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

MLG-Stereo_test2	0.57 63	0.28 95	1.20 53	0.07 81	0.68 347	1.34 99	0.02 63	3.39 108	1.41 103	0.06 1	0.02 1	0.12 84	0.10 18	2.37 153	0.31 65	0.01 290	0.08 450	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.02 124

MLG-Stereo_test1	0.67 76	0.23 67	1.05 37	0.06 71	1.40 428	1.24 52	0.00 1	3.56 130	1.36 101	0.06 1	0.04 24	0.08 66	0.10 18	4.03 206	0.14 10	0.01 290	0.07 437	0.00 1	0.01 351	0.01 42	0.02 124

MLG-Stereo	0.72 87	0.23 67	1.13 40	0.06 71	0.16 161	1.24 52	0.00 1	3.84 152	1.40 102	0.06 1	0.03 9	0.08 66	0.10 18	5.71 265	0.16 16	0.01 290	0.06 414	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.02 124

S2M2_XL	0.22 1	0.33 151	1.17 47	0.07 81	0.11 115	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 102	0.07 48	0.17 65	0.39 21	0.20 27	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
StereoAnything_RVC	1.52 184	7.77 588	2.81 246	0.05 64	0.02 3	1.11 12	0.06 101	3.26 96	0.75 40	0.12 4	0.02 1	0.07 48	0.68 183	6.69 328	0.13 8	0.02 387	0.08 450	0.00 1	0.00 1	6.69 594	0.02 124

dual_stereo	0.56 61	0.32 133	1.08 39	0.07 81	0.11 115	0.77 8	0.03 72	3.60 132	1.17 92	0.12 4	0.03 9	0.20 102	0.11 25	2.77 162	0.51 165	0.00 1	0.14 505	0.00 1	0.16 472	0.00 1	0.02 124

Pointernet	0.84 102	0.35 177	2.00 148	0.12 110	0.13 141	1.77 152	0.06 101	4.87 211	2.53 148	0.14 7	2.11 170	0.76 186	0.44 150	1.02 80	0.32 68	0.00 1	0.04 375	0.00 1	0.15 469	0.02 119	0.01 20

zero-FE	0.88 105	0.27 93	2.12 167	0.21 146	1.63 439	1.75 151	0.83 371	3.08 65	0.61 5	0.15 8	0.13 54	0.29 131	0.44 150	3.38 180	1.07 268	0.02 387	0.02 290	0.00 1	0.05 423	1.47 563	0.03 179

MLG-Stereo_test3	0.45 42	0.31 120	1.35 68	0.06 71	0.17 171	1.30 80	0.01 30	3.52 126	0.77 44	0.15 8	0.07 37	0.06 28	0.07 7	0.74 54	0.22 32	0.02 387	0.06 414	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.02 124

FSD					0.10 99	0.53 5	0.06 101	3.21 90	0.81 49	0.16 10	0.24 73	1.06 196	0.12 32	0.63 45	0.24 36	0.02 387	0.07 437	0.00 1	0.00 1	0.01 42

fffy	1.13 146	0.51 290	2.15 168	1.01 281	0.09 86	2.30 208	0.19 186	4.07 162	1.13 90	0.16 10	2.66 188	0.20 102	0.38 125	6.98 350	0.35 83	0.00 1	0.06 414	0.00 1	0.00 1	0.14 377	0.16 429

xxxad45	0.40 33	0.21 54	0.85 21	0.01 13	0.04 13	1.20 23	0.00 1	3.03 58	1.29 96	0.17 12	0.11 49	0.07 48	0.11 25	0.56 34	0.34 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

ITERv30	0.47 47	0.19 30	0.94 30	0.01 13	0.10 99	1.24 52	0.01 30	2.37 22	0.70 11	0.17 12	0.02 1	0.12 84	0.12 32	2.94 167	0.36 87	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

DDF-Stereo	0.95 114	0.28 95	1.59 99	0.30 161	1.76 456	1.79 155	0.83 371	3.02 57	0.78 45	0.17 12	0.09 45	0.28 128	0.49 157	4.53 223	1.13 277	0.02 387	0.04 375	0.00 1	0.11 455	1.70 567	0.04 226

PyraSte	0.41 34	0.24 79	0.91 27	0.01 13	0.04 13	1.20 23	0.04 80	3.10 68	1.27 94	0.18 15	0.10 48	0.07 48	0.16 61	0.54 31	0.33 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

5w_v4	0.41 34	0.21 54	0.90 25	0.01 13	0.04 13	1.23 37	0.00 1	3.04 59	1.35 100	0.18 15	0.11 49	0.19 95	0.11 25	0.52 28	0.31 65	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

GREAT-IGEV	0.72 87	0.29 102	1.91 129	1.31 325	0.40 284	1.41 111	0.08 119	2.29 19	2.48 143	0.18 15	0.69 99	0.10 80	0.34 115	1.72 120	0.37 94	0.00 1	0.09 462	0.00 1	0.22 508	0.10 314	0.41 513

GIP-stereo	0.70 84	0.44 252	1.70 115	1.52 358	0.75 357	1.48 116	0.05 94	4.18 167	1.10 87	0.18 15	0.42 81	0.58 176	0.38 125	0.65 47	0.46 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 231	0.01 20

StePilot	0.39 30	0.19 30	1.00 35	0.02 34	0.07 45	1.22 30	0.00 1	3.14 73	0.67 8	0.19 19	0.13 54	0.05 7	0.09 13	0.59 42	0.39 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.01 20

ACW_4w	0.43 38	0.16 3	0.92 28	0.01 13	0.04 13	1.23 37	0.03 72	3.06 62	1.29 96	0.19 19	0.12 52	0.09 73	0.13 44	0.92 73	0.34 76	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

v134_o9	0.34 5	0.18 18	0.76 13	0.01 13	0.08 67	1.31 84	0.00 1	2.59 32	0.76 41	0.19 19	0.02 1	0.05 7	0.12 32	0.35 16	0.42 122	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

S2M2_L	0.46 45	0.39 206	1.17 47	0.37 185	0.17 171	1.14 13	0.01 30	1.46 7	1.83 116	0.19 19	0.87 113	0.13 86	0.19 72	0.57 36	0.43 126	0.01 290	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.21 439	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
uiiii_40	0.39 30	0.19 30	1.15 45	0.02 34	0.06 33	1.27 71	0.00 1	3.15 77	0.66 7	0.20 23	0.08 41	0.04 3	0.10 18	0.46 25	0.38 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.01 42	0.01 20

4.5w_L	0.38 27	0.19 30	0.97 32	0.05 64	0.08 67	1.22 30	0.00 1	3.16 79	0.67 8	0.20 23	0.11 49	0.06 28	0.12 32	0.49 27	0.37 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.01 20

3.5w_stereo	0.69 81	0.23 67	1.44 78	0.02 34	0.14 148	1.24 52	0.03 72	3.53 128	0.90 77	0.20 23	1.48 140	0.07 48	0.50 159	3.73 192	0.30 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

LG-Stereo_L2	0.64 72	0.33 151	1.46 84	0.10 101	0.18 186	1.30 80	0.19 186	3.53 128	0.72 23	0.20 23	0.02 1	0.06 28	0.07 7	4.19 211	0.36 87	0.01 290	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.02 124

LG-Stereo_L1	0.69 81	0.32 133	1.21 55	0.10 101	0.16 161	1.38 104	0.20 192	2.44 24	0.72 23	0.20 23	0.02 1	0.06 28	0.06 6	6.49 311	0.36 87	0.01 290	0.04 375	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.02 124

SCV	1.59 188	0.58 324	2.57 209	2.72 515	0.31 256	2.15 192	0.79 361	6.88 335	2.72 161	0.20 23	2.68 189	0.68 180	0.58 175	7.60 388	0.41 116	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.22 508	0.37 503	0.24 473

qyd29nn	0.32 4	0.20 43	0.94 30	0.01 13	0.06 33	1.33 94	0.01 30	2.08 14	0.71 13	0.21 29	0.02 1	0.06 28	0.12 32	0.35 16	0.34 76	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.01 20

hj116sk	0.36 15	0.17 11	0.74 8	0.01 13	0.10 99	1.33 94	0.00 1	2.89 52	0.79 46	0.21 29	0.09 45	0.06 28	0.16 61	0.29 1	0.30 56	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

OmniDepth	0.38 27	0.26 88	1.19 49	0.01 13	0.04 13	1.19 19	0.03 72	2.97 55	0.73 30	0.21 29	0.02 1	0.15 89	0.10 18	0.64 46	0.09 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaDepth	0.57 63	0.22 61	2.33 186	0.12 110	1.26 413	1.59 128	0.07 111	1.03 4	0.97 84	0.21 29	0.42 81	0.08 66	0.30 107	2.28 150	0.26 43	0.01 290	0.01 193	0.00 1	0.20 496	0.01 42	0.01 20

LGtest1	0.42 37	0.33 151	1.42 72	0.13 126	0.16 161	0.98 11	0.01 30	2.30 20	0.96 82	0.21 29	0.07 37	0.08 66	0.10 18	1.10 84	0.31 65	0.01 290	0.09 462	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.02 124

SteFusion	0.44 39	0.19 30	0.93 29	0.01 13	0.09 86	1.22 30	0.00 1	3.05 61	1.45 105	0.22 34	0.22 69	0.06 28	0.12 32	0.89 69	0.30 56	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

tim_s	0.41 34	0.18 18	0.89 24	0.01 13	0.04 13	1.22 30	0.00 1	3.06 62	1.28 95	0.22 34	0.08 41	0.08 66	0.13 44	0.69 51	0.32 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

yuret106	0.36 15	0.20 43	0.76 13	0.01 13	0.08 67	1.32 90	0.01 30	2.73 46	0.73 30	0.23 36	0.09 45	0.07 48	0.13 44	0.35 16	0.39 104	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

LG-G_1	0.62 68	0.31 120	1.19 49	0.07 81	0.11 115	1.81 157	0.02 63	3.74 144	0.88 71	0.23 36	0.03 9	0.09 73	0.08 9	3.39 181	0.27 52	0.02 387	0.08 450	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.02 124

LG-G	0.62 68	0.31 120	1.19 49	0.07 81	0.11 115	1.81 157	0.02 63	3.74 144	0.88 71	0.23 36	0.03 9	0.09 73	0.08 9	3.39 181	0.27 52	0.02 387	0.08 450	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.02 124

test_xeample3	1.08 137	0.43 246	3.39 310	0.49 206	0.05 22	2.58 239	0.93 398	3.32 100	1.77 112	0.23 36	0.23 70	0.19 95	0.28 95	6.34 299	0.85 233	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.26 526	0.06 255	0.10 356

FoundationStereo	0.26 2	0.29 102	1.25 58	0.24 152	0.10 99	0.41 3	0.07 111	0.57 1	0.80 47	0.24 40	0.03 9	0.09 73	0.37 121	0.46 25	0.12 4	0.03 432	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

U	2.12 250	0.25 81	2.47 201	0.17 136	8.09 592	10.63 527	0.00 1	3.08 65	0.87 66	0.24 40	0.45 84	0.17 91	0.08 9	0.69 51	0.15 15	0.00 1	0.00 1	9.89 600	5.19 610	0.01 42	0.01 20

rvit_0105_6	1.26 164	0.87 414	4.85 417	0.61 224	0.07 45	1.60 129	0.32 228	3.79 150	5.87 340	0.25 42	0.26 74	1.09 197	0.29 99	4.60 226	0.62 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.06 284

CES	1.56 186	0.35 177	1.44 78	0.42 193	7.70 591	2.66 257	0.13 154	4.89 212	2.53 148	0.25 42	1.10 120	0.33 144	0.31 111	1.61 115	0.58 176	0.01 290	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.54 525	6.26 594

ITERv24	0.38 27	0.17 11	0.74 8	0.01 13	0.10 99	1.27 71	0.01 30	3.16 79	0.71 13	0.26 44	0.04 24	0.13 86	0.18 69	0.52 28	0.34 76	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

rvit_stereo_0081_aga	0.76 93	0.51 290	3.29 301	0.11 108	0.25 223	1.73 150	0.22 199	3.68 134	2.54 150	0.26 44	0.16 57	0.27 124	0.30 107	1.31 97	0.36 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 352	0.04 226

uio108cc	0.34 5	0.18 18	0.75 10	0.01 13	0.07 45	1.25 58	0.01 30	2.44 24	0.71 13	0.27 46	0.05 34	0.06 28	0.13 44	0.59 42	0.34 76	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 124

Wavelet-MonSter	0.35 11	0.28 95	1.43 75	0.03 41	0.40 284	1.20 23	0.00 1	1.14 5	0.82 52	0.27 46	0.04 24	0.05 7	0.08 9	0.96 77	0.20 27	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 124

oiu110	0.36 15	0.21 54	0.75 10	0.01 13	0.11 115	1.29 78	0.01 30	2.67 39	0.71 13	0.28 48	0.03 9	0.06 28	0.17 65	0.52 28	0.30 56	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

v20iiwwt	0.35 11	0.20 43	0.71 5	0.01 13	0.08 67	1.30 80	0.00 1	2.66 37	0.71 13	0.28 48	0.06 35	0.07 48	0.18 69	0.31 3	0.40 112	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

MonStereo	0.44 39	0.23 67	1.44 78	0.05 64	0.77 361	1.17 15	0.01 30	3.17 82	0.72 23	0.28 48	0.18 64	0.06 28	0.04 1	0.54 31	0.17 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.01 20

Monster-pub-eth3d	0.44 39	0.23 67	1.44 78	0.05 64	0.77 361	1.17 15	0.01 30	3.17 82	0.72 23	0.28 48	0.18 64	0.06 28	0.04 1	0.55 33	0.17 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.01 20

4w-stereo	0.55 59	0.18 18	1.39 70	0.02 34	0.35 271	1.26 65	0.06 101	3.13 72	0.86 61	0.28 48	0.82 112	0.06 28	0.67 181	1.59 113	0.25 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

AIO_rvc	1.02 128	0.59 327	1.95 141	0.15 129	0.09 86	3.42 334	0.99 405	4.46 181	2.73 164	0.28 48	1.62 146	1.32 204	0.28 95	2.10 146	0.21 31	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.04 417	0.11 335	0.11 370

MonSter	0.46 45	0.23 67	1.44 78	0.05 64	0.77 361	1.17 15	0.01 30	3.17 82	0.72 23	0.28 48	0.18 64	0.07 48	0.04 1	0.83 61	0.17 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.01 20

ITER124	0.30 3	0.19 30	0.63 4	0.01 13	0.09 86	1.23 37	0.00 1	1.92 11	0.71 13	0.29 55	0.03 9	0.06 28	0.16 61	0.30 2	0.38 99	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

IGEV	0.50 51	0.22 61	1.52 91	0.08 91	1.85 465	1.34 99	0.37 239	2.03 13	0.93 81	0.29 55	0.08 41	0.07 48	0.09 13	0.90 71	0.22 32	0.02 387	0.04 375	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

AIO_test	0.90 110	0.40 217	1.67 111	0.14 127	0.16 161	2.97 298	0.83 371	3.61 133	2.67 156	0.29 55	0.71 101	1.50 214	0.29 99	2.37 153	0.13 8	0.00 1	0.04 375	0.00 1	0.08 437	0.03 168	0.03 179

castereo++	1.18 149	0.54 307	1.95 141	0.30 161	0.51 320	4.56 416	1.00 407	4.61 191	1.12 88	0.29 55	2.14 174	1.89 229	0.15 57	3.94 202	0.18 25	0.00 1	0.04 375	0.00 1	0.31 537	0.03 168	0.00 1

ProNet	1.20 153	0.60 331	2.00 148	0.26 156	0.08 67	2.73 260	0.68 327	5.00 223	2.52 147	0.29 55	1.32 134	0.37 149	0.36 118	6.94 348	0.44 132	0.00 1	0.07 437	0.00 1	0.00 1	0.17 401	0.07 304

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 119	2.14 538	1.55 94	0.88 257	0.26 230	0.56 7	0.04 80	2.80 49	0.86 61	0.30 60	0.80 110	0.21 112	2.33 313	6.17 283	0.37 94	0.00 1	0.07 437	0.00 1	0.17 480	0.01 42	0.01 20

SMoEStereo_RVC	0.95 114	0.35 177	1.37 69	0.63 231	0.07 45	2.07 181	0.16 173	2.88 51	1.68 109	0.30 60	1.23 129	0.19 95	0.28 95	6.80 333	0.84 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 335	0.13 395

999	1.25 162	0.37 194	1.63 105	1.15 304	0.34 268	3.03 304	0.66 323	3.41 115	2.27 133	0.30 60	3.20 209	0.19 95	0.25 84	7.23 369	0.85 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 388	0.01 20

AIO-Stereo	0.94 113	0.22 61	1.20 53	0.06 71	0.08 67	2.36 211	0.62 312	5.50 264	2.61 153	0.30 60	3.32 212	0.41 153	0.25 84	1.12 87	0.17 21	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.35 546	0.06 255	0.12 384

sCroCo_RVC	1.21 156	0.65 350	5.16 438	1.09 294	1.29 420	0.92 9	0.19 186	3.92 154	2.68 159	0.30 60	3.04 203	0.52 170	1.56 272	1.58 112	0.78 219	0.09 493	0.25 556	0.00 1	0.00 1	0.07 273	0.11 370

GSStereo	0.75 91	0.22 61	1.14 43	0.69 240	0.19 198	1.96 171	0.73 343	4.64 197	2.10 122	0.31 65	0.65 93	0.43 158	0.48 154	0.83 61	0.14 10	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.12 459	0.17 401	0.13 395

GS-Stereo							0.73 343	4.64 197	2.10 122	0.31 65	0.65 93	0.43 158	0.48 154	0.83 61	0.14 10	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.12 459	0.17 401	0.13 395

rvit_0105_4	1.38 174	0.98 440	5.52 459	0.61 224	0.05 22	1.62 132	0.41 250	3.95 157	5.80 337	0.31 65	0.73 102	1.37 205	0.53 165	4.89 238	0.78 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.04 226

MaDis-Stereo	0.80 96	0.69 367	3.02 268	0.33 174	1.83 463	1.22 30	0.06 101	3.41 115	1.49 106	0.31 65	0.38 78	0.42 157	0.51 161	1.14 88	1.21 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 231	0.05 263

4.25_new	0.52 53	0.18 18	1.42 72	0.03 41	0.88 373	1.23 37	0.04 80	3.18 85	0.85 58	0.32 69	0.77 105	0.05 7	0.42 143	0.83 61	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

4.5w_new	0.52 53	0.18 18	1.42 72	0.03 41	0.88 373	1.23 37	0.04 80	3.18 85	0.85 58	0.32 69	0.77 105	0.05 7	0.42 143	0.83 61	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

4.25w-stereo	0.52 53	0.18 18	1.43 75	0.03 41	0.88 373	1.23 37	0.04 80	3.18 85	0.85 58	0.32 69	0.77 105	0.05 7	0.42 143	0.83 61	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

monsters	0.87 103	0.28 95	1.54 93	0.47 205	2.71 506	1.38 104	0.01 30	3.14 73	0.81 49	0.32 69	0.48 85	0.05 7	0.13 44	5.72 266	0.42 122	0.01 290	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

LG-Stereo	0.79 95	0.32 133	3.96 358	0.04 57	0.15 153	1.19 19	0.18 183	3.52 126	2.95 176	0.32 69	1.77 155	0.22 114	0.14 55	0.39 21	0.43 126	0.01 290	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.11 335	0.02 124

3.25w_new	0.45 42	0.25 81	1.29 59	0.02 34	0.08 67	1.25 58	0.01 30	3.39 108	0.91 78	0.33 74	0.16 57	0.07 48	0.42 143	0.57 36	0.25 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

3.25w	0.45 42	0.25 81	1.29 59	0.02 34	0.08 67	1.25 58	0.01 30	3.39 108	0.91 78	0.33 74	0.16 57	0.06 28	0.42 143	0.57 36	0.25 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

ITERv21	0.35 11	0.18 18	0.83 19	0.01 13	0.09 86	1.25 58	0.01 30	2.49 27	0.71 13	0.34 76	0.08 41	0.06 28	0.16 61	0.32 5	0.38 99	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

fffft	0.97 117	0.29 102	1.69 114	0.03 41	0.05 22	2.12 188	0.65 320	3.44 119	1.87 118	0.34 76	0.60 91	0.23 115	0.20 76	6.69 328	0.89 248	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.18 416	0.09 333
1: 1. 1
AEACV	0.80 96	0.29 102	1.70 115	0.96 274	0.24 220	2.03 179	0.88 389	3.50 123	0.88 71	0.34 76	0.20 67	0.29 131	2.01 297	1.77 126	0.33 71	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.29 528	0.10 314	0.09 333

MIF-Stereo (partial)	1.29 167	0.33 151	3.02 268	0.03 41	1.12 403	1.26 65	0.13 154	4.46 181	3.75 236	0.35 79	2.39 182	0.31 137	0.74 191	6.09 278	1.76 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.04 226

2.25w	0.67 76	0.20 43	1.40 71	0.04 57	0.13 141	1.21 28	0.05 94	3.23 92	0.87 66	0.36 80	1.17 127	0.07 48	0.69 184	3.67 190	0.30 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

HUF	1.05 134	0.64 344	2.33 186	0.35 182	0.22 212	3.09 309	0.41 250	3.73 143	2.89 172	0.36 80	2.71 191	0.33 144	0.30 107	2.28 150	0.23 34	0.00 1	0.61 581	0.00 1	0.00 1	0.15 381	0.39 508

tt45	1.09 138	0.35 177	1.49 89	0.39 190	0.23 217	3.50 346	0.14 161	3.35 105	1.81 113	0.36 80	2.04 165	0.27 124	0.26 90	6.84 336	0.63 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 388	0.03 179

DA	1.19 151	0.37 194	1.94 136	0.62 226	0.30 245	6.06 451	0.59 301	5.55 265	2.23 129	0.37 83	2.42 183	0.41 153	1.17 239	1.24 95	0.16 16	0.01 290	0.06 414	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.20 456

GGEV	1.19 151	0.37 194	1.94 136	0.62 226	0.30 245	6.06 451	0.59 301	5.55 265	2.23 129	0.37 83	2.42 183	0.41 153	1.17 239	1.24 95	0.16 16	0.01 290	0.06 414	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.20 456

rvit_stereo_ft	1.00 126	0.78 395	3.84 354	0.84 252	0.36 274	1.23 37	0.24 205	3.81 151	3.76 238	0.37 83	0.87 113	0.74 184	1.12 227	1.18 92	0.76 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.06 284

3.75w	0.62 68	0.16 3	1.33 66	0.02 34	1.27 416	1.25 58	0.01 30	3.23 92	0.87 66	0.38 86	0.23 70	0.07 48	0.40 130	2.96 168	0.26 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

mms	1.03 130	0.54 307	1.58 98	0.05 64	0.36 274	1.52 123	0.08 119	2.97 55	1.84 117	0.38 86	2.94 198	0.32 140	0.25 84	6.82 334	0.39 104	0.00 1	0.04 375	0.00 1	0.00 1	0.17 401	0.28 491

rvit_stereo_0083	1.03 130	0.26 88	3.09 285	0.49 206	0.09 86	1.27 71	0.24 205	2.72 43	4.60 291	0.38 86	0.77 105	0.78 187	1.18 242	4.35 218	0.33 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.03 179

IGEV-Stereo++	0.74 90	0.23 67	1.31 63	0.06 71	1.62 438	1.95 168	0.01 30	3.29 98	1.81 113	0.38 86	1.68 151	0.10 80	1.16 238	0.91 72	0.19 26	0.01 290	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.01 20

ff7	1.12 140	0.57 319	2.06 153	0.03 41	0.07 45	2.80 272	0.84 377	3.71 136	2.27 133	0.38 86	1.06 116	0.20 102	0.40 130	7.12 361	0.49 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 472	0.09 303	0.06 284

ffff	1.12 140	0.57 319	2.06 153	0.03 41	0.07 45	2.80 272	0.84 377	3.71 136	2.27 133	0.38 86	1.06 116	0.20 102	0.40 130	7.12 361	0.49 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 472	0.09 303	0.06 284

