4.04 434	0.94 385	3.90 399	1.61 266	1.61 238	1.63 281	1.33 241	1.18 277	2.73 346	1.10 281	0.27 160	0.19 139	0.31 288	0.34 407	0.33 264	0.33 286

CFNet	2.34 409	1.10 464	8.96 371	1.34 455	1.24 457	4.09 444	0.73 224	4.04 443	2.77 509	1.62 240	1.87 379	2.27 376	1.45 339	11.41 566	1.82 429	0.31 286	0.24 314	0.43 457	0.36 433	0.43 397	0.33 286

WCG-NET	0.88 123	0.49 105	1.26 109	0.90 205	0.37 42	1.48 57	1.07 425	1.73 67	2.30 420	1.63 241	1.49 240	0.92 182	0.97 208	0.95 66	0.76 171	0.22 80	0.16 46	0.23 74	0.20 138	0.25 109	0.21 91

SA	1.62 280	0.75 354	3.78 314	1.07 314	0.43 94	4.26 492	1.36 479	4.45 568	3.12 551	1.63 241	1.97 405	1.68 287	2.26 481	2.55 330	1.27 323	0.27 160	0.22 250	0.37 408	0.37 445	0.35 300	0.30 247

CREStereo++_RVC	1.02 172	0.49 105	1.54 149	0.83 149	0.55 183	4.01 428	0.31 42	1.63 54	1.99 348	1.63 241	2.13 443	0.84 156	0.65 100	0.88 47	0.70 147	0.27 160	0.15 23	0.23 74	1.22 592	0.24 95	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
WCG-NET（raft）	0.95 146	0.55 151	1.20 103	0.84 159	0.31 5	1.44 53	1.01 410	1.55 40	2.37 441	1.64 244	1.42 220	2.38 392	1.01 219	1.29 154	0.76 171	0.22 80	0.19 139	0.22 60	0.20 138	0.25 109	0.21 91

ACVNet-4b	6.73 599	13.67 629	21.87 613	3.54 606	3.07 601	4.19 481	2.25 555	4.03 439	3.65 582	1.64 244	3.98 571	5.88 593	2.89 516	10.01 512	16.98 613	23.29 645	2.24 611	2.53 603	1.78 604	3.87 607	3.21 612

CASnet	0.78 91	0.51 115	1.29 117	0.81 128	0.29 2	1.28 38	0.74 236	1.51 33	1.89 335	1.64 244	1.09 136	0.65 100	0.64 97	0.91 58	0.76 171	0.29 220	0.17 66	0.41 446	0.31 378	0.32 245	0.19 16
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN-CSS_ROB	1.91 326	1.55 532	11.13 402	1.82 555	0.88 350	3.99 425	0.61 163	4.01 434	1.67 283	1.64 244	1.89 386	1.39 249	1.06 239	3.23 356	1.50 370	0.31 286	0.19 139	0.44 462	0.29 343	0.37 323	0.31 257

GANet-ADL	2.20 374	0.73 333	20.11 554	1.25 409	0.69 272	3.83 372	0.76 249	3.49 312	1.71 295	1.65 248	1.99 410	2.10 367	1.10 253	1.42 181	1.26 320	0.38 393	0.33 422	0.25 131	0.22 187	0.42 387	0.36 319

ICVP	2.26 384	0.66 274	21.18 599	0.99 270	0.88 350	4.28 498	0.95 389	3.32 292	1.60 262	1.66 249	1.76 326	1.34 242	1.14 266	1.62 224	1.32 334	0.53 513	0.35 440	0.33 343	0.29 343	0.40 343	0.51 448
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MaskLacGwcNet_RVC	3.13 520	1.43 523	9.93 384	2.50 589	1.62 537	4.29 499	1.68 527	3.95 417	2.43 457	1.66 249	1.91 392	3.04 465	1.41 324	13.26 609	1.58 386	3.82 615	1.59 599	1.12 586	0.46 502	2.21 591	2.74 606

raft_robust	1.92 329	1.15 474	3.34 296	1.02 295	0.43 94	3.84 377	0.46 103	4.42 561	2.52 475	1.67 251	1.36 207	2.17 371	6.37 594	6.78 441	1.04 270	0.28 197	0.24 314	0.30 265	0.35 423	0.31 218	0.32 268

FADNet-RVC-Resample	2.83 481	2.02 556	21.07 593	1.12 348	0.91 360	3.53 313	1.37 484	4.08 457	2.09 372	1.68 252	1.33 195	2.03 356	1.51 357	9.54 493	1.69 410	0.38 393	0.37 459	0.42 453	0.44 496	0.56 462	0.56 469

MM-Stereo_test1	1.90 322	0.53 133	19.85 541	1.39 480	0.48 141	1.81 86	0.79 273	3.00 250	1.82 319	1.69 253	1.09 136	0.87 166	0.97 208	1.45 188	0.74 164	0.24 107	0.21 217	0.27 191	0.24 228	0.35 300	0.24 138

tg	1.15 192	0.67 284	1.31 119	0.94 239	0.54 175	4.02 430	0.41 80	2.96 245	1.59 261	1.69 253	1.85 373	1.84 328	0.97 208	1.78 251	0.83 196	0.27 160	0.17 66	0.29 245	0.26 260	0.29 176	0.27 189

test_5	1.87 315	0.75 354	10.23 390	1.14 356	1.40 496	3.85 385	1.27 468	3.91 404	1.93 341	1.69 253	1.78 334	1.67 285	1.79 427	2.99 354	1.17 296	0.30 263	0.18 103	0.35 380	0.33 398	0.34 282	0.33 286

iRaftStereo_RVC	1.09 181	0.70 306	1.39 131	0.95 243	0.45 110	3.83 372	0.42 84	2.37 150	1.58 246	1.69 253	1.76 326	1.80 316	0.83 171	1.50 198	0.98 259	0.28 197	0.18 103	0.29 245	0.26 260	0.30 199	0.31 257

GCST	2.56 454	1.79 547	18.02 500	1.92 563	1.33 481	1.72 76	0.51 118	3.67 344	2.03 357	1.70 257	1.61 276	1.55 271	1.29 296	5.06 396	1.24 314	2.06 595	0.77 577	1.45 593	0.97 578	1.14 567	1.34 571

PCWNet_CMD	2.23 377	0.65 263	17.36 488	0.83 149	0.76 297	3.51 309	0.64 181	3.60 332	1.97 345	1.70 257	1.63 281	3.22 480	3.05 527	2.09 289	1.11 284	0.31 286	0.36 446	0.47 478	0.26 260	0.64 495	0.47 421

RAFT_CTSACE	1.80 309	1.06 457	10.00 385	1.71 540	1.39 494	3.49 302	1.06 423	3.05 256	1.62 271	1.70 257	2.04 419	2.51 413	1.80 432	1.98 277	0.94 249	0.25 128	0.22 250	0.28 224	0.30 362	0.30 199	0.26 172

ASMatch	2.62 460	0.60 205	20.65 581	1.37 476	0.64 235	4.39 512	0.78 266	1.97 101	1.58 246	1.70 257	3.89 570	1.94 338	3.79 554	5.46 404	1.64 404	0.31 286	0.24 314	0.34 361	0.28 315	0.33 264	0.50 440

MSMDNet	2.23 377	0.64 253	17.32 484	0.84 159	0.75 293	3.53 313	0.64 181	3.61 335	1.98 347	1.71 261	1.64 283	3.22 480	2.99 520	2.08 286	1.11 284	0.31 286	0.37 459	0.45 469	0.26 260	0.62 485	0.45 406

AIO-test2	1.61 278	1.30 502	3.40 297	1.16 375	1.31 470	3.18 235	0.74 236	4.06 451	1.52 207	1.72 262	2.21 457	0.78 141	0.74 130	3.64 369	0.95 254	3.64 611	0.26 351	0.35 380	0.42 490	0.37 323	0.33 286

PSMNet-ADL	1.91 326	0.72 322	1.78 171	1.09 328	0.86 341	4.18 477	0.78 266	3.77 365	2.10 380	1.72 262	1.85 373	2.91 456	1.82 437	10.38 526	1.91 440	0.48 482	0.46 516	0.28 224	0.29 343	0.38 328	0.51 448

GES	1.38 250	0.64 253	2.61 257	1.09 328	0.57 199	4.30 501	1.02 414	3.86 386	1.51 198	1.72 262	1.74 313	1.28 234	1.77 424	1.62 224	1.61 393	0.39 405	0.27 362	0.33 343	0.30 362	0.41 368	0.47 421

CFNet-RSSM	2.08 358	0.52 121	20.06 549	1.01 284	0.56 187	3.39 277	0.64 181	3.67 344	1.55 231	1.72 262	1.37 208	2.57 418	1.19 281	1.11 97	0.86 209	0.27 160	0.20 181	0.25 131	0.23 202	0.27 141	0.23 121

CoDeX	2.40 422	0.78 369	13.21 420	1.00 278	1.18 434	3.24 249	1.32 473	4.14 476	2.41 453	1.74 266	1.84 366	2.05 360	1.47 344	10.03 513	1.60 390	0.34 336	0.28 374	0.32 308	0.27 286	0.32 245	0.39 355

ac_64	2.35 414	0.62 232	9.77 381	1.32 443	1.71 555	3.27 257	0.93 379	3.48 309	2.50 471	1.74 266	1.73 311	3.91 531	1.77 424	10.21 519	1.86 434	0.40 413	0.31 407	0.33 343	0.30 362	0.34 282	0.39 355

LL-Strereo2	1.23 212	0.85 401	2.38 240	0.93 235	0.68 265	3.72 351	1.37 484	2.54 186	1.99 348	1.75 268	1.40 216	1.82 322	0.73 125	1.40 174	0.99 262	0.31 286	0.23 279	0.55 525	0.35 423	0.29 176	0.24 138

HCRNet	1.60 276	0.56 162	2.47 247	0.78 123	1.36 487	4.11 451	0.71 216	3.57 328	2.79 512	1.75 268	1.61 276	1.58 274	1.41 324	5.79 414	1.56 384	0.34 336	0.28 374	0.36 396	0.29 343	0.33 264	0.37 333

Ntro	4.21 564	8.94 609	19.89 543	3.22 601	2.96 599	4.15 460	1.89 538	3.92 409	2.36 435	1.77 270	2.14 444	3.35 492	2.17 475	9.48 492	2.24 477	3.52 610	1.76 602	2.13 599	1.31 593	3.83 606	3.09 607

cross-raft	2.01 347	0.57 172	19.01 519	1.03 302	0.56 187	2.11 125	0.72 219	3.63 337	1.57 243	1.77 270	1.51 243	3.17 477	1.13 259	1.16 116	0.85 202	0.23 93	0.21 217	0.26 160	0.23 202	0.28 158	0.25 148

Consistency-Raft	2.86 483	1.66 539	19.61 532	1.40 483	1.75 559	3.84 377	1.32 473	4.07 453	2.25 407	1.78 272	2.67 521	1.82 322	4.41 567	1.94 275	2.06 459	0.83 562	0.94 584	1.03 580	1.12 586	1.70 587	1.09 558

ACVNet	1.46 258	0.64 253	3.56 304	0.93 235	0.85 336	4.22 487	0.80 283	2.85 235	2.08 369	1.78 272	1.88 380	3.10 470	1.46 342	1.33 162	1.89 437	0.29 220	0.26 351	0.30 265	0.26 260	0.39 338	0.27 189

CFNet-ft	1.90 322	0.95 432	3.56 304	1.07 314	1.54 521	4.09 444	0.90 356	2.85 235	1.82 319	1.78 272	1.70 302	2.75 437	1.48 346	9.33 488	1.72 414	0.33 324	0.30 397	0.61 543	0.36 433	0.52 445	0.39 355

CFNet_RVC	1.90 322	0.95 432	3.56 304	1.07 314	1.54 521	4.09 444	0.90 356	2.85 235	1.82 319	1.78 272	1.70 302	2.75 437	1.48 346	9.33 488	1.72 414	0.33 324	0.30 397	0.61 543	0.36 433	0.52 445	0.39 355

Zero-FE251	0.80 96	0.75 354	1.71 162	0.88 189	0.70 276	2.59 169	0.45 99	1.38 22	0.83 44	1.79 276	0.61 48	0.73 129	0.81 165	0.82 34	0.61 102	0.29 220	0.23 279	0.27 191	0.19 118	0.20 31	0.20 52

Gwc-CoAtRS	1.58 270	0.57 172	11.69 408	1.01 284	0.60 216	2.53 162	0.64 181	2.36 149	1.56 237	1.80 277	1.47 232	2.74 435	1.18 277	1.12 103	0.90 226	0.27 160	0.21 217	0.25 131	0.22 187	0.27 141	0.23 121

GANet-RSSM	1.98 340	0.62 232	3.49 299	1.69 536	1.23 455	4.22 487	0.91 364	3.31 287	1.86 328	1.81 278	1.74 313	2.34 386	1.82 437	10.92 545	1.73 418	0.34 336	0.29 384	0.31 288	0.28 315	0.39 338	0.40 375

RASNet	2.56 454	0.70 306	10.06 386	1.60 525	2.25 588	3.67 343	1.00 407	3.38 302	3.14 554	1.81 278	2.11 438	4.60 567	2.30 483	10.25 521	2.61 507	0.37 376	0.24 314	0.25 131	0.24 228	0.28 158	0.26 172

FE-Mocha	1.06 176	0.74 341	2.45 246	0.97 256	0.69 272	1.57 64	0.40 73	2.92 242	1.47 168	1.82 280	1.81 352	1.62 280	0.88 183	1.36 168	0.78 177	0.29 220	0.20 181	0.35 380	0.31 378	0.26 128	0.33 286

CBFPSM	2.05 353	0.95 432	10.12 389	1.07 314	1.05 404	2.84 181	1.20 459	3.28 283	1.73 301	1.82 280	1.30 187	4.56 566	4.06 559	2.34 311	2.34 485	0.25 128	0.38 465	0.32 308	0.27 286	0.37 323	0.79 532

MIPNet	2.33 405	0.71 318	19.82 539	0.89 196	0.56 187	4.76 586	0.61 163	4.32 540	2.37 441	1.83 282	1.48 239	1.48 262	1.98 457	2.63 337	1.44 354	0.29 220	0.20 181	0.26 160	0.23 202	0.30 199	0.39 355

gcap-zeroshot	1.30 239	0.61 222	4.09 315	0.94 239	0.56 187	3.50 306	0.84 308	3.12 263	1.72 298	1.84 283	1.22 160	2.72 434	0.88 183	1.46 192	0.80 184	0.29 220	0.30 397	0.27 191	0.21 154	0.29 176	0.25 148

GCAP-BAT	1.21 207	0.74 341	3.23 288	0.95 243	0.70 276	3.86 387	0.93 379	1.89 88	1.48 177	1.85 284	1.96 399	1.68 287	0.79 154	1.78 251	0.81 190	0.29 220	0.20 181	0.24 105	0.20 138	0.26 128	0.35 313

RAFT-Test	1.44 255	0.59 193	6.10 340	1.01 284	0.69 272	2.90 190	0.80 283	3.68 346	1.70 294	1.85 284	1.68 295	3.15 475	1.03 223	1.20 131	0.99 262	0.27 160	0.22 250	0.25 131	0.23 202	0.27 141	0.25 148

anonymousa	2.16 368	0.67 284	19.19 520	1.04 304	1.67 549	2.06 119	0.79 273	2.86 238	1.96 343	1.85 284	2.14 444	3.23 482	1.81 435	1.12 103	1.15 290	0.26 143	0.26 351	0.34 361	0.32 390	0.30 199	0.28 208

SFCPSM	2.18 372	0.63 241	17.03 483	0.88 189	0.98 383	3.74 356	1.28 470	4.09 459	2.16 391	1.85 284	1.83 361	1.65 283	1.39 315	2.50 319	1.50 370	0.33 324	0.27 362	0.39 428	0.36 433	0.34 282	0.37 333

iResNetv2_ROB	2.65 463	5.00 591	19.28 526	2.06 573	1.09 417	3.83 372	1.13 443	4.14 476	2.09 372	1.85 284	2.03 416	2.01 355	1.51 357	3.58 365	1.58 386	0.34 336	0.21 217	0.32 308	0.21 154	0.44 405	0.29 218

DDVS	1.68 291	0.79 373	2.52 249	1.26 416	1.16 432	3.17 233	0.78 266	3.12 263	1.82 319	1.86 289	1.91 392	2.92 458	1.43 332	6.20 424	1.63 401	0.45 461	0.65 562	0.34 361	0.38 458	0.48 431	0.79 532

Anonymous_2	3.01 509	0.89 411	4.53 324	1.06 311	1.18 434	2.93 201	0.87 342	3.24 279	1.46 163	1.86 289	1.35 203	4.11 543	2.35 488	1.64 230	1.28 327	0.82 560	0.90 582	8.71 637	15.84 640	4.44 614	0.74 519

test_sample1	1.62 280	0.55 151	1.88 178	1.44 491	0.79 308	2.27 136	0.64 181	4.00 432	1.82 319	1.87 291	1.35 203	1.57 272	1.62 384	9.55 495	1.24 314	0.30 263	0.27 362	0.31 288	0.28 315	0.32 245	0.32 268

IPLGR	2.53 447	0.58 185	20.46 573	0.82 138	0.52 165	4.56 552	0.50 114	4.30 533	2.38 446	1.87 291	1.53 251	1.68 287	1.72 417	6.95 444	1.15 290	0.28 197	0.21 217	0.27 191	0.23 202	0.33 264	0.32 268

GANetREF_RVC	3.20 527	1.93 551	18.84 514	1.51 508	0.80 310	4.12 453	1.82 534	4.16 481	2.91 530	1.87 291	1.74 313	2.48 410	1.84 439	13.18 608	1.74 419	0.80 557	0.57 545	0.79 570	0.74 560	1.20 575	0.86 540
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
EKT-Stereo	6.79 600	0.64 253	4.24 317	1.77 547	106.39 650	4.51 540	0.61 163	3.16 268	1.53 214	1.88 294	1.22 160	1.98 349	1.36 310	3.81 372	0.84 199	0.35 356	0.24 314	0.29 245	0.26 260	0.34 282	0.48 426

GASNet	3.24 528	5.55 595	20.58 579	1.56 520	1.25 460	2.32 140	1.12 440	4.04 443	2.67 497	1.88 294	2.10 434	3.00 462	2.16 473	10.59 530	2.43 493	0.65 537	0.37 459	0.61 543	0.45 500	0.87 542	0.58 478

Wz-Net-LNSev	2.30 397	1.67 541	14.88 453	1.18 383	1.65 545	3.49 302	1.54 510	3.63 337	2.03 357	1.88 294	1.64 283	3.29 486	2.06 462	2.71 344	2.02 455	0.40 413	0.33 422	0.32 308	0.31 378	0.53 451	0.49 433

PA-Net	3.09 516	1.24 496	18.84 514	1.38 478	1.19 441	3.42 285	1.75 528	3.89 394	3.27 570	1.88 294	2.10 434	3.03 464	1.88 448	11.60 574	2.88 517	0.40 413	0.54 537	0.44 462	0.62 549	0.52 445	1.02 553
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	2.13 365	0.67 284	15.11 460	0.84 159	0.75 293	3.96 417	0.65 190	3.95 417	1.78 314	1.88 294	1.79 337	3.26 484	1.64 400	2.51 322	1.16 293	0.31 286	0.36 446	0.54 524	0.27 286	0.65 498	0.45 406

iResNet_ROB	1.89 320	1.02 446	8.60 367	1.39 480	0.98 383	3.72 351	0.66 193	3.84 380	2.65 494	1.88 294	2.05 425	1.98 349	1.27 291	4.52 388	1.67 408	0.30 263	0.20 181	0.28 224	0.18 93	0.31 218	0.40 375

PAM	2.43 427	0.61 222	20.86 586	1.07 314	0.73 286	2.93 201	0.53 128	3.24 279	1.53 214	1.89 300	2.43 495	5.29 588	2.76 510	1.84 262	1.02 266	0.27 160	0.24 314	0.26 160	0.25 240	0.40 343	0.50 440

fast-acv-ft	2.54 449	1.19 482	20.08 552	1.41 484	1.40 496	3.18 235	1.17 451	3.37 301	2.28 416	1.90 301	2.15 446	2.69 429	2.17 475	2.91 348	2.31 482	0.37 376	0.39 474	0.45 469	0.39 465	0.57 467	0.45 406

MC-Stereo	1.06 176	0.48 96	1.55 150	1.15 369	0.41 79	4.56 552	0.61 163	2.06 110	1.46 163	1.90 301	1.61 276	0.89 171	1.12 257	1.35 166	0.73 158	0.25 128	0.18 103	0.26 160	0.22 187	0.25 109	0.24 138

CFNet_pseudo	2.12 363	0.67 284	15.14 461	0.85 171	0.74 291	3.95 412	0.64 181	3.95 417	1.78 314	1.90 301	1.79 337	3.27 485	1.62 384	2.51 322	1.16 293	0.31 286	0.36 446	0.53 517	0.27 286	0.63 487	0.44 400

AFF-stereo	1.31 243	0.77 363	1.46 138	1.10 337	0.45 110	3.93 402	0.48 111	2.92 242	2.92 532	1.90 301	2.21 457	2.11 369	1.52 359	1.93 273	1.12 287	0.21 69	0.16 46	0.25 131	0.25 240	0.29 176	0.20 52

NVstereo2D	2.54 449	0.90 413	11.10 401	1.32 443	1.47 511	3.58 327	1.38 486	4.13 470	2.45 462	1.90 301	1.71 306	2.86 451	1.76 422	10.86 541	1.66 407	0.60 526	0.43 497	0.53 517	0.41 483	0.78 532	0.94 548

test_sample2	1.75 302	0.56 162	2.25 225	1.41 484	0.80 310	2.91 193	0.86 322	4.05 447	2.04 361	1.91 306	1.39 213	1.57 272	1.55 371	10.65 533	1.06 272	0.32 307	0.28 374	0.32 308	0.30 362	0.36 313	0.33 286

IPLG	2.48 438	0.65 263	19.63 534	0.91 213	0.79 308	4.60 557	0.56 140	4.31 536	1.84 326	1.91 306	2.00 412	1.31 239	1.38 312	6.61 432	1.53 380	0.27 160	0.20 181	0.27 191	0.23 202	0.31 218	0.36 319

MyStereo06	2.46 433	0.72 322	19.97 546	1.02 295	0.99 386	4.26 492	0.86 322	3.51 318	1.68 285	1.92 308	1.73 311	4.01 537	4.22 563	1.62 224	0.88 219	0.24 107	0.23 279	0.34 361	0.26 260	0.42 387	0.36 319

MSKI-zero shot	2.22 375	0.64 253	20.09 553	0.96 249	0.56 187	4.04 434	0.70 214	3.91 404	1.50 191	1.92 308	2.28 469	1.92 336	0.71 117	2.93 350	0.67 129	0.26 143	0.23 279	0.26 160	0.21 154	0.28 158	0.26 172

RCA-Stereo	1.21 207	0.52 121	1.58 154	0.90 205	0.46 123	4.68 568	0.79 273	4.13 470	1.74 307	1.92 308	1.80 340	0.94 187	1.48 346	1.14 109	0.70 147	0.27 160	0.18 103	0.25 131	0.19 118	0.25 109	0.23 121

CC-Net-ROB	3.35 535	1.76 545	13.89 436	2.33 586	1.65 545	4.49 533	1.62 517	4.73 591	2.90 529	1.92 308	2.05 425	1.99 351	1.61 381	12.57 606	1.60 390	2.46 598	2.18 608	2.68 608	1.04 584	2.11 590	1.38 574

IGEV-FE	2.16 368	0.69 295	20.56 576	1.22 400	0.54 175	2.18 128	0.53 128	3.38 302	1.61 266	1.93 312	1.55 257	3.74 523	1.06 239	1.56 207	0.91 233	0.29 220	0.20 181	0.27 191	0.29 343	0.40 343	0.32 268

ITSA-stereo	1.86 314	0.72 322	3.74 312	1.20 391	0.66 253	4.09 444	0.91 364	4.24 507	2.53 476	1.93 312	1.77 331	1.59 276	2.15 470	6.12 423	2.44 494	0.40 413	0.38 465	0.40 434	0.40 476	0.50 439	0.98 552

IGEV_Zeroshot_test	2.16 368	0.69 295	20.60 580	1.22 400	0.54 175	2.18 128	0.53 128	3.38 302	1.61 266	1.93 312	1.55 257	3.76 525	1.05 232	1.55 206	0.91 233	0.29 220	0.20 181	0.27 191	0.29 343	0.40 343	0.32 268

NRIStereo	1.28 236	0.61 222	1.67 160	1.15 369	0.38 55	4.73 581	0.90 356	2.42 156	1.50 191	1.93 312	1.33 195	1.75 300	1.22 284	2.96 352	1.33 338	0.46 468	0.22 250	0.29 245	0.26 260	0.30 199	0.28 208

test-1	1.23 212	0.65 263	1.88 178	0.96 249	0.52 165	3.84 377	0.62 176	4.01 434	1.47 168	1.93 312	1.78 334	1.83 325	0.92 197	1.19 130	1.28 327	0.26 143	0.29 384	0.31 288	0.24 228	0.29 176	0.36 319

GwcNet-RSSM	2.66 465	1.05 452	15.91 467	1.22 400	1.19 441	4.12 453	1.12 440	3.84 380	2.02 355	1.93 312	1.79 337	3.12 473	1.46 342	10.37 524	2.05 458	0.33 324	0.27 362	0.35 380	0.30 362	0.40 343	0.36 319

PAM_32	2.45 430	0.63 241	20.74 583	1.05 305	0.65 246	2.83 180	0.46 103	2.91 241	1.54 223	1.95 318	2.66 520	4.99 578	3.78 553	1.96 276	0.92 238	0.27 160	0.22 250	0.27 191	0.25 240	0.36 313	0.48 426

AASNet	2.44 429	0.92 420	19.79 538	1.35 460	1.49 513	3.81 370	1.07 425	3.85 383	2.93 534	1.95 318	2.29 472	1.96 345	1.29 296	1.73 245	1.93 442	0.39 405	0.33 422	0.45 469	0.30 362	0.55 456	0.45 406

CRE-IMP	1.23 212	0.61 222	2.14 213	0.82 138	0.39 62	4.54 542	0.83 302	2.63 203	1.55 231	1.95 318	1.46 227	1.87 333	0.96 205	1.48 195	1.33 338	0.45 461	0.21 217	0.31 288	0.26 260	0.41 368	0.31 257

CSP-Net	1.78 306	1.32 508	1.92 183	1.16 375	1.03 399	3.38 276	1.31 472	3.52 319	1.75 309	1.96 321	1.93 397	2.40 393	1.48 346	8.58 471	1.58 386	0.46 468	0.34 434	0.27 191	0.26 260	0.41 368	0.50 440

FENet	2.25 381	0.50 109	20.29 565	1.35 460	0.67 260	4.01 428	0.60 159	3.95 417	1.99 348	1.96 321	1.11 140	2.43 401	1.43 332	1.60 218	1.39 344	0.32 307	0.22 250	0.33 343	0.26 260	0.29 176	0.39 355

RAFT-Stereo-weight	1.11 184	0.48 96	1.22 104	0.99 270	0.42 87	4.17 474	0.80 283	3.60 332	1.50 191	1.97 323	1.50 241	1.30 238	0.65 100	1.24 137	0.85 202	0.25 128	0.19 139	0.26 160	0.22 187	0.27 141	0.23 121

cf-r	2.57 457	0.79 373	16.09 469	1.48 502	1.35 484	4.19 481	0.93 379	3.68 346	2.36 435	1.97 323	1.81 352	3.42 499	1.45 339	8.24 464	1.83 431	0.32 307	0.26 351	0.33 343	0.30 362	0.34 282	0.37 333

GwcNet-ADL	2.47 436	0.67 284	21.48 606	0.96 249	0.72 281	4.61 558	0.95 389	4.42 561	2.36 435	1.98 325	1.80 340	2.55 416	1.24 289	1.90 271	1.41 349	0.40 413	0.46 516	0.24 105	0.27 286	0.41 368	0.49 433

CrosDoStereo	5.24 581	0.60 205	20.23 558	0.82 138	0.51 156	3.39 277	18.11 631	3.82 376	2.27 412	1.98 325	8.74 600	1.96 345	6.96 600	7.35 449	26.35 635	0.30 263	0.22 250	0.30 265	0.28 315	0.33 264	0.38 348

DeepStereo_LL	5.24 581	0.60 205	20.23 558	0.82 138	0.51 156	3.39 277	18.11 631	3.82 376	2.27 412	1.98 325	8.74 600	1.96 345	6.96 600	7.35 449	26.35 635	0.30 263	0.22 250	0.30 265	0.28 315	0.33 264	0.38 348

DIP-Stereo	1.24 217	0.69 295	1.77 169	0.65 61	0.61 221	4.29 499	0.58 152	4.44 565	2.53 476	1.98 325	1.33 195	0.91 177	0.86 177	1.25 143	1.25 317	0.36 368	0.23 279	0.32 308	0.23 202	0.32 245	0.29 218
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PSMNet_ROB	2.95 494	1.38 516	18.46 510	1.19 386	1.20 447	3.80 368	1.65 523	3.54 324	2.35 432	1.98 325	1.71 306	2.75 437	1.79 427	11.43 568	2.78 514	0.42 439	0.36 446	0.50 503	0.60 545	0.59 472	0.49 433

MyStereo04	2.29 394	0.80 377	18.77 513	1.00 278	1.04 402	3.95 412	0.95 389	3.91 404	2.54 480	1.99 330	1.27 181	2.31 384	1.65 402	2.02 283	1.77 423	0.24 107	0.24 314	0.34 361	0.26 260	0.41 368	0.37 333

Any-RAFT	1.40 251	0.53 133	2.78 271	1.09 328	0.64 235	4.41 518	0.81 293	3.97 424	2.78 510	1.99 330	1.34 200	2.36 390	1.56 373	1.56 207	0.75 167	0.27 160	0.20 181	0.25 131	0.18 93	0.25 109	0.28 208

DCRE	1.44 255	0.74 341	3.50 301	1.13 355	0.72 281	1.78 82	0.67 195	2.14 118	1.56 237	1.99 330	8.09 595	1.73 298	1.07 242	1.24 137	0.83 196	0.23 93	0.25 338	0.26 160	0.26 260	0.28 158	0.30 247

test_3	1.19 199	0.51 115	2.08 209	0.99 270	0.41 79	2.05 117	0.87 342	4.40 559	1.42 148	1.99 330	1.18 150	2.03 356	0.79 154	2.70 342	0.75 167	0.27 160	0.17 66	0.29 245	0.29 343	0.30 199	0.27 189

Patchmatch Stereo++	1.25 221	0.65 263	2.06 206	0.75 102	0.37 42	4.68 568	0.76 249	2.53 176	1.58 246	1.99 330	1.47 232	1.78 306	1.14 266	2.44 314	0.90 226	0.48 482	0.23 279	0.32 308	0.27 286	0.40 343	0.29 218
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.24 217	0.65 263	2.03 194	0.75 102	0.37 42	4.68 568	0.73 224	2.53 176	1.58 246	1.99 330	1.47 232	1.78 306	1.13 259	2.18 300	0.87 215	0.48 482	0.23 279	0.32 308	0.27 286	0.40 343	0.29 218

ROB_FTStereo_v2	1.23 212	0.66 274	2.02 193	0.75 102	0.37 42	4.67 567	0.76 249	2.53 176	1.58 246	1.99 330	1.46 227	1.78 306	1.14 266	2.08 286	0.88 219	0.48 482	0.22 250	0.32 308	0.27 286	0.40 343	0.29 218

ROB_FTStereo	1.25 221	0.66 274	2.14 213	0.75 102	0.37 42	4.65 564	0.77 262	2.53 176	1.58 246	1.99 330	1.47 232	1.78 306	1.13 259	2.26 309	0.86 209	0.47 477	0.22 250	0.32 308	0.27 286	0.40 343	0.29 218

HUI-Stereo	1.25 221	0.66 274	2.33 235	0.75 102	0.37 42	4.68 568	0.78 266	2.53 176	1.58 246	1.99 330	1.46 227	1.79 313	1.13 259	2.17 298	0.85 202	0.48 482	0.23 279	0.32 308	0.27 286	0.40 343	0.29 218

iGMRVC	1.26 228	0.66 274	2.14 213	0.75 102	0.37 42	4.66 565	0.74 236	2.53 176	1.58 246	1.99 330	1.46 227	1.78 306	1.14 266	2.46 316	0.92 238	0.48 482	0.23 279	0.32 308	0.27 286	0.40 343	0.29 218

iRAFT	1.25 221	0.65 263	2.06 206	0.75 102	0.37 42	4.68 568	0.76 249	2.53 176	1.58 246	1.99 330	1.47 232	1.78 306	1.14 266	2.44 314	0.90 226	0.48 482	0.23 279	0.32 308	0.27 286	0.40 343	0.29 218

RAFT-IKP	1.25 221	0.66 274	2.23 224	0.75 102	0.37 42	4.64 562	0.74 236	2.53 176	1.58 246	1.99 330	1.47 232	1.78 306	1.13 259	2.22 306	0.92 238	0.48 482	0.22 250	0.32 308	0.27 286	0.40 343	0.29 218

Sa-1000	1.63 284	0.79 373	3.56 304	1.11 344	0.48 141	4.06 437	1.41 493	4.49 574	2.75 507	2.00 342	2.80 532	1.84 328	1.43 332	2.64 339	1.50 370	0.27 160	0.19 139	0.36 396	0.33 398	0.36 313	0.30 247

GwcNet	3.00 507	1.63 535	19.83 540	1.32 443	2.04 581	3.27 257	1.55 511	3.65 340	2.33 429	2.00 342	2.12 441	3.56 518	1.68 410	9.47 491	2.45 495	0.44 452	0.45 507	0.46 475	0.38 458	0.60 476	0.76 524