11t	1.12 140	0.57 319	2.06 153	0.03 41	0.07 45	2.80 272	0.84 377	3.71 136	2.27 133	0.38 86	1.06 116	0.20 102	0.40 130	7.12 361	0.49 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 472	0.09 303	0.06 284

ccc-4	1.12 140	0.57 319	2.06 153	0.03 41	0.07 45	2.80 272	0.84 377	3.71 136	2.27 133	0.38 86	1.06 116	0.20 102	0.40 130	7.12 361	0.49 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 472	0.09 303	0.06 284

ITERv12	0.34 5	0.17 11	0.73 6	0.00 1	0.08 67	1.33 94	0.00 1	2.37 22	0.73 30	0.39 94	0.04 24	0.05 7	0.12 32	0.33 8	0.38 99	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

2.75w_new	0.55 59	0.23 67	1.43 75	0.04 57	0.12 131	1.25 58	0.08 119	3.20 88	0.86 61	0.39 94	0.16 57	0.07 48	0.88 208	1.99 139	0.24 36	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

ours_stereo	1.03 130	0.55 311	1.86 123	0.12 110	0.32 260	1.16 14	0.09 127	3.27 97	2.18 127	0.39 94	3.02 202	0.34 148	0.26 90	6.32 297	0.37 94	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.18 416	0.13 395

IGEV-Stereo+	1.69 195	0.43 246	1.59 99	0.37 185	3.10 514	2.10 184	0.07 111	1.86 9	0.91 78	0.39 94	0.03 9	0.20 102	0.41 138	7.05 354	0.16 16	0.02 387	0.07 437	0.00 1	0.18 487	5.14 588	9.77 609

IGEVStereo-DCA	1.06 136	0.45 261	2.06 153	0.32 169	0.06 33	2.74 261	0.84 377	3.71 136	2.27 133	0.39 94	0.16 57	0.20 102	0.29 99	6.47 308	0.87 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 472	0.06 255	0.06 284

rrr	1.05 134	0.45 261	3.18 293	0.32 169	0.06 33	2.74 261	0.95 403	3.49 122	1.12 88	0.39 94	0.16 57	0.20 102	0.29 99	6.47 308	0.87 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 502	0.06 255	0.10 356

dddd17k	0.34 5	0.19 30	0.39 1	0.01 13	0.11 115	1.27 71	0.00 1	2.57 29	0.69 10	0.40 100	0.03 9	0.07 48	0.18 69	0.35 16	0.42 122	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

sAnonymous2	1.35 171	1.66 514	8.14 518	0.55 214	0.46 299	1.23 37	0.24 205	4.00 159	3.47 222	0.40 100	1.11 121	0.23 115	1.42 258	0.96 77	0.57 172	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.20 496	2.07 573	0.22 462

CroCo_RVC	1.35 171	1.66 514	8.14 518	0.55 214	0.46 299	1.23 37	0.24 205	4.00 159	3.47 222	0.40 100	1.11 121	0.23 115	1.42 258	0.96 77	0.57 172	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.20 496	2.07 573	0.22 462

ITERv10	0.36 15	0.18 18	0.85 21	0.00 1	0.08 67	1.31 84	0.01 30	2.66 37	0.72 23	0.41 103	0.04 24	0.05 7	0.13 44	0.33 8	0.49 156	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

asda	0.52 53	0.19 30	1.61 101	0.03 41	0.61 338	1.26 65	0.08 119	3.20 88	0.84 53	0.41 103	0.29 75	0.05 7	0.72 189	0.77 58	0.26 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

CAS	2.24 266	0.25 81	1.86 123	11.21 594	3.86 548	1.67 137	0.02 63	3.87 153	2.67 156	0.41 103	1.63 147	0.24 118	0.27 92	1.50 108	0.74 204	9.43 604	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	5.21 591

anonymousdsp	1.12 140	0.59 327	1.66 107	0.03 41	0.07 45	2.81 280	0.82 367	4.07 162	2.30 139	0.41 103	1.12 124	0.30 133	0.40 130	7.05 354	0.49 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 480	0.10 314	0.05 263

Selective-IGEV	1.23 158	0.18 18	1.13 40	0.07 81	0.17 171	2.38 215	0.54 284	6.10 292	2.51 146	0.41 103	3.20 209	0.26 121	0.29 99	6.94 348	0.16 16	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.11 455	0.04 199	0.10 356

IGEV-Stereo	1.12 140	0.59 327	1.66 107	0.03 41	0.07 45	2.82 283	0.82 367	4.09 165	2.30 139	0.41 103	1.11 121	0.30 133	0.41 138	7.05 354	0.49 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 480	0.10 314	0.05 263
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
vnu138km	0.34 5	0.16 3	0.73 6	0.00 1	0.07 45	1.33 94	0.01 30	2.36 21	0.73 30	0.42 109	0.04 24	0.05 7	0.12 32	0.33 8	0.50 163	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

2.5w	0.68 78	0.23 67	1.29 59	0.04 57	0.31 256	1.26 65	0.09 127	3.24 94	0.86 61	0.42 109	0.59 89	0.03 1	0.56 169	4.36 219	0.24 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

plain	1.34 169	0.51 290	5.09 432	0.30 161	0.05 22	1.58 126	0.08 119	4.47 183	3.77 239	0.42 109	1.76 154	0.60 178	0.74 191	6.11 279	0.94 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 513	0.02 124

LoS_RVC	1.26 164	1.43 493	1.91 129	0.42 193	3.77 546	1.71 146	0.04 80	2.58 30	2.49 145	0.42 109	2.58 187	0.30 133	0.57 173	1.71 117	0.66 187	0.01 290	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.02 119	4.49 588

rvit_stereo_0081	0.88 105	0.28 95	1.81 119	0.62 226	0.13 141	1.34 99	0.12 144	3.14 73	4.59 289	0.43 113	0.30 76	0.54 173	0.11 25	3.89 196	0.36 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

rvit_stereo_0082	0.88 105	0.28 95	1.81 119	0.62 226	0.13 141	1.34 99	0.12 144	3.14 73	4.59 289	0.43 113	0.30 76	0.54 173	0.11 25	3.89 196	0.36 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

ITERv28	0.36 15	0.20 43	0.90 25	0.00 1	0.06 33	1.24 52	0.00 1	2.45 26	0.76 41	0.44 115	0.04 24	0.06 28	0.15 57	0.45 24	0.34 76	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

dd23bbn	0.39 30	0.19 30	0.61 3	0.01 13	0.08 67	1.22 30	0.01 30	3.37 107	0.71 13	0.44 115	0.06 35	0.07 48	0.19 72	0.56 34	0.30 56	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.03 179

iked130	0.37 25	0.20 43	1.04 36	0.00 1	0.08 67	1.28 76	0.00 1	2.65 36	0.72 23	0.44 115	0.03 9	0.05 7	0.13 44	0.34 12	0.44 132	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

3w_stereo	0.53 57	0.23 67	1.53 92	0.03 41	0.02 3	1.25 58	0.02 63	3.34 104	0.88 71	0.44 115	0.43 83	0.07 48	1.04 223	1.04 82	0.26 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

111111	0.97 117	0.19 30	1.49 89	0.06 71	1.12 403	1.43 113	0.05 94	4.77 206	1.70 110	0.44 115	2.88 195	0.09 73	0.17 65	4.66 228	0.20 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 314	0.01 20

asd	0.49 48	0.16 3	1.57 96	0.04 57	0.72 355	1.24 52	0.05 94	2.80 49	0.84 53	0.45 120	0.50 86	0.06 28	0.56 169	0.58 39	0.24 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

4.5_new	0.49 48	0.17 11	1.73 117	0.06 71	0.30 245	1.23 37	0.07 111	3.11 69	0.87 66	0.45 120	0.66 96	0.05 7	0.19 72	0.67 48	0.26 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

4.5w-stereo	0.49 48	0.17 11	1.73 117	0.06 71	0.30 245	1.23 37	0.07 111	3.11 69	0.87 66	0.45 120	0.66 96	0.05 7	0.19 72	0.67 48	0.26 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

monsterstereo	0.93 112	0.30 114	1.91 129	0.43 197	2.63 502	1.21 28	0.01 30	3.11 69	0.76 41	0.46 123	1.44 138	0.05 7	0.09 13	5.66 261	0.50 163	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

a5sdf	0.36 15	0.17 11	0.78 18	0.00 1	0.08 67	1.31 84	0.00 1	2.67 39	0.73 30	0.47 124	0.03 9	0.05 7	0.12 32	0.34 12	0.43 126	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 96	0.33 151	2.51 203	0.25 154	0.53 325	1.93 166	0.27 215	5.07 227	1.05 86	0.47 124	0.68 98	0.64 179	0.22 80	0.95 76	0.65 183	0.00 1	0.05 393	0.00 1	0.19 493	0.03 168	0.16 429

zxcv128	0.35 11	0.20 43	0.75 10	0.00 1	0.07 45	1.26 65	0.00 1	2.73 46	0.70 11	0.48 126	0.03 9	0.06 28	0.12 32	0.32 5	0.35 83	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

VIP-Stereo	0.76 93	0.66 356	2.08 159	0.09 97	0.27 233	1.99 176	0.11 137	3.32 100	0.80 47	0.48 126	1.27 130	0.28 128	0.11 25	3.06 171	0.41 116	0.00 1	0.05 393	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.12 384

1w_stereo	0.64 72	0.16 3	1.24 56	0.09 97	0.50 316	1.19 19	0.08 119	3.24 94	0.84 53	0.48 126	2.37 180	0.04 3	1.57 273	0.84 68	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

RSM++	1.02 128	0.24 79	1.33 66	0.86 255	0.04 13	2.78 269	0.30 226	2.63 35	2.67 156	0.48 126	1.95 162	0.52 170	0.25 84	5.50 257	0.57 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 480	0.11 335	0.09 333

RSM	1.21 156	0.20 43	1.30 62	0.12 110	0.06 33	2.48 224	0.51 279	3.78 147	2.74 165	0.48 126	2.38 181	2.18 238	0.28 95	6.77 332	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 472	0.07 273	0.05 263

CroCo-Stereo	0.99 123	0.89 421	3.19 294	0.46 200	0.44 293	0.38 2	0.05 94	4.61 191	3.95 251	0.48 126	1.78 158	1.01 193	0.27 92	1.11 85	1.07 268	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 231	0.04 226
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
ITERv14	0.36 15	0.18 18	0.88 23	0.00 1	0.10 99	1.23 37	0.00 1	2.59 32	0.71 13	0.49 132	0.03 9	0.05 7	0.13 44	0.31 3	0.39 104	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

99wein	0.36 15	0.16 3	0.83 19	0.00 1	0.07 45	1.32 90	0.00 1	2.56 28	0.73 30	0.49 132	0.04 24	0.05 7	0.12 32	0.33 8	0.47 152	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

ITERv8	0.36 15	0.17 11	0.76 13	0.00 1	0.08 67	1.30 80	0.00 1	2.72 43	0.73 30	0.49 132	0.03 9	0.05 7	0.13 44	0.34 12	0.41 116	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

ITERv7	0.37 25	0.16 3	0.77 16	0.01 13	0.09 86	1.32 90	0.00 1	2.69 41	0.74 38	0.50 135	0.04 24	0.05 7	0.12 32	0.36 20	0.44 132	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

s6wercc	0.36 15	0.16 3	0.77 16	0.00 1	0.08 67	1.29 78	0.00 1	2.70 42	0.73 30	0.50 135	0.04 24	0.05 7	0.13 44	0.34 12	0.46 144	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

SGD-Stereo	0.69 81	0.30 114	1.15 45	0.25 154	0.12 131	1.26 65	0.29 220	1.87 10	0.62 6	0.50 135	0.51 87	0.08 66	0.11 25	6.67 327	0.09 1	0.01 290	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.01 20

ITERv19	0.34 5	0.21 54	0.53 2	0.00 1	0.10 99	1.20 23	0.00 1	2.58 30	0.71 13	0.51 138	0.03 9	0.06 28	0.14 55	0.32 5	0.34 76	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

qwe	0.66 74	0.19 30	1.64 106	0.05 64	1.17 408	1.23 37	0.03 72	3.35 105	0.88 71	0.51 138	0.38 78	0.04 3	0.17 65	3.22 174	0.26 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

RAStereo	0.68 78	0.42 235	3.15 290	0.18 141	0.52 324	1.17 15	0.02 63	3.16 79	0.98 85	0.51 138	1.43 137	0.16 90	0.22 80	0.75 56	0.83 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 273	0.02 124

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 459	25.07 606	26.53 598	0.44 198	0.07 45	1.50 121	0.54 284	2.09 15	1.57 108	0.51 138	0.62 92	0.21 112	0.20 76	1.44 104	0.53 168	12.03 611	0.01 193	0.00 1	0.08 437	1.75 569	9.69 607

GEAStereo	0.59 67	0.22 61	1.14 43	0.16 133	0.19 198	1.96 171	0.73 343	3.39 108	0.84 53	0.52 142	0.65 93	0.19 95	0.48 154	0.83 61	0.14 10	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.17 401	0.12 384

gasm-f	0.81 99	0.25 81	1.66 107	0.16 133	0.28 241	2.77 268	0.91 395	3.39 108	0.84 53	0.52 142	3.10 206	0.19 95	0.71 188	0.73 53	0.28 54	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.21 439	0.12 384

DEFOM-Stereo	0.70 84	0.29 102	1.62 103	0.16 133	0.06 33	1.95 168	0.45 260	0.88 3	0.74 38	0.55 144	0.51 87	0.14 88	0.09 13	6.32 297	0.20 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

rvit_stereo_0080	0.88 105	0.51 290	3.12 287	0.07 81	0.12 131	1.31 84	0.37 239	3.78 147	3.29 211	0.56 145	1.13 125	0.40 150	0.76 193	1.71 117	0.47 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.04 226

whm_eth	0.88 105	0.51 290	3.12 287	0.07 81	0.12 131	1.31 84	0.37 239	3.78 147	3.29 211	0.56 145	1.13 125	0.40 150	0.76 193	1.71 117	0.47 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.04 226

water-stereo	0.70 84	0.29 102	3.07 284	0.08 91	0.07 45	1.54 124	0.15 167	4.01 161	1.41 103	0.59 147	1.31 132	0.26 121	0.24 82	0.43 23	0.39 104	0.02 387	0.06 414	0.00 1	0.02 382	0.02 119	0.01 20

IGEV++	1.14 148	0.51 290	1.66 107	0.55 214	0.08 67	2.52 227	1.01 409	6.51 320	3.16 197	0.59 147	2.11 170	0.43 158	1.18 242	1.44 104	0.79 221	0.00 1	0.05 393	0.00 1	0.05 423	0.11 335	0.11 370

xyz-stereo-finetune2	1.82 213	0.51 290	2.22 180	0.10 101	0.05 22	6.49 460	0.17 179	3.59 131	2.15 124	0.63 149	6.19 308	0.49 166	3.44 369	6.93 343	3.48 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.01 20

SCV_C0	1.40 175	0.49 280	3.06 283	0.12 110	0.21 208	2.29 203	0.09 127	6.46 316	3.81 240	0.63 149	2.00 164	0.24 118	0.41 138	7.31 372	0.43 126	0.01 290	0.05 393	0.00 1	0.21 502	0.16 388	0.07 304

MyStereo07	1.31 168	0.79 396	1.61 101	1.03 284	1.11 401	2.63 250	0.46 261	5.48 261	2.24 131	0.64 151	1.48 140	0.27 124	0.59 177	7.03 353	0.45 139	0.00 1	0.09 462	0.00 1	0.01 351	0.11 335	0.09 333

castereo	0.87 103	0.60 331	1.07 38	0.34 179	0.17 171	1.89 162	0.79 361	4.84 210	2.05 120	0.65 152	2.55 186	0.31 137	0.40 130	1.02 80	0.38 99	0.01 290	0.09 462	0.00 1	0.24 514	0.03 168	0.02 124

trnet	0.99 123	0.37 194	1.89 127	0.08 91	0.19 198	1.68 140	0.02 63	4.12 166	6.41 377	0.70 153	1.57 144	0.46 163	0.67 181	1.15 89	0.41 116	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

CREStereo	0.98 119	0.42 235	1.86 123	0.07 81	0.22 212	1.65 135	0.02 63	4.07 162	6.33 373	0.72 154	1.54 143	0.43 158	0.64 179	1.22 94	0.44 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.00 1
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
AIO-test1	2.22 265	0.76 385	2.78 240	0.30 161	4.38 559	2.48 224	0.96 404	5.59 268	14.64 531	0.74 155	2.86 194	0.92 189	0.30 107	5.64 259	1.67 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 399	0.17 401	0.14 406

ITERv4	0.58 65	0.18 18	1.46 84	0.03 41	0.06 33	1.23 37	0.00 1	3.04 59	0.44 3	0.75 156	1.31 132	0.10 80	1.99 296	0.58 39	0.29 55	0.00 1	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 124

zaero_v3	0.53 57	0.30 114	1.32 65	0.06 71	0.13 141	1.20 23	0.01 30	2.27 18	1.19 93	0.75 156	0.15 56	0.10 80	0.27 92	2.32 152	0.44 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

MM-Stereo_test2	0.99 123	0.29 102	2.26 182	1.34 329	0.12 131	1.78 154	0.53 281	4.71 203	3.31 213	0.76 158	0.80 110	0.50 169	0.35 116	1.86 131	0.73 202	0.00 1	0.05 393	0.00 1	0.07 432	0.26 467	0.06 284

rvit_0105_5	1.48 181	0.89 421	5.43 450	0.46 200	0.04 13	1.60 129	0.60 306	4.65 200	5.90 343	0.76 158	1.59 145	1.75 224	0.78 199	4.20 213	0.88 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.06 284

2w_stereo	0.56 61	0.19 30	1.31 63	0.03 41	0.10 99	1.22 30	0.04 80	3.42 118	0.81 49	0.79 160	0.73 102	0.07 48	1.24 248	0.81 60	0.37 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

EGLCR-Stereo	1.04 133	0.20 43	2.00 148	1.14 303	0.16 161	2.50 226	0.11 137	4.96 217	2.61 153	0.79 160	0.07 37	1.46 212	0.37 121	3.96 203	0.23 34	0.01 290	0.05 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 304

xyz-stereo-finetune	1.20 153	0.44 252	2.19 178	0.08 91	0.05 22	3.16 320	0.68 327	3.41 115	2.58 152	0.81 162	1.77 155	0.68 180	0.37 121	6.20 286	1.63 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.02 124

MoCha-V2	1.41 176	0.42 235	2.61 215	0.81 246	0.23 217	2.53 230	0.20 192	4.81 208	3.16 197	0.82 163	3.15 207	0.30 133	1.61 277	6.66 326	0.40 112	0.00 1	0.20 540	0.00 1	0.24 514	0.05 231	0.02 124

Monster-pub-mixall	0.72 87	0.39 206	0.98 33	0.04 57	0.12 131	1.23 37	0.01 30	2.74 48	0.86 61	0.86 164	0.39 80	0.07 48	0.09 13	6.24 288	0.32 68	0.01 290	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.03 179

ITER	0.68 78	0.29 102	1.44 78	0.07 81	0.09 86	0.96 10	0.01 30	1.96 12	0.96 82	0.87 165	0.12 52	0.09 73	0.15 57	6.16 281	0.40 112	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.06 284

LoS	0.91 111	0.34 166	2.10 165	0.38 189	0.13 141	2.47 222	0.26 212	5.00 223	2.74 165	0.89 166	0.21 68	0.49 166	0.36 118	1.97 138	0.67 189	0.02 387	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.01 20
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
depthmonostereo	1.01 127	0.50 283	3.16 291	0.12 110	0.09 86	1.43 113	0.04 80	4.97 218	1.51 107	0.90 167	1.46 139	0.98 192	0.94 213	3.45 185	0.46 144	0.02 387	0.10 474	0.00 1	0.02 382	0.04 199	0.01 20

GLC_STEREO	0.75 91	0.29 102	1.19 49	0.55 214	0.01 1	1.98 174	0.57 299	3.07 64	3.02 188	0.90 167	1.48 140	0.19 95	0.40 130	0.93 74	0.36 87	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.02 124

IGEV-RUCA	0.81 99	0.15 1	1.13 40	0.52 208	0.32 260	2.13 189	0.51 279	3.46 120	1.71 111	0.95 169	0.16 57	0.24 118	0.55 167	2.81 164	0.41 116	0.12 502	0.21 543	0.20 555	0.25 519	0.21 439	0.20 456

PMTNet	1.41 176	0.37 194	2.06 153	0.26 156	0.15 153	2.94 296	0.34 234	3.39 108	5.33 318	1.00 170	1.27 130	0.28 128	0.93 211	4.04 207	0.74 204	5.00 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.01 20

MGS-Stereo	1.10 139	0.26 88	2.45 195	0.58 220	0.06 33	1.84 159	0.67 326	2.16 16	3.42 220	1.03 171	6.13 304	0.49 166	0.36 118	1.43 103	0.62 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 522	0.00 1

ACVNet-DCA	2.01 242	0.65 350	2.15 168	2.30 484	0.02 3	5.80 443	0.56 290	8.45 370	3.33 215	1.03 171	3.33 213	0.32 140	3.71 384	8.05 420	0.45 139	0.00 1	0.02 290	0.00 1	0.03 399	0.02 119	0.03 179

xx1	2.33 283	0.65 350	2.15 168	2.30 484	0.02 3	5.80 443	0.56 290	4.31 171	10.41 486	1.03 171	3.33 213	4.67 342	2.70 330	8.05 420	0.45 139	0.00 1	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.03 179

1test111	1.86 218	0.65 350	2.15 168	2.30 484	0.02 3	5.80 443	0.56 290	8.45 370	3.33 215	1.03 171	3.33 213	0.32 140	3.71 384	4.40 220	0.96 257	0.00 1	0.02 290	0.00 1	0.03 399	0.02 119	0.03 179

cc1	2.17 259	0.65 350	2.15 168	2.30 484	0.02 3	5.80 443	0.56 290	4.31 171	10.41 486	1.03 171	3.33 213	0.32 140	3.71 384	8.05 420	0.45 139	0.00 1	0.02 290	0.00 1	0.03 399	0.10 314	0.05 263

DLNR-FE	24.70 607	50.76 626	90.20 634	98.11 642	97.18 641	1.38 104	0.12 144	22.82 599	3.09 195	1.07 176	2.93 197	0.72 183	0.29 99	6.93 343	2.29 370	38.52 626	0.38 568	0.00 1	0.30 534	76.91 639	0.09 333

Replicate-Monster	1.25 162	1.94 532	10.24 537	0.08 91	0.32 260	1.32 90	0.03 72	3.71 136	0.89 76	1.07 176	0.07 37	0.08 66	0.10 18	4.74 230	0.14 10	0.01 290	0.04 375	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.22 462

DLNR_Zeroshot_test	24.70 607	50.77 627	90.11 633	98.11 642	97.34 642	1.38 104	0.12 144	22.79 598	3.09 195	1.07 176	2.95 199	0.71 182	0.29 99	6.93 343	2.29 370	38.56 627	0.37 567	0.00 1	0.30 534	76.73 638	0.09 333

FlowAnything_test	0.51 52	0.33 151	2.09 160	0.15 129	0.15 153	1.71 146	0.03 72	1.76 8	0.49 4	1.10 179	0.77 105	0.03 1	0.05 4	0.61 44	0.66 187	0.05 464	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.10 314	0.02 124

H2IRNET	2.16 257	0.45 261	2.60 213	1.22 309	0.03 11	1.98 174	0.13 154	4.73 204	7.04 402	1.15 180	7.79 367	5.88 386	3.39 365	4.97 241	1.45 304	0.01 290	0.00 1	0.04 512	0.17 480	0.19 424	0.03 179

tt1	2.14 254	0.63 343	2.22 180	2.27 480	0.02 3	5.71 441	0.63 313	4.53 186	10.19 481	1.16 181	3.39 219	0.33 144	3.05 351	8.00 414	0.46 144	0.00 1	0.02 290	0.00 1	0.03 399	0.10 314	0.04 226