DFGA-Net	2.11 361	3.00 577	7.43 353	1.11 344	0.76 297	3.72 351	0.60 159	2.63 203	1.91 339	2.01 344	2.07 430	1.22 228	1.04 227	10.26 522	2.26 478	0.27 160	0.22 250	0.34 361	0.34 407	0.61 481	0.48 426

AACVNet	1.83 311	1.02 446	2.41 244	1.45 495	0.87 346	3.21 241	0.73 224	3.16 268	1.61 266	2.01 344	1.82 360	2.28 377	1.33 303	10.98 547	1.49 369	0.39 405	0.32 415	0.38 424	0.32 390	0.43 397	0.44 400

s12784h	1.31 243	0.45 64	2.41 244	0.71 88	0.35 17	4.42 520	0.50 114	4.22 495	2.73 503	2.01 344	2.48 500	0.91 177	0.96 205	2.01 282	0.70 147	0.29 220	0.18 103	0.24 105	0.16 41	0.27 141	0.18 5

RALAANet	1.28 236	1.08 460	3.21 287	1.25 409	0.94 368	1.44 53	0.69 208	3.15 267	2.57 483	2.01 344	1.80 340	1.29 237	1.05 232	2.00 279	1.48 366	0.27 160	0.20 181	0.27 191	0.24 228	0.40 343	0.27 189

delet	1.92 329	0.76 360	5.14 329	1.01 284	1.65 545	3.44 287	2.03 546	3.76 363	2.48 466	2.01 344	2.05 425	2.63 425	1.90 450	5.34 401	2.12 466	0.28 197	0.29 384	0.40 434	0.31 378	0.41 368	0.45 406

RAFT_R40	1.70 294	0.59 193	2.99 279	1.46 497	0.46 123	4.74 584	0.98 405	2.23 132	1.56 237	2.02 349	2.35 492	2.71 432	2.56 502	6.71 439	0.90 226	0.40 413	0.19 139	0.30 265	0.27 286	0.33 264	0.26 172

DeepStereo_RVC	1.55 263	0.63 241	3.32 294	0.77 121	0.42 87	4.49 533	0.72 219	2.50 172	1.58 246	2.02 349	1.81 352	1.54 270	6.38 596	1.73 245	1.19 299	0.46 468	0.22 250	0.29 245	0.28 315	0.35 300	0.38 348

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 221	0.72 322	1.74 167	1.05 305	0.36 22	4.13 456	0.42 84	2.95 244	2.84 526	2.02 349	2.40 494	1.61 279	1.11 256	1.26 144	0.97 256	0.21 69	0.15 23	0.26 160	0.23 202	0.29 176	0.23 121

DeepPrunerF	3.70 545	1.72 542	14.87 452	1.33 448	1.74 558	3.70 347	1.55 511	4.20 486	14.00 625	2.02 349	1.77 331	2.74 435	2.30 483	10.88 542	6.88 565	0.68 545	0.60 555	0.78 569	0.78 567	0.81 537	0.71 510

GEStereo_RVC	1.91 326	0.80 377	6.57 342	1.20 391	1.06 407	4.02 430	1.43 497	4.13 470	1.89 335	2.03 353	1.80 340	2.34 386	1.86 444	4.94 394	1.77 423	0.48 482	0.38 465	0.32 308	0.28 315	0.42 387	0.50 440

TANstereo	1.01 168	0.55 151	1.73 164	0.76 116	0.36 22	4.04 434	0.38 65	1.48 31	1.62 271	2.03 353	2.10 434	0.84 156	0.93 200	0.98 75	0.62 106	0.28 197	0.36 446	0.23 74	0.20 138	0.25 109	0.46 416

HGLStereo	2.03 349	0.74 341	7.50 355	1.23 405	1.56 528	3.62 335	0.95 389	3.78 368	1.89 335	2.03 353	2.20 455	3.12 473	2.14 469	5.68 411	2.04 456	0.37 376	0.31 407	0.32 308	0.29 343	0.40 343	0.45 406

z-ln-s-r	2.67 467	1.16 477	12.43 413	1.34 455	1.26 462	3.70 347	1.21 462	4.20 486	2.38 446	2.04 356	1.92 394	2.43 401	1.60 380	10.58 529	5.19 552	0.29 220	0.20 181	0.32 308	0.24 228	0.51 441	0.38 348

THIR-Stereo	4.14 562	0.82 388	10.85 399	0.86 178	0.43 94	2.16 127	16.77 629	3.22 275	1.54 223	2.04 356	12.05 618	2.68 428	7.53 605	7.30 447	12.62 596	0.30 263	0.21 217	0.29 245	0.28 315	0.33 264	0.41 381

UGAM-zero	2.79 478	0.57 172	20.87 588	0.98 264	0.77 303	2.08 121	0.35 60	3.88 392	1.51 198	2.05 358	1.64 283	5.07 582	3.42 546	9.83 502	1.24 314	0.28 197	0.21 217	0.27 191	0.29 343	0.29 176	0.28 208

model_zeroshot	1.21 207	0.60 205	3.55 302	1.05 305	0.57 199	3.46 293	0.63 178	2.73 216	1.55 231	2.05 358	1.38 211	1.50 265	0.82 167	1.69 239	0.87 215	0.29 220	0.23 279	0.30 265	0.23 202	0.27 141	0.32 268

UNet	2.51 443	0.74 341	20.17 556	1.14 356	1.44 506	3.48 299	0.76 249	3.77 365	1.87 329	2.05 358	1.57 263	2.75 437	2.39 490	3.51 363	2.51 500	0.32 307	0.26 351	0.41 446	0.26 260	0.38 328	0.39 355

PSMNet-RSSM	1.96 336	0.77 363	3.26 290	1.29 430	1.31 470	4.19 481	0.96 396	3.68 346	1.89 335	2.05 358	1.80 340	2.60 421	1.70 413	9.84 503	1.81 427	0.35 356	0.29 384	0.35 380	0.37 445	0.42 387	0.35 313

AdaStereo	1.45 257	0.83 392	2.34 238	1.28 426	0.81 313	3.21 241	1.14 445	4.20 486	2.46 465	2.05 358	1.77 331	2.48 410	1.18 277	1.71 243	1.44 354	0.43 445	0.25 338	0.43 457	0.28 315	0.44 405	0.34 299
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.
iinet-f	2.26 384	1.18 480	13.71 428	1.14 356	1.11 421	3.77 360	1.10 436	4.14 476	2.17 393	2.06 363	1.76 326	2.99 461	2.99 520	2.50 319	2.49 498	0.35 356	0.39 474	0.27 191	0.28 315	0.45 413	0.39 355

EAI-Stereo	2.35 414	0.63 241	2.97 278	0.95 243	0.65 246	3.84 377	14.27 627	5.04 598	2.19 396	2.06 363	7.25 588	1.10 206	0.94 202	1.65 232	1.37 343	0.31 286	0.22 250	0.27 191	0.60 545	0.27 141	0.32 268

PWCDC_ROB	2.95 494	3.26 580	14.06 440	1.59 523	1.56 528	4.19 481	0.86 322	4.30 533	4.08 592	2.06 363	7.37 589	2.75 437	2.42 492	3.59 366	2.67 510	1.34 591	0.36 446	0.39 428	0.34 407	1.13 566	0.62 489

SST-Stereo	1.76 303	0.58 185	3.10 283	1.44 491	0.46 123	4.71 580	0.76 249	2.22 131	2.79 512	2.07 366	2.18 451	2.43 401	3.22 536	6.66 435	0.84 199	0.42 439	0.19 139	0.30 265	0.27 286	0.35 300	0.26 172

CFNet_ucs	2.36 419	0.68 292	18.42 509	0.89 196	0.81 313	3.85 385	0.68 202	4.29 525	2.37 441	2.09 367	2.04 419	3.31 489	1.24 289	2.63 337	1.14 289	0.36 368	0.45 507	0.56 527	0.29 343	0.66 503	0.49 433

RAFT-345	2.46 433	0.55 151	19.69 536	1.02 295	0.49 149	4.43 523	0.78 266	1.64 56	2.34 430	2.09 367	3.12 550	1.96 345	1.31 300	6.65 434	1.43 352	0.36 368	0.23 279	0.32 308	0.25 240	0.28 158	0.25 148

PDISCO_ROB	2.86 483	1.53 531	14.27 445	1.98 569	2.19 585	4.52 541	1.35 477	4.65 587	3.19 559	2.09 367	2.16 447	3.53 514	2.45 495	5.32 400	2.12 466	1.30 589	0.78 578	0.72 564	0.59 543	1.24 576	1.28 566

IER	1.69 292	0.65 263	7.19 350	0.94 239	1.15 427	3.28 262	0.89 351	3.48 309	1.97 345	2.10 370	1.98 407	2.28 377	2.12 466	2.25 308	1.75 422	0.29 220	0.23 279	0.36 396	0.30 362	0.32 245	0.34 299

DGSMNet	7.55 606	1.62 533	17.42 491	1.92 563	12.73 627	7.45 611	42.99 645	4.13 470	2.07 368	2.10 370	3.16 553	3.42 499	1.70 413	9.24 487	2.30 481	3.70 614	10.89 639	11.80 641	5.54 631	4.24 610	2.66 601

RYNet	2.97 501	0.93 424	15.09 459	1.12 348	1.38 492	3.66 342	1.42 495	4.03 439	2.29 419	2.10 370	1.70 302	3.79 526	2.16 473	13.64 617	3.02 521	0.37 376	0.41 488	0.48 486	0.34 407	0.81 537	0.75 522

PS-NSSS	2.22 375	1.33 511	2.90 277	0.97 256	1.53 520	4.11 451	1.08 430	4.55 581	2.65 494	2.10 370	2.32 489	1.77 305	1.40 319	11.79 589	1.61 393	0.68 545	0.45 507	0.96 578	0.43 493	0.95 548	0.92 546

G2L-Stereo	2.49 440	0.94 430	14.54 449	1.15 369	1.35 484	3.57 326	0.95 389	3.62 336	2.00 352	2.11 374	1.61 276	3.20 478	1.34 305	9.54 493	1.91 440	0.34 336	0.27 362	0.35 380	0.28 315	0.30 199	0.35 313

anonymity	1.76 303	1.26 498	2.73 270	1.66 533	1.32 477	1.84 88	1.07 425	3.49 312	2.30 420	2.11 374	2.11 438	1.71 296	3.90 557	1.82 259	1.48 366	1.10 574	1.09 587	1.08 584	1.08 585	1.05 556	1.09 558

NF-Stereo	1.58 270	0.61 222	2.66 264	2.26 580	0.47 133	4.68 568	0.67 195	3.31 287	1.48 177	2.11 374	1.59 268	1.36 245	1.09 247	6.08 422	1.20 302	0.40 413	0.20 181	0.36 396	0.34 407	0.31 218	0.36 319

OCTAStereo	1.58 270	0.61 222	2.72 267	2.27 583	0.46 123	4.68 568	0.67 195	3.30 286	1.48 177	2.11 374	1.59 268	1.36 245	1.09 247	6.02 419	1.21 306	0.41 428	0.20 181	0.36 396	0.34 407	0.31 218	0.37 333

RE-Stereo	1.58 270	0.61 222	2.72 267	2.26 580	0.46 123	4.68 568	0.68 202	3.31 287	1.48 177	2.11 374	1.59 268	1.36 245	1.09 247	6.01 417	1.22 309	0.41 428	0.20 181	0.36 396	0.34 407	0.31 218	0.37 333

TVStereo	1.58 270	0.61 222	2.72 267	2.26 580	0.46 123	4.68 568	0.68 202	3.31 287	1.48 177	2.11 374	1.59 268	1.36 245	1.09 247	6.01 417	1.22 309	0.41 428	0.20 181	0.36 396	0.34 407	0.31 218	0.37 333

UCFNet_RVC	1.57 269	0.84 397	3.25 289	1.36 466	1.40 496	4.07 442	1.01 410	2.68 209	1.50 191	2.11 374	1.88 380	2.37 391	1.50 353	3.41 361	1.42 351	0.36 368	0.28 374	0.52 512	0.40 476	0.53 451	0.43 394

HI	1.27 233	0.90 413	2.33 235	1.10 337	0.68 265	2.92 197	0.45 99	2.49 170	1.76 311	2.13 381	1.65 289	2.42 398	1.84 439	1.58 211	1.61 393	0.26 143	0.16 46	0.28 224	0.29 343	0.26 128	0.25 148

CoSv	1.27 233	0.90 413	2.33 235	1.10 337	0.68 265	2.92 197	0.45 99	2.49 170	1.76 311	2.13 381	1.65 289	2.42 398	1.84 439	1.58 211	1.61 393	0.26 143	0.16 46	0.28 224	0.29 343	0.26 128	0.25 148

ISRNet	1.69 292	0.76 360	5.69 338	1.27 424	1.36 487	2.85 183	0.61 163	3.60 332	1.91 339	2.13 381	2.12 441	2.90 453	1.41 324	2.51 322	1.71 412	0.49 494	0.50 532	0.56 527	0.47 505	0.49 437	0.57 473

DualNet (step1)	2.34 409	1.05 452	7.87 356	1.07 314	0.86 341	3.93 402	1.19 455	4.35 546	2.11 382	2.14 384	1.75 317	1.75 300	1.67 406	6.26 426	1.26 320	1.23 581	0.48 526	4.27 626	2.09 612	0.70 511	0.69 506

test_sample9	3.79 549	1.05 452	7.87 356	1.07 314	0.86 341	3.93 402	1.19 455	4.35 546	2.11 382	2.14 384	1.75 317	1.75 300	1.67 406	11.06 552	11.61 592	1.23 581	14.45 641	4.27 626	2.09 612	0.70 511	0.69 506

test_sample7	1.65 286	0.70 306	2.60 254	1.48 502	0.76 297	2.38 144	1.07 425	4.35 546	2.11 382	2.14 384	1.75 317	1.75 300	1.67 406	6.26 426	1.26 320	0.44 452	0.48 526	0.43 457	0.40 476	0.46 424	0.43 394

MyStereo05	2.37 420	0.72 322	19.94 544	1.02 295	0.99 386	4.26 492	0.86 322	4.01 434	2.62 489	2.14 384	1.26 174	2.28 377	1.63 397	2.07 284	1.68 409	0.24 107	0.23 279	0.34 361	0.26 260	0.42 387	0.36 319

dad	1.65 286	1.19 482	3.04 282	0.98 264	0.56 187	4.22 487	0.84 308	1.99 103	2.48 466	2.14 384	1.68 295	1.62 280	1.13 259	3.85 374	2.04 456	1.03 572	0.40 479	2.04 597	0.48 510	0.75 528	0.53 455

PFNet+	1.46 258	0.57 172	2.84 273	0.92 219	0.47 133	4.64 562	0.84 308	2.46 165	1.99 348	2.14 384	1.64 283	1.34 242	1.03 223	4.68 392	1.23 312	0.45 461	0.33 422	0.37 408	0.39 465	0.32 245	0.49 433

PSM-softLoss	1.66 289	0.59 193	5.15 330	2.25 578	0.48 141	4.68 568	0.69 208	2.57 192	1.52 207	2.14 384	1.45 225	1.42 256	0.99 215	6.04 420	1.20 302	0.41 428	0.23 279	0.37 408	0.39 465	0.32 245	0.31 257

KMStereo	1.66 289	0.59 193	5.15 330	2.25 578	0.48 141	4.68 568	0.69 208	2.57 192	1.52 207	2.14 384	1.45 225	1.42 256	0.99 215	6.04 420	1.20 302	0.41 428	0.23 279	0.37 408	0.39 465	0.32 245	0.31 257

MyStereo8	2.33 405	1.13 469	19.26 524	1.22 400	1.62 537	4.16 469	0.57 143	3.50 315	2.36 435	2.15 392	1.75 317	2.28 377	1.14 266	1.46 192	2.20 475	0.24 107	0.21 217	0.32 308	0.27 286	0.36 313	0.43 394

CRFU-Net	2.49 440	0.78 369	10.36 391	2.30 584	1.08 413	3.91 395	1.41 493	3.85 383	1.65 279	2.15 392	1.76 326	3.34 491	7.95 608	5.56 408	1.48 366	0.47 477	0.35 440	0.30 265	0.28 315	0.37 323	0.43 394

HHNet	2.48 438	0.71 318	20.52 574	0.64 54	0.64 235	4.07 442	0.93 379	3.76 363	1.56 237	2.15 392	4.92 579	0.98 189	3.37 541	1.66 233	1.79 426	0.32 307	0.20 181	0.31 288	0.27 286	0.36 313	0.42 385

MMNet	2.02 348	0.81 381	10.76 397	1.12 348	1.23 455	3.53 313	0.89 351	3.79 369	2.08 369	2.15 392	1.76 326	2.15 370	2.12 466	3.69 370	2.32 483	0.31 286	0.29 384	0.34 361	0.27 286	0.38 328	0.42 385

STTStereo	2.34 409	0.95 432	14.93 456	1.43 488	1.54 521	3.86 387	0.86 322	3.65 340	2.44 461	2.15 392	1.55 257	2.49 412	1.59 374	5.14 398	1.44 354	0.38 393	0.39 474	0.47 478	0.51 524	0.52 445	0.51 448

NINENet	1.87 315	0.74 341	2.60 254	1.12 348	1.06 407	4.50 536	0.76 249	4.41 560	2.24 404	2.16 397	1.86 376	3.63 520	0.97 208	8.00 462	1.17 296	0.41 428	0.30 397	0.41 446	0.30 362	0.41 368	0.36 319

R-Stereo Train	1.20 204	0.58 185	1.81 173	0.99 270	0.67 260	3.78 362	0.90 356	4.09 459	1.51 198	2.16 397	1.71 306	1.13 209	0.94 202	1.40 174	0.91 233	0.30 263	0.24 314	0.26 160	0.21 154	0.26 128	0.25 148

RAFT-Stereo	1.20 204	0.58 185	1.81 173	0.99 270	0.67 260	3.78 362	0.90 356	4.09 459	1.51 198	2.16 397	1.71 306	1.13 209	0.94 202	1.40 174	0.91 233	0.30 263	0.24 314	0.26 160	0.21 154	0.26 128	0.25 148
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	2.07 356	0.82 388	14.77 450	1.34 455	0.56 187	3.47 296	0.80 283	4.07 453	2.35 432	2.16 397	1.61 276	1.64 282	1.44 335	2.09 289	2.56 506	0.26 143	0.18 103	0.41 446	0.26 260	0.45 413	0.25 148
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_1	1.19 199	0.52 121	2.00 191	1.01 284	0.42 87	1.95 100	0.90 356	4.36 551	1.47 168	2.17 401	1.16 147	2.06 362	0.78 150	2.68 340	0.76 171	0.27 160	0.18 103	0.28 224	0.26 260	0.26 128	0.25 148

AAGNet	2.86 483	0.60 205	1.77 169	2.05 572	0.46 123	4.76 586	1.09 434	2.27 137	1.56 237	2.17 401	1.84 366	2.41 395	4.00 558	6.23 425	24.22 633	0.46 468	0.19 139	0.30 265	0.29 343	0.32 245	0.24 138

Wz-Net-TNSev	3.67 544	8.83 605	13.47 426	1.48 502	1.18 434	3.60 330	2.49 563	4.27 517	3.13 552	2.18 403	1.89 386	4.21 551	2.80 513	12.10 596	7.58 573	0.57 521	0.55 542	0.47 478	0.54 533	0.91 546	1.05 555

LCNet	1.55 263	0.54 145	1.88 178	0.99 270	0.55 183	3.60 330	1.21 462	2.86 238	1.53 214	2.18 403	1.74 313	1.43 258	4.17 562	3.62 367	0.87 215	0.29 220	0.20 181	0.28 224	0.77 564	0.47 428	1.85 586

TransformOpticalFlow	3.03 511	0.77 363	20.99 592	1.00 278	0.55 183	4.18 477	0.64 181	4.33 542	3.02 544	2.18 403	3.09 548	4.35 555	5.07 576	7.36 451	1.27 323	0.32 307	0.18 103	0.32 308	0.26 260	0.28 158	0.46 416

Prome-Stereo	1.61 278	0.55 151	1.71 162	0.98 264	0.60 216	4.41 518	1.82 534	3.03 254	1.53 214	2.18 403	3.45 562	1.72 297	3.49 549	2.23 307	1.08 277	0.29 220	0.20 181	0.26 160	0.25 240	0.34 282	2.16 592

xyz-stereo	10.85 616	0.45 64	79.01 650	0.62 39	0.45 110	83.70 653	0.77 262	2.59 199	1.34 129	2.19 407	32.02 642	2.76 443	1.62 384	5.75 413	2.39 486	0.25 128	0.17 66	0.33 343	0.21 154	0.25 109	0.19 16

ADLNet2	3.15 523	0.92 420	20.06 549	1.20 391	1.79 564	3.83 372	1.48 500	3.94 415	3.59 580	2.19 407	2.47 499	4.65 571	1.93 454	10.69 535	1.96 449	0.39 405	0.37 459	0.28 224	0.30 362	0.48 431	0.43 394

RAFT + AFF	2.51 443	2.66 573	4.48 323	1.15 369	1.95 574	4.15 460	2.01 545	4.46 569	3.30 571	2.19 407	2.51 504	2.22 374	4.87 574	8.91 477	2.06 459	0.30 263	0.60 555	0.48 486	0.38 458	0.77 530	0.69 506

G2L-ROB	2.13 365	0.78 369	10.06 386	1.19 386	1.06 407	3.84 377	0.93 379	3.32 292	2.27 412	2.20 410	1.47 232	2.65 427	1.20 283	8.38 467	1.81 427	0.28 197	0.19 139	0.23 74	0.22 187	0.28 158	0.32 268

test_sample5	2.33 405	0.62 232	11.29 403	1.29 430	0.83 328	3.09 225	0.74 236	4.28 522	2.31 424	2.20 410	1.97 405	1.68 287	1.39 315	11.19 559	1.47 363	0.37 376	0.31 407	0.37 408	0.37 445	0.41 368	0.39 355

mmm	1.27 233	0.58 185	2.20 217	1.41 484	0.68 265	2.39 146	0.85 317	3.90 399	1.63 274	2.20 410	1.84 366	1.28 234	1.50 353	1.91 272	0.89 222	0.31 286	0.27 362	0.45 469	0.37 445	0.38 328	0.34 299

ffm	1.72 295	0.60 205	5.21 332	1.14 356	0.99 386	3.62 335	0.86 322	4.22 495	3.37 574	2.20 410	2.30 477	3.48 503	1.62 384	2.21 304	0.65 119	0.29 220	0.16 46	0.48 486	0.37 445	0.30 199	0.29 218

ff1	2.96 497	0.60 205	5.21 332	1.14 356	0.99 386	3.62 335	0.86 322	4.22 495	3.37 574	2.20 410	2.30 477	3.48 503	1.62 384	11.62 576	16.09 606	0.29 220	0.16 46	0.48 486	0.37 445	0.30 199	0.29 218

mmx	2.98 503	0.60 205	5.21 332	1.14 356	0.99 386	3.62 335	0.86 322	4.49 574	3.05 546	2.20 410	2.30 477	3.48 503	1.62 384	11.62 576	16.09 606	0.33 324	0.28 374	0.48 486	0.37 445	0.44 405	0.37 333

xxx	2.98 503	0.60 205	5.21 332	1.14 356	0.99 386	3.62 335	0.86 322	4.49 574	3.05 546	2.20 410	2.30 477	3.48 503	1.62 384	11.62 576	16.09 606	0.33 324	0.28 374	0.48 486	0.37 445	0.44 405	0.37 333

RainbowNet	4.56 569	8.28 602	20.07 551	3.64 609	3.23 607	4.15 460	2.99 582	4.18 482	3.03 545	2.20 410	2.65 519	4.26 552	2.90 517	9.77 499	2.12 466	3.88 616	2.27 612	2.71 611	1.72 603	3.78 605	3.31 615

APVNet	3.13 520	1.25 497	21.14 595	1.31 440	1.52 518	3.94 407	1.13 443	3.32 292	2.14 387	2.20 410	2.03 416	3.05 468	1.96 455	11.79 589	2.53 502	0.42 439	0.45 507	0.64 551	0.46 502	0.67 505	0.57 473

test_sample3	2.34 409	0.61 222	11.94 409	1.33 448	0.85 336	3.10 227	0.73 224	4.24 507	2.19 396	2.21 419	1.75 317	1.80 316	1.41 324	11.11 557	1.46 358	0.35 356	0.29 384	0.34 361	0.35 423	0.39 338	0.37 333

raftrobust	1.19 199	0.72 322	2.30 232	1.26 416	1.31 470	3.55 320	0.68 202	2.75 219	1.47 168	2.21 419	1.38 211	1.17 214	1.22 284	1.20 131	1.11 284	0.28 197	0.24 314	0.21 52	0.19 118	0.25 109	0.28 208

otaku	4.58 571	8.93 608	19.95 545	3.11 600	2.67 592	3.91 395	2.57 568	3.82 376	2.25 407	2.22 421	9.72 607	4.08 541	2.35 488	8.57 470	2.13 469	3.51 609	1.65 601	2.15 600	1.17 589	3.69 603	3.15 609

xxxx	2.67 467	0.54 145	2.03 194	1.22 400	0.81 313	3.49 302	0.63 178	4.49 574	2.49 470	2.22 421	2.23 460	2.05 360	1.38 312	10.05 514	17.91 617	0.32 307	0.32 415	0.30 265	0.27 286	0.33 264	0.34 299

acv_ft	1.55 263	0.64 253	3.29 292	1.14 356	2.01 577	2.93 201	0.97 399	3.81 373	2.08 369	2.22 421	1.88 380	3.10 470	1.66 404	1.33 162	2.22 476	0.29 220	0.26 351	0.30 265	0.26 260	0.39 338	0.27 189

ADCP+	3.74 548	1.96 553	16.90 481	1.09 328	1.55 525	4.35 507	3.65 601	3.93 411	2.98 540	2.22 421	1.66 291	3.95 532	4.83 573	3.41 361	18.87 624	0.38 393	0.41 488	0.63 548	0.53 531	0.64 495	0.81 534

MSAF-DinoV2	13.69 625	13.09 627	22.03 616	2.41 588	1.44 506	4.03 432	1.38 486	9.07 618	9.20 616	2.23 425	1.98 407	5.08 583	5.06 575	177.66 657	5.46 556	0.45 461	0.34 434	0.40 434	0.62 549	6.09 621	5.80 631

IRAFT_RVC	1.87 315	0.60 205	4.33 318	2.40 587	0.66 253	4.59 555	1.59 514	2.96 245	1.51 198	2.23 425	1.75 317	2.09 366	2.63 505	6.70 436	1.50 370	0.33 324	0.21 217	0.33 343	0.29 343	0.32 245	0.32 268

FINET	2.96 497	1.07 458	23.18 624	1.29 430	1.86 569	2.03 109	1.52 505	4.30 533	4.71 598	2.23 425	2.34 491	1.65 283	1.48 346	5.89 416	2.81 516	0.51 504	0.47 520	0.49 500	0.40 476	0.59 472	0.49 433

DispNO	3.00 507	0.75 354	18.92 516	1.17 377	1.10 419	3.72 351	0.94 385	4.29 525	2.54 480	2.24 428	2.28 469	4.51 562	2.12 466	11.40 565	2.09 464	0.31 286	0.28 374	0.31 288	0.28 315	0.36 313	0.39 355

test-3	1.19 199	0.52 121	2.00 191	1.01 284	0.42 87	1.95 100	0.91 364	4.35 546	1.47 168	2.24 428	1.16 147	2.06 362	0.79 154	2.68 340	0.76 171	0.27 160	0.18 103	0.28 224	0.26 260	0.26 128	0.25 148

hitnet-ft	2.37 420	0.73 333	8.34 362	0.96 249	0.89 355	3.77 360	0.80 283	3.55 326	2.58 484	2.24 428	2.04 419	3.65 522	1.49 352	11.71 586	1.89 437	0.44 452	0.53 535	0.44 462	0.35 423	0.52 445	0.48 426

DEmStereo	2.97 501	0.58 185	13.42 423	0.79 125	0.51 156	3.84 377	1.84 537	2.42 156	1.60 262	2.25 431	2.74 525	2.03 356	6.04 588	6.79 443	12.80 597	0.35 356	0.26 351	0.26 160	0.27 286	0.27 141	0.37 333

LMCR-Stereo	2.40 422	1.31 506	18.61 512	1.59 523	0.86 341	3.87 390	1.15 446	4.32 540	1.60 262	2.25 431	2.27 465	1.13 209	2.43 493	2.48 318	1.60 390	0.88 565	0.24 314	0.29 245	0.24 228	0.56 462	0.30 247

BEATNet_4x	1.92 329	1.36 513	8.75 370	1.20 391	0.56 187	3.46 293	1.03 416	4.00 432	2.43 457	2.25 431	1.70 302	2.10 367	1.59 374	2.57 333	3.05 522	0.37 376	0.22 250	0.47 478	0.29 343	0.60 476	0.40 375

test_sample6	2.35 414	0.62 232	10.78 398	1.33 448	0.83 328	3.15 232	0.79 273	4.36 551	2.43 457	2.26 434	2.04 419	1.69 292	1.39 315	11.48 571	1.61 393	0.38 393	0.32 415	0.37 408	0.39 465	0.41 368	0.42 385

DualNet	2.33 405	0.62 232	11.29 403	1.29 430	0.83 328	3.09 225	0.74 236	4.28 522	2.31 424	2.26 434	2.04 419	1.68 287	1.39 315	11.19 559	1.47 363	0.37 376	0.31 407	0.37 408	0.37 445	0.41 368	0.39 355

ACRE	2.27 386	1.11 467	19.45 528	0.91 213	1.30 468	3.94 407	0.87 342	4.21 492	1.80 317	2.28 436	2.62 516	1.17 214	1.04 227	1.52 203	1.30 331	0.37 376	0.23 279	0.27 191	0.22 187	0.31 218	0.46 416

STrans-v2	3.03 511	0.77 363	20.91 589	0.81 128	0.63 232	3.89 392	1.01 410	4.27 517	2.64 493	2.28 436	3.70 566	4.13 544	5.20 578	7.33 448	1.27 323	0.31 286	0.18 103	0.29 245	0.25 240	0.29 176	0.41 381

iRaft-Stereo_20w	1.88 319	0.62 232	10.58 395	0.90 205	0.83 328	2.96 206	0.78 266	4.90 595	1.58 246	2.29 438	1.60 272	1.25 231	4.51 570	2.28 310	0.90 226	0.29 220	0.21 217	0.26 160	0.24 228	0.41 368	0.31 257

pcwnet_v2	2.70 474	0.65 263	22.48 618	1.08 322	1.03 399	3.56 322	0.81 293	4.29 525	3.14 554	2.29 438	2.29 472	3.01 463	1.71 415	3.32 360	1.43 352	0.43 445	0.50 532	0.41 446	0.34 407	0.61 481	0.56 469

HSM	2.35 414	0.81 381	2.21 219	1.14 356	1.55 525	3.44 287	1.03 416	3.99 430	2.25 407	2.29 438	2.11 438	8.04 604	3.05 527	11.60 574	1.71 412	0.33 324	0.22 250	0.28 224	0.23 202	0.32 245	0.35 313

StereoDRNet-Refined	1.77 305	0.81 381	2.22 222	1.21 397	0.76 297	3.26 254	0.71 216	3.82 376	2.05 364	2.29 438	2.05 425	2.98 460	1.44 335	7.15 446	2.27 480	0.30 263	0.23 279	0.42 453	0.33 398	0.45 413	0.64 497
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample4	2.34 409	0.63 241	11.59 406	1.30 437	0.83 328	3.07 223	0.72 219	4.27 517	2.30 420	2.30 442	1.88 380	1.73 298	1.42 329	11.14 558	1.46 358	0.35 356	0.29 384	0.35 380	0.36 433	0.40 343	0.38 348

DCANet-4	1.96 336	0.51 115	14.31 447	0.82 138	0.40 70	4.16 469	0.57 143	4.29 525	2.98 540	2.30 442	1.80 340	1.03 198	1.54 369	1.44 184	1.44 354	0.29 220	0.23 279	0.23 74	0.18 93	0.24 95	0.42 385

fff	1.74 298	0.70 306	9.08 372	0.81 128	0.36 22	4.15 460	0.57 143	4.23 499	2.09 372	2.30 442	1.80 340	1.19 222	3.02 523	1.44 184	1.46 358	0.29 220	0.23 279	0.23 74	0.18 93	0.24 95	0.42 385

IPLGR_C	2.28 391	1.31 506	19.46 529	0.92 219	1.32 477	3.93 402	0.89 351	4.20 486	1.82 319	2.30 442	2.63 518	1.16 213	1.07 242	1.41 179	1.29 330	0.37 376	0.23 279	0.27 191	0.22 187	0.31 218	0.45 406

csc	1.74 298	0.70 306	9.08 372	0.81 128	0.36 22	4.15 460	0.57 143	4.23 499	2.09 372	2.30 442	1.80 340	1.19 222	3.02 523	1.44 184	1.46 358	0.29 220	0.23 279	0.23 74	0.18 93	0.24 95	0.42 385

cscssc	1.74 298	0.70 306	9.08 372	0.81 128	0.36 22	4.15 460	0.57 143	4.23 499	2.09 372	2.30 442	1.80 340	1.19 222	3.02 523	1.44 184	1.46 358	0.29 220	0.23 279	0.23 74	0.18 93	0.24 95	0.42 385

1111x	3.13 520	0.57 172	8.38 364	1.20 391	0.76 297	3.80 368	0.88 346	4.61 586	2.63 491	2.31 448	2.16 447	1.95 340	1.81 435	11.54 572	18.13 619	0.32 307	0.31 407	0.32 308	0.30 362	0.35 300	0.34 299