CroCo-Stereo Lap2	1.24 159	0.88 418	3.39 310	0.95 272	4.59 571	0.47 4	0.08 119	3.51 125	2.80 168	1.17 182	2.24 175	1.57 217	0.20 76	1.48 107	1.14 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 381	0.12 384

AE-Stereo	1.44 178	0.32 133	2.69 223	1.58 372	0.20 205	2.24 200	0.59 301	6.01 288	5.70 331	1.18 183	3.17 208	1.02 194	0.78 199	1.73 121	0.83 228	0.02 387	0.18 530	0.00 1	0.29 528	0.11 335	0.07 304

252Zero-FE	0.66 74	0.23 67	1.24 56	1.10 295	0.07 45	1.31 84	0.02 63	3.33 102	1.14 91	1.34 184	1.74 153	0.04 3	0.05 4	1.11 85	0.40 112	0.00 1	0.05 393	0.00 1	0.02 382	0.02 119	0.02 124

ITERv2	0.58 65	0.32 133	1.46 84	0.09 97	0.12 131	1.19 19	0.01 30	2.25 17	1.30 98	1.36 185	0.70 100	0.06 28	0.13 44	2.06 144	0.45 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.02 124

HART	1.68 194	0.67 360	2.72 229	0.04 57	0.27 233	1.72 149	0.04 80	5.60 269	3.16 197	1.44 186	7.73 363	2.41 244	0.15 57	6.44 304	0.62 178	0.00 1	0.12 490	0.00 1	0.00 1	0.24 463	0.17 434

Occ-G	0.98 119	0.38 202	1.82 121	0.15 129	0.18 186	1.45 115	0.69 332	3.15 77	2.25 132	1.45 187	0.59 89	5.06 360	0.54 166	0.75 56	0.77 217	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.17 480	0.16 388	0.01 20

Selective-RAFT	1.69 195	0.32 133	3.29 301	0.92 265	0.18 186	3.89 384	0.06 101	4.22 168	4.00 254	1.47 188	1.98 163	3.07 268	2.81 340	6.35 301	0.89 248	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.21 502	0.05 231	0.00 1

HH	2.42 290	0.73 375	3.76 342	0.91 261	0.14 148	2.78 269	0.71 338	7.92 359	2.72 161	1.53 189	6.10 302	7.93 434	4.01 399	8.60 459	0.44 132	0.00 1	0.09 462	0.00 1	0.00 1	0.05 231	0.04 226

HanStereo	2.42 290	0.73 375	3.76 342	0.91 261	0.14 148	2.78 269	0.71 338	7.92 359	2.72 161	1.53 189	6.10 302	7.93 434	4.01 399	8.60 459	0.44 132	0.00 1	0.09 462	0.00 1	0.00 1	0.05 231	0.04 226

GCAP-Stereo	0.95 114	0.62 340	1.99 146	0.30 161	0.03 11	1.66 136	0.01 30	4.43 179	3.00 185	1.63 191	1.17 127	1.39 206	0.76 193	1.31 97	0.55 170	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.12 352	0.02 124

UniTT-Stereo	0.83 101	0.33 151	1.98 144	0.92 265	1.27 416	0.54 6	0.11 137	1.35 6	2.94 175	1.67 192	2.09 167	0.20 102	0.31 111	1.57 111	1.07 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 388	0.01 20

CAS++	1.18 149	0.55 311	1.99 146	0.17 136	0.27 233	1.85 161	0.63 313	8.48 374	3.07 191	1.71 193	2.32 178	0.18 94	0.20 76	1.91 137	0.30 56	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.01 20
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 164	0.42 235	2.36 191	0.59 222	1.26 413	2.43 220	0.01 30	3.29 98	7.76 428	1.71 193	2.78 193	0.27 124	0.32 113	1.16 91	0.58 176	0.04 452	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.10 356

MM-Stereo_test3	1.83 215	0.59 327	1.93 133	1.43 346	3.99 552	2.44 221	0.81 365	5.81 282	6.70 389	1.73 195	4.79 252	1.23 203	0.65 180	3.30 176	0.85 233	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.33 491	0.05 263

StereoVision	2.25 271	0.72 372	4.00 365	1.03 284	2.64 503	1.91 164	0.28 216	5.83 284	4.43 279	1.89 196	10.65 433	3.88 305	0.52 164	5.13 246	1.98 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 303	0.03 179

EAI-Stereo	2.31 279	0.44 252	2.72 229	0.68 237	0.56 329	3.51 349	2.62 480	11.42 466	4.14 268	2.09 197	7.23 347	1.21 202	0.91 209	5.67 263	1.51 308	0.01 290	0.25 556	0.00 1	0.88 577	0.04 199	0.26 483

Zero-FE251	0.62 68	0.53 302	2.17 176	0.37 185	0.30 245	1.84 159	0.06 101	2.60 34	0.31 2	2.21 198	0.23 70	0.09 73	0.39 129	0.67 48	0.52 167	0.01 290	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.07 304

MSCF	1.24 159	0.77 388	1.95 141	0.42 193	0.46 299	3.85 382	0.85 383	4.26 170	2.02 119	2.21 198	2.34 179	0.17 91	2.74 336	1.75 122	0.39 104	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.54 564	0.04 199	0.05 263

Anonymous3	1.76 202	0.44 252	6.37 484	0.33 174	0.50 316	4.33 404	0.54 284	4.43 179	2.48 143	2.21 198	3.24 211	1.53 216	1.14 231	5.64 259	1.29 291	0.17 516	0.23 550	0.00 1	0.00 1	0.12 352	0.15 417

rvit_0105_3	1.71 197	0.90 424	5.93 470	0.78 244	0.02 3	1.62 132	1.69 456	5.15 231	5.99 352	2.22 201	1.64 148	1.97 234	1.17 239	4.19 211	0.92 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.03 179

riskmin	1.88 223	0.15 1	2.11 166	1.38 338	0.88 373	2.40 217	0.04 80	5.93 287	6.10 357	2.25 202	1.34 135	6.06 390	5.08 456	2.78 163	1.01 265	0.00 1	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.06 284

RALCasStereoNet	1.93 231	1.01 445	2.75 233	1.88 418	1.75 454	2.88 292	0.18 183	4.64 197	4.36 276	2.27 203	5.14 265	2.22 240	0.79 201	7.10 360	1.00 264	0.00 1	0.34 562	0.00 1	0.00 1	0.10 314	0.16 429

XX-Stereo	2.71 318	0.38 202	5.96 471	2.25 479	2.20 485	1.54 124	0.21 197	5.44 260	3.05 189	2.28 204	16.16 505	7.03 415	0.24 82	6.19 284	0.79 221	0.00 1	0.15 512	0.00 1	0.23 511	0.13 367	0.04 226

GASTEREO	1.34 169	0.98 440	1.86 123	0.53 209	0.46 299	3.97 390	0.86 385	4.25 169	2.16 125	2.34 205	3.48 223	0.17 91	2.87 345	1.88 135	0.39 104	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.54 564	0.04 199	0.05 263

testlalala_base	3.12 356	0.48 276	2.79 244	2.14 466	1.98 471	4.13 398	0.64 317	6.16 296	2.09 121	2.38 206	4.08 235	1.80 225	0.50 159	1.65 116	0.72 200	12.33 613	2.33 596	0.00 1	0.31 537	14.56 606	1.32 559

DilatedVolume-Stereo	1.13 146	0.41 228	2.75 233	1.04 289	0.11 115	2.21 197	0.10 131	2.96 54	1.32 99	2.40 207	2.09 167	0.33 144	0.58 175	5.62 258	0.43 126	0.03 432	0.06 414	0.00 1	0.14 465	0.04 199	0.04 226

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 334	0.99 443	7.52 513	1.52 358	0.92 380	2.94 296	0.03 72	9.31 403	3.81 240	2.42 208	5.86 297	9.23 460	4.64 437	4.31 217	2.19 367	0.02 387	0.18 530	0.00 1	0.54 564	0.35 497	0.35 503

RAFT+CT+SA	2.36 286	0.71 371	2.46 198	0.83 250	2.26 488	3.18 321	0.93 398	6.82 334	5.48 320	2.55 209	8.07 371	1.64 218	1.59 275	8.54 455	1.15 280	0.02 387	0.00 1	0.00 1	0.38 548	0.19 424	0.36 505

AIO-test2	2.70 317	1.23 475	3.52 322	1.24 311	3.05 513	2.65 254	0.06 101	6.30 304	15.40 540	2.58 210	7.30 349	0.48 165	0.57 173	5.36 252	0.96 257	3.06 588	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.16 388	0.15 417

ToySt	2.69 314	0.55 311	7.03 499	1.03 284	0.10 99	3.49 344	1.04 411	6.38 312	4.55 288	2.69 211	6.28 314	7.95 438	4.38 421	5.08 243	2.58 387	0.01 290	0.11 483	0.00 1	0.04 417	0.28 475	0.19 449

UDGNet	2.73 321	7.09 584	3.90 357	2.71 513	0.06 33	2.98 299	0.20 192	4.63 194	8.58 456	2.69 211	2.70 190	0.95 191	1.01 217	6.27 290	1.51 308	1.28 575	0.00 1	5.24 598	0.94 579	1.70 567	0.13 395

dd	2.16 257	1.22 473	4.82 415	0.68 237	0.12 131	1.39 110	0.17 179	5.14 229	11.22 504	2.70 213	3.51 225	1.52 215	1.23 247	5.08 243	3.96 438	0.12 502	0.01 193	0.04 512	0.21 502	0.07 273	0.01 20

WCG-NET	1.24 159	0.43 246	1.46 84	0.33 174	0.08 67	2.14 190	1.08 418	3.09 67	6.86 394	2.73 214	3.43 220	0.74 184	0.94 213	0.89 69	0.33 71	0.00 1	0.04 375	0.00 1	0.00 1	0.10 314	0.05 263

WCG-NET（raft）	1.49 182	0.50 283	1.55 94	0.21 146	0.08 67	2.15 192	1.01 409	2.72 43	6.26 368	2.79 215	3.06 205	4.38 332	1.04 223	3.53 187	0.26 43	0.00 1	0.12 490	0.00 1	0.00 1	0.10 314	0.08 320

test_5	2.90 339	0.70 369	3.69 337	2.01 444	3.17 518	4.61 419	1.32 437	6.69 328	7.02 401	2.79 215	7.18 343	4.99 354	4.14 404	7.96 411	1.31 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 399	0.19 424	0.26 483

RCA-Stereo	1.99 239	0.34 166	2.71 227	0.26 156	0.06 33	2.29 203	0.48 264	4.89 212	14.65 533	2.81 217	5.51 289	0.78 187	3.21 355	1.44 104	0.33 71	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.07 273	0.02 124

raft+_RVC	1.79 205	0.84 408	2.32 185	2.40 497	0.85 371	1.38 104	0.09 127	6.36 306	4.75 299	2.85 218	5.46 287	1.17 201	1.36 256	4.54 224	0.91 252	0.00 1	0.10 474	0.00 1	0.00 1	0.11 335	0.22 462

XX-TBD	1.44 178	0.85 410	2.04 151	2.45 502	0.05 22	2.34 210	0.01 30	3.46 120	7.51 415	2.88 219	4.98 261	0.26 121	0.25 84	1.15 89	0.46 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	2.00 240	0.32 133	5.49 454	0.60 223	1.98 471	1.77 152	0.10 131	7.24 343	5.70 331	2.90 220	4.06 234	3.11 270	0.56 169	5.32 251	0.76 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.16 429

anonymousdsp2	1.78 204	0.39 206	3.40 312	1.10 295	0.04 13	3.63 358	0.50 276	7.80 355	2.77 167	2.91 221	2.88 195	3.17 273	1.01 217	5.15 247	0.43 126	0.00 1	0.01 193	0.02 483	0.15 469	0.05 231	0.12 384

EKT-Stereo	1.91 229	0.48 276	2.77 238	2.19 471	4.36 558	1.42 112	0.24 205	4.63 194	3.51 224	2.94 222	3.47 222	3.55 292	2.25 308	5.26 249	0.85 233	0.04 452	0.12 490	0.00 1	0.09 448	0.06 255	0.05 263

iRaft-Stereo_5w	2.86 334	0.86 411	4.08 374	0.06 71	0.25 223	2.76 267	0.60 306	4.97 218	4.10 265	2.98 223	7.85 368	10.17 477	4.17 407	8.16 432	5.83 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.26 467	0.06 284

qqq	1.93 231	0.30 114	2.96 263	1.40 340	0.05 22	1.96 171	0.39 245	8.45 370	3.33 215	3.06 224	3.84 228	4.67 342	2.70 330	4.40 220	0.96 257	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.03 179

ACV-stereo	4.46 467	0.76 385	9.94 534	1.91 422	1.06 397	11.61 538	1.28 433	6.25 301	7.09 403	3.09 225	5.21 274	16.88 551	10.23 550	7.96 411	5.47 467	0.06 474	0.15 512	0.01 451	0.00 1	0.12 352	0.14 406

model_zeroshot	1.52 184	0.42 235	4.10 375	1.25 313	0.11 115	3.04 305	0.14 161	5.79 281	2.84 170	3.12 226	3.65 227	2.05 236	0.42 143	2.38 155	0.71 198	0.01 290	0.10 474	0.00 1	0.20 496	0.02 119	0.04 226

TestStereo	1.74 201	1.02 447	3.64 334	0.20 142	0.28 241	1.33 94	0.01 30	5.24 242	4.01 256	3.18 227	4.97 260	2.07 237	0.70 185	7.32 373	0.75 209	0.02 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.00 1

TRStereo	2.36 286	3.10 555	4.70 411	1.99 439	2.08 476	2.61 245	1.11 419	8.79 389	3.73 234	3.19 228	3.04 203	3.96 307	0.77 196	5.92 272	1.44 302	0.03 432	0.14 505	0.00 1	0.29 528	0.08 285	0.25 477

111	2.78 324	0.92 431	3.81 348	0.22 148	0.07 45	2.83 285	0.70 335	6.03 289	14.00 526	3.22 229	8.93 386	5.48 373	3.30 358	3.66 189	2.03 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 314	0.29 493

rafts_anoy	1.72 198	0.79 396	2.58 211	2.03 449	1.75 454	2.47 222	0.16 173	5.48 261	6.01 354	3.24 230	2.11 170	1.92 233	1.33 251	3.08 172	1.13 277	0.01 290	0.18 530	0.00 1	0.01 351	0.03 168	0.07 304

x	1.73 200	0.28 95	2.49 202	1.91 422	0.17 171	2.10 184	0.83 371	8.74 387	3.55 228	3.28 231	2.12 173	3.10 269	1.96 295	2.90 166	1.12 275	0.00 1	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.03 179

test-1	1.82 213	0.45 261	5.42 449	0.89 259	0.41 289	2.14 190	0.56 290	5.75 275	4.15 269	3.28 231	5.11 264	3.61 294	0.70 185	1.53 110	1.56 315	0.02 387	0.34 562	0.00 1	0.08 437	0.02 119	0.30 495

DCRE	1.79 205	0.68 362	2.55 207	1.66 385	0.27 233	1.27 71	0.05 94	4.57 190	4.04 259	3.30 233	9.24 400	3.83 304	1.20 245	2.08 145	0.67 189	0.00 1	0.12 490	0.00 1	0.24 514	0.04 199	0.09 333

MC-Stereo	1.47 180	0.36 187	2.54 206	1.99 439	0.12 131	1.90 163	0.12 144	4.47 183	2.83 169	3.31 234	3.44 221	0.56 175	1.47 261	5.39 254	0.47 152	0.00 1	0.04 375	0.00 1	0.21 502	0.07 273	0.04 226

PSMNet-ADL	2.98 345	0.43 246	2.41 192	1.43 346	0.40 284	5.94 448	0.28 216	8.45 370	5.13 310	3.36 235	6.77 327	8.41 445	4.61 435	7.20 368	4.55 452	0.02 387	0.09 462	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.03 179

11t1	1.62 191	0.26 88	2.53 205	2.37 496	0.24 220	2.58 239	0.06 101	6.66 326	3.00 185	3.40 236	3.01 200	1.14 199	1.94 294	4.18 210	0.91 252	0.01 290	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.03 179

FADNet_RVC	3.91 435	1.67 516	12.95 557	0.96 274	0.75 357	5.71 441	0.54 284	10.83 449	6.60 386	3.46 237	8.09 372	4.10 316	3.40 367	9.43 498	6.33 482	0.36 544	0.44 574	0.17 551	0.46 559	0.91 550	0.95 551

GMStereo	1.83 215	0.99 443	4.55 402	0.57 219	0.05 22	2.53 230	0.01 30	4.95 215	11.14 500	3.52 238	2.24 175	0.53 172	0.49 157	3.76 194	0.80 224	0.20 523	0.00 1	0.00 1	0.12 459	0.12 352	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet-RVC	3.98 442	1.84 525	12.48 551	1.69 387	0.44 293	4.33 404	1.31 436	11.84 479	7.15 406	3.53 239	3.50 224	10.63 486	4.43 424	9.12 485	6.25 481	0.03 432	0.10 474	0.00 1	0.03 399	0.60 532	0.25 477

FACV-RUCA	2.21 264	0.34 166	3.59 327	1.30 323	2.90 511	2.22 199	1.25 429	7.98 361	5.71 336	3.59 240	7.21 345	1.14 199	1.60 276	3.12 173	1.46 305	0.01 290	0.03 343	0.10 537	0.04 417	0.35 497	0.17 434

s12784h	1.89 226	0.30 114	2.57 209	0.11 108	0.09 86	4.18 399	0.13 154	6.61 323	7.44 414	3.62 241	4.28 241	0.59 177	0.81 202	6.61 322	0.46 144	0.01 290	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.00 1

test_sample2	2.32 281	0.25 81	3.38 308	2.08 457	0.41 289	2.58 239	0.15 167	9.50 407	4.97 305	3.66 242	4.86 257	4.29 329	3.26 356	5.83 270	1.09 272	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.03 179

MM-Stereo_test1	1.57 187	0.36 187	2.19 178	1.17 306	0.35 271	2.39 216	0.56 290	4.53 186	5.21 313	3.67 243	1.65 149	0.40 150	0.84 206	6.90 341	0.80 224	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.31 483	0.03 179

GCAP-BAT	1.77 203	0.49 280	2.78 240	0.66 235	0.16 161	3.76 376	0.80 363	3.72 142	3.27 208	3.68 244	5.03 263	3.66 297	0.56 169	5.82 269	0.65 183	0.00 1	0.05 393	0.00 1	0.24 514	0.01 42	0.01 20

CREStereo++_RVC	1.59 188	0.39 206	2.26 182	0.36 183	0.01 1	1.67 137	0.01 30	2.95 53	8.12 439	3.69 245	7.44 352	0.47 164	0.32 113	0.74 54	0.39 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 598	0.00 1	0.00 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
testlalala2	2.15 256	0.44 252	2.44 194	9.24 589	6.30 582	3.64 359	0.18 183	4.63 194	2.55 151	3.73 246	4.17 238	3.14 271	0.51 161	1.08 83	0.26 43	0.00 1	0.10 474	0.00 1	0.44 558	0.11 335	0.03 179

gcap-zeroshot	1.87 222	0.44 252	4.24 380	0.53 209	0.51 320	3.12 314	0.75 351	6.42 314	3.91 247	3.75 247	1.67 150	7.79 430	0.55 167	2.61 160	0.53 168	0.02 387	0.21 543	0.00 1	0.23 511	0.00 1	0.05 263

CASnet	0.98 119	0.32 133	1.62 103	0.65 234	0.07 45	2.11 186	0.14 161	3.50 123	4.03 257	3.77 248	1.41 136	0.31 137	0.29 99	0.80 59	0.57 172	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.01 20
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iRaftStereo_RVC	1.62 191	0.68 362	1.98 144	0.67 236	0.05 22	2.99 300	0.04 80	5.36 256	3.74 235	3.82 249	4.96 259	2.54 247	0.62 178	3.35 179	0.97 260	0.00 1	0.07 437	0.00 1	0.00 1	0.30 478	0.27 487

PSMNet-RUCA	5.60 491	4.62 570	11.61 542	10.29 593	7.55 590	7.08 473	1.94 463	12.01 486	10.52 493	3.90 250	11.88 457	4.43 333	1.75 289	7.56 386	4.24 445	1.68 582	0.12 490	4.78 596	0.67 570	4.74 586	0.68 543

test_sample1	2.31 279	0.26 88	3.29 301	2.08 457	0.46 299	2.62 248	0.05 94	9.88 418	4.23 272	3.90 250	3.92 232	3.49 288	4.44 425	5.67 263	1.88 344	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.03 179

FADNet	4.23 457	1.65 513	11.75 544	1.64 383	0.80 366	4.80 422	0.77 355	13.76 532	11.65 509	3.97 252	5.24 276	9.62 466	5.14 457	8.40 447	3.78 433	0.21 525	0.04 375	0.07 529	0.05 423	1.14 555	0.10 356

tg	1.96 236	0.64 344	2.15 168	0.68 237	0.12 131	4.40 412	0.04 80	5.74 274	4.19 271	4.00 253	5.23 275	2.58 248	0.93 211	7.12 361	0.77 217	0.00 1	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.31 483	0.25 477

Any-RAFT	2.18 261	0.25 81	1.94 136	1.37 336	0.80 366	5.01 428	0.56 290	8.51 375	5.58 328	4.01 254	4.85 256	5.44 372	2.26 310	2.45 157	0.35 83	0.00 1	0.15 512	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.02 124

test_4	2.38 288	0.34 166	2.68 221	0.08 91	0.11 115	3.69 365	1.14 421	3.33 102	3.34 218	4.03 255	17.35 525	3.31 278	0.51 161	6.28 291	1.15 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 455	0.16 388	0.01 20

ICVP	2.32 281	0.38 202	2.89 259	0.92 265	0.70 352	2.55 234	0.87 388	9.97 421	3.99 253	4.13 256	8.97 390	2.71 253	1.69 280	2.52 159	3.52 426	0.05 464	0.24 555	0.01 451	0.01 351	0.11 335	0.13 395
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MyStereo04	2.95 344	0.79 396	5.38 448	1.03 284	1.11 401	2.63 250	0.46 261	10.00 424	12.44 519	4.19 257	3.91 231	3.04 266	3.60 377	7.34 375	2.74 394	0.00 1	0.09 462	0.00 1	0.01 351	0.11 335	0.09 333

Reg-Stereo(zero)	1.60 190	0.19 30	2.59 212	0.45 199	0.47 308	1.64 134	0.23 203	3.22 91	5.87 340	4.29 258	3.01 200	4.49 337	1.64 278	2.47 158	1.16 282	0.00 1	0.08 450	0.00 1	0.13 464	0.01 42	0.10 356

MSKI-zero shot	2.00 240	0.36 187	2.15 168	0.81 246	0.25 223	2.69 259	0.29 220	6.16 296	2.34 141	4.31 259	7.52 353	3.70 300	0.25 84	8.42 449	0.41 116	0.01 290	0.13 500	0.00 1	0.25 519	0.03 168	0.02 124

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 404	1.29 486	12.46 549	1.53 363	0.98 389	3.48 342	0.81 365	11.99 485	4.40 278	4.33 260	11.05 444	8.83 456	2.02 298	4.52 222	1.66 326	0.01 290	0.14 505	0.00 1	0.68 571	0.86 549	0.44 520

TANstereo	1.20 153	0.49 280	2.04 151	0.34 179	0.10 99	1.80 156	0.01 30	3.40 114	4.10 265	4.37 261	4.82 254	0.41 153	0.70 185	0.94 75	0.46 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	1.86 218	0.83 407	2.33 186	0.36 183	0.17 171	3.79 379	1.52 446	5.82 283	4.04 259	4.43 262	2.51 185	4.23 321	0.37 121	5.66 261	0.99 262	0.00 1	0.02 290	0.00 1	0.05 423	0.06 255	0.11 370