CIPLG	2.27 386	1.18 480	19.24 521	0.92 219	1.34 483	3.95 412	0.89 351	4.23 499	1.82 319	2.31 448	2.67 521	1.17 214	1.06 239	1.53 205	1.32 334	0.37 376	0.23 279	0.27 191	0.22 187	0.31 218	0.45 406

PSM-AAD	2.43 427	0.54 145	1.32 122	0.92 219	0.54 175	4.48 527	7.47 614	2.96 245	1.55 231	2.31 448	2.56 510	1.26 232	16.23 624	2.46 316	0.89 222	0.28 197	0.21 217	0.58 532	0.41 483	0.34 282	1.32 570

TDLM	2.29 394	1.08 460	4.61 325	1.29 430	1.01 396	4.26 492	2.17 553	3.75 361	2.79 512	2.31 448	1.98 407	2.06 362	1.59 374	12.45 602	1.72 414	0.51 504	0.28 374	0.52 512	0.35 423	0.56 462	0.50 440

SMFormer	2.00 344	0.57 172	4.46 319	1.36 466	0.57 199	2.03 109	0.73 224	4.25 509	2.80 516	2.32 452	2.31 484	1.95 340	1.52 359	10.99 548	2.13 469	0.34 336	0.32 415	0.36 396	0.31 378	0.38 328	0.36 319

tta	2.00 344	0.57 172	4.46 319	1.36 466	0.57 199	2.03 109	0.73 224	4.25 509	2.80 516	2.32 452	2.31 484	1.95 340	1.52 359	10.99 548	2.13 469	0.34 336	0.32 415	0.36 396	0.31 378	0.29 176	0.29 218

qqq1	1.92 329	0.57 172	4.46 319	1.36 466	0.57 199	2.03 109	0.73 224	4.25 509	2.80 516	2.32 452	2.31 484	1.95 340	1.52 359	10.99 548	0.71 150	0.34 336	0.32 415	0.30 265	0.23 202	0.29 176	0.29 218

fff1	1.92 329	0.57 172	4.46 319	1.36 466	0.57 199	2.03 109	0.73 224	4.25 509	2.80 516	2.32 452	2.31 484	1.95 340	1.52 359	10.99 548	0.71 150	0.34 336	0.32 415	0.30 265	0.23 202	0.29 176	0.29 218

Wz-Net-SNSev	2.98 503	4.36 588	15.98 468	1.57 521	1.19 441	3.28 262	1.80 532	3.96 422	2.40 451	2.32 452	2.28 469	3.48 503	2.05 461	7.84 460	3.82 532	0.47 477	0.39 474	0.53 517	0.49 514	0.71 520	0.60 483

XX-Stereo	2.54 449	0.61 222	20.21 557	1.78 548	1.19 441	4.30 501	0.46 103	4.39 557	1.58 246	2.32 452	1.89 386	4.64 570	0.60 86	4.16 384	0.82 193	0.31 286	0.21 217	0.28 224	0.27 286	0.51 441	0.26 172

iResNet	2.52 446	0.94 430	21.17 598	1.84 557	0.72 281	3.75 357	0.81 293	4.14 476	2.55 482	2.33 458	2.03 416	1.35 244	1.44 335	3.27 357	2.16 473	0.35 356	0.23 279	0.28 224	0.22 187	0.44 405	0.45 406

222	2.68 471	0.57 172	2.03 194	1.11 344	0.81 313	3.23 245	0.65 190	4.52 579	2.45 462	2.34 459	2.29 472	1.41 255	1.44 335	10.50 527	18.47 621	0.32 307	0.30 397	0.32 308	0.27 286	0.32 245	0.34 299

ttt	2.76 477	0.56 162	2.28 231	1.41 484	1.21 453	3.67 343	0.77 262	4.59 584	2.94 535	2.35 460	2.30 477	2.45 406	1.54 369	11.25 562	15.56 604	0.43 445	0.36 446	0.37 408	0.33 398	0.40 343	0.40 375

GMStereo_Zeroshot	1.41 253	1.21 485	3.33 295	1.29 430	0.72 281	3.35 273	0.53 128	2.58 198	1.68 285	2.35 460	1.56 261	2.42 398	0.96 205	2.50 319	1.16 293	0.45 461	0.23 279	0.40 434	0.24 228	0.79 534	0.33 286

ADStereo(finetuned)	2.04 351	0.73 333	13.28 421	0.82 138	0.40 70	4.16 469	0.59 156	4.25 509	2.97 537	2.35 460	1.84 366	1.18 218	3.40 542	1.52 203	1.54 381	0.29 220	0.24 314	0.23 74	0.18 93	0.30 199	0.51 448

DCANet	1.74 298	0.73 333	9.08 372	0.82 138	0.40 70	4.18 477	0.59 156	4.25 509	2.97 537	2.35 460	1.84 366	1.18 218	1.63 397	1.51 201	1.55 382	0.29 220	0.24 314	0.23 74	0.18 93	0.30 199	0.53 455

ARAFT	2.56 454	1.13 469	19.50 531	0.89 196	0.48 141	4.15 460	1.40 490	4.36 551	2.82 524	2.36 464	1.88 380	1.70 294	1.04 227	6.45 429	1.22 309	0.29 220	0.18 103	0.37 408	0.35 423	0.35 300	0.25 148

GMOStereo	1.13 186	0.70 306	2.26 226	0.75 102	0.44 102	3.05 216	0.91 364	2.78 225	1.45 155	2.37 465	1.52 244	1.53 266	1.05 232	1.17 124	0.92 238	0.25 128	0.19 139	0.35 380	0.28 315	0.34 282	0.26 172

error version	1.13 186	0.70 306	2.26 226	0.75 102	0.44 102	3.05 216	0.91 364	2.78 225	1.45 155	2.37 465	1.52 244	1.53 266	1.05 232	1.17 124	0.92 238	0.25 128	0.19 139	0.35 380	0.28 315	0.34 282	0.26 172

test-v	1.13 186	0.70 306	2.26 226	0.75 102	0.44 102	3.05 216	0.91 364	2.78 225	1.45 155	2.37 465	1.52 244	1.53 266	1.05 232	1.17 124	0.92 238	0.25 128	0.19 139	0.35 380	0.28 315	0.34 282	0.26 172

test-2	1.13 186	0.70 306	2.26 226	0.75 102	0.44 102	3.05 216	0.91 364	2.78 225	1.45 155	2.37 465	1.52 244	1.53 266	1.05 232	1.17 124	0.92 238	0.25 128	0.19 139	0.35 380	0.28 315	0.34 282	0.26 172

S-Stereo	3.48 539	0.91 418	22.06 617	1.36 466	1.50 515	3.55 320	2.53 566	4.21 492	2.81 522	2.37 465	3.81 568	3.75 524	1.84 439	11.90 594	2.51 500	0.63 531	0.71 572	0.48 486	0.76 562	0.67 505	1.19 564

111	1.83 311	0.92 420	9.08 372	0.81 128	0.36 22	4.25 491	0.91 364	4.44 565	2.70 500	2.39 470	1.96 399	2.30 383	1.64 400	1.28 149	1.82 429	0.28 197	0.22 250	0.24 105	0.20 138	0.31 218	0.54 461

Syn2CoEx	3.08 515	2.55 572	19.88 542	1.34 455	1.18 434	2.43 149	1.65 523	3.91 404	2.40 451	2.39 470	2.27 465	2.90 453	3.17 534	9.57 496	2.54 504	0.50 498	0.45 507	0.53 517	0.39 465	0.74 525	0.72 517

PFNet	2.47 436	0.60 205	16.95 482	2.15 577	0.81 313	4.63 561	0.91 364	2.55 187	1.52 207	2.40 472	2.79 530	1.83 325	1.42 329	7.54 453	1.34 341	0.33 324	0.21 217	0.36 396	0.27 286	0.32 245	0.39 355

UPFNet	1.81 310	0.63 241	6.71 344	1.25 409	1.44 506	3.50 306	1.35 477	4.02 438	1.85 327	2.40 472	1.52 244	2.41 395	1.40 319	3.62 367	1.88 436	0.34 336	0.33 422	0.37 408	0.31 378	0.41 368	0.39 355

UDG	3.55 540	2.81 576	17.45 492	2.69 592	1.98 575	3.97 422	1.19 455	4.35 546	2.02 355	2.42 474	2.53 507	4.50 561	2.46 497	6.53 430	2.41 490	2.12 596	1.77 603	2.63 607	2.57 620	2.64 594	1.95 588

test_xeample	2.67 467	0.56 162	2.05 197	1.09 328	0.81 313	3.24 249	0.80 283	4.55 581	2.70 500	2.42 474	2.27 465	1.39 249	1.40 319	10.75 536	17.51 616	0.30 263	0.30 397	0.32 308	0.28 315	0.34 282	0.33 286

w-ln-seven-2	2.73 476	2.13 559	12.47 415	1.18 383	1.01 396	3.54 317	1.58 513	3.93 411	3.26 566	2.43 476	2.02 414	2.63 425	2.28 482	7.93 461	5.45 555	0.40 413	0.40 479	0.44 462	0.34 407	0.62 485	0.47 421

testlalala	1.14 191	0.62 232	1.34 124	1.00 278	0.78 304	4.38 509	0.93 379	2.46 165	2.20 398	2.44 477	1.52 244	1.31 239	0.61 89	1.04 88	0.65 119	0.35 356	0.19 139	0.24 105	0.19 118	0.24 95	0.23 121

test_for_model	2.16 368	3.87 586	1.58 154	4.16 613	3.64 610	2.51 156	0.96 396	3.63 337	2.62 489	2.45 478	1.39 213	1.02 195	0.73 125	0.92 61	0.57 94	2.97 602	2.19 609	0.26 160	0.17 69	5.32 619	2.24 593

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 426	1.47 526	14.14 441	1.30 437	1.35 484	3.51 309	1.64 520	4.04 443	2.10 380	2.46 479	1.88 380	2.28 377	2.51 499	4.73 393	3.17 524	0.38 393	0.19 139	0.35 380	0.20 138	0.40 343	0.36 319

FBW_ROB	3.24 528	1.02 446	9.21 378	1.49 505	1.07 411	3.78 362	1.48 500	4.31 536	3.08 549	2.46 479	2.32 489	4.20 550	2.08 464	15.19 623	7.16 569	0.84 563	0.62 558	1.33 591	0.92 574	0.99 553	1.31 568

Pruner-Stereo	1.32 245	0.59 193	2.11 212	1.79 553	0.47 133	4.73 581	0.79 273	2.53 176	1.72 298	2.47 481	1.58 264	1.48 262	1.03 223	1.66 233	1.47 363	0.44 452	0.21 217	0.34 361	0.30 362	0.30 199	0.39 355

GMM-Stereo	2.45 430	0.52 121	20.38 568	0.89 196	0.82 322	4.18 477	1.91 539	2.45 162	1.48 177	2.48 482	2.30 477	1.69 292	1.86 444	2.93 350	1.08 277	0.28 197	0.18 103	0.33 343	0.48 510	0.35 300	2.41 597

KYRaft	1.59 275	0.52 121	1.73 164	0.95 243	0.49 149	4.38 509	1.79 530	2.43 159	1.51 198	2.49 483	2.98 540	2.00 352	3.41 543	2.14 294	0.82 193	0.30 263	0.21 217	0.33 343	0.46 502	0.35 300	2.45 600

G2L-Stereo_test	2.11 361	0.86 404	7.12 349	1.65 532	1.19 441	3.54 317	1.02 414	3.57 328	2.01 354	2.50 484	1.68 295	3.15 475	1.50 353	9.21 486	1.62 398	0.28 197	0.19 139	0.23 74	0.22 187	0.27 141	0.31 257

DisPM	1.36 247	0.55 151	2.39 241	1.54 513	0.51 156	4.59 555	0.79 273	2.50 172	1.88 331	2.50 484	1.83 361	1.45 259	1.01 219	2.71 344	0.93 247	0.46 468	0.20 181	0.32 308	0.31 378	0.31 218	0.44 400

SuperB	4.79 575	4.41 589	21.08 594	1.45 495	1.08 413	3.91 395	3.08 586	4.18 482	3.01 543	2.50 484	2.10 434	2.75 437	3.49 549	8.80 474	19.60 626	0.44 452	0.33 422	0.53 517	0.39 465	12.01 635	0.64 497

coex_refinement	2.10 359	0.85 401	3.67 311	1.31 440	1.13 424	3.21 241	0.85 317	3.86 386	2.31 424	2.51 487	1.92 394	3.49 509	1.69 411	11.08 555	2.13 469	0.37 376	0.25 338	0.27 191	0.31 378	0.41 368	0.37 333

MADNet+	3.97 557	9.54 615	13.83 435	1.87 561	1.69 553	4.19 481	2.87 577	4.80 594	4.10 593	2.51 487	2.67 521	4.55 565	3.41 543	8.72 472	6.92 567	1.25 584	1.27 594	1.04 581	0.93 575	1.39 581	1.85 586

Select-FE	2.25 381	0.87 407	17.36 488	1.06 311	0.99 386	2.04 115	0.46 103	3.79 369	1.61 266	2.52 489	1.81 352	4.41 558	3.15 530	1.83 260	0.92 238	0.32 307	0.35 440	0.30 265	0.41 483	0.32 245	0.55 465

252Zero-FE	0.72 60	0.46 71	1.08 56	1.01 284	0.41 79	1.27 32	0.22 2	1.79 78	1.03 87	2.52 489	1.24 165	0.32 1	0.41 11	1.03 83	0.45 31	0.21 69	0.17 66	0.20 30	0.17 69	0.20 31	0.20 52

Nwc_Net	2.88 489	1.16 477	18.30 505	1.35 460	1.68 552	3.52 312	1.18 452	3.90 399	2.06 366	2.52 489	2.82 535	3.82 528	2.34 487	6.78 441	2.55 505	0.86 564	0.40 479	0.59 535	0.67 553	0.57 467	0.55 465

TCMNet	2.98 503	1.30 502	18.26 503	1.47 500	2.09 582	3.84 377	1.08 430	3.96 422	2.39 450	2.53 492	2.29 472	2.43 401	1.75 421	10.09 516	2.39 486	0.52 510	0.45 507	0.61 543	0.50 520	0.80 536	0.78 528

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 449	1.04 451	16.73 478	1.53 511	2.00 576	3.96 417	0.87 342	3.87 389	2.31 424	2.54 493	1.67 292	2.85 450	1.63 397	5.55 407	1.62 398	0.46 468	0.33 422	0.38 424	0.38 458	0.53 451	0.62 489
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
gwcnet-sp	2.31 398	1.21 485	17.34 485	1.08 322	0.92 361	3.56 322	1.04 419	3.69 351	2.09 372	2.55 494	1.60 272	1.80 316	1.62 384	3.87 375	1.95 446	0.29 220	0.29 384	0.30 265	0.28 315	0.38 328	0.39 355

scenet	2.31 398	1.21 485	17.34 485	1.08 322	0.92 361	3.56 322	1.04 419	3.69 351	2.09 372	2.55 494	1.60 272	1.80 316	1.62 384	3.87 375	1.95 446	0.29 220	0.29 384	0.30 265	0.28 315	0.38 328	0.39 355

ssnet	2.31 398	1.21 485	17.34 485	1.08 322	0.92 361	3.56 322	1.04 419	3.69 351	2.09 372	2.55 494	1.60 272	1.80 316	1.62 384	3.87 375	1.95 446	0.29 220	0.29 384	0.30 265	0.28 315	0.38 328	0.39 355

psm_up	2.28 391	0.81 381	5.45 336	1.26 416	1.50 515	3.84 377	1.23 464	4.23 499	2.03 357	2.55 494	1.80 340	2.44 405	1.65 402	12.90 607	1.58 386	0.37 376	0.38 465	0.41 446	0.34 407	0.43 397	0.39 355

MultiAttention	8.74 610	0.56 162	7.25 351	2.07 574	22.74 634	35.86 641	8.44 620	4.97 597	2.58 484	2.57 498	5.11 581	5.55 592	1.59 374	52.70 652	7.50 572	0.47 477	0.24 314	0.52 512	1.00 580	6.84 627	6.30 632

DCVSM-stereo	2.31 398	0.66 274	20.69 582	1.11 344	0.93 366	2.58 167	0.73 224	2.61 201	1.60 262	2.57 498	1.53 251	3.30 488	1.72 417	2.19 301	1.23 312	0.34 336	0.53 535	0.41 446	0.32 390	0.45 413	0.62 489

CASS	1.29 238	0.66 274	2.62 260	0.95 243	0.66 253	2.84 181	0.69 208	3.00 250	1.79 316	2.57 498	1.95 398	1.39 249	1.55 371	1.59 216	1.06 272	0.50 498	0.28 374	0.34 361	0.28 315	0.46 424	0.63 493
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-MNSev	2.71 475	2.54 571	13.91 437	1.52 509	1.37 489	3.28 262	2.47 561	4.03 439	2.32 428	2.57 498	2.07 430	2.29 382	3.01 522	7.55 454	2.74 512	0.38 393	0.36 446	0.36 396	0.37 445	0.57 467	0.47 421