ACVNet	2.58 309	0.53 302	2.69 223	0.84 252	0.59 331	2.61 245	0.55 288	8.35 366	5.70 331	4.45 263	9.26 403	5.77 382	3.50 371	2.24 148	4.41 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 401	0.01 20

CFNet-ft	3.31 372	0.94 437	2.69 223	1.50 353	2.38 492	2.81 280	0.68 327	8.35 366	7.43 412	4.45 263	9.94 414	10.20 478	4.60 433	6.50 313	3.41 413	0.00 1	0.00 1	0.03 500	0.00 1	0.22 446	0.03 179

CFNet_RVC	3.31 372	0.94 437	2.69 223	1.50 353	2.38 492	2.81 280	0.68 327	8.35 366	7.43 412	4.45 263	9.94 414	10.20 478	4.60 433	6.49 311	3.41 413	0.00 1	0.00 1	0.03 500	0.00 1	0.22 446	0.03 179

Anonymous_2	4.14 449	0.62 340	3.21 295	1.40 340	1.43 430	5.19 430	0.32 228	6.63 324	4.38 277	4.48 266	2.30 177	8.08 439	7.00 498	5.37 253	2.29 370	0.23 528	0.75 582	5.20 597	18.12 623	5.66 589	0.23 469

GANet-ADL	2.20 263	0.50 283	3.27 300	2.02 446	0.11 115	2.21 197	0.48 264	8.64 384	6.79 392	4.56 267	5.83 296	3.98 308	1.27 250	2.68 161	1.43 301	0.04 452	0.08 450	0.02 483	0.00 1	0.15 381	0.03 179

UGAM	3.90 432	0.48 276	4.69 410	0.17 136	0.08 67	3.67 361	1.22 427	4.81 208	14.45 530	4.59 268	11.94 459	14.20 526	3.80 393	9.92 508	3.61 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 382	0.32 487	0.07 304

knoymous	1.36 173	0.21 54	1.68 113	0.20 142	0.49 313	1.58 126	0.11 137	5.15 231	2.40 142	4.62 269	1.77 155	4.56 339	0.45 152	3.23 175	0.63 181	0.00 1	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.01 20

TestStereo1	2.85 330	0.81 402	3.48 318	3.11 533	0.44 293	2.52 227	1.50 444	6.37 308	8.18 441	4.62 269	9.24 400	2.23 241	3.69 381	9.19 489	1.26 287	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.27 473	0.09 333

SA-5K	2.85 330	0.81 402	3.48 318	3.11 533	0.44 293	2.52 227	1.50 444	6.37 308	8.18 441	4.62 269	9.24 400	2.23 241	3.69 381	9.19 489	1.26 287	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.27 473	0.09 333

SA	3.06 350	0.74 380	3.79 345	1.60 376	0.30 245	3.19 322	1.43 441	6.72 329	9.06 461	4.63 272	10.80 435	2.89 258	4.71 440	9.62 504	1.18 285	0.00 1	0.09 462	0.00 1	0.19 493	0.23 453	0.02 124

RAFT-Test	2.17 259	0.36 187	3.40 312	1.05 292	0.34 268	4.90 425	0.69 332	6.27 302	3.98 252	4.65 273	7.02 338	6.30 399	1.12 227	1.81 127	0.99 262	0.01 290	0.17 526	0.00 1	0.34 543	0.02 119	0.02 124

RAFT_CTSACE	3.40 387	1.07 454	4.52 397	1.27 316	3.14 515	4.00 392	1.07 415	3.93 156	4.43 279	4.66 274	17.94 529	7.21 424	2.76 337	10.82 523	0.85 233	0.00 1	0.07 437	0.00 1	0.00 1	0.30 478	0.01 20

UCFNet_RVC	3.09 352	0.77 388	2.27 184	2.35 494	1.79 459	3.50 346	1.06 413	12.12 494	6.91 395	4.71 275	7.67 362	7.58 426	4.40 423	4.95 239	1.67 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 335	0.01 20

AnonymousM	2.71 318	6.75 581	0.98 33	0.73 241	0.06 33	2.41 218	0.53 281	5.30 249	3.05 189	4.75 276	2.09 167	1.89 229	1.01 217	1.88 135	0.51 165	0.01 290	0.02 290	17.42 606	4.76 606	0.02 119	0.01 20

CFNet	3.72 414	1.10 460	5.03 427	2.49 504	1.59 435	4.90 425	0.22 199	11.38 465	9.88 477	4.80 277	11.25 447	6.44 401	3.68 380	8.33 443	3.00 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 446	0.07 304

rvit_105_1	2.44 294	0.80 400	5.08 431	1.77 401	0.09 86	1.95 168	3.62 509	5.62 272	8.21 443	4.85 278	2.07 166	3.15 272	1.58 274	7.08 358	2.71 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.04 199	0.08 320

DFGA-Net	2.78 324	1.91 530	7.35 507	1.52 358	0.36 274	3.36 332	0.20 192	6.64 325	5.93 346	4.88 279	6.31 317	2.18 238	1.12 227	7.43 379	5.98 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 503	0.04 226

NVstereo2D	4.51 471	0.82 405	6.86 497	3.28 542	3.38 525	8.16 494	3.13 494	10.51 437	15.15 538	4.90 280	6.89 331	7.87 431	4.78 445	9.88 506	3.91 437	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.06 431	0.02 119	0.58 536

RAFT-Stereo-weight	1.67 193	0.31 120	1.57 96	0.97 277	0.15 153	3.19 322	0.77 355	5.06 225	6.19 367	4.96 281	3.38 218	2.83 254	0.35 116	2.87 165	0.74 204	0.01 290	0.06 414	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.02 124

FENet	2.19 262	0.34 166	3.04 273	2.05 455	0.26 230	2.82 283	0.13 154	7.02 340	5.55 325	4.97 282	1.94 161	4.91 352	3.39 365	4.71 229	2.50 383	0.02 387	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 460

MIM_Stereo	2.50 304	0.75 382	4.26 381	1.18 307	0.11 115	3.08 307	0.33 232	6.07 291	3.28 210	5.01 283	10.12 417	4.29 329	1.74 286	8.06 424	1.27 289	0.00 1	0.12 490	0.00 1	0.01 351	0.18 416	0.15 417

IGEV-FE	2.13 252	0.50 283	4.90 419	1.41 343	0.18 186	2.63 250	0.36 236	7.80 355	3.87 242	5.04 284	5.42 285	4.72 344	1.03 220	3.48 186	0.80 224	0.00 1	0.16 521	0.00 1	0.18 487	0.17 401	0.04 226

IGEV_Zeroshot_test	2.13 252	0.50 283	4.91 421	1.41 343	0.18 186	2.62 248	0.36 236	7.80 355	3.87 242	5.04 284	5.42 285	4.77 346	1.03 220	3.43 183	0.79 221	0.00 1	0.16 521	0.00 1	0.18 487	0.17 401	0.04 226

FE-Mocha	1.79 205	0.44 252	4.10 375	0.83 250	0.23 217	3.23 325	0.16 173	7.48 350	2.19 128	5.05 286	5.62 292	2.84 255	0.85 207	1.81 127	0.67 189	0.00 1	0.05 393	0.00 1	0.20 496	0.02 119	0.05 263

cross-raft	2.03 244	0.35 177	2.78 240	1.10 295	0.16 161	3.77 377	0.48 264	7.03 341	3.75 236	5.06 287	5.55 290	6.26 396	1.41 257	1.75 122	0.89 248	0.01 290	0.07 437	0.00 1	0.19 493	0.03 168	0.03 179

Gwc-CoAtRS	2.02 243	0.33 151	2.61 215	1.04 289	0.30 245	3.56 354	0.40 249	5.89 286	5.94 347	5.08 288	5.01 262	5.55 374	1.72 283	1.60 114	0.91 252	0.01 290	0.09 462	0.00 1	0.25 519	0.01 42	0.02 124

UGAM-zero	3.51 398	0.33 151	4.44 392	0.88 257	0.65 342	3.52 352	0.16 173	11.35 463	2.71 160	5.09 289	5.82 295	15.28 536	9.14 539	8.38 445	1.61 320	0.00 1	0.16 521	0.00 1	0.46 559	0.02 119	0.19 449

NOSS_ROB	3.30 370	0.46 267	2.62 217	2.08 457	1.01 395	5.60 439	0.74 349	10.37 434	11.48 507	5.15 290	8.43 378	5.67 380	1.73 284	7.97 413	2.34 373	0.02 387	0.06 414	0.00 1	0.00 1	0.07 273	0.14 406

GES	2.49 301	0.38 202	4.29 383	1.58 372	0.05 22	4.58 417	1.07 415	9.70 414	3.39 219	5.21 291	6.64 324	1.84 228	3.36 360	4.86 233	2.54 386	0.06 474	0.01 193	0.06 523	0.01 351	0.12 352	0.03 179

PAM_32	3.50 397	0.32 133	5.22 442	1.32 326	0.53 325	7.49 483	0.39 245	9.52 410	3.91 247	5.22 292	5.28 281	16.75 550	7.44 508	4.61 227	0.90 251	0.00 1	0.20 540	0.00 1	0.39 551	0.09 303	0.39 508

MyStereo06	2.35 284	0.66 356	4.54 399	1.10 295	0.96 386	2.57 237	0.10 131	9.30 402	4.05 261	5.22 292	6.09 300	5.95 388	2.38 315	3.00 169	0.73 202	0.01 290	0.08 450	0.00 1	0.01 351	0.13 367	0.15 417

HCRNet	2.56 306	0.53 302	3.35 306	0.24 152	3.39 527	2.19 195	0.23 203	6.89 336	5.50 321	5.26 294	4.79 252	5.27 365	2.78 338	7.71 397	2.89 395	0.00 1	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.04 226

4D-IteraStereo	1.72 198	0.86 411	3.01 266	0.09 97	2.86 510	3.57 357	1.06 413	3.92 154	5.31 316	5.28 295	1.02 115	3.92 306	0.38 125	1.83 129	1.04 267	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.07 273	0.09 333

RASNet	4.52 474	0.61 335	4.42 390	3.42 545	4.68 572	4.58 417	0.99 405	9.54 411	8.01 435	5.28 295	11.42 450	10.34 482	8.88 533	9.28 493	8.68 523	0.15 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.04 226

DN-CSS_ROB	2.69 314	1.40 492	5.34 447	2.31 490	0.75 357	3.14 316	0.06 101	6.11 293	3.87 242	5.34 297	12.18 466	2.34 243	1.22 246	7.84 405	1.48 306	0.03 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 497	0.03 179

Select-FE	3.44 394	0.73 375	8.39 520	1.44 350	0.96 386	2.01 178	0.10 131	8.84 390	3.94 250	5.36 298	10.32 424	9.73 468	8.82 531	6.28 291	0.83 228	0.01 290	0.22 547	0.01 451	0.49 562	0.03 168	0.30 495

GANet-RSSM	3.27 367	0.60 331	3.38 308	2.94 528	2.00 473	2.61 245	0.48 264	10.93 452	6.11 360	5.47 299	10.20 419	6.57 407	5.44 469	6.25 289	2.23 368	0.00 1	0.00 1	0.08 532	0.00 1	0.17 401	0.03 179

MIPNet	2.06 247	0.69 367	4.57 405	0.32 169	0.21 208	1.92 165	0.19 186	6.89 336	5.64 330	5.48 300	4.02 233	2.02 235	3.50 371	3.32 178	2.01 354	0.00 1	0.01 193	0.01 451	0.01 351	0.20 428	0.13 395

PAM	3.38 383	0.31 120	5.61 462	1.37 336	0.71 353	7.60 489	0.38 244	8.94 391	3.55 228	5.54 301	4.69 251	16.09 544	7.03 500	3.67 190	1.02 266	0.00 1	0.21 543	0.00 1	0.38 548	0.07 273	0.41 513

TransformOpticalFlow	3.38 383	0.70 369	4.54 399	1.00 280	0.30 245	3.56 354	0.14 161	9.67 413	7.30 410	5.55 302	13.34 481	6.74 410	5.03 453	8.22 440	1.34 296	0.00 1	0.01 193	0.01 451	0.00 1	0.04 199	0.11 370

CFNet-RSSM	2.11 249	0.33 151	2.71 227	1.04 289	0.30 245	3.21 324	0.41 250	6.67 327	6.96 397	5.62 303	4.58 249	5.40 371	1.71 281	1.86 131	0.87 240	0.00 1	0.08 450	0.00 1	0.32 539	0.02 119	0.02 124

RALAANet	2.46 299	1.09 458	3.70 340	2.55 508	0.80 366	3.37 333	0.15 167	7.44 349	5.54 324	5.65 304	6.01 299	3.54 291	1.13 230	6.34 299	1.58 317	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.05 423	0.21 439	0.03 179

CRE-IMP	1.95 233	0.35 177	2.68 221	0.27 160	0.17 171	3.90 385	0.85 383	5.14 229	2.87 171	5.74 305	4.14 237	3.49 288	0.83 203	6.40 302	1.80 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 314	0.19 449

DCANet-4	2.03 244	0.34 166	5.30 446	0.31 166	0.18 186	1.69 141	0.12 144	4.95 215	8.55 455	5.78 306	5.17 266	1.12 198	2.82 341	2.11 147	1.92 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.18 438

STrans-v2	3.43 391	0.73 375	4.82 415	0.26 156	0.60 333	3.00 301	1.19 426	10.41 436	7.22 407	5.79 307	10.97 442	6.75 411	7.03 500	8.25 441	1.40 299	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.18 438

fff	2.28 275	0.61 335	3.81 348	0.22 148	0.07 45	1.69 141	0.11 137	5.37 257	11.84 511	5.80 308	5.17 266	1.44 209	5.41 463	2.00 140	1.92 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.18 438

csc	2.28 275	0.61 335	3.81 348	0.22 148	0.07 45	1.69 141	0.11 137	5.37 257	11.84 511	5.80 308	5.17 266	1.44 209	5.41 463	2.00 140	1.92 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.18 438

cscssc	2.28 275	0.61 335	3.81 348	0.22 148	0.07 45	1.69 141	0.11 137	5.37 257	11.84 511	5.80 308	5.17 266	1.44 209	5.41 463	2.00 140	1.92 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.18 438

test_sample3	2.87 336	0.37 194	4.45 393	1.95 432	0.59 331	4.69 420	0.16 173	11.50 469	6.45 380	5.82 311	6.44 321	3.76 303	2.64 326	6.01 276	2.41 380	0.01 290	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.05 263

xxxx	4.51 471	0.31 120	2.77 238	1.69 387	0.47 308	7.74 491	0.07 111	14.04 534	7.91 433	5.82 311	8.97 390	9.34 461	3.41 368	7.33 374	20.24 583	0.05 464	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.04 226

mmm	2.50 304	0.29 102	3.22 296	1.98 437	0.32 260	3.72 370	0.12 144	9.45 406	4.05 261	5.84 313	10.80 435	2.47 245	2.86 344	4.07 208	0.75 209	0.00 1	0.02 290	0.00 1	0.01 351	0.03 168	0.02 124

Patchmatch Stereo++	1.95 233	0.40 217	2.86 252	0.12 110	0.18 186	3.74 372	0.66 323	5.24 242	2.96 179	5.86 314	4.32 242	3.46 283	1.52 267	6.88 338	0.70 194	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.09 333
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	1.88 223	0.40 217	2.86 252	0.12 110	0.19 198	3.75 375	0.71 338	5.23 236	2.96 179	5.86 314	4.33 244	3.45 281	1.51 262	5.40 255	0.69 192	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.09 333

ROB_FTStereo_v2	1.91 229	0.41 228	2.85 250	0.12 110	0.19 198	3.71 367	0.73 343	5.23 236	2.95 176	5.86 314	4.36 247	3.46 283	1.51 262	5.86 271	0.69 192	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.08 320

iRAFT	1.95 233	0.40 217	2.86 252	0.12 110	0.18 186	3.74 372	0.66 323	5.24 242	2.96 179	5.86 314	4.32 242	3.46 283	1.52 267	6.88 338	0.70 194	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.09 333

RAFT-IKP	1.90 227	0.42 235	2.83 247	0.12 110	0.18 186	3.50 346	0.64 317	5.24 242	2.96 179	5.86 314	4.34 245	3.50 290	1.51 262	5.99 275	0.76 211	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.08 320

ROB_FTStereo	1.90 227	0.42 235	2.86 252	0.12 110	0.19 198	3.71 367	0.75 351	5.24 242	2.95 176	5.87 319	4.26 240	3.41 279	1.51 262	5.80 268	0.65 183	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.08 320

HUI-Stereo	1.80 208	0.41 228	2.85 250	0.12 110	0.18 186	3.72 370	0.65 320	5.23 236	2.97 183	5.87 319	4.34 245	3.45 281	1.52 267	3.93 201	0.65 183	0.02 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.10 356

iGMRVC	1.96 236	0.40 217	2.88 257	0.12 110	0.19 198	3.74 372	0.73 343	5.23 236	2.97 183	5.87 319	4.37 248	3.48 287	1.52 267	6.73 331	0.74 204	0.02 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.08 320

PSMNet-RSSM	3.33 380	0.77 388	3.22 296	2.12 463	1.90 469	2.33 209	0.71 338	11.17 454	5.83 338	5.90 322	11.43 451	7.04 417	4.83 449	5.96 274	3.17 404	0.00 1	0.00 1	0.02 483	0.00 1	0.08 285	0.02 124

GwcNet-RSSM	3.77 420	1.05 451	5.06 429	2.21 474	1.87 466	2.36 211	1.52 446	8.98 393	7.96 434	5.91 323	14.59 495	7.94 436	3.50 371	6.43 303	5.70 472	0.00 1	0.00 1	0.04 512	0.00 1	0.20 428	0.08 320

AACVNet	3.33 380	1.03 449	3.56 325	3.46 547	0.63 339	3.09 309	0.28 216	8.78 388	3.43 221	5.99 324	10.64 432	10.08 475	4.03 402	8.69 466	2.51 384	0.03 432	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.26 467	0.06 284

1111x	4.25 460	0.30 114	4.31 384	1.47 352	0.37 278	5.10 429	0.32 228	12.86 514	9.82 475	6.01 325	9.73 412	8.78 455	5.97 478	9.43 498	10.39 544	0.06 474	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.04 226

AdaStereo	3.09 352	0.58 324	3.04 273	2.84 521	0.48 310	4.08 394	1.29 435	12.16 496	7.77 429	6.03 326	9.62 409	5.79 384	1.53 271	4.56 225	1.93 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.02 124
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.
GwcNet-ADL	2.65 313	0.48 276	3.84 354	0.82 248	0.33 266	2.04 180	0.69 332	8.07 362	9.42 467	6.05 327	6.66 325	4.14 318	1.73 284	5.40 255	3.01 399	0.08 488	0.06 414	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.03 179

LCNet	2.85 330	0.42 235	1.90 128	0.95 272	0.56 329	2.07 181	1.60 450	4.99 222	3.57 230	6.05 327	10.59 430	4.59 340	6.79 496	7.46 381	0.72 200	0.01 290	0.00 1	0.01 451	0.77 574	0.30 478	3.57 582

ADStereo(finetuned)	2.26 274	0.64 344	5.22 442	0.31 166	0.18 186	1.71 146	0.25 210	5.23 236	8.46 450	6.06 329	5.30 282	1.41 207	6.37 484	1.87 133	1.87 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.18 438

DCANet	2.08 248	0.64 344	3.81 348	0.31 166	0.17 171	1.70 145	0.25 210	5.23 236	8.47 451	6.07 330	5.30 282	1.41 207	4.23 410	1.85 130	2.02 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.19 449

raftrobust	1.86 218	0.74 380	1.94 136	2.15 467	2.24 487	2.74 261	0.53 281	4.89 212	4.05 261	6.09 331	3.89 230	1.64 218	2.55 323	2.44 156	1.12 275	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.12 352	0.08 320

iRaft-Stereo_20w	2.56 306	0.35 177	4.98 424	0.37 185	0.67 345	3.47 339	0.59 301	12.57 509	3.89 245	6.10 332	6.23 312	1.49 213	2.24 306	6.65 325	0.86 238	0.00 1	0.19 536	0.00 1	0.33 541	0.08 285	0.22 462

BUS	2.49 301	0.32 133	3.05 278	0.46 200	0.46 299	7.12 474	0.50 276	9.05 394	4.69 294	6.11 333	6.15 305	5.29 366	0.83 203	3.91 198	1.77 336	0.01 290	0.03 343	0.03 500	0.00 1	0.04 199	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 314	0.32 133	3.05 278	0.46 200	0.46 299	7.13 476	1.63 452	9.05 394	4.69 294	6.11 333	6.15 305	6.26 396	2.54 321	3.91 198	1.91 346	0.01 290	0.03 343	0.03 500	0.00 1	0.04 199	0.00 1

hknet	3.31 372	0.42 235	4.68 409	0.46 200	1.17 408	7.13 476	1.63 452	9.05 394	6.91 395	6.11 333	6.15 305	9.66 467	2.85 343	7.48 384	2.45 382	0.01 290	0.03 343	0.03 500	0.00 1	0.04 199	0.00 1

RAFT	2.57 308	0.76 385	3.09 285	0.91 261	0.09 86	2.41 218	0.94 400	5.35 254	2.65 155	6.11 333	7.21 345	9.43 464	4.30 417	5.73 267	1.77 336	0.00 1	0.12 490	0.00 1	0.02 382	0.46 521	0.08 320

APVNet	5.98 499	1.72 517	8.72 523	3.21 540	4.04 554	12.31 546	1.81 460	19.09 581	6.10 357	6.13 337	13.41 482	10.69 488	6.30 482	11.26 530	13.90 567	0.05 464	0.02 290	0.11 538	0.03 399	0.53 524	0.20 456

PSMNet_ROB	5.02 482	1.63 511	6.03 473	1.90 421	1.83 463	9.57 513	6.35 556	15.58 554	7.23 408	6.15 338	10.48 428	12.22 510	4.16 406	8.02 416	8.71 524	0.02 387	0.01 193	0.01 451	0.10 453	0.20 428	0.12 384

test_sample5	2.91 341	0.40 217	4.33 385	1.81 407	0.50 316	3.33 330	0.17 179	11.27 459	6.55 384	6.18 339	8.35 376	3.65 295	2.71 333	6.61 322	2.15 363	0.02 387	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.05 231	0.05 263

ASMatch	3.32 378	0.50 283	3.32 304	1.72 395	0.45 298	1.93 166	0.68 327	6.42 314	3.89 245	6.18 339	22.30 552	4.61 341	4.82 448	7.65 391	1.70 329	0.00 1	0.02 290	0.00 1	0.03 399	0.01 42	0.18 438

AFF-stereo	2.59 310	0.68 362	2.35 190	1.55 367	0.17 171	1.67 137	0.08 119	5.75 275	6.60 386	6.20 341	12.13 463	6.16 393	2.36 314	4.75 231	1.11 274	0.02 387	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.23 453	0.05 263

MyStereo8	2.88 338	1.19 471	5.03 427	1.61 377	3.75 544	4.30 403	0.07 111	6.14 294	6.16 363	6.22 342	9.64 411	4.28 327	1.45 260	2.05 143	4.76 457	0.00 1	0.16 521	0.00 1	0.14 465	0.26 467	0.43 518

CBFPSM	4.87 478	0.94 437	14.70 564	1.51 356	1.15 406	11.49 536	2.55 479	7.28 345	6.47 381	6.23 343	4.83 255	15.30 537	8.99 535	6.88 338	8.20 516	0.03 432	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.40 513	0.42 516

NRIStereo	2.14 254	0.35 177	2.65 220	1.10 295	0.14 148	3.05 306	0.86 385	5.35 254	3.18 203	6.24 344	3.36 217	4.17 320	1.82 292	8.12 428	2.01 354	0.00 1	0.10 474	0.00 1	0.00 1	0.12 352	0.19 449