FTStereo	3.71 547	0.53 133	20.37 567	0.96 249	0.65 246	4.34 504	11.29 622	2.62 202	1.50 191	2.58 502	5.04 580	1.90 334	13.84 620	3.71 371	1.25 317	0.38 393	0.24 314	0.31 288	0.32 390	0.30 199	2.10 591

ADLNet	2.29 394	0.83 392	3.62 309	1.35 460	1.60 534	3.67 343	1.24 466	3.95 417	2.98 540	2.58 502	2.29 472	4.01 537	1.79 427	11.23 561	2.09 464	0.37 376	0.38 465	0.36 396	0.34 407	0.45 413	0.71 510

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 555	10.88 621	12.30 412	1.26 416	1.55 525	5.19 595	3.33 591	4.42 561	2.82 524	2.58 502	2.62 516	5.00 579	2.11 465	14.03 621	2.73 511	1.28 586	2.34 615	0.67 556	1.83 606	0.81 537	1.03 554

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 568	10.62 619	15.18 462	1.55 518	1.45 510	6.16 601	3.54 598	5.41 608	3.68 584	2.59 505	2.74 525	4.81 573	2.20 478	13.79 618	4.40 536	2.04 594	3.36 628	1.05 582	1.20 591	2.09 589	1.72 583

SQANet	3.70 545	9.34 613	18.41 508	2.75 593	2.74 594	3.40 280	1.47 499	3.50 315	1.68 285	2.60 506	1.75 317	2.69 429	1.91 452	6.72 440	1.74 419	2.96 601	1.41 597	1.85 596	1.12 586	3.17 596	2.70 605

DeepPruner_ROB	2.05 353	1.09 463	10.50 394	1.01 284	1.20 447	4.39 512	0.91 364	3.14 265	1.72 298	2.60 506	1.54 253	2.78 445	1.27 291	4.52 388	1.72 414	0.51 504	0.40 479	0.37 408	0.34 407	0.48 431	0.52 453

zh-sn7	3.81 550	11.43 623	15.78 466	1.25 409	1.15 427	3.68 346	2.58 569	4.15 480	2.42 456	2.61 508	3.10 549	3.38 497	3.03 526	11.43 568	6.88 565	0.45 461	0.48 526	0.45 469	0.43 493	0.72 523	0.71 510

ssnet_v2	2.04 351	0.88 410	7.87 356	1.20 391	0.87 346	3.86 387	1.64 520	4.01 434	2.60 488	2.61 508	1.96 399	3.79 526	1.71 415	2.20 302	2.96 518	0.41 428	0.35 440	0.42 453	0.37 445	0.55 456	0.52 453

DDUNet	2.91 490	2.78 575	6.94 348	3.53 605	2.26 589	3.28 262	1.36 479	3.77 365	2.04 361	2.62 510	2.49 501	4.18 547	1.69 411	5.38 402	1.85 433	2.21 597	1.77 603	2.61 606	2.43 618	2.60 593	2.34 596

SACVNet	2.46 433	1.14 473	9.47 379	1.44 491	1.18 434	4.06 437	1.49 504	3.84 380	2.24 404	2.62 510	1.89 386	2.57 418	1.28 293	11.35 564	1.64 404	0.50 498	0.39 474	0.48 486	0.41 483	0.55 456	0.75 522

AANet_RVC	3.03 511	1.72 542	12.78 417	1.17 377	1.12 422	3.79 366	1.10 436	3.86 386	3.13 552	2.62 510	4.26 573	3.96 534	1.41 324	11.43 568	5.23 553	0.94 567	0.47 520	0.34 361	0.23 202	0.40 343	0.55 465

IIG-Stereo	1.95 334	0.79 373	2.14 213	2.78 595	0.66 253	4.62 559	0.76 249	4.27 517	1.53 214	2.63 513	3.14 552	3.35 492	1.61 381	7.65 457	1.41 349	0.39 405	0.20 181	0.31 288	0.25 240	0.33 264	0.22 110

YMNet	2.40 422	1.41 521	13.46 424	1.36 466	1.67 549	3.96 417	0.97 399	3.81 373	2.37 441	2.64 514	2.57 512	3.35 492	1.53 366	3.28 358	2.42 491	0.48 482	0.54 537	0.52 512	0.49 514	0.70 511	0.54 461

YMNet_1	2.40 422	1.41 521	13.46 424	1.36 466	1.67 549	3.96 417	0.97 399	3.81 373	2.37 441	2.64 514	2.57 512	3.35 492	1.53 366	3.28 358	2.42 491	0.48 482	0.54 537	0.52 512	0.49 514	0.70 511	0.54 461

psmg	1.47 261	0.59 193	1.94 184	0.92 219	0.85 336	4.30 501	1.42 495	4.10 467	1.88 331	2.64 514	2.09 433	2.60 421	1.31 300	1.60 218	1.21 306	0.34 336	0.27 362	0.33 343	0.34 407	0.36 313	0.34 299

DRaft	2.28 391	0.56 162	2.64 263	0.74 101	0.46 123	3.94 407	1.23 464	2.32 147	1.55 231	2.64 514	2.80 532	1.60 277	5.34 581	6.96 445	10.99 588	0.34 336	0.22 250	0.27 191	0.27 286	0.29 176	0.37 333

DISCO	2.25 381	0.73 333	10.06 386	1.76 546	1.12 422	3.47 296	1.25 467	3.24 279	2.26 410	2.65 518	1.96 399	4.53 564	1.92 453	4.17 385	3.61 529	0.32 307	0.25 338	0.31 288	0.29 343	0.66 503	0.41 381

ccnet	2.66 465	0.97 439	8.01 360	1.54 513	1.24 457	3.75 357	2.18 554	4.07 453	2.41 453	2.66 519	3.25 555	2.87 452	2.31 486	9.89 505	3.50 527	0.78 554	0.75 576	0.71 560	0.67 553	0.76 529	0.81 534

RP	2.79 478	1.20 484	10.36 391	1.54 513	1.93 573	3.44 287	1.97 542	4.05 447	2.34 430	2.66 519	2.79 530	3.98 535	2.58 503	10.21 519	2.61 507	0.95 568	0.47 520	0.71 560	0.57 540	0.71 520	0.68 504

AF-Net	2.87 487	1.30 502	16.24 470	1.33 448	1.75 559	3.26 254	1.59 514	4.09 459	2.43 457	2.69 521	2.94 538	4.51 562	3.20 535	5.84 415	2.75 513	0.76 553	0.36 446	0.72 564	0.49 514	0.70 511	0.56 469

DPSNet	3.43 538	1.37 515	12.19 410	1.39 480	1.24 457	4.15 460	2.06 547	4.51 578	3.34 572	2.69 521	1.96 399	3.52 513	5.56 583	10.68 534	9.68 582	0.93 566	0.73 574	0.40 434	0.37 445	1.06 557	0.86 540

NCC-stereo	3.16 525	1.28 500	18.31 506	1.25 409	1.75 559	4.06 437	1.40 490	3.89 394	2.22 400	2.72 523	2.55 508	3.49 509	2.65 506	9.91 506	2.99 519	1.29 587	0.65 562	0.64 551	0.86 571	0.65 498	0.71 510

Abc-Net	3.16 525	1.28 500	18.31 506	1.25 409	1.75 559	4.06 437	1.40 490	3.89 394	2.22 400	2.72 523	2.55 508	3.49 509	2.65 506	9.91 506	2.99 519	1.29 587	0.65 562	0.64 551	0.86 571	0.65 498	0.71 510
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	3.62 542	4.87 590	16.77 480	1.43 488	1.40 496	3.75 357	2.29 557	4.12 468	2.50 471	2.74 525	2.19 453	4.06 540	5.29 580	10.19 518	7.36 570	0.54 515	0.37 459	0.47 478	0.49 514	0.77 530	0.73 518

NCCL2	2.53 447	1.35 512	10.90 400	1.15 369	0.97 376	3.53 313	2.56 567	3.65 340	2.23 402	2.76 526	1.80 340	2.41 395	1.66 404	10.35 523	2.07 462	0.44 452	0.40 479	0.57 530	0.53 531	0.59 472	0.65 499

RGC	3.10 518	1.45 525	14.90 454	1.46 497	1.79 564	3.33 270	1.39 488	4.04 443	2.26 410	2.77 527	3.26 556	4.00 536	2.71 509	11.63 581	2.62 509	0.82 560	0.46 516	0.79 570	0.79 568	0.71 520	0.78 528

ADCPNet	3.89 552	1.63 535	20.25 562	1.28 426	1.27 464	6.43 604	2.65 571	3.93 411	2.70 500	2.78 528	2.20 455	4.28 553	6.16 592	5.56 408	10.27 585	0.65 537	1.18 590	0.71 560	1.70 601	0.84 541	1.37 572

PASM	2.67 467	2.05 558	9.71 380	1.73 543	1.37 489	2.53 162	1.52 505	3.10 261	2.17 393	2.79 529	1.84 366	2.90 453	1.85 443	11.89 593	2.19 474	0.81 559	0.85 580	0.87 575	1.01 581	1.14 567	1.05 555

GrayStereo	2.58 458	0.53 133	1.63 157	1.58 522	0.89 355	4.17 474	8.17 618	3.03 254	1.52 207	2.80 530	2.50 502	1.70 294	17.10 625	2.83 347	1.15 290	0.33 324	0.21 217	0.27 191	0.32 390	0.28 158	0.53 455

MLCV	1.87 315	0.91 418	8.59 366	1.10 337	0.57 199	3.59 328	0.53 128	3.70 356	2.20 398	2.80 530	2.25 463	2.00 352	1.42 329	4.13 383	1.86 434	0.30 263	0.20 181	0.32 308	0.21 154	0.33 264	0.36 319

XPNet_ROB	2.27 386	1.11 467	4.10 316	1.36 466	0.97 376	3.94 407	1.63 518	4.07 453	2.14 387	2.82 532	2.00 412	2.32 385	1.73 420	10.81 540	3.39 526	0.51 504	0.47 520	0.48 486	0.40 476	0.51 441	0.56 469

DMCA	1.72 295	0.74 341	6.63 343	1.14 356	0.96 372	3.98 424	0.90 356	3.75 361	2.76 508	2.83 533	1.58 264	2.35 388	1.18 277	1.58 211	1.98 451	0.40 413	0.27 362	0.42 453	0.26 260	0.36 313	0.38 348

z-mn7	3.36 536	9.42 614	14.16 442	1.28 426	1.22 454	3.78 362	1.43 497	3.92 409	3.35 573	2.85 534	3.36 559	3.06 469	1.97 456	9.66 497	5.16 549	0.42 439	0.35 440	0.43 457	0.33 398	0.63 487	0.48 426

NVStereoNet_ROB	4.91 578	1.40 519	16.46 474	1.47 500	1.72 557	3.46 293	1.96 541	3.89 394	3.61 581	2.90 535	24.61 634	4.81 573	4.49 569	13.57 615	4.87 546	1.33 590	1.29 595	1.70 595	1.68 599	1.41 582	1.66 580
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	3.81 550	10.78 620	15.01 457	1.84 557	1.39 494	3.73 355	1.63 518	4.05 447	3.26 566	2.91 536	2.38 493	4.36 557	3.65 551	8.43 468	4.91 547	1.11 576	1.04 585	0.99 579	1.31 593	1.58 583	1.75 585

DLCB_ROB	2.05 353	0.95 432	2.37 239	1.24 407	1.02 398	2.92 197	1.30 471	3.68 346	2.30 420	2.91 536	2.17 449	3.32 490	1.52 359	10.37 524	2.50 499	0.40 413	0.33 422	0.40 434	0.36 433	0.41 368	0.47 421

BUS	1.49 262	0.59 193	1.94 184	0.87 184	0.85 336	4.50 536	0.76 249	4.48 571	1.88 331	2.93 538	1.83 361	3.63 520	0.97 208	1.60 218	1.17 296	0.34 336	0.25 338	0.31 288	0.28 315	0.35 300	0.33 286

BSDual-CNN	1.46 258	0.59 193	1.94 184	0.87 184	0.85 336	4.16 469	1.16 448	4.48 571	1.88 331	2.93 538	1.83 361	2.60 421	1.31 300	1.60 218	1.21 306	0.34 336	0.25 338	0.31 288	0.28 315	0.35 300	0.33 286

hknet	1.98 340	0.64 253	8.70 369	0.87 184	1.07 411	4.16 469	1.16 448	4.48 571	1.73 301	2.93 538	1.83 361	3.48 503	1.30 299	3.91 378	1.51 376	0.31 286	0.25 338	0.31 288	0.28 315	0.35 300	0.33 286

edge stereo	3.37 537	1.01 445	21.99 614	1.28 426	1.37 489	2.67 173	1.39 488	3.98 426	2.87 527	2.93 538	3.27 557	4.35 555	2.43 493	11.62 576	2.39 486	0.60 526	0.63 560	0.79 570	0.55 535	0.68 508	0.67 501

NOSS_ROB	2.27 386	0.73 333	3.00 280	1.71 540	1.00 395	3.90 394	0.97 399	4.29 525	2.81 522	2.94 542	2.19 453	3.88 530	1.19 281	11.77 588	1.62 398	0.59 524	0.54 537	0.56 527	0.52 527	0.56 462	0.54 461

GANet	2.93 493	1.05 452	11.29 403	1.64 530	0.96 372	3.91 395	2.52 564	3.72 358	2.41 453	2.95 543	3.00 541	3.21 479	2.03 458	12.42 601	4.72 542	0.51 504	0.41 488	0.46 475	0.39 465	0.60 476	0.50 440

ACVNet_1	6.04 594	13.97 630	21.36 603	3.58 607	3.14 604	4.73 581	2.48 562	4.20 486	3.17 557	2.98 544	2.83 536	23.31 630	4.34 566	11.06 552	2.45 495	3.68 612	2.33 614	2.60 605	1.79 605	3.69 603	3.19 611

DMCA-RVC	2.45 430	1.22 491	18.29 504	1.23 405	1.14 425	2.49 154	0.85 317	3.29 285	1.68 285	3.02 545	1.41 218	2.00 352	1.53 366	6.39 428	2.00 452	0.38 393	0.30 397	0.44 462	0.35 423	0.45 413	0.44 400

w-ln-seven	2.86 483	3.06 578	14.02 438	1.27 424	1.32 477	4.10 450	1.59 514	3.90 399	2.59 487	3.03 546	2.27 465	3.42 499	2.25 480	6.70 436	4.81 545	0.39 405	0.34 434	0.48 486	0.40 476	0.74 525	0.55 465

stereogan	3.09 516	0.93 424	16.43 473	1.37 476	1.66 548	3.70 347	1.67 525	3.87 389	3.15 556	3.04 547	2.70 524	5.04 581	2.79 512	9.96 509	1.78 425	0.63 531	0.49 531	0.69 557	0.47 505	0.83 540	0.68 504

CVANet_RVC	2.55 453	1.10 464	9.13 377	1.46 497	1.15 427	3.96 417	1.53 507	3.91 404	2.50 471	3.04 547	2.04 419	2.60 421	1.72 417	12.46 603	1.50 370	0.49 494	0.30 397	0.51 506	0.41 483	0.63 487	0.50 440

ADCRef	3.30 531	1.23 495	14.90 454	1.17 377	1.41 503	3.95 412	1.64 520	3.88 392	2.36 435	3.05 549	2.21 457	2.40 393	2.81 514	5.04 395	16.63 611	0.46 468	0.34 434	0.63 548	0.62 549	0.54 454	0.67 501

RAFT-RH_RVC	2.63 461	0.55 151	19.97 546	1.26 416	0.47 133	4.46 525	0.57 143	1.71 64	1.64 275	3.06 550	5.51 583	2.03 356	1.28 293	6.70 436	1.52 379	0.42 439	0.22 250	0.37 408	0.34 407	0.28 158	0.29 218

DSFCA	1.89 320	0.69 295	3.14 286	1.10 337	1.18 434	3.99 425	1.79 530	3.50 315	2.16 391	3.10 551	1.64 283	2.91 456	2.50 498	5.38 402	2.26 478	0.43 445	0.38 465	0.37 408	0.36 433	0.50 439	0.42 385

PWC_ROB	2.69 473	2.01 555	8.36 363	1.33 448	1.90 572	3.23 245	1.18 452	4.33 542	3.25 565	3.11 552	3.41 561	2.71 432	2.18 477	9.15 484	4.48 537	0.56 519	0.31 407	0.61 543	0.36 433	0.69 510	0.74 519

LL-Strereo	3.01 509	1.81 548	17.59 496	1.12 348	2.10 583	2.90 190	1.09 434	4.33 542	2.00 352	3.12 553	2.24 461	3.29 486	3.15 530	11.31 563	1.84 432	0.30 263	0.28 374	0.46 475	0.34 407	0.49 437	0.45 406

FAT-Stereo	3.34 534	0.81 381	20.05 548	1.25 409	1.20 447	3.44 287	1.99 544	4.23 499	2.67 497	3.14 554	3.82 569	3.51 512	3.32 540	11.68 584	1.94 444	0.64 534	0.67 566	0.48 486	0.52 527	0.61 481	0.81 534