DMCA	2.82 329	0.64 344	4.45 393	1.61 377	0.89 377	3.86 383	0.57 299	9.18 398	5.10 309	6.24 344	6.49 322	7.17 422	2.13 301	3.31 177	4.73 455	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.02 124

cf-r	3.42 390	0.81 402	3.97 359	2.41 500	2.78 507	2.85 287	0.64 317	8.44 369	6.32 372	6.25 346	11.57 454	8.97 458	3.54 375	5.93 273	3.83 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 303	0.07 304

PSM-softLoss	2.24 266	0.34 166	3.42 314	1.81 407	0.17 171	2.74 261	0.39 245	6.17 298	2.92 173	6.26 347	6.29 315	2.96 260	0.97 215	8.68 464	1.71 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.02 124

KMStereo	2.24 266	0.34 166	3.42 314	1.81 407	0.17 171	2.74 261	0.39 245	6.17 298	2.92 173	6.26 347	6.29 315	2.96 260	0.97 215	8.68 464	1.71 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.02 124

DeepStereo_RVC	2.05 246	0.39 206	2.87 256	0.14 127	0.17 171	3.51 349	0.70 335	5.21 235	3.00 185	6.27 349	4.13 236	3.47 286	4.53 432	4.81 232	1.49 307	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 303	0.18 438

MyStereo05	2.94 343	0.66 356	5.25 445	1.10 295	0.96 386	2.57 237	0.10 131	8.53 376	12.34 518	6.28 350	3.88 229	3.18 274	3.30 358	7.81 404	2.37 377	0.01 290	0.08 450	0.00 1	0.01 351	0.13 367	0.15 417

FADNet-RVC-Resample	3.79 422	1.62 510	12.06 545	1.43 346	0.66 343	5.94 448	2.41 471	10.18 432	8.58 456	6.28 350	4.22 239	5.33 370	4.80 447	7.71 397	3.19 405	0.17 516	0.21 543	0.17 551	0.12 459	0.41 516	0.29 493

ffm	2.90 339	0.31 120	3.97 359	1.34 329	0.98 389	2.80 272	0.48 264	4.53 186	10.19 481	6.29 352	9.23 395	5.59 375	3.72 388	8.00 414	0.46 144	0.00 1	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.10 314	0.04 226

ff1	3.45 396	0.31 120	3.97 359	1.34 329	0.98 389	2.80 272	0.48 264	4.53 186	10.19 481	6.29 352	9.23 395	5.59 375	3.72 388	10.11 509	9.35 532	0.00 1	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.10 314	0.04 226

mmx	3.86 428	0.31 120	3.97 359	1.34 329	0.98 389	2.80 272	0.48 264	12.18 497	10.66 494	6.29 352	9.23 395	5.59 375	3.72 388	10.11 509	9.35 532	0.05 464	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.04 226

xxx	3.86 428	0.31 120	3.98 363	1.34 329	0.98 389	2.80 272	0.48 264	12.18 497	10.66 494	6.29 352	9.23 395	5.59 375	3.72 388	10.11 509	9.35 532	0.05 464	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.04 226

test_sample4	2.87 336	0.40 217	4.54 399	1.80 405	0.54 327	3.95 388	0.15 167	11.48 468	6.49 383	6.33 356	6.81 329	3.68 299	2.65 328	6.11 279	2.36 376	0.02 387	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.05 263

DispNO	3.25 366	0.72 372	6.85 496	1.95 432	1.34 425	3.49 344	0.84 377	8.14 363	6.30 370	6.34 357	7.76 366	6.30 399	4.28 416	6.93 343	3.51 422	0.00 1	0.03 343	0.03 500	0.12 459	0.07 273	0.07 304

TDLM	4.11 446	1.11 462	3.54 323	1.62 381	1.04 396	3.91 386	7.41 569	10.60 439	10.67 496	6.38 358	12.59 471	5.95 388	4.77 443	8.79 474	3.04 400	0.58 558	0.00 1	0.01 451	0.00 1	0.19 424	0.12 384

TCMNet	5.22 484	1.96 533	9.78 532	4.11 568	6.57 583	8.83 503	1.35 440	10.74 446	8.07 437	6.39 359	12.76 476	8.32 443	4.75 442	8.62 461	10.09 543	0.11 498	0.18 530	0.31 564	0.09 448	0.75 544	0.57 535

DIP-Stereo	1.97 238	0.64 344	2.95 261	0.17 136	0.10 99	4.83 423	0.13 154	8.60 382	4.06 264	6.42 360	4.92 258	0.44 162	0.72 189	3.57 188	1.80 339	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.05 231	0.04 226
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	2.79 326	0.77 388	4.02 366	2.03 449	0.11 115	5.58 438	0.59 301	9.24 400	5.15 312	6.42 360	7.26 348	3.66 297	2.92 347	4.07 208	3.87 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.02 124
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
z-ln-s-r	5.99 501	1.34 489	15.55 567	1.52 358	1.95 470	3.28 327	2.71 484	7.72 352	11.16 501	6.43 362	25.06 567	8.76 454	5.86 474	11.03 527	17.17 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 463	0.11 370

CC-Net-ROB	7.68 533	9.21 592	7.46 510	3.82 562	3.66 538	15.68 562	5.02 537	17.95 567	10.45 492	6.44 363	14.00 488	7.63 427	4.77 443	10.75 522	3.10 403	5.99 594	2.46 598	16.28 605	1.08 582	6.30 593	1.56 565

test_sample6	3.14 359	0.41 228	4.42 390	1.92 426	0.49 313	3.25 326	0.21 197	11.30 461	6.69 388	6.50 364	10.86 439	4.03 310	2.93 348	7.06 357	2.65 388	0.02 387	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.05 231	0.06 284

DualNet	3.05 349	0.40 217	4.33 385	1.81 407	0.50 316	3.33 330	0.17 179	11.27 459	6.55 384	6.50 364	10.86 439	3.65 295	2.71 333	6.61 322	2.15 363	0.02 387	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.05 231	0.05 263

DISCO	6.28 506	0.57 319	5.78 465	3.43 546	1.17 408	11.22 533	3.39 504	12.14 495	16.16 545	6.52 366	11.22 446	16.96 552	6.32 483	19.51 585	10.74 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 497	0.11 370

IRAFT_RVC	2.85 330	0.41 228	3.32 304	2.09 460	0.41 289	2.92 294	5.22 540	6.41 313	3.63 231	6.53 367	5.48 288	5.09 361	4.88 450	8.20 439	2.15 363	0.01 290	0.17 526	0.01 451	0.00 1	0.02 119	0.04 226

test_3	1.88 223	0.22 61	2.75 233	0.96 274	0.22 212	1.28 76	0.77 355	4.62 193	5.87 340	6.55 368	1.84 160	4.28 327	0.45 152	6.48 310	0.76 211	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.28 527	0.17 401	0.14 406

testlalala	1.50 183	0.41 228	1.67 111	0.98 278	0.31 256	4.00 392	0.90 394	5.26 247	2.17 126	6.56 369	3.61 226	1.74 223	0.38 125	1.21 93	0.42 122	0.00 1	0.02 290	0.00 1	0.29 528	0.01 42	0.01 20

NINENet	3.09 352	0.56 317	3.22 296	1.61 377	1.37 426	7.12 474	0.50 276	11.88 481	5.63 329	6.63 370	8.40 377	5.29 366	0.83 203	6.51 314	1.77 336	0.15 510	0.07 437	0.07 529	0.00 1	0.09 303	0.00 1

PS-NSSS	3.90 432	1.84 525	4.55 402	0.87 256	2.95 512	4.10 396	2.00 465	10.77 447	8.23 444	6.75 371	14.63 496	5.01 358	2.24 306	8.41 448	2.91 396	0.33 542	0.03 343	0.83 577	0.00 1	0.82 547	0.70 544

HSM	4.00 443	0.79 396	3.16 291	1.59 375	2.17 482	6.77 467	1.11 419	12.28 499	6.35 375	6.75 371	8.11 373	13.90 523	5.37 462	8.85 476	2.71 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.02 124

CASS	2.44 294	0.44 252	3.56 325	0.85 254	0.38 280	3.14 316	0.22 199	9.64 412	4.00 254	6.78 373	7.62 359	3.57 293	3.58 376	3.80 195	1.10 273	0.02 387	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.05 231	0.01 20
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ITSA-stereo	3.76 419	0.54 307	3.80 346	1.91 422	0.29 244	3.09 309	0.70 335	13.22 522	15.64 541	6.79 374	6.66 325	4.15 319	3.52 374	8.30 442	5.00 461	0.09 493	0.07 437	0.11 538	0.10 453	0.18 416	0.95 551

raft_robust	2.64 312	1.20 472	2.62 217	1.10 295	0.28 241	1.50 121	0.12 144	6.28 303	9.04 460	6.80 375	7.19 344	3.73 302	2.13 301	9.06 484	1.07 268	0.03 432	0.12 490	0.00 1	0.21 502	0.17 401	0.22 462

IPLGR	2.28 275	0.51 290	6.00 472	0.15 129	0.15 153	1.99 176	0.22 199	6.34 305	6.04 355	6.80 375	5.76 293	2.87 257	2.31 312	4.88 234	1.28 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 303	0.18 438

NF-Stereo	2.24 266	0.33 151	3.00 264	2.04 451	0.10 99	3.46 337	0.43 254	6.51 320	3.17 200	6.84 377	5.24 276	2.67 252	1.34 253	8.17 435	1.53 311	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.01 20

OCTAStereo	2.24 266	0.33 151	3.03 270	2.04 451	0.10 99	3.45 336	0.43 254	6.50 317	3.17 200	6.84 377	5.20 271	2.65 249	1.33 251	8.18 436	1.56 315	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.01 20

RE-Stereo	2.25 271	0.33 151	3.03 270	2.04 451	0.10 99	3.47 339	0.43 254	6.50 317	3.18 203	6.84 377	5.20 271	2.65 249	1.34 253	8.18 436	1.58 317	0.01 290	0.00 1	0.01 451	0.00 1	0.02 119	0.01 20

TVStereo	2.25 271	0.33 151	3.03 270	2.04 451	0.10 99	3.47 339	0.43 254	6.50 317	3.18 203	6.84 377	5.20 271	2.65 249	1.34 253	8.18 436	1.58 317	0.01 290	0.00 1	0.01 451	0.00 1	0.02 119	0.01 20

GEStereo_RVC	3.74 415	0.73 375	4.95 423	2.01 444	1.24 412	4.36 407	3.07 492	11.77 478	7.80 430	6.87 381	6.52 323	7.70 429	4.31 419	8.98 482	4.19 444	0.03 432	0.01 193	0.02 483	0.02 382	0.13 367	0.11 370

GMStereo_Zeroshot	2.77 323	1.98 535	5.14 436	1.53 363	0.36 274	3.56 354	0.10 131	5.57 267	5.91 345	6.89 382	7.02 338	8.50 451	0.91 209	6.01 276	1.65 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 428	0.01 20

BEATNet_4x	3.24 365	1.27 481	5.89 468	1.56 370	0.10 99	5.26 434	1.07 415	10.08 428	5.50 321	6.89 382	7.73 363	4.53 338	4.13 403	5.05 242	5.27 464	0.04 452	0.05 393	0.00 1	0.00 1	0.23 453	0.23 469

ttt	3.86 428	0.23 67	2.34 189	2.22 477	1.68 447	4.36 407	0.28 216	12.45 501	11.09 499	6.90 384	11.85 456	4.08 313	3.28 357	8.47 452	7.85 505	0.06 474	0.04 375	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.03 179

iinet-f	5.94 497	1.60 508	26.88 599	1.79 404	1.38 427	11.92 543	1.47 443	6.80 333	7.11 404	6.90 384	14.43 493	10.64 487	7.97 519	7.00 352	12.12 558	0.02 387	0.03 343	0.05 519	0.00 1	0.63 535	0.02 124

SFCPSM	3.29 369	0.43 246	5.11 433	0.34 179	0.94 384	8.48 496	2.15 468	14.51 542	5.29 315	7.00 386	7.65 361	3.43 280	2.59 325	5.11 245	2.37 377	0.01 290	0.03 343	0.01 451	0.07 432	0.13 367	0.15 417

test_1	1.85 217	0.21 54	2.45 195	1.02 282	0.22 212	1.37 103	0.82 367	4.66 202	5.06 307	7.02 387	1.73 152	4.09 314	0.41 138	6.51 314	0.76 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 528	0.18 416	0.14 406

ccs_rob	2.81 327	0.42 235	4.06 371	0.33 174	0.25 223	2.59 242	0.12 144	8.19 364	7.68 422	7.02 387	10.37 425	6.54 402	2.06 300	4.88 234	1.53 311	0.00 1	0.02 290	0.01 451	0.00 1	0.05 231	0.07 304

PA-Net	4.98 480	1.47 496	7.42 509	2.40 497	2.14 480	8.73 502	3.64 510	12.42 500	13.11 521	7.03 389	7.57 358	7.88 432	6.52 487	10.16 514	7.82 504	0.02 387	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.11 335	1.07 555
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_pseudo	2.81 327	0.42 235	4.04 369	0.33 174	0.24 220	2.59 242	0.12 144	8.20 365	7.66 421	7.04 390	10.42 426	6.56 406	2.05 299	4.88 234	1.53 311	0.00 1	0.02 290	0.01 451	0.00 1	0.05 231	0.07 304

GMM-Stereo	3.32 378	0.27 93	2.52 204	0.82 248	0.48 310	2.27 202	4.91 535	5.06 225	3.08 192	7.06 391	16.72 513	6.21 395	3.70 383	7.60 388	1.16 282	0.04 452	0.00 1	0.00 1	0.04 417	0.10 314	4.45 586

MSMDNet	2.99 346	0.39 206	4.02 366	0.40 192	0.25 223	2.53 230	0.16 173	9.35 404	9.25 463	7.08 392	11.39 448	6.93 412	2.43 317	4.01 204	1.34 296	0.01 290	0.02 290	0.02 483	0.00 1	0.05 231	0.07 304

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 250	0.58 324	2.43 193	1.27 316	0.16 161	1.60 129	0.14 161	5.17 233	5.90 343	7.10 393	10.10 416	3.06 267	1.74 286	1.87 133	0.97 260	0.01 290	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.23 453	0.02 124

PCWNet_CMD	2.99 346	0.39 206	4.02 366	0.39 190	0.26 230	2.53 230	0.15 167	9.24 400	9.22 462	7.12 394	11.53 453	6.94 413	2.41 316	4.02 205	1.33 294	0.01 290	0.02 290	0.02 483	0.00 1	0.05 231	0.07 304

DDVS	3.59 405	0.53 302	4.53 398	2.02 446	1.27 416	6.63 464	0.49 274	8.73 386	4.10 265	7.14 395	7.63 360	12.68 514	2.25 308	8.69 466	4.09 442	0.08 488	0.20 540	0.01 451	0.00 1	0.14 377	0.59 539

hitnet-ft	3.66 410	0.65 350	2.79 244	0.89 259	0.72 355	4.25 400	0.55 288	9.11 397	7.52 416	7.14 395	10.19 418	12.49 512	4.70 439	7.44 380	4.41 449	0.03 432	0.00 1	0.06 523	0.00 1	0.20 428	0.04 226

SMFormer	3.54 400	0.39 206	3.61 329	1.69 387	0.11 115	2.85 287	0.29 220	12.46 502	10.41 486	7.16 397	10.23 420	4.78 347	4.45 426	8.71 468	3.51 422	0.07 483	0.05 393	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.04 226

tta	3.54 400	0.39 206	3.61 329	1.69 387	0.11 115	2.85 287	0.29 220	12.46 502	10.41 486	7.16 397	10.23 420	4.78 347	4.45 426	8.71 468	3.51 422	0.07 483	0.05 393	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.03 179

qqq1	3.38 383	0.39 206	3.61 329	1.69 387	0.11 115	2.85 287	0.29 220	12.46 502	10.41 486	7.16 397	10.23 420	4.78 347	4.45 426	8.71 468	0.30 56	0.07 483	0.05 393	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.03 179

fff1	3.38 383	0.39 206	3.61 329	1.69 387	0.11 115	2.85 287	0.29 220	12.46 502	10.41 486	7.16 397	10.23 420	4.78 347	4.45 426	8.71 468	0.30 56	0.07 483	0.05 393	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.03 179

UNet	3.97 441	0.61 335	6.50 489	1.68 386	3.22 519	9.82 515	0.31 227	9.50 407	5.32 317	7.20 401	6.35 320	10.59 483	5.91 477	6.93 343	5.49 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.01 20

CoDeX	3.43 391	0.68 362	4.49 395	0.98 278	1.65 442	6.37 457	2.14 467	13.23 523	6.07 356	7.23 402	8.95 387	4.09 314	3.79 392	6.31 295	2.37 377	0.03 432	0.06 414	0.00 1	0.00 1	0.07 273	0.15 417

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 498	5.36 574	5.02 425	3.75 561	3.57 534	15.81 563	4.27 520	11.72 476	6.96 397	7.23 402	8.47 379	9.09 459	2.66 329	9.36 497	2.71 390	7.49 597	2.32 595	2.01 587	0.08 437	6.77 595	4.67 589

test-3	1.86 218	0.21 54	2.46 198	1.03 284	0.22 212	1.38 104	0.83 371	4.65 200	5.04 306	7.26 404	1.78 158	4.10 316	0.41 138	6.53 317	0.76 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 528	0.18 416	0.14 406

ADLNet2	4.46 467	0.90 424	6.06 474	2.74 517	3.91 549	6.79 468	3.01 491	10.95 453	8.40 449	7.27 405	9.80 413	9.85 469	5.43 466	7.29 371	6.44 485	0.01 290	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.15 381	0.11 370

psm_up	3.85 427	0.82 405	3.01 266	2.00 443	2.58 501	5.28 435	3.34 501	10.85 450	6.33 373	7.27 405	7.32 350	10.15 476	9.02 536	6.19 284	2.51 384	0.22 527	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.12 352	0.03 179

HGLStereo	4.25 460	0.52 298	4.65 407	3.09 531	5.18 575	6.51 463	0.73 343	10.37 434	6.74 391	7.32 407	12.44 470	7.00 414	7.21 504	7.46 381	5.51 469	0.00 1	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.10 356

HHNet	2.59 310	0.55 311	2.55 207	0.20 142	0.32 260	2.84 286	0.94 400	5.77 280	5.14 311	7.33 408	13.80 486	0.94 190	3.20 354	5.27 250	2.41 380	0.13 507	0.02 290	0.06 523	0.00 1	0.23 453	0.03 179

AASNet	3.90 432	0.92 431	4.41 389	3.56 553	4.00 553	6.70 465	1.26 432	18.71 573	6.14 361	7.35 409	7.91 370	4.35 331	2.58 324	3.04 170	6.62 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 510	0.14 406

RAFT-345	3.27 367	0.41 228	2.88 257	1.02 282	0.21 208	2.63 250	0.48 264	3.76 146	5.51 323	7.35 409	24.88 565	4.25 323	1.76 290	8.15 431	2.13 361	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20

G2L-Stereo	3.40 387	0.93 434	4.73 413	1.61 377	2.05 474	2.88 292	0.60 306	8.94 391	5.84 339	7.42 411	7.33 351	8.61 453	2.16 304	8.44 451	6.11 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 463	0.18 438

FINET	5.32 485	1.14 467	10.04 535	2.17 469	3.67 539	6.49 460	6.76 562	11.68 473	22.08 573	7.42 411	12.15 464	4.24 322	3.61 378	9.25 492	5.35 466	0.04 452	0.04 375	0.00 1	0.00 1	0.17 401	0.09 333

IER	3.20 364	0.54 307	5.13 435	0.58 220	1.59 435	7.29 479	0.56 290	6.36 306	4.95 304	7.44 413	8.84 382	6.20 394	6.26 481	4.88 234	3.29 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.01 20

DGSMNet	6.47 511	2.61 547	13.64 560	3.46 547	3.74 540	8.97 505	6.01 547	14.15 537	13.01 520	7.46 414	14.10 489	9.94 472	4.79 446	10.44 516	6.22 480	1.30 576	1.70 591	1.80 584	1.52 589	2.27 576	2.35 575

test_xeample	4.13 448	0.36 187	2.75 233	1.23 310	0.51 320	3.96 389	0.13 154	12.63 510	7.65 420	7.49 415	10.86 439	3.29 277	3.36 360	6.71 330	21.53 588	0.02 387	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.04 226

G2L-ROB	3.43 391	0.77 388	3.89 356	1.71 393	1.16 407	4.51 414	0.44 258	11.70 474	5.70 331	7.51 416	5.34 284	11.24 499	1.71 281	7.66 393	5.10 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 352	0.10 356

RAFT + AFF	4.30 464	1.55 504	5.84 466	1.43 346	2.36 491	5.94 448	6.72 561	10.01 425	7.56 417	7.55 417	8.96 389	7.09 420	6.73 494	8.57 457	4.02 439	0.02 387	0.47 577	0.00 1	0.01 351	0.56 526	0.54 533

CVANet_RVC	4.16 452	1.16 469	3.60 328	1.94 431	1.46 431	3.92 387	4.68 530	10.89 451	8.34 446	7.58 418	10.84 437	10.27 480	6.62 491	8.56 456	2.69 389	0.39 547	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.21 439	0.09 333

ACRE	2.41 289	1.08 456	5.11 433	0.55 214	2.05 474	2.65 254	0.78 360	5.26 247	4.67 293	7.59 419	9.20 393	1.70 221	1.08 225	3.74 193	2.18 366	0.01 290	0.18 530	0.02 483	0.08 437	0.22 446	0.10 356

test_for_model	6.81 520	27.63 610	2.16 175	21.79 607	16.18 609	3.48 342	0.94 400	5.88 285	3.72 233	7.62 420	2.72 192	1.03 195	0.42 143	0.58 39	0.35 83	9.03 602	2.28 594	0.00 1	0.05 423	23.91 616	6.49 595

CFNet_ucs	3.07 351	0.44 252	4.05 370	0.54 211	0.37 278	3.08 307	0.19 186	9.80 416	8.49 453	7.64 421	12.62 472	5.67 380	1.76 290	4.96 240	1.51 308	0.00 1	0.04 375	0.01 451	0.00 1	0.09 303	0.11 370

IPLG	2.43 292	0.66 356	4.77 414	0.54 211	0.31 256	3.01 302	0.26 212	6.15 295	5.55 325	7.69 422	6.21 310	1.89 229	1.74 286	7.19 367	2.35 375	0.01 290	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.24 463	0.12 384

Sa-1000	3.55 402	0.75 382	3.63 333	1.91 422	0.30 245	3.55 353	1.63 452	7.39 347	8.54 454	7.70 423	17.44 526	4.00 309	2.82 341	9.44 501	1.33 294	0.00 1	0.10 474	0.00 1	0.18 487	0.21 439	0.04 226

anonymousa	3.80 424	0.55 311	3.35 306	1.24 311	3.74 540	9.04 506	0.36 236	6.74 330	4.03 257	7.72 424	19.64 537	10.62 485	6.01 479	1.52 109	1.40 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 423	0.00 1	0.03 179

iResNet	3.68 411	0.91 428	7.94 516	2.97 530	0.34 268	4.44 413	0.48 264	7.70 351	9.74 473	7.72 424	12.74 475	4.03 310	2.87 345	8.05 420	3.37 412	0.02 387	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.10 314	0.09 333

DeepPruner_ROB	3.52 399	1.14 467	4.06 371	1.12 302	1.65 442	3.65 360	0.83 371	13.96 533	4.47 283	7.80 426	10.84 437	7.05 419	2.16 304	8.14 430	3.08 402	0.07 483	0.03 343	0.00 1	0.01 351	0.32 487	0.06 284

HBP-ISP	4.09 445	1.05 451	4.10 375	1.87 415	1.31 423	7.56 485	3.98 513	11.26 457	9.94 478	7.81 427	14.44 494	3.23 275	4.27 412	8.89 479	1.87 342	0.06 474	0.06 414	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.04 226