MFMNet_re	2.91 490	1.91 550	18.25 502	3.06 599	1.89 571	3.13 229	1.67 525	3.52 319	2.97 537	3.14 554	2.87 537	2.26 375	2.41 491	2.42 313	2.00 452	1.10 574	1.05 586	0.94 577	0.90 573	1.28 577	1.46 578

OMP-Stereo	1.97 338	0.93 424	1.88 178	2.76 594	0.67 260	4.58 554	1.48 500	4.31 536	1.54 223	3.15 556	2.76 528	3.25 483	1.38 312	7.66 458	1.35 342	0.40 413	0.20 181	0.33 343	0.26 260	0.33 264	0.24 138

LVE	6.88 602	9.31 612	21.14 595	3.61 608	3.18 606	4.49 533	2.79 573	10.21 620	11.69 621	3.16 557	11.53 615	18.33 621	4.31 565	11.66 582	3.52 528	4.45 624	2.93 620	2.56 604	1.91 609	3.62 600	3.16 610

XQC	2.96 497	2.42 566	14.85 451	1.36 466	1.32 477	3.29 266	1.53 507	4.28 522	2.78 510	3.21 558	2.46 497	3.53 514	2.92 518	6.58 431	4.67 539	0.70 549	0.41 488	0.59 535	0.56 537	0.96 552	0.83 539

HSM-Net_RVC	2.87 487	0.57 172	17.46 493	0.92 219	0.90 358	3.70 347	1.20 459	5.64 610	2.51 474	3.22 559	2.43 495	2.54 415	1.59 374	11.41 566	1.65 406	0.34 336	0.25 338	0.26 160	0.23 202	0.30 199	0.29 218
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet	2.84 482	1.49 528	14.48 448	1.33 448	1.57 532	3.44 287	2.06 547	3.69 351	2.36 435	3.26 560	1.84 366	2.79 447	1.80 432	10.88 542	3.16 523	0.41 428	0.33 422	0.39 428	0.36 433	0.59 472	0.58 478

ETE_ROB	2.07 356	1.40 519	3.01 281	1.09 328	0.92 361	3.94 407	1.53 507	4.25 509	2.23 402	3.31 561	2.06 429	2.35 388	1.52 359	8.74 473	2.07 462	0.44 452	0.36 446	0.51 506	0.48 510	0.54 454	0.62 489

LALA_ROB	1.95 334	1.48 527	3.11 284	1.05 305	0.98 383	3.99 425	1.82 534	4.44 565	2.28 416	3.31 561	1.85 373	2.76 443	1.67 406	4.04 382	3.23 525	0.46 468	0.41 488	0.55 525	0.52 527	0.60 476	0.57 473

zh-mn7	3.15 523	9.61 616	12.45 414	1.26 416	0.99 386	2.91 193	1.32 473	4.12 468	2.74 504	3.33 563	3.07 545	2.84 449	1.89 449	8.91 477	4.69 541	0.49 494	0.40 479	0.38 424	0.38 458	0.56 462	0.63 493

WAO-6	5.87 592	2.27 563	15.05 458	2.96 597	2.77 595	12.01 619	3.58 599	5.37 607	11.91 623	3.34 564	9.69 606	6.78 598	5.84 586	11.82 591	8.89 580	2.87 600	2.35 616	2.50 602	1.84 607	2.85 595	2.67 602

CBMV	3.32 533	0.96 438	21.16 597	1.32 443	0.83 328	3.81 370	3.91 606	4.47 570	2.53 476	3.34 564	2.24 461	4.45 559	2.58 503	10.07 515	1.96 449	0.45 461	0.43 497	0.48 486	0.38 458	0.52 445	0.53 455
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACVNet_2	5.41 584	12.60 624	20.42 571	3.27 602	3.15 605	4.50 536	3.02 583	4.66 588	3.73 585	3.35 566	5.36 582	7.86 603	2.88 515	12.33 600	4.76 543	3.12 605	2.22 610	2.70 610	1.69 600	3.49 599	3.10 608

DANet	2.63 461	1.07 458	8.10 361	1.83 556	1.70 554	3.25 252	1.16 448	4.31 536	2.38 446	3.40 567	2.18 451	4.08 541	1.80 432	9.77 499	3.89 533	0.52 510	0.55 542	0.59 535	0.44 496	0.63 487	0.86 540
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
tt	7.19 604	0.51 115	6.83 345	4.03 612	2.30 590	12.05 620	20.19 635	15.46 632	6.58 615	3.42 568	3.22 554	5.37 589	6.39 597	4.20 386	7.46 571	9.81 635	11.53 640	7.05 633	7.46 635	6.31 623	3.71 620

DRN-Test	3.03 511	0.99 441	18.18 501	1.35 460	1.60 534	3.59 328	1.48 500	4.13 470	2.45 462	3.47 569	1.92 394	2.58 420	2.53 500	10.88 542	2.80 515	0.39 405	0.36 446	0.44 462	0.41 483	0.55 456	0.57 473

RTSC	2.95 494	2.51 567	15.49 465	1.54 513	1.30 468	3.51 309	0.86 322	3.89 394	2.48 466	3.64 570	3.12 550	3.04 465	2.30 483	5.70 412	6.67 559	0.55 517	0.35 440	0.37 408	0.39 465	0.70 511	0.60 483

NaN_ROB	4.06 560	1.13 469	16.64 476	1.12 348	1.25 460	3.50 306	3.05 584	4.29 525	3.26 566	3.64 570	2.56 510	2.97 459	4.79 572	13.33 611	16.91 612	0.37 376	0.41 488	0.38 424	0.39 465	0.48 431	0.81 534

pmcnn	5.45 585	1.22 491	17.40 490	1.60 525	2.41 591	3.48 299	2.12 550	4.52 579	3.26 566	3.67 572	13.15 621	22.10 628	3.46 548	11.92 595	17.16 614	0.34 336	0.21 217	0.23 74	0.19 118	0.36 313	0.28 208

psmorigin	6.59 597	1.15 474	88.11 651	1.52 509	0.97 376	2.88 188	1.20 459	3.21 273	2.04 361	3.73 573	2.46 497	5.15 586	2.55 501	10.60 531	2.47 497	0.55 517	0.68 569	0.48 486	0.51 524	0.70 511	0.88 544

JetBlue	6.27 596	9.15 611	13.76 429	1.94 567	4.60 623	11.91 618	12.00 624	5.12 599	3.45 578	3.79 574	4.52 575	9.54 608	6.56 598	9.40 490	13.48 599	1.26 585	1.37 596	1.17 588	1.34 595	7.06 629	3.95 622

PWCK	5.85 591	9.95 617	15.22 463	2.90 596	1.56 528	5.66 600	7.69 616	5.27 602	4.74 600	3.88 575	7.51 590	8.04 604	5.28 579	15.18 622	8.40 577	3.08 604	1.51 598	2.24 601	1.37 597	5.55 620	1.96 589

CSAN	4.71 573	1.39 518	20.23 558	1.19 386	0.87 346	3.65 341	3.50 595	4.57 583	3.87 586	3.89 576	7.82 592	3.54 517	6.16 592	23.47 634	6.82 563	0.52 510	0.45 507	0.49 500	0.52 527	0.63 487	0.66 500

ADCMid	3.96 556	3.27 581	15.48 464	1.26 416	1.40 496	4.66 565	2.28 556	4.06 451	3.54 579	3.94 577	3.02 542	3.85 529	3.67 552	4.03 381	18.65 622	0.68 545	0.61 557	1.09 585	1.18 590	1.38 580	1.08 557

IMH-64-1	4.84 576	2.53 569	6.83 345	4.30 617	3.74 612	4.81 588	6.05 610	5.30 603	3.92 588	3.95 578	8.33 596	5.08 583	6.06 589	8.96 479	6.30 557	4.57 626	2.96 622	3.04 613	2.12 615	4.28 611	3.62 618

IMH-64	4.84 576	2.53 569	6.83 345	4.30 617	3.74 612	4.81 588	6.05 610	5.30 603	3.92 588	3.95 578	8.33 596	5.08 583	6.06 589	8.96 479	6.30 557	4.57 626	2.96 622	3.04 613	2.12 615	4.28 611	3.62 618

RTS	3.90 553	7.04 599	17.94 498	1.92 563	2.19 585	5.00 592	2.96 580	4.29 525	3.19 559	4.05 580	3.08 546	4.94 576	3.16 532	7.64 455	6.72 560	0.66 539	0.44 502	0.51 506	0.47 505	0.95 548	0.76 524

RTSA	3.90 553	7.04 599	17.94 498	1.92 563	2.19 585	5.00 592	2.96 580	4.29 525	3.19 559	4.05 580	3.08 546	4.94 576	3.16 532	7.64 455	6.72 560	0.66 539	0.44 502	0.51 506	0.47 505	0.95 548	0.76 524

AnyNet_C01	4.37 567	7.80 601	16.40 472	1.98 569	1.40 496	6.37 603	6.47 613	4.09 459	5.03 603	4.06 582	3.78 567	4.16 546	3.31 539	6.62 433	10.00 583	0.61 528	0.67 566	0.63 548	0.67 553	2.01 588	1.31 568

HBP-ISP	3.25 530	1.10 464	20.86 586	1.54 513	1.15 427	4.50 536	2.89 578	4.43 564	2.38 446	4.14 583	1.96 399	1.90 334	2.04 460	11.08 555	1.32 334	0.66 539	0.57 545	0.66 554	0.61 548	0.64 495	0.61 486

Dean	7.52 605	9.08 610	21.41 604	3.74 610	3.53 608	4.81 588	3.53 596	5.33 606	5.25 604	4.17 584	26.53 635	25.62 636	4.09 561	10.97 546	4.32 535	3.69 613	2.30 613	2.91 612	1.87 608	4.03 609	3.24 613

DAS	2.31 398	0.67 284	4.79 326	1.14 356	1.64 541	2.93 201	2.13 551	4.09 459	2.74 504	4.17 584	2.52 505	2.46 408	1.79 427	11.55 573	1.63 401	0.37 376	0.22 250	0.39 428	0.25 240	0.41 368	0.34 299

SepStereo	2.15 367	0.67 284	4.79 326	1.14 356	1.64 541	2.93 201	2.13 551	4.09 459	2.74 504	4.17 584	2.52 505	2.46 408	1.79 427	8.36 465	1.63 401	0.37 376	0.22 250	0.39 428	0.25 240	0.41 368	0.34 299

SGM-Forest	2.96 497	0.62 232	3.49 299	1.09 328	0.80 310	4.06 437	3.30 589	4.37 554	3.09 550	4.18 587	3.27 557	4.67 572	3.86 556	11.69 585	7.91 574	0.51 504	0.46 516	0.49 500	0.39 465	0.48 431	0.49 433
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AnyNet_C32	4.17 563	5.75 596	12.62 416	1.60 525	1.54 521	5.51 598	4.09 607	3.90 399	3.23 564	4.22 588	3.03 543	3.10 470	3.41 543	8.01 463	18.85 623	0.53 513	0.58 550	0.53 517	0.74 560	1.19 574	0.97 550

WAO-7	5.16 580	3.21 579	18.98 518	1.88 562	1.44 506	5.34 596	3.09 587	4.91 596	5.81 610	4.35 589	8.92 604	6.55 596	6.06 589	13.40 613	10.81 587	1.34 591	1.20 593	1.48 594	1.35 596	1.60 584	1.45 576

G-Net	4.11 561	1.21 485	19.47 530	2.31 585	2.94 598	4.74 584	2.95 579	3.33 298	2.14 387	4.44 590	9.43 605	6.93 599	3.84 555	9.01 481	4.92 548	0.79 555	0.80 579	0.70 559	0.50 520	0.95 548	0.87 543

SANet	5.65 589	1.72 542	20.94 590	1.26 416	0.88 350	7.20 608	3.81 604	4.60 585	11.23 619	4.56 591	8.78 602	7.49 601	6.95 599	11.85 592	18.11 618	0.49 494	0.44 502	0.50 503	0.42 490	0.90 545	0.82 538

SHD	2.82 480	2.04 557	13.80 434	1.69 536	1.79 564	2.73 175	1.07 425	3.85 383	3.18 558	4.63 592	2.74 525	3.38 497	2.77 511	5.48 406	3.66 530	0.62 530	0.47 520	0.51 506	0.55 535	0.65 498	0.74 519

IMH	6.81 601	13.66 628	20.41 570	4.33 619	3.74 612	5.50 597	3.06 585	5.49 609	6.22 612	4.64 593	10.35 609	9.30 607	8.03 610	13.61 616	6.81 562	4.80 629	2.99 625	3.09 615	2.12 615	4.36 613	3.61 617

MonStereo1	8.07 608	2.24 562	5.83 339	4.68 623	3.60 609	18.80 630	2.52 564	5.89 611	5.86 611	4.76 594	13.98 624	7.41 600	50.63 649	13.28 610	5.16 549	4.40 622	0.90 582	2.69 609	1.55 598	3.92 608	3.30 614

SPS-STEREO	3.97 557	1.44 524	20.85 585	1.72 542	1.71 555	3.24 249	2.30 558	3.55 326	2.68 499	4.79 595	3.66 565	5.44 591	2.97 519	9.11 482	9.35 581	1.15 577	1.10 588	1.06 583	1.02 583	1.16 571	1.18 563
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SDNR	3.97 557	1.93 551	20.28 564	1.31 440	0.94 368	5.16 594	0.67 195	4.33 542	2.58 484	4.82 596	5.94 586	5.01 580	1.45 339	17.52 625	2.53 502	0.79 555	0.72 573	0.59 535	0.45 500	1.15 570	1.17 562

ADCS	4.22 565	5.33 592	16.32 471	1.64 530	1.31 470	3.91 395	3.64 600	4.21 492	2.89 528	5.11 597	2.81 534	4.46 560	3.06 529	5.21 399	19.50 625	0.63 531	0.64 561	0.69 557	0.69 558	1.12 565	1.26 565

test_sample8	4.76 574	1.05 452	7.87 356	1.07 314	0.86 341	3.93 402	1.19 455	4.38 555	2.05 364	5.49 598	1.89 386	12.98 615	6.37 594	11.06 552	11.61 592	1.23 581	14.45 641	4.27 626	2.09 612	0.70 511	0.69 506

LSM	12.71 623	3.52 584	20.79 584	55.63 648	84.76 647	3.63 340	6.30 612	3.73 359	4.93 602	5.55 599	13.92 623	3.53 514	3.25 537	9.72 498	4.12 534	0.64 534	0.85 580	0.71 560	0.81 569	1.03 554	26.84 640

PVD	3.12 519	1.97 554	12.80 418	1.79 553	1.63 539	3.83 372	1.34 476	3.48 309	3.88 587	5.77 600	3.56 564	3.45 502	3.29 538	5.58 410	5.30 554	0.71 551	0.69 570	0.74 568	0.77 564	0.79 534	1.13 561

JetRed	10.48 614	27.10 637	35.70 634	4.27 615	4.09 619	15.55 628	12.83 626	12.16 622	5.50 606	5.83 601	5.56 584	10.14 609	7.43 604	8.88 475	26.39 637	3.32 606	3.81 629	3.51 620	2.96 628	7.85 630	6.69 633

CBMV_ROB	3.62 542	0.70 306	21.42 605	1.21 397	0.89 355	4.43 523	1.76 529	4.39 557	2.79 512	5.88 602	3.38 560	4.18 547	5.12 577	10.75 536	2.32 483	0.56 519	0.55 542	0.53 517	0.51 524	0.55 456	0.46 416

ADCL	4.35 566	1.63 535	14.21 444	1.29 430	1.26 462	5.56 599	11.16 621	3.97 424	3.37 574	6.07 603	4.67 576	4.30 554	5.72 585	5.08 397	14.51 601	0.50 498	0.48 526	0.89 576	0.77 564	0.78 532	0.76 524

MADNet++	7.57 607	5.80 597	13.28 421	6.38 628	5.26 625	7.18 607	7.77 617	5.32 605	5.62 608	6.11 604	7.78 591	6.02 595	8.01 609	11.74 587	16.36 610	9.36 634	4.95 632	8.57 636	5.66 632	4.83 617	5.34 628

aanetorigin	3.30 531	1.66 539	17.52 495	1.18 383	1.58 533	2.57 165	3.80 603	2.65 205	2.03 357	6.12 605	4.30 574	2.82 448	5.70 584	5.47 405	4.67 539	0.50 498	0.44 502	0.43 457	0.47 505	1.17 572	0.92 546

TCMNet-wrong-test	12.32 621	14.13 631	19.38 527	22.38 635	19.85 631	15.99 629	12.34 625	22.95 635	4.56 596	6.24 606	6.27 587	18.40 623	15.71 622	10.10 517	10.72 586	9.06 633	4.78 630	5.35 630	3.95 630	12.28 636	11.97 635