UDG	8.58 548	9.31 593	4.89 418	10.00 592	9.52 594	10.36 522	2.41 471	12.07 490	9.82 475	7.81 427	9.55 407	16.52 546	9.81 546	7.84 405	7.88 507	4.20 589	2.51 600	18.53 607	3.71 602	9.55 597	5.28 592

CIPLG	2.47 300	1.10 460	4.71 412	0.63 231	2.15 481	2.67 258	0.77 355	5.19 234	4.73 297	7.85 429	9.56 408	1.72 222	1.14 231	4.20 213	2.34 373	0.01 290	0.19 536	0.02 483	0.09 448	0.23 453	0.08 320

IPLGR_C	2.44 294	1.17 470	4.94 422	0.62 226	2.08 476	2.65 254	0.80 363	5.60 269	4.79 300	7.87 430	9.23 395	1.67 220	1.15 233	3.43 183	2.23 368	0.01 290	0.19 536	0.02 483	0.08 437	0.22 446	0.10 356

AANet_RVC	5.01 481	1.74 518	6.38 485	1.96 435	1.29 420	2.26 201	1.69 456	10.07 427	18.53 554	7.88 431	18.15 531	8.49 450	2.70 330	10.59 519	7.04 495	0.96 570	0.15 512	0.02 483	0.00 1	0.13 367	0.12 384

iResNet_ROB	4.23 457	1.02 447	4.90 419	2.18 470	0.93 383	2.92 294	0.37 239	15.10 549	16.91 550	7.89 432	10.51 429	7.03 415	3.07 352	8.16 432	3.46 419	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 314	0.02 124

PFNet+	2.35 284	0.31 120	3.69 337	0.79 245	0.17 171	3.15 319	0.75 351	4.52 185	6.30 370	7.90 433	6.34 319	2.53 246	1.18 242	7.72 399	1.62 321	0.03 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.03 179

HI	3.18 362	0.90 424	3.05 278	1.28 321	0.15 153	2.29 203	0.04 80	5.31 251	3.52 225	7.96 434	12.69 473	11.43 501	6.61 488	4.26 215	4.02 439	0.00 1	0.06 414	0.00 1	0.00 1	0.05 231	0.01 20

CoSv	3.18 362	0.90 424	3.05 278	1.28 321	0.15 153	2.29 203	0.04 80	5.31 251	3.52 225	7.96 434	12.69 473	11.43 501	6.61 488	4.26 215	4.02 439	0.00 1	0.06 414	0.00 1	0.00 1	0.05 231	0.01 20

G2L-Stereo_test	3.57 403	0.86 411	3.66 335	2.79 519	1.52 434	4.11 397	1.17 425	11.35 463	6.27 369	7.97 436	8.87 384	9.39 463	2.26 310	6.55 318	4.33 446	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.22 446	0.13 395

UPFNet	3.82 425	0.47 269	4.34 388	2.21 474	3.38 525	7.26 478	2.69 482	9.89 419	5.96 348	7.98 437	7.53 354	7.89 433	3.15 353	7.72 399	5.88 476	0.01 290	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.06 284

OMP-Stereo	3.03 348	0.93 434	2.72 229	4.21 572	0.51 320	2.19 195	1.25 429	6.19 300	6.00 353	7.99 438	6.21 310	8.50 451	2.49 319	9.44 501	1.74 334	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.05 263

psmg	3.10 355	0.32 133	3.05 278	0.54 211	0.46 299	8.68 501	2.84 487	9.87 417	4.69 294	8.08 439	8.69 381	6.26 396	2.54 321	3.91 198	1.91 346	0.01 290	0.04 375	0.06 523	0.00 1	0.11 335	0.00 1

delet	4.27 462	0.72 372	4.50 396	1.07 293	3.75 544	10.79 531	4.04 515	9.95 420	7.89 431	8.09 440	8.89 385	8.46 447	3.81 394	7.56 386	5.80 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 335	0.02 124

DeepPrunerF	6.75 515	2.69 548	23.31 589	3.68 557	7.16 585	3.78 378	4.29 521	13.42 526	20.13 566	8.13 441	10.46 427	7.18 423	8.06 521	11.10 528	9.44 535	0.24 531	0.15 512	0.29 562	0.42 554	0.66 538	0.45 522

MultiAttention	13.72 583	0.34 166	3.24 299	2.22 477	1.79 459	56.78 632	83.85 636	18.93 578	15.06 537	8.16 442	20.91 545	13.25 517	2.53 320	33.18 609	6.90 493	0.20 523	0.06 414	0.74 574	1.00 580	2.69 579	2.60 578

GMOStereo	1.81 209	0.47 269	2.09 160	0.10 101	0.27 233	1.49 117	0.89 390	4.40 174	4.51 284	8.16 442	6.97 332	2.96 260	1.15 233	1.42 99	0.88 243	0.00 1	0.14 505	0.00 1	0.00 1	0.23 453	0.03 179

error version	1.81 209	0.47 269	2.09 160	0.10 101	0.27 233	1.49 117	0.89 390	4.40 174	4.51 284	8.16 442	6.97 332	2.96 260	1.15 233	1.42 99	0.88 243	0.00 1	0.14 505	0.00 1	0.00 1	0.23 453	0.03 179

test-v	1.81 209	0.47 269	2.09 160	0.10 101	0.27 233	1.49 117	0.89 390	4.40 174	4.51 284	8.16 442	6.97 332	2.96 260	1.15 233	1.42 99	0.88 243	0.00 1	0.14 505	0.00 1	0.00 1	0.23 453	0.03 179

test-2	1.81 209	0.47 269	2.09 160	0.10 101	0.27 233	1.49 117	0.89 390	4.40 174	4.51 284	8.16 442	6.97 332	2.96 260	1.15 233	1.42 99	0.88 243	0.00 1	0.14 505	0.00 1	0.00 1	0.23 453	0.03 179

ac_64	3.70 413	0.47 269	3.50 321	2.87 522	3.50 531	5.91 447	0.72 342	10.17 431	4.34 275	8.16 442	5.80 294	10.82 490	5.64 472	7.08 358	4.73 455	0.03 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.14 406

DEmStereo	3.79 422	0.37 194	3.69 337	0.17 136	0.17 171	5.28 435	2.54 475	4.35 173	3.70 232	8.21 448	20.15 538	5.13 363	10.38 551	7.65 391	3.85 435	0.01 290	0.01 193	0.01 451	0.00 1	0.02 119	0.06 284

coex_refinement	4.04 444	0.87 414	3.55 324	2.96 529	1.40 428	4.28 402	0.32 228	11.18 455	7.72 423	8.32 449	13.44 483	10.01 474	3.48 370	6.28 291	6.76 492	0.00 1	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.06 255	0.16 429

SQANet	7.64 532	3.40 561	5.49 454	11.73 596	9.62 596	11.96 544	2.82 486	11.33 462	6.10 357	8.33 450	11.49 452	11.00 495	5.16 458	10.12 513	2.72 393	8.92 601	2.21 593	10.41 601	1.58 590	11.13 600	7.39 599

DualNet (step1)	3.91 435	1.11 462	6.15 477	1.27 316	0.60 333	5.22 431	2.54 475	10.66 441	7.73 425	8.36 451	7.55 355	6.55 403	4.27 412	6.58 320	1.62 321	1.49 579	0.03 343	3.10 589	2.99 595	0.20 428	0.15 417

test_sample9	5.87 494	1.11 462	6.15 477	1.27 316	0.60 333	5.22 431	2.54 475	10.66 441	7.73 425	8.36 451	7.55 355	6.55 403	4.27 412	11.68 536	11.44 554	1.49 579	24.31 629	3.10 589	2.99 595	0.20 428	0.15 417

test_sample7	3.30 370	0.47 269	3.43 317	1.98 437	0.35 271	4.33 404	1.88 462	10.66 441	7.73 425	8.36 451	7.55 355	6.55 403	4.27 412	6.58 320	1.62 321	0.06 474	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.05 231	0.06 284

Nwc_Net	6.97 524	1.25 478	6.63 491	3.82 562	3.37 524	10.83 532	1.67 455	19.56 590	11.35 505	8.36 451	23.62 557	17.19 554	11.44 558	11.21 529	8.08 514	0.80 564	0.00 1	0.00 1	0.02 382	0.13 367	0.09 333

LL-Strereo	4.71 477	1.64 512	7.51 512	1.15 304	4.31 557	3.71 367	1.45 442	9.21 399	8.36 447	8.37 455	8.17 374	10.82 490	11.36 557	12.51 546	4.82 458	0.00 1	0.12 490	0.00 1	0.00 1	0.31 483	0.32 500

IIG-Stereo	3.16 360	0.75 382	2.83 247	4.08 567	0.21 208	2.56 236	0.74 349	6.55 322	5.56 327	8.39 456	9.38 406	7.94 436	2.79 339	9.50 503	1.89 345	0.02 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.04 226

NCC-stereo	6.77 517	1.49 500	6.48 487	2.92 525	4.40 560	7.43 480	3.61 507	19.52 588	13.29 522	8.39 456	16.91 515	15.96 540	12.13 559	12.85 548	7.70 502	1.47 577	0.11 483	0.01 451	0.42 554	0.14 377	0.24 473

Abc-Net	6.77 517	1.49 500	6.48 487	2.92 525	4.40 560	7.43 480	3.61 507	19.52 588	13.29 522	8.39 456	16.91 515	15.96 540	12.13 559	12.85 548	7.70 502	1.47 577	0.11 483	0.01 451	0.42 554	0.14 377	0.24 473
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LMCR-Stereo	3.63 408	1.29 486	4.20 379	2.54 506	0.17 171	8.08 493	1.52 446	11.46 467	4.73 297	8.45 459	10.66 434	1.91 232	5.03 453	7.69 395	3.58 427	0.92 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 502	0.02 124

Syn2CoEx	6.32 507	2.72 549	9.33 528	2.45 502	1.67 445	8.59 499	3.32 500	18.08 569	12.27 516	8.53 460	21.08 546	10.30 481	9.80 545	9.30 494	7.86 506	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 535	0.43 518

gwcnet-sp	3.31 372	1.47 496	7.26 503	1.73 396	0.69 348	7.57 486	1.14 421	8.59 378	6.17 364	8.57 461	5.25 278	4.26 324	3.36 360	6.46 305	3.44 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 381	0.11 370

scenet	3.31 372	1.47 496	7.26 503	1.73 396	0.69 348	7.57 486	1.14 421	8.59 378	6.17 364	8.57 461	5.25 278	4.26 324	3.36 360	6.46 305	3.44 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 381	0.11 370

ssnet	3.31 372	1.47 496	7.26 503	1.73 396	0.69 348	7.57 486	1.14 421	8.59 378	6.17 364	8.57 461	5.25 278	4.26 324	3.36 360	6.46 305	3.44 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 381	0.11 370

DisPM	2.43 292	0.32 133	3.04 273	1.76 399	0.18 186	3.46 337	0.65 320	5.13 228	4.88 302	8.59 464	7.04 341	2.84 255	1.03 220	8.85 476	0.83 228	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.02 124

DAS	3.74 415	0.35 177	5.19 440	1.99 439	3.74 540	2.36 211	3.22 497	7.77 353	9.27 464	8.70 465	12.08 461	4.45 334	5.43 466	8.39 446	1.71 330	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.02 124

SepStereo	3.78 421	0.35 177	5.19 440	1.99 439	3.74 540	2.36 211	3.22 497	7.77 353	9.27 464	8.70 465	12.08 461	4.45 334	5.43 466	9.18 488	1.71 330	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.02 124

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 426	1.06 453	5.23 444	2.72 515	3.27 521	4.36 407	0.61 309	10.71 444	7.56 417	8.75 467	7.89 369	9.86 470	3.90 396	7.15 366	3.44 415	0.14 508	0.02 290	0.02 483	0.03 399	0.04 199	0.03 179
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ssnet_v2	4.46 467	0.87 414	5.18 439	1.57 371	0.67 345	9.14 507	4.73 532	11.84 479	9.68 471	8.79 468	6.24 313	9.91 471	4.34 420	6.28 291	9.30 531	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.28 475	0.30 495

222	5.36 487	0.40 217	2.72 229	1.50 353	0.48 310	6.15 453	0.07 111	13.73 531	8.06 436	8.79 468	11.03 443	3.71 301	4.21 408	7.47 383	38.74 621	0.03 432	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.05 263

MMNet	4.16 452	0.77 388	5.47 453	1.40 340	1.67 445	10.78 530	0.63 313	8.64 384	8.47 451	8.80 470	8.33 375	7.51 425	6.61 488	7.53 385	6.54 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.05 263

HSM-Net_RVC	4.20 454	0.32 133	2.76 237	0.63 231	0.69 348	6.95 471	1.69 456	11.96 484	8.36 447	8.83 471	12.17 465	15.18 535	4.21 408	6.91 342	3.30 411	0.02 387	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.01 20
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ARAFT	3.13 357	1.11 462	7.34 506	0.42 193	0.14 148	4.52 415	2.99 490	7.41 348	5.97 350	8.85 472	7.06 342	5.20 364	1.25 249	8.49 453	1.44 302	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.33 491	0.11 370

CSP-Net	4.12 447	1.28 484	3.70 340	1.54 365	1.06 397	13.28 556	2.33 470	12.96 517	5.45 319	8.87 473	8.54 380	8.43 446	3.03 349	8.16 432	3.65 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 416	0.03 179

Pruner-Stereo	2.49 301	0.40 217	2.46 198	1.80 405	0.25 223	3.51 349	0.77 355	6.03 289	4.92 303	8.91 474	6.09 300	4.45 334	1.11 226	6.99 351	2.11 359	0.02 387	0.00 1	0.02 483	0.00 1	0.01 42	0.04 226

GASNet	5.19 483	4.61 569	9.38 529	4.73 576	2.10 478	3.80 380	1.57 449	12.07 490	10.96 497	8.92 475	7.03 340	8.21 441	7.67 516	14.02 557	7.36 497	0.02 387	0.15 512	0.00 1	0.00 1	0.69 539	0.42 516

CBMV_ROB	4.14 449	0.52 298	3.14 289	1.30 323	0.77 361	6.92 470	1.97 464	10.11 430	9.58 470	8.92 475	14.20 491	7.12 421	5.90 476	8.65 462	3.50 421	0.01 290	0.05 393	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.09 333

KYRaft	3.59 405	0.31 120	1.84 122	0.76 243	0.46 299	2.29 203	4.04 515	4.75 205	3.25 207	8.93 477	19.47 536	6.62 409	5.07 455	7.79 403	0.71 198	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.04 199	5.38 593

CrosDoStereo	3.96 438	0.45 261	3.04 273	0.32 169	0.20 205	3.28 327	11.63 594	5.76 277	4.45 281	9.04 478	16.58 510	4.99 354	7.45 509	8.04 417	3.72 431	0.00 1	0.02 290	0.01 451	0.00 1	0.16 388	0.10 356

DeepStereo_LL	3.96 438	0.45 261	3.04 273	0.32 169	0.20 205	3.28 327	11.63 594	5.76 277	4.45 281	9.04 478	16.58 510	4.99 354	7.45 509	8.04 417	3.72 431	0.00 1	0.02 290	0.01 451	0.00 1	0.16 388	0.10 356

R-Stereo Train	2.44 294	0.32 133	1.93 133	0.94 268	0.16 161	3.67 361	0.61 309	6.37 308	3.08 192	9.14 480	17.44 526	1.80 225	0.77 196	1.76 124	0.70 194	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.03 179

RAFT-Stereo	2.44 294	0.32 133	1.93 133	0.94 268	0.16 161	3.67 361	0.61 309	6.37 308	3.08 192	9.14 480	17.44 526	1.80 225	0.77 196	1.76 124	0.70 194	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 42	0.03 179
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	3.44 394	0.88 418	5.60 461	1.39 339	0.25 223	4.36 407	0.33 232	7.25 344	7.28 409	9.17 482	12.24 468	5.09 361	2.47 318	9.15 487	3.23 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 314	0.02 124

DMCA-RVC	3.17 361	1.26 479	6.39 486	2.10 462	1.51 433	3.02 303	0.56 290	7.84 358	5.06 307	9.23 483	5.19 270	8.46 447	2.72 335	6.31 295	3.22 406	0.06 474	0.11 483	0.09 535	0.02 382	0.16 388	0.08 320

DDUNet	9.47 556	11.32 598	6.14 476	12.93 598	11.65 600	10.45 523	3.87 512	11.70 474	7.89 431	9.27 484	13.28 480	16.18 545	6.14 480	8.80 475	5.77 473	6.64 596	3.38 612	20.90 608	4.28 604	11.01 599	7.80 600

acv_ft	3.69 412	0.53 302	4.58 406	2.31 490	4.71 573	7.44 482	0.86 385	8.54 377	5.70 331	9.29 485	9.26 403	5.77 382	4.15 405	2.24 148	8.13 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 477	0.01 20

Prome-Stereo	3.65 409	0.29 102	1.92 132	0.91 261	0.49 313	2.07 181	4.75 533	4.41 178	3.23 206	9.32 486	20.63 544	4.06 312	7.19 502	7.70 396	1.17 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 231	4.72 590

z-mn7	10.46 568	4.14 565	20.35 581	2.15 467	1.68 447	19.07 578	5.72 545	13.28 524	34.58 600	9.45 487	35.20 598	15.69 538	9.13 538	21.16 592	17.07 575	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.35 497	0.19 449

GCST	9.08 550	17.31 601	3.98 363	52.92 625	10.66 598	11.29 535	0.20 192	6.97 338	6.47 381	9.46 488	4.68 250	4.75 345	1.51 262	9.34 496	1.31 292	8.19 600	0.05 393	22.38 609	0.34 543	6.17 592	3.53 581

S-Stereo	6.63 514	0.84 408	9.67 531	3.15 537	3.48 530	6.49 460	6.22 551	12.99 518	22.84 575	9.48 489	15.51 501	12.00 509	8.43 525	8.04 417	10.70 547	0.12 502	0.17 526	0.00 1	0.38 548	0.13 367	1.92 569

AF-Net	7.78 537	1.44 495	6.68 492	3.37 543	4.50 569	8.61 500	2.69 482	17.07 561	20.17 567	9.52 490	24.02 558	20.31 573	14.59 573	11.58 534	9.84 540	0.61 559	0.00 1	0.12 541	0.00 1	0.38 506	0.12 384

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 499	1.55 504	9.92 533	2.40 497	3.22 519	10.28 521	3.14 495	11.64 471	9.79 474	9.54 491	20.22 540	11.16 498	6.77 495	10.61 520	9.16 528	0.06 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.04 226

RP	6.84 521	1.29 486	5.53 460	3.92 565	5.18 575	6.32 455	3.53 505	11.73 477	15.31 539	9.54 491	22.38 553	18.25 559	14.47 572	10.11 509	7.49 499	0.91 568	0.01 193	0.12 541	0.15 469	0.33 491	0.19 449

AAGNet	3.41 389	0.34 166	2.45 195	1.78 403	0.39 282	3.69 365	1.05 412	4.79 207	4.61 292	9.62 493	7.74 365	4.98 353	6.38 485	7.34 375	13.02 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.04 226

NCCL2	5.88 496	1.59 507	5.44 451	1.87 415	0.92 380	9.55 512	11.55 593	12.11 492	9.94 478	9.67 494	8.85 383	22.28 579	7.41 507	8.78 473	7.17 496	0.01 290	0.00 1	0.03 500	0.00 1	0.13 367	0.23 469

RAFT_R40	2.71 318	0.33 151	3.00 264	1.26 314	0.30 245	3.83 381	1.00 407	5.69 273	4.29 273	9.69 495	6.33 318	5.02 359	4.02 401	8.58 458	0.86 238	0.01 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.02 124

Ntro	12.35 578	8.88 590	7.80 515	13.79 600	12.42 602	26.54 594	6.98 564	18.54 571	22.14 574	9.82 496	16.45 509	20.30 572	9.29 542	15.95 571	6.61 490	9.53 605	2.47 599	14.93 604	2.77 593	13.11 605	8.63 605

iResNetv2_ROB	4.28 463	1.43 493	7.17 502	2.91 523	1.26 413	4.36 407	1.62 451	13.64 530	10.25 485	9.83 497	11.41 449	7.68 428	4.00 398	7.75 401	1.85 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 503	0.09 333

SDNR	7.50 530	2.32 542	15.58 568	1.82 411	0.63 339	44.66 619	0.44 258	8.59 378	9.52 469	9.84 498	25.18 568	5.30 369	4.38 421	11.46 533	6.49 486	0.05 464	0.03 343	0.00 1	0.01 351	1.79 570	1.87 568

ADLNet	4.32 465	0.80 400	4.33 385	3.60 554	3.56 533	6.87 469	2.48 474	11.20 456	7.58 419	9.87 499	9.62 409	8.39 444	4.95 451	6.16 281	6.60 489	0.01 290	0.01 193	0.00 1	0.01 351	0.12 352	0.25 477

STTStereo	3.60 407	0.93 434	6.34 483	2.71 513	2.23 486	3.68 364	0.63 313	9.42 405	6.73 390	9.87 499	6.97 332	8.84 457	3.65 379	6.85 337	3.04 400	0.00 1	0.02 290	0.01 451	0.00 1	0.02 119	0.02 124

pcwnet_v2	4.20 454	0.36 187	8.53 522	1.33 327	1.12 403	3.43 335	0.41 250	12.85 513	14.16 528	9.90 501	14.29 492	5.90 387	3.03 349	6.20 286	2.06 358	0.01 290	0.05 393	0.04 512	0.02 382	0.16 388	0.18 438

stereogan	7.69 535	0.88 418	7.08 501	3.49 552	3.93 550	18.98 577	3.23 499	16.52 558	19.58 562	9.93 502	18.92 534	20.50 574	9.04 537	14.07 558	6.14 479	0.26 534	0.04 375	0.21 556	0.03 399	0.63 535	0.33 501

PFNet	2.93 342	0.40 217	5.51 457	2.13 465	0.84 370	3.11 313	0.75 351	6.78 331	4.79 300	9.98 503	6.00 298	4.78 347	2.13 301	8.33 443	2.11 359	0.19 520	0.06 414	0.00 1	0.11 455	0.20 428	0.35 503

GwcNet	6.42 509	1.97 534	10.92 539	2.59 510	5.58 578	11.55 537	2.21 469	14.10 536	16.52 549	10.04 504	17.19 523	10.86 492	5.61 471	9.23 491	8.84 526	0.01 290	0.06 414	0.03 500	0.08 437	0.56 526	0.40 511

CRFU-Net	4.45 466	0.67 360	5.02 425	2.78 518	1.32 424	12.67 550	3.35 502	11.26 457	3.52 225	10.06 505	9.30 405	10.91 493	6.92 497	7.26 370	3.24 408	0.15 510	0.16 521	0.16 548	0.00 1	0.26 467	0.05 263

dad	4.66 476	1.89 529	5.51 457	0.94 268	0.09 86	2.16 194	0.37 239	7.10 342	14.43 529	10.13 506	16.84 514	14.97 532	1.90 293	6.82 334	4.15 443	1.09 572	0.11 483	4.08 594	0.46 559	0.17 401	0.06 284

xyz-stereo	6.97 524	0.29 102	36.85 611	0.20 142	0.07 45	30.65 602	0.19 186	3.97 158	1.82 115	10.21 507	24.87 564	6.06 390	7.29 505	11.62 535	4.87 459	0.01 290	0.02 290	0.35 567	0.00 1	0.06 255	0.02 124

DRaft	3.74 415	0.43 246	2.60 213	0.12 110	0.15 153	4.76 421	1.34 438	5.33 253	4.31 274	10.30 508	21.91 549	3.27 276	8.83 532	7.36 377	3.66 430	0.05 464	0.10 474	0.00 1	0.14 465	0.10 314	0.14 406

THIR-Stereo	3.86 428	0.77 388	2.62 217	0.12 110	0.13 141	4.25 400	6.63 559	5.30 249	4.18 270	10.33 509	17.13 520	6.58 408	7.62 515	7.78 402	3.51 422	0.01 290	0.07 437	0.07 529	0.00 1	0.11 335	0.02 124

GANetREF_RVC	6.56 512	2.89 551	7.58 514	3.41 544	0.40 284	12.96 552	9.58 582	15.09 547	17.25 552	10.33 509	10.62 431	12.27 511	8.16 523	12.21 543	4.53 451	0.41 550	0.00 1	0.00 1	0.02 382	3.12 581	0.39 508
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
PWCDC_ROB	7.92 539	3.17 559	7.48 511	5.73 582	4.40 560	10.45 523	0.35 235	14.52 543	28.19 585	10.36 511	31.27 584	7.04 417	9.14 539	13.22 553	8.78 525	2.74 587	0.02 290	0.00 1	0.00 1	1.31 560	0.17 434

GrayStereo	3.74 415	0.20 43	1.94 136	1.55 367	0.60 333	3.12 314	8.22 573	5.76 277	3.32 214	10.40 512	16.66 512	5.81 385	8.60 529	6.57 319	1.37 298	0.01 290	0.00 1	0.01 451	0.63 567	0.02 119	0.04 226

Wz-Net-SNSev	9.23 553	6.70 580	24.28 591	1.87 415	1.81 462	8.57 498	12.29 599	17.37 563	20.39 568	10.43 513	23.11 556	16.66 548	8.03 520	14.47 562	17.86 578	0.00 1	0.02 290	0.01 451	0.00 1	0.41 516	0.30 495

fast-acv-ft	5.62 492	1.39 491	7.01 498	2.02 446	1.89 468	12.23 545	1.82 461	7.35 346	9.45 468	10.46 514	20.27 541	14.55 530	7.71 517	7.41 378	7.61 501	0.10 496	0.09 462	0.16 548	0.07 432	0.59 530	0.13 395

SACVNet	4.15 451	1.26 479	3.81 348	3.12 535	1.68 447	3.09 309	2.85 488	11.91 482	5.96 348	10.52 515	11.20 445	10.59 483	3.95 397	8.97 481	3.25 409	0.08 488	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.32 487	0.44 520

FAT-Stereo	6.78 519	0.68 362	6.80 494	2.30 484	1.77 458	5.63 440	4.20 519	18.79 574	18.62 555	10.53 516	17.15 521	18.52 561	13.74 570	8.86 478	7.38 498	0.03 432	0.15 512	0.01 451	0.07 432	0.12 352	0.26 483

Wz-Net-LNSev	6.46 510	1.93 531	16.44 571	1.52 358	4.15 555	12.66 549	4.96 536	13.05 519	12.10 515	10.55 517	16.23 506	11.32 500	7.19 502	8.43 450	8.48 520	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.06 284

DLCB_ROB	4.51 471	0.91 428	3.78 344	2.19 471	1.07 400	6.28 454	3.09 493	9.78 415	7.72 423	10.65 518	12.97 477	13.91 524	3.71 384	8.72 472	5.30 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.10 356

GANet	6.22 505	1.07 454	4.07 373	2.27 480	0.89 377	9.19 508	9.52 581	12.02 487	8.13 440	10.72 519	29.09 578	13.86 522	7.52 513	11.00 526	4.39 448	0.36 544	0.00 1	0.02 483	0.02 382	0.12 352	0.08 320

MSAF-DinoV2	10.24 565	4.39 568	12.68 553	3.62 556	2.55 500	8.48 496	4.69 531	14.24 539	21.89 572	10.74 520	18.74 533	29.30 593	16.17 575	21.96 594	28.10 608	0.32 540	0.15 512	0.25 560	0.81 575	2.83 580	2.90 579

DSFCA	4.21 456	0.50 283	5.45 452	1.34 329	1.68 447	7.04 472	4.51 527	10.73 445	7.00 399	10.78 521	6.80 328	8.48 449	4.63 436	9.91 507	5.12 463	0.02 387	0.06 414	0.02 483	0.03 399	0.08 285	0.03 179

RYNet	6.34 508	0.89 421	5.88 467	1.41 343	4.48 568	15.97 565	4.18 518	13.41 525	16.49 546	10.81 522	7.00 337	14.33 528	8.72 530	9.43 498	13.71 566	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.07 304

FTStereo	4.55 475	0.36 187	2.18 177	0.94 268	0.38 280	2.60 244	8.82 576	4.98 221	3.17 200	10.88 523	30.35 582	5.60 379	7.60 514	7.62 390	1.55 314	0.17 516	0.00 1	0.05 519	0.00 1	0.03 168	3.80 584

PSM-AAD	3.33 380	0.20 43	1.47 88	0.73 241	0.54 327	2.55 234	6.19 549	4.97 218	3.27 208	10.92 524	11.92 458	2.95 259	9.59 544	7.90 408	0.82 227	0.01 290	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 199	2.47 577

SST-Stereo	2.75 322	0.31 120	2.78 240	1.33 327	0.33 266	3.99 391	0.82 367	5.60 269	3.93 249	10.92 524	6.19 308	5.00 357	4.23 410	8.66 463	0.74 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.03 179

SGM-Forest	4.96 479	0.32 133	2.84 249	1.21 308	0.64 341	10.23 520	6.64 560	11.55 470	10.98 498	10.94 526	13.59 484	11.65 504	4.30 417	8.94 480	4.63 453	0.11 498	0.04 375	0.00 1	0.00 1	0.05 231	0.46 524
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	3.93 437	0.55 311	5.49 454	3.20 539	2.69 505	2.11 186	0.26 212	7.01 339	6.40 376	11.00 527	17.99 530	8.31 442	2.64 326	6.51 314	4.36 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 285	0.02 124

RGC	6.88 523	2.23 540	6.13 475	4.05 566	4.73 574	8.94 504	2.78 485	15.19 551	11.74 510	11.13 528	19.34 535	17.86 556	10.42 552	13.02 551	8.03 511	0.73 562	0.01 193	0.24 559	0.41 553	0.31 483	0.38 507

Consistency-Raft	9.42 555	4.74 572	12.66 552	5.30 580	9.08 593	4.08 394	5.26 541	19.26 583	24.87 579	11.17 529	29.85 580	13.57 518	5.51 470	7.67 394	13.40 564	0.36 544	0.35 564	1.81 585	4.24 603	11.61 601	3.57 582

RAFT-RH_RVC	3.96 438	0.46 267	2.93 260	1.55 367	0.42 292	3.14 316	0.14 161	3.70 135	5.98 351	11.25 530	32.23 587	5.29 366	1.68 279	8.13 429	2.14 362	0.08 488	0.00 1	0.00 1	0.03 399	0.01 42	0.00 1

PDISCO_ROB	9.62 559	1.99 536	11.51 541	9.88 591	9.61 595	21.48 583	3.83 511	19.33 584	28.49 586	11.27 531	14.17 490	19.92 569	5.02 452	16.35 574	9.18 529	5.28 592	0.41 571	0.14 546	0.09 448	2.05 572	2.36 576

DCVSM-stereo	3.13 357	0.37 194	2.95 261	1.51 356	0.80 366	2.75 266	0.49 274	6.79 332	5.25 314	11.43 532	5.57 291	10.79 489	5.30 460	5.25 248	2.95 397	0.03 432	0.09 462	0.03 500	0.00 1	0.12 352	0.09 333

ACVNet-4b	15.90 590	22.00 603	12.37 546	16.40 602	15.14 606	31.87 604	7.50 570	19.04 580	27.85 584	11.48 533	22.02 550	31.86 597	9.16 541	17.95 579	5.69 471	10.43 607	2.58 601	24.44 612	4.87 608	16.04 608	9.28 606

SuperB	8.10 542	3.15 558	24.67 592	2.65 511	1.23 411	9.88 516	4.29 521	10.18 432	30.07 588	11.53 534	12.18 466	6.12 392	6.65 492	10.50 517	14.47 570	0.14 508	0.11 483	0.35 567	0.25 519	13.06 604	0.48 525

otaku	11.73 577	7.51 587	7.07 500	13.22 599	10.85 599	26.61 595	7.25 568	18.84 576	19.16 559	11.58 535	17.23 524	20.19 571	8.09 522	15.11 566	4.64 454	9.13 603	2.42 597	13.08 602	1.83 591	12.48 603	8.22 602

XQC	8.43 546	3.58 562	16.40 570	2.92 525	2.17 482	13.22 555	3.60 506	14.64 544	25.86 581	11.87 536	12.04 460	15.06 533	10.67 553	15.24 567	19.41 581	0.39 547	0.08 450	0.05 519	0.07 432	0.84 548	0.45 522

DRN-Test	5.87 494	0.98 440	5.89 468	2.69 512	3.65 537	12.37 547	3.35 502	20.07 592	10.20 484	11.93 537	12.31 469	11.06 497	5.31 461	7.89 407	9.05 527	0.04 452	0.05 393	0.04 512	0.04 417	0.18 416	0.25 477

StereoDRNet	5.59 490	1.75 519	6.80 494	3.12 535	4.45 564	10.61 526	4.35 523	18.80 575	9.73 472	12.22 538	6.87 330	11.44 503	4.65 438	8.09 427	8.26 517	0.02 387	0.11 483	0.00 1	0.03 399	0.20 428	0.28 491

CBMV	5.35 486	0.91 428	3.67 336	1.62 381	0.44 293	10.09 518	7.19 567	12.49 506	12.33 517	12.22 538	14.69 497	10.93 494	6.48 486	8.51 454	4.96 460	0.02 387	0.15 512	0.00 1	0.00 1	0.17 401	0.17 434
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DPSNet	10.14 562	1.88 528	16.82 572	1.85 413	1.73 452	24.84 588	17.20 614	19.92 591	27.41 583	12.23 540	13.62 485	16.52 546	18.35 581	14.42 561	12.50 560	0.78 563	0.54 580	0.08 532	0.25 519	1.18 556	0.59 539

NaN_ROB	6.00 502	1.24 477	6.29 481	1.34 329	1.68 447	9.60 514	10.31 587	15.09 547	15.79 543	12.62 541	8.95 387	11.67 507	5.83 473	11.78 540	6.41 484	0.05 464	0.13 500	0.08 532	0.20 496	0.22 446	0.79 546

StereoDRNet-Refined	4.46 467	0.62 340	3.80 346	1.92 426	0.40 284	9.35 509	0.15 167	10.02 426	8.83 459	12.69 542	11.62 455	9.34 461	3.87 395	8.06 424	8.02 509	0.00 1	0.00 1	0.01 451	0.05 423	0.20 428	0.26 483
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LALA_ROB	6.58 513	1.80 522	6.25 480	1.26 314	0.94 384	10.08 517	9.02 578	16.00 556	11.51 508	12.74 543	13.02 478	24.77 582	5.25 459	10.56 518	8.02 509	0.04 452	0.05 393	0.00 1	0.02 382	0.10 314	0.25 477

PASM	7.90 538	4.22 566	21.97 587	3.25 541	3.29 522	5.39 437	6.57 558	10.57 438	19.09 557	12.77 544	13.92 487	18.11 558	9.51 543	13.79 556	10.77 550	0.19 520	0.45 575	0.29 562	1.08 582	1.49 564	1.19 557

ccnet	6.87 522	0.92 431	5.15 437	3.09 531	2.18 484	11.78 541	4.90 534	17.97 568	8.79 458	12.79 545	20.20 539	16.00 543	8.35 524	9.12 485	14.17 569	0.42 553	0.33 561	0.25 560	0.09 448	0.40 513	0.48 525

ADCP+	8.09 541	1.79 521	14.50 562	1.54 365	4.28 556	16.57 567	5.20 539	12.80 512	11.20 503	12.83 546	17.07 519	11.02 496	10.80 554	17.59 578	23.18 597	0.03 432	0.05 393	0.01 451	0.18 487	0.39 510	0.81 547

ETE_ROB	5.80 493	1.77 520	6.33 482	1.44 350	0.78 365	6.43 459	6.90 563	12.53 507	8.08 438	12.93 547	14.89 498	21.13 576	5.87 475	9.83 505	6.57 488	0.04 452	0.01 193	0.00 1	0.02 382	0.08 285	0.33 501

ADCRef	7.27 527	1.38 490	16.37 569	2.52 505	3.30 523	11.63 539	3.16 496	10.80 448	9.35 466	13.03 548	25.27 569	8.17 440	8.92 534	8.06 424	21.81 591	0.15 510	0.08 450	0.16 548	0.34 543	0.38 506	0.58 536

w-ln-seven-2	7.09 526	2.32 542	23.44 590	1.71 393	1.06 397	7.81 492	3.98 513	12.02 487	14.65 533	13.06 549	20.38 542	11.70 508	9.83 547	10.65 521	8.66 522	0.02 387	0.05 393	0.00 1	0.02 382	0.32 487	0.14 406

Wz-Net-MNSev	7.43 529	2.35 544	15.22 565	2.34 493	3.41 529	17.27 573	8.55 574	11.91 482	13.48 524	13.37 550	17.05 518	13.70 519	7.47 512	11.90 541	9.99 542	0.40 549	0.03 343	0.00 1	0.01 351	0.16 388	0.07 304

DANet	6.02 503	1.23 475	8.45 521	3.86 564	3.94 551	7.64 490	1.34 438	9.51 409	7.00 399	13.39 551	15.53 502	15.99 542	7.02 499	12.14 542	12.37 559	0.19 520	0.12 490	0.02 483	0.03 399	0.13 367	0.56 534
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ADCPNet	9.54 557	2.39 545	31.46 603	2.09 460	1.60 437	16.71 569	6.39 557	12.11 492	11.45 506	13.53 552	21.45 548	19.41 565	10.94 555	14.38 560	21.54 589	0.27 537	1.16 586	0.39 571	1.49 587	0.58 529	1.45 562

anonymity	7.68 533	3.83 564	12.39 548	7.04 587	12.67 603	8.18 495	2.00 465	17.50 564	6.85 393	13.56 553	9.21 394	9.97 473	7.82 518	11.28 531	5.58 470	6.27 595	4.98 619	3.68 593	2.96 594	3.33 583	4.48 587

YMNet	5.52 488	1.83 523	8.79 524	3.47 549	4.46 565	10.72 528	0.91 395	9.99 422	6.43 378	13.76 554	16.35 507	11.65 504	4.49 430	7.95 409	8.03 511	0.12 502	0.35 564	0.12 541	0.08 437	0.71 541	0.27 487

YMNet_1	5.52 488	1.83 523	8.79 524	3.47 549	4.46 565	10.72 528	0.91 395	9.99 422	6.43 378	13.76 554	16.35 507	11.65 504	4.49 430	7.95 409	8.03 511	0.12 502	0.35 564	0.12 541	0.08 437	0.71 541	0.27 487

CSAN	7.62 531	1.60 508	6.56 490	1.83 412	0.66 343	12.40 548	10.52 590	14.45 541	21.32 570	14.19 556	15.98 504	17.84 555	13.02 567	12.32 544	8.38 518	0.09 493	0.07 437	0.03 500	0.04 417	0.33 491	0.67 542

Wz-Net-TNSev	11.35 575	10.56 596	35.88 610	2.28 482	1.73 452	18.25 576	11.42 592	15.88 555	20.88 569	14.44 557	16.97 517	19.57 566	19.04 585	19.31 584	18.67 580	0.01 290	0.06 414	0.00 1	0.16 472	0.62 533	1.25 558

pmcnn	7.72 536	1.27 481	9.42 530	2.91 523	3.14 515	9.44 510	6.23 552	12.56 508	16.51 547	14.53 558	24.08 559	27.44 588	8.49 527	9.32 495	8.44 519	0.06 474	0.08 450	0.00 1	0.00 1	0.30 478	0.15 417

ADCL	10.16 563	2.11 537	19.36 579	1.92 426	1.88 467	22.23 584	8.91 577	14.04 534	23.56 577	14.62 559	26.19 571	12.75 515	13.59 569	16.06 573	22.95 595	0.26 534	0.18 530	0.75 575	0.65 568	0.69 539	0.58 536

XPNet_ROB	6.03 504	1.22 473	5.61 462	2.56 509	0.90 379	6.32 455	7.07 565	12.92 516	8.30 445	14.76 560	15.13 500	19.84 568	6.66 493	10.36 515	8.58 521	0.02 387	0.04 375	0.00 1	0.03 399	0.11 335	0.24 473

RainbowNet	18.01 600	26.22 609	19.95 580	18.59 604	14.88 605	27.38 597	10.46 588	27.39 604	34.54 599	14.91 561	27.01 572	25.65 584	12.44 561	18.94 583	9.23 530	13.91 616	3.46 613	23.36 611	4.86 607	16.03 607	10.91 612

edge stereo	6.76 516	1.01 445	6.76 493	2.20 473	2.45 496	6.41 458	2.45 473	14.84 546	11.98 514	15.29 562	18.31 532	22.02 577	12.56 562	10.82 523	7.49 499	0.03 432	0.06 414	0.11 538	0.03 399	0.30 478	0.14 406

WZ-Net	13.00 580	4.64 571	41.07 614	3.48 551	3.15 517	19.12 579	15.66 612	14.81 545	31.33 590	15.71 563	27.88 573	22.22 578	14.01 571	20.44 591	25.03 601	0.64 561	0.00 1	0.01 451	0.03 399	0.39 510	0.37 506

RTSC	9.15 551	3.00 553	13.57 559	3.72 559	1.76 456	11.82 542	0.46 261	16.95 560	36.83 605	15.80 564	15.53 502	12.91 516	7.46 511	20.01 589	21.76 590	0.31 539	0.13 500	0.01 451	0.08 437	0.57 528	0.41 513

PWC_ROB	8.24 543	3.13 556	12.74 555	2.43 501	4.43 563	7.51 484	1.22 427	16.63 559	19.24 560	16.08 565	28.29 575	13.99 525	10.16 549	13.63 555	14.06 568	0.42 553	0.00 1	0.05 519	0.00 1	0.59 530	0.27 487

SAMSARA	14.63 586	2.74 550	12.38 547	12.65 597	6.74 584	36.50 611	72.93 635	19.36 585	23.77 578	16.20 566	13.04 479	29.21 591	12.78 564	16.98 576	15.21 571	0.11 498	0.26 558	0.03 500	0.14 465	0.76 545	0.77 545

zh-sn7	11.12 573	7.26 585	33.16 605	2.32 492	2.31 490	11.66 540	7.80 572	13.53 527	17.94 553	16.39 567	31.80 586	14.22 527	16.88 576	23.07 598	23.00 596	0.00 1	0.13 500	0.00 1	0.00 1	0.52 523	0.48 525

AnyNet_C32	10.98 572	5.58 575	22.79 588	4.16 569	5.83 579	15.64 561	14.30 602	13.18 520	17.15 551	16.44 568	20.52 543	14.68 531	13.44 568	22.46 595	30.08 612	0.17 516	0.26 558	0.36 569	0.36 547	1.23 557	0.91 550

test_sample8	7.99 540	1.11 462	6.15 477	1.27 316	0.60 333	5.22 431	2.54 475	12.04 489	6.15 362	17.46 569	9.02 392	24.67 581	18.16 580	11.68 536	11.44 554	1.49 579	24.31 629	3.10 589	2.99 595	0.20 428	0.15 417

AnyNet_C01	16.12 592	10.81 597	59.36 622	4.42 574	2.49 497	30.06 600	15.15 610	17.51 565	16.51 547	17.88 570	37.69 601	24.04 580	17.54 578	29.60 606	33.29 616	0.28 538	0.38 568	0.43 572	0.42 554	2.57 578	1.98 570

SHD	9.61 558	2.60 546	12.46 549	3.69 558	3.54 532	9.47 511	1.25 429	20.16 593	37.84 608	18.19 571	21.24 547	16.96 552	12.83 566	14.47 562	16.05 572	0.32 540	0.13 500	0.01 451	0.08 437	0.38 506	0.48 525

FBW_ROB	8.50 547	1.03 449	7.98 517	1.93 430	1.28 419	13.10 553	6.23 552	22.50 596	18.98 556	18.82 572	14.91 499	19.06 564	10.04 548	18.41 580	9.83 539	0.62 560	0.22 547	1.82 586	0.82 576	0.99 553	1.36 561

SANet	10.64 569	1.86 527	10.91 538	1.76 399	0.71 353	14.62 560	9.23 580	19.18 582	37.14 606	19.22 573	27.96 574	25.86 586	19.11 586	13.02 551	10.63 546	0.08 488	0.06 414	0.03 500	0.02 382	0.62 533	0.81 547

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 560	4.27 567	14.47 561	2.29 483	2.85 509	23.40 587	13.62 601	13.60 528	19.54 561	19.42 574	24.27 560	16.74 549	8.59 528	17.05 577	7.98 508	1.25 574	1.68 590	0.17 551	2.63 592	0.72 543	1.04 553

G-Net	8.41 545	1.54 503	10.97 540	5.73 582	3.60 535	26.19 590	4.41 525	10.10 429	7.42 411	19.71 575	24.99 566	14.38 529	15.83 574	10.99 525	9.53 537	0.50 557	0.46 576	0.19 554	0.25 519	0.80 546	0.66 541

psmorigin	7.34 528	1.58 506	18.31 576	2.35 494	0.87 372	6.72 466	1.70 459	10.63 440	7.14 405	19.77 576	22.71 554	20.13 570	11.34 556	12.96 550	9.49 536	0.04 452	0.17 526	0.06 523	0.17 480	0.21 439	0.50 529

DispFullNet	17.47 598	26.01 608	33.98 608	22.58 608	20.86 614	13.84 559	1.28 433	16.50 557	26.27 582	19.97 577	17.17 522	20.52 575	18.49 582	22.86 597	10.76 549	5.13 591	2.83 605	30.72 617	7.72 613	20.86 612	11.01 613

MADNet+	27.07 611	33.84 616	90.97 635	20.14 605	7.47 589	48.43 623	47.10 631	35.43 612	36.46 604	20.11 578	30.05 581	25.29 583	35.08 612	45.50 624	50.28 630	2.13 583	2.00 592	1.19 583	0.76 573	4.71 585	4.43 585

w-ln-seven	10.20 564	3.08 554	26.36 596	2.06 456	2.49 497	15.81 563	4.39 524	17.80 566	33.50 594	20.47 579	25.79 570	15.12 534	7.40 506	11.75 539	17.48 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 519	0.13 395

zh-mn7	11.13 574	6.28 579	31.79 604	1.85 413	0.98 389	13.11 554	2.98 489	12.88 515	33.65 596	21.57 580	39.07 603	12.50 513	8.46 526	19.94 588	16.74 574	0.23 528	0.01 193	0.00 1	0.01 351	0.33 491	0.30 495

MSMD_ROB	9.28 554	1.09 458	4.65 407	1.58 372	0.39 282	16.52 566	4.41 525	13.60 528	14.87 536	22.34 581	39.89 605	25.67 585	20.71 591	12.42 545	6.98 494	0.34 543	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.05 231	0.09 333

ADCS	13.02 581	4.93 573	28.38 601	3.17 538	2.67 504	13.61 558	10.83 591	18.70 572	33.46 593	22.59 582	24.78 563	19.59 567	18.51 583	23.40 599	32.16 615	0.10 496	0.19 536	0.37 570	0.18 487	1.26 558	1.46 563

RTS	18.87 602	9.32 594	86.48 630	4.95 578	6.10 580	42.08 615	14.70 604	15.49 552	41.06 611	22.65 583	32.32 588	13.77 520	19.54 587	37.98 616	28.96 609	0.41 550	0.23 550	0.00 1	0.02 382	0.91 550	0.50 529

RTSA	18.87 602	9.32 594	86.48 630	4.95 578	6.10 580	42.08 615	14.70 604	15.49 552	41.06 611	22.65 583	32.32 588	13.77 520	19.54 587	37.98 616	28.96 609	0.41 550	0.23 550	0.00 1	0.02 382	0.91 550	0.50 529