DispFullNet	4.64 572	3.48 583	23.95 627	3.99 611	3.03 600	3.35 273	1.06 423	4.18 482	2.80 516	6.33 607	2.94 538	4.04 539	7.81 607	3.92 379	5.16 549	2.75 599	1.61 600	3.10 616	2.68 623	3.32 598	3.31 615

WCMA_ROB	5.12 579	0.90 413	21.33 601	1.50 506	1.33 481	4.09 444	3.49 594	4.03 439	4.59 597	6.57 608	10.95 612	12.92 614	8.41 612	9.86 504	8.78 579	0.75 552	0.58 550	0.51 506	0.50 520	0.68 508	0.57 473

KSHMR	16.96 629	5.37 593	21.64 612	4.46 620	4.50 621	8.30 614	3.32 590	15.58 633	76.24 651	6.62 609	61.47 649	56.53 649	5.43 582	35.17 641	11.37 590	4.39 621	2.97 624	3.63 624	2.74 625	5.10 618	4.34 626

SAMSARA	3.55 540	2.16 561	14.18 443	1.86 560	1.49 513	4.62 559	2.65 571	3.58 331	2.80 516	7.05 610	3.05 544	5.16 587	4.07 560	9.18 485	4.80 544	0.64 534	0.67 566	0.59 535	0.68 556	0.89 543	0.91 545

UNDER WATER-64	9.33 611	5.37 593	22.60 620	5.22 627	4.86 624	10.75 617	4.61 609	11.45 621	17.30 629	7.59 611	9.80 608	15.99 620	17.90 628	10.63 532	15.72 605	4.36 620	2.87 619	4.39 629	2.86 626	7.01 628	5.36 629

WAO-8	11.95 619	13.02 625	20.56 576	3.50 603	3.08 602	15.11 626	2.80 574	12.91 625	19.11 634	7.69 612	13.12 619	11.62 611	7.01 602	84.40 654	7.91 574	3.42 607	1.92 605	3.54 622	1.93 610	3.68 601	2.69 603

Venus	11.95 619	13.02 625	20.56 576	3.50 603	3.08 602	15.11 626	2.80 574	12.91 625	19.11 634	7.69 612	13.12 619	11.62 611	7.01 602	84.40 654	7.91 574	3.42 607	1.92 605	3.54 622	1.93 610	3.68 601	2.69 603

UNDER WATER	10.47 613	3.95 587	22.62 621	5.07 626	4.51 622	7.78 612	3.77 602	12.56 624	21.72 636	7.84 614	10.78 610	23.96 632	31.66 637	10.78 539	16.19 609	4.44 623	2.93 620	4.24 625	2.86 626	6.33 624	5.47 630

SGM_RVC	4.57 570	0.72 322	17.46 493	1.84 557	0.58 208	4.23 490	3.45 593	4.66 588	3.66 583	7.99 615	8.82 603	7.56 602	8.74 613	12.30 598	6.84 564	0.43 445	0.38 465	0.39 428	0.35 423	0.51 441	0.48 426
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS_RVC	5.72 590	1.64 538	20.40 569	2.09 575	2.01 577	4.95 591	11.47 623	4.66 588	6.31 614	8.09 616	8.01 593	8.06 606	11.65 616	8.36 465	10.22 584	0.99 571	1.17 589	0.81 573	0.76 562	1.14 567	1.58 579
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	10.50 615	8.60 603	20.23 558	4.54 622	3.95 616	6.27 602	3.44 592	8.07 617	4.75 601	8.73 617	46.45 644	13.86 619	27.86 636	13.49 614	13.61 600	4.56 625	3.18 626	3.52 621	2.68 623	8.13 632	4.05 623

EDNetEfficientorigin	12.35 622	2.51 567	179.47 655	1.19 386	0.96 372	2.91 193	1.81 533	3.00 250	5.35 605	8.91 618	4.79 577	4.18 547	4.64 571	9.98 510	11.30 589	0.37 376	0.38 465	0.60 540	0.85 570	1.32 579	2.43 599

ELAS	5.99 593	1.62 533	20.29 565	1.96 568	2.01 577	15.09 625	8.38 619	5.23 601	5.54 607	9.02 619	8.61 599	6.74 597	9.75 615	7.48 452	11.40 591	0.96 569	1.18 590	0.72 564	0.93 575	1.30 578	1.67 581
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MDST_ROB	5.53 586	0.59 193	23.11 622	2.55 590	2.69 593	21.20 631	1.98 543	4.77 593	2.65 494	9.36 620	4.25 572	4.14 545	4.45 568	22.57 629	3.68 531	0.48 482	0.33 422	0.47 478	0.44 496	0.44 405	0.44 400

DGTPSM_ROB	15.31 626	8.85 606	28.14 632	9.90 632	18.89 629	12.44 621	33.21 638	13.48 627	17.86 632	9.50 621	22.89 631	13.78 617	19.67 630	21.26 627	23.68 631	5.08 631	8.84 634	5.62 631	11.50 636	6.72 625	14.87 636

DPSMNet_ROB	15.52 627	8.89 607	31.44 633	10.07 633	18.91 630	12.44 621	33.22 639	13.51 628	17.94 633	9.58 622	22.91 632	13.79 618	19.67 630	21.43 628	23.73 632	5.17 632	8.84 634	5.63 632	11.52 639	6.79 626	14.90 637

FCDSN-DC	6.04 594	0.84 397	19.25 522	1.24 407	1.09 417	4.38 509	2.62 570	4.38 555	4.71 598	9.59 623	11.22 613	19.19 624	17.40 626	12.30 598	8.55 578	0.69 548	0.57 545	0.60 540	0.60 545	0.70 511	0.78 528
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
TorneroNet-64	10.12 612	8.74 604	20.95 591	4.27 615	3.76 615	13.86 623	2.85 576	15.05 630	23.15 637	10.07 624	23.84 633	13.47 616	8.24 611	13.96 620	17.21 615	3.96 618	2.72 617	3.23 617	2.48 619	6.29 622	4.27 625

MeshStereo	5.35 583	1.32 508	21.34 602	1.34 455	1.15 427	4.40 516	3.90 605	5.18 600	4.55 595	10.14 625	11.82 617	11.47 610	5.84 586	13.84 619	7.03 568	0.61 528	0.58 550	0.60 540	0.58 541	0.72 523	0.59 482
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
MSMD_ROB	5.61 587	1.08 460	16.68 477	1.21 397	0.83 328	10.14 616	2.07 549	3.93 411	6.22 612	10.37 626	8.03 594	22.22 629	9.45 614	11.66 582	4.52 538	0.66 539	0.58 550	0.66 554	0.68 556	0.65 498	0.63 493

USTest	15.98 628	15.58 632	22.56 619	18.49 634	16.99 628	26.43 634	36.08 641	27.68 639	12.77 624	10.69 627	10.80 611	18.35 622	15.09 621	18.62 626	23.37 630	4.85 630	5.34 633	7.38 634	7.43 634	9.90 634	11.23 634

FC-DCNN	6.64 598	0.77 363	19.26 524	1.68 535	1.64 541	8.27 613	2.35 559	6.35 612	9.23 617	10.85 628	11.27 614	19.89 625	13.33 618	12.51 604	11.79 594	0.66 539	0.57 545	0.58 532	0.56 537	0.63 487	0.61 486

MANE	11.39 617	1.38 516	23.16 623	4.82 625	2.79 596	22.02 632	14.51 628	25.81 636	26.28 638	10.93 629	13.17 622	19.90 626	18.03 629	15.69 624	20.41 627	0.96 569	0.74 575	1.42 592	3.24 629	0.74 525	1.71 582

FC-DCNN v2	6.91 603	0.77 363	19.25 522	1.69 536	1.64 541	9.13 615	2.40 560	7.20 614	9.47 618	11.07 630	11.62 616	20.05 627	15.79 623	12.55 605	11.99 595	0.66 539	0.57 545	0.58 532	0.56 537	0.63 487	0.61 486

EDNetEfficient	5.61 587	2.14 560	16.75 479	1.67 534	3.64 610	4.12 453	7.51 615	3.05 256	5.63 609	11.57 631	4.83 578	3.95 532	12.72 617	8.44 469	20.78 628	0.41 428	0.43 497	0.47 478	1.01 581	1.66 586	1.39 575

SGM+DAISY	8.36 609	3.82 585	24.83 628	2.02 571	1.75 559	14.80 624	17.22 630	4.27 517	11.79 622	13.88 632	14.38 625	11.74 613	13.83 619	10.56 528	15.12 602	1.21 579	1.19 592	1.14 587	1.13 588	1.17 572	1.37 572

DPSM_ROB	20.78 632	20.03 635	26.57 630	23.62 637	22.46 632	31.10 636	39.97 643	33.52 642	17.41 630	15.25 633	15.80 628	24.06 633	20.71 633	23.30 632	27.62 639	10.78 636	9.41 637	11.69 639	11.50 636	14.49 637	16.36 638

DPSM	20.78 632	20.03 635	26.57 630	23.62 637	22.46 632	31.10 636	39.97 643	33.52 642	17.41 630	15.25 633	15.80 628	24.06 633	20.71 633	23.30 632	27.62 639	10.78 636	9.41 637	11.69 639	11.50 636	14.49 637	16.36 638

SGM-ForestM	11.55 618	1.16 477	21.62 610	2.14 576	0.81 313	22.25 633	19.08 633	16.50 634	11.34 620	15.94 635	14.44 626	27.12 637	22.61 635	24.76 635	28.39 641	0.50 498	0.48 526	0.47 478	0.44 496	0.55 456	0.53 455

LRCNet_RVC	25.52 635	33.45 638	23.21 625	31.79 639	32.78 636	6.74 606	1.18 452	25.88 637	4.46 594	28.94 636	30.89 636	24.91 635	17.57 627	27.66 636	24.34 634	35.26 648	25.60 649	35.91 648	33.81 647	31.90 647	34.10 648

CasAABBNet	41.80 644	40.20 642	53.41 648	47.73 643	45.18 642	62.51 647	80.71 653	67.26 649	34.80 641	30.49 637	31.88 639	48.24 645	41.81 643	46.63 647	55.64 652	21.60 639	18.88 644	23.48 642	23.22 644	29.19 643	33.05 644

RAFT-FEzeroshot	41.78 642	40.21 643	53.07 644	47.74 645	45.19 643	62.51 647	80.73 654	67.30 650	34.75 639	30.51 638	31.88 639	48.27 646	41.88 644	46.64 648	55.54 650	21.62 641	18.89 646	23.48 642	23.22 644	29.20 644	33.05 644

RAFT-FE	41.78 642	40.21 643	53.07 644	47.74 645	45.19 643	62.51 647	80.73 654	67.30 650	34.75 639	30.51 638	31.88 639	48.27 646	41.88 644	46.64 648	55.54 650	21.62 641	18.89 646	23.48 642	23.22 644	29.20 644	33.05 644

FlowAnything	41.75 640	39.90 639	53.36 647	47.83 647	45.06 641	62.45 646	80.51 651	67.34 652	34.89 642	30.56 640	31.52 637	48.18 644	42.05 646	46.66 650	55.24 648	21.71 644	18.88 644	23.49 646	23.13 641	29.12 641	33.04 643

Selective-RAFT-Error	41.77 641	40.16 641	53.34 646	47.73 643	45.25 645	62.51 647	80.64 652	67.22 648	34.93 643	30.64 641	31.81 638	48.11 643	42.11 647	46.57 645	54.95 647	21.61 640	18.87 643	23.48 642	23.15 643	29.16 642	33.08 647

LSM0	49.58 648	40.04 640	53.62 649	97.15 649	128.68 652	62.75 651	79.89 650	67.63 653	35.11 644	33.02 642	32.61 643	48.43 648	41.60 642	46.60 646	55.43 649	21.63 643	18.99 648	23.62 647	23.13 641	29.47 646	52.26 652

LE_ROB	18.58 630	1.21 485	48.38 640	8.60 631	23.00 635	7.32 610	19.74 634	9.94 619	38.69 645	43.53 643	21.91 630	28.40 638	40.92 640	23.18 631	54.71 646	0.34 336	0.33 422	0.32 308	0.36 433	0.42 387	0.40 375

HaxPig	43.25 645	43.65 645	45.00 638	33.85 640	35.61 638	32.69 638	30.52 636	45.09 645	42.97 646	48.77 644	48.17 646	43.00 639	40.26 639	44.58 643	43.61 643	47.18 649	49.30 650	51.54 650	50.25 649	43.73 648	45.29 649

AVERAGE_ROB	44.46 646	45.91 646	46.59 639	40.59 642	38.66 639	32.99 639	30.52 636	46.19 646	43.26 647	49.59 645	48.97 647	44.62 641	39.89 638	45.04 644	43.94 644	48.74 650	50.69 651	50.80 649	49.79 648	45.54 649	46.97 650

HanzoNet	31.60 639	17.23 633	21.22 600	7.32 629	5.84 626	7.25 609	3.53 596	13.82 629	14.20 627	50.38 646	47.01 645	44.45 640	56.61 651	36.61 642	32.00 642	63.89 652	56.57 653	7.97 635	89.20 653	28.69 639	28.25 642

MEDIAN_ROB	47.37 647	49.08 647	49.92 642	40.32 641	39.97 640	34.95 640	33.43 640	49.17 647	46.39 649	53.06 647	52.65 648	47.65 642	42.23 648	48.35 651	47.29 645	52.10 651	54.04 652	54.28 651	53.48 650	48.76 650	50.33 651

TorneroNet	25.88 636	11.28 622	21.62 610	4.20 614	4.07 618	55.25 645	3.15 588	15.16 631	76.94 652	58.09 648	82.72 653	86.88 654	41.15 641	13.35 612	18.13 619	4.32 619	2.85 618	3.45 618	2.62 621	8.33 633	4.14 624

xxxxx1	112.33 653	88.53 652	37.76 635	227.84 654	157.23 654	39.05 642	61.41 647	93.76 655	79.29 654	62.45 649	74.79 650	78.32 651	70.96 652	33.47 638	70.69 653	114.00 654	130.36 655	259.31 656	274.34 656	145.54 654	147.50 654

tt_ll	112.33 653	88.53 652	37.76 635	227.84 654	157.23 654	39.05 642	61.41 647	93.76 655	79.29 654	62.45 649	74.79 650	78.32 651	70.96 652	33.47 638	70.69 653	114.00 654	130.36 655	259.31 656	274.34 656	145.54 654	147.50 654

ff	112.33 653	88.53 652	37.76 635	227.84 654	157.23 654	39.05 642	61.41 647	93.76 655	79.29 654	62.45 649	74.79 650	78.32 651	70.96 652	33.47 638	70.69 653	114.00 654	130.36 655	259.31 656	274.34 656	145.54 654	147.50 654

Anonymous_1	57.11 650	19.68 634	26.15 629	23.10 636	142.31 653	30.84 635	39.75 642	33.86 644	16.98 628	70.53 652	15.42 627	23.46 631	19.75 632	23.04 630	27.23 638	164.73 657	9.02 636	130.38 654	137.40 654	161.27 657	27.24 641

ktn	21.74 634	10.34 618	19.68 535	4.53 621	4.00 617	6.53 605	4.51 608	6.79 613	78.82 653	84.69 653	100.86 656	58.49 650	7.57 606	12.11 597	13.35 598	4.58 628	3.24 627	3.49 619	2.62 621	4.65 616	3.84 621

BEATNet-Init1	49.72 649	64.32 651	97.77 652	4.68 623	4.28 620	84.75 654	60.42 646	73.38 654	68.59 650	88.29 654	88.51 655	91.94 655	97.99 655	85.26 656	70.96 656	0.80 557	0.65 562	0.85 574	0.70 559	7.96 631	2.33 595

PML	64.32 651	53.22 648	17.88 497	8.10 630	32.94 637	148.46 656	247.79 658	12.18 623	45.42 648	111.41 655	288.92 658	101.47 656	101.31 656	31.67 637	15.55 603	14.03 638	4.83 631	10.98 638	6.18 633	28.82 640	5.17 627

coex-ft	18.59 631	6.62 598	113.53 653	1.17 377	1.31 470	2.33 142	1.93 540	2.81 234	14.00 625	124.82 656	8.45 598	5.90 594	51.74 650	9.99 511	22.69 629	0.57 521	0.62 558	0.50 503	0.49 514	1.08 562	1.28 566

DPSimNet_ROB	102.30 652	119.72 656	143.59 654	109.42 650	94.10 648	127.22 655	127.15 656	26.62 638	102.36 657	149.58 657	83.99 654	139.34 657	137.54 657	64.62 653	82.36 657	105.18 653	66.15 654	120.15 653	69.61 652	99.58 652	77.72 653

test_example2	212.63 656	219.92 657	221.87 656	213.67 653	221.17 657	199.47 657	200.74 657	185.30 658	141.66 658	209.52 658	213.45 657	210.82 658	205.48 658	221.27 658	216.64 658	236.83 658	242.07 658	213.93 655	217.01 655	235.69 658	226.10 657

ccccc		629.75 658		567.84 657	570.84 658	582.44 658		613.82 659		614.58 659		555.57 659		666.94 659		781.57 659	507.24 659	391.36 659	342.44 659	689.82 659

ASD4		113.98 655

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