MFMNet_re	13.29 582	8.60 589	18.29 575	9.75 590	7.25 587	19.65 581	14.84 606	20.71 595	30.72 589	23.03 585	28.77 576	18.85 563	26.09 603	13.55 554	9.82 538	2.44 585	1.35 589	0.34 566	0.23 511	4.78 587	6.69 597

LSM	14.01 585	5.95 576	33.49 606	6.78 586	43.61 628	10.22 519	9.98 586	15.16 550	22.93 576	23.07 586	32.34 590	18.52 561	12.67 563	15.45 568	11.10 551	0.16 515	0.51 579	0.09 535	0.32 539	1.08 554	16.85 624

ADCMid	10.24 565	3.13 556	20.70 583	2.21 474	2.39 494	11.23 534	6.19 549	14.17 538	11.19 502	23.20 587	22.25 551	17.89 557	19.54 587	18.51 581	26.21 605	0.45 555	0.42 573	1.10 580	1.29 584	1.56 566	1.18 556

MFN_U_SF_RVC	12.94 579	3.66 563	25.81 595	3.61 555	2.26 488	22.77 585	4.55 528	27.10 603	20.06 565	23.90 588	28.99 577	30.53 595	16.98 577	19.92 587	20.26 584	1.24 573	1.07 585	0.98 579	1.33 585	1.80 571	2.04 571

ACVNet_1	18.70 601	25.08 607	12.72 554	17.33 603	15.18 607	26.02 589	9.62 583	28.44 608	34.49 598	24.39 589	24.32 561	37.22 606	20.13 590	16.67 575	13.39 563	10.45 608	2.59 602	24.77 613	4.92 609	16.57 609	9.75 608

WCMA_ROB	9.21 552	0.87 414	7.37 508	2.54 506	2.13 479	13.59 557	5.80 546	11.64 471	14.01 527	24.43 590	32.99 592	27.09 587	18.02 579	12.51 546	9.85 541	0.81 565	0.07 437	0.01 451	0.01 351	0.16 388	0.23 469

FCDSN-DC	10.24 565	0.56 317	3.49 320	1.96 435	1.29 420	16.90 570	4.59 529	17.16 562	19.10 558	24.64 591	32.46 591	33.82 600	22.14 597	15.93 570	10.45 545	0.04 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 231	0.21 460
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	10.08 561	0.60 331	3.42 314	2.30 484	0.32 260	19.41 580	6.33 555	18.95 579	14.64 531	25.14 592	24.32 561	33.34 599	18.79 584	19.86 586	12.55 561	0.25 532	0.26 558	0.22 557	0.24 514	0.34 496	0.40 511
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	8.37 544	0.32 133	9.03 526	4.18 571	2.42 495	26.86 596	6.14 548	19.36 585	13.52 525	27.09 593	22.75 555	9.47 465	4.74 441	15.06 565	6.34 483	0.02 387	0.02 290	0.00 1	0.00 1	0.02 119	0.13 395

aanetorigin	8.72 549	3.29 560	27.55 600	1.95 432	3.84 547	4.93 427	5.39 544	5.49 263	10.05 480	27.85 594	31.47 585	15.80 539	12.78 564	9.04 483	11.98 556	0.25 532	0.22 547	0.22 557	0.25 519	1.28 559	0.84 549

FC-DCNN	10.72 570	0.52 298	4.27 382	1.88 418	1.63 439	17.18 571	5.29 542	18.20 570	19.69 563	28.50 595	34.51 595	34.03 601	21.48 594	15.89 569	11.15 552	0.03 432	0.01 193	0.02 483	0.01 351	0.07 273	0.09 333

FC-DCNN v2	10.88 571	0.52 298	4.17 378	1.92 426	1.63 439	17.79 575	5.35 543	18.87 577	19.88 564	28.77 596	34.99 597	34.62 603	21.72 595	16.03 572	11.16 553	0.03 432	0.01 193	0.02 483	0.00 1	0.06 255	0.08 320

NVStereoNet_ROB	16.04 591	6.75 581	12.90 556	6.37 585	7.42 588	12.89 551	9.74 584	22.78 597	25.12 580	30.32 597	46.19 613	34.37 602	25.38 600	21.48 593	21.38 586	5.94 593	3.10 609	6.07 599	10.09 615	4.01 584	8.54 604
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	15.62 589	7.26 585	19.28 578	8.94 588	10.11 597	26.25 591	10.49 589	19.36 585	14.65 533	30.64 598	33.59 593	33.00 598	22.32 598	24.96 601	16.42 573	7.90 599	6.25 621	4.51 595	3.37 599	5.86 590	7.20 598

PVD	15.44 588	2.93 552	14.67 563	4.21 572	3.39 527	17.43 574	4.16 517	27.84 607	48.84 618	31.02 599	43.54 610	29.76 594	30.81 608	25.97 602	21.40 587	0.23 528	0.41 571	0.04 512	0.33 541	0.41 516	1.33 560

SPS-STEREO	15.04 587	6.23 578	13.21 558	11.34 595	11.65 600	23.30 586	7.15 566	24.16 600	15.65 542	31.78 600	29.19 579	31.62 596	21.32 593	24.62 600	19.50 582	7.59 598	4.19 617	3.22 592	1.48 586	6.99 596	6.54 596
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	11.52 576	1.52 502	4.55 402	1.89 420	1.46 431	19.87 582	5.11 538	20.66 594	15.91 544	32.67 601	34.51 595	39.34 608	21.15 592	18.74 582	12.10 557	0.11 498	0.06 414	0.01 451	0.00 1	0.45 520	0.22 462
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
TorneroNet-64	32.42 618	31.89 615	30.52 602	34.73 617	21.13 616	46.99 622	18.82 615	43.10 616	59.42 625	32.70 602	46.98 615	62.01 625	36.98 614	43.97 623	33.88 617	14.10 618	3.22 610	35.28 622	11.72 619	26.84 621	14.07 619

IMH-64-1	27.21 612	28.77 611	16.84 573	31.57 612	20.76 612	26.43 592	15.10 607	47.11 618	45.20 615	33.53 603	51.16 620	41.42 609	31.10 609	36.48 612	22.39 593	13.48 614	2.87 607	33.95 619	10.70 616	23.50 614	11.75 614

IMH-64	27.21 612	28.77 611	16.84 573	31.57 612	20.76 612	26.43 592	15.10 607	47.11 618	45.20 615	33.53 603	51.16 620	41.42 609	31.10 609	36.48 612	22.39 593	13.48 614	2.87 607	33.95 619	10.70 616	23.50 614	11.75 614

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 593	6.93 583	21.83 586	5.94 584	2.81 508	38.71 613	14.59 603	24.55 601	34.87 603	33.66 605	34.35 594	29.24 592	24.20 599	22.59 596	17.95 579	2.52 586	2.81 604	1.17 582	1.51 588	5.89 591	2.16 572

JetBlue	29.12 614	15.72 600	54.12 619	15.93 601	20.98 615	60.90 633	30.62 624	39.38 613	34.62 601	34.08 606	39.69 604	57.35 621	43.17 621	50.71 630	50.60 631	2.41 584	3.79 615	2.81 588	3.45 600	9.57 598	12.59 617

MonStereo1	25.07 609	22.70 604	26.51 597	25.39 609	21.15 617	27.38 597	7.54 571	29.21 609	38.74 610	34.17 607	46.61 614	50.27 613	33.31 611	28.57 604	25.83 604	12.28 612	0.79 583	26.32 614	5.80 612	26.02 620	12.81 618

TorneroNet	35.11 622	33.92 617	33.82 607	37.86 619	22.01 619	49.64 625	21.58 621	48.09 622	55.23 621	37.50 608	53.79 623	62.81 628	43.66 622	46.71 626	41.25 625	14.80 619	3.53 614	36.72 623	14.57 622	28.28 624	16.49 622

IMH	29.82 616	29.11 613	18.51 577	34.28 616	21.40 618	32.33 606	15.39 611	49.40 625	53.07 620	37.88 609	55.32 625	45.05 611	39.54 617	40.63 619	24.12 598	14.03 617	3.27 611	34.93 621	11.24 618	24.69 617	12.21 616

SGM-ForestM	16.99 597	1.08 456	5.74 464	2.12 463	0.75 357	31.63 603	12.21 597	27.80 606	32.25 591	37.88 609	39.99 606	52.96 618	35.20 613	33.60 611	24.47 599	0.26 534	0.39 570	0.31 564	0.39 551	0.26 467	0.53 532

EDNetEfficientorigin	17.87 599	14.00 599	99.53 643	1.64 383	0.92 380	10.55 525	6.26 554	13.21 521	34.84 602	38.20 611	36.91 600	27.47 589	26.32 604	14.71 564	25.69 603	0.04 452	0.06 414	0.14 546	0.52 563	3.16 582	3.27 580

ELAS_RVC	16.54 594	2.26 541	10.09 536	5.50 581	4.46 565	28.28 599	16.72 613	25.55 602	33.54 595	40.19 612	40.30 607	36.68 605	30.03 606	29.40 605	20.61 585	0.98 571	1.21 587	0.86 578	0.70 572	1.39 562	2.16 572
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 595	2.14 538	9.23 527	4.92 577	4.53 570	32.66 607	15.11 609	27.40 605	28.68 587	40.27 613	44.90 611	38.33 607	30.50 607	26.44 603	21.94 592	0.88 566	1.23 588	0.67 573	0.89 578	1.49 564	2.18 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	13.82 584	6.19 577	54.79 620	2.83 520	3.60 535	4.86 424	8.57 575	8.61 383	32.90 592	40.77 614	30.59 583	18.33 560	21.87 596	11.38 532	25.36 602	0.15 510	0.23 550	0.06 523	1.03 581	2.54 577	1.79 566

ACVNet_2	26.45 610	29.35 614	25.14 593	20.27 606	15.43 608	34.97 609	12.23 598	48.37 623	66.25 632	42.69 615	56.73 626	51.77 614	25.59 601	20.39 590	13.52 565	10.13 606	2.59 602	22.78 610	3.52 601	17.57 610	9.80 610

WAO-7	29.39 615	24.43 605	20.47 582	32.71 615	13.83 604	34.70 608	20.27 620	52.19 629	65.03 630	43.29 616	59.35 628	52.19 615	44.68 623	31.71 607	30.56 613	10.98 609	4.94 618	13.71 603	12.52 620	12.06 602	8.22 602

WAO-6	34.74 620	36.76 620	15.36 566	37.53 618	24.15 622	35.99 610	19.36 616	48.96 624	68.54 633	43.84 617	47.58 616	52.77 617	52.60 627	32.63 608	34.73 619	26.20 624	7.74 624	42.78 626	21.64 626	28.07 623	17.62 625

MANE	19.47 604	1.27 481	5.07 430	4.69 575	5.55 577	30.49 601	9.94 585	34.01 611	37.27 607	44.13 618	51.57 622	52.51 616	40.41 618	33.58 610	24.81 600	0.89 567	0.86 584	1.11 581	9.72 614	0.38 506	1.06 554

LVE	34.99 621	40.10 622	34.97 609	32.49 614	18.61 611	51.45 628	26.82 622	52.15 628	65.94 631	47.21 619	61.04 630	53.99 619	37.30 615	37.95 615	34.09 618	15.55 620	5.95 620	31.01 618	13.81 621	22.58 613	16.72 623

PWCK	30.53 617	44.32 623	47.25 617	29.76 610	7.23 586	40.78 614	27.10 623	44.73 617	44.32 614	47.31 620	36.37 599	47.16 612	26.05 602	41.26 620	31.87 614	21.83 621	4.03 616	29.50 616	4.67 605	27.17 622	7.80 600

BEATNet-Init1	23.31 606	9.03 591	41.67 615	4.17 570	2.53 499	45.68 621	19.47 617	33.43 610	38.45 609	47.59 621	49.10 618	59.31 622	41.80 620	38.35 618	29.21 611	0.47 556	0.50 578	0.81 576	0.66 569	2.10 575	1.86 567

UNDER WATER	45.09 625	48.60 625	67.37 625	49.30 624	31.41 624	53.80 630	37.39 626	40.25 615	52.48 619	50.24 622	45.37 612	68.37 633	57.76 633	51.03 631	49.88 629	29.97 625	13.75 626	51.22 628	36.57 627	37.87 626	29.12 626

TCMNet-wrong-test	67.23 634	85.83 638	81.56 628	95.63 638	94.73 639	89.35 635	85.42 637	51.73 627	33.71 597	51.26 623	61.71 631	61.33 624	41.23 619	77.26 636	64.71 634	48.76 631	9.03 625	70.12 636	68.11 635	90.76 642	82.37 640

ktn	48.94 628	57.58 629	38.86 613	59.57 629	43.27 627	50.37 626	43.38 629	48.07 621	61.11 626	51.30 624	54.25 624	54.96 620	52.88 628	47.30 627	35.83 620	57.77 633	24.88 631	62.69 633	43.55 630	50.70 629	40.41 629

UNDER WATER-64	45.16 626	46.99 624	66.69 624	43.90 622	27.64 623	55.58 631	41.87 628	39.42 614	48.42 617	51.73 625	43.08 609	67.76 632	56.69 632	48.02 628	48.34 628	39.50 628	17.64 627	51.78 629	38.93 629	36.62 625	32.61 627

WAO-8	38.15 623	35.51 618	21.50 584	43.67 620	23.92 620	44.44 617	20.26 618	52.83 630	76.62 635	53.57 626	66.79 634	62.63 626	54.56 630	42.03 621	39.18 623	22.71 622	6.65 622	37.08 624	19.08 624	24.72 619	15.24 620

Venus	38.15 623	35.51 618	21.50 584	43.67 620	23.92 620	44.44 617	20.26 618	52.83 630	76.62 635	53.57 626	66.81 635	62.63 626	54.56 630	42.03 621	39.18 623	22.71 622	6.65 622	37.08 624	19.08 624	24.70 618	15.24 620

notaker	47.42 627	55.20 628	49.13 618	56.52 628	40.18 625	38.52 612	32.97 625	47.21 620	56.08 623	57.21 628	57.24 627	60.09 623	59.19 634	53.93 632	41.64 626	40.61 629	19.93 628	57.21 630	37.41 628	49.02 628	39.02 628

coex-ft	19.78 605	19.39 602	87.73 632	1.77 401	1.80 461	17.25 572	13.50 600	12.63 510	42.10 613	60.18 629	38.90 602	28.72 590	28.74 605	11.74 538	27.40 607	0.21 525	0.23 550	0.04 512	0.30 534	1.36 561	1.54 564

tt	83.26 636	0.34 166	99.99 645	79.40 635	93.18 638	100.00 645	100.00 646	100.00 650	99.95 644	60.33 630	47.63 617	99.98 649	99.96 645	99.98 647	100.00 650	92.42 641	99.82 645	73.83 641	73.63 637	88.42 641	56.35 634

KSHMR	55.63 630	63.60 632	37.85 612	74.69 631	49.56 630	49.01 624	45.73 630	57.46 634	63.97 629	61.61 631	62.07 632	72.39 635	47.01 624	50.65 629	43.29 627	54.10 632	62.21 634	66.10 634	53.94 634	51.25 631	46.11 631

Dean	34.67 619	38.70 621	25.33 594	29.89 611	17.21 610	45.24 620	11.98 596	56.90 633	76.55 634	63.47 632	60.22 629	67.36 631	48.14 626	37.24 614	39.01 622	11.00 610	2.83 605	28.35 615	5.60 611	18.14 611	10.31 611

LE_ROB	16.73 596	1.28 484	11.61 542	3.72 559	1.65 442	16.67 568	9.17 579	14.39 540	55.91 622	63.81 633	40.86 608	35.94 604	37.73 616	14.24 559	26.87 606	0.05 464	0.10 474	0.13 545	0.22 508	0.12 352	0.15 417

DPSimNet_ROB	53.45 629	64.73 633	44.39 616	53.97 626	45.39 629	53.66 629	54.83 632	55.15 632	57.87 624	64.16 634	50.83 619	63.40 629	53.34 629	46.45 625	65.81 635	63.13 634	26.54 632	57.94 631	51.11 633	45.52 627	50.69 633

HanzoNet	56.48 631	59.32 630	58.25 621	55.32 627	41.94 626	50.95 627	41.33 627	51.12 626	61.40 627	65.62 635	65.59 633	71.66 634	69.41 635	70.77 635	60.03 633	63.99 635	34.70 633	61.96 632	50.54 632	51.00 630	44.71 630

JetRed	61.02 632	61.05 631	82.56 629	46.09 623	56.80 632	83.19 634	63.76 633	59.26 635	63.61 628	69.29 636	68.85 636	66.59 630	47.62 625	61.57 633	74.09 636	45.58 630	66.14 636	46.59 627	45.06 631	63.17 632	49.58 632

LRCNet_RVC	66.23 633	65.67 634	67.63 626	71.47 630	54.32 631	32.17 605	2.66 481	63.19 636	21.35 571	81.79 637	91.26 638	83.62 636	71.62 636	69.32 634	52.57 632	95.49 642	64.45 635	95.07 642	95.19 642	71.52 633	74.31 635

xxxxx1	85.63 637	90.31 639	96.68 638	76.54 632	80.57 633	97.44 640	96.86 641	85.53 637	88.53 638	88.68 638	91.71 639	94.23 639	92.93 638	90.02 639	91.98 638	70.60 636	70.39 637	73.68 638	81.46 639	74.61 634	79.86 636

tt_ll	85.63 637	90.31 639	96.68 638	76.54 632	80.57 633	97.44 640	96.86 641	85.53 637	88.53 638	88.68 638	91.71 639	94.23 639	92.93 638	90.02 639	91.98 638	70.60 636	70.39 637	73.68 638	81.46 639	74.61 634	79.86 636

ff	85.63 637	90.31 639	96.68 638	76.54 632	80.57 633	97.44 640	96.86 641	85.53 637	88.53 638	88.68 638	91.71 639	94.23 639	92.93 638	90.02 639	91.98 638	70.60 636	70.39 637	73.68 638	81.46 639	74.61 634	79.86 636

MADNet++	82.84 635	82.38 637	73.57 627	87.72 637	82.97 636	93.14 636	69.15 634	86.42 640	82.50 637	93.46 641	86.70 637	86.28 637	80.92 637	88.34 638	88.84 637	86.83 640	84.17 640	72.64 637	68.92 636	80.47 640	81.42 639

USTest	87.63 640	76.50 635	65.53 623	81.26 636	83.10 637	100.00 645	100.00 646	99.53 645	99.60 643	98.32 642	99.02 644	90.87 638	98.33 643	84.28 637	98.23 644	79.97 639	96.20 641	69.82 635	73.75 638	75.48 637	82.80 641

DPSMNet_ROB	99.91 648	100.00 648	99.99 645	99.99 646	100.00 646	100.00 645	100.00 646	99.98 649	100.00 647	98.35 643	100.00 646	99.84 647	100.00 648	99.98 647	99.99 647	100.00 649	100.00 648	100.00 646	100.00 649	100.00 648	100.00 649

DGTPSM_ROB	99.90 647	100.00 648	99.99 645	99.99 646	100.00 646	100.00 645	100.00 646	99.97 648	100.00 647	98.35 643	100.00 646	99.84 647	100.00 648	99.98 647	99.99 647	99.99 647	100.00 648	100.00 646	100.00 649	100.00 648	100.00 649

MEDIAN_ROB	98.41 642	99.70 643	99.30 642	97.09 639	97.02 640	96.89 638	95.77 640	97.66 643	97.28 641	98.79 645	98.94 643	99.18 644	98.14 642	96.89 642	96.88 643	99.96 646	99.16 643	100.00 646	99.99 647	99.69 645	99.88 644

ccccc		96.61 642		100.00 649	100.00 646	97.41 639		99.56 646		99.27 646		99.35 645		99.92 645		100.00 649	100.00 648	99.95 645	99.77 646	100.00 648

Anonymous_1	99.08 644	99.91 644	99.85 644	97.63 640	99.10 644	100.00 645	100.00 646	99.61 647	99.96 645	99.28 647	99.86 645	99.54 646	99.99 646	99.29 644	99.75 645	96.05 643	99.59 644	97.31 643	98.57 644	97.71 643	98.63 643

HaxPig	98.85 643	99.94 645	95.08 636	99.99 646	100.00 646	94.03 637	94.78 638	99.15 644	99.98 646	99.99 648	100.00 646	99.98 649	99.99 646	98.12 643	95.97 641	100.00 649	99.99 647	100.00 646	99.99 647	100.00 648	99.99 647

RAFT-FEzeroshot	100.00 651	100.00 648	100.00 649	100.00 649	100.00 646	100.00 645	100.00 646	100.00 650	100.00 647	100.00 649	100.00 646	100.00 651	100.00 648	100.00 650	100.00 650	100.00 649	100.00 648	100.00 646	100.00 649	100.00 648	100.00 649

RAFT-FE	100.00 651	100.00 648	100.00 649	100.00 649	100.00 646	100.00 645	100.00 646	100.00 650	100.00 647	100.00 649	100.00 646	100.00 651	100.00 648	100.00 650	100.00 650	100.00 649	100.00 648	100.00 646	100.00 649	100.00 648	100.00 649

FlowAnything	100.00 651	100.00 648	100.00 649	100.00 649	100.00 646	100.00 645	100.00 646	100.00 650	100.00 647	100.00 649	100.00 646	100.00 651	100.00 648	100.00 650	100.00 650	100.00 649	100.00 648	100.00 646	100.00 649	100.00 648	100.00 649

Selective-RAFT-Error	100.00 651	100.00 648	100.00 649	100.00 649	100.00 646	100.00 645	100.00 646	100.00 650	100.00 647	100.00 649	100.00 646	100.00 651	100.00 648	100.00 650	100.00 650	100.00 649	100.00 648	100.00 646	100.00 649	100.00 648	100.00 649

PML	97.88 641	100.00 648	96.45 637	98.01 641	97.88 643	100.00 645	99.35 644	96.88 641	97.72 642	100.00 649	97.36 642	97.38 643	99.60 644	100.00 650	96.32 642	99.99 647	97.55 642	100.00 646	96.01 643	99.18 644	87.92 642

CasAABBNet	100.00 651	100.00 648	100.00 649	100.00 649	100.00 646	100.00 645	100.00 646	100.00 650	100.00 647	100.00 649	100.00 646	100.00 651	100.00 648	100.00 650	100.00 650	100.00 649	100.00 648	100.00 646	100.00 649	100.00 648	100.00 649

test_example2	99.39 645	99.98 647	99.99 645	100.00 649	99.98 645	99.72 644	99.99 645	97.34 642	100.00 647	100.00 649	100.00 646	96.42 642	96.66 641	99.97 646	99.96 646	100.00 649	99.97 646	98.66 644	99.15 645	100.00 648	100.00 649

LSM0	100.00 651	100.00 648	100.00 649	100.00 649	100.00 646	100.00 645	100.00 646	100.00 650	100.00 647	100.00 649	100.00 646	100.00 651	100.00 648	100.00 650	100.00 650	100.00 649	100.00 648	100.00 646	100.00 649	100.00 648	99.99 647

DPSM_ROB	99.95 649	100.00 648	100.00 649	99.76 644	100.00 646	100.00 645	100.00 646	100.00 650	100.00 647	100.00 649	100.00 646	100.00 651	100.00 648	100.00 650	100.00 650	99.21 644	100.00 648	100.00 646	100.00 649	99.99 646	99.95 645

DPSM	99.95 649	100.00 648	100.00 649	99.76 644	100.00 646	100.00 645	100.00 646	100.00 650	100.00 647	100.00 649	100.00 646	100.00 651	100.00 648	100.00 650	100.00 650	99.21 644	100.00 648	100.00 646	100.00 649	99.99 646	99.95 645

AVERAGE_ROB	99.62 646	99.95 646	98.81 641	100.00 649	100.00 646	98.08 643	95.47 639	100.00 650	100.00 647	100.00 649	100.00 646	100.00 651	100.00 648	100.00 650	99.99 647	100.00 649	100.00 648	100.00 646	100.00 649	100.00 648	100.00 649

ASD4		81.57 636

Low-res two-view benchmark